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网络学习评价系统的设计

2009-12-04胡春红长江大学计算机科学学院湖北荆州434023

长江大学学报(自科版) 2009年4期
关键词:权值学分指标体系

胡春红 (长江大学计算机科学学院,湖北 荆州 434023 )

张 勇 (乐山职业技术学院,四川 乐山 614000)

网络学习评价系统的设计

胡春红 (长江大学计算机科学学院,湖北 荆州 434023 )

张 勇 (乐山职业技术学院,四川 乐山 614000)

简要介绍了网络学习评价方法和现状,设计了网络学习评价内容、评价方法,确定了面向过程网络学习评价指标体系,利用该指标体系科学地评价了学生的网络学习活动。评价结果表明,该系统能很好的反映出网络化学习的真实情况。

网络学习评价;指标;模糊综合评判

网络学习评价是网络学习中的重要一环,是教师和学生最为关注的问题。网络学习评价指网络教育中对学生学习的评价,即对学生网络学习行为和学习结果的把握、判断和评定,包括成绩、进步、能力增长和其他成就等具体内容。笔者通过一些网络学习平台的研究发现,不同的学习平台以及不同的网络课程采用的评价方法也不近相同[1];在线作业和考试系统是绝大多数学习平台都采用的评价方法,与学习过程相关的评价方法也是半数网站采用的评价指标,学习过程记录已经成为目前远程教育机构在评价方式中的重要关注内容。40%的综合远程教育平台具有或者初步具有学习过程的纪录功能,83%的企业学习系统具有学习历程记录评价系统,主要是记录所学的课程、学习的时间、考试得分情况,或者定期给出学习报告[2]。

目前,网络学习评价存在的主要挑战就是如何评价学生网络学习的学习效果。笔者通过网络学习的评价内容、评价方法、评价指标体系的确定构建了网络学习评价系统。

1 网络学习评价的评价内容的设计

图1 网络学习评价内容规划

网络学习评价的评价对象是所有在线学习的在校学生、企业员工等网络学生。笔者把适用于网络学习的评价内容体系划分为5个部分[3],如图1所示。

1)学生信息 与学生绩效的量度和记录没有直接联系,主要是与管理有关的个人信息。

2)学业信息 与学生的学习相关的一些信息,主要包括4部分内容:学习任务、学习计划、学习进度和学习绩效。

3)学习活动记录 主要是利用计算机技术和网络技术,跟踪并记录学生的学习活动,收集与学生学习行为相关的信息。根据学习评价的需要,笔者认为,可以从学生与学生、学生与教师、学生与学习材料3个方面进行内容的记录。如学生在讨论区发表的文章(发言)篇数(次数)及数据总量,在聊天室的发言次数及发言数据量;学生请教的问题数、浏览问题解决的次数以及提供解决方案的次数;学生对课程页面的学习,包括学习日期、在网页上的停留时间和学习路径等;学生对教师或互联网提供的资源(问题资源、电子图书馆、搜索引擎等)及学生在学习过程中对所上载数据的利用情况。

4)学习成果 作品集信息是学生的代表性作品及相关证明的集合,用于描述和证明学生能力和成就。

5)评价与反思信息 评价信息是有关学生学习评价的汇总,包括学生对自己学习档案的反思及自我评价、学习同伴的评价和教师评价3方面的评价信息。

2 评价指标体系权值的设定

表1中2级指标知识积累权重的确定。考虑到基础课程、专业课程以及选修课程对学生今后发展的重要性不同,且课程的课时和学分也是按其重要程度设定的,因此以学分来计算权重。由表2可知,基础课程包含大学英语、高等数学和大学语文3门课程,它们的学分分别是4、4、3;专业课程包含操作系统原理、概率统计和Java程序设计3门课程,它们的学分分别是4、3、3;选修课程包含心理学和专业英语,它们的学分都是2。因此,知识积累8门课程学分总和是25。笔者以基础课程权值的计算来说明知识积累中3类知识权值确,基础课程权值等于3门基础课权值之和除以总学分之和,即基础课程权重为:(4+4+3)/(4+4+3+4+3+3+2+2)=11/25=0.44;同理可计算出专业课程的权重为0.40;选修知识的权重为0.16。

表1中其他2级指标采用主观赋权法设定权重,其权值如表1所示。该系统中评价指标权重可以依据教师和课程大纲的不同来修改,以便能更科学地评价学生的学习。

表1 网络学习评价指标体系

3 评价模型的实际运用

笔者采用模糊综合评价方法[6]以知识积累为例来说明网络学习评价系统模型的实际运用。

1)模糊参版的确定 对可量化的项目,通过构造隶属函数转化为模糊语言,参与评价的5个学生的课程成绩资料如表2所示。

表2 5个学生课程成绩的原始资料

模糊评价模型为[7]:

(1)

式中,A(xi)为第i个学生某门课程的分数模糊化处理后的课程成绩;xi为i个学生的某门课程的分数;xmin和xmax分别是某门课程的最低分和最高分。由式(1)和表2可得表3数据。

2)对知识积累的综合评判 学生甲的知识积累值为:(0.483+0.364+0.393)×0.44+(0.118+0.581+0.450)×0.40+(0.53+0.050)×0.16=1.098。同理可计算其他同学的知识积累。具体计算结果如表4所示。

3)进行归一化处理 其计算结果如表5所示。

表4 5个学生知识积累综合评判值

表5 知识积累综合评判值归一化处理

由表5可知,同学乙的知识积累值为0.401,是表5中的最大值,这反映出同学乙在知识积累方面是最好的;由表2可知,同学乙的课程成绩分数也是最高的。这说明采用笔者设计的评价指标体系和评价方法能够科学地评价学生的学习活动。同理,利用模糊综合评判也可得出学生在其他1级指标方面的情况。

4 结 语

笔者在明确评价目标后对评价对象进行归类,划分了1级指标和2级指标,设计网络学习评价系统。该系统中评价因素总体比较均衡,构建了加权平均型模型,所得综合评价结果更加接近于真实情况。应用该系统对学生网络化学习效果作出了综合评价,评价结果能够很好的反映出网络化学习的真实情况。

[1]陈琦,刘儒德.当代教育心理学[M]. 北京:北京师范大学出版社,2002.

[2]程桂芳.基于电子学档的网络学习评价研究[D].南京:南京师范大学新闻与传播学院, 2004.

[3]张豪锋,胥碧. 网络学习评价量规的研究[J].中国管理信息化. 2006,(8):50~54.

[4]胡丹,王京芳. 基于熵权的模糊综合评价方法在企业环境业绩中的应用[J]. 工业工程. 2007,(2):84~88.

[5]胡春红.基于电子学档的网络学习评价系统的设计与实现[D].武汉: 华中师范大学, 2006.

[6]陈莉萍,王艳丽.个性化网络学习评价模型与系统的设计[J]. 电子设计工程, 2009,17(3):83~85.

[7]陈珍珍,游家兴.学生综合能力评价模型的设计[J/OL]. http://www.docin.com/p-5570851.html,2006/2009.

[编辑] 易国华

TP391

A

1673-1409(2009)02-N084-03

2009-02-24

胡春红(1974-),女,1998年大学毕业,硕士,讲师,现主要从事网络教育技术和数据库技术方面的研究工作。

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