基于SPOC模式的學生線上學習行為分析

李春杰，郭艷東

（1.渤海大學 信息科學與技術(shù)學院，遼寧 錦州 121013；2.渤海大學 數(shù)學科學學院，遼寧 錦州 121013）

0 引言

在信息化社會里計算機網(wǎng)絡(luò)扮演了非常重要的角色，如何強調(diào)計算機網(wǎng)絡(luò)課程的重要性都不過分.教育部在電子信息類相關(guān)專業(yè)的課程體系設(shè)置中，把計算機網(wǎng)絡(luò)課程定位為電子信息類專業(yè)的核心課.隨著信息化進程的發(fā)展不斷更新該課程內(nèi)容和教學方法.

1 基于SPOC模式的計算機網(wǎng)絡(luò)課程研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

SPOC（Small Prvate Online Course，簡稱SPOC）的上課形式多采用面對面課堂與線上自學的混合方式進行，能夠促進師生交流進而提升學習效率.目前多數(shù)高校開設(shè)的計算機網(wǎng)絡(luò)課程，主要按照計算機網(wǎng)絡(luò)的五層體系結(jié)構(gòu)、典型網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)置課程體系.專業(yè)教師普遍認為計算機網(wǎng)絡(luò)課程教學中存在問題：

（1）教學內(nèi)容不能滿足快速更新的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及多樣性的需求.

（2）計算機網(wǎng)絡(luò)課程學時有限，理論知識與實踐操作的關(guān)系無法平衡，很難達到該課程的教學目標.

（3）教師以講授為主，雖然有輔導答疑等環(huán)節(jié)，但仍不能滿足學生個性化需求.

為了解決上述問題很多學者開展了有針對性的研究和實踐.胡永東等［1］提出在SPOC平臺的基礎(chǔ)上實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)課程的翻轉(zhuǎn)教學；趙明［2］計算機網(wǎng)絡(luò)課程采用研究性教學模式；薛文生等［3］提倡計算機網(wǎng)絡(luò)課程的分級分專業(yè)教學模式改革；朱潔等［4］實行計算機網(wǎng)絡(luò)課程混合式教學探索與實踐；王興芳等［5］計算機網(wǎng)絡(luò)課程情境化教學探索.因此，計算機網(wǎng)絡(luò)課程研究方向上仍是偏重計算機網(wǎng)絡(luò)課程教學模式和教學方式的改革，以達到提高學生學習能力以及創(chuàng)新能力的培養(yǎng)［6］.

通過大量文獻閱讀和多年教學實踐可以看出，計算機網(wǎng)絡(luò)教學缺少對學習者學習行為的關(guān)注，無法實現(xiàn)以學習者為中心.基于此，利用SPOC教學模式強調(diào)以學習者為中心，開展基于SPOC模式的計算機網(wǎng)絡(luò)課程的學習行為分析，尋找計算機網(wǎng)絡(luò)課程教學方法和學習方法中存在的問題，進而采用有針對性的教學策略，實現(xiàn)因材施教的教學目的.

2 基于SPOC教學模式的計算機網(wǎng)絡(luò)課程的設(shè)計

渤海大學計算機網(wǎng)絡(luò)課程從1993年開始一直是計算機科學與技術(shù)、軟件工程專業(yè)的核心課，課程為68學課，4學分，在人才培養(yǎng)方案中占2.5%.該計算機網(wǎng)絡(luò)課程2015年被評為遼寧省精品資源共享課，課件、視頻、實驗、學生成績管理等上傳到遼寧省大學開放課程平臺.除了本校學生利用該課程平臺資源開展線上學習外，還有遼寧工業(yè)大學、遼寧理工學院、沈陽城市學院、遼寧師范大學海華學院等學校采取跨校修讀的方式開展線上學習，進而計算機網(wǎng)絡(luò)課程的教學形式和交互性得到了更大的提升.遼寧省大學開放課程計算機網(wǎng)絡(luò)課程網(wǎng)站如圖1所示.

3 基于SPOC模式的學生線上學習行為分析

依托計算機網(wǎng)絡(luò)省級精品資源共享課程平臺統(tǒng)計計算機網(wǎng)絡(luò)課程信息，教師能夠精確地獲得全班學生在線學習時長、作業(yè)開始完成時間等訪問該課程的總體信息，以此統(tǒng)計學生總體上學習行為的數(shù)據(jù)，分析學生個體學習行為與學習成績的相關(guān)性，回歸分析學生個體學習行為與學習成績的關(guān)系等.

3.1 統(tǒng)計學生網(wǎng)絡(luò)學習行為數(shù)據(jù)

教師依托計算機網(wǎng)絡(luò)省級精品資源共享課程平臺獲得全班學生訪問該課程的總體信息.2017學年第2學期2015級計算機科學與技術(shù)專業(yè)1班和2班共58名學生，開展了在線課程的學習，如圖2所示統(tǒng)計學生學習進度和頁面的訪問次數(shù).進而教師獲得所有學生的學習時長和學習時間節(jié)點.為了使統(tǒng)計的數(shù)據(jù)更具有代表性，分析對象選擇全班同學的一個學期的線上學習行為．T為學生個體學習總時長，T′為教學視頻總時長，A為總體的反芻比，它們之間的關(guān)系見公式（1）和公式（2）.

這個比例反應(yīng)了學生重復學習該視頻的次數(shù).整個教學過程中每個章節(jié)都布置了線上作業(yè)總計7次，學生開始完成作業(yè)的時間可以從學習記錄得到.設(shè)小k［7-8］為學生單次學習區(qū)間系數(shù)，大K為學生總體的學習區(qū)間系數(shù)，本文采用平均學習區(qū)間系數(shù)T來反映學生平均開始線上自主學習的時間.

學習區(qū)間分布如公式（3）：（其中n為布置作業(yè)的總次數(shù)）

平均學習區(qū)間分布如公式（4）：

結(jié)合學生的平時成績、期中成績、期末成績和總分見表1，有3名學生未通過本次課程考核，共有58個有效數(shù)據(jù)樣本.

表1 2015級1班和2班學生個體學習行為與成績統(tǒng)計表

3.2 分析學生個體學習行為與學習成績的相關(guān)性

首先使用SPSS軟件對學生個體學習行為數(shù)據(jù)和學習成績的連續(xù)變量之間進行正態(tài)性檢驗.如表2所示，主要參考Shapiro-Wilk檢驗值.從表2正態(tài)性檢驗結(jié)果可得T和A符合正態(tài)性假設(shè)，平時成績、期中成績、期末成績和總分都不符合正態(tài)性假設(shè).

表2 正態(tài)性檢驗

基于此，首先采用Spearman進行平均學習區(qū)間系數(shù)T和反芻比A與平時成績、期中成績、期末成績和總分的相關(guān)性檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示.從表3相關(guān)性檢驗結(jié)果分析可得平均學習區(qū)間系數(shù)T和反芻比A與平時成績、期中成績、期末成績和總分呈現(xiàn)顯著相關(guān)性.備注不對平時成績、期中成績、期末成績和總分之間進行相關(guān)性檢驗.

表3 相關(guān)性檢驗

3.3 回歸分析學生個體學習行為與學習成績的關(guān)系

3.3.1 分析平均學習區(qū)間系數(shù)T對學生成績的影響

為了分析平均學習區(qū)間系數(shù)T對學生成績的影響，首先，選取自變量為T，因變量為成績總分，然后依據(jù)兩個變量進行一元線性回歸分析，得到表4平均學習區(qū)間系數(shù)T與總分回歸分析方差檢查、圖3平均學習區(qū)間系數(shù)T與總分線性回歸分析.從表4回歸分析方差檢查結(jié)果得出具備統(tǒng)計意義，平均學習區(qū)間系數(shù)T與總分兩組數(shù)據(jù)滿足方差要求.T與總分之間呈現(xiàn)正向線性關(guān)系.

表4 平均學習區(qū)間系數(shù)T與總分回歸分析方差檢查

3.3.2 分析反芻比A對學習成績的影響

反芻比A與平時成績、期中成績、期末成績和總分都有一定關(guān)聯(lián)，但本文只考慮它對學習成績總分的影響.首先，選取反芻比A為自變量，成績總分為因變量，然后，利用A和成績總分關(guān)系的散點圖進行一元非線性分析，通過曲線估算篩選比較接近的曲線，分析結(jié)果見圖4反芻比A與總分曲線估算.通過曲線估算可得擬合程度最高的是二次曲線，并符合統(tǒng)計學意義，見表5反芻比A與總分回歸分析方差檢查、表6反芻比A與總分二次函數(shù)系數(shù).

結(jié)合二次曲線和圖4中樣本分布位置分析得出結(jié)論，在1～2區(qū)間內(nèi)的反芻比A與總分成績成正向關(guān)系，總分成績隨著反芻比A的升高而升高.在2.5～3區(qū)間內(nèi)的反芻比A與總分成反向關(guān)系，隨著反芻比A升高，總分卻下降，在1.5～2.5區(qū)間的反芻比A是峰值，分布的樣本數(shù)和學生數(shù)最多.

表5 反芻比A與總分回歸分析方差檢查

表6 反芻比A與總分二次函數(shù)系數(shù)

4 分析學習行為對教學策略的意義

教師依托計算機網(wǎng)絡(luò)省級精品資源共享課程平臺和SPOC教學模式獲得量化學習行為的數(shù)據(jù)，進而分析影響學生成績的學習行為因素，而不是只能以成績作為評價一個學生學習能力的最終標準.如圖3所示表明了平均學習區(qū)間系數(shù)T對總分成績產(chǎn)生正相關(guān)影響，通過T值能夠準確反應(yīng)學生學習的主動性和學習意愿.學習主動性超強的學生T數(shù)值超高，課后提早開始線上學習，其學習效果越好.反之，學習越被動的學生，學習成績較差，T數(shù)值較低.

圖4反應(yīng)出反芻比A與總分之間更加類似于二次曲線的拋物線關(guān)系，表明學生付出的學習時間越多，學習效果卻不一定會更好.結(jié)合T值分析第一類情況：學習成績較低的反芻比A在2.5～3區(qū)間內(nèi)的學生學習動機不足；第二類情況：A數(shù)值在1～2區(qū)間內(nèi)的學生學習效率低，原因不適應(yīng)的學習方法或不正確的教學方式；第三類情況：A數(shù)值在1.5～2.5區(qū)間內(nèi)的學生愿意在學習上投入了較多的時間和精力，學習動機明確，適應(yīng)正確學習方法和教學方式，學生成績好.

針對上述三類不同的學生，在2018-2019學年第一學期物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)學生的“計算機網(wǎng)絡(luò)”課程教學中，使用表7有針對性的教學策略.經(jīng)過5項對應(yīng)學生的教學調(diào)整方式，選取反芻比A為自變量，總分為因變量，回歸分析如圖5所示.比較圖5和圖4發(fā)現(xiàn)教學策略經(jīng)過調(diào)整后，反芻比A收斂在1～2.5區(qū)間的學生比例明顯增加，提高了二次曲線的起點和終點，反芻比A收斂至2.5～3區(qū)間的學生成績大幅度提高，明顯提高了該班學生的總體學習效率和學習效果.

表7 針對性教學

5 結(jié)論

利用SPOC教學模式強調(diào)以學習者為中心，開展基于SPOC模式的計算機網(wǎng)絡(luò)課程的學習行為分析，尋找計算機網(wǎng)絡(luò)課程教學方法和學習方法中存在的問題，進而采用有針對性的教學策略，實現(xiàn)因材施教的教學目的.有關(guān)大規(guī)模學生的學習行為數(shù)據(jù)對學習成績和教學方式的影響有待今后進一步研究.