遠程教育MOOC學業管理范文

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一、MOOC的現狀和存在的問題

目前，MOOC的建立主要通過教育行業和商業公司的合作來完成。以頂尖高校為代表的教育機構提供MOOC課程視頻和課程學習資料，商業公司則負責構建網絡學習平臺，制作和傳播優質課程學習資源。Coursera、Udacity、edX等MOOC的三大供應商已經擁有了眾多高校和商業合作伙伴，對MOOC在世界范圍內的迅速發展起到了重要的作用。例如，截止2013年11月，Coursera已經與全球近百所頂級大學建立了合作伙伴關系。在國內，北京大學和清華大學的課程已經在edX平臺上，復旦大學和上海交通大學也先后與Cousera簽約。在全球范圍內精英院校的參與下，MOOC的迅速發展是否說明:對比之前的遠程教育模式，基于mooc的教學更加科學和有效呢?事實上，與其它遠程教育模式相比，MOOC更加趨向于簡單和缺乏個性化:缺少教師指導、沒有監督模式、甚至無須注冊。Coursera，Udacity和edX所提供的課程學習服務基本一致，主要包括:a．教學視頻;b．學生互動平臺:論壇、學習小組;c．學習評估:基于軟件的習題、測試或者收費測試，以及基于學生互評的主觀性作業。MOOC課程看似具備了授課、討論、提問、回答、練習、作業、測試等完整的教學環節，然而事實上，這個學習過程并沒有看上去那么完備，存在以下三方面問題:

(1)缺少教師的指導和交流，學生互相教學的效度和信度難以維持較高水平。在MOOC的學習過程中，學生主要通過課程論壇和網絡學習小組進行學習討論，導致學術討論水平良莠不齊，不能確保學習問題的有效解決，甚至出現很多不禮貌的網絡行為。

(2)學習過程中缺乏管理和監督，直接導致了MOOC驚人的輟學率。跟傳統的課堂教學相比，遠程教學成敗與否主要取決于教師對學習活動的管理。針對學習過程中存在的時間有效利用、困難解決、個性化學習需求等問題，MOOC難以給出答案。

(3)學習評估方法過于簡單化，難以確保評估的信度和效度。目前MOOC的學習評估主要依靠于基于軟件的習題和測試，對于應用技術類課程能夠取得較好的效果，但對于人文類課程卻難以滿足需求。作為唯一提供少量人文類課程的平臺，Coursrea采用了同伴評分(peerreview)機制為學生的作業進行打分。但是大多數學生的水平不可能達到正確地指出作業的問題并提供高水平建議和客觀評價的理想狀態，因此同伴評分機制有很大的缺陷。此外，這種評分是單向的反饋，存在爭議的情況下也難以進行深入的討論或更改。綜上所述，MOOC現有的網絡課堂學習模式及學習平臺難以直接融入到高等學校及遠程教育的教學過程中。但是，由于MOOC擁有大規模的課程資源、完善的課程輔導材料、流暢的視頻效果等優勢，在已有的MOOC平臺基礎上，研究適應高等院校中遠程教學的學業管理和分析的方法及系統，就成為一個亟待解決的重要問題。

二、面向MOOC的學業管理、分析和預測

在教學領域，有效地對學生進行學業上的管理，并合理地評估學生的學業成績，一直是關鍵性的問題。隨著網絡技術的發展，基于互聯網的學業管理系統(LMS)已經被廣泛地應用在高等教育中，例如，超過90%的美國大學和95%的英國大學在教學過程中使用了LMS。早期的LMS是基于Web開發的應用系統，可以實現分發、管理、檢索課程資料等功能，協助教師的課堂教學工作。目前，基于互聯網的LMS可以支持學生利用各種交互工具，例如通信軟件、聊天室、wiki、博客等，參與學習活動。這使得LMS促進了學生對于知識的建構，促進了學習的自主性和創造性，而不是進行簡單的知識傳遞，也更適合應用在遠程教育中。因此，本研究選擇將LMS融入到面向高校遠程教育的MOOC學業管理和分析中。MOLMA系統的學業分析功能可以利用學業管理系統產生的數據，對學生的學業情況進行分析和評估，以識別在學習和認知中處于“高風險”的學生，從而能夠進行更及時的教學干預;同時可以分析教學中成功和失敗的產生原因和特點，進而幫助改善教學模式和方法。

1．MOLMA系統功能

MOLMA系統的主要目標是在高校的遠程教育中，管理MOOC學習者，并通過追蹤學習者的學業活動情況來分析學業進度和和預測學業表現。由此可見，MOLMA主要具備兩方面功能:a．學業管理功能;b．學業分析和預測功能。

(1)MOLMA系統的學業管理功能MOLMA系統匯集很多工具和材料以支持學習，主要包括:課程學習相關的內容文件和多媒體資源;具備在線測驗或提交作業功能的評估工具;包括電子郵件，聊天和異步討論論壇等的通信工具;讓教師來記錄和存儲學生的分數和等級、公告和顯示課程期限的課程管理工具;讓學生回顧學業成績和跟蹤學習進展的學習管理工具等。

(2)MOLMA系統的學業分析和預測功能通過學業管理，MOLMA系統能夠獲取和儲存大量的、復雜的用戶行為和交互數據。通過對這些數據的分析，本文能夠跟蹤的變量包括:用戶在線的次數和持續時間、系統工具的應用情況、讀取或張貼的消息數量、訪問的內容頁面等。這些數據被實時捕獲，并且原則上可以在課程進展的任何階段進行數據挖掘工作。通過MOLMA采集這些數據是非入侵式的，不需要人工干預和手動獲取。重要的是，這個數據可能代表學習者的學習行為的很多方面(如，學習模式，參與度，在學習系統中投入的程度和模式等)，這些行為是很難、甚至不可能通過其他手段進行獲取。本文經過初步分析，從這些內容以及MOLMA系統日志中檢索和獲取了大量的學業數據。本文關注的基本學業數據指標，這些指標可以檢測學生個體的學習行為與其學業成功的相關性。在抽取基本學業數據指標的基礎上，采用統計學方法，開展更多有意義的數據分析，評估這些指標和學生學業最終成績、趨勢之間的相關性;指標間的線性組合和指標的深度融合也可以進一步體現這種相關性。還采用圖模型方法，對學生之間的社交關系進行分析，抽取特定學生的社交關系網絡，分析其對學生學業的影響。這兩種方法讓教師更容易監控學生的參與和學習進程，以及評估教學活動的影響。此外，在分析所有學業指標及相關性基礎上，采用機器學習方法和分類器模型，可以分階段對學生的學業成績做出預測和評估，讓教師能夠及時、較準確地為“學業困難”學生提供指導和幫助。

2．MOLMA架構和應用平臺

傳統的基于Web的學業管理平臺已獲得了很多的應用，在考慮適用于MOOC模式的學業管理和分析系統的架構和平臺開發時，本文首先應用了技術上較成熟、應用較廣泛的Web平臺。由于MOOC提倡以學習者為中心的教學方法，尤其強調學生之間互動和協作的重要性，因此社交網絡是構建MOLMA的另一個重要平臺。許多研究證明微博、Facebook等社交網絡在教育領域內具有良好的應用效果。

(1)基于Web平臺的MOLMA系統本研究中，基于Web的MOLMA系統采用了Moodle的基礎平臺和開發框架。與著名的Black-board商用學業管理系統一樣，Moodle平臺也具備良好的學業管理功能。該系統簡單易用。系統為每門課程單獨建立一個學業管理平臺，并提供各種內容分享和交互功能。Moodle平臺使用PHP語言開發，具有免費、開源、易擴展和跨平臺等優點。在Moodle的基礎平臺和功能的基礎上，教師不但可以選用平臺提供的工具，還能夠根據不同的課程需求，實現個性化的擴展功能，并通過插件的形式融入到基礎平臺上。因此，本研究討論的學業管理和分析功能可以通過開發不同的插件，在平臺上進行使用;教師還可以根據教學過程中得到的分析結果，不斷地更新教學策略，并通過修改插件應用在教學實踐中。

(2)基于社交網絡的MOLMA系統由于微博與智能手機的無縫融合，及其在促進人際交流、互動和信息分享等方面的流行性和便利性，本研究提出基于微博平臺的MOLMA構建方法。

a．建立MOOC課程的微群教師在每門MOOC課程開課前，基于微博的微群應用功能創建學習群。將參加該門MOOC課程的學生添加在微群中。基于微群，進行通知、分享課程資源、組織專題的課程輔導和在線討論等活動。

b．MOOC課程通知和信息，包括:應用微群的群公告功能文字信息;應用發言區上傳圖片、視頻、超鏈接資源;應用發言區使學生共享資源并接收他人的反饋。

c．共享MOOC課程資源基于微群中的微盤功能，能夠共享doc、PDF、txt等多種格式的MOOC課程相關學習資源。通過點擊微盤圖標，上傳文件，文件上傳成功后生成下載地址顯示在發言區中。學生點擊地址鏈接即可下載資源。

d．組織專題的課程輔導基于微群中的話題功能，關于MOOC課程的專題輔導。學生點擊#話題#，就能針對專題進行討論、跟帖、提問等活動。話題功能的一大好處是能夠將帶有#話題#標簽的所有信息歸類、整合在一起。這既便于教師針對某個專題了解學生的掌握情況和問題，又便于學生查看、保留相關的學習信息。

e．進行在線討論在微群中，學生既可以自由發言，也可以針對某條發言直接進行回復。這促進了學生之間的互動和協作，也可以使關于某個主題的討論得以延伸。

f．其它的學習管理功能基于微博的微調查應用，教師還可以隨時發起網絡調查，了解學生在MOOC學習過程中的感受，掌握學生的學習進度和其它相關情況。網絡調查成功后，能夠自動生成鏈接顯示在發言區中。調查結束后，根據相關數據自動生成柱形圖等形式的調查結果。

三、結論

隨著越來越多的中國高校正在或計劃引入MOOC課程，如何有效地管理和跟蹤學生的MOOC學習進程，并合理地評估教學過程中學生所取得的進步和成績，確保取得預期的良好教學效果，是MOOC教學中的首要問題。因此，研究高等教育環境下MOOC學業管理工具和策略，對于有效利用MOOC的優秀課程資源，培養具有自主學習能力的高素質學生，推動普通高校教學水平的提高具有實際意義。此外，在MOOC環境下，由于面對面行為模式的缺失，以及MOOC的超大班級規模，僅憑終結性評估方法(如書面考試和作業)難以及時的把握所有學生的學業情況。針對高校遠程教育的MOOC課程學習，本研究提出的MOLMA系統，具備MOOC學業管理、學業分析和預測功能。該系統既能夠支持教師有效地管理參與MOOC課程的學生的學習活動，又能夠應用學業管理系統產生的數據，對學生的學業情況進行建模、分析和評估，幫助學生真正受益于MOOC課程，具有較強的推廣和研究價值。（本文來自于《現代遠距離教育》雜志。《現代遠距離教育》雜志簡介詳見.）

作者：郎非孫廣路單位：哈爾濱理工大學