基于MOOC的自主個性化學習環境設計策略研究

楊　樂

(江西農業大學 計算機與信息工程學院, 江西 南昌　330045)

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基于MOOC的自主個性化學習環境設計策略研究

楊樂

(江西農業大學 計算機與信息工程學院, 江西 南昌330045)

在MOOC環境下的學習者有其個性化的目標和需求,這就使得其要想獲得可持續性發展,并使其存在的價值最大化,因此在MOOC學習環境建設過程中就必須支持并促進學習者的自主個性化學習過程和學習結果。該文將自主個性化學習與MOOC學習環境建設相結合,深入探究MOOC學習環境設計的策略研究,以期支持并促進學習者實現自主個性化的學習,從而充分發揮MOOC最大的教育優勢。

MOOC； 自主個性化學習； 學習環境

MOOC中的學習資源是在線開放并異步呈現的,幾乎不設置用戶注冊門檻,學習時沒有任何限制,因此大量不同知識背景、不同學習動機的學習者紛紛加入MOOC之中[1-3]。然而現在很多MOOC建設仍然沿用傳統的課堂模式:“視頻+測試”,鮮有支持學習者的自主個性化學習。學習者的知識背景和學習目的具有多樣性,必然致使參與MOOC學習的路徑和結果差異化,因此MOOC環境必須讓學習者以極具多樣化的方式參與學習,滿足其個性化的目標和需求,MOOC才能持續穩定地發展,并使其存在的價值最大化[2]。

1　MOOC與自主個性化學習

對優化課程教學過程的渴求、高校教學發展的需求以及節約成本和網絡技術的推動,催生了MOOC這種個性化的網絡學習環境。在這種全新的課程學習環境中,學習者的知識背景和學習目標差異很大,所以MOOC學習在參與方式、參與路徑和學習結果方面極富自主個性化[4-5]。本文對MOOC學習者的學習從注冊、參與、課程和成績4個視角[6]進行描述和分析,如圖1所示,在總結學習過程獨特特點的基礎之上揭示其學習的本質,進而為建設基于個性化學習的MOOC奠定基礎。

在學習者注冊方面,傳統課程往往在開始授課之前的某段時間之內必須完成注冊,而且學習者通常需要完成該課程的全部內容。在MOOC課程學習環境中,有些學習者在開始學習課程之前注冊,而有些學習者在學習課程的過程之中注冊,因此針對不同的MOOC學習者可能生成不同的學習軌跡[7-8]。

在參與MOOC學習方面,傳統課程采用章節式教學,學生基本上是依據教師授課或教材前后的順序從事學習活動,學習方式主要有課程內容的學習、課程章節測試、課程實驗評定、課程期終考試。但在MOOC環境中,在參與學習方式、參與學習路徑和學習結果等方面極富自主個性化，并呈現多樣性。

圖1　學生學習軌跡圖

在課程方面,絕大部分教師是按照順序有序地組織傳統課程的教學,學生基本上也是依據章節順序來組織學習。但MOOC環境中,學習者也許只對自己感興趣的課程內容有針對性地學習,在學習課程內容的順序、學習章節內容的數量和花費時間等方面和傳統課程結構不同。

在成績方面,最后課程試卷考試分數再加權其平時成績、實驗成績等[9],最終形成傳統課程的成績。但在MOOC環境中,有些學習者可能不進行考試測試,有些學習者可能進行相關課程考試測試,卻有極不規律的測試時間、測試頻率等。

2　MOOC自主個性化學習環境設計的策略

以學習者為中心、支持和幫助學習者進行自主、個性化學習,是教育者長期追求的目標[10]。根據學習者在MOOC環境下開展自主個性化學習的具體需要,采用基于解析結構模型(interpretive structural model,ISM)技術。

在MOOC環境中應用結構化構圖方法,從課程學習內容的結構中分析學習要素,并逐一比較所有的學習要素,找出學習要素之間的關聯性以及差異性,從而形成一個學習模式,使用該學習模式指導學習者的行為,使學習者對MOOC環境中的知識體系的結構有個全面的了解。

在上述理論基礎之上,結合網絡問卷調查的結果,獲知和分析學習者相關學習能力(如知識基礎、學習習慣、學習興趣等),并依據不同學習者的具體情況產生不同的學習模式,進而給予不同的學習策略,在MOOC環境中充分體現個性化學習。

ISM一般使用5個步驟來實現其基本流程,具體為:

(1) 提取單元結構、概念或知識點等單元中的學習要素,將學習要素定義為Si,其中i=1,2,…,n,并形成一張表格。

(2) 分析因果關聯。將所提取的學習要素進行相互比較,從而找出各學習要素之間的因果關系。

(3) 階層化學習要素。以分析表的形式列舉(2)中因果關聯結果,進行統計分析后,用“關聯矩陣”來描述,即用相鄰矩陣來表示MOOC學習要素因果關聯分析表,如果2個MOOC學習要素間存在直接的因果關聯關系就用“1”表示,如果2個MOOC學習要素間沒有直接關聯因果關系或存在間接因果關系就用“0”表示。用矩陣A表示。

其中,i=1,2,…,n；j=1,2,…,n

(4) 關聯矩陣演變成可達矩陣。操作方法就是引入單位矩陣I,并將矩陣I和矩陣A 相加,將A轉化成含有因果關系的矩陣B,將再進一步運算將矩陣B轉化為可達矩陣R。

(5) 將可達矩陣轉化為階層矩陣并完成ISM層級構造圖[11]。基于步驟(4)中的可達矩陣R,分別計算出R的可達集合和先行集合,然后通過矩陣R的交集分析得出這個階層的MOOC學習要素,以此類推,得到階層性的ISM層級構造圖,該圖具有方向性。

在對MOOC自主個性化學習環境設計時采集到的學習內容和學習者信息較多,為了給學習者提供更準確的理論依據,主要使用AHP層次分析法評估學習者的學習能力,為自主個性化學習提供依據。

AHP層次分析法是一種實用的多方案或多目標的決策方法,其主要特征是它合理地將定性與定量的決策結合起來,按照思維、心理的規律把決策過程層次化、數量化。首先,收集自主學習者所面臨的問題,并將其層次化；其次,依據該問題的屬性和需要達成的最終目標,并按照組成MOOC學習要素劃分這個問題；再次,依據各學習要素之間的因果關系和相互聯系,根據層次性將MOOC學習要素重新聚集組合,并構建一個具有多層次分析MOOC學習要素能力的結構模型；最后,根據相對重要程度的權值大小或相對優劣程度將MOOC學習要素歸結為最底層( 如方案、措施、指標等)和最高層( 如總目標)。AHP相對重要性權值之間的對應關系一般可用表1的方法表示。

表1　AHP相對重要性權值之間的關系

3　結語

MOOC的建設對促進高校教學發展、優化課程教學過程和節約成本等起到重要的作用。MOOC具有低門檻注冊形式、在線開放資源、無約束異步使用方式等優勢,這就決定了MOOC要想持續穩定發展,并發揮其最大的存在價值和使用價值,就必須在個性化要求和目標方面不斷滿足學習者,支持并促進MOOC學習者自主個性化的學習過程以及學習結果[12]。基于此,本文對MOOC學習者的學習從注冊、參與、課程和成績4個視角來描述和分析,深入研究了基于MOOC的自主個性化學習環境設計策略,提出基于MOOC的自主個性化學習環境設計策略,促進教師完善MOOC環境下的課程建設,從而使學習者在MOOC環境下實現自主個性化的學習,MOOC用戶的學習效率得到大幅度提升。隨著教育學科、數據學科以及計算機學科等研究理論和實踐經驗的不斷發展,基于MOOC的自主個性化學習環境的策略、理論以及方法設計將得到進一步的研究和完善。

References)

[1] 楊玉芹,焦建利.MOOC學習者個性化學習生態設計框架[J].電化教育研究,2014(8):32-37.

[2] 楊玉芹.MOOC學習者個性化學習模型建構[J].中國電化教育,2014(6):6-11.

[3] 楊玉芹.MOOC自主個性化學習環境設計的策略研究[J].現代教育技術,2014(7):12-19.

[4] UNESCO. Youth and skills: Putting education to work[R]// EFA Global Monitoring Report.New York:UNESCO,2012.

[5] Hedberg J G. E-learning futures? Speculations for a time yet to come [J].Studies in Continuing Education,2006(2):171-183.

[6] DeBoer J,Ho A D,Stump G S,et al. Changing “Course”: Reconceptualizing Educational Variables for Massive Open Online Courses[J].Educational researcher,2014(2):74-84.

[7] 史龍珍,韓小飛.基于MOOC的個性化學習模式研究[J].軟件導刊,2014(6):185-187.

[8] 王吉林.基于定制服務的個性化學習系統的設計與實現[D].武漢:華中師范大學,2014.

[9] 孫青,艾明晶,曹慶華.MOOC環境下開放共享的實驗教學研究[J].實驗技術與管理,2014,31(8):192-195,214.

[10] 趙宏,陳麗,趙玉婷.基于學習風格的個性化學習策略指導系統設計[J].中國電化教育,2015(5):67-72.

[11] 周強強,陳琦,稂嬋新,等.基于人工心理和情感計算的網絡個性化學習[J].實驗室研究與探索,2011,30(3):49-53.

[12] 楊樂,鄭蕉,彭軍.MOOC環境下雙語教學的信息傳遞模型研究[J].實驗技術與管理,2015,32(10):182-184,196.

Study on design strategy of personalized and self-regulated learning environments based on MOOC

Yang Le

(College of Computer and Information Engineering, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China)

MOOC has to enhance personalized learning and help learners to develop self-regulated learning through continuous dialogue, interaction and reflection. This paper takes the personality learning to combine the MOOC, and the study elaborates on the strategies for designing personalized and self-regulated learning in MOOC, with a view of moving MOOC research and development towards personalized learning.

MOOC(massive open online courses); self-regulated and personalized learning; learning environment

DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2016.04.046

2015- 10-14 修改日期：2015- 11- 04

江西省教育科學“十二五”規劃重點課題資助項目(15ZD3L012)；江西農業大學教學改革研究課題資助項目(2014B2ZC11)

楊樂(1979—),男,江西進賢,碩士,副教授,研究方向為軟件形式化和自動化、農業信息技術、高等教育等.

E-mail：jxnzhyangle@163.com

G642.0

A

1002-4956(2016)4- 0169- 03