基于大数据的影响高职学生在线学习效果因素研究

陆燕 阳若宁

摘  要：该文以在线学习测试模型的构建为内容，以高职学生为对象，以大数据分析为手段，以建构主义理论为支撑，以高等职业教育省级精品在线开放课程认定项目为案例，分析影响高职学生在线学习效果因素，使之为高职教师提供精确的学习支持服务，不断提高学生的在线学习效果，提升高职院校办学质量，为湖南省高职院校在线课程建设提供借鉴与参考。

关键词：大数据  高职学生  在线学习  学习效果

中图分类号：G64   文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）01（c）-0096-02

1  研究背景

进入“互联网+”时代，文化、教育、人才、科技等创新要素聚集融合，必然产生裂变效应，催生新产业，形成新优势。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中指出“探索新型教育服务供给方式。鼓励学校通过与互联网企业合作等方式，对接线上线下教育资源，探索基础教育、职业教育等教育公共服务提供新方式。”教育部《关于加强高等学校在线开发课程建设应用与管理的意见》中提出：“鼓励高校结合本校人才培养目标和需求，通过在线学习、在线学习与课堂教学相结合等多种方式应用在线开放课程，促进教学内容、方法、模式和教学管理体制机制发生变革。”在线教育的快速发展，推动了在线学习领域的相关研究，主要集中于在线学习的教学设计和资源建设等方面，而忽略了在线学习中学习效果测评的研究。学习效果评价作为学习系统的反馈调节机制，在学习与教学过程中起重要作用。因此，如何针对在线学习的学习效果进行评价与提升成为了当前急需要解决的问题。

2  研究综述

2.1 关于大数据在教育中的应用现状研究

欧美等国家对大数据的探索和发展已走在世界前列， 各国政府已将大数据发展提升至战略高度，大力促进大数据产业的发展[1]。随着大数据技术从概念走向应用，形成了以Hadoop为代表的一整套技术，带动着基础框架、分析技术和应用系统不断演变和完善。大数据在教育领域中，无论是从研究范式、技术应用，还是实践案例都在快速发展之中，正在成为教育领域不可忽视的新型驱动力，在教育教学研究与实践中发挥着越来越重要的作用[2]。如郑燕林和柳海民认为，教育大数据的应用主要是对教育评价和教育教学决策的支持[3]。胡弼成和王祖霖将大数据应用总结为通过评价和预测促进教学有效性，基于变化的教育形式和复杂关系推动教育决策的科学性，完整、全而、动态的质量监控体系[4]。

2.2 关于在线学习的理论与实践研究

在线学习打破了传统教学模式中时空限制，已经成为一种不可或缺的学习方式。国外对在线学习给予了大力的支持，如美国制定在线学习相关法律、提供资金支持，越来越多的美国学校选择在线学习方式。美国在线学习发展主要呈现出以促进学生成长为最终发展目标、以扩大在线学习选择为发展重点、以规范信息沟通与在线教学为基本保障等趋势[5]。国内学者对在线学习的研究逐渐深入，在理论研究方面，龙三平和张敏通过对每个领域中的文献进行解读，结合索耶（Sawyer，2010）关于学习科学理论背景的相关分析，初步定义了在线学习理论研究的四大领域，即建构主义研究、学科知识管理研究、行为与认知研究、教育技木支持研究。在应用研究方面，学者们注重实施过程中学习者的主体地位与教师主导地位的共同作用，从在线资源、在线活动、在线互动、在线学习者、应用环境等多角度开展研究[6]。

2.3 关于高职院校在线学习发展现状的研究

目前，高职在线教学处于辅助教学阶段，教学结构并未发生根本性改变。主要以在线教育资源建设为主，但相关平台建设、开发运营机制和评价制度都不完善。从各高职院校使用的网络教学平台来看，包括世界大学城空间、泛雅网络教学综合服务平台、超星学习通移动平台等多个网络平台，可以通过手机移动端与平台数据库对接，实现学生随时随地在线学习。虽然研究者已逐渐意识到在线学习评价的重要性，评价的对象也由开始的课程资源建设，逐渐向活动设计、互动行为和互动质量等方面扩展，但基于在线学习的数据，对高职学生在线学习行为展开深入挖掘，分析其影响因素，进而构建在线学习测评模型的研究却很少。

综合上述，国内外的相关研究成果，无疑具有重要的借鉴价值和参考意义。随着在线学习在全世界的迅速兴起，在线学习能力已经成为人才的核心竞争力[7]。但在线学习者的高辍学率和低参与率一直是广泛存在的问题。因此，本课题拟网络学习平台为基础，通过对平台数据库进行数据挖掘，确定在线学习测评模型的维度，设计与构建在线学习测评模型，再通过多轮迭代方法不断完善在线学习测评模型，从而提升在线学习的效果，为我国在线教育发展提供参考。

3  在线学习效果影响因素分析与建议

通过文献研究、调查访谈，在建构主义、教育评价等理论的支持下，通过对省级精品在线开放课程《Camtasia Studio视频制作技术》，在中国大学MOOC、学银在线等多个平台的运行数据收集和分析等，得出影响高职学生在线学习效果的主要因素有3个，分别为：课程设计、课程资源、教学管理与评价。

3.1 课程设计

《Camtasia Studio视频制作技术》为湖南网络工程职业学院的公共选修课程，又是一门技术基础课，该课程的授课目标是让学生能独立完成视频的录制、视频的编辑，能给视频添加光标、标注、转场、动画等效果;能生成视频画面清晰，聲音优美的视频。该课程教学周期为16周，共32课时，采用任务驱动型教学，每个单元制作一个视频项目，如录制网页上的新闻、电子音乐相册、微课、教程视频、生活记录视频等。学习者利用在线课程平台资源开展课程自主学习、参与互动、小组协作讨论交流等活动，以完成单元学习的过程。该课程的考核形式为形成性评价和总结性评价，即平时表现和期末作品两部分成绩组成，各占50%。其中平时表现包含浏览资源、互动讨论和在线测试，分别占30%、40%、30%。

课程设计应遵循教育教学规律，体现现代教育思想，符合职业教育教学特点，以学习者为中心进行教学设计建立教与学新型关系。课程设计是学习者自主在线学习顺利开展的重要前提基础，有效的课程设计能够激发学习者在课程自主学习的学习动机和兴趣，促进学习效果的输出。

3.2 課程资源

《Camtasia Studio视频制作技术》的课程资源主要包括视频、文档、测验题、讨论等，为了让学习者顺利开展自主学习，并获得高效的在线自主学习效果，该课程建立资源学习导航和资源使用思维导图，引导学习者使用资源，帮助学习者对课程资源的理解与把握;整合利用在线资源来增强不同学习任务之间的粘合程度，以促进学习者深度参与交互，通过对课程学习资源的优化，提升学习者的在线学习效果。

课程资源要系统完整、丰富多样、呈现有序、交互支持、与知识点、技能点相匹配且对应清晰，能反映课程教学思想、教学内容、教学设计能支持课程设计和学习的全过程。为了提升学习者使用课程资源的积极性，应不断完善教学资源库、持续发展和推广应用课程资源库[8]。

3.3 教学管理与评价

该课程在开课前会发布课程公告、提供讨论指导，并有熟悉课程的教学助教不间断地为学习者提供在线答疑、互动等教学支持服务。同时还有毕业的优秀学员引导学习者的学习，并把有价值的知识或观点分享给其他学习者，引导到学者参与互动。在线自主学习过程管理中有学习引导、学习交互、学习反馈，以及能够对学习者学习过程管理和结果进行检验的学习评价。

为了激励学习者之间更多地参与互动，教师可将学习者评论点赞与投票活动作为日常表现的构成要素，与其学习评价建立关系，并让学习者感受到教师对学习者互动参与的持续关注。

4  结语

在线课程为学习者提供了接触更多更广阔的教学资源，而如何使得高职老师更加清晰、直观地了解学习者的学习效果，这就需要基于大数据的角度来深度挖掘与分析影响因素。该文介绍的影响因素是研究过程中的一个节点成果，研究仍将继续，还将利用大数据进行进一步分析，更加全面地展示高职学生在线学习学习的效果和情况，为高职学生进入大学乃至工作中提供个性化学习的施展奠定良好的基础。

参考文献

[1] Chee Meng Than，Jon M.Werner.Designing and Evaluating E-Learning in Higher Education：A Review[J].Journal of Leadership & Organizational Studies，2005（11）：15-25.

[2] 孙洪涛，郑勤华.教育大数据的核心技术、应用现状与发展趋势[J].远程教育杂志，2016，34（5）：41-49.

[3] 郑燕林，柳海民.大数据在美国教育评价中的应用路径分析[J].中国电化教育，2015（7）：25-31.

[4] 胡弼成，王祖霖.“大数据”对教育的作用、挑战及教育变革趋势——大数据时代教育变革的最新研究进展综述[J].现代大学教育，2015（4）：98-104.

[5] 阮士桂，郑燕林.美国K-12在线学习发展现状与趋势探究及其启示[J].现代远距离教育，2015（1）：74-80.

[6] 张海涛.建构主义学习理论的教学实践反思[J].山西大学学报：哲学社会科学版，2010，33（6）：72-76.

[7] 宗诚.职业教育专业教学资源库学生学习行为影响因素与改善对策的实证分析[J].国家教育行政学院学报，2019（8）：73-80.

[8] 左秀娟.大学生在线学习行为与学习效果关系及促进策略研究[D].山东师范大学，2019.