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    基于愛課程網(wǎng)的資源共享課使用效益及現(xiàn)狀分析研究

    2018-01-12 16:29馮春燕
    中國教育信息化·高教職教 2017年12期
    關(guān)鍵詞:線性回歸

    馮春燕

    摘 要:本文利用八爪魚數(shù)據(jù)采集器獲取愛課程網(wǎng)的資源共享課全部課程的數(shù)據(jù),包括課程名稱、所屬學(xué)校、負(fù)責(zé)人以及在線學(xué)習(xí)人數(shù)等信息,采用均值比較與線性回歸的分析方法,分析其課程學(xué)習(xí)人數(shù)以及不同地區(qū)省份課程發(fā)布數(shù)量,進(jìn)而了解資源共享課使用效益及現(xiàn)狀。

    關(guān)鍵詞:資源共享課;數(shù)據(jù)采集器;均值比較;線性回歸

    中圖分類號:G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-8454(2017)23-0051-03

    一、研究背景與意義

    愛課程網(wǎng)集中展示了“中國大學(xué)視頻公開課”和“中國大學(xué)資源共享課”,并致力于推動優(yōu)質(zhì)課程資源的廣泛傳播和共享,深化本科教育教學(xué)改革,提升高等教育質(zhì)量,推動高等教育開放,促進(jìn)學(xué)習(xí)型社會建設(shè)[1]。

    本研究期望通過獲取目前愛課程網(wǎng)的資源共享課全部課程的數(shù)據(jù),分析其課程學(xué)習(xí)人數(shù)以及不同地區(qū)省份課程發(fā)布數(shù)量,進(jìn)而了解資源共享課使用現(xiàn)狀及其使用效益。這不僅有助于提高資源共享課的質(zhì)量,更有利于滿足學(xué)習(xí)者日趨強(qiáng)烈的學(xué)習(xí)需求、促進(jìn)學(xué)習(xí)型社會建設(shè)。

    二、資源共享課數(shù)據(jù)的獲取

    1.數(shù)據(jù)采集

    在大數(shù)據(jù)時代下,眾多研究者提出了各種形式的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集技術(shù)與系統(tǒng)[2][3][4],高效的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集技術(shù)至關(guān)重要,采集到的網(wǎng)絡(luò)信息能為科學(xué)研究提供重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    為了數(shù)據(jù)采集更加便捷有效,當(dāng)前也提出了多種數(shù)據(jù)采集器[5][6],其中八爪魚采集器提供了實用性、易操作性界面對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。它是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集平臺,可簡單快速地將網(wǎng)頁數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并存儲于Excel或數(shù)據(jù)庫等多種形式,實現(xiàn)精準(zhǔn)、高效、大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集,最主要的優(yōu)點在于對新手而言方便快捷,容易操作。因此利用八爪魚采集器以省、直轄市等地區(qū)為分類,獲取資源共享課的全部頁面信息,主要分為四個步驟:設(shè)置基本信息、設(shè)計工作流程、設(shè)置執(zhí)行計劃、完成任務(wù)。其中第二的步驟為中心環(huán)節(jié),需要利用該軟件的流程設(shè)計器,設(shè)計全部頁面數(shù)據(jù)抓取的流程圖,并提取數(shù)據(jù)字段:課程名稱、所屬學(xué)校、負(fù)責(zé)人以及在線學(xué)習(xí)人。其流程圖如圖1所示。

    2.數(shù)據(jù)內(nèi)容及整理

    利用八爪魚采集器對愛課程網(wǎng)資源共享課數(shù)據(jù)的采集,截止到2017年5月15日,共獲取全部資源共享課2884條信息,其內(nèi)容主要包括課程名稱、所屬學(xué)校、負(fù)責(zé)人以及在線學(xué)習(xí)人。全國各地區(qū),共抽取了22個?。ㄅ_灣省并無課程內(nèi)容,因此除外)、4個直轄市、4個自治區(qū)(西藏自治區(qū)并無課程內(nèi)容,因此除外),其中不同地區(qū)課程發(fā)布量也有所不同,同時并整理了不同省市985/211高校的資源共享課發(fā)布數(shù)量。

    三、數(shù)據(jù)分析

    資源共享課程以開放學(xué)習(xí)、資源共享、知識公益為理念[7],以學(xué)習(xí)者為中心,向社會免費開放優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)與教學(xué)資源,是廣大的學(xué)習(xí)者在課堂學(xué)習(xí)之外的有益補(bǔ)充,因而了解資源共享課程現(xiàn)狀以及網(wǎng)絡(luò)課程資源的利用情況是至關(guān)重要的。以愛課程網(wǎng)為例,利用SPSS軟件采用均值比較與線性回歸方法,對資源共享課程的在線學(xué)習(xí)情況以及不同地區(qū)、學(xué)校資源共享課程的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計與分析,揭示當(dāng)前資源共享課程的使用效益與現(xiàn)狀。

    1.資源共享課使用效益

    為描述2884門課程的在線學(xué)習(xí)人數(shù)可進(jìn)行均值過程,對30個地區(qū)計算描述指針,進(jìn)行檢驗前的預(yù)先分析。在對在線學(xué)習(xí)人數(shù)的均值過程中,包括了均值、個案數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值、偏度以及峰度等一系列單變量描述統(tǒng)計量,其結(jié)果如表1所示。

    該數(shù)據(jù)的觀測量總數(shù)為2884個,其中有效值為2884個,無缺失值。從表1中可以看出,就均值而言,每個地區(qū)的課程在線學(xué)習(xí)人數(shù)差異很大,最大的為青海省的1855,最小的為貴州省的106.5,從個案數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差可以發(fā)現(xiàn),每個地區(qū)的課程數(shù)量之間也有很大的差異。從極小值與極大值可以看出30個地區(qū)內(nèi)的課程在線學(xué)習(xí)人數(shù)之間的差距,如安徽省有41門課程,其中課程在線學(xué)習(xí)人數(shù)最小的只有40人,學(xué)習(xí)人數(shù)最多的有9818人。雖然在課程線學(xué)習(xí)人數(shù)最大值有的甚至上萬,但是從偏度與峰度數(shù)值中可以看出這些大數(shù)量的學(xué)習(xí)人數(shù)僅占全部課程的極少數(shù)量。表格中偏度值大部分都大于0,由皮爾遜偏度系數(shù)可知是右偏分布,表明較低的值占多數(shù),其中的4個地區(qū)小于1的原因在于課程數(shù)量過少,而從峰度可知,大部分值遠(yuǎn)大于0,表示數(shù)據(jù)呈扁平分布。

    綜合來看,愛課程網(wǎng)上的2884門課程中的在線學(xué)習(xí)人數(shù)呈扁平且右偏分布,即在整體上大部分課程的在線學(xué)習(xí)人數(shù)都過于稀少,并且各地區(qū)課程數(shù)量與學(xué)習(xí)人數(shù)分布不均。

    2.各地區(qū)課程發(fā)布量分析

    由獲取的信息可知每個地區(qū)的課程發(fā)布數(shù)量有很大的差距,然而每個省市其普通高校以及985/211高校數(shù)量也存在區(qū)別。從獲取的愛課程網(wǎng)資源共享課信息可知,每個省市高校以及985/211高校的學(xué)校數(shù)量與資源共享課程發(fā)布的數(shù)量,如圖2所示。由圖可知,不同地區(qū)的資源共享課程數(shù)量與該地區(qū)的高校數(shù)量有關(guān),并且可以看出雖然985/211高校數(shù)量不多,但是其課程的發(fā)布數(shù)量占多數(shù),為進(jìn)一步說明985/211高校數(shù)量與課程數(shù)量之間的關(guān)系,將采用線性回歸的分析方法。

    回歸分析是研究一個因變量或多個因變量(自變量)與一個自變量(因變量)之間是否存在某種線性關(guān)系或非線性關(guān)系的一種統(tǒng)計學(xué)分析方法[8],當(dāng)參與回歸分析的自變量只有一個時,就稱為線性回歸分析,也就是一元線性回歸分析。根據(jù)985/211高校數(shù)量與課程發(fā)布數(shù)量建立數(shù)據(jù)文件,利用SPSS軟件用線性回歸過程描述其關(guān)系,如表2、表3、圖3所示 。

    從表2中可以看出,985/211高校數(shù)量與課程發(fā)布數(shù)量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.743,顯著系數(shù)(Sig.(1-tailed))為0.000,即兩者之間顯著相關(guān)。表3給出了非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)、t統(tǒng)計量、顯著性系數(shù)、95%置信區(qū)間,可以看出顯著性水平Sig.為0.000小于0.05,可以認(rèn)為方程顯著,與相關(guān)分析的表中給出的結(jié)果一致。圖3為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)概率圖,可以看出標(biāo)準(zhǔn)化殘差呈正態(tài)分布,散點在直線上或靠近直線,可以推斷回歸方程滿足線性的檢驗,說明985/211高校的學(xué)校數(shù)量與課程發(fā)布數(shù)量呈線性關(guān)系。endprint

    四、總結(jié)與啟示

    本研究認(rèn)為課程在線學(xué)習(xí)人數(shù)過少,并且地區(qū)課程發(fā)布數(shù)量不均,同時主要課程數(shù)量由985/211高校發(fā)布。由此,對資源共享課使用效益與現(xiàn)狀提出思考與啟示。

    1.資源共享課程使用效益不高

    由數(shù)據(jù)得出的在線學(xué)習(xí)人數(shù)呈扁平且右偏分布結(jié)論可知,課程的利用率極低,其課程的使用效益還遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期效果。導(dǎo)致課程使用效益不夠的原因有許多,首先,重建輕用思想嚴(yán)重,課程的建設(shè)純粹成為了學(xué)校爭取更多名利的項目;其次,資源共享課程質(zhì)量不高,難以滿足學(xué)生學(xué)習(xí)興趣;最后宣傳力度不足,其他高校學(xué)生難以發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)課程。

    2.各地區(qū)資源共享課程發(fā)布數(shù)量不均

    資源共享課建設(shè)在發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行的如火如荼,具有豐富的課程資源,然而有些地區(qū)相對滯后。其中緣由與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān),更與地區(qū)高校數(shù)量與教學(xué)質(zhì)量相關(guān),或是不同高校其網(wǎng)絡(luò)精品課程只在校園網(wǎng)內(nèi)部分享。

    3.部分普通高校的資源共享課程建設(shè)力度不足

    由于不同的學(xué)校其教學(xué)質(zhì)量、教學(xué)水平以及投入資金不同,其資源共享課建設(shè)水平也有所差距。每個省市的985/211高校占其普通高校的極少部分,但是從上述分析結(jié)論中可知其資源共享課程卻是占絕大多數(shù),由此反映出普通高校對于資源共享課程建設(shè)的力度不足。

    要提高資源共享課程的使用率;豐富教學(xué)資源,完善課程平臺建設(shè);加強(qiáng)推廣力度,不同學(xué)校、地區(qū)之間資源共享,共同進(jìn)步。

    參考文獻(xiàn):

    [1]程翥,李貴林,劉海濤.中國高等教育MOOC平臺現(xiàn)狀分析[J].高等教育研究學(xué)報,2014(2):15-19.

    [2]沈洪洲.一種基于Chrome擴(kuò)展程序的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法[J].計算機(jī)應(yīng)用與軟件,2016(7):10-13,55.

    [3]魏煜欣,李強(qiáng).一種基于SNMP網(wǎng)絡(luò)性能管理數(shù)據(jù)的采集方法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2011(2):105-107+123.

    [4]田澤,索高華,張榮華.基于FPGA的AFDX網(wǎng)絡(luò)高速數(shù)據(jù)采集器設(shè)計[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016(8):179-182.

    [5]張曉春,孟令軍,周之麗.基于STM32的能源管理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集器設(shè)計[J].計算機(jī)測量與控制,2015(3):876-879.

    [6]李玉峰,陳海軍,董蘭飛.基于ENC28J60的網(wǎng)絡(luò)型數(shù)據(jù)采集器設(shè)計[J].橡塑技術(shù)與裝備,2014(6):51-54.

    [7]李鋒.資源共享課程建設(shè)現(xiàn)狀、問題及對策[J].計算機(jī)教育,2014(18):86-89.

    [8]李玉光,杜宏巍,黃永生.SPSS 19.0統(tǒng)計分析入門與提高[M].北京:清華大學(xué)出版社,2014.

    (編輯:王曉明)endprint

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