中国现代教育装备
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 期刊导读  
高校网络教学效果满意度模糊综合评价
来源:《中国现代教育装备》杂志 时间:2024-5-27 13:32:41
  [导读]网络教学已成为高校教学形式的新常态,对网络教学效果进行评价是提升网络教学质量的重要保障。网络教学效果评价属于典型的模糊多属性决策问题,基于相对差异函数的模糊识别模型,构建了包含4个二级指标、12个三级指标的网络教学效果满意度评价指标体系,并以烟台大学某门课程为例进行了实例研究,分别对目标层指标和要素层指标进行评价。结果表明:大部分学生对网络教学效果的评价是满意或者非常满意的,平台使用和感知交互要素总体满意度较高,学习情况和深层收获要素的满意度相对较低。

  网络教学作为一种新兴的教学模式,有力地推动了“互联网+”背景下教学模式的变革。自2020年新型冠状病毒肺炎疫情(简称疫情)暴发以来,大规模的网络教学改变了我国高等教育教学的基本形态。网络教学已经从“新鲜感”进入“新常态”,系统、科学地对网络教学效果进行评价是检验和提升网络教学质量的重要手段,其对高校内涵式发展至关重要。学生满意度作为衡量网络教学效果的重要指标之一,同时也对学校的教学质量、教学水平、教学管理能力的提升具有促进作用[1]。

  目前,网络教学效果评价的方法包括模糊综合评价方法、基于自动聚类和集成学习策略的评估方法、神经网络及多层面Rasch模型等[2-4],其各有利弊。影响网络教学效果的因素很多,可划分为不同的类别和层次,且许多影响因素难以量化,具有一定的模糊性,所以网络教学效果评价属于典型的多指标、多级的模糊多属性决策问题。本文将基于相对差异函数的模糊识别模型应用于网络教学效果满意度评价,提高了评价的可信度。该方法考虑了客观事物的动态变化和模糊性,被广泛应用于多属性决策问题[5]。

  1 基于相对隶属度理论的模糊识别模型

  2 网络教学效果满意度综合评价

  3 结论与建议

  本文基于模糊识别模型构建了网络教学效果满意度评价指标体系,以烟台大学某门课程为例进行了网络教学效果满意度综合评价研究。结合目标层指标和要素层指标的评价结果可知,网络教学效果评价结果为Ⅳ级和Ⅴ级的占比为70%,这表明大部分学生对网络教学效果是满意或者非常满意的。其中,平台使用和感知交互要素总体满意度较高,这表明网络教学平台的建设能够满足师生的使用需求,软件操作、课程资源使用等体验的满意度较高,教师对网络授课的重视程度较高、网络课程设计较合理、网络资源较为丰富;而学习情况和深层收获要素的满意度相对较低,这说明学生网络学习能力、网络学习自律性等有待于进一步提高。

  网络教学有其自身的特点和要求,结合前文的分析,建议从以下三个层面进一步提升网络教学效果的满意度。

  3.1 学校层面

  高校教务处及学院在制订教学管理和考核办法时,应把学生学习能力的培养作为教学核心,充分考虑网络教学与课堂教学在教学目标、教学工作量、教学效果评价等方面的特殊性,制订激励性政策,鼓励教师积极探索开展混合式教学改革。同时,高校相关部门应加快构建数字素养与技能发展培育体系,强化网络技能培训,不断提升师生的数字化素养。

  3.2 教师层面

  在网络教学活动中,教师作为学习的组织者、促进者要转变教学思维,“以学生为中心”对教学方案进行优化。通过整合优化网络课程资源,增强课程内容的实用性与丰富性,提高学生的学习参与度与完成度[8]。要引导学生利用网络教学平台主动学习,因势利导,注重感知交互、在线答疑、考核评价等教学环节设计和组织,指导学生正确使用、合理利用网络资源,从而保证网络教学实施效果。

  3.3 学生层面

  要逐步建立自主化的学习观念,培养学生的自主学习能力。在与教师、学习资源交互的过程中,有意识地对自己的学习过程进行计划、调控和评价,提高网络学习效率。要提高自主学习能力,注重合作学习、信息检索能力的提升,充分利用网络资源和功能,积极参与网络课程交流,从而熟练掌握知识,获得良好的学习体验。

  网络教学效果评价是高校开展混合式教学管理的重要环节,由于评价指标与教学效果之间呈现出复杂的非线性关系,因此,采用基于模糊识别理论构建评价模型是开展网络教学效果评价的有效方法之一。将基于相对隶属度理论的模糊识别评价模型应用于高校网络教学效果满意度评价,既可以提高教学效果评价的科学性、专业性、客观性,又可以为网络教学新模式下如何建立更加合理的网络教学效果评价体系提供一定的参考。

  参考文献

  [1] 王欣,李超,高扩昌.疫情期间高校在线教学效果满意度综合评价[J].商洛学院学报,2020,34(4):74-77.

  [2] 文孟飞,刘伟荣,叶征.基于自动聚类和集成学习的网络教学形成性评价方法[J].中国电化教育,2018(3):74-82.

  [3] 刘鹏,贾文雅.基于粒子群算法的RBF径向基神经网络教学质量评价模型[J].现代计算机,2020(19):12-15.

  [4] 刘亚文,周军其.结合主成分分析的BP神经网络模型的教学质量评价方法研究[J].测绘地理信息,2019,44(5):107-109.

  [5] 魏军,张文,吴占稳.基于改进可变模糊集法的起重机金属结构安全评价[J].安全与环境学报,2021,21(4):1420-1426.

  [6] 贺晓玲,那琳娜.高校疫情期间网络教学效果研究:以南昌大学为例[J].教书育人(高教版),2020(36):72-75.

  [7] 解东,代维松,王艳华,等.新冠肺炎疫情期间吉林省高等医学院校应用网络教学平台的问卷调查分析[J].中国高等医学教育, 2020(6):52-53.

  [8] 李莹莹,张宏梅,张海洲.疫情期间大学生网络学习满意度模型建构与实证检验:基于上海市15 所高校的调查[J].开放教育研究,2020,26 (4):102-111.

丛方杰 马菲菲 烟台大学网络安全与信息化中心


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