鐘志宏

摘要：分析MOOC學(xué)習(xí)質(zhì)量評價存在的問題，以當(dāng)前WEB程序設(shè)計技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了由教學(xué)視頻關(guān)鍵控制點(diǎn)控制度QCCP、關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)完成度QTask、教學(xué)視頻學(xué)習(xí)度完成度QVideo、課程測試評價QTest四種因素綜合評價的學(xué)習(xí)質(zhì)量評價模型，分別從學(xué)習(xí)的課程核心內(nèi)容覆蓋、知識要點(diǎn)運(yùn)用、學(xué)習(xí)行為控制、綜合測試多個方面進(jìn)行評價，并利用歸一化權(quán)重系數(shù)，實(shí)現(xiàn)模型靈活運(yùn)用于不同類型課程。

關(guān)鍵詞：MOOC；學(xué)習(xí)質(zhì)量評價；評價模型

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）30-0155-03

MOOC Learning Quality Evaluation Model Based on WEB Technology

ZHONG Zhi-Hong

（Dept. of Computer and Information， Qiannan Normal University for Nationalities， Duyun 55800， China）

Abstract： Based on the current Web programming technology，the paper analyzes the existing problems of MOOC learning quality evaluation and costructs 4 comprehensive evaluation models：teaching video critical control point control system QCCP， the key task of QTask， exercises or tutorial video learning degrees to complete degree QVideo， total course test evaluation of four kinds of QTest.Using normalized weighted coefficient， the model can flexiblely evaluate different types of courses，from the core content of courses，knowledge application， learning behavior control， comprehensive testing.

Key words： MOOC； learning quality evaluation； evaluation model

1 概述

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)）和各種終端設(shè)備的發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)+的大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程，即MOOC（massive open online courses），正如火如荼地在全世界快速發(fā)展。國外如美國斯坦福、哈弗，新加坡國立大學(xué)等均開設(shè)了面向全球的免費(fèi)MOOC課程；國內(nèi)不僅眾多高校紛紛開設(shè)了在線精品課程，各省也在建設(shè)省級精品課程，而國家教育部旗下也在打造全國性的精品課程平臺；同時，國內(nèi)教育機(jī)構(gòu)和投資者掀起了互聯(lián)網(wǎng)教育熱潮，并形成了龐大的互聯(lián)網(wǎng)教育產(chǎn)業(yè)，如騰訊課堂、網(wǎng)易云學(xué)堂、淘寶教育、百度傳課、新東方等等。

基于互聯(lián)網(wǎng)的MOOC有著許多優(yōu)點(diǎn)。一是一定程度上解決了教育公平問題，通過MOOC，所有的學(xué)員均可以聆聽到高級講師、專家、教授的高質(zhì)量教學(xué)內(nèi)容；二是MOOC課程整合多種社交網(wǎng)絡(luò)工具，能夠?yàn)閷W(xué)員提供專業(yè)的教學(xué)輔導(dǎo)支持；三是突破傳統(tǒng)教學(xué)時間、空間的限制，能夠?yàn)閷W(xué)員提供個性化的、有選擇的、成體系的學(xué)習(xí)；四是學(xué)習(xí)效果好并且成本低廉。由于MOOC對于技能型、操作型課程教學(xué)擁有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，傳統(tǒng)的設(shè)計類、開發(fā)類的職業(yè)培訓(xùn)已經(jīng)從線下轉(zhuǎn)移到線上，在提高了人才培養(yǎng)質(zhì)量的同時，大幅提高了人才培養(yǎng)的數(shù)量與規(guī)模。

MOOC與傳統(tǒng)教學(xué)相比，也存在著一些缺點(diǎn)。一是學(xué)習(xí)互動性不強(qiáng)，學(xué)習(xí)孤獨(dú)導(dǎo)致挫學(xué)率偏高；二是因?yàn)橹車h(huán)境的影響，學(xué)員無法在虛擬課堂中全神貫注，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效率下降；三是MOOC側(cè)重于教授知識，缺乏人文、團(tuán)隊(duì)、氛圍等傳統(tǒng)教育的育人要素；四是由于學(xué)習(xí)及測試無人監(jiān)管，容易出現(xiàn)掛機(jī)、代考等作弊行為。

利用現(xiàn)有的WEB技術(shù)手段，能夠杜絕學(xué)員在MOOC學(xué)習(xí)與測試過程中作弊行為，保證公平公正。在此基礎(chǔ)上，提出一個通用的學(xué)習(xí)質(zhì)量評價模型，通過該模型能夠多角度的、全方位的對學(xué)員的學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行綜合評價，并且能夠靈活的適應(yīng)各類型的課程。

2 WEB技術(shù)在MOOC防作弊中的應(yīng)用

WEB技術(shù)的發(fā)展，特別是HTML語言以及瀏覽器客戶端的不斷升級優(yōu)化，瀏覽器客戶端的用戶體驗(yàn)越來越好，使得B/S結(jié)構(gòu)成為當(dāng)前眾多軟件首選的體系結(jié)構(gòu)。利用WEB技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對用戶客戶端更多的控制與監(jiān)視，能夠用技術(shù)手段對學(xué)員的學(xué)習(xí)進(jìn)度和學(xué)習(xí)行為進(jìn)行監(jiān)控，從而一定程度上解決遠(yuǎn)程教育無人監(jiān)督、考勤缺位的情況。

1） 防掛機(jī)。在線學(xué)習(xí)中的掛機(jī)，就是學(xué)員播放視頻教程后，并不認(rèn)真學(xué)習(xí)而是從事其它與學(xué)習(xí)無關(guān)活動的現(xiàn)象。為了防止掛機(jī)行為，可以使用多種技術(shù)。一是可設(shè)置一定時間內(nèi)（如10分鐘）學(xué)員沒有在瀏覽器或鼠標(biāo)鍵盤做任何操作，視頻教程停止播放或自動退出；二是在視頻中插入交互習(xí)題或?qū)W習(xí)點(diǎn)，需要用戶答題或確認(rèn)后才能繼續(xù)播放。

2） 防多客戶端登錄。多客戶端登錄是指同一用戶，利用同一賬號和密碼在多臺終端設(shè)備上同時登錄進(jìn)行學(xué)習(xí)，所謂“刷課”。WEB開發(fā)中可以利用會話及服務(wù)器技術(shù)，檢測用戶登錄數(shù)，從而禁止多客戶端登錄行為。

3） 防代學(xué)與代考。MOOC中由于無人看管，代學(xué)與代考的現(xiàn)象非常普遍，這也是MOOC很難真實(shí)的評價學(xué)員學(xué)習(xí)質(zhì)量的一個重要因素。目前幾乎所有的設(shè)備都帶有攝像頭，瀏覽器可以調(diào)用攝像頭，并隨機(jī)時間對現(xiàn)場學(xué)習(xí)與考試學(xué)員進(jìn)行拍照，通過人臉識別與比對，確保學(xué)習(xí)或考試者是學(xué)員本人。endprint

4） 防作弊與多人答題。MOOC測試中，學(xué)員作弊行為主要包括：在當(dāng)前設(shè)備中利用互聯(lián)網(wǎng)搜索功能搜索答案；利用其它設(shè)備搜索答案；查閱圖書；組織多人幫助答題或查閱答案等。使用WEB技術(shù)，可以杜絕或減少該現(xiàn)象。首先利用瀏覽器鎖定技術(shù)，禁止學(xué)生瀏覽其他的頁面，防止學(xué)生在測試設(shè)備中搜索答案；其次設(shè)置合理答題時間，減少學(xué)員查詢答案的機(jī)會；再次，調(diào)用攝像頭和麥克風(fēng)，不定時隨機(jī)對答題者及周圍環(huán)境進(jìn)行圖片和聲音的捕捉，利用聲音識別技術(shù)做出判斷，或者測試后教師人工進(jìn)行考試現(xiàn)場判斷。

3 MOOC課程學(xué)習(xí)質(zhì)量評價模型

利用WEB技術(shù)，在MOOC中實(shí)現(xiàn)防掛機(jī)、防多客戶端登錄、防代學(xué)與代考、防作弊與多人答題等不公平現(xiàn)象后，基本能夠確保學(xué)習(xí)過程的有效性，因此就能通過學(xué)員的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行學(xué)習(xí)質(zhì)量的評價了。為了對學(xué)員的學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行有效且靈活的評價，從學(xué)習(xí)過程、課程完成情況、課程測試等多個方面，建立了一個適用于所有MOOC課程的通用學(xué)習(xí)質(zhì)量評價模型。

3.1 教學(xué)視頻關(guān)鍵控制點(diǎn)控制度QCCP

在MOOC課程中，通過設(shè)置教學(xué)視頻作為關(guān)鍵控制點(diǎn)（CCP），從而要求學(xué)員必須完成該控制點(diǎn)視頻的學(xué)習(xí)，使得課程重要知識成為必學(xué)內(nèi)容。但為了保證學(xué)習(xí)的靈活性與個性化，必學(xué)內(nèi)容可以進(jìn)行適當(dāng)?shù)膭h減，也即控制點(diǎn)不必完全完成，只要能夠到達(dá)課程設(shè)置的關(guān)鍵控制點(diǎn)控制度QCCP即可。

[QCCP=CCPs/CCPN]

其中CCPS表示學(xué)員完成的關(guān)鍵控制點(diǎn)數(shù)量，CCPN表示MOOC課程中設(shè)置的教學(xué)視頻關(guān)鍵控制點(diǎn)總數(shù)。由于CCPS<=CCPN，顯然QCCP取值范圍為[0，1]，值越大，表示學(xué)員對于課程核心內(nèi)容學(xué)習(xí)得越完善，學(xué)習(xí)質(zhì)量越高；當(dāng)學(xué)員的QCCP小于課程設(shè)置的控制值時，則該學(xué)員不能進(jìn)行課程的最終考核。

3.2 關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)完成度QTask

在MOOC課程中，設(shè)置關(guān)鍵習(xí)題或者任務(wù)，要求學(xué)員在完成相關(guān)知識點(diǎn)視頻學(xué)習(xí)后，對關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)進(jìn)行解答，并且獲得該習(xí)題或任務(wù)的指定分值。學(xué)員的關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)完成度QTask定義如下：

[QTask=i=1SScorei/j=1NScorej]

其中Score為每個關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)的分值，S表示學(xué)員完成的關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)的數(shù)量，N表示MOOC課程中設(shè)置的關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)的點(diǎn)總數(shù)。顯然QTask取值范圍為[0，1]，值越大，表示學(xué)員正確完成的習(xí)題或任務(wù)越多，學(xué)習(xí)質(zhì)量越高；當(dāng)學(xué)員的QTask小于課程設(shè)置的完成度值時，則該學(xué)員不能進(jìn)行課程的最終考核。

3.3 課程視頻學(xué)習(xí)度完成度QVideo

學(xué)員通過MOOC進(jìn)行學(xué)習(xí)時，可能利用視頻的時間軸拖動，也可能對某個知識點(diǎn)反復(fù)學(xué)習(xí)，課程可以將學(xué)員視頻學(xué)習(xí)時間作為其學(xué)習(xí)質(zhì)量的一個評價因素。顯然這里需要利用WEB技術(shù)手段，在記錄學(xué)員學(xué)習(xí)時間時排除重復(fù)觀看視頻的時間。學(xué)員的課程視頻學(xué)習(xí)度完成度QVideo定義如下：

[QVideo=TStudy/i=1NTVideoi]

其中TStudy表示學(xué)員在線學(xué)習(xí)視頻程的總時長，TVideo表示每節(jié)視頻課程的時長，N為MOOC課程中視頻課程的總數(shù)。顯然QVideo取值范圍為[0，1]，值越大，表示學(xué)員學(xué)習(xí)時間越多；當(dāng)學(xué)員的QVideo小于課程設(shè)置的完成度值時，則該學(xué)員不能進(jìn)行課程的最終考核。

3.4 課程總測試評價QTest

完成了相關(guān)視頻教程關(guān)鍵控制點(diǎn)和關(guān)鍵習(xí)題及任務(wù)后，學(xué)員將進(jìn)入MOOC課程的課程測試環(huán)節(jié)。設(shè)學(xué)員的課程總測試評價QTest定義如下：

[QTest=i=1STScorei/j=1NTScorej]

其中TScore為測試中每道習(xí)題的分值，S表示學(xué)員正確回答習(xí)題的數(shù)量，N為測試中習(xí)題的總數(shù)。顯然QTest取值范圍為[0，1]，值越大，表示學(xué)員測試得分越高，學(xué)習(xí)質(zhì)量越好；當(dāng)學(xué)員的QTest小于課程設(shè)置的不及格值時，不能進(jìn)入課程最終考核。

3.5 學(xué)員學(xué)習(xí)質(zhì)量總評價Q

學(xué)員完成MOOC課程學(xué)習(xí)，用學(xué)習(xí)質(zhì)量總評價Q來作為最終課程考核。學(xué)習(xí)質(zhì)量總評價Q定義：

[Q=cCCP*QCCP+cTask*QTask+cVideo*QVideo+cTest*QTest]

其中cCCP、cTask、cVideo、cTest分別為各學(xué)習(xí)質(zhì)量因素的權(quán)重參數(shù)，取值范圍均為[0，1]，且滿足如下關(guān)系：

[cCCP+cTask+cVideo+cTest=1]

顯然通過調(diào)整cCCP、cTask、cVideo、cTest的取值，可以靈活地指定上述學(xué)習(xí)質(zhì)量評價因素在總體評價中的權(quán)重或重要程度，以滿足不同類型課程對于學(xué)員學(xué)習(xí)質(zhì)量評估考核的要求。

由上面定義可知，學(xué)習(xí)質(zhì)量總評價Q的取值范圍為[0，1]，通過乘以指定的整數(shù)（如100），即可以得到整數(shù)形式的課程考核成績，這顯然增加了靈活性。

4 評價模型示例

學(xué)員登錄MOOC系統(tǒng)，希望通過自主學(xué)習(xí)選修“數(shù)據(jù)庫原理”課程。若“數(shù)據(jù)庫原理”課程由20節(jié)教學(xué)視頻構(gòu)成，總時長為600分鐘；設(shè)置了10個視頻關(guān)鍵控制點(diǎn)，關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)20個、每個5分，課程測試含習(xí)題50道、每道2分；同時設(shè)置課程最終考核構(gòu)成為：視頻關(guān)鍵點(diǎn)的學(xué)習(xí)占20%（即cCCP=0.2）、習(xí)題完成度占20%（即cTask =0.2）、視頻教程學(xué)習(xí)完成度占10%（即cVideo =0.1）、課程總測試占50%（即cTest=0.5）。

學(xué)員完成課程學(xué)習(xí)時的基本數(shù)據(jù)為：完成了8個視頻控制點(diǎn)（即QCCP=0.8），答對16道關(guān)鍵習(xí)題（即QTask=0.8），學(xué)習(xí)視頻的總時長為400分鐘（即cVideo =0.67），總測試答對習(xí)題35道（即QTest=0.7），則根據(jù)學(xué)習(xí)質(zhì)量評價模型，該學(xué)員的學(xué)習(xí)質(zhì)量總評價Q為：

[Q=0.2*0.8+0.2*0.8+0.1*0.67+0.5*0.7=0.737]

如果希望成績以百分制表示，則最后該學(xué)員課程總評結(jié)果為Round（100*Q）=74分，其中Round為四舍五入函數(shù)。

5 結(jié)束語

隨著互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)+的MOOC在線教育作為教學(xué)模式的變革正在快速發(fā)展，并開始影響到教育領(lǐng)域的各個方面。利用現(xiàn)有的WEB技術(shù)手段，能夠杜絕MOOC學(xué)習(xí)與測試過程中作弊行為，保證學(xué)習(xí)過程公平公正。在此基礎(chǔ)上，提出了由教學(xué)視頻關(guān)鍵控制點(diǎn)控制度QCCP、關(guān)鍵習(xí)題或任務(wù)完成度QTask、課程視頻學(xué)習(xí)度完成度QVideo、課程總測試評價QTest等因素構(gòu)成的學(xué)習(xí)質(zhì)量評價模型，該模型能夠適應(yīng)MOOC中不同類型課程的學(xué)習(xí)質(zhì)量評價需要。

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