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[摘 要]基于问卷及访谈反馈高职学生在网络选修课程学习中的认知与行为问题，探索性地提出数据驱动个性促学、技术支撑精准促学、支持服务辅助促学、教赛相长激励促学、混合互补多元促学等策略，学生在线学习行为由“刷课”向“上课”逐渐改善。
[关键词]网络选修课程;学习行为;促学策略
[作者简介]周 松（1987—），男，江苏扬州人，硕士，研究实习员，研究方向为信息化教学、课程建设;吴 瑕（1984—），女，广西河池人，硕士，助教，研究方向为招生管理;胡 佳（1990—），女，四川中江人，电商培训师，学士，研究实习员，研究方向为在线培训。
[中图分类号] G717 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2020）47-0-02 [收稿日期] 2020-04-20
网络选修课程既能有效整合优化共享资源，又能解决选修课程的资源短缺与质量低下等问题，综合考虑高职学生学习行为与习惯不同、对传统教学模式接受度低等因素，探索数据驱动个性促学、技术支撑精准促学、支持服务辅助促学、教赛相长激励促学、混合互补多元促学等策略应用于课程管理，并形成常态化管理机制，改进学生在线选修课程学习的行为。
一、学生网络选修课程学习问题
为形成有效的信息来源，针对问题推进策略，设计问卷与访谈。通过学生问卷、访谈数据分析获知网络选修课程中学生学习的问题，主要包含认知与行为两个方面，认知上：（1）认知不到位：网络选修课程具有课程性质和学习方式的双重特殊性，作为选修的课程性质，其“延伸扩展补充”的定位导致学生对课程边缘化，在线学习方式缺乏实施监管与交流互动，导致对课程学习缺乏警惕，对课程的认知投入少。（2）学习动机不强：由于网络课程缺乏师生互动与完善的监督机制加之课程的诱因不够、刺激不强，必然削弱了学生学习动机。（3）学习心态与态度：85%学生接受网络选修课程的性质与考核方式，学习无压力，态度敷衍。行为上：（1）选而不修：根据我校相关数据显示网络选修课程开课后三周内（要求学生必须登录，否则作为弃学处理）弃学率2%;开课中期（要求学习进度达到60%，否则按照弃学处理）弃学率6%，期末考试前1周（要求达到90%进度，否则无法参加考试）弃学率9%。数据反映出学生选而不修的怪状，既浪费了资源也给管理增加难度。（2）刷课：根据平台异常数据反馈，学生存在刷课行为，主要表现在显性与隐性两方面。显性突出表现是学习者过分拖动或倍速，错过重难点。隐性表现在人机分离与多终端同时学习，学习时学习者不在终端可监控范围内，同时开挂多个终端，多门课程同时学习等行为都属于人为刷课。（3）替代学习：网絡选修课程学习师生准分离，管理者鞭长莫及，无法监控学习者的学习现状，出现替学、代学、替考等不良现象。
二、促进学生在线学习行为策略
1.数据驱动个性促学：教师应挖掘、分析、利用在线学习数据。实时记录的学习时间、学习地点、学习设备、学习习惯等数据，智能刻画学生学习行为。网络选修挖掘的数据不仅仅是学生学习行为、教师教学、课程互动、学习结果评价、课程评价等数据的简单综合，更是基于数据剖析学习者个体的习惯与群体的规律，形成学生档案，以便对不同年级、专业、性别、民族的学生个性化促学，对不同时间段（学期初、学期中、学期末、工作日、周末等）针对性促学。
2.技术支撑精准促学：在线学习需求与要求是成正比的，尤其疫情期高职院校师生对在线学习的质量提出高要求。学习平台的网络、监控、反馈等技术支撑尤为重要。通过技术支撑手段实现网络选修课程中的访问过滤、行为对比、风控监测、学习监控、实施验证等。
3.支持服务辅助促学：以学生为本，平衡教与学，师生在网络选修课程中遇到的问题和困难第一时间给予支持与服务，完善的支持服务体系将打通学习系统的大动脉，关注学生内在情感与体验，让学生在学习网络选修课程中潜移默化地形成纯粹、脚踏实地、专注持久、精益求精的学习态度，促进在线持续学习的发生。
4.教赛相长激励促学：创新地将网络选修课程与相关竞赛有机结合，开通学分置换通道，以赛促学，学以致赛，赛以致用，提高学生学习的自我动力，增强商业意识，提高学习与竞赛双重质量。将信息通信类、制造与工程、建筑与工艺类的网络选修课程与世界技能大赛相融合，赛学相长，实现双赢。
5.混合互补多元促学：网络选修课程的学生犹如散兵，无法对比班级其他同学学习状况。一方面，有效组织混合式、小组协作等多元教学形式，线上线下共同发力，让学生获知学习进度，相互了解同伴的学习状态，互相监督、促进与提醒，共同参与、分享与建构。另一方面，通过跨越时空的网络教学凝聚力量，增强社会临场感，降低学生学习的懈怠性。[1]
三、策略应用探索
为探索促学策略应用实施，选择超星和智慧树在线学习平台共有的死亡文化与生死教育、白俄罗斯文化之旅、文化差异与跨文化交际三门课程以及两个平台所有创新创业类课程试点。管理者利用超星平台的数据分析、人脸识别、系统自动督促等功能展开策略实施。
1.管理下沉、采集数据、精准施管：为保证每学年上万人次学习质量，学校按照课程分配管理及辅导教师，精细化管理。超星平台对学习者3维度8指标学习数据进行测量、收集和分析。持续性包含登录时间、每次在线持续时间、每日/周/月学习总次数与时间。评价性包含任务点作业成绩、章节成绩、期末成绩。参与性包含作业（互评）的参与次数、讨论的参与（发表、回复与点赞）次数。对采集数据动态观察和分析，向智能化、可视化、动态化管理转变，并根据师生反馈数据及时调整管理策略。
2.过程监控、异常反馈、智能督学：在过程监控中超星平台课程全面启动人脸识别技术，通过笔记本、手机等移动终端自带摄像头采集人脸图像数据，不间断地抓获学生人脸数据并匹配数据（在课程学习开始进行学生人脸录入，在每个任务点的学习过程中不定时随机弹跳出人脸识别对话框要求人脸匹配），通过人脸特征信息与库中信息比对判别是否本人学习，进而降低替学的概率，杜绝学习的形式主义，帮助教师把关，增强学生学习的动机与自律，改变学生的认知观念。[2]通过平台对比学生常规学习行为数据，智能检测的异地登录、异常设备登录、非官方访问途径、异常学习时间段、异常学习频次等异常数据进行智能识别并验证。 3.混合互補、多方互动、增强现实：对于超星平台所有课程增加线下互补教学，完成线上的选修课程学习的同时，由课程辅导教师根据在线课程的内容设计开展6学时线下补充交流、互动答疑。师生面对面交流解惑、教学相长增加现实感。
4.赛学相促、相得益彰：创新创业类选修课程与“互联网 ”学生创新创业大赛有机结合，相辅相成，形成优势互补。要求选修创新创业类课程的考核应与大赛紧密结合。每位选课学生为负责人创建项目团队，制作并提交商业计划书（Word、PPT）、VCR等资料至参赛平台，所提交材料即为期末答卷，根据参赛结果评定成绩。学生为了参赛自觉在线学习，为了课程成绩主动参赛，赛学形成良性循环。
最终通过问卷、访谈、对比测验等方式反馈策略实施效果，问卷及访谈反馈信息显示在超星平台学习的学生对课程学习的整体获得感与体验度比智慧树高9.6%。设计每门课程试卷客观题50题，要求学生指定时间完成，超星平台学生的整体成绩优于智慧树平台学生，各题型平均正确率相比略高，三门课程总体成绩平均高8.6%。在创新创业大赛中提高了参赛基数，增加了获奖概率，参赛热情高涨。
四、总结
信息化时代多元人才培养的要求将会巩固网络选修课程在高职院校教育教学的地位，因此积极探索改变学生“刷课”行为的促学策略势在必行，形成长效教学与管理机制，学生将会向“上课”行为转变。
参考文献
[1]焦建利，周晓清，陈泽璇.疫情防控背景下“停课不停学”在线教学案例研究[J].中国电化教育，2020（398）：108.
[2]徐侠，朱卫东.人脸识别在网络学习监控系统中的应用[J]. Proceedings of 2013 the Fourth International Conference on Information，Communication and Education Application（ICEA 2013） Volume 31，2013（1）：43-44.
Abstract： Based on questionnaire survey and interview， this paper reports on the cognition and behavior of higher vocational college students in online elective course learning， and puts forward a variety of strategies for promoting learning， such as data-driven personalized learning， technology-supported accurate learning， support service assisted learning， teaching ability competition incentive learning， and mixed complementarity learning. Students’ online learning behaviors have gradually improved from "hooky class-taking" to "attentive class-taking".
Key words： online elective courses; learning behavior; learning promotion strategy
[关键词]网络选修课程;学习行为;促学策略
[作者简介]周 松（1987—），男，江苏扬州人，硕士，研究实习员，研究方向为信息化教学、课程建设;吴 瑕（1984—），女，广西河池人，硕士，助教，研究方向为招生管理;胡 佳（1990—），女，四川中江人，电商培训师，学士，研究实习员，研究方向为在线培训。
[中图分类号] G717 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2020）47-0-02 [收稿日期] 2020-04-20
网络选修课程既能有效整合优化共享资源，又能解决选修课程的资源短缺与质量低下等问题，综合考虑高职学生学习行为与习惯不同、对传统教学模式接受度低等因素，探索数据驱动个性促学、技术支撑精准促学、支持服务辅助促学、教赛相长激励促学、混合互补多元促学等策略应用于课程管理，并形成常态化管理机制，改进学生在线选修课程学习的行为。
一、学生网络选修课程学习问题
为形成有效的信息来源，针对问题推进策略，设计问卷与访谈。通过学生问卷、访谈数据分析获知网络选修课程中学生学习的问题，主要包含认知与行为两个方面，认知上：（1）认知不到位：网络选修课程具有课程性质和学习方式的双重特殊性，作为选修的课程性质，其“延伸扩展补充”的定位导致学生对课程边缘化，在线学习方式缺乏实施监管与交流互动，导致对课程学习缺乏警惕，对课程的认知投入少。（2）学习动机不强：由于网络课程缺乏师生互动与完善的监督机制加之课程的诱因不够、刺激不强，必然削弱了学生学习动机。（3）学习心态与态度：85%学生接受网络选修课程的性质与考核方式，学习无压力，态度敷衍。行为上：（1）选而不修：根据我校相关数据显示网络选修课程开课后三周内（要求学生必须登录，否则作为弃学处理）弃学率2%;开课中期（要求学习进度达到60%，否则按照弃学处理）弃学率6%，期末考试前1周（要求达到90%进度，否则无法参加考试）弃学率9%。数据反映出学生选而不修的怪状，既浪费了资源也给管理增加难度。（2）刷课：根据平台异常数据反馈，学生存在刷课行为，主要表现在显性与隐性两方面。显性突出表现是学习者过分拖动或倍速，错过重难点。隐性表现在人机分离与多终端同时学习，学习时学习者不在终端可监控范围内，同时开挂多个终端，多门课程同时学习等行为都属于人为刷课。（3）替代学习：网絡选修课程学习师生准分离，管理者鞭长莫及，无法监控学习者的学习现状，出现替学、代学、替考等不良现象。
二、促进学生在线学习行为策略
1.数据驱动个性促学：教师应挖掘、分析、利用在线学习数据。实时记录的学习时间、学习地点、学习设备、学习习惯等数据，智能刻画学生学习行为。网络选修挖掘的数据不仅仅是学生学习行为、教师教学、课程互动、学习结果评价、课程评价等数据的简单综合，更是基于数据剖析学习者个体的习惯与群体的规律，形成学生档案，以便对不同年级、专业、性别、民族的学生个性化促学，对不同时间段（学期初、学期中、学期末、工作日、周末等）针对性促学。
2.技术支撑精准促学：在线学习需求与要求是成正比的，尤其疫情期高职院校师生对在线学习的质量提出高要求。学习平台的网络、监控、反馈等技术支撑尤为重要。通过技术支撑手段实现网络选修课程中的访问过滤、行为对比、风控监测、学习监控、实施验证等。
3.支持服务辅助促学：以学生为本，平衡教与学，师生在网络选修课程中遇到的问题和困难第一时间给予支持与服务，完善的支持服务体系将打通学习系统的大动脉，关注学生内在情感与体验，让学生在学习网络选修课程中潜移默化地形成纯粹、脚踏实地、专注持久、精益求精的学习态度，促进在线持续学习的发生。
4.教赛相长激励促学：创新地将网络选修课程与相关竞赛有机结合，开通学分置换通道，以赛促学，学以致赛，赛以致用，提高学生学习的自我动力，增强商业意识，提高学习与竞赛双重质量。将信息通信类、制造与工程、建筑与工艺类的网络选修课程与世界技能大赛相融合，赛学相长，实现双赢。
5.混合互补多元促学：网络选修课程的学生犹如散兵，无法对比班级其他同学学习状况。一方面，有效组织混合式、小组协作等多元教学形式，线上线下共同发力，让学生获知学习进度，相互了解同伴的学习状态，互相监督、促进与提醒，共同参与、分享与建构。另一方面，通过跨越时空的网络教学凝聚力量，增强社会临场感，降低学生学习的懈怠性。[1]
三、策略应用探索
为探索促学策略应用实施，选择超星和智慧树在线学习平台共有的死亡文化与生死教育、白俄罗斯文化之旅、文化差异与跨文化交际三门课程以及两个平台所有创新创业类课程试点。管理者利用超星平台的数据分析、人脸识别、系统自动督促等功能展开策略实施。
1.管理下沉、采集数据、精准施管：为保证每学年上万人次学习质量，学校按照课程分配管理及辅导教师，精细化管理。超星平台对学习者3维度8指标学习数据进行测量、收集和分析。持续性包含登录时间、每次在线持续时间、每日/周/月学习总次数与时间。评价性包含任务点作业成绩、章节成绩、期末成绩。参与性包含作业（互评）的参与次数、讨论的参与（发表、回复与点赞）次数。对采集数据动态观察和分析，向智能化、可视化、动态化管理转变，并根据师生反馈数据及时调整管理策略。
2.过程监控、异常反馈、智能督学：在过程监控中超星平台课程全面启动人脸识别技术，通过笔记本、手机等移动终端自带摄像头采集人脸图像数据，不间断地抓获学生人脸数据并匹配数据（在课程学习开始进行学生人脸录入，在每个任务点的学习过程中不定时随机弹跳出人脸识别对话框要求人脸匹配），通过人脸特征信息与库中信息比对判别是否本人学习，进而降低替学的概率，杜绝学习的形式主义，帮助教师把关，增强学生学习的动机与自律，改变学生的认知观念。[2]通过平台对比学生常规学习行为数据，智能检测的异地登录、异常设备登录、非官方访问途径、异常学习时间段、异常学习频次等异常数据进行智能识别并验证。 3.混合互補、多方互动、增强现实：对于超星平台所有课程增加线下互补教学，完成线上的选修课程学习的同时，由课程辅导教师根据在线课程的内容设计开展6学时线下补充交流、互动答疑。师生面对面交流解惑、教学相长增加现实感。
4.赛学相促、相得益彰：创新创业类选修课程与“互联网 ”学生创新创业大赛有机结合，相辅相成，形成优势互补。要求选修创新创业类课程的考核应与大赛紧密结合。每位选课学生为负责人创建项目团队，制作并提交商业计划书（Word、PPT）、VCR等资料至参赛平台，所提交材料即为期末答卷，根据参赛结果评定成绩。学生为了参赛自觉在线学习，为了课程成绩主动参赛，赛学形成良性循环。
最终通过问卷、访谈、对比测验等方式反馈策略实施效果，问卷及访谈反馈信息显示在超星平台学习的学生对课程学习的整体获得感与体验度比智慧树高9.6%。设计每门课程试卷客观题50题，要求学生指定时间完成，超星平台学生的整体成绩优于智慧树平台学生，各题型平均正确率相比略高，三门课程总体成绩平均高8.6%。在创新创业大赛中提高了参赛基数，增加了获奖概率，参赛热情高涨。
四、总结
信息化时代多元人才培养的要求将会巩固网络选修课程在高职院校教育教学的地位，因此积极探索改变学生“刷课”行为的促学策略势在必行，形成长效教学与管理机制，学生将会向“上课”行为转变。
参考文献
[1]焦建利，周晓清，陈泽璇.疫情防控背景下“停课不停学”在线教学案例研究[J].中国电化教育，2020（398）：108.
[2]徐侠，朱卫东.人脸识别在网络学习监控系统中的应用[J]. Proceedings of 2013 the Fourth International Conference on Information，Communication and Education Application（ICEA 2013） Volume 31，2013（1）：43-44.
Abstract： Based on questionnaire survey and interview， this paper reports on the cognition and behavior of higher vocational college students in online elective course learning， and puts forward a variety of strategies for promoting learning， such as data-driven personalized learning， technology-supported accurate learning， support service assisted learning， teaching ability competition incentive learning， and mixed complementarity learning. Students’ online learning behaviors have gradually improved from "hooky class-taking" to "attentive class-taking".
Key words： online elective courses; learning behavior; learning promotion strategy