翻转模式效果实证研究

熊卫卫 李富英

摘要： 将翻转模式与同一课程的三个各具特色的模块相结合，分别采用了翻转模式、传统方式、混合模式。根据每位学生三个模块的成绩作为因变量，利用SPSS的多配对样本非参数检验方法对翻转模式效果进行了分析、评价，为高校在翻转模式的效果评价提供了一种新的探索方法。

Abstract： The flipped mode is combined with three distinctive modules of the same course. The flipped mode， traditional mode， and the mixed mode are used respectively. According to the results of each student's three modules as the dependent variable， the multi-paired sample non-parametric test method of SPSS was used to analyze and evaluate the effect of flipped mode， which provided a new exploration method for the effect evaluation of colleges and universities in the flipped mode.

关键词： 多配对样本非参数检验；社会科学统计软件包；MOOC；翻转模式

Key words： multi-paired sample non-parametric test；social science statistical package；MOOC；flipped mode

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）12-0248-02

1 背景

伴随着互联网技术的迅速发展，“互联网+”极大促进了学习方法的创新。许多高校尝试利用MOOC来改革与整合传统教法，进行了教学MOOC化的探索与尝试，并提出了很多新的方法与视角，比如“基于翻转课堂的混合式”模式[1]、基于移动互联网的翻转课堂模式设计方案[2]、“互联网+”时代下翻转课堂的模式[3]；也有对翻转课堂模式对教师、学生产生影响[4]进行研究，也有从合作精神和创新意識等的培养[5]角度来谈翻转课堂。近来对于基于互联网的翻转课堂的量化研究也出现了不同量化方法的研究[6]。但局限于翻转课堂的产生、发展、定义以及模式的设计等，针对于当前互联网+背景下翻转课堂效果的数量化实证研究工作开展较少。

多配对样本的非参数检验是用来比较多个配对总体分布是否相同的非参数检验方法。这种检验方法对总体分布没有要求，但样本必须是配对的。因此，这一方法很适合对于同本批学生的课程三个迥异模块的成绩进行评价，以检验三个模块成绩的差异性。因此，利用这一检验统计分析方法来分析验证C语言高级程序设计的与模块相对应的多种方法的效果是一种不错的尝试。

2 研究方法与对象

2.1 对象与实验设计

研究对象是选修C语言程序设计课程的吉林农业科技学院2016级部分学生的三个子模块的成绩。

我们采用了本年度开设C语言程序设计课程的成绩来比较不同方法与模式对于效果的影响。本课程包括三个部分，分别是语言基础理论部分（以下简称A）、语言实践部分（以下简称B）、综合上机考试部分（以下简称C）。第一部分适合学生通过网络平台学习相应的知识，采用了翻转模式；第二部分由于师生比太小，没有足够的教师指导时间，因此以传统模式为主，即老师课堂演示、学生课后通过实验来掌握相应的技能；而综合考试部分采用了混合模式，即学生通过教师演示来学习必要的知识，而对于难点部分则由教导教师上机环境下进行指导完成。其中涉及到翻转课堂的内容，要求学生采用课前预习-课堂学习-课后复习的模式。教师答疑时间为课间时间。在学习环节中强调与学生的互动和资源的共享。最后，通过这三个部分的成绩，依据权重分30%、40%、30%来进行最终成绩的评定。而我们的研究依据即是三个部分的成绩。这三个成绩反映了教师教法对于学生自我认知能力、自我控制能力、自我学习能力的综合反映。

课程结束后，获得了班级每位学生的三种模式所对应的模块的成绩。用SPSS统计软件对三种模式成绩数据进行统计分析，以检验差异这三者是否有统计学意义上的差异。

2.2 实验设计

本文设定了一个预期的结果：实验A部分的翻转方法能够取得明显优于B部分的混合模式的效果，更优于C部分的模式的效果。

利用SPSS对学生课程成绩数据A、B、C进行初步分析。本文对学生的三个模式的A、B、C成绩，采用了两种常用的检验方法。即Friedman检验、Kendall协和系数检验。

2.3 数据的预处理

去除因缺考、违纪等原因而没有成绩的异常数据。部分学生C语言高级程序设计课程成绩数据共计55个。表中数据包含学号、语言基础理论部分（以下简称A）、语言实践部分（以下简称B）、综合上机考试部分（以下简称C）。

通过对表中数据进行描述性统计分析。表1给出了三个组的检验变量的基本统计信息。实验A组高于控制组1.67分，实验B组明显高出实验A组10.83分。

这一部分数据是描述性统计量。比较三种不同的模式得分的均值可以看到，A的得分最高，B的得分次之，C的得分最低。但这种分值上的无统计学意义下的显著性，还需要借助后面的非参数检验结果。

3 数据分析过程

由于我们研究的是三种不同的模式对于学生成绩影响的差异，而涉及到相应所有选修该课程的学生。由于每位学生都参与了三个子模式的学习，也即经历了三种不同的模式。由于涉及学生很多，我们假设学生所得三个子模块的成绩从整体上来看是独立的，是每位学生个体对于模式的正常反映。我们采用非参数检验的方法来分析。采用Friedman和Kendalls W检验。于是建立如下的假设检验：

H0：三种教学模式没有显著差异。

H1：三种教学模式存在显著差异。

3.1 Friedman 检验

如表2所示的是多配对样本非参数检验的秩统计表，其中A的平均秩最大，等于2.6，而C的秩最小似为1.08。

Friedman 检验结果表3所示，样本容量为55，卡方统计量等于1914.469，自由度为2，近似相伴概率P值为0.000，远远小于显著性水平0.05，所以拒绝零假设，认为三种模式存在显著差异。

3.2 Kendall W 检验

Kendall协和系数统计表如表4所示。本方法所计算的相伴概率P是0.000，也小于显著性水平0.05，所以我们认为三种模式存在着显著差异。此处尚需要注意的是，Kendall协同系数为0.658，反映了学生成绩对于三种模式评价的一致性还是比较高的。

4 结论与思考

将翻转法与同一课程的三个各具特色的模块相结合，分别采用了课堂、传统、混合三种教学模式。根据每位学生三个模块的成绩作为因变量，利用SPSS的多配对样本非参数检验方法对翻转教法效果进行分析、评价，我们认为A模式即翻转教法拥有较好的效果。这一表现在统计学上有着显著差异。

但是成绩的区别不是很大。这一点与A模式教学所需要的投入有关。基础知识部分即A部分，需要学生的课堂外提前利用互联网及微课等平台所提供的大量的信息來自主学习。但目前，由于师生比不高而导致课堂上没有时间对学生的课外学习进行检验、强化。因此学生在A部分的学习能力与知识掌握都没有达到相应的应有的标准与要求，反映在学生学习成绩上没有与其他模块取得更大的差距。因此，反应在学生课外学习管理方面，一要加强学生网络学习平台的主动监控与管理，二要加强课堂设计引导学生主动参与课外知识与内容的预习，三要引领学生提高网络学习的自我管理能力。而作为教师，不仅要强化与提高自身C语言程序设计能力方面，还要能够有效设计课堂，利用课堂的每个环节来引导学生，培养学生的自主学习意识与能力[7]。

当前针对于互联网背景下翻转模式效果（绩效）研究很少，有效的教法需要认真审视传统模式与翻转模式对教师、学生互动的影响。本文通过对比分析三种模式所对应的成绩，通过多配对样本非参数检验的方法，对“互联网+”背景下的翻转模式的效果进行量化评价，为翻转模式的发展提供了量化支撑。

参考文献：

[1]张其亮，王爱春.翻转课堂对可移动类实验进行重构的研究[J].电气电子教学学报，2016，38（05）：120-123，142.

[2]于爱荣，王勇，牛彦杰，杨飞.基于移动互联网的翻转课堂教学模式研究[J].大学教育，2015（12）：46-47.

[3]周辉奎，顾牡丹.“互联网+”时代下“翻转课堂”教学模式研究与实践——以《Java程序设计》课程为例[J].才智，2016（08）：45.

[4]周雨青，万书玉.“互联网+”背景下的课堂教学——基于慕课、微课、翻转课堂的分析与思考[J].中国教育信息化，2016（02）：10-12，39.

[5]何克抗.从“翻转课堂”的本质，看“翻转课堂”在我国的未来发展[J].电化教育研究，2014，35（07）：5-16.

[6]吕婷婷.翻转课堂教学模式下大学生多元识读能力培养实证研究[J]. 北京科技大学学报（社会科学版），2017，33（05）：43-48.

[7]肖旻.程序设计教学中自主学习能力培养的研究与实践[J]. 南京工程学院学报（社会科学版），2003，01：35-38.