摘要：针对学生课程学习效果和工程能力及素养提升问题，提出基于OBE的数据结构课程考核评价体系，首先确定考核评价指标，然后制订各个评价环节的评价标准，针对5个主要评价项目介绍课程考核评价的具体实施过程，探讨课程评价体系的反馈和课程教学的持续改进。
关键词：OBE；数据结构；考核评价体系；持续改进
0引言
目前基于OBE教学体系创新以及人才培养模式探索等方面的研究都较为丰富，但在具体的课程教学实践层面中，如何准确把握OBE内涵和标准的相关研究仍较薄弱[1]。评价是课程教学环节的重要组成部分，现有的评价方法主要是从学生个体和整体的角度进行定量计算和分析，但课程评价远不止于“算分”这么简单，还要检验学生是否达到毕业要求以及考查学生的能力与素质[2]。这就需要教育工作者对OBE课程教学评价进行实践研究，设计能够帮助学生达成毕业要求的教学方式和考核评价体系，满足对学生基本知识、工程能力和专业素养的综合考量。数据结构是计算机科学与技术专业重要的基础学科，学生只有熟练掌握这一学科才能更好地学习程序的研发、设计，为其他课程的系统学习奠定基础。针对课程特点，在OBE理念指导下，根据课程对毕业要求指标点的支撑，结合课程任务构建课程考核评价体系。
1确定基于OBE的数据结构课程考核评价目标
基于OBE“自顶向下，反向设计”的实施原则，根据数据结构课程对计算机科学与技术专业毕业要求相关指标点的支撑情况，以课程教学目标为导向，确定课程考核评价目标。目标包括知识、能力、素养3个方面，与课程目标和毕业要求存在映射关系（如图1所示）。
2制订课程的评价标准
结合数据结构课程的授课模式设计考核方式和考核项目，明确各个考核项目的评价标准。考核项目主要包括在线学习及课堂表现、实验及作业、阶段测试、课程设计、期末考试5个方面，其中前3项采用形成性评价和诊断性评价；后2项采用总结性评价开展测评。各项评价标准均采用量化处理，方便参与者能够根据量化指标对任务完成情况给出恰当评价。具体考核评价标准见表1。
3课程考核评价的具体实施
在学期初，提前向学生说明课程的考核评价标准、考核项目、成绩占比以及评价方法，引导学生对考核任务进行分解[3]，督促他们全面参与线上线下SPOC教学模式的每个环节。
3.1在线自主学习及课堂表现考核评价的实施
该项目主要包括课前预习情况、课堂互动、课后复习巩固3个方面。学生在课前任务清单的指导下利用慕课等在线资源进行自主学习，预习效果主要通过课前任务完成情况测试进行量化评价。课堂教学环节根据每堂课的学习目标制定课堂教学的二级评价目标，设计难度系数不同的课堂互动题目（如0.6、0.8、1.0），考查学生参与课堂互动以及主动回答问题情况。课后知识点巩固测试以客观题为主，通过网络教学平台在线测试并自动评阅。与阶段测试不同的是学生有3次考试机会，取最高分作为本次测试的最终成绩，主要目的是让学生对所学知识进行及时的总结和巩固。
3.2实验及作业成绩评定
慕课平台的实验及作业，其主要内容涉及基础算法的验证和设计。依据每次作业/实验答案的完整性、正确性、代码完成质量和是否按时提交等评价标准，采取学生互评、教师评价进行成绩评定。学生互评有助于学生在完成学习任务的基础上，对本次作业的内容作进一步的理解；教师评价可以对学生评价结果加以制约，避免生生互评时给分的主观随意性。
3.3阶段测试
在教学的关键结点安排阶段性测试，学生在规定时间内只有一次考试机会，题型包括客观题和算法设计等。通过考试帮助学生诊断前一阶段存在的问题和不足，以便及时调整学习状态，也可以让教师把握学生现阶段整体的学习效果，为下一阶段教学活动的开展和调整提供参考数据。
3.4课程设计考核评价的实施
数据结构课程设计是对实验和课后作业内容的拓展，考查学生的知识综合应用能力、实践操作能力、团队协作能力及自主学习能力[4]。该部分成绩评定主要包括小组团队协作评价和个人任务完成情况评价两部分。其中个人评价是建立在小组评价的基础上，如果项目验收不合格，则整个小组都不合格，以此培养学生的团队精神。小组团队协作评价包括：团队成员结构及组内分工情况（权重0.2）是否合理；围绕选题、项目调研等活动定期进行组内讨论情况（权重0.3）以及课程设计报告完成质量的评定（权重0.5）。另外，对各组选题的难易度设定系数（简单0.8；中等1.0；较难1.2）来计算团队最终成绩。个人任务完成情况主要采用项目验收答辩的方式进行考核，每组课程设计的验收至少有2~3名教师组成。答辩过程中首先要求每个学生以小组项目为背景，陈述自己负责的任务并进行作品展示。每个教师根据学生组内的工作量、任务完成质量以及答辩表现给出个人的项目验收成绩。
3.5期末考试
数据结构课程涉及知识点较多，为了客观地了解全体学生对所授核心知识点的掌握情况，期末考试采用笔试形式，试题涵盖课程所有章节内容，侧重对学生基础核心知识的掌握和程序读、写能力的考核。
4基于OBE的课程评价反馈和持续改进
OBE理念特别关注反馈和持续改进。如何组织多元评价主体开展经常性的反馈，并针对课程建立“评价—反馈—改进”反复循环的改进机制[5]是课程评价改革的研究重点。数据结构课程的反馈机制主要包括过程反馈和结果反馈2个方面。
4.1过程反馈
过程反馈的实施是通过在线学习与课堂表现、实验及作业、阶段测试、课程设计考核等评价活动，开展线上、线下的反馈信息收集。在线自主学习阶段，教师利用投票、钉钉课程群发言、线上答疑以及课前测试等方式，了解学生在学习新知识时存在的普遍问题和困难，帮助教师在课堂上更好地进行重、难点知识的讲解和实训。课堂教学中的反馈主要包括学生参与课堂互动、案例探讨、教师自我评价等反馈信息的收集和分析。此外，向学生及时反馈每次课后作业、课后巩固测试和阶段测试的量化考核结果，可以激发学生对课程学习活动的持续关注。在课程设计实施过程中加入“反思”环节，能够引导学生和教师对课程设计进行批评性思考，有助于发现问题并调整下一步的设计进程。在课程设计验收环节，收集学生对于课程设计的问题、心得总结等完成效果反馈。通过以上过程反馈机制，教师可及时获得教学过程中的连续反馈，为改变教学策略、改进教学方法、调整教学计划提供参考。
4.2结果反馈
在课程结束时进行的结果反馈，主要包括学生学习成绩数据对课程目标达成情况的反馈和对学生学习经验的反馈。
4.2.1课程达成度评价反馈
课程目标达成度评价是OBE教学质量评价体系中的基本单元，其评价的科学性、合理性将直接影响学生最终的总结性评价，也为毕业要求达成度评价提供数据支持[6]。1）课程目标达成度结果计算。数据结构课程的达成度基于在线学习及课堂表现（15%）、实验及作业（15%）、阶段测试（10%）、课程设计考核（20%）、期末考试（40%）5个考核子项的评价结果（分别用E1~E5表示），表2为课程目标与考核方式的对应关系。以课程考核评价目标和评价标准为依据，在各项评价活动中详细记录学生的学习结果；课程目标达成度计算见表3。2）课程目标达成度分析与持续改进。课程考核结束后的2周内，由课程负责人对全体学生学习结果进行分析，评价本课程的实际学习成果及课程目标的达成度，并针对评价结果，分析教学中存在的问题，为整个OBE体系的持续改进提供基础依据。图2为近3个学期的课程目标达成度计算结果。对于达成度较低的情况，如2017—2018学年第1学期课程目标1的达成度较低，分析原因主要是在学生课堂活动评价环节中，积极参与互动的学生所占比重较低，从而导致整体得分率不高。针对这一问题，在该环节的评价实施过程中利用线上资源，使用课堂在线测试、讨论、投票等多种评价手段，让更多的学生参与到课堂互动评价中。这一举措在下一轮2018—2019学年第1学期的教学中取得了较为明显的效果。另外，在最近的2018—2019学年第2学期的课程开设周期中，课程目标3、4、5的达成度有了比较明显的下降，究其原因是从2018级开始，根据最新的人才培养方案修订将数据结构课程由原来的大二上学期调整为大一下学期，学生在算法设计和编程技能方面基础较弱，因此在实验作业及课程设计考核中整体得分率较以往有所下降，这就要求在今后的教学中针对学情的变化，及时对实践教学环节的组织过程进行调整，提高学生的学习效果。
4.2.2学生学习经验的反馈
1）获取学生学习经验的反馈信息。使用开放式问卷了解学生的学习经历并获取反馈信息，目的是了解学生的学习背景、学习动机、学生对课程学习的诉求等，为课程教学的持续改进提供参考。问卷包括4个反馈栏目：“需要”：是让学生填写他们认为教师没有在这门课上做过的，但需要做的一些事情，以帮助其提高学习效率。“不需要”：是让学生填写他们认为教师在教学中做的一些对他们的学习没有帮助的事情，或应该减少/取消的活动。“继续保持”：是让学生评论教师在教学中所做的任何他们觉得应该继续这样做的事情，以帮助和督促他们开展自主学习。“意见/行动计划”：这是一个额外的栏目，目的是向教师提供一些有关学生行动计划的信息，学生也可以通过该栏目自由地评论他们对教师和课程的任何看法。2）通过学生学习经验反馈进行的持续改进。收集“需要”反馈信息的目的是为了检查学生感知中缺少什么，以及教师需要做什么，以确保学生有更好的学习体验。例如：有的学生希望在完成课前任务中的测试题后能够进行自动测评，以便及时了解自己的预习情况等，这些反馈建议都为教师更好地完善学生的学习环节提供了具体的努力方向。收集“不需要”反馈信息的目的是考查一些不适用的教学活动，以帮助学生减少在课程学习中的挫折，教师通过获取反馈信息能够及时注意到可能会影响学生学习体验的行为或实践。例如，学生反馈“链表”章节的课前任务测试题目涉及的知识点过深，不适合作为自学预习的学习资料等。理想情况下，同样的评论不应该出现在下一轮的反馈中，以确保学生的合理建议被采纳。通过以上方式，教师能够简单有效地获取学生的学习经验反馈，学生也可以在轻松的心情下自由地评论关于课程的任何事情，促进教师—学生更好的互动。最终目的是为教师提供更有建设性的学生学习经验反馈，实现课程教学的持续改进。
5结语
构建基于OBE的数据结构课程多元化考核评价体系，以课程目标为导向，匹配课程线上线下SPOC教学模式的开展，利用各个评价环节激发学生的学习动力，使课程的考核始终在学生的学习中起指导作用，实现对原有课程考核评价体系的调整和优化。下一步工作将细化各个考核项目的二级评价标准，进一步确保评价数据来源的合理性和有效性，从而使课程目标更好地支撑专业培养目标。
参考文献：
[1]王永泉,胡改玲,段玉岗,等.产出导向的课程教学:设计、实施与评价[J].高等工程教育研究,2019(3):62-68.
[2]孙爱晶,王春娟,吉利萍.基于OBE的课程教学质量评价探索与实践[J].中国现代教育装备,2017(11):49-52.
[3]李晓云.基于成果导向的全程化课程考核方法改革探索与实践[J].河南工业大学学报(社会科学版),2019(4):99-105.
[4]张欣.基于OBE理念的实践教学改革与课程评价:以“单片机原理及应用课程设计”为例[J].长春工程学院学报(社会科学版),2019(3):130-133.
[5]胡向东.新工科背景下以OBE为导向的课程持续改进模式探索[J].教育教学论坛,2018(29):134-137.
[6]吴劲,周帆,王瑞锦,等.OBE模式下的程序设计与算法基础课程改革探索[J].计算机教育,2019(11):86-90.
作者:姜振凤 黄婕 单位:枣庄学院信息科学与工程学院