遠程教育教學效率影響因素研究

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摘要:應用隨機前沿分析方法，從資本投入和勞動投入以及遠程教育交互性、實踐性、平臺多樣性、教育主體多樣性等方面研究遠程教育教學效率的影響因素。研究發現，資本投入和勞動投入均有助于遠程教育效率的提高;根據研究結論，提出應打造高層次遠程教育教師隊伍、提高遠程教育的實踐能力培育、大力發展遠程教育社會主體、加強遠程教育的多平臺建設，以提高遠程教學效率。

關鍵詞:遠程教育;教育效率;隨機前沿;對策研究

遠程教育是我國在知識經濟發展模式下建立學習型社會的重要實現路徑，也是為經濟社會發展夯實人才需求的重要實踐基礎。近年來，在創新型國家建設的偉大進程中，我國遠程教育事業發展迅速，無論是遠程教育的對象數量還是遠程教育的質量水平都有了不同程度的提升。實踐中，遠程教育的交互性、教育形式等因素均不同程度地影響教育教學效率。因此，開展遠程教育效率影響因素研究，發現影響遠程教育效率的關鍵因素，為提高遠程教育效率提供可行路徑，具有重要的理論意義和實踐意義。在遠程教育問題的研究方面，林世員等［1］認為提升我國遠程教育質量，必須加強遠程教育的標準體系建設、組織體系建設等;王正東等［2］認為中介機構的獨立性保證了遠程教育質量評估結果的客觀性和公允性，認為大力發展遠程教育的中介機構建設是我國遠程教育事業的重要發展方向。在效率評價問題的研究方面，于曉宇等［3］將數據包絡分析方法應用到區域創新系統資源配置問題的研究中;習麗琳等［4］應用隨機前沿分析方法研究了科技環境對區域技術效率的影響問題。通過對現有研究文獻的梳理可以看出，相關學者圍繞遠程教育問題進行了較為深入的研究，現有研究主要集中在遠程教育的經驗借鑒、遠程教育的發展對策、遠程教育質量保障體系建設等方面，而面向遠程教育效率以及遠程教育效率影響因素的研究尚不充分。為此，本文選取遠程教育效率以及遠程教育效率影響因素問題為研究對象，以隨機前沿分析方法(stochasticfrontieranalysis，SFA)為研究方法，通過實證研究發展遠程效率影響因素的方向和強度，相關研究結論為遠程教育模式的優化和效率提升提供理論依據。

1研究變量和方法

1．1研究變量。1)遠程教育績效產出變量。本文選擇“學生就業率”作為遠程教育績效產出的變量，主要原因在于:一方面，學生就業率指標相對客觀，并且容易進行定量化刻畫;另一方面，學生就業率本身反映了社會用人機構對學生綜合能力的認可程度。2)遠程教育績效投入變量。在資本投入方面，選取“遠程教育資金投入總額”作為資本投入指標;在勞動投入方面，選取“遠程教育全時人員當量”作為勞動投入指標。3)遠程教育績效影響因素。①遠程教育交互性。教育過程不是單向的知識傳輸過程，只有通過知識傳授者和知識接受者之間的有效交流和互動才是提高教學績效的重要保障。②遠程教育實踐性。實踐能力的培育是遠程教育的重要目標，也是遠程教育學習者的重要需求，因此教育實踐性是遠程教育績效的重要決定因素。③遠程教育平臺多樣性。隨著學習者移動學習的需求不斷深化，學習者基于各種移動終端學習的需求更加強烈，因此遠程教育平臺多樣性是遠程教育績效的重要決定因素。④遠程教育主體多樣性。各種社會化主體在發展遠程教育事業的過程中與高校教育主體實現有機補充，因此遠程教育主體多樣性是遠程教育績效的重要決定因素。1．2研究方法。效率測度是經濟學和管理學研究中的重點問題。隨機前沿分析方法是一種重要的效率測度方法，其不僅可以進行效率值的定量化測度，而且可以在效率測度模型中定量化分析效率值的影響因素，因此相比各種傳統效率測度模型，隨機前沿分析方法具有更加廣泛的適用性。構建遠程教育效率損失回歸方程:mi=δ0+z1δ1+z2δ2+z3δ3+z4δ4(1)式中:mi為遠程教育效率損失;z1為遠程教育交互性;z2為遠程教育實踐性;z3為遠程教育平臺多樣性;z4為遠程教育主體多樣性;δ0為截距項;δ1，δ2，δ3和δ4為待估計參數。因此當研究變量的相關參數為正數時，表明該變量與遠程教育效率損失呈負相關關系，即該變量抑制遠程教育效率的提升，反之，當研究變量的相關參數為負數時，表明該變量與遠程教育效率損失呈正相關關系，即該變量促進遠程教育效率的提升。

2實證研究

2．1研究對象和數據。為了保障研究對象的全面性，選取15所從事遠程教育的高校進行實證研究，從我國行政區域劃分的角度分析，東部地區高校共7所，中部地區高校共5所，西部地區高校共3所。在指標方面，學生就業率指標、遠程教育資金投入總額、遠程教育全時人員當量由于屬于客觀指標，均使用客觀數據作為研究對象數據;遠程教育交互性、遠程教育實踐性、遠程教育平臺多樣性和遠程教育主體多樣性4個指標屬于主觀指標，設置從1分到10分的問卷，其中10分代表最高水平，1分代表最低水平，根據上述計分方法對研究對象進行評分，從而實現定性指標轉化為定量化數據的過程。2．2研究結果。隨著Frontier軟件的開發，極大簡化了隨機前沿模型的計算過程，相關參數的計算結果和統計檢驗結果見表1。1)模型統計顯著性分析。通過表1可以看出，待估計參數σ2的估計值為0．167，且在0．05的水平下顯著，待估計參數γ的估計值為0．946，亦在0．05的水平下顯著，從而證明模型選擇適當，能夠有效反映遠程教育效率的影響因素。2)資本投入和勞動投入效應分析。待估計參數β1=0．109，β2=2．323，且二者的統計水平均在0．05的水平下顯著，說明資本投入和勞動投入均有助于遠程教育效率的提高，同時勞動投入對提高遠程教育效率的功能相比資本投入更加顯著。3)遠程教育效率的影響因素分析。相關參數計算結果顯示，δ1=－1．024，δ2=－1．132，δ3=－2．024，δ4=－2．082，且相關參數的統計水平均在0．05的水平下顯著，根據遠程教育效率損失回歸方程的設計，相關參數的符號方向與研究假設的情況一致，說明遠程教育交互性、遠程教育實踐性、遠程教育平臺多樣性、遠程教育主體多樣性這4個因素有助于促進遠程教育效率的提升。

3提高遠程教學效率的對策建議

提高遠程教學效率，應通過以下方式:1)打造高層次遠程教育教師隊伍。相比普通本科層次教育和研究生層次教育而言，我國遠程教育師資隊伍相對薄弱，成為制約遠程教育效率提升的主要短板。高校應積極建立激勵機制，促進高層次優質師資資源參與到遠程教育工作中。2)提高遠程教育的實踐能力培育。成人學習的特點之一在于存在明確的學習目標，希望通過專業知識的教學獲得實踐能力的提升。因此，遠程教育課程體系的開發和建設過程中有必要在理論知識教學的基礎上，加大實踐性能力的課程內容設計，從而提高教育對象的實踐能力。3)大力發展遠程教育社會主體。社會化主體積極參與到在線教育等遠程教育中，極大豐富了遠程教育的資源，并通過競爭促進遠程教育資源和教育形式的優化和發展。因此，應大力鼓勵遠程教育社會主體的發展，對于從事遠程教育的企業可以給予一定的稅收優惠和財政補貼等支持。4)加強遠程教育的多平臺建設。遠程教育不僅應基于電腦等各種固定終端提供在線學習內容，更加應該結合智能手機、平板電腦等各種移動終端提供定制化的APP，通過學習平臺的建設豐富學習形式，提高遠程教育對學習者的吸引力。

參考文獻:

［1］林世員，陳麗，彭義平．我國高?，F代遠程教育外部質量保障體系建設———現狀、反思與建議［J］．中國遠程教育，2016(5):43－49．

［2］王正東．論中介組織在英國遠程教育質量保障中的作用與啟示［J］．中國電化教育，2016(6):100－107．

［3］于曉宇，謝富紀．基于DEA－Tobit的區域創新系統資源配置優化策略研究［J］．研究與發展管理，2011，32(4):143－151．

［4］習麗琳，張蓓，馬亞南．基于SFA模型的科技環境對區域技術效率的影響研究［J］．科研管理，2011，23(1):1－10．

作者:孔令軍 單位:陜西省遠程教育研究中心陜西廣播電視大學資源建設中心