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    線上教學(xué)效果的實證研究

    2021-11-13 12:02:28林慧君
    關(guān)鍵詞:估計量卷面學(xué)期

    ■林慧君

    (湛江幼兒師范??茖W(xué)校,廣東 湛江 524037)

    一、線上教學(xué)效果研究

    2020年上半年,一場突如其來的新冠疫情使得大部分學(xué)校教育由線下教學(xué)轉(zhuǎn)換為依托網(wǎng)絡(luò)、平臺開展的線上教學(xué),教學(xué)媒體、教學(xué)方法、教學(xué)評價方式等發(fā)生了很大的改變。所有的老師和學(xué)生都在學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下教和學(xué)的技術(shù)、方法、評價方式等,努力適應(yīng)新環(huán)境、新平臺、新技術(shù)。一學(xué)期的線上教學(xué)任務(wù)基本完成,線上教學(xué)效果如何?本文將對線上教學(xué)效果開展實證研究,為學(xué)校教育教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控、線上教學(xué)方法的改進提供事實依據(jù)和決策支持,為線上線下教學(xué)融合應(yīng)用提供支持服務(wù)。

    目前線上教學(xué)效果的實證有不少的研究成果,如孫慧玲等[1]通過對學(xué)生期末卷面考試成績進行對比分析,得出傳統(tǒng)授課、MOOC及翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)三種不同的教學(xué)方法對期末卷面成績影響的差異無顯著性的結(jié)論;李小娟等[2]則使用結(jié)構(gòu)方程探究了線上學(xué)習(xí)中學(xué)生課程閱讀、總結(jié)反思等行為對教學(xué)績效的影響等。現(xiàn)有的線上教學(xué)效果的實證研究文獻存在如下問題。

    (1)從理論層面指出了線上教學(xué)對學(xué)生成績的潛在影響,但是使用數(shù)據(jù)評估線上教學(xué)效果的實證研究有限,且大部分實證研究采用問卷調(diào)查或訪談的方式獲取數(shù)據(jù),此類數(shù)據(jù)存在樣本量小、誤報錯報、問卷回收率低、抽樣方法不科學(xué)等問題。

    (2)實證研究的數(shù)據(jù)以學(xué)生自主匯報效果(self-reported effect)方式來收集,該類數(shù)據(jù)帶有學(xué)生主觀意識,無法反映學(xué)生的真實水平和線上教學(xué)的實際效果。

    (3)實證研究的數(shù)據(jù)來源局限于線上教學(xué)課程,為橫向數(shù)據(jù)。一個專業(yè)由不同性質(zhì)的課程組成,課程與課程之間學(xué)生成績不具備可比性,學(xué)生能力的差異也會帶來遺漏變量偏誤或選擇性偏誤問題。

    筆者抽取了某高校2019—2020學(xué)年度學(xué)生的各門課程考試成績,其中第一學(xué)期為線上教學(xué),第二學(xué)期為線下教學(xué)。首先對線下教學(xué)和線上教學(xué)數(shù)據(jù)進行整理和描述性統(tǒng)計,直觀展現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)計的初步結(jié)果,發(fā)現(xiàn)線上教學(xué)課程學(xué)生卷面成績和標(biāo)準(zhǔn)化成績比線下教學(xué)課程的成績有所提升,但在不同組別的學(xué)生中提升程度不同。

    假設(shè)線上教學(xué)有可能對不同成績組學(xué)生的影響存在差異。為研究這種差異,我們構(gòu)建模型,使用DID(Difference In Difference,雙重差分法)衡量線上教學(xué)對學(xué)生成績的平均處置效應(yīng)(average treatment effect),排除部分潛在的內(nèi)生性問題,識別線上教學(xué)和學(xué)生成績之間是否為因果關(guān)系;將樣本數(shù)據(jù)按照平均成績的5分位數(shù)劃分為5個成績組,然后將成績組虛擬變量與DID變量交乘,對模型進行OLS估算,分析結(jié)果,同時對模型進行了安慰劑檢驗以及穩(wěn)健性檢驗。本論文闡述了整個實證過程以及相關(guān)的結(jié)論。

    二、樣本數(shù)據(jù)及假設(shè)

    本研究共抽取了273名學(xué)生162門課程成績,共有20087個觀測值。

    首先對數(shù)據(jù)進行整理,去除缺失值和分?jǐn)?shù)小于10分的觀測值(這些觀測值是由學(xué)生缺席考試所造成的),去除少于10人選修的課程。數(shù)據(jù)經(jīng)整理后,我們得到10699個觀測值。

    然后對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計,計算學(xué)生各學(xué)期平均成績、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位數(shù),縱向?qū)Ρ染€上、線下教學(xué)學(xué)生成績。表1所示為統(tǒng)計情況,第二行為考試卷面分?jǐn)?shù)的均值,第三行為標(biāo)準(zhǔn)差,第四至六行分別為分?jǐn)?shù)的四分位數(shù),列(1)至列(4)分別表示全樣本、第一學(xué)期樣本、第二學(xué)期樣本、第一第二學(xué)期的卷面分?jǐn)?shù)均值差。

    由表1以看出,使用線上教學(xué)模式的第二學(xué)期的平均成績較使用線下教學(xué)模式的第一學(xué)期的平均成績高2.15分,且差異在0.01的水平上顯著;成績的變化在各分位數(shù)上也有所不同,P25和P50均增加了3分,而上四分位數(shù)P75僅增加1分。

    表1 描述性統(tǒng)計

    根據(jù)上述描述性統(tǒng)計結(jié)果,我們作出如下假設(shè):線上教學(xué)對不同成績組學(xué)生的影響存在差異。

    三、DID回歸模型

    對于高校而言,各門課程性質(zhì)不同,難易程度不同,授課老師不同,課程與課程之間不具備可比性,且含有大量的選修課程,學(xué)生在選課時帶有主觀意愿,與學(xué)生的興趣、學(xué)生個人的學(xué)習(xí)能力等方面有關(guān)。要解決不同課程之間成績無法比較以及選課過程存在的問題,一種可行的方法是使用計量手段去除部分內(nèi)生性并識別相關(guān)的因果效應(yīng)。

    我們采用課程內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)成績?nèi)〈煽冏鳛楸唤忉屪兞?。具體計算方法如式(1)。

    基準(zhǔn)回歸模型采取經(jīng)典DID設(shè)置,如式(2)所示。

    其中被解釋變量CMarki,j,t為觀測值的標(biāo)準(zhǔn)成績;θi、φj分別為學(xué)生層面和課程層面的固定效應(yīng);Tt為學(xué)期虛擬變量,若觀測值屬于第一學(xué)期,則Tt=1,反之為0;Onlinej,t為DID變量,若學(xué)年t的課程j為線上教學(xué),則Onlinej,t=1,反之為0;Numj,t為連續(xù)型控制變量,表示課程j在學(xué)年t時的選修人數(shù);εij,t為隨機誤差;個體固定效應(yīng)θi和課程固定效應(yīng)φj吸收了所有不隨學(xué)生、課程而變化的因素;如學(xué)生能力差異、不同課程的難度差異均會被固定效應(yīng)捕捉,Tt則捕捉了第一和第二學(xué)期之間的平均成績差異,在該設(shè)定下,雙重差分估計量 β 估計 ΔE[CMark│Treatj=1]-ΔE[CMark|Treatj=0],表示相較于第二學(xué)期不使用線上教學(xué)而言,采用線上教學(xué)為學(xué)生成績帶來了額外變化。因此,為線上教學(xué)對學(xué)生成績的平均處置效應(yīng)(Average Treatment Effect,ATE)。

    其中,Bki為成績組虛擬變量 ,k∈{1,2,3,4,5}。若學(xué)生i處于成績組k中,則Bki=1。以中等成績的學(xué)生band=3為基準(zhǔn)成績組,將k=3排除在加分之外。此時,β0為雙重差分估計量,捕捉線上教學(xué)對基準(zhǔn)組學(xué)生成績的影響;而β0+βk則估計線上教學(xué)對成績組k的影響。該識別策略為三重差分設(shè)定,因此引進了成績組和課程的交互固定效應(yīng)φj,k來捕捉各個課程中不同成績組的異質(zhì)性。我們使用最小二乘法OLS來估計基準(zhǔn)回歸(2)和(3)。表2所示為各回歸變量的基本情況。

    表2 回歸變量

    四、結(jié)果分析及模型校驗

    (一)結(jié)果分析

    附表1 中列(1)和列(3)為回歸(2)雙重差分法估計結(jié)果。列(1)中,在沒有控制課程固定效應(yīng)情況下,線上教學(xué)的虛擬變量在0.01的水平下顯著為正。列(2)和列(3)逐步控制了課程固定效應(yīng)和選修人數(shù),DID估計量β約為1,且均在0.05的水平下顯著為正。上述結(jié)果表明,與線下教學(xué)相比,線上教學(xué)使學(xué)生的標(biāo)準(zhǔn)成績提升約1分。其次,我們注意到在控制課程選修人數(shù)后,學(xué)期虛擬變量Tt不顯著,這說明在控制組中,第一學(xué)期和第二學(xué)期的平均分?jǐn)?shù)在統(tǒng)計意義上沒有顯著差異。

    附表1 中列(4)和列(5)回歸(3)的估計結(jié)果。其中,第二行為β0的估計結(jié)果,反映線上教學(xué)對基準(zhǔn)成績組(band 3)的邊際影響??梢奃ID估計量為負(fù),且在統(tǒng)計意義上不顯著,因此我們認(rèn)為,線上教學(xué)對于中等成績組的學(xué)生的作用并不明顯,且有可能產(chǎn)生負(fù)面影響。圖1所示為式(2)中βk的估計結(jié)果,其中橫坐標(biāo)表示成績區(qū)間;縱坐標(biāo)為估計值;實心圓點表示估計量;而垂直實線則表示估計量的90%置信區(qū)間。我們發(fā)現(xiàn),β1和β5的估計量均顯著為正,而β2和β4估計量為正,但并不顯著。這說明我們有90%的把握認(rèn)為,線上教學(xué)讓線下教學(xué)成績最差20%的學(xué)生平均提升3.152個標(biāo)準(zhǔn)分,成績最好20%的學(xué)生平均提升3.837分。而對于線下教學(xué)中等成績學(xué)生而言,我們沒有90%以上的把握說明線上教學(xué)能提升他們的成績。

    附表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    圖1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    (二)因果關(guān)系檢驗

    在回歸模型中,我們使用雙重差分法捕捉線上教學(xué)對學(xué)生成績的處置效應(yīng)。為了驗證雙重差分設(shè)置是否能準(zhǔn)確識別兩者之間的因果關(guān)系,我們對模型進行安慰劑檢驗,具體步驟如下:

    (1)去除2019—2020學(xué)年第二學(xué)期線上教學(xué)的樣本;

    (2)隨機抽取19門課程作為虛擬處理組(imaginary treatment group);

    (3)對回歸進行估算,并重復(fù)該過程1000次,然后作出βk的概率分布圖。

    圖2 所示為安慰劑檢驗的結(jié)果。其中,橫坐標(biāo)為βk的估計值;縱坐標(biāo)表示βk;黑色實線為βk的概率密度分布函數(shù);灰色點表示每次安慰劑回歸中βk的取值;垂直實線從左至右分別為估計值分布的10%、50%、90%分位數(shù);黑色三角形則表示使用真實處理組時的估計值??梢姡耴的估計值分布大致為均值為0的正態(tài)分布,且使用真實處理組的估計量均大于分布的90%分位數(shù)。因此我們認(rèn)為,基準(zhǔn)回歸結(jié)論并不是偶然的結(jié)果。

    圖2 安慰劑檢驗結(jié)果

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    附表 2中列(2)和列(4)為式(2)的結(jié)果,圖 3所示為βk的系數(shù)圖。據(jù)圖3(Panel A),與圖1類似,我們發(fā)現(xiàn)與基準(zhǔn)成績組相比,線上教學(xué)對成績最差20%和最好20%的學(xué)生的積極影響最大,他們的平均卷面成績分別提高了1.564分和2.33分。圖3(Panel B)則使用相對排名Ranking作為被解釋變量,最差20%成績組的DID估計量為0.0882,且在0.1的水平下顯著,這表明在線上教學(xué)模式中,平均成績倒數(shù)20%的學(xué)生的相對排名平均能提高8.8%。值得注意的是,β5的估計值接近于0,這說明對于成績最好的學(xué)生而言,雖然他們的線上教學(xué)的課程卷面分?jǐn)?shù)顯著提高(如圖1 Panel A),但對他們的排名并不會產(chǎn)生顯著影響,他們的相對排名不會隨著分?jǐn)?shù)的提高而繼續(xù)上升。對于中等學(xué)生而言,如附表2列(4)所示,β0估計為負(fù),這說明在線上教學(xué)模式中,中等成績的學(xué)生排名有可能下降,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

    附表2 穩(wěn)健性檢驗

    圖3 穩(wěn)健性檢驗

    五、結(jié)語

    通過模型結(jié)果的分析,我們發(fā)現(xiàn),當(dāng)教學(xué)模式由線下轉(zhuǎn)為線上后,成績較差組與中等成績組學(xué)生的成績差距在縮小,而優(yōu)秀成績組和中等成績組的差距卻被拉大,這意味著中等成績組學(xué)生在線上教學(xué)中相較其他成績組學(xué)生表現(xiàn)不佳,我們認(rèn)為導(dǎo)致該結(jié)果的原因有以下幾點。

    1.對于優(yōu)秀成績組的學(xué)生(band 5)而言,他們具有較強的學(xué)習(xí)自覺性、專注力、理解能力和學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。在疫情期相對隔離的環(huán)境下進行線上學(xué)習(xí)時,來自外界因素的干擾降低,這便使這部分學(xué)生的成績得以進一步提高。

    2.中等學(xué)生(band 3)的自我監(jiān)控能力較弱[13-14],他們在學(xué)習(xí)中更依靠教師的督促和答疑。此外。同學(xué)間合作學(xué)習(xí)對于中等生而言更加重要[15]。然而在線上教學(xué)模式中,師生互動、學(xué)生間合作的時間被大大壓縮,因此,線上學(xué)習(xí)對中等成績組的積極性相對于其他成績組而言并不明顯。

    3.對于平均成績最差的20%的學(xué)生而言,由于該組學(xué)生的成績基數(shù)小,故成績提高更加明顯;成績較差的學(xué)生相對更容易受到外界“非學(xué)習(xí)”因素的干擾(如電子產(chǎn)品),而在疫情期居家的線上學(xué)習(xí)中,相對封閉的環(huán)境、家長的監(jiān)督反而一定程度地保障了他們的學(xué)習(xí)時間和質(zhì)量。另外,線上教學(xué)允許學(xué)生反復(fù)觀看教學(xué)錄像,這一定程度上彌補了學(xué)生在理解能力、學(xué)習(xí)能力上的不足,使他們的標(biāo)準(zhǔn)化成績有所提升。

    由此可見,我們在開展線上教學(xué)時應(yīng)更多地關(guān)注中等成績組的學(xué)生群體,探究中等成績組表現(xiàn)不佳的原因,對癥下藥,提升線上教學(xué)模式在各個成績組中的積極效果。

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