MOOCs距离个性化学习还有多远*——基于10门国内外MOOCs的设计分析

□任友群 赵琳 刘名卓

MOOCs距离个性化学习还有多远*
——基于10门国内外MOOCs的设计分析

□任友群 赵琳 刘名卓

MOOCs具有的“大规模”属性，打破了学习的时空限制，其自主性、多样性、技术性和开放性的特征，为实现个性化学习开辟了新途径。目前MOOCs距离个性化学习还有多远，这个问题影响到MOOCs的可持续发展。依据国际上对网络环境下学习者个性化学习研究的成熟方法，选择具有全球影响力的MOOCs平台，对国内外MOOCs个性化学习建设进行对比分析，其基本结论是我国MOOCs发展现状与支持个性化学习的要求是有明显距离的。因此，实现MOOCs的大规模和个性化统一，需要在以下五个方面有所突破和创新：一是优化学习资源设计，增加学习资源的丰富性、多样性和设计合理化；二是加强学习终端自适应内容建设，支持学习者多种学习方式和学习活动；三是优化学习活动设计，增加实践活动设计；四是完善学习评价制度，尤其应优化对学习者的过程性评价；五是创新自适应平台系统建设，开发智能系统具有迫切性和实用性。

MOOCs；网络环境；个性化学习；优化设计；案例分析

一、问题的提出

MOOC因其注册门槛低、资源开放在线、使用异步和无约束等特点吸引了无数学习者（杨玉芹，2014），2011年斯坦福大学在网上开设的“人工智能导论”课程，使得世界上190个国家16万学生注册学习（戴丽丽等，2015）；2014年Coursera拥有超过1000万的注册用户，edX和Udacity也分别有300万和150万注册用户（Shah，2014），世界范围内提供MOOCs课程的大学已经超过400所，共提供超过2400门课程，与2013年相比翻了一番（MOOC学院，2014）；全球有报道的MOOCs平台至少超过了40家（Class Central，2014），中国大陆地区至少有32所高校已经开展了MOOCs教学（崔璨等，2015）；因此MOOCs在学习者规模、平台和参与高校数量、网络课程数量等方面实现了大规模。这弥补了传统课堂课程数量和种类有限的缺点，打破了学习的时空限制。MOOC具有的“大规模”属性彰显了其低成本、高效率、易普及、开放包容的核心优势，但在实现个性化学习方面存在一些问题（高地，2014）。由于运营的现实可行性，MOOCs只能提供给所有的学习者统一封装的学习资源，这种自上而下的产品设计流程并不能满足多样化学习者的差异化需求，课程的质量和教学效果令人担忧（杨满福，2015）；教师面对数万学生，未能与每个学生交流互动（MOOC学院，2012）；而且在虚拟环境中通过考试和学分认证进行的有效性和可靠性仍待考究；另外目前MOOCs大数据还未能评估学习者在整体学习者中的水平。

在古代教育中，无论在东方还是西方，教学组织形式主要是个别教学，即使孔子“弟子三千，贤人七十”，仍然是通过个别教学进行教育的，学生在原有学习程度、学习内容、学习进度上各不相同，没有一致的要求和规定。工业革命后，社会提出了普及义务教育的要求，教育的规模和效率都必须扩大、提高，个别教学因此无法满足这样的需求，表现出明显的不适应，于是班级授课制应运而生、迅速发展起来，并且很快成为世界范围内最重要、最通行的教学组织形式。如今人本主义的回归提倡教育应以人为本，尊重个体差异，培养学生的创造性，促进个性发展。由于近现代课堂教学的主流是整齐划一的，教学进度和学习方式较为统一，同时为不同学生的课程需求提供帮助是相当困难的，这会导致多数学生被束缚、课堂教学不公平，严重危害学生的个性发展（丁念金，2013），传统课堂教学遇到了“瓶颈”。信息技术的发展打破了这一“瓶颈”，MOOCs开放性的课程突破了课堂教学的固定模式，突破了时空限制；多主体的交流互动适应了学生个性化的学习需求，形成了比传统课堂教学中更大、更新的学习共同体，促进师生、生生之间的交流；基于微视频与交互练习的知识图谱式学习路径促进了学生对问题的理解，加大了学习深度，摆脱了课堂教学中教师满堂灌和单向提供学习材料的局限（刘志军等，2014）。MOOCs为个性化学习开辟了新途径，但美中不足的是MOOCs在学习资源、交流互动等方面临一些问题（高地，2014），与充分支持个性化学习有一定的距离，这将会影响MOOCs可持续发展。因此MOOCs应在满足大规模学习的基础上弥补实现个性化学习方面的不足，重视和支持学习者的个性化学习（Conole，2013），做到大规模和个性化的统一。笔者主要通过对国内外6个MOOCs平台中的10门MOOCs课程在支持个性化学习方面的建设情况进行比较分析，以此探视MOOCs个性化建设现状，在此基础上提出MOOCs个性化学习发展建议。

二、MOOCs个性化学习研究现状

个性化学习深受国内外的重视，但目前对个性化学习概念的界定尚未统一，具有代表性的观点主要有几下几种：（1）英国教育与通讯技术局（BECTA）（2006）在《个性化学习:技术提供机遇》中指出个性化学习是以学生为中心，满足全体学生特别是那些学习有困难学生需求的包容性的学习方式；（2）美国教育部《国家教育技术计划》（2010）指出个性化学习是学习者结合自身学习兴趣及个人经历自主安排学习进度和选择学习方法；（3）刘学智等（2010）认为个性化学习是以学生个性差异为基础，以促进学生个性发展为目标的学习范式；（4）马元丽（2014）认为个性化学习就是通过强调学生学习的独特性、主体性以及学习形式的多样性来有效挖掘每位学生的学习潜力，促进其可持续发展，力争让每一位学生都能通过自己努力达到符合自己预期和社会需要的教学目标。这些观点从不同角度分析了个性化学习的内涵，都认为个性化学习应以学习者为中心，促进学习者个性发展。

传统的个性化学习由于技术和资源的限制，更多强调教师个性化的指导，由学习者完成教师制定的个性化任务来实现，并未真正满足学习者的个性化需求（蒋志辉，2013）。而MOOCs可使学习者进行自主学习，自主性、多样化、技术性和开放性的特征使其能多方面支持学习者的个性化学习（史龙珍等，2014），如基于大数据的学习分析技术可对学习者学习过程中产生的大量而复杂的数据进行测量并以可视化方式呈现，一方面可供师生定制个性化学习方案，另一方面能为不同类型的学习者设计并推送适应性教学资源（姜强等，2013）；MOOCs移动终端的建立可使学习者摆脱物理环境限制，灵活地将课程学习与学习者所处的特定学习情境相融合，支持学习者开展基于情景的个性化学习（de Waard et al.，2011）。虽然MOOCs在个性化学习方面取得了一定的进展，但还有很大的改进空间。有学者从不同角度对优化MOOCs个性化学习进行了相关研究。刘名卓和祝智庭（2014）针对当前主流MOOCs教学模式单一的问题提出了多种MOOCs教学样式，适合不同情境下学习者的个性化需求；杨玉琴（2014）从环境设计的角度出发，探究了MOOCs学习环境个性化设计的策略，以支持学习者在MOOCs情景中实现个性化学习；杨玉琴和焦建利（2014）从生态学角度出发，建构了MOOCs学习的生态设计框架，为促进学习科学家、教学设计者、数据科学家和技术者之间的对话，进而开发出资源丰富、支持个性化学习的学习环境奠定了基础；姜强等（2015）从大数据的角度出发，探究了基于大数据和学习分析技术的个性化自适应在线学习分析模型，实现了深度挖掘学习行为模式，揭示了数据之间隐藏的关系、模式和趋势。上述MOOCs个性化学习的研究主要集中在学习资源、教学模式、学习环境等方面，对具体MOOCs课程的个性化建设研究深度有待加强。

三、研究设计

本研究选取国内外6个MOOCs平台中10门课程，采用内容分析法收集和统计数据，比较分析目前MOOCs课程个性化建设的现状。

1.研究工具

目前对网络环境下学习者个性化学习的研究有较为成熟的成果，本研究主要参照英国BECTA组织发布的《个性化在线学习计划》（2005）报告。报告指出了网络环境下学习者个性化学习的6个要素（见表1）：

表1 网络环境下学习者个性化学习的要素

基于表1中列出的互联网环境下满足个性化学习的要素，结合MOOCs本身的设计特点，确定在MOOCs学习资源、学习方式、学习活动、学习评价和支持服务个性化建设5个方面进行调研：（1）由于MOOCs学习者各自的学习背景、学习风格、认知水平不同，MOOCs资源类型应具有多样性，资源本身尤其是视频资源建设应具有灵活性。视频中控制视频播放速度和播放进度可以适应学习者学习进度的差异，加入字幕可以辅助语言水平较低的学习者，内嵌测试可以营造类似面授课堂中随堂提问、学生回答和教师讲解的氛围，支持下载可以支持学习者的移动学习，视频格式的多样性可以适应学习者学习环境中网速的差异。（2）MOOCs中的资源设计应“微型化”、“碎片化”。MOOCs将知识进行碎片化、情景化、可视化、半结构化，不仅满足了学习者的不同需求，也可使之为各种移动终端提供内容服务。通过3G、WiFi等互联网技术，MOOCs课程可在个人电脑、平板电脑、手机等终端设备点击观看，视频的可下载功能也突破了网络的限制，实现了随时随地学习。由于CPU处理能力较弱，存储设备容量较小，无线通信带宽较窄，时延较大，连接稳定性差，移动设备屏幕尺寸较小，显示内容有限等特点（李玥，2012），手机端、Pad端与PC端的建设也有所不同。（3）内森·谢多夫（Nathan Shedroff）（2014）提倡创设鼓励个体交流协作的学习环境，将个体的学习经历连接起来。在MOOCs课程学习中，学习者除进行自主学习，如材料阅读之外，还应进行协作学习，与师生讨论交流，进行自评、同伴互评，参加实践活动。MOOCs讨论区应既可对某一视频资源进行讨论，也可对某一主题及课程相关信息进行讨论。（4）评价方式分为形成性评价和总结性评价。基于这一原则，MOOCs应使用更加科学的测试题目类型和成绩计算方式，测试题目的设计应考虑学习者的学习过程，记录个人学习情况的MOOCs数据也应作为评估的依据。（5）学习支持服务可以归纳为课程介绍、信息提醒、学习进度记录、学情反馈（基于大数据的学情反馈，包括测试反馈的及时性）、在线答疑、FAQ（常见问题）、学习帮助和证书授予。课程介绍应清晰明了，教学大纲中应说明对学习者先前知识的要求。课程的信息通知应向学习者发送邮件或以公告的形式提醒课程的发布、考试时间以及相关调整。学习进度记录可对学习者参加课程学习的进程进行个性化记录：一种是在学习过程中对具体学习资源、学习活动进行进度标记，另一种是总进度页面（袁松鹤等，2014）。学习者可以准确定位将要学习的内容以及了解自己的学习情况，进而采取相应的改进措施。学习帮助是指MOOCs课程中教师对学习者的提问以及学习情况及时进行反馈。经过上述分析，MOOCs个性化建设调研分析要素如表2所示：

表2 MOOCs调研要素及关键点

2.平台选取

自MOOCs兴起以来，各国陆续推出有地域特色的MOOCs平台和课程，如“三架马车”Coursera、edX、Udacity，英国的FutureLearn，澳大利亚的Open2Study，中国清华大学“学堂在线”和上海交通大学“好大学在线”以及“中国大学MOOC”平台。本研究对于调研平台的选择既考虑了全球的影响力、注册用户的数量，又结合了本国MOOCs平台，一方面从整体上分析MOOCs个性化建设的特点，另一方面对国内外MOOCs个性化建设进行对比分析。综合考虑以上因素，选取了国内外各三大平台。国外比较知名的三大平台是Coursera、edX和FutureLearn。国内知名的三大平台是“学堂在线”、“好大学在线”和“中国大学MOOC”，其中“学堂在线”于2013年10月10日正式启动，面向全球提供在线课程；“好大学在线”于2014年4月8日上线发布，汇聚了两岸、三地的名校、名师、名课；“中国大学MOOC”于2014年5月推出，承接教育部国家精品开放课程任务。两类平台分别代表了目前国际和国内MOOCs平台的发展水平。

3.课程选取

课程选取的原则是类别多样，课程尽可能涵盖不同学科。最终确定选取了10门课程，其中文科4门、理科2门、工科4门，涉及了语言学、文学、教育学、计算机科学、物理学、数学等专业门类，如表3所示（为叙述方便，10门课程分别编号）。

4.数据收集与分析

（1）学习资源个性化

MOOCs学习资源主要有课件资源和拓展资源，课件资源主要有视频资源、文本资源和在线测试资源（袁松鹤等，2014）。本研究主要对视频资源的个性化建设情况进行调研。如表4所示，10门课程视频中大多可以控制播放速度（几倍速观看）、播放进度并且含有字幕，其中5、6课程字幕还可以支持下载。30%课程视频中含有内嵌测试（1、2、3），其中课程3内嵌测试涉及到测试题目的计算时会提供计算器、笔、橡皮擦等计算工具。20%测试课程视频支持下载（1、4），30%课程视频格式有标清、高清、超清之分（4、9、10）。另外，有课程插入了对知识点进行了阶段性总结的视频（2），在视频学习中还有“我的笔记”模块，之后还可供查阅（7）。所有的视频内容都有辅助性文本材料。经分析，学习资源在视频资源个性化建设方面目前面临的主要问题是：第一，课程中内嵌测试缺乏；第二，针对同一知识点缺乏不同难度系数的讲解。

表3 6个MOOCs平台的10门课程选取

表4 10门MOOCs视频资源的个性化建设情况

（2）学习方式个性化

通过对6大平台移动终端的建设情况进行调研发现，10门课程的视频时长均在2～20分钟不等，可供学习者进行碎片化学习。20%的课程移动终端可支持讨论（1、2）。经分析，移动终端面临的主要问题是：第一，目前MOOCs平台移动终端并未全部创建；第二，移动终端的视频功能设置基本完善，可以选择字幕、控制播放速度、播放进度，但局限性在于学习者未能参与在线讨论及作业测试（见表5）。

表5 MOOCs移动终端

（3）学习活动个性化

通过对6大平台10门课程支持学习活动方面的建设进行调研发现，基本所有的课程都设置了知识点、主题及公共信息的讨论区，其中教师发布主题讨论、问题答疑、学员问卷调查、活动位于公共讨论区。另外，课程还会以发布问卷的形式对学习者进行前期和后期的调查，如1课程事先调查学习者汉语掌握的程度；还有少数课程中设计了学习实践活动，如6课程设有在线实验平台，还会提供实验工具；课程还会提供自评和同伴互评的机会，如6、9课程设有同伴互评的环节。经分析，MOOCs学习活动个性化建设面临的主要问题是：第一，学习活动的种类缺乏，尤其是在线学习实践活动；第二，讨论交流的深度不够（见表6）。

表6 MOOC学习活动

（4）学习评价个性化

通过对10门课程学习评价方面的建设进行调研发现，课程中测试题目分为客观测试题和主观测试题，主观测试题由课程的类型决定，比如7课程的期末测试为方案设计；测试方式有视频后测试、周测试、期中测试和期末测试。10门课程成绩组成统计结果如表7所示：可以看出3、6为开放课程，对成绩部分并无说明；课程的成绩组成内容、比重都能够根据课程性质灵活设置；除4课程未将期末测试题计入总成绩，其他课程都将平时的周测试、期中测试和期末测试作为计分项目；另外8课程将课件浏览、同伴互评作为计分项目，其中同伴互评是学生对他人作业的评价行为（评阅数量及评阅质量）；4、9课程分别将主题评论和课堂讨论作为计分项目，成绩计算方式整体包括测试的分数和课件学习、课堂讨论的参与度；9、10课程还对证书的等级进行了划分，如一般、优秀。经分析，MOOCs学习评价个性化建设面临主要问题是：第一，多数课程测试结果的反馈方式是单一的对错反馈，缺乏微视频或文字讲解；第二，多数课程过程性评价缺乏（见表7）。

续表6

表7 MOOCs成绩组成

（5）支持服务个性化

通过对6大平台10门课程的调研发现，1、3课程属于入门基础性课程，对先前知识没有具体说明，6、8课程属于工科，课程介绍中对基础知识有一定的要求；5、6课程设有助教社区，教师会对学生的问题给予实时回答，并且教师还会根据学生的学习表现给予反馈，比如针对讨论、互评不积极的问题提醒学习者加强在讨论区的讨论并及时互评。经分析，MOOCs支持服务个性化建设面临的主要问题是：第一，由于学习者人数众多，教师未能对每个学习者的问题进行及时反馈；第二，大多MOOCs还只是停留在大数据的初级阶段，即对数据的统计分析，反映整体的学习水平，MOOCs大数据分析还未能使学习者查看自身在整体所处的位置（见表8）。

四、MOOCs个性化学习的发展建议

通过对6个MOOCs平台中10门课程在支持学习者个性化学习方面的建设情况进行调研分析，MOOCs发展现状与支持个性化学习的要求是有一定距离的。MOOCs若更好地支持个性化学习，实现大规模和个性化的统一，应在面临的问题和挑战上有所突破和创新。本文针对MOOCs支持个性化学习面临的问题，提出如下发展建议：

1.优化学习资源设计

（1）应增加资源类型的丰富性：增加内嵌测试的数量可以加强与学习者的互动，增加阶段性总结的视频可以辅助学习者进行阶段性复习；（2）应增加媒体表现形式的多样性：课程资源应具有不同的媒体形式，并且针对同一知识点要有不同难度系数的讲解；（3）资源教学设计合理化，如视频中应添加字幕，国内MOOCs课程应添加中英双重字幕，适应国内外学习者的需求；（4）加强资源建设的颗粒度，部分课程视频长度有待进一步微型化、碎片化设计。

表8 MOOC学习支持服务

2.加强学习终端自适应内容建设

移动终端与传统PC端相比有很多限制因素，如移动终端的CPU处理能力较弱、存储设备容量较小、无线通信带宽较窄、时延较大、连接稳定性差，移动设备屏幕尺寸较小，显示内容有限等，需要在转换过程中对一些与课程内容关联不大的信息进行屏蔽，从而提高用户的使用体验。（1）MOOCs移动客户端页面设计应简洁明了，学习者可直接进入课程的学习；（2）视频可支持下载，摆脱网络束缚，供学习者随时离线观看；（3）用户在移动端和Web端课程学习进度保持同步，方便在各类上网设备间随意切换；（4）应加强MOOCs移动端在讨论区和支持作业测试方面的建设，使学习者及时进行讨论交流，支持MOOCs学习者的多种学习方式和学习活动。

3.优化学习活动设计

（1）应增加学习活动的种类。“后MOOC”时期5类新型样式（自主学习类、混合学习类、混合实验类、协作学习类和研究性学习类）代表着不同的学习范式（祝智庭等，2014），学习活动应具有多样性。目前MOOCs学习者的学习活动以自主学习和讨论交流为主，课程中实践活动（实验、游戏等）的设计有待增加，如在1课程中加入语言类的小游戏，在10课程中加入实验项目；（2）增加学习者协作学习形式的多样性；（3）设置“我参与的讨论贴”模块（如3、5、6课程），便于学习者掌握自身讨论情况；（4）应增加学习者的讨论深度，设置学习资源的讨论区，解决同伴互评中态度粗鲁以及回答、评价效率低等问题。

4.完善学习评价制度

MOOCs课程若保证结业证书的权威、学分转换和认证机制的普及，就应在考核制度环节上建立严格的评定标准，不仅要设置高质量的测试题目，还应完善对学习者的过程性评价。（1）对学习者的学习时间进行记录和评价；（2）将学习者讨论参与纳入评分体系；（3）客观测试结果的反馈方式不应只有对错反馈，应附有微视频或文本材料对知识点进行说明；（4）对于主观测试题应加入对解答要点的说明，使学习者的回答更具有针对性，完善主观题的自动评分系统。

5.创新自适应平台系统建设

（1）MOOCs大数据在反映大规模学习者整体学习情况的同时应允许学习者查看自身在同伴中所处的位置。（2）学习进度记录应允许学习者查看具体在某一视频上的学习时间、测试完成情况、学习成绩等。目前国内有学者提出了可视化信息面板的概念，学习者可以查看自己整体的学习时间和学习进度，以及具体某一视频上的学习时间和测试完成情况，同时系统还可以为学习者提供单独授予和中断每个同伴对自己学习进展数据访问的权限和学习者可选择查看同伴学习过程的信息，通过榜样效应增强学习者内在动机（姜强等，2015）。这种做法由于权限的限制，只能与某些同伴对比分析，并未掌握自身在整体中位置。（3）应设置助教社区（如5、6课程），可以对学生的问题及时反馈。（4）应开发智能问答系统。由于教师和助教数量的限制，MOOCs中开发智能问答系统具有迫切性和实用性。

[1]崔璨,刘玉,汪琼(2015).中国大陆地区2014年高校慕课课程建设情况调查[J].中国电化教育,(7):19-24.

[2]戴丽丽,李群(2015).MOOC:撬动中国高等教育变革的支点[J].黑龙江高教研究,(3):23-26.

[3]高地(2014).MOOC热的冷思考——国际上对MOOCs课程教学六大问题的审思[J].远程教育杂志,(2):39-47.

[4]国务院(2010).国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)[EB/OL].[2015-06-12].http://www.gov.cn/jrzg/ 2010-07/29/content_1667143.htm.

[5]国务院(2015).关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见[EB/OL].[2015-06-12].http://www.gov.cn/zhengce/content/ 2015-07/04/content_10002.htm.

[6]姜强,赵蔚,王朋娇(2013).自适应学习系统中双向适应交互评价实证研究[J].现代远程教育研究,(5):106-112.

[7]姜强,赵蔚,王朋娇等(2015).基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育,(1):85-92.

[8]蒋志辉(2013).网络环境下个性化学习的模式建构与策略优化[J].中国远程教育,(2):48-51.

[9]李玥(2015).PC端Web应用到手机端Web App转换的研究与实现[D].北京:北京邮电大学.

[10]刘名卓,祝智庭(2014).MOOCs教学设计样式研究[J].中国电化教育,(7):19-24,33.

[11]刘学智,范立双(2006).日本中小学教育中的个性化学习:经验、问题与启示[J].比较教育研究,(2):13-17.

[12]刘志军,冯永华(2014).课堂教学变革的反思与重建——“慕课”背景下课堂教学变革的思考[J].教师教育学报,(3): 53-63.

[13]马元丽(2014).信息技术支持下的英国中小学个性化学习评介[J].中国电化教育,(2):108-113.

[14]史龙珍,韩小飞(2014).基于MOOC的个性化学习模式研究[J].软件导刊,(6):185-187.

[15]汪琼,张桐(2015).2014年美国慕课发展回顾[J].电化教育研究,(4):35-43.

[16]杨满福(2015).“慕课”潮退去了吗:问题与审思[J].教育发展研究,(9):19-25.

[17]杨玉芹(2014).MOOC自主个性化学习环境设计的策略研究[J].现代教育技术,(7):12-17,34.

[18]杨玉芹,焦建利(2014).MOOC学习者个性化学习生态设计框架[J].电化教育研究,(8):32-37,56.

[19]袁松鹤,王海荣,张伟等(2014).四个MOOCs平台10门课程的比较研究——MOOCs教学的创新方向与启示[J].中国电化教育,(10):42-52.

[20]祝智庭,刘名卓(2014).“后MOOC”时期的在线学习新样式[J].开放教育研究,(3):36-43.

[21]Barnett,R.(2002).Learning to Work and Working to Learn[M].London:Routledge Falmer.

[22]Becta(2005).Planning for Personalized Online Learning [DB/OL].[2015-06-12]. http://files.lgfl.net/Becta% 20Documents/LP%20Procurement/Planning%20for%20Personalised% 20Online%20Learning.pdf.

[23]Becta(2006).View_of_Personalising_Learning_2006-7 [EB/OL].[2015-06-12].http://feandskills.becta.org.uk/content_ files/learningandskills/resources/Key_docs/Becta_View_of_ Personalising_Learning_2006-7.pdf.

[24]Class Central(2014).MOOCs Providers[EB/OL].[2015-06-12].https://www.class-central.com/providers.

[25]Conole,G.(2013).MOOCs as Disruptive Technologies: Strategies for Enhancing the Learner Experience and Quality of MOOCs[DB/OL].[2015-06-12].http://eprints.rclis.org/19388/4/ Pegagogies% 20for% 20enhanced% 20the% 20learner% 20experience%20and%20quality%20of%20MOOCs.pdf.

[26]de Waard,I.et al(2011).Using mLearning and MOOCs to Understand Chaos,Emergence,and Complexity in Education [J].The International Review of Research in Open and Distance Learning,12(7):94-115.

[27]MOOC学院(2012).2012,MOOC之年[EB/OL].[2015-06-12].http://mooc.guokr.com/opinion/420030/.

[28]MOOC学院(2014).5个数据读懂2014年的MOOC[EB/ OL].[2015-06-12].http://www.php230.com/weixin1419858845.html.

[29]National Education Technology Plan(2010).Transforming American Education Learning Powered by Technology[DB/OL]. [2015-06-12]. http://tech.ed.gov/wp-content/uploads/2013/10/ netp2010.pdf.

[30]Shah,D.(2014).MOOCs in 2014:Breaking Down the Numbers[EB/OL].[2015-06-12]. https://www.edsurge.com/n/ 2014-12-26-moocs-in-2014-breaking-down-the-numbers.

[31]Shedroff,N.(2014).Experience Design 1.1:A Manifesto for the Design of Experiences:Experience Design Books[DB/ OL].[2015-06-12].http://www.experience design books.

How Far the MOOCs Being Away from Personalized Learning——Based on the Analysis of 10 MOOCs Designs at Home and Abroad

Ren Youqun,Zhao Lin,Liu Mingzhuo

MOOCs breaks time and space constrains of learning due to its large-scale implementation.And its autonomy,diversity,high-tech and openness provide a new way for personalized learning.Thus,the gap between MOOCs and personalized learning is crucial for the sustainable development of MOOCs.In this paper,we selected several international well-known platforms of MOOCs from China and other countries,and compared the personalized learning features of these platforms by using scientific methods with which international researchers often analyze online learners'personalized learning.The comparison shows that,there is a significant gap between the state quo of MOOCs and the requirement of supporting personalized learning in China.We therefore argue that five aspects need to be improved for the unity of large-scale implementation and personalization in MOOCs.First, instructional designers should optimize the design of learning resources,and increase the variety and diversity of the learning resources as well as their appropriate designs.Second,designers should enhance the construction of adaptive content in the learning terminals by supporting multiple learning styles and activities of learners.Third, designers should optimize the design and learning activities by adding practical activities.Fourth,designers should perfect the learning evaluation systems,especially the formative evaluation.Fifth,designers should create new adaptive platforms by developing intelligent systems in a timely manner and with practical values.

MOOCs;Online Environment;Personalized Learning;Optimizing Design;Case Study

G434

A

1009-5195（2015）06-0003-09 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2015.06.001

上海市教育教学研究重大课题“现代信息技术对教育教学的重大影响研究”（D1304）。

任友群，博士，教授，博士生导师，华东师范大学课程与教学研究所；赵琳，硕士研究生，教育信息技术学系；刘名卓，博士，副教授，华东师范大学开放教育学院（上海 200062）。

2015-10-10责任编辑 田党瑞