寧善平,沈凌,張薇琳,熊律
(廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東廣州510650)
隨著教學(xué)信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高職院校的教學(xué)模式也發(fā)生了相應(yīng)的變化,以MOOC為環(huán)境的混合式教學(xué)模式受到教師青睞。新的教學(xué)模式在滿足現(xiàn)代教學(xué)手段的同時(shí),也凸顯了教學(xué)質(zhì)量與學(xué)生學(xué)習(xí)效果期望之間的矛盾,如何更好地提升教學(xué)質(zhì)量來(lái)滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求,是混合式教學(xué)模式可持續(xù)應(yīng)用在課堂上的關(guān)鍵,學(xué)生對(duì)教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)則是提升教學(xué)質(zhì)量的重要手段。滿意度是反映學(xué)生通過(guò)“線上+線下”的學(xué)習(xí)與期望之間的一種情感反映,表現(xiàn)出一種喜歡與不喜歡的態(tài)度,故滿意度評(píng)價(jià)與具體的評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)主體有直接關(guān)系。然而,在評(píng)價(jià)過(guò)程中,研究者往往通過(guò)自身經(jīng)驗(yàn)或查閱相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)進(jìn)行指標(biāo)選取,一定程度會(huì)帶有評(píng)價(jià)者的主觀性,不能客觀反映學(xué)生對(duì)混合式課堂上教學(xué)質(zhì)量的滿意度。在滿意度評(píng)價(jià)方面,彭延峰等[1]提出了一種基于變量預(yù)測(cè)模型(VPMCD)的全方位評(píng)價(jià)方法,通過(guò)獲取一定測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),來(lái)評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量的等級(jí)。鄭莉[2]通過(guò)采集一定量的有效樣本,采用模糊數(shù)據(jù)挖掘和遺傳算法來(lái)評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)與滿意度之間的規(guī)則知識(shí),通過(guò)生成滿意度的模糊規(guī)則庫(kù)來(lái)分析教學(xué)質(zhì)量的滿意度。這些方法的評(píng)價(jià)體系結(jié)構(gòu)復(fù)雜,很難直觀的反映所有學(xué)生對(duì)教學(xué)質(zhì)量的滿意度。
在實(shí)際評(píng)價(jià)過(guò)程中,本文結(jié)合《廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院大學(xué)生教學(xué)滿意度評(píng)價(jià)》的文件,通過(guò)學(xué)生對(duì)文件中滿意度重要度認(rèn)知數(shù)據(jù),結(jié)合《工程制圖與CAD》混合式課堂上的實(shí)際情況,以學(xué)生為主體,多角度的遞進(jìn)篩選相應(yīng)指標(biāo)。通過(guò)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷來(lái)分析每個(gè)指標(biāo)對(duì)學(xué)生滿意度的影響是否顯著,如若不符合,則剔除該指標(biāo),直至每一個(gè)指標(biāo)對(duì)學(xué)生滿意度都有顯著的影響為止。通過(guò)篩選的指標(biāo)構(gòu)建滿意度指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的客觀賦權(quán),再根據(jù)學(xué)生對(duì)混合式課堂上教學(xué)質(zhì)量滿意度的主觀、隨機(jī)和差異等特點(diǎn)建立云評(píng)價(jià)模型,通過(guò)云算法得到評(píng)價(jià)云與結(jié)果云,來(lái)直觀的展現(xiàn)學(xué)生在《工程制圖與CAD》混合式課堂上對(duì)教學(xué)質(zhì)量的滿意度。
為了更加貼切的找到學(xué)生對(duì)混合式課堂上教學(xué)質(zhì)量滿意度指標(biāo),按照巴比(Earl Babbie)問(wèn)卷構(gòu)建思想以及李克特五級(jí)量表(Likert scale)技術(shù)[3],以MOOC為環(huán)境的混合式教學(xué)進(jìn)行調(diào)查分析,使用軟件SPSS19.0錄入數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)方程模型軟件AMOS22.0編制模型圖。根據(jù)《廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院大學(xué)生教學(xué)滿意度調(diào)查實(shí)施辦法(試行)》的文件,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度指標(biāo)的基礎(chǔ)上,對(duì)教學(xué)滿意度評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)(線上學(xué)習(xí)內(nèi)容、課上教學(xué)態(tài)度、課上教學(xué)方法與內(nèi)容、課后教學(xué)效果),同時(shí)結(jié)合ACSI模型的滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo),制定出教學(xué)滿意度評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)20個(gè),以《工程制圖與CAD》的4個(gè)班級(jí)(共206人)設(shè)計(jì)混合式課堂的教學(xué)質(zhì)量滿意度問(wèn)卷調(diào)查,首先對(duì)30名學(xué)生在混合式課堂上對(duì)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行初步問(wèn)卷調(diào)查之后,運(yùn)用臨界比值法、信度檢驗(yàn)和因子分析等方法對(duì)調(diào)查指標(biāo)進(jìn)行分析優(yōu)化得出15個(gè)滿意度二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)[4],進(jìn)而對(duì)4個(gè)班級(jí)(共206人)發(fā)放混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)問(wèn)卷。
通過(guò)發(fā)放206份問(wèn)卷,回收有效問(wèn)卷200份,滿足問(wèn)卷調(diào)查的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),采用軟件SPSS19.0進(jìn)行指標(biāo)的數(shù)據(jù)描述,利用PLS建模方法運(yùn)算。得到15個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的均值都在8.0~8.2之間(二級(jí)指標(biāo)非常不滿意到非常滿意的分?jǐn)?shù)為3~9依次遞增),整體均值為8.12,折算為百分制為90.22,表明了學(xué)生對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的內(nèi)容非常滿意,對(duì)選取一級(jí)指標(biāo)Cronbach’s Alpha系數(shù)均大于0.8,問(wèn)卷整體的一致性系數(shù)為0.932,表明了問(wèn)卷設(shè)計(jì)的指標(biāo)具有較高的一致性和代表性,整體滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)較可靠,可根據(jù)此問(wèn)卷來(lái)構(gòu)建混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]。
通過(guò)上述滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選,確定了以線上學(xué)習(xí)內(nèi)容、課上教學(xué)態(tài)度、課上教學(xué)方法與內(nèi)容和課后教學(xué)效果4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和15個(gè)二級(jí)指標(biāo),構(gòu)建了混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[6],如表1所示。
目前,滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)的賦權(quán)主要分為兩大類[7],一類是主觀賦權(quán)法,如層次分析法(AHP)和專家評(píng)分法等,一類是客觀賦權(quán)法,如主要有變異系數(shù)法和CRITIC法等。熵權(quán)法反映了混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度各評(píng)價(jià)指標(biāo)所攜帶和傳輸?shù)男畔⒘繉?duì)決策評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度,有效地避免了評(píng)價(jià)者的主觀性,更能適合學(xué)生對(duì)混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度中全面性和動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)。因此將熵權(quán)法法引入混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)過(guò)程中,通過(guò)滿意度各評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成判斷矩陣,由判斷矩陣來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重[8]。具體計(jì)算過(guò)程如下:
①根據(jù)以上滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo),構(gòu)建原始判斷矩陣;
表1 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
式中rij為第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值。
②對(duì)原始矩陣進(jìn)行進(jìn)行歸一化處理。
越大越優(yōu)型指標(biāo):
越小越優(yōu)型指標(biāo):
③計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重。以第j項(xiàng)指標(biāo)下,第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重。
④計(jì)算指標(biāo)的熵值。
⑤確定權(quán)重。
式中dj為差異系數(shù),dj=1-ej。
3.2.1 基于云模型的算法
云模型是處理定性概念與定量描述的不確定轉(zhuǎn)換模型,它可以表示由定性概念到定量的過(guò)程(正向云發(fā)生器),也可表示由定量到定性概念的過(guò)程(逆向云發(fā)生器),較好地處理了模糊性和隨機(jī)性兩者之間的關(guān)系[9]。設(shè)U是一個(gè)精確數(shù)值表示的定量論域,C是U上的定性概念,若定量值x∈U,且定性概念C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn),x對(duì)C的確定度u(x)∈[0,1]是有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)
則x在論域U上的分布稱為云,每個(gè)x成為1個(gè)云滴。由定性到定量的轉(zhuǎn)化過(guò)程稱為正向云發(fā)生器,正向云發(fā)生器是由云的3個(gè)數(shù)字特征(Ex,En,He),具體算法如下:
①根據(jù)云的數(shù)字特征(Ex,En,He)生成以期望為En,標(biāo)準(zhǔn)差為He的正態(tài)隨機(jī)數(shù);
②生成一個(gè)以期望為Ex,標(biāo)準(zhǔn)差為En的絕對(duì)值的正態(tài)隨機(jī)數(shù)x,x就稱為論域空間U上的一個(gè)云滴;
③根據(jù)步驟①和②,計(jì)算x屬于定性概念C的隸屬度,即確定度u:
④重復(fù)步驟①~③的步驟,直到產(chǎn)生n個(gè)云滴為止。
由定量值到定性概念轉(zhuǎn)換的過(guò)程稱為逆向云發(fā)生器,它可以將一定數(shù)量的精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以數(shù)字特征(Ex,En,He)表示的定性概念,具體算法如下:
①計(jì)算樣本云滴的Ex與方差S;
②計(jì)算樣本的熵En;
③如果S2-En2≥0則按照步驟⑤進(jìn)行,否則按照步驟4進(jìn)行。
④刪除樣本中最近的m個(gè)樣本,并取0.99n樣本重新計(jì)算方差。
⑤計(jì)算樣本的超熵He;
⑥輸出云滴的數(shù)字特征(Ex,En,He)。
3.2.2 教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)方法與評(píng)價(jià)流程的設(shè)計(jì)
基于云模型理論,將表1中的滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系當(dāng)成論域U,將每一個(gè)學(xué)生作為云模型中的云滴,206位學(xué)生對(duì)滿意度指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果形成一個(gè)綜合云團(tuán),可直觀的反映所有學(xué)生對(duì)混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度[10],具體評(píng)價(jià)步驟如下:
①確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;根據(jù)表1已建成的混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包含了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和15個(gè)二級(jí)指標(biāo)。
②確定教學(xué)質(zhì)量滿意度指標(biāo)的評(píng)價(jià)集與評(píng)價(jià)云;根據(jù)表1中的滿意度指標(biāo),實(shí)際調(diào)查各評(píng)價(jià)指標(biāo)的滿意程度,在調(diào)查中的有m個(gè)滿意程度,則評(píng)語(yǔ)集可表示為:
式中 為m個(gè)不同程度的滿意度。如果風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)語(yǔ)的下限和上限分別為Cmin,Cmax,根據(jù)其雙邊約束的等級(jí)范圍區(qū)間來(lái)求解等級(jí)中每個(gè)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的云數(shù)字特征,其具體計(jì)算公式為:
式中k為常數(shù),依據(jù)模糊程度來(lái)確定k的值。
③評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重確定;根據(jù)熵權(quán)法的評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,得到一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重W={w1,w2,w3,w4},各一級(jí)指標(biāo)內(nèi)的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重,如w1內(nèi)的指標(biāo)w11,w12,w13,w14,最終確定整個(gè)指標(biāo)體系的權(quán)重。
式中i為一級(jí)指標(biāo)的個(gè)數(shù),m為一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。
④確定滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果云。通過(guò)實(shí)際的調(diào)查問(wèn)卷的結(jié)果,在此為基礎(chǔ)利用逆向云發(fā)生器,計(jì)算各指標(biāo)集的云數(shù)字特征,得到云參數(shù)矩陣;
根據(jù)步驟③所確定的權(quán)重和步驟④所確定的云矩陣,計(jì)算教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)的結(jié)果云的公式為:
式(16)中的具體計(jì)算過(guò)程如下:
⑤評(píng)估云與結(jié)果云進(jìn)行比較,確定滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果。利用正向發(fā)生器將步驟④中所計(jì)算的滿意度的結(jié)果云K生成正態(tài)云,并與步驟②中的評(píng)價(jià)云進(jìn)行比較,通過(guò)正態(tài)結(jié)果云在評(píng)估云中所處的云圖范圍和形態(tài),直觀的判斷學(xué)生對(duì)于混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度的情況。
《工程制圖與CAD》在MOOC中已經(jīng)是第5次公開(kāi)課,也引入在平時(shí)教學(xué)過(guò)程中,學(xué)生自主學(xué)習(xí)人數(shù)多和線上活躍氛圍較好,故以此為基礎(chǔ),展開(kāi)混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)的實(shí)證研究。
根據(jù)收集的200份有效問(wèn)卷調(diào)查,得到每位學(xué)生的滿意度評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),確定評(píng)價(jià)集V有7個(gè)等級(jí),結(jié)合公式(12)得到每個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的云參數(shù),見(jiàn)表2。
根據(jù)熵權(quán)法的計(jì)算步驟,按照公式(1)~(6),計(jì)算各二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,并按照公式(13)、公式(14)計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,如表3所示。
表2 評(píng)價(jià)集V的云參數(shù)表
表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重集
運(yùn)用逆向云發(fā)生器法,生成指標(biāo)的對(duì)應(yīng)的云指標(biāo)矩陣Z,結(jié)合表3各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重W,根據(jù)文中公式(16)~(17)進(jìn)行計(jì)算,得出以《工程制圖與CAD》為基礎(chǔ)的混合式教學(xué)質(zhì)量的滿意度評(píng)價(jià)的結(jié)果云參數(shù)為(7.32,1.26,0.275),各評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)果云參數(shù)如表4所示。
為了更加直觀的了解學(xué)生在混合式教學(xué)課堂上的滿意度程度,采用正向云發(fā)生器將結(jié)果在評(píng)價(jià)云中體現(xiàn),為了減少誤差,取云滴數(shù)N=2000生成云圖,見(jiàn)圖1。
從圖1可以表明:混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度在7.320處的云滴最集中,其隸屬度也最高,位于很滿意與較滿意之間,偏向于較滿意。說(shuō)明了4個(gè)班級(jí)(206人)在《工程制圖與CAD》混合式教學(xué)中對(duì)教學(xué)質(zhì)量較滿意。然而從云圖中可以發(fā)現(xiàn)整個(gè)結(jié)果云的跨度分度超出評(píng)價(jià)云圖的范圍,體現(xiàn)了學(xué)生對(duì)教學(xué)滿意度程度存在一定的認(rèn)知差距,反映了調(diào)查問(wèn)卷篩選的評(píng)價(jià)指標(biāo)還存在一定的主觀性與模糊性。從結(jié)果云的厚度與評(píng)價(jià)云的厚度相比,結(jié)果云的厚度小于評(píng)價(jià)云,且更加離散,反映了學(xué)生對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的滿意度未100%達(dá)到共識(shí),表明了評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定的隨機(jī)性。
總體上來(lái)說(shuō),該評(píng)價(jià)結(jié)果反映出了學(xué)生對(duì)混合式教學(xué)質(zhì)量基本滿意,基本能夠滿足學(xué)生對(duì)混合式課堂上的期望,可進(jìn)一步改善《工程制圖與CAD》混合式教學(xué)來(lái)滿足學(xué)生的期望需求。
表4 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果云參數(shù)
圖1 混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)的結(jié)果云圖
以學(xué)生學(xué)習(xí)感知教學(xué)質(zhì)量為視角,建立了高職院校中混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)方法。較客觀地構(gòu)建了混合式教學(xué)質(zhì)量滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用熵權(quán)法確定了各指標(biāo)的權(quán)重,通過(guò)采用云模型構(gòu)建評(píng)價(jià)模型,以《工程制圖與CAD》混合式教學(xué)進(jìn)行了滿意度評(píng)價(jià),最后結(jié)果表明了此混合課堂教學(xué)質(zhì)量為較滿意。在評(píng)價(jià)過(guò)程中,由于是以學(xué)生的期望感知為視角,使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確,同時(shí)也把評(píng)價(jià)結(jié)果的隨機(jī)性與模糊性等特點(diǎn)展現(xiàn)出來(lái),給教師對(duì)混合式教學(xué)質(zhì)量的改進(jìn)提供了一定的理論基礎(chǔ),為下一步改善混合式教學(xué)質(zhì)量的建議及措施提供了優(yōu)先順序。
廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)2020年1期