课堂教学质量隐性因素的量化分析研究

2014-12-25李著成牛爱芳

实验技术与管理 2014年11期

赵红，李著成，牛爱芳

（1.北京联合大学商务学院，北京 100025；2.北京联合大学教务处，北京 100101）

课堂教学是整个教学环节中不可或缺的重要一环。在课堂教学的过程中，教师的治学态度、对教学内容的把握能力以及对课堂教学的管理能力，对教学的效果起着非常重要的作用；与此同时，学生的学习态度、学习兴趣、学习方法对学习的效果也起着决定性的作用。

国内外关于高等教育大众化背景下的课堂管理研究已取得不少研究成果，例如：福建师范大学刘家访教授在“课堂管理理论研究述评”一文中对课堂管理研究的3个方面，即课堂行为、课堂环境和课堂管理策略进行了阐述［1］；西南大学副校长陈时见教授在“课堂管理：意义与变革”一文中分析了课堂管理的2种含义：一是监督和控制学生，让学生遵守规范，二是引导和激励学生，让他们主动参与。前者旨在维持，后者重在促进［2］。广东金融学院教授吴晓义在“发展性教学监控：课堂管理领域的新探索”一文中，提出了发展性教学监控是一个多向度开放式监控，它既包括教师对学生的监控和教学监控设施对教学活动的监控，也包括教师对自己的监控、学生对自己的监控和学生对整个教学活动的监控［3］。

教学过程是一个教和学之间互动和相互影响的动态过程，如果其中的任何一方在教学过程中存在不足或问题，都必然会影响到教学的效果和质量，因此，要想保证和提高教学质量，就必须对教学效果进行评价。

目前对教学的评价主要是依据专家和领导的听课评价、学生评教并参考学生期末的总评成绩而综合得出的。由于专家和领导的听课只能是抽查式的，所以给出的评价意见并不全面，而学生评教工作受到学生对此项工作的重视程度、个人的主观认识等多重因素的影响，所以给出的总体评价意见有时并不准确，又由于学生的总评成绩要等到学期末才能得出，所以根据学生期末的总评成绩进行教学评价，具有明显的滞后性，不利于及时改进教学工作。显然目前所采用的教学评价方法，存在着发现问题不及时、不准确、帮助与指导的针对性不强和评价结论滞后等问题［4-7］。

1 教学评价工作的重点内容

在实际的教学活动中，教和学各自存在的主要问题是什么，其影响的程度和改进的措施是什么，如何提高帮助与指导的针对性、及时性和有效性等才是教学评价工作最应当关注和解决的重点内容，也是提高教学评价工作成效的难点与关键。

如果能够对教学活动的全过程进行动态化的自动监控、数据分析与科学评价，就能够科学、准确和及时地发现问题或不足，就能够对教和学双方进行及时、连续和更富有针对性的帮助与指导，就能够有效避免评价工作的滞后性，从而达到可持续改进教学效果和切实提高教学质量的目的。因此，加强对教学过程的自动化监控能力是提高教学评价工作水平与质量的基础，重视教学评价工作的科学性和准确性是提高教学评价工作水平与质量的重点，注重教学评价工作的及时性和有效性是提高教学评价工作成效的关键［8-11］。

2 应当重视对隐性因素的量化分析与评价

就课堂教学环节而言，影响教学效果和质量的因素可以分为显性因素和隐性因素两大类。例如教师的学历与职称、学生的出勤与成绩等都是显而易见的，它们都属于显性因素，而教师的治学态度、教师对教学内容的把握能力、教师对课堂教学的管理能力、学生的学习态度和学习兴趣等就不易把握，它们都属于隐性因素。

要想提高课堂教学的效果和质量，关键是要提高教师的执教能力和课堂管理能力，并注重提高学生积极参与学习的能力。在分析评价教和学的效果与质量时，由于显性因素具有比较好提取、好分析、好评价的特点，而隐性因素却不易提取、不易分析和不易评价，所以目前针对课堂教学的评价工作，主要是针对显性因素的评价。

当显性因素一定时，隐性因素对于及时、准确地发现问题、加强对教学指导工作的科学性和针对性，从而有效提高教和学的效果与质量，往往会起到更为关键和积极的促进作用。例如人们常说，教师对课堂教学的管理要求越严格、讲课的水平越高、课堂互动的效果越好，学生的学习效果就越好，人们还常说，学生的出勤越好、上课时越爱往前坐、课堂上越能够认真学习的学生，其学习的效果也就会越好。但这些都属于是经验之谈，因为很多信息并不好把握，更没有数据做支撑。为了避免经验主义的影响，为了提高教学评价工作的客观性、真实性与准确性，就要注重对隐性因素的挖掘、分析与评价，用可量化的实际数据对教和学的效果进行分析与评价，这样教学评价工作的科学性、针对性和有效性才会更强，教学评价工作的实际效果才会更好。因此重视和加强对隐性因素的量化分析、科学评价和应用性研究，是开展深层次教学改革、搞好教学评价工作和提高教学质量的关键［12-15］。

3 对隐性因素进行研究的工作难点

3.1 对隐性因素的界定与采集非常困难

在实际的教学活动中，哪些影响因素属于显性因素、哪些属于隐性因素，这与我们对影响因素的关注程度和相关数据是否易于采集都密切相关。例如学生在课堂上的实际学习情况，客观上是一目了然的，好像是属于显性因素，但是授课教师既不可能对每一位学生在课堂上的实际学习情况都观察到，更不可能对每一位学生在课堂上的实际学习情况进行动态化的监控与记录，所以实际上它是隐性因素。再例如，学生的学习兴趣、学习态度、学习方法和学习效果等，明显都属于隐性因素。但是如何对它们进行采集或是利用哪些可以采集到的行为数据，能够间接、客观和真实地反映出相关的问题，确实具有相当大的难度。因此在不增加授课教师课堂管理工作量和不影响教学进程的情况下，使用什么方法和手段能够在后台对哪些影响因素进行自动化的信息采集与记录，这是我们开展量化分析的工作基础。

3.2 对隐性因素的量化分析非常困难

假设我们已经确定了影响因素的属性，而且也已经找到了切实可行的采集相关信息的技术手段与方法，但是面向整个教学活动的全过程，所采集到的数据种类和数据量必然是相当大的。面对繁杂和海量的实际数据，如何建立多维度的数学分析模型，如何提高数据分析的自动化程度和工作效率，如何提高量化分析与评价结论的可视化程度，如何提高量化分析与评价结论的科学性、真实性、准确性和可用性，这一全新的未知领域，存在着大量的问题，需要在研究与实践的过程中，不断地去摸索、发现、总结与完善。

4 工作思路和具体工作

（1）利用前期已经完成的对计算机实验教学过程的自动化和精细化管理系统，对课堂教学过程中所发生的各种行为数据进行自动化和连续化的跟踪、采集与存储。

（2）构建多维度的数学分析模型，对采集到的大量的各种实际行为数据进行综合性的验证性分析。

（3）对分析的结果进行数据可视化显示，以便于更直观地指导和检验工作成效。

（4）努力寻找到能够对计算机实验教学的效果实现早诊断、早改进的新型的教学管理方法。

整个工作流程形成一个学习效能动态跟踪分析与综合评价系统（见图1）。

图1 学习效能动态跟踪分析与综合评价系统

5 工作成效

（1）对全学院在实验教学中心开展教学活动的所有年级、所有专业、所有班级的所有学生，在历次课堂教学活动中，学生的出勤情况、所坐机位、操作的内容、课堂上师生的互动情况、作业的完成情况等数据，进行了长达3年之久的自动化和连续化的跟踪与数据采集。其中部分数据分析的结果见图2、图3。

（2）通过不断摸索、验证、修改与完善，终于搭建起了科学、适用的多维度的数学分析模型，编写出了专用的应用程序，实现了对数据的动态分析与数据可视化显示。

（3）调取了相关课程的学生期末考试成绩，与采集到的各种实际行为数据进行数据对比和综合分析，对不同学期、不同班级、不同教师、不同学生的多门课程进行了大量的数据分析与综合性评价工作。

（4）为了增强数据分析与评价结果的科学性和准确性，通过回访、调查与考证，并利用学生评价、教师评价、专家评价等信息，对研究结果进行了进一步的验证，使得所构建起来的多维度的数学分析模型，具有良好的适用性、易用性和准确性。

图2 Photoshop公选课学生全程历次动态数据累计综合分析图

图3 Photoshop公选课学生全程历次总评动态数据累计综合分析图

（5）通过研究与实践，终于对教学过程中教与学各自存在的优缺点，得出了比较科学、准确和精细化的评价结论。

（6）在2013—2014年第2学期，利用本研究成果，及时改进了原来的教学管理方式，对我院5位教师所承担的不同类型的实验课程，进行了全程的动态跟踪监控与分析评价（见图4），还进行了早期预防性诊断和早期介入干预的应用性试验。通过研究与实践，发现对隐性影响因素进行有效的动态跟踪和实时分析，对教学过程中存在的各种问题，确实可以起到早发现、早诊断、早改进的工作效果。这对主动和有效地改进计算机实验教学的效果、提升计算机实验教学的质量，确实起到了非常积极的促进作用，从而使得本课题具有极强的应用价值。同时，本评价方法对5位授课教师所做出的综合性评价，其结论与广大师生的总体评价完全相符。