从技术和研究角度看MOOC

孙茂松

摘要：从教育技术的角度阐述MOOC在基本教学单元模式、即时反馈、个性化服务、社交互动、类线下课堂体验等5个方面的显著特点，介绍了正在兴起的针对MOOC的研究工作。

关键词：MOOC；在线教育；个性化服务

大规模在线教育（massive online education，MOE）已有十多年的发展历史。它的发展大体可划分为两个阶段：第一阶段，1999年发端于德国图宾根大学、2002年兴盛于美国麻省理工学院的网络公开课（0penCourseWare，OCW），我称之为MOE1.0；第二阶段，2012年迅速崛起的MOOC，称为MOE2.0。MOE2.0是MOEl.0的一个自然发展，但两者在技术上存在着显著差别。

结合我国情况，通过对“国家精品课程资源网1”和“爱课程2”上的典型课程、2012年6月7日发布的《国家级精品资源共享课建设技术要求》以及MOOC三家代表性企业edX、Coursera和Udaeity网上课程的初步对比可以发现，MOOC与网络公开课并不相同，具有如下特点。

以“短视频+交互式练习”为基本教学单元的知识点/知识体组织模式和学习模式

MOOC的短视频一般不超过10分钟，而网络公开课的视频通常在0.5M小时。从表面上看，这只是形式上的不同，但实际蕴含了教育学和认知心理学的道理。众所周知，在线教育的学习效果一直是制约其发展的关键因素。调查数据显示，在我国使用过国家精品课程的人中，有规律地使用（平均每周一次及以上）的学生只有16.4%，教师只有7.8%。2013年4月发表于美国国家科学院院刊的哈佛大学的一项研究表明，短视频可有效减少在线课程学习过程中学生发生“走神”的现象，有助于帮助学生保持注意力，提高学习效果。这个实验结果为MOE2.0在线教育课程设计提供了科学依据。需要注意的是，一个基本教学单元具有一定的自足性，短视频讲授教学内容，与之关联的交互式练习则帮助学生及时理解并巩固所学的内容。这种短小精悍的教学单元也便于学生的“碎片化”学习。借重交互式练习的即时反馈

交互式练习中的“练习”是一个上位概念，包括测验、作业、考试等。其要点是交互式练习主要依赖机器进行自动评分或者自动评级。只有这样才能对大规模学习者随时随地提交的在线“练习”实现即时反馈。交互式练习摆脱了传统的在线教育模式中单向提供学习材料和灌输式学习的局限，能够鼓励和引导学生更加积极地学习与思考，有效提高学习效果。同时这也是保证在线教育在“大规模”的条件下仍然得以有效进行的最主要技术手段之一。

交互式练习的方式可以因课而异，某些方式需要学科前沿研究成果的支撑，非常具有挑战性。MOE2.0的这部分内容必将成为计算机领域，特别是人工智能和机器学习方向所密切关注的研究热点。

基于学习大数据的个性化服务

在MOOC设计中，要强化“学习对象”的概念。这个概念早已有之，但在MOOC中应予以全面、自觉地运用。每一个短视频、每一个交互式练习以及其他相关的教学材料（如PPT、PDF文件等）等，都应被视作一个独立的可观测的“对象”。每个学生在全部学习过程中对每一个学习对象的全部学习行为原则上都可以被MOOC系统自动记录下来。将数以百万计的学生在线学习的相关数据汇集起来，便形成了庞大的“学习大数据”。接下来便是数据挖掘和机器学习技术施展拳脚的舞台了：通过宏观和微观分析双管齐下，把握和揭示“学习大数据”中蕴藏的学习规律，使教师有针对性地及时调整各个教学要素，在大规模学习人群中实施“因材施教”式的个性化教学服务。

依托网络社区的互动交流

目前，国家精品课程的互动交流平台主要是留言板和论坛。据统计，抽样调查的课程中有42.6%的课程搭建了留言板和论坛，其中69.2%的课程有留言信息，但只有2.7%的课程有回复信息，平台的利用率极低。MOOC则更加注重依托网络社区（社交网络）进行互动交流，目的有二：

其一是在网络环境下为学生搭建一个“观摩”的平台，做到“奇文共欣赏，疑义相与析”。《礼记·学记》曰：“相观而善之谓摩”。在现实的学习环境下，“观摩”对提高学生的学习兴趣和动力是十分有益的，网络环境下应设法补上这个功能，形成MOOC系统的“标准配置”。可以想象这样一个场景：按照某一门MOOC课程的教学要求，某学生的在线下大作业中自主完成了一个高水平的“无人机”设计和制作，并且以高质量完成了自主飞行潜入恐怖分子基地并盗取情报u盘的高难度任务。学生可将上述全过程拍成视频，上传到该课程的网络社区供同学“观摩”，其示范效果不言而喻。

其二，对某些机器难以自动评分的较为复杂的交互式练习，基于网络社区学生群体的互相评分机制是一个可行的“低成本”解决方案。如课堂般的线上课程组织方式

MOOC课堂试图为学习者营造一种与校内课程类似的学习环境，如按周上课，学生须跟上教师的教学节奏与进度，要按时完成作业、通过各种测验等。要“虚”戏“真”做，虽然是在线上，也要尽量给学生以线下课堂般的体验和感受。这一点与MOE1.0有很大的不同。

国际上对MOOC这一新生事物的研究工作，自它诞生之日起便开始了。目前主要集中在研究MOOC教学效果的有效性问题，如翻转课堂、混合学习等，也有研究MOOC系统的构建技术问题。如：2012年10月美国科学基金会启动了为期一年的研究项目“认识edX MOOC：电路和电子技术（6.002x）如何帮助我们了解MOOC的学习经验”和为期两年的研究项目“RAPID：在MOOC平台中理解和设计社群动力学（点对点大学）”，受资助单位分别是美国麻省理工学院和马里兰大学。2013年6月，比尔及梅琳达·盖茨基金会资助设立了“The MOOC ResearchInitiative，MRI”计划，通过其建立的“MOOCResearch Hub”网站3，全世界感兴趣者均可自由申请研究课题。

虽然对MOOC研究的时间还很短，但已经有部分成果面世。2013年9月，美国圣何塞州立大学的研究者发表了题为“在MOOC中对学生指导、辅导和有引导的同伴交互试验”的项目研究报告，指出通过与Udacity合作，利用MOOC这一手段有效提高了学生的课程通过率和升学率。该项目受到了美国科学基金会的资助。

MOOC的研究才刚刚起步，因此具有巨大的发展空间。可研究的东西很多，如面向MOOC教学的自动问答系统、作文自动评分、虚拟实验室、多模态交互等。

值得注意的是，国际上MOOC的“三驾马车”edX，Coursera，Udacity的创始人都有非常资深的学术背景：Udacity的创始人和CEO塞巴斯蒂安·布克哈特·塞恩（sebastian BurkhardThrun）是美国工程院院士、谷歌无人驾驶汽车的发明人，2011年获美国人工智能联合会Feigenbaum奖；Coursera的联合创始人为达夫尼·考勒（Daphne Koller）和吴恩达，前者是斯坦福大学计算机系教授、美国工程院院士、美国人工智能学会会士、机器学习领域学者，后者是斯坦福大学人工智能实验室主任、机器学习领域学者；edX的创始人和总裁阿南特·阿格沃尔（Anant Agarwal）曾任麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任。其中的寓意值得我们深思。

致谢：《从技术和研究角度看MOOC》一文已在《中国计算机学会通讯》2013年第10期刊出，感谢《中国计算机学会通讯》和作者允许《计算机教育》杂志全文转载。文章转载时略有改动。