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基于MOOC平台+雨课堂的学生评价机制的探索
【前言】
“三尺讲台三寸舌三寸笔三千桃李，十年树木十载风十载雨十万栋梁”，教书育人何其不易！广州大学的老师们也在教育这条道路上不断探索、创新，这一期的教学沙龙，我们很荣幸邀请到了电子与通信工程学院承江红老师给大家分享她《基于MOOC平台+雨课堂的学生评价机制的探索》。
【主题分享】
承江红老师分享发言
承老师谈到，对学生学习评价和预警的传统方法一般是由学生线下的学习情况决定，随着线上学习平台的广泛应用：单一使用线下数据评价学生的学习效果已不能满足需要且不能全面反映学生的学习状况。她的实践探索是借助MOOC平台+雨课堂的教学数据统计将学生的线上线下学习数据和学生成绩进行相关性分析，可以实现对学生期末学习成绩的预测。依据人工智能理论：构建一个基于BP神经网络的学生学习预警与评价系统，既可以依据该系统的数据整合给老师提供期末评价需要的平时成绩，又可以在学期中期对学生学习成绩做出预测，达到预警效果。
基于BP神经网络的学生评价与预警系统的构建
由于传统评价方式存在的几个缺点：（1）评价维度单一化，以应试教育为主；（2）重视终结性评价，轻视过程性评价；（3）评价时间固定，缺乏预警；（4）评价标准单一，缺乏分层，不利于因材施教。承江红老师扎根MOOC平台+雨课堂的线上线下教学实践，基于线上平台开展的学习活动及其数据可以累积，改革评价模式，采取多样化作业形式，积累过程性评价资料，形成多维评价体系与多元的评价主体的协调统一，构建基于BP神经网络的学生评价与预警系统，激发学生的学习热情与学习自主性。
建立基于BP神经网络的预测模型
承老师的课程教学均集合雨课堂和MOOC平台的教学数据，依据BP神经网络对学生的成绩进行预测和预警。课堂教学结合雨课堂+MOOC的教学模式应用，既可让教学过程更为流畅、易于教师的控制；同时，可以很方便地获取学生在各个教学环节的基本数据，使得教学评价更加公平、公正且多元化，构建了一个科学的学生学习评价体系。实践证明，通过完善学生评价机制和方式，在教学过程中可以切实加强学生的管理，对学生学习行为作出公正合理的评价，提高了学生的学习效率。对于部分同学提出了学习预警，改善了这些学生的学习行为习惯，促使他们转变学习态度，收到良好的效果。
【交流研讨】
到了讨论交流环节，参加教学沙龙的各位老师也纷纷提出自己的问题和见解。大家关注的焦点是“多元教学评价”“基于BP神经网络的学生评价与预警系统”，一是如何合理设置在线教学平台的过程性评价项目，二是如何采集和应用评价数据扩展过程性评价的有效性，当然大家更关注的是数据分析工具。
老师们讨论交流
最后，教学沙龙主持人林晖老师总结到“线上线下混合的教学模式，重在混合的是什么？应该如何混合？”承老师的教学理念，是真正的“以学生为中心”！首先第一点承老师反复强调要以促进学生发展为中心，我们能看到这个预警系统是围绕着学生的学习行为来分析，让学生对自己的学习有一个科学、理性的认知，并且能够推动学生去持续的学习。第二个理念是教学创新，承老师不断探索，发掘一些更高效的教育方式，更是不断创新，形成一套教与学共进的教学体系。由此我们可以知道，教学的创新，不一定非要另搭舞台，还可以在原有或现有的模式里去挖掘更多，持续改进！
林晖老师发言
第19期教学沙龙分享回顾就到这里啦～后续会有更多精彩的教学分享，敬请关注！
简 介
分享人：承江红
广州大学电子与通信工程学院物联网系老师，研究领域为 控制理论与信息处理，参与或主持省、市、校级教研项目多项。长期担任电子信息、物联网工程、光电工程等专业的专业基础课及专业课教学，曾获广州大学第四届青年教师课堂教学竞赛二等奖、广州大学首届最受学生欢迎的教师等荣誉称号。
主持人：林晖
广州大学人文学院副教授，硕士生导师，广东省南粤优秀教师。全国教师教育课程联盟理事；全国语文学习科学专业委员会理事、广东分会副会长；广东教育学会中学语文教学专业委员会副秘书长、常务理事。中国当代文学研究会校园文学委员会理事。广东省粤港澳大湾区特色教材专家指导委员会委员。研究方向为语文课程与教学、教师教育，获广东省教学成果二等奖、广州市教学成果奖、广州大学教学成果奖一等奖及二等奖多项。广州大学教学优秀奖10次，主持教育部、省市级项目，参与教育部重大攻关项目、国家语委重大项目。主持编著《中国语文教育思想发展史》《语文综合性学习教学技能训练》等，担任副主编及参编的教材10余种。先后指导我校教师在广东省青年教师教学大赛、教学创新大赛获奖。
文案：黎淑楹 韩磊磊
图片：黎淑楹
