中国大学和教师参与MOOC的行为分析——以清华大学为例

□ 徐舜平

中国大学和教师参与MOOC的行为分析
——以清华大学为例

□ 徐舜平

MOOC在过去的5年中取得了快速的发展，中国的知名大学也在积极地加入到这个潮流中。我们不禁要问，为何如此多的名校和教师选择加入到MOOC中？一些学者的研究发现了这些现象背后的部分原因或动机，但是，仍然有一些问题未得到解释：为什么这些原因或动机使得学校和教师积极地加入到MOOC中？会产生怎样的结果？基于提出的研究问题，本文以清华大学为例，用博弈论模型分析了学校的MOOC平台建设行为和教师的课程申报提供行为，用激励相容理论模型分析了学校和教师在提供的课程质量上的行为一致性问题，发现了一些有用的结论。

MOOC；学校建设平台；教师申报课程；课程质量一致性；预期净收益

一、引言

（一）MOOC的发展和问题简述

MOOC这个术语于2008年在加拿大产生，马尼托巴大学的DaveCormier和BryanAlexander用大规模公开在线课程（MassOpenOnlineCourse）的首字母创造出了这个术语[1]。MOOC的特征非常明显：自由免费选择课程、开放注册、公开分享课程、产出广泛；MOOC整合了社会网络和在线资源，使学习更加便利；在MOOC中，学习者根据自己的学习目标、已有的知识和技能，自我组织学习；MOOC也带有传统课程的影子，例如，预先确定的时间计划表，每周的思考题，而这些通常是不收费的，没有先决条件，没有预先确定的目标，没有正式的合格认证[2]。

斯坦福大学的两位计算机学家DaphneKoller和AndrewNg成立了Coursera公司[3]，如今，与Coursera合作的世界著名大学已达108所。除Coursera外，美国还有许多MOOC组织，例如Udacity、edX。Udacity是一所私人教育机构，2012年由斯坦福大学的教授和计算机学家Trond创建。edX是非盈利的在线课程系统，由哈佛大学和麻省理工学院（MIT）在2012年5月2日创建[4]。

于是会产生这些问题：为何有一部分大学选择搭建MOOC平台？为何许多世界知名大学在已建成的MOOC平台上提供大量的免费课程？这些问题是非常重要的，我们不能简单地认为这些大学无私地为学习者服务、为社会服务、为人类服务。通常，这些大学和教师们首先倾向于考虑MOOC能给他们带来什么。如果我们不能察觉到大学和教师们的实际动机，我们将难以推测MOOC会有怎样的未来，并且公司或大学也可能会难以维持MOOC的运作和他们之间的合作。

（二）问题的文献研究

麻省理工学院（MIT）创建edX，一定程度上受到了其早些年开展的开放课件（OCW）的影响。MIT在开展了OCW后，对自身产生了积极的影响；超过300多家媒体（包括CNN等知名媒体）报道了OCW；2005年，MIT的学生中，有95%的新生知道这个项目，35%的学生之所以选择MIT是受到了OCW的影响，79%的一年级新生、73.2%的高年级学生、67.8%的研究生在使用MIT的OCW；在该项目实施之后，很多人认为这有益于整个美国社会甚至整个人类社会，他们给MIT提供了大量的捐款[5]。经历了几年的发展后，到了2011年，MIT在其官网上共发布了2,131门课程，这些课程内容广泛且丰富，几乎覆盖了全部的学科，尤其是MIT的优势学科[6]。

MOOC在开放课件之后出现了，杜克大学的彼得·兰格博士说，MOOC使他们学校的声誉传播得更广，很多国家的学生原来可能并不知道杜克大学，通过MOOC的学习而成为杜克大学的拥护者[7]。43.5%的首席学术官认为MOOC能够把学生吸引到他们的学校[8]。Coursera通过与高等院校的合作获得了信任，同时也建立起了威望，一些大学校长开始担心，如果他们不与Coursera合作的话，他们学校的声誉会受到影响[9]。许多教授希望通过MOOC提高他们在学科内的同行中（39%），以及在媒体和普通公众中（34%）的知名度[10]。

美国许多优秀的文理学院的教师和管理人员已经采取了“如果你不能打败他们，就加入他们”的方式来看待MOOC；2012年12月，Wellesley学院成为edX的合作伙伴，2013年，Wesleyan大学的老师在Coursera上提供课程；甚至一些对MOOC不感兴趣的文理学院也正在寻找方法将MOOC应用到自己的课程或学位课程中[11]。MOOC也使教师有机会尝试新的教学方法，以及研究这些教学方法的有效性[12]。

但是，也有很多大学和教师并不对MOOC的前景感到乐观。

Scholz认为，衡量“开放”程度的一种方式是是否有准入壁垒，MOOC没有录取标准，任何人都可以注册，承诺开放课程意味着放弃了对学生成功的承诺，而文理学院不会轻易这么做[13]。

哈佛大学桑德尔教授说：令人担忧的是在线课程的广泛使用会损害面临预算压力的公立大学的部门，edX和整个高等教育界都应给予合理的关注，严肃地考虑；我最不想看到的是，我的在线讲座对其他学院的教师造成不利[14]。

对于在edX平台上发布课程的学校，edX是不收费的，但对于想要其帮助制作课程的学校，每门课edX收费25万美元，此后这些课程每一轮上线再收5万美元；同时提供MOOC的劳动成本比较高，调查发现，教授制作大规模在线课程通常花费100个小时，甚至更多，上线后每周还要再花费8至10小时，这些工作占用了他们很多正常的学校工作时间；这些已知的成本，以及MOOC能否赚到足够的钱收回投资仍然是一个未知数，使得有些机构不敢轻易加入其中[15]。并且教育媒体往往高度关注MOOC，会突出报道MOOC中出现的问题，同样，来自于学生或同行的不良评价，也会损害MOOC的声誉[16]。

根据文献研究，对于MOOC，不同的大学和教师有不同的理解，加入MOOC的动机也不尽相同。许多大学和教师认为，MOOC可以给他们带来很多好处，比如提高知名度，提高声誉，招到更好的学生，改善教学质量，以及获得捐赠和商业利益等。而有些学校，加入MOOC只是其防守策略，因为他们想避免自己的声誉因MOOC而受到影响。另外一些学校和教师并不对MOOC感到乐观。他们认为MOOC没有对学生、对社会承担相应的责任，并且MOOC高额的成本对MOOC的发展也会产生不利的影响。

（三）研究问题

在中国，对于MOOC平台建设和课程提供，不同的学校和教师是如何做出各自的决策的？这些学校和教师对于MOOC的理解，对其期望提供的课程质量会产生怎样的差别，学校是否需要消除这个差别，如何去消除这个差别？

这些问题的解答有助于理解学校和教师实际做出的决策，以及决策背后的原因和动机，具有指导意义。

（四）研究方法

本文将使用博弈论模型和激励相容理论这两个模型分析学校建设或不建设MOOC平台的行为，教师提供MOOC课程的行为，以及学校如何激励使教师提供的课程质量与学校期望的课程质量相一致。

对于学校建设或不建设MOOC平台，本文利用动态博弈结构进行分析；对于教师是否提供MOOC课程，以及提供怎样的课程，将利用博弈矩阵结构进行分析；对于学校期望的课程质量和教师实际提供的课程质量可能存在的不一致，以及学校如何使教师提供的课程质量与其期望的课程质量相吻合，将利用激励相容理论进行分析。

二、中国MOOC的发展历史简述

2012年是中国MOOC元年，也是MOOC蓬勃发展的一年。中国多所知名大学于2013年加入到了这个潮流中。2013年5月，清华大学与北京大学宣布正式加盟edX。7月，上海交通大学和复旦大学签约Coursera。2013年9月23日，北京大学在edX上提供了四门课程，分别为“世界的文化地质学”、“20世纪的音乐”、“民俗研究”和“电子电路”。清华大学于10月17日和18日，分别提供了“电路原理（一）”和“中国建筑史（上）”这两门课程。截止到2013年11月4日15:30，这两门课的注册人数分别超过了10,000和7,000。

2013年10月10日，清华大学宣布“学堂在线”（www.xuetangx.com）（MOOC平台）正式上线。清华大学为此专门成立了在线教育办公室。下表给出了截止到2013年11月4日15:30，学堂在线提供的课程，以及每门课程的注册人数。

表1 学堂在线课程名称及注册人数

下文就清华大学搭建MOOC平台（即学堂在线）和教师在MOOC平台上提供课程的行为，利用博弈论的模型进行分析。学校建设平台后，期望教师提供的课程达到一定的质量，与教师实际提供的课程的质量，极有可能不完全吻合，当出现这种情况时，学校如何使得教师实际提供的课程质量与学校所期望的课程质量相一致，下文用激励相容理论对此做分析。

三、清华大学及教师参与MOOC的行为分析

（一）清华大学建立MOOC平台的行为分析

清华大学在建立MOOC平台时面临的情况是，在中国内地，还没有一所大学开发出了专门支持MOOC的技术平台，而国外则已有相对比较成熟的edX、Coursera等平台。中国作为一个教育大国，拥有数千所高等院校，没有一个类似于edX的MOOC平台，中国要想期望中国高等教育更好更快地发展，以及期望提供更加优异、普遍的国民教育，持续发展的动力是不足的。

但是清华大学是否要建立MOOC平台，并不仅仅是国内缺乏相应的平台，背后还隐含了更多其他的原因或意图，正是这些原因和意图使得学堂在线（www.xuetangX.com）在清华大学诞生。

从经济学的角度分析，很多行为都是经济行为，直接影响到每个参与主体的收益，最大化收益所对应的经济行为，便是参与主体的实际行为（即决策），而收益则是行为的原因或动机。

对清华大学（或其他参与主体）的收益有影响的因素主要有：

1.MOOC平台可给清华大学带来更高的名望和声誉，会促进平台的诞生。

2.清华大学预期平台可以给其带来更多的经济利益，扩大学校经济来源，会促进平台的诞生。

3.清华大学可以通过平台加深与edX、与国际一流院校的交流，会促进平台的诞生。

4.清华大学建设平台需要很高的成本投入，会延缓平台的诞生。

5.平台的商业化运作机制还不明确，会延缓平台的诞生。

6.由于MOOC出现的时间很短，MOOC还不成熟，平台的前景存在不确定性，会延缓平台的诞生。

上述的预期收益减去预期成本，即是MOOC平台给清华大学带来的预期净收益，是清华大学做各项决策的主要参考依据。下文将有多处使用预期净收益这个名词。

下面用博弈论的动态模型（博弈树结构）对此进行分析：

清华大学凭借其巨大的社会影响力（非常高的名望和声誉）和自身强大的计算机软硬件实力（在国内各高校中居首位），可以选择是否首先采取行动建设MOOC平台，或者是否提前发布即将建设平台的可信承诺，如果清华大学在建设平台上选择先行动可以比后行动获得更多的收益，则具备先动优势。

应用博弈论模型分析的几个重要的说明和前提：

1.清华大学可以选择先动还是后动，其他学校（或其他机构）根据清华大学的决策，确定自己的决策，博弈是动态博弈。

2.清华大学先建设平台，其他学校随后也建设平台，各自的预期净收益分别为S11，T11；清华大学先建设平台，其他学校不建设平台，各自的预期净收益分别为S12，T12；清华大学不建设平台，其他学校建设平台，各自的预期净收益分别为S21，T21；清华不建设平台，其他学校也不建设平台，各自的预期净收益分别为S22，T22。

3.预期净收益的具体数值是可以不清楚的，但部分预期净收益间的相对大小是明确的。

4.预期净收益间的相对大小：

（1）不管其他学校是否建设MOOC平台，清华大学建设平台的预期净收益都大于不建设平台的预期净收益，即S11＞S21，S12＞S22，因为清华大学在平台建设上的综合竞争力更强，平台上的课程资源的汇聚能力更强，预期平台可以帮助清华大学获得更高的声誉、更大的市场；

（2）清华大学建设平台、其他学校不建设平台，与清华大学不建设平台、其他学校建设平台的情况比较，清华大学建设平台的预期净收益要远高于不建设平台的预期净收益，即S12＞S21，因为根据4（1）的描述，清华大学建设平台更加符合其利益诉求，而清华大学不建设平台，其他学校建设平台则会在一定程度上蚕食清华大学现有的收益；

（3）如果清华大学选择建设平台，其他学校如果也建设平台，就会与清华形成直接的竞争，因建设平台的成本投入较高，其他学校在清华大学面前不具备明显的竞争优势，并不能通过平台让其获得更多的预期净收益（未来MOOC平台的趋势很有可能是由少数几个实力非常强的学校或机构提供，而在中国，由于清华大学在计算机软硬件技术上的综合实力，以及清华大学在国内的影响力和资源汇聚能力，目前还没有其他学校可与之形成势均力敌的竞争关系），其他学校不建设平台的预期净收益要高于建设的预期净收益，即T12＞T11；

（4）如果清华大学选择不建设平台，当其他学校面临空白市场时，选择建设平台的预期净收益要高于不建设平台的预期净收益，即T21＞T22。

根据前文的说明和前提，可以绘制出下图1的博弈树结构。

图1 清华大学与其他学校在建设MOOC平台上的博弈树结构

根据前文的说明，不等式T12＞T11表明，如果清华大学选择先建设平台，其他学校则选择不建设平台；不等式T21＞T22表明，如果清华大学选择不建设平台，其他学校则选择建设平台；上两个不等式以及不等式S12＞S21共同表明，清华大学会选择先建设平台。所以，这个动态博弈模型存在一个纳什均衡（建，不建），各自的预期净收益为（S12，T12）。博弈的结果是：清华大学选择先建设MOOC平台，其他学校看到清华大学建立平台后，选择不再建设新的平台，而是使用清华大学所建设的平台。这个博弈结果符合各参与方的最大化预期净收益的诉求。在各方都预期MOOC平台可以为其带来更大的预期净收益时，实力较强的一方会积极采取行动，首先搭建平台，而实力相对较弱的一方，则不会与较强的一方进行平台竞争，而是借助已搭建起来的平台，来发挥自己在课程上的优势。目前实际发生的情况也是如此，清华大学率先在国内建立了“学堂在线”。

参与人对预期净收益相对大小的错误判断，会改变均衡结果。如果其他学校预期，参与到平台竞争中可以获得比不参与平台竞争更多的净收益，即T11＞T12。那么纳什均衡为（建，建），即清华大学和其他学校都将建设各自的MOOC平台。但是，这样的均衡结果是不可持续的，当两个平台同时存在时，平台间竞争会使得平台所有者凭借自己的社会影响力和实力，在自己的平台上提供更多的优质课程。而在平台竞争中处于劣势的一方，由于其平台上的优质课程极少，无法建立完整的生态圈，因而用户会非常少，平台发展将难以为继。如果劣势一方仍强行运作平台，在经济上不是最优的。

模型的一个重要启示是，当学校们在确定是否要建设MOOC平台时，需要充分利用已有信息，形成较为准确的预期净收益的相对关系，尽可能避免产生预期净收益相对大小的错误判断的情况。因为错误的判断可能会降低MOOC发展的经济效益（在上文分析中，MOOC平台由其他学校提供），或资源浪费（其他学校与清华大学直接的平台竞争）。下文将着重分析教师在提供优质课程中的博弈。

（二）清华大学教师申报提供MOOC课程的行为分析

清华大学作为中国最好的大学之一，高质量的课程非常多，这些优质课程与其他学校的同种类课程相比，优势更显著，竞争力更强。

在为MOOC平台所提供的课程中，如果是一般质量的课程或低质量的课程，都会对学校和教师的声誉以及其未来的发展产生极恶劣的影响，从学校主体或教师主体的层面，不会刻意发布一般质量或低质量的课程。所以，本文没有将一般质量或低质量的课程纳入到分析框架中。

学堂在线的课程提供采取的是课程申报制度，想要在MOOC平台上提供课程的教师，首先要向清华大学在线教育办公室申报，在申报截止后，由学校的决策单位最终确定哪门课由哪个老师去制作。由于每一门MOOC课程的制作成本和运行成本都很高，学校会对平台上的课程进行控制，尽可能避免出现同种类的课程，所以在MOOC平台上出现相同的课程的可能性极低。所以，本文不考虑可能出现的申报的课程与平台上已存在的课程是同种类的情况。

对于MOOC，不同的教师有不同的理解，虽然可能教师们在提供课程的行为上存在着明显的相似性，但是，其行为背后的动机则可能是各不相同的。每个教师对于MOOC对自己的影响，都有着自己的分析、判断和预期。

下面用博弈论博弈矩阵模型进行分析。

应用博弈论模型分析的几个重要的说明和前提：

1.该模型有两个参与主体，但分析结果可以应用到多个参与主体。

2.多个教师共同提供一个课程（比如学堂在线上提供的“中国建筑史（上）”这门课程，就是多个教师合作提供），多个教师在模型分析中被设定为是一个参与主体。

3.不同主体之间是非合作关系，博弈是非合作博弈。

4.在课程申报制度下，一段时期内只有一次课程申报机会，前文已明确了申报的课程与已存在的课程不是同种类课程。但各参与主体并不知道其他参与主体的申报情况，只有在在线教育办公室公布结果后才能知道，该博弈是双盲博弈。

5.博弈的基本要素描述：

（1）如果某个清华大学教师A申报优质课程，其他教师B（清华大学或非清华大学的其他教师）申报同种类的优质课程，支付（预期净收益）分别为Y11，Z11；

（2）如果该教师A申报优质课程，其他教师B申报不同种类的优质课程，支付分别为Y12，Z12；

（3）如果该教师A申报优质课程，其他教师B不申报课程，支付分别为Y13，Z13；

（4）如果该教师A不申报课程，其他教师B申报与其同种类的优质课程，支付分别为Y21，Z21；

（5）如果该教师A不申报课程，其他教师B申报与其不同种类的优质课程，支付分别为Y22，Z22；

（6）如果该教师A不申报课程，其他教师B也不申报课程，支付分别为Y23，Z23；

6.支付主要为预期净收益，非实际产生的收益支付，预期净收益的大小主要来自教师的主观判断，主观判断的预期净收益的具体数值无法测量，但是相对的大小是可以确定的，模型可用。

7.对于参与主体（假定某个清华教师A，与其他教师B相比，其申报的课程质量相对更高）的情况：

（1）如果其他教师B申报同种类的课程，该教师A不申报课程的预期净收益要低于申报课程，即Y11＞Y21，因为，该教师申报提供课程，可以凭借其更加优质的课程参与竞争，以获得相对较多的预期净收益，而不申报提供课程，则自己原有的收益会遭受一定程度的蚕食；

（2）如果其他教师B申报非同种类的课程，该教师A不申报课程的预期净收益要低于申报课程，即Y12＞Y22，因为申报课程可以期望获取更多的收益，而不申报，预期净收益无变化；

（3）如果其他教师B不申报课程，该教师A申报课程的预期净收益高于不申报课程的预期净收益，即Y13＞Y23，理由同（2）；

（4）该教师A不申报课程时，其他教师B申报同种类课程，因教师A的部分原有收益遭受到其他教师B的蚕食，教师A的预期净收益要低于当其他教师B申报非同种类课程的情况，即Y21＜Y22，Y21＜Y23；

8.对于参与主体（其他教师B）的情况：

（1）当教师A申报课程时，如果其他教师B申报不同种类课程，其预期净收益要高于申报同种类课程和不申报课程的情况，即Z12＞Z11，Z12＞Z13，因为其他教师B避免了与教师A的直接竞争所导致的课程申报审批不通过的情况，以及其他教师B不申报课程所导致的B的预期净收益无增加的情况；

（2）当教师A不申报课程时，如果其他教师B申报课程，其预期净收益要高于不申报课程的预期净收益，即Z21＞Z23，Z22＞Z23，因为其他教师B预期申报课程获得审批通过，都可以为其带来更多的预期净收益，即认为申报课程总强于不申报课程。

根据上文的描述，可以得到下图2的博弈矩阵结构。

图2 清华教师A和其他教师B在申报课程上的博弈矩阵结构

根据前文的说明，因为，Y11＞Y21、Y12＞Y22、Y13＞Y23，清华教师A会选择申报优质课程；因为，Z12＞Z11、Z12＞Z13，其他教师B则选择申报不同种类的课程，所以这个博弈矩阵有一个纯策略纳什均衡（申报，申报不同），支付分别为Y12，Z12。博弈的结果是，该清华教师A会申报自己所擅长的课程，而其他教师B则会避免与其直接竞争，而申报其他的课程。该结果符合目前的实际情况，符合清华大学的期望，也符合MOOC平台的发展需要。

前文提到，不同合作主体是非合作关系，博弈是非合作博弈。不管是只有两个参与主体，还是有多个参与主体。不同种类课程的不同参与主体之间的合作是困难的，因为学生是可以自由选择课程来学习的（目前MOOC还未明确规定，必须要捆绑学习多个指定课程，才能获得这多个课程的成绩或学分）。学生的自由选择，倾向于选择质量最好、效果最佳的课程，这促使教师提供优质课程，降低了非强制性的异质课程间的合作的可能性。

对于前提8（1），如果其他教师B认为，申报提供课程要付出巨大的投入成本，并且预期净收益很低，或者几乎没有净收益，或者甚至是负的净收益，对MOOC持悲观态度，而不申报课程则对其预期净收益无明显影响，那么预期净收益的比较会是：Z13＞Z11，Z13＞Z12。此时的纳什均衡是（申报，不申报）。这个策略组合情况在MOOC发展的初期是会发生的，如果对预期净收益的相对关系的判断是错误的，这个纳什均衡是不会稳定持续下去，因为随着MOOC的进一步发展，其他教师B这个参与主体会逐步修正其预期，当修正的预期净收益满足8（1）的条件时，纳什均衡会变成（申报，申报不同），即其他教师B选择申报不同种类的课程。

模型的一个启示是，当教师们在确定是否要申报课程时，需要充分利用已有信息，形成较为准确的预期净收益的相对关系，尽可能避免产生预期净收益相对大小的错误判断的情况。因为错误的判断，可能会导致某些教师不申报课程，以至于MOOC平台上的优质课程数量会相对不足，不能形成完整的MOOC课程体系（课程体系即指课程间存在的纵向前后相继、横向相互推进的完整的课程知识体系，学生可根据该课程体系完成某些专业的学业）；也可能会导致申报的课程不是推动MOOC持续健康发展需要的优质课程。

四、清华大学期望的课程质量与教师实际提供的课程质量的一致性分析

对于清华大学，目前MOOC更像是一种公共服务，通过此公共服务的形式，提升学校的声誉，从长远的角度看，为学校赢得未来潜在的价值，虽然具体的利益还无法精确测量，但清华大学已形成自己的预期。

而对于教师来说，希望通过MOOC提升自己的声誉，如果存在某些MOOC课程与自己教授的课程或提供给社会培训的课程相同，教师会借用MOOC来避免其他教师或其他学校通过MOOC对自己的项目利益产生冲击，另外也会争取更多的可获益的项目。

而学校要通过MOOC获得长期收益，自然需要申报课程的教师提供符合其长期收益的课程质量。而对于教师来说，根据其目标，倾向于将自己多年的授课经验应用在MOOC课程中，基本达到其所期望的课程质量，而不必花更多的精力和成本去追求更高的质量。这就可能产生学校期望的课程质量与教师实际提供的课程质量不一致的情况。关于课程的质量，学校或其他机构可以制定出一套评价指标和评价标准，并根据评价指标和标准，为每门课程赋予具体数值。质量的衡量指标可包括课程的授课方式、课程知识结构、授课教师的历史表现、课程答疑反馈的及时性、课程讨论的活跃程度，以及布置的作业与课程要求的适应度等。

下面用激励相容理论对此做分析。

应用激励相容理论分析的几个重要的说明和前提：

1.用Q——quality，表示课程质量，假定课程质量Q是连续变量（即使Q为非连续变量，对分析结果没有明显影响）。

2.假定课程预期收益函数为R(Q)，预期成本函数为C(Q)，预期净收益函数为E(Q)，那么E(Q)= R(Q)-C(Q)，当课程质量较低时，课程预期收益较低（不能有效吸引学生），而课程预期成本较高（存在固定成本等），于是预期净收益E(Q)较低；当课程质量逐步提高，课程预期收益逐步快速增加（能吸引越来越多的学生），而课程预期成本增加相对缓慢，于是预期净收益E(Q)提高；当课程质量高到一定程度之后，再进一步提高课程质量，课程的预期收益的提高变得困难（学生的规模有限），而课程预期成本则会大幅度上升（更高程度的课程设计和课程创新变得更加困难），于是预期净收益E(Q)会趋于下降。这个假定的预期净收益函数，在图形中表示，类似于图3的两个倒U型曲线。

假定学校的预期净收益函数为Euni(Q)，存在Q1*，使得函数取最大值；假定教师的预期净收益函数为Etea(Q)，存在Q2*，使得函数取最大值；Q1*＞Q2*（对于更一般的Q1*≠Q2*情况，下文的分析同样适用）。这个假定隐含了：Etea(Q2*)＞Etea(Q1*)，Euni(Q1*)＞Euni(Q2*)。

图3 课程质量与学校和教师的预期净收益的关系

3.课程的质量、学校的预期净收益函数、教师的预期净收益函数对于各方都是明确的。

理论模型分析（应用激励相容理论）：

参与约束为：Etea(Q1*)≥0①，即教师提供Q1*质量的课程时，学校要保证教师的预期净收益不为负；

激励约束为：Etea(Q1*)+ΔE≥Etea(Q2*)②，即教师提供Q1*质量的课程时，学校要保证教师通过课程获取的总净收益（即Etea(Q1*)+ΔE）至少不低于教师自主提供Q2*质量时的预期净收益；

学校通过满足①、②这两个约束条件，可以做到使得教师提供的课程质量与学校期望的课程质量相一致。

对于激励约束②，学校至少要让渡ΔE的收益给教师。

对于ΔE与Euni(Q1*)-Euni(Q2*)之间的值的大小关系：

如果ΔE≤Euni(Q1*)-Euni(Q2*)，根据利益最大化，学校有动力采取激励的；

如果ΔE＞Euni(Q1*)-Euni(Q2*)，学校采取激励策略导致的结果是比不采取激励策略时获取的净收益更少，此时要根据学校的期望或策略而定，学校的收益的减少，并不一定表示学校不应当采取激励策略。

五、结论

MOOC自从2008年产生之后，取得了快速的发展，到了2012、2013年，MOOC更是取得了空前的发展。在2013年，中国很多知名高校也加入到这个潮流中，清华大学于2013年10月10日建立了MOOC平台。但是，为什么许多世界知名大学和教师会选择加入到MOOC潮流中呢？

根据这个现象，本文通过文献研究，发现了很多原因或动机。但是为什么这样的原因或动机会产生这些结果，中国的情况是怎样的？本文以清华大学为例，提出了本文的研究问题。

本文根据这个现象以及问题，运用博弈论和激励相容理论这两个经济模型，对学校的平台建设行为、教师的课程申报行为以及学校期望的课程质量与教师实际提供的课程质量的一致性做了详细的分析，发现了一些结论。比如，预期净收益是学校决策、教师决策的最重要的参考依据，在该参考依据下，学校或教师自发地做出符合其预期净收益最大化的决策。当预期净收益发生变化时，决策也可能会发生变化，准确的预期净收益的相对关系的判断非常重要。当学校期望教师提供的课程质量与学校所期望的课程质量相一致时，学校需要采取一定的激励。此外，不同的规则制度也会产生不同的结果，课程申报制度使得不同教师的申报行为变成同时决策；而无明确规则的MOOC平台的搭建则产生了不同学校的先行动与后行动的差别。这些结论对于学校、对于教师、对于MOOC未来的发展，都具有一定的指导意义。

[1]Daniel,J.MakingsenseofMOOCs:Musingsinamazeofmyth,para⁃doxandpossibility[EB/OL].JournalofInteractiveMediainEduca⁃tion,2012[2013-12-15].www-jime.open.ac.uk/jime/article/viewArti⁃cle/2012-18.

[2]McAuley,A.,Stewart,B.,Siemens,G.,&Cormier,D.TheMOOC modelfordigitalpractice[EB/OL].2010[2013-12-15].http://www.el⁃earnspace.org/Articles/MOOC_Final.pdf.

[3][4][9]王文礼.MOOC的发展及其对高等教育的影响[J].江苏高教，2013，（2）：53-57.

[5]秦惠民，鞠光宇.基于网络的大学开放式课程现象研究[J].中国高教研究，2009，（11）：81-84.

[6]曾华.美国名校开放课研究[J].中国大学教学，2012，（7）：93-96.

[7]MOOCsFORUM.MOOCsImpactatDukeUniversity:AnInterview withPeterLange,Provost[EB/OL].2013-09[2014-03-14].http://on⁃line.liebertpub.com/doi/full/10.1089/mooc.2013.0001.

[8]Allen,E.I.,&Seaman,J.Changingcourse:Tenyearsoftrackingon⁃lineeducationintheUnitedStates[EB/OL].BabsonSurveyResearch GroupandQuahogResearchGroup,LLC,2013-01[2014-03-14]. http://www.onlinelearningsurvey.com/reports/changingcourse.pdf.

[10]Kolowich,S.TheprofessorswhomaketheMOOCs[EB/OL].The ChronicleofHigherEducation,2013-03[2014-03-14].http://chroni⁃cle.com/article/The-Professors-Behind-the-MOOC/137905.

[11][13]Scholz,C.W.MOOCsandtheLiberalArtsCollege[J].Journal ofOnlineLearning&Teaching,2013,9(2),249-260.

[12][16]Dennen,V.P.,&Chauhan,A.ShallWeMOOC?ASWOT AnalysisattheProgramLevel[EB/OL].2013-09[2014-03-14].http: //online.liebertpub.com/doi/full/10.1089/mooc.2013.0008.

[14]Kolowich,S.FacultyBacklashGrowsagainstOnlinePartnerships [EB/OL]. Chronicle of Higher Education, 2013-05-06 [2013-12-15]. http://chronicle.com/article/Faculty-Backlash-Grows-Against/139049.

[15]Kolowich,S.WhysomecollegesaresayingnotoMOOCdeals,at leastfornow[EB/OL].The Chronicle ofHigherEducation, 2013-04-29[2013-12-15].http://chronicle.com/article/Why-Some-Colleges-Are-Saying/138863.

责任编辑 池 塘

G40-057

A

1009—458x（2014）06—0033—08

2014－02－25

徐舜平，在读硕士，清华大学教育研究院（100084）。