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基于編程類在線課程評價的滿意度研究

2024-04-29 23:48:04劉經緯侯慶
信息系統工程 2024年2期
關鍵詞:在線教學滿意度

劉經緯?侯慶

摘要:學生滿意度是衡量教學效果的重要指標,學生滿意度降低會導致學習效率低下,教學質量降低。研究工作如下:首先運用LDA主題聚類方法將學生對在線編程課程的評論數據進行處理,確定在線課程滿意度的影響指標;其次將每個影響指標對應的數據進行情感分析,通過每一條數據的情感得分確定該主題的滿意度平均值;最后根據情感得分統計結果,通過IPA分析法給出建議。研究成果如下:首先得到了對教學滿意度影響最大的5個指標;其次得到了5個影響指標的重要性得分和滿意度得分;最后針對各類型的指標提出了課程質量提升建議。

關鍵詞:滿意度;在線教學;編程;LDA主題聚類

一、前言

學評教中的學生滿意度在衡量教育質量方面占有重要地位。提升學生教學滿意度是我國全面發展素質教育的迫切需要。全國政協委員馬珺提出應千方百計促進人才培養能力和人才培養水平的持續提升,為中國式現代化建設提供更強大的人才支撐。

二、研究現狀

當前我國教育信息化的大力推動。近些年,教育部推出了多項教育改革發展規劃政策及年度工作要點文件,如《教育部 2022 年工作要點》《直播類在線教育平臺安全保障要求》等,明確指出要推動信息化時代的教育創新。教育部部長懷進鵬表示:“發展數字教育,推動教育數字化轉型,是大勢所趨、發展所需、改革所向,更是教育工作者應有之志、應盡之責、應立之功。”

不同類型課程的滿意度差異較大。鄒維[1]等人發現在對學生進行不同性質課程講授時,學生的感觀差異巨大,對于實踐課程類的評價最低。覃紅霞[2]發現針對軟科學、理論性科學、硬科學、應用性科學四類學科的教學滿意度存在顯著差異。整體表現為軟科學高于硬科學,理論性科學高于應用科學。在線教育應該注重學科差異性形成的復雜影響。

在線課程的分析方法多樣化。王銳[3]等人通過將IPA分析法與評論數據相結合確定了在線課程質量要素。裴利華[4]通過IPA修正法對滿意度進行調查,為提高教師教學能力和學生滿意度提供建議。黃艷蓉[5]運用LDA方法對MOOC的學習評論數據進行分析處理,提取學習者關注的主題。

綜上所述,研究現狀可以總結為以下幾方面:一是教育部大力推動在線教育的發展。二是編程類課程作為實踐課程中的應用型科學,在在線課程中的表現不盡如人意。三是學生學習滿意度的分析方法可以優化。為了提高課堂教學質量,更好地開展新工科院校計算機類學科的教學工作,本文通過搜集學生的編程類課程在線評論,通過LDA主題聚類,IPA分析法給出結論與建議。

三、研究設計與研究方法

(一)主要研究框架

本研究從在線課程學生的評論視角出發,通過主題聚類確定在線課程的滿意度影響因素。運用文本挖掘方法從學生的的滿意度—重要度兩個維度對在線課程滿意度進行分析,為在線課程的發展提供相關建議和策略。主要研究框架如圖1所示。

(二)IPA分析方法

如圖2所示,本研究借鑒IPA模型的思想,構建出編程課程指標因素的IPA分析圖。橫軸為指標的重要性,縱軸為學生對于這一指標的滿意度,X-Y的分割點分別為重要性和滿意度的平均值,從第一象限到第四象限分別是高滿意度高重要度、高滿意度低重要度、低滿意度低重要度、低滿意度高重要度。對應為重要保障區域、重點關注區域、質量維持區域、適度關注區域。

四、實證分析

(一)數據來源與處理

本文通過問卷搜集了學生對課程的反饋信息。研究對象為大學生和研究生,所選課程類型為含有編程類課程的線上網課,共收到3376條學生反饋的信息。本研究刪除數據中的無效評論,文本去重,刪除空值。清洗后共搜集到2024條有效評論。其次對數據進行了分詞和去除停用詞處理。

(二)學生建議的高頻詞分析

通過高頻詞了解學生滿意度的基本情況。本研究通過對高頻詞的分析可以很大程度上了解學生的感受和滿意度感知情況。本文得到了出現頻率最高的詞語,頻率較高的詞語分別是“講”“代碼”“算法”“速度”“內容”等。這些詞匯反映了同學們對老師、對課堂的建議,可以認為是學生們較為關注的點,也是老師應重視的角度。

(三)LDA主題模型聚類

本文通過pyLDAvis可視化主題模型確定最終的指標項數目。本文的最優主題數定為5個主題,每一個主題都選擇了最具代表性的10個詞匯。5個主題分別為講課速度、教學水平、課程配套服務(設備安裝情況、網速等)、師生交互、課程內容。詳細的主題及主題展示如表1所示。

(四)學生建議的情感分析

本節內容主要是將學生的評論進行量化,將文本類數據通過詞典進行計算得分得到數值型數據。本文的文本情感分析基于的詞典是玻森情感詞典,該詞典囊括了許多網絡詞匯,適用于現在的學生交流評論。在該詞典中,每一個詞語都占單獨的一行,并有相應的情感分數。正數代表積極的詞語,負數代表消極的詞語,絕對值越大,程度越強。本文將情感評分大于0的判定為積極情感傾向,情感評分小于0的判定為消極情感傾向,情感評分等于0的判定為中性情感傾向,情感評分的部分結果如表2所示。

使用文本情感分析可以計算每條評論屬于某一主題的概率值,本文選擇概率值最大的為該條評論的主題。在情感分析的結果中加入主題所屬類型,對數據進行統計,結果如表3所示。

根據表格可以看出學生對課程內容關注度較高,共有679條評論與課程內容有關。積極傾向的評論數量共有389條,評論的平均得分為0.7783。在所有主題中,課程內容的平均分最高,說明了學生對課程內容較滿意。對5個情感得分進行平均分計算得到0.5361。大于平均分的主題分別是教學水平和課程內容,它們的情感得分分別是0.5388、0.7783,表明學生對這兩個主題較滿意,是學生在評分過程中關注的重點。相反,分數比平均分低的可以說明學生對此主題的滿意程度不高。從表中可以看到主題4師生交互的平均得分最低,為0.4270。師生交互這一主題共有449條評論,包括245條積極傾向的情感評論,193條消極傾向的情感評論和11條中性的情感評論,說明學生對師生交互較為關注,老師對該主題的重視程度需要加強,進一步增強與學生的交流。

摘取消極傾向的文本進行分析,將學生不滿情緒主要歸納為以下幾點:第一,講課過程中師生交互頻率較低。部分同學表示“希望多給我們留些自己的操作時間”“希望可以增加一些提問環節,增強同學理解程度”,反映出學生重視課上與老師的交流互動。第二,授課老師的語速加快影響學生的課上體驗。從學生評論中可以看到部分學生反映老師語速較快、講課速度較快。老師的講課速度影響學生的學習吸收程度,進而影響學生的學習滿意度。第三,在線課程的體驗感較差。在線課程的視頻清晰度、視頻卡頓程度容易影響學生的學習進度,導致學習思路不連貫,影響學習效率。第四,課程設計不合理。有學生表示“進度有些快,建議每講完一部分留出答疑時間”。反映出老師在課程設計過程中,缺少與學生的交流,課程環節的設計需要調整。第五,課程內容的基礎知識較少。部分學生反映希望補充課程內容的基礎性知識講解,例如公式原理、底層邏輯。

(五)IPA模型分析

通過IPA模型對5個主題指標進行分析,確定每一個指標對學生滿意度的作用效果。本文中重要性通過每個主題在數據中出現的次數占比決定。每個主題出現的頻數不同說明學生的關注重點不同,頻率越高說明越重要,需要加強關注。本文的5個主題重要性、滿意度分值如表4所示。

1.重要保障區域滿意度評價

課程內容處于第一象限,說明老師對課程內容十分重視,學生對課程內容較滿意,在整個滿意度指標的評價中較為突出。作為滿意度的優勢區域,老師應繼續保持課程內容這一優勢。

2.重點關注區域滿意度評價

通過比較可以發現教學水平屬于重點關注區域。該指標的重要性為0.1518。指標落在這一區域說明教學水平對學生較為重要,提升教學水平會讓學生滿意度增加。在今后的授課過程中,老師應重視教學水平這一影響因素。

3.質量維持區域滿意度評價

講課速度的指標重要性為0.1572,滿意度為0.4425,這說明學生對講課速度不太滿意。例如評論中提到的“速度太快跟不上麻煩下次慢一點”“有點快“等。課程配套服務的重要性為0.1386,滿意度為0.4937。在課程建設的過程中,如果教學資源有限,可以先不考慮這一部分的內容,只維持這方面的基本要求即可。

4.適度關注區域滿意度評價

師生交互這一指標需要引起重視,加強改進力度。該區域主要反映了學生的交互需求,師生交互這一指標對于學生是基本需求,亟須加大改進力度,是改進的首要的任務。

五、結論及建議

(一)保持課程內容這一優勢區域

通過表 4可以發現影響學生學習滿意度的核心要素為課程內容。編程類直播課程一節課的知識點不宜過多,老師應將知識點進行整合,內容上做到條理清晰。根據反饋信息可以發現學生對公式原理、代碼比較關注,老師在備課時可以重點強調底層邏輯和基礎知識。

(二)完善課程設計為課程內容奠定良好基礎

該區域的要素對重要保障區域要素的表現有直接影響,該區域是盡可能完善的要素區域。教學水平在授課過程中的主要體現是課程設計,老師應對課程環節進行構思,針對課前、課上、課后分別進行設計。課前應將課程資料提前下發,輔助學生進行學習;課上應加強與學生的溝通,對具體授課內容進行教學設計,使學生容易理解掌握。

(三)增加教學過程中師生互動頻次

從圖 2可以發現,師生交互這一指標在學生心中十分重要,但是滿意度沒有達到學生的心理預期。在線直播課程中,老師有時會沉浸在講課氛圍當中,忽略了學生的訴求。師生交互過程中,老師的語速快或慢都會影響學生的學習質量,進而導致學習效果降低。課上,老師與學生應加強溝通,及時察覺學生的疑惑。

(四)保證最基本的教育技術支撐

從圖2可以發現,課程配套服務在第三象限,這說明改善重點不應放在該區域,該區域的指標給予最基本的保障即可。在實際教學當中會出現許多課程衍生出的問題,例如,編程用到的軟件在安裝過程中出現的錯誤、在線直播網課用到的平臺由于網速導致畫面出現延遲、平臺限制導致畫面不清晰等。針對“軟件安裝”,老師可以整理軟件安裝步驟以及軟件相關問題的解決方案給學生。針對“視頻卡頓”,課程應做到聲音畫面同步,畫質清晰,選擇現有成熟的學習軟件進行授課。

參考文獻

[1]鄒維,曹麟,萬昆.學生體驗視角下不同性質課程在線教學的現狀、差異與反思[J].數字教育,2021,7(06):31-38.

[2]覃紅霞,李政,周建華.不同學科在線教學滿意度及持續使用意愿——基于技術接受模型(TAM)的實證分析[J].教育研究,2020,41(11):91-103.

[3]王銳,肖楊財,黃艷蓉.學習者關注度—重要度雙視角下的在線課程質量要素分析[J].黑龍江高教研究,2023,41(02):141-148.

[4]裴利華,黃賜英,劉來春,等.基于IPA修正法的混合式教學滿意度分析[J].中國現代教育裝備,2023(01):63-66.

作者單位:首都經濟貿易大學

責任編輯:尚丹

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