基于云模型的混合教學教師技能評價分析

1、    基于云模型的混合教學教師技能評價分析    郭學品+羅自強摘要：隨著高校教學改革的不斷推進，越來越多的高校采用混合式教學模式從事教學活動，從而也對教師技能提出了新的要求。對混合式教學模式下的教師技能進行客觀具體的評價成為重要環(huán)節(jié)。采用云模型理論的虛擬云算法對教師技能進行評價，體現(xiàn)了評價本身所具有的模糊性和隨機性，評價結果真實，符合實際情況，并挖掘出有價值的教學信息。關鍵詞：混合式教學；評價；云模型；逆向云；虛擬云：tp391 ：a ：1009-3044（2016）33-0127-02abstract： with the continuous pr

2、ogress of teaching reform in colleges and universities， the hybrid teaching mode is applied to teaching activities， which also put forward new requirements for teachers' skills. the evaluation of the teachers' skills in the mixed mode of teaching is an important part of the evaluation. this

3、paper uses virtual cloud algorithm to evaluate the teachers' skills based on cloud model theory，which reflects the fuzziness and randomness of the evaluation.the evaluation results， the actual situation， and can find out some valuable teaching information.key words： blended teaching； evaluation；

4、 cloud model； backward cloud； virtual cloud1 引言隨著我國高等教育的深化發(fā)展，越來越多的高校開始關注和采用混合式教學模式。許多高校已經(jīng)開始使用各種網(wǎng)絡教學平臺，開展混合式教學。信息技術和教育教學的深度融合已經(jīng)成為高校提高教學效果和教學質(zhì)量的重要手段1。越來越多的教育工作者也開始探討高?；旌鲜浇虒W的設計與應用效果?；旌鲜浇虒W結合了傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)點和網(wǎng)絡化學習的優(yōu)勢，實現(xiàn)學習效果的最優(yōu)化。何克抗教授2認為，混合式教學把傳統(tǒng)學習方式和網(wǎng)絡學習方式的優(yōu)勢結合起來，一方面發(fā)揮了教師的主導作用，另一方面又調(diào)動了學生的積極性和創(chuàng)造性。不同于傳統(tǒng)的課堂教學模式，混

5、合式教學對教師技能方面提出了一些新的要求。對教師技能的評價成為學校教學質(zhì)量監(jiān)控的重要環(huán)節(jié)。由于教師技能評價本身所具有的隨機性和模糊性等特性，這就需要我們的評價方法能夠體現(xiàn)出這種評價的隨機性和模糊性，使評價結果更加符合實際情況。采用云模型的評價方法可以實現(xiàn)定性和定量之間的轉(zhuǎn)換，體現(xiàn)出評價結果的隨機性和模糊性，反映出被評價對象的實際情況。另外，運用云模型進行評價，不僅得出綜合評價結果，還可以分析出更多有價值的教學信息3。2 云模型理論2.1 云模型概念云模型是處理定性概念和定量表示之間的不確定性轉(zhuǎn)換模型4，是處理定性和定量映射關系的有效工具。設u為數(shù)值表示的定量論域，c為論域u上的定性概念，對于任

6、意值xu，x對c的確定度c（x）是一個具有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)，即c（x）0，1，則稱x為云滴，云滴在論域u上的分布形成云5。云模型由三個數(shù)字特征值來表示，分別是期望ex、熵en和超熵he。其中期望ex為最大程度地代表定性概念，熵en反映了事物的模糊性和隨機性，超熵he反映了所有云滴的凝聚性6 。云模型能將事物的模糊性和隨機性很好地結合起來。2.2 云發(fā)生器云發(fā)生器包括正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器。正向云發(fā)生器通過云模型的數(shù)字特征值（ex，en，he）產(chǎn)生云滴，反映出數(shù)據(jù)的分布范圍。逆向云發(fā)生器則以一組云滴c（x，c（x）為樣本，獲取定性概念的云模型數(shù)字特征值（ex，en，he），實現(xiàn)將數(shù)值轉(zhuǎn)換為定

7、性語言值的過程?；谠苮信息的逆向云算法7 步驟如下：（1）根據(jù)樣本值xi計算均值x=1ni=1nxi，一階樣本絕對中心距1ni=1nxi-x，樣本方差s2=1n-1i=1nxi-x2。（2）ex=x。（3）en=2×1ni=1nxi-ex。（4）he=s2-en2。2.3 虛擬云算法以某個應用為目的，通過對各個基云進行邏輯運算（軟“and”或軟“or”）得到的新云稱為虛擬云。其中，vi為第i個指標的權重，（exi，eni，hei）為第i個指標的云模型參數(shù)，n為指標的總數(shù)。3 混合式教學教師技能評價體系根據(jù)參考文獻9，結合混合式教學的實際情況，從教師技能的評價體系中選取最為重要的指標

8、進行評價分析。評價指標如表1所示。表1 教師技能評價指標體系及權重深度學習：指學習者在基于理解的學習的基礎上，批判性地將新思想融入自己原有的認知結構，將已有知識遷移到新的情境，做出判斷和解決問題。 促進有效交互技能：指教師能夠利用各種交互工具促進師生之間、生生之間、學生和學習環(huán)境之間的有效交互。學習過程管理技能：在混合教學中，教師要能監(jiān)控學生的學習行為，及時發(fā)現(xiàn)學生學習中存在的問題，引導他們改正錯誤，提高學習效率。學習環(huán)境：在教學過程中，教師既要創(chuàng)設傳統(tǒng)校園中的校園文化，又要創(chuàng)設網(wǎng)絡環(huán)境下的虛擬學習文化氛圍，創(chuàng)造自由、平等的交往環(huán)境，引起學生一定的情感響應，它是學習資源和人際關系的一種動態(tài)的組

9、合。4 實例分析4.1 評價過程參照表1所示的評價指標，根據(jù)實際采集到的一組數(shù)據(jù)，通過逆向云發(fā)生器，對二級子指標項的評分數(shù)據(jù)進行計算，求得教師技能二級子指標項的云模型參數(shù)，如表2所示（10分制）。根據(jù)表2的云模型參數(shù)，利用虛擬云中的浮動云算法公式（1）（3），求得教師技能4個一級指標的云模型參數(shù)，如表3所示。根據(jù)表3的云模型參數(shù)，利用虛擬云中的浮動云算法公式（1）（3），求得最終的教師技能整體評價云模型參數(shù)，分別為：ex =9.029，en =0.890，he =0.319。利用云模型的數(shù)字特征值和正向云算法作出評價云圖，如圖1所示。教師技能評價結果的評語集設定為4個等級，即為優(yōu)秀，良好，合格

10、，不合格，評價等級劃分區(qū)間表如表4所示。4.2 評價結果分析根據(jù)以上評價過程得知，教師技能的最終評價結果云模型期望值ex為9.029。通過評價云圖1的云滴分布情況來看，絕大部分的云滴都區(qū)間（8，10）范圍內(nèi)，即在“優(yōu)秀”和“良好”的等級里，因此該教師技能的評價結果應為“優(yōu)秀”，準確的評價結果應該是“優(yōu)秀偏下”。由表2云模型參數(shù)得知，教師技能中的二級指標“促進學生知識建構”方面ex最高，表明教師在“促進學生知識建構”方面效果最好。二級指標“激發(fā)學生的情感體驗”方面ex最低，表明教師在“激發(fā)學生的情感體驗”方面做得不夠，有待進一步提高和改進。由表2云模型參數(shù)得知，教師技能中的一級指標“促進有效交互

11、技能”方面期望值ex最高，表明教師在“促進有效交互技能”方面做得最好，也說明混合式教學在促進有效交互技能方面具有一定的推動作用。同時該項指標的熵值en最小，說明大部分學生對這項指標的評價結果比較相似。5 結語通過實例分析說明，采用云模型的評價方法評價結果詳盡，能把教師技能各個方面的實際情況反映出來，體現(xiàn)了評價過程中模糊性和隨機性的有機結合，挖掘出許多有價值的教學信息，促進教師有針對性地改進教學，提高教學水平和教學效果。參考文獻：1 路興，趙國棟，原帥，等.高校教師的混合式學習接受度及其影響因素研究j.遠程教育雜志，2011（2）：62-68.2 何克抗.從blending learning看教育技術理論的新發(fā)展j.電化教育研究，2004，（3）：1-6.3 張瑩，代勁，安世全.基于云模型的定性評價及在學評教中的應用j.計算機工程與應用，2012，48（31）：210-215.4 李德毅.知識表示中的不確定性j.中國工程科學，2000，2（10）：73-79.5 李海林，郭崇慧，邱望仁. 正態(tài)云模型相似度計算方法j.電子學報，2011（11）：2561-25676 李德毅，杜鶿.不確定性人工智能m.北京：國防工業(yè)出版社，