在線課程分析范文

導語：如何才能寫好一篇在線課程分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞：Moodle平臺;功能;學習者需求;思考和建議

網絡學習的關鍵在于課程，在線課程設計的質量直接影響著人才培養質量。基于國開學習網功能及學習者學習需求的調查分析，對于Moodle平臺的在線課程設計具有借鑒意義。

1Moodle平臺功能分析

1.1Moodle平臺的特點

（1）開放、共享的理念和設計。Moodle的設計與開發以社會建構主義（socialconstructionism）理論為指導。在這一理論基礎上，Moodle平臺創設了開放、共享的學習環境，教師和學生都處于平等的主體地位，實現學習意識開放、課程體系開放、時間開放、地點開放、學習資源共享。（2）多樣化的資源呈現形式。Moodle支持顯示多種類型資源。包括各種單獨文件類，如PPT、WORD、PDF，各種音視頻文件、IMS內容包、URL、標簽、圖書、在線網頁、文件夾等。多樣化的資源呈現形式豐富了教學內容，大大提高了學生學習興趣，并最大化滿足不同認知層次學生的個性化學習需求。（3）豐富的溝通、互動模式。Moodle平臺以廣闊無垠的互動性資訊為載體，以動態的學習單元為模式，以多元化的人際溝通為方式，在學習者與學習者之間、學習者與教師之間、學習社群與其他專業社群之間進行各種形態的溝通與互動。（4）完備的評價、反饋系統。一方面，教師可以通過Moodle活動工具以及管理監控模塊收集并分析學生學習過程追蹤數據，發現教學中存在的問題，及時調整和完善課程設計方案。另一方面，學生在學習活動中，通過在線測驗、作業、互動評論等工具，了解掌握相關知識的情況和存在的問題，并獲得即時性反饋評價。

1.2Moodle平臺的主要功能介紹

（1）系統管理員功能。系統管理員包括資源管理、用戶管理、信息管理和系統配置四種主要功能，系統管理學可以查看系統中的所有課程的屬性信息，添加、刪除一門課程、修改某門課程的屬性信息，對教師提交授課請求進行授權。對題庫、作業庫、試卷庫進行維護，增加、刪除資源，修改屬性信息。設置教師、學生、系統管理員注冊方式，管理用戶賬號及權限。、修改、刪除系統、教師公告；也可瀏覽系統公告的內容。管理考試成績并可查詢信息。（2）教師功能。Moodle平臺為教師提供了很強的靈活性，讓教師成為網絡教學的設計者和主導者，而不是被動的使用者。教師在Moodle平臺上能實現教學設計、教學準備、教學實施、教學評價和反饋，因此教師功能實現的多少，將直接影響在線課程設計實施的效果。教師在提交授課申請并得到系統管理員同意后，開始網上授課。通過前期教學設計環節，形成完整的課程設計方案，通過建設與各種課程資源、信息公告，導入素材、添加講義、發起活動等功能，完成教學準備工作。（3）學習者功能。學習者功能體現在學習前準備、課程學習和學習評價三個環節。學生通過Moodle平臺可以查看各種信息、公告。閱讀、觀看教學資源，發帖子提出自己在課程學習中的問題，也可以答復別人提出的問題，對自己已經提出的問題可以進行編輯和刪除的操作。在聊天室與教師、學生一起參與課程的在線討論。在線或脫機完成作業，參加在線測試并查看教師評價。

2基于Moodle平臺的國家開放大學學習網成人學習者需求分析

我們基于在線課程設計的教學分析、選擇教學策略、選擇教學資源和媒體、設計教學活動和評價反饋等五個環節對四川廣播電視大學國開學習網的300名學習者進行了問卷調查。問卷于2016年11月發放，12月底進行回收。共發放問卷300份，回收問卷208份，有效問卷198份，無效問卷10份，回收率為69.3%，有效率為95.2%。整理有效問卷后，利用SPSS11.5對收集的數據進行處理。初步整理后挑選部分調查者深入訪談，數據和結果分析如下。

2.1教學分析環節調查結果

（1）學習動機——獲取文憑為主，兼顧提升素質。學習動機調查結果顯示，選擇獲取文憑的學生最多，其次為提升素質、謀求升職和擴大人脈。另外，有的學習者同時選擇了幾種動機。由此可以看出，成人學習者靠外部動機開展學習，內部動力不足，主動學習和持續學習不夠，學習計劃性不強，學習行為容易流于形式。（2）學習需求——對實用性知識、職業技能和專業基礎理論培養的渴望。調查顯示，成人學生對與工作相關的實用性知識需求最強烈，其次為職業技能和專業基礎知識，對學術領域前沿知識、創新能力和合作能力等的培養不太感興趣。（3）學習過程中存在的障礙或問題。調查顯示成人學習者學習過程中存在的主要障礙一是工學矛盾突出，二是缺少學習指導，三是缺少學習氛圍及與老師、同學交流較少。

2.2選擇教學策略環節調查

（1）對學習環境的滿意度不高。23.4%的學生對目前的學習環境感到滿意，89.9%的學生認為僅是課程資源環境和參與體驗環境，對反思環境、支持服務環境以及社交環境認可度不高。（2）希望得到明確的學習策略指導。92.1%的學生希望得到關于課程學習安排、學習方法、教學資源使用說明等方面的明確指導。85.3%的學生認為目前的導學材料太過籠統，不夠細致明確，指導性不強，不能為自主學習和探究學習提供詳細指導。78.4%的學生認為目前的導學材料不能滿足學生多樣化學習需求。

2.3選擇教學資源和媒體環節調查結果

（1）希望統一課程界面，采用“星期格式”的組織方式。77.9%的學生希望統一國開學習網所有課程學習習慣界面。在星期格式、主題格式和社區格式三種格式的選擇中，89.9%的學生認為以星期格式推送資源更合理。（2）希望采用多樣化教學資源形式，動靜資源結合。就目前教學資源形式存在的問題，67.9%的學生認為目前很多課程教學資源形式單一，內容枯燥，多是WORD、PPT等靜態格式，學習興趣不夠，希望能增加音視頻文件、FLASH動畫、模擬小游戲等動態資源，提高課程資源豐富性。

2.4設計教學活動環節調查

（1）希望加強多向互動，協作學習。對閱讀、交流、自主學習、協作學習和反饋五種常見的教學活動進行需求調查發現，學生對協作學習這一教學活動的需求最高，對閱讀活動需求最低。（2）希望獲得教師全面學習支持服務。66.9%的學生對目前學習支持服務感到不滿意，希望在參與教學活動中，能獲得更全面的學習支持服務，包括學術知識、情感關懷、學習技能等，降低在線學習孤獨感，提高學習效果。

2.5評價反饋調查結果

（1）希望得到即時全面的反饋評價。51.5%的學生認為即時反饋評價不夠，不能有效掌握對相關知識的學習情況，希望能增加即時評價力度，并能增加適當的評析或知識點鏈接，知道答案并能反思存在的問題和錯誤的原因，提高學習成效。（2）希望評價指標多元化。62.9%的學生而認為目前的評價指標主要體現在認知學習領域，對動作技能的評價不夠，希望能加大對職業技能、實訓操作的評價和指導。

3基于Moodle平臺的在線課程設計的思考和建議

（1）轉變教育理念，以學生為主體，以教師為主導，始終要以學生為中心，在課程的設計、實施和評價上，始終把學生放在主體地位上，從學生的特點、需求出發，設計出針對性、實用性強的成人在線課程。（2）建立以學習效果為導向的課程開發模式，增強課程內容實踐性、豐富性。由于我們的學習對象主要是在職成人，我們應該較多地從學生的學習預期結果出發，充分考慮學習內容與學生工作實踐的結合，把學生學習體驗作為平臺建設的第一目標。這就需要對課程開發人員的組成進行調整和改革，考慮組建由學科專家、課程管理人員、教學設計人員構成的課程組，采用工作過程、學習效果導向的課程開發模式。同時實現課程內容的多樣化呈現形式。（3）統一課程學習界面，采用“學習周+單元任務”的模塊化課程結構。根據成人學生表現出來的工學矛盾突出、學習計劃性不強的特點，根據英國開放大學的先進經驗，我們認為，采用統一的“學習周+單元任務”的課程結構有利于學習者快速入門課程，要求學生有計劃、有步驟地按照預定設計方案完成學習，條理清晰，簡單明了，能最大限度減少外界干擾，對提升成人學習者學習信心，提高學習效果起著決定性作用。（4）創設虛擬課程學習情境，增強導航功能及個人定制功能。通過多樣化的信息技術手段構建集課程學習、作業測試、交互協作和支持服務于一體的綜合的課程學習環境空間，為學生和教師提供一站式和個性化的網上學習生活體驗；增加學習導航功能和學習記錄功能，完善檢索方式幫助學習者便利地獲取資料和幫助。（5）重視課程學習效果評價環節，針對不同課程設計簡單、有效的評價體系。根據問卷及訪談調查的情況，我們認為在進行課程設計過程中，課程學習效果評價體系應該適應成人學習者追求“簡單”的心理預期，在此基礎上根據課程特色設計出有效的評價方法。并且評價體系要更注重學習過程，應盡量減少終結性的考試環節。

參考文獻

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[4]劉婭.開放大學在線課程設計的思考.云南電大學報,2012(14):5-10.

篇2

關鍵詞：保險業；網絡保險；客戶細分；客戶忠誠度

作者簡介：：李琪（1955-），男，重慶人，西安交通大學經濟與金融學院教授，博士生導師，主要從事電子商務、電子政務研究；崔睿（1984-），女，山西原平人，西安交通大學經濟與金融學院博士研究生，主要從事電子商務研究。

中圖分類號：F840.4文獻標識碼：A文章編號：1006-1096（2012）06-0062-05收稿日期：2012-04-10

一、文獻回顧

網絡保險業在我國起步較晚，相關研究主要集中于理論方面，大多是對網絡保險業的發展現狀、意義及技術進行探討，在應用方面研究的文章很少，更缺乏定量的實證研究。宋立偉（2003）提出電子保單替代紙質保單的必要性。申麗麗（2007）對第三方保險電子商務網站進行了SWOT分析。張敏（2008）研究發現多渠道整合是網絡保險業成功運作的基礎，并提出了相應的發展對策。孫曉飛（2007）針對我國國情，提出了保險業電子商務模式構建方案。高雷等（2010）對我國與美國及歐洲的保險電子商務發展進行了比較。

各行業對于客戶忠誠度的研究多為理論研究，缺乏實證分析，而實證分析也多采用結構方程模型的方法對客戶忠誠度進行假設檢驗，只有少數學者（曹潔慧，2007）嘗試用數據挖掘的方法。在客戶細分的方法中，基于簇的劃分方法更加適用于客戶分類，而形成簇集通常采用聚類技術。自組織映射（Self Organization Map， SOM） 神經網絡是較為廣泛應用于聚類的神經網絡，近期在銀行業、電信業（吳春旭 等，2010）、旅游業等多種行業中均得到了廣泛的應用。SOM網絡可以采用各神經元之間的自動組織去尋找各類型間固有的、內在的特征，從而進行映射分布和類別劃分，因此對于解決各類別特征不明顯、特征參數相互交錯混雜的，非線性分布的類型識別問題是非常有效的（陳伯成 等，2004）。而客戶行為識別也是一種復雜多變的問題，SOM神經網絡的這種特性對于基于客戶行為的客戶細分也是相當有效的。

筆者嘗試用SOM神經網絡模型對保險業的在線客戶忠誠度進行研究，根據網絡環境下的客戶特征與其交易行為，采用RFM分析方法構建客戶細分指標體系，并利用SOM神經網絡模型對客戶進行聚類，然后從中選取最有價值的客戶進一步研究其忠誠度，針對各類客戶群分別提出相應的營銷策略，以期為我國保險業的發展提供借鑒。

二、客戶細分

（一）客戶細分的方法與細分指標

客戶細分的方法包括人口統計細分、生活方式細分、行為細分和利益細分。針對網絡保險業，應該在客戶基本特征的基礎上，結合其行為特征，制定動態的、合適的細分指標體系，才能較好地衡量客戶在網站上的行為，運用價值矩陣來衡量客戶給保險公司帶來的利潤，從而辨識出對企業價值較高的客戶。

RFM分析方法是分析客戶行為特征的一種方法，由Hughes于1994提出，通過R（recency）、F（frequency）、M（monetary）3個行為變量來區分客戶，其中，R指上次購買至現在的時間間隔，F為某一期間內的購買次數，M是某一期間內的購買金額。

本研究中的客戶細分指標體系添加了在線環境下保險活動的一些衡量指標，主要有客戶的基本特征、客戶交易行為的RFM、客戶在保險網站上的活動以及客戶在購買保險后是否續保等行為指標，如表1所示。

不同的指標間具有不可共度性，且后面要用到SOM方法，所以指標要在量化時盡量標準化到[0，1]，且客戶按照年來確定考核周期。數據選擇方面，例如近度、頻度，都采用比值的形式，將最新值與歷史值進行比較，將某個客戶的值與整個客戶的平均水平作比較。將客戶交易價值分為兩部分進行量化，一部分是客戶已經帶來的價值，一部分是客戶的潛在價值。客戶的已有價值是在假設客戶現在的特征保持不變時，估算客戶能夠帶來的利潤總和。客戶的潛在價值是客戶未來可能給公司帶來的利潤，再求現。

表1保險業在線客戶細分指標

指標指標權重量化方法及含義基本特征CC1W0客戶特征是否屬于保險的潛在用戶，由專家進行評估后取值，從客戶的靜態條件來識別客戶風險衡量

指標RM

RM1

RM2W1

W2客戶在分析期內理賠數額，指的是總金額

客戶在分析期內理賠頻率，指的是次數交易

指標R近度

R1W3即某客戶平均近度值與全部客戶平均近度值的比值，從宏觀角度來衡量客戶的長期行為R2W4即某客戶最新近度值與其歷史近度值的比值，從微觀角度來衡量該客戶近期動態行為的突變情況R3W5是指最近一段時間內客戶的近度平均值與全部客戶的平均近度值的比值，從宏觀的角度衡量了客戶行為變化趨勢F頻度

F1W6指客戶最近一段時間行為的頻率與全部客戶的行為頻率的比值，即某客戶平均頻度值與全部客戶平均頻度值的比值，F1從宏觀角度衡量了客戶與保險公司的接觸情況F2W7指最近一段時間的W6與過去一段時間的W6，已實現從微觀的角度衡量客戶行為的變化情況F3W8即考察客戶的平均頻度值與全部客戶的平均頻度值的比值，實現從宏觀的角度衡量客戶行為的變化情況M值度

M1W9是指考察客戶的投保額與全部客戶的平均投保額的比值M2W10從客戶自身的角度進行考察，最近一段時間內客戶的投保額與歷史投保額的比值M3W11即考察客戶最近一段時間內的投保額與全部客戶平均投保額的比值M4W12客戶潛在價值，是由專家評估得到的，從微觀角度衡量客戶的價值行為指標V網站

上行為V1W13登陸企業網站的近度值V2W14登陸企業網站的頻度V3W15登陸企業網站的值度（登陸時間總和）V4W16專家根據客戶是否與保險公司有其他聯絡，通過累計次數得出評估值E

其他行為E1W17專家根據客戶好的行為表現進行評估得到的評估值E2W18專家根據投訴、抱怨等行為的累計次數進行評估得到的評估值

（二）客戶細分實現

客戶細分的基本思路：

1.選擇訓練樣本。從獲取的客戶資料中提取部分客戶的詳細信息，以設計好的指標為標準，分解客戶信息，將客戶信息作為訓練數據集。然后應用SOM的聚類能力進行分析，得到多個客戶簇。

2.計算每個客戶簇的指標的平均值和所有客戶的相應的總的平均值。方法如下

C=W0C1=C1（1）

RW=RM1W1+RM2W2（2）

R=R1W1+R2W2+R3W3（3）

F=FIW4+F2W8+F3W6 （4）

M=M1W7+M2W8+M3W9+M4W10（5）

V=VRIWll+VFZW12+VM3W13+V4W14（6）

E=E1W15+E2W16（7）

3.將各個客戶簇的C、RW、R、F、M、V的分別平均值與總平均值比較，每次都會得出2個結果：大于或小于總平均值。根據每個客戶簇指標的變化情況來對客戶進行細分。

4.根據每個客戶簇指標情況分析客戶簇的性質，進而判斷該類客戶是高價值客戶還是易流失客戶等。

5.應用訓練好的SOM模型，對所有的客戶數據進行分析，將每個客戶都劃分到一類。分別計算各個客戶和總體客戶的指標平均值。如果該簇的各個指標的平均值都大于所有客戶的平均值，則標記為“”，反之則記為“”。

三、客戶忠誠度

（一）客戶忠誠

Jones 等（2002）從客戶滿意與客戶忠誠的關系角度出發，將客戶忠誠分為忠誠者、人質客戶、唯利是圖者和背叛者。Dick 等（1994）將客戶忠誠與客戶心態和行為相結合，將客戶忠誠分為忠誠、潛在忠誠、虛假忠誠和不忠誠4種類型。

（二）客戶忠誠度評價指標體系

在網絡環境下，客戶對于保險的忠誠從親緣忠誠更多地轉變為信任忠誠，評價的實時性和互動性加強，評價指標更加豐富，服務更具有連續性。結合網絡環境下客戶忠誠的表現形式和決定因素，按照動態過程，本研究設計了網絡保險業中客戶忠誠度的評價指標體系，如圖1與表2。

圖1客戶忠誠度評價指標框圖

（三）客戶忠誠度評價模型

基本思路如圖2所示。

1.評價目標。研究網絡保險業中具有較大客戶價值的幾類客戶的忠誠度。

2.被評價的對象。在上面細分出來的對企業有價值的客戶。

3.評價指標體系。從客戶資料中提取有價值客戶的詳細信息，按照設計好的指標分解客戶屬性。

圖2客戶忠誠度評價模型

表2客戶忠誠度評價指標體系

目標一級評價指標序號二級評價指標詳細說明客

戶

忠

誠

X客

戶

期

望

AA1口碑其他媒體和客戶的推薦或口碑A2保險信息網站詳細的保險信息A3網站交互性搜尋信息時間和便利性A4專業化保單設計的專業性及理賠等的服務專業性A5個性化保單和服務是否支持個性化A6響應速度在線投保后收到回復的速度，服務的響應速度客

戶

認

知

價

值

BB1險種的設置內容險種的設置內容B2保費需繳納的保費B3品牌保險公司的品牌認可度B4理賠服務質量售后服務的質量B5險種風險該保險是否有時候有風險B6其它無形成本時間成本、精神成本、體力成本等客

戶

滿

意

CC1對銷售人員的滿意對在線提供銷售咨詢人員的滿意度C2情感因素整個交易過程中是否心情愉悅等情感因素C3對售后人員服務的滿意對提供理賠等服務的人員的滿意度C4各項在線服務咨詢、幫助、申請、注冊和更改等C5網站設計網站設計的是否合適C6投保程序合理性網上投保程序是否合理、方便客

戶

信

任

DD1滿足需求的實力滿足需求的實力D2誠實性對客戶的誠實性D3公平性對客戶的公平性D4網絡安全性網絡的安全性是否可靠D5網絡、信息可靠性網絡是否可靠，信息是否安全轉

移

成

本

EE1關系利益是否屬于親緣忠誠E2心理成本轉換投保單位是否對投保人有心理影響E3替代限制可轉換的保險和服務的多少E4額外的服務或服務恢復在服務失敗后，是否有彌補措施

4.建立評價集。以5分制建立評價集，5分代表最高，1分代表最低。

評價集=V{v1，v2，…，v5}

用5分制表示={5，4，3，2，1}

用語言描述={很高，較高，一般，較低，很低}

5.確定權重集并確定綜合評價矩陣。由業內專家學者、營銷人員、服務人員和消費者組成專家決策小組，從客戶的角度和立場確定指標權重和綜合評價矩陣。

6.數據處理和計算。逐次輸入客戶的信息，采用Matlab6.5編程實現模型計算，得到各個客戶的綜合評價結果。

7.分析并制定營銷策略。對評價結果進行分析，通過比較可以判斷出客戶忠誠度的高低，并且分析客戶忠誠度較低的原因，從而更有針對性地制定營銷策略，改善企業提供的產品或服務。

8.客戶信息更新。將客戶的分析結果反饋到數據庫進行存儲，通過分析對客戶實施特定的營銷策略后，對客戶進行跟蹤，根據結果不斷調整評價體系。

四、實例分析

將每個客戶都劃分到一類可以看到50個客戶大致分為6個客戶簇，如表3所示。

表3客戶細分運行結果

客戶簇編號客戶數量（個）CRWRFMVE比較結果150.870.480.400.630.830.370.15CRWRFMVE270.750.340.420.490.800.200.14CRWRFMVE3110.780.270.740.610.670.180.10CRWRFMVE4150.460.710.380.670.490.250.19CRWRFMVE580.40.630.730.640.450.240.10CRWRFMVE640.350.330.860.450.320.110.06CRWRFMVE總均值 500.60.460.590.580.590.230.12

根據運行結果，分析各個客戶簇的性質，提出相應的營銷策略。具體為

1.黃金客戶，即C值高、RW值高、R值低、F值低、M值高、V值高、E值高。該類客戶從基本特征來說，符合購買保險的基本條件，最近一次投保距離現在時間較近，且投保數額較大，續保率高，雖然該類客戶的風險相對也較大，但從數值上看，RW值高出平均值0.02，風險的增加與投保數額相比并不大，所以從此類用戶價值高，忠誠度高，能給企業帶來較高利益，是企業應該重點關注和培養的對象。

該類客戶的消費能力較強，對保險的需求較多，對企業的忠誠度較高，屬于高端客戶。針對這種客戶，應該采用長期營銷策略，將其作為重點培養對象，及時了解客戶的需求，適時提供服務。深度挖掘客戶需求，針對客戶需求設計個性化保單，提高客戶滿意度，保證客戶的永久忠誠。

2.重要發展客戶，即C值高、RW 值低、R值低、F值低、M值高、V值低，E值高。此類客戶從基本特征上符合購買保險的基本條件，最近一次投保日期距離現在較近，且投保數額較大，但投保的次數并不多，所以說，歷史上該類客戶沒有為企業帶來很大價值，但最近一次交易價值較大，且該客戶的賠保數額和賠保率都不高，雖然從總體上感覺忠誠度并不是很高，但該類客戶具有較好的發展前景，需要企業重點關注，將其發展為黃金客戶。

該類客戶屬于保險銷售的主要目標群體，客戶的交易能力較高，但他們接受新事物的能力較強，忠誠度相對較低。對于這類客戶應實行一對一銷售，做到實時跟蹤、適時提供服務，當客戶在線投保時，快速回應，努力提高客戶滿意度。深度挖掘客戶需求，適當提供優惠策略，以吸引客戶重復消費，提高其忠誠度。

3.重要挽留客戶，即C值高、RW值低、R值高、F值高、M值高、V值低、E值低。該類客戶從基本特征來看，符合購買保險的基本條件，且客戶的風險并不高。客戶最近一次投保日期距離現在較遠，但在歷史上，企業與客戶的交易比較頻繁、金額較大，所以推斷此類客戶呈現出流失跡象，忠誠度不高。此類客戶投保能力較強，企業應采取即時營銷策略，加強與客戶的互動，培養客戶對企業的認同感，挽留住客戶。

4.重點維持客戶，即C值低、RW值高、R值高、F值高、M值低、V值高、E值高。從該類客戶的基本特征來看，客戶的購買能力有限，且理賠總額和理賠次數都較高，最近一次投保距離現在較近，交易次數也較多，但交易額較低。該類用戶雖然比較忠誠，但給企業帶來的利潤有限，對于該類客戶應采取保持策略，維持客戶對企業的忠誠度，雖然從交易上不能給企業帶來很高的利潤，但可以在口碑等方面給企業帶來隱性收益。

5.普通客戶和其他無價值客戶。這2類客戶主要是指第五、第六類客戶。這2類客戶從基本特征、交易行為來看，都不能給企業帶來價值。第五類客戶風險較大，保險企業很難從客戶身上獲得利潤。對于這2類客戶，企業只需維持現有關系，對于無價值的客戶，可以選擇放棄。

為了對細分結果中最具價值的客戶進行深入分析與忠誠度評價，我們從中選取對企業最具價值的2類對象即黃金客戶與重要發展客戶，提取這12位客戶的詳細信息，按照客戶忠誠度評價模型步驟，輸入計算機得到其客戶忠誠度的綜合評價結果，評價結果從高到低分別為：5.22、508、4.96、4.71、4.63、4.42、4.31、4.29、4.07、3.99、3.90、3.88。

參照客戶忠誠度評價指標體系（表2），分析排名靠后的對企業具有較高價值但客戶忠誠度卻較低的原因，發現企業品牌、投保后企業對客戶的反應速度、各種服務質量（企業在線服務水平、額外的服務或服務恢復）是導致客戶忠誠度低的3類最為突出的原因。為此，提出以下幾點建議：

1.樹立企業形象與產品品牌。做好企業內部文化建設，勇于探索、創新，積極承擔一定的社會責任和義務。同時，注重公關調研，把握市場動態，了解潛在消費者需求，利用企業標志與廣告等積極宣傳企業文化與形象。

2.提高團隊素質和員工忠誠。建立適應于網絡管理的業務流程，對員工進行業務培訓，提升員工的整體素質與服務水平。同時，采取有效的激勵機制提升員工的忠誠度，從而提高服務質量。

3.提升服務與客戶關系管理。注重客戶體驗，設計合理的保險網站頁面，不斷更新保險產品信息；采用即時通訊工具快速響應客戶需求；開展網絡社區加強與客戶的溝通和互動；調查跟蹤客戶需求，不斷完善服務質量，提高客戶滿意度。

五、結語

網絡保險業在我國的發展還處于初級階段，網絡平臺與功能不健全，網絡投保客戶較少，難以獲取研究樣本，今后可增加樣本容量來驗證模型。本研究中采用了很多RFM指標來建立指標體系，其可行性還需進一步探討。

參考文獻：

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（編校：薛平）

Customer Segmentation and Loyalty in Online Insurance Industry

——Based on SOM Neural

LI Qi， CUI Rui

（School of Economics and Finance， Xi′an Jiaotong University， Xi`an 710061， China）

篇3

一、課堂教學中有機地滲透環保教育

教師要吃透教材，深入挖掘教材中的環境問題現象。作為分析化學教師，在教學過程中，應仔細分析教材，充分挖掘用于環境教育的素材。現行分析化驗類教材中，水質分析、土壤分析、氣體分析、煤碳分析、石油產品分析等內容都是極好的環境教育的素材，而在具體運用這些教育素材時，一方面，在課堂上教師要改變照本宣科的“注入式”，改用“啟發式”和“討論式”的教學方法，提高學生的學習分析化驗知識的興趣，強化國情教育，讓學生了解工業發展現狀和環境問題。另一方面，教師要注意教學方法和形式的多樣化，采取理論與實踐相結合的方法，既要讓學生了解現代工業對環境的影響，對環境問題理論的認識和環境科學基本知識的了解，更要看參與和解決環境問題實際能力的提高，重視環保意識的培養是社會賦予教育的責任，目前環保已成為全人類的共同問題。因此教師要注意結合理論知識，培養學生的環境意識。

二、增加藥品回收利用的實驗探究

化學實驗中有很多藥品可以進行回收利用，如用硝酸銀測定自來水中氯離子含量的實驗中所生成含銀廢液，COD 分析廢液中含有大量的貴金屬銀鹽及巨毒的汞鹽，未經處理直接排放，既造成大量貴金屬銀的流失，又對水體造成嚴重污染，我們可以設計回收貴金屬的實驗，讓學生深切感受化學學科的兩面性和消除污染的可能性。

三、在分析化學實驗課上重視對實驗廢棄物的處理

化學實驗中不可避免地會產生有毒、有害的物質，應注意試驗后廢棄物的處理，強化對處理方案設計的探究。對于危險化學廢棄物應盡量先進行減害性預處理，如：含鋇廢液處理方法，在廢液中加入Na2SO4溶液，過濾生成的沉淀后，即可排放；Cr（Ⅵ）不管在酸性還是堿性條件下，總以穩定的鉻酸根離子狀態存在，將Cr（Ⅵ）還原成Cr（Ⅲ）后進行中和，使之生成難溶性的Cr（OH）3沉淀而除去。分析化學實驗教師不但要注重實驗課上產生的化學廢物的處理，還要教給學生化學廢物的處理方法。教師還可以結合平時作業、單元練習、單元測驗，在不偏離教材和大綱要求的前提下，穿插安排除雜質氣體，提純溶液和消除環境污染等方面的思考題、習題，以便鞏固保護環境的知識。每次實驗完畢，教師應啟示學生利用已學知識對廢棄物進行處理，使學生養成從我做起，保護環境，造福人類的高尚品德。

四、在分析化學實驗課上運用現代信息及仿真技術代替實驗操作，節約環保

現代信息技術為化學實驗教學提供更優質的教學平臺，我們可以通過網絡使教學資源充分共享，可以通過視頻或者現代仿真技術來實現有毒有害實驗的完成。仿真化學實驗室在計算機中提供了一個虛擬的化學實驗室。滴定管、燒杯、錐形瓶、滴定臺、容量瓶、試劑瓶、漏斗、導管等這些真實實驗室中的器具，在仿真實驗室中也有盡有。用戶可以自由地搭建實驗儀器、添加藥品，并讓它們進行反應。用戶可以完全自由地搭建各種實驗設施，酸堿滴定、氧化還原滴定、配位滴定、沉淀滴定都可以用仿真來實現。虛擬實驗室不但可以展示逼真的現象，還能提供準確的實驗數據以供分析。現代信息技術極大地提高了工作效率，真正實現了節約和環保。

五、教師要加大微型實驗的研究與應用

微型化學實驗是近年我國化學實驗教學改革領域中新發展起的一類微型化學實驗，引起了國內化學教育界極大關注。微型化學實驗，就是以盡可能少的化學試劑，盡量小的實驗儀器來獲取所需化學信息的實驗方法與技術。通過常規分析化學實驗儀器進行微型化改造，對分析化學實驗進行了一系列微型化滴定實驗探索。當試劑用量降低到原用量的1／5時，仍能得到符合常量分析準確度和精密度要求的實驗結果，從而節約了實驗試劑、實驗經費和時間，提高了學生的操作能力，同時大大減少了化學污染物的排放，具有良好的經濟效益和社會效益。化學實驗微型化是目前教學實驗的一個重要發展趨勢，我們應該呼吁社會，讓更多的學校、更多的學生來倡導環保，應用微型實驗。

在分析化學實驗教學中對學生適當進行環境教育是每個化學教師義不容辭的責任，這不僅是教學大綱的要求，更是提高學生素質，實施素質教育的重要途徑之一，尤其在化學實驗教學中滲透環保教育更直觀，更現實，更生動，其效果更顯著。總之，在實驗教學中，向學生介紹環保知識，注重環保教學，讓學生認識到環保的重要性，又認識到環境污染改造的可能性，通過對學生的環保教育，使他們成為環保的主人。

參考文獻：

1.微型分析化學實驗研究.梁勇.梁亞林.

篇4

關鍵詞：土木工程；橋梁工程；課程設計；MIDAS

中圖分類號：G642.41 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）51-0193-02

“橋梁工程”課程設計既是土木工程交通土建專業教學的一門主要課程，也是一門實踐性極強的工程學科，其目的是培養學生綜合運用橋梁工程課程所學知識以及有關先修課程的基本知識進行橋梁結構設計的能力。以梁式橋課程設計為例，要求學生掌握梁式橋計算的全過程，其不僅加強了橋梁工程課程教學中的構造設計、計算方法的學習效果，而且也是對于結構設計原理、結構力學等專業基礎課的一次實際應用，同時也畢業設計的基礎。

一、現有橋梁工程課程設計教學中存在的主要問題

1.現有的課程設計方法與工程實踐脫節。在現代橋梁結構設計中，大型的有限元分析軟件逐步取代了手工計算和設計。常用的橋梁有限元軟件有ANSYS、MSC、MIDAS等一系列軟件，這些軟件以其強大的數值、分析運算功能、生動形象的圖像處理能力，代替了傳統方式下用筆和紙進行的設計操作。現有的設計課程中用筆、紙完成橋梁工程課程設計的傳統教學方式與時代脫節，大量應用電算技術成為一種時尚。有限元軟件應用的輔助教學方式既為設計類課程教學帶來了新的氣象，同時也對教學工作產生了巨大沖擊，其對于橋梁工程課程設計輔助教學的重要性越發突出。

2.對于設計成果是否符合要求缺乏判斷。現有的課程設計僅僅采用手算模式，一旦設計成果不滿足規范要求，學生往往僅改結果，對于過程并不加以修正，而MIDAS這一類設計軟件均引入了我國現行的設計規范，對于設計成果是否符合規范要求是一個剛性的判斷標準，一旦設計成果不符合要求，必須全過程修正方可通過計算。

二、MIDAS軟件引入橋梁工程課程設計的優勢與實踐

1.MIDAS軟件引入橋梁工程課程設計的優勢。為了解決橋梁工程課程設計中所暴露的問題，在課程設計中引入MIDAS作為設計工具，同時采用手算對承載能力進行復核，讓學生通過做課程設計，了解實際工程結構設計的基本程序和掌握結構設計的方法，并且通過設計結構的優化，真正達到基本訓練的目的，為畢業設計打下堅實的基礎。

2.MIDAS軟件在橋梁工程課程設計中的實踐。MIDAS系列結構設計軟件為通用的空間有限元分析軟件，要用到結構力學、結構設計原理、橋梁工程等大量理論知識。特別是針對橋梁結構，MIDAS/Civil結合國內的規范與習慣，在建模、分析、后處理、設計等方面提供了很多的便利功能，目前已為各大公路、鐵路部門的設計院所采用。根據橋梁工程課程設計的任務要求，教學內容選定MIDAS系列結構設計軟件中最基本的桿系程序MIDAS/Civil。基本操作過程訓練的教學目的是讓學生了解MIDAS/Civil系列結構設計軟件的基本組成與設計流程，熟悉各級菜單命令。其教學內容包括建模（前處理），即材料參數輸入、結構離散化、邊界條件與荷載布置等；對結構進行分析計算，即按照現行的規范，對各種荷載進行組合并進行分析；結果（后處理），即導出設計成果、出圖等操作。分析能力提高訓練的教學目的是使學生的實踐能力由基本操作技能向實際應用能力提高，其教學內容是指MIDAS/Civil在進行配筋計算與驗算后，可以得到結構的內力、位移圖形與表格，并且根據各種驗算結果判斷是否通過設計規范。由于軟件的全部計算過程是隱蔽、看不到的，只有讓學生通過查看結果圖形和文本文件，學會分析判斷各工況下的荷載傳遞情況、荷載圖、彎矩包絡圖、剪力包絡圖等是否正確，結構鋼筋布置是否合理，計算結果（水平側移、裂縫、撓度等）是否符合規范、規程要求等。對可能存在的不合理的設計結果，通過對所建模型進行修改，結構概念、結構分析能力得到提高，對于結構力學、結構設計原理、橋梁工程以及規范的理解能力大幅度增強。教師S課程設計的進度，可選在課程設計前提前組織學生傳授、現場演示上述軟件的功能、應用及基本建模、分析及后處理過程，并且輔助已經建好橋梁模型使學生有更加深刻的體會。對于超靜定結構，結構的受力與施工過程息息相關，這就要求學生不僅會正確使用軟件，還要求學生采用結合所學的力學知識對所算橋梁結構的受力性能、施工過程進行檢驗，要求學生對于橋梁結構的定性分析應十分熟悉，必要時還應與簡化的橋梁模型的手算結果相符合，以此驗證軟件計算結果的正確性，為將來的結構設計、施工均打下堅實的基礎。

3.通過MIDAS的引入加強橋梁結構設計概念的教學。在我們的實踐中，發現學生往往會按照流程建立橋梁的模型，并且進行分析計算，但是對于計算的結果往往無法進行正確的評價，甚至找不出程序報錯的原因。其主要原因來源于學生的基本理論不清楚，對于橋梁結構的特點、規范的理解程度不夠。畢竟有限元軟件僅僅是一個工具，“人必須成為工具的主人，而不能被工具所代替”，因為每一次對于模型的修改和調試都建立在對于橋梁結構的宏觀概念上，所以學生在對橋梁模型的不停修改與調試中，對于結構設計原理、橋梁工程、現行規范以及所學的各種力學等課程的理解不斷加深，也更加有利于教學與實踐相結合，幫助學生建立大結構的概念。

4.應用實例。橋梁工程課程設計主要內容為30m預應力混凝土T梁結構設計。該設計計算包括T梁截面尺寸的擬定、荷載作用下結構內力的計算與效應組合、預應力鋼束的配置、截面驗算等。MIDAS提供視圖、結構、節點/單元、特性、邊界、荷載、分析、結果、PSC、pushover、設計、查詢、工具等十三項一級目錄。每個一級目錄下均提供若干二級目錄，MIDAS通過提供三維視圖使得設計更為直觀。如橋梁工程教學中對于截面尺寸的擬定給出的是一個范圍，如T梁指出高跨比為1/14―1/25，肋寬為0.18―0.20m，從受力與施工角度出發，在支點處往往采用較大的截面尺寸，跨中采用馬蹄形較小的截面尺寸，對于這些構造缺乏直觀的現實。MIDAS通過材料和截面、節點單元輸入進行截面擬定，相對于教材二維圖形，其可以產生三維構圖，從而表現更加直觀。學生更加容易理解也便于細部尺寸的修改。尺寸擬定完成以后，確定邊界條件，再按照課程設計要求進行車道和人群荷載布設，程序進行荷載效應計算與組合，PSC設計，完成預應力鋼束的初步估計。學生可以通過查看各種效應組合下的內力圖形，與手算結果比較，判斷模型建立是否正確。這不僅提高了學生對于結構力學等基礎課程的理解，更為今后施工、設計中的定性判斷提供了基礎。根據程序提供的預應力鋼束數量以及結構的彎矩圖，學生可以直觀地進行預應力鋼束的布置，并對鋼束的位置可以進行任意修改，直至結構通過程序驗算。程序的驗算是否可以通過施工階段正截面法向應力驗算、受拉區鋼筋的拉應力驗算、使用階段正截面抗裂驗算等。MIDAS程序設定一旦設計不能滿足現有規范的要求，則驗算報錯，這就需要學生對模型進行修改，或者調整預應力鋼束的數量、位置，或者調整截面的尺寸，這能進一步加強學生設計流程、預應力鋼束的布設以及作用等教學重點的理解，使得理論教學與實踐教學進一步融合。

三、Y語

近幾年，將MIDAS/Civil有限元分析軟件引入混凝土結構課程設計的教學實踐表明，通過提前布置課程設計題目，帶領學生熟悉并且應用有限元軟件，對于加強學生的設計理念，調動學生的設計積極性有著積極的作用，并且對于培養學生對各種錯綜復雜因素的綜合分析能力以及對學生畢業設計、加大實踐教育起到了很大的幫助作用。

參考文獻：

[1]邵旭東.橋梁工程[M].第二版.北京：人民交通出版社，2007.

[2]易壯鵬.“橋梁工程”課程設計教學方法研究[J].中國電力教育，2011，（14）：100-103.

[3]王新忠，郭太平，文國華.橋梁工程專業課程設計改革探索[J].中國電力教育，2009，（8）：112-114.

Application of Software MIDAS in Teaching of Bridge Engineering Course Design

YANG Ri-hua，WANG Xin-zhong，HUANG Guo-ping

（School of Civil Engineering，Hunan City University，Yiyang，Hunan 413000，China）

篇5

關鍵詞：網絡資源 教學 實踐

《材料現代分析方法》作為材料類專業最重要的主干基礎課程，主要內容是分析、檢測和表征材料的組成和微觀結構。掌握好材料現代分析方法對后續材料專業課程的學習極其重要，也是從事材料研究和開發活動中必需掌握的工具。隨著時代的發展，現代材料學所包含內容的深度與廣度都與過去相比有了巨大的發展；另一方面，隨著現代科學技術的發展，與材料學相關的各種分析檢測技術和方法、設備儀器也取得了長足的發展，各種新技術、新儀器層出不窮。因此為了跟上社會的進步，在《材料現代分析方法》的教學過程中不應一味僅僅依照傳統的教學方法和手段，而應該充分利用一切可以利用的資源，實現《材料現代分析方法》教學的與時俱進。

一、利用網絡資源，優化教學模式

隨著網絡的快速普及和發展，網絡在人們生活中起著越來越重要的作用。而隨著網絡基礎建設的進一步完善升級，人們可以隨時隨地高速上網瀏覽查閱資源，網絡資源已經成為人們可以隨時隨地方便取用的海量資源寶庫。不同于傳統媒體，網絡資源儲量豐富而且更新速度快的特性恰恰與《材料現代分析方法》的發展趨勢一致，能夠為《材料現代分析方法》教學提供完善而新鮮的各種資源，使其能夠跟上時代的發展。較之其它學習手段，網絡學習的優勢顯而易見。首先，網絡資源非常豐富，網絡環境中存有大量教學案例、課件、多媒體資源資料、教學軟件等學習資源，為有效的教與學提供最大限度的媒介。其次，網絡資源使得因材施教和個性化學習得到了充分體現。網絡環境下的學習，克服了傳統的教育和學習在時間、空間等方面的限制，最大限度體現學習者的自主性、靈活性和個性化的要求，使得學習者真正做到主動、積極地學習。同時，網絡環境下的學習將有助于改變傳統教學中的“以教為主”為“以學為主”，實現教育面向新時代和培養有創造力和解決問題能力的跨世紀人才、追求新知和不斷自我更新的人才、社會所需要的具有真正解決問題能力的人才。再次，網絡的便利性有利于老師和學生之間開展隨時隨地的互動，作為一個實際的應用例，筆者在《材料現代分析方法》的教學過程中，課前使學生通過網絡學習，預先了解教學內容，明確學習目標，在課堂教學中，利用網絡中的文獻和課件、新聞等資源，不但極大地擴充了教學信息量，而且使得教學內容生動活潑，使學生感覺更加貼近，提高了教學效果；在課后，將課件通過網絡共享，學生可以隨時瀏覽學習，并可以參考網絡提供的思考題和練習題自我學習提高。在整個教學過程中，學生與老師都可以方便的通過網絡進行溝通交流，不但利于學生的學，而且便于老師隨時掌握學生的學習情況和動態，解答問題，并調整教學內容和方式，最終提高教學效果。因此，教師必須充分利用網絡資源，優化教學方式，實現更高效的《材料現代分析方法》教學。

二、利用網絡資源，強化教學效果

隨著現代科學技術的發展，與材料學相關的各種分析檢測技術和方法、設備儀器也取得了長足的發展，各種新技術、新儀器層出不窮，舊有的技術方法和設備不斷地被取代或淘汰。而相比較而言，課本內容的更新速度較慢，這就可能造成學生所學的知識與時代脫軌，從而為今后的工作和進一步的學習帶來困難和障礙。因此在《材料現代分析方法》的教學過程中不能僅僅局限于課本內容，在向學生講解經典理論和方法的同時，盡量利用網絡資源，向學生介紹當代最新的技術方法和儀器設備。不但能夠使得學生能夠緊跟社會發展，獲取最新的專業知識，而且能夠提高學生學習的興趣和積極性。筆者在教學過程中，針對《透射電子顯微技術》和《掃描電子顯微技術》兩章，在講解測試基本原理的基礎上，利用網絡資源，介紹這兩種測試分析方法的最新發展趨勢和儀器設備，利用網絡上典型的透射照片和掃描照片一方面介紹最新設備的性能參數，另一方面講解這兩種分析測試方法在材料中的實際應用。同時，向學生介紹TEM和SEM的發展趨勢，比較國產設備和國外進口設備性能和設計上的差異，剖析問題的關鍵所在，同時介紹國內各級研究機構、廠家和研究者的科研立項和進展情況。在課后，通過課下作業的形式讓學生搜索這利用兩種分析方法得到的典型照片，并說明所用到的設備型號，實驗條件以及照片反映出來的材料特性。通過以上做法，強化、深化課堂教學效果，加深學生對于知識點的理解和把握，同時激發學生科研探索的積極性。從實際執行情況來看，學生對于這種做法表現出了非常高的積極性，在很短時間內各自獨立完成了作業，并及時與老師溝通。老師將這些照片在課堂上進行點評，使學生即掌握了本章知識，同時擴展了知識面，對于這兩種分析測試方法的實際應用有了一定的把握，有利于進一步的學習和工作。而這些照片可以留存作為教學資料，為下一學年的教學提供教學素材。以此往復多年，不但可以積攢豐富的教學資源，建立教學資源庫，通過網絡共享方便學生和教師隨時調閱，同時根據每一年的照片特點可以歸納總結出該種分析測試方法的發展特征和趨勢。

三、利用網絡資源促進教學的思考

材料科學是一門實驗性學科，材料的結構、成分檢測和性能分析離不開現代分析方法和設備。而《材料現代分析方法》這門課程就是講授的材料現代分析方法和設備的課程。隨著當代科技的發展，材料現代分析方法和設備日新月異，其具體應用范圍越來越廣，程度也越來越深。利用網絡資源量豐富、更新快的優勢，可以大大豐富本門課程的教學內容，拓展多種教學方式；同時網絡作為一種快速便捷的溝通媒體，可以大大便于教師和學生之間的溝通和互動。因此網絡資源和《材料現代分析方法》的結合是時展的必然趨勢，將會大大促進本門課程的教學。

四、結語

網絡和材料現代分析方法的教學相結合是時展的必然趨勢。利用網絡資源，可以優化教學模式，強化教學效果，大大促進這門課程的教與學。

參考文獻：

1.俞建長,李強,樹立精品意識建設精品課程―― 《材料現代分析方法》精品課程建設的體會[J],時代教育.2010(02):0048

2.陳文哲.材料現代分析方法與新材料技術的發展.理化檢驗一物理分冊.2002（38）:466。

3.張冰,體育專業網絡資源共享與互動式輔助教學平臺的研究,體育教育.2010(12):101

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關鍵詞：幼兒操；在線課程；資源；教學效果；實證研究

1研究對象與方法

1.1研究對象

研究對象為繼續教育學院學前教育專業兩個普通班級。將兩個班級分為對照班和實驗班，以第一學期前成績為前測內容，經過1個學期教學實驗后進行了實驗后測。其中，實驗班使用在線課程教程教學，配套光盤、PPT課件。對照班與實驗班在教材上相同，在教學模式采用傳統教學模式，沒有偏重在線課程引入。

1.2研究方法

1.2.1文獻調查法

以“幼兒操”“在線課程”為關鍵詞進行檢索，搜集到相關論文900余篇，進行數據比對和摘要分析。

1.2.2專家訪談法

就相關問題征詢幼兒教育方面的專家5人，幼兒操在線課程領域相關專家5人，咨詢包括幼兒操在線課程資源本質、效果評測方法在內相關內容。訪談之后，將問卷整理成專門綜述性文件并及時整理歸檔。

1.2.3問卷調查法

問卷設計既包括學前教育專業學生性別、年級、個人信息、水平等內容，也包括教學開展現狀、在線教育對學習影響、對比實驗情況測量、開放性問題等內容。調查問卷采取半開放設計，共設計20項內容。

1.2.4數據分析法

實驗前測使用第一學期結束后學前教育專業匯報演出的成績。在1個學期結束后，以學前教育專業匯報演出考察兩個班級成績，分析幼兒操在線課程資源對教學的影響。

2結果與分析

經過1個學期分析與考察，結果顯示，幼兒操在線課程與傳統教學之間的存在一定差別。

2.1測試成績

2.1.1前測成績

課前準備階段，教師將學前教育專業學生分為10個獨立的小組，在課堂上上傳相關在線學習資料，安排10個與幼兒操在線課程相關的自學任務。學前教育專業學生在課堂上領取知識任務預習，完成相關課前作業。課堂教學階段，在實驗班中，教師借助幼兒操在線課程講課，時間約占整個課堂時間的三分之一。教師將全班人員進行分組考察，并通過情景再現、小組辯論等方式了解、掌握、鞏固所學幼兒操知識。結果顯示，對照班成績平均分為71.251，實驗班成績平均分為70.965。數據分析獨立樣本檢驗測試中，T=0.521，其顯著性水平約為P0.05，表明實驗與對照班前測成績差距不大，并無統計學意義，可以進行相關的實驗分析。

2.1.2后測成績

進行1學期實驗后采用spss11.5進行相應分析。結果顯示，實驗班成績平均數值為76.416，對照班成績平均數值為71.284，P0.05，差異有統計學意義。這表明，兩個班級后測成績有顯著差別。也即，幼兒操在線課程資源應用教學效果與傳統教學效果存在著明顯差別。

2.2討論

2.2.1幼兒對幼兒操在線課程認同態度分析。調查顯示，被調查對象中有19人認為在線課程資源交流較多；有9人認為與教師交流會更少一些；有30名認為看在線課程對于自己有較大幫助；然而，也有10人認為，將注意力集中在屏幕上，無暇顧及教師表情，導致師生心理情感交流更少。調查中，實驗班中有41.2%對在線課程有濃厚興趣，這個數值比例在對照班中只有14.7%。在實驗班中，對幼兒操在線課程不感興趣的學前教育專業學生比例占11%，而在對照班中持相反態度的人員總數占比為22.4%。2.2.2幼兒操在線課程對舞蹈能力影響分析。調查顯示，經過1個學期在線課程學習，實驗班在舞蹈與體育能力方面要優于對照班。這表明，幼兒操在線課程在提高舞蹈體育能力方面有優勢。在成績反饋測評過程中，實驗班中有49.4%的舞蹈能力反饋上呈現正向模式，而在對照班中，僅有37.8%起積極正向反饋。實驗班與對照班二者之間差異性較大，二者在運用水平、反應能力、反應意識等層面，都有顯著差異。2.2.3幼兒操在線課程下師生互動與課堂表現分析。調查顯示，學前教育專業學生對于在線課堂的認同感、歸屬感逐漸增強，都能夠與課堂表現有效吻合，上述項目各種特征的平均值分別介于2-3之間，并未出現過高偏離的情形，項目各種標準差也處于正常范圍內，檢測CR值符合正常范圍標準，上述兩種分析在實驗班和對照班之中并無太大差別。大部分學前教育專業學生能在課堂上與教師進行有效溝通和持續互動。

2.3建議

2.3.1幼兒操在線課程創編要考量幼兒身心特征。幼兒操在線課程創編要考慮幼兒身體發育特點和實際身體素質、接受能力，創編難度適中的幼兒操在線課程，以增強健康、完善動作技能為主要目的，發展幼兒柔韌性、靈活性、協調性，充分調動幼兒舞蹈及體育技能提升，更好融合運動負荷，起到鍛煉效果。2.3.2幼兒操在線課程創編要實現信息技術有效融合。幼兒操在線課程中，要打造智能化創編和學習平臺，充分調動并利用學前教育專業學生在學習中留存的數據信息，反復比較并歸納知識點討論問題，總結優化教師實施教學過程計劃，并對學習效果進行綜合評估。2.3.3要積極培養幼兒操在線課程相關人才。教師可以從簡單的幼兒操創編入手，提升學前教育專業幼兒操的初步認知，促進其掌握理論知識，提升創編能力。教師要積極向學前教育專業學生講授幼兒操基本特點、編排原則、創編順序、基本方法，讓學生能夠掌握相關理論知識。同時，要引領學前專業學生進入學前教育專業實踐調研，了解幼兒戶外活動內容特點及身心發育特征，從而創編出與知識點結合的幼兒操。在具體動作選擇和音樂安排上，要從單個動作創編入手，有效利用音樂動作進行銜接，完成整套動作演練和創編，在此基礎上提交教師進行審閱，并應用到幼兒教學中，在實踐中加以修正，起到良好教學效果，滿足學前教育專業的教學要求。

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關鍵詞：在線開放課；微信公眾平臺；教學模式；教學改革

中圖分類號： G642 文獻標志碼：B 文章編號：1673-8454（2016）22-0042-04

一、引言

近年來，MOOC（Massive Open Online Courses，大規模在線開放課程）和SPOC（Small Pfivate Online Courses，小規模限制性在線課程）等新型在線開放課程和學習平臺在世界范圍迅速興起，給教育教學改革和發展帶來了新的機遇和挑戰，正在促使教學模式、教學方法、教學內容和教學管理體制機制發生重大變革。【1】

教育部《關于加強高等學校在線開放課程建設應用與管理的意見》（以下簡稱《意見》）中指出，要構建有中國特色的在線開放課程體系和課程平臺。【1】 《意見》著眼于遵循教育教學規律，推動信息技術與教育教學深度融合，主動適應學習者個性化發展和多樣化終身學習需求，圍繞立足自主建設，注重應用共享和加強規范管理三條主線指導大規模開放課程建設。【1】

我國高水平大學已經率先開展大規模在線開放課程建設，比如：清華大學的“學堂在線”、 北京大學的 “華文慕課”、上海交通大學的“好大學在線”，還有果殼網的“MOOC學院”、超星公司的“超星MOOC”、愛課程網的“中國大學MOOC”等多個高校、互聯網企業開發的各種類型的在線開放課程平臺紛紛上線。[1] [2]

本文基于在線開放課程的建設和應用，積極探索教學改革途徑，同時適應學生的學習現狀，激發學生的學習熱情，引導學生主動學習，采用微信公眾平臺作為中間平臺，融合傳統課堂和在線開放課程平臺構建混合式教學模式，實現翻轉課堂，并且結合實際課程進行教學方法、教學內容的綜合設計。同時對混合式教學模式下教學管理、教學評價等問題進行探討，從管理層面上推動教學模式的改革。

二、在線開放課程的學習現狀

一直以來高校教學大多還是采用傳統的課堂教學。課堂教學是建立和諧、融洽師生關系的保證，有利于師生的情感溝通，有助于教學工作的順利開展，更是對學生人格品德塑造的陣地，是不可或缺的。[3]

教師教學的過程關鍵是一個引導的過程，通過課堂教學可以起到很好的引導和指引作用。尤其高職院校是以實驗實訓課程為主要特色，專業性或操作性較強的課程適宜在實驗實訓室采用傳統課堂進行教學。課堂教學最大的弊端是學時有限，難以實現資源共享，師生交流有限。

在線開放課程不僅解決了課堂教學學時有限的問題，可以無限延伸課堂教學，還打破了之前網絡公開課及在線精品課程單向的視頻授課形式，將整個學習進程、互動環節通過網絡平整、系統地展現出來，學習者可以自由選擇感興趣的課程，并且可以在老師開課時間之后自行決定學習時間和學習進度。【2】

整個學習過程包括多個環節：視頻學習、參加測驗、完成作業、參與討論以及課程考試等，具有開放性、規模化、碎片化、自主性、交互性等特性。【2】

可以充分利用在線開放課程的優點來改進傳統課堂教學的不足，推動信息技術與高等教育的深度融合，促進優質教育資源的應用與共享，提高教育教學質量和人才培養質量。在線開放課程作為一種新的教學技術手段，推動了傳統教學模式改革，它的特點是建立在學生自主學習的基礎上。

在線開放課程在世界范圍內廣泛開展的同時，也暴露出了很多問題，參與學習的人很多，但是真正能結業拿到學分的很少，需要學習者具有較強的自主學習和自我控制的能力。在線開放課本身很難將學生主動引導到平臺上去，即使有一定的交互性，但是不能實現實時在線，在師生交流、用戶評價、教學評價、教學管理等方面也存在不足。

這就會出現即使在線開放課程具有先進的教學平臺和優質的教學資源，也并不一定能有好的教學效果。現在高校課堂頻見低頭族，學生面對的誘惑眾多，據統計現在每個人每天對著手機的時間平均有三個小時以上，在校學生面對手機的時間更多，如何引導學生自主學習是在線開放課程成功與否的關鍵。

三、基于微信公眾平臺構建混合式教學模式

微信是騰訊公司推出的一款通過網絡快速發送文字、圖片、語音、視頻，支持多人群聊的手機軟件。[3]【4]微信傳播快、影響大、覆蓋面廣、具有私密性，深受學生喜愛，滿足了他們個性發展的需求。【3】另外微信也沒有在線不在線之分，微信的移動交互性使其完全消解了時間和地域的限制。[5]【6]

公眾平臺是騰訊公司在微信的基礎上新增的功能模塊，通過公眾平臺單位、機構、企業、個人都可以打造一個微信的公眾號，實現和特定群體的文字、圖片、語音、視頻的全方位溝通、互動。微信打破了傳統電信通信和移動互聯網的界線，集通信功能、社交功能和平臺化功能于一身。[6]

篇8

關鍵詞：MOOC；在線課程；評價方法；評價標準；課程建設

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2017）05-0099-04

研究背景

我國對數字媒體教材進行的技術質量規范最早可追溯到1990年11月17日，原國家教委辦公廳印發了《電視教材編制要求和技術質量試行標準》，其中對電視教材的質量標準及綜合評定給出了具體的規定。此后，又陸續頒發了多媒體教材、網絡課程、精品課程、視頻公開課的技術規范及評價標準，對各種媒體數字教材和資源的開發及應用起到了良好的推動作用。我軍這方面的工作起步稍晚，最早的數字教材技術規范是原總部機關于2000年9月26日印發的《電視教材技術規范》，其規范了電視教材的質量標準及綜合評價標準，以后也陸續制訂了多媒體教材、網絡課程等技術規范及評價標準，對我軍各種軍體教材和數字資源的開發及應用起到了較好的促進作用。軍事職業教育主管部門明確把在線教育為主的遠程教育作為軍事職業教育的主要手段，為規范軍事職業教育在線課程的建設，統一技術標準，指導課程教師及制作人員開發在線課程，實現全軍范圍內在線課程的應用共享，于2016年6月印發了《軍隊在線課程建設規范（試行）》，該規范對在線課程的定義、內容組成、技術指標、制作流程等進行了規范，是軍事職業教育在線課程設計、開發的基本依據，勢必會對軍隊以MOOC為主的在線課程建設起到規范和推動作用，這也促使軍隊在線課程建設規范的制訂工作走到了國家的前面。在制訂該規范時，鑒于軍事職業遠程在線教育還處于起步階段，為了鼓勵在線課程的建設，提高在線課程的⒂胄浴⒒極性和主動性，在規范中暫沒有涉及在線課程的評價方法及標準，而國內未見MOOC建設規范及相關評價標準出臺，文章正是立足于此開展研究，探討了MOOC的合理評價方法和評價標準。

評價方法研究

《軍隊在線課程建設規范（試行）》提出，在線課程是指依托網絡教育平臺，按一定的教學目標、教學策略組織起來的，以微視頻為主要載體呈現知識點內容，在指定的教學周期內，將知識講授、學習體驗、互動研討、交互答疑、練習作業、考核評價等教學環節完整在線實現的課程（軍隊在線課程建設規范，2016）。同時認為，大規模開放在線課程（MOOC，慕課）就是一種典型的在線課程。

MOOC具有以下特點：①以“微視頻+在線隨堂測試”為基本教學單元的知識點組織和學習模式；②注重在線隨堂測試、作業、答疑、學習社區等手段，實現師生、生生的教學互動與研討；③基于“學數據”對學習行為進行分析、統計，支撐個性化學習與管理服務；④課程教學活動在統一和規范化的學習平臺中完成；⑤實現有組織的學習和自主學習的統一；⑥基于虛擬仿真、人工智能等技術的學習功能進行開發與應用；⑦提供證書與學分的獲取（軍隊在線課程建設規范，2016）。

從這一定義和特點可以看出，在線課程是教學資源，同時也是一種在線教學活動過程，不僅重視課程資源建設，還非常強調課程資源教學應用效果。為此，對其評價的方法要與現有的教學資源的評價有所區別。

縱觀國家、軍隊已有的教學資源評價標準，不外乎通過對其教育性、科學性、技術性、藝術性、效益性等方面進行評價，如在2006年軍隊下發的網絡課程技術規范中，通過教學性、可用性、技術性等3項1級指標及15項2級指標來評價網絡課程。2014年全軍微課評選標準，采用了教學內容、教學設計、內容呈現、編輯制作、效果效益等5項1級指標（無2級指標）來評價微課，詳細指標參見表1。

經分析研究，已有的評價標準中評價指標體系相對詳細、完整，能滿足相關教學資源進行主觀評價的要求。

但是，已有的評價方法和標準存在明顯不足：①人為因素影響標準把握。主觀評價依據人為主觀評分，具有一定的隨意性，標準不易準確把握。②評價指標中應用效果所占比例不高。應用效果指標評價比例多數占25%左右，且是依據模糊估計，缺乏對比性，準確性差。

針對已有的各種評選、評價標準的不足，筆者結合MOOC平臺開發經驗、MOOC建設以及在線開展教學組織的實際情況，提出了主觀評價與客觀評價相結合的綜合評價方法和評價標準。

1.主觀評價方法

主要針對課程的教學性、技術性方面，參考吸收國家及軍隊相關網絡課程、視頻公開課、微課等的評價方法和標準，優化調整，設計了教學設計、教學內容、教師講授、教學資源、設計規范、媒體展現、課程制作、平臺銜接8個技術指標，適用于專家、管理人員等人為主觀估分評價，減少了主觀評價所占分值比例，主觀評價分值占總分的50%，具體可參見下頁表2中1級指標教學性和技術性的相關內容，在此不贅述。

2.客觀評價方法

隨著技術的不斷進步，不論是美國的三大MOOC平臺，還是國內的中國大學MOOC、清華大學學堂在線MOOC等平臺以及國防科技大學面向全軍服務的“夢課”學習平臺，都能對學生學習行為、教師教學行為、課程資源情況等數據進行完整的記錄。為了彌補已有評價標準模糊人為估分的不足，針對MOOC建設質量和應用效果，完全可以依托在線教育平臺的統計分析功能，采取數據挖掘技術，依據適當的評價算法，自動得到每門課程的教學及應用效果數據，作為課程應用情況的定量評價依據，提升客觀評價分值所占比例，客觀評價分值占總分的50%。

假設有n門課程參與評價，第i門課程的應用效果評價指標和計算方法如下。

（1）指標一：注冊情況

此項分值滿分設置為6分，綜合考慮了課程注冊人數情況及課程點贊、踏踩方面的數據。計算公式為：ai/Max（a1，a2，…，an）×3+bi/（bi+ci）×3。

其中，ai為第i門課程注冊人數；bi為第i門課程點贊次數；ci為第i門課程踏踩次數。

（2）指標二：完成情況

此項分值滿分設置為6分，計算公式為：di/ai×6。

其中，di為第i門課程學習完成人數。

（3）指標三：交流交互

此項分值滿分設置為10分，綜合考慮了課程交流、教師回復以及教師主導交流等方面的數據。計算公式為：ei/Max（e1，e2，…，en）×3+fi/ei×2+fi/Max（f1，f2，…，fn）×2+gi/Max（g1，g2，…，gn）×3。

其中，ei為第i門課程交流交互數；fi為第i門課程教師回復數；gi為第i門課程教師主導交流數。

（4）指標四：作業測試

此項分值滿分設置為10分， 綜合考慮了課程隨堂測試準確率、教師作業布置和批改方面的數據。計算公式為：hi×3+ii/Max（i1，i2，…，in）×3+ji/Max（j1，j2，…，jn）×4。

其中，hi為第i門課程隨堂測試準確率；ii為第i門課程作業布置次數；ji為第i門課程作業批改次數。

（5）指標五：活躍指數

此項分值滿分設置為8分，計算公式為：。

其中，ki為第i門課程的點擊數。

（6）指標六：題庫建設

此項分值滿分設置為10分，綜合考慮了課程試題數量、平臺中所有課程題庫平均試題數量、試題題型分布、試題難度等方面的情況。計算公式為：IIF（li≥Avg（l1，l2，…，ln），3，li/Avg（l1，l2，…，ln）×3）+li/Max（l1，l2，…，ln）×2+mi+ni；

其中，li為第i門課程題庫試題數；Avg（l1，l2，…，ln）為所有參評課程題庫試題平均數。

mi為第i門課程題庫試題題型分布是否合理得分，最高得分為3分。筆者通過對大學本科課程結業考試、研究生入學考試、教師資格認證等幾十類上百種試卷進行分析研究，得出試題庫中選擇題、填空題、判斷題三種題型的試題數量分布比例45∶30∶25為佳的結論，即計算時題庫題型分布比例越逼近此比例，得分越高。

ni為第i門課程題庫試題難易度設置是否合理得分，最高得分為2分，題庫試題平均難度合理值設置為0.7，越逼近此值，得分越高。

評價標準構建

筆者通過前面的分析與研究，構建了MOOC綜合評價方法和標準，評價標準分3項1級指標和14項2級指標，其中，教學性和技術性2項指標基于主觀評判，應用效果指標由教學平臺客觀計算得出，如上頁表2所示。

結語

鑒于以MOOC為主的在線課程建設已列入教育部、軍隊相關管理部門的任務規劃，而MOOC評價標準目前暫未檢索到。筆者在文中提出的評價標準中的6項客觀指標，是根據教育平臺中課程本身的數據以及與其他課程之間的相關數據進行對比分析統計，由平臺自動統計得出的，計算方法簡潔實用，客觀合理，可以作為MOOC教學效果評價的參考依據。筆者提出的MOOC綜合評價方法、評價標準及評價指標的計算方法已在面向全軍服務的“夢課”學習平臺中采用，通過實證研究與分析，具有一定的科學性和合理性。本研究提出的評價方法和標準也存在一些不足，如沒有考慮在線課程的學時數、課程受眾面等因素，值得進一步思考、探究、優化和完善。

參考文獻：

[1]軍隊在線課程建設規范（試行）[S].北京：訓練管理部軍事職業教育局，2016，6.

[2]現代遠程教育資源建設技術規范[S].北京：教育部，2001.

篇9

關鍵詞 ：網絡化教學系統；在線實驗；公式在線錄入；公式搜索

abstract: in view of mathematics courses in engineering knowledge, abstract problem, and other subjects closely related to the design characteristics of the network teaching system. to solve the problem of interactive on-line parameters experimental using iis6.0 and matlab web server to build a common on-line test system so that students submit on-line parameters experimental corresponding manner, the output results. in order to solve complex mathematical formula of entry, storage, search and display, mathml based on the ascii code for the translation function, the client software to install mathplayer on the basis of the formula to achieve the on-line entry, search. in addition, the system has to learn garden design, teaching resources, online examinations and so on, have better support teaching function. the system as a quality school curriculum construction project has been running for nearly a year, received good results.

key words: network-based teaching systems; online experiment; formula on-line entry; formula search

1  引言

    網絡輔助教學首先是傳統教學的工具和手段。提高了教學效率，彌補了由于知識激增、課時縮短、特殊學科和課程需求而造成的不足。由最初的演示教學，拓展為自主學習、協作學習、討論學習、個別輔導和探索學習等多種教學模式。網絡輔助教學目前自身還存在互動性不夠、缺乏靈活性等缺陷[1]。對此，基于學校精品課程建設項目，設計了本系統。主要提供了在線實驗、在線交流等功能。為解決在線實驗參數交互問題，采用iis6.0和matlab web server構建在線實驗系統[2]，使學生通過在線提交參數的方式完成相應實驗，輸出實驗結果。為了解決復雜數學公式的錄入、存儲和搜索的問題，基于mathml的對ascii碼的翻譯功能[3]，將mathplayer嵌入網頁，使學生可以在線錄入公式，并進行相關問題及公式的搜索。

2  工科課程網絡化教學的特點

    工科課程的網絡化教學是教育信息化的重要分支，而課程本身具有實用性強、理論內容豐富且涉及知識面廣的特點。課程涉及的數學知識多，包括高等代數、數值分析、概率統計、隨機過程等[4-5]。同時，無論是電路分析基礎、模擬電路、數字電路和信號與系統等基礎課程，還是通信理論、計算機、微電子技術以至人工智能、模式識別、神經網絡等新興學科研究都成為工科教學中的重點和難點。然而，學生在學習這門課程時，普遍感到課程的概念抽象，對其中的分析方法與基本理論不能很好地理解與掌握。因此，如何幫助學生理解與掌握課程中的基本概念、基本原理、基本分析方法以及綜合應用所學知識解決實際問題的能力，是本課程教學中所要解決的關鍵問題。

    本文作者針對工科課程的特點，建立了網絡化輔助課程教學系統，實現了在線實驗、網上交流、在線考試等功能。

3  系統設計

    硬件系統主要由兩臺ibm服務器構成。系統網絡結構如圖1所示。

圖1  硬件系統結構圖

    系統軟件部分可以分為：課程簡介、學習園地、教學資源、在線實驗、網上交流、在線考試六項內容。

    課程簡介主要介紹數字信號處理課程的特點和內容體系，給出學習本課程所需要的先修課程，使學生對課程的主體結構予以掌握。

    學習園地主要是對數字信號處理課程的進一步擴展，從傳統的頻譜分析到現代頻譜分析，從一維信號到圖像的二維信號處理，以及與數字信號處理的軟件、硬件實現方法相關的文獻和資料。

教學資源主要提供課程講義和教師上課的視頻錄像的在線播放和下載，針對各知識點的matlab單機版程序，為學生課下學習調試提供方便。

    在線實驗主要針對課程中的重點難點，使學生能采用交互的形式實現在網上通過簡單的操作就能看到該參數下的處理結果。便于學生對所學知識進一步深化理解。

    網上交流部分其主要功能是一個留言板，有疑問的同學可以直接將問題貼在留言板上，老師定期查看留言。這不僅為學生提供了一個開放、自由的提問空間，更成為老師能及時發現教學中的問題進而及時改進的重要途徑。

    在線考試主要是將課程內容按照知識點形成試題存放在sql2000數據庫中，學生在題庫中隨機抽題，并在規定的時間內完成做題并提交答案。系統自動對學生答題情況進行評分，并進一步根據學生答題情況得到對該學生知識掌握情況的定量評價，從而為教師課堂教學提供依據，并可作為下一次抽題的參考。

    系統的六個功能模塊之間互相補充，從內容上互相呼應，共同促進學生對課堂內容的學習和掌握。

4  網上交流功能模塊的設計

    系統提供了網上交流答疑的功能，其主要部分是一個開放式的留言系統，然而現在絕大多數留言系統、論壇系統對于數學公式的支持功能較差，通常是將數學公式轉換成圖片的形式加以保存和顯示，公式錄入也多通過貼圖的方式進行，對學生在線提問造成很大的不便，更不利于公式搜索。對此，作者基于mathml的對ascii碼的翻譯功能，將mathplayer嵌入網頁進行公式顯示，這樣存儲在數據庫中的文字信息，可以方便快捷的進行復雜的數學公式的錄入、顯示及搜索。系統中公式的顯示需要客戶端安裝firefox瀏覽器或在ie6.0瀏覽器的基礎上安裝mathplayer軟件。公式錄入界面如圖2所示，運行結果如圖3所示。

圖2  數學公式的錄入界面

圖3  數學公式的在線顯示

    在輸入公式之前以$表示公式的開始和結束。

    對“σ”的搜索可直接在搜索欄中輸入“sum”實現，運行結果如圖4所示。

圖4  對“σ”搜索結果

5  在線實驗功能模塊的設計

    為完成“數字信號處理”課程中算法的在線實驗和演示，本文利用matlab強大的信號處理功能基于iis6.0+matlab web sever進行開發，實現了信號參數的在線提交 、給定參數信號波形生成、fft頻譜分析和fir、iir濾波，處理過程參數均可通過網頁在線提交。運行界面及結果如圖5、圖6所示。

圖5  正弦信號參數輸入窗口

圖6  正弦信號圖形輸出

    此外，在生成給定參數信號和信噪比的基礎上，通過編制matlab程序實現了生成信號的fft譜分析，通過帶噪聲信號的頻譜是學生直觀認識信號的頻譜結構。進一步，系統提供了參數濾波器頻率特性分析功能，學生可以通過自己輸入濾波器參數的方式查看該參數下濾波器的頻率特性，從而增強學生對濾波器工作過程的理解。此外，通過設置不同的截止頻率、通帶增益、阻帶增益等參數對所產生的信號進行濾波分析，并將濾波后信號的波形顯示在網頁中。

    在線實驗系統以windows自帶的iis6.0信息服務作為網站調試過程中可能會遇到“connect() failure”錯誤，這是因為matlab server服務未被啟動，只要到“控制面板—>服務”啟動該項服務即可。

6  結束語

    本文設計的數字信號處理課程網絡化教學系統在傳統網絡化教學系統的基礎上，針對“數字信號處理”課程的特點，增加了在線實驗和網上交流的功能模塊，實現了在線參數提交、信號在線生成、結果顯示下載的功能，并且針對傳統網絡化教學系統中數學公式在線錄入的難題設計了在線交流子模塊，實現了復雜數學公式的在線錄入、存儲、顯示和搜索。

    該系統已正常運行近一年，效果良好。基于現有研究，作者認為該系統在以下方面有待進一步完善：網上考試系統的進一步完善，在線實驗模塊信號波形動態顯示功能的實現及完善。

參考文獻

[1] 龔德良，袁敏.基于校園網的網絡化教學系統設計與實施方案.湖南學院學報，2007，28(2)：89-93

[2] 朱勇.matlab web server在交互式網絡課件開發中的應用. 阜陽師范學院學報(自然科學版)，2005，22(2)：49-52

[3]周俊，馮軍煥，鈕小明.基于web的數學公式編輯系統設計.中國遠程教育，2004，15：69-70， 75

篇10

摘 要： 從學習分析系統角度研究MOOC教育中低通過率與有效學習的問題。通過分析學習者學習活動情況，在MOOC社區取樣大量原始數據，生成平臺學習數據，采用一個基于Hadoop的MOOC學習分析系統對數據進行分析和挖掘，促進學習者進行有效學習。為了評估該系統的有效性，開發一種分析方法來識別那些容易輟學、低延遲的在線學習者，以使得MOOC服務商能夠有效地進行教學策略調整，提高了課程通過率。

關鍵詞： 大規模開放在線課程； 云計算； 分布式系統； 分析系統

中圖分類號：TP393.02 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2016）07-45-04

Construction of MOOC learning analysis system based on Hadoop

Xia Xiaofeng

（Department of Computer Science， Shaozhou Normal College， Shaoguan University， Shaoguan， Guangdong 512009， China）

Abstract： Study on the problems of low pass rate and effective learning in MOOC （massive open online courses） education from the perspective of the learning analysis system. Through the analysis of learners' learning activities， sampling a large number of original data in MOOC community to generate the platform's learning data， a Hadoop based MOOC learning analysis system is used for data analysis and data mining to promote learners for effective learning. In order to evaluate the effectiveness of the system， an analytical method is developed to identify those online learners who are easy to drop out of school， so that the MOOC service providers can effectively adjust the teaching strategies， and improve the pass rate of the course.

Key words： MOOC； cloud computing； Hadoop； analysis system

0 引言

隨著云計算技術的推廣與應用，云計算已經為新一代在線教育系統奠定了基礎，它改變了現代的教育模式，基于無限的網絡資源，任何教育機構可以通過全球在線學習資源分享教學經驗。目前全球MOOC（大規模開放在線課程）[1]有三大巨頭。edX[2]是由麻省理工大學和哈佛哈佛大學聯合推出的非盈利在線教育平臺，它現在提供150多門跨領域、高標準、具有創新技術的免費課程，現有全球46所著名大學加盟，北京大學、清華大學位列其中，參加學習的學員超過180萬。Coursera[3]是由美國斯坦福大學兩名計算機科學教授吳恩達（Andrew Ng）和達芙妮?科勒（Daphne Koller）創辦的大型免費公開網絡在線課程項目，它現在提供600多門課程，門類豐富，但良莠不齊，現在全球108所大學加盟，復旦大學、上海交通大學、北京大學正式加盟，參加學習的學員超過600萬。Udacity[4]是由斯坦福教授塞巴斯蒂安?特倫（Sebastian Thrun）推出了包括科學、數學、編程、計算機科學和企業家精神訓練等在線免費課程，現在提供38門課程，非常精致，參加學習的學員超過160萬。

免費網絡公開課，全新商業模式，這吸引著全世界目光，許多學習者渴望獲得世界名校的免費課程，許多學習者注冊或參加MOOC學習。自2012年免費公開課的模式推出至今已經有兩年多，MOOC遭遇了成長的煩惱：2013年12月5日賓夕法尼亞大學教育研究生院公布了對全球100萬名MOOC的學習者進行了調查，結果顯示，注冊的學習者只有大約一半聽過一堂課，只有4%的用戶完成了全部課程[5]。

在本文中，通過采集學習者在MOOC網絡學習過程中產生的大數據，利用云計算技術中的一個可編寫和運行分布式應用的處理大規模數據的開源框架Hadoop[6-7]構建一個學習分析系統，利用該系統去分析學習者在線狀況，幫助相關MOOC服務商提高結課率，改善教學和學習的環境。

1 大數據與Hadoop概念

大數據的定義是大量的非結構化的信息和內容，可以從“無限”活動在互聯網上，一般非傳統來源，如web[8]日志、點擊流、社交媒體、電子郵件、傳感器、圖像和視頻。能夠分析和利用大數據的實時情報可以為相關產品提供了巨大的機會，甚至政治決策服務。一些在線教育活動可以受益于大數據，對情緒分析、活動分析、欺詐檢測均可以通過大數據的挖掘進行，學習分析和大數據結合在未來的在線教育中將扮演一個重要的角色。

Hadoop能對海量數據執行分布式處理，它的核心就是HDFS和Map Reduce。若干個數據節點（Datanode）加一個名稱節點（Namenode）構成HDFS，對相關文件被客戶端訪問的管理、文件或目錄的管理、數據塊與相應數據節點的映射關系的管理等均由名稱節點負責，每個節點一般設置一個數據節點，由它負責管理該節點上的存儲[9]。Map Reduce將整個任務過程分為Map階段和Reduce階段，Map將用戶的輸入數據以鍵/值對形式通過用戶自定義的映射過程轉變為一組中間鍵值對的集合，Reduce則對中間生成的臨時中間鍵值對作為輸入進行處理，并輸出最終結果[10]。

2 MOOC特點

MOOC是“大規模開放在線課程”的英文縮寫（中國稱為慕課），即：Massive（大規模），是指學習者對課程注冊與訪問數量多；Open（開放），指有學習需求的學習者，均可以上線學習；Online（在線），指的是學習時間、地點不受限制，24小時開放，通過網絡作業、討論、互動和評價獲得相關知識；Course（課程），MOOC的課程設計類似于大學課程，但MOOC將課程重新分解，重新再造，使之適應在線教育。

MOOC作為一種嶄新的教學模式，它將課程重新分解，重新再造，使之適應在線教育。它主要有以下幾個方面的特點。

2.1 教學理念的轉變

“以教師為中心”是現行的傳統教育理念，MOOC則是“以學生為中心”，翻轉課堂，教師只是活動的導師，網絡課堂是師生互動的場所，通過提供適當的教學材料引導學習者之間進行交流，學習者可以根據個人需求，掌控學習節奏與方式，會更加努力、勤奮、主動、個性化地參與其中，并獲取想要得到的知識。

2.2 教學規模的改變

傳統大學課程一般只有幾十到幾百位學習者，而一門慕課課程動輒上萬人，目前最多的一門課程有240000位學習者參與，MOOC完全突破了班級規模限制，打破了傳統教學模式班級的概念。

2.3 學習的伸縮性改變

傳統的學習者依照各門課程的教學大綱安排進行學習，缺乏靈活性。MOOC中的學習者可以根據自己的時間、對該門課程的掌握情況，利用分段時間進行學習，自我掌控學習進度，完成相應的課程學習。

2.4 開放性的改變

傳統的大學是在教室、實驗室、圖書館等場所進行學習，而且各個大學之間相應課程是不對外開放的。MOOC學習者只要擁有一臺電腦或移動終端，只要可以上網，就可以學習各種優質課程，并與來自世界各地的學習者進行充分的交流，這些MOOC課程資源是對所有人開放的。

2.5 學習方式的改變

傳統教育以45分鐘為一個單元進行課堂教學，MOOC視頻課程被切割成5-15分鐘的“微課程”，學習者可以通過在線資源和一些額外的學習材料，發現和闖關課程中許多個教學小問題，并在平臺上直接提出自己的想法和疑惑，會有師生共同討論或提供解答，學習者的學習興趣和主動性會得到極大的提升。

2.6 教育技術的改變

傳統的教育多數基于多媒體教室或傳統板書，學習者接受的是本地教育，MOOC則是借助云計算技術、移動平臺技術、數據挖掘技術構成一個虛擬網絡在線教育時空，通過這些技術解決了地域問題，讓學習者不再停留在自己所在學校和地域的影響。

3 MOOC學習模式分析

第一步分析由MOOC生成的大數據的生命周期，第二步對學習者進行分類，第三步MOOC環境中“未完成”學習者的識別模式。

3.1 MOOC生成的大數據的生命周期

如圖1所示，大數據的生命周期在MOOC可以描述如下。

⑴ 獲得數據：在相關網站源頭定期通過查看網絡發帖、學習者調查、用戶資料、網絡社交媒體等獲取數據。

⑵ 整合數據：將各種數據按照規則進行整合，并將整合后的數據傳輸到一個大數據平臺，為后期數據處理做好準備。

⑶ 分析數據：在大數據平臺上使用各種分析模塊對整合后的數據進行處理。

⑷ 優化數據：將數據挖掘的分析結果給MOOC服務商，使得服務商可以對學習者進行有效的幫助和管理。

3.2 MOOC學習者

基于MOOC環境中學習者學習過程中的行為，對學習者進行分組定義為下面幾種類型。

⑴ 注冊者：只是簡單注冊了MOOC課程，但是基本不在線，這類注冊學習者的數量通常是最大的。

⑵ 瀏覽者：簡單瀏覽MOOC課程，但是沒有真正參與相關的探索、討論、評價、測評。

⑶ 中途退課者：大部分學習者屬于這一類，他們通過從MOOC課程中獲取他們需要的課程資源幫助他們的學習，但是沒有完成整個課程的學習。

⑷ 被動參與者：這些學習者瀏覽每門課程材料、觀看講座、參加測試、參加互動，但是不參與課程考核。

⑸ 積極參與者：全程參與MOOC課程的學習，并通過MOOC課程的評估和考核。

對于學習分析系統，我們主要研究注冊者、瀏覽者、中途退課者、被動參與者這四類學習者，將這四類學習者列為“未完成”學習者。

3.3 MOOC環境中“未完成”學習者的識別模式

通過分析學習者的行為和活動，如觀看視頻、下載課程、互動參與測驗和調查等，觀察交互性和持久性這兩個指標，基本可以識別“未完成”學習者。

持久性表示學習者在線相對穩定的時間，主要從學習者觀看視頻和下載課程兩個方面進行考量。交互性表示學習者參與程度，主要從在線回答問題和參與調查程度進行考量。

4 MOOC學習分析系統架構

4.1 MOOC學習分析系統架構

圖2描述了一個MOOC學習分析系統架構，利用一個基于私有云的Hadoop，從相關的MOOC服務商數據平臺以較小時間間隙大量捕捉和使用學習者學習的數據，設計一個學習分析系統，幫助MOOC服務商用來調整授課內容，為學習者提供更好的服務。

大數據集成組件負責捕捉數據，數據源依據不同學習者的參與，同時兼顧學習者的行為和偏好，第一步收集數據，第二步從MySQL數據庫數據導入到Hadoop的分布式文件系統HDFS，第三步處理Hadoop作業，然后提取MySQL表中的分析結果出口轉移到分析引擎。

系統的核心部組件是分析引擎部分，分析引擎是將Hadoop組件部署到私有云，通過HDFS對數據分類管理，然后通過分布式處理框架Map Reduce處理大量的MOOC用戶的數據，由Map Reduce作業過程來分析所有獲取的數據并輸出數據處理結果。最后，MOOC學習分析系統實現利用一個用戶界面來訪問相應的學習分析應用程序，同時允許用戶通過一個Web界面提交學習分析工作和研究結果。

4.2 MOOC學習分析系統實施

本節首先描述實驗環境和基礎設施的部署；然后為了顯示該系統的有效性，設置一個小規模場景實現對“未完成”學習者的識別，并進行系統結果評價。

4.2.1 實驗裝置

在小范圍內通過基于Hadoop的私有云部署，由1個主節點資源管理器和8個區域服務器從節點組成，每個節點都是一臺配置為主頻2.5GHz、RAM內存4GB和磁盤空間500GB的虛擬機，分配給HDFS、數據集成組件和Map Reduce應用程序，以此來識別“未完成”學習者。在實驗過程中，使用的樣本數據集是從斯坦福大學Class2go開源平臺上的私有云采集。

4.2.2 評價

利用收集的數據，通過實驗來評估MOOC學習分析系統的性能，表1給出了使用MOOC學習分析系統時用來標識“未完成”學習者不同節點數目。

一般MOOC課程的平均持續時間為5周，發現Map Reduce執行應用程序時針對不同數量級別的并行MOOC學習節點，結果有明顯的差異。當學習者的數量很小，MOOC學習分析系統只有一點小優勢，8節點加速略高于1節點，達到1.64，這說明本系統對學習者數量較小時分析結果沒有優勢；然而當大量的數以百萬計的學習者參與時，學習分析加速使用8節點達到1節點的7.47，這種現象可以解釋為：即使進入MOOC學習者的數量非常巨大，但是用MOOC學習分析系統可以比較理想地的識別“未完成”學習者。

5 結束語

通過MOOC學習分析系統實施，重點加強對終止或延遲在線學習的人群的監控，提前介入對該群體的幫扶和引導，降低MOOC高輟學率，通過數據表明該分析系統可以提升完成學習的比例，對“未完成”學習者繼續完成學習起到一定的推動作用。隨著MOOC項目在全球的迅速推廣，基于Hadoop和Map Reduce應用程序來自動識別“未完成”學習者的學習分析系統還可以繼續研究下去，將來可以結合相關的網站進行深度數據挖掘，并通過用戶接口讓MOOC服務商可以使用分析系統調整教學策略，提高結課率。這個系統還有不完善地方，將來還會繼續改進與完善。

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