新冠疫情對高校線上實踐教學質量影響的評價分析

王盟，姚晗，彭非凡，李培巒

(河南科技大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,河南 洛陽471003)

在新冠疫情爆發(fā)期間，全國各高校的課堂教學受到了極大的影響，疫情期間由于無法進行面對面的教學研究工作，眾多高校分別推出了線上實踐教學活動、線上研究生復試、線上研究生答辯的網(wǎng)絡教學模式，而這些線上教學所取得的成效是不同的.

裴少婧等[1]基于層次分析法對高校教學質量建立評價模型，龍尉等[2]采用模糊綜合評價法對新冠疫情期間線上教學進行實例評價分析，石莉等[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡對高校實踐教學效果實施評價，尤游等[4]建立以熵權TOPSIS法為理論基礎的教學質量評價體系.為了了解不同教學方式的影響因素之間的關系和影響效果的程度，我們設計了新冠疫情對高校教學影響的網(wǎng)上調查問卷，把該問卷各個活動的影響因素分為不同的維度，并對這些維度進行了關聯(lián)度分析，對此采用灰色關聯(lián)分析模型對線上教學因素做出綜合性評價.

1 模型基于灰色關聯(lián)分析的評價

1.1 灰色關聯(lián)分析的理論介紹

灰色關聯(lián)分析是一種多種因素統(tǒng)計分析方法，它是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，灰色關聯(lián)度來描述因素間的強弱、大小、和次序，若樣本數(shù)據(jù)反映出的兩個因素變化的態(tài)勢基本一致，則他們之間的關聯(lián)度較大；反之，關聯(lián)度較小.此方法可以在很大程度上減少由于信息不對稱帶來的損失，并且對數(shù)據(jù)要求較低，工作量較少，因此本文利用灰色系統(tǒng)理論中的灰色關聯(lián)分析技術對高校線上教學活動進行了評價，以豐富線上教學質量的評價方法體系.

1.2 評價指標的選取

線上教學活動基本可以分為三大類：實踐活動，畢業(yè)生答辯，研究生復試.對于每一類而言，其影響因素都是多樣化的.由于不同的影響因素對于評價目的強弱不同，為了更好地定性分析線上教學活動的影響因素，筆者結合了這三大類的共同的影響因素，以完成度、方便度、滿意度等為構建評價體系的主要指標.構建指標體系見表1.

表1 指標體系

1.3 數(shù)據(jù)來源

為保證評價指標選取的客觀性，采用問卷調查法和文獻調查法向本校大四學生、本校在讀研究生和研究生導師發(fā)出調查問卷.要求調查對象對每個影響因素進行打分，評分范圍在1～5.通過對回收的問卷進行整理、歸納、分析，確定影響高校線上教學質量因素.通過線上渠道和線下渠道兩種形式發(fā)放了154份調查，有效問卷為120份，回收有效率達到77.92%.通過對有效問卷進行描述性統(tǒng)計，反映出樣本的整體特征情況，見表2：

表2 樣本的描述性統(tǒng)計

2 關聯(lián)度模型建立與求解

2.1 確定分析數(shù)列

通常選取能反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)指標為母指標，我們選取每個維度的第一個指標為母指標，其對應的指標向量為:

Yi=(yi1,yi2,…,yin)(i=1,2,3.n為樣本量)

影響系統(tǒng)行為的因素組成的數(shù)據(jù)指標為子指標：

Xij=(xj1,xj2,…,xjn)(j=2,…,m.m為評價指標的個數(shù)，即影響因素的個數(shù))

2.2 對變量進行預處理

我們采用均值化來對指標進行無量綱化，具體方法如下所示：

對母指標和子指標中的每個值進行處理，即先求出每個指標的均值.

再用該指標中的每個元素都除以其均值，由于數(shù)量級大的序列均值比較大，所以除掉以后就能歸一化到1的量級附近，假設預處理之后的序列為：

母序列：Y′i=(yi1′,yi2′…,yin′)

子序列：X′ij=(xj1′，xj2′，…,xjn′)

2.3 計算子序列中各個指標與母序列的關聯(lián)系數(shù)

則yi(k)與xij(k)的關聯(lián)系數(shù)為：

ρ稱為分辨系數(shù)，值越小，分辨力越大，一般ρ的取值區(qū)間為(0,1)，具體取值可視情況而定.

當ρ≤0.5463時，分辨力最好，通常取ρ=0.5.

2.4 計算關聯(lián)度

由于關聯(lián)系數(shù)是母序列和子序列在各點的關聯(lián)程度值，所以它的值不止一個，而信息過于分散不便于進行整體性比較.因此有必要將各點的關聯(lián)系數(shù)集中為一個值，即求其平均值，作為子序列和母序列間關聯(lián)程度的數(shù)量表示，yi與xij之間的關聯(lián)度公式如下：

此式反映了子序列指標與母序列指標的關聯(lián)程度，如果該式的結果越大，則說明該子指標與母指標的的關聯(lián)程度越大，即所受該子指標對應的影響因素影響程度就越大；如果該式結果越小，則說明該子指標與母指標的關聯(lián)程度越小，即所受該子指標對應的影響因素影響程度就越小.

3 結果分析與評價

3.1 線上實踐教學活動

通過上述的方法及步驟得出最后的關聯(lián)度如表3：

表3 線上實踐教學活動

表4 線上畢業(yè)生答辯

由表3可知，第3個子指標對應的影響因素對于線上實踐教學的影響程度最大，即在線上實踐教學活動中，硬性條件是需要提升的，同時此結果與實際情況也是相符合的.

3.2 畢業(yè)生答辯

對于線上畢業(yè)生答辯而言，其結果如表4：

可得第4個子指標對應的影響因素對于線上畢業(yè)生答辯的影響程度最大，即在線上畢業(yè)生答辯過程中，論文的進展程度對答辯的最終效果影響最大.

3.3 線上研究生復試

對于最后一類線上研究生復試而言，其結果如表5：

從表5中可以看出，第3個子指標對應的影響因素對于線上研究生復試的影響程度最大，即在線上畢業(yè)生答辯過程中，心理壓力對其答辯效果影響最大.

表5 線上研究生復試

由這3個表格的關聯(lián)度可知，我們所設定的這些子指標跟它們所對應的母指標的關聯(lián)程度r>0.6，關聯(lián)程度都比較密切，但是對于不同的影響因素還是有區(qū)別的.因此，在以后的線上教學過程中，對于不同的影響因素我們需要加以不同力度的改善，以促進線上教學體系的發(fā)展.

4 結 論

本文針對疫情期間，高校進行的線上的實踐教學活動、畢業(yè)生答辯及研究生復試所被影響的因素和問題進行研究，通過建立評價指標體系來采用灰色關聯(lián)分析的方法，確定了這些影響因素與反映這些活動的重要特征的關聯(lián)程度，結果可用于減少和避免以后線上的實踐活動不良的影響因素，可以提前做好準備，有一定的參考價值.