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在线学习环境下高三学生数学学习效果调查研究

2021-10-20于戈卢道明胡若楠

中小学信息技术教育 2021年10期
关键词:在线学习新冠肺炎疫情学习效果

于戈 卢道明 胡若楠

【摘 要】新冠肺炎疫情使基础教育阶段在线学习进入了常态化,但在线学习的效果遭受质疑。本文以高三数学为例,选取2020年学校集中在线学习前、后两阶段学生区域统测数据进行对比分析。发现在前后测试难度系数无显著差异的基础上,线上教学可保持线下集中面授学习效果,学生主客观题目总分有显著提升,但不同知识模块得分率无显著性变化。基于此提出在线学习的策略建议。

【关键词】新冠肺炎疫情;高中数学;在线学习;学习效果

【中图分类号】G434 【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384(2021)010-039-04

研究背景

2020年春季学期,面对新高考和新冠肺炎疫情的双重压力,高三阶段的学习迎来新的挑战。高三师生面对疫情影响,不得不改变长期惯用的教与学方式,有效地实施线上教学实践。为此,北京市市区级教委应急为高三师生最先提供了全学科、多平台、多形式的在线学习资源,并辅以教学指导。笔者对在线学习期间高三学生的学习态度进行分阶段调研,发现学生的学习自主性呈下降趋势,普遍更倾向于接受线下集中面授的学习方式。在此背景下,在线学习的效果如何,怎样才能提升学生的在线学习效果,成为了值得探究的问题。尤其针对高三学生这一特殊的学习群体而言,在线学习的效果保证尤为重要。

国内外对于在线学习的效果研究主要包括各种技术的应用效果、在线与传统学习效果的对比研究、学习效果的影响因素等方面。信息技术在教学中的应用研究发现了不同技术对不同群体的不同效果。如对智能导师系统在K12阶段学生的数学学习有效性进行了元分析,结果发现有较小的正面影响,帮助普通学生群体的效果比低成就者效果更大[1]。再如,实验研究通过对比是否在游戏中提供教学和反馈对学生的学习成绩影响,发现在游戏中给学生提供教学指导,学生的学业成绩明显更高[2]。对在线学习与传统学习方式的比较上,有研究选择语言学科,发现技术支持的学习效果取决于目标知识的类别。技术的支持可以提高學生对于概念性知识和反思性知识的学习,比面对面学习更能促进词汇知识的学习,但是不如面对面学习能促进听力理解[3]。从学习效果的影响因素来看,John Hattie用15年时间对800项研究进行了元分析,提取出了138个影响学业成就的因子和效应量,结果表明教师是对学业成就影响最大的因素(效应量为0.49),其中教师的可信性、形成性评价、课堂讨论等对学业成绩的影响最大[4]。我们发现,学习效果研究从研究方法上多为通过实验或准实验的方式干预,或者元分析研究,而学习科学强调“如果你的目标是理解人是如何学习的,那么你就要观察人在真实情境中的学习情况。”因此本研究聚焦于数学学科,立足于真实情境下的在线学习环境,对高三学生的数学学业成绩进行数据分析,以此为基础提出有效的数学在线教学策略。

研究设计

本研究主要探究:①高三数学复习阶段,采用在线学习方式是否会影响学习效果;②高三学生通过在线学习,不同模块数学知识的学习效果上是否存在显著差异。

1.研究对象

本研究选取北京市某校高三年级全体272名学生作为研究对象。此届高三学生是北京市全面实施“六选三”选课方式参加新高考的首届学生。

2.数据来源

以高三年级学生的数学成绩作为学习效果分析的主要数据来源。选择高三年级第一学期期末成绩作为在线教学的前测,以第二学期在线学习之后的模考成绩作为在线教学的后测。两次考试均为区域统一命题,统一时间线下集中测试,命题方面涉及的学科知识模块相同,分别包括“集合与简易逻辑”“解析几何”“不等式”“概率统计”“平面向量”“立体几何”“三角函数解三角形”“函数与导数”“数列”“复数”“二项式定理”。收集试卷并计算学生个人总分、主观题得分、客观题得分和各题得分。以高三年级第二学期模考成绩作为学生全面在线学习后的成绩数据,272人参加统测,删除此段时间因艺考专项学习未全面参与学校在线学习的16人成绩,在线学习前测、后测个人信息完全对应。采用SPSS 25.0进行统计分析。

3.在线教学

在线教学期间,学校普遍使用腾讯会议、腾讯课堂等具有直播功能的在线交互平台进行讲授指导,直播时长按照学校统一课时要求。教师通过微信群、QQ群等具有即时沟通功能的平台或App开展作业布置与反馈等教学组织工作。数学教师主要使用学校统一配发的台式机电脑或笔记本电脑进行在线教学,极少数教师会在教学中使用手写板。

在教学过程中主要采取以下教学策略:①采用“问卷星”“一起作业”等在线平台布置和收取作业。学生课后通过学生端即时获取作业,做完直接提交,客观性问题直接反馈答案,主观性问题上传照片到平台,教师采用区域统考阅卷方式进行批阅,在线平台会反馈学生的作业考勤、平均分、错误率、重点关注题型和个人作业情况等信息。②根据学情优化教学资源。整合、拆分、筛选市区级在线教学资源(空中课堂),以直播授课为主、录播授课为辅。③结合线上教学的特点,重组教学内容、调整教学环节、落实教学目标。例如通过小题扫除知识盲点,通过中等难度解答题练习考试书写的规范性,通过综合应用题促进学科思维发展;课前十分钟按照教学计划推送学生练习,在学生练习成绩分析的基础上,教师有针对性地答疑讲解;教师分层抽取学生的解答过程作为教学案例点评、示范、提出修改建议。④使用教师个人微信公众号发布数学作业讲解的视频,及时更新作业疑难问题和讲解微课。由任课教师指导学生讲解并完成录制的微视频,可覆盖不同难度作业水平要求。

研究结果

1.前后测成绩差异分析

“难度系数”作为试卷(试题)难度水平的重要评价指标之一,反映了试题的难易程度,是主观与客观的统一。一般情况下,不同试卷的难度系数并非一定相同,试卷编制时的难度预期会出现与测试结果存在偏差的情况,因此在学科测试中被普遍关注。两次测试卷各知识模块难度系数配对样本T检验结果无显著性差异(t=-0.054,P>0.05),即两次测试难度水平基本相同。

测试试卷满分均为150分,客观性试题为40分,主观性试题为110分。前测平均分为101.75分,后测平均分为108分,两次测试总分、客观题得分和主观题得分进行配对样本T检验,结果(表1)发现前、后测总得分有显著性差异(t=-8.491,P<0.05),前、后测客观题得分有显著性差异(t=-3.223, P<0.05),前、后测主观题得分也存在显著性差异(t=-8.609, P<0.05),说明总得分、主观题得分和客观题得分都是在线学习后显著高于在线学习前。

2.不同知识模块成绩差异分析

前后测的内容都涵盖了数学的11个知识模块,其中集合与简易逻辑、解析几何两个模块的后测得分率(0.59~0.74)低于前測得分率(0.63~1.00),不等式、统计与概率、平面向量、立体几何、函数与导数、数列、复数、二项式定理八个知识模块的后测得分率(0.45~0.97)均高于前测得分率(0.39~0.86),三角函数解三角形模块前、后测得分率持平。

对前测、后测11个数学知识模块得分率分别进行配对样本T检验,结果(表2)发现11个知识模块均不存在显著差异(P>0.05),从一定程度上也说明了,全面采用在线教学方式没有造成整体学生的学习效果下降,但同时也反映了在线教学在提高数学各知识模块的学习效果上具有局限性。

结  论

本研究以基础教育阶段的全面在线教学实践为依据,以高三在校学生为研究对象,通过分析全面在线学习前后数学学习成绩,探讨了在线学习对高三复习阶段数学学习效果的影响,主要得到以下研究结论。

(1)从总得分来看,学生的在线学习前后测试具有显著差异,后测总得分显著高于前测,而且主观题和客观题均表现出在线学习后的成绩显著高于前测。这一结果具有重要意义,表明在线学习下,学生成绩是有显著提升的。

(2)从各知识模块来看,前后测试的得分率均无显著差异。在线学习并未使得每个知识模块的成绩提升,这可以说明学生的知识水平并未得到在线学习的积极影响,但是同时也可以说明在线学习使得学生维持了当前的学习水平。该研究未能验证在线教学对数学知识模块学习效果具有针对性的提升作用,这一方面源于样本量不足,另一方面源于研究设计对知识教学法针对性不强。因此,研究结果的代表性和普适性有着一定的局限,有待于深入开展基于在线学习环境的高三数学教学方式研究。

建  议

根据在线教学的效果验证,结合本研究对于学习自主性、学案设计、教师答疑和学习任务难度感知等方面的三次问卷调查,提出如下建议。

首先,学生在初期的问卷调查中认为学习任务难度适合的仅占到34.30%,比例相对较小,因此应该根据学生已有知识基础、教学目标和重难点对教学资源进行深度处理(修改或补充),教师要与学生深度互动、适时讲解。

其次,在线学习过程中,偏好于集中面授的占到46.04%,选择网络授课的占到6.79%。因此在线教学方式应统筹设计基于自主学习、合作学习、项目式学习等多种方式的教学活动,增强学生参与度,促进学生对在线学习的适应。

其三,69.14%的学生都认为师生互动困难。因此,要提供更多的交互方式,促进教师和学生的在线互动,充分利用网上社交平台,督促并辅导学生完成课后作业,如给学生制定练习计划,设计制作答疑视频等。最后,要结合学科规律和特点,对每一个知识点的教学在做到与传统线下授课效果相同的基础上,充分发挥在线学习的技术优势,不止步于直播平台的教师传授,充分利用手写板和几何画板等数学学科工具,促进数学知识的可视化呈现。

参考文献

Steenbergen-Hu S, Cooper H. A Meta-Analysis of the Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems on K-12 Students' Mathematical Learning[J]. Journal of Educational Psychology, 2013, 105(4):970.

Erhel S, Jamet E. Digital game-based learning: Impact of instructions and feedback on motivation and learning effectiveness[J]. Computers & Education, 2013, 67(9):156-167.

Hui W, Hu J H, Clark T H K, et al. Technology‐assisted learning: a longitudinal field study of knowledge category, learning effectiveness and satisfaction in language learning[J]. Journal of Computer Assisted Learning, 2010, 24(3):245-259.

(新西兰)约翰·哈蒂(JohnHattie)著;彭正梅,邓莉,高原等译. 可见的学习—— 最大程度地促进学习[M]. 北京:教育科学出版社,2015.

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