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    不同教學模式下教學效果對比研究

    2023-07-11 07:47:02李蘇慧
    陜西教育·高教版 2023年7期
    關鍵詞:線上線下混合教學

    [摘 要]為了研究高等教育模式的大變革是否提升了高校教師的教學效果,是否對學生的學習效果有巨大成效,本文以西安財經(jīng)大學行知學院的《非參數(shù)統(tǒng)計》課程為例,選取15級、17級和18級統(tǒng)計類學生為研究對象,分析不同教學模式下的教學效果。通過研究發(fā)現(xiàn),不同教學模式下的教學效果有顯著差異。結果顯示:傳統(tǒng)線下教學的教學效果最好,線上線下混合教學的教學效果次之,純線上教學的教學效果最差。隨后針對結果剖析原因、找出問題,以期為進一步提高教學質量、提升學生的學習效果提供參考。

    [關鍵詞]非參數(shù)統(tǒng)計 傳統(tǒng)線下教學 純線上教學 線上線下混合教學

    序? 言

    隨著新一輪科技革命的來臨和產(chǎn)業(yè)變革的突飛猛進,信息技術對高等教育產(chǎn)生了深遠影響,知識傳授和獲取的方式、教育理念與教育模式等都發(fā)生了巨大變化。2020年突如其來的新冠疫情更是加速了高等教育變革:教學平臺由講臺到云端,教學模式由以“教師講,學生聽”為主的“教師獨白式”傳統(tǒng)模式,轉變?yōu)榫€上教學和傳統(tǒng)教學相結合的混合式教學模式;教學資源由單一的課本,變?yōu)閲腋叩冉逃腔劢逃脚_、中國大學MOOC慕課、智慧樹、雨課堂、超星等平臺的在線優(yōu)質課程。我國上線慕課數(shù)量截至2022年2月底已超過5萬門,選課人次近8億,在校生獲得慕課學分人次超過3億。在首批上線的2萬門課程中,覆蓋了13個學科92個專業(yè)類。

    而高等教育模式的大變革是否提升了高校教師的教學效果,是否對學生的學習效果有巨大成效,不同區(qū)域不同高校不同的課程會有多少差異。本文以西安財經(jīng)大學行知學院的《非參數(shù)統(tǒng)計》課程為例,對不同教學模式下的教學效果進行對比研究,分析其差異與原因,為同類課程實施線上線下教學的教學效果評價提供參考。

    《非參數(shù)統(tǒng)計》課程簡介

    非參數(shù)統(tǒng)計是統(tǒng)計學的一個重要分支,它在社會學、醫(yī)學、生物學、心理學、教育學等領域都有著廣泛的應用,通常被認為是總體分布不要求遵從正態(tài)分布或總體分布未知條件下的統(tǒng)計檢驗方法,是在對所研究的總體知之不多的情況下,探討如何利用樣本的順序量等信息對總體做出推斷。主要包括單樣本、兩樣本和多樣本的非參數(shù)檢驗,兩樣本和多樣本的尺度檢驗、非參數(shù)相關和回歸、非參數(shù)的分布檢驗和擬合優(yōu)度檢驗等。

    在進行單樣本非參數(shù)檢驗時可采用卡方檢驗、符號檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗等,趨勢問題可用Cox-Stuart趨勢檢驗,隨機性問題可用游程檢驗。在兩樣本非參數(shù)檢驗中:可采用符號檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗分析兩個相關樣本的非參數(shù)檢驗問題,McNemar檢驗可用來分析兩相關樣本的二分問題,而兩獨立樣本問題可用Brown-Mood中位數(shù)檢驗、Wilcoxon-Mann-Whitney秩和檢驗和Wald-Wolfowitz檢驗解決。在多樣本非參數(shù)檢驗中,Cochran檢驗和Friedman秩和檢驗解決k個相關樣本問題,Kruskal-Wallis秩和檢驗、Jonckheere-Terpstra檢驗和Page檢驗可解決k個獨立樣本問題,可用Durbin檢驗解決部分區(qū)組設計中的數(shù)據(jù)缺失問題;尺度檢驗可用Siegel-Tukey方差檢驗、Mood檢驗、Ansari-Bradley檢驗和Fligner-Killeen檢驗;相關分析可用Spearman秩相關檢驗和Kendall相關檢驗。

    《非參數(shù)統(tǒng)計》是統(tǒng)計專業(yè)的必修課程,先修課程為高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論和數(shù)理統(tǒng)計。由于同時期統(tǒng)計類專業(yè)開設有R語言和SPSS等實踐操作課程,因此大部分學校的該課程教學都是以理論教學為主,由于培養(yǎng)目標和培養(yǎng)方案的差異,不同高校的課時分配有所區(qū)別。比如河南師范大學、鄭州師范學院、青海師范大學開設的是54課時的理論課;塔庫木大學、福建農(nóng)業(yè)大學、南通大學、西南大學、許昌學院開設的是48課時的理論課;河北地質大學開設的是40課時的理論課;西安財經(jīng)大學行知學院開設的是48課時和32課時的理論課。當然也有部分高校是理論課與實踐課相結合:比如成都信息工程大學開設課時為48課時,其中理論40課時、上機實踐8課時;西京學院開設課程為48課時,其中理論36課時、實踐12課時。

    《非參數(shù)統(tǒng)計》課程教學效果評價

    1.研究對象

    由于開設《非參數(shù)統(tǒng)計》課程的高校比較多且其課時分布有差異,本次研究選擇西安財經(jīng)大學行知學院學習《非參數(shù)統(tǒng)計》課程的15級、17級和18級統(tǒng)計與經(jīng)濟統(tǒng)計學專業(yè)學生為研究對象。其中15級學生總數(shù)為37人,上課時間為2017年到2018年第2學期,采用的是傳統(tǒng)線下教學;17級學生數(shù)為48人,上課時間為2019年到2020年第2學期,由于受當年新冠疫情影響,采用的是純線上教學;18級學生數(shù)為67人,上課時間為2020年到2021年第2學期,采用的是線上線下混合教學。

    2.教學實施

    (1)傳統(tǒng)線下教學

    15級統(tǒng)計類專業(yè)實行的是純板書的傳統(tǒng)線下教學,以教材為教學主要內(nèi)容,采用的是課堂講授、課堂討論和布置作業(yè)的形式。通常是先回顧參數(shù)統(tǒng)計中相關問題的解決方式,從中發(fā)現(xiàn)不足,引出非參數(shù)統(tǒng)計方法,然后再進一步講解該方法的原理并舉例說明。課程內(nèi)容結束以后進行課堂測試,檢查本次課的課堂效果。以k個相關樣本的Friedman檢驗為例,首先啟發(fā)學生回顧參數(shù)統(tǒng)計中檢驗幾個樣本時是否為完全相同的、總體采用的方法——方差分析或F檢驗,再進一步回顧采用這些方法的前提假定條件是否滿足,如果數(shù)據(jù)不符合這些假定條件,那么必須采用非參數(shù)統(tǒng)計方法來解決,從而引出Friedman檢驗。教師介紹Friedman檢驗的原理過程并通過實例來說明,最后通過練習了解學生對該方法的掌握情況,及時發(fā)現(xiàn)大部分學生易犯錯的部分并當堂予以糾正。

    (2)純線上教學

    17級統(tǒng)計類專業(yè)進行的是純線上教學。由于《非參數(shù)統(tǒng)計》課程的網(wǎng)課數(shù)量非常少,因此采用的是直播與翻轉課堂形式,直播平臺是騰訊課堂。每個班級平均直播時長48分鐘,最長時間104分鐘,最短21分鐘。課前通過QQ群發(fā)布教學計劃,安排學生查找相對應的資料;課堂當中以PPT加語音的模式直播上課內(nèi)容。直播過程中采用舉手、課堂隨機點名、搶答等形式吸引學生參與教學。直播結束后,教師發(fā)布任務,學生以小組或團體為單位進行討論并形成結論。以Friedman檢驗為例:課前發(fā)布教學計劃為線上直播+線上討論+線上練習,要求學生復習參數(shù)統(tǒng)計中的方差分析和F檢驗的假定條件、檢驗原理并進行梳理,完成一項數(shù)據(jù)采集工作。每位學生在QQ群中對VIVO、OPPO、蘋果和華為四個品牌手機按照偏好打分(分值在1~4分之中)。課中重點直播Friedman檢驗統(tǒng)計量的由來及構成,通過隨機點名等方式由學生回答組間平方和、總平方和以及卡方分布等相關問題。直播結束后要求學生利用Friedman檢驗方法對課前采集的數(shù)據(jù)進行檢驗,即檢驗本級統(tǒng)計類專業(yè)學生使用的手機品牌是否有顯著差異。課后,教師查驗觀看時長及學生的作業(yè)完成情況,并發(fā)布下次課堂的學生任務。

    (3)線上線下混合教學

    國內(nèi)最早正式倡導混合式教學模式的是北京師范大學的何克抗教授。他認為,混合式教學模式把傳統(tǒng)教學方式的優(yōu)勢和網(wǎng)絡化教學的優(yōu)勢結合起來,既能發(fā)揮教師引導、啟發(fā)、監(jiān)控教學過程的主導作用,又能充分體現(xiàn)學生作為學習過程主體的主動性、積極性與創(chuàng)造性。18級統(tǒng)計類專業(yè)進行的是線上線下混合教學,課前階段教師將在各個平臺篩選的相關在線資源依次提供給學生,讓學生帶著問題觀看學習資源,以調(diào)動學生自主學習的積極性;課中階段還是采用傳統(tǒng)線下教學模式,由教師講授知識點,期間再輔以思考與研討類內(nèi)容;對學生進行分組,結合本次課程內(nèi)容和課前在線資源學習情況組織學生開展討論;課后進行線上資源擴展。以Friedman檢驗為例:課前將方差分析、Friedman檢驗的在線資源發(fā)布到QQ班級群;課中對Friedman檢驗的重點和難點進行詳解;課后進行知識點拓展,在學生QQ群發(fā)布Friedman檢驗在市場調(diào)查中應用的視頻和文章,供學生進行學習和討論。

    3.教學效果評價

    統(tǒng)計類專業(yè)的培養(yǎng)目標是培養(yǎng)具有從事統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集與分析、經(jīng)濟預測、經(jīng)濟信息分析和其他管理能力,服務于經(jīng)濟、管理、金融、保險、商務咨詢、大數(shù)據(jù)分析等相關領域的高素質應用型人才。課程期末考試成績是評價專業(yè)教學目標是否實現(xiàn)的重要指標之一。因此在此次的教學效果評價中,對三組學生的《非參數(shù)統(tǒng)計》線下期末考試成績進行分析。

    15級統(tǒng)計類專業(yè)《非參數(shù)統(tǒng)計》線下期末卷面平均考試成績?yōu)?6.41分,期末綜合平均成績?yōu)?0.57分;17級統(tǒng)計類專業(yè)《非參數(shù)統(tǒng)計》線下期末卷面平均考試成績?yōu)?5.07分,期末綜合平均成績?yōu)?4.58分;18級統(tǒng)計類專業(yè)《非參數(shù)統(tǒng)計》線下期末卷面平均考試成績?yōu)?4.49分,期末綜合平均成績?yōu)?9.15分。參考國外學者Cureton E E的研究結論,他認為Kelley.T.L的27-73rule是正確的。但如果數(shù)據(jù)分布不是正態(tài)分布,而有一些偏峰,那么分位點需要調(diào)整到30~70左右。本文通過直方圖發(fā)現(xiàn),除18級統(tǒng)計類專業(yè)期末卷面考試成績分布呈現(xiàn)正態(tài)分布、17統(tǒng)計類專業(yè)期末卷面考試成績分布直方圖呈現(xiàn)折齒形之外,其他的都呈現(xiàn)右偏趨勢。因此文章選擇分位點為30~70,即成績排名的前30%定義為高分段,排名在后的30%為低分段,介于二者之間的為中分段。

    從表1可以看出,不管是卷面平均成績還是綜合平均成績,結果基本一致。采用純線下教學的15級學生平均成績最高,采用線上線下混合教學的18級學生平均成績次之,采用純線上教學的17級學生平均成績最低。從分數(shù)段來考慮,純線下教學和線下線上混合教學在高分段和低分段的平均成績非常接近,幾乎相等。而采用純線上教學的高分段和低分段平均成績則與純線下教學和線下線上混合教學相比差距比較大。中分段學生的平均成績在不同的教學模式下差異比較大。

    為了進一步說明不同教學模式下教學效果的差異,先采用Kruskal Wallis檢驗三種不同教學模式的教學效果是否有顯著差異。原假設設定三種不同教學模式的教學效果無顯著差異;備擇假設設定三種不同教學模式的教學效果有顯著差異。如果通過了該檢驗,則進一步利用Jonckheere-Terpstra檢驗三種不同教學模式的趨勢。原假設設定三種不同教學模式的教學效果無顯著差異;備擇假設設定為純線下教學效果>線下線上混合教學效果>純線上教學教學效果。結果見表2:

    從分析結果可以看出,若將顯著性水平定義為0.05,綜合成績高分段的Kruskal Wallis檢驗統(tǒng)計量結果為3.991,其檢驗概率為0.136大于顯著性水平0.05,因此說明三種不同教學模式在綜合成績的高分段沒有顯著差異。但是除此情況之外,不管是從總分來看,還是從分段成績來看,三種不同教學模式的教學效果差異顯著。從Jonckheere-Terpstra檢驗結果來看,對于統(tǒng)計類專業(yè),純線下教學的教學效果最好,純線上教學的教學效果最差,線上線下混合教學的教學效果居中。

    4.學生自我評價分析

    現(xiàn)代高等教育質量評估標準要求“以學生發(fā)展為本”。學生的自我評價是反映教學效果好壞的有效方式之一。在此項研究中,從學校18級、19級統(tǒng)計類專業(yè)學生中隨機抽取了64名學生。根據(jù)學生的學習行為和學習效果,對傳統(tǒng)線下教學、純線上教學和線上線下混合教學進行打分。認為對自己的學習有幫助、自己喜歡、學習效果好的教學模式,打分打1;認為對自己的學習沒有幫助,自己不喜歡,學習效果差的教學模式,打分打0。

    在此次調(diào)查中,只選擇了1種教學模式的學生有25人,其中選擇傳統(tǒng)線下教學有10人,純線上教學5人,線上線下混合教學10人。選擇了2種教學模式的學生有35人,其中同時選擇傳統(tǒng)線下教學和純線上教學的僅有3人,同時選擇傳統(tǒng)線下教學和線上線下混合教學有23人,同時選擇純線上教學和線上線下混合教學有9人。3種教學模式全部選擇的僅有4人。

    在非參數(shù)統(tǒng)計中,Cochran Q是用以檢驗匹配了三組及三組以上的頻數(shù)或比例之間有無顯著差異的方法,其所涉及的數(shù)據(jù)為二分類類型:“是”與“不是”;“成功”或“失敗”。因此學生打分情況可采用Cochran Q檢驗處理。原假設設定為三種不同教學模式對學生學習效果無顯著差異;備擇假設設定為三種不同教學模式對學生學習效果有顯著差異。從表3可以看出,Cochran Q檢驗統(tǒng)計量的值為17.033,其對應的檢驗概率為0.000遠遠小于顯著性水平0.05,因此拒絕原假設,認為三種不同教學模式對學生學習效果有顯著差異。

    不同教學模式差異分析

    傳統(tǒng)線下教學是師生的面對面交流,在課堂上可以實時互動,互動效果能直觀地體現(xiàn)出來,教師可根據(jù)上課學生的課堂反應及時調(diào)整教學策略,改進上課方法,有效引導和激勵學生進行思考。但是由于課堂時間的限制,所講的內(nèi)容有限,每個學生的學習程度也參差不齊,因此限制了學生的自學能力。

    純線上教學是在疫情特殊形式下形成的一種新教學形式,打破了地域的限制,網(wǎng)絡教學資源豐富,且具備直播《非參數(shù)統(tǒng)計》課程中的回放功能,可供直播時間內(nèi)無法參與學習或學習過后仍舊有疑問的學生進行自主學習,學習途徑更加廣泛。缺點:由于不是面對面教學,教師無法及時了解學生的學習狀態(tài),難以及時做出課堂教學調(diào)整。有的學生反映,上課容易走神、學習效率低,教學效果得不到有效保證。

    線上線下混合教學在保留了傳統(tǒng)線下教學優(yōu)點的基礎上又綜合了線上教學的優(yōu)點,為什么其教學效果反而不如傳統(tǒng)線下教學。第一,是由于《非參數(shù)統(tǒng)計》作為統(tǒng)計類專業(yè)課,內(nèi)容較生澀難懂,且涉及大量的概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等內(nèi)容,部分學生的學習興趣不高,不看課前和課后的網(wǎng)絡資源,或者看的過程中未進行思考,因此課中也沒有積極參與討論;第二,是由于學習平臺、學習資源增多導致學生無所適從、無從下手;第三,是學生的學習興趣點有所偏頗,偏重于四六級、各種等級證書,反而忽略掉了專業(yè)課的學習。

    總結與建議

    在前面分析中,《非參數(shù)統(tǒng)計》課程的純線上教學效果最差,而傳統(tǒng)線下教學的教學效果要好于線上線下混合教學的教學效果。但是在加強現(xiàn)代信息技術與教育教學深度融合的目標指引下,線上線下混合式教學將成為未來高校教學的常態(tài)。

    首先,對于專業(yè)性課程,應當是以線下教學為主、線上教學為輔,以學生為主、教師為輔的模式進行。在課堂當中注重把教材理論知識、視頻教學知識與學生思想實際有機結合;課后,學生進行自我探究式、小組協(xié)作式的學習活動,同時提升自身查找資料、總結提煉的能力,要充分發(fā)揮學習主動性。

    其次,教師在推送網(wǎng)絡在線資源時,要有計劃、分批次、分等級地提供給學生,防止學生由于資源過多而無從下手,并且要引導和督促學生提高自主學習能力。選擇網(wǎng)絡資源時要避免過度使用。教師可嘗試通過非同步工具讓學生感受更主動的學習體驗,先通過異步工具進行自主學習,再進行同步教學,效果會更好。

    第三,積極推動高等教育機構共享教育資源、新模式理念以及先進的信息技術,實現(xiàn)更加普惠的高質量教育。教師可建立某一專門課程的大學專業(yè)教師群,用以相互學習和資源共享。在條件允許的情況下可設置“大課堂直播互動”環(huán)節(jié),邀請各大高校的知名學者為學生上專題課,使本校學生在線上線下都有機會與名師“零距離”接觸。

    參考文獻:

    [1]新華網(wǎng).“國家高等教育智慧教育平臺”上線 我國上線慕課數(shù)量超過5萬門[EB/OL].(2022-3-29).http://education.news.cn/20220329/c6c3726e54de4a4ea50d614a8e686a2d/c.html.

    [2]何克抗.信息技術與學科教學“深度融合”的路徑與實現(xiàn)方法[J].中小學數(shù)字化教學,2018(2):17-20.

    [3]Cureton E E. The upper and lower twenty-seven per cent rule[J].Psychometrika,1957,22(3):293-296.

    [4]劉徽,滕梅芳,張朋.什么是混合式教學設計的難點?——基于Rasch模型的線上線下混合式教學設計方案分析[J].中國高教研究,2020(10):82-87,108.

    (李蘇慧:西安財經(jīng)大學行知學院)

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