大數(shù)據(jù)環(huán)境下MOOC存在的問題及解決方法之初探

張婷婷　卜天然　汪峰坤　葛靜

摘要：針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下MOOC教育的特點，指出國內(nèi)MOOC教育存在學(xué)習(xí)者盲目選擇課程視頻、視頻知識點內(nèi)容重復(fù)和退學(xué)率高三個問題，提出了解決方法。分別從建立智能關(guān)聯(lián)推薦系統(tǒng)、建立基于內(nèi)容的視頻檢索查重系統(tǒng)、建立機器化測評系統(tǒng)三個角度闡述。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；MOOC；智能關(guān)聯(lián)推薦；視頻檢索查重；機器化測評

1.簡介

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指“無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合?！?V（即Volume、Variety、Value、Velocity）為大數(shù)據(jù)的典型特征。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代的到來，教育知識的傳播由原來的口傳和紙媒的一對多模式轉(zhuǎn)變?yōu)殚_放化的雙向?qū)W習(xí)模式，大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開放課程MOOC（Massive Open Online Course）也隨之興起。MOOC通常由有著共享精神和傳播知識意愿的個人或組織提供面向全社會的免費的教學(xué)視頻，并輔以其他多種形式的教學(xué)手段，比如：交互性論壇、師生遠程交流、互助小組、模擬實驗等等。

以開放性和共享性為特點的MOOC具有很多優(yōu)勢：（1）只要有網(wǎng)絡(luò)和終端設(shè)備即可學(xué)習(xí)。（2）課程免費，學(xué)習(xí)成本低。（3）突破時間空間的限制。（4）對學(xué)習(xí)者不設(shè)門檻。（5）激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，為終身學(xué)習(xí)提供可能性。MOOC迅速掀起了全球教育理念的變革，很多知名高校，比如哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、東京大學(xué)等都加入到MOOC視頻團隊中。

國內(nèi)高校的公開課在2013年首次登陸M00C平臺，實踐時間相對較短，經(jīng)驗缺乏，一些問題逐漸顯露。

2我國MOOC存在的問題

2.1盲目選擇課程視頻，缺乏對學(xué)習(xí)者的內(nèi)容推薦體系

大數(shù)據(jù)時代的到來促進了MOOC的產(chǎn)生和快速發(fā)展，帶來了學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)理念的大變革，使得大規(guī)模在線學(xué)習(xí)成為可能。比如：大規(guī)模多種類的在線課程的提供、大規(guī)模的用戶注冊、大規(guī)模的論壇用戶討論、大規(guī)模的用戶接入等等。

傳統(tǒng)的課堂教學(xué)學(xué)生規(guī)模有限，通?？刂圃?0-40人，教師可以在短時間內(nèi)對學(xué)生的個人情況做基本了解，比如學(xué)生的性格特點、學(xué)生的教育經(jīng)歷、學(xué)生的家庭地址等等，這樣教師就可以根據(jù)學(xué)生的個人特點調(diào)整教學(xué)方案，有針對性地給部分學(xué)生“開小灶”，最大限度地提高教學(xué)質(zhì)量。

相比于小規(guī)模的傳統(tǒng)教學(xué)，學(xué)習(xí)者的層次跨度較大，學(xué)習(xí)動機各有差異，對于MOOC的需求也不盡相同。有的學(xué)習(xí)者把M00C視頻作為傳統(tǒng)課堂教學(xué)的知識延伸，他們更希望能跳過基礎(chǔ)講解直接進入核心知識的學(xué)習(xí)；有的自學(xué)者把MOOC作為交流討論的平臺，他們往往不在意視頻的質(zhì)量而更注重學(xué)習(xí)社區(qū)的交流氛圍，更希望MOOC教師能定期與自己交流答疑；有的學(xué)習(xí)者把MOOC作為學(xué)科入門的途徑，由于自身的“零基礎(chǔ)”，他們希望MOOC教師能講解的更基礎(chǔ)和細致；有的學(xué)習(xí)者只是把MOOC作為自身掌握情況的檢驗工具，他們可能跳過視頻而直接做測驗題。

正是由于學(xué)習(xí)者的需求多樣性和差異性，他們無法在大數(shù)據(jù)時代的浩瀚MOOC課程中快速挑選到符合自身需求的視頻資料，造成時間和精力的浪費。因此，針對多樣化學(xué)習(xí)者的內(nèi)容推薦體系的建立具有實際意義。

2.2視頻知識點內(nèi)容重復(fù)，缺乏MOOC視頻內(nèi)容查重體系

傳統(tǒng)課堂教學(xué)，教師的教授內(nèi)容遵循教學(xué)計劃，課程之間極少出現(xiàn)知識點重復(fù)的問題。同行之間可以相互交流，對于前后續(xù)課程內(nèi)容的設(shè)計可以達成一致。在教學(xué)過程中，也可以根據(jù)學(xué)生的反饋適當(dāng)調(diào)整授課內(nèi)容。但是MOOC的制作者沒有這樣的先天優(yōu)勢。

MOOC的制作者通常為個人或者小團隊，他們制作MOOC的驅(qū)動力可以概括為三個：（1）好奇心驅(qū)使下的對于新的教學(xué)方法的嘗試。（2）認(rèn)為MOOC可以幫助其實現(xiàn)個人價值。（3）單純的利他主義。這使得大部分MOOC制作者的著眼點僅限于當(dāng)下課程的制作，對于其他制作者已經(jīng)上線或者正在制作的同種課程并沒有太多了解。這就不可避免出現(xiàn)大量內(nèi)容重復(fù)的視頻，是對MOOC制作者和學(xué)習(xí)者時間和精力的嚴(yán)重浪費。

考慮到MOOC的“微視頻”特性，可以對于申請錄制或申請上傳的視頻內(nèi)容進行查重處理，避免在MOOC資源庫中出現(xiàn)過多的知識點重復(fù)，節(jié)省社會資源。

2.3退學(xué)率高，缺乏對學(xué)習(xí)者的評價和激勵機制

傳統(tǒng)課堂教學(xué)，學(xué)生知識體系的構(gòu)建都是按照人才培養(yǎng)方案逐步進行的。只要認(rèn)真聽講，大部分學(xué)生都是可以跟上老師的授課內(nèi)容的，教師可以通過課下答疑和作業(yè)批改的方式幫助少部分基礎(chǔ)較弱的同學(xué)跟上進度。每門課程結(jié)束的課程測評也可以激勵學(xué)生進行持續(xù)有效的學(xué)習(xí)。但是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的MOOC學(xué)習(xí)中，這樣的學(xué)習(xí)環(huán)境不復(fù)存在。

研究表明，MOOC有著大規(guī)模的注冊量，但是學(xué)習(xí)者的退學(xué)率非常高，超過90%。究其原因，大致可分為四大類：（1）缺乏學(xué)習(xí)的動力。（2）由于自身基礎(chǔ)薄弱，不能理解視頻內(nèi)容選擇放棄。（3）對于無法理解的知識點找不到可以求助的對象，喪失學(xué)習(xí)興趣。（4）學(xué)習(xí)時間不能保證。

建立針對學(xué)習(xí)者的評價和激勵機制可以幫助大部分學(xué)習(xí)者提高學(xué)習(xí)目標(biāo)、課程內(nèi)容對于他們的內(nèi)在激勵程度，督促他們保質(zhì)保量的參與學(xué)習(xí)，并對自己的知識掌握情況有更清晰的認(rèn)識。

3大數(shù)據(jù)環(huán)境下解決MOOC問題方法之初探

大數(shù)據(jù)時代之前，人類歷史上所有印刷制品的數(shù)據(jù)量是200PB（1PB=210TB），日常語言傳遞的數(shù)據(jù)量總和大約是5EB（1EB=210PB）?，F(xiàn)今，大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，一家大型企業(yè)的數(shù)據(jù)量就可達到EB量級。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報告，預(yù)計到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達到35.2ZB。相比于傳統(tǒng)的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)環(huán)境下非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（比如：事務(wù)日志、音視頻、地理位置、圖片等）呈主流趨勢。隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)價值密度卻在降低。以MOOC視頻為例，一集15分鐘的視頻，大部分學(xué)習(xí)者真正獲取到的有用數(shù)據(jù)不足三分之一。如何快速、高效完成數(shù)據(jù)“提純”，避免內(nèi)容重復(fù)，并對學(xué)習(xí)者進行一定的智能推薦和評價激勵是值得探討的問題。

4小結(jié)

國內(nèi)MOOC實踐時間短，經(jīng)驗缺乏，存在三方面的問題：（1）盲目選擇課程視頻，缺乏對學(xué)習(xí)者的內(nèi)容推薦體系；（2）視頻知識點內(nèi)容重復(fù)，缺乏MOOC視頻內(nèi)容查重體系；（3）退學(xué)率高，缺乏對學(xué)習(xí)者的評價和激勵機制。針對這些問題，提出解決方法：（1）建立智能關(guān)聯(lián)推薦系統(tǒng)；（2）建立基于內(nèi)容的視頻檢索查重系統(tǒng)；（3）建立機器化測評系統(tǒng)。