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摘 要：教育与互联网、大数据等技术的深度融合是什么？中国的开放式网络教育在飞速发展，传统的教育理念和教学方法面临巨大的变革。本文结合“开放式网络课堂”项目的研发实践，阐述了对MOOC建设的理解和大数据技术在MOOC平台中的应用。
关键词：大数据；MOOC；网络课堂
Abstract：what is the deep fusion of education andInternet and big dataand other technology？ The open network education in China is developing rapidly， and the traditional education ideas and teaching methods are facing great changes. In this paper，combined with the development and practice of “the open network class” project， it expounds the understandingof MOOC construction and the application of big data technology in MOOC platform.
Key words：big data；MOOC；network class
中国的MOOC建设始于2013年初。2014年6月19-20日，以“开启MOOC学习新时代”为主题的中国大学MOOC发展论坛在北京召开[ 1 ]。三年多的发展与实践积累了众多宝贵经验，已达成一些共识：建设中国的MOOC平台，实现教育资源的高度共享已是未来教育发展的必然选择；所谓的MOOC开放式课程一定是有参与，有互动，能体现教学过程，而非一些网络课程的视频回放；探索实践新的教育教学的理念及模式已是刻不容缓。
目前国内许多高校如清华，北大，上海交大等都推出了自己的在线课程，深圳大学首倡地方高校联盟，在统一平台上推进课程共享和学分互认，许多大学和企业间也加强合作，如“网易云课堂”等，充分体现了互联网技术和教育的深度融合，使得教育真正服务于社会。课题组在此基础上对开放式网络互动教学进行了深入研究，结合地方性高校的教学特点，推出了在线“网络课堂”，更致力于利用互联网加强教学的管理和互动，利用大数据进行学习行为的研究和分析，进而达到优化教学的目的。
1 MOOC与大数据
MOOC对传统教育的冲击是非常大的。但目前虽然有各种各样的在线课程和共享资源，网络学习依然作为学校教育的辅助存在。究其原因，网络学习的最大好处是自主，而最大的弱点也是自主。很多学习者并不能确定自己的学习情况，那么对于学习内容，学习进度，学习目标，应有程度等不能有效安排，导致学习的盲目性，反而影响了学习效果。
大数据是指用现有技术难以在可接受的时间内管理、处理和分析的数据集。广义上，大数据包含三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据管理和分析技术；三是运用数据分析形成新价值[ 2 ]。
学生使用MOOC平台的过程中，除了注册、答题等结构化数据外，还有很多邮件、网页、日志、消息等半结构化数据和许多视频、音频、传感等非结构化数据。利用大数据技术对各种教育数据深度挖掘，对学习行为进行分析，可以更好的掌握学习者的学习程度，学习需求，行为特点，为个性化学习和自适应学习提供最大的依据。
2 “网络课堂”项目实践
该项目的试用版本定位是高校教学的辅助软件。包括PC端和移动端。PC端提供基础数据和各种服务，移动端作为用户体验的主体，能实现教学资源共享，在线自主学习。同时侧重于教学管理和课堂互动，主要用户为线下正常选课的学生及教师。项目的正式版本由于大数据技术的应用，更侧重于学习行为的分析和对学生自主学习的辅助。比如评测学习效果，建议学习内容，规范学习行为等。
项目依托于院系的云计算与物联网平台，采用Hadoop实现数据的存储和处理。用户数据的主要来源是服务器日志文件和客户端的Cookie，对拿到的数据进行合并，清洗，并重新构造导入关系数据库模型，利用基本的统计分析方法对用户行为信息进行量化，例如关联某个页面的访问次数等具体指标或是关联某个站点结构。以此生成用户的访问模式，结合教学效果评价体系对此模式进行评价，将结果反馈用户并对影响学习效果的行为模式加以提醒。
3 问题与展望
首先就是优质的教学资源缺乏，推进的动力不足。建设自己的“MOOC”，建设更适合本地学生和更有利于地方发展的优质课程，这是地方院校的共同心声。然而当前建设主要以院校自主推进为主，建设成本和可持续发展问题将会愈加突出。可以在后期考虑校企合作，探索良性成长的商业模式。
其次，新的教学模式必然会导致传统教学方法、教育理念的转变，要深度推进必然还会涉及到管理体制的转变，这都需要一个磨合的过程。
然而时代的浪潮奔涌向前，技术和教育的融合只会更加深度融合，教育的开放程度只会更加开放，精英教育终会走向全民教育和终身教育，中国大学应该以更加开放的心态去建设和应用MOOC，推进教育的变革，促进教育公平。
参考文献：
[1] 袁松鹤，刘选.中国大学MOOC实践现状及共有问题[J]. 现代远程教育研究，2014，（10）：3-12.
[2] 叶斌，余阳，王会等.大数据在MOOC 中的应用分析[J]. 微型机与应用，2015，（11）：96-98.
作者简介：
段丽英（1977-），女，河北科技大学，硕士，副教授。
关键词：大数据；MOOC；网络课堂
Abstract：what is the deep fusion of education andInternet and big dataand other technology？ The open network education in China is developing rapidly， and the traditional education ideas and teaching methods are facing great changes. In this paper，combined with the development and practice of “the open network class” project， it expounds the understandingof MOOC construction and the application of big data technology in MOOC platform.
Key words：big data；MOOC；network class
中国的MOOC建设始于2013年初。2014年6月19-20日，以“开启MOOC学习新时代”为主题的中国大学MOOC发展论坛在北京召开[ 1 ]。三年多的发展与实践积累了众多宝贵经验，已达成一些共识：建设中国的MOOC平台，实现教育资源的高度共享已是未来教育发展的必然选择；所谓的MOOC开放式课程一定是有参与，有互动，能体现教学过程，而非一些网络课程的视频回放；探索实践新的教育教学的理念及模式已是刻不容缓。
目前国内许多高校如清华，北大，上海交大等都推出了自己的在线课程，深圳大学首倡地方高校联盟，在统一平台上推进课程共享和学分互认，许多大学和企业间也加强合作，如“网易云课堂”等，充分体现了互联网技术和教育的深度融合，使得教育真正服务于社会。课题组在此基础上对开放式网络互动教学进行了深入研究，结合地方性高校的教学特点，推出了在线“网络课堂”，更致力于利用互联网加强教学的管理和互动，利用大数据进行学习行为的研究和分析，进而达到优化教学的目的。
1 MOOC与大数据
MOOC对传统教育的冲击是非常大的。但目前虽然有各种各样的在线课程和共享资源，网络学习依然作为学校教育的辅助存在。究其原因，网络学习的最大好处是自主，而最大的弱点也是自主。很多学习者并不能确定自己的学习情况，那么对于学习内容，学习进度，学习目标，应有程度等不能有效安排，导致学习的盲目性，反而影响了学习效果。
大数据是指用现有技术难以在可接受的时间内管理、处理和分析的数据集。广义上，大数据包含三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据管理和分析技术；三是运用数据分析形成新价值[ 2 ]。
学生使用MOOC平台的过程中，除了注册、答题等结构化数据外，还有很多邮件、网页、日志、消息等半结构化数据和许多视频、音频、传感等非结构化数据。利用大数据技术对各种教育数据深度挖掘，对学习行为进行分析，可以更好的掌握学习者的学习程度，学习需求，行为特点，为个性化学习和自适应学习提供最大的依据。
2 “网络课堂”项目实践
该项目的试用版本定位是高校教学的辅助软件。包括PC端和移动端。PC端提供基础数据和各种服务，移动端作为用户体验的主体，能实现教学资源共享，在线自主学习。同时侧重于教学管理和课堂互动，主要用户为线下正常选课的学生及教师。项目的正式版本由于大数据技术的应用，更侧重于学习行为的分析和对学生自主学习的辅助。比如评测学习效果，建议学习内容，规范学习行为等。
项目依托于院系的云计算与物联网平台，采用Hadoop实现数据的存储和处理。用户数据的主要来源是服务器日志文件和客户端的Cookie，对拿到的数据进行合并，清洗，并重新构造导入关系数据库模型，利用基本的统计分析方法对用户行为信息进行量化，例如关联某个页面的访问次数等具体指标或是关联某个站点结构。以此生成用户的访问模式，结合教学效果评价体系对此模式进行评价，将结果反馈用户并对影响学习效果的行为模式加以提醒。
3 问题与展望
首先就是优质的教学资源缺乏，推进的动力不足。建设自己的“MOOC”，建设更适合本地学生和更有利于地方发展的优质课程，这是地方院校的共同心声。然而当前建设主要以院校自主推进为主，建设成本和可持续发展问题将会愈加突出。可以在后期考虑校企合作，探索良性成长的商业模式。
其次，新的教学模式必然会导致传统教学方法、教育理念的转变，要深度推进必然还会涉及到管理体制的转变，这都需要一个磨合的过程。
然而时代的浪潮奔涌向前，技术和教育的融合只会更加深度融合，教育的开放程度只会更加开放，精英教育终会走向全民教育和终身教育，中国大学应该以更加开放的心态去建设和应用MOOC，推进教育的变革，促进教育公平。
参考文献：
[1] 袁松鹤，刘选.中国大学MOOC实践现状及共有问题[J]. 现代远程教育研究，2014，（10）：3-12.
[2] 叶斌，余阳，王会等.大数据在MOOC 中的应用分析[J]. 微型机与应用，2015，（11）：96-98.
作者简介：
段丽英（1977-），女，河北科技大学，硕士，副教授。