大学计算机基础教学是大学通识教育的一个重要组成部分，通过这门课程的学习，可以提高学生使用计算机的能力和利用计算机这个工具解决实际问题的能力，使其成为更具竞争力的人才，课程的重要性不言而喻。近年来，由于大学入学新生计算机基础水平参差不齐，再加上计算机课时特别是实验课时被逐步缩减，给大学计算机基础的教学带来了很大的困难。在这种情况下，为了保证计算机基础的教学质量和教学效果，我校从2008年起，开发了一系列的"计算机基础自主学习平台"，采用教师课堂授课和学生课后利用该平台自主学习相结合的方式开展大学计算机基础的教学。但通过对几年下来的教学质量数据的分析，我们发现：自主学习平台虽然拓展了学生的学习时间和空间，满足了学生课后巩固学习效果的要求，但由于缺乏对学生学习过程的监控，自主学习平台对教学效果的提升并没有完全达到我们预期的效果。从另一方面来看，自主学习平台仅仅成为学生课后学习的工具，对于提高教师教学水平和完善教学内容等方面却没有起到相应的作用。在此基础上，我们引入了"形成性评价"这一思想，构建了一个以形成性评价为核心的大学计算机基础自主学习体系，并对该学习过程中产生的大数据进行多维度的分析，从中发掘可以提高教学效果的有效数据，并对相关群体进行干预，提高了教学的效率。
一、形成性评价思想
“形成性评价”这个概念早在上个世纪60年代就由美国教育家和心理学家斯克里文在其《评价方法论》中提出了。形成性评价（formativeevaluation）i是通过诊断教育方案或计划、教育过程与活动中存在的问题，为正在进行的教育活动提供反馈信息，以提高实践中正在进行的教育活动质量的评价。在学生课后自主学习的过程中，利用“过程控制”理论，通过对学生学习过程的数据监控和分析，阶段性的形成对学生学习效果评价和课堂教学效果评价。通过对这些数据的分析，将结果反馈给教学组织部门、授课教师和参与学习的学生，为下一步的教师教学和学生学习提供决策支持。
二、以形成性评价为核心的自主学习体系的建立
围绕形成性评价为中心，建立一套全方位、立体化的网络自主教学平台，将教师的“教”和学生的“学”紧密的结合在一起。整个体系的建设由教学资源组织、训练方案设置、自主学习平台建设和决策支持系统等方面组成。
(一)教学资源组织
教师需要对课程进行系统性的分析，依据教学大纲的要求，通过对教学内容的归纳，形成以知识点为中心的教学资源库。教学资源的组织是一个基础性的工作，这就要求授课的教师认真的准备，并按一定的要求保证资源的质和量。对于同一知识点，需要保证有多个可训练的资源。
(二)训练计划制定
以教学内容为中心，形成教师课堂讲述、课后学生自主学习与自测和阶段性考核为方案的立体化教学模式。通过集体备课，细化计划的方案，分步骤进行相应模块的实施：1）依据教学进度划分教学单元，以教学单元为中心，开展学生课后自主学习。学生通过对教师精心组织的教学资源的学习，可以巩固课堂学习的效果，同时通过自我知识发现来拓展学习的内容。2）自主学习的过程中，通过学生自我测试，了解自身当前知识掌握情况学生可以根据教师布置的单元内容或者自主的选择已学习过的内容（以知识点为中心），进行自我测试。测试完毕后，自主学习平台系统会给出本次测试的正确率和能力排名。通过对这些数据结果的认识，学生可以清楚的了解自己当前的学习效果情况。由于是自我测试，学生可以根据自己的实际情况选择再次进行测试。通过对多次的自我测试过程以及每次测试后的反馈数据的分析，我们发现：学生会不断提高学习的积极性和主动性，相应的学习效果必然得到提升。3）通过对学生进行阶段性考核，掌控教学计划实施情况通过阶段性的学习，学生可以通过自测来反映知识的掌握情况，同时教师也可以获取这方面的信息。但是，自我测试的进行是完全自主的，不能够很好的反映学生真实的学习效果，因此，为了更好的掌控教学计划的实施情况，应定期进行阶段性的考核。教师在组织考核资源时，应选择代表知识点的典型例题对学生进行统一测试，以获得学生真实的学习状况。阶段性的考核的频度不需要太高，一般每学期2次左右即可。
(三)过程控制参数的形成和干预措施
通过对学生在自主学习、自我测试和阶段性考核中形成的对知识点掌握情况的数据进行多维度的分析，可以形成以下一些过程控制参数，并分别给予相应的干预措施：1）学生学习态度分析通过对教师布置的单元练习任务的完成情况的分析，可以统计出未完成该项任务或者是根本没有参加学习的学生信息。对于这部分的学生，我们可以认为他们是在学习态度上存在一定的问题。教师可以根据统计出来的名单，对这部分学生进行干预。2）学生学习能力分析对于整体错误率较高和自测与阶段性考核排名靠后（可以通过设定的阈值由系统自动筛选）的学生，我们认为应该是学习的能力方面有一定的问题。对于这些已完成训练任务，但是完成质量较差的学生，我们提供了“预约答疑”的方式，给予他们能和教师面对面交流的机会，解决学习过程中的困惑。3）教学内容分析通过对各知识点掌握情况的数据分析，可以发现有些知识点的整体掌握情况较差。这样的数据就反映出教师在授课过程中对某些知识点的讲述出现了一定的问题。通过动态的对知识点掌握情况的分析，教师能够不断的修正教学过程，提高教学的效果。4）整体性差异分析在教学计划实施的过程中，可以对每个教师的教学对象做整体性知识掌握情况分析，对比教师之间的教学效果。分析与平均值有显著差异的教师，对其教学过程进行评估，分析其出现这种情况的原因。
三、结果和讨论
在该教学体系的实施过程中，我们认为取得了以下几个方面的认识：
(一)身份转换
教师从传统的知识传授者转变为教学组织者，不再是以往单纯的“教师讲什么，学生学什么”的状态。教师精心的组织教学资源，以自主学习平台为纽带，建立与学生之间的互动关系。基于系统给出的教学过程控制数据的分析，对产生的问题做出及时的响应。另一方面，学生从传统的知识被动接受者转变为知识发现者。学习过程中详尽的成绩数据和排名促使学生积极主动的参与到教学活动中来。学生可以根据自己的学习能力，主动的进行学习，拓展自己的知识层次。
(二)提高了学生的学习效果
通过系统平台提供的自我评价数据，正确的认识自己的知识掌握情况，以便调整自己的学习过程，提高学习效果。
(三)可控的教学过程
在大数据分析的支撑下，依据详细的指标分析，教学过程中出现的各种问题都可以及时的得到响应；
(四)高效的教学效率
以数据为中心，形成了学生、教师、教务和学工为一体的教学框架，多部门协同工作，有助于提高教学效率。
四、结论
建立以形成性评价为核心的大学计算机基础自主学习体系，通过对收集到的教学信息化的大数据进行分析，可以及时的获知教学过程中反馈的信息，为后续的教学活动提供决策支持。学校很多学科都建立了自主学习平台，希望我们的做法，给其他学科提供一些借鉴。
作者：华东 罗建平 单位：南京医科大学基础医学院
