六盘水师范学院《现代教育技术》学生学习成果初探
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摘要：《现代教育技术》是六盘水师范学院师范专业学生所开设的一门公共必修课，该课程旨在培养师范生的现代教育技术素质，增强其职业技能，学生通过学习本门课程可以掌握基础的教学工具和教学方法，通过对六盘水师范学院学生学习本门课程的统计数据，分析本门课程在教学过程中的不足，便于为后期教学改革提供参考依据。
关键词：现代教育技术;六盘水师范学院;学生;统计数据
中图分类号：TP319 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）34-0112-02
《现代教育技术》是六盘水师范学院数学与信息工程学院开设的一门师范生技能课程，用于培养师范生的基础教学技能。本门课程已经有多年的开设经验，学校的师范生都学习过本门课程，然而，学生学习的层次却参差不齐，虽然这和学生的努力程度等因素有关，但这也能在一定程度上映射出教师在教学过程中的不足。因此，本文通过统计六盘水师范学院学生对传统《现代教育技术》课程的接受程度和学习情况，为后期本门课程的教学改革提供数据上的支持。
为了获取本文相关数据，共印发调查问卷500份，收回468份，收回率为93.6%。其中，有效问卷为423份，有效问卷率为84.6%。通过分析有效问卷的数据，可以从以下几点具体分析学生学习的成果。
1 学习过本门课程的学生
通过对423份有效问卷进行统计，已经学习过本门课程的学生为294人，占比为69.5%，没有学习过本门课程的学生为129人，占比为30.5%。考虑到本门课程是专门为师范类学生设置，而且大部分学院都开设在第5学期，因此，本调查问卷获得的该项数据比较合理。
2 学生接受程度
通过对294位上过本门课程的学生的接受程度进行统计分析，结果如表l所示：
通过对表1中的数据分析可知，大部分学生的接受程度都是基本接受，占比为67.35%，占比第二高的是可以接受，占比为18.03%，占比第三和第四的分别是很难接受以及接受不了，这两个学生的占比很接近，分别是7.48%和7.14%。这说明大部分学生都是可以接受本门课程的，但是仍有一定比例的学生感觉很难接受或接受不了，因此，在后期的教改过程中，要更加重视这部分学生的学习效果。另外，虽然大部分学生表示可以接受，但是这些学生又普遍集中在基本接受上，说明学生对本课程的接受程度还不是太深刻，这也是后期教改过程中需要改进的地方。
3 認为课程设置合理程度
通过对294位上过本门课程的学生对本门课程合理度的统计分析，结果如表2所示：
通过对表2中的数据分析可知，大部分学生认为本门课程的设置基本合理，占比为51.70%，认为本门课程不合理的学生占比最少，占比为13.27%。虽然只有不到15%的学生认为本门课程设置不合理，但是这也表明本课程的课程设置有一定的问题，这些问题需要在后期的教改过程中进行改正。
4 学生成绩分布
通过对294位上过本门课程的学生成绩的统计分析，结果如表3所示：
通过对表3中的数据分析可知，本门课程的成绩分布相对合理，大部分学生都是及格及以上，只有4.76%的学生期末考核成绩为不合理。在成绩及格以上的学生中，绝大部分的学生成绩为良好和中等，占比分别为50.68%和26.53%，成绩为优秀的学生占比只有8.84%。这说明绝大部分学生只是学习了本课程的基础应用，还不能深入的应用本课程的知识点完成更加细致的任务，这也是本课程后期教学改革过程中需要重点关注的问题。
5 总结和建议
通过对六盘水师范学院学生学习《现代教育技术》课程的学习状况分析，发现大部分学生可以接受本门课程，并且认为本门课程设置合理，而且学生成绩的分布也验证了上述调研的数据。虽然大部分学生能够接受本门课程的设置，但是也存在一些问题，比如还是有一部分学生认为课程设置不合理;大部分学生的成绩分布在良好这一等级，成绩为优秀的学生占比太少等等。针对上述问题，针对后期《现代教育技术》的课程设置和讲授，提出如下建议：
首先，课程应重视学生的阶段学习效果，要及时地进行教学反馈和教学反思，针对不同阶段出现的问题，制定后期更加有针对性的教学方案;
其次，应该针对认为课程设置不合理的学生的意见，修改课程设置，争取让所有学生都能接受;
最后，在完成基本教学任务的同时，要注重学生的再提高和再学习，争取期末成绩考核为优秀的学生占比达到20%甚至更高。
参考文献：
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[2]陈爽.高校现代教育技术中心服务管理策略研究[J].智库时代，2019：157.
[3]江济民.谈如何利用现代教育技术提高区域地理教学效率[J].才智，2019：187.
【通联编辑：梁书】
收稿日期：2019-10-12
基金项目：六盘水师范学院教学内容与课程体系改革项目（LPSSYjg201917）;贵州省教育厅高校自然科学研究项目（黔教合KY字 [2016]271号，黔教合KY字[2017]260号，黔教合KY字[2018] 387号）
作者简介：孙国营，通讯作者，讲师，研究方向为机器学习和密码学。
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