MOOC課程資源訪問模式與學(xué)習(xí)績效的關(guān)系研究_2

1、    mooc課程資源訪問模式與學(xué)習(xí)績效的關(guān)系研究    三、研究問題與方法（一）研究問題本研究旨在基于對mooc課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的挖掘，探索mooc課程的資源訪問模式及其與學(xué)習(xí)績效的關(guān)系，主要聚焦如下三個研究問題：1.哪些在線課程資源訪問行為變量可以作為定義mooc資源訪問模式的特征變量？2.基于mooc學(xué)習(xí)者的資源訪問特征是否會挖掘出多種mooc資源訪問模式，各訪問模式的特征是什么？3學(xué)習(xí)者在mooc課程中的不同資源訪問模式是否會影響其學(xué)習(xí)績效？（二）研究案例與變量選擇本研究以我國主要mooc課程平臺之一學(xué)堂在線正在開設(shè)的一門英語mooc課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)作

2、為分析對象，探索mooc課程的資源訪問模式。該課程是學(xué)堂在線的代表性課程，課程采用認(rèn)知主義教學(xué)方法講授英語日常表達(dá)，課程學(xué)習(xí)以看視頻做習(xí)題為主，輔以少量的討論。課程包括八個單元的教學(xué)內(nèi)容。教學(xué)資源包括教學(xué)視頻、習(xí)題、課程信息、擴(kuò)展內(nèi)容、進(jìn)度把控信息和論壇信息等。課程每個單元都安排了計入平時成績的習(xí)題，課程最后還有期末考試。學(xué)生課程總成績超過50分則通過該門課程，獲得課程證書。本研究基于文獻(xiàn)研究最終確定從訪問動機(jī)、資源類型、行為投入特征三個方面定義資源訪問行為變量，其中，資源訪問的行為投入特征主要通過訪問度和訪問規(guī)律兩個方面來定義。對mooc課程的資源類型分析可知：教學(xué)視頻資源的訪問以學(xué)習(xí)內(nèi)容為

3、主，歸為內(nèi)容類資源；單元習(xí)題答題情況是計入課程成績的，因此單元習(xí)題被歸為績效類資源；課程信息頁面與進(jìn)度頁面為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)通知和學(xué)習(xí)進(jìn)度信息，為學(xué)生有效管理其在線學(xué)習(xí)提供了依據(jù)，因此將這兩類頁面歸為管理類資源；擴(kuò)展頁面提供了與教學(xué)大綱相關(guān)的擴(kuò)展內(nèi)容，是可選擇的內(nèi)容資源，因此將這類頁面劃分為擴(kuò)展類資源；論壇是學(xué)生互動、交流的空間，論壇資源以生成類資源為主。論壇生成的資源既可能包括與學(xué)習(xí)內(nèi)容密切相關(guān)的內(nèi)容類資源，也可能包括課程要求學(xué)生訪問的績效類資源，也可能包括與作業(yè)提交、考試等有關(guān)的管理類資源，還可能包括一些教師和同伴共享的擴(kuò)展類資源。因此，論壇的生成類資源實際上可能包括前述四類資源，可根據(jù)具體

4、課程情況進(jìn)行歸類。通過對本研究所選課程論壇內(nèi)容的分析，發(fā)現(xiàn)本課程論壇整體數(shù)據(jù)量較少，師生生成的內(nèi)容與教學(xué)內(nèi)容更相關(guān)，因此在本研究中論壇生成類資源被歸為內(nèi)容類資源。本研究將課程資源劃分為四類：內(nèi)容類資源、績效類資源、管理類資源、擴(kuò)展類資源。本研究借鑒dweck和leggett（1988）關(guān)于學(xué)生學(xué)習(xí)動機(jī)的分類，將對內(nèi)容類、管理類、擴(kuò)展類資源的訪問歸為目標(biāo)驅(qū)動的資源訪問，將對績效類資源的訪問歸為績效驅(qū)動的資源訪問。目標(biāo)驅(qū)動的學(xué)習(xí)更多的是關(guān)注自身能力的提升，績效驅(qū)動的學(xué)習(xí)更多關(guān)注的是他人的評價，如課程成績評定。之后，本研究根據(jù)課程已有數(shù)據(jù)，從資源訪問度和規(guī)律性兩個方面定義資源訪問的行為變量。訪問度變

5、量涉及訪問時長、頻次、完成度等行為變量，訪問規(guī)律性包括訪問拖延度和訪問時間間隔均勻性兩類變量。其中，訪問拖延度通過學(xué)習(xí)者訪問資源與該資源發(fā)布的時間差來表征，訪問時間間隔均勻性變量通過計算學(xué)習(xí)者相鄰兩次訪問同類資源的時間間隔的標(biāo)準(zhǔn)差來表征。綜上所述，研究初步定義出18個資源訪問行為變量，這18個變量體現(xiàn)了兩類動機(jī)目標(biāo)，涉及四類課程資源的訪問度和訪問規(guī)律性特征。表1初擬訪問行為變量訪問特征變量資源類型行為特征動機(jī)類型視頻訪問總時長內(nèi)容類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動視頻訪問完成度內(nèi)容類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動視頻訪問拖延度內(nèi)容類資源訪問規(guī)律目標(biāo)驅(qū)動視頻訪問間隔均勻性內(nèi)容類資源訪問規(guī)律目標(biāo)驅(qū)動論壇訪問時長內(nèi)容類資源訪

6、問度目標(biāo)驅(qū)動信息頁面訪問次數(shù)管理類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動信息頁面訪問時長管理類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動信息頁面訪問間隔均勻性管理類資源訪問規(guī)律目標(biāo)驅(qū)動進(jìn)度頁面訪問次數(shù)管理類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動進(jìn)度頁面訪問時長管理類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動進(jìn)度頁面訪問間隔均勻性管理類資源訪問規(guī)律目標(biāo)驅(qū)動擴(kuò)展頁面訪問次數(shù)擴(kuò)展類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動擴(kuò)展頁面訪問時長擴(kuò)展類資源訪問度目標(biāo)驅(qū)動擴(kuò)展頁面訪問間隔均勻性擴(kuò)展類資源訪問規(guī)律目標(biāo)驅(qū)動習(xí)題訪問完成度績效類資源訪問度績效驅(qū)動習(xí)題訪問次數(shù)績效類資源訪問度績效驅(qū)動習(xí)題訪問拖延度績效類資源訪問規(guī)律績效驅(qū)動習(xí)題訪問間隔均勻性績效類資源訪問規(guī)律績效驅(qū)動（三）樣本與數(shù)據(jù)處理本研究對平臺記錄的26,9

7、81名注冊本課程的學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整理，發(fā)現(xiàn)真正產(chǎn)生課程行為數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)者只有10,598名。因此本研究主要聚焦這10,598名學(xué)生，探索他們的資源訪問模式。本研究首先根據(jù)訪問行為特征變量對相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步檢測與清理，如核對不同表格數(shù)據(jù)的完整性、處理缺失值等。由于很多學(xué)生中斷對課程相關(guān)資源的訪問，所以拖延度和訪問間隔均勻性兩個變量的缺失值較多。根據(jù)兩個變量的意義，本研究用99,999來替代相應(yīng)缺失值。之后，根據(jù)三個研究問題采用相應(yīng)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了挖掘分析。為選取更有效的訪問特征變量，對訪問行為變量、期末成績進(jìn)行了皮爾遜相關(guān)分析，篩選出與學(xué)習(xí)績效顯著相關(guān)且相關(guān)性更高的訪問行為變量，并采用多元線性

8、回歸分析法檢驗了所篩選行為變量對學(xué)習(xí)績效的預(yù)測作用。然后，基于篩選出的行為變量采用二階聚類對樣本進(jìn)行聚類分析，探索資源訪問模式。二階聚類算法是一種智能聚類方法，可用于揭示未知數(shù)據(jù)集的自然分組，自動確定最佳聚類個數(shù)，并且能用于處理離散型數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)的聚類問題（chiu，fang，chen，wang，& jeris，2001），因此適合本研究的聚類需求。最后，采用anova分析對聚類得到的不同資源訪問模式的期末成績進(jìn)行差異性檢驗，考察資源訪問模式對學(xué)習(xí)成績的影響。本研究主要采用excel 2016對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的整理和清理，采用spss 24.0進(jìn)行回歸分析、聚類分析和anova分

9、析。四、研究結(jié)果（一）訪問特征變量的定義由于選取的兩個指標(biāo)之間若存在高度相關(guān)性，可能會減弱其他特征指標(biāo)對于聚類結(jié)果的影響，降低聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此本研究首先采用皮爾遜相關(guān)分析方法將最初定義的18個訪問行為變量進(jìn)行兩兩相關(guān)分析，以檢驗最初定義變量是否存在相關(guān)性較高的問題。皮爾遜相關(guān)分析顯示視頻訪問完成度與視頻訪問總時長、習(xí)題訪問完成度與習(xí)題訪問次數(shù)的相關(guān)系數(shù)均在0.8以上，為此需要從兩個變量中取舍。考慮到研究主要關(guān)注對于學(xué)習(xí)績效具有促進(jìn)作用的資源訪問行為變量，所以研究將相關(guān)性較高的兩個變量分別與期末成績進(jìn)行相關(guān)性分析，并最終選擇保留與期末成績相關(guān)性更高的變量作為訪問模型構(gòu)建的特征變量。這種方法

10、在以往研究中也用過，如khalil等（khalil & ebner，2017）發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者登錄頻率和閱讀帖子頻次高度相關(guān)（r=0.807，p0.01），因此在初步的篩選中保留了閱讀帖子頻次，而排除了登錄頻次這一指標(biāo)。此外，對于與期末成績沒有顯著相關(guān)的變量，我們也直接進(jìn)行了刪除，如信息、進(jìn)度和擴(kuò)展頁面的訪問時長、論壇訪問時長。最終，本研究確定如下12個特征變量（見表2）。這12個特征變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)及其與期末成績（fg）的相關(guān)系數(shù)見表3（采用英文首字母縮寫代表各特征變量）。表2最終確定的訪問特征變量表 表3特征變量兩兩之間及與期末成績的皮爾遜相關(guān)系數(shù)表vcvpviecepe

11、iepnepiipnipippnppivc1vp-0.181*1vi-0.673*0.171*1ec0.389*0.173*-0.380*1ep-0.383*-0.160*0.413*-0.658*1ei-0.475*-0.026*0.502*-0.680*0.650*1epn0.079*0.063*-0.071*0.064*-0.049*-0.066*1epi-0.076*-0.021*0.052*-0.042*0.028*0.041*-0.679*1ipn0.107*0.085*-0.103*0.094*-0.064*-0.105*0.534*-0.363*1ipi-0.079*-0.06

12、4*0.091*-0.064*0.041*0.078*-0.315*0.302*-0.574*1ppn0.114*0.024*-0.111*0.128*-0.096*-0.134*0.376*-0.218*0.538*-0.370*1ppi-0.083*-0.0050.058*-0.068*0.045*0.074*-0.318*0.302*-0.409*0.432*-0.606*1fg0.337*0.137*-0.324*0.807*-0.662*-0.630*0.073*-0.044*0.100*-0.066*0.130*-0.061*p0.05；*p0.01根據(jù)表3，最終篩選的12個變量與

13、期末成績均呈現(xiàn)顯著相關(guān)（p0.01），且變量間不存在較高的相關(guān)性。在12個變量中，與期末成績相關(guān)性最高的變量是習(xí)題的完成度（r=0.807*），其次是習(xí)題的訪問拖延度（r=-0.662*）和訪問間隔均勻性（r=-0.630*）。值得注意的是，訪問度變量與成績呈正相關(guān)，兩個訪問規(guī)律變量與成績呈負(fù)相關(guān)，即：學(xué)生習(xí)題完成度越高，訪問拖延性越小，訪問間隔越均勻，學(xué)生期末成績越高。習(xí)題在本課程中屬于績效類資源，學(xué)生對績效類資源的訪問度和訪問規(guī)律對期末成績的相關(guān)性整體高于其他類資源，與期末成績呈現(xiàn)較高相關(guān)性的還有視頻的完成度（r=0.337*）和視頻訪問間隔均勻性（r=-0.324*），可見視頻的完成度和訪問周期性對學(xué)生課程績效具有較大影響。然而，與習(xí)題訪問和成績的關(guān)系不同的是，視頻訪問的拖延度并沒有與成績呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，而是