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  • 随着互联网技术的不断进步,在线课程教学进入了飞速发展阶段,特别是由于2020年新冠疫情的突然爆发,各地教育部门纷纷倡议:利用网络平台,展开“停课不停学”,在线课程教学开始成为各中小学和高校的主要教学方式之...

    摘要
    近年来,随着互联网技术的不断进步,在线课程教学进入了飞速发展阶段,特别是由于2020年新冠疫情的突然爆发,各地教育部门纷纷倡议:利用网络平台,展开“停课不停学”,在线课程教学开始成为各中小学和高校的主要教学方式之一。本课题基于此研究背景,以电子商务及法律专业学生为调查对象,从疫情防控背景下在线课程教学现状、特点出发,分析其在防控疫情背景下的难点和优点,并采用文献研究与实证研究相结合的方式,先阅读大量相关研究文献,构建相关模型并提出研究假设,然后通过问卷调查进行实证研究,分析疫情防控背景下在线课程教学用户的行为,探究疫情防控背景下在线课程教学满意度的影响因素及其对策。
    关键词:在线课程教学、
    1引言
    1.1选题背景
    1.1.1新冠疫情
    2019年12月以来,湖北省武汉市部分医院陆续发现了多例有华南海鲜市场暴露史的不明原因肺炎病例,后经证实为2019新型冠状病毒感染引起的急性呼吸道传染病。由此全国开启了戴口罩少接触、延迟上班上学的防疫措施。为防止新冠疫情的进一步扩散,2020年1月29日教育部发出倡议:利用网络平台,展开“停课不停学”,截至2月10日,全国大部分省市已推出明确的在线教学指导方案;各地一线大中小学校也纷纷提出本校的线上教学方案,并发布了相应的教学指南、工具教程等。根据在线教育第三方媒体的统计,截至2020年2月11日,已经有超过130多家在线教育公司,向武汉或全国提供各类在线教育资源、工具、平台、服务等。
    1.1.2在线课程教学的发展历程
    开放式课件(OCW)使用率很高学校利用互联网向社会开放教育资源的初步尝试,最初多采用以网站建设的形式,提供课程教学视频、课件、练习题等资料这些材料张贴在互联网上供学习者免费使用。2001年,麻省理工学院工程学院宣布推出开放式课件计划,目前提供2000多门课程就这些在线。在2007年,耶鲁大学推出了开放课程,这将是世界上最大的开放课程受学生欢迎的课程视频将随课程一起发送到网上课件.In我们的国家,2010年,网易推出“全球名校视频公开课项目”,为用户提供信息提供世界一流的精品课程资源,并在国内成功掀起一股热潮掀起网络学习热潮。目前,我国大部分高校都建立了精品课程网络平台。由于精品课程多为特色示范性课程,教学水平一流,因此,相关的教学视频和课件往往能提供更好的演示至使用国家精品课程资源网(京品客网)是较早的教育部牵头推进的国家级精品课程集中展示平台拥有国内外众多优质教学资源,已成为全国广大高校的教学中心为教师和学生提供一个交流和共享课程资源的平台。
    大规模的网上公开课,MOOC通常被定义为一门面向大量学习者的课程开放式网络课件(OCW)的普及率很高学校利用互联网向社会开放教育资源的初步尝试,最初多采用以网站建设的形式,提供课程教学视频、课件、练习题等资料这些材料张贴在互联网上供学习者免费使用。2001年,麻省理工学院工程学院宣布推出开放式课件计划,目前提供2000多门课程就这些在线。在2007年,耶鲁大学推出了开放课程,这将是世界上最大的开放课程受学生欢迎的课程视频将随课程一起发送到网上课件.In我们的国家,2010年,网易推出“全球名校视频公开课项目”,为用户提供信息提供世界一流的精品课程资源,并在国内成功掀起一股热潮掀起网络学习热潮。目前,我国大部分高校都建立了精品课程网络平台。由于精品课程多为特色示范性课程,教学水平一流,因此,相关的教学视频和课件往往能提供更好的演示至使用国家精品课程资源网(京品客网)是较早的教育部牵头推进的国家级精品课程集中展示平台拥有国内外众多优质教学资源,已成为全国广大高校的教学中心为教师和学生提供一个交流和共享课程资源的平台。大规模的网上公开课,MOOC(MOOC)MOOC通常被定义为一门面向大量学习者的课程联机打开当然。不像开放式课程,MOOC不仅仅带来传统课堂讲课被上传到互联网上,并为在线学习量身定做课堂设计,如助教,指导学习过程和分配任务。与开放式课程,MOOC不仅仅带来传统课堂讲课被上传到互联网上,并为在线学习量身定做课堂设计,如助教指导学习过程和布置作业
    教学反馈等,从而实现从课件到课程变化当然,可汗例如,Academy是在线教育的先驱它几乎把所有的学习过程都放到了网上,创建了翻转课堂(翻转课堂)、“满分十进阶”等全新概念学习方式改变了人们对教学的认识概念。教师可以借用帮助网络平台全面掌握学生的学习过程,学生可以自由学习安排学习时间,在学习过程中与老师实现一对一的沟通。目前,美国主要有三大在线开放课程教育平台,即Coursera、Udacity和edX,大学可以建立在自己或同一水平上台湾合作建设方式,将课程内容制作成15~20分钟的视频频率,释放到公共。开2014年5月8日,中国推出了自己的MOOC平台“中国大学MOOC”(www.icourse163.org/)正式启动中国所有的大学都可以使用这个平台进行课程设置建筑。开这个平台,它不仅可以发布教学内容,布置课堂作业,而且可以提高教学质量对学习者的学习行为进行多维分析,更符合语文教学教师的教学模式和学生的学习习惯。小型私人在线课程,与mooc相比,SPOC省去了“质量”方面,相反,交换小的学习小组来获得高质量的学习结果。到参与SPOC的大部分学生都是大学生,参与人数从几十人到几人不等一百人。学生可以观看教学视频、参与课堂讨论和在线参与提交作业等,以完成大学特定的学习课程并获得适当的信息这个学分传统的教学模式下,学生在课堂上往往出现学习敷衍期末考试前突击复习,期末考试后快速遗忘等问题。但在网络课程中,学习过程设计得更为细致,比如说短文小而简洁的教学视频,积极有效的课堂交流,基于过程的评价价格模型,等在视频中穿插一些小练习,你可以更好地集中精力学习学生在网上互相批改作业,可以提高学生的注意力相互之间的交流,有效地提高了学习效果,使原来在课堂上接受知识的学生积极参与学习过程。学生可以根据个人的具体情况调整学习计划;教师可以把解决问题的对象放在学生学习上,初步做到因材施教。
    1.2研究方法

    1.2.1文献分析法
    本研究理论依据主要来自于大量的国内外相关论文,通过文献分析,分别对在线课程教学的构成要素、学习者满意度模型构建的研究现状及趋势等进行综述研究,理清本文的研究思路,为确定本文选题、建立研究模型提供有效的借鉴与启发,使本文可以在前人的研究进一步延伸和创新。
    1.2.2问卷调查法
    本研究通过问卷调查法,向一定量的电子商务及法律专业大学生发放问卷,为数据模型的量化分析提供数据支撑。本研究在“问卷星”网站平台上制作问卷,然后利用“QQ群聊”、“微信群聊”、“微信朋友圈”、“微博”、“QQ空间”等线上方式向大学生群体发放问卷,并筛选出无效问卷,以保证样本数据的准确性。
    1.2.3数据分析法
    本研究使用SPSS20.0软件进行了相应的数据分析。其中包括:描述性统计分析、信度和效度检验、探索性因子分析、相关分析、回归分析,并根据分析所得结果检验研究假设,最后得出疫情防控背景下在线课程教学用户满意度的影响因素并提出相关改进对策。

    1.3 研究意义
    2020年初,受新冠肺炎疫情影响,教育部连发多条通知,要求各级各类学校以线上教学的方式实现“停课不停教、停课不停学”,在线课程教学在全国范围内全面展开,提高在线课程教学的满意度变得尤为重要。疫情防控背景下的在线课程教学满意度影响因素研究与对策探讨可以完善用户体验和提升教学满意度,为在线课程教学的发展提供参考。综上所诉疫情防控背景下在线课程教学满意度影响因素分析与对策探讨研究兼具理论意义与现实意义。
    1.3.1理论意义
    目前疫情防控背景下在线课程教学的理论研究尚不成熟,且疫情防控背景下的在线课程教学理论知识的发展满足不了目前实际发展的速度。本课题在前人研究的基础上,研究疫情防控背景下在线课程教学满意度的影响因素与对策探讨,从而推进疫情防控背景下在线课程教学的理论研究,进一步丰富在线课程教学的理论体系。
    1.3.2现实意义
    在线教育近年来发展迅速,但是仍然受许多因素制约,在很多方面都有很大的提升空间。本课题将疫情防控背景下的在线课程教学满意度做为研究对象,从而发现影响疫情防控背景下在线课程教学满意度的因素,完善用户体验,从而进一步提高在线课程教学满意度,助推在线课程教学的发展。

    1.4 研究创新
    本文将在之前有关学者的研究基础上,对特定条件下的在线课程教学(即新冠疫情防控背景下的在线课程教学)进行研究与分析,借鉴顾客满意度模型理论,在美国满意度指数模型(ACSI)
    理论的基础上,构建学习满意度模型。并利用结构方程模型进行数据分析与统计;

    2在线课程教学用户满意度相关概述
    2.1相关概念界定
    2.1.1 在线课程教学
    (二)在线课程学习
    1.在线课程学习的概念
    Susanna Tsai (2002)通过拆分合成词e-learning,并进行概念分析和对比,认为在线学习就是通过计算机访问学习内容的方式,这些学习内容既可以在web(网络)和Internet(因特网)上呈现,也可以简单地存放在CD-ROM或计算机硬盘上。①钟志贤(2002)认为在线学习指的是由因特网提供的课程与学习,它是一种适应环境迅速发展变化,或引发环境迅速发展变化的策略。。由此可见,早期对在线学习的定义突出的是学习媒介—Internet,关注的是学习环境的特征一一Online,因此是从技术特征出发赋予其初始价值。
    但黄怀荣(2003)认为这样的概念过于泛化,只是强调计算机媒介的作用,而忽视了学习者的地位和价值。而概念的界定应该立足于区别其他概念的最基本特征,即要突出其成之为其的独特性和本质特征,显然对特例的说明不足以概括这一形式的学习,因此需要更加精确地描述在线学习的特征。远程学习是指空间上分离的教师与学习者进行交互的过程,同时教师能对学习者给予及时的反馈。
    (Susanna Tsai, 2002),远程学习的本质是在充分发挥技术的功能,使学生使集体分离、与教师分离的情况下,教育和学习过程还能继续下去并取得成功
    (Keegan, 2000)。因此,许多学者从信息技术发展历程的维度,从学习方式变化的角度,认为在线学习是远程教学一种形式,并逐渐突出在线学习中学习者自主学习的特性。
    杨素娟(2009)认为,在线学习是随着互联网的发展而兴起的一种全新的学习方式,是现代远程教育的重要组成部分。是指在网络环境下,以现代教育思想和学习理论为指导,充分发挥网络的各种教育功能和丰富的网络资源优势,向教育者和学习者提供一种网络教和学的环境,传递数字化内容,开展以学生为中心的非面授教育活动。衷克定(2011)指出在线学习是学习者通过应用计算机网络通信技术,获取学习相关的数字化资源而实现的一种远程学习的形式。曹良亮
    (2014)认为,在线学习是目前一种应用较为广泛的远程教学形式,在丰富的数字化资源以及各类学习支持系统的支持和辅助下,在线学习者能够灵活调整和控制自己的学习活动和学习过程,充分发挥学习者的自主性。内涵的界定越多,其概念的外延就越狭小。总之,对在线学习概念的界定既需要肯定技术的作用以及因特网发挥的媒介作用,但更重要的还是要关注其促进学习的价值。出于研究的需要,本文将从内容和形式两个方面对在线学习进行界定。
    在线课程的出现是对传统课程的变革,它深刻地改变了传统的学习方式,使自主学习和实现学习机会平等成为可能。从内容上看,在线学习的内容是课程内容,课程是指学校里的学生应当学习的学科总和及其进程与安排,既包括各种学科门类,又包括有目的有计划的教育活动,所以在线学习的内容是有系统、有计划的课程。而形式上,在线学习是通过互联网实现的一种远程学习,其本质为非面授的学习活动。综上所述,本文界定的在线课程学习是指通过互联网设备(如电脑、手机等)实现的在线课程的学习活动。
    2.1.2 用户满意度
    在谈学习满意度之前,我们先探讨一下满意、满意度的定义,“满意”一词在
    《教育大辞典》中是如下释义的:满意即意愿满足,满足指个人获得到他所需求的
    就会感到满足,需求强度越高,则就愈感到满意。[81从释义可以看出满意是人在获
    得个体经验时期望与实际情况之间的差距,差距越小越满意,差距越大,人对现实
    的需求欲望获取不到则会越不满意。满意度是一个模糊且抽象的名词,会因目的和
    对象的不同出现差异。满意度是个体行为出现的动机,是追求目标的一种内部心理
    状态,是个体实现目标的心理渴望。
    国内外学者对于学习满意度的定义,大多侧重于学习活动内容、方式、过程及
    成果,内在主观的感受。在学习过程中,感到满足或超过预期的期望值,则为满意;
    低于期望值,则为不满意。由于专家们对学习满意度研究的侧重点不同,对其的定
    义也有较大的差异。如表2.1所示。Tough(1982)学习满意度是指学习者在学习活动或过程中的一种感觉或态度,这种感觉和态度是因为学生的愿望及需求能够获得满足,学习满意度可以用于解释学习者参与学习活动的动机和结果。[9]Martin(1994)满意是指个体对经验获得的期望与实际感受之间的差异性,当学习者所感 受到的等于或超出所期望的,感觉到满意;反之,则不满意。[10] 杜绍萍(1999) │学习满意度指学习者对学习整体的感觉和反应,这种感觉或态度来自于学习的结果,是否满足学习者的需求和愿望,以及学习经验是否让学习者感 到愉快。[II]黄玉湘(2001) 学习者在参与学习活动后,达成学习前所期望的目标,学习需求获得满足; 在心理上产生愉悦的感觉,并对学习活动有更积极的态度。121张毓凌(2005)学生对学习活动主观感觉的程度,这种对学习活动喜欢、或愿望需求满足 的程度被称之为学习满意度。[13] 曾美华((2006) E-learning学习环境的满意度可分为三个方面内容:教材设计、学习环境互动、学生学后的回馈推广。[14]综合以上学者的概念论述,我们认为学习满意度指的是一种心理上的愉悦感,在学习过程中的期望及需求获得满足。这种感受的形成能让学习者喜欢该学习活动,在没有监督的情况下,为了获得这种感受而愿意主动参与到学习活动中去,完成学习过程。

    2.2 在线课程教学用户满意度研究现状
    2.3.1国外研究现状
    国外的在线教育由最初的远程教育平台向在线教育阶段发生转变,技术的发展
    使得教育的形式也在发生变化,从原先的单向书信传递阶段到平台实时交互阶段转
    变。目前,国外研究者对在线课程学习满意度的研究主要的关注点在以下的凡个方
    面:满意度概念模型的设计;在线课程学习服务质量和在线课程管理。关于在线学
    习满意度概念模型方面的研究,韦伯斯特等则认为学生E-learning满意度会受到技
    术的特性、教师的特性、学生的特性和课程的特性四个方面的影响。
    大学生进行远程学习的学生进行了问卷调查,揭示了五个影响学生远程学习满意度
    的重要方面:学生和教师之间的互动;学生与学习内容之间的互动;学生之间的互
    动;学习者与学习界面之间的互动;学生自主权((Bray,E.Aoki,K. & Dlugosh,L.2008) o
    [20】关于对服务质量与满意度、学习者意向行为与满意度之间的关系研究方面,
    Woodside等建立了第一个评价服务质量感知、顾客满意判断和行为意向三者之间的
    模型,用实证研究结果表明顾客满意感是一个介入变量,在服务质量和购买意图之
    间起中介作用(Woodside,A.G.,Frey,L.L.& Daly,R.T.,1989)0 I2’I
    2.3.2国内研究现状
    国内的信息化水平随着国际环境的变化在不断地提高,我国的在线教育市场规模呈现迅速增长的趋势。根据最新的尚普资料数据显示,我从网络教育市场的规模在2004-2012年期间达到了580亿元的增长,为2004年总额的五倍,平均复合增长率为22.5%,初步估计两年后的教育市场规模将会达到1200亿元。[2212004-2012期间的增长金额将会在三年内达到2004-2012八年期间的增长率,国内的在线教育市场将迎来百家争鸣的局面。其中获利最大的将会是阿里巴巴、Temasek等融资金额达1亿美元的大型网络企业,沪江网、传课网、猿题库等网站紧随其后。
    在线学习迅速发展的同时,国内对在线学习满意度的研究也有了初步的理论基础。学者王莉艳等借鉴美国顾客满意度模型ACSI,在参考了其他模型的基础_卜,构建了远程教育顾客满意度测评的模型架构、指标体系和计算方法(2007);[23]李莉和李峰在《中国网络远程教学满意度指数模型实证分析》一文中,对美国顾客满意度指数进行调整之后,提出了中国远程教育学员满意度指数模型,并进行了实证分析(2009);[241赵国栋和原帅以北京大学教学网为例进行研究,设计了由学生特点、教师特点、课程特点和系统功能特点四个维度组成,并根据这四个维度设计了满意度分析模型和量表,通过调查研究得出了学生对电脑学习适应性、认知有用性、教师关于作业及考试回应及时性、认知易用性、课程适用性是影响混合式学习学生满意度的显著因素(2010)。}2s】高等教育领域的学者胡子祥通过实证研究发现,高等教育服务质量对学习者的满意感产生直接和间接的重要影响(2006);X261黄复生通过对大样本的数据调查和利用对结构方程模型进行系数分析,按照服务质量到服务价值到服务满意感到最后的行为路径的路线进行分析(2011)。f271这些研究对于在线课程的学习满意度的影响因素或维度具有重要的价值。
    综上所述,对高等教育领域学习服务质量、满意感、行为意向以及学习者参与等方面的研究己经开始出现,并且在某些方面的研究还比较多,这些研究成果对于本文的研究都具有一定的启发意义。在对在线课程学习满意度的研究上将会注重学习者的真实感受,从学习者自身的角度出发评价在线课程,注重从实践的角度进行研究,也会更加重视远程学习过程中学生的主观感情。但是目前还没有人针对在线课程的学习满意度的现状及问题、对策进行研究。

    3在线课程教学学习者满意度研究假设
    3.1理论基础与研究变量选取
    顾客满意度:是指消费者对所付出的代价与所分享的收益是否合理进行评判的一种心理认知状态(Howard J A, Sheth J N,1969)。学习者满意度:学习者在接受教育服务的过程中,在学习收获与学习期望对比产生的一种心理感受(魏华飞 2005)。顾客满意度模型:是衡量产品属性和服务质量的体现手段,现有诸如美国满意度指数模型 (ACSI)、欧洲顾客满意度指数模型(ECSI)、瑞典顾客满意度指数模型(SCSB)等,其中 ACSI 模型影响范围更广,其测量指标和维度的设计更加合理,可操作性更强,在全球范围最受青睐,一度成为主流应用模型。ACSI顾客满意度指数模型如图 1 所示。

    在 ACSI 模型中有 6 个结构变量,其中顾客期望、感知价值、感知质量是原因变量,而顾客抱怨和顾客忠诚则是结果变量;三个原因变量直接对满意度直接产生影响,感知质量和顾客期望通过感知价值间接对顾客满意度产生影响。ACSI 模型对满意度很有说服力和理论基础,所以笔者将在线课程教学过程视为一种服务,利用 ACSI 理论对在线课程教学满意度影响因素进行实证研究。
    ACSI 模型体系完善、易用、好用,具有很好的应用效果。在本研究中,将 ACSI 模型中顾客忠诚变量改成学习者对在线课程教学继续学习意愿(即,对课程质量和服务感到满意,就会继续学习),去掉顾客抱怨结果变量;同时增加在线课程教学交互和环境结构变量,因为有一些研究发现教学交互与感知质量、感知价值及顾客满意度有直接的关系(徐亚倩,陈丽 2018,. 赵钊,郭洋琳, 2018,郑勤华,于畅,陈丽 2016,孙洪涛等 2016)。
    3.2.1学习者期望
    原有ASCI模型中,顾客预期是指顾客在购买和使用某种产品或服务之前对其质量的估计。顾客期望来源于以前的经验、广告宣传、他人的评价等;结合本文研究,学习者期望即是指学生在整个在线课程教学学习过程中的整体预期。
    H1:在线课程教学中,学习者期望对学习满意度有正向影响作用。

    3.2.2感知质量
    感知质量是指顾客在使用产品或服务后对其质量的实际感受,包括对产品顾客化即符合个人特定需求程度的感受、产品可靠性的感受和对产品质量总体的感受。在本研究中,将感知质量定义为学习者学习后对在线课程教学质量的实际感受。
    H1:在在线课程教学中,学习者期望对感知质量有正向影响作用。

    3.2.3感知价值
    感知价值体现了顾客在综合产品或服务的质量和价格以后对他们所得利益的主观感受;感知价值的观察变量有2个,即:“给定价格条件下对质量的感受”和“给定质量条件下对价格的感受”。顾客在给定价格下对质量的感受,是指顾客以得到某种产品或服务所支付的价格为基准,通过评价该产品或服务质量的高低来判断其感知价值。而在本研究中,将感知价值定义为用户在付出与成本之间进行的价值判断,通常包括支付的时间、精力、费用等,本研究以在线课程教学所学知识用途、学习能力提升、付出时间与精力价值等三个指标对感知价值进行测量。

    3.2.4教学交互
    指教与学的过程中师生、生生以及与平台之间的多向信息流动,通过教学交互诱导学生的积极思维,调动其主动性,从而促进教学目标的实现。本研究以生生交互、师生交互、平台交互三个指标对教学交互进行测量。

    H2:在在线课程教学中,。

    3.2.5学习满意度
    是指在线课程教学学习过程中和学习后的评价与满意程度。基于上述概念界定, 本研究从平台使用、教学内容、教学活动、教学评价四个维度进行测量。

    3.2.6继续学习意愿
    指对学习感到满意,从而愿意继续学习。

    3.2.7环境
    指在线课程教学过程中的软硬件设施情况和新冠疫情防控背景下学生学习心理情况;

    3.2.7学习者自我因素

    3.3变量界定及研究假设

    3.4研究模型

    2.2.1顾客满意度

    2.2.2某某模型

    4问卷调查及数据分析
    4.1问卷设计与发放
    4.2样本描述性统计分析
    对样本数据的人口统计特征进行分析,包括性别、年级、月平均生活费三部分信息。

    表4-1 描述性统计分析

    4.3信度与效度检验
    4.4相关分析与回归分析
    4.5新冠疫情防控背景下在线课程教学满意度影响因素实证分析
    5 结论与建议
    5.1 研究结论

    5.2 研究的实践意义

    5.4 研究局限
    5.5 建议与展望

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  • 信息技术课程的学习是小学生直接体验信息技术的主要手段。但是,由于理解的缺乏对于过于抽象的信息技术教学内容,他们很难理解。因此,在小学信息技术课程教学过程中合理使用数据可视化工具,对于提高小学生信息技术...

    科学技术的发展带动了信息技术的进步。随着信息技术的飞速发展信息技术课程设置已经普及到小学层面。信息技术课程的学习是小学生直接体验信息技术的主要手段。但是,由于理解的缺乏对于过于抽象的信息技术教学内容,他们很难理解。因此,在小学信息技术课程教学过程中合理使用数据可视化工具,对于提高小学生信息技术教学效率具有重要意义。

    1. 学生基金也有不同

    由于受家庭条件等因素的影响,小学生对计算机的认识也不同导致学生的计算机基础存在差异。这种差异直接影响教师的教学进度。了解计算机基本应用的学生可以很好地跟上教学进度,但对于基础较弱的学生,教师也应予以考虑。在信息技术课程的教学中,教师可以利用数据可视化工具来弥补学生理解的不足。

    1. 提高课堂教学效率

    教师的课堂教学效率与学生的学习效率密切相关。学生对计算机信息技术的掌握程度和学习过程中解决问题的效率是影响其计算机信息技术能力的因素。数据可视化工具的应用对提高课堂效率起着重要的作用,帮助学生提高对计算机信息技术的理解和学习效率。

    3.简化教学任务

    数据可视化工具简洁易懂,流程清晰。数据可视化工具在小学信息技术课程中的应用具有降低复杂性的作用。数据可视化工具在小学信息技术课程中的应用,不仅减轻了教师的教学任务而且培养了学生学习信息技术的兴趣。

    1. 熟练的操作技能

    数据可视化工具在小学课堂教学中的应用就是为了充分发挥其强大的功能。小学信息技术教学是理论与实践相结合的教学方法。然而,由于课程时间的限制,学生很少有时间操作计算机,这导致了他们在实际操作技能方面的不熟练。简化教学过程是增加学生实际操作时间的有效措施。

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  • 信息技术课程的学习是小学生直接体验信息技术的主要手段。但是,由于理解的缺乏对于过于抽象的信息技术教学内容,他们很难理解。因此,在小学信息技术课程教学过程中合理使用数据可视化工具,对于提高小学生信息技术...

      随着信息技术的飞速发展信息技术课程设置已经普及到小学层面。信息技术课程的学习是小学生直接体验信息技术的主要手段。但是,由于理解的缺乏对于过于抽象的信息技术教学内容,他们很难理解。因此,在小学信息技术课程教学过程中合理使用数据可视化工具,对于提高小学生信息技术教学效率具有重要意义。

     

      1.学生基金也有不同

     

      由于受家庭条件等因素的影响,小学生对计算机的认识也不同导致学生的计算机基础存在差异。这种差异直接影响教师的教学进度。了解计算机基本应用的学生可以很好地跟上教学进度,但对于基础较弱的学生,教师也应予以考虑。在信息技术课程的教学中,教师可以利用数据可视化工具来弥补学生理解的不足。

     

      2.提高课堂教学效率

     

      教师的课堂教学效率与学生的学习效率密切相关。学生对计算机信息技术的掌握程度和学习过程中解决问题的效率是影响其计算机信息技术能力的因素。数据可视化工具的应用对提高课堂效率起着重要的作用,帮助学生提高对计算机信息技术的理解和学习效率。

     

      3.简化教学任务

     

      数据可视化工具简洁易懂,流程清晰。数据可视化工具在小学信息技术课程中的应用具有降低复杂性的作用。数据可视化工具在小学信息技术课程中的应用,不仅减轻了教师的教学任务而且培养了学生学习信息技术的兴趣。

     

      4.熟练的操作技能

     

      数据可视化工具在小学课堂教学中的应用就是为了充分发挥其强大的功能。小学信息技术教学是理论与实践相结合的教学方法。然而,由于课程时间的限制,学生很少有时间操作计算机,这导致了他们在实际操作技能方面的不熟练。简化教学过程是增加学生实际操作时间的有效措施。

     

      教学质量评价体系的建立,必须以大数据为依托,才能保证评价的科学性与有效性,借助大数据技术对教学质量进行评价与分析已是必然趋势。因此,高校教学质量大数据分析挖掘平台首先采集数据,建立基本状态数据库,然后对数据进行多维度评价和多方面分析,用于指导教学工作的改进。

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  • 写在前面: ...人们常希望知道在众多因素中,哪些是主要因素,哪些是次要因素;哪些因素对系统发展影响大,哪些因素对系统发展影响小;哪些因素对系统发展起推动作用需强化发展,哪些因素对系统起...

    写在前面:
    笔记为自行整理,内容出自课程《数学建模学习交流》,主讲人:清风


    灰色关联分析概述

    一般的抽象系统,如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等都包含有许多种因素,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。人们常希望知道在众多的因素中,哪些是主要因素,哪些是次要因素;哪些因素对系统发展影响大,哪些因素对系统发展影响小;哪些因素对系统发展起推动作用需强化发展,哪些因素对系统起阻碍作用需加以抑制;…这些都是系统分析中人们普遍关心的问题。例如,粮食生产系统,人们希望提高粮食总产量,二影响粮食总产量的因素是多方面的,有播种面积以及水利、化肥、土壤、种子、劳力、气候、耕作技术二号政策环境等。

    为了实现少投入多产出,并取得良好的经济效益、社会效益和生态效益,就必须进行系统分析。

    数理统计中的回归分析、方差分析、主成分分析等都是用来进行系统分析的方法。这些方法存在以下问题:

    1. 要求有大量数据,在数据量少、不满足大样本要求时上诉方法均失效。
    2. 要求样本服从某个典型的概率分布,要求各因素数据与系统特征数据之间呈线性关系且各因素之间彼此无关。这种要求往往难以满足。
    3. 计算量大,一般要考计算机帮助。
    4. 可能出现量化结果与定性分析结果不一致的现象,导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒。
      灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。
      参考:刘思峰.灰色系统理论及其应用(第五版)[M].北京:科学出版社,2010:62.

    应用一:进行系统分析

    下表为地区
    ①. 画统计图
    在这里插入图片描述
    进行简单的分析:

    1. 四个变量均呈现上升的趋势。
    2. 第二产业的增幅较为明显。
    3. 第二产业和第三产业的差距在后三年更大。

    ②. 确定分析序列

    1. 母序列(又称参考序列、母指标):能够反映系统行为特征的数据序列。
    2. 子序列(又称比较序列、子指标):影响系统行为的因素组成的数据序列。

    本例中,国内生产总值就是母序列,第一、二、三产业是子序列。
    ③. 对变量进行预处理(消去量纲,缩小变量范围简化计算)
    方法:对每个指标中的元素,用该元素除以所在指标的均值
    ④. 计算子序列中各个指标与母序列的关联系数
    在这里插入图片描述
    x0=(x0(1),x0(2),...,x0(n))Tx_0=(x_0(1),x_0(2),...,x_0(n))^T
    x1=(x1(1),x1(2),...,x1(n))Tx_1=(x_1(1),x_1(2),...,x_1(n))^T
    x2=(x2(1),x2(2),...,x2(n))Tx_2=(x_2(1),x_2(2),...,x_2(n))^T
    x3=(x3(1),x3(2),...,x3(n))Tx_3=(x_3(1),x_3(2),...,x_3(n))^T
    a=minx0(k)xi(k)a=min{|x_0(k)-x_i(k)|}(每个子序列中的每个元素减去对应的母序列中的元素,找到最小的那个),b=minx0(k)xi(k)b=min{|x_0(k)-x_i(k)|}
    aa为两级最小差,bb为两级最大差。
    在这里插入图片描述
    定义:γ(x0(k),xi(k))=a+ρbx0(k)xi(k)+ρb ρ:分辨系数(一般取0.5)\gamma\left( x_0\left( k \right) ,x_i\left( k \right) \right) =\frac{a+\rho b}{|x_0\left( k \right) -x_i\left( k \right) |+\rho b}\ \rho \text{:分辨系数(一般取0.5)}
    在这里插入图片描述
    ⑤. 定义γ(x0,xi)=1nk=1nγ(x0(k),xi(k))\gamma \left( x_0,x_i \right) =\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n{\gamma \left( x_0\left( k \right) ,x_i\left( k \right) \right)}x0x_0xix_i的灰色关联度
    γ(x0,x1)=0.5084γ(x0,x2)=0.6243γ(x0,x3)=0.7573\gamma(x_0,x_1)=0.5084,\gamma(x_0,x_2)=0.6243,\gamma(x_0,x_3)=0.7573

    ⑥. 通过比较三个子序列和母序列的关联度可以得到结论:该地区在2000年至2005年间的国内生产总值受到第三产业的影响最大。


    代码(python实现)

    import numpy as np
    x_mat = np.loadtxt('gdp.csv', encoding='utf-8-sig', delimiter=',')  #推荐使用csv格式
    
    ## 定义函数求解关联度
    def gray_analysis(x):  #此处传入x_mat
        x_mean = x.mean(axis=0)
        x = x/x_mean
        Y = x[:,0]  #提取母序列
        X = x[:,1:]  #提取所有子序列
        abs_x0_xi = np.abs(X-np.tile(Y.reshape(Y.shape[0],1),(1,np.shape(X)[1])))
        a = np.min(abs_x0_xi)
        b = np.max(abs_x0_xi)
        rho = 0.5
        gamma_mat = (a+rho*b)/(abs_x0_xi+rho*b)
        corre_degree = np.mean(gamma_mat,axis=0)
        print("子序列中各个指标的灰色关联度分别为:",corre_degree)
    

    应用二:综合评价问题

    评价下表中20条河流的水质情况(数据不具有真实性)
    在这里插入图片描述
    ①. 对指标进行正向化
    ②. 对正向化后的矩阵进行预处理,得到矩阵Zn×mZ_{n×m}
    ③. 取出Zn×mZ_{n×m}中每一行的最大值,构成母序列
    ④. 计算各个指标与母序列的灰色关联度:r1,r2,...rmr_1,r_2,...r_m
    ⑤. 计算各个指标的权重:w1=r1/(r1+r2+...+rm);w2=r2/(r1+r2+...+rm);...;wm=rm/(r1+r2+...+rm)w_1=r_1/(r_1+r_2+...+r_m); w_2=r_2/(r_1+r_2+...+r_m); ...; w_m=r_m/(r_1+r_2+...+r_m)
    ⑥. 第kk个评价对象的得分:Sk=i=1mZikri(k=1,2,...,n)S_k=\sum_{i=1}^m{Z_{ik}·r_i} (k=1,2,...,n)
    ⑦. 对得分进行归一化:S1=S1/(S1+S2+...+Sn);S2=S2/(S1+S2+...+Sn);...;Sn=Sn/(S1+S2+...+Sn)S_1^{'}=S_1/(S_1+S_2+...+S_n); S_2^{'}=S_2/(S_1+S_2+...+S_n);...; S_n^{'}=S_n/(S_1+S_2+...+S_n)

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