[论文解读] Enhanced Learning with Web-Assisted Education

Anna Helga Jónsdóttir, Gunnar Stefánsson|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2013

Statistics Education and Methodologies参考文献 8被引用 3

一句话总结

本研究评估了 tutor-web，这是一个免费、开源的基于网络的统计学与数学教育系统，通过互动测验提升学习效果。一项随机交叉实验发现，使用 tutor-web 的学生与完成传统书面作业的学生在考试成绩上无显著差异，表明 tutor-web 可有效替代耗时的书面作业；然而学生反馈显示更倾向于混合教学方式。项目反应理论分析表明，题库中需要增加更多难度较高的题目，以更好地支持不同能力水平的学习者。

ABSTRACT

An educational system, the tutor-web (http://tutor-web.net), has been developed and used for educational research. The system is accessible and free to use for anyone having access to the Web. It is based on open source software and the teaching material is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. The system has been used for computer-assisted education in statistics and mathematics. It offers a unique way to structure and link together teaching material and includes interactive quizzes with the primary purpose of increasing learning rather than mere evaluation. The system was used in a course on basic statistics in 2011. Three types of data were gathered during the course. A randomized crossover experiment was conducted to assess the possible difference in learning (measured by repeated exams) between students using the system and students doing regular homework. The difference between the groups was not found to be significant. Responses to quiz questions were collected and analysed with item response theory type models. These analysis were used to improve the item banks. Finally, the students answered an in-class survey regarding their experience using the tutor-web. The responses of the students gave clear indications of student preferences.

研究动机与目标

• 评估通过 tutor-web 实现的网络辅助教育是否能提升学习成效，相较于传统书面作业。
• 利用项目反应理论（IRT）模型评估现有测验题库的质量是否充足。
• 了解学生对 tutor-web 系统在教育用途中的感知与偏好。

提出的方法

• 开展随机交叉实验，比较使用 tutor-web 测验的学生与完成传统书面作业的学生的考试成绩。
• 应用项目反应理论（IRT）模型分析学生对测验题目的回答，评估题库质量。
• 使用概率质量函数实现自适应题目分配，根据学生表现动态调整题目难度，对学习能力较低的学生优先分配较易题目，对能力较高的学生则分配较难题目。
• 收集并分析学生调查数据，评估对 tutor-web 系统的满意度、可用性及偏好。
• 实施基于性能的动态题目分配方案，采用基于难度加权的概率函数，根据学生分数和表现历史进行调整。
• 开发了参数化概率质量函数（公式 7），根据学生能力调节题目选择，其中可调参数 q 控制分布的陡峭程度。

实验结果

研究问题

• RQ1 使用 tutor-web 测验的学生与完成传统书面作业的学生在学习成效上是否存在显著差异？
• RQ2 tutor-web 中现有的测验题库是否充分校准，能够支持不同能力水平的学生？
• RQ3 学生对使用 tutor-web 进行作业和学习的感知与偏好如何？

主要发现

• 在使用 tutor-web 和完成传统作业的学生之间，平均考试成绩无显著差异，表明学习成效相当。
• 学生对 tutor-web 系统表示高度满意，但强烈偏好结合使用 tutor-web 和书面作业的混合教学方式。
• 项目反应理论分析显示，当前题库缺乏足够难度较高的题目，尤其对高能力学生支持不足。
• 题目分配的概率质量函数（公式 7）设计为根据学生表现动态调整题目难度，对低能力学生分配较高概率的较易题目，对高能力学生则分配较难题目。
• 当前系统采用均匀分布的题目分配方法被发现不够理想，正被基于表现的自适应方案所取代。
• 本研究得出结论：tutor-web 可在一定程度上有效替代传统书面作业，为教师节省时间与精力，同时保持学习成效。