基于评价大数据的慕课视频改进设计研究

兰栩锋 张陈行 陆成钢 范文翔

摘  要  基于慕课教学与混合教学仍是后疫情时代的一个重要教学形式。近些年，虽然我国的慕课课程在数量上增长较大，但慕课视频质量良莠不齐。为改进与优化慕课视频的设计与开发，使用网络爬虫技术，将中国大学慕课平台上14类（约3 800门慕课）慕课学习者的课程评价数据作为数据源，使用MAXQDA软件开展质性分析。在使用类属分析法对大数据进行三次编码分析后，结合广大学习者的需求与建议，从教师讲授、声音、平台、画面、内容、制作、用户七大维度出发，认为慕课视频的设计应该考虑教师教学技能专业化、音频听觉体验流畅化、平台学习方式便捷化、画面视觉效果自然化、教学过程全程化、教学任务系统化，建议从这几个方面改进，有效提升慕课视频的质量，提高慕课教学的学习体验与教学效果。

关键词  慕课；大数据；MAXQDA；教学视频

中图分类号：G436    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2023）04-0054-07

Research on Improvement Design of MOOC Video Based on Evaluation Big Data//LAN Xufeng， ZHANG Chenxing， LU Chenggang， FAN Wenxiang

Abstract  MOOC-based teaching and blended teaching are

still an important teaching form in the post-epidemic

era. In recent years， although the number of MOOC

courses in China has increased greatly， the quality

of MOOC videos is uneven. In order to improve and optimize the design and development of MOOC videos， this research uses web crawler technology to take the course evaluation data of MOOC learners of 14 categories （about 3 800 MOOCs） on the MOOC platform of Chinese universities as the data source， and uses

MAXQDA software to carry out qualitative analysis. After three coding and analysis of big data using the

categorical analysis method， combined with the needs

and suggestions of the majority of learners， star-

ting from the seven dimensions of teacher teaching， sound， platform， picture， content， production， and

users， this study believes that MOOCs The design of

video should take into account the professionaliza-tion of teachers teaching skills， the smooth audio

and listening experience， the convenience of learning

on the platform， the naturalization of visual effects

on the screen， the whole-process teaching process， and the systematization of teaching tasks， which will

effectively improve the quality of MOOC videos from these aspects， and improve the learning experience and teaching effect of MOOC teaching.

Key words  Massive Open Online Course（MOOC）; big data;

MAXQDA; instructional videos

Authors address  Hangzhou Normal University， Hangzhou，

China， 311121

0  引言

近年來，慕课（Massive Open Online Course，

MOOC）在疫情时代背景下快速发展，优质的课程资源数量不断增加，包括国家精品课程、校本开发的优质课程等。一方面促进了优质教育资源的全球共享，另一方面也简化了知识获取的途径，使疫情防控期间学习时间变得更加灵活，学习的途径更加丰富，为学生和教师提供了更便捷的交流方式和更多元的网络互动环境 [1]。但仍有大量的慕课课程未能高效完成课程教学目标，主要表现在对课程进行设计开发时，慕课视频的制作缺乏一个参考标准，质量难以得到保证。慕课教学视频的设计是影响学习者满意度的关键因素之一。教学视频不仅能促进学习者的认知过程，加强学习动机，还能强化他们的情感体验，鼓励他们在课程论坛上积极主动地交流、探讨问题[2]。2015年教育部颁布的《关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》指出，在慕课的发展与改进过程中要根据教师和学习者的需求变化和技术发展，开展课程建设、课程应用以及大数据分析应用等培训[3]。学习者对慕课课程评分和评价所产生的大数据，为开发、改进课程视频提供了直观的反馈，能帮助潜在的学习者选择学习课程，也能帮助大学管理者对慕课的投资做出决策。因此，通过实证性的研究分析学习者评价大数据对于教学视频的设计对于慕课的健康、可持续发展至关重要。本研究突破了以往教育学科中使用案例研究的方法分析特定平台、学科或课程中的学习者评价，将基于学习者评价慕课时产生的大数据，提取与教学视频相关的开放式评价，相对客观地揭示了学习者给予教学视频正面或负面评价的具体原因，以期为慕课视频的制作提出较为客观且具有参考价值的建议。

1  慕课教学视频研究的文献综述

教学视频资源是慕课教学的一个重要形式，教学视频的质量会直接关系到学习者的在线学习体验与学习成果，是慕课开发过程中的关注重点，教学视频的吸引力很大程度上会影响学习者的课程完成率[4]。郭聪[5]对在线课程教学视频设计策略与应用开展研究时，梳理并提取了已有的研究框架，建构新的教学视频分析框架，基于此框架运用内容分析法进行研究；王雪等[6]将美国课程中央网站排名前20的慕课课程作为分析数据，结合我国《网络课程评价规范》（2002）与《网络课程评价指

标》（2013）搭建视频案例分析框架，选用质性分析方法在此框上开展研究，对我国慕课教学视频设计提出优化方案；王建民[7]在研究国家级线上一流课程教学视频制作规范时，按课程的年份等比抽取了31门课程的教学视频作为研究对象，分析视频的时长、码率、格式、拍摄形式等方面，以此来提出视频制作时的优化方案；周琬琦等[8]从中外20门课程中各选取的一个教学视频作为分析案例，搭建三级指标的分析框架，以此为基础探究慕课中教师与PPT结合式教学视频的设计原则；李青[9]在Coursera和edX两大慕课平台上选取14门课程，并从视频长度、表现形式等维度进行统计和分析，讨论慕课教学视频的设计和制作方法，并对现阶段MOOC建设中教学视频的关注点进行阐述。

在已有的相关研究中，大多数采用质性分析的研究者会先对已有文献的分析维度进行梳理，并制定相应的分析框架与分析角度，以此为出发点针对慕课视频进行分析。本研究先对数据源进行分析与编码，在完成相应的数据编码处理后，依据编码内容与已有研究的理论基础，制定一个基于大数据分析产生的三级编码分析框架，以此框架为基础，对慕课视频的改进策略进行研究。此外，已有的研究多以教学资源（如资源的呈现形式、教学的设计、资源的搭配等）为切入点展开研究，从教师的角度思考与分析视频的改进策略，却忽略了学习者作为学习主体的主观感受与反馈。本研究将转换研究视角，从学习者的角度出发，以学习者的评价为数据源，通过对大数据的处理与分析，对慕课教学视频的开发与设计提出建议与改进措施，研究结果也更具普遍性与适用性。

2  研究设计

2.1  研究方法

在开展类似研究时，多数研究者会采用质性研究法，以研究者本人作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集方法對社会现象进行整体性探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动[10]。本研究拟采用质性分析法中的类属分析法，对学习者的评论内容进行编码归纳。类属分析[10]是指分析在资料中反复出现的现象以及可以解释这些现象的重要概念的过程中，对具有相同属性的内容进行归类处理，并以一定的概念命名。本研究借助MAXQDA（2020版）进行数据的类属分析，在对处理的原始数据进行初步编码分类后，依据开放式代码，进行主轴代码的归纳总结，再经过对主轴代码的归类与凝练，形成核心代码，架构一个完整的、富有逻辑性和科学性的三级编码体系。基于三级编码架构，了解学习者对慕课视频设计的主要诉求，为研究结论提供数据支撑。

2.2  数据获取与处理

研究前期在确定了研究数据的范围后，使用Python将中国大学慕课平台中理学、工学、外语等14个课程类型（约3 800门课程）下的所有课程数据，包括“课程名称”“课程评分”“用户名称”“用户评价”等数据进行初步爬取，共获得数据1 648 747条。爬取结果如表1所示。

为了保证数据质量和分析结果的可靠性，本研究对爬取的原始数据进行迭代筛选处理，根据研究问题制定了以下数据筛选标准：

1）排除相关性不强的用户评价数据，包含打广告、纯文字表情、纯数字、刷单一字词以及其他与课程内容无关的评价；

2）排除重复性评价，包含同一门课程下的重复评价、不同课程下的相同评价、所属不同课程类型的同一课程下的评价（只选取一次该课程下的所有评价数据）。

数据筛选过程主要包括三个环节：

1）根据数据筛选标准，剔除相关性不强的评价与重复性评价；

2）为了进一步提升数据质量，确保数据的分析价值，筛选并保留30字及以上的评价数据；

3）根据研究问题，筛选并保留含有关键词“视频”的评价数据，最终确定216 321条数据样本，结果如表2所示。

3  数据的编码与分析

3.1  数据的处理

本研究主要采用编码分析对数据进行处理，编码分析是形成理论的基础和关键环节。依据扎根理论的研究方法，通常使用三级编码分析，分别是开放性编码、主轴性编码、选择性编码[11]。

开放性编码阶段，共组织五位研究人员使用MAXQDA软件对筛选处理后的数据进行编码。先将三位研究人员分成一组，共同对数据进行编码，编码过程中研究人员需摈弃主观判断，依据评价数据的真实含义提炼出初始范畴，对于含义不清晰但出现频次较高的数据，通过备忘录的形式记录，在所有研究人员意见达成一致后选择对该数据进行编码或者放弃编码。编码过程中，先选取十门课程类型下的数据进行初始概念的提炼，使用剩余四门课程类型的数据进行饱和度检验，在对剩余四门课程类型的数据进行编码时没有产生新的初始概念，可认为数据样本在理论上已经饱和。剩余两位研究人员为一组，在第一组已生成初始范畴的基础上使用一组的编码结果对筛选处理后的原始数据进行重新编码。在第二组完成编码后，通过跨代码一致性分析发现两组的跨代码一致性平均值为83.71%，经过全体研究人员多次线下会议讨论，最终两组编码结果的跨代码一致性达到100%，基本排除主观

差异。

开放性编码的主要目的在于将数据进行初步的标签化和概念化[12]，通过开放性编码将初始慕课评价数据中具有高度相关的语义信息进行整合，并赋予初始概念，初步形成118个初始范畴，通过去除语义相近以及出现频次少于三次的初始范畴，最终共保留104个初始范畴。处理结果如表3所示。

随后，在开放性编码的基础上进行主轴性编码，主轴性编码的主要目的在于进一步明确初始范畴之间的逻辑关系，使得初始范畴的属性与维度更加具体[13]。通过主轴性编码，将零散、杂乱的初始范畴归类为具有概括意义的从属范畴，通过反复辨析最终得到34个从属范畴，如表4所示。

最后，通过选择性编码确定核心范畴，选择性编码的主要目的在于整合并形成研究中的核心主题，并与其他范畴形成联系，构成较为完整的体系。通过选择性编码，将从属范畴总体依照慕课教学视频设计的各个环节进行归纳，最终提炼出七个具有高度概括性的核心范畴，如表5所示。

3.2  结果分析

基于上文中的三级编码结果，本研究构建出慕课教学视频质量影响因素模型，如图1所示。该模型筛选并归纳出了影响慕课教学视频质量的七个维度指标：教师讲授、声音、平台、画面、内容、制作、用户。制作优质的慕课教学视频，需考虑并达到这七个维度的基本要求。否则，可能使学习者在开展慕课学习时无法获得良好的学习体验，且学习兴趣欠佳。

具体而言，“教师讲授”维度，教师要在端正态度的基础上，遵循一定的逻辑并运用合适的语速、尽可能细致全面地为学习者講解课程内容，同时教师要注重提升自身的讲解水平，讲解语言要富有趣味性。“声音”维度，要保证视频音量在合适的区间，音质尽量清晰，同时视频前后声音的起伏不可过大。“平台”维度，让视频的访问在最大程度上为学习者开放并能够重复播放，为学习者提供基本的视频介绍以及视频下载的渠道，尽量丰富视频的数量。“画面”维度，要注重如录制角度、画面结构等合理，同时使得画面及其特效尽量美观，画面背景与主体之间达到平衡。“内容”维度，在对视频内容充分准备的基础上，厘清视频内容之间的逻辑关系，在控制视频内容难度的基础上适当地拓宽深度与广度，注重视频内容之间搭配的同时做到呈现不突兀，提高视频内容的实用性，及时更新视频的内容，案例的设置要合理，知识点的设置以及检测要准确。“制作”维度，对视频的剪辑、结构、节奏把握要合理，视频时长要符合学习规律，不可过长或过短，同时视频最好与其他资源相结合，做到教辅相承。“用户”维度，在设计视频前要考虑到视频的受众以及能够给学习者带来的效应，有针对地设计视频并让学习者能够有所启发。上述建议大致概括了制作优质慕课教学视频所应具备的七个维度的基本条件。

4  针对慕课教学视频制作的建议

基于对各类慕课具体学习过程中学习者评论内容的编码分析以及上述研究结果分析，研究者针对慕课视频设计的教师授课、声音、平台、画面、内容、制作六大维度提出以下建议。

4.1  教师讲授需把握课程整体，重视教学技能专业化

教育信息化变革时代，教师的主要责任应该是营造和谐的学习氛围，吸引学生掌握更多的知识与技能。

准备过程应把握整体，从前期准备工作开始至后期录制结束。在教师出镜类的慕课中，教师应在录制开始前审视仪容准备教具，检查相应设备是否工作良好，避免录制过程中发生意外；在教师不出镜的慕课中，教师同样需要事先调整状态，稳定情绪、增强信心。英国心理学家哈德菲尔德的研究表明：自信情况下，人可以把自己的能力发挥到500%以上；相对于没有自信且自卑的人，只能发挥出自己30%的水平。

授课过程中，应注重知识点的论述技巧。讲解细致、详细的慕课更易受到学习者的青睐，因此，教师应尽可能降低知识点的学习难度，但需要注意的是，讲解详细并非仅能通过花费更多时间对某一知识点进行深入理解实现，同样可以通过一定的知识点衔接方式完成，常见的方法有：

1）类比法，用比喻、拟人等说明问题；

2）例证法，用事实或例子说明问题；

3）条例法，用“第一、第二、第三……”等叙述方式衔接知识点；

4）引证法，引用数据、图标或名人名言佐证观点。

4.2  声音方面需从用户出发，重视听觉体验流畅化

结合学习者评价大数据，研究者认为用户更青睐具备流畅听觉体验的慕课。以中央电视台《舞蹈世界》宣传推广类节目的制作过程为例[14]，该栏目制作组通过长时间的探究得出结论，-10 dB的节目混合声足以让观众听清背景音的全部内容同时不易引起其注意，而主持人的声音则不宜超过-12 dB，

过大易使主持人的声音显得刺耳，而过小则易导致其被背景音掩盖。

另外，将不同种类的声音放在不同音轨的处理方式足以让讲解声与背景音相处融洽。同样以《舞蹈世界》制作过程为例，在录制过程中收录四个声道，编辑时仅保留一个声道且将其放至第一声道，而后将背景音乐放至第二声道，以此导出的视频音质远比将两种声音混合后放入同一声道效果更好。

由上所述，流畅化的听觉体验应采用-10 dB的背景音、-12 dB的讲师声音并将不同种类的声音放于不同声道。

4.3  平台方面需符合受众需求，重视学习方式便捷化

慕课学习者倾向于观看复用性高且能够支持泛在学习的课程视频，因此，设计团队应将学习方式便捷化。传统课堂教学活动依附于课程表，发生于固定时间、固定场所，慕课因其自身特征，使随时随地学习成为常态化现象[15]。

设计团队充分发挥泛在学习的优势，满足受众需求。首先，应考虑视频编码与文件格式。常见的慕课视频编码有AVC1与H264两种格式，AVC1是H264的一种类型，但前者所能保存的格式仅有MP4格式，对浏览器亲和度较高，可结构复杂，视频加载速度较慢，因此，可以使用流媒体技术把H264编码的视频切分成若干片段，而后将其索引地址保存至m3u8格式的文件中，播放时按顺序下载视频，加载速度与成功率均能得到显著提升[16]，增强视频的“泛用性”。其次，可考虑修改视频或课程总时长。短小精悍是慕课视频的特点之一，一般认为视频时长不超过15分钟，以6～8分钟为佳[17]。以此标准，在结合知识点连贯性的基础上规划每一课时的时间，充分契合慕课学习者利用碎片化时间进行学习的特征，强化慕课视频“泛在学习”的特征。

4.4  畫面方面需以“学生”为本，重视视觉效果自然化

学习者是慕课的使用者，录制的角度代表着学习者观看学习的角度，视频设计团队在拍摄录制时应以“学生”为本，重视观看效果的自然化。

若为讲师出境类视频，首先，在录制时应采取多机位拍摄且数量最少为三台，1、3号机从左右两侧拍摄讲师的中景或近景，2号机负责拍摄舞台全景；其次，应考虑视频整体结构，若该慕课中途需要穿插引申视频，那就需要考虑切换不同的角度使得视频插入更为合理；最后，应在录制时保证某一机位全程工作，以备后期剪辑的不时之需。

若为讲师不出镜类的视频，应尤为注意学习者左右眼画面分布对比，例如，当某一画面左侧为装饰用布景，右侧为重要知识点的文字说明，就应考虑适当放大右侧画面在整体画面的占比，使得右眼画面占据主导，强化学习者对右眼画面的认知体验，加深对知识点的理解。常用的左右眼画面分布对比划分为在屏幕中央画一道细线，细线左侧即为左眼画面，右侧即为右眼画面。

4.5  内容方面需深入挖掘，重视教学过程全程化

良好的教学内容需要课程设计团队从课前准备、课中讲解与课后交流三个环节相互衔接，贯彻始终[18]。因此，在设计制作教学视频时应着重注意教学过程的全程化，避免时长过短等问题。教学过程全程化即以学生为中心协调设计课前、课中与课后的教学内容。针对课前准备工作，设计团队应预设课程受众，根据受众特征对知识点进行详略处理，选择性地采用不同讲解方式，考虑目标群体的习俗、学习理念与接受能力（如华中师范大学开设的、针对初学者的《心理学：我知无不言，它妙不可言》，该课程借助大量经典案例与通俗易懂的讲解辅助初学者走入心理学世界），最大限度强化预期受众的学习体验。同时，课程设计团队应演练课堂讲解内容，慕课在线学习因其大规模授课的特点更需强调严谨性，视频内呈现的所有内容均应通过设计团队严格的审订，最终成品呈现出的内容应经过团队内部数次迭代更新。

此外，在设计教学视频时，设计团队应灵活切换教学方式，根据课程内容更换讲解方式，例如，一门知识点较多的课程不宜采用单纯的讲授法与固定画面的呈现，此类方式易导致学习者沉浸感不强、被动接受学习目标。

4.6  制作方面需注重实际需求，重视教学任务系统化

教学任务的设计应当具备一定的计划性。课程设计团队应尝试采用递进的方式设置课后任务，将类似的知识点集中化处理，由简入深、层层递进，同时，应注意不同部分间的衔接，避免课后任务间的跳跃性，使各部分教学任务间更清晰、规范[19]。

此外，设计团队应建立系统性的教学任务评价机制。例如，可对优秀学习者的作业进行公示、置顶处理，在下一期课程上线时将优秀学习者的作业作为范本讲解给其他学习者听，在增强优秀学习者自信心的同时赋予其他学习者更多动力，形成良性循环。此类记录可用于期末成绩评定，在最后的成绩上予以一定的分数鼓励，丰富期末成绩组成部

分[20]，增强学生对讨论区的黏性，促进教师与学生之间、学生与学生之间的交流。

5  结束语

基于学习者评价进行的分析既可以实现线上学习环境下的教育大数据采集，也相对客观地揭示了学习者给予教学视频正面或负面评价的具体原因。本研究揭示了学习者对慕课视频的教师讲授、声音、平台、画面、内容、制作、用户这七大维度中的关注点，并在此基础上提出了相关建议，以期对慕课视频设计团队提供参考。在未来的研究中，相信教育研究者与实践者通过结合相关理论，充分发挥慕课本身优势，能更好地理解学习现象、揭示学习规律、优化学习过程。

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