李曼麗、黃振中:疫情期間實施在線教學,考試怎麼考?

李曼麗、黃振中:疫情期間實施在線教學,考試怎麼考?

*來源:清華大學本科教學(gh_f4b38352a0e4),作者李曼麗 黃振中

在過去3-4周裡,面對特殊時期特別的教學安排,廣大教師積極配合、主動探索,全國多數院校實現了在線教學,保障了教學進度。高教司要求各院校採取措施在線教學做到保質保量、同質等效。隨著時間推移,馬上進入期中考試環節,如何保障期中考試過程同質等效是各個高校面臨的一項重點、難點工作。教學是一項系統工作,再強大的技術支持,也很難在短時間內將面授課堂完全照搬到線上。“自己講明白了麼?”“學生掌握了多少內容?”“如何評價學習效果?”,教師們難免會思考在線教學中的考試問題。

當然,還有部分老師認為,春季學期剛剛開學,距離期末尚早,本學期學生肯定是會返校的,屆時課程考試如以往慣例即可,當前無需特別擔心。但是,疫有異情、地有地情、校有校情,只有提前準備方能從容應對。作為教學的有機組成部分,在線教學中如何考試需要提前周密考慮。

你瞭解在線考試的發展歷程嗎?

在線考試系統是伴隨計算機輔助教學(CAI)的發展而產生的,相關研究隨著遠程教育的擴大而日益深入,最終進入大規模的開發與應用。有文獻認為美國考試委員會於上世紀80年代初成功開發了最早的考試系統。在信息與通信技術(ICT)高速發展的今天,教育信息化深入到了教學一線,而在線考試也得到了廣泛的應用。

當前,在線考試的一大主要應用場景是作為獨立系統,專門服務於考試(特別是大規模的、專業性的測試),國際上知名的如託福和GRE考試、思科認證、微軟認證等,國內如全國計算機等級考試(NCRE)、各類職業資格考試以及遠程教育與高等網絡教育系統的集中網考等等。在線考試系統的基本技術架構經歷了從單機版、到客戶端/服務器(Client/Server, C/S)、瀏覽器/服務器(Browser/Server, B/S)和C/S與B/S混合架構的變化,使得在線考試在確保數據安全的同時,組織和管理越來越方便;

不過,考生的身份認證仍主要依賴於人工。在開發工具和語言上呈現多樣化,如ASP、JSP、PHP、VB、Visual C#和Visual C++等等。此外,基於評價理論對測試的技術要求(如知識點分佈、難度、區分度等),組卷算法問題是頗受關注的領域,並已有一系列深入研究,為實現考試的不同要求提供了不同算法以供選擇,包括自適應的智能考試系統已得到應用。

在線考試的另一大應用場景是作為學校網絡學習平臺(包括學習管理系統LMS、學習內容管理系統LCMS等)的重要組成部分,服務於在線教育的課程學習。典型的如Canvas、Moodle、Blackboard等,教師可以在自己的課程中編制考題、創建題庫、組卷、設置隨機題、設置時間等,系統可以對客觀題進行自動評分和成績分析,學生在課程學習過程中按要求完成即可。

由於目前國內外高校會選用不同系統作為校內的學習平臺,所選用平臺自身的功能完備性和可用性,決定了高校是否能在短時間內依靠校內學習平臺提供在線考試。上述兩種場景有明顯不同,前者多專門服務於考試本身、後者服務於教學,前者是集中的、後者是分散的,前者多是大規模的、後者多為小群體的,它們對於在線考試的具體功能需求存在差異,但在功能的技術實現上相互可以有借鑑與參考之處。

哪些考試在線上、線下區別不大?

一般而言,對於不同的課程而言,並非都是挑戰。大學課程具有多樣性的特點,不同專業、不同類型、不同層次和不同規模的課程,會採用不同的評價策略。當前,高等教育也越來越重視過程評價、多元評價,絕大部分的課程分數並非是由一次期末考試決定的“一錘子買賣”。目前,在大學課程考試中大致有如下幾類考試:集中考試(包括閉卷或半開卷)、學生撰寫課程小論文、小組合作學習與課堂展示、完成實驗/設計/製作等操作類任務。

教學形式由面授變為在線,並不會讓這幾類評價手段中的大部分變得困難。無論是面授還是線上教學,學生都可以通過電子郵箱或校內學習平臺提交課程小論文。面授課中常用的小組合作學習與課堂展示,當前教師所用平臺都提供了相應支持,讓學生也能在課程直播中實時發言,共享自己的屏幕以進行展示。有些動手實踐操作考試,如實驗課、設計類課程等,需要專門設備、較高性能計算機才能完成任務,但當前已有工具支持部分科目的在線虛擬實驗;這類課程還可以通過採取混合式教學策略,調整課程進度安排和能力考察的替代方案等方法解決評價問題。此外,考勤常在很多課程評價中佔有少量比例,不過線上學習平臺能夠提供簽到打卡等比面授課堂更為便利的工具。

國內外高校在使用哪些線上考試平臺?

對於更多課程而言,尤其是學生規模較大的專業基礎課、核心課,閉卷考試才是需要特別關注的評價方式;其影響面更大、涉及準備環節更為複雜,需提前籌劃。下面我們來討論在線

閉卷考試。

清華大學的雨課堂考試平臺。清華大學對控疫背景下的考試安排進行了整體考慮、提前籌劃。不同類型和性質的課程對於在線考試的需求差異較大,對於必須要安排閉卷考試的課程做到早考慮、早安排、早部署。雨課堂團隊主要對以下幾方面問題需要考慮:

1)在線考試已有成熟的解決方案,可結合考慮學校現有的網絡教學基礎和對今後的規劃,進行二次開發、獨立開發;

2)除了基本的在線考試功能外,師生信息對接與安全保護、身份認證、考試數據的管理與安全、網絡支持要求等是考試平臺設計的重點;

3)對課程的在線考試需求進行調研、分類,如英語、數學等公共課和一些大規模的專業基礎課等對於在線集中考試可能需求較為迫切;其他類型的課程或者學生規模較小的課程不一定需要集中在線考試,學校可以為教師推薦工具包讓教師根據課程實際自主選擇;

4)學生當前所用的設備條件也需要提前調研,制定學生因網絡或技術問題不能成功進行考試的預案等。

美國高校常用的在線學習與考試平臺,部分中國高校也在使用。第一是Canvas,根據最近美國各高校的新聞顯示,Canvas是很多高校在應對疫情的通知中推薦的在線教學平臺/工具之一,包括斯坦福大學、哈佛大學、華盛頓大學、普林斯頓大學、威斯康辛大學麥迪遜分校等。Canvas是美國Instructure公司(創立於2008年)旗下的學習管理系統,是一個開源平臺。Canvas具有云系統架構、多類型工具整合、強大的數據分析、支持移動用戶。

和大部分網絡學習平臺一樣,Canvas提供有一整套基本功能,包括課程作業、測試和學習評價等。此外,Canvas自帶有Speed Grader等量規和分級工具,可用於評定學生作業並自動記錄,使教師即使識別有問題的學生。綜合功能性、可用性而言,Canvas有明顯的優勢;但是,目前在國內基本無應用,只有英文界面,其所提供的多工具整合等功能也主要適合於美國的互聯網環境。

第二,Blackboard。這是一款商業化的網絡學習平臺,基於Java語言開發,可支持百萬級用戶訪問。其所屬的美國畢博(Blackboard)公司成立於1997 年成立,2005 年收購WebCT,2003 年與中國賽爾網絡公司合資成立賽爾畢博公司,負責Blackboard 在中國的推廣應用。據文獻顯示,目前我國已有200多所高校(如浙江大學、中山大學、首都醫科大學、華北煤炭醫學院等)使用了該平臺。對於其在線考試功能,已有實踐案例基本採用在學校計算機房進行集中網考的形式進行。控疫期間相關高校將如何借力該平臺,可跟進了解以往的使用情況。

中國高校使用較多的是Moodle(Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment)。Moodle是由澳大利亞的一名教師基於建構主義教育理論而開發的一款開源學習內容管理系統。Moodle基於PHP開發,於世紀初推出,到現在發展到3.6版本。該系統易於使用,面向公眾免費開放(唯一限制是必須保留Moodle版權, 使用者在修改過程中必須遵守GPL開源協議)。正因如此,用戶眾多、影響廣泛。目前,Moodle官方網站由來自200多個國家和地區的3億多註冊用戶。眾多用戶組成了Moodle社區,共同討論、解決問題;

同時有專門的技術人員負責二次開發,和用戶一起在使用中優化Moodle功能。Moodle在2004年左右進入國內並得到漢化,逐漸廣泛應用於高校和中小學(如中國科學院大學、華東政法大學、哈爾濱工業大學、國家開放大學等)。其廣泛應用也反映在研究上,如知網上以主題搜索Moodle可得文獻近3000篇。

利用Moodle平臺,教師能在自己的課程中很方便地設置測驗和討論等不同類型的學習活動、出題和組卷,快速地看到學生成績等。

專門的在線考試工具與平臺。網絡學習平臺自帶的在線測試功能外,還有很多專門的在線考試工具平臺與服務。用戶可以應用這些平臺服務創建在線測試,還可將其嵌入到自己的在線課程頁面中。例如Turnitin公司旗下的Gradescope是一款在線評分工具,尤其針對理工類課程,可以掃描學生的紙質作業然後自動評分,並可嵌入前述學習平臺的課程之中。又如Online Exam Builder、EasyTestMaker、ClassMaker等工具也都支持在線測試題的創建和嵌入式應用;還有一款Kahoot!工具則突出了遊戲化風格,應用此平臺的服務,用戶可以創建不同語言版本的、多種科目的學習遊戲或測試。

其它兼有考試功能的網絡學習平臺。國外教育機構常用的網絡學習平臺還有Sakai(開源)、ATutor(開源)、WebCT(收費)和Vclass(收費)等,其中Sakai平臺在國內學校中有一定的應用。這些平臺在基本功能上包括在線測試方面都相差不大。在國內,市場有大量服務商能夠提供在線考試的技術支持。除了專門的考試系統提供者外,在線調查平臺問卷星、HR解決方案服務商北森等機構也能提供在線考試的服務。

如何規避“影子學者”和考試作弊問題?

經過2010-2012年美國的“影子學者”(Shadow Scholar)事件,高教界對於大學學習中的捉刀代筆問題更加關注。當時,Dave Tomar承認在過去的十多年間向一些學生出售他代寫的論文,既有面授課的課程論文、也有在線課的論壇討論發帖等。雖然理論推導和很多實證研究都發現,與面授課相比,在線課程中學生作弊的概率差不多甚至可能更低,但這和很多人的直觀感受並不一致。尤其是在線學習中,學生對於作弊會比教師更有經驗。這就意味著在線考試要特別重視預防作弊。

在線學習中確保誠信與防止作弊需要從技術、考試的題目與規則設計、整個課程的評價策略等多方面考慮,多管齊下。從技術上看,目前一些大學已經在學生報名等工作中應用了人臉識別技術,遠程教育領域也已經有人臉識別支持下的網絡集中考試,因此將人臉識別應用到考生身份甄別上是可行的,需要特別注意的是隱私保護的問題。

但是,由於遠程學習很難創造封閉式的考試環境,無法做到完全閉卷,學生在遠程答題的時候有很多渠道查閱資料或與他人交流;對此,則可考慮遠程登錄或鎖定、隨機題目、限制答題時間、有意增加題目數量、要求全程打開攝像頭等方式,從ICT技術和測量方面考慮,儘可能地增加答題時的作弊難度。當然,教師還可以通過課程設計本身來降低作弊分享,如調整課程的評價策略、減少期末閉卷考試在全部分數中的比重,增加過程性的、多元的評價手段、甚至增加閉卷考試的次數,將“閉卷”要求調整為“半開卷”或“開卷”等。總的來說,即通過提高作弊的成本、降低作弊的收益,來減小作弊的概率。

總而言之,說在線教學情境下的學習評價是挑戰,毋寧說是機遇。在這種“倒逼機制”下,教師們會更加重視和優化學習的過程性評價與多元評價,有更多機會了解、嘗試乃至習慣技術提供的多功能支持。同時,能夠促進學校和管理部門進一步反思教學管理和技術支撐的關係,在《教育信息化2.0行動計劃》的背景下,推動教育技術更緊密地嵌入學習生態系統,更好地支持在線教育教學。

清華大學疫情期間在線教學研究組
教育部在線教育研究中心“超大規模在線教育”課題組


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