樂惠驍 范逸洲 賈積有 汪瓊

摘要：基于中國大學(xué)MOOC平臺上《翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)法》MOOC中17204名學(xué)習(xí)者的行為日志數(shù)據(jù)，在為學(xué)習(xí)者的頁面訪問記錄賦予有意義的行為編碼標簽，建立其學(xué)習(xí)路徑模型后，使用統(tǒng)計和共現(xiàn)分析的方法，研究其中優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模式特點。研究發(fā)現(xiàn)，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者總行為序列長度顯著高于其他學(xué)習(xí)者，上線學(xué)習(xí)的次數(shù)顯著地多于其他學(xué)習(xí)者;但是每次上線學(xué)習(xí)發(fā)生的有意義的交互行為的數(shù)量與其他學(xué)習(xí)者相仿，學(xué)習(xí)時長也相仿;其參與和回答教師的提問、復(fù)習(xí)已學(xué)過的內(nèi)容、參與論壇互動的行為在其總學(xué)習(xí)行為中占比更多，而學(xué)習(xí)全新內(nèi)容、參與測驗、把握全局等行為的占比較少。研究用共現(xiàn)分析的方法分析了學(xué)習(xí)者每次上線產(chǎn)生的行為之間的共現(xiàn)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)新內(nèi)容時更少發(fā)生走神和中斷的情況，且其每次上線的目的更鮮明，學(xué)習(xí)主題更突出。研究的發(fā)現(xiàn)揭示了優(yōu)秀慕課學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為模式的特征，有助于改進慕課教學(xué)。此外，共現(xiàn)分析的方法也為行為數(shù)據(jù)的挖掘提供了新的思路。

關(guān)鍵詞：慕課;行為模式;學(xué)習(xí)路徑;共現(xiàn)分析

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

一、引言

慕課這一概念自2008年提出至今，已經(jīng)經(jīng)歷了10年的發(fā)展，在線開放課程已經(jīng)成為如今教育的重要一部分。教育部在《2018年教育信息化和網(wǎng)絡(luò)安全工作要點》中強調(diào)要形成國家教育資源公共服務(wù)體系，認定第二批國家精品在線開放課程（MOOC）500門以上，體現(xiàn)了在線開放課程正在逐步融入主流、常態(tài)的高等教育體系。在慕課發(fā)展的過程中，如何提升慕課的教學(xué)質(zhì)量向來是研究的焦點。

目前，對于“如何提升慕課教學(xué)質(zhì)量”的回答主要集中于兩方面。一方面從政策建議入手，以教學(xué)系統(tǒng)的制度變革等手段在宏觀上來推進慕課教學(xué)質(zhì)量的提升;另一方面，也是如今被討論得更多的，是健全和完善慕課平臺的學(xué)習(xí)支持服務(wù)，為學(xué)習(xí)者提供更加全面、個性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和更好的人機交互體驗，或使用策略來激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機，以此類方法提升教學(xué)質(zhì)量。在與后者相關(guān)的研究視域下，提升慕課教學(xué)質(zhì)量的問題成為了一個工程問題——如何設(shè)計能有效支持學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的系統(tǒng)并實現(xiàn)它。在技術(shù)高度發(fā)達的今日，各種技術(shù)的應(yīng)用愈發(fā)成熟，對于教育技術(shù)研究者來說這個問題的難點更多地在于設(shè)計上。大多數(shù)學(xué)者的選擇是在教學(xué)理論和教學(xué)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上進行設(shè)計。然而，歸納式的教學(xué)理論是否能很好地貼合大量涌現(xiàn)的慕課教學(xué)的實際場景是—個值得商榷的問題。在這種抽象的理論到實際設(shè)計過程中，真實的、來自實踐的經(jīng)驗是彌補理論到實踐之間溝壑的重要依據(jù)。在數(shù)據(jù)技術(shù)愈加完善的今日，慕課平臺上的學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)無疑是這些依據(jù)的重要來源。行為是經(jīng)典心理學(xué)關(guān)注的焦點，對行為的研究能揭示學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的一般規(guī)律，利用數(shù)據(jù)挖掘的手段對慕課平臺上產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行分析，有助于加深對慕課教學(xué)的理解。

在這樣的背景下，我們開展了這項研究。本研究以中國大學(xué)慕課《翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)法MOOC》中的學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)為研究對象，使用數(shù)據(jù)挖掘的方法探究優(yōu)秀慕課學(xué)習(xí)者行為模式的特點。本研究是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究，關(guān)注的問題是優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在在線課程平臺中學(xué)習(xí)行為模式的特點。本文對“優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者”的操作定義是按照慕課課程評價標準，獲得了優(yōu)秀評價的學(xué)習(xí)者，即最后的結(jié)業(yè)成績達到了80分以上的學(xué)習(xí)者。這一部分的學(xué)習(xí)者是具有相當(dāng)?shù)拇硇院吞厥庑缘膶W(xué)習(xí)者群體。其代表性在于，他們是課程希望培養(yǎng)的學(xué)習(xí)者，其學(xué)習(xí)表現(xiàn)滿足了教學(xué)方的期望。他們自身的學(xué)習(xí)特點（如學(xué)習(xí)策略等）有著一定的特殊性，對他們的行為數(shù)據(jù)進行研究可以提供關(guān)于“如何促進學(xué)習(xí)”的有效信息。通過對比他們與其他學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模式，揭示他們的特征，可以幫助研究者更好地理解真實的慕課教學(xué)。

二、相關(guān)研究

已有許多學(xué)者開展了基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的研究。大多數(shù)的研究致力于建立起一種“行為模式一學(xué)業(yè)表現(xiàn)”的關(guān)系，揭示平臺中學(xué)習(xí)者活動的行為并予以分析，研究中難點在于：如何對學(xué)習(xí)行為進行表征和建模;如何探究行為模式與學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)表現(xiàn)之間的關(guān)系。

對學(xué)習(xí)行為建模中重要的一步在于從數(shù)據(jù)中提取需要的特征。研究者可以根據(jù)數(shù)據(jù)集中的字段信息或理論需要，結(jié)合字段的信息形成需要的變量來表征某些行為模式的特征。如賈積有等提出在線學(xué)習(xí)活動指數(shù)OLAI這一指標來表征學(xué)習(xí)者參與在線學(xué)習(xí)活動時的特征;如今對于學(xué)習(xí)行為的研究不再局限于對靜態(tài)的屬性分析，許多研究者已經(jīng)開展了對于學(xué)習(xí)者行為的動態(tài)特征，即行為序列的研究。對行為序列的研究中一種常用的方法是給用戶行為進行編碼：如楊現(xiàn)民等對用戶的頁面瀏覽行為進行編碼，用滯后序列分析的方法尋找值得解讀的行為模式。對于序列行為的研究，可以采用時間序列的方法用離散隨機過程表征學(xué)習(xí)者的行為序列，并進行進一步的數(shù)據(jù)挖掘，如Maldonado等使用時間序列的方法從數(shù)據(jù)中尋找有理論價值的行為模式，Davis等也做了相似的研究，用離散隨機過程對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進行建模，并以狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移為基本單位分析學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為的模式。

另一個重點在于如何發(fā)現(xiàn)行為模式與學(xué)業(yè)表現(xiàn)之間的關(guān)系。經(jīng)典的研究方法是是采用相關(guān)分析、因果分析等統(tǒng)計手段探究表征學(xué)習(xí)模式的變量與表征學(xué)業(yè)成就的變量之間的關(guān)系，并給予理論解讀。如賈積有等對北京大學(xué)六門慕課的數(shù)據(jù)進行分析并探究學(xué)習(xí)活動行為對學(xué)業(yè)成績的影響。如今，越來越多的研究也加入了一些數(shù)據(jù)挖掘的方法，如聚類分析，主要解決研究者單純從現(xiàn)有模型出發(fā)無法從數(shù)據(jù)中有效提取信息的問題：如李爽等通過相關(guān)分析、LSA和聚類分析等手段研究學(xué)習(xí)者行為與課程成績的關(guān)系以及行為模式和特征，王改花等用特征聚類的方法對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者進行分類。Vaessen等采用聚類和回歸算法研究智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者的求助策略與學(xué)習(xí)成績的關(guān)系。其中，聚類分析可以在數(shù)據(jù)層面將學(xué)習(xí)者的一些信息挖掘出來，并給予研究者以啟發(fā)。

三、研究設(shè)計

（一）研究問題和框架

本研究的研究問題是優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在慕課平臺中的行為模式的特點是什么。更具體地說，是要回答兩個問題：

1.優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在線行為序列的長度以及各類行為占比與其他學(xué)習(xí)者相比有什么不同？

2.優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者每一次上線學(xué)習(xí)產(chǎn)生的各類有行為的共現(xiàn)（Co-Occurence）情況與其他學(xué)習(xí)者相比有什么不同？

研究用基于規(guī)則的機器自動標注的方法為學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)賦予有意義的編碼，并為其建立學(xué)習(xí)路徑模型。研究將數(shù)據(jù)集中的學(xué)習(xí)者按照最終學(xué)業(yè)表現(xiàn)分為了四組，并探究各組成員在線行為中各類有意義行為占行為總數(shù)的比的差別。通過對行為編碼的共現(xiàn)分析回答第二個問題。

（二）數(shù)據(jù)集

研究的對象是中國大學(xué)慕課上《翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)法》MOOC共計13期的學(xué)習(xí)者，時間跨度從2015年3月至2017年12月。他們所有學(xué)習(xí)課程期間的瀏覽頁面記錄被系統(tǒng)后臺頁面所記錄并形成了數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中能提供的信息包括瀏覽記錄編號、學(xué)習(xí)者編號、學(xué)期編號、學(xué)業(yè)成績、上線時間、下線時間和瀏覽頁面的名稱。該課程在平臺上有較大的影響力和相對較大的學(xué)習(xí)者群體。然而，在線教學(xué)情境復(fù)雜，學(xué)習(xí)者組成相當(dāng)多元且表現(xiàn)出的學(xué)習(xí)行為也相當(dāng)駁雜，故研究最終只保留最終獲得了成績且上線學(xué)習(xí)次數(shù)超過3次的17204名學(xué)習(xí)者作為研究對象，因為他們在課程中花費的精力相對來說更多，是在課程設(shè)計之初所期望的學(xué)習(xí)者對象。

（三）術(shù)語定義

1.學(xué)習(xí)路徑

學(xué)習(xí)路徑（Learning Path）是學(xué)習(xí)者完成教學(xué)活動時參與不同教學(xué)活動模塊的路徑記錄。例如，在—個基于Web的教學(xué)系統(tǒng)中，一個學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑可以用其訪問的頁面、在頁面中停留的時間、點擊的控件等人機交互行為來描述。在本文中，學(xué)習(xí)路徑中的基本元素是學(xué)習(xí)者的行為編碼，本文提出了以下幾種行為編碼來賦予學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)路徑中不同行為及意義，并形成了行為編碼詞典，如表1所示。

經(jīng)過編碼后的學(xué)習(xí)路徑可以通過一個數(shù)字編碼的序列進行表示，如“024411117801111245550”表示的就是某學(xué)習(xí)者兩次登陸進行學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)路徑。如何在大量的頁面訪問中識別到有意義的信息，首先需要對每個學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)記錄進行編碼，即為學(xué)習(xí)者訪問每個頁面的記錄打上有理論意義的標簽。在編碼過程中，有大量頁面停留時間在5秒及以下，本文將這些頁面訪問記錄識別為行為噪音并予以剔除。

2.RSBC

對于不同學(xué)習(xí)者，某個行為編碼在其所有學(xué)習(xí)路徑中所有行為中的占比（Ratio of Specific Behavior Codes，簡稱RSBC）是不一樣的。例如，對于學(xué)習(xí)者A，其學(xué)習(xí)路徑中的所有行為用“2441111780”這樣—個行為序列表示，則其“1”行為出現(xiàn)的頻數(shù)為4，而序列中所有行為的個數(shù)為10，故其編碼1的RSBC為25%。一個學(xué)習(xí)者不同編碼行為的RSBC是一個有意義的指標，通過對學(xué)習(xí)者不同編碼行為的RSBC的解讀，可以從學(xué)習(xí)者的行為中了解一個學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)的常態(tài)。例如，有的學(xué)習(xí)者偏好以課程視頻為主要內(nèi)容，快速瀏覽過整個課程獲取其需要的知識，也有的學(xué)習(xí)者喜好通過與同伴的交流和互動加深對知識的理解。深入挖掘一門課程中不同學(xué)習(xí)者RSBC的信息對揭示學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)模式和策略有極大的意義。

四、數(shù)據(jù)挖掘和分析

（一）為學(xué)習(xí)者建立學(xué)習(xí)路徑模型

首先根據(jù)每個學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)為課程平臺上的所有學(xué)習(xí)者建立學(xué)習(xí)路徑模型。將每個學(xué)習(xí)者每次進入課程的在線會話記錄編碼后合并，共得到17204條記錄。統(tǒng)計所有學(xué)習(xí)者的行為頻次及占比，結(jié)果如表2所示，表中的列表示行為編碼，為所有學(xué)習(xí)者每種行為出現(xiàn)的頻數(shù)以及其占行為總數(shù)的比。

（二）學(xué)習(xí)者分組

本文的研究問題是探究優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模式有什么樣的特點，本文采用比較研究的思路，依據(jù)學(xué)習(xí)者在平臺上的學(xué)業(yè)表現(xiàn)對學(xué)習(xí)者進行分組，并通過組間的學(xué)習(xí)行為之間的比較來研究優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模式的特點。研究將學(xué)習(xí)者分為以下四組：第一組為成績在[0，20）區(qū)間內(nèi)的學(xué)習(xí)者，第二組為成績在[20，60）區(qū)間內(nèi)的學(xué)習(xí)者，第三組為成績在[60，80）區(qū)間內(nèi)的學(xué)習(xí)者，第四組為成績在[80，100]的學(xué)習(xí)者。從成績的直方圖分布來看這是一個U型（如圖1所示），即成績較差和較好的學(xué)習(xí)者較多，但是成績中等（20-60）分的學(xué)習(xí)者較少，故依此劃分了[0，20），[20，60）和[60，100]這三個區(qū)間。但是對于有獲得證書需要的學(xué)習(xí)者來說，是否獲得優(yōu)秀（80分）的評級是一個較為重要的變量，對其最終表現(xiàn)出的在線行為有著較強的影響，故最終將學(xué)習(xí)者群體劃分成了四個組，人數(shù)分別為8609、1596、2503、4496人。

（三）不同組學(xué)習(xí)者行為占比及行為序列長度的比較和解讀

研究對不同組學(xué)習(xí)者的RSBC和行為序列長度繪制箱形圖并比較，其結(jié)果如下頁圖2所示。

下頁圖2中有12張箱型圖，圖中依次是行為編碼0-9在不同組學(xué)習(xí)者的RSBC、行為序列長度以及成績的箱形圖。前10張小圖的縱軸為行為編碼的RSBC，橫軸為學(xué)習(xí)者分組1到4，分別是成績由低到高的四個組。箱形的上沿和下沿分別是該組樣本的上四分位數(shù)和下四分位數(shù)，箱形中間的黑線表示其樣本的中位數(shù)。（文中若如無特殊說明，所報告的組間均值差異均通過了顯著性水平為0.05的雙樣本t檢驗）

1.不同組學(xué)習(xí)者行為序列長度和時長的比較和解讀

行為序列長度指學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)路徑中各編碼數(shù)量的總和，學(xué)習(xí)者在平臺上有意義的訪問頁面的行為越多，則其行為序列的長度也就越長。四組學(xué)習(xí)者的行為序列長度的均值大小為又X4>X3>X2>X1。需要說明的是，所有編碼在不同的學(xué)習(xí)者組中出現(xiàn)的頻數(shù)的均值的大小的排序均為X4>X3>X2>X1，即優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者的與平臺發(fā)生交互的次數(shù)更多。

第四組學(xué)習(xí)者的行為序列長度明顯高于前三組，這說明第四組學(xué)習(xí)者與平臺發(fā)生的交互更多。以所有學(xué)習(xí)者為樣本，學(xué)習(xí)者的行為序列的長度與其學(xué)習(xí)成績有極強的正相關(guān)，其皮爾遜相關(guān)系達到了0.8，且在0.05的顯著性水平下顯著，是預(yù)測學(xué)習(xí)者表現(xiàn)的一個十分有效的指標。

此外，各組學(xué)習(xí)者的所有學(xué)習(xí)行為序列的長度、一學(xué)期中的上線次數(shù)、每次上線發(fā)生的有意義交互行為的數(shù)量中蘊藏著許多有價值的信息。以每次的信號行為，即頁面停留時間在45分鐘以上的行為，作為一次學(xué)習(xí)者一次線上學(xué)習(xí)的開始和結(jié)束，可以統(tǒng)計每個學(xué)習(xí)者上線學(xué)習(xí)的次數(shù)以及每次上線發(fā)生的交互行為的數(shù)量。圖3左側(cè)的箱形圖展示的是四組學(xué)習(xí)者上線學(xué)習(xí)次數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果，四組學(xué)習(xí)者的上線學(xué)習(xí)次數(shù)的均值大小為X4>X3>X2>X1，一結(jié)果說明成績越好的學(xué)習(xí)者，其上線參與學(xué)習(xí)的次數(shù)越多。但是，各組學(xué)習(xí)者上線學(xué)習(xí)的過程中他們與平臺進行交互的行為頻數(shù)是否有差異呢？圖3右邊圖的結(jié)果顯示四組學(xué)習(xí)者每次上線與平臺發(fā)生有意義交互行為的次數(shù)之間的差異并不大：四組均值分別為14.95、15.41、14.57、15.21。

統(tǒng)計各組學(xué)習(xí)者每次上線學(xué)習(xí)的時長，發(fā)現(xiàn)其差別也不大。四組的均值分別為34.35分鐘、33.69分鐘、32.36分鐘和35.47分鐘，第四組學(xué)習(xí)者的平均每次上線時長稍長于其他幾組。

2.不同組學(xué)習(xí)者各RSBC差異的比較

從編碼1的RSBC來看，四組學(xué)習(xí)者的編碼1的RSBC的均值大小為X1>X2>X4>X3。編碼1是學(xué)習(xí)新內(nèi)容的行為，由表2可知，在所有學(xué)習(xí)者中，編碼1的RSBC達到了23.6%，在學(xué)習(xí)者的所有學(xué)習(xí)行為中占有很大的比重。四組學(xué)習(xí)者間的差異也顯示了，成績較差的兩組學(xué)生（組1、組2）的編碼1的RSBC較高，其觀看新內(nèi)容在所有學(xué)習(xí)行為中占有了很大的比重;而成績達到了及格及以上的兩組學(xué)生（組3、組4）其編碼1的RSBC又相對較低，而成績較好的那組（組4）的RSBC更高。

編碼2的意義是復(fù)習(xí)已經(jīng)學(xué)過的內(nèi)容。各組編碼2的RSBC的均值差異情況為為X4>X3>X2>X1，除1、2兩組之間的均值差異外，其余各組之間的均值差異皆通過了顯著性水平為0.05的雙樣本t檢驗。這一結(jié)果說明學(xué)業(yè)表現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)者的所有學(xué)習(xí)行為中的復(fù)習(xí)行為所占的比例相對來說更高，且第四組學(xué)習(xí)者的編碼2的RSBC是所有組中最大的。

編碼3的意義是瀏覽和回答課堂討論區(qū)中的教師提問。各組編碼3的RSBC的均值情況為X4>X3>X2>X1。這說明學(xué)業(yè)表現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)者的所有學(xué)習(xí)行為中瀏覽和回答課堂討論區(qū)中教師的提問這一行為在其所有學(xué)習(xí)行為中的占比會更高。

編碼4的RSBC代表的是參與論壇互動（發(fā)帖或者回帖）在學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為中所占的比例。在整個學(xué)習(xí)者群體中，編碼4的RSBC的平均值是4.6%，是一個占比相對較小的行為。四組學(xué)習(xí)者的編碼4的RSBC的均值的情況為X4>X3>X2>X1。這說明成績更好的學(xué)生所有學(xué)習(xí)行為中參與論壇互動的行為比例在四組中是最高的。

編碼5的RSBC代表的是參與測驗這一行為在學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為中所占的比例，整個學(xué)習(xí)者群體的編碼5的RSBC的均值呈現(xiàn)一個倒U型的分布：均值大小為X3>X2>X4>X1。這一結(jié)果有許多值得解讀的地方：優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為中測驗行為對應(yīng)的編碼的RSBC并沒有成績中等的兩組（組2、組3）高，說明這兩組的學(xué)習(xí)者在參與測驗上所花費的時間相對來說會比最優(yōu)秀的學(xué)習(xí)者更多。值得注意的是，這種“更多”是一種“相對”的行為占比上的更多，而非“絕對”的行為數(shù)量。各組學(xué)習(xí)者樣本的編碼5出現(xiàn)的平均頻數(shù)為：X4>X3>X2>X1，值分別為109.6、86.7、45.5、7.8。對這一現(xiàn)象可以給出這樣一種可能的解釋：優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者更愿意參加測驗，但是他們也會花費相對其他學(xué)習(xí)者更多的精力在獲取成績以外的地方。

編碼6的RSBC是學(xué)習(xí)者瀏覽公告、評分標準、課程日歷、章節(jié)介紹、章節(jié)回顧等行為在學(xué)習(xí)者所有行為中所占的比例。四組學(xué)習(xí)者的編碼6的RSBC的均值大小為X1>X2>X3>X4。說明優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的瀏覽公告等與知識內(nèi)容不直接相關(guān)的這些行為在其所有學(xué)習(xí)行為中占比相對其他組來說更少。

編碼7出現(xiàn)的頻數(shù)是最少的學(xué)習(xí)行為。對各組的編碼7的RSBC的均值之間的差異進行t檢驗，在0.05的顯著性水平下發(fā)現(xiàn)只有第一組學(xué)習(xí)者的編碼RSBC高于其他三組學(xué)習(xí)者，但是其他三組學(xué)習(xí)者的組間并無顯著差異。對于第一組學(xué)習(xí)者，由于其課程的參與度不高，其各種行為會呈現(xiàn)出更散亂、隨機的特征。但是其余三組學(xué)習(xí)者的編碼7普遍較低，說明其求助行為在總行為中的占比較少。

編碼8出現(xiàn)的頻數(shù)也不高，其RSBC的均值與編碼7的情況相反，在0.05顯著性水平的t檢驗下，發(fā)現(xiàn)只有第四組學(xué)習(xí)者RSCB的均值顯著高于其他三組，這一發(fā)現(xiàn)暗示了優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為中中斷或走神所占的比例會比其他學(xué)習(xí)者高。對于這一問題的發(fā)生機制，會在后文進行探討。

編碼9的RSBC是尋找行為在學(xué)習(xí)學(xué)者所有行為中的比例，在0.05顯著性水平的t檢驗下，第四組學(xué)習(xí)者的RSBC僅與第一組學(xué)習(xí)者有顯著差異，且第四組高于第一組。與對編碼7的情況的解讀相似，對于這種情況的一種猜想是：第一組學(xué)習(xí)者的課程參與度不高，其學(xué)習(xí)行為更為隨意，目的性更少。而第四組學(xué)習(xí)者每次學(xué)習(xí)的目的性更強，在不熟悉頁面間導(dǎo)航結(jié)構(gòu)的情況下更容易出現(xiàn)尋找行為。

3.對各組學(xué)習(xí)者編碼8的RSBC差異的因果推斷

結(jié)合之前關(guān)于優(yōu)秀學(xué)習(xí)者上線更為頻繁的結(jié)論，不難發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的總在線時長更長。這給解釋編碼8的情況——優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者的走神和中斷行為提出了新的問題：從學(xué)習(xí)疲勞理論的角度來看，高強度的學(xué)習(xí)導(dǎo)致學(xué)習(xí)疲勞會使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生抑郁情緒，情緒沮喪、心情郁悶、動機缺乏、效能感降低等反應(yīng)，頻繁的上線學(xué)習(xí)導(dǎo)致的學(xué)習(xí)疲勞可能是走神和中斷現(xiàn)象出現(xiàn)的一個原因。毫無疑問，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者更易發(fā)生學(xué)習(xí)疲勞。那么，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的編碼8的RSBC偏高是否能由其長時間頻繁的學(xué)習(xí)所解釋呢？

研究使用傾向得分匹配方法（PSM）對數(shù)據(jù)集中的學(xué)習(xí)者個體進行匹配，需要控制的混淆變量是每次的平均在線時長和登錄次數(shù)。理論上而言，傾向得分匹配方法（PSM）通過再抽樣或基于接受干預(yù)的概率（即傾向值）將未被干預(yù)的成員與被干預(yù)的成員進行匹配來平衡數(shù)據(jù)，經(jīng)過傾向得分匹配方法處理后，以成績是否超過80分作為原因變量，處理組（80分以上的學(xué)習(xí)者）與控制組（80分以下學(xué)習(xí)者）的學(xué)習(xí)者的平均在線時長和登錄次數(shù)是一致的。

使用Logit模型估計傾向值，使用遺傳算法匹配前三組中傾向值與第四組相近的學(xué)習(xí)者，最終匹配到4496名處理組的學(xué)習(xí)者和2101名控制組的學(xué)習(xí)者，匹配的效果如表3所示。

從表3來看，經(jīng)過匹配后，可以發(fā)現(xiàn)控制組和處理組的這兩個變量的值幾乎相同，偏差均在5%以內(nèi)，匹配效果較好，可以認為已經(jīng)在數(shù)據(jù)中控制了這兩個變量。

對匹配后的控制組和處理組的編碼8的RSBC進行t檢驗，檢驗結(jié)果顯示控制組編碼8的RSBC為0.0161，處理組的編碼8的RSBC為0.0147，且在0.01的a值下顯著。

控制了學(xué)習(xí)疲勞這一因素后的結(jié)果與未控制的結(jié)果恰恰相反。結(jié)果表明若比較兩個平均在線時長和上線次數(shù)都相似的優(yōu)秀學(xué)習(xí)者和普通學(xué)習(xí)者，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者發(fā)生走神、中斷等行為的頻率在統(tǒng)計意義上會比普通學(xué)習(xí)者更低，他們的學(xué)習(xí)會顯得更專注。

4.優(yōu)秀學(xué)習(xí)者行為占比及行為序列長度的特征

至此，研究能回答第一個研究問題，并對優(yōu)秀慕課學(xué)習(xí)者的特點有—個大概的描述：首先，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在平臺上的活動更多，在線時間更長，與平臺的內(nèi)容發(fā)生的交互更多。但是其有記錄的每次上線學(xué)習(xí)過程中與平臺發(fā)生的有記錄的行為次數(shù)、在線時長與其他學(xué)習(xí)者相仿，但是其上線學(xué)習(xí)的次數(shù)明顯高于其他學(xué)習(xí)者。其次，比較其在平臺中的各種行為的占比與其他學(xué)習(xí)者的區(qū)別，他們參與和回答教師的提問、復(fù)習(xí)已學(xué)過的內(nèi)容、參與論壇互動的行為的占比更多，而學(xué)習(xí)全新內(nèi)容、參與測驗、把握全局等行為的占比較少。一點有意思的發(fā)現(xiàn)是，他們的走神和中斷行為的占比比其他學(xué)習(xí)者更多，但是若控制了學(xué)習(xí)疲勞這一變量，則他們發(fā)生走神、中斷等行為的頻率比普通學(xué)習(xí)者更少，表明他們的學(xué)習(xí)更專注，而中斷、走神等行為的偏高可能是他們調(diào)節(jié)自身認知狀態(tài)的一種表現(xiàn)。要進一步了解其特點，需要進行下一步更深入的挖掘。

（四）不同組學(xué)習(xí)者一次學(xué)習(xí)中各行為的共現(xiàn)分析和解讀

從之前的分析中可以發(fā)現(xiàn)，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者每次上線學(xué)習(xí)過程中與平臺發(fā)生的有記錄的行為次數(shù)與其他學(xué)習(xí)者相差不大，但是其每次上線的學(xué)習(xí)行為模式是否會有差別？統(tǒng)計學(xué)習(xí)者每一次上線記錄（以信號行為為分割）中的各行為編碼的共現(xiàn)次數(shù)并對其進行共現(xiàn)分析，可以從中發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的一次線上學(xué)習(xí)過程中，哪幾類行為更傾向于同時出現(xiàn)。

在共現(xiàn)分析中，因為信號行為標志著一次在線學(xué)習(xí)的開始和結(jié)束，故對其信號行為的分析意義不大，本研究只研究編碼為1-9的各行為的共現(xiàn)情況，并對結(jié)果進行可視化。

1.可視化方法

對學(xué)習(xí)者一次學(xué)習(xí)行為中各行為的共現(xiàn)情況進行分析的第一步是計算其各編碼之間的支持度。

某一或某組學(xué)習(xí)者，其整個課程的學(xué)習(xí)過程中編碼行為X和編碼行為Y在某一次上線學(xué)習(xí)中同時出現(xiàn)的概率可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則R：X→Y的支持度來表示：

其中，L為學(xué)習(xí)者一次上線產(chǎn)生的學(xué)習(xí)路徑中包含了編碼Y的記錄的集合count（X U L），表示在一次上線中某學(xué)習(xí)路徑同時含有編碼X和Y的次數(shù)，IDI表示在所有的上線記錄構(gòu)成的集合中出現(xiàn)的，含有編碼Y的一次上線記錄的個數(shù)。

可以用圖的方式對四組學(xué)習(xí)者的各編碼行為間的共現(xiàn)關(guān)系進行可視化?？梢暬乃悸窞橛脠D的頂點表示1-9的行為編碼，頂點間邊的長度表征編碼間的共現(xiàn)關(guān)系，兩個編碼同時出現(xiàn)的頻率越大，頂點間邊的長度越小，兩個頂點的距離越近（如圖4所示）。

圖中有連線的頂點表示其代表的兩個編碼之間的支持度大于0.7，即在一次學(xué)習(xí)中共同出現(xiàn)的概率大于0.7。

2.學(xué)習(xí)者行為編碼共現(xiàn)情況

從圖中可以發(fā)現(xiàn)，四組學(xué)習(xí)者的一次學(xué)習(xí)行為編碼的共現(xiàn)情況有一些普遍的規(guī)律：

（1）四組學(xué)習(xí)者中編碼8（走神或中斷）和編碼9（尋找行為）與編碼2（復(fù)習(xí)）、5（參加測驗）、6（把握全局）、7瞇助）的共現(xiàn)概率較大，說明學(xué)習(xí)者在進行復(fù)習(xí)、參加測驗、瀏覽公告、在論壇尋求幫助等行為時有很大概率走神、中斷學(xué)習(xí)或者在頁面中迷航。

（2）圖中四組學(xué)習(xí)者的編碼2、5、6、7彼此之間的距離都很近，說明這幾類行為在一次學(xué)習(xí)中同時發(fā)生的概率很高。這可能是學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的—種共同的模式：有計劃地在某次上線時專門進行復(fù)習(xí)并參加測試。

除此以外，能在圖4中能發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的一些特點：

前三組學(xué)習(xí)者的編碼1（學(xué)習(xí)新內(nèi)容）與編碼8和9都有連線，說明其一次學(xué)習(xí)中在學(xué)習(xí)新內(nèi)容時更易發(fā)生走神、中斷和在頁面中迷航的情況。然而對于第四組學(xué)習(xí)者，即優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者而言，他們的編碼1與編碼8、9沒有連線，說明其在學(xué)習(xí)新內(nèi)容時相對更不容易發(fā)生走神和中斷的情況。而除此以外，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者與其他學(xué)習(xí)者一樣，其編碼8與編碼2、5、6、7的共現(xiàn)較多，在進行復(fù)習(xí)、參加測驗、瀏覽公告、在論壇尋求幫助等行為時容易走神。

同時，第四組學(xué)習(xí)者的編碼1與3（回答教師的提問）的距離是最近的，說明優(yōu)秀慕課學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)新內(nèi)容和回答教師提問更易在一次學(xué)習(xí)中同時發(fā)生。

更重要的是，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者每次上線學(xué)習(xí)的主題更突出。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，對與其他幾組學(xué)習(xí)者相比，第四組學(xué)習(xí)者的編碼1與其他編碼的距離普遍顯得更遠，僅與編碼3距離相對較近。這說明除了回答教師提問外，優(yōu)秀慕課學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)新內(nèi)容的行為是較為獨立地，與其他行為共現(xiàn)的概率不高，這暗示了他們的每一次上線學(xué)習(xí)可能都有較強的目的性和專一性——只學(xué)新內(nèi)容，或者只復(fù)習(xí)。第四組學(xué)習(xí)者編碼4（參與論壇互動）的情況也印證了這一猜想：它與其他的編碼的距離也較遠，說明該行為發(fā)生的獨立性也更高。如前文所說，編碼2、5、6、7可以被視作一種學(xué)習(xí)主題（復(fù)習(xí)并參加測試），而在各組學(xué)習(xí)者行為呈現(xiàn)出的共現(xiàn)情況來看，由于第四組的編碼1和4的距離較遠，可以將第四組學(xué)習(xí)者的編碼1和編碼4也視作兩種獨立的每次上線學(xué)習(xí)主題的核心：以學(xué)習(xí)新知識為主題或者以論壇互動為主題。而其他學(xué)習(xí)者的編碼1和4的距離很近，并不能劃分出獨立的學(xué)習(xí)主題。故可以認為，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者每次上線學(xué)習(xí)的主題更突出。

3.優(yōu)秀學(xué)習(xí)者一次上線中各行為編碼共現(xiàn)的特點

至此，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者的特點又增添了更多的細節(jié)：首先，他們與其他學(xué)習(xí)者一樣，會有計劃地在一次學(xué)習(xí)中同時進行復(fù)習(xí)、提問求助、參加測試，而且容易在期間發(fā)生走神和頁面間的迷航。但是他們在學(xué)習(xí)新的學(xué)習(xí)內(nèi)容時更專注，不易發(fā)生學(xué)習(xí)中斷的情況，對頁面間的結(jié)構(gòu)也更了解。同時，他們更傾向于在學(xué)習(xí)新內(nèi)容的同時回答教師的提問，而且他們每次學(xué)習(xí)的主題更突出。

五、結(jié)語

優(yōu)秀的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)模式有什么樣的特點？通過上述的分析，可以總結(jié)出以下幾點：

首先，從學(xué)習(xí)投入上看，研究發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在在慕課平臺上產(chǎn)生的有意義的交互行為的數(shù)量顯著地多于其他學(xué)習(xí)者，故其學(xué)習(xí)投入比其他學(xué)習(xí)者更多，這是優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的一個重要特征。

其次，從學(xué)習(xí)策略上看，具體到RSBC，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)策略有著這樣的特點：

第一，參與和回答教師的提問、復(fù)習(xí)已學(xué)過的內(nèi)容、參與論壇互動的行為的占比更多，而學(xué)習(xí)全新內(nèi)容、參與測驗、把握全局等行為的占比較少。

第二，從編碼間共現(xiàn)分析的結(jié)果來看，他們的每次上線學(xué)習(xí)顯得更有目的性，學(xué)習(xí)的主題更鮮明。

第三，他們更傾向于在學(xué)習(xí)新內(nèi)容的“同時”去回答教師的提問。事實上，在課程設(shè)計時學(xué)習(xí)者回答教師提問是穿插在新的教學(xué)內(nèi)容之中的，優(yōu)秀的學(xué)習(xí)者更傾向于遵從這種教學(xué)的引導(dǎo)，而這種遵從也能促進他們的學(xué)習(xí)。

第四，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者的走神和中斷行為高于其他學(xué)習(xí)者。經(jīng)過進一步分析，結(jié)果表明如果控制了學(xué)習(xí)疲勞這一因素，優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者發(fā)生走神和中斷的頻率會比其他學(xué)習(xí)者更低，他們的學(xué)習(xí)會更加專注。結(jié)合共現(xiàn)分析的結(jié)果來看，他們在學(xué)習(xí)新內(nèi)容時的走神和中斷卻更少。優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者每次上線產(chǎn)生的有意義編碼序列的長度與其他學(xué)習(xí)者相仿，但是他們的上線學(xué)習(xí)次數(shù)更多。這暗示著優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者在高學(xué)習(xí)投入的學(xué)習(xí)過程中更專注，且偏好用休息等方式及時調(diào)整自身的狀態(tài)，避免在學(xué)習(xí)新內(nèi)容時發(fā)生學(xué)習(xí)疲勞的情況。

從優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者表現(xiàn)出的學(xué)習(xí)策略來看，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者參與論壇互動和進行復(fù)習(xí)，是有效促進學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的手段，慕課設(shè)計者可以在設(shè)計中更多地加以考慮。

需要說明的是，本課程的設(shè)計中論壇互動是評價的一部分，學(xué)習(xí)者可能會以成績?yōu)槟康娜ミM行論壇互動。在數(shù)據(jù)中，暫時沒有辦法將這兩部分的效應(yīng)進行分離。優(yōu)秀的慕課學(xué)習(xí)者，在本文的操作定義的語境下只是成績得到了優(yōu)秀的學(xué)習(xí)者，但是他們是由兩部分可能的人構(gòu)成的：真正以學(xué)習(xí)知識和內(nèi)容為目標的學(xué)習(xí)者與以獲得證書為目標的功利學(xué)習(xí)者——雖然他們表現(xiàn)出相同的行為，但是其學(xué)習(xí)動機與最終的習(xí)得的效果一定有差別。然而成績較低的第一組學(xué)習(xí)者中可能也不乏學(xué)習(xí)投入較高，但是不愿意參加測試的學(xué)習(xí)者，因為他們將課程作為獲取學(xué)習(xí)資源的平臺而不愿參加到學(xué)習(xí)評價中來。本研究并沒有辦法將這兩類“優(yōu)秀學(xué)習(xí)者”在數(shù)據(jù)層面上分離開來，這是研究的一大缺憾。

作者簡介：

樂惠驍：在讀碩士，研究方向為人工智能與教育、學(xué)習(xí)分析（interesting@pku.edu_cn）。

范逸洲：在讀博士，研究方向為學(xué)習(xí)分析（yizhou0034@126.com）.

賈積有：博士，教授，研究方向為人工智能與教育（ljy@pku.edu.cn）。

汪瓊：博士，教授，研究方向為e-Learning學(xué)習(xí)環(huán)境與學(xué)習(xí)設(shè)計（wangqiong@pku.edu.cn）。