基于“中国大学MOOC”平台的MOOC质量评价研究4基于“中国大学MOOC”平台的5门课程评价实践本文选取“中国大学MOOC”平台上的5门课程进行实证研究，这5门课程分别为《大学英语》、《现代礼仪》、《金融学》、《高等数学（微积分）》和《程序设计入门——C语言》。首先，结合上文构建的评价指标体系进行数据收集；然后，对数据进行定量和归一化处理，并对各课程进行评价；最后，结合评价结果，从一级指标层面对这5门课程进行综合评价。4.15门课程原始数据按照上文构建的MOOC质量指标体系，本文选取了5门课程用户、课程、章节、考试、作业、讨论区共6方面的数据。其中，A1表示用户人数，B1表示师资队伍，其余各二级指标也均用代码表示，具体数据如表5和表6所示。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---4.2课程原始数据归一化处理---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---对原始数据进行预处理，首先需实现定性数据定量化。在所有数据中，只有师资力量这一指标的数据是定性的。具体处理方法概述如下：师资团队凡是属于双一流大学的加3分；教师团队中有教授的加3分，有副教授的加2分，有讲师的加1分；最高得分为10分。对所有定量数据进行归一化处理，采用式（1）所示的归一化变换方法进行处理。其中，X0为该元素所在列的二范数，f为映射。按照上述处理方法最终得到归一化处理后课程数据如表7和表8所示。4.35门课程得分与排名根据权重及处理好的指标数据，计算得出每门课程的各一级指标得分以及每门课程总得分。5门课程一级指标具体得分如表9所示。其中，《大学英语》这门课6个一级指标得分分别是0.805、0.355、0.523、0.261、0.337和0.255。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---将各指标得分情况与其对应的权重进行相关计算后，即可得到各课程总得分情况，如表10所示。其中，《大学英语》综合得分为0.421；《现代礼仪》综合得分为0.409；《金融学》综合得分为0.383，《高等数学（微积分）》综合得分为0.300；《程序设计入门——C语言》综合得分为0.464。从综合得分可以看出，采用上文构建的指标体系进行评价后，5门课的课程质量排名从高到低依次是：《程序设计入门——C语言》、《大学英语》、《现代礼仪》、《金融学》和《高等数学（微积分）》。由表10可以看出，在5门课程中得分较低的是《高等数学（微积分）》和《现代礼仪》，分析具体指标发现这两门课程在一级指标“用户”方面得分要比其它3门课程低，分别为0.086和0.138，而一级指标“用户”方面得分最高的《大学英语》则为0.805分。这说明《大学英语》这门课选课人数较多，也反映出这门课的传播范围较广、影响力较大。5门课程中综合得分最高的是《程序设计入门——C语言》，为0.464分。综合分析6个一级指标后发现，该课程在一级指标“试卷”方面的得分比其它课程更高，达到0.601分，说明《程序设计入门——C语言》这门课程参加考试的人数较多，其考试平均得分比其它课程也更高，说明学习者对这门课程的掌握程度比其它课程好，该课程取得了良好教学效果。5结语本文运用问卷调查法与层次分析法构建了MOOC课程质量评价指标体系，并结合“中国大学MOOC”平台数据，对5门课程进行了评价。从评价结果看，《程序设计入门——C语言》课程各指标得分都较为优秀，但在用户人数、章节设置方面还有待提高；《大学英语》课程在用户人数、章节设置上表现较好，但在讨论区模块上尚有待提高，需要充分调动学员的学习积极性，并且在试卷题目的难易程度上也有待商榷，因试卷过难而导致学员成绩普遍较低；《现代礼仪》课程的讨论区最为活跃，作业布置也很合适，但在用户人数以及章节设置方面还需继续完善；《金融学》课程用户人数很多，但其讨论区不够活跃，建议该课程团队今后加强与学员互动，以提高其学习积极性；《高等数学（微---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---积分）》课程拥有强大的教师团队，课程内容较为充实，但其用户人数较少，讨论区也不活跃，建议该课程团队今后加大课程宣传力...