學生視角下線上線下混合教學改革探索
——以安徽工程大學為例

鄒 健， 張 玥， 汪曉云，吳慧健

(安徽工程大學數理與金融學院，安徽蕪湖 241000)

為應對新冠肺炎疫情對教育教學帶來的危機，2020年春季學期全國所有普通本科高校開展了線上教學，108.45萬教師開出在線課程1719.68萬門次，參加在線學習的大學生達35.37億人次，成功實現了“停課不停教、停課不停學”的目標[1]。秋季學期全國疫情防控已取得了決定性勝利，學校全面恢復返校面授，但是外國外地回流以及季節性發作，聚集性疫情時有發生，學校教育開始進入后疫情時代[2]。在這一時代，常態化防控與正常教學活動相伴，線上線下相融合勢必成為高校教學新常態下的主要教學模式[3]。于是，如何在發揮線上教學的“互聯網+教育”和“智能+教育”優勢同時，恢復疫情之前的線下課堂教學狀態，使二者相得益彰，是現今“質量行動”[4]中不可回避的挑戰。

新世紀以來，歐美很多國家運用多元多維評估杠桿，促進高等教育多樣化高質量發展。順應國際高等教育改革發展趨勢，我國教育部提出了“堅持以本為本 推進四個回歸”，以及把人才培養的質量和效果作為檢驗一切工作的根本標準的戰略舉措[5]。教育部的高等學校本科教學工作審核評估方案將“學生對自我學習與成長的滿意度”作為評估高校本科教學教育與管理的重要內容之一[6]。因此，學生視角下的線上線下混合式教學改革探索是助力新時代本科教育高質量發展的重要舉措之一[7]。

一、混合教學評價指標選取

為緊緊抓住后疫情時代帶來的歷史性機遇，響應一流本科課程“雙萬計劃”，實現教育質量的“變軌超車”[8]，安徽工程大學于2020-2021學年立項建設精品線上線下混合課程22門。為進一步推進課程教學質量建設，切實掌握學生學習成效，借助學習效果調查員和宣傳部微信平臺兩種推送途徑，該校對這一學年開設的所有線上線下混合課程展開教學情況調查，共獲得有效問卷8644份。參與問卷的學生年級的分布集中在大一至大三，其中機械工程學院、電氣工程院、藝術學院、計算機與信息學院的學生最多，均達到了750人以上，各占有效問卷總量的8%以上。

本文依據問卷信息和調查結果，主要從學生基本信息、教師教學情況、學生學習情況與學習效果滿意度以及教學平臺建設四個方面凝練21個指標，具體指標與其取值如下：

(一)學生基本信息

學生的基本信息含有學生的性別、年級和所在學院3個方面的信息。對于性別，男取值1，女取值2。學生所在年級，大一至大四依次取值1、2、3、4。學生所在學院，機械工程學院、材料科學與工程學院、電氣工程院、紡織服裝學院、生物與食品工程學院、化學與環境工程學院、經濟與管理學院、藝術學院、計算機與信息學院、數理與金融學院、人文學院、外國語學院、體育學院、建筑工程學院和人工智能學院分別對應取值1、…、15。

(二)教師教學情況

在教師教學情況方面，主要從課堂教學、課后教學和線上線下銜接三個方面來評價教師教學質量，提出11個評價指標。

課堂教學方面，包括教師教學方法、師生互動、課程目標明確、授課內容安排和課堂考核方式5個指標。教學方法中，講授法、演示法、實驗法、探究討論法，師生互動情況中，很多、較多、一般、較少，以及課堂考核方式中，課堂測試、問題提問、主題討論、學習記錄都是依次取值1、2、3、4。課程目標明確程度的取值，比較清楚明確、基本清楚明確、不夠清楚明確依次對應數值1、2、3。授課內容安排的取值，合理和不合理分別取值1和2。

課后教學方面，涵蓋教師線上資源提供、課后答疑、作業布置與批改情況以及課后考核方式 4個指標。線上資源的提供方面，拓寬知識視野且難度事宜、習題講解、教學視頻、拓寬知識視野但內容過于深奧依次取值1、2、3、4。課后答疑方面，及時回復、回復但不及時、較少回復依次取值1、2、3。作業布置與批改方面，作業量合理且批改認真、作業量偏多且批改認真、作業量合理且批改一般、作業量偏多且批改一般、作業量較少且批改認真、作業量較少且批改一般對應取值1、…、6。課后考核方式的取值，線上測試和線下測試分別對應數值1和2。

線上線下銜接方面，設置線上線下教學內容銜接與線上線下教學模式熟練度2個指標。這兩個指標的取值皆是，非常好、好、一般依次對應數值1、2、3。

(三)學生學習情況和學習效果滿意度

在學生學習情況方面，主要考察學生學習態度和知識的掌握度，能否理解所學內容并進行實際應用，以及線上線下教學參與情況，選取指標：課后平均學習時長、線上教學參與度、線下教學參與度和知識應用能力，加上學生學習效果滿意度共5個評價指標。

對于學生課后平均學習時長，6小時以上、3-6小時、1-3小時、1小時以下，對于線下教學參與度，全部課程按時上下課、基本上按時上下課、只有小部分按時上下課、簽到后早退，對于知識應用能力，在實踐活動中取得成果、積極參與實踐活動并能運用知識解決問題、僅僅應對課程考試、感覺沒學到什么，以及學生學習效果滿意度中，非常滿意、比較滿意、一般、不太滿意，都是依次對應取值1、2、3、4。對于線上教學參與度的取值，全部參與、絕大部分參與、小部分參與、線上教學存在困難還未參加、簽到后早退依次對應數值1、…、5。

(四)教學平臺建設

在教學平臺建設方面，主要考察在線平臺質量、平臺服務質量、易用性、技術支持等方面的性能，包括平臺操作性和網絡穩定性共2個評價指標。平臺操作性的取值，可操作性強和可操作性一般，以及網絡穩定性的取值，網絡比較流暢和網絡卡頓都是對應數值1和2。

二、學生視角下混合教學重要評價指標選取

大學生是高校服務的對象，大學生對學習效果的滿意程度是他們參與高等教育之后，對學習體驗和自身各方面能力成長收獲的感知最直接的評價，能夠客觀反映教育教學的質量[9]。從調查結果可以發現，對學校開展的線上線下混合教學的滿意程度，8644位被調查的學生中3274位“非常滿意”，4071位“比較滿意”，而感到 “不太滿意”的學生僅有157人，占比1.82%。這表明大部分學生對教師的線上線下混合教學方式和質量是認可的。但認為“一般”和“不太滿意”還是有1299人，占比超過15%，表明目前線上線下混合教學還存在不足，學生視角下線上線下混合教學改革還是非常必要的。

本文利用Matlab隨機森林軟件包和函數，以學生滿意度作為類標簽確定決策樹的棵樹、剔除離群樣本以及提取影響線上線下混合教學效果的重要因素，實現學生視角下混合教學重要評價指標選取。這里選擇原數據(8644個樣本)近75%的數據用于訓練(6484個訓練樣本)，以誤分率為分類評價標準。

(一)決策樹棵樹的確定

學生滿意度誤分率隨決策樹棵樹的增加而減小，變化趨勢如圖1所示。由圖1可見決策樹的棵樹少于15時，誤分率急劇下降；決策樹的棵樹超過15時，誤分率基本趨于穩定；決策樹的棵樹達到25時，誤分率最低。在后面的離群樣本剔除和線上線下混合教學重要評價指標因素提取中，選擇隨機森林的決策樹棵樹為25。

(二)離群樣本的剔除

我們用樣本的決策結果落在同一片葉子上的決策樹占森林中決策樹總數的比例來度量樣本的鄰近程度，其分布直方圖展示于圖2。圖2顯示，直方圖縱向上的高度越高說明相似的樣本越多，當鄰近測度超過0.18時，直方圖縱向上的高度非常低。這說明，鄰近測度超過0.18的樣本可能成為離群樣本。通過分析鄰近測度超過0.18的樣本的問卷答復，我們發現：問卷回答者存在心理厭倦的現象，態度敷衍。例如，序號為1433、2269、3450等樣本是來自大四學生答卷，他們對于線上教學環節的融入是完全排斥的，涉及線上教學環節的問題全部持否定態度；對于是序號為5207的答卷回答時間僅僅42秒，且所有多選題的選項全選。因此，這些離群樣本數據是會混淆視聽的，需要剔除。

(三)學生視角下重要評價指標提取

帶外數據(out-of-bag)的指標值無序化排列時，不同指標對預測誤差的改變程度影響也不同，影響程度的大小可以衡量評價指標的重要性。圖3顯示了學生視角下影響學生線上線下混合教學學習效果的指標權重情況，其中涉及教師教學方面的主要5個指標分別是：線上線下教學內容銜接、課堂師生互動、教師線上資源提供情況、混合教學模式熟練度、課后答疑。

師生互動和課后答疑分別反映教師課堂上和課后與學生的交流情況，當用兩指標樣本觀察值形成向量的余弦距離度量兩指標相近性，得到兩者的相關系數達到0.8614，因此將這兩個指標并一起(取最小值)構成綜合指標z2，來反映教師與學生的交流情況。進一步以學生的具體學習時長(time)作為因變量(連續型變量)，選取涉及教師教學方面的重要指標線上線下教學內容銜接程度x1、教師線上資源提供情況x3、混合教學模式熟練度x4以及綜合指標z2作為解釋變量。由于因變量為連續變量，因此概率分布假設為正態，連接函數為恒等函數，得到回歸方程如下：

這說明教師教學中的線上線下教學內容銜接程度、教師與學生的交流情況、教師線上資源提供情況、混合教學模式熟練度與學生課后學習時長正相關，直接影響學生學習的積極性。以教師與學生的交流情況為例，當其他指標不變時如果教師與學生的交流情況加強一個單位，學生的平均課后學習時長會增加0.0974小時。

圖1 隨機森林中決策樹棵樹對學生滿意度誤分率的影響

圖2 樣本鄰近程度分布直方圖

圖3 線上線下混合教學特征權重條形圖

三、學生視角下線上線下混合教學改革建議

通過上面的分析可以看到，在對線上線下混合教學進行教學改革，提高教學質量，上學生滿意的課，教師尤其要把握好教學內容(線上線下教學內容銜接和教師線上資源提供情況)、教師與學生的交流情況和混合教學模式熟練度三個教學環節。

(一)教學內容方面

由于網上推送的學習內容質量參差不齊，有的公開教學視頻雖生動形象，但做不到因人施教；甚至有的僅僅是PPT的宣讀，學生很容易產生抵觸心理。顯然，簡單的線上教學+線下教學模式的教學效果一定不會令人滿意。教師可以通過線上知識預熱、線下重難點講授以及線上知識鞏固和拓寬三個步驟合理安排線上資源和恰當銜接線上線下教學內容，實現線上線下呼應。

1.線上知識預熱

知識預熱環節主要達到學生對即將學習內容的有一個整體了解的目的，包括學習目標、內容模塊、在所在章節的作用、與其他知識的聯系和實際應用。需要注意的是，根據學生的基礎選擇合適的線上優質課程資源，對于專業基礎和專業方向課需要教師自己錄制；此外，預熱環節也要配套考核，讓學生帶著任務完成這一環節的教學，為接下來的線下重難點教學做好鋪墊作用。

2.線下重難點講授

有了線上的輔助和預熱環節的反饋，教師要充分利用好課堂的45分鐘，重點內容要精講、難點要剖析到位、培養和訓練學生的高階思維能力、強化學生解決問題的能力，讓學生有學到知識的滿足感和應對接下來任務的自信。

3.線上知識鞏固和拓寬

在具有了扎實的理論知識儲備和問題意識后，教師需要為學生提供后續線上學習資源，呼應線下的課堂教學，進一步幫助學生鞏固知識點和拓寬視野。包括電子教材、課程PPT課件、難點和問題講解的音視頻、知識在實際應用的案例(競賽試題、在其它學科中的應用、解決實際問題的應用和前沿科技成果)。在此基礎上要求學生完成課下作業，作業的布置在質不在量，以培養學生探索精神、學習自主性、創新能力為主，可以是知識的鞏固訓練，也可以是感悟交流和解決問題的報告等。

(二)教師與學生的交流方面

教師的教學思路要由“以教為主”向“以學為主”轉變，教師可以通過知識預熱階段學生的反饋及時調整線下課堂講授的內容；在線下課堂講授時，可以通過案例提問和隨堂小測試檢測的面對面交流了解學生知識掌握的程度，從而確定接下來線上知識鞏固和拓寬階段上傳的教學內容；線上知識鞏固和拓寬階段，可以通過線上學習小組專題研討、學習心得交流或學習成果分享的方式在線指導學生，在傳授學生專業知識的同時促進生生間的互助交流，培養學生的團隊合作意識，激發學生學習興趣和自主學習的主動性。

(三)混合教學模式熟練度方面

教師和校方都應做到思想上重視，行動上落實。學校相關部門應多舉辦線上課程建設及運行培訓活動，教師可以通過線上自主學習和線上教師平臺應用培訓來提升線上線下混合教學模式掌握的熟練度，因課制宜，合理安排教學內容，及時掌握學生的學習動態，更好地為學生服務，提高學生的學習效果。

四、結論

后疫情時代，融合了互聯網、人工智能等新技術的線上線下混合教學已經成為中國高等教育的“新常態”。本文根據2020—2021學年安徽工程大學在校本科生線上線下混合式教學情況問卷調查結果，從學生的視角出發，探究如何提升線上線下混合教學的教學效果。線上線下混合式教學的特點是線上與線下的融合，教師在提高專業素養的同時，不斷提升信息技術能力。在教學實施過程中一方面要因時因課因人制宜，借助“知識預熱—線下重難點講授—線上知識鞏固和拓寬”的教學路徑實現線上線下教學內容的呼應；另一方面要將“以學生為中心”的教育理念落實到教學的各個環節中，通7過“線上預習反饋—線下案例提問—線上探究交流”的師生互動模式，讓學生在學習中獲得滿足感，并將思政元素潤物細無聲地傳達給學生。