肖天骏
北京大学
MOOC：一个学生的体验与思考
MOOC ，即大规模开放在线课程，已在全球范围内引起了广泛的关注，MOOC 领军机构Coursera 1从建立到获得百万用户的速度甚至高过Facebook 网站。笔者从一个学生的角度，与大家分享自己的思考与体验，同时也大胆地想象一下未来MOOC 在中国的发展。
为什么想学MOOC
当我进入研究生阶段，机器学习、信息检索、人工智能和大数据等专业词汇成了经常关注的关键词，导师也教导我们要尝试在国际权威期刊与会议上发表自己的文章（研究成果）。我有一种源自求知欲与好奇心的兴奋，但很快意识到接下来将是一段充满未知与挫折的断层期与摸索期。这个断层是必然存在的，上面提到的每一个关键词的背后，都有着一段解决一系列问题的发展历程。不了解问题，不打好基础，直接跳过发展阶段而硬闯前
关键词：MOOC 学习体验 教育变革
沿，结果很可能是碰壁。这种挫折来源于两点：对知识主线的把握较差，表现为阅读文献的内化不深；对问题之间边界的把握模糊，表现为确定不了解决当下问
题所需要的知识闭包。
这让我忽然意识到了课程的重要性。课程包括三种：由该方向最优秀的研究人员主讲的课程，边教授边动手实践的课程以及顺着知识发展通向问题前沿的课程。我们需要一座“桥梁”，把我们引入问题的前沿阵地，而不再是隔岸观火看看热闹。这样的课程以往是稀缺资源，各个方向优秀的研究人员分布在世界各地，一所实体大学几乎不可能在所有方向上提供这样的课程。而此时MOOC 的出现给了我这样
一个普通研究生获得这些课程的机会。在了解MOOC 的形式之后，我当晚就坐下来，思考自己在参
与研究与工程的过程中遇到的困
难和迷惑，定位自己需要“架桥”的地方。我结合MOOC 的课程清单，用了一个学期加寒假的时
间，修完了加拿大多伦多大学的神经网络(neural networks for ma-chine learning)、美国加州大学伯克利分校的软件即服务(software as a service)以及普林斯顿大学的初等统计(statistics one)三门课程，目前还在修其他课程。
对MOOC模式的感受
大家最关心的问题也许是MOOC 的课程怎么学、效果好不
好？评判一个教育模式的好坏是一个较为复杂的问题，但简单地从参与者的热情投入以及课程的安排形式来看，MOOC 已经做到了网络教育之前没有做到的东西。
学生的热情主要由课程的内容决定。当MOOC 将全球最好的课程放到网上之后，学生基本上已经不需要动员。通过与
MOOC 学员的线下交流，我了解到利用课外时间或工作之余参与MOOC 学习的学员一般都有较
为明确的目标或者较为浓厚的兴趣。若没有MOOC 的出现，这些
1
一个盈利性的教育科技公司，它与多家大学合作，给大众提供一些免费在线课堂。
目标和兴趣可能会被耽误、搁浅，所以当我们发现MOOC之后，是欣喜和跃跃欲试的。此外，由于这些课程不是被安排或分配的任务，在MOOC上修一门课程时不会带有额外的心理负担。从授课教师的角度来看，当知道自己的课程会被几万甚至几十万学生同时修学的时候，也可以在课上感受到他们不同寻常的热情和认真，甚至还出现了老师在网上晒学生数量的有趣现象。这种热情带来的是时间和精力的投入，大家都愿意动用一切空余时间去看视频、想问题、写程序和做作业。
在课程安排上，MOOC给人的感觉是真正地在上一门课程，这一点是与之前被放到网上的视频课程的最大区别，后者面对的是坐在教室里的学生，前者还能兼顾屏幕前的学生。为了保证学生对课程的理解，MOOC的一节课被分成很多小节，老师上一会儿就会停下来，让学生在网页上做一个与刚刚讲完知识点相关的小题。在加州理工学院的机器学习课程上，老师每节课还会留出时间现场回答MOOC学生通过网络发来的问题。上课需要做作业，每周基本上都会有编程作业及习题，保证学生紧跟着教学进度不掉队。此外还有考试，这决定你能不能拿到这门课程的通过证书。这一机制对学生的压力不小，虽然导致坚持把一门课上完的学生在总选课人数中所占比例较小，但保证了课程质量。对于很多像我这样习惯了应试教育闷头自学的中国学生来说，MOOC
课程已经达到了我们对于优质课
程的期望。除此之外，MOOC还
引入了更多反馈与互动的模式，
比如课程问题讨论区，文学类课
程上同学之间互相给作品打分
等。通过这点我意识到了自己的
学习习惯和国外学生是不同的，
大家讨论得热火朝天，还会有很
热心的同学贡献自己从别处找到
的学习资料。我在学校的课堂中
对这些现象已经很陌生了，开始
思考这些年我们是不是错过了课
程学习很多应有的元素？
总的来说，MOOC学习给我
的感受是，它将课程进度产生的
压力与参与者自己的动力较好地
进行了融合，使学习能很快的“上
道”。它给我们带来的最重要的
东西是优质知识。
MOOC课后思考
MOOC让我重新去体会课
程，去感知学习，因为它让我有
了动力、有了选择，这两点恰恰
是最能引人思考的。
思考由动机和目标驱动，我
在选课程时心中有着修完这些课
应达水平的期望。为了达到期望
目标，学习过程中会不断反思自
己能不能跟上老师的节奏，怎样
才能更好更多地吸收知识，并对
不同的课程采用不同的学习方
法。以神经网络课程为例，内
容由浅到深，最后几周的课已经
涉及一些较为复杂的知识方法以
及目前研究领域的最前沿深度学
习(deep learning)思想，这些已
经不是通过做几次编程作业就能
够掌握的。由于这一知识又和我
所研究的领域息息相关，我便在
课后积极寻找实践深度神经网络
的科研机会。选择的机会来源于
MOOC开放的形式。就计算机类
课程来说，不少课程的内容是重
叠的，一门课程甚至有两所不同
大学的老师同时在开，教学方式
与课程安排都会有区别。这种情
况下，我们要思考自己适合哪种
风格，哪些教学内容对解决自己
在工程与科研中遇到的问题最有
效。比如机器学习课程，讲课的
人有Coursera的创始人之一安德
鲁·恩格(Andrew Ng)教授，也
有加州理工学院的阿布·莫斯塔
法(Abu-Mostafa)教授。我在试
听了一两节课并浏览了课程的论
坛后发现，恩格教授的课程可以
很快地让学生开始用机器学习方
法解决问题，重视动手去实现机
器学习算法；而莫斯塔法教授的
课程会更多地介绍机器学习理
论，他在第二节课就抛出了“学
习是否可行”(is learning feasible)
这样的问题，通过理论分析来证
明机器学习的可行性。我在实验
室的科研项目可以经常去实践机
器学习算法，但经常弄不清楚为
什么某一种方法是有效的这类问
题。因此，我选择了莫斯塔法教
授的MOOC课程。
在MOOC模式下，我们需要
对自己的学习进行思考，安排自
己的学习并对学习负责。这都是
自然而然产生的，让人收获颇丰。
从学习受益说开去
MOOC的核心思想是“面向每一个人的在线教育”（the online education for everyone）。教育是为了使人受益，对我这样的研究生群体来说，自然是帮我跨越计算机基础知识与计算机科学研究之间的“断层”。从MOOC中受益的不仅仅是我所在的群体，不同的学员有不同的需求和动机，MOOC课程除了根据学科和难度来分类之外，根据学员类型进行分类也有实际意义。我对此进行了一个粗粒度的区分，至少有4类学员能从MOOC中受益：
1 即将进入大学学习的高中生。这个群体以前是有限的，但随着升入大学的途径增多，受众也变多，包括重点中学里对高中课程学有余力的学生、保送生、自主招生学生、准备出国上本科的学生等。他们需要大学基础课程，比如微积分、编程基础，这些课程能帮助他们更快地适应大学课程，迈进专业学习阶段。
2 科研院所的研究人员。这个群体不仅包含研究生，还包括已经工作的研究者。他们可以通过MOOC较快地更新专业领域内外的知识，这类群体需要的课程专业性质很强，比如机器学习、微分几何等。
3 求职人员。他们的教育经历可能没有特别高的社会认可度，在传统课堂能学到的课程可能无法
让他们掌握用人单位需要的技
能。他们需要实用性强的课程，
比如数据库使用等。
4 学习爱好者。
问题、挑战与思考
MOOC并不是突然冒出来
的，教育资源的开放是一个早已
被提出的思想。MOOC利用了
当下计算机科学技术发展的成果
以及高等教育界越来越重视开放
的环境，较为集中地解决了一批
教育资源共享所面临的问题。从
MOOC推广者与建设者的角度来
看，MOOC所面临的根本问题依
然是教育资源问题，其核心是拿
什么样的课程来共享，而关键是
让学生用什么样的方式来学。课
程的难度、课程的评价与考核等
问题是教育界一直以来关注的话
题，但有一些观点已经在MOOC
的前几波浪潮中达成了共识，比
如：优质的课程一定会吸引大量
的学生慕名而来，传统教育不一
定优于网络教育。关于如何让学
生学习，老师、学生和计算机科
学家都在关注。与其说是问题，
不如说是网络技术、人机交互技
术、人工智能、心理学等跨学科
的挑战。此外还衍生出一系列其
他问题，比如：如何更好地让学
生参与互动，如何让老师花较少
的时间提供对较多学生有帮助的
反馈，如何能够吸引坐在屏幕前
学生的注意力。对于这些挑战的
一次次突破会让MOOC变得越
来越有吸引力。对于MOOC的
建设者来说，这些都是需要直面
的问题。因为MOOC本身是一
个值得为之投入的事业，所以这
些问题令人充满激情与动力。
从学习者的角度来看，需要
慎重思考所面临的问题。学习者
可能会面临以下两个问题：过于
贪心，看到好的课程都想上，导
致时间安排不过来，耽误正常
的生活与工作；把MOOC课程
当作“灵药”，过于强调课程学
习，忽视其他方面的锻炼与提
高。我们应认识到MOOC的局
限性，目前它还是无法替代研究
生培养的，因为研究强调创新性
与大量的实践探索，不仅仅是已
有知识的实现。对于研究生来说，
MOOC的学习最好有导师参与。
导师在明确MOOC是一个有帮
助的教育资源与学习手段后，可
以指导学生选课。
MOOC在中国
据悉，北京大学也要开办
MOOC，这是一项令人振奋的事
业。负责主持此事的李晓明2教
授也表示“大家都不怀疑MOOC
对我们社会进步的重要性”，但
同时也指出“在具体发展路线和
前景上还有各种困惑”。
目前容易引起困惑的是北
京大学对课程的认证与社会对
2李晓明，CCF会士。北京大学信息科学技术学院教授。
北京大学课程的认可，这两点关系到北京大学MOOC的实际运作、社会影响以及学员收获。在MOOC课程结束后，成绩合格的学员会得到授课教师与所在机构颁发的结业证书，一张证书就决定了MOOC模式的后效性影响。MOOC开课学校给学生颁发证书，是不是就说明该生在这门课上达到了该校要求的水平？对于这个问题，MOOC课程提供者、用人单位、社会各界包括教育部都需要考虑。对于专业性技术性的课程，证书是很有意义的，这个证书的真正价值是在全国树立了这门课程的一个标杆，告诉大家应该做到怎样才能够被北京大
学等高校认可。
国内需要优质高等教育的人
非常多，如果社会各方面都能做
好自己的工作，中国高校自己的
MOOC一定能进入良性循环。这
个项目启动时，首先可以考虑做
一些限制，然后再逐步开放，比
如采用公选课全面开放，专业类
基础类课程合作开放的格局。合
作开放是指其他机构或单位可
以申请与北京大学MOOC的合
作，北京大学对此提供的证书能
获得对方机构的认可，对方机构
同时也要负责课程知识的考核，
相当于一个双向认可；高中也可
肖天骏
CCF学生会员。北
京大学硕士研究
生。主要研究方向
为计算机视觉、多
媒体内容分析与检
索。xiaotianjun@pku.
https://www.doczj.com/doc/6c271659.html,
以与北京大学合作，例如将北京
大学MOOC的微积分课程作为
选修课，供学有余力的同学进行
大学课程的先导学习，上了大学
后，北京大学和同盟高校认证学
分等。■
CCF@U-141：孟小峰走进太原理工大学2013年5月6日，“CCF走进高校”系列活动来到太原理工大学。CCF常务理事、CCF数据库专委会秘书长、中国人民大学孟小峰教授作了题为“云计算与大数据”的学术报告。
孟小峰在报告中介绍了大数据的定义、大数据计算模式的发展以及相关应用需求的变化，指出了数据工程和数据思维的不同之处，以及大数据未来的发展趋势和面临的机遇。
太原理工大学前身是创立于1902年的国立山西大学堂西学专斋，是我国最早成立的三所国立大学之一。经过百余年的传承与发展，学校已建设成为一所以工为主，理工结合，多学科协调发展的高等学府，是国家“211工程”重点建设大学。
CCF@U-142：孟小峰走进河北工程大学2013年5月7日，“CCF走进高校”系列活动来到河北工程大学。CCF常务理事、CCF数据库专委会秘书长、中国人民大学孟小峰教授作了题为“云计算与大数据”的报告。本次报告由CCF高级会员、河北工程大学信息与电气工程学院院长赵继军主持。
孟小峰在报告中介绍了大数据的概念，并以海量数据高效利用的角度对云计算等概念进行了解读，揭示了云计算本质。
河北工程大学是河北省重点骨干大学，河北省人民政府、水利部共同建设高校，教育部本科教学工作水平评估“优秀”学校，坐落在中国历史文化名城、中国“成语典故之都”——邯郸市。