基于MOOCs的程序类课程混合教学模式探究
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第16卷第6期 重庆交通大学学报（社会科学版）2016年12月Vol. 16 No.6 JOURNAL OF CHONGQING JIAOTONG UNIVERSITY(Social Sciences Edition)Dec.2016基于M O O C s的程序类课程混合教学模式探究刘君，刘洋，张玲，王政霞，冯敏(重庆交通大学信息科学与工程学院，重庆400074)摘要：M O O C s的快速发展引发教育改革浪潮，传统大学课堂教育如何充分利用M O O C s资 源，高效地实施混合模式教学，成为新兴研究方向。
目前对基于M O O C s的混合高等教学研究 还很少，本文提出基于M O O C s的程序类课程混合教学模式，并于2015年春基于“学堂在线”的MOOC课程“数据结构”相关资源，在重庆交通大学的《数据结构》教学中实施混合教学实 践。
通过问卷调查表明，基于M O O C s的混合教学模式极大地提高了学生的编程能力。
关键词：大型开放式网络课程；混合学习；行为分析中图分类号：G434 文献标识码:A文章编号= 1674 -0297 (2016) 06 -0121-04一、弓I言2012年至今，MOOCs在中国快速发展，大型 MOOCs学习平台，如清华大学学堂在线、网易云课堂、中国大学MOOC等已经开设了大量的优秀课 程，注册人数飞速增长。
MOOCs发展的迅猛势头 给传统大学带来了强烈的冲击，并引发了研究者 的讨论，同时，MOOCs学习行为研究也发现MOOCs学习现状仍然不能代替传统课堂教学。
维 基百科(2013)统计数据显示，C〇ursera上的课程 完成率只有7%~9%;乔丹（J〇rdan，2013)对部分 高校主流MOOCs平台的数据统计显示，虽然有的 MOOCs完成率达到40%，但大部分MOOCs的完 成率不到10% [1]。
MOOCs在教学设计上将课程 的知识点按教学大纲进行碎片化，结合最新的网 络技术，通过视频、在线评测、答疑论坛等完成教 学。
这要求授课教师按照MOOCs的特点进行重 新教学设计和编排，将知识点打散，再进行串联[2]。
但是对于初学者来说，碎片化的知识容易让学生知识架构不清晰，从而学习深度不够。
此外，在线教学使课程的学术严谨性不足，没有课堂 讨论因而难有思维的深度碰撞，无法产生师生面 对面交流才能产生的微妙教育效果等缺陷[2]。
MOOCs的创新在于其随处学习的方便性、快 捷性以及学生受众的规模和发展潜力。
作为信息技术发展的前沿，在校的高等教育必须充分发挥 MOOCs教学模式的方便性和快捷性优势，借助网络资源的共享，结合传统课堂教学的研讨型优势，探索建立混合型教育模式。
目前国内对基于MOOCs的混合高等教学研究还很少，本文提出基于MOOCs的混合教学模式，并于2015年春，基于 “学堂在线”的MOOC课程“数据结构”相关资源，在重庆交通大学的“数据结构”教学中实施混合教 学实践，并分析学习者的MOOC学习行为。
二、MOOCs的特点分析针对目前国外的主流MOOCs平台如Udacity、C〇ursera以及国内的“学堂在线”等相关计算机程* 收稿日期=2016 -03-14基金项目：重庆市教育科学“十二五”规划2015年度高等教育质量提升专项课题“基于M00C的混合教育模式及 其在《面向对象程序设计》课程中的教学实践研究”（2015 -G X-057);重庆市教委科学技术研究项目“M00C教学模式在程序设计类课程中的辅助教学应用研究与实践”（152025);重庆交通大学教育教学改革研究项目“‘慕课’在高级程序设计课程中的辅助教学应用研究与实践”（14020013)作者简介：刘君（1977—），女，重庆交通大学信息科学与工程学院讲师，博士，研究方向：机器学习。
122重庆交通大学学报（社会科学版)第16卷序类课程进行试验学习，分析MOOCs的特点。
MOOCsW创新性。
网络教育并非新生事物，针对非在校学生的成人网络课程以及高校学生的 精品课程建设，已经发展了 10多年。
MOOCs同以 往的网络教育存在根本性的变革。
传统的网络公 开课采用课堂教学的时间长度、视频长度多为三 四十分钟，没有互动，教学方式沉闷。
这是导致网 络教育一直没有发展起来的原因之一。
1^00&根据课程教学大纲，将知识点做成10多分钟的短视 频，中间穿插互动提问和练习，教学符合学习者的 记忆和思维曲线。
同时，MOOCs结合快速发展的 移动网络，将答疑、讨论、课程大作业、在线测试、行为管理等多种教学行为同网络社交模式紧密结 合，达到了对学习者细致入微的个性化辅导，某些 方面甚至超过了传统的课堂教学。
MOOCs学习者的身份。
分析在MOOCs论坛 中明确表明身份的学习者，发现参与计算机类MOOCs的学习者主要有两类:一类是在校大学生，这类学习者的比例在逐渐增加。
比如“学堂在线”的“数据结构”课程，参与其中学习的多是在校大 学生。
部分大学生通过MOOCs的实验视频来弥 补实验技能的不足，以及利用在线测评平台来测 试自己的编程能力。
第二类是从事该行业的青年 从业者。
计算机本身是更新换代特别快的学科，新的技术迫使从事I T行业的从业者必须时时学 习。
计算机业界顶级教授的MOOCs课程更是难 得的学习机会和平台。
比如反响巨大的“Machine Learning”课程，学习的主流都是从事机器学习的 计算机从业者，主讲教授Andrew Ng.是机器学习 的领军人物。
研究同时发现，对于计算机类课程，在校大学生对MOOCs的学习效果不如已经参加 工作的从业者。
比如“数据结构”课程，在多个 MOOCs平台都有开设，依据论坛中的提问情况来 看，初学者通过有限的MOOCs提供的视频资源，无法搞懂很多实践性的东西，学生问题多，最后学 习者流失率高。
MOOCs的教育要求。
MOOCs对受教育者要 求比较高。
尽管1^00&是让学习者们欣喜的新知识传播方式，但是统计研究结果发现，MOOCs对 学习者们的要求远远高于传统教育。
在校大学生 学习MOOCs的完成率极低。
首先，大学阶段的学 生普遍处于渴望课外活动、喜欢交往的心理阶段，而完全虚拟的MOOCs教学弱化了人与人的实际交流，压制了学习者在情感上与人共鸣的需求。
其次，大量的工科专业课程需要在实践中强化所 学的理论和技能，而快捷的MOOCs容易让学生快 捷地看实验，而不是在实验课中自我摸索。
所以，MOOCs全面代替传统高等教育是不可能的，这也 是网络教育多年来的掣肘所在。
MOOCs的学习方式。
MOOCs实现了以兴趣 为导向的学习。
以MOOCs为场景的学习方式，特 点是资源的多样性、学习终端的可选性及学习者 的差异管理[2]。
相对于传统的大学教学，MOOCs 从学习之初就体现了学习者的自我意志，更体现 了以兴趣导向为主的学习。
目前，大多数MOOCs 都是将教学资源放到网络平台，辅以答疑、互动，学习者可以通过网上注册参与完成学习。
借助信 息技术的高速发展，全球的学习者都有公平的机 会享受最优质的高等教学资源。
目前，很多特别 优秀的教授将课程公开到MOOCs平台，让以前无 法接触优质教学资源的广大学习者有了高涨的学 习热情。
这是传统大学教育应当反思的问题。
MOOCs的教师团队有别于传统大学教育。
由于目前的MOOCs都是由世界顶级的教授团队制 作，制作精良，教学方式新颖，引发了学习者的广 泛学习热情和赞誉。
比如“Machine Leamig”课程 由Standford的人工智能专家Andrew Ng.领衔讲授 和制作，教学方式明白易懂，教学内容细致生动，把人工智能的艰深理论算法同实际结合，深入浅 出，循序渐进，让人受益良多。
有了这样制作精良 的课程，MOOCs的学习者们尤其是在校大学生普 遍对课堂授课垢病较多。
目前，我国高校的师资 力量虽然有了长足进展，但仍显薄弱。
很多专业 课程没有足够的师资进行精品课建设，单凭授课 教师的单打独斗，不能满足学生日益提高的学习 要求和时代要求，迫切需要改革传统的大学教育 模式。
MOOCs实现了 “随处可及”的学习。
随着移 动互联网的快速发展，随处可以连接网络成为目 前互联网生活的一个重要特征。
伴随互联网成长 起来的新一代年轻人更是熟稔网络使用。
MOOCs 将精良的教学资料放于共享平台，学习者可以随 时随地地学习，这符合碎片化时间利用原则。
同时，学习者可以选择回放或快进，即可以根据自己 的学习进度来听课，这是现场教学办不到的。
目前，较多在校大学生学习学校课程时，搜索相关的刘君等:基于MOOCs的程序类课程混合教学模式探究123皿00(^进行比较学习或者复习。
此外，^100&课程论坛等交流模型让来自全世界的学习者之间可 以随时讨论问题，来自整个课题组的教师团队都 可以对学生进行指导。
这样的设计模式使学生有 了广阔的学习视野，享有顺畅的交流平台，让学习 回归了讨论性、探索性的本质。
MOOCs突破时空限制，为学生自主学习提供 了极为便利的条件。
但是，受教育本身的心理特 点限制，MOOCs仍然无法替代传统大学教育。
当前形势下，传统教育的改革一定是要借助其本身 的内涵与现场组织能力，在信息技术迅速发展的 形势下实现全球优质教育资源共享，建立混合式 教学模式。
三、基于MOOCs的程序类课程混合教学模式的实践MOOCs对传统课堂教学教师来说是竞争，同时也是资源库。
传统教学同MOOCs的协作应当 从转变教学理念开始。
“翻转课堂”（flipped classroom)是一种将在线学习与面授教学相结合的教 学模式[3]，“翻转”之意体现在对传统的“课上知识 吸收、课下知识内化”的教学流程进行了颠倒，变 为“课下知识吸收、课上知识内化”[3]。
斯坦福大 学做了一个实验，采用翻转课堂教学模式后，学生 的出勤率从30%激增到80%[4]。
哈佛大学Eric Mazm•博士实验的翻转课堂对 线上和线下教学的结合做了非常有益的探索。
首 先，是课堂前的线上学习，学生自行学习视频、广 播、文章等相关教学内容，或者完成一些预习习 题，为上课做准备。
其次，通过预习，对未懂的知 识点加以整理，通过多个社交渠道提出问题，比如 课程的网站、FACEB00K等。
接下来，课程辅导教 师搜集问题，对问题进行归类，制定教学计划，设 计教学内容。
最后，在实际课堂教学中，教师有针 对性地提出问题，利用苏格拉底式教学方法，启发 学生讨论，得出问题答案。
教学过程中教师从一 个传授的角色退位到启发的角色，听学生的讨论 对话，必要时参与个人或小组讨论[4_5]。
鉴于翻转课堂取得的良好教育效果，在Eric Mazm•博士实验基础上，针对计算机类实践性强的 学科，本文提出基于MOOCs的程序类课程混合学 习模式，让学生在“数据结构”课程学习中，充分利 用“学堂在线”上的M00C课程视频资源、学习活动、在线测试，进行课前的自主学习，结合课堂教 学的重点讲解、示例评讲、编程案例分析、项目小 组协作项目大作业完成、在线编程测试等教学活 动，建立课堂以实践为主、网络以知识为主、测试 多样化的混合学习方式[6]。
