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作者简介：冯影，河南焦作人，西北师范大学教育技术学院，在读硕士研究生，研究方向为教育技术学。
浅析在线学习评价方法
冯 影
（西北师范大学教育技术学院，甘肃 兰州 730070）
摘 要：在线学习是学习者利用网络学习环境，开展网络学习活动的学习形式。随着教育教学的信息化发展，在线学习已经逐渐在整个社会普及，其与许多教育技术领域的实践相似，影响在线学习评价发展的主要因素是理论与技术，即网络学习理论与网络技术的发展。良好的在线学习评价有助于保证在线教育的质量。对在线学习评价体系进行系统性的总结分析，并针对现状对未来在线学习评价的发展趋势进行了展望。
关键词：在线学习；在线学习评价；评价方法；发展趋势
一、绪论
在线学习是以网络为介质的一种学习方式，通过网络开展不同形式的学习。例如，借助网络课件，学习者就能随时随地进行学习，真正打破了时间和空间对学习的限制。在美国，斯隆联盟连续十一年发布的美国在线教育报告显示，高校在线教育保持稳定发展态势，在线课程注册学生数持续增长，在线教育质量逐渐被院校主管认同，大多数院校将在线教育作为长期发展战略[1]。
从研究来看，大量研究者开始关注在线教育课程、平台、资源等方面的具体内容。随着在线教育的快速发展，其发展中的问题也逐渐显现，而实施有效的在线学习评价有助于问题的解决。积极寻发展中存在的问题对于我国在线教育的发展具有巨大的推动作用。科学的在线学习评价对于保证在线学习质量、回应公众质疑能够起到正面作用。
综上所述，有必要对在线学习评价发展的历程进行深入分析，阐述研究现状，并指出未来发展趋势，为探索在线学习评价优化策略提供一定参考依据。
二、在线学习评价概述
在线学习是指学习者在开展学习的过程中，通过使用计算机网络通信技术来选择并获得与学习相关的数字资源，因此而形成的远程学习形式。在线学习是学习者使用互联网获得学习资源，通过与学习内容、教育者和学习同伴的交互而习得新知识，再构建个人意义，进而提高学习体验的学习形式。通过相关学者对在线学习的见解进行分析后，将在线学习定义为学习者根据在线学习环境获取数字学习资
源和执行学习活动的学习形式[2]。
结合上文对在线学习内涵的分析，作者认为，在线学习评价即具备评价资格的主体对网络环境下学习者的整个学习过程和结果以及其他相关信息的收集和判断。在线学习评价有助于评价者更好更精确地掌握学习者在在线学习过程中学习知识和开发技能的程度。此外，教师通过评价中的反馈信息根据学习者的表现及时调整教学策略与活动。结合在线学习的内涵，在线学习评价也是为了改善在线教育和学习绩效，从而收集学习者的学习过程和结果以及其他相关信息进行评价的过程。
目前，在国内的研究中，主要涉及的方向是相关评价模型的构造、评价支撑技术的发展以及评价方法的绩效探测等客观领域。相关评价模型的构造指只对不同网络环境或学科领域所设计的新型评价模式[3]；评价支撑技术的发展是指基于大数据分析方法、基于并行Adaboost-BP 网络、基于BP 神经网络等不同的技术开展的评价研究[4]；评价方法的绩效探测即针对过程性评价、总结性评价等不同评价方法的研究。
基于慕课等这类课程的教学模式要求以学习者为中心，这就要求评价模式要围绕学习者习得各方面能力来开展，目标的达成只是一个评价的因素，学习过程中学习者的积极性、协作能力、创新能力等都是评价指标体系的重要组成部分[5]。同时，评价主体也要实现多元化，要改变传统教学中教师单独评价的形式，将自我评价、同伴互评还有教师评价等内容都作为评价的重要参考依据，教师在评价时，
可以根据学习者在学习过程中作业的完成情况以及最终的测验结果来进行评价；学习者的自我评价和同伴互评可基于在线评价系统展开。
三、评价方法
评价方法是在线学习评价中一个重要的因素，正确的评价方法是在线学习评价质量好的保证。在现阶段的发展中，在线学习评价必须要有技术来作支撑，在线学习体越来越庞大，大量的学习者同时参与学习并接受学习评价，同时，学习体具有复杂性和差异性，这对技术发展提出了很大的考验。目前在线学习过程中主流的评价法分别为网络同伴互评、概念图评价以及电子档案袋评价。网络同伴互评相比其他评价方法，评价方式简单，对技术要求低，可操作性强，
在面对庞大的在线学习评价体时具有较大优势。而概念图评价以及电子档案袋评价效度较高，但需要复杂的步骤，普及程度不如网络同伴互评容易。
四、在线学习评价的发展趋势
综合在线学习评价的原则及问题分析，在线学习评价的发展主要受到以下三方面的影响。首先是网络学习理论的不断更新，当前网络学习理论的发展更加注重社会性知识网络的构建；其次就是网络技术的不断发展，人工智能以及智慧教育现已成为教育技术领域的热点，学习者不仅可以通过网络取得更
高效的联系，获取更大量的学习信息，还可以通过人工智能带来的学习分析技术制定个性化的学习计划；最后就是社会需求推动在线学习评价的发展，在线学习者是评价的对象，评价对象的需求决定着评价形式的发展。通过对以上影响要素的分析，对在线学习评价的发展趋势做出展望。
（一）基于组的社会性网络的评测
随着社会需求以及技术的进步，当前的在线学习环境可以支持广大在线学习者按照不同标准来构建学习共同体，最常见的分类特点有个人喜好、空间距离、学习课题等。通过对原有的关于网络虚拟学习社区评价的研究进行梳理后得出，研究方法多使用社会网络分析法，评价内容侧重于从宏观角度来研究社会网络的理论知识；通过对现有研究内容进行分析可以看出评价内容开始转向更为具体的方面，从实践出发分析不同组之间的联系，各个组的形成都有不同的促成因素。因此，在未来的研究中会更加深入地分析以上提到的这些组建立、发展的规律，评价这些社建立的效果[6]。
（二）数据挖掘与学习分析技术应用
传统的在线学习评价由于技术的局限性无法获取大量有关学习者的学习数据，无法整体掌握学习者的学习情况。随着数据挖掘技术在教育领域的应用，现阶段的在线学习评价可以直接根据记录来提取在线学习平台的后台数据，以此精准了解学习者的整个学习过程及结果。当前使用的数据采集方式主要是基于服务器端和基于客户端这两种，教师可以利用获取的数据全程监控学习者的学习状态，同时使
学习者也体验到参与评价的感受[7]。
jquery在线免费学习技术（三）在线学习自适应评测技术发展
在线学习过程中学习者的数量庞大，这就注定了质量也会存在很大差异，在学习评价过程中不能再统一对待，而要因人而异，自适应评测的方式就是很好的解决办法。自适应测评的主要优势在于它可以准确快速地分析出学习者对知识的掌握程度并向学习者推送个性化的学习内容。对学习者掌握知识的分析指的是学习系统通过自动检测学习的进程，分析不同的学习者，全方位地收集归纳每个学习者的个人学习数据，再通过分类分析建立不同学习者的模型，在这个基础上为学习者提供评价反馈；自适应的推送方式就是在适当的时候提供适当的评价和反馈，为不同的学习者提供不同的资源推送和答疑服务。总的来说，自适应评测技术的发展，使得在线学习中对学习者的测验更具有有效性，将学习者从固定的考试时间和内容、大量重复并且相对没有多少意义的题目中解放出来，自适应在线学习测评将成为未来的主流测评模式。
五、结语
随着计算机和网络技术与教育的不断融合，越来越多的人选择在线学习，其人数与规模不断增长，在信息社会时代，在线学习已经成为一种具有代表性的学习方式，要回应部分公众的质疑，就要进行科学有效的在线学习评价来展示最公正的学习过程与结果，这样可以进一步提高在线学习评价的信度与
效度，促进在线学习的进一步发展。
参考文献：
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[5] 魏顺平.在线学习自动评价模式构建与应用研究[J].中国远程教
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[6] 朱永海，韩锡斌，杨娟，等.高等教育借助在线发展已成不可
逆转的趋势：美国在线教育11年系列报告的综合分析及启示[J].
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（责任编辑：韩晓洁）
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