大学生对多媒体教学过程满意度的分析与评价

1大学生对多媒体教学过程满意度的分析与评价王淑芬（天津工业大学管理学院天津300160）摘要:本文在问卷调查的基础上,运用多元统计分析中的因子分析法,对多媒体教学过程的满意度进行了实证分析,为客观评价教师的多媒体教学效果提供了依据。关键词：多媒体教学，满意度，因子分析，综合评价TheAnalysisandAppraiseabouttheSatisfactionDegreeofMultimediaTeachingProcessforStudentsinUniversitiesWANGShu-fen(CollegeofManagement,TianjinPolytechnicofUniversity,Tianjin300160，China)Abstract:Inthispaper,wedwellsontheempiricalanalysisaboutthesatisfactiondegreeofmultimediateachingprocessbymeansofthefactoranalysisbasingonsamplinginvestigation.Theconclusioncanberegardedasascientificbasisforobjectivelyevaluatingteachers’multimediateachingresults.Keywords：multimediateaching;satisfactiondegree;factoranalysis;syntheticallyappraise多媒体教学融合了多媒体技术及现代教育理论、传播理论。其教学目的是为了更好地贯彻教学意图、实施教学方案、促进教学效果最优化、提高学习效率。因此，多媒体技术的应用不仅仅是教学手段的改革，还在于教学思想、教学观念的转变、教学内容的选择、教学设计的实施。但是，站在学生的角度去思考，多媒体教学的实际效果如何呢?本文借助于大学本科生的一次问卷调查，对目前学生对多媒体教学过程的满意度进行了分析与研究。一．多媒体教学过程评价指标的确定及数据资料的收集1．多媒体教学过程的评价指标的确定多媒体课堂教学是运用多媒体课件，实施课堂教学方案的动态过程。尽管它与传统的课堂教学有许多不同的特点，但是对于课堂教学基本目标、基本规律、基本要求仍有共性之处。融合个性与共性，这是多媒体课堂教学评价的基本要求。2具体包括教学内容、教学技能和方法、教学组织、教学媒体四个方面的13个指标。具体指标如下：X1：符合课程大纲的要求，教学内容有一定的深度和广度，能结合内容适当介绍理论和实践的最新成果，知识的深度、广度符合学习者的要求。X2：观点正确、概念清晰，重点突出，难点解决有方。X3：教学内容结构严谨，条理清晰。X4：用普通话讲课，语言表达准确、简明、生动。X5：讲授过程条理清晰，逻辑性强。X6：教师的学术水平高。X7：教学方法多样化，根据不同的教学对象、教学内容因材施教。X8：能体现学生的主体性，包括运用有效的教学方式，激发学生的学习兴趣，培养学生的创新思维能力，调动学生的学习主动性和积极性。X9：课堂组织管理有序，控制教学过程的能力强,课堂的讲授与课件的运用融为一体，教学过程时间分配得当，过程组织合理。X10：调节课堂气氛的能力强。X11：媒体选择合理，针对不同学科和课程的特点决定使用媒体的类型。X12：组合方式、呈现方式恰当，能发挥出应有的效果。X13：教师操作媒体熟练，对多媒体设备的驾驭能力强，运用娴熟[1]。2．数据资料的收集为充分了解学生对多媒体教学过程是否满意，我们对采用了多媒体教学的管理学院2002级、2003、2004级的510名学生进行了跟踪调查，调查涉及运筹学、应用统计学、管理信息系统、数据结构、面向对象程序设计五门采用多媒体教学手段的课程。为了考评多媒体教学效果，我们设计了一个多媒体教学过程评估表，对学生进行问卷调查，要求学生对5位教师的5门课程按以下13项内容打分，分值为1-5分(共5个等级：5分最满意，1分最不满意)，回收有效问卷500份。根据收回的问卷调查表，利用SPSS统计分析软件进行数据分析，得出500名学生对5位教师、5门课程各项评分的平均值，见表1。表15位教师、5门课程各项评分的平均值教师编号课程X1X2X3X4X5X6X71运筹学4.464.844.324.014.674.894.342应用统计学4.163.883.273.603.893.843.883管理信息系统3.853.944.073.614.533.784.144数据结构4.564.444.214.384.664.314.2235面向对象程序设计3.784.354.114.093.883.234.06教师编号课程编号X8X9X10X11X12X131运筹学4.214.564.784.224.063.772应用统计学4.663.784.234.893.224.013管理信息系统4.293.924.063.752.784.234数据结构4.564.894.124.334.514.015面向对象程序设计4.233.894.184.674.103.88二．多媒体教学过程的评价方法的选择目前国内外常用的综合评价方法有两类，一类是单一指标排名法；第二类是指标体系法。采用的综合评价方法有加权平均法、模糊决策综合评判法、层次分析法、数据包络分析法和多元统计分析法等。由于多元统计分析中的因子分析法是以由原始变量组成的每个主因子的方差贡献率作为权重来构建综合评价函数，所以使得评价结果具有很强的客观合理性。为此，本文将运用因子分析法来建立多媒体教学过程的综合评价模型，并依此来评价学生对各门课程的满意程度。因子分析模型：Xi=ai1F1+ai2F2+……+aipFp+εi(i=1,2,……,n)其中Xi（i=1,2,……,n）—原始变量Fi(j=1,2,……,p)—主因子aij（i=1,2,……,n;j=1,2,……,p）—因子载荷，εi(i=1,2,……,n)—特殊因子1．建立指标体系的原始资料阵Xn×p。2．计算X的相关系数矩阵R，R的特征值λi，若λ1≥λ2≥……≥λp≥0,则根据累计方差贡献率（一般取值在85%以上）确定因子个数。3．计算特征向量和初始因子载荷矩阵A。4．如果因子意义不明显，不妨对初始因子进行方差极大旋转，旋转后的因子载荷矩阵B。5．构造主因子得分和综合因子得分。6．根据主因子和综合因子得分情况，给出相应的评价[3]。三．多媒体教学过程的评价结果及分析(1)采用KMO样本测度及巴特莱特球体检验法，对13个变量之间的相关性进行检验。检验结果显示，KMO值为0.829，说明该数据适宜作因子分析。巴特莱特球4体检验的χ2统计值的显著性概率是0.000，小于1%，说明数据具有相关性，是适宜作因子分析的。(2)对原始资料阵，计算其相关系数矩阵的特征值、方差贡献率及累计方差贡献率，见表2。表2因子特征值、方差贡献率、累计方差贡献率因子特征值方差贡献率累计方差贡献率F16.60750.82350.823F23.52427.11177.935F31.91214.70492.639这里我们取3个（主）因子整合原来的13项指标，其累计方差贡献率达到92.639%。而且，从各观测变量的共同度在0.827-0.997之间,说明各观测变量均能被这3个主因子所解释，所以选择这3个主因子的信息已能比较充分地反映和代表学生对各门课程多媒体教学过程的满意程度。（3）根据因子载荷矩阵，建立因子得分模型：F1=0.890x1+0.463x2+0.393x3+0.419x4+0.878x5+0.869x6+0.677x7+0.212x8+0.881x9-0.059x10-0.415x11+0.353x12-0.039x13F2=0.376x1+0.675x2+0.204x3+0.703x4-0.203x5+0.148x6+0.164x7-0.047x8+0.379x9-0.933x10+0.637x11+0.868x12-0.891x13F3=-0.234x1+0.536x2+0.873x3+0.260x4+0.434x5+0.087x6+0.714x7+0.950x8+0.185x9+0.347x10-0.467x11+0.161x12-0.177x13依据因子分析原理，三个主因子之间具有不相关性，而每个因子与其所包含的变量之间具有高度相关性。因子得分模型中的各指标Xi的系数,其统计意义就是变量与因子的相关系数，心理学家将它叫做载荷,它反映了该因子对原始变量的关系及解释能力。依据这一点，我们进行以下分析:（1）第一主因子F1在X1、X5、X6、X9上有较大的系数，且均为正数，表明该因子综合反映了教师的学术水平、讲课的条理和逻辑性、控制课堂教学的能力、教学内容符合教学大纲要求且有一定的深度和广度。这个综合因子的贡献率达到50.823%，对教师的多媒体教学过程的综合评估起主要作用，建议教师应注重这几方面的工作。5（2）第二主因子F2在X2、X4、X10、X11、X12上有较大的正系数，在X13上有较小的负系数，表明该因子综合反映了这6方面的信息，这个综合因子的贡献率达到约27.111%，对教师的多媒体教学过程的综合评估起次要作用。F2在X13（教师操作媒体的熟练性，对多媒体设备的驾驭能力，运用是否娴熟）上的负系数值得注意，这表明教师对多媒体操作的熟练程度对教学过程的评价起负面影响。经过对学生的调查,发现有些教师没有解决好课件的播放速度与学生记笔记的关系问题。为了加大教学的信息量,多媒体教学课程进度较快，学生不能完全记笔记，这在一定程度上影响了教学效果。为了避免这方面的缺陷，建议将多媒体课件推向网络，在校园网上公布电子讲稿，便于学生查询。（3）第三主因子F3在X3、X7、X8上有较大的正系数，表明该因子综合反映了这3方面的信息，这个综合因子的贡献率达到约14.707%。(4)根据因子得分模型，计算各位教师的主因子得分Fi(i=1,2,3)，再以3个主因子的贡献率为权数求加权均值，得到学生对各门课程的教学过程满意度的综合评价模型:F=(0.50823F1+0.27111F2+0.14707F3)/0.92639。再将原始指标值代人因子得分模型，得到每门课程的主因子得分，如表3所示。表3主因子得分及综合得分表教师F1F2F3F10.741640.567940.567940.692-0.44983-0.13569-1.61742-0.543-0.11519-1.671050.60720-0.4641.180300.39658-0.329460.715-1.356920.842220.60152-0.40由表3可见，学生对第四位教师（数据结构课程）的多媒体教学过程最满意，其次是第一位教师（运筹学课程），最不满意的是第二位教师（应用统计学课程）。需要说明的是，5门课程的综合分值大于零，说明学生对该门课程的多媒体教学过程的满意度高于参与评估课程的平均水平；反之，则低于平均水平[2]。四．结论1．本文采用的综合评价的因子分析法方法，与传统方法比较，其优点在于：（1）所确定的指标权数是基于数据分析而得到的指标间的内在结构关系，具有较好的客观性；（2）它能有效排除不相关指标的影响，从而可进行有针对性的定量化6评价；（3）得出的综合指标(主因子)之间相互独立，不仅简化了评价体系，而且减小了信息的交叉和冗余。另外，方法计算简便，数学物理意义明确，在计算机普及的今天有较强的可操作性和一定的推广应用价值。2．因子分析法不仅可以对各门课程（各位教师）的多媒体教学过程进行比较客观的综合分析和评价，为教学主管部门提供科学的教学评估依据；而且通过实证分析可以了解学生对教学过程的各个环节的反映，教师根据学生的情况能够及时调整自己的教学工作，提高多媒体教学质量。参考文献：[1]万小笠.关于多媒体教学的评价.包头钢铁学院学报2002,(4）[2]唐林俊,杨虎.因子分析法在区县经济综合指标评析中的应用.数理统计与管理,2003,