登陆

章鱼彩票 下载-根据结构方程模型的高校学生在线考试满意度研讨

admin 2019-05-31 178人围观 ,发现0个评论

本文发表于 《数字教育》 2019年第2期(总第26期)高教数字学校栏目,页码:34-39。转载请注明出处。

摘 要:构建学生在线考试满足度模型,剖析变量对满足度影响程度,然后提出改善战略,对进步在线考试的质量有着重要的理论含义和现实含义。本研讨以重庆某高校300 论理学生为研讨目标,经过发送查询问卷的办法搜集数据,运用SPSS 和AMOS 软件核算剖析数据,然后运用结构方程模型进行途径剖析。核算剖析成果显现:高校学生在线考试整体满足度一般。结构方程模型途径剖析成果显现:潜在变量“考试坏境”对整体满足度影响最大,潜在变量“试卷办理”对整体满足度影响最小。盯梢查询发现,针对各潜在变量下要素负荷量较大的丈量变量提出相应主张及改善办法,可有用进步学生在线考试满足度。

关键词:在线考试;满足度;结构方程模型

导言

考试作为各类人才选拔和检测常识水平的一种重要手法,是现在检测常识和查核人才的重要、高效办法[1]。在高校课程查核中,考试能够客观念评考生的本质水平、考试状况和教师的教育水平、教育质量。传统考试一般以纸笔为东西,跟着教育信息化的不断推进,以核算机和网络为首要渠道的在线考试逐步成为干流[2][3]。在线考试在试卷办理、考试办理、试题评阅、考试成果剖析等方面比传统书面考试更具优势,因而现在在各大高校各大学科中得以广泛运用[4]。

现在,依据在线考试的研讨更多侧重于推进与运用,对在线考试满足度影响要素的研讨较为缺少。结构方程模型整合了要素剖析和途径剖析两种剖析办法,在树立逻辑联系的基础上处理了抽象概念即潜变量的问题,一般被教育学者用来进行教育办理要素剖析[5][6][7]。运用结构方程模型法研讨高校学生在线考试满足度与潜在影响要素间的联系,对推进在线考试和高校教育信息化的开展有着积极含义。

一、研讨办法

(一)用户满足度查询法

用户满足度查询法[8],是指经过量化、评级或口头查询等办法来查询用户对产品或服务的满足程度的办法,以获取用户对该产品或许服务的观念,然后进步产品质量和改善服务水平。一般来说,用户满足度是用户在购买某种产品或享用某种服务时,对产品或服务所表现出的价值与用户希望价值的一种实践心思反差[9]。本文在在线考试满足度研讨进程中引进用户满足度查询法,在构建在线考试满足度模型后,规划在线考试满足度查询问卷,对学生用户进行满足度查询,以了解学生对在线考试的归纳满足程度。

(二)结构方程模型法

结构方程模型[10]是运用变量的协方差矩阵来剖析变量间联系的一种办法,一个完好的结构方程模型应包括潜在变量、丈量变量与差错变量[11]。结构方程模型一般选用极大似然估量法对模型进行参数估量,剖析模型的参数估量成果可获得自变量对因变量的直接影响作用、直接影响作用或总影响作用。[12]结构方程模型办法需事前树立概念模型,大致进程为,首章鱼彩票 下载-根据结构方程模型的高校学生在线考试满意度研讨要对无法直接丈量联系的变量间树立联系模型,然后依据模型联系,估测并找出可丈量的查询变量。结构方程模型建构要经过模型设定、模型查验和模型批改等几个过程[13],本文运用结构方程模型法,旨在得出各潜在变量及丈量变量对在线考试整体满足度的影响程度。

二、丈量与剖析

(一)构建假定模型

本研讨以福内利章鱼彩票 下载-根据结构方程模型的高校学生在线考试满意度研讨(Fornell)[14]提出的影响用户满足度要素为理论指导,结合在线考试命题、考试、阅卷等方面的特色,构建以学生用户满足度为主的在线考试满足度点评目标体系,并以“试卷办理”“考试环境”“试题组织”“考试公正”和“考试快捷”作为潜在变量的类别参数(顺次用A、B、C、D、E 替代), 每个潜在变量下设置多个丈量变量(顺次用A1-A5、B1-B4、C1-C4、D1-D4、E1-E4 替代), 构建出SEM假定模型,如图1 所示。

(二)问卷内容

本研讨针对重庆某高校核算机学院316 论理学生进行了问卷查询,共发放问卷316 份,收回有用问卷300 份,收回率为95%。问卷目标分值设置选用李克特量表(Likert Scale)[15]五点计分法,在线考试满足度点评目标体系如表1 所示。

(三)问卷信度、效度剖析

将有用问卷中各个丈量目标点评数据导入SPSS 和AMOS 软件进行信度、效度剖析。

信度剖析如表2 所示。潜在变量的克朗巴哈系数(Cronbach’s Alpha,简称CA) 在0.838 ~ 0.902 之间,总量表的信度系数为0.919,表明查询问卷具有较高的信度。

效度剖析如表3 所示。对问卷数据进行KMO 值和Bartlett 球形查验,成果显现显著性P 值为0.000 (P<0.001),经过Bartlett 球形查验,KMO 值=0.894 > 0.70,表明样本数据效度杰出,合适进行因子剖析。

依据规范化回归系数和差错变异量能够核算潜变量的组合信度(Composite Reliability,简称CR),组合信度可作为查验潜在变量的信度目标。[16]均匀方差提取量(AverageVariance Extracted,简称AVE) 可直接显现被潜在变量所解说的变异量有多少来自丈量差错,AVE 值越大,相对丈量差错就越小。[17]一般判别规范是要大于0.5。AVE 值在0.6016 ~ 0.6529 之间,阐明丈量变量对潜在变量的解说性较好。

(四)问卷成果剖析

对“你对现在的在线考试整体上满足吗?(题项符号F1)”一题进行核算,核算成果如图2 所示。剖析问卷初期核算成果,学生用户对在线考试满足度点评均值为3.47(满分为5),满足程度一般,因而有必要持续采纳结构方程模型剖析法,得出各变量对整体满足度的影响程度及影响力巨细,然后针对影响力较大的变量提出改善办法,以进步在线考试整体满足度。

(五)模型查验与批改

以“ 试卷办理(A)” 为潜在变量,A1、A2、A3、A4、A5、A6 为查询变量,在AMOS 软件中规划并剖析丈量模型A,如图3 所示。成果显现:模型途径系数均大于0.5,但显著性系数P=0.000<0.05、自由度卡方比值=5.724>3、AGFI=0.865<0.9、RMSEA=0.126>0.08,两个女匪王未达适配目标的临界值,该丈量模型需求进行模型批改。同理,在AMOS 软件平别离将“考试环境(B)”“试题组织(C)”“考试公正(D)”“考试快捷(E)”作为潜在变量,对应以B1-B4、C1-C4、D1-D4、E1-E4 作为查询变量规划丈量模型B、丈量模型C、丈量模型D、丈量章鱼彩票 下载-根据结构方程模型的高校学生在线考试满意度研讨模型E。

批改假定模型A: 查询AMOS Output 中的Modification Indices(批改目标)发zz 现假定模型A 中丈量变量A1 的丈量差错e1 同丈量变量A6 的丈量差错e6 间存在共变联系,丈量变量A5 的丈量差错e5 同丈量变量A6 的丈量差错e6 也存在共变联系。为下降卡方值,改善各个适配目标值以达模型适配,可添加一个双向箭头来开释丈量差错间共变联系,或删去某一丈量变量及其差错[18]。模型A 修改后如图4所示, 各适配目标均达适配规范,表明模型契合度杰出。以此规范,别离查验和批改假定模型B、假定模型C、假定模型D、假定模型E。

当假定模型A、B、C、D、E 均到达适配规范后, 规划满足度假定模型F 如图5 所示。导入数据后发现模型某些适配目标低于临界值,经模型批改后,模型能够收敛辨认,如图6所示,因而可依据模型途径系数和Output Text(AMOS输出文档)中相关适配目标系数得出定论[19]。

(六)影响要素剖析

查询图6,五个潜在变量与满足度变量途径上的值是指变量转化为规范分数后核算得出规范化途径系数[20],从直接效应来看,“考试环境(B)”对在线考试满足度影响最大,“试卷办理(A)”对在线考试满足度影响最小,影响才能第二到第四的别离是“试题组织(C)”“考试快捷(E)”“考试公正(D)”。

本模型中,表明丈量变量对潜在变量的贡献率和影响力越大,要素负荷量值介于0.50 ~ 0.95 之间最优。[21]

依照潜在变量影响力巨细次序来看,潜在变量“考试环境(B)”的丈量变量中,要素负荷量大于0.8的有B2(学校考场的硬件环境)=0.91,B3(考试渠道的操作与有用环境)=0.86;潜在变量“试题组织(C)” 的丈量变量中,要素负荷量大于0.8 的有C3(简答、论说类主观题数量)=0.87,C4(挑选、判别类客观题数量)=0.97;潜在变量“考试快捷(E)”的丈量变量中,要素负荷量大于0.8 的有E2(考试设备不限,可自行挑选)=0.80,E4(考试场所不限,可自行挑选)=0.90;潜在变量“考试公正(D)”的丈量变量中,要素负荷量大于0.8 的有D2(集中一致考试)=0.81,D3(考试选用局域网)=0.90;潜在变量“试卷办理(A)”的丈量变量中,要素负荷量大于0.8 的有A2(随机组卷)=0.89,A3(客观题电脑主动评阅, 主观题教师手动评阅)=0.85。

此外,潜在变量“考试公正(D)”与“考试快捷(E)”间系数为0.81,表明两潜在变量间存在相关性,其原因是在线考试的快捷性很大程度上会影响在线考试的公正性,如考试场所不受约束,在快捷的一起或许会呈现做弊现象,影响考试公正。潜在变量“试卷办理(A)”与“考试环境(B)”间、e4 与e5、e10 与e11 等差错变量间也存在必定相关性,在提出改善战略时需统筹考虑。

三、改善与反应

(一)改善战略

按潜在变量影响力巨细次序,顺次对每个潜在变量下要素负荷量大于0.8 的丈量目标提出改善战略, 并对改善战略进行问卷回访,查验改善战略能否进步学生在线考试整体满足度。

(1)考试环境方面:考试环境的改善首要分为考场环境和考试渠道环境。一是考场的硬件设备需求改善。经查询发现,高校机房设备多为老旧电脑,学生体会感较差,主张高校及时更新“老旧坏”设备。二是考试渠道操作性、有用性需求进步。考试渠道作为在线考试最重要的一环,除了要易于操作,还要便于学习,乃至能够打造成集作业、温习、操练、查验、考试于一体的归纳学习渠道。

(2)试题组织方面:试题组织的改善首要考虑题型设置是否合理。一是考虑到学生信息素质才能(如打字速度)存在差异,因而简答、论说等主观题数量不宜设置过多。此外,假如主观题数量过多,简单呈现错别字,添加学生抵触情绪。二是在线考试题型应更多倾向或转化为挑选、判别类客观题型,如核算题可转化为挑选或填空题,核算题需求烦琐的核算公式和过程,在线操作不方便,学生仍需在草稿纸上核算,导致在线考试的价值无法悉数表现。

(3)考试快捷方面:考试快捷性的改善首要表现在怎么挑选考试时刻、考试场所和考试设备。一是考试设备不限,可自行挑选。在线考试设备的不约束,会直接影响考试场所的挑选,如运用手机、平板电脑等移动设备进行在线考试,意味着随时随地都可进行考试,极大地进步了在线考试的快捷性。二是考试场所不限,可自行挑选。考试场所的不约束打破了考试有必要一致考场的传统,能节约部分资源,但怎么进步考试公正性仍待处理,因而现在快捷性的改善更合适平常查验和课后作业等非正式考试。

(4)考试公正方面:考试公正性的改善首要表现在怎么有用操控做弊现象。一是仍需集中一致考试。尽管在线考试供给了随时随地参加考试的或许,但触及期末考试或其他重要考试时仍需一致时刻和场所,这样既便于办理,又能有用按捺做弊,确保考试公正。二是考试可选用无互联网衔接的局域网,学生登录学生端,在同一网络下考试,教师登录教师端,实时监控与提示。

(5)试卷办理方面:试卷办理的改善首要分为命题和评阅两方面。命题方面,可选用随机组卷,在确保题型相一起标题不同,相似A、B 卷,或在确保标题相一起标题次序不同。评阅方面,为进步试卷评阅的准确性,客观题由电脑主动评阅,主观题由教师手动评阅。

(二)作用反应

在对提出的五方面进行战略改善后,对同一批受访目标中两个班级的学生进行盯梢问卷查询,问卷设置仍选用李克特量表五点计分法,问卷发放116 份,收回有用问卷107 份,问卷目标体系如表4 所示。

四、定论

本研讨在理论与数据的支撑下,构建了依据高校学生用户的在线考试满足度结构方程模型,针对模型剖析所得出的定论,别离从考试环境、试题组织、考试快捷、考试公正、试卷办理方面提出了五大改善战略,在提出改善战略后的盯梢调研中发现,以上五个方面的改善战略能有用促进在线考试的优化晋级,进步在线考试的效益水平,进步学生在线考试的归纳满足度。

参考文献:

[1] 谭红春,金力,高尚. 通用在线考试体系的开发与规划[J]. 齐鲁工业大学学报( 自然科学版),2016,30(5):51-54.

[2]GUO P,YU H F,YAO Q.The Research and Application of Online Examination and Monitoring System[C]//IEEE Inter-national Symposium on It in Medicine and Education.IEEE,2011:497-502.

[3]ULLAH A,XIAO H,LILLEY M.Profile Based Student Authen-tication in Online Examination[C]//Int章鱼彩票 下载-根据结构方程模型的高校学生在线考试满意度研讨ernational Conference on Information Society.IEEE,2012:109-113.

[4] 厉浩,何建敏,佘明. 高校招生考试满足度的测度模型与实证剖析[J]. 核算与决议计划,2015,(18):109-113.

[5] 陈巧云. 依据结构方程模型的高校教育信息化学生点评研讨[J]. 电化教育研讨,2016,(8):78-85.

[6] 杨文正,熊才平,丁继红,等. 教育信息资源质量满足度影响要素及机制研讨:依据296 份中学教师查询问卷的结构方程模型剖析[J]. 我国电化教育,2014,(5):104-112.

[7] 方旭,崔向平,杨改学. 慕课学习支撑服务满足度研讨:依据结构方程模型的视角[J]. 敞开教育研讨,2016,22(5):76-85.

[8] 朱俊亚. 用户满足度影响要素研讨:依据产品立异的视角[D]. 成都:西南交通大学,2017.

[9]WIRTZ J,LEE M C.An Examination of the Quality and Con-text-Specific Applicability of Commonly Used Customer Satis-faction Measures[J].Journal of Service Research (S1094-6705), 2003,5(4):345-355.

[10] 吴明隆. 结构方程模型[M]. 重庆:重庆大学出版社,2012.

[11] 程开通. 结构方程模型的特色及运用[J]. 核算与决议计划, 2006,(10):22-25.

[12] 荣泰生. AMOS 与研讨办法[M]. 重庆:重庆大学出版社,2009.

[13]KLINE R B.Principles and Practice of Structural Equation Modeling[J].Journal of the American Statistical Association (S0162-1459),2011,(12):101.

[14]Fornell Claes.A National Customer Satisfaction Barometer: The Swedish Experience[J].Journal of Marketing (S0022-2429), 1992,56(1):6-21.

[15]JAMIESON S.Likert Scale:How to (ab)Use Them[J].Medical Education(S0308-0110),2005,38(12):1217-1218.

[16] 张虎,田茂峰. 信度剖析在查询问卷规划中的运用[J]. 核算与决议计划,2007,23(21):25-27.

[17]OHBA M.Software Reliability Analysis Models[J].IBM Journal of Research and Development(S0018-8646),1984,28(4): 428-443.

[18] 吴明隆. 结构方程模型:AMOS 的操作与运用[M]. 重庆:重庆大学出版社,2009.

[19] 邱皓政,林碧芳. 结构方程模型的原理与运用[M]. 北京:我国轻工业出版社,2009.

[20][21] 温忠麟,侯杰泰,马什赫伯特. 结构方程模型查验:拟合指数与卡方原则[J]. 心思学报,2004,36(2):186-194.

作者简介:

陈耀礼(1995— ),男,重庆人,重庆师范大学硕士研讨生,首要研讨方向为学习剖析、教育信息化;

唐万梅(1965— ),女, 重庆人,重庆师范大学教授,博士,首要研讨方向为机器学习、在线教育、翻转讲堂等。

声明:该文观念仅代表作者自己,搜狐号系信息发布渠道,搜狐仅供给信息存储空间服务。
请关注微信公众号
微信二维码
不容错过
Powered By Z-BlogPHP