大数据背景下mooc建设路径探析

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2、样本数据的推测或基于感性的偏好性选择转向基于数据分析与理性证据的决策[1]。　　美国《纽约时报》将2012年称为MOOC元年。时至今日，MOOC浪潮席卷全球。MOOC教学平台能够搜集所有学习者学习过程的完整数据，为教学过程的调整和优化提供依据，被认为是一种有别于传统教学模式的新型知识传播模式，大有颠覆传统教育之势。　　一、MOOC是大数据技术在教育领域的典型应用　　大数据网络具有4V特征，即Volume（规模大）、Variety（多变量，异构）、Velocity（动态性）和Value（数据及价值稀疏性）。　　结合MOOC来说，首先体现在学习者数量巨大上。传统课堂的学习者一般为三

3、四十人，多则百余人。而MOOC中一门课程的学习者动辄成千上万，学习者的学习能力、知识水平也存在差异。北京大学2013年一共开了1998门课程，平均每堂课允许48人听讲，实际每堂课平均听课人数为29人[2]。而与之形成鲜明对照的是，斯坦福大学2011年夏季开设的人工智能课程，吸引了除朝鲜之外的全球所有国家16万多学习者注册学习。edX于2012年开设的电路与电子计数课程，吸引了160个国家的15万名以上的学习者。清华大学自2013年秋季在edX和学堂在线平台上开设电路原理课程，累计已经有超过7万名学习者。这个数字远大于清华大学电机系自1932年建系以来所有学过这门课程的学生人数。

4、MOOC学习者的数量规模是传统教育方式望尘莫及的。　　其次，MOOC平台既保存了课程的资源数据信息，也保存着学习者的学习数据信息，两者都具有多维的属性和特征。比如学习者有姓名、性别、学历等身份信息，还有视频观看时长、论坛参与频度、作业提交情况、测验完成情况等学习特征数据。平台中的数据具有多种模态，既有结构化数据，例如学习者的姓名、年龄、学历等存储在数据库中，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据信息；也有半结构化数据，例如XML、HTML文档等数据的结构和内容混杂在一起，没有明显区分的数据；还有非结构化数据，例如课程资源中的文本、图片、音频和视频等不能使用数据库二维逻辑表来表现的

5、数据。　　再次，MOOC课程学习行为数据以网页点击流方式被实时记录。随着课程的进行和学习者学习活动的开展，学习者的学习特征数据不断变化。课程进行中，部分学习者会因为各种原因退出学习，也有学习者中途进入课程来学习。这些都是MOOC数据动态性的实际表现。　　最后，MOOC平台完整、详细地记录了每一位学习者的每一次学习活动。几周时间的MOOC教学实践所积累的学习行为数据几乎是传统课堂教学几十年才能收集的数据总和。数据之间的关系极为复杂，对学习者海量的学习行为数据进行深度挖掘，能够发现有价值的学习规律，对后续的教学提供指导和帮助。　　因此，以现代信息技术为支撑的MOOC，是大数据技术在

6、教育领域的典型应用。　　二、大数据在MOOC中应用研究现状　　在中国知网以MOOC为主题进行检索，共检索到2133篇文章，其中基于大数据视角方面的文章，只有寥寥25篇，占比仅仅超过1%。　　25篇文献按照内容分为两类：一类是大数据技术在MOOC中应用的理论探讨与研究，另一类是基于MOOC平台大数据的实证研究。　　关于大数据技术在MOOC中应用的理论探讨与研究，有8篇论文。文献极少，研究内容和方向也较为分散。东北大学李封等[3]和深圳大学的黄婷婷等[4]对MOOC学习者的学习行为进行了分析研究。重庆广播电视大学的吴南中[5]设计了基于教育大数据的MOOC资源开发范式。清华大学张羽

7、等研究者[6]对基于MOOC大数据的学习分析和教育测量进行介绍和探讨。上海理工大学的张艳[7]和北京航空航天大学的吴文峻[8]等研究者深入研究了MOOC对专业教育和教学方式带来的变化和影响。　　基于MOOC平台大数据的实证研究，有17篇论文。主要是基于国内现有MOOC平台采集的数据展开研究，也有极少数针对国外知名MOOC平台公开的数据进行的分析研究。　　北京大学的王卓等[9]等研究者借助Coursera平台的数据，构建和优化了学习者分析评价模型。首都师范大学的贾积有等[10]，安徽商贸职业技