大数据在高职计算机专业MOOC建设中的应用

孙晓芳

[摘 要] MOOC作为一种新兴的在线课程教育模式，给传统教育带来了巨大的机遇和挑战。MOOC教育平台与大数据结合，对平台中学习行為数据的专业化处理，为高职计算机专业MOOC的发展提供了必要的数据支撑。

[关 键 词] 大数据技术；MOOC建设；高职

[中图分类号] G434 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2016）28-0040-01

一、引言

高职高专是我国高等教育的重要组成部分，但高职高专教育现行课程普遍存在优质课程资源不足、教学方式单一、重技能轻综合素质、课程时间无法得到保证等问题。鉴于这些问题，迫切需要开发出涵盖综合素养、核心能力和专业技能的MOOC课程。MOOC将教师的教学、学生的学习、教师和学生之间的交流互动实现了数字化，适用于高职各课程的交流学习、专家培训、教师与学生互动。

二、MOOC中大数据的获得

大数据（Big Data）是在合理时间内进行数据的处理，目的是对数据管理、撷取、处理、并分析，实际上是对數据进行专业化的处理。教育大数据在推动教育系统改革和创新中起着重要的作用，同时大数据技术也推动着MOOC的迅速发展。

MOOC平台上既有学生的基本资料、成绩、作业、考题等静态数据，也有讨论、学习活动、学习行为等动态数据。

Experience API （也称为的 xAPI 或 Tin Can API）技术已经发展成熟。学习者所有非传统学习方式包含MOOC课程以及社群学习、行动学习、无缝学习等的学习行为都能被详细记录、追踪与分析，然后深入地剖析学习者以及学习活动。

（一）可以有效进行教学效果的分析评估

大数据技术作为一种全新的手段对MOOC教育定量化研究。学习者行为分析主要包括以下数据：

1.课程完成率

在MOOC中完成所有视频学习、作业和测试，最后参与考试的学习者定义为课程完成者，课程完成者占参加课程的总人数的百分比就是这门课程的完成率。

2.成绩合格率

MOOC课程的结业成绩60分以上的学习者占总人数的百分比就是这门课程的成绩合格率。

3.任务完成数

需要确定掌握的知识点或操作技能和能够与之掌握程度挂钩的数据，比如视频观看、习题或模拟操作是否完成，以及正确率。

4.视频观看时间

MOOC平台上的学习资源主要是一系列的小视频，学习课程的主要方式就是观看视频。统计学习者观看视频的时间，据此就可以判断出学习者是在认真学习，还是在随意游览视频。

5.讨论数

每门课程都提供讨论区，以供师生、学习者之间答疑解惑，相互交流。从MOOC平台上可得到学习者发表讨论、回复讨论、置顶讨论、加精讨论以及访问平台的次数，这些数据可分析出学习者参与课程的情况。

（二）MOOC、大数据与课堂教学三者的关系

MOOC与课堂教学互为补充，相互辅助，通过MOOC后台采集数据，以及在课堂教学中提供收集的数据，利用对这些学习行为大数据的分析和引导，从而推动MOOC的建设。把传授基本知识的环节从课堂里转移到网上，而课堂上主要用来进行师生相互交流解决自主学习中出现的问题和进行系统性专业实践，这种严肃有效的混合式教育模式，对学生学习和发展的成效大有裨益。

（三）基于大数据的MOOC定位准确

高职教育的重点是培养学生的职业技能，提高学生的就业能力。目前，社会上的招聘信息都是通过互联网在全国范围内公开发布的。使用基于网页搜索Google趋势和百度指数这两个工具，提供以网页搜索为基础的免费海量数据分析服务，通过数据提取可以轻易分析出招聘的条件和专业。

（四）大数据对学习者的预测功能

随着大数据应用的逐步深入，对学习者的预测功能慢慢显示出来。一方面，根据学习者以往在MOOC平台的原始学习数据，可推断出适合什么类型的课程，并预测学习者的课程完成情况。教师可辅助学生做出适合自身的选课决定，或提供恰当的学习帮助，督促其完成课程学习。

另一方面，从学习这样一个行为就可以分析出学习者的性格、学习态度和能力、处理问题的方式等，这些数据能够较全面地反映出实践能力水平和职业素养。如果MOOC平台将学习者的学习行为数据进行整合，从而计算出他的类型特征，也许这将成为用人单位参考的另一项重要指标。

三、结束语

MOOC教育平台与大数据技术结合，通过分析存储在平台上的海量学习数据，总结出适合高职学生的学习规律及其学习模式，从而建立个性化的学习模式。MOOC教育平台通过评价高职计算机课程的教学效果，并据此改进教学设计，达到高职教学改革的目标，使学生也能更好地满足社会发展的需要。

参考文献：

[1]吴文峻，吕卫锋.大数据时代的大规模开放在线教育[J].计算机教育，2013（20）：9-10.

[2]张燕南，赵中建.大数据时代思维方式对教育的启示[J].决策参考，2013（21）：1-5.