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【摘 要】 2011年，大规模公开在线课程（简称“慕课”）席卷教育领域，在线教育因此成为全世界公共舆论的焦点。虽然研究者对于能收集到海量的慕课数据倍感兴奋，然而由于面对几个方面的挑战，这种数据并没有如同预期那样发挥作用。慕课的数据分析既耗时又费力，而且需要使用一套非常先进但却尚未被教育研究者所掌握的技术性技能。因此，慕课数据分析很少在课程结束之前进行，这样一来数据在影响学生学习结果和体验方面的潜能受到限制。本文介绍我们研发的一种用户友好型慕课数据分析软件平台——MOOCito（MOOC intervention tool，慕课干预工具）。这种工具主要是为了开展根据数据而做出的教学干预和课程实验。本文阐述MOOCito的重要设计原则，同时也对促使我们研发这种工具的慕课研究趋势做一个概述。这项工作仍在进行中，本文简要介绍MOOCito原型，同时呈现一项旨在了解这个系统的感知有用性和易用性的用户评价研究结果。本文还讨论了本研究的结果以及这些研究结果对实践的启示。
【关键词】 大规模公开在线课程（慕课）；A/B 测试；对照实验；分析平台；用户研究；技术接受模型；Coursera
【中图分类号】 G420 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009-458x（2017）07-0016-10
导读：众所周知，慕课备受诟病的问题之一是辍学率高，而导致辍学率居高不下的首要原因是慕课教学/学习缺乏个性化指导和支持。提供慕课的机构也一直在苦苦寻找破解这个难题的路径，然而这个问题至今未见明显改善，因为慕课生师比如此之大，如果按照传统课堂教学的方法提供个性化教学和支持服务，那么慕课的规模优势荡然无存，且不说教育机构是否能够按照“合理”比例配足教师——这本身也是一个问题。因此，有些机构、教师和研究者认为，为了能够实现规模化，牺牲个性化似乎在所难免；这种观点尤其受到以追逐利润为终极目标的商业性教育机构的推崇，大有愈演愈烈之势。但是，这显然违背了教育教学规律。可喜的是，国外同仁一直没有放弃个性化慕课的教学尝试。例如，西班牙拉里奥哈国际大学丹尼尔·布尔戈斯教授和同事阿尔贝托·考比为本期“国际论坛”撰写的文章《转基因学习：构建基于规则、适合大规模招生的e-learning推荐模型》，向中国同行介绍布尔戈斯教授四年前提出的个性化e-learning推荐模型LIME（Learning Interaction Mentoring Evaluation）和经过不断探索改进而研发出来的“适合云学习环境（SPOCs或MOOCs）、辅导教师/教师人工操作、基于规则的推荐系统”iLIME，其最主要的目的是赋权于慕课教师，提高教学和学习支持的个性化水平。
《慕课试验平台的研发：一项用户研究的结果》这篇文章介绍的是这几位研究者正在进行之中的一项研究的初步成果：一种慕课分析技术平台MOOCito（MOOC intervention tool）的原型以及反映这个平台的感知有用性和感知易用性的目标用户评价研究结果。这项研究最吸引我之处是其研究目的：“使几乎没有技术背景的教师能够分析慕课数据，更好地了解学生的学习情况”和教师“能够在授课过程中根据分析结果采取行动和开展试验，以提升学生学习体验，更好地了解学习过程”。正因如此，它的设计原则是：不以具备技术知识为前提、渐进式数据输入、支持聚类分析、支持教学干预、便于后续数据分析和支持研究的复制。恕我孤陋寡闻，我认为这些都是本研究有别于同类研究之处或者比同类研究更胜一筹之处。对于慕课研究成果的应用，我相信很多一线教师都有这种感觉：要么是看不懂，要么是不知如何把这些成果用于提升自己的教学实践。至于慕课研究，虽然这是一个广阔的舞台，①但是一线教师和大多数教育研究者往往是怀着“敬畏之心”并“敬而远之”，因为慕课研究基本上离不开分析技术工具的使用，研究者必须有相当水平的技术知识和技能，能够读懂各种数理统计图表，等等。教育研究者和一线教师本来应该是慕课研究的主力军和慕课研究成果推广应用的主角，然而这个领域的现状却是，很多研究者有很强的技术背景但并非严格意义上的教育教学行家或缺少教学经验，研究成果往往也是一经问世便被束之高阁，未能发挥理论促进教学或理论与实践相长的作用。
虽然MOOCito现在仍然只是一个原型，相关研究工作还在进行之中，但是它的理念确实不同一般，跟LIME模型和iLIME系统相比，对教师（以及教育研究者）的赋权力度可能更大。有了这种工具，教师参与慕课教学试验的热情可能更加高涨，在慕课研究中也可能发挥更大作用，慕课研究成果可能得到更好的推广应用。如果MOOCito的研发理念能够对其他研究者有所启发，转变目前慕课研究视角和着重点，进一步加强理论研究与实践探索的相互作用，我甚至斗胆预言：到那个时候，慕课的教学与研究生态会出现新景象。
最后，衷心感谢来自塞尔维亚、希腊和加拿大三国的六位同行对本刊的信任和支持！（肖俊洪）
引言
本文阐述解决上述一些问题的初步计划，介绍一个新的慕课分析技术平台。这是一项仍然在进行中的工作。这个平台旨在使几乎没有技术背景的教师能够分析慕课数据，更好地了解学生的学习情况。再者，教师应该能够在授课过程中根据分析结果采取行動和开展试验，以提升学生学习体验，更好地了解学习过程。本文介绍了这个系统的原型，简要阐述其设计原则，呈现一项旨在了解目标用户群对这个系统的感知有用性和易用性的用户评价研究的结果，并讨论研究结果及其对实践的启示。
背景
慕课日益流行，显然我们需要一个能用于分析慕课数据的公共平台（Veeramachaneni et al.， 2014）。比如MOOCdb（Veeramachaneni et al.， 2014）的目的是研发慕课数据的一种标准化格式，以便建立在此基础上的分析技术和可视化工具（比如MOOCviz①），可以用于分析来自不同慕课平台的数据。但是，MOOCdb的一个主要挑战是使用者必须有相当的技术能力，因此绝大多数慕课教师无法使用这种工具。 慕课研究的另一个主要趋势是人们对对照实验和A/B测试的兴趣越来越大，几个慕课平台都支持这种实验和测试，采用这种方法的研究者也越来越多（Diver
【关键词】 大规模公开在线课程（慕课）；A/B 测试；对照实验；分析平台；用户研究；技术接受模型；Coursera
【中图分类号】 G420 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009-458x（2017）07-0016-10
导读：众所周知，慕课备受诟病的问题之一是辍学率高，而导致辍学率居高不下的首要原因是慕课教学/学习缺乏个性化指导和支持。提供慕课的机构也一直在苦苦寻找破解这个难题的路径，然而这个问题至今未见明显改善，因为慕课生师比如此之大，如果按照传统课堂教学的方法提供个性化教学和支持服务，那么慕课的规模优势荡然无存，且不说教育机构是否能够按照“合理”比例配足教师——这本身也是一个问题。因此，有些机构、教师和研究者认为，为了能够实现规模化，牺牲个性化似乎在所难免；这种观点尤其受到以追逐利润为终极目标的商业性教育机构的推崇，大有愈演愈烈之势。但是，这显然违背了教育教学规律。可喜的是，国外同仁一直没有放弃个性化慕课的教学尝试。例如，西班牙拉里奥哈国际大学丹尼尔·布尔戈斯教授和同事阿尔贝托·考比为本期“国际论坛”撰写的文章《转基因学习：构建基于规则、适合大规模招生的e-learning推荐模型》，向中国同行介绍布尔戈斯教授四年前提出的个性化e-learning推荐模型LIME（Learning Interaction Mentoring Evaluation）和经过不断探索改进而研发出来的“适合云学习环境（SPOCs或MOOCs）、辅导教师/教师人工操作、基于规则的推荐系统”iLIME，其最主要的目的是赋权于慕课教师，提高教学和学习支持的个性化水平。
《慕课试验平台的研发：一项用户研究的结果》这篇文章介绍的是这几位研究者正在进行之中的一项研究的初步成果：一种慕课分析技术平台MOOCito（MOOC intervention tool）的原型以及反映这个平台的感知有用性和感知易用性的目标用户评价研究结果。这项研究最吸引我之处是其研究目的：“使几乎没有技术背景的教师能够分析慕课数据，更好地了解学生的学习情况”和教师“能够在授课过程中根据分析结果采取行动和开展试验，以提升学生学习体验，更好地了解学习过程”。正因如此，它的设计原则是：不以具备技术知识为前提、渐进式数据输入、支持聚类分析、支持教学干预、便于后续数据分析和支持研究的复制。恕我孤陋寡闻，我认为这些都是本研究有别于同类研究之处或者比同类研究更胜一筹之处。对于慕课研究成果的应用，我相信很多一线教师都有这种感觉：要么是看不懂，要么是不知如何把这些成果用于提升自己的教学实践。至于慕课研究，虽然这是一个广阔的舞台，①但是一线教师和大多数教育研究者往往是怀着“敬畏之心”并“敬而远之”，因为慕课研究基本上离不开分析技术工具的使用，研究者必须有相当水平的技术知识和技能，能够读懂各种数理统计图表，等等。教育研究者和一线教师本来应该是慕课研究的主力军和慕课研究成果推广应用的主角，然而这个领域的现状却是，很多研究者有很强的技术背景但并非严格意义上的教育教学行家或缺少教学经验，研究成果往往也是一经问世便被束之高阁，未能发挥理论促进教学或理论与实践相长的作用。
虽然MOOCito现在仍然只是一个原型，相关研究工作还在进行之中，但是它的理念确实不同一般，跟LIME模型和iLIME系统相比，对教师（以及教育研究者）的赋权力度可能更大。有了这种工具，教师参与慕课教学试验的热情可能更加高涨，在慕课研究中也可能发挥更大作用，慕课研究成果可能得到更好的推广应用。如果MOOCito的研发理念能够对其他研究者有所启发，转变目前慕课研究视角和着重点，进一步加强理论研究与实践探索的相互作用，我甚至斗胆预言：到那个时候，慕课的教学与研究生态会出现新景象。
最后，衷心感谢来自塞尔维亚、希腊和加拿大三国的六位同行对本刊的信任和支持！（肖俊洪）
引言
本文阐述解决上述一些问题的初步计划，介绍一个新的慕课分析技术平台。这是一项仍然在进行中的工作。这个平台旨在使几乎没有技术背景的教师能够分析慕课数据，更好地了解学生的学习情况。再者，教师应该能够在授课过程中根据分析结果采取行動和开展试验，以提升学生学习体验，更好地了解学习过程。本文介绍了这个系统的原型，简要阐述其设计原则，呈现一项旨在了解目标用户群对这个系统的感知有用性和易用性的用户评价研究的结果，并讨论研究结果及其对实践的启示。
背景
慕课日益流行，显然我们需要一个能用于分析慕课数据的公共平台（Veeramachaneni et al.， 2014）。比如MOOCdb（Veeramachaneni et al.， 2014）的目的是研发慕课数据的一种标准化格式，以便建立在此基础上的分析技术和可视化工具（比如MOOCviz①），可以用于分析来自不同慕课平台的数据。但是，MOOCdb的一个主要挑战是使用者必须有相当的技术能力，因此绝大多数慕课教师无法使用这种工具。 慕课研究的另一个主要趋势是人们对对照实验和A/B测试的兴趣越来越大，几个慕课平台都支持这种实验和测试，采用这种方法的研究者也越来越多（Diver