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摘要：应将自主学习看成是一种能力，制定评价自主学习能力的内容和标准，然后让学习者相互评价自主学习成果，并通过控制评判系数和成绩正态化处理手段实现对学习者自主学习能力的综合评价。
关键词：自主学习；评价策略；评价模型；算法
中图分类号：G717文献标识码：A文章编号：1672-5727（2011）06-0146-02
自主学习一般是指个体自觉确定学习目标、制定学习计划、选择学习方法、监控学习过程、评价学习结果的过程。在过去的20年中，无论是自主學习的理论研究还是应用研究，都强调并致力于解决自主学习的测量问题。这是因为，一方面，研究者需要借助自主学习的测量结果来验证自己的理论分析，尤其是对自主学习的构成成分的分析；另一方面，众多的应用研究需要借助自主学习测量来说明自己的教育干预效果。目前，国外研究者对自主学习的测评采用两种取向：一种取向是把自主学习看成一种能力，是一种相对持久的、能够预测未来学习行为的个性特征；另一种取向是把自主学习看成一种事件或学习活动。由于对自主学习的看法和考察角度不同，研究者对它所采用的测评方法也有所区别。
当自主学习被作为一种能力来测评时，研究者考察的是基于若干自主学习事件的整合与抽象而得出的自主学习的质量。笔者研究设计了一种自主学习评价策略，用于测评学生的自主学习能力。
评价模型设计
评价作为整个教学过程的有机组成部分，对教学过程有着重要的影响。在传统的学习评价中，学生处于被评价的地位，对于“什么是评价”、“评价的目的和作用是什么”等缺乏认识，在评价过程中不能正确地把握和对待评价的内容和标准，对评价结果不够重视。因此，在开始评价之前，教师应对学生指明评价的意图，使学生形成正确的学习目的，进而产生积极的学习态度和强烈的责任心。
评价目的明确之后，进一步确定评价内容。评价内容要求对学生的各方面情况进行全面综合考察。
为了使评价内容更加明确化、具体化和可操作化，需要制定评价标准。评价标准应该用具体、清楚、简练、可测量的术语表述出来，即用具体的项目反映抽象的内容。评价标准的制定是实施评价方案的重要环节，设定评价标准时应突出标准的弹性和可选择性。
评价量规的制定可以由教师或学生独立设计完成，也可以由师生一起制定，这样可以发挥学生的主观能动性，激发学生的主体意识，提高学习积极性，使学生更深入地把握评价内容，在学习过程中有意识地根据评价量规来反思自己的学习，从而促进其学习进步。
学生根据学习目标进行自习学习，提交自主学习成果。自主学习评价系统根据评价标准随机分派评价任务，要求每个学生对其他学生的自主学习成果进行评价。在这一过程中，教师与学生、学生与学生之间可随时进行讨论，充分展示每项自主学习成果的优点与不足。
相互评价完成后，系统根据评价标准对评价结果进行统计，同时对统计结果进行正态化处理，分别得到学生的自主学习能力成绩、评判能力成绩及自主学习能力综合成绩。
评价模型的设计如图1所示。
算法设计
（一）评价任务分派
设教学班人数为m，要求每个学生对n（n U={u1，u2，…，um}，ui（i=1,2,…,m）表示一个学生。
将U进行随机置乱，得V={v1，v2，…，vm}，V=U。
对学生vi（i=1,2,…,m），分派的评价任务是Ri。
Ri={vj | j = （i+1） mod m，（i+2） mod m，…，（i+n） mod m}
显然，vi?埸Ri，且{Ri|i=1,2,…,m} = n V = n U
（二）评价结果统计
1.自主学习能力原始成绩
设学生ui（i=1,2,…,m）被评价的结果为C
C={c1，c2，…，cn}，其中，c1≤c2≤…≤cn
去除n1个最高分和n2个最低分，0 2.评判能力原始成绩
将Ｕ对应的自主学习能力原始成绩进行正态化处理，得到自主学习能力成绩，然后统计评判能力原始成绩。
设学生vi（i=1,2,…,m）对评价任务的评价结果为C
C={c1，c2，…，cn}
Ri对应的自主学习能力成绩为A
A={a1，a2，…，an}
则学生vi的评判能力原始成绩pi为：
其中，λ为评判系数，λ>0。
（三）成绩正态化
为纠正评价偏差，使各次（科）的评价结果具有可加性和可比性，需要对评价结果进行正态化处理，使评价结果服从正态分布。
设原始成绩为X，X={x1，x2，…，xm}
则X转换为标准分Z的计算公式为：
这时，Z服从于平均数为0，标准差为1的正态分布。标准分不符合常规表示习惯，需用下面公式进行转换。
T=kZ+c
其中，T为转换后的成绩，k为T的标准差，c为T的平均数。这时，T服从于平均数为c，标准差为k的正态分布。
结论
笔者在已开发完成的“学生自主学习评价系统”中应用了本文所论的研究结果。两年多的实际应用表明，当评判系数λ设为2≤λ≤4，标准差k设为8≤k≤10，平均数c设为76≤c≤80时，本评价策略能较准确地评价学习者的自主学习综合能力。
参考文献：
[1]何善秀,赵磊. 多媒体网络环境下学生自主学习能力研究[J]. 华东交通大学学报,2007,24（6）:162－165．
[2]赵俊峰,崔冠宇,彭雅静. 大学生自主学习及其与应对方式的关系[J]. 教育研究与实验, 2006,（4）:60－63．
[3]秦忠宝,何卫平. 一种支持动态自主学习的知识表示结构——语义神经网络[J]. 计算机工程与应用, 2006,42（19）:29－31．
[4]陈兰. 基于形成性考核评价学生自主学习能力的一种定量分析方法[J]. 河南广播电视大学学报,2006,19（2）:3－4．
[5]伍华健. 计算机教学中的自主学习策略[J]. 教学与管理,2006,（10）:68－69．
[6]Dorit Maor, Simone Volet. Interactivity in professional online learning: A review of research based studies[J]. Australasian Journal of Educational Technology, 2007,23（2）:269－290．
[7]陈文冠. 基于网络环境下自主学习网站的建构与应用[J]. 电化教育研究,2007,（6）:53－56．
[8]周勇,徐英卓. 智能化网络教学系统模型研究[J]. 电化教育研究,2007,（1）:34－37．
[9]庞维国. 自主学习的测评方法[J]. 心理科学,2003,26（5）:882－884．
作者简介：
李忠信（1972—），女，硕士，广东理工职业学院副教授，研究方向为教学设计、学习评价。
邱炳城（1963—），男，硕士，广东理工职业学院副教授，研究方向为计算机网络、计算机教育。
注：“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”
关键词：自主学习；评价策略；评价模型；算法
中图分类号：G717文献标识码：A文章编号：1672-5727（2011）06-0146-02
自主学习一般是指个体自觉确定学习目标、制定学习计划、选择学习方法、监控学习过程、评价学习结果的过程。在过去的20年中，无论是自主學习的理论研究还是应用研究，都强调并致力于解决自主学习的测量问题。这是因为，一方面，研究者需要借助自主学习的测量结果来验证自己的理论分析，尤其是对自主学习的构成成分的分析；另一方面，众多的应用研究需要借助自主学习测量来说明自己的教育干预效果。目前，国外研究者对自主学习的测评采用两种取向：一种取向是把自主学习看成一种能力，是一种相对持久的、能够预测未来学习行为的个性特征；另一种取向是把自主学习看成一种事件或学习活动。由于对自主学习的看法和考察角度不同，研究者对它所采用的测评方法也有所区别。
当自主学习被作为一种能力来测评时，研究者考察的是基于若干自主学习事件的整合与抽象而得出的自主学习的质量。笔者研究设计了一种自主学习评价策略，用于测评学生的自主学习能力。
评价模型设计
评价作为整个教学过程的有机组成部分，对教学过程有着重要的影响。在传统的学习评价中，学生处于被评价的地位，对于“什么是评价”、“评价的目的和作用是什么”等缺乏认识，在评价过程中不能正确地把握和对待评价的内容和标准，对评价结果不够重视。因此，在开始评价之前，教师应对学生指明评价的意图，使学生形成正确的学习目的，进而产生积极的学习态度和强烈的责任心。
评价目的明确之后，进一步确定评价内容。评价内容要求对学生的各方面情况进行全面综合考察。
为了使评价内容更加明确化、具体化和可操作化，需要制定评价标准。评价标准应该用具体、清楚、简练、可测量的术语表述出来，即用具体的项目反映抽象的内容。评价标准的制定是实施评价方案的重要环节，设定评价标准时应突出标准的弹性和可选择性。
评价量规的制定可以由教师或学生独立设计完成，也可以由师生一起制定，这样可以发挥学生的主观能动性，激发学生的主体意识，提高学习积极性，使学生更深入地把握评价内容，在学习过程中有意识地根据评价量规来反思自己的学习，从而促进其学习进步。
学生根据学习目标进行自习学习，提交自主学习成果。自主学习评价系统根据评价标准随机分派评价任务，要求每个学生对其他学生的自主学习成果进行评价。在这一过程中，教师与学生、学生与学生之间可随时进行讨论，充分展示每项自主学习成果的优点与不足。
相互评价完成后，系统根据评价标准对评价结果进行统计，同时对统计结果进行正态化处理，分别得到学生的自主学习能力成绩、评判能力成绩及自主学习能力综合成绩。
评价模型的设计如图1所示。
算法设计
（一）评价任务分派
设教学班人数为m，要求每个学生对n（n
将U进行随机置乱，得V={v1，v2，…，vm}，V=U。
对学生vi（i=1,2,…,m），分派的评价任务是Ri。
Ri={vj | j = （i+1） mod m，（i+2） mod m，…，（i+n） mod m}
显然，vi?埸Ri，且{Ri|i=1,2,…,m} = n V = n U
（二）评价结果统计
1.自主学习能力原始成绩
设学生ui（i=1,2,…,m）被评价的结果为C
C={c1，c2，…，cn}，其中，c1≤c2≤…≤cn
去除n1个最高分和n2个最低分，0
将Ｕ对应的自主学习能力原始成绩进行正态化处理，得到自主学习能力成绩，然后统计评判能力原始成绩。
设学生vi（i=1,2,…,m）对评价任务的评价结果为C
C={c1，c2，…，cn}
Ri对应的自主学习能力成绩为A
A={a1，a2，…，an}
则学生vi的评判能力原始成绩pi为：
其中，λ为评判系数，λ>0。
（三）成绩正态化
为纠正评价偏差，使各次（科）的评价结果具有可加性和可比性，需要对评价结果进行正态化处理，使评价结果服从正态分布。
设原始成绩为X，X={x1，x2，…，xm}
则X转换为标准分Z的计算公式为：
这时，Z服从于平均数为0，标准差为1的正态分布。标准分不符合常规表示习惯，需用下面公式进行转换。
T=kZ+c
其中，T为转换后的成绩，k为T的标准差，c为T的平均数。这时，T服从于平均数为c，标准差为k的正态分布。
结论
笔者在已开发完成的“学生自主学习评价系统”中应用了本文所论的研究结果。两年多的实际应用表明，当评判系数λ设为2≤λ≤4，标准差k设为8≤k≤10，平均数c设为76≤c≤80时，本评价策略能较准确地评价学习者的自主学习综合能力。
参考文献：
[1]何善秀,赵磊. 多媒体网络环境下学生自主学习能力研究[J]. 华东交通大学学报,2007,24（6）:162－165．
[2]赵俊峰,崔冠宇,彭雅静. 大学生自主学习及其与应对方式的关系[J]. 教育研究与实验, 2006,（4）:60－63．
[3]秦忠宝,何卫平. 一种支持动态自主学习的知识表示结构——语义神经网络[J]. 计算机工程与应用, 2006,42（19）:29－31．
[4]陈兰. 基于形成性考核评价学生自主学习能力的一种定量分析方法[J]. 河南广播电视大学学报,2006,19（2）:3－4．
[5]伍华健. 计算机教学中的自主学习策略[J]. 教学与管理,2006,（10）:68－69．
[6]Dorit Maor, Simone Volet. Interactivity in professional online learning: A review of research based studies[J]. Australasian Journal of Educational Technology, 2007,23（2）:269－290．
[7]陈文冠. 基于网络环境下自主学习网站的建构与应用[J]. 电化教育研究,2007,（6）:53－56．
[8]周勇,徐英卓. 智能化网络教学系统模型研究[J]. 电化教育研究,2007,（1）:34－37．
[9]庞维国. 自主学习的测评方法[J]. 心理科学,2003,26（5）:882－884．
作者简介：
李忠信（1972—），女，硕士，广东理工职业学院副教授，研究方向为教学设计、学习评价。
邱炳城（1963—），男，硕士，广东理工职业学院副教授，研究方向为计算机网络、计算机教育。
注：“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”