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面向大学课程的多媒体教学绩效实证
论文关键词：多媒体教学 教学效果 实证分析
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论文摘要：本文分析了多媒体教学的特点，利用部分高校不同专业学生的调研问卷，借助SPSS软件探讨了多媒体教学效果与多媒体教学特征的相互关系，提出了相应的对策建议。
一、多媒体教学与教育发展
多媒体技术是现代教育技术的一种，现代教育技术包括学习模型构建与学习错误诊断、任务分析和专家系统、微观世界与问题求解、个别指导策略与对学习者的控制、交互技术与人机界面设计、过程住址和教育创新方法论等一系列模块。多媒体技术吸收现代科技成果和创造性思维方法，为课堂知识传播的发展提供信息通道和技术资源。多媒体教学模式侧重感官刺激、大信息传输量，快速度高质量传输信息、使用方便且易于操作，为每一个学习者提供到知识的广阔空间里探索的可能性。
运用多媒体技术、培养有用人才的突出特点，表现在十分注意开发人才的创新能力、启发创造新思维上。所谓创新能力和创造性思维方法就是指采用科学的思维方法，运用丰富的科学知识，使用一定的仪器设备，通过创造、演讲、交流和应用的手段，能将自己的新的思维转化为可销售的产品和服务，从而取得企业的经营成功、国家的经济振兴。知识创新是通过科学研究，获得新的基础科学与技术科学的过程。它是技术创新的基础，是新技术、新发明的源泉，是促进科技进步和经济增长的革命性力量。知识创新工程与推动企业技术创新工作为目的的技术创新工程与以提高高校教育水平、培养科技人才为目的的“211”工程一起，在国家宏观层面上形成了国家创新体系完整的总体战略布局。
多媒体技术较强的实践性、综合性、连贯性、应用性和创造性，能够提供丰富的教学资料，开辟课堂新栏目，动态增加教学内容、教学课件和视频资料等，突出教学目的，激发学生的学习兴趣和培养学生的动手能力，为学生提供一个自由的学习环境，可以对不同水平的学生实施分层式教学，减轻工作量和提高教学效率。多媒体教学还有很多潜能和作用等待我们发掘和利用，同时我们也应注意到多媒体教学也不是万能的，它也有缺点和不足。只有扬长避短，才能真正发挥多媒体辅助教学的先进作用。在研究和总结多媒体教学中，有几方面问题必须注意克服。在大学生课程的实践教学中，我们根据部分高校的理、工、农、医、文、史、哲、法、管理等专业的大二年级和大三年级学生调研情况(样本容量N=2000) ,得到如下分析结果。
二、变量设计与测度指标
根据我们理论分析模型，本论文所涉及的自变量包括教学信息、教学进程、学生思维、主动学习、创新学习、师生感情、个性教学、动手操作、教师主导、学生主体;因变量是多媒体教学效果。在变量的测量方式上，由于这些变量大多难以量化测定，本论文以Likert7级量表打分法采用主观感知对变量进行测度，在问卷中界定了数字1-7依次表示从不同意(或完全不符合、低)向同意(或完全符合、高)过渡，其中数字4表示中性标准(一般)。
本论文所收集的2000份问卷中，大三年级的学生答卷有1280份，占64%;大二年级的学生答卷有720份，占36%;如表1一1所示。
本论文所收集的2000份问卷中，经过我们的剔除和选择，有效回收答卷中数学、计算机、畜牧学、中医针灸、中文、中国近代史、外国哲学、刑法学、工商管理9个专业的分布基本是均衡的。
在本论文中，多媒体教学效果为被解释变量，在指标测度测量上，采取相对衡量的方法，通过与传统板书教学效果相对比，来揭示出关于媒体教学效果的重要信息，多媒体教学效果的指标相比传统板书教学效果越高，则表明多媒体教学效果越好(见表1-2)。
在进行数理统计分析之前，需要检验样本数据的信度(re-liability)，检验信度的目的在于衡量变量的稳定性和一致性，如果信度越大，那么用于解释一个潜变量的各观测变量具有共方差的程度越高。通常情况下，检验样本数据信度的指标采用Cronbach a，一般认为，Cronbach a > 0.70，表明样本数据的信度通过检验。本论文以Cronbach a系数作为评判标准，根据其内部结构的一致性程度，对量表的信度进行检验(见表1-3 )。从表1-3可以看出，保留在变量测度中的题目对所有题目(Item-Total)的相关系数都大于0.5，各潜变量的测度变量表的Cronbacha系数值都达到了0.7以上，符合Item-To-tal相关系数应大于0.35, Cronbacha系数值应大于0.7的判断标准，检验结果表明各量表的信度较高，变量之间具有较高的内部结构一致性。
本文研究的量表是根据前人研究结果、文献探讨、实际检验等而构建，并结合实地调研进行修正后确定的，因此，具有较高程度的内容效度。因子分析是检验此效度的常用方法，如果能有效地提取共同因子，该共同因子与理论结构的特质较为接近，则我们即可判断测量工具具有构建效度。根据经验判断方法，衡量是否适合因子分析方法分析数据，通常采用如下限定;非常适合，KMO,0.9以上;很适合，0.9KMO>0.8:适合，0.8 >KMO>0.7:不太适合，0.7 >KMO>0.6;很勉强，0.6}KMO>0.5;不适合，0.5以下>KMO。当KMO=0.7，各变量的负荷均大于0.5时，可以将不同变量合并为一个因子通过因子分析进行后续研究。现通过因子分析的主成分析法分别对人力资源的配置与利用优势、资金配置利用优势、基础设施优势、技术创新管理优势等衡量指标变量的构建效度进行检验。首先进行巴特利球体检验和KMO检验，KMO=0.879>0.7，巴特利特球体检验的统计值显著性概率为0.000 < 0.001，说明非常适合于用因子分析方法分析数据。运用主成分析法进行探索性因素分析，按照最大方差法正交旋转和特征根大于1的原则进行因素抽取，结果得到8个因子，总共解释了总体方差的90.769%，说明.本论文变量指标设置具备构建效度。对量表中的解释变量进行因子分析，其巴特利球体验检结果和KMO检验分别为，巴特利特球体检验的统计值显著性概率为 0.000<0.001,KMO=0.963>0.7，说明数据非常适合于做因子分析的。取特征值大于1的主成份作为因子，得到1个公因子，共解释了总体方差的85.271%，与指标设置时变量结构基本一致，说明指标设置具备构建效度。
三、数据分析结果
我们进行泊松相关分析的目的在于初步检查变量之间是否具有相互影响的关系，而不反映因果关系，仅仅反映变量间相互作用的可能性。通过相关分析，可以初步判断假设是否合理或模型设置是否合理。本论文利于因子分析中所提取的各个因子，运用SPSS12.0对模型中的所有潜变量做泊松相关分析。
从表1-4可以看出，多媒体教学效果与A01教学信息、A02教学进程、A09教师主导、A10学生主体的相关性较小，也就是说教学信息量大、教学进程速度快、教师主导作用强化与学生主体作用弱化与多媒体教学效果不理想之间没有较大的相互作用。而多媒体教学模式中的效果则与A03学生思维、A04主动学习、A05创新学习、A06师生感情、A07个性教学、A08动手操作存在较显著的相关性。解释变量之间的相关关系是比较复杂的，如A01教学信息与A03学生思维、A04主动学习、A07个性教学、A09教师主导、A10学生主体之间的相关性不显著;A02教学进程与A03学生思维、A04主动学习、A07个性教学之间的相关性不显著等等。
多媒体教学己经成为21世纪教育教学改革的一个重要内容，其作用已是深入人心，它克服了许多传统教学中的缺陷和不足，尤其在很多方面起到了显著的效果。从上述分析结果看，各个影响因素对教学效果并非都是理想的，因此，我们认为多媒体课件要给学生留有足够的思维活动时间，确保学生理解和掌握相关的知识内容;充分考虑学生智力和能力的培养，尤其是创新能力的培养，激发学生学习的主动性和创造性，不能一切都包办到底;多传统教学手段不应完全取代传统教学，板书、语言描绘、手势比划、模型展示、实物演示、师生情感交流等传统做法，教师和多媒体两方面的优势都发挥出来，才能达到一种完美的结合;多媒体教学内容富有真实感，不能过分地夸大或缩小，树立学生对科学信心和科学能力的培养;教师要依据教学对象的变化不断改变教学方法、统筹全局，引导学生适时开展各种教学活动，课件应具备很强的交互功能，教师能及时调整教学内容、程序以达到最佳教学效果;多媒体课件应适合开展个性化教学活动的需要，培养学生的智慧和潜能，激发学生主动性和创造性;不能用多媒体虚拟技术来代替学生的实物实验操作，要足够重视学生的动手能力、实物操作能力、实验误差分析等;多媒体课件要注重如何引导学生开展研究性、探索性学习。同时课件制作应注意简洁，以免影响学生注意力。
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