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摘 要：因2020年发生大规模新冠疫情，国家教育部提出“停课不停学”的教学模式。该文从实践角度出发，分析了传统考核体系直接应用到线上教学中的局限性，并且提出建立线上考核评价体系的优势，同时提出了线上考核系统模型，利用数据优势引入态度性考核与掌握程度考核，同时创新性引入章节权重，使得整体线上考核评价体系更加科学。
关键词：疫情 评价考核体系 线上教育 章节权重 掌握程度考核
中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2021）02（c）-0034-03
Research on Online Assessment and Evaluation System of Online Learning under the Influence of Epidemic Situation
DONG Zhenjiang
（School of Electronic Information Engineering， Hebi Vocational and Technical College， Hebi， Henan Province， 458030 China）
Abstract： Due to novel corona virus pneumonia outbreak occurred in 2020， and the Ministry of Education proposed a teaching mode of "suspend classes and not stop learning". From the practical point of view， this paper analyzes the limitations of the traditional assessment system directly applied to online teaching and puts forward the advantages of establishing the online assessment and evaluation system. At the same time， it puts forward the online assessment system model， which uses the advantage of data to introduce attitude assessment and mastery degree test， and innovatively introduces chapter weight to make the overall online assessment and evaluation system more scientific.
Key Words： Novel corona virus pneumonia; Evaluation and assessment system; Online education; Section weight; Assessment of mastery degree
2020年发生大规模新冠疫情，为防止疫情扩散，国家教育部要求学校暂停学生返校安排，同时提出“停课不停学”模式。这种大规模在线教育在我国的教育史上是前所未有的，其对于传统教育的教学与考核提出了新的挑战。
考试考核是评估与检查教学成果的一个手段，是学校教育中比较重要的一个环节，由于首次进行大规模线上教育，在线教育考核规模大、模式新、可参考性少等情况也给评价考核提出了新的挑战。
该文综合传统线下教育与MOOC等新型线上教育的考核标准，从实际出发，根据线上教育的特点，充分利用数据、技术等优势，提出一套大规模线上教育考核体系，经过实际教学使用，效果好，可以为线上教育考核评价体系提供参考。
1 传统教育考核体系应用到线上教育出现的问题
1.1 传统教育考核体制
传统教育在考核体系方面一般采用终结性考核与过程性考核相结合的模式，即：終结性考核与过程性考核各占一定比重[1]。终结性考核一般包含考试、论文、作品等;过程性考核根据不同的科目包括不同的内容，一般包含考勤、作业、单元测试、师生交流情况等。具体如图1所示。
1.2 传统教育考核模式应用到在线教育中的局限性
1.2.1 终结性考核局限性
传统教育考核中的终结性考核，对于考试、论文、作品的权重较高，应用到线上教育，考试过程遇到较大的挑战，新增参数会影响到最终结果[1]。例如：通信网络影响、系统掌握情况、设备运行、诚信评估等。
1.2.2 过程性考核局限性
传统教育过程性考核在应用到在线教育上也存在较大的局限性，传统教育由于空间统一性，教师在授课过程中能够很好地把握每一位学生的状态，在主观性的过程考核中保证准确。但是由于在线教育无法在空间上统一，教师无法第一时间观察到学生的状态，易使主观上的评价不够准确。尤其是师生交流不如线下方便，教师对学生掌握的情况也不能准确地做出主观判断[2]。
鉴于上述观点，传统教育的过程性考核应用到线上教育中存在较大的局限性，其无法应用在大规模在线教育的考核评价体系中。 2 线上教育对于考核体系的优势
虽然大规模进行线上教育属于首次，但是线上教育已经出现很久，学者对于线上学习行为教育考核的研究一直在进行，总体来讲，线上教育的考核体系有以下几点优势。
2.1 数据优势
大规模线上教育存在数据优势，学生在正常学习过程中，学习行为数据将被记录下来，这些数据可以客观地反映出学生的学习状况。对于学习行为数据，常从7个维度来存储：时间维度、线上活动维度、单元测验维度、资源利用维度、线上互动维度、作业完成维度、整体评估维度[4]。基于数据对学生进行学习行为的过程性考核有据可循，更为精准有效。
2.2 技术优势
学生在线学习的行为数据，可以较为准确地反映学生的学习情况。除了教师根据直播及作业等方式帮助学生查漏补缺以外，通过数据分析、数据挖掘等技术，可以将欠缺的内容直观地显示出来，不但极大地节省了教师的时间，同时对于学生自主学习提供了更为有效的参考依据。
2.3 评价标准多元化
通过线上行为数据的收集，可以更好地掌握学生整体学习情况，从而能够将传统教学中单一的评价标准打破，通过各类数据将评价体系化、多样化，通过多样化的评价标准对学生的掌握程度进行多方位评价，使考核更加科学、有效。
3 线上教育考核体系设计
线上教育考核体系要充分考虑实际教学过程，合理调整各个模块权重，从而更加科学准确地对学生学习情况评估考核，充分利用线上教育优势特点，完成线上考核评价体系的设计。
大规模线上教育有着数据的核心优势，尽可能地将主观与客观的内容通过模型数字化，降低主观因素对考核的影响[3]。以传统型考核模式为基础，线上考核调整一下各个模块的权重，考核分3个大模块，分别为终结性考核、态度性考核、掌握程度考核。
3.1 终结性考核
由于把全部内容放入线上，终结性考核以作品、论文为主，可以极大地减少因为设备、网络等不确定参数的影响，同时在总评方面减少终结性考核的比重，总体占比20%。
终结性考核主要依赖学生最终提供的作品与论文的完成度，以教师主观判定为主，形成一个结果性的分数。
3.2 态度性考核
线上学习中，由于空间及时间的不确定性，教师无法及时掌握学生的学习态度，而态度又是整体学习行为中非常重要的参数，因此加重态度性考核，整体占35%。
态度性考核主要依赖数据，包括学生时间维度、线上活动数据，例如：登录、登出时间，总体学习次数、总体实验次数等。
态度性考核分为5个档次，分别为态度积极、态度较积极、态度一般积极、态度比较不积极、态度不积极。考核成绩也相应分为5档次，从不及格到优秀。
（1）态度积极数据表现：上次登录时间很近，总体学习次数以及实验次数都非常高，同时行为点击率多。
（2）态度较积极数据表现：上次登录时间较远，登录后总体资源浏览量较大，学习次数及实验次数高。
（3）态度一般积极数据表现：上次登录时间较近，登录后總体资源浏览量比较大，学习次数、实验次数较小。
（4）态度比较不积极数据表现：上次登录时间较远，总体资源浏览量较大，学习次数及实验次数较少。
（5）态度不积极数据表现：上次登录时间很远，总体资源浏览量较小，学习次数及实验次数较少。
具体内容如表1所示。
3.3 掌握程度考核
考核的主要目的是了解学生的掌握程度，因此掌握程度考核在整体考核中占比最高，整体占45%。由于每一个章节的知识点不同，学生对于每一个章节的掌握情况也会有所区别，为了使掌握程度考核结果更加精准，因此可将不同的章节设置不同权重，章节掌握程度由学习行为数据求出，掌握程度考核结果为章节掌握程度加权和[4]。
每个章节的掌握程度与学生学习行为紧密相关，很多学习行为参数都与掌握程度有关联，但是由于各类系统收集数据没有统一，许多学习行为参数对结果有影响，但是整体影响效果较小，不具有统计意义。因此可选用较为常用且对结果影响较大的学习行为数据作为参数：资源总体浏览率、章节习题完成率、章节习题正确率、章节实验完成率、章节实验正确率、章节测验完成率、章节测验正确率[5]。模型 如下：
（1）
式中，X表示章节掌握程度，x1表示资源总体浏览率;x2表示章节习题完成率;x3表示章节习题正确率;x4表示章节实验完成率;x5表示章节实验正确率;x6表示章节测验完成率;x7代表章节测验正确率。β为影响系数，ε代表误差项。
在整体数据中抽样，使用逐步回归拟合模型参数，迭代上述过程，直至模型收敛。返回迭代结果φi= （β，ε）i，求出φ平均值，最后估算出模型拟合值。
…+ （2）
对于最终掌握程度，由于不同的章节权重不同，因此每一个章节设定一个权重，最终考核为各个章节掌握程度的加权和。
（3）
式中，Y为掌握程度考核总评;X为每个章节掌握程度;f为每个章节的权重。
整体线上考核评价体系充分考虑到线上教育教学的优势，利用好数据、技术、多元化评价优势，提出章节性考核权重系数，同时，结合传统教学的终结性考核的优势，实际教学过程中效果较好，具备较好的推广性[6]。
4 结语
该文设计了一套线上考核评价体系，较好地解决了线上教育教学的考核问题，考核体系将总评分为3个部分，分别是降低终结性考核的权重，提升态度性考核以及掌握程度考核的权重。同时，在掌握程度考核中提出章节权重系数，使得整体评价考核更加科学、准确。
参考文献
[1] 蔡旭晖，刘卫国，吕格莉，等.基于LMS学习行为数据分析的混合式教学设计与实践——以“科学计算与MATLAB语言”课程为例[J].工业和信息化教育，2020（11）：57-61.
[2] 徐芳，贺亚娟，马丽.本科生课程过程性考核现状调查与分析：以苏州大学为例[J].忻州师范学院学报，2020，36（2）：106-110.
[3] 吴雪颖，贺强.大数据视角下的远程教育考核评价体系改革研究[J].大学教育，2016（10）：1-5.
[4] 胡宇弘，闫艾萍，王彤.教育数据背景下学生线上学习行为研究[J].安徽体育科技，2020，41（4）：66-71.
[5] 沈欣忆，刘美辰，吴健伟，等.MOOC学习者在线学习行为和学习绩效评估模型研究[J].中国远程教育，2020（10）：1-8，76.
[6] 成亚玲，谭爱平.混合学习视域下在线开放课程学习行为数据模型研究与应用[J].中国教育信息化，2020（19）：37-41.
关键词：疫情 评价考核体系 线上教育 章节权重 掌握程度考核
中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2021）02（c）-0034-03
Research on Online Assessment and Evaluation System of Online Learning under the Influence of Epidemic Situation
DONG Zhenjiang
（School of Electronic Information Engineering， Hebi Vocational and Technical College， Hebi， Henan Province， 458030 China）
Abstract： Due to novel corona virus pneumonia outbreak occurred in 2020， and the Ministry of Education proposed a teaching mode of "suspend classes and not stop learning". From the practical point of view， this paper analyzes the limitations of the traditional assessment system directly applied to online teaching and puts forward the advantages of establishing the online assessment and evaluation system. At the same time， it puts forward the online assessment system model， which uses the advantage of data to introduce attitude assessment and mastery degree test， and innovatively introduces chapter weight to make the overall online assessment and evaluation system more scientific.
Key Words： Novel corona virus pneumonia; Evaluation and assessment system; Online education; Section weight; Assessment of mastery degree
2020年发生大规模新冠疫情，为防止疫情扩散，国家教育部要求学校暂停学生返校安排，同时提出“停课不停学”模式。这种大规模在线教育在我国的教育史上是前所未有的，其对于传统教育的教学与考核提出了新的挑战。
考试考核是评估与检查教学成果的一个手段，是学校教育中比较重要的一个环节，由于首次进行大规模线上教育，在线教育考核规模大、模式新、可参考性少等情况也给评价考核提出了新的挑战。
该文综合传统线下教育与MOOC等新型线上教育的考核标准，从实际出发，根据线上教育的特点，充分利用数据、技术等优势，提出一套大规模线上教育考核体系，经过实际教学使用，效果好，可以为线上教育考核评价体系提供参考。
1 传统教育考核体系应用到线上教育出现的问题
1.1 传统教育考核体制
传统教育在考核体系方面一般采用终结性考核与过程性考核相结合的模式，即：終结性考核与过程性考核各占一定比重[1]。终结性考核一般包含考试、论文、作品等;过程性考核根据不同的科目包括不同的内容，一般包含考勤、作业、单元测试、师生交流情况等。具体如图1所示。
1.2 传统教育考核模式应用到在线教育中的局限性
1.2.1 终结性考核局限性
传统教育考核中的终结性考核，对于考试、论文、作品的权重较高，应用到线上教育，考试过程遇到较大的挑战，新增参数会影响到最终结果[1]。例如：通信网络影响、系统掌握情况、设备运行、诚信评估等。
1.2.2 过程性考核局限性
传统教育过程性考核在应用到在线教育上也存在较大的局限性，传统教育由于空间统一性，教师在授课过程中能够很好地把握每一位学生的状态，在主观性的过程考核中保证准确。但是由于在线教育无法在空间上统一，教师无法第一时间观察到学生的状态，易使主观上的评价不够准确。尤其是师生交流不如线下方便，教师对学生掌握的情况也不能准确地做出主观判断[2]。
鉴于上述观点，传统教育的过程性考核应用到线上教育中存在较大的局限性，其无法应用在大规模在线教育的考核评价体系中。 2 线上教育对于考核体系的优势
虽然大规模进行线上教育属于首次，但是线上教育已经出现很久，学者对于线上学习行为教育考核的研究一直在进行，总体来讲，线上教育的考核体系有以下几点优势。
2.1 数据优势
大规模线上教育存在数据优势，学生在正常学习过程中，学习行为数据将被记录下来，这些数据可以客观地反映出学生的学习状况。对于学习行为数据，常从7个维度来存储：时间维度、线上活动维度、单元测验维度、资源利用维度、线上互动维度、作业完成维度、整体评估维度[4]。基于数据对学生进行学习行为的过程性考核有据可循，更为精准有效。
2.2 技术优势
学生在线学习的行为数据，可以较为准确地反映学生的学习情况。除了教师根据直播及作业等方式帮助学生查漏补缺以外，通过数据分析、数据挖掘等技术，可以将欠缺的内容直观地显示出来，不但极大地节省了教师的时间，同时对于学生自主学习提供了更为有效的参考依据。
2.3 评价标准多元化
通过线上行为数据的收集，可以更好地掌握学生整体学习情况，从而能够将传统教学中单一的评价标准打破，通过各类数据将评价体系化、多样化，通过多样化的评价标准对学生的掌握程度进行多方位评价，使考核更加科学、有效。
3 线上教育考核体系设计
线上教育考核体系要充分考虑实际教学过程，合理调整各个模块权重，从而更加科学准确地对学生学习情况评估考核，充分利用线上教育优势特点，完成线上考核评价体系的设计。
大规模线上教育有着数据的核心优势，尽可能地将主观与客观的内容通过模型数字化，降低主观因素对考核的影响[3]。以传统型考核模式为基础，线上考核调整一下各个模块的权重，考核分3个大模块，分别为终结性考核、态度性考核、掌握程度考核。
3.1 终结性考核
由于把全部内容放入线上，终结性考核以作品、论文为主，可以极大地减少因为设备、网络等不确定参数的影响，同时在总评方面减少终结性考核的比重，总体占比20%。
终结性考核主要依赖学生最终提供的作品与论文的完成度，以教师主观判定为主，形成一个结果性的分数。
3.2 态度性考核
线上学习中，由于空间及时间的不确定性，教师无法及时掌握学生的学习态度，而态度又是整体学习行为中非常重要的参数，因此加重态度性考核，整体占35%。
态度性考核主要依赖数据，包括学生时间维度、线上活动数据，例如：登录、登出时间，总体学习次数、总体实验次数等。
态度性考核分为5个档次，分别为态度积极、态度较积极、态度一般积极、态度比较不积极、态度不积极。考核成绩也相应分为5档次，从不及格到优秀。
（1）态度积极数据表现：上次登录时间很近，总体学习次数以及实验次数都非常高，同时行为点击率多。
（2）态度较积极数据表现：上次登录时间较远，登录后总体资源浏览量较大，学习次数及实验次数高。
（3）态度一般积极数据表现：上次登录时间较近，登录后總体资源浏览量比较大，学习次数、实验次数较小。
（4）态度比较不积极数据表现：上次登录时间较远，总体资源浏览量较大，学习次数及实验次数较少。
（5）态度不积极数据表现：上次登录时间很远，总体资源浏览量较小，学习次数及实验次数较少。
具体内容如表1所示。
3.3 掌握程度考核
考核的主要目的是了解学生的掌握程度，因此掌握程度考核在整体考核中占比最高，整体占45%。由于每一个章节的知识点不同，学生对于每一个章节的掌握情况也会有所区别，为了使掌握程度考核结果更加精准，因此可将不同的章节设置不同权重，章节掌握程度由学习行为数据求出，掌握程度考核结果为章节掌握程度加权和[4]。
每个章节的掌握程度与学生学习行为紧密相关，很多学习行为参数都与掌握程度有关联，但是由于各类系统收集数据没有统一，许多学习行为参数对结果有影响，但是整体影响效果较小，不具有统计意义。因此可选用较为常用且对结果影响较大的学习行为数据作为参数：资源总体浏览率、章节习题完成率、章节习题正确率、章节实验完成率、章节实验正确率、章节测验完成率、章节测验正确率[5]。模型 如下：
（1）
式中，X表示章节掌握程度，x1表示资源总体浏览率;x2表示章节习题完成率;x3表示章节习题正确率;x4表示章节实验完成率;x5表示章节实验正确率;x6表示章节测验完成率;x7代表章节测验正确率。β为影响系数，ε代表误差项。
在整体数据中抽样，使用逐步回归拟合模型参数，迭代上述过程，直至模型收敛。返回迭代结果φi= （β，ε）i，求出φ平均值，最后估算出模型拟合值。
…+ （2）
对于最终掌握程度，由于不同的章节权重不同，因此每一个章节设定一个权重，最终考核为各个章节掌握程度的加权和。
（3）
式中，Y为掌握程度考核总评;X为每个章节掌握程度;f为每个章节的权重。
整体线上考核评价体系充分考虑到线上教育教学的优势，利用好数据、技术、多元化评价优势，提出章节性考核权重系数，同时，结合传统教学的终结性考核的优势，实际教学过程中效果较好，具备较好的推广性[6]。
4 结语
该文设计了一套线上考核评价体系，较好地解决了线上教育教学的考核问题，考核体系将总评分为3个部分，分别是降低终结性考核的权重，提升态度性考核以及掌握程度考核的权重。同时，在掌握程度考核中提出章节权重系数，使得整体评价考核更加科学、准确。
参考文献
[1] 蔡旭晖，刘卫国，吕格莉，等.基于LMS学习行为数据分析的混合式教学设计与实践——以“科学计算与MATLAB语言”课程为例[J].工业和信息化教育，2020（11）：57-61.
[2] 徐芳，贺亚娟，马丽.本科生课程过程性考核现状调查与分析：以苏州大学为例[J].忻州师范学院学报，2020，36（2）：106-110.
[3] 吴雪颖，贺强.大数据视角下的远程教育考核评价体系改革研究[J].大学教育，2016（10）：1-5.
[4] 胡宇弘，闫艾萍，王彤.教育数据背景下学生线上学习行为研究[J].安徽体育科技，2020，41（4）：66-71.
[5] 沈欣忆，刘美辰，吴健伟，等.MOOC学习者在线学习行为和学习绩效评估模型研究[J].中国远程教育，2020（10）：1-8，76.
[6] 成亚玲，谭爱平.混合学习视域下在线开放课程学习行为数据模型研究与应用[J].中国教育信息化，2020（19）：37-41.