Coursera学习者参与MOOC行为调查

这篇文章编译自论文《Engaging with Massive Online Courses》，由斯坦福大学和康奈尔大学的博士生、教授合作，发表于计算机应用领域世界最顶级的学术会议之一——WWW，并且获得了最佳论文亚军。论文通过挖掘 coursera 上 Machine Learning 和 Probabilistic Graphical Models 两门课各三次开课的数据记录，分析了最终成绩不同的学生在学习过程中表现出怎样的差异，以及如何提升课程论坛活跃度。

学生在其现实世界中参与学习的活动并不能被精确地呈现在MOOC世界的图谱中。

尽管大众媒体和近期的学术文献中均对MOOC有很高的关注，但对大规模MOOC活动的研究数量相对较少，而且对于采取不同的学习方法参与MOOC学习的学生的了解相对较少。没有对这方面的认识，则很难严格评估MOOC，要么对学生通过MOOC进行学习保持盲目乐观的主张，要么对MOOC较低的学习完成率保持担忧。据调查，不同类型学生的学习行为差异性使得很难确切对MOOC进行评价，这也是评估MOOC是如何流行开来的困难之处。

参与方式的分类

根据参与方式的显著特征分类，我们认为，学生参与可以分为两种基本活动。1.观看讲座；2.为了获得学分而提交作业。（其他活动包括测验、论坛参与将在文后讨论，但不会明显应用于学生参与活动的分类）。学生任何一种特定行为的基本属性很大程度上都是在这两种基本活动之间平衡后的整体活动。

通过计算学生的作业分数这种自然的方式来解决在不同活动之间的平衡问题：根据讲座的总课堂数以及学生完成作业数如何计算作业分数？解释如下，当学生仅仅看课程讲座，他的作业分数是0；当学生仅仅提交作业而没看任何课程讲座，他的作业分数是1。我们计算了Coursera平台上6个班级的每个学生的作业分数：3个成功完成机器学习的班级和3个成功完成概率图模型的班级，根据结果分析，发现这6个班的学生成绩模式，揭示了学生有几种不同的自然方式参与MOOC学习。

1. 观看者，主要看讲座，几乎不交作业。

2. 解决者，主要为了学分交作业，几乎很少看课堂讲座。

3. 全能者，处于观众和解决者之间的中间模式，处于看课堂讲座和提交作业的中间平衡模式。

另外，还有一类参与者的学习只是为了下载课件而不是通过网站学习，这个区别很重要,因为有些人其实只是下载内容，实际上可能会也可能不会看。因此我们又可以定义第四种参与方式。

4. 收集者，主要是下载讲座、交作业很少，如果有的话，与观看者相比，他们实际上可能/也可能不是看讲座。

最后,还有一些学生不出现在此处，因为他们承担了很少的活动。

5．注册课程的旁观者，但其总活动处于很低的阈值。

对于奖章有更强机制的论坛会显著增加论坛活动性；最强的奖章效果来源于一种学生自我进步与可见并清晰的奖章颁发设计方案。

五种不同的参与模式：观看者、解决者、全能者、收集者和旁观者。虽然它们之间的界限并不清晰，但我们看到，从相对简单的活动情况上看，有自然的行为模式对应这些案例。此外,我们可以通过精确的形式来简化版本。

通过这种简单的分类，我们可以看到学生在其现实世界中参与学习的活动并不能被精确地呈现在MOOC世界的图谱中。例如，那些“可观看的”讲座对于所有观众也不是完全同等重要，因为如果这些学生与其说为了下载，不如说他们可能为未来使用而收集这些讲座，并不是现在看。另外，我们发现，还有一些其他的参与方式，不过还不能将其从上述几种类型中单独分类。例如，全能者的人群中有一部分人，先提交作业后再下载所有课程讲座。这种学生在某种意义上，前面的行为属于“解决者”的行为范畴，而后面的行为又类似于“收集者”的行为。

此外，参与方式的范畴表明，在MOOC学习过程中有很多“中途辍学”的学生，这种行为在学生参与活动中却有本质和重要区别的，这种行为可能在一种肤浅的认识层面上被简单地区别。事实上，即使将一个学生是否完成在线课程学习作为一个问题来问询，其前提假设是基于一个完成的概念之上的。然而，我们对参与活动的行为分类是基于活动痕迹，但不能记录学生的内部动机或意图，我们看到对于在线课程和学生互动方面，学生呈现了不同种类的完成状态。整体来看，积极参与MOOC学习的学生比例还是相对较大。“解决者”同样代表了另一种参与学习方式，直观感觉到这类学生似乎以前学过或者在某些地方正在学习这些课堂资料。基于这样的事实，无论是完成诸多作业或观看大部分的课堂讲座，这两种类型的学生可能都会从课程的学习中有所收获。

论坛和奖章

我们研究的另一个重点与在线学习课程的网上论坛，以及增加论坛活动的机制设计有关。

根据其他类似论坛方式的在线网络论坛的数据分析推断，在线教育课程论坛也存在同样的原因。但是，在网络上，论坛在多元化的场景中经常被使用。是否我们应该认为在线课程论坛的行为可以视为一种讨论论坛，在那里人们可以反复参与互动；或者像一个问答网站，有人提问，有人回答；或者像产品论坛，很多人对一个特定的主题做出个人反应？

我们的分析表明，在课程论坛上的相关信息以一种相对“直线型”的方式来推进；每个相关的链式信息通过新的贡献者的信息而不断增加。此外，我们发现，在参与论坛活动水平和学生的平均分数之间存在一种有趣的模式，先发帖的学生的分数一般比后发帖的学生分数要低。

我们现在讨论关于所设计的干预措施来改变学生的活动水平。在论坛内容的基础上，我们做了这些干预活动，包括对Coursera平台上的机器学习的第3个班级的学生把介绍奖章引入论坛。以论坛信息链的贡献、阅读内容、以及投票参与内容等为基础，对于达到一定的活动水平参与者，设定一种奖励机制。当学生达到这些具体要求后，学生可以得到一个奖章。

值得注意的是，首先，提供奖章的班级显著比没有提供奖章的班级学生具有更高参与积极性。我们不能确知是否是因为引入奖章导致这种不同，但是其他两个没有提供奖章的班级显示出很类似的论坛行为。但是对于提供奖章的第3个班级却呈现截然不同的论坛活动，他们形成了更大的信息长尾，在论坛中贡献了更多内容的帖子。可以说，奖章改变了论坛的活动。

我们对于采取不同的奖章设计方式很感兴趣，奖章可以显著激励学生，并可能因此达到不同的论坛活动水平。在随后的随机试验中，我们显示了获得不同的奖章的不同群体的学生。对于奖章有更强机制的论坛会显著增加论坛活动性；最强的奖章效果来源于一种学生自我进步与可见并清晰的奖章颁发设计方案，在此我们也可看到对于创造一种机制——显示学生奖章与持续可见的努力的一种社群机制的效果。令人吃惊的是，这些对于论坛贡献相对微妙的细微差异产生了重要影响，在学生学习知识并获得相同奖章的情况下，唯一的区别是奖章更强调用户界面。