MOOC 课程建设局限性和解决之道

徐志平

（复旦大学 计算机科学技术学院，上海 201203）

0 引言

大规模开放在线课程（massive open online course，MOOC）是面向社会公众的免费开放式的网络在线课程[1]。近两年来，国内的各大高校纷纷投入大量的人力、物力进行在线课程的建设。2017 年，教育部启动首批国家精品在线开放课程认定工作，从3 000 多门MOOC 中选出490门课程，作为国家精品在线开放课程，同时计划到2020 年，以国家名义再推出3 000 门精品在线开放课程。MOOC 加深了信息技术与教育教学的融合，起到了示范作用和激励效用，易于推广课程建设的成果，为教师开展课程建设提供了有力的工具支撑。

1 MOOC课程建设中的局限性分析

1.1 网络课程建设变成简单地把课程知识以视频载体的形式搬到网上

MOOC 在建设过程中免不了要将原来要通过Power Point 等幻灯讲义的内容通过视频录像的形式存储到MOOC 平台上。这些视频往往需要专业的团队加以录制和后期制作，需要大量的时间成本和人力成本，同时有条件的学校可能还会自建新的MOOC 平台与MOOC 联盟，这些载体（包括系统开发、云存储、视频直播等）需要不菲的运维成本。虽然大多数情况下，制作MOOC 的费用不会是授课老师自掏腰包，但是错误的方向有高昂的机会成本。然而，对于不参与MOOC 建设项目的老师而言，则可能会因错失MOOC 浪潮带来的大好机会，只能做一个失落的旁观者。事实上，大部分MOOC 建设者做的工作仅仅是把原来书本或者幻灯讲义的内容读一遍，录制成视频放到MOOC 网站上。

1.2 网络课程受众学习能力的差异性导致高辍学率和低完成率

传统教学，就是通过教师把认知传递给学生。传统教学的应用环境适合师徒相传的一对一讨论式教学，对于同时多个学生的知识传授的成本和代价极高。每个学生都有各自的特点，面对同样的老师、同样的授课内容，对不同知识点的理解难易和吸收快慢也千差万别。MOOC 平台建设的初衷是把原有课堂教学活动中老师和许多学生同时建立单向链接改为同时建立双向链接，是把一部分“照本宣科”的教学内容视频化，让学生反复观看，把网络平台变成一个学生向教师提问和交流的平台。这一初衷往往忽略了受众学习能力和学习动力的差异，有的学生对于课题有很高的兴趣，可以认真地看完每一份视频和文本资料，遇到难题或者不清楚的知识点会主动通过交互系统向教师发起咨询；有的学生在课程开始的时候对教学内容有兴趣，随着课程教学进程的深入，理论越来越复杂，学生会遇到难题或者难以理解的知识点，因为各种各样的原因将问题搁置，导致自己在学习过程中的拦路虎越来越多，从而最终放弃课程的学习，这也是MOOC 平台存在较高的辍学率和低完成率的主要原因之一。

1.3 教师主导的评价学生机制过于单一

在传统教学活动中，甚至在线上教学活动中，教师往往主导着对于学生的评价。在MOOC 平台上，教师并不是把视频放在平台上就可以了，教师必须对课程做到在线掌控。教师掌控的手段主要是习题、作业、考试和答疑，总结起来，最重要的就是要有反馈。有了反馈，学生才能清楚自己掌握的知识到底对不对。有了答疑，学习者的疑问才真正有可能被高效地解决，学习者才能通过在线MOOC 平台和教师这两条链接，真正与认知搭建起有效联系。然而，这个模式在初始的时候，根本难以为继。毕竟在线选课学生人数是庞大的，一旦MOOC 平台公开运行，每一节课就会涌现出许多问题，加上批改作业和试卷，就足以让授课教师无暇应对。教师根本无法事先预料究竟会有多少人选课。面对庞大的在线选课人数，虽然客观题可以用计算机判卷，但是面对主观题，电脑就无法判断学生究竟掌握得如何。

1.4 网络课程一旦建设完毕，内容不再更新导致教学内容随着时间的推移变得陈旧

很多网络课程尤其是偏应用的理工类课程在课程建设时选用的内容都是当时先进的内容和知识，但是随着时间的推移，这些内容往往随着技术的更新变得陈旧，而当时建设课程的老师往往不再会对于网络课程内容进行更新，以至于网络课程的内容随着时间的推移变得陈旧。学生学习这门课程时往往会发出课程的内容跟不上时代的抱怨。

2 课程建设中的应对之道

在将线下的数据分析课程转化为在线课程时，笔者的团队对于以上所提及的4 个问题一一对应给出了相应的解决方案。

（1）为了避免简单地把课程知识以视频载体的形式搬到网上，对课程网站的内容进行结构以及内容上的丰富，除了视频以外，还针对视频给出说明性的图文；对于需要学生实践动手的地方，不仅仅给出原始数据文件，还给出处理后的最终结果文件，同时辅以网上的习题和讨论，对学生的知识掌握程度进行全方位地跟踪。在每个章节的结束处均安排相应的在线客观习题，以检验学生对知识的把握程度，同时记录学生观看视频的时长，对于学生的学习进度做到心中有数。对于学习进度落后的学生，通过电子邮件、微信等手段加以督学。

数据分析课程主要让学生通过学习具备基本的数据分析能力，发现数据中所蕴含的有价值的模式，并且具备把所发现的内容通过可视化的形式加以呈现的技能。本课程以数据分析为中心，引导学生学会数据分析的一系列方法。让学生利用不同数据分析工具进行数据分析的内容涵盖了数据获取、数据清洗、数据选择、数据操作、数据运算、数据分组、时间序列等内容。教师应让学生在对理论理解的基础上，学会使用Excel、Power BI 以及使用Python 编程语言对于数据进行分析及可视化操作，学会对于处理结果进行解释，并且发现在分析中所遇到的潜在问题。

数据分析课程比较重视实践性，因此我们对于原来的课程体系进行重组，摒弃部分纯理论的课程内容，在网络平台的课程内容配置上，围绕数据分析的数据源→数据清洗和查询→数据建模→数据可视化这一基本流程，辅以将数据分析过程类比成烹饪，让学生形象化地理解数据分析的流程，基于两套体系进行课程内容的传授，如图1 所示。

图1 课程内容配置

一套体系是微软的Power BI 体系。大多数选这门课的学生并非计算机相关专业的学生，而Power BI 是微软提供的一个免费的可视化商业数据分析工具，可以兼顾非计算机专业用户和计算机专业用户。另一套体系则是通过Python 语言的pandas 和matplotlib 模块对数据进行程序级的自定义数据分析流程，而且在Power BI 中也可以使用Python 作为数据输入和数据可视化模组，这两个体系可以互相借鉴、互相交融。课程的目标是让学生借助工具和自己的分析能力把日后所学习的业务知识和数据整合起来，输出对业务有价值、有影响力的建设性决策。课程知识点通过两种体系的混合式交叉传输，旨在告诉学生提升真正的数据分析能力并不意味着要在某个软件或者某种语言的使用上登峰造极，而是掌握工具的价值精髓，在知识的交叉领域物尽其用，运筹帷幄，用智慧点亮数据。

（2）针对网络课程受众的学习能力差异性导致的高辍学率和低完成率问题，在课程建设过程中我们组建了PBL（problem based learning）在线学习小组，让先进的学生带动后进的学生，针对课程大纲中感兴趣的内容进行事先预习，由被动接受知识变成主动吸收知识。在每周3 个课时的教学安排中，专门抽出1 个学时让学生自己以小组或以个人的形式上讲台，以翻转课堂的形式将所学的内容进行展示，并且要求PBL 组员针对所展示的内容自行准备数据样例并上传至课程的网站。PBL 组员在做完相应的汇报之后还需要对自己小组的工作和学习做出总结，看看自己有什么收获、有什么不足。这种在线下的实体课堂中，让学生成为主角向其他学生传播自身已经掌握的知识也符合费曼[2]技巧，即“通过向别人清楚地解说一件事，来确认自己真的弄懂了这件事”。这样无论是讲述者，还是聆听者，都能在某种程度上对于相应的主题有比原先更深入的了解。这种充分发挥学生学习积极性的手段，能够使学生的课程完成率大大提升。

（3）针对教师主导的评价学生机制过于单一的问题，需要发挥教师是规则制定者的角色特点。我们设计规则和相应的制度，通过设立在线讨论区，将学生和PBL 小组有效地联系在一起。在在线讨论区里，学生的问题不只老师能看见，其他同学也能看见。一个问题抛出没多久，就会有学优生跑出来解答，或者有学困生跑出来“+1”。有时候，两个学生可能还会因为不同的解法产生争议。旁观者和后来的学习者也可以通过阅读甚至参与这些讨论对话，获得更为深刻的认知。教师（包括助教团队）还可以亲自答疑，但只需要解答那些其他学生没能解答的问题。闻道有先后，有时学生和老师的角色可以互换。不仅是答疑，甚至期末考查也可以采用这种方式。对于学生期末论文项目的评价采取的是40%同侪评分以及60%的教师评分。学生自己除了要交期末论文，还必须在一周内至少评3 名同学的期末论文，才能最终获得自己的期末分数，教学团队只需要负责仲裁。在这种同侪评审压力下，许多平时课堂上松懈倦怠的学生也会精神百倍。因为与线下课堂的相互评判不同，学生都知道评分时没人会碍于情面手下留情。网上的论坛和同侪评分规则设置，就在无数的学生节点间加入了许许多多的链接。知识可以来自于书本、网上视频的讲解，可以来自于老师、助教，也可以来自于无数的同学。事实上这样做的结果是期末论文的水平大幅度提高，而且发现学生中真的是藏龙卧虎，有的创造性的文章连老师看了都拍案叫绝。

（4）针对网络课程一旦建设完毕，内容不再更新导致教学内容随着时间的推移变得陈旧的问题，可以将网络课程和自媒体进行有机结合。我们专门为课程开设了微信公众号，其目的在于补充MOOC 平台上未提及的知识，但又暂时不适合放到MOOC 平台上作为教学展示的内容，同时该公众号也是师生交流的一个平台。翻转课堂PBL 小组的学生展示部分也会及时地在微信公众号上予以展示，这样既能提高参与PBL 小组讨论的学生的自信心和自豪感，又可以给未参与相关课程讨论的学生一次有益的知识交流。随着自媒体微信公众号的内容逐渐丰富，内容可应用到每年度的课程MOOC 网站内容更新中，这样细水长流地真正做到MOOC 平台的内容常新。

3 实施效果

数据分析在线课程通过以上手段在线运行一个学期之后，学生逐步掌握了结合Power BI 和Python 进行数据分析，并结合自身的实际撰写出翔实的数据分析课程期末报告。更让人意想不到的是，本课程的线下选课人数才不过25 人，而实际在线注册这门课程的人数达到72 人。课程平台提供了98 个知识点视频，总时长约为15 时44 分，有将近500 多幅图片资源。学生参与课程的热情比以往单纯的线下教学模式有了大幅度提高，有65.63%的学生通过移动客户端访问课程，而通过电脑网页版访问的占比34.37%，课程的日均访问量在50 次左右，在每周课程上课之前的一天访问量激增到100 多次，这说明学生对于预习课程的重视。课程的出勤率由原来的85%，提升到在线课程开放后的95%，因为没有人想错过别人的PBL 报告。2019 年第1 学期学生通过自组织的形式成立了8 个PBL 小组，每个小组都做了精彩的课堂报告。由于课程报告在课程结束的第2 天会通过微信公众号发布，课程展示的观看次数从一开始的十几次到如今的每次展示约有200 多次观看，甚至微信公众号吸引近170 人关注，并且每天人数不断增加，这也是笔者在建立课程专用微信公众号时没想到的。由于本课程是以期末论文形式进行考查，学生均根据自身专业特点，提交了质量不错的期末论文，近29%学生的论文同侪评审和教师评审同时评为优秀，71%的论文同侪评审和教师评审同时评为良。从对于学生的匿名调查问卷中得知97%的学生认可这种教学模式，86%的学生认为这门课对自己的数据分析技能有所提高，83%的学生认为自己从PBL 的学习和课堂展示形式中获益良多。课程注册者的任务节点的线下完成率为100%，线上完成率为95%，大大降低了辍学率并提升了课程的完成率。

4 结语

MOOC 作为一种新的教学模式在推广和应用中虽然会遇到种种困难，但是作为一项新技术在教育领域的推广，需要教育工作者针对MOOC技术的特点，发挥MOOC 技术的长处，用技术和非技术的手段弥补目前MOOC 技术的短板，从而有效地激发学生的学习兴趣，进而更为高效地创建MOOC 内容，使MOOC 技术能够更多地、更好地运用于现代化教育教学中，其效果将是不言而喻的。