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      中美MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析

      2016-05-14 20:37:59王雪宇鄒剛李驍王玉龍
      計算機教育 2016年6期
      關(guān)鍵詞:教育大數(shù)據(jù)教育信息化

      王雪宇 鄒剛 李驍 王玉龍

      摘要:選取哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院聯(lián)合發(fā)布的edX平臺開放數(shù)據(jù)和國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)MOOC教育平臺數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ),通過數(shù)據(jù)的處理、整合、分析,從平臺、課程、學(xué)習(xí)者類型三個方面針對中關(guān)MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析,并從學(xué)習(xí)者類型出發(fā),指出當(dāng)下熱點問題MOOC“高輟學(xué)率”的影響因素。

      關(guān)鍵詞:MOOC;教育大數(shù)據(jù);學(xué)習(xí)行為分析;教育信息化

      引言

      自2013年中國多所大學(xué)掀起“MOOC風(fēng)暴”,MOOC在中國的發(fā)展迎來了一個黃金時期,隨著各學(xué)科領(lǐng)域MOOC課程建設(shè)的加速推進(jìn),MOOC學(xué)習(xí)者的數(shù)量也在不斷增多。2013年8月,國防科技大學(xué)率先在軍隊開設(shè)MOOC平臺,力推將信息時代的教育碩果分享到全軍。如何正確看待當(dāng)前的“MOOC熱”,作為MOOC發(fā)源地的美國與當(dāng)下MOOC正時興的中國,兩國MOOC學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)MOOC時有何差異,帶著這些問題,本文分析了edX平臺和國防科大夢課平臺所記錄的眾多學(xué)習(xí)行為信息,力求找到一些答案。

      1相關(guān)背景

      1.1關(guān)于MOOC

      大規(guī)模開放式網(wǎng)絡(luò)課程(MOOC)最早是由加拿大學(xué)者Dave Comfier和Bryan Alexander在2008年提出的,而真正應(yīng)用此概念的是加拿大學(xué)者George Siemens和Stephen Dowries,當(dāng)時的MOOC主要基于關(guān)聯(lián)主義(Connectivism)學(xué)習(xí)理論,以CCK08等課程為代表,強調(diào)自學(xué)、互助,也稱cMOOC。

      2012年,以Coursera、edX、Udacity為代表的學(xué)習(xí)平臺將MOOC推向全球,贏得了世界各地高校、教育機構(gòu)的重視,在許多著名學(xué)府積極加入國際化課程平臺的同時,各國也在加緊建設(shè)具有本國特色的MOOC學(xué)習(xí)平臺,這其中比較典型的是澳大利亞的Open2Study、西班牙的MiriadaX、英國的Futureleam等,這類基于行為主義學(xué)習(xí)的理論稱為XMOOC,接近傳統(tǒng)教師授課的在線教學(xué)模式。

      在近幾年的發(fā)展中,以MOOC為基礎(chǔ)又衍生出了更多的在線學(xué)習(xí)新形態(tài):SPOC(小規(guī)模限制性在線課堂)、MOOL(大規(guī)模開放在線實驗室)、PMOOC(個性化公開課)、MOOR(大規(guī)模開放在線研究課程)等。

      截至2014年末,約有400所全球知名大學(xué)參與提供MOOC教學(xué)服務(wù),其中美國排名前25名的高校中有22所在向全球?qū)W習(xí)者最多的幾個MOOC服務(wù)平臺提供免費的MOOC。

      1.2關(guān)于MOOC學(xué)習(xí)行為分析

      21世紀(jì)無疑是大數(shù)據(jù)的時代,利用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析成為信息時代眾多問題的有效解決途徑之一。

      MOOC學(xué)習(xí)過程中,用戶在注冊、登錄、點擊鏈接、觀看視頻、參與互動、頁面停留等每一個環(huán)節(jié)均留下了痕跡,眾多痕跡匯聚成的海量數(shù)據(jù)。無疑是探析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為、發(fā)現(xiàn)潛在問題、幫助教師檢驗新教學(xué)法和評估教學(xué)、幫助學(xué)生理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)等活動的重要資源。

      MOOC學(xué)習(xí)行為分析是基于MOOC教育大數(shù)據(jù),充分利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù),從記錄學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息,得出某種規(guī)律,為學(xué)習(xí)者有效地定位學(xué)習(xí)需求,支持個性化學(xué)習(xí),幫助教學(xué)者根據(jù)學(xué)生個性差異和學(xué)習(xí)需要為學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)實施各類分層。同時通過MOOC學(xué)習(xí)行為分析也可以跟蹤高校師生教與學(xué)的歷程,分析地區(qū)間學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)差異,獲得教與學(xué)的聚焦規(guī)律。

      2實驗數(shù)據(jù)集概況

      2.1數(shù)據(jù)集介紹

      2.1.1“The HarvardX-MITx Person-CourseDataset AY2013”公開數(shù)據(jù)集

      2014年,哈佛大學(xué)和麻省理工學(xué)院聯(lián)合發(fā)布了兩校開設(shè)在edX平臺上的16門課程的公開數(shù)據(jù)集,這是全球第一個公開發(fā)布的MOOC學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),具有很強的研究性,為眾多MOOC學(xué)習(xí)分析研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。該數(shù)據(jù)集共有641139條記錄,每條信息包含課程名、學(xué)習(xí)者ID號、出生年份、國籍、學(xué)歷等共20項內(nèi)容,其中哈佛大學(xué)課程記錄338224條,麻省理工學(xué)院課程記錄302915條。該數(shù)據(jù)集在公開前通過K-Anonymity(K-匿名模型)、Quasi-Identifies(準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)屬性泛華)、L-diversity(L-多樣化)等方法進(jìn)行了去身份識別(De-identificationg),既保護了學(xué)習(xí)者隱私,又未對數(shù)據(jù)真實性造成影響。

      2.1.2_國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)夢課平臺數(shù)據(jù)集

      2013年8月,國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)利用自身在教學(xué)和科研領(lǐng)域的優(yōu)勢率先在軍隊開放了面向全軍官兵的自主學(xué)習(xí)平臺——夢課學(xué)習(xí)平臺,為建設(shè)現(xiàn)代軍事職業(yè)教育模式做出貢獻(xiàn)。截至2015年10月,夢課平臺累計開設(shè)課程112門,注冊官兵數(shù)296957人,組織了近3000批次、3.2萬余人次的在線考試,網(wǎng)站點擊量超過2500萬次。

      在國防科大夢課平臺數(shù)據(jù)庫里記錄著學(xué)習(xí)者登錄時間、視頻觀看、互動交流、學(xué)習(xí)成績、教師回復(fù)、學(xué)習(xí)者活躍程度等多項內(nèi)容,共超過9000萬條學(xué)習(xí)行為信息。分析夢課學(xué)習(xí)平臺積累的這些海量官兵學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),研究部隊學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為,對洞悉部隊官兵的在線學(xué)習(xí)規(guī)律、改進(jìn)授課教師的MOOC建設(shè)質(zhì)量、提升平臺的教學(xué)組織管理能力具有很重要的作用。

      2.2選取處理數(shù)據(jù)集

      為有效分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為,以兩個數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),通過MySQL數(shù)據(jù)庫、IBM SPSS、Tableau等工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行選定、去空值、篩選后,從641139條edX數(shù)據(jù)中最終獲得美國學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為信息151122條,從303985條國防科大夢課平臺數(shù)據(jù)中獲得中國學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為信息86689條,以上述數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),進(jìn)行中美MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析。

      3數(shù)據(jù)分析

      MOOC學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為涉及方方面面,在本章將按照當(dāng)前MOOC學(xué)習(xí)行為分析研究的通常做法,從平臺、課程、學(xué)習(xí)者類型三個方面對中美MOOC學(xué)習(xí)者進(jìn)行分析,并對當(dāng)前社會關(guān)注的熱點問題“MOOC輟學(xué)率”進(jìn)行研究。

      3.1平臺分析

      分析平臺層面時,對兩個平臺數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)者的注冊信息進(jìn)行了處理分析,分別比較美國和中國MOOC學(xué)習(xí)者的學(xué)歷組成、年齡分布和性別差異,如圖1所示。

      通過中美MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)歷組成比較發(fā)現(xiàn),美國學(xué)習(xí)者中高學(xué)歷人群占比較大,特別是有博士(5.90%)和碩士學(xué)歷(21.80%)的學(xué)習(xí)者,兩類學(xué)習(xí)者中本科學(xué)歷的比例基本持平,但中國學(xué)習(xí)者中高中及以下學(xué)歷的人群遠(yuǎn)大于美國,這與中國軍隊中許多士兵均是18歲便參軍入伍有關(guān)。

      在年齡分布比較中,將數(shù)據(jù)集中所有MOOC學(xué)習(xí)者的年齡分為三類:青少年(0-20歲)、中青年(20~40歲)和中老年(40歲以上)。比較發(fā)現(xiàn),美國學(xué)習(xí)者中40歲以上的人群占比(23.60%)遠(yuǎn)多于中國學(xué)習(xí)者,中青年齡段比例二者基本持平,而中國學(xué)習(xí)者中29歲以下的人群占比較多(28.20%),這與前面提到的絕大多數(shù)服兵役的青年官兵均是18周歲入伍有關(guān)。

      從已有的MOOC研究中可以知道,MOOC學(xué)習(xí)者中性別差異遠(yuǎn)大于社會中性別差異,男性學(xué)習(xí)者占絕大多數(shù)。從圖1的分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),美國學(xué)習(xí)者的性別差異比中國軍隊學(xué)習(xí)者小,說明在美國有更多的女性參與到了MOOC學(xué)習(xí)中;中國學(xué)習(xí)者性別差異大與現(xiàn)實情況相符,軍隊中男性占比本就遠(yuǎn)超過女性。

      3.2課程分析

      課程分析部分,針對中美MOOC學(xué)習(xí)者各選取了4門課程共計86948注冊人次進(jìn)行分析,其中哈佛大學(xué)2門(健康知識、計算機概論)、麻省理工學(xué)院2門(計算機編程介紹、生物學(xué)概論)、國防科技大學(xué)4門(多媒體設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)知識、3D打印、車輛管理),如表1所示。

      從表1可以看出,美國學(xué)習(xí)者中女性學(xué)習(xí)者傾向于選擇偏文科的課程,但總體看來選課的女性占比遠(yuǎn)大于中國學(xué)習(xí)者,這與軍隊中女性比例本身過低有關(guān);對比中美獲得證書的學(xué)習(xí)者占全部注冊學(xué)習(xí)者的比例,中國學(xué)習(xí)者完成課程的比例較高于美國學(xué)習(xí)者,這可能與軍隊相關(guān)組織制度有關(guān),而就中美學(xué)習(xí)者內(nèi)部而言,不同課程獲得證書的學(xué)習(xí)者占比基本相近;對比選修課程學(xué)習(xí)者的平均年齡,中國學(xué)習(xí)者的平均年齡均小于美國學(xué)習(xí)者,這與軍隊中主要是18~20周歲的青年官兵有關(guān),而無論中美學(xué)習(xí)者,課程獲得證書學(xué)習(xí)者的平均年齡均大于全部學(xué)習(xí)者平均年齡,說明學(xué)習(xí)者年齡對課程的完成也存在影響。

      3.3學(xué)習(xí)者類型分析

      MOOC的主體是學(xué)習(xí)者,而這個主體不僅數(shù)量巨大,種類也多。有的學(xué)習(xí)者會把MOOC當(dāng)做傳統(tǒng)課程認(rèn)真參與學(xué)習(xí);有的學(xué)習(xí)者只是把MOOC當(dāng)做在線參考或者工具,交互特點呈現(xiàn)不同步性和選擇性;還有一些學(xué)習(xí)者只是把MOOC當(dāng)做檢驗其對相關(guān)知識的掌握程度的工具,因此他們很可能只做題而不看視頻。在這里,采取哈佛大學(xué)和MIT聯(lián)合發(fā)布的課程報告中的方法將學(xué)習(xí)者分為僅注冊者(只注冊了課程,沒有其他學(xué)習(xí)行為)、一般學(xué)習(xí)者(注冊并訪問了課程)、積極學(xué)習(xí)者(注冊并訪問了大于1/2的課程內(nèi)容)和獲取證書者(獲取了證書)4類(分類圖片來自課程報告)。圖2為四類學(xué)習(xí)者的分類和中美各類型學(xué)習(xí)者比例。

      從圖2不難看出,中國學(xué)習(xí)者兩極分化嚴(yán)重,僅注冊者和獲取證書者、積極學(xué)習(xí)者均多于

      下面從學(xué)習(xí)者類型出發(fā),以獲取證書學(xué)習(xí)者和全部學(xué)習(xí)者為對照,來研究MOOC興起至今人們始終關(guān)注的一個熱點問——MOOC課程遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)課程的“輟學(xué)率”。據(jù)媒體報道,Coursera、edX、Udacity三大平臺的平均輟學(xué)率高達(dá)95%。為什么MOOC會有這么高的輟學(xué)率,這與哪些因素有關(guān),學(xué)習(xí)者學(xué)歷、年齡還是學(xué)習(xí)行為?美國學(xué)習(xí)者,特別是獲取證書者比例超過美國學(xué)習(xí)者的7倍,表明中國學(xué)習(xí)者中認(rèn)真對待MOOC課程的不是少數(shù),而美國學(xué)習(xí)者中超過一半的均是一般學(xué)習(xí)者,獲取證書和積極學(xué)習(xí)者占極少的比例。

      數(shù)據(jù)集中美國MOOC學(xué)習(xí)者能獲得證書(即順利完成學(xué)業(yè))的人群占比為2.1%(3244人),輟學(xué)率為97.9%;中國學(xué)習(xí)者中取得證書的人群占比15.7%(13572人),這個比例高于世界普遍水平。為研究輟學(xué)率的影響因素,對獲得證書學(xué)習(xí)者的學(xué)歷、學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)行為等進(jìn)行了分析并與全部學(xué)習(xí)者做了對比,見表2。

      從表2可以看出,獲得證書的學(xué)習(xí)者中高學(xué)歷占比遠(yuǎn)高于全部學(xué)習(xí)者,特別是有博士、碩士學(xué)歷的學(xué)習(xí)者,說明學(xué)歷對輟學(xué)率有一定影響,這一點在美國學(xué)習(xí)者中顯得尤為突出;在取得證書的學(xué)習(xí)者中,中美學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)進(jìn)度超過一半的占比均超過了97.0%,說明取得證書的學(xué)習(xí)者多數(shù)都認(rèn)真學(xué)完了課程,以獲取知識為目的;在學(xué)習(xí)行為中,選定了數(shù)據(jù)集中課程交互次數(shù)、學(xué)習(xí)天數(shù)、視頻播放數(shù)三個數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對于兩國MOOC學(xué)習(xí)者來講,結(jié)論是相同的,獲得證書的學(xué)習(xí)者均是交互積極、學(xué)習(xí)持續(xù)時間長、播放課程視頻次數(shù)多的學(xué)習(xí)者。另據(jù)哈佛大學(xué)和MTF聯(lián)合發(fā)布的課程報告《HarvardX and MITx:TheFirSt Year of Open Online Courses(Fall 2012-Summer 2013)》中統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,在全部16門課程中取得證書的學(xué)習(xí)者平均年齡均大于全部學(xué)習(xí)者的平均年齡,所以學(xué)習(xí)者年齡也是輟學(xué)率的一個影響因素。

      4結(jié)語

      美國作為MOOC的發(fā)源地,在MOOC建設(shè)上一路領(lǐng)先其他國家,在眾多知名大學(xué)加盟的情況下,MOOC發(fā)展更是如虎添翼。中國自掀起MOOC熱潮以來,正瞄準(zhǔn)前沿不斷發(fā)展,越來越多高校和機構(gòu)的加入必將推動MOOC穩(wěn)步前行。本文通過對中美MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為進(jìn)行研究,既找到了兩類學(xué)習(xí)者的共同點,又發(fā)現(xiàn)了差異,這對于MOOC學(xué)習(xí)行為研究多少能有一些啟示。同樣,中國軍隊MOOC的發(fā)展也值得關(guān)注,許多軍隊學(xué)習(xí)者以超出普通學(xué)習(xí)者數(shù)倍的精力投身于MOOC學(xué)習(xí)中,取得了不俗的成績。要推動我國MOOC的健康持續(xù)發(fā)展,需要國家和社會的共同努力,從課程建設(shè)、激勵機制、疑難解答等眾多方面進(jìn)行創(chuàng)新和攻關(guān),讓MOOC真正成為改變一代人甚至幾代人教育理念、教育模式和教育環(huán)境的時代產(chǎn)物。

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