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李运福等 | 面向主体需求的在线开放课程优化设计

李运福,周效章等 现代教育技术杂志 2024-02-05


摘要:在线教学是后疫情时代高等教育的“新常态”。关注价值主体需求、创新在线开放课程质量优化路径,是推进教育新型基础设施建设的重要任务。在质量功能展开的视角下,在线开放课程教学服务质量在课程教学特性满足价值主体需求方面有显著的中介调节作用。为提升课程质量,课程设计与开发者应:注重价值主体需求实在信息的伴随式采集和深度分析,增强课程的移情性设计;加强联通主义学习理论指导的在线开放课程设计,系统性优化学习支持服务模型,增强课程的响应性设计;组建跨学科团队,强化学习科学领域研究成果的转化应用,增强课程的有形性设计;加强在线开放课程先期运行效果的有形性和响应性评估,实现课程的动态优化。

关键词:质量功能展开;在线开放课程;课程质量


新冠肺炎疫情期间,在线开放课程对教育教学活动的顺利开展起到了重要的支撑作用,极大地促进了在线开放课程建设规模的迅速扩大和应用群体的增加,使在线教学逐渐成为后疫情时代高等教育的新常态。随着在线开放课程与高等教育教学活动的深度融合,在线开放课程逐渐成为新时代推动高校课堂教学革命、实现高等教育内涵式发展和变轨超车的“教育新基建”。在工业革命4.0背景下,经济社会发展不断引发高校人才培养规格的调整,面对在线开放课程存量规模大且新增规模逐年递增的趋势,如何根据价值主体需求,创新研究方法,有针对性地提升新建在线开放课程质量,并对现有课程进行升级改造,是夯实“教育新基建”、推动高校人才培养改革正面临的重大现实问题。


一 文献梳理与分析

发挥评估导向作用,开展质量评估,是优化在线开放课程质量的重要手段。现阶段,国内学者对高校在线开放课程质量评价的研究聚焦于评估指标,其设计与开发逐渐凸显了以学生为中心的教育理念,如学生视角下MOOC设计质量指标规范[1]、面向学习者感知的在线课程内容质量分析框架[2]、基于学习者体验和知识付费视角的在线课程内容质量评价指标体系[3]等,丰富了我国在线开放课程教学质量保障理论。但是,已有研究的视角过于局限在教育学上,评估工具的创新性有待加强,所形成的质量评价指标及其应用更多地注重对某项指标水平的衡量,而忽略了价值主体视角下指标重要性或改进必要性评估,制约了评估对课程质量改进的引导作用。

当前,以课程经验量表(Course Experience Questionnaire,CEQ)、大学生教育质量评价量表(Students’ Evaluation of Education Quality Questionnaire,SEEQ)为主要工具的学生评教(Student Evaluations of Teaching,SET)是国外开展课程教学质量评估的主要手段。但是,多数评估工具是从制度角度设计的,无法从学生角度真实反映学生感知的教学质量,同时也存在因抽样偏差导致的课程教学质量评价准确性不足[4],无法向教师提供明确反馈,制约了课程教学质量的改进。面对这种不足,在借鉴管理学相关技术和理论的基础上,Cladera[5]建议将重要性—绩效表现分析(Importance-Performance Analysis,IPA)与评教量表结合使用,进一步增强学生评教对教学质量改进的引导价值。在“教学即服务,学生即顾客”理念的影响下,K F等[6]开发了类似SERVQUAL(Service Quality)的教学评估工具,Reina等[7]以质量功能展开(Quality Function Deployment,QFD)理论为基础,充分考虑社会、高校、教师、学生等因素,提出了学科教学质量分析与定量评价方法。此外,从实践范畴来看,国内学者对在线课程质量提升的探讨以评价为主,而课程设计对课程教学质量的影响不断引起了国外学者的关注。例如,欧洲在线开放课程质量联盟MOOQ设计的MOOC质量参考框架(Quality Reference Framework,QRF),为MOOC设计提供了质量标准和清单[8]。专门从事在线与混合教育质量标准研发的国际性非盈利组织“质量为重”(Quality Matters,QM)制定的“QM标准”不只用来进行课程评议,还成为了在线开放课程设计的有效质量指南[9]。

质量是客体的一组固有特性满足要求的程度[10]。缺少设计层面对在线开放课程质量提升的关注,意味着很难根据价值主体的需求推动在线开放课程构成要素特性的根本性调整,这在很大程度上影响了新建课程与现有课程的质量改善。因此,借鉴管理学领域服务质量、质量功能展开等理论,以价值主体需求为导向优化课程设计,是当下提升在线开放课程质量的现实需求。


二 理论基础与研究假设

质量功能展开注重从产品设计阶段保障产品质量,是一种以顾客需求为驱动,将顾客需求转化为产品各项技术要素进行系统创新的方法[11]。质量屋是QFD的核心部分,包括顾客需求、计划矩阵、工程特征、关系矩阵、技术矩阵、工程特征相关矩阵等六部分[12]。在具体操作中,质量屋仅反映了顾客需求与产品工程特征之间的关系。为了进一步把顾客需求融入到产品开发的全过程,质量功能展开理论还包括质量屋以外的其它矩阵,矩阵之间的具体转换过程为:第一个矩阵的“Hows”转换为第二个矩阵的“Whats”,第一个矩阵的技术矩阵转换为第二个矩阵的计划矩阵。基于此,本研究构建了高校在线开放课程教学质量功能展开模型,如图1所示。

图1  高校在线开放课程教学质量功能展开模型

根据QFD质量屋中各关键“变量”内涵的描述,图1中的“课程教学特性”是指在线开放课程“各零部件”所具有的教学特性,是课程各构成要素“固有”教学特性的描述;“服务质量特征”是指为满足顾客需求,从技术角度提出的课程零部件的设计要求(工程措施),即高校管理者、教师、学生等价值主体对在线开放课程各要素提出的设计要求,为课程各要素的开发提供技术引导;而“价值主体需求”主要指高校价值主体(顾客)对在线开放课程价值的期望描述。借助图1中的两个质量屋,在线开放课程的设计实现了从“价值主体需求”到“课程教学特性”的转化。然而,实际操作层面恰好与上述设计相反,体现了“逆向设计、正向施工”的工程思维。因此,在线开放课程各要素教学特性的描述是提升在线开放课程教学服务质量特征的基础,进而会影响价值主体需求的满足:

①在线开放课程价值主体需求是价值主体对在线开放课程所提供服务的具体要求,并通过在线开放课程提供的教学服务来得到满足。这些服务的实现程度,直接决定了价值主体需求的满足程度。②在线开放课程特性既包括静态的特性指标,如教学目标、教学内容、学习资源、技术环境等,是在线开放课程“课程”属性的客观反映;也包含动态的特性指标,如学习活动、拓展资源、支持服务、交互系统等,这是师生之间、生生之间以及学习资源与学生之间持续的动态交互,是在线开放课程“教学”属性的抽象表达。其中,“课程”属性是在线开放课程“本体”层面的教学特性;“教学”属性则是在价值主体视角下,表现为价值主体所感知的在线开放课程教学服务质量——“课程”属性是“教学”属性存在和满足价值主体需求的基础。

基于上述分析,本研究提出以下假设——H1:在线开放课程教学服务质量对满足价值主体需求有显著的正向预测效应;H2:在线开放课程教学特性对教学服务质量有显著的正向预测效应;H3:在线开放课程教学特性对满足价值主体需求有显著的正向预测效应。


三 研究过程与结果

1 量表编制与数据采集

本研究所用量表主要有:①在线开放课程价值主体需求量表(VSN),包括符合人才培养目标和实际需要(MTN)、有高质量的内容资源(HQR)、有完整高效的教学过程(CTP)、支持多样的考核方式(SVA)、提供完善的支持服务(PPS)、具有良好的课程平台(PCP)以及先期教学效果好(TEG)等七个层面,累计25个题项;②在线开放课程教学特性感知量表(TC),主要包括课程与教学目标(CTO)、教学内容与资源(TCR)、教学活动与实施(TAI)、课程与教学评价(CTE)、先期运行与效果(PTE)等五个层面,累计20个题项;③在线开放课程教学服务质量感知量表(CSQ),包括可靠性(TQD)、响应性(TQR)、移情性(TQE)、有形性(TQT)、声誉性(TQP)等五个维度,累计19个题项。量表编制完成后,本研究邀请高校管理者、教师、大学生进行在线填写,最终采集有效问卷152份。量表编制过程、指标内容、信效度检验及数据采集情况在前期研究中有详尽描述[13],在此不再赘述。

2 数据统计与分析

(1)模型拟合度检验

模型拟合度检验结果显示,CMIN/DF=2.561、RMR=0.014、RMSEA=0.099、GFI=0.821、AGFI=0.864、NFI=0.918、CFI=0.948、IFI=0.949,可以看出:虽然GFI、AGFI略低于建议值(0.90),但仍在可接受范围以内(>0.80),其它各项指标均满足建议值要求。

(2)研究假设检验

研究假设检验结果如表1所示。在线开放课程教学服务质量对满足价值主体需求的影响权重为0.561、P值小于0.001;在线开放课程教学特性对教学服务质量的影响权重为0.974、P值小于0.001;在线开放课程教学特性对满足价值主体需求的影响权重为0.146、P值为0.296。因此,研究假设H1、H2成立,H3不成立。

表1  研究假设检验结果

注:***表示P值小于0.001。

(3)影响路径分析

通过解释结构方程模型分析,本研究发现各变量之间的关系较为复杂,既存在直接作用,也存在不同程度的间接作用。为了更清楚地阐释各变量之间的作用关系,本研究进一步分析了变量总效应、直接效应、间接效应间的关系:如果直接效应>间接效应,表示中介变量不发挥作用,研究者可忽略此中介变量;如果相反,则表示中介变量具有影响力,此中介变量要引起研究者的重视。本研究发现在线开放课程教学特性对满足价值主体需求的直接效应小于间接效应,故此在线开放课程教学服务质量在教学特性满足价值主体需求方面有重要的中介效应。

为了深度明晰在线开放课程教学特性、教学服务质量和满足价值主体需求之间的作用关系,以明确在线开放课程教学特性满足价值主体需求的路径,本研究对教学服务质量、教学特性中各变量的影响路径做了深度分析,其影响效应如表2所示、显著性预测效应关系如图2所示。

表2  在线开放课程教学特性对满足价值主体需求的影响效应

表2的分析表明,教学内容与资源是提升在线开放课程先期运行效果的直接抓手,教学活动与实施是满足价值主体需求对在线开放课程提供良好课程平台、完善支持服务需求的直接抓手,教学内容与资源是满足价值主体需求对在线开放课程提供高质量内容资源需求的直接抓手,课程与教学评价是满足价值主体需求对在线开放课程提供多样考核方式、高效教学过程需求的直接抓手,课程与教学目标则是满足价值主体需求对在线开放课程符合高校人才培养目标和实际需要的直接抓手。标注单下划线数据表示变量间的间接效应大于直接效应,这意味着在线开放课程教学服务质量在课程教学特性满足价值主体需求方面有重要的中介调节效用。

结合图2中有显著预测效应的变量作用关系(如TAI、PTE对TQR具有显著正向预测效应,同时TQR对PPS、PCR具有显著的正向预测效应)来看,有形性、可靠性、移情性、响应性等课程教学服务质量特征在教学内容与资源、教学活动与实施、先期运行与效果等教学特性满足价值主体需求方面有显著的中介调节效应。其中,响应性在教学活动与实施、先期运行与效果等教学特性满足价值主体对在线开放课程提供完善的支持服务和良好的课程平台等需求有重要的中介调节效应;而有形性在教学内容与资源、先期运行与效果等教学特性满足价值主体对在线开放课程提供完整的高效教学过程和良好的课程平台等需求有重要的中介调节效应。

图2  研究变量间显著性预测效应关系


四 研究结论与启示

1 研究结论

①在线开放课程教学服务质量在教学特性满足价值主体需求方面起重要的中介调节作用。因此,在设计层面增强在线开放课程组件的有形性、可靠性、移情性、响应性等特点,有助于提升在线开放课程教学特性满足价值主体需求的程度。

②增强在线开放课程教学活动与实施、先期运行与效果的响应性设计,有助于满足价值主体对在线开放课程提供完善的支持服务和良好的课程平台等需求;增强在线开放课程教学内容与资源、先期运行与效果的有形性设计,有助于满足价值主体对在线开放课程提供完整、高效的教学过程和良好的课程平台等需求。

2 对优化在线开放课程设计的启示

①充分发挥智能终端、人工智能等技术的优势,注重高校在线开放课程价值主体需求实在信息的伴随式采集和深度分析,增强课程教学评价、教学活动、教学内容与资源、课程教学目标的移情性设计,使课程最大限度地符合高校人才培养目标及其实际需求。移情性设计是一种识别顾客潜在需要的技巧,其成本和风险都较低。增强产品构建的移情性设计,关键在于精准、全面地了解顾客的实际需求。此外,随着高等教育人才培养目标价值取向的转变,学校教育越来越注重大学生非认知能力资本的开发,这就对高校学习空间优化提出了新的要求[14]。因此,在推进智慧校园建设时,应强调“参与者驱动式”高校优化学习空间的设计,重视教师、学生等核心利益相关者参与,科学、合理地开展基础设施建设,为精准地伴随式采集师生多模态教育数据奠定基础,进而为在线开放课程教学要素移情性设计提供全面的数据支持。

②加强联通主义学习理论指导的在线开放课程设计,系统优化学习支持服务模型,增强在线开放课程教学活动与实施的响应性设计,满足价值主体对在线开放课程提供完善支持服务的需求。响应性的核心内涵是根据用户反馈,迅速提供相应的服务。转变在线开放课程设计的理论基础,是增强课程教学活动与实施响应性的基础要求。因此,设计在线开放课程时,应进一步强化联通主义学习理论对在线开放课程建设的指导价值。此外,随着人工智能时代在线学习支持服务的内涵由“双向通信观”走向“综合服务观”[15],在课程平台建设中应充分融入人工智能、大数据分析等技术,遵循“数据化-标签化-关联化-可视化-智能化”的驱动逻辑[16],重构智慧数据驱动下的在线学习支持服务模型。

③强化学习科学领域研究成果的转化应用,加强在线开放课程教学内容与资源的有形性设计,满足价值主体对在线开放课程提供完整教学过程的需求。学习科学研究具有明显的跨学科特性,并强调课程应推动学习者的深度学习,促进丰富的意义建构和对概念的深层次理解。因此,课程建设者应进一步强化跨学科、跨领域组建在线开放课程建设团队,并将其纳入一流课程的评审指标,推动在线开放课程高质量协同建设。

④发挥评估导向作用,在一流课程遴选中明确在线开放课程先期运行效果评估指标,加强对在线开放课程先期运行数据的挖掘,强化对在线开放课程各要素有形性、响应性特征的分析,推动我国在线开放课程建设走向“评、建、用深度融合”的新阶段。



参考文献

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[16]董同强,马秀峰.数据驱动下的新一代学习支持服务模型:新需求与新突破[J].图书馆学研究,2019,(22):28-33.


文章引自:李运福,周效章,杨晓宏.面向主体需求的在线开放课程优化设计[J].现代教育技术,2022,(1):104-1110.






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