国内高校MOOC的学科分布现状研究

时间:2017-03-06

摘要:通过整理分析并可视化国内现有主流MOOC平台上的课程数据,探究MOOC的学科分布现状,提出我国高校MOOC的学科分布与高校实际学科数量地域分布相似以及各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似的假设模型,并通过可视分析技术验证了假设模型的正确性。分析我国高校MOOC的学科分布现状的特点,并为高校MOOC的建设提出相关建议。

  关键词:MOOC;学科建设;可视化;相关性

一、问题的提出

大规模开放式在线课程(MOOC)“这种根植于信息技术的新教育模式与生俱来兼有‘开放’与‘大规模’两个重要的时代特性”[1],对于丰富教育教学资源、拓展教育教学门路、变更教育教学方式有着重要意义,近年来受到了众多研究者的关注[2]。学科建设在高等教育发展过程中始终表演着重要角色。在国家踊跃提倡“互联网+教育”的时代背景下,高校如何结合自身学科建设特点与优势提供更优质的开放性远程教育服务是各高校面临的一项挑衅。探究我国高校MOOC的学科分布现状将有助于发现其与现有学科的相关性,为我国高校的MOOC建设提供一定的参考依据。

国内外学者在数据可视化、我国MOOC平台建设以及我国高校学科建设三方面已经开展了一些相关工作。“数据是符号的聚集,是抒发客观事物的未经加工的原始素材”[3],然而我们现在正处于一个大数据的时代”[4],即当前处置与分析数据的速度远远落伍于获取数据的速度,这极大增加了从数据中获取有意义信息的难度。研究人员开展了许多有建设性的基于大数据分析的工作,例如Facebook内部的“数据科学小组”引导的许多研究运动[5]以期“从人类社会行为大数据中寻找到可利用的模式,推动人类对自身行为的认知过程”[6]。作为数据内涵信息的展示方法和人机交互的接口,数据可视化正逐渐成为一种重要的发现大数据暗含的有价值信息的帮助手腕。

我国学者对于MOOC的关注大体分为三个阶段:第一个阶段是单纯将MOOC概念及教学模式引入到国内[7];第二个阶段是对MOOC教学模式本土化实践过程中发生问题的探讨以及推进策略的研究[8];第三个阶段是MOOC平台建设阶段。2013年5月,北京大学、清华大学率先参加edX,“MOOC平台建设开端逐渐融入中国元素”[9]。同年清华大学推出了第一个中文MOOC平台“学堂在线”,从此在国内掀起了建设中文MOOC平台的新一轮高潮。对于国内MOOC平台建设现状的考察研究正是考核MOOC教学模式本土化后详细实行情况的一个重要窗口,是探究MOOC建设与现有学科建设相关性的基本。另外,针对数据可视化与MOOC分析,已经有部分学者进行相关的研究,例如Shi等[10]提出的一种可视分析MOOC平台上学生观看视频行为的方法,可以倏地引导研究人员理解学生MOOC学习行为,发现MOOC教学问题。

此外,作为探讨高校发展的传统课题,关于学科建设对于高校发展影响的研究已经十分深入,学科建设的理论架构也趋于成熟。作为学科建设的重要依据??学科建设水平评价方面的工作已经有许多学者与机构进行了探索[11]。与此同时,MOOC尚属于新兴概念,基于MOOC的教学实践刚刚起步,目前缺乏关于MOOC学科建设水平评价方面的研究工作。部分MOOC网络平台仅对“在线学习者在课程停止后对课程的知识量、趣味性、教师互动和整体课程设计进行了打分和点评”[12],并以此作为MOOC水平评价。本文仅借助现有学科评估数据分析MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布的关系。

鉴于此,本文基于分析国内现有主流MOOC平台上课程的真实数据,探索我国高校MOOC的学科分布现状,提出并验证我国高校MOOC的学科分布与高校实际学科数量地域分布相似以及各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似的假设。依据研究结论,本研究从学科建设角度为我国高校提出优化MOOC建设的倡议。以往研究大多仅从简略数据统计角度分析探讨MOOC平台的发展现状以及教学内容资料组织的方法。理解这类研究的统计结论对于缺乏相关数学范畴知识的职员而言相对比较艰苦,不利于高校教育决议者整合不同专业背景的人才对MOOC建设建言献策。数据可视化方案利用人的视觉认知才能简练清晰的展示蕴含在大数据中的潜在关系,并能够为不同专业知识背景的人才供给统一便于理解的交换平台。本研究使用数据可视化的方法为构建假设模型提供直观依据,并使用可视分析方法对模型进行评估以验证模型的信度与效度。

二、我国MOOC的学科分布与现有学科建设分布相似性假设

本文统计了国内各大MOOC平台的课程数据及注册用户学习数据(详细情况如表1所示),由于“学堂在线”、“好大学在线”与“中国大学MOOC平台”三个MOOC平台上课程信息数据占到公开课程数据的53%,分离代表了三种不同的MOOC平台运营模式,数据易于取得且具有代表性。因此本研究选择这三个MOOC平台的课程数据作为研究数据。本研究的研究结论基于三大MOOC平台截至2015年12月的所有公开课程数据。

我们终极肯定吻合研究需要并能保障分析结果有效性的编码体系。统计数据包含了高校学科建设信息与MOOC信息两慷慨面。其中高校学科建设信息包含:学校排名、学校名称、人才造就、科学研究、学校类型、学校所在地;MOOC信息包括:课程分类、课程时长、课程负载、内容类型、授课教师、教师职称、开课学校、学校所在地、开课次数。

1.高校MOOC的学科分布与高校实际学科数量地域分布相似的假设

大学数量的地理分布情况可以反映出我国高校实际学科建设数量地域分布情况。本研究统计了我国806所高校的区位信息,并进行颜色编码绘制出大学数量分布图(图1),图中颜色越深的地区代表该地区高校数量越多。图2是三大MOOC平台上不同地区开设MOOC的数量地域分布图,颜色编码了该地区在三大MOOC平台上MOOC数量,颜色越深的地区代表在该地区MOOC平台上开设的课程越多。

通过对图1和图2的可视化效果进行比对,我们可以发现两幅图颜色较深的区域地理位置大致相同,而颜色较浅的区域地理位置也很相近。这说明我国MOOC建设数量地域上的分布拥有类似于实际学科建设数量分布的地域性特点。另外,某一地区高校数量越多,其MOOC建设数量也越多。这一现象引导我们提出MOOC的学科分布与高校实际学科建设数量地域分布相似且数量上呈正相关关系的假设。

2.各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似的假设

讨论我国高校现有学科建设水平分布,需要建立评价现有学科建设水平量化指标。我们使用国内高校学科建设数量和评级数据来表征国内各高校每一学科门类的建设水平。我们通过统计各高校每一学科门类的MOOC数量构建各高校MOOC的学科分布。为此我们统计了734所高校开设理学、工学、文学等13门学科数量[13]以及我国大陆地区734所高校学科评级数据[11],并对其进行可视化展现以期从中得到启发。由于许多学者、机构从不同角度为我国高校的学科建设给出了不同评级,本研究采用在国内享有盛誉的武书连发布的“中国大学排行榜”评级数据[14]作为标准,用于表示高校现有学科建设水平。

对于三大MOOC平台课程数据,我们统计了每个学科门类的课程数量并用柱状图表现。柱状图中每个数据柱代表一个学科门类,柱的高度编码为该学科门类的课程数量,结果如图3所示。由图3我们可以直观观察国内高校MOOC在各学科的数量分布情况。我们采用公式1将我国734所高校的13个学科门类的学科评级数据转换为学科门类建设水平量化总评分。其中代表一个学科门类建设水平的总评分,代表每一学科门类评定等级的权重,代表高校数量。学科门类评级有11个等级,我们赋予最高等级的权重为1,最低等级权重为0,中间每个等级权重相差0.1。

  

三大MOOC平台的MOOC在各个学科门类的数量分布状况与全国现有学科门类建设水平总评分分布联合在同一个可视化视图中展示两者之间的关系(如图4所示)。图4由两部分组成??柱状图部分和折线图部分。柱状图部分与图3的柱状图相同,左侧纵坐标轴也与图3相同;折线图部分展示了我国高校现有学科建设水平在各学科门类的分布状况,折线图中横轴坐标代表不同的学科门类,数据点的纵坐标值代表该学科门类的建设水平(按照公式1计算),纵坐标轴显示在图4的最右侧。

通过察看图3、4我们发现了如下现象:MOOC数量在各学科的分布情形在大部分的学科(70%)与其学科建设水平正相关,即某一学科建设水平越高(有较多的高校开设这一学科门类教研工作且评级较高)则该学科对应的MOOC数量也较多。图4的可视化成果可以进一步展示这一现象。但是,并非所有学科门类的MOOC数量的多少与建设水平的高低都相互匹配,其中法学、文学、艺术学、治理学这四个学科门类的MOOC数量与学科建设水平有显著的不匹配,这一现象清晰地体现在可视化效果上。这一可视化现象引导我们推测各学科MOOC的数量与学科建设水平之间的关联可能还与特定的学科特点相关,需要进一步论证。基于以上分析,我们提出我国各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似的假设。

三、假设模型的验证

为了在可视化视图中更加清楚可视验证上面提出的两个假设,统一探讨学科特色与教学内容相似的学科,我们依据《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》(简称《学科分类与代码》)[15]将上一节划分的13个学科门类进一步概括为4个学科分类。由于《学科分类与代码》中农业科学类学科的MOOC数量与现有学科建设波及的全国高校数量均非常小,因此在本文中未对其进行数据统计。

1.高校MOOC的学科分布与高校实际学科数量地域分布相似的可视验证

在分析我国高校MOOC的学科分布与高校实际学科建设数量的关系时,我们统计了各省份在三大MOOC平台上每一学科分类的MOOC开设数量,以及在这一省份开设每一学科分类的具体高校数量。我们将统计的信息绘制出每一学科分类的MOOC数量与高校实际学科数量关系图(如图5所示)。图5中(a)-(d)分别显示了4个学科分类的MOOC与现有学科建设数量关系,图中的每个数据点代表一个地区(省、直辖市,或自治区),数据点的横坐标代表该地区这一学科分类实际学科建设数量,纵坐标代表该地区同一学科分类的MOOC数量。图中的直线是拟合MOOC数量与高校实际学科数量的关系线。

另外,为了摸索每一学科分类三大MOOC平台上开设的课程数量与实际开设该学科的高校数量在我国各地区地理分布的数量关系,我们为每个学科分类绘制反映MOOC与实际学科数量地域分布的折线图(如图7所示)。图中共有8条不同折线分别代表我国4个学科分类的MOOC数量或高校实际学科数量地域分布情况。横轴代表我国除港、澳、台地区的31个不同地区,纵轴代表MOOC或高校实际学科数量。

通过观察图5,我们发现在4个学科分类中数据点均分布在距离直线很近的位置,因此数据点近似知足线性关系,从而在视觉上验证了我们提出的我国高校在某一学科的MOOC数量与高校实际学科数量地域分布正相关的假设。另一方面通过观察图7,我们发现代表我国高校MOOC数量与实际学科数量地域分布的折线有非常近似的走势,这在视觉上能够验证我们提出的我国高校MOOC的学科分布与高校实际学科数量地域分布相似的假设。

2.各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似的可视验证

在分析MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布之间关系的过程中,我们提出量化我国高校现有学科建设水平的重要指标??高校学科建设水平量化评分。这个指标依据各高校现有学科建设的不同评价等级对高校学科水平进行了量化评价,计算方法如公式2。

其中代表权重值,是具有评价等级的学校数量与所有学校数量的比值;是反映学校所在学科评价等级占所有具有学科评分学校的排名百分比的分数,学科评价等级越高分数越高,排名第一的学校是100分;是学科在相平等级下学校的数量。公式2能够增加学科排名的容错性,即便高校在某一学科的排名有先后次序,只要其与另外的高校处于同一学科评级,其得分也与处于同一评级的高校得分相同。这将提升该公式的评价信度。

我们挑出国内40所在MOOC以及在学科建设上比较有特点的高校进行剖析。对于现有学科建设的评级,由于国内有多家教学评估机构对于相同高校的学科有不同的评级数据,我们采取拥有代表性的机构和学者[11]的均匀评级作为计量标准。这一办法是针对目前学科评级缺少统一标准的一个可行计划,例如文献[14]。我们进一步应用公式2将评级转换为量化的现有学科建设水平评分,再依照《学科分类与代码》标准将13个学科门类进行学科分类,盘算每一学科分类中学科门类的学科建设程度评分总计值,并将该值作为这一学科分类的学科建设水平评分。依据各高校的不同窗科分类的学科建设水平评分我们绘制出反应40所高校学科建设水平分布的折线图(如图6中学科建设水平折线所示)。其中每个数据点的横坐标代表40所不同的高校,纵坐标为该高校此学科分类建设水平评分。与此相对应的,我们统计了40所高校各个学科分类在三大MOOC平台上的MOOC数量,在统一坐标系下绘制了体现这些高校MOOC的学科散布折线图(如图6中MOOC数量折线图所示)。其中每个数据点的横坐标同样代表40所不同的高校,纵坐标为该高校此学科在三大MOOC平台上MOOC总数目。

通过观察图6我们发现尽管不同类型的学科存在一些差别,40所国内高校在三大MOOC平台上的MOOC的学科分布与其现有学科建设水平的分布极其相似。这表现在一所高校某一学科分类建设水平评分越高,相应的这一学科分类MOOC数量相比较较多,反之则MOOC数量较少。另外,相邻高校现有学科建设水平评分相对关系与MOOC数量的相对关系基原形同。这一现象可视验证了我们提出的各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似的假设,并能得出二者具有一定正相关关系的结论。但是图6中自然科学、工程与技术科学、医药科学与人文与社会科学学科MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布的契合度并不一致,这也验证了不同类型的学科特点会导致MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似程度不一致的假设。另外,在图6中,各高校MOOC的学科分布中有明显的波峰,虽然这些波峰与其现有学科建设水平分布的波峰位置相互一致,但是这些波峰的峰值却特殊伟大,这一现象引发了我们的关注。

3.结果讨论

(1)高校MOOC的学科分布与高校实际学科数量地域分布相似且具有正相关性

通过观察图7,我们可以发现图中各条代表我国高校MOOC数量与实际学科数量地域分布情况的折线走势根本相似。上述可视化结论阐明我国各地区不同学科分类的MOOC数量与实际学科数量地域分布相似。只有上海市MOOC数量显明高于该地区实际学科数量,通过进一步分析数据我们发现一个主要的原因在于其余省级行政单位包含的市级行政单位较多,从而填补了单一市级行政单位比较中实际学科数量较少的劣势。以上现象可能在一定程度上解释实际学科数量多的地区更愿意尝试像MOOC这种新的远程教育模式。

由图5我们可以看出自然科学学科、医药科学学科、工程与技术科学学科以及人文与社会科学学科4个学科分类的数据点分布在一条直线四周。通过使用最小二乘法线性回归图5中(a)-(d)数据点,得到四幅图中回归直线的斜率分别为0.3729,0.1575,0.4434,0.3572,且置信区间均大于0.95。因此,我们可以证明对于自然科学、医药科学、工程与技术科学和人文与社会科学学科MOOC数量与实际学科数量相符正相关关系,且可以近似应用线性关系来描写这种正相关关系。

(2)各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似且有一定正相关性

通过火析与观察图6,我们统计每一个小图中每条折线相邻数据点纵坐标相对大小关系匹配情况,发现(a)-(d)每幅图中所有的116个关系(包含前一个数据点相对于后一个数据点、后一个数据点相对于前一个数据点以及前中后三个数据点纵坐标的大小关系)中分别有52、60、61、63个关系是严格匹配的(大小关系完全相同);91、108、84、89个关系是不严格匹配的(大小关系相等与其他大小关系匹配)。这可以充分证明图中两条折线走势极其相似,从而得出我国各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布相似且具有一定的正相关性的结论。这说明当前在某一学科MOOC建设得比较多的高校,很有可能借鉴了其现有学科建设成功经验以及优势资源。此外,代表我国高校MOOC的学科分布的折线图中波峰相对于其现有学科建设水平分布折线图中的波峰更加明显。这一现象说明对于新型远程教育的实践,高校在现有学科建设具有优势资源以及优良传统更愿意进行尝试。这一现象也验证了当前国内MOOC的主导课程模式依然是基于行为主义学习理论的,因为无论是哪个学科分类,两者分布相似很有可能说明在该学科分类的MOOC中视频授课内容与形式和传统课堂相似性很大。

另一方面,通过视察40所高校在三大MOOC平台上的各学科的MOOC数量分布,我们发现只管人文与社会科学类学科门类众多(包括了法学、哲学、文学、历史学、艺术学、经济学、教导学)但是其MOOC在数量上并没有与其它学科门类的MOOC数量有显著差异,而在MOOC的学科分布与其现有学科建设水平分布的符合度上的表示却略强于其它学科分类。

我们认为对于这种现象的一种公道的解释是:自然科学、工程与技术科学以及医药科学学科通过MOOC平台向学习者传授的是相对客观且固定的概念与定理,这些概念或定理无论是在网上资料的描述,或是在任意一所高校的课堂中由教师教授,其内容均不会有很大差别。而对于现有学科建设而言,良好的教学环境优势在于学习者可以与更多对课堂讨论话题实践经验丰富的人实时进行更为深入的讨论。而现今的MOOC教学模式涉及到的交流与讨论环节不能在观看视频过程中实时进行。这一环节一般被置于MOOC的论坛模块中,在论坛中讨论课堂话题无法实时解决学习者在学习过程中遇到的各种各样的问题[16]。因此在现有学科建设有优势的高校在MOOC上传授相对客观且固定的概念与定理时,很难将优势体现出来。与此相反,人文与社会科学类学科无论是在传统课堂中仍是MOOC中希望传授的内容并非客观概念与定理,而是一类观点或感想。因为观点或感受很难被复制,现有学科建设有优势资源或丰富经验的高校在MOOC上传播这些观点与感受时,会更加吸引平时不易接触这些新鲜观点与感触的学习者。因此,人文与社会类学科的MOOC在各高校的数量分布与各高校现有学科建设水平分布的契合度比较一致。

但另一方面,根据Stnnid[17]提出的选择曝光理论??受众更易接受与本人观点相似的观点,这将制约观点在互联网上的传播范围。自然科学、工程与技术科学以及医药科学学科由于传授的是相对客观的概念与实践,一致性较高,因此其在互联网上的传布更为广泛,学习者的接受度也更高。这充足说明了人文与社会科学类学科固然包含学科门类众多,在MOOC数量上相较于其他学科分类却体现不出其学科门类众多优势的原因。

四、对MOOC建设的提议

本研究以目前国内公然课程信息最完整的3个MOOC平台为对象,可视化浮现并分析三个平台的MOOC数据,着重探讨了MOOC的学科建设现状及与现有学科建设的关系。本研究提出并可视验证了我国高校MOOC的学科分布与高校实际学科建设数量地区分布相似以及各高校MOOC数量与其现有学科建设水平分布相似的假设模型,得到了一些有意义的结论。基于这些结论,我们以为能够针对不同地域的高校以及不同的学科特点两个方面晋升我国高校MOOC建设水平。

1.不同地区的MOOC建设策略

针对MOOC的学科分布具有与实际学科数量相似的地域分布的特点,我们认为尚未开展MOOC建设的高校假如想要发展MOOC可以借鉴MOOC建设数量较多地区建设MOOC的发展经验,并在地理上采用就近原则。由于MOOC建设数量多的地区与教育资源丰富地区大抵吻合,欲开展MOOC建设的高校,可以与本地区现有学科建设良好且教育资源丰盛的高校发展深入协作。现有学科建设及教育资源丰富但MOOC建设比较匮乏的高校,应该对于远程教育模式投入更多关注,多做一些互联网与教学相结合的尝试,充散发挥学校本身办学特点,为该地区潜在的宏大的需要接受高等教育的人群提供更加丰富和优质的教学服务和更为多样的选择。这样可以提升高校在互联网上的影响力,进一步将这些高校在现有学科建设中总结的优秀经验在更广泛的范围内进行推广。

由于各高校MOOC的学科分布与其现有学科建设水平的分布具有相似性,因此高校在建设MOOC时可以参照本校现有学科建设优秀经验。例如对于本校拥有优秀教学资源以及丰富经验的学科,该校可以持续增强该学科的MOOC建设。而针对尚无MOOC但是希望建立本校MOOC的高校,亦可先从本校优势学科动身建立MOOC。此外,对于高校在现有学科建设中资源相对稀缺但是学科传授概念与该校优势学科传授概念相似的学科,在建设MOOC时可以充分借鉴已有MOOC的胜利经验,并将优势学科中行之有效的教学方法引入到MOOC当中去。

2.不同学科的MOOC建设策略

根据学科的不同特点,高校在树立MOOC时需要采用不同的策略。由于天然科学、工程与技巧科学以及医药科学的学科特色决议了其相应课程以传授客观概念及定理为主,不易体现部分高校在现有学科建设中的优势。因此这些高校在建设MOOC时,可以借鉴人文与社会类科学学科的做法,在MOOC中强调对于客观概念及定理的懂得,与学习者深刻探讨课堂相关话题的实际过程。这样会在MOOC中为学习者在学习相对照较固定内容的概念及定理时,带来更加新鲜的学习休会,从而更好的施展高校在现有学科建设中的优势。另一方面,对于人文与社会类科学学科,高校在建设MOOC时,可以在MOOC中恰当介绍一些固定的背景知识与已经在社会中被广泛接受和采用的观点。这样可以提升高校在人文与社会科学MOOC的流传范围和接收水平。以上举动无论对于高校现有各学科均衡发展与建设以及MOOC各学科平衡发展建设都具备十分重要的意义。

利用本文提出的从现有数据挖掘MOOC平台上课程建设规律的方法,建设具有高校自身特色的MOOC,定能将这种新的与互联网相互结合的优秀远程教学模式在全国范围内更进一步推广,并随着国家“互联网+教育”的教育改革思路,将以往相对集中的优秀教育资源遍及到教育资源相对贫乏的地区,从而增进教育公正,真正走出一条契合我国教育实际发展情况的中国特色教育之路。

基金项目:教育部人文社会科学一般项目(编号:15YJA880111)“MOOC教师教学胜任力形成与发展研究”阶段性结果。

作者简介:马芸,东北师范大学计算机科学与信息技术学院博士研究生;郑燕林,工学博士,东北师范大学计算机科学与信息 技术学院教授,博士生导师;史慧姗,东北师范大学计算机科学与信息技术学院硕士研究生。

- END -

  作者:马芸、郑燕林、史慧姗

  起源:《现代远距离教育》2017年第1期 总第169期

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