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在线开放课程学习效果的Markov评价分析

范文

宫华徐送宁袁朴玉

【摘要】在线开放课程是现代教育信息技术变革的重要标志，学生的学习效果是衡量在线课程教学质量的重要指标.本文为充分考虑学生基础差异性的影响，建立在线开放课程学习效果的Markov评价模型，能够客观、有效地评价在线开放课程的学习效果与教学质量.

【关键词】学习效果;开放课程;Markov评价

【基金项目】辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目（2018）

一、引?言

教育质量与教育公平一直是高等教育长远发展的重要问题，现代教育信息技术为教育改革和教育信息化提供了方向.教育部在2015年《关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》中指出，鼓励高校制订在线开放课程教学质量认定标准.在线开放课程的建设与应用共享，对于信息技术与教育教学深度融合、推动高等学校教育教学改革与提升教学质量具有重要意义.教育部在2018年《关于加快建设高水平本科教育，全面提高人才培养能力的意见》中提出，构建线上线下相结合的教学模式，发挥慕课在提高质量、促进公平方面的重大作用，规划建设一批高质量慕课，推出3000门国家精品在线开放课程，带动课程建设水平的整体提升.因此，在线开放课程的质量保障和质量评价标准是课程建设成效的重要衡量指标.

在线课程质量评价方法包括实验评价法、调查分析评价法、指标体系分析法等，在课堂实施质量评价的相关认定主要集中在课程设计、师资队伍、课程建设技术、教学设计等方面.现阶段的在线开放课程成绩评定多数以结果性评价为主，任课教师由平时成绩、期末考试成绩给出学生最终成绩.然而，针对同一门开放课程，不同学校学生的学习基础不同、专业具有差异性，根据最终结果性考试成绩去评价学生的学习效果则具有一定的片面性，无法真实、客观地反映学生通过在线开放课程的学习的效果，无法科学地评价该课程对不同群体的教学效果.众所周知，各校学生的考试成绩除受所在学校教学水平与管理质量等因素影响外，学生本身的学习基础与个体差异对学习成绩也有着重要的影响.为客观、有效地评价开放课程的教学质量和学生的学习效果，我们必须在课程评价中充分考虑学生基础差异这一关键性因素.由于Markov评价方法可以根据被评价对象的相关数据实现定量评价，不需要大量的前期实验统计数据，因此，根据学生的基础学习数据，基于Markov过程建立在线课程教学质量评价模型，能够解决在线开放课程教学质量与学习效果的差异性影响.由于在线开放课程建设资源较多，根据在线开放课程教育活动的特点和教学质量评价的需要，本文主要研究Markov模型在开放課程教学质量评价中的应用.

二、Markov评价模型

Markov评价基于先修课程成绩与开展开放课程施教后的成绩两个状态，是建立在施教前后系统“状态”和“状态转移”概念上的动态随机评价模型.将先修课程成绩作为初始状态，在线开放课程施教后的课程成绩作为转移后的状态，建立状态转移概率矩阵，根据学生考试成绩的变化情况来评价课程建设的教学效果与学生的学习效果.

三、实例分析

数学是各高校教学质量评价的主要观测点，为验证Markov评价模型对在线开放课程的教学质量评价的有效性，本文选取两所学校在线开放课程的成绩，来评价学生的学习效果及课程的教学效果.下面以高等数学（下）的成绩为学生先修课程基础，验证第三学期开展概率论在线开放课程后的学习效果.根据数据计算甲校的概率论平均成绩为79.6分，而乙校的平均成绩为70.3分.由上面的计算结果大多数人通常会认为甲校的教学质量好于乙校，但两所学校学生原有数学基础存在较大差异，其中甲校学生高等数学（下）的成绩平均分为75.34分，而乙校的学生仅为64.8分.设定等级分值：A级为100分，B级为80分，C级为60分，D级为40分，E级为20分.为客观评价两所学校的学习效果，应用上述Markov过程进行评价，结果如下：

根据施教后学生成绩变动表，可得两校转移概率矩阵分别为：

根据平稳分布性质求解，可以得出甲校平稳分布为（0.144，0.196，0.245，0.295，0.121），乙校平稳分布为（0.277，0.334，0.204，0.109，0.076）.根据等级标准可得两所学校该门课程学习效果量化值为58.98和 72.86.由此可以看出，虽然甲校学生成绩平均分高于乙校成绩，但乙校在线课程学习效果量化值高于甲校.该案例表明，充分考虑学生基础差异，建立Markov评价模型，可以有效评价不同学校使用在线开放课程的学习效果.

四、结束语

本文建立Markov评价模型针对在线开放课程学习效果进行评价，衡量不同高校开展的同一门开放课程的教学质量，能够有效消除不同学校之间学生基础差异因素的影响.该模型可以有效评价学生学习产出成绩与能力达成度，能客观地反映学生在在线开放课程学习中的全面学习产出状态，评价使用在线开放课程的学习效果与教学质量的提高度，从而为在线开放课程的持续改进提供重要依据和数据支持.

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