在线开放课程质量评价体系研究开题报告

 2023-02-07 09:03:14

1. 研究目的与意义

本研究旨在通过科学有效的综合评价手段评价大学生在线学习成果,通过对学习投入、学习反馈和学习成果的评价及时发现问题,提高在线课程学习质量。

本课题研究意义在于,从理论层面形成在线开放课程质量的内涵与评价标准,从方法层面规范并建立在线开放课程质量评价体系,从应用层面构建质量分析框架提升大学生在线学习效果,为提高大学生在线学习质量提供宝贵建议。

2. 研究内容和预期目标

研究内容:

第一,在线开放课程学习质量评价研究的理论基础。该部分内容试图解决学习评价基本理论这一基本问题。在线开放课程学习与传统的课堂教学、学习投入以及考试结果评价在内涵和外延上有何关系;对其本质的认知过程中,如何综合的评判学习投入与学习产出结果之间的关系;从综合评价视角,如何对其主体及主体活动表现展开探究,并归纳出在线开放课程学习质量的主要影响因素。第二,学习投入度与学习效果的统计量化研究。该部分内容试图解决如何对现象进行测度这一统计问题。学习效率和学习效果的提升一定是学习投入的积累过程,研究使用何种指标量化在线开放课程学习投入度大小与具体时间分配,在线课程学习反馈的及时性与有效性,以及学生能力的提升程度,并研究其相互之间的数量反映,试图将学习投入——学习反馈——学习效果这一逻辑演绎过程进行科学的量化分析,使研究结果更具科学性。

第二,在线学习质量评价调查方案的设计与实施。设计调查方案,本质上是将在线学习过程更加具体化的过程,使其从一个研究框架具体化为操作性方案,主要内容包括调查问卷的设计、修改及完善,调查方式的选取,以及分析方法的确定等。该部分的关键点是将调查问卷的设计与学习评价指标体系构建进行有效衔接,立足于学习效果评价,融入关于学习投入、产出指标的设计与分析。第四,在线开放课程学习质量评价指标体系的形成与统计分析框架的构建。以前述基本理论和方法研究为基础,紧密结合大学生在线课程学习活动事件,借鉴国内外有关综合评价指标体系的经验做法,以实际问题量化分析为导向,对大学生在线课程的学习现状、学习投入度,以及学习效果进行综合统计与评估,致力于形成完整的在线课程学习综合评价指标体系以及分析框架。拟解决的关键问题:根据问卷调查结果,综合测度大学生在线开放课程学习质量,在此基础上,探究影响大学生在线课程学习成果的因素。进一步地,通过对课题内容的持续研究,致力于形成一套智能化测度在线开放课程学习效果评价与反馈智能化程序,使得在线课程学习评价更具针对性和研究拓展性。

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3. 国内外研究现状

国内外研究现状:一、在线开放课程学习质量评价研究的理论基础通过科学有效的综合评价手段评价大学生在线学习成果,是对传统单纯依靠考试为主的评价体系的有效补充。

对于在线开放课程学习质量评价研究的理论基础,国内外学者也有许多研究。

(1)混合式教学理论Singh H(2001)的混合式教学理论中,混合式教学强调将传统面授课堂与线上课堂优势结合起来,以较小的投入获得较高的学习收益。

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4. 计划与进度安排

遵循“技术探索—应用研究”思路,立足于收集大学生在线开放课程学习的一手数据,确定在线开放课程学习质量测度研究方法,并进一步研究影响大学生在线开放课程的主要影响因素,研究过程中涉及调查问卷的设计、问卷数据的整理分析,以及综合评价模型的构建等技术性难点问题。

5. 参考文献

参考文献:[1]Singh H, Reed C.A White Paper: Achieving Success with Blended Learning[M].Los Angeles: Centra Software,2001:178-203[2]成亚玲,谭爱平.基于慕课的混合学习教学设计探讨[J].成人教育,2018(7):35-39[3]李志义.解析工程教育专业认证的成果导向理念[J].中国高等教育,2014(17):7-10.[4]刘黄玲子,黄荣怀.协作学习评价方法,现代教育技术,2002(1):24-29.[5]王中男.“以人为本”的学习评价价值观:共时性维度的考察[J].课程教学研究,2019(12):15-23.[6] 吴有昌.SOLO分类学对布卢姆分类学的突破[J].华南师范大学学报(社会科学版),2009,(4):44-47.[7]张浩,吴秀娟,王静.深度学习的目标与评价体系构建[J].中国电化教育,2014(07):51-55.[8]孙洪涛,郑勤华,陈耀华,陈丽.基于学习分析的在线学习测评建模与应用——课程综合评价参考模型研究[J].电化教育研究,2016(11):25-31.[9]金贤.开放在线课程质量评价CMM模型应用研究[J].中国教育信息化,2020(03):48-51.[10]严昊旻.AHP应用的多元化、开放式高校学生学习质量评价体系研究[J].黑龙江教育(理论与实践),2019(10):42-43.[11]Li Dai, Yuexiang Fan, Qi Lu, et al. Research of Students Learning Quality Evaluation System Based on BP Neural Network. 2018, 1069(1)[12]郑旭东,杨九民. 学习分析在高等教育领域内的创新应用:进展、挑战与出路[J]. 中国电化教育,2016(2):1-7.[13]毛刚,刘清堂.融入学习分析的网络学习评价模型与应用研究[J].远程教育杂志,2016,34(06):20-27.[14]周莉莉,陈善峰,李仁旺,刘海霞,应卫平 .基于模糊综合评判的虚拟模特匹配算法[J]. 纺织学报,2007(9).[15]刘景锦.在线测评中量化评价模型的构建与实现[J].福建教育学院学报,2020,21(07):43-44 52.

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