基于NSSE-China的地方院校学生学习性投入调查研究——以咸阳师范学院为例

以教育增值为评价理念,采用NSSE-China为调查工具,通过对在校生学习性投入的调查,分析教育教学的现状及存在的问题,并提出高等教育改革的对策与建议。     

基于NSSE—China的地方院校学生学习性投入调查研究——以咸阳师范学院为例

以教育增值为评价理念,采用NSSE—China为调查工具,通过对在校生学习性投入的调查,分析教育教学的现状及存在的问题,并提出高等教育改革的对策与建议。     

英国院校研究发展与演变的逻辑:从“平等”到“质量”

与美国相比,院校研究在英国的发展是迟缓的。从历史渊源来看,英国早期的"院校研究"活动包括"校史研究"和"政府报告"。但其"真正意义上"的院校研究起源于英国政府决定推行高等教育大众化的政策过程(1963—1987)。在此期间,院校研究主要是促进"教育平等"的政策研究和大学内部教学法改进研究。20世纪80年代后期,英国政府与大学之间的关系发生了重大变化,"质量评估运动"和"问责"促成了院校研究在英国高校内部地位的确立。院校研究的旨趣也从关注"平等"转向"质量"。院校研究在英国发展的历程和经验,对于其他欧洲国家甚至对中国院校研究的推进,都具有启发和借鉴意义。     

高职院校大学生学习精力投入调查研究

大学生的精力投入直接关系到其学习行为的成效。本研究通过问卷调研掌握目前大学生学习精力投入及分配的现状,并对不同因素对大学生学习精力的投入的影响进行统计学分析。在此基础上,提出了一条适合高职院校提高学生学习成效的学生工作思路,为我国高职教育模式创新提供有益借鉴。     

以学生学习为中心的高等教育质量评估——美国NSSE"全国学生学习投入调查"解析

美国"全国学生学习投入调查"(NSSE)是一个在全国范围内调查四年制本科学生对高层次学习和发展投入程度的年度研究.自2000年在全美正式推行以来,对提升美国的本科教育质量起了推动作用,对我国的高等教育也颇有启示.本文在回顾了其产生背景后,着重对NSSE调查的流程、评价指标等进行了梳理分析.     

从分类评估到审核评估:院校评估改革的探索之路北大核心CSSCI

在对上一轮普通高校本科教学工作水平评估实践反思的基础上,我国开展了分类评估和审核评估的研究和实践。分类评估思想的产生有着理论渊源和实践动力,但也存在制度设计上的缺陷和现实实践中的风险,为此引发了学术争鸣。之后又开始了审核评估模式的理论研究和试点实践,审核评估作为更新、更系统的评估模式被正式提出,但它也存在可能的困境。为此需要将国际特征和本土特色相结合、制定评审细则和有效范例、借鉴伙伴院校最佳实践经验、引入组织管理中的标杆管理等。     

新建本科院校大学生学习投入现状调查及对策研究

随着新建本科院校的快速发展,当前在校大学生在学习行为和学习投入方面存在一些问题。本文采用调查问卷与随机访问的形式,对某地区5所新建本科院校共863名在校大学生的学习投入现状进行调查研究。结果表明：某些大学生学习动机过于功利,学习态度不够端正,学习情感偏于浮躁。鉴于此,本文提出了端正学生学习动机,改变高校教师教学方式和提高学校管理能力等建议,以期为新建本科院校提高人才培养质量和学生发展质量提供参考依据。     

从大数据到小数据:职业教育精准学习评价的新思路

在深化新时代教育评价改革的背景下,学习评价如何促进学习和个性化发展,是教育评价当下研究的重要问题。数据作为信息时代的关键生产要素,在管理、决策及评价中发挥着至关重要的作用。在大数据变革产业行业、重塑社会管理决策的同时,小数据以个体独特、实时动态、应用精确等优势,在个性化需求和服务等方面深受欢迎。基于此,结合职业教育实际,以职业教育学习评价为研究对象,全面分析了个体学习小数据在学习评价中的应用,提出了个体学习小数据的建模维度及存储表示,构建了个体学习小数据的分析处理框架,并运用因子分析刻画了学习评价结果的生成过程。     

从数据到证据:数据运用如何影响教师专业学习

宏观取向的数据运用是指政策制定者或研究者通过收集大规模的学生考试数据来评估学校和教师.这种取向往往把教师视为数据评估和干预的客体.微观取向的数据运用观则将教师视为数据运用的主体,强调让教师参与数据的设计、收集和运用过程.教师合理运用实践数据,能够促进教师专业学习,提升科学研究素养.数据本身是中性的,教师能否将数据转化为...     

高职院校人才培养工作评估指标体系的改进研究

我国高职教育人才培养质量评估工作已取得一定成效,但现行评估指标体系存在逻辑主线不清晰、结构安排不合理、考察内容不完善等问题,影响了评估工作效用的正常发挥。教育行政部门应在明确评价标准、设定评价原则的基础上,通过明确逻辑主线、合理安排结构、健全评估内容等途径,改进高职院校人才培养工作评估指标体系。     

Beyond Community College Accountability: Using Data to Investigate Best Practices for Institutional Improvement

The Voluntary Framework of Accountability (VFA) launched in 2011 is the first national system of community college accountability. Sponsored by the American Association of Community Colleges (AACC) in collaboration with the Association of Community College Trustees and the College Board, the VFA will shortly report to the public on measures of student progress and learning outcomes and on measures of workforce, economic, and community development. The author of this paper proposes that AACC move beyond community college accountability toward creating and sustaining, among college administrators, a common culture of VFA data use to investigate best practices for institutional improvement. To advance this proposition, the discourse presented centers on a proof-of-concept model. The study uses longitudinal data to illustrate its potential for community college administrators to identify best practices for improving institutional performance in first-year college retention.     

基于文献的制度分析方法应用研究

制度分析不仅是一种工具,更是一种独立综合的研究方法,有独立于其他研究方法的发展路径。从基本假设、逻辑起点、研究路径、条件与限度四方面对制度分析方法进行梳理。并对其中的制度、制度分析进行定义分析,梳理制度分析的不同层次,研究制度分析的特征,罗列出其具体的操作步骤,为制度分析方法的应用提供基础的参考价值。     

NSSE Benchmarks and Institutional Outcomes: A Note on the Importance of Considering the Intended Uses of a Measure in Validity Studies

Surveys play a prominent role in assessment and institutional research, and the NSSE College Student Report is one of the most popular surveys of enrolled undergraduates. Recent studies have raised questions about the validity of the NSSE survey. Although these studies have themselves been criticized, documenting the validity of an instrument requires an affirmative finding regarding the adequacy and appropriateness of score interpretation and use. Using national data from NSSE 2008, the present study found that the NSSE benchmarks provided dependable means for 50 or more students and were significantly related to important institutional outcomes such as retention and graduation rates.     

从数据到知识:数据驱动教学决策的理论模型与能力提升

为顺应时代发展,世界各国都在调整教师教育和教师专业发展政策以培养卓越教师,而数据驱动的教学决策是实现这一目标的重要手段和途径.文章通过对数据驱动教学决策相关理论模型的深入分析和原理解读,认为从数据到知识的教学决策模型不仅为教师的数据应用提供了行动框架,同时也为数据时代教师专业能力的发展和提升指明了方向.当前,针对数据驱动的教学决策研究应从一般层面的技术和阶段视角,逐步深入到教育数据应用研究的过程和能力视角,并在全面公平等数据应用伦理的指引下实现数据时代教师的专业发展.     

抵制简化:美国“全国大学生认同感调查”

美国"全国大学生认同感调查"的成功在于其基于"内省"精神抵制简化的做法。其"内省"精神意味着:要认识到教育的不平衡性,认识到教育要精益求精,教育要专注于具体的教学。其抵制简化的实践有三个方面的内容,分别为:"独立的个人"应成为大学教育的培养目标,统一的数据不应用来表达大学教育的质量,排行榜不应用来判断大学教育的质量。     

From Data Collectors to Data Producers: Shifting Students’ Relationship to Data

This paper contributes a theoretical framework informed by historical, philosophical and ethnographic studies of science practice to argue that data should be considered to be actively produced, rather than passively collected. We further argue that traditional school science laboratory investigations misconstrue the nature of data and overly constrain student agency in their production. We use our “Data Production” framework to analyze activity of and interviews with high school students who created data using sensors and software in a ninth-grade integrated science class. To understand the opportunities for students to develop act with and perceive agency in data production, we analyze in detail the case of one student as she came to use unfamiliar technologies to produce data for her own personally relevant purposes. We find that her purposes for producing data emerged as she worked, and that resistances to her purposes were opportunities to act with and perceive her own agency, and to see data in new ways. We discuss implications for designing science learning experiences in which students act as agents in producing and using data.     

Professional Development in the Use of Data: From Data to Knowledge in Data Teams

Schools need support in the use of data. To provide this support, a data team intervention was developed. A prior study conducted in the Netherlands showed that several factors can enable or hinder the work of data teams. The current replication study focuses on the factors influencing data use in data teams and the perceived effects of the data teams’ work, but looking at data teams in Sweden. The results of this qualitative study show that the data teams’ work is influenced by the same factors as in the Netherlands: Data characteristics (e.g., relevance of the data), team characteristics (e.g., heterogeneity of the team), and school organizational characteristics (e.g., school leader support).