課程考核評價的數(shù)智賦能分析方法

摘"要：課程考核評價是教學過程中不可或缺的一環(huán)，它可以增強學生學習的成效，推動教師教學能力的持續(xù)提升。工學一體化課程考核評價貫穿整個教學全過程，它分為過程性考核評價和終結(jié)性考核評價。利用SPSS軟件和數(shù)智算法對工學一體化課程考核評價回收的大量數(shù)據(jù)進行處理，從而提供一套科學合理且行之有效的數(shù)據(jù)分析方法，讓考核評價的結(jié)果更加科學合理，教學反饋的信息更加完整準確。教師可以通過評價反饋的信息，及時調(diào)整教學計劃和教學活動方案，改進教學方法和手段，讓工學一體化課程更好地滿足現(xiàn)代職業(yè)教育體系要求。

關(guān)鍵詞：SPSS；數(shù)智算法；課程評價；工學一體化

柯氏評價理論確定了職業(yè)教育學業(yè)評價的四個基本層次：課程結(jié)束時的滿意度評價；知識、技能和工作經(jīng)驗的學習效果評價；學習者工作一段時間后的行為轉(zhuǎn)變評價和績效評價［12］。因此，工學一體化課程需要建立與之相適應(yīng)的評價機制。目前，工學一體化課程考核評價貫穿了整個教學全過程，其中，過程性考核方式分為學生自評表、學生互評表、教師評價表，終結(jié)性考核方式分為期末測試和滿意度調(diào)查。這些考核評價表和滿意度調(diào)查表會回收大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有的可以直觀反映出某些含義，但更多數(shù)據(jù)所“隱藏”的信息，需要利用數(shù)智算法，才能“挖掘”出來。本文將從以下兩個維度進行說明。

一、數(shù)據(jù)的有效性分析

回收的考核數(shù)據(jù)，如何判斷其數(shù)據(jù)是否真實可靠，可以使用信度分析。信度即可靠性（Reliability），它是指采用同樣的方法（問卷）對同一對象重復測量時所得結(jié)果的一致性程度。信度分析的目的就在于說明樣本數(shù)據(jù)真實可信。

（一）信度分析的主要方法

（1）重測信度：它注重測量時間上的重復性，即對同一組被調(diào)查人員采用相同問卷，在不同時間點先后進行調(diào)查，測量兩次調(diào)查結(jié)果之間的差異程度，只適用短期內(nèi)有效，如兩周內(nèi)。

（2）復本信度：運用兩份內(nèi)容等價但題目不同的問卷對同一組被調(diào)查人員進行調(diào)查。例如，使用試卷AB卷對同一批考生進行測試，檢驗考生成績是否可信。由于副本信度很難讓人同時做兩份內(nèi)容差不多的問卷，所以較少使用。

（3）評分者信度：不同評分者對相同對象進行一致性評定，如結(jié)構(gòu)化面試。

（4）內(nèi)部一致性信度：反映問卷內(nèi)部問題之間的關(guān)系，檢查問卷的各個問題是否測量了相同的內(nèi)容或特質(zhì)。如果問卷的各個問題都與課程滿意度相關(guān)，那么這份問卷的內(nèi)部一致性就較高；但如果出現(xiàn)多個問題與課程滿意度無關(guān)，如校園滿意度、衛(wèi)生滿意度等，問題邏輯聯(lián)系或與主題不符，則問卷的內(nèi)部一致性就較差。

（二）內(nèi)部一致性信度分析說明

內(nèi)部一致性信度通常使用Cronbach（克倫巴赫）α系數(shù)，α系數(shù)在0.9以上，則該問卷的信度甚佳；0.8～0.9表示信度不錯；0.7～0.8則表示信度較好；0.6～0.7表示信度一般；0.6以下就要考慮重新編寫問卷了。

這種信度分析要求是量表問題，即問卷的各個問題選項是可以量化分等級的。例如問題選項：非常不滿意—不滿意—中立—滿意—非常滿意，五個選項可以分別被賦值1、2、3、4、5，這就是五級量表問題。

（三）數(shù)據(jù)的信度分析舉例

在某個云計算專業(yè)班級開展的“工學一體化”課程滿意度調(diào)查中，總共回收了25份有效問卷，因為設(shè)計的問題都是正向計分題，可以在Excel中直接對問題選項進行數(shù)字化處理，賦值對應(yīng)關(guān)系為A5、B4、C3、D2、E1。

將Excel中數(shù)字化處理過的數(shù)據(jù)導入SPSS進行信度分析，在SPSS界面選擇“分析—刻度—可靠性分析”，分析項為問題1—8，如圖2所示。

信度分析結(jié)果顯示，可靠性分析的克倫巴赫α系數(shù)為0.913，表示該滿意度調(diào)查問卷回收的數(shù)據(jù)真實可靠，是可信任的。

二、數(shù)據(jù)的內(nèi)涵規(guī)律分析

（一）多重響應(yīng)分析

多重響應(yīng)分析又稱多重應(yīng)答分析或者多選題應(yīng)答分析，在進行問卷調(diào)查時，經(jīng)常會遇到一部分多選題，我們采用二分法記錄數(shù)據(jù)（以1/0表示已選/未選）。

1.SPSS多重響應(yīng)分析包括頻數(shù)分析和交叉分析兩部分［3］

（1）頻數(shù)分析：用來分析樣本中單個問題選項出現(xiàn)的頻率。

（2）交叉分析：用來分析樣本中某個選項與其他選項之間的關(guān)系。交叉分析結(jié)果是否具有統(tǒng)計學意義，可以增加卡方檢驗。卡方檢驗表中的皮爾遜卡方對應(yīng)的顯著性數(shù)值小于0.05，則表示具有統(tǒng)計學意義，是有效的。

2.頻數(shù)分析舉例

在該班的某個工學一體化課程的任務(wù)考核學生自評表中，對自評表中的各個問題選項進行二分法處理，如圖3所示。

將Excel中二分法處理過的數(shù)據(jù)導入SPSS進行頻數(shù)分析前準備，SPSS界面選擇“分析—多重響應(yīng)—定義變量集”，在彈出的“定義多重響應(yīng)集”窗口，依據(jù)自評表中的8個問題，分別定義和添加8個多重響應(yīng)集的名稱和標簽，如圖4所示。

關(guān)閉“定義多重響應(yīng)集”窗口后，開始進行頻數(shù)分析，在SPSS界面選擇“分析—多重響應(yīng)—頻率”，在彈出的“多重響應(yīng)頻率”窗口，添加所有多重響應(yīng)集，點擊確定，多重響應(yīng)頻數(shù)分析結(jié)果中顯示，回收的學生自評表中，每個問題選項所選的數(shù)量和所占比例，如圖5所示。

3.交叉分析舉例

以學生自評表中的問題6為例，交叉分析如果學生自評扮演的是“領(lǐng)導者”的角色，則他在問題8中，即團隊中的主要貢獻會是什么。在SPSS界面選擇“分析—多重響應(yīng)—交叉表”，在彈出的“多重響應(yīng)交叉表”窗口，將t6.1（領(lǐng)導者）添加進“列”，將多重響應(yīng)集“團隊貢獻”添加進“行”，定義范圍分別填寫1和5，操作如圖6所示。

交叉分析結(jié)果顯示，如果該學生扮演的是“領(lǐng)導者”角色，則在問題8中，比較多的選擇是“t8.2完成了重要的任務(wù)部分”和“t8.5學習了新的知識和技能”。

（二）線性回歸分析

線性回歸分析是根據(jù)一個或一組自變量的變化情況預(yù)測與其相關(guān)的某隨機變量未來值的一種方法［3］。簡而言之，就是研究多個自變量X對一個因變量Y的影響情況。根據(jù)自變量X的個數(shù)，可以稱為一元回歸或者多元回歸；如果回歸函數(shù)是一個線性函數(shù)，則稱為線性回歸。

1.多元線性回歸分析方程

y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn

在問卷調(diào)查分析中，可以假設(shè)問卷的每個問題為自變量X，問卷最終總評為因變量Y，通過多元線性回歸分析，可以發(fā)現(xiàn)哪些X對Y的正面影響大，哪些X對Y沒有影響甚至是負面影響。

2.多元線性回歸分析的前提

（1）因變量Y為定量數(shù)據(jù)；

（2）自變量X與因變量Y存在線性關(guān)系；

（3）自變量X之間不存在多重共線性，即X之間應(yīng)該彼此獨立；

（4）因變量Y的樣本觀測值之間相互獨立，殘差（樣本觀測值與擬合值之間的差）之間也相互獨立；

（5）殘差服從均值為0，方差為σ2的正態(tài)分布。

3.多元線性回歸分析舉例

在此次回收的課程滿意度調(diào)查問卷中，將問題1—7作為自變量X，將問題8的課程滿意度評分作為因變量Y，并進行賦值，對應(yīng)關(guān)系為A100、B85、C70、D55、E40。將數(shù)據(jù)導入后，在SPSS界面選擇“分析—回歸—線性”，在彈出的“線性回歸”窗口，添加因變量與自變量，在“線性回歸：統(tǒng)計”對話框，除了默認勾選外，建議勾選“共線性診斷”和“德賓沃森”，如圖7所示。

（1）共線性診斷：檢測自變量X之間彼此是否相關(guān)，如果兩個變量存在共線性，則兩個變量只起到一個變量的效果；

（2）德賓沃森檢驗：檢測因變量Y的樣本觀測值之間的獨立性。

在“線性回歸：圖”中，設(shè)置好相應(yīng)參數(shù)：Y選擇“ZRESID”，表示標準化殘差；X選擇“ZPRED”，表示標準化預(yù)測值；最后勾選“直方圖”和“正態(tài)概率圖”。

多元線性回歸分析結(jié)果顯示：R方越接近1，說明擬合程度越好，即樣本值非常接近預(yù)測值，通常不能低于0.36；德賓沃森值在0～4之間，越接近2，因變量Y的樣本值之間獨立性越好。回歸方程的顯著性檢驗結(jié)果顯示：顯著性Siglt;0.05，表示回歸方程成立，自變量X對因變量Y的影響顯著。

從回歸方程的系數(shù)可以得出結(jié)論：問題3、問題7、問題2對課程滿意度Y的正面影響較大，問題1、問題5、問題4對課程滿意度Y的正面影響不大，而問題6對課程滿意度Y有負面影響。

結(jié)語

對工學一體化課程考核評價數(shù)據(jù)進行信度分析、多重響應(yīng)分析和多元線性回歸分析，可以讓“工學一體化”課程考核實施的評估結(jié)果更加科學合理，教學反饋的信息更加完整準確。教師可以通過評價反饋的信息，及時調(diào)整教學計劃和教學活動方案，改進教學方法和手段，完善考核評價方式，讓“工學一體化”課程更好地滿足現(xiàn)代職業(yè)教育體系要求。

參考文獻：

［1］孫小梅，周應(yīng)國.本科層次職業(yè)教育專業(yè)課程開發(fā)：三維邏輯、應(yīng)然特征與實踐依循［J］.職業(yè)技術(shù)教育，2023（35）：2934.

［2］柯克帕特里克.如何做好培訓評估：柯氏四級評估法［M］.3版.林祝君，馮學東，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2015：2527.

［3］鄧維斌，周玉敏，劉進，等.SPSS"23統(tǒng)計分析實用教程［M］.2版.北京：電子工業(yè)出版社，2017.

基金項目：2023年廣東省技工教育和職業(yè)培訓省級課題——基于“東數(shù)西算”背景下《云計算技術(shù)應(yīng)用》專業(yè)工學一體化人才培養(yǎng)研究（課題編號KT2023019），主持人：李俊

作者簡介：方武（1987—"），男，漢族，湖南邵陽人，碩士研究生，講師，研究方向：云計算；陳英姿（1994—"），女，漢族，湖南衡陽人，本科，講師，研究方向：軟件開發(fā)。

*通信作者：李俊（1985—"），男，漢族，廣東韶關(guān)人，碩士研究生，高級講師，研究方向：大數(shù)據(jù)。