基于“互聯網+”技術的大學生在線學習系統設計與開發實踐

湯明璐 李萬濤 王思媛 朱靖 張雨 李騰宇

[摘 要]基于“互聯網+”技術的支持和當下多種教學形式，課題組分析了現存的在線學習系統的優缺點，結合考研學習者群體的特點及需求，提出了“上—下—上”的交互反饋式學習理念，設計并建設了全新的在線學習系統，提高了學習者的學習效率。

[關鍵詞]互聯網+技術;考研學習;在線學習系統

[中圖分類號] G640 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2021）05-0173-04

作為現代網絡技術發展的新型產物，網絡教育的優勢越來越明顯，主要體現在不受時空條件制約、信息集中程度高、學習形式靈活開放等。特別是伴隨著“互聯網+”技術的迅速普及推廣，PC端和移動端硬件設施的不斷更新，網絡教育形式已經得到了教育者和學習者的普遍認可，成為重要的教學方式。

一、在線學習系統現狀綜述

當前各種在線學習系統迅速發展，吸引了眾多投資商和教育機構的重點關注。這些在線學習系統的優勢在于涵蓋了大規模的（Massive）、開放的（Open）、在線的（Online）課程資源（Course），受眾面廣，傳播速度快，擁有著一套獨立的學習模式和管理系統。但是，隨著在線學習系統的發展和推廣，許多問題也隨之暴露出來：海量信息資源的涌入，造成有效信息的篩選困難;信息資源的冗余，造成更新完善等方面存在時滯或延遲;教育資源供給與學習者需求的錯位，造成授課目的與學習效果出現極大偏差;學習者的真實需求被海量信息所掩蓋，造成個性化的精準學習目標成本過高等弊端。

針對目前在線學習系統發展中的各種問題，學界進行了相關理論和應用的研究。盧文輝[1]探討了在線學習系統的內涵、功能和實現路徑;呂婷婷、 王娜[2]研究了在線學習系統的教學模式;李斌[3]討論了在線學習系統的教育模式的實踐運用;肖葉枝、王鵬等[4]和穆肅、王孝金等[5]研究了在線學習系統的學習策略;程璐楠、 韓錫斌等[6]和方嘉文、陳琦[7]以慕課為例闡述了在線學習系統的發展及影響;莫意清[8]、鄧國峰與龐智[9] 、劉建東[10]結合各自的專業探討了在線學習系統的應用效果;Hew K F和Cheung W S[11]進一步研究了在線學習系統面臨的機遇與挑戰。

相關理論研究結論和在線學習系統運行實踐的現狀表明，現存的在線學習系統的嚴重弊端體現在教育資源信息傳播模式的錯位配置上。一方面，教育者根據學科設置進行系統的教學，另一方面，學習者的個性化需求比例越來越高，更多的學習者希望根據學習目標（比如參加研究生入學考試）直接獲取明確的知識點，或者說希望獲得的教育資源可以直擊考點，而不是系統完整的學科體系。這種傳播模式很大程度上影響了學習的有效性，其根源在于現存的在線學習系統絕大多數為自上而下的架構模式，學習者群體處于接收信息的被動地位，教學資源流向單一的弊端嚴重影響了學習效率。

基于以上分析， 本文根據以學習者需求為中心，學習者目標為導向的原則，圍繞學習者關心的熱點問題（考研學習），提出一種全新的在線學習系統架構模式，建立“上—下—上”架構模式的全新在線學習系統，從根本上解決了現存在線學習系統的弊端，很大程度上提高了學習者的學習效率。

二、學習者群體的特點及需求分析

鑒于新建的在線學習系統主要面向具有考研需求的學習者群體，我們主要對這類學習者群體的特點和需求進行分析。

（一）群體數量迅速擴張

根據麥可思研究院發布的就業報告[12]顯示，國有企業、外資企業等用人單位對畢業生學歷的要求越來越高。李雯靚[13]系統研究了各學歷層次畢業生的就業差異，收入、職業類型、就業單位性質等各方面的數據顯示，研究生學歷已經成為畢業生獲得理想職業的必備條件。截至2019年，碩士研究生報考人數從165萬快速上升至290萬，在 2017年后，增長趨勢尤為明顯，每年的增長人數都超過40萬，如圖1所示。

考研意愿調查問卷數據表明，確定考研的學生比例為74%，明確表示不準備考研的學生比例為10%，持觀望態度的學生比例占16%。因此，開發面向考研學習者的在線學習系統具有非常重要的意義。

（二）學習精力投入傾向明顯

參照王巖[14] 編制的問卷標準，我們對考研學習者進行了問卷調查，雷達圖分析結果如圖2所示，傾向投入精力于數學和外語的人數比重分別為34.6%和34%。根據每年的考研成績分析，數學和外語成績不達標是導致考研失敗的主要原因，因此，在線學習系統選取數學和外語作為主要的教育資源內容。

（三）在線學習方式比重提升

考研學習過程中，學習方式的組合越來越豐富。除了傳統課堂教學外，學生自主學習的比重日益提高。隨著移動端設備的普及和“互聯網+”技術的飛速發展，在線學習成為考研學習者重要的學習方式。但是，真正滿足考研學習者需求的在線學習系統卻并不多。

（四）個性化需求明顯增加

考研學習者在系統復習的基礎上，更加希望獲取的教育資源可以直擊考點，當出現難點時，可以隨時隨地得到具有針對性的解答。而當前絕大多數的在線學習系統是根據學科系統自上而下進行建設的，無法真正掌握考研學習者的痛點所在，因此建設以學習者需求為中心、以學習者痛點為目標的新型在線學習系統勢在必行。

三、新型在線學習系統的架構模式

新建系統命名為“研享”在線學習系統，以考研學習者為主要服務對象，以考研數學和外語為主要教育資源。

（一）系統運行機制

經過前期的調查和數據分析，系統建設團隊一方面充分了解了考研學習者的需求，將有關知識以精細化、離散化的教育資源形式呈現，推送到考研學習者的移動客戶端，實現精準的答疑解惑;另一方面，新建系統提供了互動機制，用戶可以反饋需求信息，還可以上傳自己的學習成果，審核合格后，可作為教學資源進行推送，形成“上—下—上”的教學資源輸送、循環和共享，如圖3所示。

系統運行過程中，數據庫部分、管理運行部分、用戶部分形成全方位、立體化的信息流動，為教學資源的積累與共享提供保障，管理團隊和用戶雙方實現良性互動。

（二）系統功能劃分

新建系統主要包括線上和線下兩大主要模塊，并對管理人員、用戶、資源等功能區進行了劃分，其中包括五類人員組成模塊：學習者初始空間、總運營員、平臺管理員、講師及資源提供者;四類學習資源呈現模塊：視頻、音頻、圖文、素材。另外，系統又設立了對應的專欄模塊以及對學習者開放的獨立模塊，可以接收用戶的資源服務。

（三）角色權限開放

在資源進行共享的基礎上，引入權限共享的理念。新建系統設計了學習者的權限模塊以便于更好地提供差異化服務，對于參與度高的用戶，可以通過系統分享教學資源和學習經驗總結。新建系統提供部分權限有利于學習者傳輸資源，管理員與教師審核后實現信息反饋和資源共享。

（四）線上與線下相結合

作為線上教學部分的重要輔助，“研享”在線學習系統可以發布活動相關通知，學習者可在系統及時了解即將舉辦的線下咨詢活動，提供考研信息發布、學習成果共享、考研經驗交流等。

四、基于“互聯網+”技術的在線學習系統設計與實踐

“研享”在線學習系統以手機端作為學習界面，以電腦端進行管理，結構如圖4所示。

系統設計了二維碼，掃描后進入手機端登錄界面，完成系統用戶注冊后，可以由首頁進入課程列表，如圖5、圖6、圖7所示。

為了精確解決考研學習者的需求，系統的教學資源采用離散化方式，選取單個問題，大部分微課時長均不超過10分鐘，采用靶向呈現。比如選取考研真題精講，每道題都成為一個教學資源信息點，真正做到“短平快”地解決學習者的難點問題。另外，總體的知識梳理，則會以圖片或圖文等其他形式呈現，滿足知識的整合及體系建構的需要。

“研享”在線學習系統提供線下項目支持功能，用戶可以查詢線下項目的地點和時間，主要針對備考過程中遇到的疑難或心理問題，提供信息咨詢或心理疏導，力求給予有效解答的同時，緩解學生學習的焦慮情緒，創造一個具有活力且持續穩定的學習模式。

“研享”在線學習系統提供的角色轉換功能，確保用戶可以根據自身需求，有針對性地提供痛點問題的解決方案，從而使全體學習者可以共享優質的教學資源。

五、“研享”在線學習系統應用效果及展望

“研享”在線學習系統建成后，建設團隊在多家高校的考研學生群體中進行了推廣，很多學生都積極參與，根據自身需求反饋了各類信息。同時，在建設團隊提供教學資源的基礎上，學生用戶也提供了很多的優秀資源，有一部分學生經審核已經獲得了教學人員的資質，已經初步形成了教學資源信息的“上—下—上”的良性循環，“研享”在線學習系統也進入了穩步發展階段。

但是隨著“研享”在線學習系統的進一步發展，一些不足之處也逐漸顯現：一方面，系統信息資源總量增加，凸顯建設團隊人員不足的弊端;另一方面，受到手機屏幕尺寸以及視頻畫質壓縮的限制，錄播式的教學的質量還有提升空間。另外，網絡信號及網速等客觀因素影響學生的學習效率。

針對這些問題，下一步研究重點將放在努力優化團隊成員的配置、提升人員的能力、提高工作效率上，同時做到及時更新網絡應用技術，創設更加完善的在線學習條件。

六、結語

在對現存在線學習系統進行科學分析的基礎上，深入剖析了考研學習者群體的特點和需求，針對學習者的難點和痛點問題，提出了信息“上—下—上”循環流動、教學資源共享的理念，并基于“互聯網+”技術的支持，建設了全新的在線學習系統，深受廣大考研學習者的歡迎。隨著用戶群體的增多、資源的積累和需求量的增加，“研享”在線學習系統建設團隊將持續完善系統各項功能，為考研學習者提供更加高效的幫助。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 盧文輝. AI+5G視域下智適應學習平臺的內涵、功能與實現路徑：基于智能化無縫式學習環境理念的構建[J]. 遠程教育雜志，2019（3）：38-46.

[2] 呂婷婷， 王娜. 基于SPOC+數字化教學資源平臺的翻轉課堂教學模式研究：以大學英語為例[J]. 中國電化教育， 2016（5） ：85-90+131.

[3] 李斌. 大數據挖掘在互聯網教育平臺個性化教學中的實踐運用探索[J]. 當代教育實踐與教學研究，2019（17）：30-31.

[4] 肖葉枝，王鵬，黃成云，等. 基于大數據的在線學習內容個性化精準推薦分析[J].微型電腦應用，2019（7）：41-43.

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[11] Hew K F， Cheung W S. Students and instructors use of massive open online courses （MOOCs）：Motivations and challenges[J]. Educational Research Review， 2014 （12）：45-58.

[12] 麥可思研究院.2019年中國大學生就業報告[R]. 2019.

[13] 李雯靚. 本科、專科與研究生學歷者就業差異比較研究：基于高等教育兩階段數據分析[D]. 武漢：華中師范大學，2015.

[14] 王巖.大學生學習心理問卷的編訂[J].天津職業院校聯合學報，2019（9）：73-77.

[責任編輯：鐘 嵐]