编者按：

　　近期，Coursera2017年年会在美国科罗拉多大学博尔德分校召开。Coursera成立于2012年4月，创立之初，平台上只有4所合作学校的10门在线课程，发展到今天学习者遍布世界各地。本次会议提供有7个主旨报告（Keynotes），2个专题讨论（Panels），26个分论坛（BreakingSessions）。会议提供了大量的信息，作者从两个方面记录本次会议，一是在大会主旨报告、专题讨论中所展现的对未来在线教育走向的认识与畅想，二是由分会场报告所展示出MOOC教学设计、研究以及教学学术的最佳实践。从上期起，连载刊登，这一期推出第二篇。

　　MOOC的最佳实践

　　Coursera2017年年会侧记（二）

　　分论坛看点

　　Coursera2017年年会针对不同的参会人群设计了分论坛，包括大学战略、研究、教师教学、课程团队四条主线，涉及26个不同的话题。“大学战略”旨在帮助大学及学术机构构建在线教育的机构发展路线图，在这类分论坛中由一些资深的合作学校代表来分享机构的做法，围绕创新观点和机会展开讨论。

　　“研究”分论坛是在Coursera2016年举办研究工作坊的基础上，邀请伙伴学校分享在学习分析方面的实证研究。本次会议上报告的研究者大多来自教学发展中心、在线教育机构，笔者参与的研究分论坛中的主要报告主要涉及学习者体验、教学设计方法、利用数据改进教学以及教学学术四个方面，采用的研究方法主要是问卷、访谈以及平台数据分析。

　　“教师教学”分论坛主要是探索教学设计如何促进学习、激发讨论，报告者有开课的教师、教学发展中心或在线教育机构的负责人，共同探索如何建课（针对新教师）、有哪些创新的教学设计方法、如何改进慕课教学、如何将慕课教学和校内教学相结合。

　　本届年会还首次开设“课程团队”分论坛，主要针对教学设计师（Instructional Designer）、课程制片人、项目经理、学习设计专家等帮助教师建设慕课的人员，引导大家共同探索创新教法、高质量学习体验的构建工具、课程开发创新工具等。本次会议分论坛话题概述如表1。

　　在分论坛时段，一般会并行开设4个会场，分别涉及上述分类，一般每个分论坛都会由Coursera的工作人员主持，有3～5个主题发言，配合分论坛的话题，Coursera的工作人员也会简要介绍平台的工具或是研究实践。笔者有选择地参与了其中部分环节，涉及3个研究分论坛、1个教学分论坛和3个教学/课程团队并行分论坛。这些分论坛中涌现出的MOOC设计、教学与研究等实践案例，值得借鉴学习。

　　实践案例之一：MOOC教学设计

　　教学设计实践案例主要是针对具体课程的设计经验，在本次会议中，笔者注意到的第一个案例是杜克大学的课程“ARToftheMOOC：Activismand Social Movements”，有一个模块是设计项目，分别设置了个人完成和小组项目，学生可以根据自己的情况自由选择；而课程“Advertisingand Society”中则是在案例分析的模块分别设计了不同的角色，学生可以根据兴趣自己选择角色（设计师、顾客、用户、竞争者）的案例，这样的设计通过Coursera的“Learner Choices”设置而得以实现。

　　第二个案例是来自哥伦比亚的安第斯大学的教学设计师提出的，通过社会交互和实践应用等方面，推动学生构建知识的教学设计模型，并主张通过活动与目标挂钩、学习流程设计、主动学习体验以及学习交互这四个维度来进行MOOC设计。

　　其中，主动学习方法包括游戏化教学、让学习者自己做视频等，鼓励学习者在做中学，而交互设计是比较复杂的一个维度，目前还在探索中。

　　第三个案例是来自亚利桑那州立大学所分享的视频设计原则，结合该校TESOL认证专项课程“第一部分：马上开始教英语！”中的视频设计提出了5条原则，分别为Stickiness（simple、Unexpected、Concrete、Credible、Emotional、Story）、3C’s（cohesion、coherence、connectedness）、multimodality、humor、interactivity。现场展示的视频均是故事化的场景，由教师出演书中人物或知名公众人物，看起来非常有趣吸引人，其视频设计值得进一步分析与研究。如图1所示。

　　实践案例之二：平台功能改进的实践案例

　　目前Coursera会基于多种研究来进行平台功能改进。大会上的产品报告中介绍了Coursera帮助学习者制定个人学习方案的初步设计，表明Coursera试图通过大数据梳理课程与课程之间、课程与工作之间的关系，并引导学习者自我反思，最终推荐个人学习方案。

　　第一，Coursera会通过研究学习者行为，并以此作为平台功能开发的依据。比如课程班次的智能选择工具，如果学习者没能完成本班次的课程，就可以自己更改完成课程的截止日期，并在新的班次中从离开的地方继续学习，同时智能选择工具也进行了限制，只能选择最近2～3天开始的班次。这一工具的开发以及相应的设置源自Coursera针对学习者各个班次学习时间的分析。增加了智能选择工具后，相比之前的班次，下一个班次的完成率提高了20%。第二，开展针对性的问卷调查，如果发现某些课程第一个模块的退出率较高，即使交费的学生也会大量退出，这时就会给学生发放调查问卷。2016年，从某门课程中收到1500份反馈，最终发现，学生退出的主要原因在于期待和内容不匹配。为此，在本门课程介绍页上明确了课程要求，在评分练习之前增加了一些形成性练习，结果发现如此改变有效地降低了模块1的退出率，甚至提高了后续模块的完成率。

　　第三，Coursera也会开展针对性的小实验，比如在课程开始时请学习者自我评估学习本课程的能力（维度包括需要帮助、需要一些练习、可以独立完成以及可以给别人讲解），以此来定位需要干预的学生。对3门课程进行此类实验，发现开课前学习者的自评可以预测其在第一次评分练习前的退出率。

　　第四，通过邮件邀请学习者访谈，实施流程是通过一小时的访谈以及对其在线学习行为的观察，了解其思维过程和动机，主要用于界面测试。比如Coursera的课程主页目前所采用的关键活动截止日期流程图的方式呈现，就是通过上述方式最终选定的，实践发现，增加了这个页面后，课程完成率提高了12%。（待续）

　　（作者单位为北京大学教师教学发展中心）