基于大数据的大学公共英语SPOCs设计

王耀芬

摘要 剖析SPOCs概念及其发展源流，并基于大数据抓取的知名慕课网站的在线学习特征，探讨如何从细分学生英语能力等级、科学确定课时长度和授课语速、增进课程亲和力、提高学生活跃度、提升学生自主学习能力等角度，优化大学公共英语SPOCs课程的设计，推进我国英语教育的网络化、智能化和个性化。

关键词 SPOCs：慕课；大学英语；在线教学；大数据

中图分类号：G652 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2016）08-0065-03

1 大数据带来的英语教学变革

随着大学英语教学改革的深入，英语课程不再是统一、通用的单一课程，而是分化成“基础英语（必修课）+英语技能强化课程（选修课）+专门用途英语（选修课）”等有层次的综合性课程体系。过去受技术条件所限，无论课堂教学还是网络教学，都很难实现个性化教育。2013年后，随着大数据和云计算、移动互联网、物联网等的融合发展，使在线教学平台自动追踪和分析学生学习数据，同时对数以万计的学生进行有效的学习管理成为可能。如大数据能把课程内容与学习者关联起来，通过自然语言处理或视觉计算技术，跟踪学生英语学习的方向、内容、进度、喜好和学习行为细节等，评估其学习成效，推送关联内容，开展交互干预。在英语阅读和写作教学方面，可将相关教学主题抽取出来，自动生成知识点，开展有针对性的慕课、微课设计；在应试英语（如四、六级）方面，可分析出某个学生在哪类问题上出错率最高，并将其抽取出来进行有针对性的练习；在口语教学方面，可以抓取学生的习惯性错误表达和发音问题，进行有针对性的矫正等。

大数据将推动教学模式从“宏观群体”走向“微观个体”，实现真正意义上的个性化教学；同时也将使教师角色由主持者变成积极参与者，使教师群体产生分流转型。总之，大数据不仅是一种工具，更是一种引领大学英语教育产生深刻变革的驱动力量。

2 SPOCs概念及源流

SPOC即小规模私人在线课程（Small private onlinecourse），是针对在校大学生的本地教学发展出的慕课（MOOC）分支之一。目前，国内学术界对SPOC概念的界定较模糊，译法也不统一。如：杨永林教授将其译为“小微课”，易与微课（micro-lectures）概念混淆，有失妥当；祝智庭教授将其译为“私播课”，突出了课程的私密性，但涵盖不够全面。要清晰界定SPOCs，首先要明确其与微课、慕课、翻转课堂等众多在线教学模式的关系（图1）。

近十年，在线教育模式经历了一系列快速迭代演进：2006年，萨尔曼·可汗推出可汗学院，录制的微型视频在美国基础教育领域风行一时；2007年，美国化学教师Jonathan Bergmann和Aaron Sams在微型视频的实践基础上提出翻转课堂（Flipped-classroom）模式；2008年，美国新墨西哥州圣胡安学院教学设计师David Penrose提出微课（Micro-lecture）概念；同年，Dave Cormier和Bryan Alexander提出慕课（MOOC）概念；2012年，M00cs开始呈爆发式增长，被纽约时报评为“慕课元年”；直到2013年，加州大学伯克利分校的Armando Fox教授才提出SPOC概念，而产生不过两年，SPOCs已成为“后慕课”时代的标志，并继续演进出C-SPOCs（Community BasedSPOCs）等分支。

教育界曾期望借助MOOCs实现提高个性化教学质量的目标，但其“大规模”的本质与“个性化”诉求背道而驰，注定它只能是对课堂教学的补充。Armando Fox认为，当MOOCs发展到能够提高教师的利用率、增加学生产出量、提高学生学习能力和学习参与度时，便可以被称作SPOCs。Hoffmann更是简单地将其表述为SPOC=MOOC+Classroom。相对而言，MOOts是规模化的（Massive）、公开的（Open），是一种行业标杆；而SPOCs是小型的（Small）、私人定制的（Private），是基于标杆的精细化、特色化教学。其开设的多是针对在校生的学分课程，对学生设置有参课的门槛，对选课人数也有严格限制（注册上限通常为500人），具有弹性化学习、多元化授课、海量配套资源等特色。

3 基于大数据进行SPOCs设计

什么样的设计才是好的SPOCs课程设计？大数据为人们做了揭示。

基于大数据识别和划分学生英语能力等级 利用SPOCs平台开展分层乃至个性化教学的基础就是平台和教师对每个学生的英语能力有深入了解。Leskovec等基于Coursera网站的大数据，对MOOCs讨论区开展了长期的统计研究，结果显示如下。

1）学生最终学习成绩和他在看视频、做测验、交作业和参与论坛交互的次数是成正比的，可谓“一分耕耘，一分收获”。

2）研究发现，英语水平较高的学生交作业多，发帖（言）内容包含更多的术语和低频英语词汇；差生交作业少，在平台上的发帖内容更多是“刷存在感”，高频词是你好、我在、请问等。

3）研究还发现，英语水平中上的学生更喜欢提问，水平较高和较差的学生提问都更少，呈近正态分布。同时，水平较高的学生反馈快，发帖（言）位置靠前，喜欢“抢沙发”；水平最差的那部分学生则极少发问和进行反馈。

因此，要对参与课程的学生进行评估和分类，平台功能使用频次统计、学生发帖（言）词频统计、提问频次和反馈时效的耦合分析等都是有效途径。

基于大数据科学设定授课时长和语速 关于如何科学地确定课时长度，Guo等对edX网站690万条视频观看大数据进行了统计，结果显示：无论教学视频多长，用户实际观看时长的中位数都不超过6分钟，并在6～9分钟出现拐点。随着视频长度的进一步增长，实际观看时长中位数反而呈下降趋势——时长超过12分钟的视频，平均观看时长中位数只有3分钟。因此，在设计SPOCs课程体系时，最理想、最科学的教学视频时长应设定在6分钟左右。

关于理想的授课语速，大数据显示：语速虽然和视频吸引力并不完全成正比，但当语速达到英文185～254单词/分钟，中文300字/分钟时，无论视频多长，都能比低语速获得更多的关注度。这是因为较快的语速常伴随着激情、富有感染力的讲授，容易让学生更专注听讲。因此，在录制SPOCs视频的过程中，教师最好适当提高语速至每分钟200单词（英）或300字（汉）左右。

基于大数据增进SPOCs课程亲和力 虽然可汗学院式教学视频并不提倡将教师头像录入视频，但大数据显示，对于大于6分钟的视频，有教师讲课头像的与纯PPT、录屏视频相比，前者获得的关注度更高。尤其是对于中国学生，教师头像的出现非常有助于提高学生的自律性。因此，理想的SPOCs视频设计应该是把课件的一角预留出来，用于播放教师授课的形象和肢体语言，这样既不遮挡课件内容，又能增加课程的亲近感。

此外，大数据还揭示，在教室或演播室配置昂贵设备录制出的教学视频，吸引力其实还不如更低成本的私人录制方式——教师坐下来面对镜头，背景为办公室或书柜，像做单独辅导一样亲切自然地讲课，效果是最好的——这与坐在电脑前的学生所处学习环境最契合。

最后，大数据揭示，与单纯的PPT录屏相比，手写笔的大量应用（即可汗风格）能促进学生在视频中多投入1_5～2倍的学习时间——教师边讲边画，更有一对一讲题的感觉，也易于营造亲切感。

基于大数据提高学生在SPOCs平台的活跃度 大数据分析显示，在课程正式开始前半个月到课程第一次作业截止这段时间里选课的学生，其中学习活跃者比例远高于其他时间选课的。所以，SPOCs课程宣传的最佳时机，就是开课前后这个时间窗口，能获取活跃度和参与度最高的大学生。此外，SPOCs课程设计应充分利用学生的“虚荣心”，因为研究发现，在课程体系中引入游戏中常用的“勋章系统”或“等级称号”（在系统中紧贴用户姓名显示），能很大程度上提高学生的活跃度。勋章展现越显著，也就越能刺激活跃度。

大数据还揭示，很多学生在做英语练习题中碰到难题，产生畏难情绪而中止学习，是造成SPOCs课程学生流失的主要原因之一。可以说，学生活跃度的最大杀手就是做题。Krashen针对“二语习得”提出的“可理解性输入i+1”理论认为，输入必须是“可理解输入”。知难而退是一种本能，不能单纯归咎于懒惰因素。因此，针对大学英语SPOCs课程中的英语练习题，最佳难度设置是围绕学生基础（即i），既有足够挑战性，又可以企及（即+1）。同时，SPOCs平台要在英语习题解答过程中提供更多帮助，让学生走得更远。

基于大数据提升学生自主学习能力 英国纽卡斯尔大学教授Sugata Mitra在印度、南非、柬埔寨等地开展的大量实验表明，“学习是一种典型的自组织行为”。在他的实验中，大量从未受过教育也从未接触过电脑的孩子，几个月时间就无师自通地掌握了电脑的使用。明确了这一点，在线教育就绝不能仅仅把传统课堂搬到网络上，教师和教学机构的作用需要围绕学生的自主学习重新定位。SPOCs平台需要针对学生自组织学习习惯进行充分的优化，赋予它人性化的自主学习辅助功能。如除了在平台观看课程视频，还要自主完成作业、课外阅读、在线群组讨论和考评等。

此外，具有交互性和不具交互性的语言课程教学效果差距显著。因此，有必要建立SPOCs移动端交互平台或直接基于微信群、QQ群等提供配套的交互功能。笔者前期建立的“Practise English Here”（英语天天练）纠音微信群，每天由笔者找一句英文，外教朗诵，学生自主跟读，同时由英语专业的学生分时段值班，针对读句子的学生点赞或是纠音，其他时段由学生相互纠音。每天由班委负责统计参加朗读的学生名字并登记，作为平时成绩的一部分，学生参与热情很高，取得意想不到的教学效果。但不可否认，在无形中加大了教学以外的工作量，且外教的带读无法得到保证，都是值得继续探讨的问题。

4 结语

传统教育兴于工业时代，学校映射了工厂的批量生产模式：铃声、班级、标准化课堂、统一教材、按时间编排的流水线课程。这种教育为工业时代标准化地制造了大量可用人才。但授课是以对象和目标为导向的活动，在线课程授课对象构成十分复杂（年龄、基础、地域、作息习惯，国际课程还有文化背景差异），学习目的也极为多样（过级、拿证、旅游、留学预备、深入学习、解决手头问题等），再加上学习工具与环境的剧烈变化，传统授课方式显然难以满足个性化教育需求，培养出符合这个时代特质的人才——对大学生的英语“语言艺术素养”的塑造，更是不可能通过工业化模式去实现。

目前，我国的在线教育平台通过大数据手段，追踪、抓取、评估学习者自主学习数据，并利用大数据完善平台设计的实践刚刚起步。教育界谈论最多的是两个极端：一个是微，即微课、微信、微视、微学习、微创新；另一个则是大，即大教育、大数据、大整合。目前我国受人均教学资源所限，课堂教学方面无法实现国外的小班教学、跨学科多教师协同教学、个性化教学等。而基于大数据的SPOCs教育呈现了私人订制、弹性学制、碎片化学习、个性化辅导、线上线下结合、社区、家庭学习和个人成功教育等特质，无疑是解决我国大学英语教育“标准化和个性化”之矛盾的利器。本文抛砖引玉，希望通过优化SPOCs课程设计，推进我国大学公共英语教学早日实现“自动化、智能化的个性化教学”。