雨课堂教学实践效果评价研究＊

林广利，宫秀滨，苑宏宪，程 炜，刘丽华，李 丹，刘海萍

随着信息技术的发展，教育手段信息化、智能化得到了高校的重视及应用。2016 年清华大学在线教育办公室与学堂在线共同研发了智慧教学工具——雨课堂，该平台分学生和教师两大模块，学生端具有扫描签到、课程选择、在线测试、反馈和弹幕互动等功能。教师端具有发布学习任务、推送学习资源、评价反馈、学生数据分析等功能[1]；雨课堂覆盖了课前、课上、课后每一个教学环节，实现了课前预习+实时课堂+课后考卷全程教学活动的数据采集，为师生提供完整立体的数据支持，让教与学层次更加清晰[2]。目前有很多高校教师采用雨课堂进行教学活动，多个学科都对雨课堂智慧化教学进行了初步应用实践。雨课堂的价值不仅体现在技术层面，更表现为对全新教学理念的支持。为了进一步提高雨课堂的应用效率，科学评价雨课堂教学实践效果的工作十分必要，结合师生的反馈及全方位的评价，找出雨课堂在教学实践过程中的不足并反馈完善雨课堂的教学实践。基于此，本文将以雨课堂为研究对象，构建雨课堂教学实践效果评价指标体系并对其实践评价进行研究。

一、研究现状及研究框架

（一）研究现状

当前对雨课堂进行评价的研究较少，更多集中在翻转课堂评价上[3]-[7]。对雨课堂的研究主要集中在对某一门课程中的雨课堂的实践应用上[8]-[11]，极少从整体角度构建全面的雨课堂实践教学评价指标体系，并据此进行研究。鉴于此，本文将以雨课堂教学为研究对象，以对雨课堂教学实践效果评价为研究重点，进行深入研究。

（二）研究框架

结合指标体系评价流程，设置本文研究框架，如图1所示。

图1 研究框架

二、雨课堂教学实践效果评价指标体系构建

（一）评价指标体系构建

雨课堂教学实践效果能力指标体系是评价的基础，其选取及建立途径主要有两种，一是参考相应学术文献，二是寻求与雨课堂教学的主体（教师）及客体（学生）等使用评价。这样能够形成较为全面、科学、适用的指标评价体系。根据部分文献对雨课堂、翻转课堂等教学实践效果评价能力的指标归纳[12]-[16]，以及对山东胶东地区若干高校师生的调查，形成雨课堂教学实践效果评价指标体系，共设6 个一级指标，课前预习、课堂教学、课后互动、期末评价、学生反馈、程序及配套设施以及下属20个二级指标，指标体系如图2所示。

图2 雨课堂教学实践效果评价指标体系

（二）评价方法选取

在评价方法的研究中，采用AHP 和模糊数学分析法较多。雨课堂教学实践效果指标体系的评价指标较多，传统的AHP 及模糊数学分析法面对评价指标较多的时候，构建的判断矩阵很难一致，易引起其间权重系数排序关系的错乱，评价的准确度将降低。针对这一情况，本研究选用G1赋权法来计算指标权重进行评价。G1法是由学者郭亚军于1992年提出的一种主观赋权法，其本质是一种序关系分析法，由相关专家对其进行重要度排序，比较相邻指标的相对重要程度并赋值，最终通过计算得出各评价指标的权重系数[17]。该方法能够真实而唯一地确定出各指标之间的重要性关系，使其赋权计算更加简便准确。通过对AHP法进行改进，在确定各指标权重过程中无须构造矩阵及一致性检验，大大减少计算量[18]。

G1方法有以下三个步骤。

（1）确定序关系

表1 指标间的相对重要程度赋值

（3）权重系数的计算

三、教学实践效果评价

（一）基本情况

以山东烟台某大学工程管理专业课程为例，对其雨课堂教学实践效果进行评价。该课程为大三第一学期专业必修课，学生数为80人，期末考试试题为100满分，15周课程，每周2学时。评价指标体系参考图2。

（二）基于G1法评估指标权重计算

根据2.2 G1方法的计算步骤进行权重计算。

1.确定序关系。按图2指标体系的一级指标体系和二级指标体系顺序进行排序。

（1）对一级指标重要程度之比计算

依据公式1 及表1 的赋值，按照一级指标（P1、P2、P3、P4、P5、P6）的序关系排列，计算重要程度之比：

即一级指标重要程度之比为：R={1.4,1.2,1.4,1.2,1.5}

（2）对二级指标进行重要程度之比进行计算

同理，依据对一级指标重要程度之比的计算程序对二级指标重要程度之比进行计算得：

期末评价二级指标P11、P12、P13 重要程度之比：R1={1.2,1.1}

学生反馈二级指标P21、P22、P23、P24 重要程度之比：R2={1.3,1.2,1.4}

课堂教学二级指标P31、P32、P33、P34 重要程度之比：R3={1.4,1.3,1.5}

课前预习二级指标P41、P42、P43 重要程度之比：R4={1.3,1.1}

课后互动二级指标P51、P52、P53 重要程度之比：R5={1.2,1.1}

程序稳定性二级指标P61、P62、P63 重要程度之比：R6={1.4,1.3}

3.权重系数的计算。根据公式（2）计算一级指标及二级指标的权重数值。鉴于篇幅原因，仅以一级指标权重计算过程为例。

计算得出一级指标的权重分别为（0.250，0.215，0.183，0.158，0.112，0.082），二级指标计算过程同理。指标体系各指标权重见表2。

表2 雨课堂教学实践效果评价各指标权重

（三）二级指标体系综合打分

选取授课教师、听课教师及学生代表对二级指标进行打分。本次调查共发放问卷65份，回收问卷63 份。对回收的问卷进行检测，将无效问卷予以删除。删除无效问卷的原则，一是问卷中有多处空缺。二是对前后条款选择结果互相矛盾。三是同一类别中调查结果明显雷同。筛选后的有效问卷为60份，有效问卷回收率为92.3%。通过SPSS 20统计软件对样本的所有测量条款进行描述性统计分析，样本数据统计偏度绝对值小于3，峰度绝对值小于10，认为调查样本总体数据符合正态分布，为后续的数据分析奠定了基础。

问卷设计每项二级指标后有5 个等级（分值），从中选一个并在所选项上划“√”。“很差”为0 分；“较差”为1 分；“一般”为2 分；“较好”为3 分；“很好”为4 分。最终形成打分百分比统计结果，见表3。

表3 二级指标问卷调查打分统计结果

（四）评价结果

一级指标得分计算公式如下：

根据公式（3）计算得出一级指标得分及该课程雨课堂教学实践效果评价总评分与等级表（见表4）。

表4 一级指标分值与等级

可以看出总评分为2.8887，处于[2-3）分之间，该门课程的雨课堂教学实践效果处于良好等级。

本文构建了包括6 个一级指标及20 个二级指标的雨课堂教学实践效果评价指标体系，并基于G1 赋权法对其进行综合评价。在实例应用中以某大学工程管理专业课程为样本，对其雨课堂教学实践效果进行了评价，各一级指标评价中期末评价得分最高，说明雨课堂的教学应用效果通过了量化考核，有效地提高了学生成绩。程序稳定性分数最低，这在调查中也符合很多师生的问题反映，通常软件应用在网络不够通畅的情况下，出现链接不上、卡顿、部分同学难以登陆等情况。依据各一级指标得分计算得出的最终评价结果为良好，该评价结果与该课程实践过程中师生整体反馈情况相符，该评价方法合理可靠。