浅谈学习分析技术在教师教育型MOOC平台的应用
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[摘 要] 为了更好地实施对职前教师和在职教师的教学培训工作，建设一个教师专业发展的MOOC平臺成为必要。同时，利用教育大数据分析学生的整体学习情况和学习轨迹，有助于提高学员的学习效果，并对完善平台的建设和管理有很大的帮助。从学习分析层面对教师教育型MOOC平台的建设提出一定的意见和建议，以教师专业发展MOOC平台为例，提升教师的专业能力，完善平台的建设。
[关 键 词] 教育大数据;学习分析;教师专业发展;教师教育型MOOC
[中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2019）10-0088-02
一、问题的提出
青年教师成为学校校师资队伍的主要力量，青年教师的教学能力直接影响到教学质量，关系到学校的生存和发展。有调查显示，我国青年教师教学能力发展存在不平衡等一系列问题，在信息化高速发展的时代背景下，借助信息化发展的优势提升我国高校青年教师的教学能力，从而进一步促进教育信息化的发展，是高校教育信息化的发展契机[1]。由于地域差异，发达城市学校的教师的信息技术能力较强，而地处偏远地区的教师的专业化能力显然不够。另一方面，MOOC涉及面较广，鲜有专门为教师设计的学习平台，而对政府搭建的校本教研或培训平台，大多教师只是应付上级检查或评职称，某种程度上并没有达到提高教师的教研教学能力的效果。因此，从学习分析的角度，为青年教师制订个性化学习计划，提升平台用户的体验感和满意度，同时完善平台各部分功能的建设。
二、教育大数据与学习分析技术简介
教育大数据来源于大数据，是通过算法和程序等技术手段采集人们在衣食住行方方面面的数据，如微信运动、支付宝年度账单等，教育大数据是大数据技术在教育领域的应用。学习分析技术，即通过技术手段全方位采集学生日常学习的一系列过程数据，分析每一位学习者的学习风格、学习需求、学习态度和学习模式，有针对性地实施相应的学习策略和计划，实现真正的以学生为本、因材施教的教育理念[2]。本研究将运用教育大数据和学习分析技术等相关知识分析优化教师教育型MOOC平台的优化策略。
三、教师专业发展MOOC平台简介
教师专业发展MOOC平台是由教育部教育管理信息中心指导，由中国教育发展战略学会、教育管理信息化专业委员会、北大未名集团主办的一个致力于提升教师专业化能力的开放式免费学习平台（简称“平台”）。平台分为两大类，即信息技术应用能力和课堂教学培训[3]。其中，信息技术应用下的课程主要涵盖微课设计与制作和优秀的微课范例，而课堂教学培训类别下的课程则具体涉及某一学科的整本内容微课的制作等内容。
四、运用学习分析技术优化教师教育型MOOC平台的对策
（一）分析总体学习情况，优胜劣汰课程系统
通过挖掘后台数据，分析学员总体学习情况，针对课程的选择、完成度、评价等，进行一个综合排序。以信息技术应用能力培训的板块为例，将微课设计与制作等23门课程进行排序，可以看出，参与度排名前三位的课程为微课设计与制作中级研修班、PPT设计制作高级研修班和翻转课堂设计与应用初级研修班，并且评分较高，所以建议将这部分课程进行精品化或继续开设相关课题的课程。
排名较靠后的课程不仅参与度低、完成度较低，甚至没有评分，可见学员中极少关注到这方面。建议平台管理人员催促课程长期为空的授课教师尽快上传微课视频，如多次提醒仍无改变，即删除其课程，取消其授课教师资格。同时，在学员完成某一课程时，自动推送对该课程的评价请求，以有效地管理课程的质量，同时也过滤掉没有进行学习就进行的恶意评价。
以榜首的微课设计与制作课程为例，通过分析各课时的浏览量可以看出，学员对该课程的学习兴趣呈现递减的状态，也就是大数据中的“长尾定理”。如，课时4关于“天河一等奖老师微课制作分享”的课程浏览量最高，学员比较倾向于观看优秀教师的经验分享进行学习，因此在该课程下可以增加经验分享型课时。同时可以从浏览量较低的课程中进行筛选和精简，以提高学员对课程的兴趣度和完成率。
（二）分析学员学习轨迹，制订个性化学习单
通过分析学员的学习轨迹，观察学员群体在平台中各功能模块间的跳转，是学习行为研究最好的途径。由前面可知，平台的主要跳转模块包括首页、课程、机构、小组、公告等。通过观察学员在模块间的跳转频率，排除无研究价值的跳转次数，可以了解学员的学习习惯和学习兴趣，同时还可为学员推送与学习兴趣相关的课程。
通过数据分析可知，学员登录平台后，从平台直接跳转到课程，从课程跳转到小组以及从小组又跳转到课程的跳转次数分别占了总数的23.15%、20.06%和25.08%，可以得出学员的学习轨迹十分清晰，进入平台后进行微课视频的观看学习，遇到不懂的问题去小组论坛里面提问或者搜索是否有人解答过，弄懂后再回到课程页面继续学习。同时可以将机构的信息设置在页面底部，与网站版权信息放在一起，每个页面都可以看见。
根据学员选择课程的喜好推荐相关课程，形成个性化学习单，增加到主页模块中，学员登录平台时可以查看当天的学习计划，获得课程推荐。如若学员报名的课程在快结束之前仍然没有学完，个性化学习单可以弹出窗口提示学员尽快完成。
（三）分析课程分布情况，依据能力模型增设课程
在平台的学习过程中，笔者发现关于信息技术应用能力培训模块的课程较单一，对教师专业发展能力的定义不明确，课程分布散乱，虽然有23门课程之多，但部分是重复或者空白的。较受欢迎的课程主题主要有微课制作、翻转课堂教学设计以及关于软件PPT教学、After Effect视频特效等教学课程。北京大学的王胜清、冯雪松等人曾构建MOOC教学生态模型，并结合教学改革实践的需求，设计了“MOOC相关教育技术能力模型”。模型明确定义了与MOOC相关的教育技术能力的模型，由此本研究提出教师专业发展的能力扩展模型，将平台中的课程按照这样的能力模型进行分类，从底层到第五层分别是平台操作能力、教学设计能力、媒体资源制作能力、在线教学能力和创新课堂教学能力，其中，关于第五层的相关课程只有翻转课堂教学设计课程，可以增设创客教学、智慧课堂教学设计实例课程。
五、结语
大数据已经在各个领域广泛应用，教育大数据是非常宝贵的教学资源，通过分析学员在教师专业发展MOOC平台中的学习数据，了解他们的学习兴趣和学习习惯，对应调整平台的课程设置和功能建设，提高教师对信息技术和教学能力的掌握，教师经过培训学习之后，也可以将学习的技术运用到今后的教学中，提高教学效果。
参考文献：
[1]马瑞娜.MOOC环境下高校青年教师教学能力提升研究[J].中国教育信息化，2016（12）：80-83.
[2]杜婧敏，方海光.教育大数据研究综述[J].中国教育信息化，2016（19）：1-4.
[3]顾小清，张进良，蔡慧英.学习分析：正在浮现中的数据技术[J].远程教育杂志，2012（1）：18-25.
◎编辑 陈鲜艳
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