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为何仅6%慕课用户完成全部选课?山东一大学生团队5年调研 尝试构建后疫情时代慕课教学体系

来源:齐鲁网

作者:

2021-03-22 12:27:03

齐鲁网·闪电新闻3月22日讯 说起慕课,很多人都不陌生:MOOC(massive open online courses),意为“大型开放式网络课程”,自2013年进入中国以来发展迅速,尤其新冠疫情发生后,MOOC爆发出新的生命力。数据显示,2020年1月27日到2月10日,中国大学MOOC日活跃用户(DAU)上涨超5倍,仅2月10日一天,DAU峰值是2019年峰值DAU的3倍。截止到2020年10月,上线MOOC课程已有4万门,学习人数达5.4亿人次。

但与此同时,也暴露了很多问题。果壳慕课学院发布针对中文用户的慕课调查:只有6%的用户完成了所有选课,15%的用户完成了部分课程,绝大部分用户都没有办法完成所有课程,甚至有67%的用户连一门课程都没有完成。此外,根据2020年世界慕课大会消息,精品课程占比少,选课人数超10万+的仅占3.3%。原因在哪里?慕课,这一线上教学模式如何才能发挥更大作用?

正因看到了慕课的巨大潜力与当前局限,2016年7月,山东财经大学的8名同学自发成立了一个调研团队,宗旨就是“探索MOOC教学与传统教学的碰撞与融合,助力高校更好地应对新教育形势挑战”。五年里,团队成员接力科研。尤其疫情发生以来,他们走访了山东大学、山东师范大学、山东财经大学等9所省内高校,着重探索疫情期间MOOC教学模式暴露出的问题。团队采用专家访谈法和问卷调查法,与高校专家进行深度交流沟通、大规模收集高校老师和同学的反馈意见,切切实实了解到此次新冠肺炎疫情期间MOOC模式的新发展与新应用。  

首先,在问题发掘的层面,团队从高校管理层、教师、学生三大主体出发,设计了视频可否重复观看对学习者粘性的影响、课堂压力大小对学习效果影响、是否受空间约束对学习者影响等17个因素,并相应构建出三元主体模型进行横向研究。

团队的调研历经五年,纵观整个调研历程,可划分为疫情前、疫情中和疫情得以控制以后三个阶段。其中,2017年7-8月为第一阶段,团队向山东省九所高校的师生发放问卷共计1560余份;2020年4-8月为第二阶段,团队共发放问卷400余份;第三阶段为疫情得到基本控制、学生返校复课后,团队继续跟进调研。2020年9月1日至今,团队采用线上、线下相结合的方式,发放问卷共计540余份。

在获得有效调查数据后,团队首先对问卷进行编码处理,建立MOOC满意程度表、MOOC优势表、MOOC现存劣势表等表格,根据信度分析计算各表格Cronbach α,测试出基于扎根理论中的MOOC教学模式的12个服务质量影响因素均大于0.6,对其中两项删除后KMO值达到0.762,进行下一步分析。

对模型效度检验的过程中,通过分析发现KMO值均大于0.6,对应p值均小于0.05,通过Bartlett检验,适合做因子分析。因子分析后,发现样本旋转后因子载荷系数大于0.4,研究项和因子之间有较强的关联性。后对模型测试比较适合度指标(CFI)、非常规拟合度(NNFI)、即渐进残差均方根(RMSEA) 达到优标准范围,拟合度较高,最终分析出影响因素,发掘到问题所在:

教师角度:第一,教师对新型线上教学模式适应困难,存在抵触心理。从课程设计、视频录制到线上答疑,线上教学与传统线下教学差异较大,对习惯线下教学的教师来说是一种挑战。调查数据显示,近67%的教师对软件了解少,操作较困难。受访教师普遍反映对视频录制感到不适应,部分知识点未能按照预期流程讲解,对于MOOC模式存在抵触心理。第二,在直播教学中,教师以语音录制方式完成授课活动导致互动课堂的使用率较低,相较于传统教学模式,学生参与感不足。

高校管理层角度:第一,高校尚未完善校内的MOOC课程选拔机制,课程质量参差不齐,精品MOOC课程占比少。据统计,选课人数超过10万+的MOOC仅占3.3%,说明目前我国互动频繁、体验深入的高质量MOOC仍较少。高校为达到课程建设的数量指标,重数量轻质量。第二,高校对课程跟进工作不充分,与企业平台的合作不充分,导致高校课程偶发事故不能迅速解决,工作效率低下。

学生角度:首先,学生课程完成率低,未达到预期学习目的。接近60%的受访学生所在学校有第三方MOOC平台,如超星学习通、中国大学MOOC等。复杂的网络环境使学生不可避免地面临各方的诱惑与干扰,如游戏等,大大降低了学习效率,预期学习目标难以达成。第二,学生积极性弱,师生缺乏有效交流。疫情期间,居家在线学习显现出学习氛围不浓厚、缺乏深度学习等弊端。Hew和Cheung教授研究表明,高达90%的学生因缺乏激励、使用MOOC优先级较低等原因退出课程。

为解决高校管理层对课程体系的评估问题,团队引用决策树模型,通过决策树算法带入指定数据,结合理论和高校现实情况,可为高校决定是否引用MOOC的问题提供建设性意见。首先,利用调查结论选定①MOOC的质量(quality),②政策的支持程度(policy),③教师胜任水平(LE)三个因素,分别用高、低、一般等级衡量。建立决策树模式(利用C++语言),并对计科院、金融院、会计院进行测试,得出是否需要引进MOOC的结论。高校管理层可根据决策树模型,对学校各个学院进行分析,找到适合引进MOOC的学院,并根据具体情况,合理分配MOOC资源至各个学院。为了达到利益最大化,团队继续引用0/1背包算法,选出在学校的承受范围内可引进的MOOC课程,以达到最好的教学效益。

基于对各主体现存问题的挖掘及大量参考文献中的研究理论,团队经过不断构思和完善,构建出以下后疫情时代MOOC教学体系。该体系以MOOC教学平台为核心,通过构建教学闭环和资源闭环将政府、高校管理层、教师、学生和平台研发企业有机结合在一起。团队创新性地提出了“TPACK+Webquest”教学模式、AR反转课堂等崭新理念,为解决现存主要问题,推进MOOC面向未来有着重要意义。

闪电新闻记者 张洪波  报道

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