大数据理念下开放大学学习评价的现实探索与系统构建.pdf
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1、专题研究教育与技术 年第 期 大大数数据据理理念念下下开开放放大大学学学学习习评评价价的的现现实实探探索索与与系系统统构构建建 陈 翀闫乾勋摘 要:通过分析开放大学学习评价现状结合大数据技术框架和“学本评估”理论从在线学习过程观测点活动记录、数据处理与存储、数据分类与整合、数据分析、在线学习过程评价、个性化反馈等 个方面提出了基于大数据理念的开放大学个性化学习的评价系统和实施流程以期为开放教育评价研究提供参考为推动终身学习评价提供新的视角关键词:学习评价大数据学本评估开放教育开放大学终身教育收稿日期:./.作者简介:陈翀江苏开放大学后勤处助理研究员主要研究开放教育管理、信息化建设闫乾勋江苏开放
2、大学后勤处教师主要研究教育信息化、信息系统建设基金项目:江苏省高等教育教改研究项目重点课题“互联网 背景下网络考试改革研究”()习近平总书记在党的二十大报告中明确提出“推进教育数字化建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”为国家教育发展指明了方向 作为国家教育体制改革试点项目教育部明确了“切实办好开放大学推动建设学习型社会”的重要任务这也是开放大学在教育体制改革中的使命 开放教育作为高等教育的重要组成部分需符合高等教育基本规律教师教学、学生学习的质量均需由科学的学习评价体系来评判 但与普通高校不同的是开放大学实行注册入学其培养对象的学习背景、学习需求、学习能力、学习素养差异巨大普通高校标准统
3、一的评价体系并不适应开放大学个性化教与学的需求 随着教育数字化建设进程的推进在线教育教学在高等教育领域广泛开展大数据理念和技术在教育领域中得到广泛应用这使得以在线教育为主要教学方式的开放大学在分析利用学习行为数据并进行个性化学习评价方面具有得天独厚的优势有关适用于在线教育的学习评价目前国内已有较多学者进行了探讨和研究 如胡久红、肖娥芳等认为学习者自控力及心理因素、教师在线教学技能水平及对学习者的了解程度、在线学习环境、教学资源质量等因素对在线学习影响程度较深而徐俊芳、王书瑶等认为在线学习主要从学生互评、教师教学满意度、学习者的客观成绩或主观学习满意度且多倾向于从学习者的主观评价和学习成绩方面来
4、评价同时肖娥芳等依据在线学习环境、教师在线教学技能水平、学生在线学习状况三因素构建了基于 法的在线教育学习评价指标体系倪彤光等从学生学习行为、问卷调查和学习状态 个层次出发初步建立了在线学习评价模型刘文斌等针对现有教学评价缺陷提出一种以学生学习行为与偏好为属性决策变量的在线课程教学质量评价方法综上可知研究者基于学习者、教师、学习环境、学习行为等单因素内容进行分析提出了多因素评价体系其对学生具有普适性和主观依赖性而在线学习评价应该是一个动态多维的、具有强 年第 期专题研究教育与技术针对性的系统工程需要伴随学生自身学习的全方位和全过程 以往的研究中大都未能根据学生的学习能力和学习行为习惯设立个性化
5、方案形成一套系统的、满足开放教育对象个性化学习需求的学习评价系统 基于此本文在借鉴在线教学评价研究成果的基础上结合开放大学的学习现状提出一套具有开放教育在线学习特色的学习评价系统和反馈机制旨在充分利用在线教育大数据中的有效数据信息通过学习行为与学习之间的相关性对开放教育学生形成个性化反馈以充分调动每位学生的学习积极性提高自身的学习效率一、开放大学学习评价现状分析学习评价是通过在学习进程中对学习者进行实时评价为学习者提供及时的反馈、引导、激励和调节等学习支持的一种教学反馈机制 理想的学习评价能够有效促进教学与课程的动态性、生成性关系弥补在线教学缺乏动态反馈的缺点提升在线教学的课程意义其中由于开放
6、大学的课程具有全线上教学的特点因此一直都十分重视学习评价为了通过多种方式考查学生日常学习过程中的表现、所取得的成绩及所反映出的情感、态度、策略等情况对学生学习结果做出相对全面、准确的评价开放大学推行了目前课程体系中一直沿用的学习评价模式 “形成性评价 终结性评价”即在关注学生学习考核结果的同时也重视学生学习过程并通过联合评价结果相应修改或调整教学计划以获得更加理想的教学效果 这种“形成性评价 终结性评价”的综合评价方式自实施以来有效改善了传统评价方式手段和内容单一的情况但仍存在不少问题()评价内容程式化缺乏针对性 开放大学实行注册入学制学生在进入开放大学学习之前都是来自各行各业的在职人员他们的
7、前置学历各不相同 如表 所示 开放大学即便是同层次(尤其是专科)的学生他们在入学前所接受的教育类型也各不相同分布极不均衡其学习背景、学习能力、学习素养、学习需求等差异巨大统一的、程式化的评价体系无法满足开放大学的学情 这意味着学生学习评价的内容不应仅局限于对知识与能力的评价学生的学习动机、兴趣、情感、态度、意志、性格等方面的评价也应当予以足够的重视 而目前的学习评价主要以作业成绩和作业评语的方式呈现学情反馈维度单一、反馈内容不够深入不能有针对性地对学生个体的学习情况进行评价反馈难以及时为学生调整学习方法和学习策略提高学习效率和提供个性化学习支持服务表 开放大学新生各类前置学历占比专科原学历层次
8、中专高中大专本科其他占比.本科原学历层次大专本科硕士博士占比.()评价结果以点概面缺乏全面性 目前开放课程的“形成性评价”设计主要依据知识单元的学习进度安排时间节点无法贯穿整个学习过程 如表 所示以 开放大学开设的某门课程为例形成性评价的设计由观看视频时长、讨论、形成性测试、期末大作业 类考核构成在一个学习周期中 讨论、形成性作业分别被安排在第、周 这种在整个学习周期内安排几个评价节点的方式无法实现对学生学习全过程的持续观察、记录和反思 同时对学生提交的作业质量和在 上发帖质量的评价往往依赖于教师的教学经验和个人态度等具有一定的主观性和片面性表 开放大学课程的形成性考核任务和要求序号考核内容考
9、核形式布置时间权重观看视频/全程第二单元 第 周第三单元形成性测试 第 周第四单元/第五单元形成性测试 第 周第六单元 第 周第七单元期末大作业第 周 ()反馈时间滞后缺乏即时性 开放大学专题研究教育与技术 年第 期 的教学模式以线上教学为主教师和学生处于准分离状态无法像传统课堂那样面对面交流 这种模式下即时的学情反馈机制显得尤为重要学情反馈是否及时准确直接影响到教学的质量和效果 以上述课程为例其形成性评价属于阶段性的过程性评价教师只能在学生提交作业时了解其在上一学习阶段中的学习效果而学生也只能在作业评阅后通过教师给出的评语了解自身的学习状态 学生在学习过程中无法即时得到评价和反馈教师也无法即
10、时了解学生的学习需求、学习行为和学习效果这在一定程度上影响了教学进度的灵活调整和教学效果的有效提升通过上述分析表明开放大学现阶段评价模式无法满足教师教学及学生的个性化学习需求因此本文拟借助“大数据技术”充分挖掘学生的在线学习过程行为数据应用“学本评估”理论框架丰富评价形式对数据分析进行指导构建学习评价系统实现个性化、全面化、实时化的学习评价二、大数据背景下在线学习评价系统的理论基础.大数据技术在数据量庞大繁杂的今天传统的数据处理工具已无法满足其使用需求 因此众多学者针对大数据的特点研发了一种全新的数据处理工具 这种工具能够快速分析和处理海量数据信息被称为大数据技术图 大数据技术的模块组成与关系
11、大数据技术包括四个模块部分即数据获取数据存储(数据索引、存储、分享、归档)、数据分析(数据清洗、处理)和数据应用各模块之间的关系如图 所示 由于大数据具有海量化、多样化和快速化的特征能够对数据进行实时处理因而各模块之间的关系不仅包括从数据获取到数据应用的渐进序列关系还包括两模块之间的交互和反馈关系利用大数据技术可将大量的、多样化的学生学习行为进行量化处理进而可以从量化的数据中分析其与学习效果的关联性最后根据关联性分析结果对学生的个性化学习提供反馈和指导 大数据技术为开放大学在线学习全面性评价和个性化评价提供了实施基础、技术支持和发展空间同时大数据技术模块组成为开放大学个性化学习评价系统框架提供
12、支撑.“学本评估”()理论 年卡里斯()等人提出了“学本评估”()理论的概念和基本框架该理论以建构主义学习理论为基础从学习的视角出发将测评融入学习系统中从而更全面、充分地发挥评价对学习每个阶段和各个环节的促进作用图 “学本评估”理论框架“学本评估”理论主要包括评估任务作为学习任务、学生参与和反馈作为前馈三个要素 首先该理论注重评估任务作为学习任务强调不能仅关注学生学习的结果而是希望学生能通过完成一系列阶段性的评估任务来获得更深层次的学习体验提升自身学业水平 这为开放大学学习评价从单一终结性评价转向诊断性、过程性、终结性评价相结合的方式指明了路径 其次强调学生参与评估学生学习行为的反馈可作为教师
13、教学计划、教学目标、评价标准等优化的方向这有助于教师单向评价向多维互动评价转变 最后倡导反馈作为前馈提出教师、学习同伴、学生自己都应该将评价反馈作为下阶段学习的前馈以此形成良性循环 这有助于改善开放大学混合学习评价反馈效果不佳的问题进而促进学生下一步学习的有效进行.大数据背景下在线学习评价的特征开放大学学生个体差异较大在线学习过程的学习行为也随之多样化借助大数据工具进行在线学习评价的必要性不言而喻 以大数据技术与“学本评估”理论为基础结合开放大学在线学习评价现状总结大数据应用流程及在线学习评价特征具体如图 所示 年第 期专题研究教育与技术图 学习评价领域中大数据的应用流程和特征()丰富学习评价
14、内容 满足个性化需求的开放大学学习评价不能只为了程序式检查和评比分数更应通过丰富的评价内容对学生展开全方位了解 在大数据时代背景下多元化操作行为在各类界面和终端都会留下数据痕迹大量的数据痕迹拼接而成的数据库为评价形式多元化提供了可能一方面评价主体需要多方参与应努力形成师生之间交流点评、学生之间相互讨论、教师之间沟通经验的主体多元化评价形式 另一方面评价方法需要丰富改善加强过程性评价与终结性评价的结合建立针对学生个性化综合素质的评价方法 设立学生在线课程问答、实践活动上传展示、阶段性课程成果收集等多种在线学习评价方法丰富学习评价内容形式()完善学习评价结果 学习评价的初衷是为了及时反映学生在学习
15、过程中的状态、收获和困惑并及时为学生提供个性化的支持服务而目前的学习评价较为注重周、月等时间节点的诊断和测试并以此为依据反映学生阶段性学习表现此类缺乏连续性的间断节点评价难以对学生个体形成正确认识并准确反映自身学习思考的过程推进大数据背景下的开放教育在线学习方式借助大数据的连续性特点可将每个学生在学习全过程中的理解程度、思考问题逻辑、创新性想法等精细化行为通过不定期评价以量化的方式保留其细节特征为分析其学习差异性提供动态化的精细数据使教师可以对学生进行全过程的监督和反馈准确把握每个学生的学习方向提高学生的学习效率()实时反馈学习评价 反馈个性化是开放大学学习评价最重要的特征之一它不仅仅针对每个
16、学生的个性化学习行为进行分析而是通过对学生的评价实现对学生个体的个性化教学反馈以期达到更好的学习效果 通过大数据分析获得学生接受新事物能力、学习态度、学习的努力程度、学习动机、学习兴趣、个人性格等方面的量化数据对不同学生在学习过程中的差异表现进行表征并以可视化的方式反馈给老师 老师可根据数据反馈及时了解各学生自身情况并制定个性化教学方案实现精准化教学尽可能选择最适合学生的学习方式对学生学习起到激励促进作用 同时学生可通过学习评价的反馈更清晰地了解自身学习兴趣、学习效果、学习习惯等从而为进行个性化教学、提升教学质量提供强有力的支撑三、大数据背景下在线学习评价的系统设计结合开放大学校情和大数据背景
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