值周网课总结(5篇)

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值周网课总结范文第1篇

1课程学习力量自我测评的设计

一个好的教学评价方式要有利于激发同学的学习乐观性，提高同学的学习爱好，要能够把同学的力量、潜质等特征性的东西描述出来，并予以引导，鼓舞其进展自己的特长。

教学测评的多元化尝试从多方面、多角度来开展评价活动，要求评价既体现共性，更关注共性；既关注结果，更关注过程。评价的多角度，注意的是学习的主动性、制造性和乐观性，关注的是同学在学习过程中的表现，包括使命感、责任感、自信念、进取心、意志、毅力、气质等方面的自我熟悉和自我进展。评价学习不再仅仅依靠考试成果，还包括对学习的态度、行为等方面的考查。一句话，就是以多维视角的评价内容和结果，综合衡量学习的进展状况。

在教学改革的创新实践中，我们为专业课程的教学测评设计了“课程学习力量同学自我测评”环节，要求同学依据自己在本课程中的学习状况，客观地为自己做一个力量测评。

2“信息平安技术”同学测评分析

我们为“信息平安技术”课程编写了以试验实践为主线开展教学的教材1，全书通过一系列在因特网环境下学习和试验练习，把信息平安技术的概念、理论学问与技术融入到了实践当中，从而加深了同学对该课程的熟悉和理解。教学内容和试验练习包含了信息平安技术学问的各个方面，涉及信息平安技术、数据备份技术、加密与认证技术、防火墙与网络隔离技术、平安检测技术、访问掌握与审计技术、病毒防范技术、虚拟专用网络技术、信息平安管理与灾难恢复、信息平安技术应用等内容。全书共设计了可选择的25个试验、1个试验总结和1个课程设计。

“信息平安技术”课程的教学测评方案是：

课程成果=n×试验成果（70%）＋课程设计成果（30%）－平常缺勤/迟到扣分。

其中，在公共选修课中开设此课程时，一般减掉课程设计环节。

在学期末，我们要求同学结合试验总结，依据自己学习本课程的实际状况，客观地填写学习力量测评表，即在表1“测评结果”栏中选择合适的项打“P”。

3“数字艺术设计”同学测评分析

“数字艺术设计”（又称“艺术设计概论”）一般是为计算机专业数字媒体方向的同学，或者是动漫、嬉戏设计等方向的同学开设的专业选修课。我们为该课程设计了一系列在网络环境下学习的试验练习（共17个试验、1个课程试验总结和1个课程实践）2。试验练习内容涉及熟识数字艺术设计，基本要素、美学原则与文字图案设计，二维静画图形艺术设计，网页艺术设计与FireworksWeb图像制作，二维动画图形艺术设计，三维图形艺术设计等数字艺术设计学问的各个方面。

该课程的教学测评方案是：

课程成果=n×试验成果（90%）＋课程实践成果（10%）－平常缺勤/迟到扣分。

本课程同学学习力量测评的分析内容以及两轮课程自测表中各项指标的平均分值见表3。

4“电子商务概论”同学测评设计

为“电子商务概论”课程设计的教学内容和试验练习涉及电子商务和电子政务基础、电子商务的技术基础、电子商务与现代企业管理、网络银行与电子支付、网络建设与解决方案、移动电子商务和电子商务系统管理等电子商务学问的各个方面，包括21个试验和一组可供选择的课程设计。3

为《电子商务概论》课程设计的同学课程学习力量测评表如表5所示。

5测评数据的方差分析

如前所述，一方面，老师主要依据教学过程中得到的试验和实践（例如课程设计等）成果求和得到同学课程成果，另一方面，同学依据自身学习状况，通过表格量化处理得到该课程学习力量的自我测评数据，我们利用Excel软件对这两组数据进行单因素方差分析（One-wayANOVA）。

教育统计中的方差分析主要用于检验两个或多个总体间是否有显著差异。依据分析因素的数目可分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。

例1：2021/2021学年“数字艺术设计”公选课数据，得到的分析结果如图1所示。

图106/07“数字艺术设计”公选课同学自测方差分析

假设两组数据无显著差别，显著水平α取0.05。由图1可知，P-value值为0.922722，F统计量为0.009449，远小于F0=3.91755，表明假设成立，老师与同学两组数据无显著差别。

例2：2021/2021学年“艺术设计概论”专业选修课数据，得到的分析结果如图2所示。

图207/08“艺术设计概论”专选课同学自测方差分析

假设老师与同学两组数据无显著差别，显著水平α取0.05。由图2可知，P-value值为0.78886，F统计量为0.072264，远小于F0=3.977779，表明假设成立。

例3：2021/2021学年“计算机平安技术”专业选修课数据，得到的分析结果如图3所示。

假设老师与同学两组数据无显著差别，显著水平α取0.05。由图3可知，P-value值为0.263693，F统计量为1.260845，小于F0=3.915138，表明假设成立。

例4：2021/2021学年“信息平安技术”公选课数据，得到的分析结果如图4所示。

假设老师与同学两组数据无显著差别，显著水平α取0.05。由图4可知，P-value值为0.528862，F统计量为0.398359，远小于F0=3.901761，表明假设成立。

图306/07“计算机平安技术”专选课同学自测方差分析

图407/08“信息平安技术”公选课同学自测方差分析

可见，绝大多数同学都能够依据自己的学习状况对该课程进行学习力量测评，同学自我测评和老师主观打分的平均结果相当全都。

6分析与体会

除上述课程外，课程学习力量的同学自我测评还体现在诸如操作系统原理、软件工程、汇编语言程序设计、数据结构与算法、网络管理技术、网页设计与网站建设、人机界面设计、信息资源管理等课程（这些课程均有相关的具有试验实践特色的课程主教材或试验教材）。

实践证明，在教学测评环节中引入同学自我测评，为实现教学的多元评价增加了乐观的评价因素，有利于促进同学自觉地端详自我学习状况，提高对课程学习和复习的乐观性，提高同学学习爱好和自我管理的力量；也有利于老师通过同学评价数据来修正和调整自己的教学支配和评价尺度（尤