面向大學課程的多媒體教學績效實證
論文關鍵詞：多媒體教學 教學效果 實證分析
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論文摘要：本文分析了多媒體教學的特點，利用部分高校不同專業學生的調研問卷，借助SPSS軟件探討了多媒體教學效果與多媒體教學特征的相互關系，提出了相應的對策建議。
一、多媒體教學與教育發展
多媒體技術是現代教育技術的一種，現代教育技術包括學習模型構建與學習錯誤診斷、任務分析和專家系統、微觀世界與問題求解、個別指導策略與對學習者的控制、交互技術與人機界面設計、過程住址和教育創新方法論等一系列模塊。多媒體技術吸收現代科技成果和創造性思維方法，為課堂知識傳播的發展提供信息通道和技術資源。多媒體教學模式側重感官刺激、大信息傳輸量，快速度高質量傳輸信息、使用方便且易于操作，為每一個學習者提供到知識的廣闊空間里探索的可能性。
運用多媒體技術、培養有用人才的突出特點，表現在十分注意開發人才的創新能力、啟發創造新思維上。所謂創新能力和創造性思維方法就是指采用科學的思維方法，運用豐富的科學知識，使用一定的儀器設備，通過創造、演講、交流和應用的手段，能將自己的新的思維轉化為可銷售的產品和服務，從而取得企業的經營成功、國家的經濟振興。知識創新是通過科學研究，獲得新的基礎科學與技術科學的過程。它是技術創新的基礎，是新技術、新發明的源泉，是促進科技進步和經濟增長的革命性力量。知識創新工程與推動企業技術創新工作為目的的技術創新工程與以提高高校教育水平、培養科技人才為目的的“211”工程一起，在國家宏觀層面上形成了國家創新體系完整的總體戰略布局。
多媒體技術較強的實踐性、綜合性、連貫性、應用性和創造性，能夠提供豐富的教學資料，開辟課堂新欄目，動態增加教學內容、教學課件和視頻資料等，突出教學目的，激發學生的學習興趣和培養學生的動手能力，為學生提供一個自由的學習環境，可以對不同水平的學生實施分層式教學，減輕工作量和提高教學效率。多媒體教學還有很多潛能和作用等待我們發掘和利用，同時我們也應注意到多媒體教學也不是萬能的，它也有缺點和不足。只有揚長避短，才能真正發揮多媒體輔助教學的先進作用。在研究和總結多媒體教學中，有幾方面問題必須注意克服。在大學生課程的實踐教學中，我們根據部分高校的理、工、農、醫、文、史、哲、法、管理等專業的大二年級和大三年級學生調研情況(樣本容量N=2000) ,得到如下分析結果。
二、變量設計與測度指標
根據我們理論分析模型，本論文所涉及的自變量包括教學信息、教學進程、學生思維、主動學習、創新學習、師生感情、個性教學、動手操作、教師主導、學生主體;因變量是多媒體教學效果。在變量的測量方式上，由于這些變量大多難以量化測定，本論文以Likert7級量表打分法采用主觀感知對變量進行測度，在問卷中界定了數字1-7依次表示從不同意(或完全不符合、低)向同意(或完全符合、高)過渡，其中數字4表示中性標準(一般)。
本論文所收集的2000份問卷中，大三年級的學生答卷有1280份，占64%;大二年級的學生答卷有720份，占36%;如表1一1所示。
本論文所收集的2000份問卷中，經過我們的剔除和選擇，有效回收答卷中數學、計算機、畜牧學、中醫針灸、中文、中國近代史、外國哲學、刑法學、工商管理9個專業的分布基本是均衡的。
在本論文中，多媒體教學效果為被解釋變量，在指標測度測量上，采取相對衡量的方法，通過與傳統板書教學效果相對比，來揭示出關于媒體教學效果的重要信息，多媒體教學效果的指標相比傳統板書教學效果越高，則表明多媒體教學效果越好(見表1-2)。
在進行數理統計分析之前，需要檢驗樣本數據的信度(re-liability)，檢驗信度的目的在于衡量變量的穩定性和一致性，如果信度越大，那么用于解釋一個潛變量的各觀測變量具有共方差的程度越高。通常情況下，檢驗樣本數據信度的指標采用Cronbach a，一般認為，Cronbach a > 0.70，表明樣本數據的信度通過檢驗。本論文以Cronbach a系數作為評判標準，根據其內部結構的一致性程度，對量表的信度進行檢驗(見表1-3 )。從表1-3可以看出，保留在變量測度中的題目對所有題目(Item-Total)的相關系數都大于0.5，各潛變量的測度變量表的Cronbacha系數值都達到了0.7以上，符合Item-To-tal相關系數應大于0.35, Cronbacha系數值應大于0.7的判斷標準，檢驗結果表明各量表的信度較高，變量之間具有較高的內部結構一致性。
本文研究的量表是根據前人研究結果、文獻探討、實際檢驗等而構建，并結合實地調研進行修正后確定的，因此，具有較高程度的內容效度。因子分析是檢驗此效度的常用方法，如果能有效地提取共同因子，該共同因子與理論結構的特質較為接近，則我們即可判斷測量工具具有構建效度。根據經驗判斷方法，衡量是否適合因子分析方法分析數據，通常采用如下限定;非常適合，KMO,0.9以上;很適合，0.9KMO>0.8:適合，0.8 >KMO>0.7:不太適合，0.7 >KMO>0.6;很勉強，0.6}KMO>0.5;不適合，0.5以下>KMO。當KMO=0.7，各變量的負荷均大于0.5時，可以將不同變量合并為一個因子通過因子分析進行后續研究。現通過因子分析的主成分析法分別對人力資源的配置與利用優勢、資金配置利用優勢、基礎設施優勢、技術創新管理優勢等衡量指標變量的構建效度進行檢驗。首先進行巴特利球體檢驗和KMO檢驗，KMO=0.879>0.7，巴特利特球體檢驗的統計值顯著性概率為0.000 < 0.001，說明非常適合于用因子分析方法分析數據。運用主成分析法進行探索性因素分析，按照最大方差法正交旋轉和特征根大于1的原則進行因素抽取，結果得到8個因子，總共解釋了總體方差的90.769%，說明.本論文變量指標設置具備構建效度。對量表中的解釋變量進行因子分析，其巴特利球體驗檢結果和KMO檢驗分別為，巴特利特球體檢驗的統計值顯著性概率為 0.000<0.001,KMO=0.963>0.7，說明數據非常適合于做因子分析的。取特征值大于1的主成份作為因子，得到1個公因子，共解釋了總體方差的85.271%，與指標設置時變量結構基本一致，說明指標設置具備構建效度。
三、數據分析結果
我們進行泊松相關分析的目的在于初步檢查變量之間是否具有相互影響的關系，而不反映因果關系，僅僅反映變量間相互作用的可能性。通過相關分析，可以初步判斷假設是否合理或模型設置是否合理。本論文利于因子分析中所提取的各個因子，運用SPSS12.0對模型中的所有潛變量做泊松相關分析。
從表1-4可以看出，多媒體教學效果與A01教學信息、A02教學進程、A09教師主導、A10學生主體的相關性較小，也就是說教學信息量大、教學進程速度快、教師主導作用強化與學生主體作用弱化與多媒體教學效果不理想之間沒有較大的相互作用。而多媒體教學模式中的效果則與A03學生思維、A04主動學習、A05創新學習、A06師生感情、A07個性教學、A08動手操作存在較顯著的相關性。解釋變量之間的相關關系是比較復雜的，如A01教學信息與A03學生思維、A04主動學習、A07個性教學、A09教師主導、A10學生主體之間的相關性不顯著;A02教學進程與A03學生思維、A04主動學習、A07個性教學之間的相關性不顯著等等。
多媒體教學己經成為21世紀教育教學改革的一個重要內容，其作用已是深入人心，它克服了許多傳統教學中的缺陷和不足，尤其在很多方面起到了顯著的效果。從上述分析結果看，各個影響因素對教學效果并非都是理想的，因此，我們認為多媒體課件要給學生留有足夠的思維活動時間，確保學生理解和掌握相關的知識內容;充分考慮學生智力和能力的培養，尤其是創新能力的培養，激發學生學習的主動性和創造性，不能一切都包辦到底;多傳統教學手段不應完全取代傳統教學，板書、語言描繪、手勢比劃、模型展示、實物演示、師生情感交流等傳統做法，教師和多媒體兩方面的優勢都發揮出來，才能達到一種完美的結合;多媒體教學內容富有真實感，不能過分地夸大或縮小，樹立學生對科學信心和科學能力的培養;教師要依據教學對象的變化不斷改變教學方法、統籌全局，引導學生適時開展各種教學活動，課件應具備很強的交互功能，教師能及時調整教學內容、程序以達到最佳教學效果;多媒體課件應適合開展個性化教學活動的需要，培養學生的智慧和潛能，激發學生主動性和創造性;不能用多媒體虛擬技術來代替學生的實物實驗操作，要足夠重視學生的動手能力、實物操作能力、實驗誤差分析等;多媒體課件要注重如何引導學生開展研究性、探索性學習。同時課件制作應注意簡潔，以免影響學生注意力。
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