網絡課程的教學效果評價研究

李強

摘要：本文通過運用隨機前沿分析法，選取出最優函數形式，測算了網絡課程的教學效果及其影響因素.通過研究發現，網絡課程的教學效果值均顯著低于1，網絡課程的教學效果還處于低效果階段，還有很大的提升空間.網絡課程的教學效果是一種更多依賴建設資金和老師投入的老師推動型模式.

關鍵詞：網絡課程;教學效果;隨機前沿分析

中圖分類號：G642? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2019）08-0142-04

1 引言

隨著互聯網和多媒體技術的發展和普及，網絡課程成為學校力推的，試圖改變原有教學模式的新教學方法.尤其是近年來隨著“互聯網+”的發展，如何把高校的課程和“互聯網+”結合起來，成為了教學理論和實踐研究的熱點問題.所以，MOOC課、大規模在線開放課程、網絡資源共享課程等利用“互聯網+”平臺的高校課程相繼出現.但是，我們在認識到網絡課程在改革傳統的教學方式的同時，也應該認識到網絡課程在發展過程中存在的問題.例如高校對網絡課程的定位還比較模糊，網絡課程的教學資源還是原有教學內容直接照搬到網絡上，師生網絡互動不夠以及高校網絡軟硬件建設滯后等問題.因此，對網絡課程的教學效果進行評價，找到影響網絡課程教學效果的因素就顯得具有理論和實踐的意義.

目前國內對于網絡課程教學效果評價的研究還一直是比較少的，但是美國早在2000年就出臺了網絡課程的評估與質量保證標準，馬里蘭網絡教育聯盟為7000多門網絡課程進行評審和評估認證（Quality Matters，2018），該標準被多個國家所認可，已經成為世界上主要的網絡課程評價標準.因此，文章擬針對我國的網絡課程找到合適的效果評價方法.當前學術屆常用的對于效果評價的評價發放，主要是利用知識生產函數，將效果的各種投入要素與效果的最終產出結合研究，用來測度投入效果.從當前很多的實證研究中可以看到，作為效果評價的經驗模型，確實存在投入產出轉換函數，并且被研究效果評價的學者作為一個主要的實證分析工具.綜上所述，在目前沒有對我國網絡課程教學效果評價的前提下，借鑒其他領域的效果評價研究成果來分析具有重要的現實意義，但不是照搬其他研究的方法.

2 研究方法

目前對于效果評價的常用實證方法主要有兩種，一是非參數法，該方法的優勢就是在評價過程中不需要設置具體的轉換函數形式，例如指數法和數據包絡分析法（DEA）;另一種是參數法，該方法必須有具體的轉換函數形式，同時隨機誤差項要符合具體的分布形式和遵循其他相關假設條件，通過對投入要素的參數值進行估計，測算效果.這種方法又可分為一般計量方法和隨機前沿方法（SFA）.以數據包絡分析法（DEA），其沿襲了非參數法的特點，不需要建立投入和產出之間的轉換函數，這樣可以降低因轉換函數形式設置的偏差導致的效果評價不實的問題.但同時也會存在由于邊界設定的確定性和不存在測量誤差，導致在測算是無法區分哪些是可控的哪些是不可控的，而將所有問題都歸于低效果，包括統計問題導致的低效果.因此，在對數據選擇和整理時，要求非常嚴格，這對進一步探討網絡課程的教學效果的影響因素增加了難度.由于數據包絡分析法（DEA）存在這些不足，基于隨機前沿分析法（SFA）的參數法恰好能夠解決這種問題，主要是由于隨機前沿分析法（SFA）把誤差項分為效果誤差項和隨機誤差項兩部分，在一定程度上解決了統計誤差對效果的影響，提高效果測度的準確性.本文對兩種效率的測算都將基于隨機前沿的分析法（SFA）展開.

2.1 隨機前沿模型

根據隨機前沿模型的原理，區分了測度無效果的不可控制和可控制因素，從轉換函數式上來說就是將誤差項分為隨機誤差vit和無效果項uit兩個方面，這種劃分的缺陷就是使得效果估計變得越來越復雜.因此，Battese and Coelli（1995）和Fritsch（2002）等研究人員通過改進模型，在保證估計結果準確性的前提下使估計過程變得更加簡單.所以文章以Battese and Coelli（1995）模型為基礎進行擴展，具體為：

如果是單要素生產函數，那么兩種方法具有相同的測算結果.但如果是多要素生產函數，那么，基于投入和基于產出會有不同的測算效果.

2.3 隨機前沿模型的檢驗

隨機前沿分析方法的測算結果，準確性取決于隨機前沿生產函數形式的選擇和參數估計的有效性.為了簡化分析，文章從三個方面進行簡化驗證具體的轉換函數形式，如表1所示.

上述檢驗具體采用“廣義似然比（LR）”統計量來檢驗：

LR=-2{ln[L（H0）/L（H1）]}=-2[lnL（H0）-L（H1）] （7）

（7）式中的H1L（H0）和L（H2）表示假設檢驗時的零假設H0和備擇假設的對數似然函數值.

3 模型構建與實證分析

本文所使用的基礎數據來源于安徽科技學院近5年的20門網絡課程的學生的相關數據，包括網絡課程學習時間、學生考試平均成績、學期課程數量、網絡課程建設投入、網站信息直觀性.部分數據來自學校教務系統數據，部分來自課程負責人提供.

3.1 網絡課程的教學效果評價模型

網絡課程的教學效果評價模型是通過構建轉化函數，將學生的投入作為網絡課程的投入要素，運用投入法測算對網絡課程的教學效果的貢獻程度，是效率研究的第二層次研究.本部分同樣選擇C-D和超越對數兩種形式的轉化函數，構建基于投入法的隨機前沿模型.此時模型可設定為：

其中，i代表本文所選網絡課程，t代表時間，Yit代表觀察單元的網絡課程的教學效果，選取學生網絡課程學習時間來表示.Xit代表網絡課程平臺的各種投入，包括課程本身和學生的投入，文中選取了最有代表性的學生考試平均成績（CJit）和課程建設投入（TRit）.在衡量的網絡課程的教學效果模型中，課程建設投入（TRit）在本文選取了網絡課程建設經費（TRJFit）和老師的投入時間（TRSJit）兩個變量.模型中還包含了其他影響學生網絡課程的變量，例如學生學期課程的數量（KCit）、是否有電腦（DNit）和網站信息直觀性（SPit）.

3.2 實證分析

文章基于安徽科技學院網絡課程的面板數據，利用（8）式和（9）式，分析無滯后、滯后1年的科布-道格拉斯生產函數和超越對數生產函數的隨機前沿模型.在測算網絡課程的教學效果之前，需要運用似然比檢驗來確定哪個轉換函數形式最合適，具體的估計結果如表2所示.

根據模型甄別檢驗，選取顯著水平在1%水平的臨界值，經計算，在隨機前沿模型中，最適用的為不考慮時間因素的C-D轉化函數隨機前沿模型.

模型1、模型2、模型3和模型4分別表示網絡課程投入與教學效果之間無時滯無控制變量、無時滯有控制變量、滯后1年有控制變量和滯后2年有控制變量，具體估計結果如下表3.

4個模型的σ2和γ值均在1%的顯著水平下顯著，表明投入沒有效果在網絡課程的教學過程中顯著存在，同時印證了本文采用SFA方法的合理性.

從4個模型的參數估計結果看，不同時間滯后假設下的估計結果基本一致.課程投入的兩個變量與網絡課程的教學效果顯著相關.以模型2為例，在其他變量不變的情況下，網絡課程平臺建設投入經費增加1%網絡課程的教學效果將增加0.795%，老師的投入時間增加1%網絡課程的教學效果將增加7.314%.而學生考試平均成績雖然系數值都為正，但均不能通過顯著性檢驗，這表明目前網絡課程的教學效果是一種更多依賴建設資金和老師投入的老師推動型模式.從其他影響變量的估計結果來看，學生學期課程的數量對網絡課程的教學效果具有顯著的負效應，這說明學生課業的負擔大小會影響學生網絡平臺學習的時間和效果.學生是否擁有電腦對網絡課程的教學效果具有顯著的正效應，這說明對于網絡課程來說，學生是否擁有工具也是一個關鍵的影響要素.網站信息直觀性變量的估計值也是顯著的正值，這說明網站信息直觀性反映網站的建設質量，包含的元素種類，不只是一些文字性內容的描述的信息越多，學生網絡平臺學習的時間和效果越好.

接下來依據模型1-模型4的估計結果，利用方程（4）測算網絡課程的教學效果，具體20門網絡課程的教學效果值（TE）如表4所示.可見，無論是有無控制變量的無滯后、滯后1年、滯后2年及滯后3年的模型，各門課程的網絡課程的教學效果值（TE）均顯著低于1，意味著安徽科技學院的網絡課程的教學效果還處于低效果階段，還有很大的提升空間.以模型4為例，網絡課程的教學效果值（TE）平均值為0.671，表明相對現有的課程投入條件，網絡課程浪費了將近35%的投入資源.此外，課程差異也較大.在各門課程中，文科類的網絡課程的教學效果值（TE）得分最低，意味著文科的網絡課程未充分利用.

4 簡要結論及對策建議

本文通過運用隨機前沿分析法，測算了網絡課程的教學效果及其影響因素.在網絡課程的教學效果的隨機前沿模型構建中，為了增加效果測算的準確度，都專門設計了C-D生產函數模型和超越對數生產函數模型，并包括三種時滯情況，最終通過似然比檢驗進行篩選，選取出最優函數形式.通過研究發現，網絡課程的教學效果值（TE）均顯著低于1，網絡課程的教學效果還處于低效果階段，還有很大的提升空間.網絡課程的教學效果是一種更多依賴建設資金和老師投入的老師推動型模式.基于文章的評價分析，筆者認為網絡課程要想起到好的效果，可以從如下幾個方面入手：

第一，強化網絡課程任課教師的主觀能動性

從實證分析可以看到，影響網絡課程的教學效果的核心因素是課程建設投入包括網絡課程建設經費和老師的投入時間，因此，如何激發網絡課程建設過程中老師的投入，是網絡課程能否獲得良好效果的關鍵.首先要提高網絡課程任課教師的積極性，使得老師花更多的精力在網絡課程上面;其次要針對網絡課程的特性，加大對網絡課程任課教師相關知識的培訓，讓網絡課程任課教師真正了解弄懂網絡課程教學規律，消除老師的對新事物的陌生感，讓網絡課程任課教師積極參與到網絡課程的設計、建設和實施中來.

第二，激發學生利用網絡課程學習的主觀能動性

從實證分析可以看到，學生投入到網絡課程的學習實踐顯著的影響網絡課程的教學效果，學生花在網絡課程的時間一方面是有自己課程的數量決定的，一方面是有網絡課程本身的吸引能力決定的，所以，網絡課程的教學設計要區別于一般課程，要突出學生學習的實際和學習的方便性，網絡課程不能一味的追求全，而要讓學生能夠“少而精，拿到手”，考核方式要多樣化.

第三，突出網絡課程設計和內容的新穎性

從實證分析可以看到，網站信息直觀性越強教學效果越好.網絡課程的網站設計要體現新穎性、實用性，要突出和非網絡課程的差異性和形象化.要對文本教材進行從新設計，包含多種形式的素材，課件要集文字、圖片、動畫和聲音于一體，實現圖、文、聲、像的綜合運用，網絡課程的教學資源應該豐富多樣，既有傳統課堂教學的書本，又有現代高新技術下的多媒體的使用.

第四，綜合提升網絡課程的教學效果

總體來說，網絡課程的教學效果還是比較低的，還有很大的提升空間，但是提升網絡課程的教學效果不是單靠某一個主體就能實現的，需要多方協同配合才能完成.學校和老師要加大投入.學生要提高網絡學習的自主性，網絡課程的設計要體現新穎性，網絡課程軟硬件要提高穩定性.使網絡課程發揮最大的教學效果，充分實現教師與學生的互動與溝通.

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參考文獻：

〔1〕劉永福，李靜輝.網絡課程在線評價指標體系的設計與實現[J].中國遠程教育，2015（08）.

〔2〕Battese G. E.， Coelli T. J. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J]. Empirical Economics， 1995， 20（4）： 325-332.

〔3〕Fritsch M. Measuring the Quality of Regional Innovation System—A Knowledge Production Function Approach[J]. International Regional Science Review， 2002， 25（1）： 86-101.

〔4〕Quality Matters. Quality Matters Higher Education Rubric Workbook Sixth Edition[M]. Maryland： Maryland Online， 2018.