基于学习倾向的云课堂设计方案与分析——以本科传感与检测技术课程为例

王洪金，何赟泽，王华，文一章，曹琳琳

(湖南大学 电气与信息工程学院，长沙 410082)

目前，我国经济社会发展和“科教兴国”的国家战略部署都处在一个关键时刻，习近平总书记指出“我国经济社会发展和民生改善比过去任何时候都更加需要科学技术解决方案，都更加需要增强创新这个第一动力”，在教育方面“要从娃娃抓起，使他们了解更多的科学知识，掌握科学方法，形成一大批具备科学家潜质的青少年群体”[1]。同时，《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020 年)》中提出，应“加快教育信息化进程”，在“加快教育信息基础设施建设”“加强优质教育资源开发与应用”等方面对教育的发展提出了要求，并在总体上对受高等教育的人口比例提出了展望[1]。为契合这一时代需求，推进信息技术与教育产业深度融合，教育理念和教育模式需要不断更新。

近几年，我国高等教育信息化水平得到了快速改善，MOOC 等线上课堂开始形成规模，线上课堂与传统的线下课堂形成良性互动、优势互补。同时受到全球大环境的激励，我国高等教育的线上课堂开始脱离函授教育走进了普通高等教育的课程计划。高等教育线上课堂因其能够兼顾不同学习倾向的受众群体而渐渐受到青睐。但应该认识到，普通高等教育中的线上课堂虽然能为学生提供按需学习、自主学习等便利，却也因其受限于网络云端这个呈现载体而必然会提出额外的课堂设计要求。与传统教学模式不同，以学生为中心(studentcentered，SC)教学模式认为教学过程中将所授知识转化成为学生的能力才是教学的最终目标[2-4]，而实现这一转化最为重要的环节在于让学生在学习的过程中通过认知学习的目的与自身利益相一致从而激发对于学习的兴趣，通过自我发现和自我调节来最终实现知识的迁移，从而通过学习获取相应的能力[3]。

本研究主要讨论如何依据学生的学习倾向，改善线上云端教学的课堂组织方式以确保SC 本科教学模式得以实现。为此，本文提出了一个在线环境下、结合了学生认知倾向差异与课程特点来设计云端课堂，以保证学生学习效率的课堂设计案例。该案例中，教务人员首先分析了SC 云端课堂的基本需求和云端课堂自身带来的挑战，接着结合第三方问卷工具(如腾讯群投票功能、问卷星等网站)设计学习倾向调研问卷，了解云端课堂学生的学习倾向。再根据这些挑战和学习倾向，由教学团队设计了与课程相适应的云端课堂组织开展计划来对各方需求进行平衡。最后，比对同期传统课程中学生的课程表现与云端课堂学生的成绩表现，基于统计分析结论，来研判这一云端课堂组织计划是否确保了学生在云端课堂中没有受到不利影响。

一 学习倾向调查问卷设计与云端课堂设计的需求分析

（一）学习倾向调查

大量的学习效能研究表明，学生对于课程的学习效果，不仅仅取决于课堂的组织形式，学生自身的认知习惯即学习习惯倾向更是学生在特定课堂组织形式下学习效率的决定性因素[5-9]。学习倾向通常与认知习惯相关联。H.A.Witkin[10]最早提出认知过程中的场依存者和场独立者在学习判断过程中的效能不同，从而用以挑选飞行员。Kolb[11]进一步针对学生将学习倾向按2 种认知习惯分为4 类：发散型、适应型、吸收型和会聚型。事实上，目前常用的学习模型除了Kolb 学习模型之外，还有将近14 种[6]。其中，费尔德-所罗门学习风格量化表(ILS)将学生的认知倾向分为5 个维度进行评估。

1)团体型vs 独立型——学习者是倾向通过参与与人讨论来更有效地获取知识还是习惯独自学。

2)立体型vs 平面型——通过空间方位还是顺序描述问题。

3)实践型vs 沉思型——习惯通过案例、实验来了解新事物新知识，还是习惯通过概念、推导或逻辑证明来了解新知识。

4)视觉型vs 听觉型——习惯通过文字、图片还是声音了解新事物。

5)跳跃型vs 循序型——习惯被放养，按自己兴趣自己组织，还是跟随教师的安排和讲授。

该评估工具是经过反复验证并被认为是行之有效的学习风格评估工具，被许多大学作为补充材料放在学校网站的学生自助中心用以帮助学生了解自己的学习风格[6-7，12]。前人的教学研究表明，独立型学生在文图分离的远程计算机课程中的学习效率远远高于需要沉浸式环境的团体型类[8]。Deture[9]在研究中发现了类似的情况。因此，为了保证云端课堂的教育公平性，云端课堂在实际运行过程中需要根据学生的学习倾向精心设计。

为了及时了解学生的学习倾向并帮助学生了解自己的学习倾向，教务人员在课程开始前通过QQ 群与各位同学建立联系，并通过分发各种调查问卷和课后群聊的方式进行调研。为了保证调研结果的公正性和可靠性，问卷和调研内容经过认真设计以确保不会影响到学生的学习生活和情绪，并且允许匿名参与问卷调查和即兴调研讨论，调研内容包括上课时间、学习习惯等内容(表1)。问卷的设计参考了Mcwhorter 的《高校学习与批判性思维指南》第五版[13]。

表1 多组教学调研的开展情况

与此同时，为了方便在SC 课堂中学生积极参与讨论，提高学生的主人翁意识和自主学习能力，教学团队还开放了部分课程规则的讨论，在讨论课程规则前，教学团队尽其所能地陈述各种规则带来的利害关系，强调学生将承担的权利与义务的相互对等性，尽量避免学生做出不理性投票。同时为了验证投票模型的有效性，在学习习惯问卷上，教学团队还随机收集了另外75 名从未接受过远程云课堂本科生的学习倾向。然而为了避免有关课程环节设计的专业性知识陈述有对学生造成偏向性诱导的可能性，投票与专业性陈述往往具有时间间隔。具体调查结果如图1 所示。调研发现，受测试的学生中有8%的学生明确表示自己因为地理位置的限制，作息时间会受到轻微影响。在学习习惯倾向上，学生表现出多样性。在55 名正在接受云课堂受测学生的有效回答中，48 名受测试者回答了自己的独立性倾向，其中62.5%的回答者表示自己的学习效果不受场地影响，更倾向于时间灵活性；而在总共141 份有效试卷中，只有46.81%的学生表示自己更习惯独立学习。另外的回答者明确表示了自己的学习效果会受到场地的影响，需要一个集体的学习氛围。在学习理性上，无论是正在参加云课堂教育的学生，还是没有接受云课堂的学生，均表现出更强烈的实践学习倾向，这一比例高达78.01%。也就是说，仅仅有不足22%的学生能够通过学习概念来了解新的事物和技术。这一点在高等教学实践过程中非常值得高校教育者进行思考和开展相应的课程设计。另一个在群体中表现得非常不均衡的学习倾向是视觉与听觉型。71.63%的受测试学生均表示需要通过图片、图标、文字和公式等图形工具帮助提高学习效率。其中表示需要视觉材料的受测试者也表示自己需要实践来理解新的概念和技术。这种高度一致性现象的成因尚有待进一步研究。而其他几个测试对在受测试的人群中均分别相对比较均匀。

图1 学习倾向调查结果雷达图

以上调研数据充分说明，在云端课程设计中充分考虑学生对于学习场地的依赖性习惯和学生的物理作息限制是有必要的，如何平衡两者是云端SC 教学课堂的一个新的挑战。同时，数据还显示了受测试群体表现出高度一致的直观认知习惯和挑战性心理，即更容易倾向于选择不太具有挑战性的学习任务来提升自己。

（二）云端课堂的新挑战及课堂设计的需求

云端SC 课堂显然不同于传统课堂，如前面所述，云端技术的加入，在给教学过程带来诸多便利的同时，也迎来了相应的挑战，这使得云端SC 课堂的设计需要更多精准的、定量的考量。

以多媒体和云网络为载体的新型课堂，在线上环境中为学生提供了安全保障的同时，也提供了学习专业知识的诸多便利：①在课程中可以无缝使用多媒体及网络，能够轻易将文字与图表同时展示；②不需要聚集，保证人员安全；③不使用粉笔，保障教职人员安全；④学生可以最大限度按照自己的生活习惯安排课程时间。

云端课堂对于现代工科教育理念下的本科教育也提出了新的要求：①云端课堂的跨地域性会导致时差效应；②课堂参与人员尤其是学生所处的生活环境也会对学生的学习效果带来影响；③云端导致的响应延迟，如何形成教与学的反馈成为一个新的难题；④如何实时把握学生的课堂注意力成为新的需求；⑤传感器的实物实验受到限制；⑥课堂参与度的统计需要新的手段。

此外，SC 教育课堂强调调动学生的自主能力在学习中的作用，同时SC 教育的一大误区在于给予没有任何专业背景的学生过多的自由和放纵，导致学生在自主学习的过程中效率不高甚至流于形式。为此，即便是传统的SC 课堂，也需要精妙的环节设计和引导。

二 云端课堂设计的具体措施

教学团队充分利用了调研中所获得的信息，结合云课堂的特点设计了一个教学的方案。首先比对了课程的固有需求和云课堂的需求，从而总结出以下几条措施：①针对时差和学习环境不确定性，提出利用MOOC 延长课程时效；②针对学生在实践/沉思迁移中的不同学习倾向，教务组在课件设计中增加结合案例说明的概念解释；③为了及时了解学生对学习方法和知识点的掌握程度，教务组设计了课堂小测与答疑反馈；④针对学习迁移过程中不同的视觉/听觉学习倾向，教务组利用现代工具增加课程内容中的图形化，并给学生提供实践机会。

本计划以4 次课程教学、8 个标准教学课时为1 个单位。具体时间流程和课程安排如图2 所示。为了更好地平衡学生在学习时间上的自由度需求，课程教学环节设计了课后录像自学阶段，该录像可以是教务组录制的课堂视频，也可以通过充分利用网络现有资源寻找相关慕课或者是通过教授寻找线上教学资源的方法，由学生根据自身的学习倾向自行寻找。这样，学生通过观看慕课视频的方法获取课程的主要内容并锻炼了学生利用网络自行寻找问题解决方案的能力。与此同时，为了督促学生进行学习并提高学生观看慕课的自主性，每一个教学课时开始前会有相应的预习问卷下发给学生，让学生在看完慕课之后完成作答并在疑难点讲解之前提交并批阅。与传统教学设计不同，该设计中正式讲课时的重点在于根据学生的预习测试结果结合能力培养点讲解课程的重难点。在课时结束后，教学组安排适量的、对应于本课时的课后作业和针对第二次课程内容的预习小测、对应慕课章节，并要求于第二次授课时间开始前一天提交，与此同时开启课后答疑时间，当收集足够的提问后，教师在QQ 群里或者在第二次授课时解答疑问。在第一次课程与第二次课程间隔的一周内，学生需要独立完成预习小测、慕课学习，以及对应的章节作业。对于第一次课程对应内容的掌握程度，教师将通过小测的方式在第二次课完成疑难解答以后进行测验。依次类推，当课程进行到第七、第八课时，教师将预留一个课时进行阶段性测试。

图2 云端课程教学周期设计

利用多个网络平台形成同步反馈设计。在云端教学中，由于网络稳定性和学生网络流量的限制，要求每个学生打开摄像头会造成云端平台延迟、顿卡等现象。如果不开，则造成师生互动下降，教师在讲解过程中无法通过学生的面部表情来评判学生对于课程内容的关注程度和理解程度。为此，教学组在云课堂中开通多个网络通道，使得学生可以通过文字的方式将自己的疑惑反馈给自己。对于比较简单的反馈，比如是否理解课程内容，则用简单代号，如打call 的方式进行。与此同时，培养良好的提问氛围，也有助于帮助学生在课后遇到不明确的问题时能够勇于及时反馈。

在重难点讲解上，教学团队着重培养学生的定量思维能力、逻辑分析能力和探索能力，并充分考虑学习倾向的不同。为此，除了制作正常的教学ppt 以外，教师还为每门课程准备重点讲解ppt 以及对应的定量思维训练的讲义。这些内容将以课程讲述的内容为问题原点进行编排。以传感器课程为例，为了让学生能够定量了解金属电阻式压力传感器的真实设计以及模型与真实应用情况之间的差别，教学团队制作了“一根花式作死的金属丝电阻式压力传感器”，从最理想的金属丝电阻式压力传感器模型开始定量设计，利用MATLAB 等现代计算软件加入各种不同程度的干扰因素，让学生从图表和数据直观地理解理想模型和加入泊松参数模型之间的逻辑联系、现有工程模型背后的既定假设，以及环境因素对工程的影响。另外，充分考虑到学生认知习惯的不同，对于部分内容进行等效变换，得到了同学们的一致认可。

课程教学设计的重点在于将系统的课程内容通过选取网络慕课的方法标准化学生的课堂学习内容，学生学习系统知识的时间可以自主安排。同时安排了重点讲解和疑难答疑，照顾到有场景依赖倾向的学生的需求。在讲解内容上，尽可能注重于讲解实践与理论的区别，让学生明白模型和公式是对现实问题的合理简化，以及定量地讨论模型或公式开始失效的临界情况。同时，在预习试卷中加入部分探索和讨论性学习，锻炼学生的探索能力。图3 给出了云课堂各个环节中实际采取的必要手段和措施的部分案例。

图3 云课堂中实际采取的必要手段和措施

三 课堂设计结果反馈

学生的课程表现通常是检验课程教学设计的重要标准。学生的课程表现通常包括几个方面：课程的参与度，直接反馈，成绩和通过行业口碑反映出来的专业能力。由于线上高等云课堂刚刚实行，普及年限有限，基于云端课程教学设计才刚刚开始实施，所以部分评估数据尚无法取得，例如基于行业口碑的学生能力评价，通过期中、期末评估的学生能力。而一些数据在学生的课程学习期间会有偏颇，比如学生对课程的满意度评价会随着课程的深入而有变化。因此，受限于课程过程参与度数据保留的限制以及教学改革尚处于实验阶段，本文主要采用学生的同期课程到课率作为主要考核指标，结合学生对于课程的喜爱程度和意见建议作为侧面评估指标。

截至文本投稿，基于云端课堂中66 名学生的同期课程表现与往年相应时间节点的表现对比，结果见表2。考虑到智商在人群中的正态分布，T 检验，即学生分布假论检验用于检验该课堂设计是否弥补了远程教育对于具有被动学习习惯的学生不友好的缺点。如果基于云端的课程设计是成功的，那么在相应节点学生的统计表现将无异于往年表现。

表2 学生阶段性课程表现对比

从表2 中可以知道，传统讲授课堂在作业1 中的平均正确率为83.3%，而云端课堂84.6%，在第二次作业中，云端课程的课堂表现略低于传统讲授课堂，但是通过T 测试，表明学生的课堂表现没有显著差异。仅仅从到课率上，目前的统计数据支持云端课堂稍微低于传统课堂。从目前的小样本整体平均分数据上看，在经过设计的云端课堂中尚未观测到如文献[8]和[9]中所述场依存学员在远程教育中处于统计劣势的现象，也未见直观性学习者的统计劣势表现。因此，认为课堂设计达到了预期的目的。

四、结束语

本文所展示的现代工科教育理念的传感器、测量类课程云端课堂设计案例中，基于已有的学生表现数据与传统课堂表现数据对比，说明在经过设计的云端课堂中尚未观测到如文献[8]和[9]中所述场依存学员在远程教育中处于统计劣势的现象，也未见直观性学习者的统计劣势表现。因此，认为课堂设计达到了预期的目的。另外，在本文的学生学习倾向和认知习惯调研中发现电气信息类学生有80%的回答者明确表示具有实践型倾向，更加习惯于从实践中了解新的概念，且大部分该类型学习者也更习惯于视觉型学习。这与国外的已有研究数据完全不同，是在工科教学中值得注意的地方。本文的结论和数据因为具有场景应激性，受限于采集时间和采集数量，研究者在今后的工作中将进一步扩大样本数量和考虑因素。此外，本研究无法反驳学生云课堂的学习效率与学生自律能力高低之间的关联，且因为地域问题也无法要求教务人员做到24 小时在线答疑。这两点既需要后续研究支撑，也需要额外的科学技术支撑。