自工業革命以來，技術在各個領域帶來的突破性變革數不勝數，這種變革并不總是一帆風順，我相信互聯網技術對學習的影響同樣如此。在發展初期會有一段探路的過程，然后在某個局部領域，顛覆性地改變人們的學習模式。

       從OCW到MOOC

       說到互聯網技術改變學習，不得不提MOOC的前輩—幾年前紅極一時的“網絡公開課”。其實在大家熟知的網易公開課、新浪公開課出現之前，2002年美國麻省理工學院（MIT）率先開設“OpenCourse Ware（簡稱OCW）”。當時，大多數學校認為麻省理工學院在網絡上完全公開課程內容和課件的方式太過激進，因此僅有少數學校跟進；而且由于技術局限，很多課程的課件還是以音頻和文字為主。

       但這一開創性的公益分享行為并沒有銷聲匿跡，特別是在2007年蘋果的iTunes U上線之后，OCW運動帶來了驚人的傳播效果。到2013年，iTunes U所有的開放課件資源累積下載量達到10億次。在OCW取得一定成功后，就有人在思考如何運用技術，使在線課程真正能夠運轉起來。

       2011年的10月份，有OCW制作經驗的斯坦福計算機教授AndrewNg在網絡上開設了一門叫“機器學習”的MOOC課程，超過10萬人報名。幾乎同時，斯坦福大學的另一名教授Sebastian Thrun開設了“人工智能”的MOOC課程，也得到了很好的響應。這兩門課程奠定了MOOC模式的基礎。此后，兩位教授分別創建了兩大MOOC平臺Coursera和Udacity。2012年4月，麻省理工學院和哈佛大學成立了非營利性質的edX平臺，也加入MOOC行列。

       到2013年底，Coursera獨攬近600萬注冊用戶，平臺上聚集了來自107所大學的558門課程，edX、Udacity也都超過百萬用戶。世界各地還出現了很多非英語平臺，例如法國的FUN、德國的iversity、日本的JMOOC。清華大學在2013年10月加入edX聯盟后也發布了中文“學堂在線”MOOC平臺。去年10月果殼網MOOC學院發布的調研表明，至少有20萬中文用戶在MOOC平臺上學習。毫無疑問，今年將會有更多的中國大學推出自己的MOOC課程。

       MOOC創新應用五大技術

       催生MOOC的技術并不新鮮，只是MOOC在整合這些技術時做到了“因地制宜”，為達到“打破教育資源不平等，制作世界上最好的課程”這一目的做了很多優化。

       第一，MOOC改進了網絡視頻技術。早在2004年，Youtube就將廣泛的視頻應用帶到互聯網上，早期公開課視頻也隨著iTunes U、網易公開課等平臺得到了很廣泛的傳播，但很少有人能真正堅持學習下來。為此，MOOC在技術上做了很大的調整，不再是簡單錄制線下的實體課程，而是直接為網絡課程準備內容。每節課程都由幾分鐘的視頻片段組成，每個視頻之間還穿插了很多小測驗，用戶可以隨堂檢驗知識掌握情況。最重要的是，當視頻出現在MOOC上時，不再只是單向地播放，而是被安插了大量的統計代碼，以研究每個用戶的使用情況。根據Coursera在2013年10月的統計，雖然在Coursera平臺上的視頻平均長度在12分鐘左右，但最適合學習者集中注意力的視頻長度為21分鐘。

       第二，MOOC優化了論壇討論。課后的網絡論壇已經司空見慣，但MOOC將網絡論壇運用到每節課。比方說，在edX平臺上，每個視頻都有一個對應的討論區，結合了Quora的頂踩機制，通過同學投票，可以方便找出優質問題和優質答案。并且，標簽機制使討論區的內容更結構化、模塊化，使很多老師采用第三方論壇作為討論工具。

       例如，在2013年初Coursera的Computational Investing Part I中，老師運用到了一種獨特的論壇討論工具Piazza，每個問題都采用了Wiki機制，可以不斷更新版本，記錄每個帖子的每一次編輯。據統計，問題的平均回應時間是34分鐘，而99%的問題都得到了回復。整個論壇猶如一個巨大的知識庫，大大拓展了課程知識的邊界，豐富的論壇也成為MOOC探索盈利模式的一種方向。

       第三，MOOC結合運用機器判分和同學互評。機器判分在理工科類課程中得到大量運用，機器甚至能夠指出編程類作業中編碼的不當之處。而在人文社科類的課程中，學生之間需要遵守一定的規則來互相評價。雖然互評者是系統隨機匹配的，但每次評價都會從3到5個人的評分中取一個平均的分數來保證評分公正性，甚至會有其他人對你的評分做出評價。在Coursera的HumanComputer Interface這門課中，利用這種方法得到的評分和老師本人對學生評分的相關系數可以達到0.8。

       第四，機器學習跟蹤分析MOOC數據。由于MOOC課程參與人數極多，機器學習機制能夠對大量數據進行分析，從一個人看過多少次視頻，到一個題目有多少人答對。對于教師而言，通過這些反饋能分析出課程設置的問題。整個網絡課程成為了一個可以反復修正的“電子課本”。而對學生而言，通過這些數據能分析自己的知識薄弱環節，更有針對性地學習。

       第五，借力社交網絡。社交網絡作為課程傳播的渠道和師生交流的輔助平臺，也在MOOC學習中起到了不小的作用。在傳統的線下課程中，師生關系很難在學生數量和接觸機會上得到很好的平衡，老師也很難真正和學生“打成一片”，但社交網絡和社會化學習有助于達到這一目標。生活化的教育方式比課堂更輕松，傳播效果更好……除了在文化上和學生貼近之外，在授課過程中，當學生提出一些較尖銳的評價時，教師也能馬上予以回復。這樣的教學相長，即使在線下也未必常見。

       MOOC用戶的三大特征

       第一，高教育程度用戶更偏愛MOOC。

       2013年7月賓夕法尼亞大學的一項調查發現，受訪的MOOC學生中83%有大專或本科學位，其中44.2%以上的用戶達到本科以上學歷。在世界范圍內，MOOC學習者的最高學歷都遠遠超過他們所在國家的平均水平。

       第二，MOOC中文用戶更不在乎課程免費。

       2013年10月，果殼MOOC學院對6116名MOOC中文用戶進行了網上問卷調查。有關學習動機的問題，中文用戶的答案與《科學美國人》雜志全球MOOC用戶調研的結果大相徑庭。在《科學美國人》的研究中，“免費”是全球MOOC用戶的首選原因，而中文用戶在打發時間上的比重都已超過“免費”，更不用說其他重要因素了。

       第三，不同年齡的MOOC用戶有不同的選課偏好。

       例如，年輕人會考慮是否要生孩子：選修加州大學舊金山分校“避孕”這門課的人，年齡峰值在20歲左右。中年人更關心如何養孩子：選擇學習斯坦福大學“兒童營養與烹飪”課程的學生集中在40歲左右。老年人會更多考慮衰老的問題：賓夕法尼亞大學“全球老齡化”課程引起更多老年人的關注。

       MOOC未來的技術演進

       MOOC更像一個實驗性質的授課平臺，由于在課程的每個部分都可以進行模塊化處理，因此除了MOOC平臺本身的技術，大量的其他技術都可以嫁接在MOOC平臺上。未來，會有更多的技術在MOOC之外獨立發展，也有可能和MOOC交匯，成為它的一部分。比方說，電子監控技術可能顛覆傳統意義上的“考試”，個人長期學習數據分析可能顛覆“成績單”。

       一方面來說，或許現在遠程監考的難度還是比較大，但未來一定會有更多人來探索網絡證書的效力。GRE已經實現了按前一部分答題情況，生成后面試題的出題規則。如今，Coursera也開始利用攝像頭、鍵盤敲擊規律來判斷是否是本人在考試。今后，隨著技術的完善，遠程作弊的情況將大大減弱。另一方面，MOOC將解決問題、交流討論、測試等行為都放到了線上，使得曾經必須通過長期觀察或個人推薦才能得到的信息直接呈現在網絡上。MOOC的“成績單”將不只是一個簡單的“通過”或者分數，而是一個豐富的、和每個人的行為直接相關的數據報表。對招聘者而言，這些數據也能更好判斷某一應聘者是否適合這一崗位。

       文/姬十三（科普類網站果殼網創始人、CEO） 文章發布于《文匯報》，有刪節