元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展預(yù)測(cè)的可行性研究

紀(jì)陽(yáng)，李思琪，張默雨

(北京郵電大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，北京 100876)

一、引 言

我國(guó)是國(guó)際本科工程學(xué)位互認(rèn)協(xié)議《華盛頓協(xié)議》的正式會(huì)員。在我國(guó)的工程專業(yè)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)中，已明確提出工科畢業(yè)的學(xué)生應(yīng)具有自主學(xué)習(xí)的意識(shí)，有不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)發(fā)展的能力。由此可見，工程教育越來(lái)越重視對(duì)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)。

培養(yǎng)提升元認(rèn)知能力，會(huì)提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。元認(rèn)知是美國(guó)心理學(xué)家Flavell在1976年提出的概念，是關(guān)于認(rèn)知的認(rèn)知。在自主學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)生一方面需要進(jìn)行各種認(rèn)知活動(dòng)(感知、記憶、思維等)，另一方面又要對(duì)自己的各種認(rèn)知活動(dòng)進(jìn)行積極的監(jiān)控和調(diào)節(jié)。這樣一個(gè)監(jiān)控和調(diào)節(jié)的過(guò)程，就是元認(rèn)知?？梢哉f(shuō)，元認(rèn)知是自主學(xué)習(xí)過(guò)程的主導(dǎo)，也是改善自主學(xué)習(xí)能力的關(guān)鍵。

元認(rèn)知是一個(gè)總體概念。Schraw等[1]將元認(rèn)知定義為認(rèn)知知識(shí)和認(rèn)知調(diào)節(jié)兩大類，并細(xì)分為陳述性知識(shí)、程序性知識(shí)、條件知識(shí)、計(jì)劃、信息管理策略、監(jiān)控、調(diào)試策略、評(píng)估等八個(gè)二級(jí)維度能力。在元認(rèn)知這八個(gè)二級(jí)維度中，評(píng)估是學(xué)生自主學(xué)習(xí)所需的重要能力。評(píng)估是指學(xué)習(xí)階段后的績(jī)效和策略的有效性分析，在元認(rèn)知八個(gè)二級(jí)維度中處于相對(duì)核心的位置。學(xué)生通過(guò)評(píng)估，能更積極參與自己的學(xué)習(xí)[2]。學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)生會(huì)根據(jù)學(xué)習(xí)成果評(píng)估學(xué)習(xí)目標(biāo)的完成度，并根據(jù)二者的差距有意識(shí)地反思自身學(xué)習(xí)策略，調(diào)節(jié)自己的學(xué)習(xí)行為，從而促進(jìn)計(jì)劃、管理、監(jiān)控和調(diào)試等其他幾個(gè)元認(rèn)知過(guò)程。有研究表明，在課堂上運(yùn)用自我評(píng)估的教學(xué)和測(cè)驗(yàn)方法能夠提升學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)[3]。

然而，元認(rèn)知是一種高階的、內(nèi)隱的、抽象的思維過(guò)程。評(píng)估是元認(rèn)知的細(xì)分維度，教師很難對(duì)學(xué)生的評(píng)估能力及其有關(guān)變化進(jìn)行監(jiān)控。盡管目前有多種元認(rèn)知測(cè)量方法，比如自我報(bào)告法、問(wèn)卷調(diào)查法等，但是自我報(bào)告法不適合教師對(duì)學(xué)習(xí)者群體進(jìn)行規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)評(píng)，問(wèn)卷調(diào)查法在實(shí)際教學(xué)中的體驗(yàn)并不好，會(huì)對(duì)學(xué)生正常學(xué)習(xí)產(chǎn)生干擾。因此，需要設(shè)計(jì)自然度更高的元認(rèn)知評(píng)估水平探測(cè)方法。

在線學(xué)習(xí)平臺(tái)在發(fā)展過(guò)程中積累了大量的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，但當(dāng)前在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的研究應(yīng)用大多集中在學(xué)習(xí)行為差異分析[4-5]和學(xué)習(xí)成績(jī)預(yù)測(cè)[6-8]等方面，較少有研究將在線學(xué)習(xí)行為用于元認(rèn)知中評(píng)估能力發(fā)展的探測(cè)上。因此，筆者嘗試采用在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)元認(rèn)知中評(píng)估能力的發(fā)展，探索在線學(xué)習(xí)中的哪些學(xué)習(xí)行為促進(jìn)了評(píng)估能力的變化。如果這種方法可行，教師可以在不打擾學(xué)生的狀況下，通過(guò)學(xué)生的線上學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)來(lái)判斷其評(píng)估能力可能發(fā)生的變化，以便及時(shí)為學(xué)生提供干預(yù)和指導(dǎo)。這樣的評(píng)估水平探測(cè)方法可以獲得更高的自然度。

為了論證在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展的可行性，本研究將采取以下分析思路：一是利用量表多次測(cè)量元認(rèn)知評(píng)估水平，獲取評(píng)估能力的發(fā)展變化；二是梳理線上學(xué)習(xí)平臺(tái)數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)習(xí)行為指標(biāo)集；三是篩選有效學(xué)習(xí)行為，確定預(yù)測(cè)算法的特征變量；四是基于多種算法模型，利用學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)估能力的變化，并根據(jù)預(yù)測(cè)效果判斷預(yù)測(cè)的可行性。

預(yù)測(cè)效果主要受到兩方面因素的影響，分別是在線學(xué)習(xí)行為類型的選取和預(yù)測(cè)算法的性能。對(duì)于有效篩選后的一組在線學(xué)習(xí)行為，采用不同的預(yù)測(cè)模型會(huì)得到不同的預(yù)測(cè)結(jié)果。武法提等[9]學(xué)者認(rèn)為，在線上線下混合式的學(xué)習(xí)環(huán)境下，學(xué)生在線下發(fā)生的學(xué)習(xí)行為無(wú)法被有效監(jiān)測(cè)，因此，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率在70%左右是比較理想的。本研究將此準(zhǔn)確率作為預(yù)測(cè)可行性的判斷標(biāo)準(zhǔn)，如果一組在線學(xué)習(xí)行為基于某個(gè)預(yù)測(cè)模型，對(duì)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率能達(dá)到甚至優(yōu)于70%，那么，就可以認(rèn)為利用在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展的方法是存在可行性的。

二、案例研究

(一)研究平臺(tái)與對(duì)象

北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院設(shè)立了結(jié)合線下教學(xué)與線上自學(xué)的混合教育模式的導(dǎo)論課。導(dǎo)論課是基于項(xiàng)目式學(xué)習(xí)的課程，教學(xué)內(nèi)容包括微信小程序、電子電路、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用中的項(xiàng)目。通過(guò)在項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)用小程序編程、電路設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，充分鍛煉學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)造能力。

本研究小組為導(dǎo)論課搭建了一個(gè)在線自主學(xué)習(xí)平臺(tái)“火花空間”(網(wǎng)址：https:∥oursparkspace.cn)?；鸹臻g為學(xué)生提供了豐富的學(xué)習(xí)資源，包括教程資源、往屆學(xué)生項(xiàng)目、小節(jié)測(cè)試、知識(shí)wiki等內(nèi)容，學(xué)生可以在該平臺(tái)上進(jìn)行單元教程學(xué)習(xí)、章節(jié)自測(cè)、提問(wèn)問(wèn)答等學(xué)習(xí)行為。為輔助教學(xué)，導(dǎo)論課開設(shè)了線上QQ交流群，將其作為師生答疑、討論和交流的場(chǎng)所。同時(shí)，為了及時(shí)檢查學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，課程每周會(huì)進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)收，以考評(píng)學(xué)生對(duì)本周知識(shí)的掌握程度，在驗(yàn)收時(shí)采用“課堂派”進(jìn)行題目的發(fā)放和分?jǐn)?shù)的統(tǒng)計(jì)。

本研究選取北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院2019年本科一年級(jí)新生導(dǎo)論課的891名學(xué)生為研究樣本。該課程共持續(xù)12周，前8周為單元教程學(xué)習(xí)階段(共有8個(gè)單元教程內(nèi)容)，后4周為項(xiàng)目創(chuàng)新階段。課程評(píng)價(jià)方式采用單元驗(yàn)收(每周進(jìn)行一次)和創(chuàng)新作品評(píng)審(學(xué)期末提交創(chuàng)新作品)的形式。

(二)評(píng)估能力測(cè)量

本研究采用量表法對(duì)學(xué)生的評(píng)估能力進(jìn)行測(cè)量。結(jié)合導(dǎo)論課的實(shí)際教學(xué)內(nèi)容，本研究從Schraw等[1]人的MAI量表中選取屬于評(píng)估維度的題項(xiàng)，編制適合工程導(dǎo)論課場(chǎng)景的評(píng)估能力調(diào)查問(wèn)卷，問(wèn)卷一共有5個(gè)題項(xiàng)。

為了保證問(wèn)卷質(zhì)量，在2019年秋季學(xué)期對(duì)該問(wèn)卷進(jìn)行測(cè)試，共回收問(wèn)卷229份，并利用SPSS 25軟件對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行項(xiàng)目分析、信度分析和效度分析。

經(jīng)過(guò)SPSS 25分析，評(píng)估能力調(diào)查問(wèn)卷的5個(gè)題項(xiàng)均呈現(xiàn)出顯著性(p<0.05)，具有良好的區(qū)分性，因此，題項(xiàng)均應(yīng)該保留；利用克倫巴赫系數(shù)進(jìn)行同質(zhì)性信度檢驗(yàn)，量表的信度系數(shù)為0.797，大于0.7，說(shuō)明評(píng)估能力調(diào)查問(wèn)卷的信度較高。利用KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)進(jìn)行效度驗(yàn)證，結(jié)果如表1所示。KMO值為0.809，大于0.8，說(shuō)明該評(píng)估能力調(diào)查問(wèn)卷效度很高。

表1 KMO和Bartlett檢驗(yàn)

本研究在2019年秋季學(xué)期導(dǎo)論課課程期間共發(fā)放兩次評(píng)估能力調(diào)查問(wèn)卷，時(shí)間分別為9月20日導(dǎo)論課開課時(shí)和12月20日導(dǎo)論課結(jié)課時(shí)。其中，開課時(shí)回收問(wèn)卷880份，結(jié)課時(shí)回收問(wèn)卷800份。

(三)學(xué)習(xí)行為指標(biāo)構(gòu)建

為了探究學(xué)習(xí)行為如何影響元認(rèn)知評(píng)估能力的發(fā)展，首先需要對(duì)學(xué)生在導(dǎo)論課學(xué)習(xí)期間的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行梳理，并羅列出每個(gè)學(xué)習(xí)行為對(duì)應(yīng)的分析指標(biāo)。本研究將學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程分為參與、學(xué)習(xí)、方式、互動(dòng)、任務(wù)五個(gè)類型，從過(guò)程出發(fā)構(gòu)建了16個(gè)學(xué)習(xí)行為(如表2所示)。

表2 學(xué)習(xí)行為指標(biāo)集

1.參與

參與過(guò)程指的是學(xué)生登錄在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的情況，主要的學(xué)習(xí)行為包括登錄學(xué)習(xí)平臺(tái)的積極性、規(guī)律性以及每周是否準(zhǔn)時(shí)參與單元教程的學(xué)習(xí)。其中，登錄積極性由登錄在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的總次數(shù)和大于學(xué)習(xí)平臺(tái)每周平均登錄量的次數(shù)共同體現(xiàn)；登錄規(guī)律性由登錄在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的平均時(shí)間間隔體現(xiàn)；是否準(zhǔn)時(shí)參與單元教程學(xué)習(xí)，則由學(xué)生準(zhǔn)時(shí)參與每周單元教程學(xué)習(xí)的次數(shù)來(lái)體現(xiàn)。

2.學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)過(guò)程主要是指學(xué)生的線上自主學(xué)習(xí)情況。學(xué)生的線上學(xué)習(xí)主要在火花空間上完成，火花空間的學(xué)習(xí)資源可以分為單元教程內(nèi)容和其他學(xué)習(xí)參考資料，單元教程是由教師提供的每周必修學(xué)習(xí)內(nèi)容，其他學(xué)習(xí)參考資料包括單元小測(cè)、往屆學(xué)生項(xiàng)目、QA等非必修內(nèi)容。因此，針對(duì)不同學(xué)習(xí)內(nèi)容，可以分為資源利用、自檢、教程內(nèi)容學(xué)習(xí)、問(wèn)題自我解決四個(gè)學(xué)習(xí)行為。其中，資源利用由瀏覽平臺(tái)學(xué)習(xí)資料的數(shù)量體現(xiàn)，自檢由參與小測(cè)的數(shù)量體現(xiàn)，教程內(nèi)容學(xué)習(xí)則由教程頁(yè)面的瀏覽次數(shù)和教程頁(yè)面的瀏覽頁(yè)數(shù)共同體現(xiàn)，問(wèn)題自我解決則由QA的瀏覽量體現(xiàn)。此外，考慮到學(xué)習(xí)持續(xù)的時(shí)間也是評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)情況的一個(gè)角度，也將學(xué)習(xí)堅(jiān)持作為學(xué)習(xí)過(guò)程的一個(gè)學(xué)習(xí)行為維度，并對(duì)其進(jìn)行分析，具體計(jì)算方式為學(xué)生初次登錄學(xué)習(xí)平臺(tái)和最后一次登錄學(xué)習(xí)平臺(tái)的時(shí)間差值。

3.方式

方式指的是學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中采取的學(xué)習(xí)方法。在教程學(xué)習(xí)階段，導(dǎo)論課于每周五進(jìn)行線下授課，下一周的周二進(jìn)行線下單元驗(yàn)收。因此，以授課和驗(yàn)收為兩個(gè)時(shí)間分界點(diǎn)，將學(xué)生在周五上課之前學(xué)習(xí)本周內(nèi)容的行為定義為預(yù)習(xí)行為，將學(xué)生在驗(yàn)收之后學(xué)習(xí)本單元內(nèi)容的行為定義為復(fù)習(xí)行為，將發(fā)生在驗(yàn)收前一天的本單元學(xué)習(xí)行為定義為突擊行為。預(yù)習(xí)行為由學(xué)生本學(xué)期內(nèi)的預(yù)習(xí)次數(shù)和預(yù)習(xí)時(shí)的教程瀏覽量共同體現(xiàn)，復(fù)習(xí)行為由學(xué)生本學(xué)期內(nèi)的復(fù)習(xí)次數(shù)和復(fù)習(xí)時(shí)的教程瀏覽量共同體現(xiàn)，突擊行為由學(xué)生本學(xué)期內(nèi)的突擊次數(shù)和突擊時(shí)的教程瀏覽量共同體現(xiàn)。

4.互動(dòng)

互動(dòng)指的是在學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)生與教師和學(xué)生與學(xué)生之間的交互。學(xué)生在導(dǎo)論課期間產(chǎn)生的互動(dòng)行為主要包括參與線上QQ群的討論，參與教師發(fā)起的話題討論，以及小組協(xié)作完成驗(yàn)收和創(chuàng)新作業(yè)。用學(xué)生在QQ群中的發(fā)言量和發(fā)言質(zhì)量代表線上討論行為，在QQ群參與教師發(fā)起的投票代表話題參與行為，用小組平均成績(jī)和小組成績(jī)標(biāo)準(zhǔn)差的差值代表小組協(xié)作。

5.任務(wù)

任務(wù)指的是教師發(fā)起的階段性學(xué)習(xí)效果評(píng)測(cè)。導(dǎo)論課在前8周采取了單元驗(yàn)收的評(píng)價(jià)方式。本研究選取了任務(wù)完成量和任務(wù)完成質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度進(jìn)行分析。其中任務(wù)完成量由參與單元驗(yàn)收的次數(shù)作為分析指標(biāo)，任務(wù)完成質(zhì)量由驗(yàn)收總成績(jī)和每次驗(yàn)收大于平均驗(yàn)收成績(jī)的次數(shù)作為分析指標(biāo)。

三、數(shù)據(jù)分析

本研究采用SPSS 25、Python 3和Excel 16進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。研究首先根據(jù)16個(gè)預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)行為指標(biāo)的意義，編寫從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)的算法，運(yùn)行算法后得到學(xué)生的16個(gè)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。

本研究遵循如下步驟對(duì)得到的兩次元認(rèn)知問(wèn)卷數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)行為指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析：(1)剔除重復(fù)填寫問(wèn)卷以及未完整完成兩次元認(rèn)知問(wèn)卷的學(xué)生數(shù)據(jù)；(2)剔除學(xué)習(xí)行為指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失量大于80%的學(xué)生數(shù)據(jù)；(3)經(jīng)過(guò)步驟(1)和步驟(2)的處理后剩余526名學(xué)生數(shù)據(jù)，對(duì)剩余學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，轉(zhuǎn)化為Z分?jǐn)?shù)；(4)計(jì)算每名學(xué)生兩次問(wèn)卷評(píng)估能力的差值；(5)根據(jù)評(píng)估能力的差值，將學(xué)生分為兩類，差值為正值的為評(píng)估能力上升的學(xué)生，差值為0或者負(fù)值的為評(píng)估能力下降的學(xué)生；(6)對(duì)兩類學(xué)生的學(xué)習(xí)行為指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，找出有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的學(xué)習(xí)行為；(7)利用多種預(yù)測(cè)算法，使用有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的學(xué)習(xí)行為對(duì)評(píng)估能力的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，驗(yàn)證預(yù)測(cè)可行性。

(一)有效學(xué)習(xí)行為篩選

為了判斷評(píng)估能力上升和下降的兩類學(xué)生之間的學(xué)習(xí)行為差異，以實(shí)現(xiàn)有效學(xué)習(xí)行為的篩選，本研究對(duì)16個(gè)學(xué)習(xí)行為分別進(jìn)行了獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，以找出兩類學(xué)生中具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的學(xué)習(xí)行為。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)分析結(jié)果顯示，有4項(xiàng)學(xué)習(xí)行為存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，分別是“資源利用”“自檢”“復(fù)習(xí)”和“任務(wù)完成質(zhì)量”，結(jié)果如表3所示。

表3 存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的學(xué)習(xí)行為維度

評(píng)估能力發(fā)展變化不同的兩類學(xué)生，在這四項(xiàng)學(xué)習(xí)行為上表現(xiàn)出明顯的差異性，這表明這四項(xiàng)學(xué)習(xí)行為的表現(xiàn)與學(xué)生的評(píng)估能力之間存在一定關(guān)系，對(duì)評(píng)估能力的發(fā)展變化可能有重要影響。

(二)評(píng)估能力預(yù)測(cè)

目前，圍繞線上學(xué)習(xí)行為進(jìn)行的研究大都集中在學(xué)業(yè)表現(xiàn)預(yù)警、學(xué)習(xí)成績(jī)預(yù)測(cè)等方面。例如，使用邏輯回歸、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用學(xué)生在MOOC上觀看視頻的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)課程成績(jī)[5]39。本研究則將利用學(xué)習(xí)行為進(jìn)行元認(rèn)知評(píng)估能力的預(yù)測(cè)研究?；讵?dú)立樣本T檢驗(yàn)的分析結(jié)果，選擇評(píng)估能力上升和下降兩類學(xué)生中存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的四項(xiàng)學(xué)習(xí)行為維度(資源利用、自檢、復(fù)習(xí)和任務(wù)完成質(zhì)量)作為特征變量，來(lái)預(yù)測(cè)評(píng)估能力的變化。

本研究選取貝葉斯、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和邏輯回歸四種基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)算法，在未對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)試的情況下，來(lái)驗(yàn)證預(yù)測(cè)可行性。將數(shù)據(jù)集按7:3的比例隨機(jī)分成測(cè)試集和訓(xùn)練集，四種經(jīng)典算法的預(yù)測(cè)結(jié)果如表4所示。

表4 經(jīng)典算法預(yù)測(cè)結(jié)果

結(jié)果顯示，在四種經(jīng)典的預(yù)測(cè)模型中，貝葉斯和邏輯回歸取得了較好的預(yù)測(cè)效果，準(zhǔn)確率均達(dá)到了70%，證明了資源利用、自檢、復(fù)習(xí)和任務(wù)完成質(zhì)量這四項(xiàng)在線學(xué)習(xí)行為對(duì)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展具有可預(yù)測(cè)性。

同樣，將數(shù)據(jù)集按7:3的比例隨機(jī)分成測(cè)試集和訓(xùn)練集，INN的預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示。

結(jié)果顯示，INN模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了80%，高于貝葉斯和邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。這也表明，通過(guò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化，資源利用、自檢、復(fù)習(xí)和任務(wù)完成質(zhì)量這四項(xiàng)在線學(xué)習(xí)行為對(duì)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展的預(yù)測(cè)能力能夠得到進(jìn)一步提升，并且對(duì)于日常教學(xué)來(lái)說(shuō)，當(dāng)前80%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率已經(jīng)可以滿足需求，證明了在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展的可行性。

(三)結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)回收的問(wèn)卷數(shù)據(jù)和采集的線上學(xué)習(xí)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，并經(jīng)過(guò)有效學(xué)習(xí)行為篩選，利用預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為對(duì)評(píng)估能力的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究表明：

1.利用在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)對(duì)元認(rèn)知評(píng)估能力的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，是存在可行性的。研究結(jié)果顯示，資源利用、自檢、復(fù)習(xí)和任務(wù)完成質(zhì)量能較好地預(yù)測(cè)學(xué)生的評(píng)估能力水平。這四項(xiàng)行為數(shù)據(jù)基于經(jīng)典預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為71%，達(dá)到預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，并且在本研究提出的INN預(yù)測(cè)模型上能達(dá)到準(zhǔn)確率80%的預(yù)測(cè)性能，預(yù)測(cè)效果取得了進(jìn)一步提升，證明在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)對(duì)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展存在可預(yù)測(cè)性。

2.預(yù)測(cè)效果與學(xué)習(xí)行為類別的選取有關(guān)。研究采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)學(xué)習(xí)行為類別進(jìn)行了篩選，從16項(xiàng)在線學(xué)習(xí)行為中找出了與評(píng)估能力大概率存在一定關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)行為，將這些學(xué)習(xí)行為作為特征變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，這也是取得較好預(yù)測(cè)效果的基礎(chǔ)。

當(dāng)然，本研究只采用了一次教學(xué)數(shù)據(jù)，未來(lái)還需要擴(kuò)大研究范圍進(jìn)行更多次的實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證在線學(xué)習(xí)行為預(yù)測(cè)元認(rèn)知評(píng)估能力發(fā)展的可行性。此外，文中給出的四項(xiàng)在線學(xué)習(xí)行為僅僅是一個(gè)參考，遷移到其他課程是否適用，也需要更多的實(shí)驗(yàn)。在不同的課程中，只有將適合實(shí)際教學(xué)活動(dòng)的有效學(xué)習(xí)行為甄別出來(lái)，才能達(dá)到最優(yōu)的預(yù)測(cè)效果。

四、討 論

本研究基于在線自主學(xué)習(xí)平臺(tái)，以元認(rèn)知的二級(jí)維度——評(píng)估為切入點(diǎn)，利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)建立學(xué)生的線上學(xué)習(xí)行為與其評(píng)估能力之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。研究結(jié)果顯示，資源利用、自檢、復(fù)習(xí)和任務(wù)完成質(zhì)量這四個(gè)行為數(shù)據(jù)能較好地預(yù)測(cè)學(xué)生的評(píng)估能力水平變化。

資源利用指的是學(xué)生在線上學(xué)習(xí)平臺(tái)上學(xué)習(xí)各種開放資源的數(shù)量。在沒(méi)有教師引導(dǎo)的情況下，學(xué)生需要根據(jù)自己的知識(shí)掌握情況和學(xué)習(xí)興趣，評(píng)估學(xué)習(xí)資源與自己當(dāng)前水平的匹配程度，自行選擇網(wǎng)站上的資源進(jìn)行拓展學(xué)習(xí)。因此，資源利用行為體現(xiàn)了學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容有效性的評(píng)估能力。

自檢指的是學(xué)生參與單元教程小測(cè)的數(shù)量。學(xué)生在完成教程內(nèi)容的學(xué)習(xí)后，通過(guò)小測(cè)來(lái)評(píng)估自己對(duì)知識(shí)的理解程度，可以以此指導(dǎo)自己進(jìn)行后期學(xué)習(xí)安排。因此，自檢行為體現(xiàn)了學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)效果的評(píng)估能力。

復(fù)習(xí)指的是學(xué)生在完成單元驗(yàn)收后，再次對(duì)該單元進(jìn)行回顧學(xué)習(xí)的行為。學(xué)生對(duì)驗(yàn)收成績(jī)進(jìn)行分析評(píng)估，明確自己的能力水平，發(fā)現(xiàn)自己存在的問(wèn)題，促使自己進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)的查漏補(bǔ)缺。因此，復(fù)習(xí)行為體現(xiàn)了學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效的評(píng)估能力。

任務(wù)完成質(zhì)量指的是學(xué)生驗(yàn)收成績(jī)的高低以及其在整個(gè)年級(jí)中所處水平的情況。在完成任務(wù)的過(guò)程中，學(xué)生需要基于任務(wù)目標(biāo)、任務(wù)內(nèi)容和任務(wù)結(jié)果，評(píng)估各種策略的有效性并進(jìn)行恰當(dāng)?shù)牟呗赃x擇，從而獲得高質(zhì)量的結(jié)果。因此，任務(wù)完成質(zhì)量體現(xiàn)了學(xué)生對(duì)策略的評(píng)估能力。

由此可知，學(xué)生能否有效利用學(xué)習(xí)平臺(tái)的學(xué)習(xí)資源，積極參與單元小測(cè)，主動(dòng)回顧所學(xué)內(nèi)容，保持所完成任務(wù)的高質(zhì)量，是其評(píng)估能力水平的表現(xiàn)。同時(shí)，本研究中的資源利用、自檢、復(fù)習(xí)和任務(wù)完成質(zhì)量這四項(xiàng)行為發(fā)生于不同的學(xué)習(xí)階段，包括學(xué)習(xí)開始前的學(xué)習(xí)內(nèi)容選擇，學(xué)習(xí)進(jìn)行中的學(xué)情監(jiān)控和學(xué)習(xí)結(jié)束后的學(xué)習(xí)績(jī)效反思。這表明評(píng)估能力的應(yīng)用貫穿了學(xué)生的整個(gè)自主學(xué)習(xí)過(guò)程，促進(jìn)了學(xué)生在計(jì)劃、監(jiān)控、調(diào)試等其他元認(rèn)知二級(jí)維度能力上的發(fā)展，是學(xué)生順利完成自主學(xué)習(xí)的能力基礎(chǔ)。

通過(guò)對(duì)元認(rèn)知評(píng)估能力的發(fā)展變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，教師可以了解到學(xué)生評(píng)估能力的變化趨勢(shì)，據(jù)此制定進(jìn)一步的教學(xué)計(jì)劃。若評(píng)估能力發(fā)展趨勢(shì)較差，則需要教師及時(shí)進(jìn)行干預(yù)。教師可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)，為學(xué)生提供有針對(duì)性的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)方法方面的指導(dǎo)，使學(xué)生的評(píng)估能力得到強(qiáng)化訓(xùn)練，從而保證后續(xù)其他維度的元認(rèn)知過(guò)程能夠順利開展，并最終實(shí)現(xiàn)元認(rèn)知總體能力的培養(yǎng)，使學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力得到有效提升。