基于OBE理念的“多元統計分析”課程MOOC教學設計研究

王巍 王文琴 王潔

摘 ? ?要：“多元統計分析”課程教學在大數據時代面臨新的機遇與挑戰。MOOC作為信息技術與傳統課堂結合的一種新形式，在進行教學設計時應明確使學習者獲得知識和能力的教學目標。因此，MOOC教學設計應當以OBE理念為原則，按照逆向約束路徑設計課程教學，關注學習者的學習成果產出。從知識和能力兩個維度確定教學產出目標，從課程內容組織、學習目標定義與實現及學習成果評價和使用三個方面進行教學設計，發現MOOC的學習行為數據優勢，闡述其在課程中的實際應用。

關鍵詞：OBE理念;MOOC;“多元統計分析”;教學設計

中圖分類號：G642 ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1002-4107（2021）06-0074-03

一、引言

自2012年慕課概念提出以來，清華大學和北京大學等高校率先向全球免費開放15門在線課程，標志著我國慕課發展的開始。隨后教育部發布了《關于加強高等學校在線開放課程建設應用與管理的意見》（簡稱《意見》），加快推進適合我國國情的在線開放課程和平臺建設。《意見》的發布對在線開放課程的應用、組織與管理具有積極作用，也明確了在線開放課程建設的主要任務。截至2020年4月，全國高校學生在線學習人次為11.8億，覆蓋了本科12個學科門類[1]。

目前，“多元統計分析”課程的在線開放課程資源主

要是廈門大學和上海財經大學建設的慕課。近年來，在線開放課程建設取得了很大的成績，但是在教學過程中仍然存在一定的不足與認識偏差。MOOC教學不是簡單地對課程內容和知識點的重新劃分和再組織，也不僅僅是教學時空的簡單轉變。MOOC教學是在打破傳統教學在時間和空間的束縛下，明確知識和能力目標，根據學習者的學習習慣，重構教學內容，提供多種互動方式，激發學生學習興趣，促進學生積極思考，最終實現知識內化和能力培養的教學目標。

因此，提出了基于OBE理念即成果導向教育的MOOC教學設計理念，教師在進行教學設計時首先要確定教學目標即知識目標和能力目標，并按照OBE理念設計教學框架，將信息技術和課程教學有效融合，轉變教學和學習方式，利用現代教學工具組織、展開課程內容教學，促進教育教學理念與方式的升級和轉變。

二、“多元統計分析”課程教學基本情況

（一）“多元統計分析”課程的教學內容

“多元統計分析”是一門方法類課程，是統計學、數據科學、經濟金融以及計算機科學等專業的本科生、研究生的必修課程，是研究客觀世界中多變量統計關系的數理方法。課程教學內容涉及的分析方法主要包括聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析以及回歸分析等，這些方法主要可以分為四個方面：一是多元變量的參數估計、假設檢驗以及統計推斷問題等;二是以主成分分析和因子分析為主的簡化數據結構，降低數據維度問題;三是樣本或者指標的分類問題，主要包括聚類分析、判別分析和邏輯回歸等;四是利用定量數據和定性數據建模進行回歸分析以及結構方程模型進行判斷和預測。

（二）“多元統計分析”課程教學存在的問題

在“多元統計分析”課程教學中，教師注重數理的證明和推導，因數理推導的過程復雜且難度較大，導致教師的“教”與學生的“學”難以較好地結合起來，教學效果不理想。教學形式較為單一，大多停留在多媒體課件的播放和演示上，教學手段簡單，教學缺乏有效的討論、交流和互動[2]。最重要的是傳統的教學設計以知識傳遞為目標，忽略了知識傳授、知識內化以及能力培養，教與學未能在基于成果導向的基礎上進行，教學效果不理想。教學考核評價體系不合理，不能科學地評估學生的學習成果。另外，“多元統計分析”課程的在線開放課程資源偏少，而且MOOC教學設計仍然沿用傳統的做法，以傳授理論知識為主。此外，普通應用型高校學生的數理基礎較弱，教學內容相對較難，而且適應性不強。

三、基于OBE理念的MOOC教學設計

（一）基本思路

OBE理念以學生為中心，其指導教學的出發點和終點是以學生畢業應達到的學習成果反向設計教學過程。因此，有別于傳統教學以教師的“教”和知識傳授為核心。傳統教學是以學科為導向，教育模式傾向于解決確定的、線性的、靜止封閉問題的模式，忽視了專業的需求。OBE理念的課程教學設計遵循反向設計原則，由需求定目標，由目標定要求，由要求定課程。對一門具體課程而言，按照預期學習成果確定知識單元，然后設計教學策略，最后進行考核評價和教學反思與改進[3]。

1.“知識-能力”二維目標設計

OBE理念以學生為中心，其關鍵點在于學習的產出，主要體現為知識和能力兩個方面。學生根據課程教學目標學習基本的專業知識和理論，掌握必備的技能，具備從事相關工作的專業能力。因此，MOOC教學設計的首要任務就是要在OBE理念下，打破傳統教學在教學內容、教學模式等方面的限制，根據課程教學特點設計“知識-能力”二維目標，即在MOOC教學設計中既要有完善的專業知識結構體系，又要注重學生分析問題、解決問題的能力，注重學生個人潛力的開發和創造性思維能力的培養[4]。

2.逆向約束路徑教學設計

在課程MOOC教學設計時，要以根據專業需求設計的“知識-能力”二維目標為出發點，確定預期的學習成果，根據預期的學習成果設計和組織相應的知識單元。依據知識單元的特點，教師設計教學策略。最后還要建立有效的學習成果考核評價體系評估預期學習成果的達成度，進行教學反思和改進。

3.重視學習過程數據分析

與傳統教學相比，MOOC教學是依托相關的互聯網平臺開展教與學的，學生利用MOOC進行在線學習，不僅突破了傳統教學在時空上的限制，而且平臺會記錄詳細的學習數據。通過對學生學習數據的分析，能有效評估學生的學習行為、學習效果，為后續教學反思與教學改進提供依據。

4.在教學中引入案例教學

案例教學通常是受學生歡迎的一種教學方式。案例教學不僅可以激發學生的學習興趣，帶動學生自主學習的熱情，還可以激發學生內在的學習潛質。“多元統計分析”課程理論教學枯燥乏味，內容晦澀難懂，因此在MOOC教學設計時應引入社會生活中的熱點問題作為教學案例，以這種學以致用的方式激勵、引導學生自主學習。在這個過程中學生不僅加深了對知識的理解，而且學會了用什么方法解決什么問題，學習評估不同方法的優劣，提高了學習效率。

（二）構建MOOC教學框架

基于OBE理念的課程教學設計框架，縱向主要從知識、能力兩個維度出發，橫向分別包括定義、實現、評價和使用學習成果四個方面[5]，具體如表1所示。

學習成果的定義是基于OBE理念的關鍵。學習成果主要體現在知識和能力兩個方面。根據課程教學目標及知識模塊的特點，將知識分成了解、掌握和應用三個層次。能力包括分析解決問題的專業能力、學生自我約束并進行自主學習的學習能力以及綜合素質能力。學習成果的實現是OBE理念的實踐環節，MOOC通過課程視頻、作業、提問、案例討論與實踐等環節實現學習成果。學習成果評價要充分利用MOOC平臺數據優勢，通過對學生作業完成情況、考試成績、視頻觀看時長、答題時間、不同知識模塊的正確率等數據指標的分析，評價學習者知識維度的學習成果;通過觀看視頻和作業完成的行為數據、線上提問及討論情況、案例討論與實踐等數據指標的分析，評價學習者能力維度的學習成果。學習成果的使用是基于大量的線上學習行為數據記錄，得到多層次的學習成果反饋，對學生學習以及教師教學提供分析報告，完成MOOC教學的閉環設計。

四、基于OBE理念的“多元統計分析”課程MOOC教學設計

以“多元統計分析”課程中第三章《聚類分析》為例，基于OBE理念分別從課程內容組織、學習目標定義與實現以及學習成果評價和使用三個方面進行MOOC教學設計。

（一）課程內容組織

聚類分析是“多元統計分析”中重要的分析方法，它在基于一個多維剖面的觀測中尋找某種“自然”結構。本章內容主要包括聚類分析的基本思想、相似性度量、常見的聚類方法。學習的主要目標是學會運用聚類分析解決實際問題，區分不同聚類方法及其相應的應用。基于上述目標，分別從知識、能力以及實現三個方面對課程內容進行設計，其中將知識分成了解、掌握和應用三個層次，將能力分成專業能力、學習能力和綜合素質能力，具體如表2所示。

（二）學習目標定義與實現

基于專業、人才培養規格以及畢業要求的總原則，結合課程的實際作用，進一步確定具體章節的具體學習目標。在這樣的基本思路下將《聚類分析》的學習目標定義為五個方面：目標1，培養學生數據驅動的學習能力，讓學生逐步形成問題意識和數據敏銳性;目標2，理解聚類分析的基本思想，了解聚類分析的主要應用領域;目標3，學會應用聚類分析及分析軟件解決實際問題，即怎么用;目標4，正確理解分析結果并學會將結果用于指導實踐;目標5，通過學、寫、說、用，提升學生的綜合素質。

學習目標的實現要依托一定的教學策略，主要包括教學方法、教學進程安排、教學過程中的互動與交流以及必要的練習與資料閱讀。《聚類分析》教學的核心是讓學生學會運用聚類分析方法分析實際問題。因此，MOOC教學設計時將減少聚類分析的基本思想、相似性度量這部分內容的講解，主要通過學生課前自主學習和自主學習評測環節完成，在MOOC教學中進行必要的歸納總結。MOOC教學以案例教學為主，針對實際問題的分析和解決，逐步講解系統聚類法和快速聚類法的原理、步驟以及實現。教學目標的實現主要還是以視頻教學為主，約占教學內容的80%，視頻時長根據內容的差異而不同，時長范圍在6～15分鐘，60%以上的教學內容安排了測試環節，另外還設計了討論區，設計一些引導性的討論選題，引導學生主動學習。

（三）學習成果評價和使用

MOOC為學生學習過程記錄和學習成果評價提供了更多的可能性。學習成果可以從知識和能力兩個維度進行評價。以某一個學習者為例，通過平臺記錄可以查看到學習者的視頻學習總時長、平均時長、任務完成比例等信息;測試環節的結果可以了解到學生對知識點的掌握情況;討論區是除教學之外教師與學生以及學生之間進行交流和互動的空間，學生對課程越重視，對課程討論、互動的參與度越高，討論區的活躍度就越高，是靜態教學之外的動態延伸。討論區的發言頻數和內容可以看出學生對問題的理解深度和思考情況;學習行為數據是學習者學習成果的體現，同時也是考核的重要依據。

教學成果的使用有助于教學反思，能夠促進教學改革，提高教學質量。教師在學習成果評價中獲取了學習者對知識和能力的掌握情況，并結合MOOC教學過程中產生的大量學習數據，教師可以通過此數據的分析了解自己在教學過程中存在的主要問題，同時掌握學生的學習狀況、學習效果以及積極性等情況。學生也可以根據學習行為數據回溯自己的學習情況，找到自己在學習過程中存在的問題，提升學習效果。而對教學管理部門而言，利用學習行為數據，從學校教學管理的角度對教師的教學內容、教學過程、教學效果、教學進度以及學生的學習狀況、學習效果進行分析，從而做到精細化的教學管理。

五、結論

“多元統計分析”課程作為統計學、數據科學等專業的一門必修方法類課程，目前在教學過程中存在諸多不足。因此，將課程教學與信息技術相結合，基于OBE理念分別從課程內容組織、學習目標定義與實現以及學習成果評價和使用三個方面進行MOOC教學設計。采用逆向約束路徑的方式設計課程教學，明確學生的學習成果是什么、如何進行課程設計讓學生獲得學習成果、如何幫助學生有效地獲得學習成果以及如何知道學生獲得了學習成果。相比傳統教學而言，MOOC教學能夠有效記錄教學過程中的教與學的行為數據和過程數據。教師應充分發揮大數據優勢，通過及時分析教與學的行為數據和過程數據，掌握學生的學習情況，分析和判斷教學目標的實現情況。同時，將數據分析細化到每個學習者，有利于做到因材施教。最后，學習教學數據分析還能夠幫助教學管理部門更好地發揮監督、管理職能。

參考文獻：

[1]鄧娟，周冰，聶玉峰.MOOC平臺實踐教學課程資源庫建設研究[J].電腦知識與技術，2020，16（15）：30-31.

[2]朱輝.大數據時代多元統計分析課程教學模式構建[J].統計與管理，2016（12）：11-15.

[3]劉黨社，陳巖.大數據背景下基于OBE理念的《多元統計分析》課程教學設計研究[J].豫章師范學院學報，2020，35（2）：50-54.

[4]李欣.基于能力本位的知識傳授與能力培養動態整合 ——以“市場營銷學課程”教學為例[J].北京航空航天大學學報（社會科學版），2009，22（2）：72-75;80.

[5]汪瀟瀟，劉威童.基于OBE理念的MOOC課程設計與案例分析[J].遠程教育雜志，2017，35（6）：104-110.

編輯∕李夢迪

作者簡介：王巍（1988—），男，安徽池州人，池州學院大數據與人工智能學院講師，研究方向：數量經濟分析。

基金項目安徽省重大線上教學改革研究項目“‘互聯網+背景下大學數學公共課線上教學的探索與實踐”（2020zdxsjg240）;池州學院大規模在線開放課程示范項目“多元統計分析”（2019XMOOC09）;池州學院教學研究項目“‘金融數學課程建設中創客元素的嵌入研究”（2019XJYXM34）