基于ADDIE模型的新工科背景概率論與數理統計課程教學實踐

唐 江 花

(安徽新華學院 通識教育部，安徽 合肥 230088)

0 引 言

概率論與數理統計是工科專業的必修課，高校通過概率論與數理統計課程，增強學生的數理分析和邏輯分析能力。新工科背景下，高校致力于培養學生的探索精神，為社會輸送全面發展的人才，在該種背景下高效進行概率論與數理統計課程教學改革，已經成為高校教學的重要研究方向。現有的科學技術呈現高度分化性，具有較高的綜合性。各學科專業互相融合，人類社會已經進入各學科交叉融合的重要階段。

曾翔提出機械類公共基礎課程概率論與數理統計產實行教融合創新，通過學習機械數學，能夠加深對數學知識的領悟和理解，同時打破傳統學科的限制，達到真正將所學知識融會貫通的學習目標，該實踐方法可以幫助學生將數學概念與機械專業知識點相互關聯，使其能夠在機械專業領域中靈活應用數學知識，進而培養具備專業技能的人才；但是該方法不適合在新工科背景下應用，學生普遍對概率論與數理統計課程興趣較低，認為該課程過于困難，在生活中的應用性較低。周鳳芹以概率論與數理統計為例，提出“完全線上教學”的實踐與經驗，介紹民辦高校數學課程的線上教學情況，并探討該過程中出現的問題以及應對方案。該實踐方法對線上教學過程中需要注意的事項進行分析和總結，以期為民辦高校數學類教學提供有益的幫助。但是該方法存在課堂監管缺失的情況，教學模式的改變未能提升學生的主動學習能力。鄧輝文等人基于問題討論的離散數學課程線上線下混合式教學方法，探討離散數學課程教學改革，并介紹采用線上線下混合式教學方法的具體實踐，通過課程導學、線上學習、線下教學和評價反饋等多種手段，充分體現深層互動性，該實踐方法有效實現“以學生為中心”的自主學習、合作學習和個性化學習方式；但是該方法存在線上教育平臺無法完全替代傳統課堂教學的問題，缺乏面對面交流互動的情境，學生的注意力難以集中，教師也很難及時發現并解決學生的問題。

為解決上述問題，本文提出基于ADDIE模型的新工科背景下概率論與數理統計課程教學實踐。ADDIE(analysis-design-develope-implement-evaluate)模型是目前廣泛應用于教學領域中的教學模型，是一個教學系統設計框架，該名稱是它定義的用于構建培訓和績效支持工具的5個階段：分析、設計、發展、執行、評價的首字母縮寫。將該模型應用于概率論與數理統計課程中，充分考慮工科專業的新工科背景，為提升概率論與數理統計課程的教學效果提供理論支撐。

1 新工科背景的ADDIE教學模型

1.1 ADDIE模型設計

ADDIE模型主要包括5個部分[4-5]，具體的理論結構如圖1所示。

圖1 ADDIE教學模型結構

ADDIE教學模型具有較高的靈活性和系統性。將該模型應用于新工科背景下的概率論與數理統計課程教學中，充分體現其價值性與有效性[6-8]。模型中的各部分互相緊密聯系，具有高效的互通性。ADDIE模型應用于概率論與數理統計教學過程中，結合了線上教學與線下教學[9-10]，通過多種教學模式結合，增加模型與教學內容的融合度，從多方向培養學生的知識內涵，為培養具備專業水平的人才，打下堅實的基礎。教學評價是ADDIE模型的最后步驟，通過課程評價過程，滿足課程的可持續設計，提升學生的教學滿意度，滿足學生的個性化發展需求。

1.2 ADDIE模型的概率論與數理統計課程設計

將ADDIE模型引入概率論與數理統計課程中，融入線上線下混合式教學方式。該課程主要由課前構建學習場景、課中分配與分解教學任務、課后評價教學內容以及延伸教學知識點等過程組成(圖2)。從ADDIE模型的角度，詳細分析概率論與數理統計課程的教學過程如下：

圖2 學習任務分配

(1)課程分析 教師和學生在概率論與數理統計課程教學前，需要針對課程內容進行詳細分析。教師利用線上平臺[11-12]，通過構建課前學習場景的方式，發布課程相關的課前知識，引入生動的故事線，培養學生對概率論與數理統計的進一步認知。

(2)課程設計 教師教學前，需要進行擬定課程大綱、規劃課程體系等課程內容的設計。

(3)課程發展 教師設計的課程內容，包括課程表現形式、教學活動等方向的設計。

教師在課程前，需要完成課程介紹以及課程重點、課程難點講解的微視頻。開發信息網絡平臺上的學習課件，編寫課后測試內容。

(4)課程執行 課程執行部分主要包括課程相關的程序設計等方面的執行。教師完成教學后，學生需要對課程內容有初步的認知，并匯總疑問。教師可以開展小組討論的方式，設置課后測試內容。

(5)課程評估 課程評估是ADDIE模型教學的重要步驟，通過課程評估，確定ADDIE模型在概率論與數理統計課程的教學效果。可以采用在線課堂測試以及課后測試兩種方式，通過課程評估，明確學生是否接受此教學模式。針對課程評估結果，進行教學任務、教學目的以及教學方法的適當調整。

概率論與數理統計課程教學過程中，需要教師和學生共同合作，教師和學生之間的學習任務分配情況如圖2所示。

教師和學生是概率論與數理統計課程教學的參與者。教師應該依據預習過程采集學生提交的信息，為學生講解欠缺的知識點。可以引入翻轉課堂等教學方式，拓展知識點，同時可以采用可視化等方式，更好地讓學生接受課程內容。學生可以通過在線學習方式，自主學習概率論與數理統計的知識點，利用網絡認真完成教師分配的學習任務。

1.3 教學效果評價模型

充分考慮新工科背景，構建概率論與數理統計課程教學效果評價的指標體系，見表1。

表1 課程教學效果評價指標體系

針對表1中所構建的概率論與數理統計課程教學效果評價體系，表中的一級、二級以及三級評價指標分別用A、Ai、Aij描述。確定各指標的評語集E，其由極高、高、中等、低、極低組成。

隸屬度指利用評價主體，對某元素作出某種評價的可能性大小。用Rij表示指標Ai對評價結果Ek的隸屬度矩陣，利用專家方法為各指標設置權重wij。

計算二級評價指標Ai的綜合評定向量Zi的表達式

Zi=wijRij

(1)

最終概率論與數理統計課程教學評價結果B的表達式如下

B=wiZi

(2)

利用以上過程，完成概率論與數理統計課程的量化分析過程。所獲取的評價結果可以體現課程教學效果的綜合得分，B值越高時，表示概率論與數理統計的教學效果越好，反之表示并未獲取理想的教學效果。

2 實證分析結果與討論

選取某工科院校機械工程專業20級6個班，共215名學生作為實證分析對象。完成一學期概率論與數理統計課程教學后，針對學生的學習情況，設計調查量表。統計將ADDIE模型應用于新工科背景下的概率論與數理統計課程中的教學效果。

采用專家方法，確定課程教學效果評價指標體系的權重見表2。

表2 指標權重

通過表2可以看出，采用專家方法可以有效獲取課程教學效果評價指標體系的權重。依據權重確定結果，獲取概率論與數理統計課程教學效果評價結果見表3。

表3 課程教學效果評價結果

通過表3的概率論與數理統計課程教學評價結果可以看出，引入ADDIE模型后，概率論與數理統計課程的教學評價及結果高達96.2分，處于極高的區間。實證分析結果表明，引入ADDIE模型，有效提升了概率論與數理統計課程的教學水平，取得了更良好的教學效果。將ADDIE模型應用于概率論與數理統計的實際教學中，有效地提升了學生對課程內容的接受程度。學生通過課程教學，提高了學習的積極性以及運用知識的能力。ADDIE模型通過課前、課中與課后的教學過程，提升了學生對概率論與數理統計的學習興趣，所培養的人才更加滿足新工科背景下的人才培養需求，為社會培養出更多的復合型的人才。

3 結 論

新工科背景對概率論與數理統計的教學工作提出了更高的要求。新工科背景下的教學主體是學生，教學目的是增強學生解決問題的能力，提高學生學習概率論與數理統計學科的興趣度。新工科背景下，概率論與數理統計的課程教學改革具有重要意義。針對新工科背景，以培養人才的數據分析能力為目的，將ADDIE模型應用于概率論與數理統計教學中。ADDIE模型全面分析了教學目標、教學內容以及教學方法，對概率論與數理統計教學具有積極的影響。實證分析表明ADDIE模型有效提升了概率論與數理統計的教學水平，為新工科背景下培養全面發展的復合型新工科人才，提供一定的理論基礎。