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大数据培训资讯:教育大数据在MOOC中的应用

(一)教育大数据思维.(二)MOOC资源建设困境.(三)用教育大数据打开MOOC资源建设困境.

(一)教育大数据思维

2012年以后,以分布式数据仓库、海量数据存储技术和流计算的实时数据仓库技术为代表的最新数据存储技术的出现,宣布了大数据时代的真正到来。随着数据挖掘技术的发展,收集、管理和分析数据的能力得到极大的提升,数据成了左右发展的关键因素,大数据思维成为现代社会的核心素质。按照维克托•迈尔的说法,大数据思维主要体现在分析事物时注重所有的相关数据,而不是部分数据;乐于接受纷繁复杂的各种数据而不是精确数据;不再过于探求因果关系,而是关注事物的相关性。科多大数据小编认为这种思维方式推动了教育研究者用大数据进行决策和预判的文化形成,通过将数据在深度和广度上不断地延伸,帮助教育研究者了解、预测学习行为,掌握学习者学习态度和现有状态,为学习者提供与之相适应的教育内容、支持服务和行为干预,提高教学绩效。

(二)MOOC资源建设困境

2012年开始,MOOC这一概念被世界各地大学追捧,加上媒介和研究者的推波助澜,成为教育界的热潮。但是,隐匿于热潮下的困惑在深入研究中被挖掘出来,比如MOOC并没有解决远程教育中人情缺乏、文化缺失、内容简单的问题,甚至比以往的在线教育显得更加没有人情味,比如撑起MOOC交互的是成千上万学生的互相评价,甚至作业都没有办法得到老师的有效指导;虽然MOOC“在技术上实现了联通,却不能保证互动”。MOOC与高校之间也处于亲密与距离、公共利益与欲望的中间点。著名远程教育专家约翰•丹尼尔在麻省理工学院的专题讨论会上对MOOC运动无视开放课程40年的发展经验提出了自己的忧虑。在资源建设理念上也出现了分歧,“强调‘知识复制’程序主义在背离了与学生交流的MOOC环境中野蛮地生长,甚至没有任何一家MOOC运营商聘用任何接受过教学设计、学习科学、教育技术、课程设计培训的人员来帮助他们设计课程。”尤其是因为课程的分散性和组织性存在的先天缺陷,根本没有办法判断学习者是否完成课程的学习。甚至有了MOOC会不会成为“拆远程教育的台、毁灭远程教育”的危言。可以说,MOOC经历了初期的狂热,进入了中期的冷静反思期。

(三)用教育大数据打开MOOC资源建设困境

MOOC的困局归根结底是缺乏围绕学习者的需求提供教育,在资源开发中缺乏对学习者的理解,缺乏适合在线学习的人文环境设计。现行资源开发范式过于强调知识的效用而忽略了学生的需求,过于强调知识的呈现而忽视了学生的接受。教育大数据给了我们全新的范式:MOOC课程的学习者在规模上超过了很多传统课堂形式,相比以往在封闭网络环境中运行的在线教育形式也大为增加,能产生大量的有实际意义的数据,比如观看视频的长度,在观看视频之后参与学习讨论和其他活动的记录,课堂形成性考核的准确率和参与程度,哪类教学活动容易吸引学习者,这些数据对分析什么是好的资源、怎么建设资源、资源建成之后的修改方向等具有极大的意义。
基于教育大数据的MOOC形式MOOC主要有两种形式:
  • 一种是基于联通主义的cMOOC,强调用连接性知识来搭建MOOC学习环境;
  • 一种是基于行为主义的xMOOC,通过广泛运用微视频、测试和自动反馈等来支撑。
在实际使用过程中,两种方式都有市场空间和实用价值,尤其在面向海量不同学习者的不同学习习惯时,这种差异性更加明显。即使不考虑学习者差异性,学习内容上也对MOOC资源方式有不同的要求,比如程序性知识的学习xMOOC可能更为有效,在为解决“心理学与健康生活”的核心概念“健康生活:谁的领域?”或者是“睡眠问题的自我调节”这类步骤形式的章节中,更多的是各类概念的阐述,xMOOC更有价值;陈述性知识的学习需要构建更为复杂的学习情境,cMOOC通常能取得更好的效果,比如“心理学与健康生活”中关于“心理健康:我们可不可以自己做到”等带有较强的主观性,这类问题的产生,需要基于自身生活实践来形成自身的观点,按照某校原有开放教育平台“心理与健康”的相关讨论,学习者对这类问题的观点有很大的分歧,需要留给学习者更多的思考。按照教育大数据的逻辑,不管是哪种学习方式需要依托教育大数据说话,通过数据选择形式,形成不同类型形式,以更好实现课程的整体任务。同时,MOOC呈现形式还存在长短之争。
2013年,教育界另外一个引起轰动性的事件是全国性微课大赛,而且是4次!与此相关的课题和研究论文呈现井喷之势。与此相对应的是很多人对此保持谨慎的怀疑态度,甚至是明确的鄙视、反对和抵制,认为这种趋势会和以往的信息技术热潮一样转瞬即逝。不可否认,微课所造成的知识碎片化对系统性知识构建造成一定的障碍,但也不可否认这种教育资源对数字化时代的特定场景有较强的适应能力,这就引发了MOOC资源建设的长度问题。众所周知,“小、微、精”是微课理论为代表的MOOC资源建设模式,能满足特定时段、特定人群的需求,在MOOC阵营,教学视频一般控制在5-15分钟,突出重点、难点,以降低认知负荷。前文中提到的系统讲解,也在很多场合有无可替代的作用,这就需要我们收集各类学习内容的特征,进行合理分类,形成恰当长度。
理解资源所需要的时长抑或时短也需要听教育大数据的发声,通过对海量学习者相关信息的获取,分析所需要建设的课程资源所应当呈现的长度,比如“高等数学”在“短小”为特征的认知负荷降低方式中,学习者有更强的适应力,体现了更强的学习效果,在同类的相关课程资源开发中要考虑借鉴这种长度;在“文学作品赏析”的课程资源中,分析类似王熙凤人物个性特征需要较长时间资源的支撑,但是关于文学的发展历程,建成短小资源更符合学习者的学习需要。
同样,按照笔者主持“心理学与健康生活”课程资源开发的经验,需要学习者更多反思的内容,建成太短所触发学习者发表自身言论的数据量就太小;需要阶段性巩固的概念学习,内容太长也影响了做题的准确程度。总之,通过教育大数据开展研究的巨大优势,分析不同类型知识学习的不同特性,不同年龄学习者学习方式的不同特质,统整性地考虑资源建设,形成“长短结合”的整合效应,克服以往理论应用的直观经验和理论推测产生的负面效应。

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