1、2023年03月|190 引言物理化学课程是服务理工科类学科的基础课程，在构筑各专业知识的应用能力培养过程中起着理论与实践的衔接作用。通过该课程学习，对学生独立思考的能力、创新创业能力都会得到系统的提高1-3。物理化学研究化学反应遵循的基本原理，它借助数学、物理学等基础科学的理论及实验方法，从物质的物理现象和化学现象的联系入手，解决生产实际和科学实验中向化学提出的理论问题，揭示化学变化的本质，以及这些规律在科研、生产、社会实践中的应用4-6。“互联网+”教育受到了社会的广泛关注，与传统的课堂教学相比，信息化教育依靠网络的便捷性，突破了时间和空间的限制，大大提高了课堂教学效率，同时为个性化、智能
2、化、多样化的教育教学模式提供了更多可能7-10。随着疫情防控常态化教学模式的逐渐实行，为适应教育信息化发展改革，线上线下混合式教学已经成为课堂教学不可取代的一种形式11-13。利用“雨课堂”进行物理化学线上线下混合式教学，“雨课堂”根据课堂教学需要，开发方便快捷的线上交互模式，利用课堂弹幕、词云生成、随讲随测、线上投稿投票、随机提问等新颖的上课形式，建立不以教师授课为主，而是以学生为中心的课堂教学模式14。课堂练习是测试学习者掌握知识程度的重要环节，教师需注意给学生合理地安排练习，达到讲练结合的目的，使学生可以从容地掌握知识并轻松输出，提高课堂教学效果和学生学习效率，教师在设计课堂练习时，应当
3、按照人才培养方案要求，把握学生的发展价值、发掘学生的学习能动力，注重培养学生综合能力的提高15-16。结合现代教育技术和先进的教育资源，利用学校的网络教学平台，开展了“线上+线下”混合式教学，将课前预习、课堂表现情况、课后作业完成情况有机地结合在一起，实现了以学生为主体的课堂翻转，有效提高了教学质量，通过“线上+线下”混合式教学的改革，学生的学习积极性被激发出来，自学能力增强，“雨课堂”在物理化学教学中的应用评价蓝峻峰，蒋才云*，周利兵(广西科技师范学院，广西 来宾 546199)摘要：选取某个班级 46 名学生的课堂练习 X1、预习情况 X2、考勤情况 X3、课堂表现情况 X4、课后作业完成
4、情况 X5作为分析样本，采用灰色因子分析对学生的课堂练习、预习情况、考勤情况、课堂表现情况、课后作业完成情况方面来构建教学情况的评价体系的分析，构建基于“雨课堂”的教学质量评价研究模型，对教育教学评价的研究体系进行计量分析，具有一定的理论意义和实践价值。关键词：雨课堂；灰色因子分析；计量分析中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1008-4800(2023)09-0019-04DOI:10.19900/ki.ISSN1008-4800.2023.09.006Application Evaluation of “Rain Classroom”in Physical Chemistry
5、TeachingLAN Jun-feng,JIANG Cai-yun*,ZHOU Li-bing(Guangxi Science&Technology Normal University,Laibin 546199,China)Abstract:The classroom practice X1,preview situation X2,attendance X3,classroom performance X4,and homework completion X5 of a class of 46 students were selected as the research objects.
6、It has certain theoretical significance and practical value to use gray factor analysis to analyze the students classroom practice,preview,attendance,classroom performance,and homework completion to construct an evaluation system for the teaching situation,and a teaching quality evaluation research
7、model based on“rain classroom”.Keywords:rain classroom;grey factor analysis;metrology analysis人才培养20|2023年03月学习成绩也有了明显的提高17。“雨课堂”会记录学生的出勤数据和课前课中课后互动数据。在期末统计平时成绩时，教师可以批量导出“雨课堂”的数据并对数据进行分析，以便清楚掌握学生对课前预习视频的学习时间、完成进度等数据，以及课堂教学中学生的课堂测试和互动情况，也能得到学生关于预习、课堂互动和作业的测试得分，根据这些数据，教师就能有依据地评定学生的平时成绩18。但是如何借助于“雨课堂”对
8、学生的课堂练习、预习情况、考勤情况、课堂表现情况、课后作业完成情况进行一个定量分析呢19-21？本文主要从学生的课堂练习、预习情况、考勤情况、课堂表现情况、课后作业完成情况等方面来构建教学情况的评价体系的分析，并立足于线上线下混合教学现状，构建基于“雨课堂”的教学质量评价研究模型，对教育教学的研究体系进行计量分析。1 材料与方法1.1 材料来源选取广西科技师范学院食品与生化工程学院一个班级学生作为研究对象，学生的课堂练习 X1、预习情况 X2、考勤情况 X3、课堂表现情况 X4、课后作业完成情况 X5等方面作为分析样本，原始数据来自“雨课堂”系统导出的数据，构建基于“雨课堂”的教学质量评价研究
9、模型。1.2 研究方法采用灰色模式识别和因子分析结合组成灰色计量学模式，对我院某班级利用“雨课堂”教学情况数据进行了综合分析。2 结果与分析2.1 灰色因子分析(1)灰色因子分析是灰色模式识别和因子分析法组合模型，通过把灰色因子分析原始数据压缩为少数的几个灰色因子来综合反映全部因子的大部分信息的降维方法，这些压缩后的新变量彼此间消除了多重共线性、互不相关，所包含的信息量占原始信息的85%以上，这些新变量分析本质问题可信度很高22-24。处理后数据如表 1 所示。表1 灰色模式识别后的数据序号课堂练习预习情况考勤情况课堂表现课后作业10.857 170.465 220.969 460.352 3
10、80.522 7720.905 680.449 130.984 490.627 120.596 2030.716 460.433 140.954 880.339 450.496 0540.842 130.457 031.000 000.389 470.596 2050.905 680.633 260.984 490.389 470.606 8560.905 680.979 441.000 000.381 440.985 4970.872 750.649 821.000 000.339 450.700 7880.905 680.492 901.000 000.406 590.673 0090.8
11、57 170.440 140.734 080.397 850.522 77100.872 750.440 821.000 000.366 340.530 95110.813 590.611 570.984 490.698 110.918 83120.842 130.590 711.000 000.389 470.591 01130.872 750.434 451.000 000.381 440.629 35140.923 090.447 380.984 490.425 290.543 70150.888 910.517 450.984 491.000 000.653 57161.000 000
12、.532 881.000 000.366 340.571 13170.923 090.483 321.000 000.359 220.606 85180.941 190.896 481.000 000.506 850.580 90190.979 600.542 491.000 000.352 380.635 23200.905 680.652 790.984 490.359 220.571 13210.905 680.489 521.000 000.536 231.000 00220.872 750.640 350.984 490.381 440.686 61230.941 190.544 0
13、40.984 490.389 470.585 91240.842 130.471 360.984 490.339 450.566 37250.979 600.784 501.000 000.381 440.985 49260.888 910.518 860.984 490.425 290.561 68270.941 190.553 530.984 490.649 120.641 23280.813 590.485 370.984 490.366 340.686 61290.774 230.438 120.725 690.339 450.496 05300.857 170.471 361.000
14、 000.339 450.575 97310.827 610.583 481.000 000.381 440.738 90320.842 130.447 731.000 000.397 850.790 50330.979 601.000 001.000 000.397 850.829 10340.979 600.643 961.000 000.373 740.591 01351.000 000.726 651.000 000.359 220.715 54360.800 030.482 910.954 880.339 450.496 05370.979 600.598 131.000 000.3
15、73 740.679 73380.872 750.498 061.000 000.333 330.647 34391.000 000.529 920.984 490.339 450.635 23400.888 910.472 140.984 490.352 380.606 85410.872 750.555 141.000 000.373 740.781 40420.842 130.558 401.000 000.389 470.700 78430.786 920.443 900.954 880.333 330.503 40441.000 000.434 451.000 000.339 450
16、.499 70450.774 230.454 850.954 880.352 380.503 40461.000 000.640 351.000 000.389 470.747 022023年03月|21(2)进行灰色因子分析，得到广西科技师范学院食品与生化工程学院某个班级 46 名学生的课堂练习 X1、预习情况 X2、考勤情况 X3、课堂表现情况 X4、课后作业完成情况 X5等特征根和方差贡献率，如表 2所示。由表2知，前4个主因子累计贡献率达到92.901 9%85.000 0%，前 4 个主因子的特征值(0.6)较大，即前 4 个主因子对解释变量的贡献最大，提取前 4 个主因子最合适，它代表了某个班级 46 名学生的课堂练习 X1、预习情况 X2、考勤情况 X3、课堂表现情况 X4、课后作业完成情况 X5的 92.901 9%的信息。表2 相关系数的特征根和方差贡献率主因子特征根贡献率方差累计贡献率12.136 1 42.722 4 42.722 4 21.033 5 20.670 4 63.392 8 30.801 7 16.033 3 79.426 1 40.673 8 13