大学英语fcm学习适应性干预策略研究

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1、大学英语FCM学习适应性干预策略研究　　摘要：自部分专业新生被纳入大学英语FCM（FlippedClassModel翻转课堂）教学改革以来，各班学习状况稳定性不一，可见学生在FCM下学习适应性出现波动性。FCM颠覆传统“教与学”，对学生的学习适应性及能力提出了更高要求，学生学习适应性的强弱会直接影响学生自身的学习效率，同时影响FCM教学的有效实施，而有效的教育干预策略能协助学生降低学习的不适应性，从一定程度上提高自主学习的能力。　　关键词：FCM；学习适应性；干预策略　　中图分类号：H319文献标识码：A文章编号：1673-2596（2016

2、）11-0256-03　　在信息技术发展与课堂教学逐渐融合的大背景下，本校推出“超星泛雅”网络学习平台（http：//zjsu.fy.chaoxing.com），鼓励各课程教师结合自身的实际情况和需求以及学生的实际需求，进行课程的翻转教学。教师可个人或团队进行申请，根据本人的课程特点在平台创建相应的具有层次性的学习任务，主要包含基于视频类及非视频类的学习任务设计，可个性化。大学英语组织团队，考虑信息化下学生的实际需求，开始积极尝试“超星泛雅”8学习平台，同时不断探讨如何在大学英语顺利开展翻转教学。FCM的概念近几年已为教育界熟知，不再累述。任

3、务信息化教育下，对于翻转，需要一种崭新的思考方式和洞察视角[1]。课堂知识变得有限，学生必须转变观念，通过自身的实际能力调节学习节奏，借助并整合各种渠道的优质资源，课外与课内有效结合。这自然决定了FCM的实施要求具备学习适应性更强的学习者。　　一、FCM下网络平台学习实况及问题　　（一）FCM班级网络学习实况　　本人所在大学英语FCM团队共7人，带班28个，学生总数为900人；本人所实施的FCM参与对象来自法学、旅游、传播及酒店专业，共130人。为使此模式顺利推行及保证教学质量，我们并未采用大多课程所采用的“一周上课，一周翻转”8的模式，而是

4、分裂课时，采取3+1（总课时4）或2+1（总课时3）模式，即每周3课时或2课时的课堂加1课时的课外网络学习。网络学习对学生课外学习的效率有一定要求，这也意味着学生需具备一定的自主学习能力。在无课堂及教师引导的环境下，需完成基础知识学习甚至拓展。然而，在实施翻转过程中，不同班级所体现出的状况各不相同。从网络学习完成度以正确率数据显示，两个学期之间出现了较明显差异。比如旅游专业第一学期与第二学期总体网络学习完成情况比例分布如下（图1和图2）。从图中我们可清晰分辨，第一学期成绩分布在80到100分的占74.29%，而第二学期相同分数层次所占比例降为

5、51.61%；20分以下的比例分别为22.86%和22.58%，数据上无明显降低。值得关注的是，第二学期出现了网络学习成绩为满分的比例为3.23%。传播专业第一学期及第二学期网络学习成绩分布（图3和图4）也出现了较明显的变化，传播班第一学期80到100分的比例占到了97.14%，60到80分占2.86%，无20分以下的比例。而第二学期80到100分的比例降为80%，同时在第二学期出现了20分以下的比例为8.57%。法学及酒店专业也出现了类似的数据情况，但同时存在个体差异。观察其他教师所带班级，95%的班级都出现类似情况，但同时存在个体差异。　

6、　（二）网络学习呈现的现象及问题　　根据以上数据，我们不难发现在实施FCM、普及网络学习过程中，学生的学习适应性出现了波动，从而导致不同学期学习结果的较大差异。　　1.数据现象分析。（1）第一学期到第二学期网络学习成绩80到100分的比例都呈下降趋势；（2）第一学期存在20分以下比例的班级，到第二学期，比例较难变动或只有微幅变动；（3）60到80分的比例呈上升趋势；（4）60分以下的比例呈上升趋势；（5）分数层次结构复杂化；（6）不同专业呈现较大差异的学习效果，见图1和图3；（7）数据中开始出现满分比例。　　2.数据呈现的问题。根据以上分析以

7、及纵观两个学期的变化，FCM环境下学生所面临的问题可能如下：（1）第一学期全新的环境、同学、教师等因素促使大部分学生能基本保持好奇心及学习热情，而第二学期开始出现较明显的懈怠期；（2）小部分学生较难适应FCM的开放模式，不知如何合理安排时间，自主学习，出现较明显的学习惰性；（3）学习效率出现波动，学习效率有下坡倾向，导致居中网络学习成绩比例增加，成绩分布分散化；（4）与教师见面频率降低，学生面临从高中时“被监管”的高压模式到“无人监管及引导”模式转变，较难适应，自主性缺失；（5）大量自主时间使学生学习茫然，学习动机不明确，自控力较差，较易受网

8、络负面环境影响；（6）学习专注力及持续力在第二学期较明显降低。8　　以上问题表明，翻转教学模式尽管为学生创造了更广阔的学习空间，但学生学习的适应性在不同阶段呈现出不