基于“大作业”+“全过程”的任务驱动－翻转课堂课程考核评价方法探究

于潭 胡松 魏永亮

摘要：“海洋数据处理与可视化”涉及的知识面广泛，传统的闭卷考试考核方式只能完成对某些知识点的考查，并不能实现对学生实践能力的考查。因此，作者在“海洋数据处理与可视化”教学过程中实施“大作业”+“全过程”考核评价，希望能建立一种有效的学业评价模式，调动学生学习“海洋数据处理与可视化”的积极性，提高教学质量。本方法也可应用于类似课程的实践。

关键词：大作业;全过程;考核评价;海洋数据处理与可视化

中图分类号：G642.0     文献标志码：A     文章编号：1674-9324（2019）10-0146-04

考核评价是课堂实践的一部分，也是教师对教学成果进行分析的主要渠道，是近年来教育改革与发展的重点，我国高等教育也越来越重视考核评价的改革与研究。于潭探讨了任务驱动-翻转课堂联合教学法在“海洋数据处理与可视化”这一课程中的教学实践。为了对“任务驱动-翻转课堂联合教学法”的教学效果进行评价，我们以“海洋数据处理与可视化”为例进行了研究。

“海洋数据处理与可视化”涉及的知识面广泛，传统的闭卷考试的考核方式使得学生考试前突击学习，影响了教学效果;且考试只能完成对相应知识点的考查，并不能考查学生的实践能力，因此闭卷考试并不是合适的考核手段，因此改革势在必行。作者在“海洋数据处理与可视化”教学过程中实施“大作业”+“全过程”考核评价，希望能建立一种轻松而有效的学业评价模式，调动学生学习“海洋数据处理与可视化”的积极性，提高教学质量。

一、在“海洋数据处理与可视化”教学中实施“大作业”+“全过程”考核评价的必要性

“海洋数据处理与可视化”为考查课，是海洋科学和海洋技术专业的专业核心课，本科学时为64学时（理论32学时+实验32学时）。主要采用平时成绩（出勤率、平时作业、课堂表现）+期末成绩的评价方式。在教学实践中，我们发现该评价方式存在以下不足：（1）很难避免平时作业的抄袭;（2）很难对学生进行公平、公正的评价;（3）学生突击性应付考试，不能深入掌握相关知识，更不能对相关知识进行灵活应用。

“海洋数据处理与可视化”涉及知识面广泛，且需要较强数理基础，学习难度较大，而传统的考核方式使同学们往往进行考前突击，影响了教学质量，达不到预期的教学效果，考核方式的改革势在必行。

二、教学中“大作业”+“全过程”考核评价的实施

理论教学的改革往往伴随着学业考核评价的改革。我们对“海洋数据处理与可视化”课程进行了任务驱动-翻转课堂联合教学法的改革，改革之后发现传统的学业考核评价不足以满足评价新的教学方法，因此我们尝试了“大作业”+“全过程”考核评价。

“大作业”是指以小组报告的形式完成期末考核，“全过程”是指将学生在整个学习过程中的表现纳入到学业考核评价中去。“大作业”要求小组分工明确，团队合作融洽，且小组报告符合相关规定和要求;同时，“全过程”主要用于评价小组在实践“大作业”的过程中的小组分工、小组讨论、阶段进展、论文阅读、是否具有探索精神、是否具有科技创新的能力，以及是否能够帮助其他小组的成员等方面进行考查。同时，还注重培养学生规范地进行数据下载、整理，规范地进行程序说明，规范地进行文献引用等以后学习工作中受益終生的习惯和能力。

具体考核方案如下：总成绩100分，其中期末成绩（大作业）占80%，平时成绩占20%，平时成绩又由考勤成绩和作业组成，各占50%。期末成绩又分为小组成绩和个人成绩，根据每个小组成员的不同表现，成绩有所不同。

小组成绩主要由大作业论文60%、数据10%、程序10%、大作业报告10%和小组研讨5%组成，另外还有5%为参考文献、相关文档、贡献说明和版权。

其中大作业论文又包含封面、目录、中英文摘要、中英文关键词、引言（包含研究背景、意义、现状）、研究思路（含思维导图）、研究方法、论文中所使用到的数据的介绍和来源描述、数据处理过程介绍（包含计算过程、计算步骤、计算方法说明）、结果与分析（要求有论点和论据，且论述充分）、结论（论述合理且有启发性）、图表及其说明、谢辞、参考文献（使用ENDNOTE或者noteexpress软件规范插入）。我们对大作业论文设计的所有方面进行了细化，并给予详细评判标准和对应分数（详见表1）。

数据部分包括：按时提交数据（包括原始数据和数据处理的中间过程产生的数据）、规范书写数据说明文档、翻译一个数据网页。主要为了考查学生查看英文数据网站的能力、搜索下载数据的能力，有序对数据进行归档的能力（详见表1）。

程序部分包括：按时提交程序.m文件，且.m文件备注详细（没有编程的提交录屏视频）、规范书写程序说明文件。主要是为了控制同学们数据处理的过程，以及查看同学们的编程是否有错误，同时考查学生对程序进行有序归档的能力，为以后的大学生创新、学习、工作养成良好的习惯，并便于查找响应程序（详见表1）。

大作业报告部分包括：背景、意义、现状讲解清晰，方法、思路讲解清晰，数据介绍和来源讲解清晰，数据处理（主要步骤）讲解清晰，结果与分析讲解清晰，结论和展望讲解清晰等部分。主要是为了考查同学们口头汇报自己成果的能力（详见表1）。

小组讨论部分包括：按时提交小组研讨记录、小组成员均能参与讨论、记录比较完整、讨论内容与各研讨主题关联紧密，主要是为了考查同学们小组有效讨论、分工合作的能力（详见表1）。

个人成绩主要由小组成绩进行各项系数加权得到，主要包括：在完成大作业中的贡献度、团队合作加分项、角色成绩（多重身份贡献得分可累加）、帮助他人加分、学习态度和其他需要加分的情况。

其中贡献度部分为小组成绩*0.80*个人比例/小组平均比例。因为除了大作业部分之外，还有其他加分项，所以在大作业成绩的基础上乘以80%，个人比例由组长根据每个小组成员对大作业的贡献进行分配，所有小组成员的个人比例之和为1;小组平均比例=1/小组人数。主要为了培养同学们积极地完成大作业的工作。

团队合作加分项有四个不同的表现和对应加分：（1）能够很好地跟其他小组成员进行团队合作，很好地参与了大作业工作，并很好地完成了大作业，则本项系数为0.05—0.1，特别出色的本项系数为0.2。（2）能够跟其他小组成员进行团队合作，参与了大作业工作，并完成了大作业，则本项系数为0—0.05。（3）不能够很好地跟其他小组成员进行团队合作，参与了大作业工作，完成了大作业，但效果不是特别好，则本项系数为-0.1—0;（4）不能够很好地跟其他小组成员进行团队合作，不积极参与大作业工作，则系数为-0.2—-0.1;表现特别差的，本项系数可更低。主要为了培养同学们与别人合作的能力。

角色成绩项（多重身份贡献得分可累加）：（1）大作业（论文）制作人，系数为0.05—0.1，多人共同完成大作业制作的，多人比例之和不超过0.1。（2）发言人（PPT讲稿汇报人），根据个人表现，系数为0.02—0.1;发言人包括每次小组进展报告的发言人和最终大作业的发言人。（3）小组讨论记录员，系数为0.02—0.05。（4）小组讨论主持人，系数为0.02—0.05。（5）组长，根据个人表现，系数为0.05—0.1。主要是为了培养同学们的分工协作能力。

帮助他人加分：重要的知识点2分/个（本項系数列为重要知识点个数），简单的知识点0.5分/个（本项系数列为重要知识点个数），为了培养同学们互相帮助的品质。学习态度加分项：课堂表现优秀加减分，根据个人表现，本项系数为-0.1—0.1;积极参加答疑和自习辅导，1—2分/次，表现好，额外加分。主要为了培养同学们端正的学习态度。其他需要加分的情况，比如为同学们讲解某一知识等均可加分。

为了提醒同学们不要忘了某一项，以及为了统一标准，并帮助同学们养成良好的学习习惯，还提供给同学们详细的提交清单。

三、结论

在“海洋数据处理与可视化”成绩评定过程中实施“大作业”+“全过程”考核评价，能真实地反映学生掌握理论知识和实践技能的实际水平，激发学生学习“海洋数据处理与可视化”的兴趣，主动了解与海洋数据处理与可视化相关的最新的数据处理方法、编程软件以及海洋学发展的新动态，提高学生驾驭海洋知识、数学物理知识的能力，以及数据处理、可视化及分析的能力，为学生进行大学生创新项目、毕业设计以及以后的工作学习打下坚实的基础。通过理论研究与教学实践相结合，创建了一种全面易操作、可量化的“海洋数据处理与可视化”课程考核办法和学业评价方式。

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Research on Examination Methods on Task Driving Combines Flipped Classroom Based on the "Big Exercises" and "Whole Process"

—Taking "Visualization and Processing of Ocean Data" as an Example

YU Tan*，HU Song，WEI Yong-liang

（College of Marine Sciences，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China）

Abstract："Visualization and Processing of Ocean Data" involves a wide range of knowledge，and the examination can only complete the examination to the corresponding knowledge point，cannot examine the student's practical ability，this closed-book examination is not the appropriate examination means.Therefore，the reform is imperative.In the course of the teaching of "Visualization and Processing of Ocean Data"，the author carries out the assessment and evaluation of the examination methods of "Big Exercises" and "Whole Process"，hoping to establish an easy and effective academic evaluation model to arouse the students' enthusiasm for learning this course and improve the quality of teaching.

Key words：Big Exercises;whole process;examination method;Visualization and Processing of Ocean Data