基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究
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作者:刘莹泽
摘要：本文从学业挑战水平、沟通交流频率、主动合作水平、深度加工水平和反思评价水平五个维度构建了大学生深度学习效果的指标体系。为了避免主观因素的干扰，分别从定性和定量角度出发，建立了灰色关联度评价模型，对我校理工类、经管类及艺术类三个不同专业的学生群体的深度学习现状进行评价，得到具有科学性、客观性的评价结果。
关键词：深度学习;灰色关联度;效果
深度学习是人们整合信息、建构知识、灵活运用所学、并解决实际问题的学习活动，它是学习型社会的必然要求，本文设计了有针对性的调查问卷，从学业挑战水平、沟通交流频率、主动合作水平、深度加工水平和反思评价水平五个维度，构建了大学生深度学习效果的评价指标体系，建立了灰色关联度模型，对我校理工类、经管类和艺术类的大学生群体的深度学习活动进行评价和排序，更好地发现问题，找到原因，并提出对策。
1 指标体系的构建
1.1 学业挑战水平
学术挑战水平是指能够将所学的理论和概念用于具体的情境来解决生活中的实际问题，在学习方面投入充分的时间，同时在学习效率和学习质量上得到一定的保证。在保证常规学习任务后继续通过网络平台补充其他领域的知识。通过深层次的学习，能够挑战自己对原有问题的看法，同时接纳新的观念。
1.2 沟通交流频度
沟通交流频度是指经常利用网络平台与教师和同学们讨论课堂内外学习过程中遇到的疑惑，在与教师和同学们互动交流后能够及时获取他们的反馈信息，能够经常在闲暇时间与教师和同学们进行研究性学习。
1.3 主动合作水平
主动合作水平是指在课堂学习过程中积极地配合教师参与班级的讨论，在课后时间能够利用网络平台与专家学者进行相关的交流互动，积极参加暑期学校及交换生之类的活动进行合作式学习。
1.4 深度加工水平
深度加工水平是指将抽象的知识用图形、图表等可视化的方式表达，利用网络平台的丰富资源，对所学的碎片化知识进行深度加工整理，在学习过程中能够深层次地融合不同领域的知识和概念。
1.5 反思评价水平
反思评价水平是指对课本所学的知识和教师所讲内容的科学性持怀疑态度，在学习过程中邀请同学或教师对自己学习的优缺点进行评价，并对自己所学的内容和学习方法进行反思和改善。
2 灰色关联度模型
通过对我校理工类、经管类及艺术类学生的统计调查数据，构建初始值评价矩阵D=（dij）m×n。对矩阵D=（dij）m×n进行无量纲处理，得到矩阵C=（cij）m×n，从而避免了各指标量纲不统一对评价产生的偏差。选取矩阵C的第一列为参考列，其余各列为比较列，通过计算关联系数：
3 实例分析
本文通过设计调查问卷，利用SPSS软件对统计调查数据进行分析，获得各级指标的初始值并进行无量纲化处理，根据最新信息原理，令ρ=0.6，通过两两指标之间的关联度，计算每个评价对象在每个指标下的评价值、综合评价值及综合排序，结果如下表所示。
通过对大学生深度学习效果评价指标体系的研究，筛选出能准确反映大学生深度学习效果的定性指标，建立灰色关联度加权评价模型，计算出不同类型学生深度学习的综合评价值与排序。研究结果表明，理工科学生综合排序最高，其次是经管类学生，艺术类学生的排序最低。
4 结语
如何提高当代大学生深度学习的效果，已经成为高等教学改革的一个热点。大学生的深度学习能力能够培养学生创新能力和自主学习意识，对传统的课堂教学也是很好的辅助。为了更好地提高我校大学生深度学习的效果，提出以下建议：
（1）合理地运用科学的学习方法来提高大学生的创新思维能力，促使学生正确地利用批判性思维实现高效率的学习，为大学生的深度学习提供先行条件。
（2）有效地利用思维导图、概念图之类的个人知识管理工具，更加高效地使用网络教学平台中丰富的学习资源，进一步促进他们的深度学习的发生。
（3）大学生要充分锻炼自己的主动协作能力和沟通交流能力，实现了自身视野的拓宽、表达能力的提高及沟通交流能力的増强，为高效率地开展深度学习提供一定的保证。
（4）大學生可以通过协作的力量来获取到各种所需的相关知识，在不断地相互评价中认清自己，并进行反思和完善，为自身的高阶思维能力的培养提供一定的帮助。
参考文献：
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[3]吴明隆.问卷统计分析实务——SPSS操作与应用[M].重庆：重庆大学出版杜，2010.
[4]王孝玲.教育统计学[M].上海华东师范大学出版社，2015（第5版）.
基金项目：本文为上海工程技术大学大学生创新训练项目“基于零膨胀回归模型大学生深度学习效果的研究”（编号：CX1921002）的成果
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