作者简介：孙洪涛，北京师范大学远程教育研究中心/智慧学习研究院教育学博士，中央民族大学现代教育技术部高级工程师，研究方向：学习分析、教师专业发展，sht@muc.edu.cn，北京 100875；郑勤华，管理学博士，北京师范大学远程教育研究中心/智慧学习研究院副教授，硕士生导师，研究方向：远程教育经济与管理、在线学习分析，北京 100875；陈丽，理学博士，北京师范大学远程教育研究中心/智慧学习研究院教授，博士生导师，研究方向：远程教育基本理论，北京 100875

　　内容提要：MOOCs的交互状况对课程质量有着重要影响，本研究旨在对MOOCs的交互状况进行分析，比较不同类型课程的交互水平是否有差异。笔者选取国内14个MOOCs平台的622门可获取内容的课程，针对论坛帖子数量、回帖时间特性和教师的交互投入等，对课程的层次类别、教学模式、视频类型、学习支持和评价方式等进行对比分析。研究发现，我国MOOCs交互水平总体偏低且严重不平衡，20%课程产生了约90%交互；教学模式对交互水平影响较大，探究型课程交互水平较高，采用翻转课堂模式的课程交互状况较好，采用可汗学院式视频的课程比采用其他类型视频的课程交互水平更高；提供丰富学习支持和评价认证方式的课程交互水平较高。根据研究发现，本文建议我国MOOCs建设和应用需要深入探索教学模式，设计全过程学习支持，开展基于数据的过程性评价，建立完善的认证体系。

　　关 键 词：MOOCs 大规模开放在线课程 教学交互 教学模式 学习支持

　　基金项目：全国教育科学“十二五”规划2014年度国家重点课题“教育信息化与大型开放式网络课程(MOOCS)战略研究”(ACA140009)。

　　[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1007-2179(2016)01-0072-08

　　[DOI编码]10.13966/j.cnki.kfjyyj.2016.01.009

　　一、研究背景

　　2012年迄今，MOOCs席卷全球。尽管经历了2013年的“反MOOCs之年”，MOOCs的发展依然汹涌。以MOOCs为代表的在线教育已经走出了研究机构和高校的藩篱，进入促进全球教育发展的大视野。以欧盟为例，根据欧罗巴开放教育项目统计，欧盟开设的MOOCs已经达到1705门，其中89.38%(1524门)是2013年后开设的(Open Education Europa initiative，2015)。与此同时，我国MOOCs发展也如火如荼，特别是在高等教育领域受到了前所未有的重视。2015年4月，《教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》提出将MOOCs建设列为重点任务，并明确建设一批以大规模开放在线课程为代表、课程应用与教学服务相融通的优质开放在线课程。

　　然而，MOOCs仍处在发展初期，至今仍有许多不完善之处。这从各种争议中可见一斑。研究者围绕MOOCs的资源建设、教学方法、教学质量、评价方式和营利模式等开展了大量研究(Liyanagunawardena et al.，2013；丹尼尔，2013；巴格利，2014；陈丽等，2014)，但少有研究对MOOCs教学交互状况进行分析。教学交互是远程教育的重要主题(Anderson，2003)，是实现远程教育中教与学再度整合的关键过程(陈丽，2004)。作为新兴远程教育形式，MOOCs教学交互特别值得关注。目前我国针对MOOCs教学交互的研究很少，特别是针对不同类型课程的教学交互对比研究更是缺乏。MOOCs交互状况是深入解析MOOCs学习过程的关键环节。本研究就课程类别、教学模式、视频形式、学习支持和教学评价等对我国MOOCs交互状况进行分析。

　　二、数据来源与分析方法

　　本研究数据来自中国14个主要MOOCs平台的课程。在内容可见的1388门课程中，有622门(占44.8%)课程在研究者访问阶段是可以浏览的，其他课程由于已经结束或还未正式开课，无法获得完整的课程信息，因此本研究基于可以浏览完整课程内容的622门课程展开(郑勤华等，2015)。

　　由于教学交互主要发生在MOOC论坛中，发帖和回帖是主要的交互形式(Gillani & Eynon，2014；Barak et al.，2016)，帖子数量、回帖时间和教师的交互投入又是表征论坛交互状况的重要指标。本研究采用主题帖数、教师发布的主题帖数、教师答疑辅导帖数、回帖热度和回帖时间间隔五个指标对MOOCs的交互总量、交互时间和教师投入进行分析。其中，主题帖、教师主题帖和答疑辅导帖可以获得个数。回帖热度采用等级表示，其中0为未回帖，l为每主题帖平均3条以下回帖，2为平均4-8条回帖，3为平均8条以上回帖。回帖时间间隔也采用等级表示，其中1为12小时以内回帖，2为24小时之内回帖，3为24-48小时回帖，4为回帖间隔大于48小时，5为未回复。

　　在数据分析过程中，我们首先对622门课程的整体交互状况进行了分析，然后分析不同课程类型、教学模式、视频类型、学习支持和评价方式的课程交互情况，比较不同课程的主题帖数、教师发布主题帖数、教师答疑辅导帖数、回帖热度和回帖时间间隔。数据分析工具有SPSS Modeler 14.1和Tableau 9.0。

　　三、统计结果与分析

　　622门课程的发帖数显示，无论是主题帖个数、教师发主题帖数量还是教师答疑帖数量都呈现平均数量较低、分布不平衡的态势(见图1)。

　　进一步分析发现，622门课程中发生了交互的仅295门，占47.4%。327门(52.6%)课程没有交互论坛。针对主题帖数量进行深入分析可以发现，不同课程交互程度不平衡。图2中，横坐标为课程数量，纵坐标为累计主题帖数，圆圈表示不同课程。课程在横轴上以主题帖数量降序排列。越靠近原点的课程主题帖数越多。19.9%的课程(124门)的主题帖数占全部课程主题帖数的89%，其余497门课程的主题帖数仅占11%。

　　图2 主题帖在不同课程的分布(样本量622)