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基于編程類在線課程評(píng)價(jià)的滿意度研究

2024-04-29 23:48:04劉經(jīng)緯侯慶
信息系統(tǒng)工程 2024年2期
關(guān)鍵詞:在線教學(xué)編程滿意度

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(huì)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(yùn)用LDA主題聚類方法將學(xué)生對(duì)在線編程課程的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,確定在線課程滿意度的影響指標(biāo);其次將每個(gè)影響指標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)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(duì)教學(xué)滿意度影響最大的5個(gè)指標(biāo);其次得到了5個(gè)影響指標(biāo)的重要性得分和滿意度得分;最后針對(duì)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(píng)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(guó)全面發(fā)展素質(zhì)教育的迫切需要。全國(guó)政協(xié)委員馬珺提出應(yīng)千方百計(jì)促進(jìn)人才培養(yǎng)能力和人才培養(yǎng)水平的持續(xù)提升,為中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)提供更強(qiáng)大的人才支撐。

二、研究現(xiàn)狀

當(dāng)前我國(guó)教育信息化的大力推動(dòng)。近些年,教育部推出了多項(xiàng)教育改革發(fā)展規(guī)劃政策及年度工作要點(diǎn)文件,如《教育部 2022 年工作要點(diǎn)》《直播類在線教育平臺(tái)安全保障要求》等,明確指出要推動(dòng)信息化時(shí)代的教育創(chuàng)新。教育部部長(zhǎng)懷進(jìn)鵬表示:“發(fā)展數(shù)字教育,推動(dòng)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型,是大勢(shì)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。”

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(duì)學(xué)生進(jìn)行不同性質(zhì)課程講授時(shí),學(xué)生的感觀差異巨大,對(duì)于實(shí)踐課程類的評(píng)價(jià)最低。覃紅霞[2]發(fā)現(xiàn)針對(duì)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(píng)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(duì)滿意度進(jìn)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(yùn)用LDA方法對(duì)MOOC的學(xué)習(xí)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)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(dòng)在線教育的發(fā)展。二是編程類課程作為實(shí)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(jì)算機(jī)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(píng)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(jì)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(píng)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(yùn)用文本挖掘方法從學(xué)生的的滿意度—重要度兩個(gè)維度對(duì)在線課程滿意度進(jìn)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(duì)于這一指標(biāo)的滿意度,X-Y的分割點(diǎn)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(duì)應(yīng)為重要保障區(qū)域、重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域、質(zhì)量維持區(qū)域、適度關(guān)注區(qū)域。

四、實(shí)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(duì)課程的反饋信息。研究對(duì)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(píng)論,文本去重,刪除空值。清洗后共搜集到2024條有效評(píng)論。其次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)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(duì)老師、對(duì)課堂的建議,可以認(rèn)為是學(xué)生們較為關(guān)注的點(diǎn),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(xiàng)數(shù)目。本文的最優(yōu)主題數(shù)定為5個(gè)主題,每一個(gè)主題都選擇了最具代表性的10個(gè)詞匯。5個(gè)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(xì)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(píng)論進(jìn)行量化,將文本類數(shù)據(jù)通過詞典進(jìn)行計(jì)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(píng)論。在該詞典中,每一個(gè)詞語都占單獨(dú)的一行,并有相應(yīng)的情感分?jǐn)?shù)。正數(shù)代表積極的詞語,負(fù)數(shù)代表消極的詞語,絕對(duì)值越大,程度越強(qiáng)。本文將情感評(píng)分大于0的判定為積極情感傾向,情感評(píng)分小于0的判定為消極情感傾向,情感評(píng)分等于0的判定為中性情感傾向,情感評(píng)分的部分結(jié)果如表2所示。

使用文本情感分析可以計(jì)算每條評(píng)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(píng)論的主題。在情感分析的結(jié)果中加入主題所屬類型,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表格可以看出學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容關(guān)注度較高,共有679條評(píng)論與課程內(nèi)容有關(guān)。積極傾向的評(píng)論數(shù)量共有389條,評(píng)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(duì)課程內(nèi)容較滿意。對(duì)5個(gè)情感得分進(jìn)行平均分計(jì)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(duì)這兩個(gè)主題較滿意,是學(xué)生在評(píng)分過程中關(guān)注的重點(diǎn)。相反,分?jǐn)?shù)比平均分低的可以說明學(xué)生對(duì)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(píng)論,包括245條積極傾向的情感評(píng)論,193條消極傾向的情感評(píng)論和11條中性的情感評(píng)論,說明學(xué)生對(duì)師生交互較為關(guān)注,老師對(duì)該主題的重視程度需要加強(qiáng),進(jìn)一步增強(qiáng)與學(xué)生的交流。

摘取消極傾向的文本進(jìn)行分析,將學(xué)生不滿情緒主要?dú)w納為以下幾點(diǎn):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(shí)間”“希望可以增加一些提問環(huán)節(jié),增強(qiáng)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(dòng)。第二,授課老師的語速加快影響學(xué)生的課上體驗(yàn)。從學(xué)生評(píng)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(jìn)而影響學(xué)生的學(xué)習(xí)滿意度。第三,在線課程的體驗(yàn)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(jìn)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(jì)不合理。有學(xué)生表示“進(jìn)度有些快,建議每講完一部分留出答疑時(shí)間”。反映出老師在課程設(shè)計(jì)過程中,缺少與學(xué)生的交流,課程環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)需要調(diào)整。第五,課程內(nèi)容的基礎(chǔ)知識(shí)較少。部分學(xué)生反映希望補(bǔ)充課程內(nèi)容的基礎(chǔ)性知識(shí)講解,例如公式原理、底層邏輯。

(五)IPA模型分析

通過IPA模型對(duì)5個(gè)主題指標(biāo)進(jìn)行分析,確定每一個(gè)指標(biāo)對(duì)學(xué)生滿意度的作用效果。本文中重要性通過每個(gè)主題在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)占比決定。每個(gè)主題出現(xiàn)的頻數(shù)不同說明學(xué)生的關(guān)注重點(diǎn)不同,頻率越高說明越重要,需要加強(qiáng)關(guān)注。本文的5個(gè)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(píng)價(jià)

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

2.重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域滿意度評(píng)價(jià)

通過比較可以發(fā)現(xiàn)教學(xué)水平屬于重點(diǎn)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(duì)學(xué)生較為重要,提升教學(xué)水平會(huì)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(píng)價(jià)

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(duì)講課速度不太滿意。例如評(píng)論中提到的“速度太快跟不上麻煩下次慢一點(diǎn)”“有點(diǎn)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(píng)價(jià)

師生交互這一指標(biāo)需要引起重視,加強(qiáng)改進(jìn)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(duì)于學(xué)生是基本需求,亟須加大改進(jìn)力度,是改進(jìn)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(shì)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(shí)點(diǎn)不宜過多,老師應(yīng)將知識(shí)點(diǎn)進(jìn)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(duì)公式原理、代碼比較關(guān)注,老師在備課時(shí)可以重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)底層邏輯和基礎(chǔ)知識(shí)。

(二)完善課程設(shè)計(jì)為課程內(nèi)容奠定良好基礎(chǔ)

該區(qū)域的要素對(duì)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(jì),老師應(yīng)對(duì)課程環(huán)節(jié)進(jìn)行構(gòu)思,針對(duì)課前、課上、課后分別進(jìn)行設(shè)計(jì)。課前應(yīng)將課程資料提前下發(fā),輔助學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí);課上應(yīng)加強(qiáng)與學(xué)生的溝通,對(duì)具體授課內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì),使學(xué)生容易理解掌握。

(三)增加教學(xué)過程中師生互動(dòng)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(dá)到學(xué)生的心理預(yù)期。在線直播課程中,老師有時(shí)會(huì)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(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量,進(jìn)而導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果降低。課上,老師與學(xué)生應(yīng)加強(qiáng)溝通,及時(shí)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(diǎn)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(shí)際教學(xué)當(dāng)中會(huì)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(cuò)誤、在線直播網(wǎng)課用到的平臺(tái)由于網(wǎng)速導(dǎo)致畫面出現(xiàn)延遲、平臺(tái)限制導(dǎo)致畫面不清晰等。針對(duì)“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(duì)“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(jìn)行授課。

參考文獻(xiàn)

[1]鄒維,曹麟,萬昆.學(xué)生體驗(yàn)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(shí)證分析[J].教育研究,2020,41(11):91-103.

[3]王銳,肖楊財(cái),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(guó)現(xiàn)代教育裝備,2023(01):63-66.

作者單位:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)

責(zé)任編輯:尚丹

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