慕课创新需要用到的五大技术

2015年12月6日文章来源：实用教育技术

促进慕课产生的技术不是一种新技术，只是慕课根据不同地方使用不同方法来整合这些技术，为了不用教育资源不再是不平等，成为世界最好的课程，达到这一目的做了很多优化。

第一，慕课改进了网络视频技术。2004年的时候，Youtube就将广泛的视频应用带到互联网上，早期公开课视频也随着iTunes U、网易公开课等平台被广泛传播，但很少有人能真正持续学习下去。为此，慕课在技术上做了很大的调整，不再是简单录制线下的实体课程，而是直接为网络课程准备内容。每节课程都由几分钟的视频片段组成，每个视频之间还穿插了很多小测验，用户可以随堂检验知识掌握情况。最重要的是，当视频出现在慕课上时，不再只是单向地播放，而是被安插了大量的统计代码，以研究每个用户的使用情况。根据Coursera在2013年10月的统计，虽然在Coursera平台上的视频平均长度在12分钟左右，但最适合学习者集中注意力的视频长度为21分钟。

第二，慕课优化了论坛讨论。课后的网络论坛已经很常见，但慕课将网络论坛运用到每节课。比方说，在edX平台上，每个视频都有一个对应的讨论区，结合了Quora的顶踩机制，通过同学投票，可以方便找出优质问题和优质答案。并且，标签机制使讨论区的内容更结构化、模块化，使很多老师采用第三方论坛作为讨论工具。

例如，在2013年初Coursera的Computational Investing Part I中，老师运用到了一种独特的论坛讨论工具Piazza，每个问题都采用了Wiki机制，可以不断更新版本，记录每个帖子的每一次编辑。据统计，问题的平均回应时间是34分钟，而99%的问题都得到了回复。整个论坛犹如一个巨大的知识库，大大拓展了课程知识的边界，丰富的论坛也成为慕课探索盈利模式的一种方向。

第三，慕课结合运用机器判分和同学互评。机器判分在理工科类课程中得到大量运用，机器甚至能够指出编程类作业中编码的不当之处。而在人文社科类的课程中，学生之间需要遵守一定的规则来互相评价。虽然互评者是系统随机匹配的，但为保证评分公正性，每次评价都会从3到5个人的评分中取一个平均的分数，甚至会有其他人对你的评分做出评价。在Coursera的HumanComputer Interface这门课中，利用这种方法得到的评分和老师本人对学生评分的相关系数是比较高的。

第四，机器学习跟踪分析慕课数据。由于慕课课程参与人数极多，机器学习机制能够对大量数据进行分析，从一个人看过多少次视频，到一个题目有多少人答对。对于教师而言，通过这些反馈能分析出课程设置的问题。整个网络课程成为了一个可以反复修正的“电子课本”。而对学生而言，通过这些数据能分析自己的知识薄弱点，更有针对性地学习。

第五，借力社交网络。社交网络作为课程传播的渠道和师生交流的辅助平台，也在慕课学习中起到了不小的作用。在传统的线下课程中，师生关系很难在学生数量和接触机会上得到很好的平衡，老师也很难真正和学生互动，但社交网络和社会化学习有助于达到这一目标。生活化的教育方式比课堂更轻松，传播效果更好除了在文化上和学生贴近之外，在授课过程中，当学生提出一些较尖锐的评价时，教师也能马上予以回复。这样的教与学互相促进，即使在线下也未必常见。