危妙　傅霖　黎剛　郭姍姍

摘要：文章以優(yōu)課聯(lián)盟MOOC課程平臺(tái)為研究對(duì)象，通過采集課程平臺(tái)完整的后臺(tái)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)優(yōu)課聯(lián)盟課程平臺(tái)應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行實(shí)證研究，分析MOOC平臺(tái)的應(yīng)用狀況、學(xué)生的學(xué)習(xí)行為以及學(xué)習(xí)成效，找出MOOC平臺(tái)應(yīng)用中存在的問題并提出可行的建議，為MOOC的應(yīng)用提供指導(dǎo)和建議。

關(guān)鍵詞：MOOC；優(yōu)課聯(lián)盟；學(xué)習(xí)行為；學(xué)習(xí)成效；大數(shù)據(jù)分析

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2015）38-0060-02

一、MOOC與優(yōu)課聯(lián)盟

MOOC，即Massive Open Online Courses（大規(guī)模開放在線課程，中文名：慕課），起源于開放教育資源運(yùn)動(dòng)和連通主義理論思潮，2012年出現(xiàn)了三大最知名的MOOC平臺(tái)，分別是Coursera、Udacity和edX，稱為全球MOOC元年，2013年以來MOOC在國內(nèi)外呈現(xiàn)風(fēng)起云涌之勢(shì)，2013年被稱為中國MOOC元年。

隨著MOOC不斷發(fā)展，UOOC聯(lián)盟應(yīng)運(yùn)而生。2014年5月由深圳大學(xué)發(fā)起成立地方高校聯(lián)盟，簡稱UOOC聯(lián)盟（University Open Online Course，中文名：優(yōu)課，U代表University和Union二層含義）。2014年9月18日UOOC聯(lián)盟首批7門課程正式上線運(yùn)行。UOOC聯(lián)盟的宗旨是：通過大規(guī)模開放在線課程的共建、共享、共贏，達(dá)到優(yōu)質(zhì)教育資源共享，降低教育成本和協(xié)同創(chuàng)新的目的。

二、大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)（英語：Big data或Megadata），又稱為巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，目前學(xué)術(shù)界對(duì)于大數(shù)據(jù)的概念，并沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義和標(biāo)準(zhǔn)，不過，業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)所具備的4V特征已經(jīng)達(dá)成共識(shí)。一是數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）；二是數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）；三是處理速度快（Velocity）；四是價(jià)值密度低（Value）。

大數(shù)據(jù)分析除了許多常規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析方法外，還有許多特有的核心分析技術(shù)，比如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、社交網(wǎng)絡(luò)分析、輿情分析、推薦引擎等。

目前國內(nèi)利用大數(shù)據(jù)分析MOOC學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果的研究屈指可數(shù)。為此，筆者通過收集UOOC聯(lián)盟平臺(tái)上的第一手?jǐn)?shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)的視野和分析技術(shù)來進(jìn)行MOOC學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果的研究。

本文采用大數(shù)據(jù)分析法等深入研究選修UOOC平臺(tái)上的7門課程的學(xué)習(xí)者的基本信息、學(xué)習(xí)行為、課程間各指標(biāo)間的對(duì)比，在此基礎(chǔ)上提出MOOC的不足以及提出相應(yīng)的對(duì)策。本文以C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7代表有一定的代表性的《唐宋詞與人生》、《積極心理學(xué)》、《模擬電子技術(shù)導(dǎo)論》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》、《大學(xué)計(jì)算機(jī)》、《古典文學(xué)的城市書寫》、《文獻(xiàn)管理與信息分析》這7門課程。

三、學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成效分析

首先介紹UOOC聯(lián)盟平臺(tái)上首批上線的7門課程的基本情況、注冊(cè)人數(shù)等，其次從課程的訪問情況、視頻觀看情況、作業(yè)完成情況、討論等四個(gè)方面來分析學(xué)習(xí)行為以及與學(xué)習(xí)成績、完成率、輟學(xué)率間的相關(guān)性。

（一）基本情況分析

1.注冊(cè)人數(shù)。2015年1月，學(xué)習(xí)者完成了首批上線的七門課程的相關(guān)學(xué)習(xí)。筆者從平臺(tái)后臺(tái)收集的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，注冊(cè)7門課程的人數(shù)如下圖1：

由上圖顯示的數(shù)據(jù)可知，7門課程的平均注冊(cè)人數(shù)為795.4人，總計(jì)5547人，最多的人數(shù)為1783人，最少的是248人。此數(shù)據(jù)受UOOC聯(lián)盟平臺(tái)的注冊(cè)權(quán)限的限制，需要身份認(rèn)證，必須是聯(lián)盟高校的學(xué)習(xí)者。

2.七門課程的基本情況。

（二）學(xué)習(xí)行為分析

1.學(xué)習(xí)頁面訪問情況。學(xué)習(xí)者訪問學(xué)習(xí)頁面是學(xué)習(xí)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，從平臺(tái)后臺(tái)收集的數(shù)據(jù)顯示，七門課程的平均頁面訪問數(shù)為25次，其中最高達(dá)到422次，但也有一部分學(xué)習(xí)者只注冊(cè)卻從未進(jìn)入學(xué)習(xí)頁面。數(shù)據(jù)顯示的結(jié)果也表明了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的積極性不高，并且存在很大的差異性。

2.視頻觀看情況。MOOC平臺(tái)上的學(xué)習(xí)資源主要以5～15分鐘的短視頻為主，學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的主要活動(dòng)是觀看教學(xué)視頻。七門課程的視頻總時(shí)長最長達(dá)到981.2分鐘，最短為357.9分鐘，平均時(shí)長為9.3分鐘；7門課程的總觀看時(shí)長最長是619680.2分鐘，個(gè)人觀看時(shí)長最長達(dá)到1558.7，最短是0分鐘，平均觀看時(shí)長是492分鐘。

3.討論情況。UOOC聯(lián)盟平臺(tái)上的學(xué)習(xí)者討論主要有四種情況：發(fā)表討論、回復(fù)討論、置頂討論以及加精討論。7門課程的總討論數(shù)為18441次，七門課程中最高討論數(shù)為2616，最低為0次，置頂討論與加精討論相對(duì)于發(fā)帖與回帖而言明顯減少，置頂討論的總次數(shù)最高是8次，加精討論的總次數(shù)是86次；平均討論次數(shù)3.6次，平均發(fā)表討論為1.06次，平均回帖次數(shù)為2.54次；由數(shù)據(jù)可以分析得出，回帖的次數(shù)多于發(fā)帖的次數(shù)，在一定程度上說明了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)較被動(dòng)，主動(dòng)性還有待提高。

4.任務(wù)完成情況。UOOC聯(lián)盟平臺(tái)上7門課程的總?cè)蝿?wù)數(shù)為785個(gè)，平均任務(wù)數(shù)為112個(gè)，最多任務(wù)數(shù)為163，最少的任務(wù)數(shù)為43個(gè)；在7門課程中，任務(wù)全完成占總?cè)藬?shù)的比例最高達(dá)到43%，最低4%；任務(wù)完成一半以上占總?cè)藬?shù)的比例最高為53%，最低為13%；在這七門課程中一項(xiàng)任務(wù)都沒有完成的人數(shù)最高達(dá)到58%，最低的占到23%，這一數(shù)據(jù)也反映了在學(xué)習(xí)過程中很大一部分學(xué)習(xí)者是只注冊(cè)賬號(hào)，從未完成學(xué)習(xí)的任務(wù)，學(xué)習(xí)積極性高的學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)積極性不高的學(xué)習(xí)者之間存在很大的差別。

（三）學(xué)習(xí)成效分析

1.及格率、輟學(xué)率及結(jié)課率情況。UOOC平臺(tái)首批上線的7門課程中，平均及格率為19%，平均輟學(xué)率為45%，平均結(jié)課率為55%，及格率最高的是課程C6，輟學(xué)率最高的是C5，結(jié)課率最高的是C4；這些數(shù)據(jù)說明7門課程的結(jié)課率高于輟學(xué)率，大部分學(xué)習(xí)者能夠完成相應(yīng)的課程，但是從及格率來看，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成效還不夠理想。如表2所示：

2.成績情況。學(xué)習(xí)者的成績的評(píng)定包括線上的學(xué)習(xí)與線下的考試結(jié)合。筆者對(duì)成績進(jìn)行分段統(tǒng)計(jì)，1～60分、61～75、76～90以及90分以上。從后臺(tái)收集的數(shù)據(jù)顯示C1、C2、C6這三門課程在76～90分段的人數(shù)最多，90分以上的人數(shù)也最多，這說明這三門課程的高分比較集中，C4、C5、C7在90以上段的人數(shù)為0。

四、結(jié)論與建議

筆者通過對(duì)UOOC平臺(tái)上7門課程的大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)MOOC平臺(tái)普遍存在的問題如下：第一，課程頁面的訪問的積極性不高，有一部分學(xué)習(xí)者雖然注冊(cè)了課程但沒有或很少學(xué)習(xí)課程內(nèi)容。第二，輟學(xué)率較高，及格率較低。為更好地利用MOOC平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高M(jìn)OOC平臺(tái)應(yīng)用的效果，筆者的建議：第一，平臺(tái)要實(shí)用、易用，不一定要功能模塊太多，太多太復(fù)雜會(huì)增加老師和學(xué)習(xí)者的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。第二，充分挖掘后臺(tái)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。第三，完善題庫建設(shè)，設(shè)置形成性練習(xí)和階段性測(cè)驗(yàn)。第四，在有條件的情況下，將線上學(xué)習(xí)和線下輔導(dǎo)課相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)O2O混合式學(xué)習(xí)。