基于慕課數據的語法學習難度研究

陳歌

摘 ?要：基于Coursera平臺上北京大學《現代漢語核心語法》慕課的后臺數據，對學習者數據及其學習行為進行闡述與挖掘。首先對課程信息進行總體分析;然后提取學習者觀看視頻和參加測試的行為數據，構建量化模型，計算出25個語法點的學習難度指數;最后從教學內容和課程設計角度，討論語法學習難度的影響因素，為優化語法類慕課設計提供參考。

關鍵詞：語法;學習難度;慕課;數據挖掘

一、引言

在第二語言習得領域，學習者如何學習第二語言，會遇到哪些困難，是人們長期討論的話題。繼二十世紀五六十年代的“對比分析假說”[1]之后，“難度”（Difficulty）成為第二語言習得研究中的一個重要主題。Bulté & Housen區分了結構復雜度（Structural complexity）和認知復雜度（Cognitive complexity），指出結構復雜度是語言特征、語言系統組成部分的數量、相互關系及其變化和規律;認知復雜度是學習者在學習、加工和使用二語時所付出的認知成本，一般稱為“學習難度”[2]。本研究主要探討漢語二語學習者的語法學習難度，數據來源是北京大學楊德峰教授在Coursera平臺開設的《現代漢語核心語法》慕課（Massive Online Open Class，以下簡稱“《核心》MOOC”）的后臺數據。我們圍繞學習者觀看視頻和提交測試兩類關鍵行為數據，從以下三個方面進行分析：1.對MOOC數據進行總體分析;2.提取視頻觀看完成比、視頻一次性完成比、測試完成比和課程平均得分四個特征，建立量化模型，計算出課程所涉及的25個語法點的學習難度指數;3.從教學內容和課程設計角度，討論語法學習難度的影響因素，為優化語法類慕課設計提供參考。

以往針對漢語二語教學的慕課研究成果，主要集中在慕課特點[3]、存在問題及對策[4]、[5]、技術支持[6]等宏觀方面。同時，還有對漢語教學內容方面的具體研究，如陳良飛采用觀察分析法，對一門“中級漢語語法”慕課中趨向補語的教學模式進行考察[7];又如辛平從教學理念的視角，對比分析了四門初級漢語教學慕課，發現目前的漢語教學慕課主要屬于知識性課程，與語言教學目的匹配度不高[8]。本文則通過挖掘學習者行為數據，以期發現漢語語法點的習得規律與趨勢，初步確定漢語不同語法點的難度等級，為優化語法教學類慕課的課程設計提供依據。

二、《核心》MOOC課程數據總體分析

《核心》MOOC系統介紹了漢語作為二語學習的主要語法，課程內容涵蓋了詞類（名詞、動詞、形容詞、代詞、數詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞和象聲詞）、句子成分（主語、謂語、賓語、定語、狀語、補語）、句子（句類、特殊句式、復句）、篇章（基本結構、連接手段）、表達（數字、比較、強調）五大類25個語法點。

《核心》MOOC共12講，學習時長12周。每一講包含若干課時，共66個課時，包括64個教學課時以及期中、期末考試各一個課時。每個教學課時主要由教學視頻、測試與論壇三部分組成。教學視頻語言為漢語，配中英文字幕，時長在5—14分鐘不等，測試題目有5—12個不等，包括選擇、填空、判斷等多種類型。

該課程于2017年4月25日在Coursera平臺上線，截至2019年8月1日止，共有17034人次訪問過該課程，2130人注冊了該課程。

三、語法點的學習難度指數

當前評估二語語法學習難度的主流方法，主要包括主觀評定和客觀測量兩種方法。主觀的方法包括：1.總體評定方法，如專家、教師或學習者對語法難度的評估[9]、[10]、[11];2.內省方法，如有聲思維法[12]。客觀測量方法以時間花費為具體衡量標準，如對反應時間的測量[13];或者是采用心理生理學測量，如大腦活動[14]及眼動研究[15]、[16]。

客觀地說，基于內省直覺的主觀方法，很容易受研究者先設理論框架的限制，難以做到框架中立。因此，越來越多的習得研究采用客觀測量方法來評估學習難度。其中，時間花費測量已經在漢語語法難度研究中有所使用，如王永德通過測定反應時和反應正確率來探討語言認知加工難易的實驗研究[17]、[18]。但這些客觀測量方法首先需要有一個好的研究設計，然后尋找具有代表性的被試，通過問卷調查或習得實驗的途徑來獲取數據。這種方式成本高、難度大，需要至少半人工地處理和整理數據，而且很難在采集樣本之前對各種因素考慮周全。尤其是問卷或實驗會把被試的注意力轉移到研究的項目上，失去調查研究的自然性，結果難以反映被試的真實情況。而慕課后臺所記錄的大量學習者行為數據，是在不需要任何預先設定及假設的條件下，由學習者自主產生，是對其學習過程全方位的真實記錄。通過對觀看視頻、參加測試等行為進行量化，可回溯分析其在學習過程中遇到的難點，從而挖掘出課程中較難的語法點。

（一）模型構建

在《核心》MOOC中，學習者通過觀看視頻與參加測試來完成每一課時的學習，該課程后臺記錄了1777名學習者359，056條觀看視頻與參加測試的行為數據。學習者在觀看視頻過程中會由于知識點較難而出現多次暫停，甚至未能完成觀看的情況。經對64個課時視頻觀看數據分析，54.5%的人一次性完成視頻觀看（即未存在暫停），而有43.4%的人需要暫停2—5次才能完成視頻觀看;對于較難的課時，學習者也存在無法完成測試，或者測試成績較低的情況。

（二）結果分析

《核心》MOOC的64個課時共包含詞類、句法成分、句子、篇章和表達五大類25個不同語法點。各個語法點的難度指數，如圖1所示：

從整體上來看，25個語法點的學習難度可以分為較難、一般、簡單：

1.較難（難度指數≥6）：涵蓋了篇章類和表達類的全部語法點。相關語法點難度指數由高到低依次是：連接手段、強調、數字、比較、基本結構。

2.一般（3≤難度指數<6）：包括句子（復句、特殊句式）、詞類（形容詞、介詞、名詞、動詞）和部分句法成分（主語、補語）。相關語法點難度指數由高到低依次是：復句、形容詞、特殊句式、介詞、名詞、主語、動詞、補語。

3.簡單（難度指數<3）：包括句子、詞類和句子成分三大類。相關語法點難度指數由高到低依次是：句類、量詞、代詞、謂語、助詞、賓語、狀語、數詞、定語、副詞、嘆詞和象聲詞、連詞。

如圖1所示，難度指數最高和最低的語法點分別為連接手段、連詞，它們的特征值如表2所示：

從表2可以看出，連詞的類別和作用的視頻觀看完成比例為48.22%，篇章連接手段（上）的視頻觀看完成比例為40.71%;二者的視頻一次性完成比例差別進一步加大，前者為58.2%，后者為40.35%。就測試而言，連詞的類別和作用的測試完成率為69.42%，而篇章連接手段（上）的測試完成率只有42.57%;前者測試平均得分高達97.67分，而后者測試平均得分只有66.91分。

此外，“第三講的課時5：連詞的類別和作用”視頻時長為11分鐘，而“第十一講課時2：篇章連接手段（上）”的視頻時長為12分鐘。雖然后者的視頻時長只多了一分鐘，但其視頻平均觀看時長（29.09分鐘）卻是連詞語法點（16.93分鐘）的近兩倍。

四、語法類慕課設計優化建議

根據本研究得到的漢語語法點難度指數，我們從教學方式和課程設計視角出發，重新審視了語法點難度指數高的相關課時的課程內容設計。通過對照難度指數較高語法點及其對應的課程視頻內容，探討造成語法點學習難度指數高的原因，并為優化語法類慕課提出建議。

（一）豐富課程資源種類，融入多模態語言材料

難度指數高的語法點主要為篇章和表達等交際性強的語法點，語法教學的最終目的跟語言教學一致，是為了讓二語學習者能夠運用語言進行交際。慕課課堂融入多模態的語言材料，不僅能夠吸引學習者注意力，增加學習興趣，還能夠給學習者還原一個真實的交際場景，有利于學習者真正掌握語法點的使用語境。本課程視頻內容主要采用主講教師講解和PPT文字等方式，幾乎沒有使用圖片及其他動畫、影片等形式展示語言材料，這對于那些概念抽象、認知難度較大的語法點來說，也不易于學習者理解和掌握。在線課堂學習者更容易受到外界干擾和誘惑，注意力難以集中，因此，課程內容在設計上應更加注重趣味性和形象性。

（二）基于線下課堂教學經驗，提前預想到教學難點

與線下課堂教學不同，線上慕課教學在錄制課程視頻時，師生之間既沒有眼神接觸，也無法進行語言溝通，很難及時發現并對語法難點進行更細致的講解。缺少了對教學效果的實時反饋，會讓教師陷入自說自話的情境中，無法及時對學習者習得過程中遇到的問題和難點進行答疑解惑，加大了學習者的學習難度。因此，教師應基于以往課堂教學經驗，花費更多的時間、精力來備課和講授。提前預料到學習者在學習某一個語法點時可能遇到的問題和困難，才能做到想學生之所想，為學習者提供一個真實的語法習得環境。

（三）優化語法點內容設計，降低語法點的輸入難度

部分課程內容的信息量過大是造成學習者觀看視頻回放次數多或花費時間長的主要原因。如前所述，篇章連接手段（上）的視頻時長與連詞的類別和作用的視頻時長相差無幾，但其視頻平均觀看時長卻是連詞語法點的近兩倍。通過對該課程視頻的仔細觀摩，我們發現，篇章連接手段（上）的PPT課件分布比較密集，在12分鐘的課程中展示了32張PPT，信息量過大，導致學習者應接不暇。這類語法點應進行適當拆分，可錄制成兩個課時的視頻進行講解，調整每個課時PPT內容的展示密度，為學習者提供輸入難度合理的學習環境。

五、結語

本文采用數據挖掘技術建立模型，對Coursera平臺的《核心》MOOC后臺數據進行總體分析;通過提取視頻觀看完成比、視頻一次性完成比、測試完成比和課程平均得分四個特征，建立量化模型，計算出課程所涉及的25個語法點的學習難度指數;并從教學方式和課程設計角度，討論了語法學習難度的影響因素，為優化語法類慕課提出了豐富語料形式、預想教學難點和輸入難度合理的建議。

MOOC的迅速發展不僅改變了傳統教學方式，為學習者提供了在線學習平臺，也記錄了學習者大量的行為數據。挖掘這些數據，可以分析教學內容中的重點與難點，改進課程設計，提高教學質量。尤其是可以解決二語習得等研究領域傳統抽樣試驗方法中所存在的一些問題，如學習者數據采集成本高、難度大等。MOOC大數據中蘊含著海量的有關教與學的數據，更多的信息和知識有待挖掘。下一步研究，一方面，可以對MOOC數據中學習者觀看視頻、參加測試等行為進行深入挖掘，作為衡量學習成本和學習效力的依據，進一步探討漢語二語語法教學的效率問題;另一方面，語法學習難度研究除考慮學習環境相關因素外，還應與語言結構本身的復雜性，學習者的母語背景、漢語水平、學習動機等個體差異相結合進行探討。總之，正如Housen & Simoens指出的那樣，要回答為什么某些語法結構學習起來比較困難，還需要對語法結構復雜性、學習者個人特點以及學習環境等不同因素之間的協同作用進行研究[16]。

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