基于學(xué)習(xí)投入度的個(gè)性化體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估研究

屠鑫

摘 要：傳統(tǒng)的分級(jí)評(píng)估方法，采用教學(xué)內(nèi)容分類(lèi)的方式，對(duì)個(gè)性化體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估，但由于掌握的影響信息不夠全面，致使評(píng)估結(jié)果與學(xué)生的實(shí)際成績(jī)不相符，因此基于學(xué)習(xí)投入度，提出更具針對(duì)性的個(gè)性化體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估.以影響參數(shù)和研究對(duì)象之間的相互關(guān)系為依據(jù)，劃分學(xué)習(xí)投入度類(lèi)別;設(shè)置學(xué)習(xí)深入度數(shù)量級(jí)，從定量分析與定性分析兩個(gè)角度，量化分析投入度指標(biāo)的影響能力;建立判斷矩陣，確定分級(jí)評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重系數(shù)，設(shè)置評(píng)估結(jié)果一致性指標(biāo)，檢測(cè)評(píng)估結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)體育訓(xùn)練效果的可靠評(píng)估.測(cè)試結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的測(cè)試方法相比，所提出評(píng)估方法的評(píng)估結(jié)果，與學(xué)生實(shí)際體育測(cè)試成績(jī)的相似度更高，高出傳統(tǒng)方法14.48%.由此可見(jiàn)，所提出的評(píng)估方法評(píng)估效果更好.

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)投入度;個(gè)性化;體育訓(xùn)練;效果分級(jí)評(píng)估

中圖分類(lèi)號(hào)：G807;TP391? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1673-260X（2020）03-0092-04

隨著科技的進(jìn)步，體育訓(xùn)練由于學(xué)習(xí)資源日漸豐富，教育方式已經(jīng)不單單局限于對(duì)學(xué)生展開(kāi)簡(jiǎn)單的基本運(yùn)動(dòng)教學(xué)，而是開(kāi)發(fā)了基于類(lèi)型多樣、活動(dòng)性質(zhì)不同的體育課程教學(xué)方式.這些被賦予了更多的教育意義、個(gè)性化更強(qiáng)的教學(xué)模式，提升了學(xué)生在體育課程中，學(xué)習(xí)多樣化運(yùn)動(dòng)，如健美操、乒乓球、排球、跆拳道以及瑜伽等運(yùn)動(dòng)的積極性，豐富了學(xué)生的課余活動(dòng).當(dāng)前這種個(gè)性化的體育訓(xùn)練，是優(yōu)化教學(xué)模式的研究熱點(diǎn)，且具有更加值得深入研究的探究性、體驗(yàn)性、直觀性，趣味性，為學(xué)生的全面發(fā)展提供優(yōu)越的教學(xué)方式.為了研究當(dāng)前個(gè)性化體育訓(xùn)練模型下的應(yīng)用效果，提出對(duì)教學(xué)效果分級(jí)評(píng)估[1].傳統(tǒng)的分級(jí)評(píng)估方法，以運(yùn)動(dòng)類(lèi)型為劃分層次，對(duì)教學(xué)效果展開(kāi)評(píng)估，但在評(píng)估過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，由于沒(méi)有針對(duì)學(xué)生自身的特點(diǎn)，該方法的評(píng)估統(tǒng)計(jì)結(jié)果，與學(xué)生成績(jī)之間不相符合，因此提出基于學(xué)習(xí)投入度的個(gè)性化體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估方法.該方法以學(xué)生的學(xué)習(xí)投入度為劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)教學(xué)效果展開(kāi)分級(jí)評(píng)估，得出的評(píng)估結(jié)果與學(xué)生的實(shí)際成績(jī)更加接近.該評(píng)估方法的提出，解決了傳統(tǒng)評(píng)估方法的現(xiàn)有矛盾，為完善提升學(xué)生興趣與學(xué)生成績(jī)的教學(xué)模式，提供更加系統(tǒng)化的的分析手段[2].

1 基于學(xué)習(xí)投入度的體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估方法

1.1 劃分學(xué)習(xí)投入度類(lèi)別

個(gè)性化體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估，預(yù)先劃分已經(jīng)獲取的學(xué)生學(xué)習(xí)投入度類(lèi)別，根據(jù)類(lèi)別獲取不同影響因素下，投入度的特征參量.由于影響學(xué)習(xí)投入度的參數(shù)之間，參數(shù)與學(xué)習(xí)投入度之間，均存在相關(guān)關(guān)系，因此利用線(xiàn)性回歸方程，將影響參數(shù)和研究對(duì)象之間的相互關(guān)系，抽象概括為函數(shù)關(guān)系，通過(guò)函數(shù)描述參量變動(dòng)對(duì)投入度的影響[3].

假設(shè)影響參數(shù)為隨機(jī)變量，用xi表示;學(xué)習(xí)投入度的變化量用yi表示，已知xi與yi之間存在相關(guān)關(guān)系，存在任意一個(gè)自變量x，都影響y的概率分布，因此線(xiàn)性回歸方程為：

yi=u+kx_i+λ? （1）

公式中：k表示影響投入度的參數(shù)估計(jì)值;xi表示存在的i個(gè)影響參數(shù);yi表示受xi影響而存在i個(gè)變化的投入度數(shù)值;u表示預(yù)測(cè)參數(shù);？姿表示隨機(jī)誤差[4].將影響投入度的參數(shù)帶入上述公式，得出不同參數(shù)影響下的投入度參數(shù)，這些參數(shù)的殘差，如圖1所示.

根據(jù)圖1可知，兩條加粗紅色的線(xiàn)條為兩組離群數(shù)據(jù)，說(shuō)明有些因素對(duì)于學(xué)習(xí)投入度的影響是極小的，因此可以將這類(lèi)因素排除.假設(shè)自我效能感估計(jì)參數(shù)為k1;親密感為k2;認(rèn)知負(fù)荷為k3;學(xué)生接受度為k4;體育課堂教學(xué)活動(dòng)為k5[5].將上述參數(shù)帶入公式（1）中，假設(shè)Y為特征集合，存在Y1，Y2，…，Yn，每一集合中包含Yn={y1，y2，…，yn}，根據(jù)輸出函數(shù)獲取影響因素與學(xué)習(xí)投入度的關(guān)聯(lián)規(guī)則：

公式組中：pi表示一個(gè)類(lèi)型集合中，受i個(gè)因素影響的關(guān)聯(lián)規(guī)則;i表示i個(gè)關(guān)聯(lián)程度模糊分析參數(shù)的平均結(jié)果;H（*）表示判斷函數(shù);s1，s2，…，sn表示與Yn相對(duì)應(yīng)的n個(gè)聚類(lèi)程度值;p′表示所有關(guān)聯(lián)規(guī)則下的匯總規(guī)則;？酌表示匯總條件下的補(bǔ)償系數(shù)[6].該評(píng)估方法通過(guò)上述步驟，對(duì)學(xué)習(xí)投入度劃分，得出關(guān)聯(lián)程度不同的投入度數(shù)據(jù)集.

1.2 量化分析投入度指標(biāo)

關(guān)聯(lián)程度不同的學(xué)習(xí)投入度，包含兩大類(lèi)指標(biāo)，即定量指標(biāo)和定性指標(biāo).其中定量指標(biāo)表示數(shù)據(jù)之間的表證狀態(tài)，且對(duì)于不同的數(shù)據(jù)集合會(huì)有不同的數(shù)量級(jí)，如下圖2所示.

同時(shí)定性指標(biāo)以定性的方式，描述表征學(xué)習(xí)投入度的變化狀態(tài)，評(píng)估過(guò)程中需要將描述結(jié)果轉(zhuǎn)化為狀態(tài)數(shù)據(jù)[7].根據(jù)相對(duì)變化度的基本概念，可知相對(duì)變化度反映數(shù)據(jù)由基本狀態(tài)向優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)變，數(shù)值在[0，1]之間，該值的大小表示學(xué)習(xí)投入度的變化程度.定量分析投入指標(biāo)的量化結(jié)果為：

上式中：表示等級(jí)不同時(shí)的離散參數(shù);F（*）表示定量分析函數(shù);i表示學(xué)習(xí)投入度較低時(shí)的劣化參數(shù);i0表示學(xué)習(xí)投入度為0時(shí)的常規(guī)參數(shù);ij表示學(xué)習(xí)投入度不斷提高的動(dòng)態(tài)變化參數(shù)[8].再對(duì)投入度指標(biāo)進(jìn)行定性分析，計(jì)算表達(dá)式為：

公式中：表示定性化分析誤差;表示深度學(xué)習(xí)指標(biāo)變化次數(shù);z1表示教學(xué)方案的優(yōu)化程度;z2表示學(xué)生的偏好程度.根據(jù)上述公式，得出k1-k5因素影響下的投入度指標(biāo)，在5級(jí)量化范圍內(nèi)，對(duì)學(xué)習(xí)深入度的影響結(jié)果，如下表1所示[9-10].

根據(jù)上述取值，將量化后的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)到一個(gè)集合內(nèi)，該集合用D表示.以量化分析后的學(xué)習(xí)投入度指標(biāo)為參照，對(duì)個(gè)性化的體育訓(xùn)練效果展開(kāi)分級(jí)評(píng)估.

1.3 確定分級(jí)評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重系數(shù)

分級(jí)評(píng)估要確定分級(jí)評(píng)估指標(biāo)，根據(jù)該指標(biāo)設(shè)置評(píng)估體系權(quán)重系數(shù).建立教育效果分級(jí)評(píng)估的層次結(jié)構(gòu)模型，該模型包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、和結(jié)果層.目標(biāo)層為個(gè)性化體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估指標(biāo)體系;準(zhǔn)則層為5級(jí)指標(biāo)內(nèi)容，即學(xué)生學(xué)習(xí)深入度的影響力大小;而結(jié)果層由與5級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的若干個(gè)具體效果數(shù)據(jù)組成[11].建立判斷矩陣，作為重要度計(jì)算的重要依據(jù)，假設(shè)層次結(jié)構(gòu)模型中，M層表示第一層要素指標(biāo)，k表示層數(shù)，M層中要素與下一層要素的關(guān)系判斷矩陣如表2所示.

表2中，unn中的uij，是相對(duì)于Mk而言，Ui對(duì)Uj的相對(duì)重要性數(shù)值.該矩陣中的uij值參考下表3.已知相對(duì)重要性數(shù)值的重要程度，利用賦值法比較評(píng)估內(nèi)容的重要程度[12].

在所建立的判斷矩陣中，若i值與j值的重要性之比為uij，則j值與i值的重要性之比為uji=，則該矩陣為U=（uij）n×n，該矩陣中uij>0，且uii=1.根據(jù)該矩陣對(duì)層次進(jìn)行單排序，該排序根據(jù)判斷矩陣計(jì)算教學(xué)效果的多層相對(duì)評(píng)價(jià)權(quán)重[13].設(shè)置一個(gè)參量e，計(jì)算滿(mǎn)足：

該公式表示特征根與特征向量的直接關(guān)系.其中emax表示最大特征根;K表示與emax對(duì)應(yīng)的正規(guī)化特征向量;D為學(xué)習(xí)深入度.特征向量K的分量Ks，為分級(jí)評(píng)估中單排序的權(quán)重值.emax的計(jì)算結(jié)果為：

式中：n表示判別次數(shù);s表示數(shù)據(jù)評(píng)估時(shí)的數(shù)據(jù)所處等級(jí).將該結(jié)果帶入公式（5）中，實(shí)現(xiàn)對(duì)教學(xué)效果的分級(jí)評(píng)估[14].由于評(píng)估過(guò)程中，評(píng)估者得到的數(shù)據(jù)存在主觀影響，因此不能得出精準(zhǔn)的權(quán)重系數(shù)，所以分析評(píng)估結(jié)果的相容性和誤差性，檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)果的一致性，計(jì)算公式為：

式中n表示判斷矩陣的階數(shù)，當(dāng)判斷矩陣具有完全一致性時(shí)，CI=0;當(dāng)CI越大時(shí)，說(shuō)明判斷矩陣的一致性越差，得到的評(píng)估結(jié)果不符合實(shí)際，需要重新計(jì)算各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)，重新開(kāi)始分級(jí)評(píng)估[15].通過(guò)提取學(xué)習(xí)深入度的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)更加完整、貼合實(shí)際的體育訓(xùn)練效果分級(jí)評(píng)估.

2 方法檢測(cè)

以某省份的H大學(xué)為方法測(cè)試背景條件，分別利用所提出的基于學(xué)習(xí)投入度的分級(jí)評(píng)估方法、傳統(tǒng)的類(lèi)型分級(jí)評(píng)估方法，開(kāi)展個(gè)性化體育課程的教學(xué)效果分級(jí)評(píng)估，根據(jù)所得評(píng)估結(jié)果得出測(cè)試結(jié)論.

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

選取的H學(xué)校為國(guó)家的普通高等院校，因此學(xué)生的個(gè)性化程度具有相對(duì)普遍性，保證測(cè)試結(jié)果的說(shuō)服性.此次評(píng)價(jià)選取的學(xué)生為大一和大二學(xué)生，采用隨機(jī)抽樣的方法，從H大學(xué)的全部學(xué)院中，隨機(jī)抽取10個(gè)專(zhuān)業(yè)，其中文科專(zhuān)業(yè)和理科專(zhuān)業(yè)各占5個(gè)，進(jìn)而隨機(jī)選取這10個(gè)專(zhuān)業(yè)中的1000名學(xué)生作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，實(shí)驗(yàn)對(duì)象的具體信息如下表4所示.

為保證測(cè)試結(jié)果的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性，利用內(nèi)容效度和信度用數(shù)據(jù)分析軟件，測(cè)算此次測(cè)試的體育訓(xùn)練效果是否符合測(cè)試評(píng)價(jià)要求，其中效度的檢驗(yàn)結(jié)果如下圖3所示.

KMO是效度檢驗(yàn)指標(biāo)之一，通常當(dāng)KMO的取值在0.9以上時(shí)，該指標(biāo)證明測(cè)試內(nèi)容非常適合測(cè)試分析.同時(shí)利用克隆巴赫內(nèi)部一致性系數(shù)，對(duì)測(cè)試內(nèi)容的信度進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)該檢測(cè)結(jié)果在0.7以上時(shí)，則表明測(cè)試內(nèi)容的一致性較好，檢測(cè)結(jié)果如下表5所示.

結(jié)合內(nèi)容效度和信度評(píng)價(jià)結(jié)果，證明測(cè)試的內(nèi)容可用，利用所提出評(píng)估方法和傳統(tǒng)評(píng)估方法，對(duì)教學(xué)效果進(jìn)行評(píng)估，得出測(cè)試結(jié)論.

2.2 結(jié)果分析

此次測(cè)試將所提出方法作為實(shí)驗(yàn)A組，將傳統(tǒng)方法作為實(shí)驗(yàn)B組，得到的測(cè)試結(jié)果如下圖4所示.

分析上述兩組圖片可知，與學(xué)生的實(shí)際測(cè)試結(jié)果相比，所提出評(píng)估方法對(duì)教學(xué)效果的評(píng)估值，與學(xué)生的實(shí)際測(cè)試更加相似，經(jīng)計(jì)算相似度平均值為98.76%.而傳統(tǒng)方法中，由于沒(méi)有針性研究學(xué)習(xí)投入度的影響作用，因而得到的評(píng)估值與學(xué)生實(shí)際測(cè)試結(jié)果之間存在差異，平均相似度水平為84.28%，比所提出評(píng)估方法的評(píng)估結(jié)果低了14.48%.可見(jiàn)基于學(xué)習(xí)投入度的分級(jí)評(píng)估方法，評(píng)估性能更優(yōu)越.

3 結(jié)束語(yǔ)

此次針對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)投入度這一關(guān)鍵因素，對(duì)個(gè)性化體育訓(xùn)練效果展開(kāi)了更加系統(tǒng)化的分級(jí)評(píng)估，令評(píng)估結(jié)果與學(xué)生的實(shí)際學(xué)習(xí)成果之間的相似程度得到大幅提升，保證評(píng)價(jià)結(jié)果真實(shí)可靠.學(xué)校及教師可以根據(jù)該方法下的評(píng)估結(jié)果，及時(shí)調(diào)整或進(jìn)一步優(yōu)化教學(xué)方案，促進(jìn)學(xué)生在體育課程中的個(gè)性化發(fā)展.該評(píng)估方法不僅可以投入到體育訓(xùn)練效果的評(píng)估中，還可以調(diào)整評(píng)估過(guò)程中的相關(guān)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)其他學(xué)科的教學(xué)效果評(píng)估.

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