面向学习过程的在线课程综合评价方法的研究与实践

摘要：本文针对“互联网+教育”背景下，在线开放课程的单一性、终结性学习评价弊病，提出面向学习过程的模糊综合评价方法，介绍面向学习过程的综合评价整体设计。综合评价以学习过程为中心，制订对应的评价方案，建立学习评价标准，设置在线监测指标，采用模糊综合评价方法实现学习评价。在学习单元的应用实践中，综合评价引导学生注重学习过程，提高学习能力，问卷调查的结果也体现了学生进步的幅度和较高的满意度。

关键词：学习过程;在线课程;模糊综合评价

中图分类号：G642  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2019）13/14-0178-04

● 引言 

随着知识经济的到来，单一的、面对面的教学模式受到了前所未有的冲击，各种新的教学模式如潮水般涌现，满足社会不同层次以不同的形式方便快捷地获取知识的需求。在所有的教学模式中，最具有冲击力的便是随着计算机技术、多媒体技术、网络技术发展而出现的在线学习平台，大规模在线开放课程——慕课（MOOC）是其中应用广泛、影响较大的代表。移动互联网技术的飞速发展使“互联网+”成为国家战略发展目标，互联网在线教学更深入地进行线上教学与线下教学的有机结合，使得技术支持的在线学习发生了结构性的变化，但是，在线学习也面临着学习动力不足、可持续学习差、课程中断率高、学习评价方式单一等问题。针对在线课程学习评价的问题，笔者认为可以从学习过程和综合评价的角度，研究在线课程的模糊综合评价策略，提高评价的有效性和科学性，改善评价方式，增强评价对教学反馈的影响力。

● 面向学习过程的综合评价整体设计

相对于终结性评价系统，笔者提出的在线课程学习评价方法面向学习过程，监控并记录学生的学习过程，通过模糊综合评价模型给出形成性评价。为了实现这一目标，笔者将系统的整体设计分为以下几部分：在线监测模块、课程评价标准、综合评价模块、电子学习档案。系统整体结构如图1所示。

在線课程模块包括视频教学、讨论区、互动、作业和测试等内容，围绕教学目标提供学习资源和教学内容，是在线学习系统的重要部分。学生在学习过程中的学习状态数据由在线监测模块收集并处理。对于学习过程，系统从三方面进行监测，具体指标如下页表1所示。

学习过程中，获取知识和提高技能是在线学习的目标，学习兴趣是保证可持续性学习的条件。上述测试项目能否实现取决于在线学习平台是否具有相应的功能模块，因为学习评价部分只是在线学习平台的一个重要的环节，学习平台在设计时应综合考虑，依据评价体系设置各功能模块，并保证数据能够被顺利收集。对知识的测量，通过在线测试和在线作业进行考核，成绩采用百分制或者等级制均可。对技能的测量需要相应的量表，通过在线调查问卷的方式实现。对学习兴趣的测量最为简单，通过记录登录用户ID，记录次数或者时间。在线课程的教学方式以视频教学为主，能够完整听完该段教学视频是测量学习兴趣的重要方式，因为学习兴趣低的学生听课的时间也会很短。

在线评价模块主要由监测数据、评价指标和评价方法组成，其中监测数据由在线监测模块收集并处理，获得有效数据。评价指标和评价方法是评价系统的核心部分，完善的评价标准和科学、合理的评价方法是评价的有效性的重要保证。

● 在线课程学习综合评价方案

对在线学习平台课程的学习效果评价，最简单的方式是通过在线测试给出终结性评价或成绩。该方式忽略了对学习过程的考核，特别是对可以通过在线学习修读学分的课程，存在作弊的空间和极大的不公平性，因此，在线课程学习评价采用综合评价的方式是极其必要的。参照已有的文献资料，综合评价方法的要素主要有以下几方面：

①评价主体。评价主体可以是个人或者系统，评价主体依据评价的目标建立评价标准、评价指标和评价方法，并依据监测数据给出评价结果。

②评价对象。依据评价的目标，评价主体对评价对象给出有效的、具有区分度的等级或者分数。在线课程学习评价中，评价的对象是学生通过在线学习在知识、技能和兴趣方面的实际学习水平。

③评价指标。评价指标体系是从多个角度和层次客观反映特定评价对象的数量规模与数量水平的。它是评价主体对评价对象的数量特征的认识、抽象和量化的结果。

④权值系数。权值系数的分配，关系到综合评价结果的可信程度。

⑤综合评价模型。对于基于学习过程的在线课程评价而言，多个评价指标的量化量纲是不同的，所以在选择评价模型时必须消除量纲的影响。本文设计的评价系统采用模糊综合评价模型，目的在于尽量减少量纲和主观因素的影响。

评价的对象从知识、技能和兴趣三方面考核，评价主体依据在线学习的特征，减少教师的参与，以系统自动测评和学员互相打分为主。评价的内容可以量化为评价指标，以分数、等级或者次数等数据呈现。为了描述的便利，将评价标准改写为指标形式（如表2）。

指标权值可以通过专家打分法或层次分析法获取，在线评价系统中设计权值设置选项，可以依据实际情况修改权值。评价标准确立后，评价系统依据在线监测模块提供的数据，利用模糊综合评价模型进行综合评价。

● 模糊综合评价方法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，该方法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，利用模糊运算对受到多种因素制约的评价对象做出一个综合的评价。笔者设计的综合评价系统中评价流程如下页图2所示。

参看图2，基于学习过程的模糊综合评价主要步骤如下：

①依据表2确定的评价指标，设置模糊评价集合{优秀、良好、中等、及格、不及格}，为了便于数据的量化将评价集合设置为S={95，85，75，65，55}。因为指标分为一级指标和二级指标，所以权值设置为一级指标权值WT={0.5，0.3，0.2}，二级指标权值W1={0.4，0.6}，W2={0.3，0.4，0.3}，W3={0.2，0.4，0.4}，通过指标模块和权值模块完成上述设置。

②数据集合X={xij}，xij表示在第i个一级指标中的第j个二级指标的数值。数据通过监控模块自动收集，并需进行数据检验，处理无效或者错误的数值。

③集合E表示权值集合W与模糊关系矩阵R模糊运算后的结果。

④一级模糊评价结果可以从知识、技能和兴趣三个方面呈现学生在线课程学习的效果和水平。如果针对在线学习修读学分的课程，还需要在一级模糊评价的基础上进行二级模糊评价，获得该课程的总成绩，方便学分换算。T表示总成绩集合，WT表示一级指标权值，E表示一级模糊评价结果集合，模糊算子为加权平均型。

模糊综合评价过程由模糊评价模块实现，该模块的输入为数据集合X，输出为一级评价结果集合E和二级评价结果集合T。对于结果集合的处理可以采用最大隶属度原则获得评价等级或者通过加权平均法计算具体分数，评价结果保存于电子档案中。

● 综合评价的应用及实践

为了验证面向学习过程的模糊综合评价方法的实践效果，笔者设计了实验组和基础组进行验证实验。实验组和基础组各由5人组成，组间成员的知识水平和能力相近，进行同一知识的50分钟的在线学习。实验组采用模糊综合评价系统，基础组采用标准测试方法。通过学习记录和问卷的方式对学习过程数据进行采集与分析，实验结果如表3所示。

根据上述数据，对实验结果进行分析。平均登录次数实验组比基础组提高2.3次/人，平均在线时间实验组比基础组提升20.3分钟/人，说明基于学习过程的评价方式激发了学生的学习兴趣，提高了学生对学习过程的重视程度。平均发言次数实验组比基础组提高了3.5次/人，说明通过提高学习过程的质量和效率，学生拥有更多的发言动力和积极性。学习活跃度的提高较大地影响了学生的学习效果，所以平均测试成绩实验组比基礎组提高了15.3分。

满意度实验组比基础组提高了23%，说明对于学习平台的单一终结性评价问题，基于过程的评价系统，能够科学合理地评价学习效果，提高了学生学习的积极性和满意度。

应用结果表明该评价系统提高了形成性评价的效率，改善了学习平台教学评价环节的功能，而且基于过程的设计思路对高等教育院校在线开放课程学习平台的设计和应用具有积极的借鉴作用。

● 结语

作为在线学习平台的重要组成部分，面向学习过程的综合评价方法以知识、技能和学习兴趣为评价目标，设计评价标准和指标，利用模糊综合评价方法提高评价的科学性，避免主观因素。面向过程的评价方案、评价指标和评价方法构成了合理的、可行的形成性评价策略。面向学习过程的模糊综合评价方法提高了评价的效率，完善了评价的功能。基于信息数据处理技术，评价方法具有可行性和实用性，面向过程的综合评价方法能够为在线学习平台的完善提供有益的帮助，对学习效率的提高具有实际应用价值。

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作者简介：杨友林（1978—），男，讲师，硕士，研究方向为智能控制、计算机应用技术。

基金项目：辽宁省渤海大学教学改革研究一般项目（BDJG2016YC24）。