[摘  要]当前的小组合作学习模式存在合理性缺失等问题。因此研究利用OED方法对其进行改进，并引入灰色理论校正模型对改进的小组合作学习模式有效性进行了验证。验证结果表明，应用改进的小组合作学习模式后学生的成绩呈现逐年上升的趋势，而此时灰色理论修正模型的预测相对误差仅为1.1%，精度达到1级。此时利用该模型进行预测并将改进的小组合作学习模式与引入的模式进行对比后发现，第一次测验时研究提出的模式90～100分的人数占比34.1%，第二次测验时占比51.1%，第三次测验占比68.2%，均高于对比模式。综合来看，改进的小组合作学习模式对“数字合成与特效”课程学生整体成绩的提升具备有效性，对后续其他高职院校动漫专业课程教学质量提升具有重要意义。

[关键词]小组合作学习模式  高职院校  动漫专业课程  预测模型

引  言

高职院校实际的培养目标是为学生提供更多的就业机会，提高学生的实践能力。高技术人才既要有高的综合素质，又要有扎实的专业技术基础，这是现代新材料有限公司的重要目的。然而当前的高职院校动漫专业实际的教学过程中因受到诸多因素的影响，逐渐出现学生综合素养不高，专业知识薄弱等问题。此时为改善该状况而出现的小组合作学习模式依然存在教学模式形式化、小组实际的分组机制合理性缺失、分配方法科学性较低的问题。Han X等人针对有限公司英语教学中小组合作学习模式的相关问题，通过对有限公司英语课程充分研究之后引入了加强了教师的干预作用，以此优化了小组合作学习模式。沈静等人针对传统解剖学课程教学中的问题，在案例驱动式方法的基础上提出了加强局部解剖学实践能力的小组合作学习模式。杨金玉等人针对传统的小组合作学习模式情意值缺失等的问题，通过利用人工智能的方式引入了该功能，以此提出了整合情意功能的小组合作学习模式。在此背景下，研究利用正交试验设计（Orthogonal Experimental，Design，OED）对其进行改进，旨在筛选出学生的全部显著性的影响因素，以此优化小组分配方式，降低人为干扰因素的影响，并有效提升学生整体成绩与动漫专业课程教学质量。

基于正交试验设计改进的小组合作学习模式

1.正交试验设计优化理论及测评成绩预测模型研究

为了有效提升高职院校动漫专业课程的教学质量，研究将某高职院校动漫专业中的“数字合成与特效”课程的教学作为研究背景，采用改进的小组合作学习模式来实施课堂教学干预与实际教学成绩评价。其中，研究采用OED来筛选出学生的全部显著性的影响因素，以此优化小组分配方式，降低人为干扰因素的影响。OED是一种用于多层次多因子分析的方法，其以局部实验替代整体实验，通过对实验结果的分析，寻找最优的层次组合，从而实现对整体实验的理解。其中，正交试验分析的相关设计如图1所示。

图1为OED中常用的水平组合的正交表，其能有效减少实际实验的工作量。以图1为例，在进行3种水平和三种因子的实验时，全面性实验的要求下需要进行27种组合的实验。但是如果利用OED的正交表进行实验时，则不需要如此烦琐，仅需要进行9次实验。另外，在OED中，选择合适的测试因子是最重要的工作。一般而言，当不考虑相互作用因子时，只要保证两个因子同时存在于同一表内，就可以随意指定一个因子分配在表中。将OED引入到小组学习中，不但可使学生的分组得到最优，还可降低主观性影响因素，提高小组的公平度。同时，针对改进小组合作模式在“数字合成与特效”课程教学中干预有效性的问题，研究首要选择了灰色理论作为成绩预测评定的方法。其中，研究以单变量灰理论为基础，运用小组合作学习模式对“数字合成与特效”课程班内学生的学习结果进行预测与分析。

针对灰色理论基础上构建的预测模型对成绩预测合理性的问题，研究选择了后验差检验法。后验差检验法的精度表中，后验差比处于0～0.35以及P值处于0.95～1.00时，则表示模型的精度处于1级，表现优秀；而后验差比处于0.35～0.50以及P值处于0.80～0.95时，则表示模型的精度处于2级，表现合格。另外，使用传统的灰色模型来拟合预测该课程的平均成绩时的残差列是正时负交替，并且具有不太规律的周期性。因此，研究考虑到模式预测的准确性，将周期序列函数与谐波变化产生的正弦函数联合起来，来校正预测结果的残差。残差组合校正模型建模步骤如图2所示。

从图2中可以看出，残差组合校正模型建模首先生成残差序列，其次利用周期序列的相关函数来对该残差序列进行对应的修正；接着利用正弦函数对其进行修正；然后经由周期序列函数与正弦函数的计算表达来进行相应的权重组合；最后计算出最终的预测值。

另外，依据对当前高职院校新材料有限公司的调查发现，小组合作学习模式具有分组科学性低、小组的实际效率低、小组成员合作意识缺乏、教师自身的角色定位不达标以及全面有效的评估方法缺乏等问题。分组科学性低主要体现在学生依据成绩或者固定的组合进行分组；效率低体现在小组成员的分工不明确导致其特长未得到最大化发挥；合作意识低体现在多数同学在遇到问题时不会寻求组员的帮助；教师角色定位出现偏差体现在教师在新知识的相关项目中无法让学生了解实际的学习内容；全面有效的评估方法缺乏体现在当前的评价方法及时性低、对评估环节的重视度低、评估方式合理性低、评估方法过于理想化以及教师评估关注整体结果而忽视个体表现等。

2.正交试验设计下的改进小组合作学习模式

在OED理论优化的基础上，研究利用OED对小组中所有成员的动漫专业知识的相关技能以及综合素质的影响因素进行了相应的优化，以此提出了改进的小组合作学习模式。其中，OED的优化流程如图3所示。

图3中可以看出，OED优化流程首先选择适当的因子并排列正交表格中的每行每列，并以此计算出正交表格中每列不同水平相对于的数据之和其平方值；其次计算每列的实际偏差平方，并计算极差值。接着设定每个因素的实际自由度值，以此计算出相应的方差，并在此方差基础上构建F检验的统计量；最后进行显著性检验。其中，方差计算公式表达如式（1）所示。

式（1）中，[Ej]表示方差值；[C]表示列数；[G2ij]表示第i列因子第j水平的实验指标；CT表示每行的实验数据。而极差公式计算表达如式（2）所示。

式（2）中，[Fj]表示极差值；[Di]表示第i列因子数据之和。自由度的等式表达如式（3）所示。

式（3）中，[df（·）]表示每个因素的自由度值。而方差和构建的F检验统计量计算表达如式（4）和式（5）所示。

式（4）中，[MEi]表示每个因素自由度下的方差值。

式（5）中，FA表示构建的F检验统计量值。在进行OED选取时，研究利用三因素三水平的实验来构建样本，并分别对每组成员的动漫专业知识能力和综合素质能力进行相应的正交实验。同时研究设定的动漫专业学生知识技能影响因素为基础的知识、学习的能力以及操作的能力；综合素质的影响因素为沟通与合作的能力、语言表达的能力以及组织与协调的能力。因此，以动漫专业学生成绩为例，利用OED分析出的动漫专业学生知识技能显著性检验如图4所示。

从图4中可以看出，该学生动漫专业知识技能的三个影响因子中，基础知识的极差值为31，学习能力的极差值3，操作能力的极差值为9。依据极差值缺陷进行的方差分析同极差值分析的实际结果差距较大。基于此，可以依据这两个结果判定出该学生动漫专业知识技能中最大的影响因子。后续的综合素质能力显著性检验同该过程类似。在最终进行分组前，采用正交实验方法对被试进行方差分析，以此实现对被试者进行初步的分类。其次，根据分析的结果对每个学生进行了科学合理的排序；接着根据学员的排名，对小组进行了合理的安排。采用正交实验的方法，将每个同学的优势进行排序可以消除人为因素的影响，使老师可以更合理、更科学地安排小组。另外，该方法只需少量的资料即可完成，操作简便，易于实施。

在实际的应用中，首先需要对分组的方案进行确定，即对OED优化结果进行确定和按照最优化的目标功能将学生分成若干组。其次对组员进行科学分工，即组长需要具备组长具备协调指挥，控制全局的才能，组员依据特长担任不同的职务。接着教师需要时刻掌控学情；最后教师开始备课。

改进小组合作学习模式干预高职院校动漫专业课程有效性分析

为了验证改进小组合作学习模式干预提升高职院校动漫专业课程学生成绩的有效性，研究在正交实验优化下引入灰色理论来对小组平均成绩进行相应的预测，从而对其教学评价成绩进行评估。其中，灰色理论应用预测可行性评估结果如图5所示。

综合图5可以看出，研究总计选取了该校动漫专业《数字合成与特效》课程的6个小组进行了5次成绩评价，依据前四次的评价成绩来对第5次评价成绩进行预测，依据第五次评价成绩对第6次进行预测。实验结果显示第5次评价成绩的实际数值和预测的数值之间存在的相对误差较小，数值维持在0～8.7%之间，表明灰色理论模型的准确率较高。在此基础上外推预测的第6次预测结果中第二组成绩为30分，为6组中最低成绩，因此此时可以利用改进后的小组合作学习模式来对其进行干预。研究以2022年为基点向前推进，选取了该校动漫专业“数字合成与特效”课程2017—2022年的成绩进行预测对比。其中，前两年未采取改进后的小组合作学习模式，从2019年开始使用该模式。其结果如表1所示。

从表1中可以看出，2021—2022年预测与实际值之间的相对误差处于10%左右，因此需要利用残差组合模型进行校正，修正后预测值结果为91.1分和92.6分，与实际值差距较小。同样依据校正模型预测2023年的成绩高达94.4分。综合来看，从2019年实施改进小组合作学习模式开始，该课程的平均成绩逐年提升，表明了该模式的有效性。同时，模型精度对比结果中，灰色理论的校正模型的相对误差仅为1.1%，同时后验误差比为0.04，表现出了更高的模型有效性和预测精确性。在模型准确性较高的基础上，为了进一步验证改进的小组合作学习模式的有效性，研究引入利用导学案的小组合作学习模式进行对比，通过灰色理论的校正模型对《数字合成与特效》课程某个班级88人2023年下半年某两个的三次测试成绩进行预测对比，其结果如图6所示。

综合图6可以看出，第一次测验时研究提出的模式90～100分之间的人数达到30人，占比34.1%，对比模式为21人，占比23.9%。第二次测验时研究提出的模式90～100分之间的人数达到45人，占比51.1%，对比模式为32人，占比36.4%。第三次测验时研究提出的模式90～100分之间的人数达到60人，占比68.2%，对比模式为42人，占比47.7%。综合来看，两个模式随着运用的时间的增加，均对学生成绩的提升具备有效性，而研究提出的模式表现更为优秀，在第二次测试时90～100分的人数就超过了50%。实验结果表明了改进的小组合作学习模式对提高学生整体的“数字合成与特效”课程成绩具备明显的促进作用，可以为后续在动漫专业其他课程应用提供借鉴。

结  论

为了有效提升高职院校动漫专业课程的教学质量，研究利用OED方法对当前的小组合作学习模式进行了改进，并引入灰色理论修正模型验证该模式的有效性。实验结果表明，第5次评价成绩的实际数值和预测的数值之间存在的相对误差较小，数值维持在0～8.7%之间，具备较高准确率，以此进行了第6次评价中2组成绩最低。因此可以利用改进的小组合作学习模式进行干预，实施干预后学生成绩逐年上升，并在2022年达到了92.7分，而灰色理论修正模型预测结果相对误差仅为1.1%，同时后验误差比为0.04，具备较高准确性。此时利用该模型预测2023年学生《数字合成与特效》课程成绩，并引入对比模式后显示，研究提出的模式在第二次测试时90～100分的人数就超过了50%，可以有效性提升学生整体的“数字合成与特效”课程成绩，具备较高有效性。综合来看，研究提出的改进的小组合作学习模式对改善“数字合成与特效”课程教学质量具备实用性，可以为后续动漫专业其他课程模式学习改进提供借鉴。但是，研究提出的灰色理论模式在进行预测时并没有考虑小组间相互关系，因此存在一定的缺陷，后续可以引入算法对其进行改进。

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（李欣馨：陕西交通职业技术学院）