大数据时代基于虚拟学习环境的教学评价框架研究

    於晓兰

    摘要：文章结合大数据时代的特点，进行了基于虚拟学习环境的教学评价框架的构建，并进行了评价过程的研究。

    关键词：大数据；虚拟学习环境；教学评价

    0 引言

    21世纪高校的信息技术教育进入了一个全新的发展时期。网络虚拟学习就是充分利用基于计算机网络的多媒体工具和技术，为学习者提供一个更加广阔的网络学习平台和学习空间，以实现信息化学习的资源共享的一种学习方式。信息技术的发展，随之而来产生的问题是，耗费大量的物力、财力、人力建设的这些课程能否实现其教育价值，并起到预期的教育目的，这就需要综合、全面地评价教学过程的活动，来确保教与学的效果。

    1 大数据时代的特点

    大数据（Big data）山，指的是由数量巨大、类型众多、结构复杂的数据构成的数据集合，是基于云计算的数据应用与处理模式，通过数据的交叉复用、集成共享形成的智力资源和知识服务能力。首先，评价信度跟随由大数据带来的海量数据得到了提高。教学评价基于海量数据分析的基础上，摆脱以教师个人感受和个人知识为基础的经验性评价，不再停留在每位教师头脑中的模糊经验上。其次，评价方式因大数据技术变得多样性。学生对于自己能力水平的评价转向对自身学习过程的数据分析。随着课堂教学方式、教学内容、学习过程的不断数字化，学生的评价也将作为一个过程被逐步数字化，不仅教师可以对这些数据的进行分析和利用，作为学习主体的学生也将参与到分析评价的过程中。

    2 虚拟学习环境的考察内容

    “虚拟学习环境”是一个基于网络网页技术的用户服务机构系统，通常包含网络服务包和网络软件后台服务系统。系统的主要使用者为教师和学生，教师远程登陆系统后组织网上教学活动，跟踪学生的学习情况，根据教学需要来修改或补充教学内容。学生通过该系统和教师进行个体化学习的讨论交流。完整的评价标准要从不同用户的角度出发，从以下几个方面考察。

    （1）数字化学习资源系统：各种类型的信息资源（如教育网站、虚拟图书馆、虚拟软件库、多媒体素材、课件、电子文献资料、电子教案和信息化学习支持工具）、教师在线答疑、课程使用指南和数字媒体技术支持等。

    （2）交互系统：包括学生与教师的交互、学生间的交互、课堂内的交互、课堂外的交互、学校间的交互。

    （3）数字化学习系统：课程全部的学习内容、自主探究学习方法、激发学习动机的机制、不同类型学习策略。

    （4）学习评价系统：发展性评价、多元性评价和实践性评价。以下又有12个二级评价指标。

    （5）教学管理系统：教师信息管理、学生学籍管理、课程教学质量管理、教学文件（如教学大纲、课程计划）管理、学生的学分与成绩管理等。

    3 基于虚拟学习环境的教学评价框架研究

    3.1 教学评价框架

    评价框架（Evaluation Framework）是一个开放式框架，是评价实施的指导性文件。在评价过程中，评价主体为了明确自己的位置，需要了解评价的任何细节。经过对基于虚拟学习环境的教学评价的特征、要素、内涵等进行分析，评价初选指标体系包含发展性、多元性和实践性三个一级指标以及12个二级指标。

    3.1.1 发展性评价指标

    要提高每个学生的自信心和持续发展的能力，发展性评价强调评价以促进学生发展，激发学生个性、潜能和创造性为目标。要求教师用发展的眼光来看待学生，结合多种评价方式和手段，重视过程性评价，使教学评价在反映学生学习结果的同时更好地促进学生发展。本研究经过对相关文献的分析，确定将发展性作为一级指标，学生与虚拟学习环境间交流、学习效果的自评、互评、项目活动的小组评价和教师评价作为评价的二级指标。

    3.1.2 多元性评价指标

    多元性评价主要体现在：评价主体多元化，评价内容多维化。人的智能是多方面的且各种智能互有短长，被评价者的全部智能，仅仅通过传统的单一评价势必不能完全反应，要发现其潜在能力，为培养人才提供依据，只有从多个角度去衡量一个人，同时要求把传统评价分解成针对不同智能的评价维度。本研究经过对相关文献的分析，确定将多元性作为一级指标，数字化教学资源、教学模式绩效、学生学习行为、学生技能认可度、企业人才指标评价作为评价的二级指标。

    3.1.3 实践性评价指标

    这里的实践性一方面是学生在虚拟学习环境中的实践，另一个方面是学生通过虚拟环境中的真实体验应用于真实的社会环境中的实践。实践性评价更关注过程而非结果，更关注学生在实践过程中的活动与表现，是指为学生的实践过程提供反馈信息而从事的评价方式。本研究经过对相关文献的分析，确定将实践性作为一级指标，学习态度、参与程度、实践能力、协作能力作为评价的二级指标。

    3.2 基于虚拟学习环境的课程评价过程

    大数据“一切皆可量化”的特点使得评估不再变得主观性，同时电脑可以在理想的稳定状态收集分析数据，人为因素的干扰项被排除，多维度的评分得以形成。在大数据时代每个学习主体都是中心，利用自己产生的数据进行“反馈学习”，不断地改善自己。网络课程评价是一个动态的过程，经历教学评价的准备、实施、数据处理、信息反馈四个部分的工作。

    3.2.1 评价准备

    确定评价目标、评价人员构成和评价对象，确定评价步骤、方式、处理方法，确定不同信息之间、不同评价人员的权重。基于虚拟学习环境的课程评价需构建全新的评价指标体系。评价指标体系设计的一般过程是：先分解目标，然后建立评价指标，接着分配指标的权重，最后划分等级和确定标准。

    3.2.2 评价实施

    给评价人员发放评价指标体系，统一价值尺度，解释相关标准，为评价人员做出正确的价值判断提供依据。收集评价信息和数据，实施评价。主要是获取的相关统计、检验的数据，进行有效数据的筛选，无效数据的去除，以保证评价的有效性。

    3.2.3 数据处理

    依据各种权重进行数理统计。这里的权重，一是教师，学生，管理员，专家等不同评价人员信息的权重，二是指标体系中各层指标的权重。依据课程特点、评价目的以及评价人员构成设置权重。权重如果不同，则以综合评价权重为依据来统计。通过统计信息的分析，综合进行判断，形成评价结论。

    3.2.4 信息反馈

    形成评价报告和反馈信息给制作者为反馈阶段的内容。形成性评价是在整个评价过程中监控评价活动的进行，随时进行评价工作的调整；总结性评价是发现评价过程中出现的问题，总结此次评价活动，提出改进评价的措施。

    4 结语

    为保证评价结论尽可能客观准确，在信息反馈过程中，要及时加以调控和引导，要把持续改进作为反馈的重点。一方面，使评价结果成为指导检查课堂教学和开展传帮带活动的依据；另一方面引导教师关注经验的总结，关注教学水平和能力的提高，最后，以学生评教为主，注重评价的实效性，持续完善和改进课堂教学质量。