大数据背景下MOOC建设路径探析摘要：MOOC作为大数据技术在教育领域的典型应用，已有颠覆传统教育之势。文章以人数据网络的基本特征为出发点，采用文献法，探讨了大数据技术在MOOC中应用与发展的现状，建议从国家、学校与教师三个层面着手，采取有效的措施积极推动MOOC发展。关键词:MOOC；大数据；教育；教学中图分类号：G642.3文献标识码：A文章编号：1002-4107(2016)08-0027-03随着社会的进步和计算机、互联网技术的迅猛发展，大数据已经成为现代社会一种新的思维方式、一种新的问题解决方法。大数据并不仅仅只是一个单纯描述数据量之巨大的概念，同时还意味着数据來源的多样化、数据类型的多元化以及在数据处理与分析层面的大容量和高速度。大数据立足于对大量数据的深度挖掘与科学分析，寻求数据背后的隐含关系与价值，使得人们可以从基于小样本数据的推测或基于感性的偏好性选择转向基于数据分析与理性证据的决策［1］。美国《纽约时报》将2012年称为MOOC元年。时至今口，MOOC浪潮席卷全球。M00C教学平台能够搜集所有学习者学习过程的完整数据，为教学过程的调整和优化提供依据，被认为是一种有别于传统教学模式的新型知识传播模式，大有颠覆传统教育之势。一、MOOC是大数据技术在教育领域的典型应用大数据网络具有4V特征，即Volume（规模大）、Variety（多变量，异构）、Velocity（动态性）和Value（数据及价值稀疏性）。结合M00C来说，首先体现在学习者数量巨大上。传统课堂的学习者一般为三四十人，多则百余人。而M00C中一门课程的学习者动辄成千上万，学习者的学习能力、知识水平也存在差异。北京大学2013年一共开了1998门课程，平均每堂课允许48人听讲，实际每堂课平均听课人数为29人［2］。而与之形成鲜明对照的是，斯坦福大学2011年夏季开设的“人工智能”课程，吸引了除朝鲜之外的全球所有国家16力•多学习者注册学习。edX于2012年开设的“电路与电子计数”课程，吸引了160个国家的15万名以上的学习者。清华大学自2013年秋季在edX和学堂在线平台上开设“电路原理”课程，累计已经有超过7万名学习者。这个数字远大于清华大学电机系自1932年建系以来所有学过这门课程的学生人数。M00C学习者的数量规模是传统教育方式望尘莫及的。其次，M00C平台既保存了课程的资源数据信息，也保存着学习者的学习数据信息，两者都具有多维的属性和特征。比如学习者有姓名、性别、学历等身份信息，还有视频观看时长、论坛参与频度、作业提交情况、测验完成情况等学习特征数据。平台中的数据具有多种模态，既有结构化数据，例如学习者的姓名、年龄、学历等存储在数据库中，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据信息；也有半结构化数据，例如XML、HTML文档筹数据的结构和内容混杂在一起，没有明显区分的数据；还有非结构化数据，例如课程资源中的文本、图片、音频和视频等不能使用数据库二维逻辑表来表现的数据。再次，MOOC课程学习行为数据以网页点击流方式被实时记录。随着课程的进行和学习者学习活动的开展，学习者的学习特征数据不断变化。课程进行中，部分学习者会因为各种原因退出学习，也有学习者中途进入课程来学习。这些都是MOOC数据动态性的实际表现。最后，MOOC平台完整、详细地记录了每一位学习者的每一次学习活动。几丿制时间的MOOC教学实践所积累的学习行为数据几乎是传统课堂教学几十年才能收集的数据总和。数据之间的关系极为复杂，对学习者海量的学习行为数据进行深度挖掘，能够发现有价值的学习规律，对后续的教学提供指导和帮助。因此，以现代信息技术为支撑的MOOC,是大数据技术在教育领域的典型应用。二、大数据在MOOC中应用研究现状在中国知网以“MOOC”为主题进行检索，共检索到2133篇文章，其中基丁大数据视角方面的文章，只有寥寥25篇，占比仅仅超过1%。25篇文献按照内容分为两类：一类是大数据技术在MOOC中应用的理论探讨与研究，另一类是基于MOOC平台大数据的实证研究。关于大数据技术在MOOC中应用的理论探讨与研究，有8篇论文。文献极少，研究内容和方向也较为分散。东北大学李封等［3］和深圳大学的黄婷婷等［4］对MOOC学习者的学习行为进行了分析研究。重庆广...