基于編程類在線課程評價的滿意度研究

劉經(jīng)緯?侯慶

摘要：學(xué)生滿意度是衡量教學(xué)效果的重要指標(biāo)，學(xué)生滿意度降低會導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率低下，教學(xué)質(zhì)量降低。研究工作如下：首先運用LDA主題聚類方法將學(xué)生對在線編程課程的評論數(shù)據(jù)進行處理，確定在線課程滿意度的影響指標(biāo)；其次將每個影響指標(biāo)對應(yīng)的數(shù)據(jù)進行情感分析，通過每一條數(shù)據(jù)的情感得分確定該主題的滿意度平均值；最后根據(jù)情感得分統(tǒng)計結(jié)果，通過IPA分析法給出建議。研究成果如下：首先得到了對教學(xué)滿意度影響最大的5個指標(biāo)；其次得到了5個影響指標(biāo)的重要性得分和滿意度得分；最后針對各類型的指標(biāo)提出了課程質(zhì)量提升建議。

關(guān)鍵詞：滿意度；在線教學(xué)；編程；LDA主題聚類

一、前言

學(xué)評教中的學(xué)生滿意度在衡量教育質(zhì)量方面占有重要地位。提升學(xué)生教學(xué)滿意度是我國全面發(fā)展素質(zhì)教育的迫切需要。全國政協(xié)委員馬珺提出應(yīng)千方百計促進人才培養(yǎng)能力和人才培養(yǎng)水平的持續(xù)提升，為中國式現(xiàn)代化建設(shè)提供更強大的人才支撐。

二、研究現(xiàn)狀

當(dāng)前我國教育信息化的大力推動。近些年，教育部推出了多項教育改革發(fā)展規(guī)劃政策及年度工作要點文件，如《教育部 2022 年工作要點》《直播類在線教育平臺安全保障要求》等，明確指出要推動信息化時代的教育創(chuàng)新。教育部部長懷進鵬表示：“發(fā)展數(shù)字教育，推動教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是大勢所趨、發(fā)展所需、改革所向，更是教育工作者應(yīng)有之志、應(yīng)盡之責(zé)、應(yīng)立之功?！?/p>

不同類型課程的滿意度差異較大。鄒維[1]等人發(fā)現(xiàn)在對學(xué)生進行不同性質(zhì)課程講授時，學(xué)生的感觀差異巨大，對于實踐課程類的評價最低。覃紅霞[2]發(fā)現(xiàn)針對軟科學(xué)、理論性科學(xué)、硬科學(xué)、應(yīng)用性科學(xué)四類學(xué)科的教學(xué)滿意度存在顯著差異。整體表現(xiàn)為軟科學(xué)高于硬科學(xué)，理論性科學(xué)高于應(yīng)用科學(xué)。在線教育應(yīng)該注重學(xué)科差異性形成的復(fù)雜影響。

在線課程的分析方法多樣化。王銳[3]等人通過將IPA分析法與評論數(shù)據(jù)相結(jié)合確定了在線課程質(zhì)量要素。裴利華[4]通過IPA修正法對滿意度進行調(diào)查，為提高教師教學(xué)能力和學(xué)生滿意度提供建議。黃艷蓉[5]運用LDA方法對MOOC的學(xué)習(xí)評論數(shù)據(jù)進行分析處理，提取學(xué)習(xí)者關(guān)注的主題。

綜上所述，研究現(xiàn)狀可以總結(jié)為以下幾方面：一是教育部大力推動在線教育的發(fā)展。二是編程類課程作為實踐課程中的應(yīng)用型科學(xué)，在在線課程中的表現(xiàn)不盡如人意。三是學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度的分析方法可以優(yōu)化。為了提高課堂教學(xué)質(zhì)量，更好地開展新工科院校計算機類學(xué)科的教學(xué)工作，本文通過搜集學(xué)生的編程類課程在線評論，通過LDA主題聚類，IPA分析法給出結(jié)論與建議。

三、研究設(shè)計與研究方法

（一）主要研究框架

本研究從在線課程學(xué)生的評論視角出發(fā)，通過主題聚類確定在線課程的滿意度影響因素。運用文本挖掘方法從學(xué)生的的滿意度—重要度兩個維度對在線課程滿意度進行分析，為在線課程的發(fā)展提供相關(guān)建議和策略。主要研究框架如圖1所示。

（二）IPA分析方法

如圖2所示，本研究借鑒IPA模型的思想，構(gòu)建出編程課程指標(biāo)因素的IPA分析圖。橫軸為指標(biāo)的重要性，縱軸為學(xué)生對于這一指標(biāo)的滿意度，X-Y的分割點分別為重要性和滿意度的平均值，從第一象限到第四象限分別是高滿意度高重要度、高滿意度低重要度、低滿意度低重要度、低滿意度高重要度。對應(yīng)為重要保障區(qū)域、重點關(guān)注區(qū)域、質(zhì)量維持區(qū)域、適度關(guān)注區(qū)域。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

本文通過問卷搜集了學(xué)生對課程的反饋信息。研究對象為大學(xué)生和研究生，所選課程類型為含有編程類課程的線上網(wǎng)課，共收到3376條學(xué)生反饋的信息。本研究刪除數(shù)據(jù)中的無效評論，文本去重，刪除空值。清洗后共搜集到2024條有效評論。其次對數(shù)據(jù)進行了分詞和去除停用詞處理。

（二）學(xué)生建議的高頻詞分析

通過高頻詞了解學(xué)生滿意度的基本情況。本研究通過對高頻詞的分析可以很大程度上了解學(xué)生的感受和滿意度感知情況。本文得到了出現(xiàn)頻率最高的詞語，頻率較高的詞語分別是“講”“代碼”“算法”“速度”“內(nèi)容”等。這些詞匯反映了同學(xué)們對老師、對課堂的建議，可以認為是學(xué)生們較為關(guān)注的點，也是老師應(yīng)重視的角度。

（三）LDA主題模型聚類

本文通過pyLDAvis可視化主題模型確定最終的指標(biāo)項數(shù)目。本文的最優(yōu)主題數(shù)定為5個主題，每一個主題都選擇了最具代表性的10個詞匯。5個主題分別為講課速度、教學(xué)水平、課程配套服務(wù)（設(shè)備安裝情況、網(wǎng)速等）、師生交互、課程內(nèi)容。詳細的主題及主題展示如表1所示。

（四）學(xué)生建議的情感分析

本節(jié)內(nèi)容主要是將學(xué)生的評論進行量化，將文本類數(shù)據(jù)通過詞典進行計算得分得到數(shù)值型數(shù)據(jù)。本文的文本情感分析基于的詞典是玻森情感詞典，該詞典囊括了許多網(wǎng)絡(luò)詞匯，適用于現(xiàn)在的學(xué)生交流評論。在該詞典中，每一個詞語都占單獨的一行，并有相應(yīng)的情感分數(shù)。正數(shù)代表積極的詞語，負數(shù)代表消極的詞語，絕對值越大，程度越強。本文將情感評分大于0的判定為積極情感傾向，情感評分小于0的判定為消極情感傾向，情感評分等于0的判定為中性情感傾向，情感評分的部分結(jié)果如表2所示。

使用文本情感分析可以計算每條評論屬于某一主題的概率值，本文選擇概率值最大的為該條評論的主題。在情感分析的結(jié)果中加入主題所屬類型，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表格可以看出學(xué)生對課程內(nèi)容關(guān)注度較高，共有679條評論與課程內(nèi)容有關(guān)。積極傾向的評論數(shù)量共有389條，評論的平均得分為0.7783。在所有主題中，課程內(nèi)容的平均分最高，說明了學(xué)生對課程內(nèi)容較滿意。對5個情感得分進行平均分計算得到0.5361。大于平均分的主題分別是教學(xué)水平和課程內(nèi)容，它們的情感得分分別是0.5388、0.7783，表明學(xué)生對這兩個主題較滿意，是學(xué)生在評分過程中關(guān)注的重點。相反，分數(shù)比平均分低的可以說明學(xué)生對此主題的滿意程度不高。從表中可以看到主題4師生交互的平均得分最低，為0.4270。師生交互這一主題共有449條評論，包括245條積極傾向的情感評論，193條消極傾向的情感評論和11條中性的情感評論，說明學(xué)生對師生交互較為關(guān)注，老師對該主題的重視程度需要加強，進一步增強與學(xué)生的交流。

摘取消極傾向的文本進行分析，將學(xué)生不滿情緒主要歸納為以下幾點：第一，講課過程中師生交互頻率較低。部分同學(xué)表示“希望多給我們留些自己的操作時間”“希望可以增加一些提問環(huán)節(jié)，增強同學(xué)理解程度”，反映出學(xué)生重視課上與老師的交流互動。第二，授課老師的語速加快影響學(xué)生的課上體驗。從學(xué)生評論中可以看到部分學(xué)生反映老師語速較快、講課速度較快。老師的講課速度影響學(xué)生的學(xué)習(xí)吸收程度，進而影響學(xué)生的學(xué)習(xí)滿意度。第三，在線課程的體驗感較差。在線課程的視頻清晰度、視頻卡頓程度容易影響學(xué)生的學(xué)習(xí)進度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)思路不連貫，影響學(xué)習(xí)效率。第四，課程設(shè)計不合理。有學(xué)生表示“進度有些快，建議每講完一部分留出答疑時間”。反映出老師在課程設(shè)計過程中，缺少與學(xué)生的交流，課程環(huán)節(jié)的設(shè)計需要調(diào)整。第五，課程內(nèi)容的基礎(chǔ)知識較少。部分學(xué)生反映希望補充課程內(nèi)容的基礎(chǔ)性知識講解，例如公式原理、底層邏輯。

（五）IPA模型分析

通過IPA模型對5個主題指標(biāo)進行分析，確定每一個指標(biāo)對學(xué)生滿意度的作用效果。本文中重要性通過每個主題在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)占比決定。每個主題出現(xiàn)的頻數(shù)不同說明學(xué)生的關(guān)注重點不同，頻率越高說明越重要，需要加強關(guān)注。本文的5個主題重要性、滿意度分值如表4所示。

1.重要保障區(qū)域滿意度評價

課程內(nèi)容處于第一象限，說明老師對課程內(nèi)容十分重視，學(xué)生對課程內(nèi)容較滿意，在整個滿意度指標(biāo)的評價中較為突出。作為滿意度的優(yōu)勢區(qū)域，老師應(yīng)繼續(xù)保持課程內(nèi)容這一優(yōu)勢。

2.重點關(guān)注區(qū)域滿意度評價

通過比較可以發(fā)現(xiàn)教學(xué)水平屬于重點關(guān)注區(qū)域。該指標(biāo)的重要性為0.1518。指標(biāo)落在這一區(qū)域說明教學(xué)水平對學(xué)生較為重要，提升教學(xué)水平會讓學(xué)生滿意度增加。在今后的授課過程中，老師應(yīng)重視教學(xué)水平這一影響因素。

3.質(zhì)量維持區(qū)域滿意度評價

講課速度的指標(biāo)重要性為0.1572，滿意度為0.4425，這說明學(xué)生對講課速度不太滿意。例如評論中提到的“速度太快跟不上麻煩下次慢一點”“有點快“等。課程配套服務(wù)的重要性為0.1386，滿意度為0.4937。在課程建設(shè)的過程中，如果教學(xué)資源有限，可以先不考慮這一部分的內(nèi)容，只維持這方面的基本要求即可。

4.適度關(guān)注區(qū)域滿意度評價

師生交互這一指標(biāo)需要引起重視，加強改進力度。該區(qū)域主要反映了學(xué)生的交互需求，師生交互這一指標(biāo)對于學(xué)生是基本需求，亟須加大改進力度，是改進的首要的任務(wù)。

五、結(jié)論及建議

（一）保持課程內(nèi)容這一優(yōu)勢區(qū)域

通過表 4可以發(fā)現(xiàn)影響學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度的核心要素為課程內(nèi)容。編程類直播課程一節(jié)課的知識點不宜過多，老師應(yīng)將知識點進行整合，內(nèi)容上做到條理清晰。根據(jù)反饋信息可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生對公式原理、代碼比較關(guān)注，老師在備課時可以重點強調(diào)底層邏輯和基礎(chǔ)知識。

（二）完善課程設(shè)計為課程內(nèi)容奠定良好基礎(chǔ)

該區(qū)域的要素對重要保障區(qū)域要素的表現(xiàn)有直接影響，該區(qū)域是盡可能完善的要素區(qū)域。教學(xué)水平在授課過程中的主要體現(xiàn)是課程設(shè)計，老師應(yīng)對課程環(huán)節(jié)進行構(gòu)思，針對課前、課上、課后分別進行設(shè)計。課前應(yīng)將課程資料提前下發(fā)，輔助學(xué)生進行學(xué)習(xí)；課上應(yīng)加強與學(xué)生的溝通，對具體授課內(nèi)容進行教學(xué)設(shè)計，使學(xué)生容易理解掌握。

（三）增加教學(xué)過程中師生互動頻次

從圖 2可以發(fā)現(xiàn)，師生交互這一指標(biāo)在學(xué)生心中十分重要，但是滿意度沒有達到學(xué)生的心理預(yù)期。在線直播課程中，老師有時會沉浸在講課氛圍當(dāng)中，忽略了學(xué)生的訴求。師生交互過程中，老師的語速快或慢都會影響學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量，進而導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果降低。課上，老師與學(xué)生應(yīng)加強溝通，及時察覺學(xué)生的疑惑。

（四）保證最基本的教育技術(shù)支撐

從圖2可以發(fā)現(xiàn)，課程配套服務(wù)在第三象限，這說明改善重點不應(yīng)放在該區(qū)域，該區(qū)域的指標(biāo)給予最基本的保障即可。在實際教學(xué)當(dāng)中會出現(xiàn)許多課程衍生出的問題，例如，編程用到的軟件在安裝過程中出現(xiàn)的錯誤、在線直播網(wǎng)課用到的平臺由于網(wǎng)速導(dǎo)致畫面出現(xiàn)延遲、平臺限制導(dǎo)致畫面不清晰等。針對“軟件安裝”，老師可以整理軟件安裝步驟以及軟件相關(guān)問題的解決方案給學(xué)生。針對“視頻卡頓”，課程應(yīng)做到聲音畫面同步，畫質(zhì)清晰，選擇現(xiàn)有成熟的學(xué)習(xí)軟件進行授課。

參考文獻

[1]鄒維，曹麟，萬昆.學(xué)生體驗視角下不同性質(zhì)課程在線教學(xué)的現(xiàn)狀、差異與反思[J].數(shù)字教育，2021，7（06）：31-38.

[2]覃紅霞，李政，周建華.不同學(xué)科在線教學(xué)滿意度及持續(xù)使用意愿——基于技術(shù)接受模型（TAM）的實證分析[J].教育研究，2020，41（11）：91-103.

[3]王銳，肖楊財，黃艷蓉.學(xué)習(xí)者關(guān)注度—重要度雙視角下的在線課程質(zhì)量要素分析[J].黑龍江高教研究，2023，41（02）：141-148.

[4]裴利華，黃賜英，劉來春，等.基于IPA修正法的混合式教學(xué)滿意度分析[J].中國現(xiàn)代教育裝備，2023（01）：63-66.

作者單位：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)

責(zé)任編輯：尚丹