鐘志強

(鞍山師范學院 物理科學與技術(shù)學院,遼寧 鞍山 114007)

微課作為信息技術(shù)發(fā)展與教育改革相結(jié)合的產(chǎn)物，尚處在技術(shù)與教學應用融合的新階段，是當前教育信息化資源建設(shè)研究熱點.國內(nèi)學者大多認為微課能夠切實解決的教學問題有：教學者同行借鑒或加強備課方式以提高教學水平；繼續(xù)或開放教學中，學習者異地、異時泛在學習[1]；在校學生假期和缺課期間自學、小范圍的課前預習、少量的課中差異化教學和課后學生復習；中小學生家長輔導[2].微課可以幫助學生在課外通過自學來掌握一定的知識基礎(chǔ)，以便在課堂上開展更為深入的對話，實現(xiàn)以自主、合作、探究為核心的教學重構(gòu)，進而影響到網(wǎng)絡學習也將從還原真實課堂轉(zhuǎn)為重建學習規(guī)則[3].未來將出現(xiàn)的“專業(yè)化建設(shè)機制的形成”“系統(tǒng)性課程模塊的全面構(gòu)建”“與大數(shù)據(jù)技術(shù)的有機集成”“終身教育的常態(tài)化”[4]等將是時代發(fā)展必然趨勢.

C語言課程是絕大多數(shù)大學理工類的必修課，是培養(yǎng)計算思維的關(guān)鍵課程.鞍山師范學院物理科學與技術(shù)學院電子專業(yè)中，C語言課程是后期專業(yè)課程(如：算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Java程序設(shè)計、單片機原理與應用、嵌入式開發(fā)等)教學的前導內(nèi)容，是重要的專業(yè)核心能力培養(yǎng)內(nèi)容.C語言教學要求多元化，其課程內(nèi)容既有基本理論、原理的解釋和推演，又有實驗要求，還要考慮學生團隊協(xié)作與溝通能力的培養(yǎng).為提高C語言教學質(zhì)量，我們采用微課作為實驗課程復習資源，改革教學方法，希望加強教學效果.為了對比教學改革的效果，根據(jù)公認的教改實驗方法，把未進行微課教改的電子專業(yè)14級2個班作為基礎(chǔ)參照組；把建議學生使用微課的15級3班(M老師教學)和沒有使用微課的15級4班(Z老師教學)作為縱向參考組；把要求學生必須學習利用微課學習的16級3班(M老師教學)作為實驗組，未使用微課16級4班(Z老師教學)教學班級作為橫向?qū)φ战M.參與實驗教改的兩位任課教師已有十多年的高校教齡，是成熟的教學工作者.微課的教學使用方式和制作水平經(jīng)得起信任：2015年，C語言教學微課獲批鞍山師范學院教改立項課題；2017年C語言教學微課獲遼寧省第二十一屆教育教學信息化大賽高等教育組微課二等獎.現(xiàn)用他們的學生成績和問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，實證C語言微課的教學效果.

1 微課實驗組教學成績改善不明顯，對其使用的認可程度還需考慮其它因素

為了直觀表現(xiàn)學生成績整體分布，我們把電子專業(yè)14～16級3年內(nèi)學生試卷成績轉(zhuǎn)換為5個等級：優(yōu)、良、中、及格和不及格，統(tǒng)計出各個級別的數(shù)量，再分別按教師的教學班級分類做出成績縱橫比較圖1、2.

圖1 兩位教師C語言試卷等級成績3年縱向?qū)Ρ?/p>

圖2 兩位教師C語言試卷等級成績3年橫向?qū)Ρ?/p>

從二位教師的縱向?qū)Ρ葓D1中可知：3年內(nèi)，Z老師的學生成績基本接近正態(tài)分布，M老師的學生成績?yōu)閁型分布；14級學生成績分布偏左，不及格學生數(shù)相對較高，15級與16級學生成績微有提高，后二年的教學水平趨于穩(wěn)定.進一步從橫向?qū)Ρ葓D2中可知：3年內(nèi)，M老師的優(yōu)與不及格學生人數(shù)微高于Z老師(后期分析將說明此原因)，Z老師的及格和中的學生人數(shù)微高于M老師.16級的并行橫向?qū)φ战MZ老師學生成績正態(tài)分布漸好，而實驗組M老師的學生成績U型左側(cè)不及格人數(shù)卻漸起，說明實驗組學生成績沒有顯著提高，考試成績與微課作為復習資源的沒有明顯相關(guān)，兩位老師學生成績分布的差別，可能要從批卷評閱人的主觀評定標準等方面找原因.

方差分析(Analysis of Variance，ANOVA)，又稱“變異數(shù)分析”，用于對照兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗.為了加強分析學生成績是否與微課使用相關(guān)，我們使用SPSS22(Statistical Product and Service Solutions)對M老師未全面使用微課的15級3班和使用微課的16級3班進行方差分析，其方差分析基本描述統(tǒng)計量和因素方差分析表見表1、2.從表1中的描述統(tǒng)計量看，未使用微課成績平均分高于使用微課成績平均分，且方差較小.更主要的是從表2單因素方差分析中,可以看出F統(tǒng)計量5.290，p=0.026,小于顯著性水平(0.05)，推翻原來認為兩組實驗有顯著差別的假設(shè).實證發(fā)現(xiàn)，未使用微課數(shù)據(jù)好于使用微課，微課沒有改善學習者學習成績.

表1 方差分析基本描述統(tǒng)計量

表2 單因素方差分析表

對比14級基礎(chǔ)參照組，15、16級使用微課的M老師組教學成績和未使用微課的Z老師組教學成績都有所提高；M老師16級實驗組與15級對照組的教學成績變化未體現(xiàn)教改目的，盡管利用微課加大了教學投入，但微課的使用效果不能從學生卷面成績中體現(xiàn)，因而我們需要從其它教學因素中進一步探尋C語言微課教學使用效果.

2 微課教學效果調(diào)查

2.1 研究理論假設(shè)

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM,Structural Equation Modeling)是廣泛使用的、優(yōu)秀的效度或滿意度調(diào)查統(tǒng)計模型.SEM是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法，更能夠根據(jù)已有經(jīng)驗提出特定的因子結(jié)構(gòu)，同時估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)；并能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型[5].結(jié)構(gòu)方程建模法是一種綜合運用多元回歸、路徑分析和驗證型因子分析方法而形成的一種對復雜現(xiàn)象的理論模式進行處理的統(tǒng)計分析工具[6].可用來解釋一個或多個自變量與一個或多個因變量之間的關(guān)系，也能夠同時處理多個因變量的相互關(guān)系[7].出于以上SEM應用特點，同時我們借鑒國內(nèi)有關(guān)研究[8,9]，結(jié)合我校C語言教學實際情況，設(shè)計了教學效果問卷調(diào)查表3，共 12個問題.

表3 C語言微課教學滿意度調(diào)查評價量規(guī)表

2.2 假設(shè)模型構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程模型包括測量模型(measurement model)和結(jié)構(gòu)模型(structural model)[9].測量模型描述的是潛變量ξ、η與觀測變量X、Y的關(guān)系,即潛在變量如何對應顯性指標測量.測量模型如式(1),(2).

X=Λxξ+δ，

(1)

Y=Λy+ε.

(2)

結(jié)構(gòu)模型是指潛在變量之間的關(guān)系，以及模型中其它變量無法解釋的變異量部分,

η=Bη+Γξ+ζ.

結(jié)合表3，根據(jù)測量變量的數(shù)量確定觀測變量X(9*1)，其是潛在外生變量ξ,η的觀測變量組成的向量，Λx(9*3)為外生觀測變量在外生潛變量上的因子負荷矩陣，它表示外生潛變量ξ和其觀測變量之間的關(guān)系；δ(9*1)為外生可測變量X的測量誤差.Y(3*1)是潛在內(nèi)生變量η的觀測變量組成的向量，Λy(9*3)為內(nèi)生觀測變量在內(nèi)生潛變量上的因子負荷矩陣，它表示內(nèi)生潛變量η和其觀測變量Y之間的關(guān)系，ε(3*1)為對應的測量誤差向量.

η表示潛在內(nèi)生變量構(gòu)成的向量;B(3*1)潛在內(nèi)生變量的系數(shù)參數(shù)矩陣，揭示內(nèi)生潛變量間的關(guān)系；Γ(3*3)是潛在外生變量矩陣，揭示外源潛變量對內(nèi)生潛變量的影響系數(shù)參數(shù)；

ξ3×1表示潛在外生變量構(gòu)成的向量；ζ(3*4)是結(jié)構(gòu)方程的殘差項構(gòu)成的向量，反映了η在方程中沒能被解釋的部分.在前文潛變量和可測變量設(shè)定的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究假設(shè)，利用AMOS22(Analysis of Moment Structures)軟件構(gòu)建微課教學效果影響因素理論模型，見圖 3.

圖3 教學效果影響因素假設(shè)模型

根據(jù)t規(guī)則識別法[10]：內(nèi)生變量Y共3個，外生變量X共9個，則p=3，q=9,則

(q+p)×(p+q+1)/2=78；

而t=30自由度為48，因而結(jié)構(gòu)方程能夠識別.

2.3 問卷調(diào)查

根據(jù)表3內(nèi)容，參照C語言教學大綱的第3章數(shù)值計算的5個實例(①小球下落反彈求路程，②求π的近似值,③求 e的近似值，④二分迭代解方程，⑤弦切迭代解方程)，讓學生觀看微課，然后分別評價.其中，“U33學習考試成績”由期末考試成績?nèi)膬?yōu)為5分，良為4分，中為3分，及為2分，不及為1分轉(zhuǎn)換得到.其余11個問題項采用李克特(Likert)五級量表(5分代表“非常好”,4分代表“好”,3分代表“一般”,2分代表“ 差”，1分代表“非常差”)，要求學生根據(jù)個人感受對應微課實例分別實名回答，并告知調(diào)查僅用于教學研究不影響學生成績等方面評定，用于打消學生因差評會有不良影響的心理因素.以此向參與C語言教學學生進行調(diào)查，共發(fā)放調(diào)查問卷320份，收回320份，剔除5份無效問卷，有效樣本315個，其中，使用微課作為教學資源M老師教學班級的157份問卷，未使用微課作為教學資源的Z老師教學班級158份問卷.

2.4 數(shù)據(jù)檢驗

量表信度分析目的是用來測量評價模型是否具有內(nèi)部一致性[11].本文運用spss22.0軟件對數(shù)據(jù)進行內(nèi)部一致性信度分析，內(nèi)部一致性信度使用通常用變量的科隆巴赫(Cronbanch’s Alpha)值來衡量.一般來說，系數(shù)值在0.8

2.5 模型運算、修正和擬合優(yōu)度評價

運行AMOS22.0 軟件進行數(shù)據(jù)擬合并檢驗結(jié)構(gòu)方程模型，以極大似然法(ML，Maximum Likelihood)作為模型的估計方法，對模型中各因子間的關(guān)系進行驗證，得到微課擬合模型，并自帶主要擬合優(yōu)度標準化評價指標如圖4.

圖4 教學效果影響因素擬合模型

模型擬合數(shù)據(jù)中X2值503.847(p=0.000)(符合p>0.05)；X2自由度比值10.497(未符合<3.00)；GFI(Goodness of Fit Index)值0.897(未符合>0.90)；AGFI(Akaike Goodness of Fit Index)值0.833(未符合>0.90)；RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)值0.113(未符合<0.1 接近0.08)；CFI (Comparative Fit Index)值0.920(符合>0.90)；TLI(TUCKER-LEVIS INDEX)值0.890(未符合>0.90)；RMR(root mean square residual) 值0.461(符合<0.05).以上擬合數(shù)據(jù)指標部分滿足整體適配條件.根據(jù)Amos系統(tǒng)自動生成的模型修正表4，我們選擇修正指數(shù)較高的“學生學習基礎(chǔ)對實驗數(shù)量(正向133.202，反向88.230)”進行模型修正.其修正意義可能是：自認為學習基礎(chǔ)差的學生對實驗的數(shù)量感到負擔.兩個因素間有共線關(guān)系.修正圖形和重新進行擬合的計算結(jié)果見圖5.

表4 回歸權(quán)重修正模型表

模型擬合數(shù)據(jù)中X2值370.491(p=0.000)(符合p>0.05)；X2自由度比7.883 (未符合<3.00)；GFI值0.922(符合>0.90)；AGFI值0.970(未符合>0.90)；RMSEA 值0.097 (符合<0.1 接近0.08)；CFI 值0.943(符合>0.90)；TLI 值0.920(符合>0.90)；RMR值0.366(符合<0.05).以上擬合數(shù)據(jù)指標基本滿足整體適配條件.

圖5 教學效果影響因素修正模型

2.6 指標效度評價

觀測指標對每一個潛變量的標準化估計參數(shù)，有效地反映了其對應潛變量的相關(guān)程度，同時也反映了潛變量對該指標的解釋能力.從圖5上看，4個潛變量在13個指標上的標準化因子負荷不小于 0.71 的 11 個，余下兩個分別是學習基礎(chǔ)(0.43),實驗質(zhì)量(0.66).根據(jù)結(jié)構(gòu)方程對內(nèi)容效度的評價原則，標準化因子負荷大于0.71，則復相關(guān)系數(shù)(因子負荷的平方)R2大于0.5，也就是說該潛變量能解釋量表對應問題的50%以上.從修正模型對應現(xiàn)實意義看，已有的學生學習基礎(chǔ)不影響微課教學效果的解釋，還有學生對微課內(nèi)容與實驗內(nèi)容關(guān)系緊密程度還做不出正確判斷是符合常規(guī)判斷的.模型中得到肯定解釋的有：學習的熱情與努力程度是取得良好教學效果的主要歸因；學生認為微課中的教師責任心相對其專業(yè)知識更容易讓其肯定；在教學效果評定中，感知課程質(zhì)量學生得到感知的學習收獲大于學生考試成績，其原因是很多同學靠默寫程序方式順利通過考試(后期與同學訪談得知).4個潛在變量中，實驗因素對教學效果(0.81)起到了最大作用.換句話說，決定學習效果的主要因素是實驗的質(zhì)量和數(shù)量,這也是前文提到的先驗的想法：“采用微課作為實驗課程復習資源”會提高教學效果的體現(xiàn).

3 微課教學效果群組比較分析

3.1 微課教學效果群組的建立

據(jù)前文問卷，使用微課教學資源的157份，未使用微課的158份，以此作為分組標準.我們進行基于結(jié)構(gòu)方程模型的微課教學效果群組比較，進一步解釋微課在教學過程中體現(xiàn)什么樣的角色和作用.軟件建模與修正此文略，其分析結(jié)果如圖6、7.

3.2 模型運算結(jié)果和擬合優(yōu)度評價

分組比較微課教學效果影響因素模型擬合數(shù)據(jù)，X2值455.26(p=0.000)(符合p>0.05)；X2自由度比4.843 (未符合<3.00)；GFI值0.905(符合>0.90)；AGFI值0.843(未符合>0.90)；RMSEA 值0.097 (符合<0.1 接近0.08)；CFI 值0.943(未符合>0.90)；TLI 值0.920(未符合>0.90)；RMR值0.366(符合<0.05).以上擬合數(shù)據(jù)指標基本滿足整體適配條件.利用AMOS的VIEW-TEXT OUTPUT系統(tǒng)輸出的兩個整體影響表，并將兩個表合并成一個因素路徑整體影響表便于觀察，見表5.

圖6 未使用微課教學效果影響因素模型

圖7 使用微課教學效果影響因素模型

從表5可知：受微課的影響，潛在變量中，實驗因素(實驗數(shù)量與質(zhì)量)、學生因素(學生努力程度，學習熱情)進一步體現(xiàn)了教師因素的作用(其數(shù)值見表5)；使用微課作為實驗因素降低了集體合作程度.其它潛變量均未得到微課影響的加強體現(xiàn).測量變量中，學生考試成績通過教師因素得到輕微加強，這也是前文中M老師教學成績中得優(yōu)者有所提升的可能原因.其它可觀察因素均未提高.

由此得出：微課的使用中，教師增加了教學投入，這必然有利于教師因素提高教學效果，發(fā)揮教師的主導作用；微課的實施能夠提高實驗的質(zhì)量；微課的學習能夠促進個別學生(跟緊教師要求的學生)考試成績的提高，以上是微課的優(yōu)點.其弊端是：減低集體合作程度；要求學生更加努力；降低學科興趣度.微課單獨施加學生因素從而脫離教師作用而單獨提高教學效果的很少.這也可能是翻轉(zhuǎn)課堂弱化教師作用的原因.

表5 微課因素標準整體影響效果表

4 反思與總結(jié)

多年來，新興媒體技術(shù)一直在參與革新教學，仿佛每一次技術(shù)革新都會促進教育質(zhì)量的提升.本次研究可以看出：微課增大了資金和人力的教學投入，但沒有擴大教學效益，學習效果和學習效率改善不明顯.為此文做結(jié)之時，亦想起同行先進的評說，自不可妄自言.胡鐵生：“自2011年微課提出，微課熱就引發(fā)了關(guān)于微課的反思：微課是由教育行政部門主導的、各種微課大賽推動的，一旦各種大賽落幕，熱潮就會逐漸減退，這幾乎是近年來各種‘教育信息化熱’的常態(tài)”[13,14].鄭小軍：“利用微課的反轉(zhuǎn)課堂僅僅反轉(zhuǎn)的是教師講課的時間地點，沒有反轉(zhuǎn)接受學習的本質(zhì).反而加重課外學習負擔，降低課堂學習效率.我們最應該改變的就是上課時間太多、留給學生們自由支配的時間太少，以及連學生課外的時間也要掌控”[15].另外碎片化學習提升不了人的知識結(jié)構(gòu)和閱讀體系等.鐘啟泉教授更是認為：“過去20年，學校教育中信息技術(shù)的引進并沒有帶來課堂教學的變化，也沒有提升課堂教學的效果”[16].王竹立教授總結(jié)多年的現(xiàn)代教育技術(shù)的改革也認為：“教育技術(shù)曾經(jīng)幾度引入學校教育，但均以失敗而告終.微課是金燦燦的信息化的外部，是經(jīng)不起教育理論的推敲與教育實踐的驗證的”[17].

總之，教育中的信息技術(shù)終究是一種技術(shù)和手段，信息技術(shù)的發(fā)展不可能替代課堂教學本身，課堂教學必須以知識體系的接收過程為活動主線，加強師生的思維互動環(huán)節(jié).微課同樣也不能不深挖教學內(nèi)涵，而片面強調(diào)課堂形式的反轉(zhuǎn)變化.

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