张喜艳,王美月,高 嵩
(1.吉林大学 高等教育研究所,吉林 长春 130012;2.吉林大学 教育技术中心,吉林 长春 130012)
教育网络信息生态系统生态化程度测评与优化 *
张喜艳1,王美月1,高 嵩2
(1.吉林大学 高等教育研究所,吉林 长春 130012;2.吉林大学 教育技术中心,吉林 长春 130012)
为构建教育网络信息生态系统测度指标体系,该文选取MOOCs这一典型的教育网络信息生态系统作为研究对象,采用问卷法、访谈法、内容分析法和文献法获取数据,对其进行生态化程度测评;根据测评结果分析系统的优势与漏洞;为了提高其生态化程度,提出了信息资源、信息人以及系统教学文化的优化策略。
教育网络信息生态系统;生态化程度;测度;优化
教育网络信息生态系统是网络信息生态系统的重要组成部分,教育具有一定的政治、经济、文化功能,影响并决定着信息人的素质与能力,对其他类型的网络信息生态系统具有重要影响。在社会科学领域的研究中,“生态化”表达了复杂状况下的非自然系统在系统要素冲突造成系统低效的情况下,向和谐、互动、高效发展的美好愿景。进行教育网络信息生态系统测评研究目的在于发现系统构成要素生态化特征的表现程度,以及要素相互作用的协调程度,系统运行的效率和系统的收益,发现系统漏洞,有针对性地提出系统优化和配置策略,提高网络教育信息的利用效果和效率,提升系统效能。教育网络信息生态系统是一个专业系统,对于教育网络信息生态化程度的测评不仅要遵循网络信息生态信息系统运行的规律,更要遵循教育学自身规律,包括教学的原理、学习的原理以及课程设计的基本原理等。
教育网络信息生态系统是一个开放的系统,它与社会信息生态系统不断地进行着物质交换、能量交换和信息交换,社会信息生态系统对教育网络信息生态系统进行人力输入、物质输入、价值输入。教育网络信息生态系统输出的是受教育者的学习收获,收获体现在受教育者进入系统前后认知、情感、动作技能等方面的变化[1]。同时,教育网络信息生态系统还承担着传播科学技术与文化的职能。
教育网络信息生态系统各要素可以分成三大类:人、教育信息环境和教育信息,如图1所示。其中,信息生产者和组织者主要是指学科主讲教师、课程辅导教师,信息分解者主要是指专职教育教学管理人员,信息消费者指教育网络信息生态系统中进行学习的学生,信息传播者主要是指专业的教学资源开发人员。信息环境是教育网络信息生态系统中的人进行学习活动的场所和背景,是学习活动赖以开展的支撑条件。信息主要有三种:教育教学信息、教育教学管理信息以及生成信息。生成信息主要指学生在论坛发表的文章、教师的答疑等。教育网络信息生态系统强调的是在教育信息环境的支持下,教师与学生利用教学信息进行的教育教学实践活动,在其核心价值是为了促进教师和学生在信息生态中的全面发展[2]。
图1 教育网络信息生态系统结构与功能
“网络信息生态系统生态化程度测度指标体系”[3]是普适性的网络信息生态系统生态化程度测度工具,考虑到教育网络信息生态系统结构、功能以及运行规律的特殊性,本研究基于专家咨询法,对“网络信息生态系统生态化程度测度指标体系”进行调整,在此基础上形成了适用于教育网络信息生态系统生态化程度测度的指标体系。
1.剔除“信息健康度”“信息真实度”两个指标。教育网络信息生态系统信息内容一般都经过审核和精心制作,基本不存在不健康和不真实的信息,因此剔除该指标。
2.“网络信息”指标下增加二级指标“生成丰裕信息比例”。教学具有生成性的特征,生成性也是教育网络信息生态系统生态属性的主要表现方面,生成信息的数量、质量是信息生态系统生态程度的重要影响因素。
3.剔除二级指标“信息人自然属性”。教育网络信息生态系统传递的教育信息基本上面向特定用户,“信息人的自然属性”指标对于生态化程度影响不大,予以剔除。
4.剔除三级指标“经济政策支持度”。一般来讲,教育网络信息生态系统不以盈利为目的,经济政策对其生态化程度影响不大,予以剔除。
5.将二级指标“组织文化先进性”更改为“教学文化先进性”,主要考察系统中教学模式的先进性。
6.在“系统功能”指标下增加三级指标“信息交互效果”。交互是学习效果的重要影响因素,主要观测学生与教师、学生与学生之间信息交互的效果。
7.剔除三级指标“社会效益”。教育网络信息生态系统的效益可以分为经济效益和社会效益两种。经济效益是指教育网络信息生态系统中的人通过教学与学习活动,其知识、技能与情感等方面得到的丰富与提高[4]。社会效益是指个体由于自身素质的提升对于个人、教育以及社会其他领域发展的促进作用,这一部分效益虽然客观存在,但是很难观察、测量和分析。因此,剔除“社会效益”指标。只考察其经济效益,主要观测系统中的主体,教师和学生的个人发展,将教师和学生的个人发展列为三级指标。
8.剔除二级指标“社会声誉度”。由于教育网络信息生态系统的公益性,鲜有对教育网站、网络课程等信息生态系统的排名,故予以剔除。
确定指标体系的指标项后,需要确定各指标项的权重。利用专家咨询法和层次分析法对指标体系中有变化的指标项重新赋值,计算权重。为了保证研究的科学性,专家包括9名教育技术专家(其中包括网络教育专家6名,教育信息生态专家3名)、2名MOOCs系统平台设计人员、3名进行过网络教学的学科教师以及学生2名,得到教育网络信息生态系统生态化程度测度指标体系,如下页图2所示。
2012年MOOCs(大规模开放在线课程)的兴起,最大化的丰富了教育资源全球共享,MOOCs 作为典型的教育网络信息生态系统,目前受到教育领域、信息传播领域和社会公共服务领域的广泛关注。因此,本研究以某高校“大学生心理健康”MOOCs为测度对象,对其进行生态化程度测评,以期发现系统存在的不足,进而提出优化对策。本门课程是该校大一新生的公共必修课,该学校为综合性大学,学科门类齐全,涵盖了13大学科门类中所有学科,并且学生人数众多,大一学生10969人,用户数量多且专业背景广泛,该案例具有一定的典型性。在该校自然科学和人文科学学科中各抽取两个学院进行测度,发放网络问卷,总计回收有效问卷309份,样本容量较大,样本代表性较好。
本研究使用“教育网络信息生态系统生态化程度测度指标体系”作为测度工具,采用李克特5级量表对获取的数据进行打分,5=极好;4=好;3=一般;2=差;1=极差。
课程学习体验直接影响学员在学习过程中的情绪和效率,决定了教学平台的用户黏性[5]。依据“教育网络信息生态系统生态化程度测度指标体系”内容,基于学习者学习体验设计了调查问卷。每个调查问题都有5个选项备选,采用李克特5级量表给选项赋值,5=非常同意;4=有点同意;3=一般;2=有点不同意;1=非常不同意。在大样本情况下,通过一定的科学运算,得到各指标项对应的测度值。利用问卷能够获取数据的指标项有:D11、D12、D21、D22、D23、D33、D34、D42、E12。
图2 教育网络信息生态系统生态化程度测度指标体系
由笔者对平台管理员和任课教师进行访谈,根据访谈结果对其打分。对平台管理员的访谈主要有以下几方面内容:系统平台的软硬件配置情况、技术配置、平台功能、平安全措施以及用户数量等。能够获取数据的指标项有:B1指标项下的全部三级指标、C11、C21、C22、D32、D34、E11、E21、E22。
对任课教师的访谈主要包括:教师课程准备情况、教师采用的教学方法、辅导策略、答疑策略以及教师上课的感受收获等,能获取数据的指标项有:C23、C24、D41。
聘请两名教育技术专家和两名学科教师对教学信息进行内容分析,根据分析结果对其打分,然后取均值。这部分包括三方面的工作:(1)浏览主讲教师发布的全部教学信息,以获取A1、A2、A3、A4指标项的数据;(2)以一个教学周为时间单位,浏览全部学习者发布的信息,甄别其中有效的、具有教学价值的信息并统计出数量,获取A5、D31指标项的数据;(3)统计本课程人均信息发布量,发帖数大于均值的为活跃用户,小于均值的为围观用户,本课程要求用户观看视频时长达到一定值才能参加考试,无沉睡用户。然后选取问卷调查学生所在学院作为研究样本,计算出各类用户比例,以获取B2指标项的数据。
利用文献阅读法,研究MOOCs的有关文献,解读我国各级政府、大专院校关于MOOCs的相关政策等,由笔者根据分析结果,运用李克特量表对其进行赋值,获取指标项C12的数据。
D11、D12、D21、D22、D23、D33、D34、D42、E12这9个指标的测度值可以通过调查问卷得出,每个指标项测度值为问卷对应问题打分的算数平均值,如表1所示。用M 代表指标,PM为指标M的测度值。M=(D11、D12、D21、D22、D23、D33、D34、D42、E12),其中,N=309。
表1 学习者对学习体验的评价
续表1
(1)对平台管理员的访谈
a.信息属性结构B1。本门课程任课教师10人,选课学生10969人,课程管理人员45人,专业教学资源开发人员2人。信息生产者∶信息消费者:信息组织者∶信息分解者∶信息传播者=1:1097:1:4.5:0.2,从结构上来看,生产者和组织者数量偏少,赋值为2。
b.信息技术政策环境支持度C11。该MOOCs平台是由某公司提供有偿的技术支持,具有良好的信息技术政策环境支持度,赋值为4。
c.硬件环境与软件环境匹配度C21。该平台在全国具有数十个CDN加速节点,将内容推送至距离用户最近的设备。平台采用虚拟化技术(exsi、VMWare12、hyper-v),根据实际的用户量增加(或减少)动态调节硬件性能,提高硬件的使用效率,赋值为4。
d.信息环境安全性C22。服务器采用Linux操作系统、配有硬件防火墙,设置必要的出入站规则,能够抵御一定量的流量攻击。所有用户名和密码采用加密方式处理和传输,系统有详细的日志记录,对入侵和访问均能详细记载,保证系统稳定运行,赋值为4。
e.信息传播速率D32。该课程平台发布课程信息,不需审核,因此信息传播速率为满分,赋值为5。
f.月用户平均增量E11。由于本课程为该校本科生必选课,为了保证课程的连续性,学校规定选课时间固定在学期初始,其他时间则关闭选课功能,故不做进一步测度。
g.服务创新E21。该平台下一步会构建本地化服务平台,与云平台并行。用户登录系统时,系统会根据IP地址引导用户进入不同的入口,以保证课程浏览速度。并且教学资源主要存放在校园网内的服务器上,以保证安全,赋值为3。
h.技术创新E22。目前该MOOCs平台系统检索只具有“关键字”检索一种方式,不利于用户对信息的获取和利用,为了提高信息检索效果、提升系统功能,平台下一步将要对系统进行升级,增加“标题”“内容”“发布时间”等检索方式,对该平台的技术创新指标项,赋值为3。
(2)对教师的访谈
a.管理制度科学性C23。本系统实行在线约束性学习制度,学习者观看视频必须达到一定的时长,并且通过该教学内容的测验才能进入下一个知识点的学习,并且学生在平台中的平时表现,例如登陆次数、观看时长、发言次数等都计入学生的成绩考核,体现了该系统管理制度的科学性,赋值4。
b.教学文化的先进性C24。本课程中,教师采用讲授制教学模式进行教学,教学模式单一且不能体现以学习者为中心的教学理念,不能发挥MOOCs平台的个性化优势,赋值为2。
c.教师发展D41。对本课程的主讲教师进行一对一访谈,受访教师表示经过MOOCs教学实践,教师在信息化教学设计、教学软件制作方面有一定的提高,赋值为3。
(1)信息量A1。“大学生心理健康“这门MOOCs一共有48个知识点,每一个知识点为教科书上的一节内容,每一个知识点都有一个教学视频MP4、教材文本PDF和教学大纲PPT,教学视频和教学大纲都是完全基于教材的,无任何有关教学内容的资源或者链接提供。由此可见,信息量不够丰富,赋值为3。
(2)信息多样性A2。信息以三种格式存在,分别为MP4、PDF和PPT,信息多样性良好,赋值为4。
(3)信息冗余度A3。浏览全部教学内容,发现信息没有重复,信息冗余度指标赋值为5。
(4)信息丰裕度A4。浏览全部教学信息,发现每条信息都具有很高的价值性,对于本知识点的学习不可或缺,赋值为5。
(5)再生丰裕信息比例A5。以一个教学周为时间单位,浏览所有学习者在交流讨论区发布的信息,一共2700条信息,经过甄别,没有一条能够承载有价值的教学信息,因此此项赋值为1。
(6)行为属性B2。课程所有学习者在交流讨论区发布数量为404650条,学生人数设为10969,人均信息发布量为37条。所选取的4个学院的学生总数为796人,信息发布量大于37条的有514人,比例为64.59%,信息发布量少于37条的有282人,比例为35.41%,没有沉睡用户,此项赋值为3.5。
(7)信息交互效果D24。随机选取一个教学周,浏览讨论区的所有信息,约为2700条信息。其中90%都是灌水信息,有不到10%的关于课程安排、教学内容的咨询,但是得到有价值回复的帖子比例仅为20%,课程交互效果不理想,赋值为2。
(8)信息发布速率D31。教师不定期上传制作好的教学资源,由于信息资源量不够丰富,发布速率赋值为3。
2012年3月教育部发布《教育信息化十年发展规划(2010-2020年)》,提出利用教育信息化解决教育的公平与均衡、优质与创新、个性与灵活问题。MOOCs由于其强大的教育功能,迅速得到各高校的青睐。2013年,我国清华、北大、复旦、上海交大等高校先后加入MOOCs,该学校也非常重视MOOCs平台,在投入900多万元进行软硬件及资源的建设后,于2014年6月正式上线MOOCs平台,目前就开设了68门MOOCs。因此,其具有较好的政治文化适宜度,赋值为4。
将各指标项得分与合成权重相乘,然后求和,可以得出系统生态化程度得分,本教育网络信息生态系统生态化程度测度最后得分3.08,如表2所示,满分为5分。
表2 测评结果
续表2
该门课程系统生态化程度测度得分为3.08分,依据李克特5级量表,系统生态化程度属于一般水平。通过对测度结果进行分析,发现一些指标项得分较高、表明系统在这几方面存在优势:(1)信息指标中的A3、A4得分满分,系统中没有重复信息且价值性高;(2)信息环境相对协调,除教学文化先进性C24指标外,信息环境指标下的其他得分都为4,说明信息环境和谐稳定;(3)系统效率较高,信息的传播速率D32得分为5,分解速率D34指标项得分都为4.9,信息反馈速率D33得分为3.93,信息发布速率D31指标得分3,偏低,是由于受到信息量A1指标得分偏低的影响;(4)系统自我调整能力强,自我净化能力D11得分4.72,说明系统中的人具有较强的信息识别能力,虽然由于校园网带宽的原因自我修复能力D12得分3.46,稍低;(5)信息组织效果良好,教学信息组织效果D21得分4.01,说明本系统信息组织有序,便于用户获取和利用。
得分较低的指标项有A1、A5、B1、C24、D24,系统在这几方面发展存在漏洞,也是造成系统测度分值较低的主要原因。
(1)信息相对缺乏。信息量A1指标得分为3,偏低。在本门MOOCs中,对于每一个知识点系统只提供内容完全相同的教学视频、教学大纲和教材文本三个教学资源,没有提供任何与教学内容相关的扩展资源下载或链接。本门课程提供的资源数量偏少,完全没有发挥平台的资源优势,不能支撑讲授方式之外的教学模式的开展,除了知识之外,学生很难获得探究、协作、交流表达能力的提升,系统收益受到严重影响。
(2)生成信息数量稀少。信息的生成性是指系统中的消费者在消费信息的同时又生产出来的信息,信息的生成性是教育网络信息生态系统重要的生态属性,也是系统生态程度的重要体现。这个指标通常表征信息人对系统信息活动的关注与投入程度,以及信息活动的有效性等。本课程中,得分为1,表明系统信息人对信息活动关注较少,活动效果势必不理想。
(3)信息人属性结构不合理。信息人信息属性得分为2,偏低。在本系统中,信息生产者为10人、消费者为10969人,比例严重不平衡。在教育网络信息生态系统中,信息生产者即教师不仅承担着信息生产、信息组织的功能,更重要的是承担着设计、组织和调控系统中信息人的信息活动的任务,信息生产者的匮乏,势必造成系统内信息活动稀少,且效果不理想,影响学习者对信息的获取及内化。
(4)教学文化先进性差。本系统中,教师只采用讲授法一种教学模式进行教学,这样就会产生两个直接结果,一是学习者缺乏兴趣与动机,造成学习中断。2013年发布的《“慕课”和开放教育:对高等教育的意义》白皮书显示,斯坦福、麻省理工学院、加州大学伯克利分校三所大学“慕课”的辍学率高达85%-90%;二是系统效益低,影响学习者的个人发展,学生探究、合作、交流等能力的提高很难通过讲授达成,必须通过设计良好的活动来实现。
(5)信息交互效果不理想。信息交互效果得分为1,很低。在本系统内,信息资源相对缺乏,信息活动不够丰富,势必导致学习者与教师、学习者之间信息交互数量少、质量低。如果以上问题得到改进解决的话,此项指标会得到相应提高与改善。
对本系统存在的5个问题与漏洞进行分析,我们发现教学信息的缺乏、信息人属性结构的不合理以及教学文化先进性差,必然会造成系统中生成信息数量稀少、信息交互效果的不理想,前三个指标是后者得以实现的前提和基础,也是必要条件。为了解决“大学生心理健康”MOOCS课程在生态化方面存在的问题,提高本系统的生态化程度,主要针对信息、信息人以及教学先进性这几个指标提出优化策略。
教育网络信息生态系统中的学习者在遇到学习困难的时候,不可能随时随地的向教师与同伴寻求帮助,学习活动顺利、有效的发生与持续更需要系统提供必要的学习支持,最有效的学习支持就是为学习者提供丰富的信息资源。优化信息资源的主要策略有:(1)教师和助教团队能够提供尽可能完备、与教学内容紧密相关的参考材料和配套资源,需要注意的是,过多的教学资源也会造成学习者选择障碍,为学生的学习增加认知负荷,教育网络信息生态系统追求的是信息链的供需平衡[6];(2)对教学资源进行系统化、规范化地整理和命名;(3)要按一定的分类方法和顺序将资源进行有序的组织;(4)资源的设计要符合学习者的自学模式;(5)根据用户需求对资源进行更新。
在本系统中,各类信息人比例不协调,与消费者相比,生产者数量明显偏少,影响了系统生态化程度。并且,教育网络信息生态系统中对教师提出了新的要求,教师必须具备在网络系统中设计实施教学活动的能力。对信息人进行优化,主要策略有:(1)在客观条件允许之下,尽可能增加主讲教师的数量;(2)根据学习者的行为表现、能力与水平,挑选一定数量的学习者作为助教;(3)对教师进行培训,培养其信息化教学设计能力、对大规模课程的监控能力等。
在本系统中,信息环境存在的主要问题就是教学文化先进性的问题,为了解决这个问题,就要变革教师教学模式,变纯讲授为讲授、合作、探究相结合的教学模式,在对信息人进行优化的基础上提出以下策略:(1)继续完善管理制度,将用户在系统中的活动表现纳入考评系统,形成活动激励机制;(2)教师依据一定规则对学生进行分组,形成学习共同体;(3)教师在必要的知识点讲授后,设计活动,学习者们以学习共同体为单位,讨论合作的方式完成,并且教师和助教要经常监控这些活动;(4)作业在学习共同体内互评,为了保证评价效果,教师要事先给出规则;(5)教师对交流讨论区的使用和学生的发言作出指导和引领;(6)注重对学生在讨论版发言的及时回馈,回馈时间宜控制在24小时以内。
教育网络信息生态系统的生态化程度对于网络信息生态系统的和谐发展具有重要作用。本文在“网络信息生态系统生态化程度测度指标体系”这一普适性的生态化程度测度工具的基础上,遵循教育规律,形成了“教育网络信息生态系统生态化程度测度指标体系”。以MOOCs这一典型的教育网络信息生态系统作为测度对象,选取某高校“大学生心理健康”MOOCs对其进行生态化程度测评。依据指标体系设计了学生调查问卷、访谈提纲,结合内容分析法和文献法搜集数据,采用李克特5级量表为各指标项赋值,最后计算出本课程系统生态化程度得分为3.08分,依据李克特5级量表,生态化程度属于一般水平。并且根据测度结果分析了系统存在的优势与漏洞,发现本生态系统信息没有重复性且价值高、信息环境协调稳定、系统效率较高、系统自我调整能力较强,并且信息组织效果良好,系统的主要漏洞有信息量少、信息人结构属性不合理以及教学文化先进性差等,最后针对这些漏洞提出了具体的优化策略。
[1]张喜艳.网络教学信息生态系统构建与优化[J].中国电化教育,2010,(6):26-29.
[2]沈欣忆等.基于生态观的远程教育质量保证体系构建[J].中国电化教育,2014,(7):82-87.
[3]马捷,魏傲希,王艳东.网络信息生态系统生态化程度测度模型研究[J].图书情报工作,2014,58,(15):6-13.
[4]张喜艳,解月光.教育信息化绩效特征结构解析[J].中国电化教育,2011,(8):24-27.
[5]Barnes C.MOOCs: The Challenges for Academic Librarians[J].Australian Academic & Research Libraries,2013,(ahead-of-print):1-13.
[6]范逸洲,王宇.MOOCS课程学习与评价调查[J].开放教育研究,2014,(6):27-35.
张喜艳:在读博士,副教授,研究方向为信息技术教育应用(okellen@sina.com)。
王美月:在读硕士,研究方向为信息技术教育应用(wangmeiyue@126.com)。
高嵩:本科,高级工程师,研究方向为教育信息化(gaosong@126.com)。
2015年6月21日
责任编辑:李馨 宋灵青
The Ecosystem Measurement and Optimization of the Educational Network Information Ecosystem
Zhang Xiyan1,Wang Meiyue1,Gao Song2
(1.Institute of Higher Education,Jinlin University,Changchun Jinlin 130012; 2.Educational Technology Center of Jinlin University,Changchun Jinlin 130012)
s:The paper has established the index system of the ecological degree of ecosystem of educational network information.Selecting the typical online educational information ecosystem “MOOCs” as researching subject,All data has been collected by using questionnaires,interviews,content analysis and literature for testing the ecological degree.The paper analyses existing issues in the system according to the test result,proposes the optimizing strategies for improvement.
Ecosystem of Educational Network Information; Ecological Degree; Measurement; Optimization
G434
A
1006—9860(2015)10—0068—07
* 本文系国家社会科学基金项目“基于生态化程度测评的网络信息生态系统研究”(项目编号:13BTQ007)研究成果之一。