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网络远程学习质量的评估研究PPT课件.ppt

1、网络远程学习质量的评估研究第九组:孙华阳 曲帅 邱爱璐 徐子涵 制作日期:2012年5月6日1网络学习评价 网络学习评价是在网络教育中对学习者的学习过程和学习结果进行的价值判断。根据评价时间的不同,可以将其分为形成性评价和总结性评价,评价的对象主要以学习者网络学习过程和学习效果为主。网络学习评价应当贯穿在学习者学习的全过程,在动态实施中不断给网络学习以支持服务和质量保证,促进网络学习的顺利进行。2网络学习评价31.网络学习评价在网络教育中的地位 在线学习质量(quality on the line)是美国国家教育协会NEA和黑板公司联合发布的基于互联网的远程学习评价标准。这一标准指出了在线学习

2、质量包括体系结构、课程开发、教学与学习、课程结构、学习者支持系统、教师支持系统、评价与评估系统质量七大环节。其中明确指出包含评价与评估系统,足见学习评价的重要性。从目前国内外网络教育状况分析,网络学习评价还有待完善,如何提高网络学习评价的质量已成为网络学习的瓶颈问题,网路学习评价依据的缺乏和不完整性给学习者的有效学习带来了很多 不利,网络教育平台的开发和学习情境的构建主要以学习者为中心。学习者的学习方式主要有自主学习、分散学习和小组协作学习三种。网络教育中师生分离和情感互动的减少给网络学习评价依据的提取造成了很多不利。对于网络教育来讲,寻找科学的评价依据,是提高网络学习评价精度的关键因素,也是

3、目前网络教育急需解决的一大问题。42.网络学习评价现状 目前网络学习评价主要包括:网络学习者特征评价,学习者学习方法评价,网络学习成绩评价和网络协作学习能力评价四个方面。评价主要遵循以下四大原则:形成性评价与总结性评价相结合的原则;自我评价与外部评价相结合的原则;科学性评价与人文性评价相结合的原则;发展性评价与个性化评价相结合的原则。学习评价的方式主要分为三类:教师对学习者学习的评价;学习者自我评价;学习者间的互评。网络评价依据的来源主要表现在以下几个方面:52.网络学习评价现状62.1 学习者登陆网络学习系统的次数 提取该数据主要使用到网络计数器编程原理,通过存储在客户端的 cookie 变

4、量来区别不同的登陆用户,对每个学习者的登陆次数分别进行统计。学习者每登陆学习网站一次,其对应的记数变量加1,学习者从某门课程的学习开始到结束作为一个记数统计周期,变量最终值作为学习者在该门课程中自主学习的次数。该数据主要是用来衡量学习者学习积极主动性的参数,值越大,表明学习者主动学习的动机越明显,自觉性越强,反之则按比例相应减弱。72.2 学习者登陆学习系统的时间 该数据的提取主要使用到网络跟踪记时原理,系统中定义一个变量,用于存储累计时间。从学习者登陆学习平台始记时到离开学习平台结束,总在线时间作为一次记时统计,计入数据库与前一次统计的时间进行累加。该数据主要用来作为评价学习者学习持久性的8

5、8参数,值越大则表明该学习者学习耐力越强,反之则按比例减弱。82.3 学习者网上答疑数据 网络教育中学习者与教师间的交互主要通过网上答疑环节来实现。利用网络答疑平台,教师对学习者实施实时或非实时答疑。该部分主要使用到留言板和聊天室编程原理。学习者在答疑平台上针对学习过程中遇到的问题进行留言提问,教师定期对平台上的问题进行解答,及时解决学习者的问题,促进学习者下一阶段学习的顺利进行。92.4 学习者网上考试成绩 学习者在学完某门网络课程后,通常都要参加该门课程的网上考核,网上一般有一个考试平台,学习者需按要求填写考试相关资料,进行在线答卷,并提交答卷结果。该成绩与传统考试的成绩一样作为对学习者总

6、结性评价的主要参考依据之一。102.5 学习者档案袋数据(e-portfolio)档案袋评价(portfolio assessment)是指通过对档案袋的制作过程和最终结果的分析而进行的对学习者发展状况的评价。按J.Arter 和V.Spandel(1992)的定义,学生电子档案袋是指对学习者作品的有意收集,反映学习者在特定领域的努力、进步或成就。它包括学习者网络学习过程中学习内容选择过程、学习方法的选择、及学习者自我反思等记载。国内外研究表明,档案袋评价正逐渐成为网络教育系统有效学习模式和评价方式。113.目前网络学习评价依据收集存在的问题及改进措施123.1 学习者答疑概率偏低及解决措施

7、为了调查学习者参与答疑的概率,在山东某电大远程教育网上进行的调查反映,选经常使用教师答疑系统的占投票人数的25.3%,选偶尔使用的占投票人数的21%,选从不使用的占投票人数的53.7%。由以上数据可以发现:学习者参与网络答疑的概率明显偏低,学习者与教师的主动交互不够。建议采取如下方法解决该问题:将传统的答疑系统改成悬挂式答疑系统。结合当前网络Asp 编程技术和JavaScript 脚本语言,将传统答疑平台与网络教学平台重新整合,把传统答疑模块的首页悬挂在学习者所学课程的页面一侧,首页跟踪鼠标纵坐标的变化上下移动,一改传统答疑平台整站链接的风格,为学习者随时提问和及时收到教师反馈信息提供了便利,

8、如图1 所示。133.1 学习者答疑概率偏低及解决措施悬挂式答疑模块与传统答疑模块相比技术区别在于:答疑模块首页的跟踪悬挂,随鼠标纵坐标上下移动。功能区别在于:学习者在学习某门课程的过程中,可以随时留言和及时收到教师对疑问的解答,实现更有效的师生交互。143.2 网络教育中形成性评价偏少及解决措施 网络学习评价的主要功能在于提供及时反馈。评价分成形成性评价和总结性评价。好的形成性评价在很大程度上会成为激发学习者自主学习的动力。在网络学习过程中,如果合理地实施小测验、布置作业和安排学习者间合作任务等,并将评价结果及时反馈给学习者,由此可实现教师对学习者学习过程的动态指导和监控,激发学习者求知欲和

9、增强学习者持续学习的能力。目前网络学习中阶段性测评还十分缺乏,很多网络学习系统平台中甚至没有构建阶段性测评模块,因此导致相关学习评价依据的缺乏,这些缺陷的存在导致教师对学习者学习状况的欠了解和反馈不及时,在一定程度上影响了学习者网络学习的顺利进行。建议采取如下方法解决该问题:结合ASP 技术开发功能较完善的阶段性测评模块,其阶段性测评系统层次分布结构如图2 所示。153.2 网络教育中形成性评价偏少及解决措施 阶段性测评模块主要由四大部分组成:测试前台、试卷库、阅卷模块和成绩数据库。其中测试前台首页在学习者学习某门课程到某一预定阶段后,自动跳出,对学习者实施测试。试卷由计算机随机从试卷库中抽取

10、阅卷模块中包括自动阅卷和教师阅卷两部分,前者主要以阅客观题为主,后者则主要以阅主观题为主,最后由计算机累计记分,记入成绩数据库。163.3 网络教育中学习者自评和互评依据欠缺及解决措施 网络学习中的学习控制分为外部控制和内部控制。外部控制主要表现在学习者以外的人对学习者学习行为的控制,包括教师、学习伙伴、监护人等对学习行为的控制。在学习评价中的外部控制主要表现为教师对学习者的评价和学习者之间的相互评价;内部控制即学习者的自我监控;在学习评价中主要表现为学习 者的自我评价。目前网络学习中使用的评价主要以教师对学习者的评价为主,实际上学习者的自评和学习者间的互评在学习评价中也占有同等重要的地位。

11、只有评价主体相结合的学习评价,才可以让学习者更全面地认识自己的学习状况,为选择最佳的学习方法和学习策略奠定基础。目前网络教育中教师对学习者的评价十分普遍,学习者的自我评价数据收集也不够完整,学习者之间评价的实施尚待加强,因此加强网络教育中学习者自我评价依据和学习者互评依据的提取也十分必要。建议解决该问题的方法:通过Blog 平台建立学习研讨会模块、学习者互评模块、学习者自评模块来实现相关数据的收集。各模块之间的关系如图3所示。173.3 网络教育中学习者自评和互评依据欠缺及解决措施183.3 网络教育中学习者自评和互评依据欠缺及解决措施 网络学习评价的模块主要集中在协作学习和汇总评价两部分。可

12、以通过学习者学习日志、成果汇报两部分来实现学习者自评,该部分功能也可以结合电子文档模块来收集;通过协作交流和组员评 价部分来收集学习者之间的评价依据;通过学习研讨会和成果发布来收集教师对学习者的评价依据。学习者对学习的自评表现在学习者的电子学档模块部分的设 计。基于电子学档的评价是一种质性评价,利用它可以记录学习者的网络学习过程,进而实现对学习者学习过程的评价。在常用的电 子学挡中学习者主要以学习日志的形式进行记载,资料主要以个人的学习感受和学习的经历为主,主观的色彩十分强烈,学习日志的 内容繁多,分类又不十分明确,对学习评价带来很多的麻烦。教师处理电子学档也要花费很多的时间,在某种程度上造成

13、了一定的资 源浪费,可考虑在该部分的模块设计时将学习者的电子学档按照一 定的方式进行分类记载,分类方式如表1 所示。193.3 网络教育中学习者自评和互评依据欠缺及解决措施电子学档前台主要分为三部分:学习计划、学习过程记录和学习结果记录。其中学习过程记录分为两个二级分类,包括学习方法和学习感受的记载;学习结果记录部分分为文字学习结果和学习作品。电子学档中清晰的分类在一定程度上为后期评价节约很多时间和精力。203.4 系统数据库技术分析 在评价依据总数据后台可以将各类数据库数据按照数据特点进行归类和汇总。最终形成两大数据库:按主题分类的数据库和按学习者分类的数据库(图 4),其中的主题,包括网络答疑主题和教学研讨会主题两部分。213.4 系统数据库技术分析 针对不同学习者具有独立性的数据,例如,反映学习者特征数据,记载学习成绩的数据,反映学习者学习过程的数据(学习日志),学习者的学习成果,学习者间的评价数据等,均归类统计到按学习者分类的数据库中。其它相关性比较强的数据则归类到主题数据库中,例如,答疑的数据和教学研讨会的数据。本文主要通过分析当前网络教育中学习评价的现状和不足,结合ASP 网络编程技术和Blog 网络平台,对网络学习评价依据的采集提出了整体的改进措施,为促进网络教育评价的质量提高奠定了基础。22

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