劉智　王亞妮　鄭年亨　劉三蚜　孫建文　楊重陽

摘要：由于教學(xué)方式的靈活性與學(xué)習(xí)的可控性，小規(guī)模限制性在線課程（small Private Online Course，SPOC）在高等教育學(xué)府教學(xué)實(shí)踐中備受歡迎，而目前針對高校SPOC環(huán)境下學(xué)習(xí)行為模式和規(guī)律的研究還甚少。該文以華中師范大學(xué)自主開發(fā)～JSPOC平臺(tái)StarC中125175B在校大學(xué)生在一學(xué)年內(nèi)的學(xué)習(xí)行為記錄作為研究對象，并對其學(xué)習(xí)行為進(jìn)行了實(shí)證觀察、編碼與分析。首先邀請兩名專家對行為數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，提取學(xué)生學(xué)習(xí)行為的二階轉(zhuǎn)移序列，然后對編碼數(shù)據(jù)采用頻率統(tǒng)計(jì)分析和二階序列分析以發(fā)現(xiàn)高校SPOC教學(xué)中學(xué)生行為序列的概率分布和狀態(tài)轉(zhuǎn)移模式。在此基礎(chǔ)上，采用滯后序列分析法（Lag Sequential Analysis，LSA）提取每個(gè)年級(jí)學(xué)生最顯著的行為模式，據(jù)此發(fā)現(xiàn)不同年級(jí)群體行為操作的規(guī)律性，并對不同年級(jí)下學(xué)生行為模式的差異性進(jìn)行分析。最后，評估了學(xué)習(xí)平臺(tái)的可操作性、可擴(kuò)展性與局限性并為今后SPOC環(huán)境下學(xué)習(xí)行為的研究提出建議。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)行為；二階序列分析；轉(zhuǎn)移序列；SPOC；差異性

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

當(dāng)前，慕課（Massive Open Online Courses，MOOCs）的應(yīng)用在教育技術(shù)領(lǐng)域中引發(fā)了廣泛關(guān)注。與傳統(tǒng)線下課堂相比，慕課更具備開放性與自主性。但近兩年的研究表明，慕課平臺(tái)學(xué)生注冊數(shù)的大幅增長引發(fā)了學(xué)習(xí)質(zhì)量的危機(jī)，多數(shù)學(xué)生僅注冊而不參與學(xué)習(xí)，慕課中產(chǎn)生的高輟學(xué)率與低完成率問題已成為限制其發(fā)展的一大挑戰(zhàn)。為克服這些問題，F(xiàn)ox提出僅用于校內(nèi)教學(xué)的小規(guī)模限制性在線課程（Small Private Online Collfse，SPOC）概念，SPOC參考慕課的運(yùn)行過程，并將其用于課堂教學(xué)的補(bǔ)充，是慕課的繼承和發(fā)展。與慕課相比，SPOC主要關(guān)注于課程具體內(nèi)容的深入教學(xué)和對學(xué)生知識(shí)能力的重點(diǎn)培養(yǎng)，其學(xué)生規(guī)模較小，每門課堂均設(shè)置準(zhǔn)入條件，少數(shù)具備資格的學(xué)生才能被納入課堂。其小規(guī)模與限制性的特點(diǎn)利于教師對課堂實(shí)施高效管理和個(gè)性化教學(xué)，以此增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，也有助于促進(jìn)師生交流，使學(xué)生更容易獲得學(xué)業(yè)成功。Piccioni等人的研究發(fā)現(xiàn)，將SPOC應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)課程時(shí)，學(xué)生在每個(gè)課程單元下的平均參與率達(dá)到71%以上，且學(xué)生上交的編程作業(yè)有80%符合習(xí)題要求。羅九同等人通過案例分析發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)良好的SPOC可以更契合本?；蚨嘈Ｂ?lián)合教學(xué)的模式，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

SPOC提供了一個(gè)適應(yīng)于各種教學(xué)方法的混合式學(xué)習(xí)平臺(tái)。Zhang等人近期的一項(xiàng)研究表明，與傳統(tǒng)課堂相比，學(xué)生在融合混合式教學(xué)的SPOC平臺(tái)中學(xué)習(xí)效率更高且學(xué)習(xí)狀態(tài)更加穩(wěn)定。該研究還顯示，學(xué)生的學(xué)習(xí)效果受到其學(xué)習(xí)時(shí)間和學(xué)習(xí)資源利用率的共同影響。雖然學(xué)習(xí)效果可以通過實(shí)驗(yàn)或相關(guān)分析進(jìn)行檢測，但是學(xué)習(xí)成效較好的學(xué)生的學(xué)習(xí)方式及其學(xué)習(xí)過程中的隱含行為模式尚不清楚。除此以外，學(xué)生在SPOC平臺(tái)中的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)尚不確定，Ziebarth等人的一項(xiàng)日志分析顯示，在考試期間，學(xué)生瀏覽視頻的次數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，這表明獲得更好的考試成績可能是學(xué)生在SPOC平臺(tái)中參與學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一。Piccioni等人發(fā)現(xiàn)，與瀏覽視頻相比，學(xué)生更傾向于參與在線測驗(yàn)和練習(xí)。這一發(fā)現(xiàn)也讓研究者認(rèn)為，測驗(yàn)與練習(xí)是幫助學(xué)生在SPOC中持續(xù)深度學(xué)習(xí)的一種有效教學(xué)活動(dòng)。

系統(tǒng)日志包含大量有效的學(xué)習(xí)過程信息，可以用于分析學(xué)習(xí)行為和成效間的關(guān)系，但由于學(xué)習(xí)行為具備復(fù)雜性、時(shí)序性以及動(dòng)態(tài)性，僅分析系統(tǒng)日志中行為狀態(tài)的分布難以準(zhǔn)確甄別學(xué)習(xí)過程中顯著的行為模式及其演化過程?；谝陨蠁栴}，采用時(shí)間序列對學(xué)生行為模式進(jìn)行更為細(xì)粒度的分析和挖掘顯得尤為重要。

二、e-Leaming環(huán)境下行為序列分析的研究概述

本研究主要采用滯后序列分析法（Lag SequentialAnalysis，LSA）對SPOC環(huán)境下的學(xué)生行為的轉(zhuǎn)移模式進(jìn)行分析和挖掘。LSA是挖掘顯著行為模式的一種有效方法，目前主要用于在線論壇的交互討論和游戲型教學(xué)情境下顯著行為序列的檢測。應(yīng)用LSA方法可綜合分析學(xué)生在線學(xué)習(xí)的外顯行為與內(nèi)隱行為，幫助研究者了解學(xué)生的知識(shí)創(chuàng)生、知識(shí)共享和知識(shí)建構(gòu)過程。近年來，e-Learning環(huán)境下學(xué)習(xí)行為的序列分析主要關(guān)注于不同學(xué)習(xí)群體的行為差異性研究和行為演化趨勢探討，其中不同的群體又分為不同性別，不同學(xué)業(yè)表現(xiàn)和通過聚類或特定測量機(jī)制（學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等量表）所劃分的群體等。這些研究基本停留在對學(xué)生短期行為的觀察和統(tǒng)計(jì)上，且大部分研究中涉及的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)模較小，研究結(jié)果存在一定的局限性。Kapur根據(jù)學(xué)業(yè)成就將印度首都兩所高中的177名高二理科生隨機(jī)分為兩組，收集并編碼了各組學(xué)生在協(xié)作學(xué)習(xí)中的討論方式，并采用序列分析鑒別不同群體學(xué)習(xí)過程中的轉(zhuǎn)移情況。Hou和Wu跟蹤了在線網(wǎng)頁設(shè)計(jì)課程下40名大學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，對學(xué)生在課程同步討論時(shí)所產(chǎn)生的信息進(jìn)行編碼，并使用序列分析來分析高質(zhì)量討論與低質(zhì)量討論群體間的行為模式差異。Yang等人跟蹤了79名學(xué)生學(xué)習(xí)用Java進(jìn)行安卓APP開發(fā)的過程，對學(xué)生在線測驗(yàn)的行為進(jìn)行編碼與序列分析，重點(diǎn)分析了實(shí)驗(yàn)組和對照組學(xué)生行為模式的異同和前后測中行為模式的差異，研究發(fā)現(xiàn)前測與后測并不會(huì)影響學(xué)生進(jìn)行在線測驗(yàn)的行為模式。

相比M00C環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為研究，SPOC環(huán)境下的相關(guān)研究還較少。盡管SPOC有助于促進(jìn)區(qū)域化和校內(nèi)教學(xué)與管理，但其仍是一個(gè)較為封閉的系統(tǒng)，其中隱藏的潛在問題可能會(huì)抑制學(xué)生知識(shí)能力的全面發(fā)展。Hou等人的研究發(fā)現(xiàn)，教師通過在私有學(xué)習(xí)環(huán)境中設(shè)置干預(yù)機(jī)制來提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量時(shí)往往會(huì)遇到困難。Park的研究表明，理解學(xué)生的學(xué)習(xí)行為與動(dòng)機(jī)能幫助教學(xué)管理者創(chuàng)設(shè)吸引學(xué)生積極參與的學(xué)習(xí)情境，從而幫助他們適應(yīng)在線學(xué)習(xí)模式。因此，SPOC環(huán)境下的行為分析對于學(xué)生行為偏好與學(xué)習(xí)模式的挖掘、學(xué)習(xí)環(huán)境的重構(gòu)以及學(xué)習(xí)體驗(yàn)的提升具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究場景

StarC是華中師范大學(xué)基于SPOC概念設(shè)計(jì)開發(fā)的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)（http：//moocapp.starc.tom.cn/application/mooc/）。該平臺(tái)采用云計(jì)算架構(gòu)，融合同步和異步的多元互動(dòng)學(xué)習(xí)模式，為在校大學(xué)生提供多種學(xué)習(xí)服務(wù)。參考M00C的基本學(xué)習(xí)元素，平臺(tái)嵌入多種學(xué)習(xí)資源（如視頻、課件、測驗(yàn)、作業(yè)等）和互動(dòng)學(xué)習(xí)情境（如討論、答疑與聊天室、學(xué)生互評等）。該平臺(tái)主要包括資源、通知、作業(yè)、成員和統(tǒng)計(jì)五大模塊。學(xué)生參與課堂學(xué)習(xí)的主要模塊為資源模塊，其組織結(jié)構(gòu)如圖1所示。當(dāng)學(xué)生進(jìn)人資源模塊之后，屏幕左方自動(dòng)顯示課程章節(jié)列表，每章包含若干學(xué)習(xí)單元。當(dāng)選中一個(gè)學(xué)習(xí)單元，屏幕右方自動(dòng)展示該單元對應(yīng)的學(xué)習(xí)活動(dòng)，學(xué)生進(jìn)入學(xué)習(xí)活動(dòng)可查看相應(yīng)的教學(xué)課件資源。一個(gè)活動(dòng)通常包含多個(gè)課件，且每個(gè)課件區(qū)域包含多個(gè)文件，如幻燈片、視頻、音頻、測驗(yàn)和圖片等。

（二）研究問題

本研究旨在對高校SPOC環(huán)境下的大規(guī)模的時(shí)序?qū)W習(xí)行為進(jìn)行歸納、整理和分析，并挖掘群體學(xué)習(xí)行為模式與不同年級(jí)學(xué)生的行為序列差異性。基于本文研究目的，本文提出了以下3個(gè)研究問題：

1.學(xué)生所體現(xiàn)的不同行為具有怎樣的頻率分布？單一行為之間具有怎樣的差異？

2.StarC中群體學(xué)習(xí)行為具有怎樣的模式？群體學(xué)習(xí)行為序列具有怎樣的特點(diǎn)？

3.不同年級(jí)學(xué)生具有怎樣的行為特征？不同年級(jí)學(xué)生的行為模式具有怎樣的差異？

（三）研究對象與數(shù)據(jù)來源

本研究選取2014年9月之前在StarC平臺(tái)注冊的12517名華中師范大學(xué)在校大學(xué)生為研究對象，其中包括3997名大一新生，4329名大二學(xué)生，4021名大三學(xué)生和170名大四學(xué)生。后續(xù)分析的數(shù)據(jù)采集于平臺(tái)自2014年3月21號(hào)至2015年3月4號(hào)共計(jì)348天的日志記錄，共涉及2642門課程，平均每門課程包含22名學(xué)生。

（四）研究方法

基于數(shù)據(jù)的便捷性、完整性與一致性考慮，本研究采用教學(xué)專家所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)點(diǎn)擊流編碼規(guī)則對行為數(shù)據(jù)編碼，并進(jìn)行編碼有效性檢查。研究方法如下：

首先，收集學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)生每次登錄登出過程中產(chǎn)生的點(diǎn)擊行為，共計(jì)23項(xiàng)，由兩名來自系統(tǒng)開發(fā)團(tuán)隊(duì)的專家對各行為作出解釋。為便于進(jìn)一步處理，將行為數(shù)據(jù)與學(xué)生信息相整合并構(gòu)建事件表（學(xué)生學(xué)號(hào)、系統(tǒng)角色、域名、時(shí)間戳、事件背景與事件類型）。采用xAPI（學(xué)習(xí)經(jīng)歷數(shù)據(jù)規(guī)范API）標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行學(xué)習(xí)經(jīng)歷的量化，將每一個(gè)學(xué)習(xí)活動(dòng)映射為一個(gè){學(xué)生、動(dòng)作、對象、結(jié)果、內(nèi)容、時(shí)間戳和權(quán)限}形式的元素表。其次，邀請兩名從事在線學(xué)習(xí)行為分析的專家對以上行為進(jìn)行總結(jié)，并抽取其中最關(guān)鍵的8個(gè)行為進(jìn)行編碼解釋，編碼方案如右表1所示。根據(jù)編碼準(zhǔn)則，系統(tǒng)記錄的所有學(xué)生的行為/事件日志被自動(dòng)編碼為8個(gè)行為類別，并由系統(tǒng)開發(fā)人員和教學(xué)技術(shù)專家檢驗(yàn)分類結(jié)果的有效性。在對所有數(shù)據(jù)完成編碼的基礎(chǔ)上，計(jì)算單個(gè)行為發(fā)生的頻次，根據(jù)編碼行為的時(shí)間順序展開二階序列分析，計(jì)算行為轉(zhuǎn)移概率和序列聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率，最后得到調(diào)整的殘差表（如：Z值表）。

本研究共編碼產(chǎn)生14426772個(gè)行為，這表明學(xué)生平均每天產(chǎn)生41456.24個(gè)行為記錄，這種大規(guī)模數(shù)據(jù)有助于對學(xué)生的長期學(xué)習(xí)行為進(jìn)行代表性分析。N-gram滑動(dòng)模型可自動(dòng)抽取n階序列，曾被成功應(yīng)用于行為預(yù)測和語言模型中。本研究對編碼后的行為數(shù)據(jù)采用N-gram方法，通過計(jì)算機(jī)編程自動(dòng)構(gòu)建出學(xué)生學(xué)習(xí)行為的二階轉(zhuǎn)移概率矩陣，并以此刻畫學(xué)生的行為序列模式。N-gram滑動(dòng)模型偽代碼如圖2所示。

N-gram模型主要用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中細(xì)粒度判別信息的提取。模型參數(shù)如下：S_i表示完整的序列S中第i個(gè)行為，N表示子序列所包含的行為個(gè)數(shù)，利用S序列可抽取出N-1步轉(zhuǎn)移子序列，如：根據(jù)時(shí)間先后順序，一個(gè)完整且連續(xù)的行為序列為“A→B→C→D→E”，則二階序列可被抽取為：“A→B→C”“B→C→D”和“C→D→E”。同時(shí)，這些序列的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率也可以根據(jù)行為狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率來計(jì)算。

四、研究結(jié)果與分析

（一）學(xué)生在線行為統(tǒng)計(jì)與分析

各年級(jí)學(xué)生的編碼行為頻度如表2所示，由表2可知，全體學(xué)生中發(fā)生頻率最高的行為是參與學(xué)習(xí)活動(dòng)（LA），其次是觀看課件（CW），進(jìn)入學(xué)習(xí)單元（Lu）和選擇課程（CS）。發(fā)生頻率最低的行為是查看同伴信息（MB）。這一結(jié)果表明，資源模塊下，參與學(xué)習(xí)活動(dòng)學(xué)生在StarC進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)最主要的學(xué)習(xí)行為。在其他獨(dú)立模塊中，查看作業(yè)（HW）是發(fā)生頻率最高的行為，其次是查看統(tǒng)計(jì)結(jié)果（SR），這一結(jié)果與Sinha等研究者的研究結(jié)論相似。盡管查看作業(yè)（HW）是輔助功能區(qū)最活躍的行為，但其發(fā)生頻率卻明顯低于LA（參與學(xué)習(xí)活動(dòng)）和CW（觀看課件），這反映出學(xué)習(xí)活動(dòng)是SPOC環(huán)境的主要元素，作業(yè)則是SPOC環(huán)境下進(jìn)行學(xué)習(xí)效果評價(jià)的基準(zhǔn)。同時(shí)也表明SPOC更側(cè)重于關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)過程。另一方面，從MB（查看同伴）行為的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，學(xué)生較少關(guān)注相同課程下的其他學(xué)生的個(gè)人信息，在學(xué)習(xí)互動(dòng)方面的表現(xiàn)不積極，這意味著SPOC平臺(tái)應(yīng)增加一些互動(dòng)功能以促進(jìn)同一課程下的學(xué)生的多模式通信（如：同步聊天，音頻/視頻會(huì)話等）。

為評估單一行為在各年級(jí)組間的差異性，對.編碼行為開展單因素方差分析，選取顯著性水平為0.05，計(jì)算F統(tǒng)計(jì)值和p值，比較各樣本所代表的總體均數(shù)是否相等。原假設(shè)H₀為單一行為在四個(gè)年級(jí)組間沒有顯著性差異，當(dāng)p值小于顯著性0.05時(shí)拒絕原假設(shè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：七種編碼行為在各年級(jí)組間具有顯著性差異，分別為：CS（選擇課程）（F=4.26，p=0.006），LU（進(jìn)入學(xué)習(xí)單元）（F=2.78，p=0.041），LA（開展學(xué)習(xí)活動(dòng)）fF=3.02，p=0.030），AN（查看公告）（F=8.7，p<10^-4），HW（查看作業(yè)）（F=5.63，p=0.001），MB（查看同伴信息）（F=4.77，p=0.003）及SR（查看統(tǒng)計(jì)結(jié)果）（F=9.19，p<10^-5）。多種行為在年級(jí)組間的顯著差異映射出不同年級(jí)組間的學(xué)習(xí)模式可能具有顯著性差異。由表2可知，行為CW（觀看課件）與LA（開展學(xué)習(xí)活動(dòng)）的頻度較高，學(xué)生操作較活躍，為評估CW與LA在全體學(xué)生中的差異性，對CW與LA采用配對樣本t檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明：全體學(xué)生CW（觀看課件）行為的發(fā)生頻率明顯低于LA（開展學(xué)習(xí)活動(dòng)）行為（t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果為：t_0.05，3=2.50，p=0.044），這表明學(xué)生可能僅單擊進(jìn)入學(xué)習(xí)活動(dòng)區(qū)，并未開展實(shí)質(zhì)性的瀏覽課件行為，由此反映出系統(tǒng)課件區(qū)資源設(shè)計(jì)可能存在不合理性，無法有效激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。對表2中各行為進(jìn)行縱向比較發(fā)現(xiàn)，高年級(jí)組的CW（觀看課件）行為最不活躍，這表明高年級(jí)學(xué)生在查看課程輔導(dǎo)資料時(shí)可能更缺乏耐心。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的可能原因在于高年級(jí)學(xué)生的課程任務(wù)較少，他們主要面臨就業(yè)問題，因此其可能更傾向于獲得社會(huì)經(jīng)驗(yàn)而不是繼續(xù)在SPOC中學(xué)習(xí)理論課程。

（二）群體學(xué)習(xí)行為模式分析

以往對學(xué)習(xí)者行為序列模式的研究往往采用一階序列分析法，所得序列形如“A→B”結(jié)構(gòu)，此方法僅考慮一步轉(zhuǎn)移，忽視了過渡信息的復(fù)雜性。為捕捉深度連續(xù)的行為模式，本研究對編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行二階序列分析，計(jì)算學(xué)生行為序列的二階頻率轉(zhuǎn)移矩陣和概率轉(zhuǎn)移矩陣，并通過計(jì)算z值尋找顯著的行為模式，計(jì)算公式如公式（1）至公式f4）所示。其中O_i為二階序列i發(fā)生的次數(shù)，N₁為第一步子序列與序列i相同的二階序列總數(shù)，N₂為最后一個(gè)行為與序列i相同的二階序列總數(shù)，N為二階序列總數(shù)，z值大于1.96則表明該序列顯著，z值越高表明顯著性越強(qiáng)。由于二階序列包含多方向與多組合的復(fù)雜過渡事件，為便于直觀觀察，選取最顯著的8個(gè)行為模式進(jìn)行可視化，分別為：CS-HW-CS、LU-LU-LU、LU-LA-CW、LA-CW-LA、AN-HW-MB、HW-CS-HW、HW-MB-SR和MB-HW-AN，群體行為轉(zhuǎn)移序列如下頁表3所示。

觀察表3可知，序列LA-LU-CW的z值最高，表明該行為序列顯著性最高，學(xué)生群體在StarC平臺(tái)學(xué)習(xí)時(shí)最傾向于遵循LU-LA-CW路徑。此外，HW-CS-HW、LU-LU-LU、CS-HW-CS、LA-CW-LA、HW-MB-SR和MB-HW-AN等二階序列模式也具有較高的z值。表3中AN、CS、HW和MB之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系較為復(fù)雜，CS-HW-CS、AN-HW-MB、HW-CS-HW、HW-MB-SR和MB-HW-AN這五個(gè)二階序列包含AN、CS、HW和MB中至少兩種行為，其中序列AN-HW-MB和MB-HW-AN的轉(zhuǎn)移概率較高，反映了個(gè)體行為經(jīng)常在AN與MB之間往返，這表明在線學(xué)習(xí)情景下學(xué)生查看作業(yè)，查看公告和查看同伴信息的行為之間具有一定的序列相關(guān)性。

（三）不同年級(jí)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為模式分析

為了進(jìn)一步探討行為模式在年級(jí)上的差異性，對各年級(jí)學(xué)生的編碼行為分別進(jìn)行二階序列分析，鑒于直觀性考慮，選取各年級(jí)學(xué)生行為轉(zhuǎn)移最顯著的三個(gè)二階序列進(jìn)行可視化。

大一學(xué)生行為轉(zhuǎn)移如右圖3所示。由圖3可知，行為序列CS-HW-SR（z=34.62）的概率最高，這表明大一學(xué)生在進(jìn)入某一門課程之后，可能會(huì)優(yōu)先查看教師布置的課堂作業(yè)，其視完成學(xué)習(xí)任務(wù)為SPOC學(xué)習(xí)的主要目標(biāo)。這與MOOC中無約束學(xué)習(xí)方式有所區(qū)別，MOOC中的課件是學(xué)生學(xué)習(xí)的核心，而作業(yè)是大多數(shù)學(xué)生的附加任務(wù)，很多MOOC學(xué)習(xí)者并不是為了完成任務(wù)而參與學(xué)習(xí)。其余兩個(gè)較為顯著的序列為HW-CS-MB（z=23.70）和LA-SR-AN（z=21.57），子序列LA-SR表明行為LA與SR之間有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，這意味著大一學(xué)生更傾向于在離開學(xué)習(xí)活動(dòng)模塊之后直接查看統(tǒng)計(jì)結(jié)果。他們可能關(guān)注于自己的歷史行為數(shù)據(jù)和在線學(xué)習(xí)表現(xiàn)，如學(xué)習(xí)時(shí)長與活躍度，兩者都是評估學(xué)生最終成績的關(guān)鍵指標(biāo)。

大二學(xué)生行為轉(zhuǎn)移如右圖4所示，由圖4可發(fā)現(xiàn)，大二學(xué)生與大一學(xué)生最顯著的三個(gè)行為序列相同，為CS-HW-SR（z=113.98）、HW-CS-MB（z=68.1 2）和LA-SR-AN（z=35.73），但大二學(xué)生在這幾個(gè)序列中的z統(tǒng)計(jì)值明顯高于大一學(xué)生，這表明大二學(xué)生在參加學(xué)習(xí)活動(dòng)和查看作業(yè)的過程中更加積極主動(dòng)，這可能是由于相比大一學(xué)生，大二學(xué)生的在線課程更多、學(xué)業(yè)任務(wù)更重，因此他們會(huì)更加自主地展開學(xué)習(xí)。

大三學(xué)生行為轉(zhuǎn)移如圖5所示，其最顯著的三個(gè)序列為CS-HW-SR（z=109.86）、HW-CS-SR（z=82.26）和CS-CS-LU（z=35.66），相比其他年級(jí)的學(xué)生，大三年級(jí)學(xué)生選擇課程單元的行為較顯著（CS-CS-LU），這表明大三學(xué)生可能會(huì)反復(fù)選擇課程和學(xué)習(xí)單元，他們可能并不準(zhǔn)備學(xué)習(xí)某一門課程，因此傾向于結(jié)合自身的學(xué)習(xí)情況挑選自己認(rèn)為較重要的課程與學(xué)習(xí)單元進(jìn)行針對性學(xué)習(xí)。

大四學(xué)生行為轉(zhuǎn)移如圖6所示，其最顯著的三個(gè)行為模式為CS-HW-SR（z=24.00）、CS-CS-LU（z=13.77）和CS-LA-CW（z=8.04），與其他年級(jí)學(xué)生相比，大四學(xué)生在CS-HW-SR序列上表現(xiàn)出更低的顯著性，其他年級(jí)學(xué)生在完成作業(yè)之后，傾向于離開當(dāng)前課程并查看自己在該課程中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果（如：學(xué)習(xí)時(shí)間、每個(gè)練習(xí)的得分、整體學(xué)習(xí)進(jìn)度等），這表明大四年級(jí)學(xué)生在StarC中對自己學(xué)業(yè)表現(xiàn)的關(guān)注程度較低。

五、結(jié)論與建議

本研究對高校SPOC學(xué)習(xí)平臺(tái)中共計(jì)12517名學(xué)生在一學(xué)年中的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行了觀察、編碼和分析。通過頻率統(tǒng)計(jì)分析，二階序列分析和轉(zhuǎn)移概率分析，探討研究問題，并對SPOC環(huán)境下的大學(xué)生群體學(xué)習(xí)行為模式和不同年級(jí)組之間學(xué)生學(xué)習(xí)行為模式的差異性進(jìn)行分析。基于以上量化分析結(jié)果，對本文的研究結(jié)論系統(tǒng)歸納和梳理，并對未來的研究以及SPOC平臺(tái)的設(shè)計(jì)提出相關(guān)建議。

1.在單一學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)移的頻率分布方面，該平臺(tái)在資源模塊中設(shè)置了嵌套的學(xué)習(xí)路徑，以幫助學(xué)生通過循序漸進(jìn)的方式掌握所學(xué)知識(shí)。四種學(xué)習(xí)行為（CS、LU、LA和CW）的統(tǒng)計(jì)分析證實(shí)，這種嵌套的學(xué)習(xí)路徑對大多學(xué)生具有良好的適用性（約占學(xué)習(xí)活動(dòng)的87%），比較多種行為頻度發(fā)現(xiàn)，學(xué)生瀏覽課件的頻度顯著低于參與學(xué)習(xí)活動(dòng)的頻度，反映出當(dāng)前課件的設(shè)計(jì)水平不能適應(yīng)教學(xué)培養(yǎng)機(jī)制或不能有效激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，因此，對課件的數(shù)量和質(zhì)量進(jìn)行同步控制可能有助于提高學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度。

2.在群體學(xué)習(xí)行為序列方面，一方面StarC平臺(tái)所嵌套的學(xué)習(xí)路徑引導(dǎo)學(xué)生按照LU-LA-CW的流程進(jìn)行學(xué)習(xí)，這使得初學(xué)者可以直接采取有效的學(xué)習(xí)順序，減少重復(fù)嘗試所不必要的時(shí)間。另一方面，序列分析的結(jié)果反映出學(xué)習(xí)行為主要在LU、LA和CW之間轉(zhuǎn)換，這表明這些行為之間具有顯著的連續(xù)性。根據(jù)二階序列分析，本研究得出以下結(jié)論：（1）當(dāng)AN、HW、MB～SR出現(xiàn)在二階序列的中間位置時(shí)，該學(xué)生有極大的概率會(huì)離開當(dāng)前課程；（2）多數(shù)序列以查看作業(yè)為中間環(huán)節(jié)，這表明完成作業(yè)是學(xué)生在此學(xué)習(xí)平臺(tái)上的主要?jiǎng)訖C(jī)；（3）學(xué)生傾向于通過查看可視化的學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果來追蹤其歷史學(xué)習(xí)過程，這表明學(xué)生很關(guān)注自己在StarC中的表現(xiàn)。在虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)習(xí)成績的可視化已被證明有助于培養(yǎng)學(xué)生的反思意識(shí)。由于學(xué)生通常需要在分析學(xué)習(xí)目標(biāo)和查看作業(yè)時(shí)回顧學(xué)習(xí)內(nèi)容，平臺(tái)各模塊的獨(dú)立化可能影響學(xué)生的反思性學(xué)習(xí)過程，本研究建議在平臺(tái)的資源模塊中嵌入更多具有反思機(jī)制的學(xué)習(xí)情境，例如在課程學(xué)習(xí)模塊中添加評論、討論和互評功能來豐富學(xué)習(xí)場景，從而培養(yǎng)學(xué)生資源模塊的黏性。

3.在每個(gè)年級(jí)的行為轉(zhuǎn)移方面，本研究評估了單一行為及行為模式在不同年級(jí)學(xué)生間的差異，分析結(jié)果顯示，大二學(xué)生為學(xué)習(xí)行為活躍度最高的群體，大四學(xué)生行為活躍度顯著低于其他年級(jí)。大一新生傾向于查看的任課教師的教學(xué)通告和自身學(xué)習(xí)狀態(tài)的可視化圖形之后，對以往的學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行回顧，導(dǎo)致這種現(xiàn)象的可能原因是大一新生初次接觸在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，他們對平臺(tái)的操作不夠熟練，需要通過反復(fù)地回溯各種單元活動(dòng)來消化知識(shí)，這種反思性學(xué)習(xí)方式可能有助于個(gè)體學(xué)習(xí)過程的優(yōu)化。大二學(xué)生在與CS（選擇課程）和HW（查看作業(yè)）相關(guān)的操作上表現(xiàn)更活躍，這可能是因?yàn)榇蠖W(xué)生的學(xué)業(yè)任務(wù)比其他年級(jí)學(xué)生更重，因此他們對解決作業(yè)問題的關(guān)注程度更高。同時(shí)，大二學(xué)生需要選擇多門課程來取得學(xué)分，因此其行為經(jīng)常在不同的課程之間頻繁轉(zhuǎn)移。大三學(xué)生在登錄平臺(tái)后，通常首先訪問學(xué)習(xí)單元以提高其活躍度與學(xué)習(xí)時(shí)長，然后查看同伴信息，統(tǒng)計(jì)結(jié)果或課程公告。這意味著，大三學(xué)生視學(xué)習(xí)績效可視化為重要反饋與激勵(lì)。就大四學(xué)生而言，其課業(yè)任務(wù)較輕，因此平臺(tái)學(xué)習(xí)資源可能并不適用于面臨就業(yè)的學(xué)生，建議將專業(yè)化崗位指導(dǎo)作為一個(gè)單獨(dú)的模塊加入到StarC平臺(tái)，以滿足大四學(xué)生的個(gè)性化需求。

本研究利用高校SPOC平臺(tái)上在校大學(xué)生的大規(guī)模學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體行為模式分析和年級(jí)組之間學(xué)習(xí)行為模式的差異性比較，旨在挖掘高校學(xué)生潛在的學(xué)習(xí)行為模式或習(xí)慣，并以此評估當(dāng)前模塊的可改造性。本研究主要采用二階序列分析挖掘群體與不同年級(jí)組的細(xì)粒度學(xué)習(xí)行為模式。在今后的研究中，希望將學(xué)生的情感、學(xué)習(xí)興趣、認(rèn)知、社交和知識(shí)水平與行為序列進(jìn)行聯(lián)合分析，并利用自動(dòng)序列模式挖掘與社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)以進(jìn)一步提升高校SPOC學(xué)習(xí)平臺(tái)的個(gè)性化與智能化導(dǎo)學(xué)水平。

收稿日期：2017年2月25日

責(zé)任編輯：宋靈青