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        基于MOOCs的學習行為分析與研究

        2021-02-10 06:53:42包佃清
        電腦與電信 2021年10期
        關鍵詞:發(fā)帖學習效果學習者

        包佃清 蘇 文

        (1.連云港師范高等??茖W校,江蘇 連云港 222006;2.連云港職業(yè)技術學院,江蘇 連云港 222006)

        1 引言

        大規(guī)模開放在線課程(Massive Open Online Courses,MOOCs)是加拿大教育學家George Siemens和Stephen Downes最先提出的,之后快速風靡全球。MOOC將優(yōu)質的教育資源通過網絡傳遞到全世界。Coursera是全球最大的MOOC提供商之一,目前已經開設了1100多門課程,在全球擁有1500萬用戶[1]。除了Coursera平臺,還有很多的優(yōu)秀平臺,如edX、Canvas、Udacity等,這些平臺的快速崛起,掀起了在線教育的熱潮。

        在我國也有很多優(yōu)質的教學平臺,如中國大學MOOC、超星泛雅、學堂在線、智慧樹、MOOC學院等,極大地促進了我國在線教育的發(fā)展。截至2020年9月,我國在線MOOC人數已超過3.4萬人,學習人數達到5.4億人,大部分高校承認MOOC平臺的學分。中國MOOC學習的學生人數為1.5億人,居世界第一[2]。

        2 MOOCs學習方式的缺點

        在線教育方式與傳統(tǒng)教育方式在很多方面是不同的。比如,教育對象不同、教育目的不同、教育方式不同等等。傳統(tǒng)教育方式下,教師實地教學,可以直觀地觀察學生的學習狀態(tài)、各種行為、面部表情包括動作等。教師通過自身教學經驗,就可以對學生狀態(tài)進行綜合分析評估,識別出學生存在的學習風險,并且及時做出有效干預。而在線教育方式下,老師、學生、場景、時間等各種不確定的因素,導致在線學習具有非實時交互的特征。在這種教學環(huán)境下,教師不能及時觀察到學生的實時狀態(tài),這樣學生就會產生不一樣的學習行為,其學習情感也不一樣,最終的學習效果自然也不一樣。未來研究MOOCs學習行為與情感將是在線教育一個熱點。

        雖然在線開放課程吸引了眾多的用戶,但是不可否認的是其存在三個方面的問題:課程的輟學率高、學習效果不理想、學習目標完成度不高[3]。在線開放課程環(huán)境下的學習,對部分學生來說是比較寬松、和諧的。這就導致這部分同學課程學業(yè)不能按時完成,學習效果也不理想,有些課程只有少部分學生完成教學內容。比如,斯坦福大學在Coursera平臺上開設的機器學習課程,有效用戶數約為6萬名學生,但是最終只有約0.5萬名學生的課程成績?yōu)槔硐?,僅有到10%的用戶完成目標,約4萬名學生的成績?yōu)榱惴?,最后剩下的學生只有成績,效果不理想[4]。所以,研究在線開放課程學生的學習行為和情感傾向顯得尤為重要。本文將對作者主持的在線開放課程,利用平臺統(tǒng)計分析學生行為和情感傾向,最終目的是改善學習效果,提高學習效率。

        3 MOOCs的學習行為分析

        通過采集中國大學MOOC(愛課程)和超星泛雅(學習通)這兩個在線開放課程平臺中的樣本,進行分析、計算得到用戶學習行為數據。在這兩個學習平臺中獲取內容包括:用戶注冊基本信息、用戶使用平臺記錄、用戶選課信息、用戶課程成績、用戶課程學習記錄、用戶測試記錄、用戶參與討論記錄等情況,這些樣本經過計算機處理,得到課程用戶學習行為數據。數據處理工具采用Python,數據獲取來自愛課程、學習通后臺導出內容。

        利用中國大學MOOC這個網絡教學平臺,面向全國學生開展線上教學,在線用戶數達到5546余人,這個用戶數不包含我校在校學生,學生學習數據分析如表1所示。

        表1 中國大學MOOC(愛課程)數據分析

        同時也利用超星泛雅這個網絡教學平臺,開展線上教學,在線用戶數達到12102余人,如表2所示。

        表2 超星泛雅(學習通)數據分析

        選課人數含退選數量,累計參加指學習人次,視頻、文檔、富文本均指累計學習人次,單元測驗、單元作業(yè)、考試指每位學生參加一次。

        研究在線開放用戶學習行為特征,要從獲取的用戶基本信息入手,分析用戶選課時間、在線學習時間、視頻瀏覽時間、參與討論時間等方面,如表3所示。

        表3 學習行為數據分析

        從用戶選課時間可以看出用戶參與課程學習的積極性和活躍度。通過數據分析得出,選擇該課程的用戶人數從注冊到主動學習時間比較接近,說明用戶活躍度很高?;钴S度也和上下學期有一定的關系,還和課程考核的要求密不可分。從數據分析可以看出,用戶為了最后課程的考核,參與學習的狀態(tài)。

        課程用戶在線時間為15周,每周5課時,每課時40分鐘,學完課程共需75課時,含測試時間。從統(tǒng)計的數據可以看出,用戶學習該課程花費時間的平均時間為1252分鐘,最長學習時間為3000分鐘。大部分用戶每節(jié)課在線學習時間30分鐘,沒有達到規(guī)定的學習時長,這里也可以認為大部分用戶都沒有將課程學習完整。

        在線開放課程中視頻學習時間占據大部分,所以研究視頻學習數據,對于研究學習行為至關重要。通過對用戶在線學習觀看視頻的數據進行計算機處理,得到有效數據。用戶視頻學習數據分析包括觀看次數、平均觀看時長、最長觀看時長、最短觀看時長等方面。通過總體視頻數據分析得到了,用戶觀看平均次數為51次,最大觀看次數為294次,最小觀看次數為0。這個數據表明,大部分用戶視頻學習基本完成,有少部分用戶在反復學習,極少部分用戶沒有參加視頻學習,對這些視頻學習效果很差的用戶,要找出原因,幫助其有效學習。

        在參與課程討論數量方面,從統(tǒng)計的數據中提取用戶參與討論有效內容,包括發(fā)布的主題數量、參與主題的數量、標記精品主題數量等方面,可以看出,主動發(fā)帖的均值為0.31,參與發(fā)帖的均值為12.42,發(fā)帖精品量為0.02。這些說明在線開放課程學習過程中,大多數用戶不會主動發(fā)帖,也不會參與其他用戶的發(fā)帖,發(fā)帖精品率更是少得可憐。在線開放課程用戶對于學習的課程相關的帖子,一定程度上對課程內容學習有著很大的促進作用。參與其他用戶帖子,也能夠加強學習內容的鞏固,參與發(fā)帖的數量能表明課程內容的熱度,對于課程建設者強化課程教學內容有著重要的意義[5]。

        從上述分析得出,影響學生持續(xù)學習因素主要有兩個方面:(1)課程考核機制及學分認定制度;(2)在線開放課程視頻質量認可度。在考核機制中影響持續(xù)學習的主要因素是學習時長,其次是對在線課程的重視程度也會影響持續(xù)學習的狀態(tài)。在線學習過程中學習者對于學習內容也會影響其持續(xù)學習的體驗感,其中學習視頻的認可度最為關鍵,其次是從眾現(xiàn)象也會主導一部分學生的學習狀態(tài)。

        4 對策建議

        在線開放課程能夠有效彌補傳統(tǒng)課堂的不足,并與傳統(tǒng)課堂結合形成線上線下混合式教學模式。通過以上分析在線開放課程中影響學習者持續(xù)學習的因素,有利于幫助在線開放課程的研究者和建設者優(yōu)化在線開放課程的設計內容,提升在線學習效率?;谏鲜龇治?,提出以下策略:(1)在網絡教育體制下優(yōu)化教學內容,設計與之相對應的考核機制,通過多元化的教學內容匹配多元化的激勵措施,保證學習者能夠保持學習的持續(xù)性。(2)加強網絡環(huán)境下學習者的人文修養(yǎng)建設,提高學習者對社會熱點問題的關注度,加強在線學習者的文化素養(yǎng)交流、專業(yè)知識交流,提高學習持久性。

        5 結語

        隨著在線開放課程在全世界的高速發(fā)展,深入研究用戶的學習行為、情感傾向內容顯得尤為重要,用戶的學習特征將會影響其課程學習的最終效果,也是提高其學習成績的有效手段之一。本文通過分析在線開放課程中的部分數據,研究在線課程學習過程中輟學率高、學習效果不理想、學習目標完成度不高等原因,得出在線開放課程中影響用戶學習的行為特征,并給出合理化的建議,這對在線開放課程后續(xù)的建設有著重要的意義。

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