大数据背景下MOOC教学评价的特征分析 背景具有什么特征

大数据背景下MOOC教学评价的特征分析

1.评价主体多元 对MOOC学习效果的评价，其评价主体已不再仅仅是教师， 还包括学生、校友等。MOOC学习平台上，通过后台大数据的 分析与处理，加之不同主体对学习者的评价，有助于教师从 不同渠道了解学生的学习情况，以便进一步改进教学。同时， 也能够使学生认识到自身存在的优点与不足，有助于学生的 全面发展。

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1671-7503 （2015）19-0019-05 一、问题的提出 如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代（即大 数据时代）正在开启，人们的工作、学习以及思维方式也因大数据的到来而发生着改变。MOOC教育在大数据的推动下不 断突破和创新，革新了传统的教育制度，MOOC教学评价在大 数据的支持下趋于客观和完善。在教育高度信息化的网络时 代，人们的学习方式也在迈向数字化，智能手机、平板电脑 等各种便携式移动终端是人们常用的学习工具，学习者在学 习过程中会产生大量的数据来记录他们的学习过程，大数据 挖掘技术可以有效地跟踪和记录学习者的学习过程，从而为 我们提供更加准确、客观的教学评价。喻长志[1]指出：大 数据将重新构建教学评价方式，由原来的“经验式”评价转 变为“依据式”评价、由原来的单一维度评价转变为多元性 评价、由原来的结果性评价转变为过程性评价，通过大数据 的支持找出教学活动的规律。可见，在大数据技术的支持下， 教学评价将会更加科学、准确。

近年来，MOOC（Massive Open Online Course）即“大 规模在线开放课程”风起云涌，至今方兴未艾，成为“地平 线报告”预测的将在未来一年之内普及的技术，并且被认为 是网络学习的“下一个革新之举”[2]。卡兰·凯莫卡特认 为MOOC是新型的网上大学[3]。在一次论坛上，有学者把MOOC 为代表的网络教育称为“新”网络教育[4]。从国内外学者 对MOOC概念的界定可以看出，MOOC本身具有两个显著特征：
一是开放共享（Open access），来自世界任一角落的人都 能够免费参与MOOC课程学习；
二是可扩张性（Scalability），MOOC课堂是针对不确定的参与者来设计的，具有显著的大规 模性。

“大数据”是近年来信息技术领域比较流行的词汇，一 般认为其具有“4V”特征，即大量（Volume）、高速度 （Velocity）、多样化（Variety）和价值（Value）。MOOC 与大数据具有密切的联系，大数据背景下，MOOC将革新传统 教育体制、教学理念、教学方式以及教学评价等，本文主要 探讨基于大数据的MOOC教学评价。大数据时代，MOOC教学评 价区别于传统教学评价而具有自身的鲜明特征。由于MOOC学 习者人数众多，教师不可能像传统课堂教学那样事先对学习 者特征进行分析，尔后根据学习者特点实施恰当的教学。所 以，MOOC教学更需要对其教学评价进行精心的设计，MOOC教 学评价贯穿整个教学过程，具有举足轻重的作用。此外，由 于在MOOC教学中师生、生生处于相对分离状态，课程内容主 要以视频为学习载体，所以，又使得MOOC具有远程教育的一 些特征。因此，有必要对MOOC教学评价的特征进行分析。基 于此，本文主要探讨大数据背景下MOOC教学评价的特征，以 期为我国MOOC教学评价提供一些有益的借鉴和启示。wWW.dYLw.Net （3）校友作为评价主体。MOOC学习效果的评阅人员中 较有特点的是校友参与其中。在《从OCW课堂到MOOC学堂：
学习本源的回归》一文中，张振虹等学者从学习者职业服务 的角度论述了校友参与MOOC教学评价的益处。校友一般为各 个领域出类拔萃的优秀人才，具有丰富的实践经验，是学校 发展中极为重要的人力资源。因此，校友作为MOOC教学评价 的主体，一方面有助于帮助学习者拓宽视野，丰富知识；
另 一方面还可以推动MOOC教学的发展。

2.评价对象多元 MOOC多元性的评价主体决定了其具有多元性的评价对 象，通过多元对象的评价，可以从不同维度对MOOC作出综合 评价，各种评价结果有利于MOOC的后期改进与完善，从而进 行更优化的设计。其对象的多元性主要体现在以下几个方面。第一，对学习者的评价。一方面，MOOC教学对学习者的 学习过程给予高度关注，其教学评价以形成性评价为主。比 如：在MOOC学习过程中，会对学习者参与学习活动的情况进 行评价。可根据某个学习者在论坛发表的问题数以及提供解 决方案的次数等信息来了解学习者主动参与课程学习的积 极性、对知识的理解与掌握程度以及与他人合作学习的情 况；
另一方面，MOOC教学也会对学生的学习结果进行评价。

比如：对学习者任务完成情况的关注。MOOC每周更新后一般 会有相应的学习任务，学习者可通过“课程进度”栏目来查 看自己的任务完成情况。

第二，对教师的评价。MOOC教学中教师的地位和作用发 生了重大变化，教师成为学习活动的组织者、学习资源的设 计者与开发者、学习过程的指导者，而不再是信息的主要传 递者。因此，在MOOC教学中，对教师的评价可从教学活动的 组织、学习资源的提供和对学生学习过程的指导等方面进行 考察。

第三，对MOOC教学资源的评价。在MOOC学习过程中，教 学资源是与学习者直接发生交互的对象，是开展MOOC教学的 基础。因此，有必要对其进行多方面（如教学设计的合理性、 内容的完整性、媒体形式的多样性、呈现形式的趣味性、使 用的便利性等）的评价。大数据扩大了教学评价的范围[6]，MOOC教学评价的对 象，除以上三种形式以外，还包括对教学媒体、教学环境、 教学支持服务系统和教学管理系统等的综合评价。

3.评价方式多元 一是MOOC课程评分方式多元化。相对于传统课程，MOOC 课程的评分方式在大数据的支持下做了新的尝试，并取得了 较好的效果。（1）同伴互评。对于MOOC课程，由于其“大 规模（massive）”的特点，数量众多的学习者同时参与一 门课程的学习，导致其课程作业数量巨大，仅靠授课教师和 助教团队不可能完成作业的批改任务。为此，MOOC推出了同 伴互评模式，这也是MOOC评价方式的创新之处。当然，该评 价模式需要授课教师事先制定相关的评价指标和具体的评 价细则，学生按照评价标准来互相批改作业。有研究表明， 同学之间互相批改作业与教师批改作业的分数在统计意义 上几乎吻合[7][8]。同伴互评不仅能够提高学习者的参与热 情，而且学习者之间通过观看彼此的作业，可以从中获得新 的启发和灵感，进而拓宽自己的视野，能够互相促进学习。

（2）学生自评（self-assessment）。学生自评是MOOC平台 较有特色的评价模式之一。目前，MOOC平台自我评价机制还 不完善，但这种评价方式却普遍受到学习者的喜爱。国外有研究[9]表明，MOOC课程学习参与者对学生自评模式持肯定 态度，并希望MOOC制作商能够提供自我评价工具，如小测验、 校验表、自我评价标准等。（3）机器评价。机器评价是MOOC 平台研发的第三个评价模式。该评价模式主要针对客观题 （单选题和多选题）进行评阅，具有即时、自动反馈的特点， 学习者提交课程作业以后，会得到即时的反馈，机器会自动 为学习者打分，可以提高学习者的参与热情。（4）校友评 价。MOOC课程评价方式的第四个亮点就是校友参与到课程评 价中来。有研究表明，已在工作岗位上的校友常常通过关注 和评阅学习者的作业和期末试卷，挖掘到公司或部门需要的 人才，并向他们发出邀请[10]。这也是对Moocers的一种肯 定与激励。从这点我们可以推测，MOOC学习者在未来的就业 中可能会因为比其他求职者多一个砝码进而增大成功的几 率。MOOC课程除了以上几种常用的评价方式以外，还有教师 评价、助教评价等，不同的评价方式都有其各自的特点和试 用范围。如对于理工学科而言，主要以客观题为主，更多的 是通过机器进行自动评阅；
而对于人文学科，则多数为主观 题，主要采用同伴互评的方式。各种评价方式根据不同的学 科特点，相互配合，交叉使用，优势互补，有利于促进学习 者的学习、提升学习效果。

二是MOOC课程考核方式多元化。本文在此处主要以 Coursera平台提供的《大数据与信息传播》课程为例来说明MOOC课程考核方式的多元性特征。（1）基于视频的嵌入式 测试题。在Coursera平台中，其MOOC课程教学视频中引入了 “内嵌式”测试功能，在视频下方的进度条上会有相应的标 记，当视频播放到该标记时，系统会自动跳出测试题目，学 习者只有答对了才可以继续观看视频，当然学习者也可以选 择跳过（Skip）测试题而继续观看视频。视频中的小题目测 试（In-Video Quizzes）以难度较低的客观题为主，采用机 器自动评分的方式，主要帮助学习者集中注意力、提升学习 兴趣、回顾章节的核心内容，检测他们对基础知识的理解与 掌握程度。（2）每周作业。MOOC的课程更新周期一般为每 周一次，课程更新后会有相应的作业（每周作业），学习者 可根据自己的需要利用碎片化的时间进行学习，在规定的时 间内提交作业即可。由于《大数据与信息传播》这门课程偏 向理论类，其每周作业的题型多为思考题（结合课程内容， 分析相关问题），采用同伴互评的方式，鼓励他们独立思考、 自由表达、各抒己见，并能够与他人分享观点，互相启发， 共同进步，充分激发他们的问题意识和进取精神，有利于学 生批判性思维、创造力以及高阶思维能力的培养。（3）期 末考试。在此门课程中，期末考试的内容为：结合大数据与 信息传播的热点问题，撰写论述性文章。主要培养学生独立 撰写论文的基本能力、体会科学研究的一般流程、感受严谨 的学术态度、掌握全新的思考方式，从而提高他们学术研究 的基本素养。当然，不同学科的课程会有不同的考核方式，但总体来说其考核方式趋向于多元性的特征，而不同于传统 课程单一的纸笔测验。

4.价值取向多元 第一，为促进学生全面发展而评价。教学评价的最终目 的是要促进学生的全面发展，MOOC教学评价亦没有偏离这一 重要取向。MOOC教学评价更多的是关注学生的主体发展、自 我成长与进步。就MOOC而言，可以说，其教学评价更多地是 一种促进学生发展的动力，而不仅仅是衡量学生学业成绩的 方式或手段。

第二，为了解学生学习需求而评价。无论是传统课程还 是MOOC课程，要想为学习者提供适合他们的资源与服务，首 先要了解学习者的学习需求。MOOC教学同样要满足不同学习 者内心深处的个性化学习需求，可通过多层面、多维度的综 合教学评价，了解并分析不同学习者的学习需求，之后为他 们提供合适的学习资源与个性化服务，使学习者能从评价中 感受到更多的尊重和认同，从而获得前进的动力。

wWW.dYLw.Net 三、大数据背景下的开放性MOOC教学评价相对于传统课堂较封闭的评价体系而言，MOOC在评价理 念与评价过程两方面表现出明显的开放化特征。

1.评价理念开放 MOOC中的教与学本身是一个极为复杂的系统，因此，对 MOOC进行教学评价难以用单一的评价理念或标准来评判每 个教师和学生的行为，需视具体情况而定。MOOC教学评价的 理念可用“一切为了学习者，为了一切学习者，为了学习者 的一切”来形容，正是这一理念，使得MOOC教学评价强调丰 富的评价内容、多样化的评价渠道以及开放性的评价过程， 通过网络与信息技术的支持构建开放的MOOC教学评价，以全 面促进学习者的发展。

2.评价过程开放 MOOC教学评价过程大致分为四个阶段：评价设计、评价 实施、评价分析和评价反馈。每一阶段都有不同的任务，但 却都具有开放性的特征。首先，在评价设计阶段，从评价目 标的制定、评价主体的确定到评价方法的选择，都非常重视 其评价过程的开放性。比如：在MOOC网站上，任何MOOC学习 者都可以任意浏览某一课程的课程简介、课程评价方式等信 息，注册账号以后会浏览到更为详细的课程信息，从评价的角度来看，包括课程的评价标准、考核方式、评价方法以及 评价细则等内容。其次，在评价实施阶段，评价人员根据上 一阶段所形成的评价方案，利用各种评价手段，完成对MOOC 教学的评价任务。在实施过程中，由于学习者也加入到了评 价活动中，所以，其实施过程也是面向学习者开放的。最后， 在评价分析和反馈阶段，评价人员根据评价实施阶段收集到 的反映学习者学习过程的资料和数据进行归纳和分析，并将 评价结果反馈给学习者。在这一过程中，其评价的数据和结 果都是面向学习者开放的，学习者可以根据评价结果的反馈 信息及时发现自身的不足，进一步加以改正。

四、大数据背景下的人性化MOOC教学评价 教育要充分体现以人为本，服务学生的理念。在MOOC教 学评价中，真正地把作为主体的学习者放在了首位，在评价 标准与评价反馈中呈现出了人性化的特征，为学习者提供了 人性化的关怀。

1.评价标准人性化 MOOC课程评价标准体现了现代教学理念，以学生发展为 本，尊重学生个体差异。主要体现在以下两个方面。一是MOOC课程作业评价标准人性化。一方面，MOOC课程 作业评价标准不像传统教学那样预先设定好，而是在教学过 程中逐渐生成的，且其评价标准不是一成不变的，它会随着 课程的深入、课程目标的设定以及来自学习者的反馈而不断 发展变化，会根据不同的情况适当调整。比如：在Coursera 平台的《大数据与信息传播》一门课中，部分学生在讨论区 中反映互评分数不合理，对此，课程提供方做出了相应的改 进与调整。此外，在课程作业内容设置方面，也会根据学习 者的需求进行调整。另一方面，MOOC课程作业提交的截止日 期一般为2-3周，时间比较充裕，而且即将到期的作业还会 有邮箱提醒，学习者不必担心错过课程作业的提交时间。此 外，对于客观选择题，学生提交以后，系统会自动评分。比 如：在Coursera平台的《数学之旅》一门课中，随堂测验部 分的客观题分单选和多选两种，学生提交作业以后会看到每 题的得分情况和相应习题解释。

二是MOOC学分制度人性化。目前，已有社区学院和公立 高等大学等院校宣布接受美国教育委员会认可的学分，将修 读MOOC项目课程取得的学分与修读本校课程取得的学分予 以同等程度的承认[12]。学分的取得是对学习者学习过程与 学习结果的肯定与认可，MOOC部分项目与学分制度挂钩，利 用学分制与传统教育接轨，体现了教育以人为本的理念。2.评价反馈人性化 大数据时代的来临，使得MOOC教学评价不仅测量学生对 知识的掌握程度，还利用智能化评价手段对学习过程给予及 时的反馈，利用可视化统计表单呈现给学习者真实的学习数 据，督促学生及时的调整学习现状[13]。反馈是网络教学重 要的互动环节，及时的反馈（Instant Feedback）是人性化 教学的要求，也是情感关怀的体现。在基于网络环境下的 MOOC学习中，由于师生处于相对分离状态，反馈的及时性就 显得极为重要。及时的反馈有助于学习者了解自己的学习情 况，加深对问题的理解与掌握，为下一步学习打下良好的基 础，从而激发学习者进一步学习的愿望。此外，及时的反馈 还能帮助学习者及时发现、纠正他们自身存在的问题与错误， 从而调整学习计划，有助于提高学习效率。相反，如果没有 反馈或反馈不及时，学习者无法得知或很久以后才得知自己 的学习结果（如作业正确与否），那么，学习者就很难保持 已有的学习热情，学习兴趣也会大大降低。所以，对于MOOC 学习者来说，及时的反馈是非常重要、也是非常有必要的。

相对于传统课程，MOOC课程的评价反馈是比较及时的。

比如：Coursera为学习者提供多次自动测试机会，每次测试 后学习者通过系统可以得到分数反馈。Udacity为学习者提 供Submit Answer，可以及时在output中得到反馈答案[14]。

在客观题作业方面，一般采用机器自动评阅的方式，学习者提交作业以后，会立即得到反馈（直接看到评阅结果）；
在 主观题方面，主要采用同伴互评的方式，虽然不能立即得到 反馈，但其时间一般不超过两周，学习者可以在相对较短的 时间里得到反馈。

五、结束语 大数据时代，可以通过大数据技术对教师的教学行为和 学生的学习行为进行量化与可视化。大数据的分析方法比较 多，主要包括机器学习、数据挖掘、预测模型、数据的可视 化、分组比较以及优化等[15]，通过对大数据处理与分析， 可以关注学生微妙的变化，了解学生的需求，从而实现真正 意义上的个性化教育。计算机技术与网络通信技术的结合打 破了时间、空间的界限，建立了开放型的MOOC网络学习环境。

与传统的教学评价相比，由于网络的非现实性，使得MOOC教 学环境变得更为复杂，加之MOOC学习群体的特点，以及MOOC 本身学习过程的特殊性，MOOC教学评价对于改进MOOC教学、 提升MOOC教学质量便具有更为重要的意义。但目前国内多数 MOOC网站的教学评价流于形式，其课程评价体系不完善、评 价标准模糊、评价方法单一，不能对MOOC学习过程中师生、 生生的在线行为进行精确的把握与分析，对MOOC教学过程的 监控力度不够；
也较少有学者对MOOC教学评价进行系统的理 论与实证研究。本文着重分析了大数据背景下MOOC教学评价 的特征，以期能为我国MOOC教学评价提供有益的借鉴和参考。

学习分析、教育数据挖掘、人工智能等前沿技术为MOOC教学评价的进一步研究提供了理论和技术支持，还需要我们进一 步的研究和探索。

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