基于DEA的在线学习者学习效率评价

作者：卢紫荆; 刘紫荆; 郑勤华

来源：开放学习研究, 2019, 24(02): 30-38.

DOI：10.19605/j.cnki.kfxxyj.2019.02.005

• 在线学习
• 学习效率
• 数据包络分析
• DEA模型

针对现有在线学习者学习效率评价方法的局限性,本研究选取英国开放大学数据集中的一门STEAM课程,构建了在线学习者学习活动效率输入/输出评价体系,之后采用数据包络分析的方法,使用CCR模型、BCC模型、超效率模型与Malmquist指数四种模型对学习效率进行了分析。研究发现,此门课程学生综合效率偏低,其原因偏向于学生没有使用合适的学习方法与技巧,而并非学习活动投入时间不够;学生普遍存在投入不足与产出冗余的情况;超效率分析所区分出的综合效率有效的学生的差异较小;连续选修了两个学期课程的55位同学其全要素生产率提升,且与第二次课程评价结果一致。数据包络分析原理及方法对分析在线学习者的学习过程具有一定的适用性,但在模型应用与结果解释方面仍需要优化改进。