MOOC如何吸引学习者持续参与

第一篇：MOOC如何吸引学习者持续参与

MOOC如何吸引学习者持续参与

日期： 2013-11-19

作者： 黄超

来源： 中国教育网络

【摘要】平台、教师、学习者、学习资源是MOOC最重要的几个元素，元素通过互动相互联系起来。【关键词】 MOOC 在线教育

中途弃课率高一直以来就是在线教育的痛处，无数的尝试证明，让大量学习者连续几周独自坐在电脑前、专注地学完一门课程确实是极难实现的任务。虽然MOOC的中途弃课率也不低，但考虑到即使是传统学校教育课程通过率也不是尽如人意、而且相较于之前名校公开课学习者大多只是跟风观看过一两节课程的状况，MOOC无疑已经很成功了——突破了在线教育学习者难以持续参与的难关，大量的MOOC学习者完整地学完了数门课程、他们活跃于相关的网络社区相互交流相互帮助。

模仿传统课堂的制度

注册——听课——课堂随测——作业——讨论——考试——结业——证书，这是多数MOOC课程的流程。注册准入、规定的上课时间

几乎所有的MOOC课程都会在预定的时间开始，在特定的时间上课，经几周到十几周的时间后课程结束。学习者如果在正式开课的时间段内注册学习，则有机会获得课程颁发的结业证书。如果错过了开课的时间，仍然可以学习网站上留下的全部课程内容，但学习进度就得全靠自己掌握，并且也没有获得证书的机会。当然，也有少数课程没有确切的开课时间，学习者可以在任何时候开始学习。

与之前开放教育强调“随时”有些不同，MOOC不再呼吁“任何时候”，因为也许彻底的自由就意味着放任自流、学习者会没有责任感，就像“免费”常被当成“没价值”一样。

严格的考评、认证结业机制

如果学习者全程认真参与，学习所有课程内容、参与课程活动、完成课后作业、独立通过课程测评，那他就能拿到课程颁发的证书。证书机制是MOOC的一大特色，尝试解决人们对开放教育的质疑——既然学习者花费了精力学习，那就应该对他们的学习结果给予认可。不过目前大多数证书都还不能与传统的学分和学位文凭对接起来，这正是MOOC的运营者下一步考虑需要解决的问题。

认证不光是对学习者努力和付出的一种认可，更是一种激励和鞭策，有了考核和认证机制，学习者更容易按时、保质、保量地完成学习任务，传统公开课中懈怠、三天打鱼两天晒网的情况会有所减少。

专职、诚心的参与者 认真负责的老师、助教

不同于开放课件和网络公开课的顺带而为之，MOOC课程中，课程教师和助教是非常重要的角色，他们专注于自己所负责的课程，考虑网络学习的实际情形、网络学习者的心理和能力，针对性地选择合适的教学策略，精心安排课程内容、制作课程说明，他们出现在视频中对知识点进行生动的讲解，他们混迹于论坛对学习者的疑问进行详细的解答。

教师如此精心地准备，学习者当然能感受到，知道自己是被关注的、自己的需求能得到满足，学习者自然会更愿意学习，当然也能学得更好。

具有强烈内驱力、相互帮助的学习者

相比于网络公开课，MOOC的学习者不但有学习的热情，更有实际的行动。他们喜欢跟随老师精心准备的学习材料认真学习、愿意花时间与学习同门课程的其他学习者探讨课程问题，学习者的紧密互助塑造了课程学习的良好氛围。

精雕细琢的内容 学习指导、内容导航

一般每门课程在网站平台上都有相对独立的目录，如课程介绍、课程内容、Wiki、论坛这样划分的一级导航。在“课程说明”中，学习者能了解到开课教师、教学目的、教学时间表、平台工具使用方法等信息。在内容最为丰富的“课程内容”下，往往是按照教学顺序把各种各样的学习材料组织呈现出来。

课程网页清晰的组织形式使得学习者对课程的内容有整体的把握、明白自己所处的位置、很容易跟随学习材料一步一步地学完课程内容，当然，必要时他们也能根据自身情况做出适当的调整。精雕细琢的学习资源 课程开始后，课程教师一般会定期地发布精心设计制作的学习资源。为了方便学习, 这些资源一般都会被划分为许多短小的片段，不过这些片段来源于完整成体系的知识、并且都通过导航精心地组织成为一体，所以不用担心“散”、“碎”的问题。

学习资源的形式主要是文字、视频、小测试、论坛、Wiki以及模拟实验等一些创新的小工具，资源的内容和形式都经过精心的匹配、设计和优化。以视频为例，视频在在线教育中一直是最广泛使用的形式，但其单向传播的属性注定它会遭受质疑。因此，三巨头都对视频做了改良，将视频按知识点切割成小段自是不必说;视频中老师除了口述讲解还经常把屏幕当白板写写画画、就像写黑板板书一样;学习者可以选择视频的画质、播放速度、是否显示字幕等;视频中往往还会嵌入一些测试习题(更有趣的是，这些题目也许还是授课教师手写的)，学习者有多次答题的机会，答题后能立即得到反馈，若选择查看答案则能观看授课教师讲解答案的视频。生成性内容：论坛、Wiki 虽然MOOC更强调既有知识的重复和传递，但平台还是提供了知识创新和生成的途径——课程Wiki和论坛，学习者因此有了更大的发挥空间和更大的提升潜力。这是MOOC一直期望做的，但MOOC所取得的尝试和成就也实在有限，因为让学习者来生成知识内容，技术工具支持容易实现，但学习者的动机激励却实在太难了。MOOC在主攻知识传授的同时，能适当地留出知识生成的空间，学习者的选择更多，平台也就有更多的机会留住他们。无处不在的交互

平台、教师、学习者、学习资源是MOOC最重要的几个元素，元素通过互动相互联系起来。教师与学习者

教师与学习者之间的互动包括教师对整个课程做出安排、授课讲解知识，学生接收教师传递的信息，学生对老师的测试、作业等要求做出回应，老师对学生的疑问进行解答。

与传统课堂不一样的是，MOOC的平台大大提升了师生们在这个过程中的体验感受。比如教师只管按照科学的体系传递知识、但学生可以按自己的进度接收学习这些知识;部分测试题目平台可以代替教师给出评价，省去了教师的重复劳动;教师可以在课后参与讨论，从论坛中充分了解学习者所遇到的困难，从而在后续的课程中做出反应(Udacity的某些课程甚至专门开辟了“答疑时间”环节，每节课都有一段老师针对论坛中学生提得最多的问题进行解答的视频)。学习者与学习者

在MOOC的学习中，学习者之间的交流显得尤为重要。平台会为每门课程开设一个专门的课程论坛，学习者在此相互认识、讨论与本课程相关的问题、共同学习。值得强调的是，如果学习者交流足够充分、深入的话，往往能同时生产出新的知识，这正是 “开放教育”的终极理念所倡导的。除了课程论坛，学习者往往还常驻于提供MOOC课程汇总信息的网站(如CourseTalk等)，他们甚至还会在线下组织见面会，彼此交流选课、学习的经验，评价、推荐优秀的课程等。

教师、学习者与平台 教师、学习者与平台

授课教师将许多课程内容嵌入到课程平台上，他们通过平台查看学生的反馈。学习者在学习的过程中完成小测试、作业、查看帮助、进行模拟实验、撰写课程Wiki，这些也都是在与平台进行交互。像三巨头这样成功的MOOC平台能够为用户提供良好的交互体验，学习者在使用平台时就像在与真人交流，轻松愉悦的心情使得课程学习的效果大大提高。

总体来看，MOOC以定制的平台技术为基础、严格的课程制度为保障，以教师、学习者、平台三要素之间无处不在的交互为经络，以交互产生的各种课程材料为骨肉，由此形成完整的生态系统。(作者单位为北京大学教育学院教育技术系)

第二篇：大数据分析：如何制作MOOC视频才能吸引学生参与

大数据分析：如何制作MOOC视频才能吸引学生参与 摘要

视频是在线教学中广泛使用的一种资源类型。本实证研究介绍了在线教学视频的制作如何影响学生参与度。据我们所知，本研究是迄今为止关于视频参与度的最大规模的研究，其中使用了edX MOOC平台上四门课程690万视频观看会话的数据。我们借助学生观看视频的时长和他们是否回答视频后的测试问题来衡量参与度。

我们的主要发现是，短视频、嵌入教师头像的视频、可汗风格（典型特点为手写笔应用）的视频更具吸引力，但即使是高品质的预录课堂视频并不具有特别的吸引力，同时，学生对系统讲授视频和辅导视频参与度不同。

基于上述定量发现和采访edX人员得到的定性见解，为帮助教师和视频制作者更好地利用在线视频格式，我们给出了若干建议。

一.引言

视频这种格式出现后，教育者就开始录制教学视频了。在过去的十年中，免费的在线视频托管服务诸如YouTube等使得人们能够大规模传播教学视频。例如，YouTube上可汗学院的视频观看次数超过3亿人次。

在Coursera，edX和Udacity等提供的当前一代MOOCs（亦称为xMOOCs）[7]中，视频在学生学习经验里占有中心地位。这些在线课程大多由教师制作的一系列视频组成，中间穿插着测试问题和互动演示等其他资源。有研究发现，第一门edX课程（6.002x，电路与电子）中，学生花了大部分的时间看视频。此外，还有研究发现，三门Coursera课程中，许多学生只是旁听课程，主要观看视频，而跳过测试、在线讨论以及其他互动部分。

由于MOOCs中视频内容十分重要，视频制作人员和教学设计人员投入大量的时间制作不同风格的视频（参见图1）。和edX工作人员讨论后，我们了解到，他们最迫切的问题之一是，MOOC课程中什么样的视频可以产生最好的学习效果？与此相关并会影响新课程上线快慢的另一个问题是，如何最大限度地提高学习效果，同时将成本控制在合理范围。

作为回答上述问题的一次尝试，本文介绍了一项关于MOOC视频的学生参与度的实证研究，以每段视频的学生观看时长和他们是否完成视频后的作业来测量学生的参与度。之所以研究学习参与度是因为其为学习的必要（但不充分）的先决条件，并且可以通过挖掘过去MOOC课程教学过程产生的用户交互日志进行量化。此外，视频参与度在除教育外的其他领域也很重要。例如，商业视频托管服务提供商，如YouTube和Wistia，用参与度作为观众满意度的关键指标，而观众满意度和经济收益有直接关系。

数据量的重要性：MOOC视频制作方目前制作决策的根据有轶事、民间智慧和从至多数十科目和数百视频观看会话得到的最佳实践。MOOC互动记录的数据规模--全世界数十万学生和数百万条视频观看会话--比以往研究得到的数据大四个数量级。

这样的规模使我们能够证实传统的视频参与度研究，并将其扩展到现代在线情境。这还使得MOOC视频制作方做决策基于数据而不仅仅是直觉。最后，还可以使我们的研究结果和建议推广到MOOCs以外的各种非正式在线学习，如数以百万计的人在Youtube上观看的诸如烹饪或针织方面“如何做”的视频。本文的贡献主要有两方面：

研究结果：研究结果从MOOC视频参与度实证研究获得，这项研究将四门edX课程690万视频观看会话的数据分析与对六位edX制作人员的访谈结合起来。表1中左半部分总结了七个主要的研究发现。据我们所知，本研究是迄今为止关于视频参与度的最大规模的研究。

对教学设计人员和视频制作方的建议：这些建议基于研究发现（见表1的右半部分）。edX的工作人员已开始用其中的一些建议来推动教师使用学生参与度更高的高性价比的视频制作技术。

图1 视频制作风格影响学生在MOOCs中的参与度典型风格

包括：a)课堂授课，b）桌旁教师的“讲课头像”，c）可汗学院风格（电子白板手写），d)PowerPoint幻灯片演示

表1.主要研究发现和对视频设计、制作的建议

相关研究

据我们所知，我们的研究是第一次使用数百万观看会话来研究在线教学视频的制作风格与参与度的关系。

最相关的研究是Cross等人的，他们通过对照实验来研究这些效果。他们制作了三个系统讲授视频的可汗风格版本和PowerPoint幻灯片的版本，并在线调查了150人的偏好。他们发现，这两种格式有互补的优势和劣势，并制定了一种混合风格TypeRighting，试图结合二者的优点。Ilioudi等人作了类似研究，制作各有直播课堂教学格式和可汗风格格式两个不同版本的三段视频（如图1a和1c），并将这些视频给36个高中学生观看，发现他们稍微偏好课堂系统讲授视频。虽然这些研究没有我们的规模这样大，却能获得学生的直接反馈，这一点我们还没有做到。

此前的MOOC交互数据的大规模分析并没有特别聚焦于视频。若干此类研究为我们提供了动力。例如，有研究发现，第一门edX课程（6.002x，电路与电子）中，学生花了大部分的时间观看视频[2,13]。还有研究发现，三门Coursera课程中，许多学生只是旁听课程，主要观看视频，而跳过测试、在线讨论以及其他互动部分。

最后，在MOOCs出现之前，教育工作者使用视频和电子媒介已经几十年了。Mayer综述了认知科学的多媒体对学习效果影响的研究进展。Williams综述了从1950年代到1990年代常用教学媒体的最佳实践[15]。Levasseur综述了课堂教学使用PowerPoint的最佳实践。这些研究至多包含数十科目和数百视频观看会话。我们的研究将上述研究扩展到大规模在线环境中。二．研究方法

我们采取了一种混合方法：对四门edX课程数据作了定量分析，并辅以对6位参与edX课程制作的工作人员的访谈作为定性的见解。

1.课程的选择

我们分析了2012年秋季edX第一批共四门课程的数据（见表2）。我们选择课程时覆盖了当时edX的全部三所大学（麻省理工学院，哈佛大学和加州大学伯克利分校），并力求最大限度地使得科目和视频制作样式多样化（见图1）。

然而，由于所有2012年秋季课程是数学/科学科目，我们所选课程不包括任何人文学科或社会科学课程。edX在2013年春季推出了更多课程，但我们进行本研究时这些数据还不完整。为了提高研究有效性，一旦获得数据，我们将对更多的课程进行同类研究。

2.视频样本的选择

我们分析的主要数据是学生观看视频样本（video watching session）。每一个视频样本包含用户名，视频ID，开始时间和结束时间，视频播放速度（1倍，1.25倍，1.5倍，0.75倍，或多种速度），学生按下播放和暂停按钮的次数，以及观看视频后学生是否回答测试问题。

我们挖掘四门目标课程的edX服务器日志来提取视频观看会话。edX网站日志记录了用户互动事件，如导航到一个页面，播放视频，暂停视频，以及提交问题答案等待评分等。我们将原始日志划分成视频观看会话的根据是如下经验：每个会话从涉及到特定学生和视频的“播放视频”事件开始，发生以下事件时结束：

?该学生触发了与当前视频无关的事件（如导航到另一页），?该学生结束当前登录会话，?该学生触发下一个事件之前，有不短于30分钟的间隙（谷歌Analytics使用此标准来分割网站访问量），?视频播放完。视频播放完时edX视频播放器会触发“暂停视频”事件，因此，如果一个学生播放一个比如时长五分钟的视频，然后离开了计算机，则视频播放完毕视为会话结束。

2012年秋季，只要学生进入课程视频页面，edX视频播放器就会自动开始播放视频（并触发“播放视频”事件）。有许多学生几乎立即暂停视频或导航到其他页面。因此，我们过滤掉了播放时长短于五秒的所有会话，因为这可能是自动播放导致的。

我们的程序从2012年秋季四门课程的开课期间提取了690万视频观看会话（见表2）。

3.参与度的测量

我们的目标是衡量教学视频的学生参与度。然而，没有直接观察和提问，无法测量到真实参与度，但是直接观察和提问在大规模情况下没有可行性。因此，我们用“参与时长”和“对的问题回答”这两个变量来测量参与度。

参与时长：我们用学生看视频的时长（即视频观看会话长度）来作为参与度的主要替代参数。参与时长是免费的视频提供商如YouTube和企业级提供商如Wistia都用到的指标。但是，其固有的局限性在于它无法捕捉观看视频的人是集中注意力观看视频还是只是播放着视频不看却同时在做其他事情。

对的问题回答：四门目标课程中，总体上有32％的视频后紧跟着一个测试问题，通常是一个选择题，旨在考查学生对该视频内容的理解。我们会记录学生观看视频后30分钟内是否回答后续问题。回答视频后的问题比不回答问题代表着更高的参与度。

本文提到参与度时，我们指的是通过上述两个变量测量的参与度，而不是难以测量的真实参与度。

视频属性 为了确定视频制作和参与度的关系，我们提取每个视频四个主要属性。

长度：由于所有edX视频都托管在YouTube上，我们写了一个脚本来从YouTube获得了每个视频的长度。

语速：所有edX视频配有时间编码的字幕，所以我们将单词总数除以总说话时间作为视频语速（即每分钟的单词数）的近似值。

视频类型：我们人工观看所有视频来确定其是通用系统讲授视频，辅导视频（如习题课），或其他内容，如补充电影剪辑片段。89％的视频是系统讲授视频话或辅导视频，所以我们集中分析这两种类型。

制作方式：我们观看所有视频，并对其制作方式用下列标签进行了标记： 幻灯片教师文本编辑器，IDE或命令行提示符下编写代码的视频截屏 可汗风格从课堂授课录制的视频

演播室近距离录制的办公桌旁教师头像视频

需要注意的是视频中可以混合多种制作方式，比如PowerPoint幻灯片和教师讲课头像之间交替切换，因此视频可以有多个标签。

4.对领域专家的访谈

作为定量研究结果的补充，我们将数据展示给edX的领域专家，以征求他们的反馈和解释。我们对四位主要的edX视频制作人员作了非正式的采访，他们负责监督视频制作从策划到拍摄和编辑的所有环节。我们也采访了两位项目管理人员，他们是edX和各大学课程教师之间的联络人。三．研究结果和建议

1.短视频更吸引人

视频长度是决定参与度的最显著指标。我们将视频按照长度分成五组，每组包含的视频数量大致一样，并在1倍播放速度下画出了各组的参与度图（见图2）。图2上半部分（绝对参与时间）显示，参与时间中位值至多为6分钟，且与视频总长度无关。下半部分（参与时间对视频长度作归一化处理）显示，对时长超过9分钟的视频而言，学生往往看了不到一半时间就放弃。最短视频组（0-3分钟）有最高的参与度，并且比其他组的差异要小：75％的会话持续了超过四分之三的视频长度。需要注意的是，如果学生暂停视频来检验对内容的理解或视频播放完之前回放刚看过的部分，归一化处理后的结果有可能大于1.0。

考虑到课程之间的不同，我们分别为四门课程画出来参与度图，发现都有相同的趋势。较长视频后面的评测问题，学生也较少去回答。对于图2中的五个组，我们统计了视频观看会话后回答问题的百分比，五组分别为56％，48％，43％，41％和31％。

这些发现在我们采访的edX视频制作人员中产生了最为强烈的共鸣。自从edX建立，制作人员出于直觉敦促教师将讲课拆分成不到6分钟的小块。然而，他们经常会遇到阻力，教师习惯了一小时的课堂授课，对这些教师而言，甚至15分钟都嫌太短。视频制作者正在利用我们的数据更有根据地去说服教师。

图2.上半部分为参与时长图（单位：分钟），下半部分为归一化时长图，红色线为中位值，上下蓝色线分别为25%,75%百分比线。参与时长中位值最多为6分钟。Engagement time：参与时长，videolength:视频时长

我们采访视频制作人员得到一个说法，即短视频可能包含更高质量的教学内容。他们的直觉是要简要地解释概念就要求有细致的规划，所以短视频之所以吸引人不是因为其时长很短而在于短视频规划得更好。但是，我们还没有数据去研究这个问题。

对于所有后续分析，我们还是将视频按长度分组，否则时长的影响通常会压倒其他制作要素的影响。

建议：教师应将视频拆分成小片段，最好不超过6分钟。2.教师头像视频绝非可有可无

6.00x和PH207x这两门课程的视频大多是PowerPoint幻灯片和代码截屏。然而，其中部分视频剪辑成了教师讲课头像和幻灯片/代码交替出现的格式。

图3.参与时长中位值与视频时长关系（左为6.00x，右为PH207x）

图3显示，学生们对带有教师讲课头像的视频参与度较高，这两门课程都是如此。在该图和比较参与时长中位值的后续图中，如果两组的中位值相差较远（即两者的误差范围不重叠），则两组的底层分布的Mann-Whitney U检验也会显著不同。

为了排除较长的参与时长是否可能只是由于学生暂停或重新播放视频所致，我们比较了两组之间播放/暂停事件的次数，发现没有显著差异。

此外，6.00x中的学生观看带有教师讲课头像的视频后回答了46％其后紧跟的问题，同一门课程下其他视频的百分比则是33％。但是，PH207x中的两组视频后问题回答的百分比都为33％。

这些发现也在我们采访的edX视频制作人员中引起了共鸣，因为他们觉得人类面孔给人一种“亲密和个人”的感觉，并且可以降低PowerPoint幻灯片和代码截屏的单调感。他们还提到，他们头脑中并没有某种特别的关于教学法的“设计模式”来指导具体怎样编辑视频，他们只是一旦“感觉有必要”就将教师讲课头像嵌入视频。

既然我们已经表明这种编辑技术可以提高参与度，我们鼓励视频制作者今后在作此类编辑操作时采用更为系统化的方法。有待研究的问题包括确定讲课头像和文字内容之间切换的时间点和频率。或许，有视频编辑软件可以检测转换点并自动嵌入讲课头像。最后，有人担心讲课头像和文本之间反复切换导致的震动效果，所以子母画面视图可能效果会更好。

建议：拍摄教师的头像并嵌入到视频的合适位置。3.视频的高清画质对提高参与度可能作用不大

虽然6.00x和PH207x都是由著名研究型大学的高级教师来讲授，并且课程视频类型大致相同，都是幻灯片/代码间或嵌入教师讲课头像，但是学生对6.00x的视频参与度更高。图3表明，同样是6到12分钟的时长，6.00x课程视频的学生参与度是PH207x的两倍，超过12分钟的视频，6.00x的是PH207x的近3倍。

当我们将上述发现介绍给负责这两门课程的edX视频制作人员时，他们马上提到可能是不同的视频拍摄方式导致学生参与度的差异：6.00x是教师坐在他的办公桌旁非正式拍摄的而PH207x是在价值数百万美元的电视制作演播室中拍摄的。图3中左侧的教师讲课头像显示，6.00x教师是近距离拍摄到视频中去，往往与学生有直接眼神交流，但是PH207x教师站在讲台上，经常环顾教室四周，而较少直视摄像头。edX制作人员提到，6.00x教师给人的感觉是舒适地坐在他办公室中和学生进行个人化一对

一、答疑时间式的谈话。视频制作方将这种特点称为“个性化”，学生觉得视频就是为他本人录制而不是一群陌生人。相比之下，PH207x教师给学生一种疏离感，因为他是在电视演播室的讲台后面讲课。

edX制作人员和教师合作，一起去找到双方都满意的拍摄风格，而PH207x教师还是倾向于传统的授课形式。尽管他有数十年授课经验并且对该形式很满意，他的课程视频并不很吸引人。这个例子进一步说明，即使有高档演播室，在课堂教学中效果很好的方法可能对在线视频不起作用。

在这里，本以为是限制条件的低画质视频——仅一个桌面近距离摄像头，实际上能带来更高的参与度。然而，很难将这个结论从两门课程推广开来，因为这种影响可能是源于教师的讲课技能差异。理想情况下，我们希望能比较多门高低画质的课程，但是我们的数据中仅上述两门课供研究。

建议：尝试在教师能够有更好的眼神交流的非正式环境下录制视频，这种方式成本更低并且可能比专业演播室更有效。

4.可汗式辅导视频更吸引人

图4.参与时长中位值与辅导视频时长关系 a)为可汗风格平板手写辅导视频，b)为PowerPoint幻灯片和代码辅导视频

下面我们研究辅导视频，即一步一步地解决问题的辅导视频。在所有四门课程中，可汗式辅导视频（即教师在数字平板上手写）比PowerPoint幻灯片和/或代码的截屏更吸引人。我们将幻灯片和代码放在一组，因为许多辅导视频配两者都有。图4显示，可汗风格的辅导视频的学生参与度是1.5倍至2倍。可汗式辅导视频观看会话的40％会回答视频后的问题，而其他辅导视频仅为31％。这一发现证实了以前的研究结果，这些研究显示徒手草图产生更吸引人的对话，以及人手写的自然运动比静态计算机渲染的字体更吸引人。

edX视频制作者和项目管理人员也同意这一结论。特别是，他们发现采用可汗式画草图的教师将他们和学生放在“在同一水平上”，而不是“授课模式”那样教育学生。此外，人们注意到可汗式辅导视频鼓励教师使用较为随意的解释风格，而不是那种缺乏个人风格的更疏离的方式，而PowerPoint则有意无意鼓励后面这种方式。

然而，可汗式辅导视频比幻灯片或键入的代码到一个文本编辑器需要更多的前期制作规划。如果教师字迹清晰，有良好的绘画功底，并精心规划布局以免造成画面过度拥挤，才能制作出最有效的可汗式辅导视频。未来的研究方向包括：如何确定可汗式辅导视频的最佳结构，以及如何设计出更好的制作和编辑工具。也许黑板板书讲课的一些最佳实践可以应用到这种格式中。

建议：尽可能录制可汗式辅导视频。如果必须显示幻灯片或代码，通过数字平板在幻灯片和代码上手写画出需要重点说明的部分。

6.视频制作前期是否有良好的设计对学生的参与度影响最大

前面，我们重点讨论了如何改进拍摄技术和后期技术促进学生参与。不过，受访的edX视频制作者认为，课程制作前期是否有良好的设计对学生的参与度影响最大。

为了说明制作前期的价值，我们比较了CS188.1x和3.091x两门课程的视频参与度。两者都是数学/科学课程，其教师都是在各自大学公认的优秀课堂授课教师。并且两位教师都想将自己的实际课堂授课拍摄成edX视频，那样可以调动他们的授课热情。然而，由于后勤问题，3.091x课程教师没有足够的时间来拍摄，于是视频制作者只能拆分他在2011年春季录制的课堂系统讲授视频。这种不同情况正好形成了一个自然的实验：两门课程的拍摄方式几乎一致，但3.091x没有前期制作。

图5.实拍课堂授课的视频参与时长中位值图。A)为CS188.1x课程，b)为3.901x课程。a)的参与度更高

图5显示了CS188.1x视频尤其是较长视频的学生参与度要高。另外，CS188.1x观看会话的55％会回答视频后问题，而3.091x课程为41％。

这一发现在edX视频制作者中有强烈的共鸣，因为他们一直倡导要对在线视频的授课方式进行规划，仅仅拆分现有的课堂系统讲授视频是不够的。

和CS188.1x合作的edX工作人员称，尽管他们是在教室现场录制传统一小时的系统讲授视频，该教师将每一个小时的内容精心策划为一系列短的可独立使用的小片段，这样易于剪辑供在线发布。相比之下，3.091x制作人员需要将预先录制的一小时的系统讲授视频拆分成小片段，但这项工作很有难度，因为原来录制的视频在设计时并没有考虑到MOOC格式。比如，概念之间往往没有明确的界限，有时课程材料的顺序有问题，或者是中间夹杂着只在特定时间和地点才有意义的话（例如，“Jane上周在36-144教室的辅导课上讲了这些”），而这些话打断了讲课思路。

这里主要的局限是，我们只有两门课程供比较研究，并且这两门课的教师和题材不同。为了提高研究结果的可信度，我们要找到更多的课进行比较，或者如果3.091x教师为edX录制新的系统讲授视频，我们将对该课程的新老视频进行关于参与度的A/B检验。建议：即使教师坚持录制现场课堂，也要对前期制作进行投入。7．教师语速影响学生参与度 教师语速较快的视频，通常学生的参与度更高。我们根据视频时长将视频分成五组，同时根据语速将视频也分成五组并且各组所含视频数量大致一样。语速的范围是每分钟48词至每分钟254词（平均每分钟156词，标准差为每分钟31词）。每一条线代表某时长范围内视频的参与时长中位值。正如预期的那样，长视频学生参与较少（即那些位置较低的线）。在一个特定时长范围内，参与度随着语速变快而提高（高达2倍）。6-12分钟时长范围的视频，参与度在中间组降低；语速慢的视频比中等语速速更具吸引力。回答问题也遵循了类似的趋势，但由于篇幅所限没有绘制出图形。

有从业者建议每分钟160词为最佳的演讲语速，但至少在我们的课程中，语速快的教师更有吸引力。一个可能的解释是，每分钟160词的建议（于1967年首次提出）适合于现场讲课，但学生观看在线视频实际上可以接受更快的语速。

语速快的视频有更高的参与度也可能是缘于学生感到困惑和重新播放。然而，可以排除这种可能性，因为我们发现不同语速视频的播放和暂停事件的次数并没有显著差异。

为了推测图6中影响的可能解释，我们观看了每个语速组视频的随机样本。我们注意到，语速较快的教师表现得更有活力和热情，这可能是这些视频有更高参与度的影响因素。我们理解最快语速的视频并没困难，因为同样的信息还显示在PowerPoint幻灯片上。与此相反，中等语速的教师表现得最没有活力。最慢语速视频中，教师说话慢是因为他同时在黑板上板书；连续的书写动作可能是产生比中等语速视频更高参与度的原因。

注意语速仅仅是与热情和吸引力有关是一个表面特点。因此，让没有激情的教师加快语速可能不会提高参与度。所以，我们建议不要强制要求教师加快语速，而是调动他们的热情，并让他们确信没有必要人为地降低语速。edX视频制作者提到，只要有可能，他们都会在后期制作中剪掉“嗯”，“呃”、填充词和其他停顿，以使讲话更为干净利落。他们的理念是，虽然语音停顿在现场授课有用，在视频中则是没有必要的，因为学生可以随时暂停视频。

建议：与教师合作，调动其自然的热情，让他们确信语速快是可以的，而在后期制作中剪辑掉停顿和填充词。

8．辅导型视频学生的参与度高于系统讲授型的

系统讲授型视频通常介绍概念性（陈述性）知识，而辅导型视频则介绍如何做的（程序性）知识。图7显示，无论辅导视频有多长，学生平均只看2?3分钟辅导视频。图8显示学生重看辅导视频的频率高于系统讲授视频。

这些结果表明，学生往往会重看较长的辅导视频，或是跳转到相关部分。添加超链接书签，或视觉标志，比如标记转换的大段文本，可能有助于浏览和重看。相比之下，学生希望系统讲授视频是连续的信息流，所以教师应该提供良好的初次观看体验。

广而言之，我们的定量研究发现和对edX人员的访谈显示，教师应采取不同的制作策略来制作系统讲授视频和辅导视频，因为学生们利用两者的方式不同。

Lectures为系统讲授视频，Tutorials 为辅导视频。

建议：优化系统讲授视频的初次观看体验。辅导视频的长度不重要，但要支持重看和浏览。

本研究的局限

本研究是回溯性研究，而不是对照实验。此外，我们只获得了edX2012年秋季课程中七门课程的完整服务器日志，这七门课程都是数学/科学课程。我们选择了其中四门具有不同制作方式、科目、来自不同大学（表2）的课程。为了提高外部有效性，这些分析应该得到更多、更多样化的课程的重复检验。

我们对视频参与度的研究结果可能并不能推广到所有的在线视频观看者，因为edX2012年秋季的第一批学生，有可能更倾向于自我激励、并且较早使用新技术。相对于一般在线视频观看人群，可能不具代表性。

正如我们在“研究方法”中提到的，我们不能仅仅通过分析服务器日志来衡量一个学生观看视频时的真实参与度。我们的两项指标：参与时长和回答问题，或许并不能代表真正的参与度。举例来说，学生播放视频时可能并没有观看而在浏览Facebook。如果将来进行可控的实验室研究，将能为真实参与度提供虽然小规模但是更高质量的见解。

此外，我们也无法跟踪那些下载视频并离线观看的学生的活动。我们知道，大部分学生在edX上观看在线视频，因为表2中“学生”列表中的数字与每门课程的总选课人数高度匹配。但是，我们并没有那些下载视频的学生的数据，也不知道他们的行为是否与在线观看者不同。

我们的数据集只包含了对整个视频的参与度数据。我们还没有研究视频过程中的参与度，如学生观看、跳过或者重看哪些特定的视频片段。不过，我们已经开始着手研究这个问题（见下一节“正在进行的研究”）。最后，还有一点很重要：不能单从我们对视频参与度的研究结果来得出与学生学习相关的结论。MOOCs包含许多影响学习的因素，而不同类型的学生看重点不同。比如，有些学生从论坛中学到更多，有些是从视频中，还有一些是从阅读外部网页中。视频参与度和学习之间的主要关系在于，前者通常是后者的先决条件；如果学生们只是观看视频的一小部分，那么他们不太可能从中学到什么。

正在进行的研究：视频内参与度

了解MOOC视频的学生参与度的另一种方式是测量学生与视频的特定片段是如何交互的。我们已经开始量化视频交互的两个维度：

互动性——学生观看视频时暂停的频率如何？为了测量互动的程度，我们计算出每个学生每秒钟暂停视频的平均次数。这项指标考虑了观看次数和视频长度等变化的因素。高互动性可能表明学生更加积极地参与视频内容。

选择性——学生选择暂停视频某些片段的频率是否高于其他部分？这种行为可能反映了学生在视频中兴趣的不均衡点。作为测量选择性的替代性参数，我们观察视频不同部分暂停次数的频率。由此我们计算出整个视频暂停次数的标准偏差。具有高选择性的视频使得学生在某些部分比其他部分更频繁暂停。

下面是两组初步结论。然而，我们还没有采访edX制作人员来获知他们的解释或建议。辅导视频更加具有互动性和选择性

图表9显示出学生和辅导视频的互动性高于系统讲授视频。这个结果也许反映了辅导视频包含了学生必须遵守的分步指导,而系统讲授视频常常制作成一段连续性的内容。

图10显示，相对于系统讲授视频，学生通常对辅导视频有较高选择性的暂停。这种行为可能表明辅导视频中某个特定的点——可能是不同步骤的边界处——是学生们停下来反思和实践他们刚刚学到的东西的关键点。这些数据可以用来自动拆分视频以便快速浏览或重看。

可汗风格的辅导视频更加具有连续性

图11显示学生暂停辅导视频比可汗风格的视频更加具有选择性。一个可能的解释是可汗风格视频内容更为连续，所以没有过多界限让学生暂停。相反，幻灯片/代码辅导视频的教师通过先在幻灯片或一段代码上建立内容，然后再对全部内容进行讲解，并接着讲解下一幻灯片或代码片段，而这是就是暂停的合适时机。

图11.学生看幻灯片/代码辅导视频比看可汗风格辅导视频更有选择性地暂停视频

下一步研究方向

分析学生的视频互动模式让教育工作者更好地了解什么类型的在线视频鼓励学生与内容的积极互动。本节中的初步结果，应用微观层面逐秒交互数据对本文中的参与时长分析加以补充，是另外一种研究问题的角度。

一个可能的研究方向是探讨为什么学生在视频中某些点暂停。有对立的因素在起作用：学生可能在他们认为的重点内容处暂停，或者他们可能对视频的解说感到困惑，因而决定先重看视频直至理解了为止。在实验室环境下直接观察学生可以研究此类问题，并补充我们的定量结果。

结语

我们已经介绍了这项据我们所知迄今为止视频参与度最大规模的研究，其中使用了edX MOOC平台上四门课程690万视频观看会话的数据。

我们的研究结果（表1）标明，为了最大限度地提高学生参与度，教师必须针对在线视频格式专门规划其课程讲授。已经有数百年传统并有良好效果的面对面授课方式不一定对在线教育视频也有效。

广而言之，每有新通信媒介问世，人们一开始像用现有的媒介一样去使用新媒介。比如，许多早期的电视节目都只是无线广播录制成视频，早期的数字教科书只是纸版书扫描成电子版，第一个在线教育视频拍摄的就是面对面授课的场景。随着时间的推移，人们最终发现如何创造性地利用新媒体的优势。我们的研究结果有助于使得教师和视频制作人员知道如何更好地利用在线视频进行教学。

第三篇：中美MOOC学习者学习行为分析

中美MOOC学习者学习行为分析

摘要：选取哈佛大学和麻省理工学院联合发布的edX平台开放数据和国防科学技术大学MOOC教育平台数据作为研究基础，通过数据的处理、整合、分析，从平台、课程、学习者类型三个方面针对中关MOOC学习者学习行为进行分析，并从学习者类型出发，指出当下热点问题MOOC“高辍学率”的影响因素。

关键词：MOOC；教育大数据；学习行为分析；教育信息化

引言

自2013年中国多所大学掀起“MOOC风暴”，MOOC在中国的发展迎来了一个黄金时期，随着各学科领域MOOC课程建设的加速推进，MOOC学习者的数量也在不断增多。2013年8月，国防科技大学率先在军队开设MOOC平台，力推将信息时代的教育硕果分享到全军。如何正确看待当前的“MOOC热”，作为MOOC发源地的美国与当下MOOC正时兴的中国，两国MOOC学习者在学习MOOC时有何差异，带着这些问题，本文分析了edX平台和国防科大梦课平台所记录的众多学习行为信息，力求找到一些答案。

1相关背景

1.1关于MOOC

大规模开放式网络课程（MOOC）最早是由加拿大学者Dave Comfier和Bryan Alexander在2008年提出的，而真正应用此概念的是加拿大学者George Siemens和Stephen Dowries，当时的MOOC主要基于关联主义（Connectivism）学习理论，以CCK08等课程为代表，强调自学、互助，也称cMOOC。

2012年，以Coursera、edX、Udacity为代表的学习的平台将MOOC推向全球，赢得了世界各地高校、教育机构的重视，在许多著名学府积极加入国际化课程平台的同时，各国也在加紧建设具有本国特色的MOOC学习的平台，这其中比较典型的是澳大利亚的Open2Study、西班牙的MiriadaX、英国的Futureleam等，这类基于行为主义学习的理论称为XMOOC，接近传统教师授课的在线教学模式。

在近几年的发展中，以MOOC为基础又衍生出了更多的在线学习新形态：SPOC（小规模限制性在线课堂）、MOOL（大规模开放在线实验室）、PMOOC（个性化公开课）、MOOR（大规模开放在线研究课程）等。

截至2014年末，约有400所全球知名大学参与提供MOOC教学服务，其中美国排名前25名的高校中有22所在向全球学习者最多的几个MOOC服务平台提供免费的MOOC。

1.2关于MOOC学习行为分析

21世纪无疑是大数据的时代，利用海量数据进行决策分析成为信息时代众多问题的有效解决途径之一。

MOOC学习过程中，用户在注册、登录、点击链接、观看视频、参与互动、页面停留等每一个环节均留下了痕迹，众多痕迹汇聚成的海量数据。无疑是探析学习者学习行为、发现潜在问题、帮助教师检验新教学法和评估教学、帮助学生理解和优化学习等活动的重要资源。

MOOC学习行为分析是基于MOOC教育大数据，充分利用学习分析技术和数据处理技术，从记录学习者学习行为的海量数据中获取有用信息，得出某种规律，为学习者有效地定位学习需求，支持个性化学习，帮助教学者根据学生个性差异和学习需要为学生的个性化学习实施各类分层。同时通过MOOC学习行为分析也可以跟踪高校师生教与学的历程，分析地区间学习者学习差异，获得教与学的聚焦规律。

2实验数据集概况

2.1数据集介绍

2.1.1“The HarvardX-MITx Person-CourseDataset AY2013”公开数据集

2014年，哈佛大学和麻省理工学院联合发布了两校开设在edX平台上的16门课程的公开数据集，这是全球第一个公开发布的MOOC学习数据，具有很强的研究性，为众多MOOC学习分析研究提供了重要的数据支持。该数据集共有641139条记录，每条信息包含课程名、学习者ID号、出生年份、国籍、学历等共20项内容，其中哈佛大学课程记录338224条，麻省理工学院课程记录302915条。该数据集在公开前通过K-Anonymity（K-匿名模型）、Quasi-Identifies（准标准属性泛华）、L-diversity（L-多样化）等方法进行了去身份识别（De-identificationg），既保护了学习者隐私，又未对数据真实性造成影响。

2.1.2_国防科学技术大学梦课平台数据集

2013年8月，国防科学技术大学利用自身在教学和科研领域的优势率先在军队开放了面向全军官兵的自主学习的平台――梦课学习的平台，为建设现代军事职业教育模式做出贡献。截至2015年10月，梦课平台累计开设课程112门，注册官兵数296957人，组织了近3000批次、3.2万余人次的在线考试，网站点击量超过2500万次。

在国防科大梦课平台数据库里记录着学习者登录时间、视频观看、互动交流、学习成绩、教师回复、学习者活跃程度等多项内容，共超过9000万条学习行为信息。分析梦课学习的平台积累的这些海量官兵学习行为数据，研究部队学习者的在线学习行为，对洞悉部队官兵的在线学习规律、改进授课教师的MOOC建设质量、提升平台的教学组织管理能力具有很重要的作用。

2.2选取处理数据集

为有效分析学习者学习行为，以两个数据集为基础，通过MySQL数据库、IBM SPSS、Tableau等工具对数据进行选定、去空值、筛选后，从641139条edX数据中最终获得美国学习者学习行为信息151122条，从303985条国防科大梦课平台数据中获得中国学习者学习行为信息86689条，以上述数据为研究基础，进行中美MOOC学习者学习行为分析。

3数据分析

MOOC学习者的学习行为涉及方方面面，在本章将按照当前MOOC学习行为分析研究的通常做法，从平台、课程、学习者类型三个方面对中美MOOC学习者进行分析，并对当前社会关注的热点问题“MOOC辍学率”进行研究。

3.1平台分析

分析平台层面时，对两个平台数据集中学习者的注册信息进行了处理分析，分别比较美国和中国MOOC学习者的学历组成、年龄分布和性别差异，如图1所示。

通过中美MOOC学习者学历组成比较发现，美国学习者中高学历人群占比较大，特别是有博士（5.90%）和硕士学历（21.80%）的学习者，两类学习者中本科学历的比例基本持平，但中国学习者中高中及以下学历的人群远大于美国，这与中国军队中许多士兵均是18岁便参军入伍有关。

在年龄分布比较中，将数据集中所有MOOC学习者的年龄分为三类：青少年（0-20岁）、中青年（20～40岁）和中老年（40岁以上）。比较发现，美国学习者中40岁以上的人群占比（23.60%）远多于中国学习者，中青年龄段比例二者基本持平，而中国学习者中29岁以下的人群占比较多（28.20%），这与前面提到的绝大多数服兵役的青年官兵均是18周岁入伍有关。

从已有的MOOC研究中可以知道，MOOC学习者中性别差异远大于社会中性别差异，男性学习者占绝大多数。从图1的分析结果可以发现，美国学习者的性别差异比中国军队学习者小，说明在美国有更多的女性参与到了MOOC学习中；中国学习者性别差异大与现实情况相符，军队中男性占比本就远超过女性。

3.2课程分析

课程分析部分，针对中美MOOC学习者各选取了4门课程共计86948注册人次进行分析，其中哈佛大学2门（健康知识、计算机概论）、麻省理工学院2门（计算机编程介绍、生物学概论）、国防科技大学4门（多媒体设计、网络知识、3D打印、车辆管理），如表1所示。

从表1可以看出，美国学习者中女性学习者倾向于选择偏文科的课程，但总体看来选课的女性占比远大于中国学习者，这与军队中女性比例本身过低有关；对比中美获得证书的学习者占全部注册学习者的比例，中国学习者完成课程的比例较高于美国学习者，这可能与军队相关组织制度有关，而就中美学习者内部而言，不同课程获得证书的学习者占比基本相近；对比选修课程学习者的平均年龄，中国学习者的平均年龄均小于美国学习者，这与军队中主要是18～20周岁的青年官兵有关，而无论中美学习者，课程获得证书学习者的平均年龄均大于全部学习者平均年龄，说明学习者年龄对课程的完成也存在影响。

3.3学习者类型分析

MOOC的主体是学习者，而这个主体不仅数量巨大，种类也多。有的学习者会把MOOC当做传统课程认真参与学习；有的学习者只是把MOOC当做在线参考或者工具，交互特点呈现不同步性和选择性；还有一些学习者只是把MOOC当做检验其对相关知识的掌握程度的工具，因此他们很可能只做题而不看视频。在这里，采取哈佛大学和MIT联合发布的课程报告中的方法将学习者分为仅注册者（只注册了课程，没有其他学习行为）、一般学习者（注册并访问了课程）、积极学习者（注册并访问了大于1/2的课程内容）和获取证书者（获取了证书）4类（分类图片来自课程报告）。图2为四类学习者的分类和中美各类型学习者比例。

从图2不难看出，中国学习者两极分化严重，仅注册者和获取证书者、积极学习者均多于

下面从学习者类型出发，以获取证书学习者和全部学习者为对照，来研究MOOC兴起至今人们始终关注的一个热点问――MOOC课程远高于传统课程的“辍学率”。据媒体报道，Coursera、edX、Udacity三大平台的平均辍学率高达95%。为什么MOOC会有这么高的辍学率，这与哪些因素有关，学习者学历、年龄还是学习行为？美国学习者，特别是获取证书者比例超过美国学习者的7倍，表明中国学习者中认真对待MOOC课程的不是少数，而美国学习者中超过一半的均是一般学习者，获取证书和积极学习者占极少的比例。

数据集中美国MOOC学习者能获得证书（即顺利完成学业）的人群占比为2.1%（3244人），辍学率为97.9%；中国学习者中取得证书的人群占比15.7%（13572人），这个比例高于世界普遍水平。为研究辍学率的影响因素，对获得证书学习者的学历、学习进度、学习行为等进行了分析并与全部学习者做了对比，见表2。

从表2可以看出，获得证书的学习者中高学历占比远高于全部学习者，特别是有博士、硕士学历的学习者，说明学历对辍学率有一定影响，这一点在美国学习者中显得尤为突出；在取得证书的学习者中，中美学习者学习进度超过一半的占比均超过了97.0%，说明取得证书的学习者多数都认真学完了课程，以获取知识为目的；在学习行为中，选定了数据集中课程交互次数、学习天数、视频播放数三个数据进行分析，对于两国MOOC学习者来讲，结论是相同的，获得证书的学习者均是交互积极、学习持续时间长、播放课程视频次数多的学习者。另据哈佛大学和MTF联合发布的课程报告《HarvardX and MITx：TheFirSt Year of Open Online Courses（Fall 2012-Summer 2013）》中统计数据显示，在全部16门课程中取得证书的学习者平均年龄均大于全部学习者的平均年龄，所以学习者年龄也是辍学率的一个影响因素。

4结语

美国作为MOOC的发源地，在MOOC建设上一路领先其他国家，在众多知名大学加盟的情况下，MOOC发展更是如虎添翼。中国自掀起MOOC热潮以来，正瞄准前沿不断发展，越来越多高校和机构的加入必将推动MOOC稳步前行。本文通过对中美MOOC学习者学习行为进行研究，既找到了两类学习者的共同点，又发现了差异，这对于MOOC学习行为研究多少能有一些启示。同样，中国军队MOOC的发展也值得关注，许多军队学习者以超出普通学习者数倍的精力投身于MOOC学习中，取得了不俗的成绩。要推动我国MOOC的健康持续发展，需要国家和社会的共同努力，从课程建设、激励机制、疑难解答等众多方面进行创新和攻关，让MOOC真正成为改变一代人甚至几代人教育理念、教育模式和教育环境的时代产物。

第四篇：如何吸引家长参与亲子活动

如何吸引家长参与亲子活动

家长是亲子园不可忽视的教育资源。在亲子活动中，家长的重视、坚持及对孩子的理解、支持、鼓励与配合等良好的亲子教育氛围的形成，必将促进家长和孩子的共同成长。那么，如何吸引家长参与亲子活动？

亲子活动中家长既是活动的承载者又是活动的传递者，教师必须尊重家长，进行有效指导。活动中要以平等合作的态度对待家长，同家长共同商量，取得家长的支持与配合。那么，如何吸引家长参与亲子活动？

一、帮助家长明确角色

在活动前要让家长知道亲子活动的意义，亲子园并非幼儿园，它是家长学校，更多的是面对家长，交给他们科学的育儿经验，引导他们与孩子之间进行交流并学会观察孩子。摆脱“老师是活动的主要参与者、操作者，他们只是旁观者的观念”。要帮助他们明确自己的角色，整个亲子活动的主要参与者和操作者是他们本身，教师只是一个主持者、引导者。

二、为家长树立榜样

有些家长因为平时就经常与孩子共同游戏，再加上教师的引导能很快参与到孩子的活动中。但有些家长碍于面子，会对参与活动表现出不好意思，参与的积极性不高，甚至不参加活动，让孩子自己玩自己的，他则是个旁观者。因此，活动过程中，老师的示范行为往往对家长是一个很好的榜样。一次,聪明宝宝班玩捉尾巴的游戏，教师向家长及幼儿介绍玩法后，便和他们一同玩了起来，开始家长还有点拘束，后来看着教师和孩子们玩得特别高兴，便放开了，积极的投入到活动当中来，还创新了几种玩法。

三、及时给予家长充分的肯定和鼓励

家长同幼儿一样，要培养其行为的积极性，同样需要老师不断的肯定和鼓励。每当家长积极的参加到活动中来，教师都会留意给予肯定和鼓励，这样才能在活动过程中不断增强家长参与的积极性。

聪明宝宝班在玩小荡船的游戏时，成成的妈妈和孩子玩得特别投入，同时将玩法进行了改编，教师在一旁及时给予了肯定并请她们将自己的经验告诉给其他人，她的妈妈特别高兴，在以后的活动中积极性越来越高。季钰拿来的玩具没有放回家就又去选择其他玩具了，这时晶晶看到后，赶忙对她说：“你的玩具还没有回家呢，它找不到家一会儿该伤心了，快送它回家吧。”小家伙不加理睬，晶晶走到她身边，“这样，咱们一起送它回家吧。”于是晶晶开始边招呼他边收玩具，小家伙已经跟了过来，和晶晶一起收，而且很开心，像做游戏似的，小玩具就回家了。教师及时给予了这个晶晶刚才行为的肯定，并向其他家长介绍刚才的事情，激励他们也互相学习，同时对于当事者则是一种鼓励与肯定。晶晶的教育行为得到了教师的认可，明显更自信了，在以后的活动中表现出更加积极的态度。

四、培养家长的责任感

我们经常能遇到这样的现象，有的孩子注意力不集中离开了活动，家长先是叫几次，见没有效果，干脆就随他去，想干什么干什么。他们不认为是自己的行为不当，而是把责任推到了孩子身上，说是孩子坐不住，注意力不集中等。这样的家长就是责任感意识较薄弱，没有意识到自己的行为是在纵容孩子，这并不是孩子的错，而是家长的参与没有到位，没有真正参与到活动中来。贝聊免费家园互动沟通平台，让老师和家长聊起来，实现家园共育的目的。

有一次，点名活动时，卿卿离开了垫子，想去玩小秋千，妈妈喊了她几次，可都没反应，于是妈妈只好起身陪她一起玩小秋千了。教师见状轻轻走过去：“卿卿，我知道你喜欢玩这个小秋千，特别好玩。可是他们（其他家长和宝宝）也在玩一个特别好玩的游戏呢，你可没玩过，特别好玩，咱们过去看看他们玩什么呢好不好？”她很快说了声“好”，便拉着教师的手回到了活动中。事后教师和家长进行交流，不是孩子不感兴趣，是我们没有告诉她，没有吸引她。当孩子注意力分散时，我们要试图去引导她，而不要一味的纵容她，教育好她，是我们家长的责任。

五、家长的意见反馈

活动后，我们会在孩子们休闲时光通过与家长聊天或填写意见反馈表的形式了解家长对活动的建议与意见，评价这次活动的内容安排是否合适，孩子表现及发展状况如何等，通过向家长提出一些问题来了解家长及孩子们的需要。例如：本阶段您的孩子喜欢什么活动？您喜欢什么样的活动？你觉得还需建立什么活动？觉得自己的指导有哪些进步？宝宝有哪些进步？使家长充分发表自己的意见。为了使我们的活动更完善，还要根据家长的反馈意见进行反思和改进。贝聊发起“小黄鸡守护计划”，并联合网易、高德、儿童安全基金等企业和公益组织共同参与，通过利用移动互联网技术，防止幼儿园儿童丢失，提升幼儿园儿童安全。

结语：家长的参与配合是亲子园活动有效开展的前提，所以，充分调动家长的积极主动性与很重要。老师们要多与家长沟通，教给家长早教方法，同时，还要让家长在亲子活动中放松身心，愉快的游戏，并让家长看到孩子的点滴进步，自然就会配合老师们上课。

第五篇：《教育技术前沿》(研究生)MOOC学习者需求小调查(修改版)

《教育技术前沿》（研究生）MOOC课程设计与开发

学习者需求小调查

2013年10月

身份：（1）硕士研究生（2）博士研究生（3）教师

性别（1）男（2）女

年级（1）一年级（2）二年级（3）三年级

所在学校：是否学习过MOOC？（1）是（2）否

作为教育技术专业的研究生（尤其是硕士研究生），如果有机会学习《教育技术前沿》的MOOC，你期望：

1、课程内容应包括哪些学科的前沿知识或问题？

2、微视频的长度？

3、微视频的形式？（你比较喜欢什么类型的微视频）？

4、你对微视频讲座教师的要求和建议：

5、对课程互动形式的建议：

6、你倾向于学习cMOOC的形式还是xMOOC的形式？

7、对该课程设计与开发的其它建议：