摘要：基于OBE理论，以应用型本科数据结构课程为例，提出直播课堂“三个环节，两个维度”的学习评价体系，从课前、课中、课后三个环节，学习成果和学习态度两个维度，以学习成果评价为主，介绍直播课堂学习评价体系构建过程，每个环节从以数据结构“算法和算法分析”部分为例，阐述直播课堂学习评价体系的应用。
关键词：OBE；直播课堂；学习评价；数据结构
0引言
随着云计算、大数据等技术的广泛应用，“互联网+教育”从概念走向了现实。教育部“双万计划”的启动促成了线上教学的落地。长江雨课堂、课堂派、蓝墨云班课等为直播教学提供了智慧教学平台，同时腾讯视频会议、QQ、钉钉等为师生跨空间交流提供了多样性工具。要切实保障直播教学的质量，需要全面监测学生的学习数据，对学生的学习做出科学、精准的评价，并以此为据对教学持续改进。
1OBE理念和直播课堂学习评价
OBE（Outcome-basedEducation）即产出导向教育，也称为成果导向教育，是一种以教育产出效果作为教学评估主要导向的教育模式，其理念的核心是“以学生为中心,成果导向,持续改进”[1]。OBE教育模式具有明确的学习成果预期、反向的课程设计、灵活的教学设计、精确的学习成果评估等特点[2]。直播教学要取得良好的效果需要以学习成果为导向设计教学活动，并建立科学有效的学习评价体系。这既是达成培养目标的前提，也是教学持续改进的基础。课程教学由每一堂课组成，教学的成功需要师生双方共同努力。教师认真备课，上好每一堂课，学生努力学习，每一堂课都有收获。因此，有必要研究构建科学合理、全面有效的课堂学习评价体系，使教师及时了解学生在每一堂课的学习情况。人工智能、大数据等新技术的应用使得对学生的学习成果进行精确评估有了技术手段保障[3-4]。线上智慧教学工具具有强大的数据留存和分析功能，能即时生成学情报告供教师参考，使直播教学具备了巨大优势。教师可以将其课堂教学从“用艺术的形式传递科学知识”逐步变成“用数据分析提升课堂洞察，从而更好地用艺术的形式传递科学知识”[5]。
2直播课堂学习评价体系构建
2.1直播课堂学习评价体系设计
科学合理地设计教学环节和教学活动是构建学习评价体系的前提。在无法和学生进行面对面沟通的情况下，通过调查问卷了解学生的基本情况。在开展直播教学前，特别针对线上教学的终端（手机、平板、电脑等）和网络，以及学生希望采用哪些方式进行互动做了调查。共80位学生参与调查，每位学生都具备网络及手机、平板等智能终端，95%的学生希望采用弹幕、讨论、答题等方式进行互动。根据调查问卷的反馈，按照课前、课中、课后3个环节来设计直播课堂教学活动，如图1所示。课前教师布置预习内容和要求，要求学生观看2~3个SPOC导学视频并完成预习作业。需要指出的是，导学视频以微课的形式呈现，每个视频时长约10~20分钟，学生可以在平板、手机等移动终端上随时随地观看学习。课中教师讲解各知识点，互动环节设置为课堂签到、题目练习、弹幕、投稿、分组讨论等形式；课后教师在雨课堂作业，要求学生以思维导图的形式整理笔记，并完成雨课堂平台作业。面向过程的学习评价是关注、记录、引导、激励和促进学生学习体验和成长的有效手段，在保障网络教育质量中起着关键作用[6]。在OBE理念指导下，考察学生的学习全过程，如图2所示。智慧课堂工具对学生学习进行科学、动态、精准评价和分析，使得教师可以实时了解学情，对学生进行个性化指导，并对教学内容、教学方法等做出进一步改进和优化。构建“三个环节，两个维度”的直播课堂学习评价体系，见表1。“三个环节”即课前、课中和课后，“两个维度”即每个环节的评价包括学习成果和学习态度两个维度，且以成果评价为主。由于课中学习是整个学习过程的主要部分，该环节权重为0.5，课前和课后学习环节的权重分别为0.2和0.3。
2.2课前学习评价标准设计
课前预习的成效是课中学习的基础，良好的课前预习能极大地促进课中学习目标的达成。课前学习评价考查学生是否完成了基础知识的学习，主要考核学生自主学习能力。直播课堂课前学习评价标准见表2。
2.3课中学习评价标准设计
课中学习是3个环节中的重点部分。有效的激励会激发学生学习热情，提高学生的学习动力，唤醒学生内心渴望成功的欲望，将学生潜在的内驱力释放出来，使其为完成课程学习预期投入自己的全部热情和精力。课中学习评价主要考核学生对知识的掌握，以及初步应用知识解决问题的能力。观测点是签到、弹幕参与、题目练习、投稿、分组讨论等。直播课堂课中学习评价标准见表3。
2.4课后学习评价标准设计
课后学习是课中学习的延伸，既可以加深和巩固对课中学习内容的记忆和理解，又可以查缺补漏，解决课前预习和课中学习的存留问题。课后学习成果以作业形式体现。作业包括两部分：一是思维导图，要求学生通过课后学习，对所学知识进行综合概括，建立系统化的知识网络，作出思维导图；二是若干综合性的应用型题目，培养学生应用知识进行问题求解的能力。课后学习评价重在考核学生的知识总结、归纳、应用能力。
3直播课堂学习评价体系应用
数据结构是一门讨论“描述现实世界实体的数学模型（通常为非数值计算）及其之上的运算在计算机中如何表示和实现”的课程。算法的描述及复杂度分析是该课程的基础。
3.1课前学习评价
教师于上课前一周在长江雨课堂布置预习任务，向学生推送视频、课件等形式的导学资源，要求学生通过预习掌握算法性能评价和算法描述的基础知识。SPOC导学视频及学生预习情况统计如图3所示。
3.2课中学习评价
“算法和算法分析”采用案例法讲授。学生在长江雨课堂签到，教师实时获取到课的学生名单，及时提醒未到课的学生尽快进入课堂。首先，设置基础题目以检测学生的课前预习效果。然后，讲解算法时间复杂度和空间复杂度的分析及计算，教学过程中通过弹幕、投稿等方式与学生互动。教师发送主观问题，学生通过投稿提交各自的答案，教师对学生的投稿进行点评和针对性讲解。此外，雨课堂的红包功能有利于活跃课堂气氛，拉近师生距离，激发学生的学习积极性。总体上，课堂的深度互动有效提高了学生学习的主动性，不仅培养学生的知识应用和问题解决能力，也培养了学生的团队协作精神，使学生树立正确的竞争意识，形成争做优秀、取长补短的良性循环。
3.3课后学习评价
教师在雨课堂布置课后作业，并提醒学生按时完成。“算法和算法分析”部分的作业是完成思维导图和6道算法时间复杂度计算的题目。思维导图训练学生的知识整合和归纳能力，时间复杂度计算训练学生的知识应用能力。本次课后作业完成情况良好，教学班80位学生中有77位学生全部完成并按时提交作业，3位学生查看过作业但未能完成作业。学生的思维导图典型作业如图4所示。教师在雨课堂将典型作业推送给全体学生，供大家观看学习。课后学习评价结果显示，学生不仅具备了专业基础知识，也掌握了分析问题和解决问题的方法，提高了能力，增加了智慧。
3.4基于学习评价的教学持续改进
对基于OBE理念的教学，持续改进是必不可少的一环，也是课程目标达成度中关注的重点。教师根据智慧教学工具提供的学情反馈，对学生实施个性化精准指导，并对后续教学做出改进和优化。1）课前教学改进。根据长江雨课堂的学情反馈，预习环节有8位学生只查看了导学视频而未完成预习作业，6位学生没有预习。教师通过QQ分别与这14位学生联系。经过交流了解到，他们在思想上没有认识到课前预习的重要性，所以忽略了预习任务。经过课堂教学互动环节的检测之后，他们认识到课前预习是课中学习的基础，保证在后续学习中保质保量完成预习任务。在后续教学中，教师将在课前3天查看学生预习数据，及时在QQ群中提醒尚未完成预习的学生尽快预习。2）课中教学改进。有3位预警学生在链表学习中存在困难，原因在于他们对于先修课程程序设计中的指针知识有所遗忘。了解情况后，教师及时在QQ群推送程序设计基础学习资料，便于学生随时查阅复习、温故知新，并对预警学生建立学习跟踪机制。同时，教师在雨课堂查看学生所标记的有不懂之处的PPT，通过QQ群进行个性化针对性辅导。在后续教学中从两方面加强：①讲解专业知识时，加强知识点之间的“前因后果”联系，建立知识体系，让学生知其然，并知其所以然；②将理论知识结合生活或工程实际讲解，促进学生对知识的深入理解和灵活运用。3）课后教学改进。课后学习中有3位学生没有完成作业，其中，2位学生由于操作错误提前退出，1位学生是预警学生。教师在QQ群上传长江雨课堂使用手册供学生查阅，并在后续教学中布置基础题、提优题等不同难度层次的作业，以适应不同层次的学生。
4结语
规划直播教学不仅需要设计优良的教学内容和教学活动，更需要从深层着眼，构建科学合理、全面有效的学习评价体系。基于OBE工程教育理念构建的直播课堂评价体系，体现了直播课堂以学生为中心的本质特征。教学实践结果显示，该学习评价体系的应用使教师能及时了解学情，对学生进行个性化指导并持续改进教学，有助于培养目标的达成。
参考文献:
[1]朱洁,王海艳,黄海平.基于OBE的数据结构教学改革实践[J].计算机教育,2019(10):95-98.
[2]韩婧.基于OBE教育模式的高校课程体系研究[J].教育现代化,2019(65):97-98.
[3]贡国忠,吴访升,杨淑芳,等.人工智能视角下的职业教育大数据应用:现实挑战、应用模式和智慧服务[J].江苏教育研究,2018(9):19-23.
[4]袁圣敏,张吾龙.评价即学习:大数据时代学习评价新模式:以体育教学为例[J].江西社会科学,2018(9):240-246.
[5]于歆杰.一流课程的两个边界[J].中国大学教学,2019(3):45-47.
[6]芦丽萍.“互联网+”背景下的个性化学习评价研究[J].计算机教育,2019(7):97-101.
作者:蔡秋茹 戴仁俊 柳益君 李红卫 单位:江苏理工学院计算机工程学院