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包装MOOC：一次混合学习实验中的学生理念
摘要
尽管大规模开放在线课程(mooc)被视为是，实际上也是被设计成独立的在线课程，他们对高等教育领域的推荐已经扩展了混合课程设计的可能性空间(那些结合了线上和线下的学习经验）。 MOOCs可以提高这些课程的质量，而不是取代高等教育机构的课程。这篇论文报道了一种这样的探索，2012秋季学期，斯坦福大学的机器学习MOOC在范德比尔特的机器学习课程中被整合进了研究生课程。混合课程设计，杠杆化了课程和用于讲课、打分和讨论的平台，使范德比尔特老师在一个被很多学生喜欢的课程中带领学生超额学习成为可能研究表明，尽管学生们积极地看待课程的某些要素，他们也会对特定的混合课程设计中线上和线下的组合感到担忧对学生和导师的关于课程的反映进行分析，表明用于描述混合课程设计的维度组成了MOOCs，无论是整体还是部分。在本次将MOOC完整地集成在校内课程中更复杂的混合学习形式的案例研究中所报告的挑战，论文提倡更多形式的课程资料在多个MOOCs以及其他在线来源中提取的混合教学
关键词:大型开放式在线课程(MOOC)，混合学习，在线学习，包装，翻转教室，课程内聚，主题耦合，任务耦合，本地学习社区，全球学习社区，课程定制
介绍
技术继续改变传统教学和在线教育的教育方式(鲍德温，1998年)，正如最近大规模开放在线课程(MOOCs)的激增(MOOCs)展示(Guthrie,2012;Mangan,2012;Pappano,2012)。虽然moocs被认为是，而且实际上是被设计成独立在线课程(Hill,2012年)，他们对高等教育领域的介绍已经扩展了可能的混合或混合课程设计的空间(那些结合线上和线下的经验)。创建一个混合课程，合并另一个导师的MOOC，在某些方面简化了混合课程设计问题，通过修复混合课程的在线组件，同时允许混合课程指导教师塑造课堂上的组成部分。然而，以一种优化学生参与、满意度和最终学习的方式，将课堂模块融入到现有的MOOC中，可能具有挑战性。
本文报告了2012年秋季在范德比尔特大学的机器学习中混合研究生课程的案例研究，该课程与斯坦福大学的MOOC课程相结合。它报告了学生对混合课程的看法，并指出了作者认为是对这些认知负责的混合课程设计要素。根据这些发现，该论文提出了一些潜在兴趣的设计考虑，希望在MOOCs周围建立混合学习体验，或者更广泛地整合在线和面对面的混合课程。虽然在本研究中的混合教学采用了一种特定的MOOC，该论文认为其他的定制可能是可行的，也可能是可取的，特别是那些选择并混合多个MOOC资源的。
背景
混合学习
混合或混合的教学方法，将面对面(脱机)教学与在线资料结合起来，创造出一种灵活有效的教学模式(Aycock,Garnham，amp; Kaleta,2002;Bowen,Chingos,Lack，amp; Nygren,2012;Hill,2012)。通过利用课余时间的在线内容传递方式，混合课程可以免费为讲师反馈、应用和互动(Aycock et al .，2002;Hill,2012)提供面对面的交流。事实上，美国教育部在2010年的一份分析报告中指出近些年的实验和准实验研究表明，混合教学比面对面或完全在线教学更有效(即，富山，墨菲，巴卡亚，2010年)。然而,警告,随着荟萃分析指出“这是处理条件的元素组合(这可能包括额外的学习时间和材料以及其他合作机会)产生了观察到的学习优势”(意味着et al .,2010, p. xviii)。
正如寇卡et al。(2002)概括的，混合方法演示的巨大差异不仅在面对面和在线时间的分布,而且在课程设计,反映和适应不同的教学风格和教学内容。尽管没有'标准'，在混合课程的教学中，他们通常会对传统的面对面课程进行严格的、时间密集的重新设计，以充分整合线下和在线学习(Aycock等人，2002年;Stone amp;秘鲁- chaney,2011年)。学生们的在线作业必须与他们在课堂上的工作密切相关，就像面对面的课程必须吸收并应用在线材料(Babb,Stewart，amp; Johnson,2010;Gilbert amp; flores - zambada,2011;Toth,amrein - beardsley，amp; Foulger,2010)。本文根据作者的案例研究，论证了在线和面对面组件之间的耦合程度和类型是一个重要的维度，混合课程可以是多种多样的。mooc和混合学习尽管形式不同，但“传统的”混合课程采用了面对面和在线学习的共同设计理念:即校园教师(Aycock et al .，2002;Gilbert amp; FloresZambada,2011;Rodriguez amp; Anicete,2010年)。例如,在一个版本的通常被称为“翻转”或“反向”课堂(拉赫,普拉特amp; Treglia,2000),学生通过在线视频讲座获得有他们的导师创立的第一次接触课程内容，那么上课内容更深入地探索通过主动学习也由他们的老师设计的练习(Talbert,2012)。尽管一些版本的翻转课堂涉及由他人创造的材料，例如，教科书对内容的第一次接触(Mazur,2009)，但是在线和面对面学习活动的混合是由学生的在校导师设计的。在这样的课程中，线上和线下教学活动的组合是被学生的在校导师设计的，mooc为混合课程设计提供了一个新的选择。与其通过制作在线课程视频或利用教科书来“翻转”课程，教师还可以在现有的MOOCs(考尔菲德，2012年费雪，2012年，Koller,2012年，Mangan,2012年，Shirky,2012年)上“包装”他们的课程。在这种方法中，学生们在校内的课程中被要求参加另一个机构的MOOC课程的部分或整体参与，而当地的教师则通过面对面的课堂互动来补充在线学习的经验。由于MOOCs是在外部设计的，目的是作为独立的课程(Hill,2012)，所以MOOC在混合学习经验中的集成限制了面对面授课教师的课程设计决策:在线组件是相对固定的，只有课堂上组件可以是多种多样的。然而，在线组件只是相对固定的，因为包装器的指导人员可以选择只使用MOOC的部分内容，这是作者在讨论定制多个MOOC和其他在线内容时返回的可能性。“包装”课程围绕着MOOC课程所构成的挑战，与由另一门课程编写的教科书所构成的挑战不一样。然而，考虑到大多数MOOC课程视频、自动评分的测验、讨论论坛的学习经验的多样性和交互性，在混合课程中使用外部托管的MOOCs涉及到设计问题，这些问题不是由教科书的使用引起的。这些是在当前案例研究中探索的问题。方法教学背景:本案例研究的背景(阴，2003)是一个研究生阶段的机器学习课程，在范德比尔特大学，一所研究型大学，合著者Fisher。机器学习的研究生课程通常是由计算机科学课程每隔一年提供一次。由于对这所大学的另一个研究生课程的需求，这门课程的一个特殊部分是在2012年秋季学期的“关闭”期间运行，并作为费舍尔的超负荷课程。
结果，这门课程的10名学生中，有很多都是来自于计算机之外的科学，尽管他们都是有计算能力的研究生，但对机器学习来说却很陌生。为了保持一个可持续的工作负载在他所有的课程,费舍尔决定利用一些网络公开课提供的教育资源对于这门课程,他的经历的基础上结合开放教育资源(威利amp; Gurrell,2009),如在线视频讲座由其他教师,到以前的课程(费舍尔,2012)。事实上，在2012年春季的一项机器学习课程中，Fisher利用斯坦福大学人工智能实验室主任、Coursera的联合创始人Andrew Ng教授在线授课。然而，在2012年秋季的课程中，学生们被要求超越简单地观看吴昌俊的在线课程，他们实际上进入了Coursera平台上，并被要求完成Ng的机器学习MOOC课程。这包括观看讲座视频、完成测验和编程作业，以及有选择地参加讨论论坛。学生们被要求接受他们提交的测验和编程作业的截屏，并把这些照片发给Fisher，让他们在范德比尔特课程中为学生的成绩做出贡献。为期10周的斯坦福MOOC课程开始于范德比尔特大学(Vanderbilt)学期的开始，这也是费希尔选择将其作为课程的一部分使用的原因之一。然而，在机器学习中有一些主题是由MOOC所没有解决的，这对学生在范德比尔特的研究有潜在的用处。因此，学生们也被分配了额外的阅读材料，在每周的面对面课堂讨论中，由Fisher领导。MOOC为一些经典和广泛使用的机器学习方法提供了介绍，这些阅读材料都是期刊论文，包括最近在该领域的开创性研究，选择在MOOC的主题上建立并介绍机器学习的其他重要领域。在这学期的最后四周，在MOOC结束后，学生们单独在他们自己设计的项目上工作，在剩下的课堂会议上接受来自Fisher和其他人的指导和反馈。这类学生项目是之前Fisher的范德比尔特机器学习课程的一部分，这是在2012年秋季学期的第一个10周的学期。图1显示了整个秋季课程中机器学习主题的大致布局。左边的栏目给出了期刊阅读的主题，这是每周课堂讨论的焦点;右边栏列出了Andrew Ng的MOOC的在线视频主题。阅读材料(左栏)的一个星期的偏移量是为了让Ng的MOOC视频先介绍概念，然后再在阅读材料中扩展。列之间的箭头表示一些主导阅读和MOOC视频之间的概念上的对应关系，尽管这些线的协同作用只能在相对较高的抽象层次上实现，而不是在“具体细节”的层次上。费舍尔在2012年春季的机器学习课程中使用了同样的视频来适应2012秋季课程的顺序。在许多情况下，没有相关的通信。在某些情况下，没有显示，因为连接是无处不在的。举个例子，尽管在MOOC课程的第6周没有出现相关的实验评价，但这种材料在几乎所有课堂讨论和在线话题上都有关联，而且事实上，阅读材料和他们的讨论在整个课程中都有反映和反映。类似地，在课堂上讨论项目的第7周也引用了贯穿在线和课堂主题的材料。相反，一些课堂主题，如关系学习、归纳逻辑编程和知识偏见学习，只是没有强大的链接——当然不是在具体的细节上——与MOOC主题，尽管在某些情况下，典型差异所显示的差异是讨论的主题。尽管在图1中所列的主题引用是特定的，但这一数字意味着在课堂讨论中选择的阅读材料有广泛的应用。他们还反映了费雪的优先事项，包括一些主题，虽然没有与在线主题有实质性的联系，但他认为重要的是在范德比尔特语境中。而且在所有情况下，即使是存在的联系也在相对较高的抽象层次上进行处理。Fisher把这个课程结构描述成一个“包装器”的方法，这是机器学习研究文献中所采用的术语，指的是一种为了从环境中提取最显著的特征而缠绕另一种算法的算法，从而提高整体的学习能力。考虑到这一方法，他在Coursera平台上的机器学习MOOC课程中“包装”了他的校内课程。在之前的课程中，费舍尔提供的课堂授课和低赌注作业被MOOC的在线课堂视频、自动评分的测验和编程作业所取代。这样一来，费雪就能以不同的方式使用课堂时间，更多地关注互动讨论和更具挑战性的内容。这个结构是上面提到的翻转课堂的一个版本。在Fisher的案例中，MOOC扮演了早期视频讲座或教科书的角色，为学生提供了一些课程内容的结构化介绍。
数据收集和分析是为了探索学生在这一课程中学习的经验，在MOOC结束后的每周一次的课堂上，一个焦点小组与学生进行了交流。在当天的前半小时内，所有10名学生参与的焦点小组进行了调查。学生们被告知，焦点小组是研究混合教学模式的研究项目的一部分，他们的老师对课程的反馈感兴趣。焦点小组录音并转录后进行分析。在本学期结束前，在焦点小组之后，费舍尔与费希尔分享了一份非正式的和不确定的学生评论摘要。本学期晚些时候，学生们被要求完成大学里广泛使用的标准期末评估表格。学生们对两种整体的、喜欢的问题的回答在下面讨论。此外，在课程结束后的几个星期(寒假过后)，Fisher要求学生完成一项课程后的调查，这是由研究人员设计的，目的是进一步探究在焦点小组中出现的一些主题。这项调查由14个likert - sc组成,以下部分将介绍学生对这些问题的看法。根据学生们的自我学习的价值，MOOC的主要优势在于传统的授课课程，其灵活性、定制性和可访问性更大，学生们认为这是鼓励结构化的自我学习。学生们重视通过MOOC提供的灵活性，允许他们按照自己的进度和自己的时间表观看每周的视频讲座。正如一位学生说:“我真的,真的很喜欢吸收信息在自己的时间以自己的速度,并通过这样的视频格式和某人你知道是一个很好的讲师,确实精心准备的这些话题,我认为这是更
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