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《黑龙江教育(高教研究与评估)》杂志

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模糊学习效果评价对促进学生潜质发展的积极因素研究
发布时间:2022-05-24        浏览次数:67        返回列表

曾立胜(西南科技大学 四川绵阳 621010)

摘要:学习效果评价的目的不是通过分数来甄别和分类学生,而是通过评价发现学生各自的潜能,体现个体的比较优势。在模糊评价中可以通过评价因子发现学生的特色和长处,促进学生潜在素质的发展,同时实现学习效果的非线性评价。

关键词:学习效果评价;模糊评价;学生潜质发展;非线性评价

中图分类号:G645

文献标识码:A

文章编号:1002-4107( 2011)08-0010-02

常规的学习效果评价以总结性的统一定量考试为主,这种评价方式可以较好地测试学生对理论知识的掌握程度,但很难给学生一个恰当的综合评价结果,不利于学生特色才能的发挥,也不利于学生潜在素质的表现和发展:同时,教师也很难在常规的评价方式中获得挖掘学生潜在素质的机会。 一、学习效果评价 学生对一个教学课程或系统学习效果如何,需要通过系统收集的证据来说明。收集、分析和解释这些证据的方法称为评价方法,国外有代表性的学习效果评价模式主要有四种。

(一)泰勒的行为目标模式

该方法将教学方案、计划目标用学生可见的成就目标来表示,并把这一行为目标作为教学过程和教学评价的主要依据,即学习效果评价就是达到目标的程度,并通过教学反馈来调整教学工作尽可能逼近目标。

(二)决策型模式

评价内容由背景评价、输入评价、过程评价和成果评价四个部分组成。该方法比较注重对行为目标的合理性和可行性考察。

(三)斯克里芬的目标游离模式

该方法主张先隐藏用于评价的活动目标,以避免评价目标对被评价者的刻意引导,这样在收集被评价者的信息时,不仅包含实际的教学活动预期效果,还会包含许多非预期效果。

(四)参与者模式

该方法注重听取被评价者对教学活动的建议,能充分调动学习者的参与度,教师需要依靠经验和直觉来进行评价。

目前,国内常规的学习效果评价主要借鉴目标模式,采用目标、方法、效果三部曲,体现了教学中各因素的线性关系,即只有教学处于平衡态时,才能实现目标的效果,但教学效果具有不确定性。教育的复杂性理论指出,由于教育各因素非线性关系和对于初始条件的敏感性依赖,所以教育活动的结果具有不确定性。因此,基于教育目标和教育效果的不确定性,应该留存人的发展以及教育自身发展的空间。特别是在研究生教育的教学评价中,一定要避免以简单的定量标准来评价学生学习的努力程度、发展可能和学习效果,可以采用一种动态的、模糊的评价方式来评价并引导学生发展的潜在可能性空间。

二、模糊学习效果评价

模糊集理论是由美国柏克莱加州大学的控制论专家Zadeh创立,其目的是方便描述没有明确界限和外延模糊的事务,通过建立事务不确定因素与隶属度函数的对应关系,成功地实现利用数学方法来分析日常生活中许多不精确的模糊事务。该方法目前已广泛地应用于自动控制、工程检测、天气预报、企业管理、教育评价等领域。

模糊集合是普通集合理论的延伸。在普通集合中,元素a对集合U的隶属度只有真和假两个值,分别用O和1表示。模糊集合则把元素a对集合U的隶属度从0和l两个值扩充为0和l之间的任何实数,用[O,l]表示。

学习效果评价不是简单的一个分数,而是一个多层次、多目标的评价问题。评价内容会涉及不同侧面的评价因子。评价因子一般都是定性的描述,内容具有一定的模糊特征。因此,学习效果评价应是一个多层次的模糊综合评价的过程,其过程如下。

1.建立评价因子集合U。学习效果可以用多方面的因子来评价,每个评价因子用符号U,来表示,则U={U,,U2,…,Un},U.(i=l,2,…,n)为评价因子。

2.定义评价因子的影响权重系数集合A。在评价集合U中,每一个评价因子Ui对学习效果的影响程度有轻重之分,其影响程度值用ai(i=1,2,……n)来表示,则权重系数集合A= {al,a2,…,)。ai满足非负数性和归一性条件,即ai≥0并且al+a2+…+an1。

3.确定评价结果集合V。学习效果评价的结果可以用集合V来表示。V={V1,V2,…,V},V对应一种评价结果。

4.确定评价因子的隶属函数。对评价因子集合U中的每一个因子Ui,建立一个相对于评价结果集合V的模糊映射,得到评价集R。

5.模糊综合评价。评价需要考虑所有因素对评价对象的综合影响。将评价集R与权重系数集合A的转置AT相乘,作模糊变换B=R×A,B={B,,B:,…,Bn}称为综合评价结果指标,其含义是根据最大隶属原则,将综合评价指标最大值作为评价结果。

6.模糊综合评价的层次模型。简单的评价用一层模型就能完成,但对较复杂的评价问题,如专业评估、企业风险评估等,由于涉及的评价因子很多,各因子间往往还有层次之分。对包含分层评价因子的问题,可以先对子问题进行综合评价,然后再对总体进行综合评价,即可以构造出二级或多级的模糊综合评价模型。如下定义二级的评价因子集合U:

三、基于课程的模糊学习效果评价

不同课程由于涉及的内容不同,其培养目标也不一样。《教育设计原理及技术》课程是教育技术学研究生专业的核心课程,内容涉及教育心理学、媒体技术、教学论、教育设计原理等,是一门以应用为主的综合课程。因此,在本课程教学与考核时可以研究促进课程学习效果的积极因素,并通过构建模糊学习效果评价模型,“放大”学生的优势,促进学生潜质的发展。

课程评价采用百分制,总成绩=理论成绩( 30%)+实践成绩(70%)。理论部分重点考核学生对教育设计原理的理解,以期末卷面成绩为准。在实践部分安排五次专题讨论,通过学生的作品展示和讲解来考核学生对教育设计原理及技术的应用。实践部分成绩采用模糊效果评价,其评价过程如下。

1.建立评价因子集合U。U={课件讲稿设计,形体动作,语言表达,内容组织,听众交互,收获体会}。

2.定义评价因子的影响权重系数集合A。权重系数采用斐波那契数列Fib(n),取Fib(l)=l,Fib(2)=1,Fib(i)=Fib(i-l)+Fib(1-2),i=3、4、5、60Fib={1,1,2,3,5,8},求和为20。权重系数集合A={8/20,5/20,3/20,2/20,1/20,1/20},即A= {0.40, 0.25, 0.15, 0.10, 0.05, 0.05}.

3.确定评价结果集合V。V={优,良,中,合格,不合格}。

4.确定评价因子的隶属函数。评价因子可以分为{优,良,中,合格,不合格)5个层次,其对应评分值为{1,0.75,0.5,0.25,0)。例如,评价因子语言表达的5个层次可以用{流畅,较流畅,有停顿,停顿多,表达不清)来表示。

5.模糊综合评价。先记录每位同学5次实践中各评价因子的表现,再按对应评分值转换为评价因子集矩阵R,然后按照B=R×AT计算每位同学的综合评价值。例如,对学生甲5次实践{实践1,实践2,实践3,实践4,实践5}计算的对应综合评价值为{0.61,0.72,0.60,0.83,0.93)。若学生甲的理论成绩为83分,则其总成绩=83*0.3+0.93*70=90分。实践成绩取综合评价值的最大系数0.93。通过最大系数值的选择可以放大学生的比较优势,同时考虑学生的进步积累。

从结果分析,学生甲的形体动作丰富,有比较强烈的与听众互动的倾向。但开始时,其在语言表达、课件讲稿制作和内容组织方面偏弱。通过相互观摩和学习,其弱势方面得到比较大的提高。同时,其他同学在学生甲丰富的表情和动作的感染下,在形体动作和听众互动方面也有普遍长进。

采用本方法进行学习效果评价的优势有:(1)理论和实践相结合。(2)定量评价和模糊评价相结合,教师可以根据课程性质的不同,调整定量评价和模糊评价的比重。(3)能放大学生的比较优势,同时考虑了学生的进步积累。

通过《教育设计原理及技术》课程的教学,探讨了影响本课程学习效果的组成因素,研究了如何通过各因素发现学生的优势,促进学生潜在素质的发展,以实现学习效果的非线性的综合评价。教学效果评价的目的不是通过分数来甄别和分类学生,而是通过在评价的过程中发现学生各自的潜能,引导学生突出自己的特色和长处,体现个体的比较优势。

【责任编辑 包玉红】