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  • 第一次结对作业

    这个作业属于哪个课程 软件工程 (福州大学至诚学院 - 计算机工程系)
    队员1 211706397
    队员2 211706190
    这个作业要求在哪里 第一次结对作业
    这个作业的目标 结对合作,数据采集和收集
    作业正文 如下
    其他参考文献 如下

    结队情况

    大数据综合实验班 明锐 211706397
    计算机科学与技术2班 林涛 211706190

    选取角度

    在开始做分析需求之前,我们已经收到了一些填表邀请,发现大家比较关注的一个点是线上教学的软件,虽然软件体验一定程度上影响了课堂体验和同学们对知识的吸收,但我们觉得这可能不是最主要的,相对来说老师选择的网上授课方式可能是更直接的原因。

    从这个角度出发,希望能带给给我们一些关于对网上教学的新认知,亦或是对现有网上教学软件提供一些参考建议

    数据收集

    问卷设计

    结合现状,我们也采用问卷的方式
    因为不同专业方向课程设置不一样,学习强度也不尽相同,所以我们问卷设计主要是针对某个方向(主要计科大数据和实验班)

    我们的问卷主要是通过对不同老师的线上授课方式进行主观评分,量化不同上课方式的体验和学生吸收情况

    同时我们也设计了一份给老师的问卷,老师的问卷相对来说质量更高,而且从老师的角度,也更能反映出网上教学的问题

    下面是两份问卷表格

    学生表

    教师表

    数据收集

    主要是通过私聊同学,这样收到的问卷质量可能相对会高一点,但是缺点也是明显的:花费比较多时间,数据量大的情况这种方法就不可取

    我主要负责收集整理计算机系的数据,明锐主要负责收集整理实验班和教师的数据

    数据整理

    把数据根据不同的专业方向来源进行分类
    处理异常数据:主要是根据评分情况、回答时长、问答题回答来判断
    处理掉一些体现不出差异化的数据

    数据结果

    数据的来源分布情况(数据清洗后)

    经历了一周的网上授课,大家对网上教学的态度

    大家比较倾向那种网上授课方式

    问卷主要覆盖了计科大数据和实验班共同上的5门课,通过对不同老师的线上授课方式进行主观评分,量化不同上课方式的体验(满分10分,8分为媲美线下课程体验)和学生吸收情况(满分10分)

    我们先是对不同课程的不同分数段进行了统计,制作了簇状柱形图,可以看到给出同一主观课堂评分的同学中,不同吸收情况评分的分布情况(横轴为评分数值,纵轴为评分的人数)

    《大数据应用开发》

    上课方式:课前看网课,完成大数据平台实验作业,课前云班课签到,课中B站直播讲解,配合课中作业

    图表解释:靠下的横轴5-10为主观课堂体验的分值,靠上的横轴为主观吸收情况评分

    《高级数据库技术》
    上课方式:云班课签到,云班课视频录播,配合课中作业和课后作业

    《数据挖掘与分析》
    上课方式:云班课签到,云班课视频录播,配合课中作业和课后作业

    《软件工程》
    上课方式:腾讯会议+B站直播讲课,通过博客完成实践作业

    《云计算与数据中心》
    上课方式:课前QQ群签到,腾讯会议直播答疑,通过大数据平台看教学视频并完成课中作业

    看完前面的数据,可以发现主观课堂体验和主观吸收情况评分主要分布在7分以上,具体占比可以看下图

    体验和吸收分值大于等于7的占比


    结合开头那张:大家对网上教学的态度图

    可以看出,虽然大部分人(20.3%+51.6%)对目前的线上课程都持不看好的态度,但是老师们却通过十八般武艺为我们提供一个还不错的课堂体验。可能大多数的朋友都和我一样,在没有做这个调查之前就觉得把自己要上的课通过网络课程的方式呈现就一定远不如线下课程,但最后的结果其实打破了我自己原先的思维定势

    我们又对不同课程的平均评分进行了分析

    发现《数据挖掘与分析》与《高级数据库技术》这两个课程无论是 体验和吸收分值大于等于7的占比 还是 体验和吸收分值的平均分 都要略高于其他课程
    这两门课程都有一个明显的特点:都是雄哥教,教学方式都是:云班课视频录播,配合课中作业和课后作业。反推原因:可能是因为雄哥这种教学方式利用到了电子教学的优势,录播的视频我们可以反复看,结合作业确实能巩固知识,强化对知识点的记忆

    接下来我们切换到老师们的视角
    老师们采用相同或不同的线上授课软件进行授课,软件的满意度数据反映出大多数老师对使用的软件还是比较满意的

    虽然老师们对所使用的软件相对满意,但仍有大部分老师认为软件会影响学生的上课质量

    至于其中的原因,也从老师填写的问卷中找到了答案,总结来说老师在意的是如何保证学生端的学习效果,而线上软件的确无法作保障

    通过收集学生主观上评价自己每门课程的吸收程度的数据来看,学生自己主观上普遍觉得自己对于课堂上知识吸收得比较好,但是反观收集到老师对学生吸收程度的评价似乎不太乐观


    很好的解释了老师们所阐述的软件会影响学生上课质量的原因

    线上学习仍然采用线下学习的考量方式来考量学生的学习效果,但是就是否采用线下考察方式的问题,表示支持的老师的数量并不乐观

    老师也对考量方式提出了一些建议,建议主要反映的就是老师希望还是通过考核来反映,但是怎么解决线上考核的公平性和公正性暂时还没有比较好的办法

    线上上课给老师也带来了很多问题,主要有无法获取学生的学习情况,然后加上给老师带来的工作量也比较大,这些都在问卷数据中有所反映


    所以这些问题也造成了老师对线上教学的支持度不是很高

    尽管有老师对线上教学支持度不高,但是对未来教育的改革方式仍提出来线上线下相结合的建议,所以找到一套适合老师上课和学生学习的线上教学方案是相当有必要的

    看完了学生数据和教师数据的分析,我们比较直观地感觉到:在这个特殊时期,无论是老师还是同学都在积极地适应网上教学,改进网上教学,也正是因为有了这样的尝试,我们才看到了很多线上教学的可能。相信通过这次的尝试不仅会推动线上教育的发展,也会推动传统教育的发展

    出现的问题

    1. 表格设计问题
      在设计学生问卷的时候,没有考虑到实验班选课的情况,以为他们的课和计科一样是固定的
      所以可能造成数据的误差

    2. 数据样本不够多,极端数据会影响结果
      相信张栋老师看到 体验和吸收分值大于等于7的占比表、体验和吸收分值的平均分表 这两个表要拍桌子了,怎么肥事?

      实际的情况是有一组数据,对其他课程评分正常,但是对《软件工程》评分偏低,结合其他的问题综合判断,认为这组数据是有价值的,就保留了

    3. 实际的情况可能比收集到的数据所呈现的结果要好很多

      因为这个问卷是在网上教学第一周的周四左右发布的,这个时期老师和同学都才刚开始适应线上教学。老师们在不断地磨合线上教学的方式,都在不断向最优做调整

    云结对

    我们采用的云结对方式是腾讯会议,云结对过程中互相交流问题和意见,合理进行分工。比如对数据划分为计科和非计科为一部分,实验班和老师为一部分,进行分开整理,然后讨论数据的应该如何整理,以及数据反映的问题,
    然后对整理完成的数据进行可视化的分析,整理博文。我们的博文是通过腾讯会议云结对的过程中,属于谁负责的部分谁来写,然后另一个人通过共享的屏幕,跟随一起审查所写过程中是否存在问题,相互督促,相互改进,相互学习。
    这是一种很好的体验,体会到了这种云结对方式的好处

    因为没有双屏,所以用手机来进行视频,电脑共享桌面

    吐槽与总结

    第一次看完题目内容,比较困惑的一个问题是:为什么会出一个看起来跟软件不太相关的作业呢
    最后我在《构建之法》里找到了答案

    通过实际的工作收集、推导、提炼需求,并在软件发布后通过实际数据验证需求的确被满足了。需求来自于实际,而不是自己想象出来的“需求”或者人云亦云的需求(例如:虚拟的、没人用的、也没有数据的“图书馆管理系统”)。
    -- 引用自《构建之法》)

    下面都是我们各自的总结

    我和明锐是在完成上一个编程找错作业时相识的,之前并不认识(是的,面都没见过),和他还蛮聊的来的,我们都喜欢Java,目前的努力方向也都是Java,所以这次作业一布置下来,我们一拍即合,可谓是直接把难度拉满。

    刚开始其实是有顾虑的,因为不是很熟悉,大部分人应该都会选择熟悉的人结对。但是后面交流、协作逐渐多了,感觉还是挺好的。虽然一些问题会存在分歧,但是沟通之后都能达成一致。

    最近的网课加上各种作业,任务量比较大,上课的话平均一天看电脑都超过10小时。没有时间完成自己的事情,对自己个人计划的影响也比较大

    -- 林涛

    是的我和林涛是上一个编程作业时候认识的,当时偶然看到他的作业里面对我使用的一个用法大加赞扬(虽然是我百度的)。然后就去浏览的他写的代码,确实很不错,他代码实现的范围比较大,而且异常处理也都处理了(虽然还是被我测试出来小小的问题)。

    然后就开始对林涛产生了兴趣,所以这次结对作业很快就联系他和他结对了,虽然在结对的开始并不太顺利。我们在一开始的方向问题上就产生的比较大的分歧,但是后来在相互沟通下,我们还是达成了比较好的一致。虽然这次作业不一定很完美,但是通过

    我们的相互结对,相互讨论,相互学习,觉得受益匪浅。

    -- 明锐

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