這篇文章編譯自論文《Engaging with Massive Online Courses》，由斯坦福大學和康奈爾大學的博士生、教授合作，發(fā)表于計算機應用領域世界最頂級的學術會議之一——WWW，并且獲得了最佳論文亞軍。論文通過挖掘 coursera 上 Machine Learning 和 Probabilistic Graphical Models 兩門課各三次開課的數(shù)據(jù)記錄，分析了最終成績不同的學生在學習過程中表現(xiàn)出怎樣的差異，以及如何提升課程論壇活躍度。

學生在其現(xiàn)實世界中參與學習的活動并不能被精確地呈現(xiàn)在MOOC世界的圖譜中。

盡管大眾媒體和近期的學術文獻中均對MOOC有很高的關注，但對大規(guī)模MOOC活動的研究數(shù)量相對較少，而且對于采取不同的學習方法參與MOOC學習的學生的了解相對較少。沒有對這方面的認識，則很難嚴格評估MOOC，要么對學生通過MOOC進行學習保持盲目樂觀的主張，要么對MOOC較低的學習完成率保持擔憂。據(jù)調(diào)查，不同類型學生的學習行為差異性使得很難確切對MOOC進行評價，這也是評估MOOC是如何流行開來的困難之處。

參與方式的分類

根據(jù)參與方式的顯著特征分類，我們認為，學生參與可以分為兩種基本活動。1.觀看講座；2.為了獲得學分而提交作業(yè)。（其他活動包括測驗、論壇參與將在文后討論，但不會明顯應用于學生參與活動的分類）。學生任何一種特定行為的基本屬性很大程度上都是在這兩種基本活動之間平衡后的整體活動。

通過計算學生的作業(yè)分數(shù)這種自然的方式來解決在不同活動之間的平衡問題：根據(jù)講座的總課堂數(shù)以及學生完成作業(yè)數(shù)如何計算作業(yè)分數(shù)？解釋如下，當學生僅僅看課程講座，他的作業(yè)分數(shù)是0；當學生僅僅提交作業(yè)而沒看任何課程講座，他的作業(yè)分數(shù)是1。我們計算了Coursera平臺上6個班級的每個學生的作業(yè)分數(shù)：3個成功完成機器學習的班級和3個成功完成概率圖模型的班級，根據(jù)結果分析，發(fā)現(xiàn)這6個班的學生成績模式，揭示了學生有幾種不同的自然方式參與MOOC學習。

1. 觀看者，主要看講座，幾乎不交作業(yè)。

2. 解決者，主要為了學分交作業(yè)，幾乎很少看課堂講座。

3. 全能者，處于觀眾和解決者之間的中間模式，處于看課堂講座和提交作業(yè)的中間平衡模式。

另外，還有一類參與者的學習只是為了下載課件而不是通過網(wǎng)站學習，這個區(qū)別很重要,因為有些人其實只是下載內(nèi)容，實際上可能會也可能不會看。因此我們又可以定義第四種參與方式。

4. 收集者，主要是下載講座、交作業(yè)很少，如果有的話，與觀看者相比，他們實際上可能/也可能不是看講座。

最后,還有一些學生不出現(xiàn)在此處，因為他們承擔了很少的活動。

5．注冊課程的旁觀者，但其總活動處于很低的閾值。

對于獎章有更強機制的論壇會顯著增加論壇活動性；最強的獎章效果來源于一種學生自我進步與可見并清晰的獎章頒發(fā)設計方案。

五種不同的參與模式：觀看者、解決者、全能者、收集者和旁觀者。雖然它們之間的界限并不清晰，但我們看到，從相對簡單的活動情況上看，有自然的行為模式對應這些案例。此外,我們可以通過精確的形式來簡化版本。

通過這種簡單的分類，我們可以看到學生在其現(xiàn)實世界中參與學習的活動并不能被精確地呈現(xiàn)在MOOC世界的圖譜中。例如，那些“可觀看的”講座對于所有觀眾也不是完全同等重要，因為如果這些學生與其說為了下載，不如說他們可能為未來使用而收集這些講座，并不是現(xiàn)在看。另外，我們發(fā)現(xiàn)，還有一些其他的參與方式，不過還不能將其從上述幾種類型中單獨分類。例如，全能者的人群中有一部分人，先提交作業(yè)后再下載所有課程講座。這種學生在某種意義上，前面的行為屬于“解決者”的行為范疇，而后面的行為又類似于“收集者”的行為。

此外，參與方式的范疇表明，在MOOC學習過程中有很多“中途輟學”的學生，這種行為在學生參與活動中卻有本質(zhì)和重要區(qū)別的，這種行為可能在一種膚淺的認識層面上被簡單地區(qū)別。事實上，即使將一個學生是否完成在線課程學習作為一個問題來問詢，其前提假設是基于一個完成的概念之上的。然而，我們對參與活動的行為分類是基于活動痕跡，但不能記錄學生的內(nèi)部動機或意圖，我們看到對于在線課程和學生互動方面，學生呈現(xiàn)了不同種類的完成狀態(tài)。整體來看，積極參與MOOC學習的學生比例還是相對較大?！敖鉀Q者”同樣代表了另一種參與學習方式，直觀感覺到這類學生似乎以前學過或者在某些地方正在學習這些課堂資料?；谶@樣的事實，無論是完成諸多作業(yè)或觀看大部分的課堂講座，這兩種類型的學生可能都會從課程的學習中有所收獲。

論壇和獎章

我們研究的另一個重點與在線學習課程的網(wǎng)上論壇，以及增加論壇活動的機制設計有關。

根據(jù)其他類似論壇方式的在線網(wǎng)絡論壇的數(shù)據(jù)分析推斷，在線教育課程論壇也存在同樣的原因。但是，在網(wǎng)絡上，論壇在多元化的場景中經(jīng)常被使用。是否我們應該認為在線課程論壇的行為可以視為一種討論論壇，在那里人們可以反復參與互動；或者像一個問答網(wǎng)站，有人提問，有人回答；或者像產(chǎn)品論壇，很多人對一個特定的主題做出個人反應？

我們的分析表明，在課程論壇上的相關信息以一種相對“直線型”的方式來推進；每個相關的鏈式信息通過新的貢獻者的信息而不斷增加。此外，我們發(fā)現(xiàn)，在參與論壇活動水平和學生的平均分數(shù)之間存在一種有趣的模式，先發(fā)帖的學生的分數(shù)一般比后發(fā)帖的學生分數(shù)要低。

我們現(xiàn)在討論關于所設計的干預措施來改變學生的活動水平。在論壇內(nèi)容的基礎上，我們做了這些干預活動，包括對Coursera平臺上的機器學習的第3個班級的學生把介紹獎章引入論壇。以論壇信息鏈的貢獻、閱讀內(nèi)容、以及投票參與內(nèi)容等為基礎，對于達到一定的活動水平參與者，設定一種獎勵機制。當學生達到這些具體要求后，學生可以得到一個獎章。

值得注意的是，首先，提供獎章的班級顯著比沒有提供獎章的班級學生具有更高參與積極性。我們不能確知是否是因為引入獎章導致這種不同，但是其他兩個沒有提供獎章的班級顯示出很類似的論壇行為。但是對于提供獎章的第3個班級卻呈現(xiàn)截然不同的論壇活動，他們形成了更大的信息長尾，在論壇中貢獻了更多內(nèi)容的帖子?？梢哉f，獎章改變了論壇的活動。

我們對于采取不同的獎章設計方式很感興趣，獎章可以顯著激勵學生，并可能因此達到不同的論壇活動水平。在隨后的隨機試驗中，我們顯示了獲得不同的獎章的不同群體的學生。對于獎章有更強機制的論壇會顯著增加論壇活動性；最強的獎章效果來源于一種學生自我進步與可見并清晰的獎章頒發(fā)設計方案，在此我們也可看到對于創(chuàng)造一種機制——顯示學生獎章與持續(xù)可見的努力的一種社群機制的效果。令人吃驚的是，這些對于論壇貢獻相對微妙的細微差異產(chǎn)生了重要影響，在學生學習知識并獲得相同獎章的情況下，唯一的區(qū)別是獎章更強調(diào)用戶界面。