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基于雨课堂弹幕数据的在线学习参与分析

2021-09-26冯丽萍张立东桑惠云

教育教学论坛 2021年34期
关键词:数据分析

冯丽萍 张立东 桑惠云

[摘 要] 在线学习参与质量是促进在线学习中深层次学习发生、提升在线学习质量的关键影响因素。分析在线学习参与行为可为挖掘在线学习质量提升着力点、凝练在线学习行为机理模型奠定基础。以雨课堂弹幕数据为切入点,在既有研究成果的基础上,从总量分布、时间分布两个维度提出在线学习参与分析方法;基于Pearson相关系数论证雨课堂弹幕数据的科学性和可靠性,最后分析实例论证方法的可行性。研究结果表明,弹幕成绩分布与平时成绩分布、总成绩分布强相关,将弹幕数据用于在线学习参与分析中具备科学性和可靠性。基于弹幕数据的在线学习参与分析成果可有效反馈于教学实施计划调整、课上教学设计优化。

[关键词] 在线学习参与;数据分析;雨课堂弹幕;Pearson相关系数

[基金项目] 2020年度山东教育厅山东省教育科学“十三五”规划课题“基于学习行为分析的工科专业课程教学生态重构研究”(2020QYB009);2019年度山东交通学院教学改革研究项目“混合式教学模式下轨道交通运营管理专业课程教学改革实施方案研究”(2019YB33);2019年度山东教育厅山东省研究生教育质量提升计划项目“车联网技术智慧雨课堂案例库建设”(SDYAL19216)

[作者简介] 冯丽萍(1989—),女,山东临沂人,博士,山东交通学院轨道交通学院讲师,主要从事混合式教学改革研究。

[中图分类号] G434     [文献标识码] A     [文章编号] 1674-9324(2021)34-0018-04     [收稿日期] 2021-04-22

一、引言

1994年互联网连入社区走进普通大众,颠覆性地影响了很多行业,也催生了无数新行业,但当初被预言受影响最大、收益最大的教育系统在发展在线教育的过程中没有出现颠覆性变革。根据中国互联网络信息中心第44次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,截至2019年6月,我国在线教育用户规模达2.32亿,较2018年增长3122万,占网民整体27.2%,全年在线教育用户规模达2.59亿人。但同时,以MOOC为代表的在线学习往往由于在线学习者自觉性和自学能力不足、倦怠孤独、在线资源质量参差不齐、缺乏教师激励和引导等原因,导致学生完成率低,高注册率低完成率现象屡见不鲜。在线学习参与是指学习者在任务、事件、兴趣的驱动下,开始在线学习并保持兴趣,完成在线学习的行为[1]。深入分析在线学习行为是挖掘在线学习质量提升着力点,科学、高效改进在线教学设计水平的前提条件。本文以雨课堂弹幕为切入点,基于Pearson相关系数等指标论证基于弹幕数据的在线学习参与分析的科学性,并提出多维度的评价指标体系,将分析结果反馈于教学设计,为在线教学设计优化提供了一个新的思路。

二、在线学习参与研究现状

随着信息化时代的到来,互联网技术的飞速发展促进了教育信息化的时代变革。将信息技术深度融合于现代教育课程中,不仅是教学手段与教学方法的改进,更是教育理念与教学结构的时代性变革[2]。目前,国内对线上教学与在线学习的研究多为混合式教学模式改革,其中具体课程的混合式教学模式设计及在线自主学习行为模式是研究的热点。彭飞霞从动力、过程、结果和条件四个维度分析在线学习行为的影响因素,并构建在线学习的作用机理和激发模型[1];穆肃等人以在线学习中深层次学习理论框架为基础,聚焦在线学习中深层次学习的策略,重构促进在线学习中深层次学习发生的策略模型及相应学习活动[3];白永国等人利用结构方程分析法,构建在线学习参与度与网络学习空间持续学习意愿模型并进行数据分析,为优化远程教育网络学习空间建设提出建议[4];姜强等人基于大数据分析从数据与环境(what)、关益者(who)、方法(how)和目标(why)等四个维度构建个性化自适应在线学习分析模型[5];初倩研究了基于在线学习的个性化教学模式的可行性,并设计了一款面向在线学习的个性化教学系统[6];贾利锋等人基于探究社区理论,探讨影响在线学习认知形成的各种临场感因素,并构建结构关系模型,对各临场感的结构关系进行相关、过冲中介、调节分析[7];王建亚等人采用元分析法对国内外在线学习用户使用行为研究的样本数据进行了综合分析,发现25个因素与在线学习用户使用行为显著相关[8];杨敏等人着眼于在线课程论坛的师生互动文本,以费尔克拉夫批判话语分析为理论基础,对在线课程教学中的互动文本进行了分析[9]。

三、在线学习行为分析方法

(一)总体思路

雨课堂是清华大学和学堂在线共同推出的新型智慧教学解决方案,致力于为所有教学过程提供数据化、智能化的信息支持。其中,弹幕以在授课过程中实现师生之间、生生之间,跨越空间距离的及时反馈的方式创新师生互动模式,在切实提高师生互动性、增强教学活动针对性方面具有显著优势。考虑到弹幕在课上教学全周期内随时随地发送的特性,可实现以弹幕数据为切入点,从不同維度分析学生在线学习参与行为,为在线教育质量提升提供辅助依据。

(二)总量分布

弹幕总量分布是指在课程教学周期内,以教学班级内每位学生为对象统计的弹幕发送总量的分布情况。总量分布是对课堂教学周期内学生主动参与课堂教学行为的群体特征刻画,能够在学习行为分析中,帮助厘清学生在线学习行为与课上教学内容设计、教学活动组织质量之间的关系,避免在线学习行为分析脱离教学设计本身。

(三)时间分布

1.以课上教学顺序为时间轴的弹幕分布,即以课上教学顺序为离散横坐标,对每次课上教学,以教学班级内每位学生在该次课上教学中的弹幕发送总量为纵坐标的分布情况。该维度的时间分布刻画了课堂教学开展纵向周期内学生主动参与课上教学的变化规律。

2.以单次课上教学为时间轴的弹幕分布,即对单次课上教学时间以适当的时间(如10~20分钟)为单位时间划分成几段作为横坐标,以每个时间段内的弹幕发送总量为纵坐标的分布情况。该维度的时间分布刻画了单次课上教学横向周期内学生主动参与课上教学的变化规律。

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