清華副教授：如何解決MOOC中的問題？如何用數據彌補老師與學生之間的信息不對稱？

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【智能觀】王帥國副教授是清華大學「雨課堂」項目總負責人，也是清華大學在線教育辦公室課程總監,國內最早的MOOC、混合式教學研究者和實踐者之一。本文整理自今日「GET2017教育科技大會」上王帥國副教授參與探討的MOOC主題圓桌對話。

作為MOOC實踐先驅者，就國內MOOC認可度，MOOC完成率低，如何增加完成率，怎樣讓老師更懂學生等問題，王帥國副教授一一作出了解答。乾貨滿滿，分享給大家！

王帥國清華副教授

Q：在求職過程中，僱主對MOOC認證的認可度是怎樣的？

王帥國：往大一點說，MOOC證書的應用場景不僅僅是在找工作的時候。當所學專業與所找工作不匹配的時候，MOOC證書的作用非常大。比如，你學的可能不是計算機類的學科，但你想去找工程師的工作，或者你不是學金融學相關的專業，但你想找金融類的工作。在這種場景下，相關的本科學位、研究生學位，再加上一定數量的MOOC證書，是能在一定層面上向僱主反映你真實的學習狀況的。

認可度會隨著時間的推進越來越高。現階段我們已經看到很多這樣的例子。很多人本科學的是一個專業，研究生想換另一個專業，在考研面試的時候，就會拿出很多證書。如果你本科學的是一個專業，研究生要申請國外大學的另一個專業的時候，有的人就會在自己的簡歷里附帶大量的MOOC證書。

Q：對於MOOC完成率較低的情況，該如何解決？

王帥國：這是一個老問題，可以從兩個部分來看。第一，MOOC是不是要追求高完成率？清華大學的MOOC里，最高的完成率是36%。這個MOOC是由清華大學體育部的孫葆潔老師開設的足球運動與科學。這門課很有意思，講香蕉球為什麼是香蕉球等。為什麼這門課的完成率很高？因為體育這個主題讓大家看起來、學起來比較輕鬆。是否應該把很高的完成率作為一門課的指標，這是一個要打問號的事。

第二，不同類型的學習者來學MOOC的目的是否一樣？我們剛才提到MOOC有很多模式，有一種模式是MOOC學分課，學校把這門MOOC作為學分讓學生上去學，學完之後能代替課下的學分。MOOC學分課的完成率接近100%，只有個別同學因為各種原因放棄了。這個和我們平時提到的3%、5%的MOOC完成率是不一樣的，學習者帶著不同的目的來學，最後完成率也會不一樣。

還有很多學習者學MOOC是懷著查字典、查文獻的心態來學的。有一門MOOC叫數據結構，據說很多工程師在面試的前一天晚上會挑出其中幾個章節來看。這一類人就看這幾章，但這幾章對他職業生涯的發展也起到了非常正向的作用。

我們希望更多人能好好學，珍視清華大學和更多老師的MOOC服務，從第一章學到最後一章。但很多同學的學習目標是不一樣的，這些類型就構成了大千世界對於MOOC這個產品的不同訴求。能夠滿足更多人的訴求，也是MOOC很大的社會價值。所以，不一定追求100%的完成率，而是追求更多人能夠在MOOC中實現自己的訴求，這也是MOOC的功德圓滿。

Q：用MOOC做企業培訓時，如何提高企業的完成率？有人說吸引人的MOOC都是娛樂性、快餐式的，這給希望在某個領域做深入的老師潑了冷水。這個問題怎麼解決？

王帥國：師生間的感情有助於提高課程完成率。

我們沒做過企業類的MOOC，但對於怎樣留存學生，我們做過相關的實驗。學習是一個苦差事。你可能經常會幫朋友做一些你並不願意做的事，那為什麼你願意做？因為你們有交情、有感情。我們做實驗發現，師生之間的感情對學生完成學習有很大的幫助。舉個例子，我們在清華做了很多實驗。比如，讓老師在講課的時候眼睛直視攝象頭，並眨一眨眼、笑一笑。雖然這只是跟學生遠距離的眼神交流，但能夠提升學生的完成率。

對於第二個問題，我的觀點是不能對MOOC求全責備。如果MOOC能解決所有的問題，那大學就沒有存在的意義了。每一間實體課堂里的言傳身教、價值影響、動手實操訓練等，都是大學校園裡很重要的組成部分。MOOC的意義在於什麼？它很大一個特徵就是把學習門檻全面降低了。下載一個APP、打開一個網站就可以聽到原汁原味的課堂講座，就能跟老師和助教進行實時的互動和交流。這樣的社會價值已經超出了MOOC的概念。如果你認為學幾門MOOC就可以實現學術上很大的成就，會很難。

Q：做MOOC時，怎樣讓老師更懂學生，實現「懂你」的效果？是否需要搭建虛擬老師？

王帥國：這個問題換一個提法，無非是老師怎樣關注每一個學生、了解學生的進展。這個背後是老師怎樣關注每個學生的相關數據。就像開車，有了百度地圖、高德地圖之後，你開始懂得你前面的路，車可能會開得更好。

中國教室里的師生跟國外比可能還有一定差距，我們一節課可能有100人、200人。更不要說MOOC了，一個MOOC的學生可能有幾十萬人。老師怎樣關注每一個學生？可能並不是老師出了問題，也不是老師不夠懂學生，而是老師面前沒有一個像導航系統一樣的東西，讓他能夠去了解每個學生真實的學習狀況。

我們從2016年開始做雨課堂，其中一個很重要的原因就是希望在老師和學生之間建立直接的數據連接。老師要想懂學生，信息對稱是很關鍵的。在信息不對稱的情況下，老師只能通過看臉或者跟學生交流來做出判斷。只有在數據的基礎上才能讓老師可以懂得學生。

也給大家分享幾個案例。使用了雨課堂之後，老師在課堂上發現了學生更多的特點。比如，這個學生的反應很快，這個學生總是做錯題，這個學生每次在課前都會拋出一些有意義的問題，這個學生每次都能拋出一些老師提前預想到的結論。所謂懂你或者是對某個學生的關注，要建立在大量的數據基礎上。是建立AI虛擬老師去懂得每個學生，還是讓現有的老師更好地了解每個學生的數據，填補數據不平衡的鴻溝，可能是我們現階段需要做的工作。

—完—

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