周建英 李广明 张立

[摘           要]  通过分析246名学生两门课的期中考试成绩以及学习通上学生的学习记录情况，尝试分析学生学习效果。探讨学生在超星平台上的学习记录痕迹，包括任务点完成情况、学习时间长度、参与讨论情况，与期中考试成绩之间的关系。通过分析发现，在网络课程中学生成绩与课程章节测试相关系数最高，同时学生成绩与学生完成任务点比例相关性也很高。在线课程中，这些章节测试结果和任务点完成情况都是可以量化的，更容易让学生捕捉到该去完成的学习任务，因此相对来说能达到督促学生学习的目的。根据这些分析，可以帮助教师在在线教学过程中，及时对学生提出教学预警，以起到更加及时和准确的教学监督作用。

[关    键   词]  在线教育;任务点;章节测验

[中图分类号]  G642                 [文献标志码]  A               [文章编号]  2096-0603（2021）11-0158-02

随着科技的进步，网络普及，教育普及，网络课堂在改变着人们接受的教育方式和接受教育的成本。多年來，我国普通高校全日制学生的网络教学基本上是处于探索阶段。在这种形式下，全国各个高校响应教育部的号召，相继开展在线教学。那么在线教学的效果如何呢？如何评估呢？本文通过分析246名学生两门课的期中考试成绩以及学习通上学生的学习记录情况，尝试分析学生的学习效果，分析学生在超星平台上的学习记录痕迹，包括任务点完成情况、学习时间长度、参与讨论情况与期中考试成绩之间的关系。

一、在线教学平台和教学班级现状介绍

首先介绍课程的设置情况，课程为2019—2020年度第2学期SQL SERVER数据库技术和SQL SERVER数据库实验两门课，每门课均有3个教学班在上课，一个大班是1-2班共100人，另外一个大班是3-4班共96人，另一个自然班上课是50人的班级（应1班），3个教学班级均是统计数学相关专业的学生。该课程分为技术理论课和实验课两部分，技术理论课程设置32课时，实验课是技术课的实践环节，共24课时。该课程主要针对大一新生开展的SQL语言数据库技术学习和实践，通过本课程学生可以初步达到通过SQL语言实现对数据库的创建、管理和检索等基本数据库操作。两门课程均是2020年3月16日开学后第一周即超星线上开展课程，每周两节数据库技术课、两节数据库实验课，由同一位教师或者同一个教学团队完成。

二、教师教学和督导方法

数据库技术课采用了借鉴其他高校在线课程和老师提供课程PPT以及章节测验的方式，借鉴的课程是上海市精品课程，质量有保障。任课老师提供的课程PPT（任务点）主要是针对本课程侧重点加以详细描述，同时为了监督学生学习进度，采用了让学生提交学习笔记和学生在借鉴平台上的章节测验结果截图，以检查学生的学习情况。每周上课前，任课老师布置任务清单，详细说明需要学生学习的内容以及学习的重点，同时本课程网站在超星平台上针对知识点提供了章节测验，章节测验完成后可以查看分数，一方面是对知识学习的巩固，另一方面也对学生学习起到激励作用。同时技术课每节课上课前后，任课老师会针对课程重难点给予提示，并在课程网站上讨论区置顶该节课的讨论内容，设置讨论内容主要是针对该节课的重点内容和学生易错的知识点，针对有参与讨论的学生和答案，给予积分奖励。同时任课教师会在课程结束前抽几分钟随机点人，检查学习进度，回答问题比较好的给予积分奖励。

三、考核结果和考核方式

对应的技术课课程在5月11日，即第9教学周完成期中考试，期中考试为在线考试，考试时间为40分钟，考试题目为多选题、单选题、判断题三种形式，考试题目总量为30题。考试内容为学生已经学过的1～6章内容，考试内容和题目形式全部在章节测验中出现过，有个别题目在章节测验中出现过，但是所有题目顺序和选项顺序均会随机打乱。试卷内容兼顾了借鉴的上海市精品课程中主要知识点和本课程每章章节测试，而章节测试的知识点均在借鉴的上海市精品课程讲解过，根据所学内容试卷的知识点分值分配为前两章介绍性内容，分别介绍了数据库基本知识和数据库软件SQL SERVER，前两章节分值26分（单选题15分、多选题5分、判断题6分），3～4章主要是介绍数据库和数据表的创建，知识点占据29分（单选题9分、多选题5分、判断题15分），而课程第5～6章节主要介绍SQL语言基础和基于SQL语言的数据库单表查询，在试卷中占据45分（单选题21分，多选题15分，判断题9分）。根据该课程大纲要求，主要是希望学生通过课程学习，掌握基本SQL语言完成数据的查询检索，因此第5～6章分值比重最大，整个试卷知识点和分值分配与大纲要求一致，试卷合理。期中考试通过超星系统在线考试平台完成，考试试卷为随机发放试卷（共20套试卷）并且题目顺序和选项顺序均打乱。本次考试分三个上课班级进行，按照考试先后顺序，1-2班级是100人合班的班级，考试平均分为79.3，3-4班为96人合班班级，考试平均分为78.5，另外一个班级成为应1班50人，平均分为78.2。

四、考核结果分析

（一）考试成绩与学习通各项指标之间的关联分析

本文通过分析期中考试成绩与平时任务点等之间的关系，为了避免成绩对学习相关性的影响，我们首先按照每个班的期中考试排名分别分析每个学生在学习通上任务点、章节学习次数、讨论数等关联关系。图（a）是3-4班大班96人的统计结果，图（b）是1-2班100人期中考试排名和相应学习情况关联关系，图（c）是另外一个自然班应1班共50人的成绩排名和学习情况关联图。从三幅图可以看到，图中任务点完成比例和排名关联最大，在排名靠后的同学中可以明显看出，其任务点完成比例波动较大，不像前面的学生任务点完成比例比较持平，量的积累没有达到成绩自然差，这也从数据上说明了这些排名靠后的学生，为何期中考试成绩会不理想，学习任务点完成度低，也就是说很多该学习的地方没有学习。同时，我们通过数据分析发现，网络课程并不比教室上课学生难以管理，网课中在有效作业监督的情况下，学生每节课的任务点完成情况满足的情况下，学习效果方可达到。

（二）考试成绩与各项指标之间的相关系数

鉴于图中数据之间的关联关系，我们分析了各个班期中考试排名与各项指标之间的相关系数，分析结果如表1所示。任务点完成比例与期中考试排名相关系数最大，而学习次数的相关系数并不如想象中大，因此，可以得出大多数学生的网课学习状态是可靠的，这也在一定程度上证明了网课的可行性。

由于技术课每章节均有章节测验对知识点进行考查，章节测验从侧面也反映了学生的学习效果。每章章节测验是针对该章节主要知识点的复习和检验，章节测验均是百分制的形式，各章之间的权重相等。截止到期中考试，章节测验的分数就是已经学过的课程内容测验。本文统计了章节测验总分与期中考试排名之间的相关系数，如表2所示。从相关系数可以看到，各个班的期中成绩排名和章节测验之间的相关系数很高，而且从平均分情况来看，1-2班（100人）的平均分最高，相应地，该班的章节测验相关系数也最高，另外应1班（50人）期中考试平均成绩最低，相应地，该班的章节测验相关系数最低。

五、结论分析

通过分析各个班学生学习情况不难发现，学生学习成绩和平时成绩之间的关联基本上和线下课程认识一样，是正相关的。在线上课程中，期中考试排名和学生任务点完成度相关性大，和章节测验得分完成度也大。网上课程中平时表现好的学生，考试阶段表现也比较好。但是学生学习成绩和学习次数之间的相关性，普遍没有任务点完成比例高，更没有与章节测验之间的相关性高。这说明在线教学平台下，知识点尽量设计得短而精，尽量让学生集中很短时间段内完成，同时每节课的任务尽量保证学生不拖延，以保证学习效果。在线平台一般均有教学提醒的设置，根据在线课程，任课教师可以根据章节测验和任务点完成情况这两项关联性最大的指标，及时发现没有跟上课程的同学的情况，及时发出提醒，比线下课程具有更高的可靠性。

参考文献：

[1]刘振天.一次成功的冲浪：应急性在线教学启思[J].中国高教研究，2020（4）.

[2]李爱良.大学开放发展的历史、动力与未来[J].湖南师范大学教育科学学报，2020（3）.

编辑 司 楠