网络教学平台学习者行为分析及网络教学效率提高途径研究

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  [摘           要]  网络教学平台的出现为学习者提供了优质的学习资源和有效的学习途径,通过网络教学相关数据分析发现,学习者面临学习能力差异较大、课程完成率较低、平台功能不够完善等问题。探索多元化在线教育和考核模式解决已存在的问题,并提出了网络教学平台以智能化和多元化教学方式发展目标,旨在推动网络在线教学的可持续发展。
  [关    键   词]  MOOC;网络教学平台;互联网;平台功能优化
  [中图分类号]  G642                 [文献标志码]  A              [文章编号]  2096-0603(2021)33-0134-02
   近年来,互联网技术发展迅速,5G网络信息技术已经取得巨大突破。这些信息基础技术的应用为现代教育发展提供了重要技术支撑。网络教学平台是学校在现代教育技术和网络信息技术基础上构建的基于计算机网络的教学管理与网络信息交流的平台。现在的网络教学平台众多,各种网络教育平台App也应運而生,为网络教育发展提供了充分的资源。最近几年,是网络教育发展的高峰期,无论是在中、小学教育,还是在高等教育,网络教学的方式都得到广泛应用。
   一、中国大学慕课学习过程及特点
   2020年,网络教学平台和教学方式得到爆发式增长。不同的网络教学平台的教学特点不一样,以MOOC网络教学平台为例,MOOC是中国高校的在线课程开发的主要平台。它的主要特点是各个高校提供自己学校的优质教育资源在网络上进行开放式在线教学,不仅满足了本校学生教学需要,也可以方便校外学生学习,是“互联网+高等教育”的重要成果体系。随着这些网络化学习系统的使用和流行,学习者在学习过程中与信息网络系统交互中产生大量的相关数据。根据这些数据提取出有用的信息,以改进教育机构的管理、教学和学习者效率[1]。将聚类算法应用到学习者行为习惯和学习方法过程中,可以帮助改进学习方式、教学手段和辅助选择课程等[2]。通过对近三年来MOOC网络平台上的近10门课程后台记录数据进行统计分析发现,有近50%的学生并没有完全完成课程全部内容的学习[3]。根据在线学习的学生的相似特性进行聚类分析,以及分析对课程成绩影响的各种因素统计,从课程数据日志中抽取的特征指标可以按照倾向性指标、人机交互指标等进行聚类分析(如下表所示)。我们根据特征指标选取的考查课程和考核项目分析发现,人机交互指标中完成项目数远远高于人际交互指标;课程类型方面,建筑工程类和机械工程类课程完成率要高于财经类[4,5]。研究MOOC 时也发现,课程自身所具有的特征很重要,选取了8个倾向性指标作为聚类过程的输入变量,包括教育层次、就业现状等是否有MOOC经历、参与课程的目标以及自认为最重要的课程交互类型[6,7]。研究过程中设计了一项问卷调查,调研项目中包含12 个方面的问题。
   近年来,各种网络教学平台和教学软件认知度迅速提高。通过优化平台服务方式、提高资源利用的效率,教师可以利用其中的信息去改进教学,以提高教学绩效。应用聚类分析技术对学生进行分组,以及应用社会网络分析对学生在网络教学平台上的活跃程度进行分析,以确定网络教学平台对学生学习的辅助效果,并对各种后台数据进行量化分析。通过发掘MOOC网络教学平台中存在的问题,为优化网络教学平台提供理论依据。
   二、现代网络教学平台存在的主要问题及解决措施
   (一)存在的主要问题
   受益于互联网教育产业的发展以及MOOC系统的开放性和灵活性,高校在校学生以个人或班集体为主体自由选择需要学习的课程。MOOC系统建设者参与面广、课程种类多、课程数量大,使其成为高等教育中技术增强型学习的一种创新形式,为我国高等教育的普及化发展赋能。但MOOC课程的完成率和课程成绩的合格率远低于线下授课课程。根据研究其行为特征,对所对应的课程完成率低、合格率不足等原因进行了网络调研。在研究过程中,选取了中国大学MOOC平台上5门慕课学习后台数据作为统计。现代网络教育主要存在以下三个方面的问题:(1)各类学习群体自身基础知识水平差异较大,学习目的也各不相同。(2)学习者的学习成绩有差异,课程完成率较低。(3)慕课平台相关功能,如互动功能、课程选择功能等需继续完善。为课程的建设提出相应的改进建议与策略,是平台功能优化的必然过程;同时也为开发同系列的MOOC建设者提供一定的借鉴与指导,从而推动网络教育效率提升和中国大学MOOC的建设与发展。
   (二)采取的相关措施
   1.考核方式多样性,提供课程完成率
   MOOC学习者特征为倾向性指标、人机交互指标、人际交互指标、学习绩效指标四类指标。学习者进入MOOC时自身具备的一些属性,比如学习者的性别、年龄、以往的经历、教育背景等都会对学习过程和完成率产生影响。学习完成率指标是学习者学习成绩的重要参考,因此,在制订学习评价标准时应该制订符合网络学习的评价过程。成绩评价要实现多样化评价,不能只参考课后作业完成情况和期末考试成绩,平时学习过程的考核才是关键指标。在网络课程学习中,数据都由网络进行记录,学习登录次数、教学资料的学习进度合理性、课后作业完成情况、平台上参与讨论的次数、期末测试成绩、对课程的评价和反馈建议等都应该为考核的重要参考。
   2.根据学习者需求及时更新课程内容,重视推广和应用
   根据MOOC平台网络学习调研情况,综合学习者浏览的资源类型,可清晰得知学习者对学习资源的需求。具体包括课程内容需求、考核方式需求、教学资源需求、人际互动需求,为MOOC课程教学内容优化提供相应的参考建议。MOOC平台建设者、课程建设者与课程学习者在课程学习过程中各自的任务都得以体现。课程团队要结合教学大纲和学生学习效果反馈,定期对课程内容进行修改、补充和完善,保证学生学到最新、最全面的知识。持续更新课程资源、持续建设网络课程,必须不断地更新课程资料和相关知识,跟紧时代的潮流,而不是将落后的知识传达给学生,以至于学生不能适应社会需求的变化。    3.充分利用MOOC平台,建设实践教学视频内容,丰富课程资源
   现代教育技术发展突飞猛进,课程建设内容和手段变化多端,教师要结合自己的专业知识,多查阅一些资料,多分享一些与课程相关的知识链接。随着教育信息化的发展,高等学校教育教学事业也要跟上时代的步伐,而课程建设作为教学基本建设的重要部分,需要通过信息化、网络化来满足学生的个性化需求。通过一系列的改革和创新,打造一批真正满足学生个性化需求的精品课程,通过网络课程与平台建设,推动高校信息化建设,促进优质教学资源普及共享,不断提高教育教学质量。
   三、网络教学平台功能发展目标和展望
   (一)教育平台智能化发展
   人工智能、大数据、5G等信息技术的广泛应用推动了现代教育技术的更新,教育理念和教育模式也在改变,这些都推动教育平台向智能化发展。以MOOC网络教学平台为例,中国MOOC网络教學平台自2013年出现以来,已经实现了课程数量、平台功能和学习人数高质量发展。2020年网络学习者人数的大幅度增长,学习内容需求进一步增长;其运行、架构、服务和管理模式等四个方面需继续优化,要依托于信息化手段实现教学效果和学习效果的双优化。通过对教研过程中产生的数据进行采集和挖掘,可为教师提供基于大数据的教学行为诊断和干预,促进教师教学行为的改进[8],从而满足多样化的教研场域和个性化的教研服务需求。教学平台更加智能化,现代的教学平台应该更具备智能化的特点,增加系统的智能性,关注对学生特征信息的追踪与记录,并根据学习结果对学习者进行适应性的调整和改善。
   (二)教育平台学习功能多元化
   在现代教育信息技术快速发展环境下,各类直播技术平台开始广泛应用。基于各类学校的优质课程的在线教学网站,可以让教师不再受地点、教育资源和各地经济发展水平的限制,更好地通过网络平台进行教学活动。将最优质的教学资源带给更多需要的学生,有力地推动了优质教育资源的共享,促进了教育公平。各类学校开展在线教研的模式会有所不同,我们应注重教学模式对本地区和本校教师的适用性,充分利用现有信息技术手段,探索与构建适应不同地区、不同学校的网络在线教学模式。利用网络教育技术和平台的优势与潜能,将线上、线下教学的优势融合互补,推动在线教学常态、可持续发展。基于互联网环境下网络教学特点,未来网络教学平台发展将具有以下特征:(1)教学内容标准化、模块化和可灵活互动的特征,实现更多的网络教育资源在更广泛范围内共享。(2)教学平台学习形式多样化,互联网环境下实现教育公平改革,加强教学资源的共享平台建设,更注重学习者自主学习和自主解决问题能力培养。
   参考文献:
   [1]魏鑫.浅谈网络教学平台的研究与发展趋势[J].信息技术,2012(11):135-138.
   [2]美永广,熊晓莉.浅析网络教学平台[J].延安职业技术学院学报,2011(2):54-56.
   [3]张宇鹏,赵韩强,李亚汉.高校在线开放课程建设现状及对策分析[J].中国电子教育,2015(2):5-7.
   [4]王亚影,史明.网络课程建设与实施中存在的问题及改进建议[J].商业会计,2017(4):126-127.
   [5]金耘.计算机网络课程建设与实施问题及改进措施[J]. 软件导刊(教育技术),2018,17(9):45-48.
   [6]周彦莉.高等学校供应链管理课程教学存在问题和改进措施研究[J].教育现代化,2020(19):59-61.
   [7]陆生琪,陶耘.基于“线上线下”大学数学混合式教学模式的探究[J].教育现代化,2019,6(69):29-30.
   [8]Fishman B, Davis E A, Chan C K K. A .Learning Sciences
  Perspective on Teacher Learning Research[M]. The Cambridge Handbook of the Learning Sciences(2nd ed)New York: Cambridge University Press,2014.
  ◎编辑 栗国花
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