文摘
随着教育信息化的发展,智能设备被广泛应用于教学,这引发了高等教育的重大变化。大学生学习反映了数字原生代的认知特征,但他们的学习态度和动机并没有显著提高。同时,高等教育的学习评估主要是基于传统的评估系统,只有一个指数,一个简单的过程,和平凡的学习目标的评估,从而难以有效地促进学生的学习。目前的研究中,因此,构建一个评价指标体系使用旅游地(PSR)模型,使用问卷调查收集数据,并处理数据使用SPSS和Amos。结果表明,学习评估高等教育应该使用过程评估策略和评估体系应由三部分组成:课堂评估,课外评估,评估的评估。这种类型的全面评估可以有效地促进学生的学习。此外,评估评价应关注学生的目标对于他们的创新能力和减少的重量目标相关的知识和技能,同时也给教师更多的审判能力评估。
1。介绍
考试前的现象,如“闪电战”和“60分万岁”仍然是常见的中国高等教育,和许多大学生没有足够的动力去研究。这是不合理的和整体性的学习相关评价指标体系在中国。高等教育学习评价的基本原则是促进学习(1,2]。随着教育信息化的发展,学习环境,学习目标,学习方式都发生重大变化(3]。因此,传统的学习提升功能评估正在削弱(4),创建一个需要创新和改进。
教育信息化改变了高等教育的风格(5),现在信息技术设备广泛应用于学术界和日常生活。这深刻地影响了大学生的思维方式,贷款数字原生代的认知学习特点。
提高学习评估模型和实施全过程评估高度推荐。传统学习评价是过分关注最终的评估和忽略了学生的评估性能的类。例如,一些学生可能缺乏认真的态度学习,和他们可能不是高质量的完成作业,但他们可能会得到相对好的成绩在学习评估通过死记硬背,严重影响他们的积极性和动机在学习。与此同时,学校应该增加学生学习评估的重量绩效评估和优先级选择,从而提高学习评价的激励功能。改革评估模型,更加注重能力的评估目标。问卷调查表明,很多学生害怕考试,这不仅关系到学生的动机也是考试的内容。这种现象主要反映在以下几个方面。
1.1。快速的学习特点
智能设备的快捷特性影响了大学生的学习心态。学生广泛使用功能,如复制、粘贴,和其他简单的编辑工作。教材+手机现在是课堂学习的标准配置,和拍照手机已经取代了钢笔和笔记本。所有的这些特点是“速度”。
1.2。依赖的学习特点
不断在学校或家庭环境中,学习者自然而然地建立一种定向思维,依靠教师和学习媒体。这种学习依赖的事实充分说明了学生通常不读书没有教师指导。此外,他们不会做作业没有参考模板或做实验没有现成的材料。
1.3。被动的学习特点
总的来说,中国的教育体制仍然是面向考试。因此,学习者习惯于接受教育和灌输,被动学习在大学生中仍是首选方法。学生的学习积极性普遍不高,主要表现的教科书以外的书籍很少,上课前prelearning大多是缺席,和为基础学习很难建立。
1.4。功利主义的学习特点
学习目标是有偏见的实际利益,如就业、研究生院录取,和薪水,往往忽视长期目标相关的专业学习。获取技能和业务知识学习过程关注但通常低估研究性知识。课外学习重视俱乐部或竞赛相关评价,优点,重点,奖项。与此同时,项目不相关的定量评估是淡化。
还有一个突出现象,高分数和低能力高等教育。这表明当前的学习评价系统是不科学的,并不能反映实际的学习。虽然数字原生代的学习方式扩大他们的视野和资源,他们的思维能力受到影响,可能会不利于实现创新目标。全球化极大地增加了高等教育的国际竞争,和世界各国实现创新发展战略。知识和技能不再是高等教育的主要目标;相反,创新能力已成为教育的最重要的指标。传统学习评价提倡标准化考试。因此,许多学院和大学实现了一个系统,将教学和测试,主要专注于获取知识和技能,学习目标与创新和思维往往被忽视。
增强评估的可操作性和简化其过程,传统的学习评价系统通常集中在总结性评估(6),如课程考试和论文项目,而较少关注过程评估,如学生的课堂和课外的性能。这可以大大减少评估的准确性。学习是一个长期的过程。学习评估应该同样遵循的原则流程评估和重视学生的课堂表现和课外的性能,从而提高评估准确性。
2。研究设计和实现
什么类型的评估体系可以有效地促进学习,促进培养学生的创新能力?这应该是学习的主要问题解决在设计评估在高等教育7]。学生是学习的主体,学习评估系统的设计应主要遵循学习者的看法和想法(8]。与此同时,教师应该为学习评价设计指南。学习评价是一种价值判断活动(9),判断的准确性是根植于指标体系。因此,指标的设计是非常重要的。高等教育学习的特点、学习评估系统应该有以下特点:
2.1。学习评价是一个开放和包容的体系,可以采用国际通用的旅游地(PSR)模型
PSR模型,提出了由经济合作与发展组织(OECD)和广泛用于设计评价指标系统10]。学习目标是实现全面、协调发展的知识、技能和能力(KSA) [11),这就需要学生投入大量的时间和精力,从而产生压力(P),状态(S)反映了变化的知识,技能和能力的学习期间,压力(P)的结果,以及动力性能的响应(R),如图1。
2.2。学生是学习的主体12,学习评估指标的设计应注意他们的意见
在2021年10月底,高等教育评估学习的问卷调查,主要是在四川大学艺术与科学学院的学生。这所大学目前拥有超过10000名学生( )。根据样本大小的公式, , 通常设置为0.5获得一个合理的样本大小13),置信水平设置为0.05到1.96。因此,我们决定 。调查有效回复的数量是373,和受访者的总数是432。因此,有效的百分比为86.34%,符合测量要求。
2.3。评估指标构成一个可量化的系统,完全用定量评估
封闭类型的问卷,通过五点李克特量表(从5 = 1 =“非常必要”“非常必要”)(14]。定量指数转换五分制的数量级(例如,作业的数量)。
2.4。学习是一个长期、复杂的过程,因此学习评估应该是一个过程评估(15]
学习更多的是过程和方法比结果。正如老子的名言:“最好是教他钓鱼比给他鱼。“同样,学习评估也应该是一个长期的过程,和短期评估不太可能提供准确的结果。过程评估是需要科学的保证质量的评估(16]。
如表所示1,除了背景变量,调查问卷收集广泛的指数评估过程,和共有32个初步评估项目设计(17,18]。指数平均李克特量表评分低于3.5的被淘汰。那些3.5以上被视为被更多的学生。在此基础上,14个项目被选为评估指标。基于一般建议由专家教师,理论考试和研究项目被纳入评估体系,导致16-item subquestionnaire评估系统。
基于测试数据,subquestionnaire进行质量分析,项目分析和探索性因素分析用于建立的基本结构问卷的三个维度(即。KSA),如表所示2。
有效性因素分析进行了使用阿莫斯26获得问卷调查的结果。表3显示了一阶三因子的拟合指数结果验证模型的学习评估学生的发展。(我)对整个模型, 和 ;意义的概率是 , 。这表明零假设被接受。因此,有一个令人满意的理论模型和数据之间的拟合程度。增量之间的健康指标,均获得满意的结果RFI(信息请求),CFI(比较适合指数),NFI(归一化互信息),IFI(互联网金融国际),TLI (Tucker-Lewis指数)。
图2显示的结果多因素斜subquestionnaire的模型。三维空间中知识、技能和能力,相关系数介于0.78 ~ 0.92之间,表明很强的相关性之间的维度,这是符合客观现实。每个观测值之间的因子载荷和每个因素维度范围从0.50至0.83,低于0.45。SMC价值最低的是0.25,仍大于0.2。因此,结构的有效性subquestionnaire很好。
可靠性测试是进行问卷调查以确定其基本结构。如表所示4,系数和格特曼分半系数均大于0.7,绝大多数是在0.8以上,从而达到一个很好的水平。
3所示。结果与讨论
学习评价的最终目标是促进学生的KSA发展。这三个元素的相对权重的KSA已经改变随着时间的推移,和能力的重要性(A)应该突出显示(19]。使用Mufti-analytic层次分析法分析,主KSA的重量系数指标和次要的指标是派生的。然后,每个因素的权重系数计算得到的主要和次要系数,如表所示5。sixth-order的CI值计算判断矩阵为0.000,与RI值为1.260,根据检查表。因此,计算CR值为0.000,也就是说判断矩阵满足一致性测试,计算重量是一致的,如表所示6。
考虑到创新发展战略的实现在世界各地的所有国家,可以增加到40%的重量,和K和S是30%和30%,分别。
提出了以下对策和建议:(1)自KSA学习评估的操作相对繁琐,以促进教师的评估,提出实现三维组件的教室性能评估(权重30%)、课外性能评估(权重30%),和考试评估(权重40%)(20.]。具体的任务分配如下。每个二级指标有体重基本相当,学生和老师可以得分全面基于他们的课堂表现,课外性能和检测性能。这种方法不仅实现了多因素评估,而且具有良好的可操作性,如表所示5(2)提高学习评估模型和实施全过程评估高度推荐。传统学习评价是过分关注最终的评估和忽略了学生的评估性能的类。例如,一些学生可能缺乏认真的态度学习,和他们可能不是高质量的完成作业,但他们可能会得到相对好的成绩在学习评估通过死记硬背,严重影响他们的积极性和动机在学习。与此同时,学校应该增加学生学习评估的重量绩效评估和优先级选择,从而提高学习评价的激励功能(3)改革评估模型,更加注重能力的评估目标。问卷调查表明,很多学生害怕考试,这不仅关系到学生的动机也是考试的内容
数据可用性
原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。
的利益冲突
作者宣称,关于这项工作他们没有利益冲突。
确认
这项研究是由四川教育部资助的教育技术的新发展趋势的基础上保证模型,kt20210923e8aa004代码。