支持課程大規模開放的學習技術 *

余勝泉，萬海鵬

(“移動學習”教育部-中國移動聯合實驗室 北京師范大學教育技術學院，北京 100875)

支持課程大規模開放的學習技術*

余勝泉，萬海鵬

(“移動學習”教育部-中國移動聯合實驗室 北京師范大學教育技術學院，北京 100875)

該文針對當前MOOC課程所面臨的高輟學率和學習支持服務工作繁重兩大核心難題，提出了支持課程大規模開放學習技術的解決思路，具體包括：內容交互與數據追蹤技術、學習數據分析技術、學習動機維持技術、學習資源語義化技術、社會知識網絡技術、課程生成與進化技術、發展性評估技術、同伴互評技術、自動批改技術、虛擬實驗技術等，試圖給大規模開放課程開發者和運行者提供技術發展思路的參考與借鑒。

MOOC；社會網絡；知識網絡；語義資源；發展性評估；學習技術

MOOC所具有的大規模(Massive)、開放性(Open)和在線(Online)等特點，及其支撐平臺Coursera、Udacity、edX、FutureLearn、Open2Study、Spanishmooc等的日益豐富和完善，使得成千上萬具有不同教育背景的人能同時參與課程學習，MOOC的大規模開放訪問已不存在問題。同時，在課程內容設計上，MOOC也不只是靜態不變的授課錄像，而是經過精心設計且具有完備教學過程的微型化學習內容，允許學生根據自己的學習習慣和節奏進行反復學習并輔以相應的練習。

隨著MOOC運動如火如荼地進行，MOOC的實際運營效果以及面臨的挑戰卻引發不少研究者的深思。美國著名私立大學阿默斯特學院(Amherst College)就宣稱至少現在不會加入MOOC運動，因為開發MOOC課程需要耗費教授大量時間，龐大數量的學生群體帶來繁重的支持服務負擔，且MOOC所主導的信息傳播式教學方式與該學院對話式的學習方式相背離[1]。研究表明MOOC雖然有較高的入學率，但退出率也很高，堅持學習完全部課程的人很少[2]。MOOC現狀是有大規模的網絡訪問，但并沒有大規模的網絡學習發生。

究其原因，MOOC過于強調課程內容設計以及講授、練習、信息傳遞等行為主義導向的策略應用，忽視了新一代學習科學理念與學習技術在MOOC資源組織和設計、學習過程支持服務和激勵等方面的重要性。有很多專家認為，大多數時候，MOOC并沒有引入最好、最先進的教學方法，有人質疑，“MOOC”是舊技術的新詞，還是一個真正的新技術、新模式？這個詞會不會過了一兩年就退出舞臺？本文將從學習技術的視角，探討MOOC要保持一個顛覆者、革新者應該采納的新技術，以解決其面臨的降低學習支持服務工作強度、提高學習者保持率、成功率等核心難題。

一、內容交互與數據追蹤技術

MOOC與OCW最大的區別是開放了學習過程，而不僅僅是提供學習資源，因為僅提供學習內容難以保證學習的有效發生。MOOC的核心思路是要引導學習者參與到學習過程中來，完成知識的學習與互動，強調促進學習者的深度參與，內容與學習活動的融合性設計是需要突破的關鍵。MOOC課程中的師生處于時空分離的狀態，學習者通過學習平臺觀看教師錄制的授課視頻、完成布置的作業、參與練習測試來進行課程學習。雖然授課視頻對知識點講授時長的切分符合學習者認知規律，且具備以學習者為中心的特點，但授課視頻往往只停留在教學內容展示的層面上。課程學習過程中，學習者只能瀏覽授課視頻內容，無法與授課內容進行交互，這種缺乏交互性的學習體驗容易給學習者帶來枯燥感，降低其學習興趣，且不利于知識內化。

針對這種師生時空分離的教學，國際遠程教育研究者德蒙斯·基更[3]指出可以通過技術重新創造教師與學生之間的主體性交互，以激發和維持遠程學習者的學習動機并促進其學習，而將學習材料和學習活動進行有效結合是教與學再度整合過程的核心。未來MOOC課程內容的設計將不再僅僅停留在內容傳遞層面，還應該包含與學習內容密切相關的學習活動設計，從面向內容設計變革為面向學習過程設計，以促進深層次學習的發生。在提供學習資源的基礎上，圍繞所確定的教學目標及內容，設計學習活動與學習交互過程，激發學習者的信息搜索、分析和綜合等高水平思維活動；設計具體的協作任務，促進學習者之間的交流和協作活動，并對學習過程進行監控調節。學習活動可以促進學生認知外顯化，使學生在活動中自主、協同建構知識意義，并獲得相應自主、探究、協作的能力，本質上來說是建構主義學習觀的一種具體體現形式。將學習活動納入到學習資源的聚合模型中已是一種必然趨勢。筆者團隊基于學習元[4]這一新型的資源組織形式，構建了包含討論交流、投票調查、提問答疑、在線交流、發布作品、學習反思、練習測試、辯論活動、策展活動、操練活動等在內的學習活動庫，而其中的學習活動可以根據學習需要，嵌入到學習內容中，成為學習內容的有機組成部分，從而實現學習內容與活動的融合。經過學習內容與學習活動整合性設計的MOOC課程，內容與活動不再是分離的，而是一體的，形成一個學習包；活動不再是泛泛的討論，而是針對內容的學習內化作了精心設計；活動與內容序列的安排，不僅僅是呈現形式的設計，而是按照知識的學習過程進行設計，體現出不同的學習模式。

此外，MOOC課程的內容中還應能嵌入數據采集機制，如下一代SCORM的接口規范——Experience API。借助xAPI，我們可以追蹤學習者在線或離線參與學習活動流的學習時間、學習進度、學習交互以及學習狀態等情況，實現學習行為和學習表現的分析，實現可擴展的學習記錄、學習者信息和學習經歷檔案的存儲、檢索和共享，而不受具體實現平臺的限制[5]。

總之，以豐富的學習活動庫為基礎，以強大內容交互技術和數據追蹤技術為支撐的MOOC課程將會讓學習者體驗到各種教學理念或教學模式支持下的學習活動序列，引導學習者與學習內容深層次互動，實現知識內化；同時也能幫助教師更好地了解學習發生過程，分析學習過程數據，及時為學習者提供個性化的干預和指導。

二、學習數據分析技術

就課程本身而言，MOOC具有比較完整的課程結構(課程目標、協調人、話題、時間安排、作業等)，是一種資源和信息均開放且全部通過網絡傳播的教育形式，沒有人數、時間、地點限制。學習者可以根據自己的習慣和偏好使用多種工具或平臺參與學習，主要是通過對某一領域的話題討論、組織活動、思考和交流獲得知識[6]。關于斯坦福大學MOOC的一份反思報告中指出：MOOC只是關注相對直接的評估方式，如多選項問卷、簡短問答，而在分析學習過程材料來評估學生投入程度方面顯得十分匱乏[7]。支持MOOC的開放平臺雖然能夠記錄學習者的過程信息，也可以及時向學習者反饋練習、測試以及作業等多種形式的學習結果評價信息，但往往缺乏對相關過程與結果數據的深入分析，既缺乏對課程整體運行數據的把握，也缺乏對個體學習情況的深入了解。因而，教師難以了解學習過程的真實情況，難以發現學習者的困難，更難以及時改進內容設計和支持服務；而學習者無法借助學習過程數據分析反饋信息進行學習計劃和策略的及時調整，且容易迷航。

近年來，隨著學習分析在教育技術領域的興起，基于MOOC支撐平臺中存儲的海量交互數據，借助學習分析相關技術，為大規模用戶提供實時在線的過程和結果數據分析已成為可能。正如Thomas(2010)[8]所言，分析能夠根據時間軸和解釋的深度，讓我們對問題做出六個層次的歸類(報告、留意、探索，建模、推薦、預測)，以幫助我們更好地分析和解決問題。在信息層面(Information)，我們可以報告過去發生了什么，留意正在發生什么，并探尋未來可能發生什么；在洞察層面(Insight)，我們可以解釋過去為什么發生這些事實，推薦當下采取的最佳行動方案，并預測和模擬未來可能發生的情形以確定最優措施。

考慮到MOOC課程中教師和學生時空分離的特殊性，MOOC學習過程數據分析至少應從學習者學習活動數據和教師教學活動數據兩個維度開展。分析過程中生成的一系列分析報告應包含來自學習者個人信息、課程學習整體效果、學習者知識結構變化、學習者參與質量、教學活動設置、學生作業布置、學習服務支持質量等方面數據的可視化統計分析結果。這些數據分析報告，一方面可以幫助教師全面了解學生的學習績效、學習過程以及學習環境，診斷學生差距和學習需要，為學生提供更有針對性的教學干預[9]，發現學生風險，及時進行課程內容、教學策略調整、學習支持服務改善和深度教學反思。另一方面，這些分析報告將有助于維持學習者的學習動機，增進學習者學習的主動性和積極性，使學習者在獲得及時有效學習過程評估反饋信息的同時還能獲得與之配套的具有很強針對性的學習支持服務，來輔助學習者掌控和調整學習進度。

國外已有研究者開展了與MOOC平臺相關的交互性數據分析研究，如學習分析MOOC課程[10]。斯坦福大學Lytics實驗室收集來自MOOC平臺的數據進行學習分析以理解人們是如何學習的[11]，Inge de Waard在其發表的MOOC系列論文第五部分也提及將學習分析納入大規模在線云課程或開放課程的分析中來[12]。學習分析已然成為教育技術領域研究的熱門話題，不少研究者總結了學習分析過程中涉及的方法技術并提出了相應的分析模型，其中分析方法主要有話語分析法、社會網絡分析法、情感分析法、數據挖掘、可視化技術等，分析模型主要包括Siemens分析模型、Brown五要素模型、Elias持續改進循環分析模型和Grelier模型等。然而，目前學習分析的理論和實踐還不成熟，沒有較好的學習分析模型，大部分分析模型仍處于理念階段，且現有的學習分析技術應用項目僅能實現對學習數據的表面挖掘[13]，無法滿足全面深入分析行為表象之后認知過程特征數據的要求，因此要想借助學習分析來保障大規模開放課程學習支持服務效用，促進課程內容優化和教學反思，亟待相關數據分析技術研究的實質進步——具備學習過程數據全面自動化采集和分析的水平。

三、學習資源語義化技術

有研究[14]指出大規模開放網絡課程學習者的學習動機主要體現在以下四方面：支持終身學習或者加深對某個領域的理解，沒有其他預期成就的需求；僅僅為了好玩、娛樂、社會經驗和智力上的刺激；學習簡易方便，能夠避免傳統教育中的收費、課程來源單一等問題；尋求探索網絡教育的經驗。MOOC的學習者很多都是職場精英，學習的動力主要來源于自身的需求，而沒有學歷和文憑需求的外部驅動，如果學習內容能夠解決學習者的現實問題，滿足學習者的實際需要與工作情境，對于提升完成學業的比例將會很有幫助。

MOOC學習者眾多，能力參差不齊，個性各不相同，需求和動機多樣，實現學習內容與學習服務的個性化支持可以大幅提高MOOC的成功率。因此如何攻克單一資源應對學習水平參差不齊多層次學習者的難題，如何根據用戶個性化特征與學習情境的不同，實現個性化學習內容與學習服務的支持，滿足廣大MOOC學習者出于自身需要而學習的現實訴求，是當前以及未來大規模開放課程都需要重點解決的問題。

學習資源是MOOC的核心組成要素，當前的e-Learning學習資源普遍缺乏關聯性，因為資源之間的聯系只是通過一般的超鏈接形成人為關聯，基于HTML的數據組織不能體現數據內在的語義聯系，無法實現機器的自動處理[15]。而學習資源間豐富的語義關聯，既可以增強資源個體之間的聯通性；又可以為學習資源動態聚合成更大粒度、具有內在邏輯聯系的資源群提供數據基礎[16]。資源語義化的核心作用主要體現在兩方面，一方面表現為個性化語義資源檢索，另一方面表現為微型資源的個性化組合與推薦。在學習者進行MOOC課程相關資源檢索時，當輸入“教育技術SSCI期刊”時，具備語義搜索功能的搜索引擎能夠判斷出學習者想要尋找的并不是包含“教育、技術、SSCI、期刊”等字眼的資源，而是想查找諸如“Computer & Education”“British Journal of Education Technology”等教育技術領域的SSCI核心期刊資源。MOOC課程常常包含許多微型化的視頻資源，每個視頻資源都包含一些小的知識點，視頻之間因缺乏關聯而顯得十分離散。而知識點之間本身是具有很強邏輯關聯的，如果能通過語義技術對知識點間的邏輯關系進行有效表征，使原來離散的視頻資源通過語義得以關聯和聚合，那么這些視頻資源就會變得散而不亂。通過綜合運用關聯規則挖掘、基于規則的推理等技術，我們還能為不同層面的學習者提供個性化內容定制和學習路徑推薦服務(如圖 1所示)。

圖1 個性化學習路徑

隨著學習情境越來越受到研究者的關注，未來語義化的MOOC學習資源還將包含情境要素，以實現基于情境感知的學習資源推送服務。所謂情境，也稱上下文(Context)，是指任何可以用來刻畫實體情形特征的信息，或泛指那些能夠影響學習者獲取資源和應用資源的各種要素。借助這些情境信息，MOOC平臺能夠向用戶提供適合于當前情形(如任務、地點、時間和人物等)的信息或服務，通過感知用戶情境自動地獲取和發現用戶需求，實現信息服務與用戶現實需求的自適應，并提高信息服務的準確性和可靠性。試想一下，如果學植物學課程的學習者，在野外考察時看到一個陌生的物種時，他只要用手機拍個照片，手機就能聯通他學習的MOOC課程，給他推送這個物種的學習資料，這種基于情境的學習，會大大激發他持續學習的動力。

資源語義化的前提是具有完善或者相對完善的課程知識領域本體庫，利用領域知識本體庫，通過語義Web技術來實現課程知識之間邏輯關系的自動或者半自動化關聯標注。當前語義Web已擁有以可擴展標記語言XML、資源描述框架RDF和本體相關標準為核心的三大技術。在我們研究的學習元項目中，使用了基于語義Web的本體技術來組織學習元中的各類學習資源。學習元中對學習資源的元數據描述，是一個基于本體的、可擴展的模型，不同的學習系統、用戶可以根據具體需求的不同，靈活地擴展資源的語義元數據，這些附加的語義信息是學習資源進一步被檢索、復用和重組的關鍵性信息。借助語義元數據和本體技術來組織學習資源，能夠靈活、精確地表達資源的屬性，以及更為豐富的資源關系，使資源的描述更加滿足情境性的要求，便于學習者對資源的檢索、歸類，可以極大地提高檢索的查全率和準確度，更容易被自動化的數據挖掘工具發現和集成，有助于實現泛在學習環境下分布式資源靈活的共享、聯結和重用，同時具備良好的擴展性，并且能作為智能的資源檢索和推送的基礎，大大增強學習系統的適應性和針對用戶的個性化服務能力。由此可見，在語義技術的推動下，未來MOOC學習資源的組織方式將從目前的依據分類體系進行靜態組織向利用語義技術進行動態聚合組織的方向發展。

四、學習動機維持技術

MOOC課程學習的高度自由導致許多學習者對學習時間安排不知所措，無法利用散亂的碎片化時間進行學習。同時，由于MOOC課程缺乏相應的激勵機制設計以及支撐平臺的學習激勵技術支持，學習過程中產生的孤獨感難以消除。隨著學習時間的持續，學習動力下降，隨之而來的只有紛紛輟學。因此，設計良好的課程學習激勵體系并在支撐平臺中予以實現，是未來大規模開放課程建設和發展的重要趨勢。

杜克大學第一門大規模網絡公開課程的研究報告[17]指出：經過三個月時間的規劃和籌備，為期三周的開放課程通過Coursera平臺順利向全世界學生開放。從建設到最終實施，該課程耗時600小時，其中包括助教輔導的420多個小時。來自100多個不同國家的12000多名學生注冊了該課程，其中有大約8000名學生在課程的第一周登錄過課程平臺，而最終只有313名學生順利結業，且順利結業的學生中絕大部分擁有學士學位或者更高的學位。該課程雖然有很高的入學率，但最終順利拿到結業證書的學生寥寥無幾。通過分析學習者的反饋信息發現，沒有充裕的時間安排，是導致學習者難以順利修完課程的重要因素之一。開放課程的學習時間、學習地點完全自由，這就要求學習者具有很好的毅力和自制力；同時，在線學習期間，學習者容易感到孤單。如果MOOC課程擁有良好的學習過程激勵體系，能夠在動機、情感和價值上維持學習者的學習動力，對于提升MOOC課程的學業完成比例，減輕教師以及助教的學習支持服務負擔，將有重要貢獻，因為學習者不僅僅需要獲得結業證書或學分認證這樣的學習結果激勵，更需要學習過程中的情感激勵。

有研究者[18]從課程要素(包括學習內容、學習目標、學習活動、學習交互以及學習評價)、過程要素、學習動機策略和學習動機要素四方面對網絡課程中的學習激勵模型進行構建。鑒于MOOC課程大規模、開放的特點，未來大規模開放課程激勵體系的構建重點應聚焦于課程要素和過程要素設計兩個層面。楊開城[19]在Keller所提出的ARCS動機模型基礎上，重新構建了包含12個要素的CASPERPOP-CRC(自信、注意、滿意、好伙伴、尊重、相關、利益、結果、權力、代價、職責和認可)學習動力設計模型。參照該學習動力設計模型，在課程要素設計方面，大規模開放課程所設計的學習活動或學習任務應包含明確的學習目標、活動實施規則和最終的評價標準，學習活動的形式以個體間協作和小組間競爭為主，學習活動的完成允許學習者根據自身的學習水平選擇不同的完成層次。而在過程要素設計方面，則需要對學習活動實施過程進行實時監控，根據學習者的不同學習進度，開放課程支撐平臺能夠以提醒、獎勵、懲罰等多種形式對學習者進行信息反饋。在給予反饋的同時，系統還能夠為學習者提供繼續學習所需的信息資源和學習工具。此外，擁有良好激勵體系的大規模開放課程支撐系統也將減輕繁重學習支持服務的部分壓力。

在學習激勵設計方面，游戲的激勵體系很值得我們借鑒和參考。游戲中最核心的規則邏輯就是競爭，競爭所帶來的挑戰性是深深吸引游戲者的關鍵。競爭中所充滿的沖突、對抗讓學習者在游戲活動中變得興奮，激勵他們迸發出充沛精力，并時時為學習者提供“勝利”或“失敗”的體驗。因此在MOOC課程中，我們可以嘗試將學習者需要解決的問題轉化為課程學習過程中可能遇到的某種障礙或困難，使學習者通過挑戰這些障礙和困難來完成學習，達到問題解決的目的。在設計這些障礙或困難時，除了需要關注障礙或困難的內容之外，還應該關注它們出現的強度、頻率、組合與合理性等問題。因為按照心理學的研究成果，如果強度不夠則不能夠對學習者構成挑戰，這樣的學習體驗也將索然無味；如果強度過大，學習者屢屢受挫，則學習者容易喪失繼續學習的動力，產生厭學情緒；如果頻率太低，將難以使學習者維持一種焦慮情緒或持續努力過程的積累，不利于促進學習；如果頻率太高，將導致學習者難以享受釋放這種適度焦慮所帶來的舒適感。所以，維持學習過程中障礙和困難的強度、頻率與學習者學習技能、學習進步之間的同步性和合理性是借鑒游戲激勵機制的關鍵，為不同層面的學習者設置不同層次的難度等級，應允許學習者根據自己的學習水平靈活地選擇課程和作業難度，根據學習者的學習進度適時調整學習困難等級以及出現的頻率。

五、社會知識網絡技術

MOOC學習不僅僅是學習者與物化的學習資源的交互，更重要的是在參與學習的過程中，吸取他人智慧，構建社會人際網絡，收獲持續獲取知識的“管道”。學習者個體與學習內容互動的同時，其他學習者以及圍繞學習者形成的社區對學習有重大作用。知識不僅來源于網絡上的學習資源，人在學習知識空間的作用也非常重要，透過學習資源在學習者、教師之間建立動態的聯系，共享學習過程中的人際網絡和社會認知網絡，滿足社會化學習的需要。

開放課程擁有大量的學習材料卻缺乏面對面的交流機會，學習者在遇到困難時得不到教師的及時幫助，因為孤獨而無法高效學習[20]，這種現象在MOOC課程中更為普遍。有研究[21]證實了構建外部學習小組和網絡連接對MOOC學習者的重要性，其中受訪學習者也表示通過構筑網絡連接能夠提高參與積極性，并實現知識的創建、分享和優化；同時也提出了以自組織方式構建擁有較強信任感、社會存在感社區的需求。MOOC課程擁有大量的學習者，學習者之間的相互作用，是MOOC取得成功的關鍵。首先，MOOC學習的活躍群體是其它學習者學習幫助服務的重要提供者，MOOC課程需要提供一個機制，幫助學習者發現學習領域的專家。其次，學習者本身也是學習內容非常重要的提供者，學習領域內的專家學習者，完全可以為課程貢獻非常有價值的、更貼近實踐的、鮮活的、易于遷移的知識。第三，學習社區(Learning Community)作為信息技術在網絡教育中的典型應用，是教師與學習者、學習者與學習者之間進行溝通的重要橋梁?？梢詭椭鷮W習者找到歸宿感，社區成員相互之間的情感激勵，有助于維持學習的動力。第四，在聯通主義看來，學習不僅僅是獲取知識，而且是一個主動聯通并構建網絡的過程，是一個由不同階段組成的過程。如果學習者在學習過程中能夠連接到權威的社會知識網絡，對于學習者解決現實生活問題，將有很大幫助。

當前學習社區(或社交網絡)的構建已引起不少MOOC課程平臺提供者的關注。P2PU(Peer to Peer University)培育了一個開放的網絡學習共同體，P2PU成員可以通過自己擅長什么、興趣點是什么、自己想學習什么等方面來描述自己，并根據興趣和特長，通過加關注的方式來構建自己的社會網絡[22]。澳大利亞開放大學運營的Open2Study(https://www.open2study.com)平臺擁有社交化的學習環境，學習者不僅具有班級學習空間而且具有個人學習中心，同時課程資源與社交網絡直接連通，學習者和社交網絡可進行雙向的信息分享和推送[23]。而Coursera卻主要通過設計完備的教學環節、貼合網絡自學的視頻以及生—生互評來構建符合教學規律的虛擬教學環境[24]。

然而，社區大多是松散的，面向一個大的領域和主題，與具體學習的知識關聯并不十分緊密，如果當某個知識學習過程中遇到了問題，馬上就能找到本知識的權威，即時獲得幫助，將大大提升學習效果。未來MOOC課程中，學習相同或相似主題內容的學習者將可以通過學習資源來構建社會知識網絡。隨著學習者之間交互的不斷深入，便會逐漸形成一個具有相同學習興趣和偏好的知識網絡。每個學習者都是知識網絡中的一個節點，學習者可以通過學習資源與其他學習者節點建立學習連接，節點之間連接的強弱基于綜合多因素的評估模型進行表征。隨著學習者不斷地學習，學習者與學習資源、學習者與學習者之間交互的不斷深入，學習共同體知識網絡中各節點的狀態以及各節點之間的聯系也將得到持續更新，從而實現由人尋找資源到資源尋找人的轉變，達到知識以及人際資源的雙向推薦。學習者通過多向聯通的社會知識網絡，不僅能夠迅速獲取物化學習資源，而且還能夠尋找到權威的領域專家以及適合自己的學習同伴，從他們身上獲取知識，體驗學習過程中交往的樂趣。學習內容聚集了所有學習者的認知智慧，并實現了物化資源與人力資源的結合，形成了一個能自我發展、動態演化的社會認知網絡。學習者不僅能獲取現有的知識，更能掌握學習的方法和獲得知識的途徑，形成知識與人相互作用、相互交織的網絡，并能通過這個網絡持續不斷地獲取所需的知識，這與社會建構、分布式情境認知的理念是一致的[25]。關于社會知識網絡構建，筆者團隊以知識為中心，基于學習元平臺[26]開展了相關探索性研究，初步完成了具有動態生成與共享特性的社會認知網絡構建，實現了由知識與知識、人與人之間的單向聯系向知識與知識、人與人、知識與人之間多向聯系的轉變(如圖2所示)。

圖2 以知識為中心的社會認知網絡

MOOC中的學習內容，不是單純的數字內容，而是社會性的內容，圍繞內容，沉淀了學習者的集體智慧。事實上，學習者在學習MOOC課程相關主題和技術的同時，也在構建自己的人際網絡。因此，通過挖掘學習資源與學習者之間的關系，構建基于知識的社會網絡KNS(Knowledge Network Social)，促進物化學習資源與人的資源的聯通[27]，就顯得十分必要。

六、課程生成與進化技術

MOOC課程基本沿襲傳統網絡課程的開發模式，課程教師或者助教預先設計并制作好課程資源，在平臺上發布供學習者學習。這種課程開發模式勢必會帶來學習內容來源單一、知識結構封閉、內容資源更新緩慢等問題。同時，學習者與學習內容只能進行單向交互，課程學習資源無法包含交互活動，學習者在完成學習活動時所產生的生成性信息資源難以實現聚合和復用[28]。MOOC課程的內容不應是一成不變，MOOC課程的開放也不應僅局限于內容的免費訪問，而更重要的是讓內容本身開放，允許學習者在學習過程中為課程貢獻獨特的內容，既成為課程內容的消費者，也成為課程內容的生產者，真正實現課程內容的生成與進化。

“進化”是事物由簡單到復雜，由低級到高級逐漸發展變化的過程，它涵蓋了事物各方面進步的變化。課程的進化不是一個自組織系統，需要借助外部的機制進行約束和激勵，因此需要遵循一定的原則。有研究者[29]認為課程內容進化，應以內容共建共享為核心，同時還需儲備多元化資源，聯通課程內容與學習活動，為師生協同創建和重新編輯提供良好的技術支持，為不同類別的參與者定制權限，為積極參與者提供獎勵等。學習資源的進化是課程進化的前提和基礎。圍繞泛在學習環境下的新型資源組織模型——學習元，筆者團隊[30-32]從內容進化、關聯進化兩個維度對學習資源進化模型進行了構建，并綜合應用語義基因、基于規則的推理、關聯規則挖掘等技術展開了資源動態語義關聯進化的實踐探索，獲得了較高的關聯準確性。所謂內容進化是指學習資源通過開放的組織方式吸引多個用戶參與內容的協同編輯，隨著時間的推移和用戶智慧的匯聚，資源的人際信息不斷豐富，資源的版本不斷升級，最終形成含有過程信息標注并能滿足不同用戶需求的學習資源。關聯進化是指學習資源在生長的過程中不斷與其它資源實體建立語義關系，如相似關系、上下位關系、前驅關系等(如下頁圖3所示)。資源之間的語義關聯可用于可視化知識導航，引導學習者總體了解某個領域的知識關系，并根據知識的內在邏輯組織成結構化的課程。不論是內容進化還是關聯進化，兩者的核心都是通過學習資源的個體進化來實現整個課程的進化，使得課程建設主要呈現出由預設固化到生成進化，從面向內容到面向學習過程，從聚焦內容到社會認知網絡，從靜態資源庫到動態知識共同體的發展趨勢[33]。

群體的智慧是學習資源進化的重要動力，這就要求未來MOOC課程一方面既要保證學習資源內容是開放的、可進化的，且允許任何人對其進行創建或編輯，依靠群體的力量來動態地生成資源；另一方面又要保證學習資源可與運行環境進行信息交換，以便獲取學習的過程性信息，注重分享與分析學習者在學習過程中產生的生成性信息。同時，為了真正實現資源的進化，學習資源本身應當具備較強的內聚性和邏輯聯系，其內在的知識結構要能像“基因”一樣控制資源生長和進化的方向，保證資源向著正確的方向生長。為了使學習者對資源的演化過程有全面的了解，未來的資源建設要求學習資源體系結構除了具有開放性外，還具有保證資源在運行時更新的能力，并記錄每次更新產生的歷史版本信息。利用課程進化技術，借助相應的進化保障機制，MOOC課程內容建設將充分發揮教師和學習者的主體作用，保證內容的持續有序更新，讓內容真正“活”起來。

圖3 內容進化與關聯進化

MOOC要設計合適的機制，使學習者在學習的同時，參與到資源的生成過程中來，而且生成資源的過程是持續的、有生命力的，生成的結果能夠轉化為課程的知識來源。如果能對這些生成的內容加以合理利用，將利于學生對知識多層次、多層面的認識、理解和把握。動態生成性資源注重通過多種因素相互作用而形成的發展過程，體現了教學的實踐性質和創生取向，同時也將有利于促進教學過程生動活潑，不僅僅關注知識和技能的習得，更重要的是使師生在教學過程中創造知識，獲得發展，最終實現高效課程。

七、發展性評估技術

如何對網絡課程學習進行發展性評價一直是在線學習中未能得到有效解決的難題，大規模開放網絡課程也不例外。雖然大規模網絡課程在對學生的學習過程監控和學習評價方面做出了一些新的嘗試，如Coursera采用機器評價客觀題測驗并給予及時反饋，利用同學互評方式解決主觀題評價問題[34]，大部分課程均有短小、簡單的周測驗和最終的期末測試，但是現有大規模開放課程的評價模式仍主要沿用傳統的網絡評價方式，表現為注重對學習成績的評價，忽視對學習方法、學習能力、學習過程的評價，缺乏反饋互動評價、人性化評價等類型的評價設計，沒有從學習者個人的發展角度進行評價。此外，受MOOC課程支撐系統本身的限制，課程評價維度設置不夠靈活，缺乏關于學習者對課程貢獻評估的設計等。

近年來，受建構主義學習理論、多元智能理論和人本主義教育思潮的影響，學習評價過程中人的全面發展與個性化發展占據了越來越重要的位置，在此背景下發展性評價理念應運而生。發展性評價的理念[35]主要包括評價內容多元化、評價形式多元化、評價主體多元化、評價結果和反饋形式多元化。有研究者[36]指出基于發展性評價理念的在線評價系統要能提供以下三方面的支持：一方面需要支持評價方案設計，允許教師對學習評價進行整體規劃；另一方面需要支持過程信息的全面采集，能夠自動記錄學生在交互程度、答疑情況、資源利用情況、作業、考試等各方面信息；最后，還應能支持多種評價項目和工具，因為學生參與的各種學習活動的過程和結果信息是學習評價信息的重要來源。

一般來說，一門課程包含多個知識點，而一個知識點又以多個學習活動作為依托。參照發展性評價理念，筆者團隊基于學習元平臺[37]開展了在線課程發展性評估的探索性研究。首先，評價內容強調多維度，能夠全面反映學習者的學習狀況，不僅關注學習者的知識內容掌握情況，更關注高層次的技能、學習方法、情感態度等內容；不僅關注學習結果，更關注在線學習的整個過程。系統中課程評價項目內容包括學習態度、學習活動、內容交互、資源工具、評價反饋以及自定義等多種類型維度，教師可以根據課程的實際需要自行選擇。系統既提供評價學習結果的發布作品、練習測試，還提供評價在線學習過程的學習時間、討論交流、提問答疑、畫概念圖、學習反思等功能。

其次，評價形式多元化強調能夠以多種途徑了解學習者的學習情況，不僅需要測驗，更需要體現真實情境化的任務和成果展示。教師可以為部分客觀題的考查設置相應的練習測試、操練活動等，還能夠針對某個領域或主題組織學生參與具有情境性的策展活動(如下頁圖4所示)，通過信息篩選、整理、安排和發布來達到對該領域理解的持續更新。

評價主體多元化強調課程教師、學習同伴、學習者自己都能夠成為評價的主體，從多方面、多視角對學習者的學習進行全面客觀評價。比如系統中對學生作品、學生概念圖、學生主題策展等的評價就需要教師、同伴的共同參與，而系統提供的學習反思則是學習者進行自評的一種重要途徑，其評價結果信息也將納入課程學習的最終評價當中，以激發學習的積極性與主動性，幫助學習者深刻認識自我。

圖4 內容策展

評價結果和反饋形式多元化強調學習結果評價不僅需要有一個成績，更重要的是將這個成績以合適的形式呈現給學生，反饋的形式可以是分數、等級、評語或者圖表等。隨著學習者不斷學習課程內容、參與學習活動、完成學習任務，系統將根據記錄的學習過程信息，對學習者學習情況做出評價，形成課程學習評價結果和以知識群為中心的課程知識地圖(如圖5所示)。根據學習者的課程學習進度和知識點掌握情況，知識地圖通過三種形狀進行標注，虛線圓表示學習者還未開始學習該知識點，五邊形表示學習者正在學習當中，實線圓表示學習者已經完全掌握，以及時提示學習者。

圖5 課程個人知識地圖

基于發展性評價理念的大規模開放課程評價支撐系統需要能夠支持教師自主創設和修改評價方案，評價方案中涉及的具體評價項目允許教師進行自我定制，而不僅限于當前的主客觀測驗項目。其次，考慮到MOOC課程學習者學習水平、學習目的等的差異性因素，支撐系統還需滿足教師創建分層評價方案的需求，即可以根據學習者的實際情況設計包含不同評價項目的方案，以衡量具有不同學習興趣、學習能力學生的學習掌握情況，且隨著分層評價方案技術的成熟，后期可朝支持學習者個性化評價方案創設方向發展。同時，課程學習評價的范圍也不僅限于作業、測驗成績等學習結果信息，系統還應實現學習過程數據的采集、分析與評價功能，利用學習過程評估的結果能夠給予學習者及時有效的反饋或提示，以監督和引導學習者的網絡學習進程。此外，隨著MOOC課程內容的逐步開放，學習者將能夠陸續參與課程內容和資源的構建，因此未來MOOC課程學習評價還應將學習者的相關貢獻值納入最終的評估體系當中?？傊?，課程學習評價的終極目標不再是僅聚焦于對學習結果好壞或者學習成績高低的評估，更重要的是能夠為學習者的個性化全面發展提供真實有效的學習過程服務支持。

八、同伴互評技術

MOOC課程的參與者規模龐大，由此帶來巨大的作業評價工作量，單靠教師的直接參與完成作業的批閱是不現實的。為了幫助教師解除學習作業評價所帶來的繁重負擔，MOOC課程支撐平臺的開發者們正在研發多種評價功能，如自動測評、同伴互評以及人機結合的評價方式。關于自動測評，有研究者[38]從選擇題、文字題、數學題以及程序題等方面進行了探索，并指出作業和測試修訂只是自動測評過程中的一部分內容，諸如編制測試和作業、分發作業、收集學生答案、針對學生的答復給予反饋、監測抄襲以及作業評分等功能都應納入測評系統當中。同時，由于受到系統智能化程度的限制，自動測評往往需要一些人工輔助工作的加入。因此，當前許多MOOC平臺正在著力研發同伴評價功能，即鼓勵學習者參與教師的作業批閱。

在Coursera平臺中，許多由于包含豐富意義而難以進行機器自動評分的課程作業都通過同伴互評來進行，這樣使學習者能對他人的作業進行評估并給以及時反饋[39]，同時也幫助教師擺脫大量重復地批改作業。同伴互評同樣也符合發展性評價理念中所倡導的評價主體多元化、評價形式多樣化的要求，能夠充分發揮學生參與者的潛力，實現同伴互助式學習。對于學習者自身而言，這也是一種重要的學習形態和有意義的學習體驗。同伴互評也是非常重要的學習活動，可以幫助學生更好地理解課程內容、培養學習者分析能力和理解能力。同伴之間互相提供建設性反饋可以提高他們對學習內容的理解，也可以為了解他們自己所做的努力提供有價值的信息。然而當前的同伴互評中也存在諸多問題，如態度粗魯現象時有發生、對同伴作業評價和回復的效率極其低下、針對作業的反饋建議也不盡如人意，無法與課程教師或者助教的評價質量相比[40]。究其原因，現有的同伴互評缺乏相應的機制設計和技術支持，并沒有把參與他人學習評估的質量納入到學習者自身學習評估體系當中。

未來MOOC課程中的同伴互評將作為一種常規學習活動，納入學習者的學習計劃以及課程學習評估內容當中，作為學習考核的方式之一，而不僅僅只是作為減輕教師批閱作業負擔的工具。同伴互評學習活動應包含學習活動所具有的學習目標、學習資源、服務、學習結果與學習評價五個要素[41]，其中學習資源是指學習者參與同伴互評可能用到的學習對象，如評分標準、評價量規或者評價樣例；服務是指同伴互評能夠為學習所提供的功能，包括評分、等級評定、批注、修訂、對比等；學習結果是指借助同伴互評提供的服務，通過完成學習活動所帶來的結果，該結果既包括被評價者的學習質量評估報告，還包括評價者在互評過程中所做出的貢獻評估報告；學習評價是指課程教師利用生成的兩個可視化評估報告對學習者的學習情況做出價值判斷。此外，在MOOC平臺中具體實現同伴互評時，我們還需要設定相應的控制規則來解決同伴之間評價誤差過大的問題。比如我們需要控制參與評價的同伴數量，采用類似去除最高分、最低分然后計算平均分的方式來給出學習者作品成績，且當同伴之間評分差距超過規定范圍時，該作品的最終評判權將轉交給教師。平臺利用記錄的互評過程數據以及互評結果是否采納的信息，分析學習者在互評過程中的表現，并借助部分互評歷史記錄來決定后期是否讓該學習者繼續參與互評以及參與互評作品的數量等。同伴互評一方面既能在一定程度上減輕課程教師的負擔，一方面又能促進學生在互評過程中進行深度學習，提升參與積極性，由此可以預見同伴互評技術將是未來大規模開放課程的一項核心支撐技術。

九、自動批改技術

MOOC是有完整的教學過程的，而課程作業是教學過程不可或缺的環節。MOOC的學習者成千上萬，如何實現作業的自動化批閱是MOOC發展過程中必須攻克的重大課題。

對于客觀題的批閱，目前已經沒有什么問題，當前所有MOOC平臺基本都具備相應客觀題測評功能。然而作業批改的關鍵不僅僅是給出正誤判斷，更重要的是系統能夠提供作業答案的詳細解釋，形成錯誤產生原因的分析報告，幫助學習者找出存在的問題，并為其提供一定的解決方案和學習策略推薦服務。

對于主觀題，目前雖進行自動評判的認同度不太高，但在英語、計算機基礎操作、決策分析等領域，取得了較好的效果，如句酷批改網、《計算機應用基礎操作》測評、醫學領域的計算機模擬病人等。句酷批改網[42](簡稱“批改網”)是一款基于語料庫和云計算的英語作文自動批改在線服務系統，通過計算學生作文和包含192個子維度的標準語料庫之間的距離即時生成學生作文的分數、評語以及內容分析反饋結果，且具有較高的學生作文批改效度。有研究者[43]指出由于受技術的局限，批改網在寫作內容、篇章結構、語體修辭、內容邏輯性及連貫性方面尚不能給學生足夠的反饋?！队嬎銠C應用基礎操作》測評[44]常常通過IT技能測評系統實現自動化考核，能夠通過Office宏語言跟蹤考生操作過程，對作品內在結構的對象屬性進行評估，實現技能性考試的自動批閱，目前在國內高校得到廣泛應用。計算機模擬病人系統一般由主控計算機系統、模擬人體模型和病人信息顯示屏等幾部分組成，實習醫生通過這種系統能夠詢問模擬病人病史、進行各種檢查并做出診斷[45]。在診斷過程當中，系統中的虛擬助教將監測實習生的各種行為，并給予及時的反饋。同時，根據教學目標，虛擬助教還會對實習生遇到的突發情況給予相關的建議指導，為一些特殊行為提供線索和參考依據，同時還會提供基于情境的測試來檢測實習生的理解掌握程度。

由于受技術水平的限制，當前主觀題的計算機自動評估與人工評估之間仍存在一定差距，評價效果也不盡如人意，但對于一些稍微簡短的簡答題目，完全實現半自動化的計算機輔助批改也是有可能的?；舅悸肥遣捎脵C器學習和訓練的方式，首先讓不同層次的學習者對同一篇材料進行作答，然后利用計算機對作答的材料做文本和語義分析，將學習者的答案要點進行結構化，并形成相應的參考答案語料庫。之后再有學習者作答該材料或類似材料時，完全可以通過計算機對學生答案做文本和語義分析，并根據答案語料庫的情況進行評判。通過一定量的訓練之后，半自動評估系統將能夠對簡答題等主觀類試題做出準確判斷。而對于半結構化的試題，則可以充分利用客觀題和主觀題自動評判中二者的優勢，實現優勢互評和自動評判。

十、虛擬實驗技術

學習不僅僅是獲得知識的過程，更重要的是知識內化與實踐應用，實驗教學是理工類課程的標配，對于學生實踐能力形成具有重要的作用。杜克大學的理工類開放課程“生物電流：定量方法”的研究報告[46]就指出缺乏專業的數學背景知識和能力以及將學習到的理念付諸實踐的機制是導致學習者無法順利完成學業的兩個重要因素。而虛擬實驗能夠在一定程度上打破時空和時間限制，創設實驗條件，支持大規模學習者同時步入實驗殿堂，幫助學習者形成正確的學科概念，加深對學科規律的理解，培養和提高學習者觀察、動手實踐、探究的能力。因此，如何運用計算機技術、網絡技術、仿真技術、虛擬現實技術、增強現實技術等來構建虛擬實驗系統，是未來理工類大規模開放課程需要重點設計和關注的內容。

在虛擬實驗系統當中，我們可以通過創設決策仿真實驗、虛擬仿真實驗、遠程操作實驗等多類實驗來培養學習者將理論運用于實際實踐的能力。仿真實驗目前已經有許多較成熟的應用研究，如圣塔非研究所(Santa Fe Institute)研發的基于多Agent的標準化計算機仿真建模工具Swarm[47]，有研究者運用電子工作平臺 EWB 軟件對其所提出的實新型混沌系統電路進行仿真實驗探索[48]，有研究者基于Boson Netsim進行計算機網絡仿真實驗教學探究[49]，有研究者基于Matlab/GUI進行電力電子技術應用仿真實驗設計[50]。在遠程控制實驗方面，新加坡國立大學取得很大的成果。其用于工程教育的虛擬實驗室[51]已經包含了如2D和3D示波鏡、帶耦合的水槽設備控制等六個實驗。使用者可以通過網絡操作真實的實驗設備，應用多種控制方法來完成實驗。這類實驗還具備視頻與音頻反饋功能，通過視頻會話系統，使用者可以一邊調整實驗界面的實驗參數，一邊觀看遠程設備運行后的實驗結果。該系統一次只能允許一個使用者操作實驗，但可以允許多個其他使用者目睹整個遠程實驗運行過程。未來遠程控制實驗系統可能需要往多人合作、多任務并發方向發展，實驗過程中充分發揮學習者協作的優勢，讓學習者能夠在網絡中感受到類似真實環境的實驗體會。

此外，從實驗準備到實驗實施、實驗數據分析、實驗結果呈現、實驗報告撰寫等一系列實驗過程中，我們還可以借助網絡環境的優勢，通過建立實驗討論區以及提供實時交流工具，分享實驗設計方案、協同處理實驗操作和數據處理中遇到的難題，保證實驗的監控指導和及時反饋[52]。

虛擬實驗還拓展了實驗的對象范圍，使實驗者能夠獲得在真實實驗條件下難以獲得甚至根本無法得到的關于客觀對象的信息：第一，它能夠對現實存在的，但由于主、客觀條件的限制難以或無法進行直接實驗的對象進行實驗研究。從客觀方面看，有些自然現象，如地震、臺風、大氣環流等，在現實條件下人們是無法進行控制的，借助虛擬實驗，這些實驗現象就進入了實驗的范圍。另外有些事物現象本來是可以通過真實實驗認識的，但由于客觀方面的原因(如危及人體生命安全的核反應堆爆炸實驗)不能進行真實實驗，必須求助于虛擬實驗。第二，虛擬實驗能夠認識歷史上曾經出現過，但由于事過境遷已不復存在的事物對象，如生命起源、地球的形成等，虛擬實驗在這方面顯示了巨大的優越性。第三，虛擬實驗可以徹底打破時間和空間的限制，縮短實驗周期，更利于科學研究的進行。大到宇宙天體，小至原子粒子，學生都可以進入這些物體的內部進行觀察。一些需要幾十年甚至上百年才能觀察的變化過程，通過虛擬現實技術，可以在很短的時間內呈現給學生觀察。例如，生物中的孟德爾遺傳定律，用果蠅做實驗往往需要幾個月的時間，而通過虛擬實驗就可以在一堂課中實現。

總之，理工類MOOC課程應充分利用虛擬實驗技術，根據課程的實際特點和具體要求，把真實實驗和虛擬實驗有機地整合起來，培養學習者綜合實踐和探索創新的能力，以更加開放的形式讓更多實驗愛好者、課程學習者接近實驗、感受實驗。

十一、結束語

本文主要針對當前MOOC面臨的核心焦點問題——學習服務支持工作量巨大與學習者輟學率高，從課程內容和學習資源建設、學習過程支持服務、社會知識網絡構建等方面進行了探討，并為這些焦點問題的解決提供了可能的建議和方案。正如貝茨[53]所言，MOOC運動并沒有創造出自己獨特的網絡學習方式和有用的技術，一些所謂的新技術早在40年前就在遠程學習領域為大家所熟知，所采用的仍然是一種依賴于信息傳遞、計算機評分和同伴評分的傳統行為主義教學法。MOOC運動若要獲得真正意義上的成功，需要關注這些批評的聲音，并做出突破，亟需能夠組織、挖掘、分析和處理海量資源語義信息和學習過程信息的技術進步。

隨著MOOC的發展，未來將會面臨越來越多的新需求與新挑戰，如學分認證、個性化教育、學術研究質量[54]、基于社會知識網絡的集體智慧、作業與內容原創性與剽竊[55]、學習者能力測評、開放與收費的倫理學[56]等問題。從長遠來看，諸如Coursera、Udacity、edX這樣的MOOC巨頭，未來的發展很可能取決于他們所研發的技術平臺能否更好地支持學習過程，降低學習支持服務的人力投入，維持學習動機，提升學習投入與學習效率，并進一步提升其學習設計的支持能力，從面向學習內容設計轉為面向學習過程設計。

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余勝泉：博士，教授，博士生導師，研究方向為移動與泛在學習、教育技術基本理論、計算機教育應用、教育信息化(yusq@bnu.edu.cn)。

萬海鵬：在讀碩士，研究方向為移動與泛在學習、在線學習評價、信息技術教育應用。

2014年4月3日

責任編輯：李馨 趙云建

Learning Technology of Supporting the Massive and Open Course

Yu Shengquan ,Wan Haipeng
(The Joint Laboratory for Mobile Learning, Ministry of Education- China Mobile Communications Corporation/School of Educational Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875)

The high dropout rates and heaviness learning support services work are the two core problems of current MOOC course. In view of this, the paper puts forward the solution of supporting massive and open course with learning technology, which includes: technology of content interaction with data tracking, technology of study data analysis, technology of maintaining learning motivation, technology of semantization learning resources, technology of knowledge network social, technology of course generation and evolution, technology of developing assessment, technology of peer review, technology of automatic correction, technology of virtual experiment, etc.. This paper also tries to provide some reference of technical development for the developer and operator of massive and open course.

MOOC; Social Network; Knowledge Network; Semantic Resources; Developing Assessment; Learning Technology

G434

A

1006—9860(2014)07—0007—12

* 本文系國家自然科學基金項目“泛在學習的資源組織模型及其關鍵技術研究”(項目編號：61073100)研究成果。