跨学科课程体系多样性与聚合性评价研究——以MOOCs为例
发布时间：2021-06-28 17:34
我国现有人才培养模式以分科教学的形式展开,在知识传授和专业人才培养方面发挥着重要作用,有助于学科领域朝着专业化与深入化的方向发展。然而传统分科教学的课程组织模式难以支撑21世纪人才知识体系多元化的诉求,亟待跨学科课程体系的建立。研究以学堂在线平台为例,运用传染病SI模型对四大学科的跨学科交叉过程进行了模拟,并从学科多样性与聚合性两大维度对学科交叉程度进行了测量。结果表明,跨学科课程体系建立并非"多"学科融合,不同学科在建设本学科跨学科课程体系中应综合考虑多个维度的评价指标,避免出现"一家独大"的跨学科课程体系的"假"像,与"复而不合"的局面。同时更应避免"一把抓"与"什么都学"但"什么也不会"的现象,在学科专家的引领下,结合数据挖掘的优势,综合考虑学科的多样性与聚合性等评价指标,来推动我国高等教育跨学科课程体系的改革。
【文章来源】：复旦教育论坛. 2019,17(05)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
学科交叉模拟过程学科类型增长情况（二）学科多样性分析
复旦教育论坛2019年第17卷第5期FudanEducationForum2019．Vol．17，No．5图4学科聚合性图3学科多样性大。研究使用Rao-Stirling指数对学科差异度进行测量，结果如图3（c）所示。从图中可以发现，4个学科网络在开始引入相关课程时，Rao-Stirling指数都极低，之后随着其他课程的继续加入呈现上升趋势，最终达到一定的值。这表明在引入相关课程的过程中，学科丰富度与均衡度快速提升的同时，学科的差异度提升并不显著。也就是说，尽管在跨学科网络中引入课程的学科类别快速增多，学科比例较为平衡的情况下，引入课程的学科与本学科的差异性虽然不大，但也呈现缓慢增长的趋势。在4个学科网络的学科差异度上，与其他3个学科课程网络相比，计算机学科网络最终的Rao-Stirling指数值要低于其他3个学科，也就是说计算机学科网络的学科差异度要低于其他，3个学科。这进一步表明在计算机学科内，推荐课程的学科与计算机学科的相关性最强。（三）学科聚合性分析1.学科紧密程度研究使用网络密度指标来衡量学科紧密程度，结果如图4（a）所示。由图4（a）可知，课程网络中学科紧密程度并不高。随着相关课程的不断引入，4个学科的课程网络密度都呈现下降趋势。这说明在引入其他学科课程后，学科课程之间的关联程度已没有单一学科时课程之间关系紧密。在引入不同类别学科课程初期，课程之间的紧密程度下降得最为明显。随着进一步引入课程，学科课程网络密度下降开始趋于平缓，有的学科甚至还出现了上升的趋势，如工程、经管·会计与社科·法律。这表明随着越来越多课程的加入，本学科课
复旦教育论坛2019年第17卷第5期FudanEducationForum2019．Vol．17，No．5图4学科聚合性图3学科多样性大。研究使用Rao-Stirling指数对学科差异度进行测量，结果如图3（c）所示。从图中可以发现，4个学科网络在开始引入相关课程时，Rao-Stirling指数都极低，之后随着其他课程的继续加入呈现上升趋势，最终达到一定的值。这表明在引入相关课程的过程中，学科丰富度与均衡度快速提升的同时，学科的差异度提升并不显著。也就是说，尽管在跨学科网络中引入课程的学科类别快速增多，学科比例较为平衡的情况下，引入课程的学科与本学科的差异性虽然不大，但也呈现缓慢增长的趋势。在4个学科网络的学科差异度上，与其他3个学科课程网络相比，计算机学科网络最终的Rao-Stirling指数值要低于其他3个学科，也就是说计算机学科网络的学科差异度要低于其他，3个学科。这进一步表明在计算机学科内，推荐课程的学科与计算机学科的相关性最强。（三）学科聚合性分析1.学科紧密程度研究使用网络密度指标来衡量学科紧密程度，结果如图4（a）所示。由图4（a）可知，课程网络中学科紧密程度并不高。随着相关课程的不断引入，4个学科的课程网络密度都呈现下降趋势。这说明在引入其他学科课程后，学科课程之间的关联程度已没有单一学科时课程之间关系紧密。在引入不同类别学科课程初期，课程之间的紧密程度下降得最为明显。随着进一步引入课程，学科课程网络密度下降开始趋于平缓，有的学科甚至还出现了上升的趋势，如工程、经管·会计与社科·法律。这表明随着越来越多课程的加入，本学科课
【参考文献】：
期刊论文
[1]高等学校跨学科专业设置:逻辑、困境与对策[J]. 刘海涛. 江苏高教. 2018(02)
[2]多学科交叉融合的新生工科专业建设[J]. 林健. 高等工程教育研究. 2018(01)
[3]工程科学内在关联学科与外在支撑领域研究——基于引文分析的视角[J]. 林原,刘盛博,丁堃,刘则渊. 科技管理研究. 2017(19)
[4]论高校学科交叉的困境与出路[J]. 罗勤,梁传杰. 高等工程教育研究. 2016(04)
[5]基于CiteSpace的网络学习知识图谱分析[J]. 张子石,吴涛,金义富. 中国电化教育. 2015(08)
[6]STEM教育理念与跨学科整合模式[J]. 余胜泉,胡翔. 开放教育研究. 2015(04)
[7]研究型大学教师科研合作与科研生产力——以北京师范大学教育学部为例[J]. 梁文艳,刘金娟,王玮玮. 教师教育研究. 2015(04)
[8]数学课程体系中的知识组织方式[J]. 张月莲,周启元,刘丽芳,陈晔. 湖南文理学院学报(自然科学版). 2015(02)
[9]基于SNA的学科交叉研究主题分析——以情报学与计算机科学为例[J]. 李长玲,郭凤娇,支岭. 情报科学. 2014(12)
[10]交叉学科视野下的思想政治教育学科发展[J]. 董雅华. 复旦教育论坛. 2014(02)
本文编号：3254754
【文章来源】：复旦教育论坛. 2019,17(05)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
学科交叉模拟过程学科类型增长情况（二）学科多样性分析
复旦教育论坛2019年第17卷第5期FudanEducationForum2019．Vol．17，No．5图4学科聚合性图3学科多样性大。研究使用Rao-Stirling指数对学科差异度进行测量，结果如图3（c）所示。从图中可以发现，4个学科网络在开始引入相关课程时，Rao-Stirling指数都极低，之后随着其他课程的继续加入呈现上升趋势，最终达到一定的值。这表明在引入相关课程的过程中，学科丰富度与均衡度快速提升的同时，学科的差异度提升并不显著。也就是说，尽管在跨学科网络中引入课程的学科类别快速增多，学科比例较为平衡的情况下，引入课程的学科与本学科的差异性虽然不大，但也呈现缓慢增长的趋势。在4个学科网络的学科差异度上，与其他3个学科课程网络相比，计算机学科网络最终的Rao-Stirling指数值要低于其他3个学科，也就是说计算机学科网络的学科差异度要低于其他，3个学科。这进一步表明在计算机学科内，推荐课程的学科与计算机学科的相关性最强。（三）学科聚合性分析1.学科紧密程度研究使用网络密度指标来衡量学科紧密程度，结果如图4（a）所示。由图4（a）可知，课程网络中学科紧密程度并不高。随着相关课程的不断引入，4个学科的课程网络密度都呈现下降趋势。这说明在引入其他学科课程后，学科课程之间的关联程度已没有单一学科时课程之间关系紧密。在引入不同类别学科课程初期，课程之间的紧密程度下降得最为明显。随着进一步引入课程，学科课程网络密度下降开始趋于平缓，有的学科甚至还出现了上升的趋势，如工程、经管·会计与社科·法律。这表明随着越来越多课程的加入，本学科课
复旦教育论坛2019年第17卷第5期FudanEducationForum2019．Vol．17，No．5图4学科聚合性图3学科多样性大。研究使用Rao-Stirling指数对学科差异度进行测量，结果如图3（c）所示。从图中可以发现，4个学科网络在开始引入相关课程时，Rao-Stirling指数都极低，之后随着其他课程的继续加入呈现上升趋势，最终达到一定的值。这表明在引入相关课程的过程中，学科丰富度与均衡度快速提升的同时，学科的差异度提升并不显著。也就是说，尽管在跨学科网络中引入课程的学科类别快速增多，学科比例较为平衡的情况下，引入课程的学科与本学科的差异性虽然不大，但也呈现缓慢增长的趋势。在4个学科网络的学科差异度上，与其他3个学科课程网络相比，计算机学科网络最终的Rao-Stirling指数值要低于其他3个学科，也就是说计算机学科网络的学科差异度要低于其他，3个学科。这进一步表明在计算机学科内，推荐课程的学科与计算机学科的相关性最强。（三）学科聚合性分析1.学科紧密程度研究使用网络密度指标来衡量学科紧密程度，结果如图4（a）所示。由图4（a）可知，课程网络中学科紧密程度并不高。随着相关课程的不断引入，4个学科的课程网络密度都呈现下降趋势。这说明在引入其他学科课程后，学科课程之间的关联程度已没有单一学科时课程之间关系紧密。在引入不同类别学科课程初期，课程之间的紧密程度下降得最为明显。随着进一步引入课程，学科课程网络密度下降开始趋于平缓，有的学科甚至还出现了上升的趋势，如工程、经管·会计与社科·法律。这表明随着越来越多课程的加入，本学科课
【参考文献】：
期刊论文
[1]高等学校跨学科专业设置:逻辑、困境与对策[J]. 刘海涛. 江苏高教. 2018(02)
[2]多学科交叉融合的新生工科专业建设[J]. 林健. 高等工程教育研究. 2018(01)
[3]工程科学内在关联学科与外在支撑领域研究——基于引文分析的视角[J]. 林原,刘盛博,丁堃,刘则渊. 科技管理研究. 2017(19)
[4]论高校学科交叉的困境与出路[J]. 罗勤,梁传杰. 高等工程教育研究. 2016(04)
[5]基于CiteSpace的网络学习知识图谱分析[J]. 张子石,吴涛,金义富. 中国电化教育. 2015(08)
[6]STEM教育理念与跨学科整合模式[J]. 余胜泉,胡翔. 开放教育研究. 2015(04)
[7]研究型大学教师科研合作与科研生产力——以北京师范大学教育学部为例[J]. 梁文艳,刘金娟,王玮玮. 教师教育研究. 2015(04)
[8]数学课程体系中的知识组织方式[J]. 张月莲,周启元,刘丽芳,陈晔. 湖南文理学院学报(自然科学版). 2015(02)
[9]基于SNA的学科交叉研究主题分析——以情报学与计算机科学为例[J]. 李长玲,郭凤娇,支岭. 情报科学. 2014(12)
[10]交叉学科视野下的思想政治教育学科发展[J]. 董雅华. 复旦教育论坛. 2014(02)
本文编号：3254754
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