劉經(jīng)緯?鄭佳琪?管剛

摘要：教學(xué)質(zhì)量是衡量教育工作的基本指標(biāo)。由于現(xiàn)有教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)不夠完善，線上教學(xué)面臨缺乏互動、管理不完善等問題。為解決上述問題，研究工作如下：首先，通過調(diào)研的線上教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)，結(jié)合學(xué)生反饋的教學(xué)質(zhì)量因素，確定重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)項。其次，構(gòu)建線上教學(xué)質(zhì)量研究模型，對比隨機(jī)森林、XGBoost和支持向量回歸機(jī)三種模型的效果。最后，在實證中驗證模型的有效性并提出建議。研究成果如下：首先，確定對教學(xué)質(zhì)量影響最大的教學(xué)指標(biāo)。其次，得出了線上教學(xué)質(zhì)量評價模型，對比結(jié)果表明XGBoost模型效果更好。最后，驗證了建議對教學(xué)質(zhì)量有改進(jìn)效果。

關(guān)鍵詞：線上教學(xué)質(zhì)量；隨機(jī)森林；XGBoost；支持向量回歸機(jī)

一、前言

教學(xué)質(zhì)量提升是目前高等學(xué)校教育工作的重中之重。然而在近些年迅速發(fā)展的線上教學(xué)模式中，師生在教學(xué)環(huán)節(jié)的互動變得愈發(fā)困難，嚴(yán)重影響了線上教學(xué)質(zhì)量。黨的十九大對新時代中國特色社會主義高等教育也提出了教學(xué)質(zhì)量要求，針對線上教學(xué)的質(zhì)量管理，必須建立較為完備健全的質(zhì)量評估制度和較為合理的質(zhì)量考核指標(biāo)。本研究基于前期調(diào)研的線上教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)，結(jié)合學(xué)生提出的影響教學(xué)質(zhì)量因素、線上教學(xué)質(zhì)量重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)項，解決了線上教學(xué)質(zhì)量降低的問題。

二、線上教學(xué)質(zhì)量提升研究

（一）管理模式研究

教學(xué)質(zhì)量管理是高校教育管理的核心，規(guī)范管理是提高教學(xué)質(zhì)量的前提。郭麗君提出高校形成了包括學(xué)生評教、教師自評、教師互評、專家評價、領(lǐng)導(dǎo)評價、教學(xué)督導(dǎo)、教學(xué)榮譽(yù)獎勵等教學(xué)質(zhì)量保障措施[1]。沈玉順提出高校教學(xué)質(zhì)量持續(xù)提升，關(guān)鍵在于建立一種有效監(jiān)控質(zhì)量、維護(hù)質(zhì)量、促進(jìn)質(zhì)量進(jìn)步的質(zhì)量保障機(jī)制[2]。Yanmei Lv等提出應(yīng)注重建立和完善教學(xué)質(zhì)量管理部門和評價部門，逐步優(yōu)化教學(xué)質(zhì)量反饋機(jī)制和師資管理機(jī)制[3]。

（二）指標(biāo)體系研究

線上教學(xué)是新型教學(xué)模式，可以提高教學(xué)效率，但線上教學(xué)質(zhì)量存在問題。王江典提出線上教學(xué)在教學(xué)目標(biāo)的明確度和教師幫助度上有明顯差異，在線上教學(xué)時，應(yīng)以學(xué)生為中心，從而保證教學(xué)質(zhì)量[4]。賴玲玲建立了在線教學(xué)服務(wù)質(zhì)量屬性理論模型，提出教學(xué)模式有效性，教學(xué)資源質(zhì)量、可靠性、響應(yīng)性、互動性和關(guān)注性是影響大學(xué)生感知在線教學(xué)服務(wù)質(zhì)量的決定性要素[5]。

（三）持續(xù)改進(jìn)機(jī)制研究

建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制，可以有針對性地解決影響教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵問題。趙巍提出與線下教學(xué)相比，在線教學(xué)應(yīng)更加注重教學(xué)的實時監(jiān)控，建立科學(xué)的在線教學(xué)評價體系和反饋機(jī)制[6]。Kassim R A通過對一所公立大學(xué)進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn)可以利用在線學(xué)生反饋系統(tǒng)中的信息來提高教學(xué)質(zhì)量[7]。Isteni? A認(rèn)為反饋是以學(xué)生為導(dǎo)向的，同時引導(dǎo)學(xué)生參與課堂，教學(xué)過程中的反饋是必不可少的[8]。

綜上所述，國內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以總結(jié)為以下三個方面：一是應(yīng)加強(qiáng)高校教學(xué)質(zhì)量管理。二是線上教學(xué)應(yīng)建立科學(xué)合理的質(zhì)量提升指標(biāo)。三是線上教學(xué)應(yīng)建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制。

三、指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集分為三部分。第一部分基于教育部提出的影響教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)，結(jié)合教師和專家提出的指標(biāo)，通過主觀題和客觀題分別讓學(xué)生提出影響教學(xué)質(zhì)量的因素。第二部分通過第一部分分析得到影響教學(xué)質(zhì)量重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)項后，將其作為課上實時反饋問卷，發(fā)布給學(xué)生，采集學(xué)生對指標(biāo)項的打分值。第三部分是根據(jù)每節(jié)課學(xué)習(xí)的知識點(diǎn)，提出10道與課程緊密相關(guān)的客觀題作為課程測驗，采集學(xué)生每節(jié)課課程測驗成績，驗證學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

（二）數(shù)據(jù)分析

1.影響教學(xué)質(zhì)量問卷數(shù)據(jù)分析

首先，對問卷主觀題進(jìn)行分析。問卷的主觀題為學(xué)生填寫兩項提升教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)項，將其進(jìn)行詞頻分析。表1為問卷詞頻最高的20個詞語，根據(jù)分析獲得重要的四項指標(biāo)項為課堂出勤率、教學(xué)內(nèi)容難易度、知識講解速度、教學(xué)重點(diǎn)突出。

然后，對問卷客觀題進(jìn)行分析。通過問卷調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，學(xué)生重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)項為教學(xué)內(nèi)容重點(diǎn)突出、教學(xué)語言清晰流暢、教學(xué)目標(biāo)明確清晰、教學(xué)內(nèi)容有針對性、教師教學(xué)態(tài)度積極。

2.對不同成績的學(xué)生提交的反饋內(nèi)容進(jìn)行分析

不同成績區(qū)間的學(xué)生實時反饋的內(nèi)容存在較大區(qū)別。通過分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)成績存在較大差異，分別分析測試成績低于60分以及高于60分，采用自然語言處理、繪制詞云，圖1為分?jǐn)?shù)低于60分，可以發(fā)現(xiàn)詞云和關(guān)鍵詞提取結(jié)果為跟不上、報錯、太快、難，情緒較為消極。

圖2為分?jǐn)?shù)高于60分，可以發(fā)現(xiàn)詞云和關(guān)鍵詞提取結(jié)果為跟得上、算法、知識、代碼、案例，與學(xué)習(xí)相關(guān)的較多，且情緒為積極。

（三）指標(biāo)項確定

對問卷和實時反饋內(nèi)容分析后，總結(jié)影響教學(xué)質(zhì)量的重要指標(biāo)項。對學(xué)生、教育部以及專家所提出的指標(biāo)項進(jìn)行分析總結(jié)，本研究最終確定的指標(biāo)項為滿意度、聽懂跟上程度、講課速度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)水平、關(guān)懷與互動、教學(xué)環(huán)境。

四、建模與實證研究

（一）模型構(gòu)建

本研究選取一門線上課程進(jìn)行實驗。在課程中讓學(xué)生對上述指標(biāo)項進(jìn)行打分，然后將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，作為特征值，將每節(jié)課的課程測驗作為標(biāo)簽值。將數(shù)據(jù)以7：3切分為訓(xùn)練集和測試集，采用隨機(jī)森林、XGBoost和支持向量回歸機(jī)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對模型的評價指標(biāo)進(jìn)行對比，得到最優(yōu)的回歸模型。

1.隨機(jī)森林模型

隨機(jī)森林是一種基于多棵樹對樣本進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，根據(jù)隨機(jī)森林回歸算法原理，以決策結(jié)果的平均值作為預(yù)測結(jié)果，模型如公式（1）所示：

（1）

其中，h? （x）為模型預(yù)測結(jié)果，h（x，θt）是基于x和θt的輸出，x為自變量的個數(shù)，T為回歸決策樹的個數(shù)，θt為獨(dú)立同分布隨機(jī)向量。

2.XGBoost模型

XGBoost既可以用于分類也可以用于回歸問題。XGBoost中目標(biāo)函數(shù)共分兩大項，前一項是每個樣本的損失和，第二項是正則項，XGBoost目標(biāo)函數(shù)如公式（2）所示：

（2）

其中，∑kΩ（fk）為正則化項。

3.支持向量回歸機(jī)模型

支持向量回歸機(jī)是標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)模型的一種拓展，主要用來解決函數(shù)擬合和回歸估計問題。支持向量回歸機(jī)的公式如公式（3）所示：

（3）

其中，k（xiTx）=?（xi）T?（xj）為核函數(shù)。

（二）模型結(jié)果的對比分析

本研究通過對比三個模型的評價指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)XGBoost模型的評價指標(biāo)均為最好。如表3所示，在平均絕對誤差、均方根誤差、平均絕對百分比誤差中XGBoost算法的值最小，在擬合優(yōu)度中XGBoost算法的值最大，綜合結(jié)果顯示XGBoost算法表現(xiàn)最好。因此，教學(xué)質(zhì)量最優(yōu)模型為XGBoost。

五、討論與啟示

（一）應(yīng)加強(qiáng)對學(xué)生實時反饋，及時處理學(xué)生提出的問題

對學(xué)生實時反饋是決定教學(xué)質(zhì)量各因素中最重要的因素。本研究發(fā)現(xiàn)沒有實時反饋時，學(xué)生在課上會出現(xiàn)走神的現(xiàn)象，而增加實時反饋后，可以減少學(xué)生走神現(xiàn)象。因此，教師在線上教學(xué)時應(yīng)該在課堂上多互動、多提問，了解和及時解決學(xué)生在線上學(xué)習(xí)過程中遇到的難點(diǎn)，加強(qiáng)與學(xué)生之間的交流，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性。

（二）應(yīng)根據(jù)學(xué)生成績差異，采取不同教學(xué)策略

影響成績好和成績差的學(xué)生的教學(xué)質(zhì)量的因素不同。學(xué)生學(xué)習(xí)成績存在差異，在線上教學(xué)時應(yīng)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，因材施教。教師應(yīng)對不同成績的學(xué)生，采取不同教學(xué)策略，對學(xué)習(xí)成績較好的同學(xué)可以布置拓寬思路的問題，而對于成績較低的學(xué)生可以布置簡單的基礎(chǔ)問題，通過不同教學(xué)策略，可以讓所有學(xué)生獲得知識并體會學(xué)習(xí)知識的樂趣。

（三）應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注最影響教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)項

教師在教學(xué)時應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注影響教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)項，提高線上教學(xué)效果。本研究分析得到了影響線上教學(xué)質(zhì)量重點(diǎn)考慮因素為滿意度、聽懂跟上程度、講課速度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)水平、關(guān)懷與互動、教學(xué)環(huán)境，在線上教學(xué)過程中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注這些指標(biāo)項。當(dāng)課上學(xué)生的教學(xué)滿意度較低時，教師應(yīng)及時調(diào)整教學(xué)方式，采用靈活多變的教學(xué)方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的滿意度，從而提升教學(xué)效果。

六、結(jié)語

本文基于當(dāng)前線上教學(xué)質(zhì)量的重要性，從課上反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和分析，通過建立實時反饋教學(xué)指標(biāo)項，幫助高校更好地提升線上教學(xué)質(zhì)量。研究思路為：首先，參考現(xiàn)有研究進(jìn)展，結(jié)合學(xué)生關(guān)注的影響教學(xué)質(zhì)量因素，確定以學(xué)生為導(dǎo)向的線上教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)。其次，構(gòu)建線上教學(xué)質(zhì)量評價模型，通過對比三個主流模型，發(fā)現(xiàn)XGBoost模型的評價指標(biāo)均為最好。最后，通過實證分析對模型進(jìn)行了有效性驗證。經(jīng)過理論分析和實際驗證，這項研究成果對線上教學(xué)模式的發(fā)展和應(yīng)用起到了重要作用。

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基金項目：2021年北京市教育委員會科研計劃項目“防疫應(yīng)急狀態(tài)下高質(zhì)量教學(xué)管理模式研究”（項目編號：SM202110038009）

責(zé)任編輯：張津平、尚丹