張銀霞 耿蕊 立穎

摘? ?要：線上線下相結合的混合式教學模式已經為廣大教育工作者所廣泛應用，在教學過程中會產生大量的學習記錄數據，如何有效利用這些數據進一步改進教學，是一個極其有意義的課題。本文通過對《C++程序設計》課程混合教學過程中產生的數據采用統(tǒng)計分析、熱詞分析、社交關系分析等技術進行深入分析，根據分析結果指導教師的教學與學生的學習，實現(xiàn)了各個教學環(huán)節(jié)之間的有效契合，從而最終提高教學質量和效率。

關鍵詞：數據分析;混合式教學;統(tǒng)計分析;熱詞分析;社交關系分析

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2019）09-

2017《新媒體聯(lián)盟地平線報告》中將“日益注重測量學習”作為在未來三到五年推動高等教育的主要技術，該技術“主要關注評價及各種各樣的方法和工具，教育者可以用來評估、測量和記錄，學生學業(yè)準備情況、學習進展、習得技能和學生的其他教育需求”。[1]

近年來，隨著混合式教學模式的廣泛應用、教育技術與教學環(huán)節(jié)的深度融合，教學過程中產生了越來越多的學習相關數據，如果能夠有效地利用這些數據進一步改進教學，對學生的學習做出實時的反饋，必然能夠提高教學效果，因此如何充分利用數據分析技術對混合教學中的數據進行有效分析，使學生的學習可以測量，具有重要的研究價值。

國內很多學者嘗試將數據分析技術與教學相結合。焦文歡等[2]論證了大數據技術和混合式教學模式的深度融合是未來混合式教學環(huán)境的必然要求;黃月等[3]提出了評價混合教學改革效果的框架與措施;生慧等[4]嘗試利用大數據進行課程分析和學生畫像;魯文英[5]采用數據分析優(yōu)化和提升SPOC課程的學習;吳文峻[6]給出了學習大數據分析技術的分析方法和理論架構;葉俊民等[7]對線下學習數據進行了深入的分析和研究;雷云鶴等[8]通過分析學生預學習期間的數據實現(xiàn)精準幫學;付麗琴[9]探討了大數據背景下的數據分析技術;魏順平等[10]根據在線數據分析進行教學反思。

本文針對《C++程序設計》課程實施混合式教學過程中產生的線上線下數據，探索使用統(tǒng)計分析、熱詞分析、社交關系分析等技術進行深入分析，利用分析結果指導后續(xù)教學。

一、混合式教學實施的過程

1.混合式教學模式設計

混合式教學模式的實施總體分為課前學習、課堂教學、課外拓展三個階段，如圖1所示。

課前學習在線上實現(xiàn)，突出基礎知識、基本理論教學內容的學習，以微視頻形式為主，輔以教學課件、學習指導等資源，這部分資源要求所有學生能夠掌握，以學生自選時間、自定步調自主完成，教師起到提醒、督促和輔助作用，通過討論區(qū)互動交流調動學生學習積極性，通過在線測試驗證學生的課前學習效果。

課堂教學在線下實現(xiàn)，以解決綜合性應用性案例為主，課堂教學要在教師的引導下通過學生的互動討論、團隊協(xié)作共同完成。

課外拓展可以是線上線下結合實現(xiàn)，主要針對學習能力強、對課程進一步深入學習感興趣的學生，由教師指導學生參與項目訓練、競賽等第二課堂活動，實現(xiàn)創(chuàng)新訓練。

在這三個階段會產生大量的學習數據，對于研究學生的學習軌跡、學習規(guī)律、評價和預測學生后期學習效果有著重要的作用。

2.混合式教學實施

在2017級自動化專業(yè)學生的《C++程序設計》課程中進行混合式教學，以“循環(huán)結構”一節(jié)的學習為例，該節(jié)教學目標是要求學生掌握利用while、do while、for三種循環(huán)語句實現(xiàn)循環(huán)結構的程序設計方法，具體教學過程如下：首先將三種循環(huán)語句的基本語法、特點、注意事項等基礎知識錄制成視頻，上傳到網絡教學平臺，學生在課前進行學習，并通過在線測試驗證自己課前學習的效果，遇到問題可以在討論區(qū)進行在線討論，進入課堂教學之前，大部分學生掌握了三種循環(huán)語句的基本使用方法;其次，課堂上教師給出綜合應用案例，學生以小組為單位，進行案例分析、討論、實現(xiàn)以及展示，教師進行引導答疑，使學生深入掌握循環(huán)結構程序設計的應用，最后以單人為單位提交案例代碼以及課堂反思;最后，課外拓展以學生自愿為主參加循環(huán)結構類程序項目的設計。

由于課外拓展環(huán)節(jié)產生的數據較少，重點針對課前教學、課堂教學以及課程問卷等環(huán)節(jié)產生的數據進行分析。

二、課前學習數據分析

課前學習主要包括課前視頻等資料學習數據、在線討論數據、課前測試數據等等。

1.視頻學習情況分析

以《C++程序設計》課程中循環(huán)結構一節(jié)的內容為例，共包含三段視頻，三段視頻有先后順序，每段視頻的時長分別為7分41秒、5分38秒、5分31秒，根據學生人均觀看每段視頻的平均時長及人均訪問次數，繪制統(tǒng)計圖表如圖2所示，可以看出學生對每段視頻觀看時間均大于原視頻時長，說明學生可能反復播放視頻進行學習，另外從三段視頻學生觀看視頻的時長增長比例看出，隨著學生對所學知識的深入，投入的學習時間有所增長。其中，觀看視頻比例=（人均訪問時間-視頻標準時長）/標準時長。

根據學生每段視頻人均訪問次數與觀看視頻的時長增長比例的關系圖，如圖3所示，可以看出隨著學習的深入，學生反復觀看視頻的次數逐漸減少，而觀看時間逐漸增加，說明學生逐漸沉浸在學習之中。

2.在線討論熱詞分析

對在線論壇中學生討論的內容提取文本信息，利用WordArt進行熱詞分析，如圖4所示，可以發(fā)現(xiàn)學生能夠找準“循環(huán)條件”、“循環(huán)體”、“初始化語句”、“迭代語句”以及“for語句”、“while語句”、“do while”等需要掌握的知識點，而且討論比較熱烈，總體沒有偏離教學要點。

3.在線討論中的社交關系分析

學生學習過程中對課程內容在論壇中展開討論，根據學生發(fā)帖和回復情況進行分析，采用UCINET分析軟件分析學生之間存在的關系，結果如圖5所示，可以看出，學生討論時存在四個小圈子，其中學號尾號為49、55、30、15、19、01、31、16、51、39、26等學生處于討論的焦點，比較活躍，帶動其他同學進行討論，而圖中左上角一列學號的同學是沒有參與任何討論的學生。在課堂教學中發(fā)揮積極參與活動學生的能動性，將處于討論焦點的學生設置為組長，每人帶領一組，參與課堂學習，另外，對未參與的同學進行提問互動，引導其參與各項教學活動。

4.在線測試分析

（1）學生的成績分布分析

課程平臺可以自動生成學生成績統(tǒng)計，學生平均成績?yōu)?4.1分，各個分數段的分布情況，如圖6所示，可以看出本次課前測試93%的學生在60分以上，說明大部分學生基本掌握了課前學習內容，還存在7%的學生沒達到課前學習目標，需要在課堂上將必要的知識補全。

（2）知識點掌握情況分析

題庫中共15道題目，每個學生隨機抽取5道題進行測試，對學生的答卷情況進行分析，各個題目的得分率如圖7所示，得分率較低的題集中在while語句和do while語句相關的題目，因此將學生容易做錯的題，按照知識點進行分類整理，在課堂上作為難點予以強調，并引導學生多加練習。

5.學生學習規(guī)律分析

根據學生參與測試的時間，繪制直方圖，如圖8所示，可以看出25%的學生在星期二進行測試，24%的學生在星期四進行測試，其他時間學生參與測試較均勻，課堂教學在星期五，說明大部分學生喜歡在星期二和星期四進行課前學習，通過跟蹤其他幾周學生測試情況發(fā)現(xiàn)這是一個固定的規(guī)律，通過與學生交流，得知學生在星期二無其他課業(yè)，而星期四學習的學生多是習慣拖延突擊學習的學生，因此，在星期二和星期四，教師要經常登錄課程平臺與學生交流互動，效率更高，效果更好。

三、課堂教學數據分析

課堂教學以案例教學為主，以小組合作、研究討論、代碼實現(xiàn)等方式進行。課堂教學產生的數據包括學生提交的案例代碼成績、課堂反思和總結。以“循環(huán)結構”一節(jié)的課堂教學為例，分析課堂案例實現(xiàn)情況以及課堂反思與總結。

1.課堂案例代碼成績分析

課堂案例代碼提交率為100%，正確率達到92.0%，說明大部分學生基本掌握了課堂所要求的內容。對于8%的不正確的學生代碼進行分析，其中，6.3%的學生程序整體算法沒有問題，只是輸出結果的代碼不當，因此提醒學生在今后課程中注意這些細節(jié);1.7%的學生程序算法存在問題，說明這些學生對本節(jié)課內容掌握得不好，需要單獨對其進行輔導答疑。

2.課堂反思與總結的熱詞分析

對學生的課堂反思與總結進行熱詞分析，如圖9所示，關鍵詞集中在“語句”、“初始賦值”、“執(zhí)行條件”、“迭代條件”、“掌握”、“挺有意思”、“難度不高”、“不可馬虎大意”、“注意編程邏輯”、“學到了沒接觸過的知識”等等，說明學生在課堂教學中基本掌握了循環(huán)結構語句的應用。

四、教學實踐效果分析

1.課程問卷分析

課程結束后，采用網絡課程平臺對《C++程序設計》課程進行了網絡問卷調查，由于瀏覽器限制，部分問卷處于暫存狀態(tài)未提交，回收有效問卷45份。

（1）問卷中學習效果分析

關于學習效果問卷情況如圖10所示，可以看出學生對課前知識掌握比較熟練，熟練程度達到77.55%，課堂知識熟練掌握程度達到73.47%，63.27%的學生覺得通過課程學習確實提高了分析問題及解決問題的能力，55.10%的學生認為提高了自主學習能力，46.94%的學生參與互動交流討論。

通過對問卷中的其他項目進行分析，發(fā)現(xiàn)64.44%的學生覺得課前學習任務適中，86.67%的學生能夠完成大部分課前視頻的學習，多數學生按照自己的時間觀看視頻，如果有明白的地方會反復播放視頻觀看，22.22%的學生能夠較好地參與課前交流討論，60%的學生討論互動情況一般，大多數學生能夠認真完成課前測試，測試過程中遇到問題，會回看視頻或是與同學交流，82.23%的學生認為微視頻或在線測試對課前學習最為重要，63.38%的學生認為課堂教學中對課前的重點難點的講解以及課前測試的易錯題的講解非常必要，84.45%的學生在課堂上完成項目案例時的問題通過回看視頻、同學交流、請教教師得以解決，60%的學生表示非常喜歡混合教學形式，覺得學習效率較高。

總體來看，大部分學生對依托網絡課程平臺的混合式教學模式、教學效果還是肯定的。但是也存在著一些問題，比如，課前學習中13.33%的學生只看了一小部分視頻，2.22%的學生課堂上遇到的問題到下課也沒能解決，6.67%的學生不知道如何參與課堂活動，12.50%的學生對網絡課程平臺操作不熟練，10.94%的學生不適應混合教學模式等等，后續(xù)的教學中要針對這些問題進一步分析原因并加以改進。

（2）問卷中反饋意見和建議熱詞分析

對調查問卷中學生反饋的意見和建議進行熱詞分析，如圖11所示，學生反饋的關鍵詞集中在“很好”、“挺好的”、“非常好”、“好啊”、“很滿意”、“效果很好”、“還可以”、“自控力不強就不能很好地學習”、“提高了效率和學習自主性”、“培養(yǎng)了自主學習能力和交流能力”、“希望繼續(xù)改進網絡教學平臺”，可以看出學生對課程比較滿意。同時也發(fā)現(xiàn)，學生建議“繼續(xù)改進網絡教學平臺”、“增加試題講解視頻”，“自主學習能力有待提高”，這些都是后續(xù)教學中需要注意改進的方面。

（3）與上一年級學生的學習效果對比

在2016級自動化專業(yè)學生的《C++程序設計》課程中采用混合式教學實踐，但是沒有加入數據分析技術，2017級自動化專業(yè)的《C++程序設計》課程中加入了數據分析技術輔助教學。通過學生的問卷對比，如表1所示，可以看出，利用數據分析有針對性地改進教學方法后，學生在學習效率、學習效果以及對混合式課堂教學的喜愛程度方面都有所提升。

2.學生考核成績分析

實驗班（2017級自動化專業(yè)）采用結合數據分析技術的混合式教學模式，對照班（2017級機械專業(yè)）采用傳統(tǒng)教學方法，在統(tǒng)一進行的三次考核中，成績如表2所示，可以看出，學生的平均成績比同年級對照班學生分別高出5.77、4.84、4.36個百分點。

五、結語

通過對2017級自動化專業(yè)學生的教學實踐表明，在混合式教學中采用數據分析技術，可以使教師更深入地了解學生，更有針對性地調整教學內容、改進教學方法，能夠促進學生更有效地學習，從而達到提升教學效率、提高教學效果的目的。

參考文獻：

[1]S·亞當斯貝克爾，M·卡明斯，A·戴維斯，A·弗里曼，C·霍爾給辛格，V·安娜塔娜額亞婻，殷丙山，高茜，任直，劉鑫馳，曹紅巖，王濟軍，趙廣元，邵恒.新媒體聯(lián)盟地平線報告：2017高等教育版[J].開放學習研究，2017（2）：1-20.

[2]焦文歡，馮興杰.基于大數據的混合式教學模式研究與分析[J].中國教育信息化，2018（21）：38-41.

[3]黃月，韓錫斌，程建鋼.混合教學改革的階段性特征與實施效果偏差分析[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2017（5）：69-77.

[4]生慧，馬素芬，金衛(wèi).醫(yī)學院?；诖髷祿治龊突旌蠈W習的《信息安全》教學改革與探索[J].福建電腦，2017（12）：78-79.

[5]魯文英.數據分析對SPOC模式中學習成績的優(yōu)化與提升——基于某高校線上公選課[J].天津電大學報，2017（1）：23-27.

[6]吳文峻.面向智慧教育的學習大數據分析技術[J].電化教育研究，2017（6）：88-94.

[7]葉俊民，陳曙，郭思培，王嬙，黃朋威，王志鋒.線下學習數據的分析方法研究[J].電化教育研究，2016（12）：52-59.

[8]雷云鶴，祝智庭.基于預學習數據分析的精準教學決策[J].中國電化教育，2016（6）：27-35.

[9]付麗琴.大數據背景下的學習分析技術[J].吉林省教育學院學報，2016（4）：184-186.

[10]魏順平，韓艷輝，王麗娜.基于學習過程數據挖掘與分析的在線教學反思研究[J].現(xiàn)代教育技術，2015（6）：89-95.

（編輯：王天鵬）

0056-05