1.3 个性化
　　个性化是指学习者能够根据自己的兴趣和爱好选择课程的学习方式。鉴于MOOC课程的特征，参与课程的学习者之间可能会有很明显的个体差异，包括个人的学习基础和获取知识的能力，MOOC教学平台努力为学习者创建个性化、多元化和多层次的学习平台。
　　1.4 交互性
　　交互性是指学习者在课程学习过程中能够进行实时互动与交流。MOOC平台集成了互联网许多具有实时特性的网络互动工具，如博客、论坛和虚拟教室等，使得学习者能够充分利用这些工具实现课程学习过程的有效互动，从而提高课程的学习效率。
　　2 基于MOOC的计算机课程教学模式
　　MOOC课程开放共享和分布式的教学资源特性改变了传统的课堂教学理念，解决了传统教学模式中存在的一些问题，有效促进了高等教育的发展，为高校计算机课程和教学模式改革提供了新的方法。
　　计算机专业课程教学分课堂理论教学和实践教学两个部分。其中理论教学是基础；实践教学则是理论教学的扩展和延伸，是增强学生实际动手能力，培养应用创新性型人才的重要方式。目前计算机专业理论教学普遍采用多媒体课件呈现课程资源的教学方式；而实验环境则主要依赖传统PC机的软硬件资源。由于教学资源和实验环境的限制，教师和学生之间的互动性和协作性都非常有限，直接影响了知识传递的效果。针对这些问题，借鉴MOOC课程教学模式的优点，本文将对高校计算机课程教学模式的设计方法进行研究和探索。
　　2.1 课程教学资源的设计
　　课程教学资源包括课程大纲、教学视频、课程讲义和实验项目等类型，但以教学视频为主要载体。在传统课堂和网络课程中，教师往往事先根据课程规定的教学内容制作好课程讲义和教学视频，然后按照固定的流程开展教学。传统课程的教学视频经常被当成一种教学辅导资料，作为课堂教学的补充形式。而且，这种教学模式通常由教师主导整个教学活动并把握各个教学环节，学生只是被动地参与课程学习，导致学生学习的主动性和积极性并不高，从而影响了课程的整体教学效果。基于MOOC的计算机课程教学设计将采用以学生为主体的微课程教学模式，其设计理念是将课程内容划分为若干知识模块，学生可以根据自己的学习速度主动把握学习的节奏，从而有效提升学习效率。
　　微课程教学模式根据计算机课程的教学目标，将传统课程的教学内容分割为若干知识模块，每个知识模块包含教学视频、课堂测试、课程讨论和课后作业等教学过程所需要的教学活动。鉴于教学视频在教学资源中的主体地位，微课程教学模式将以微视频作为教学资源的主要呈现载体。具体设计方法可分为三个方面：以课程章节中的理论知识点为基本单位，将传统教学视频划分为若干微视频，每个微视频的设计时长一般为十至十五分钟左右；每个微视频内嵌相应知识模块的在线测试习题，并能够对测试结果提供信息反馈；学生只有完成本知识模块的学习，才能进入下一个知识模块的学习。
　　计算机科学是一门实践性很强的学科，很多知识点都需要通过具体的实践操作去验证和测试，采用微课程教学模式比较适合计算机课程的教学特点。
　　2.2 课堂学习互动的设计
　　传统网络课程的教学模式设计较为固定，缺乏师生广泛参与互动交流的学评机制[6]。基于MOOC的计算机课程教学模式结合了传统课堂和网络课程的优点，最大程度地体现了传统课堂的教学交流模式，又具有比传统课堂更加简便灵活的网络教育特性。这种新型网络教学模式涵盖了教学活动的全过程，能够为课程教学提供在线测试和讨论。
　　在采用微课程设计的计算机课程教学模式中，每个知识模块内嵌的在线测试题目可以是单选题、多选题和微型程序设计题等形式。学生完成课堂在线测试习题后，系统将自动反馈测试结果，而且测试过程能够实现测试题目与支撑平台的自动切换。对于在学习过程中存在的主观性问题，学生则可以通过论坛、微博和即时通讯等社交网络工具进行实时交流。这种互动交流方式有助于提高学生参与学习的积极性，能够有效提升课程的教学效果，非常符合计算机课程教学的基本特征。
　　2.3 课程评价考核的设计
　　目前，大学计算机专业课程一般从平时成绩和期末成绩两个方面完成教学考核评价。平时成绩主要包括课堂考勤、程序验证和程序设计等形式；期末成绩则以试卷考核和机器考核为主。然而，这些考核方式并不能完全反映学生对课程知识的掌握程度。为了充分发挥考核评价的引导和激励作用，基于MOOC的计算机课程教学模式采用教师评价、同伴互评和自我评价相结合的方式来综合评价学生的知识能力水平。
　　具体设计原则是教师评价根据学生的课程程序设计和实际项目考核的方式进行；同伴互评借助翻转课堂的思维方法，学生采用角色转换的方式相互匿名评价对方；而自我评价则是学生对整个课程知识的总结和概括，以课程报告的形式提交到课程平台，作为专业课程学习的阶段性评价。教师可根据不同专业课程的人才培养目标，对以上三种考核方式合理设置不同比例，从而得到学生所学课程的综合评价。
　　2.4 学生学习行为的分析
　　从课堂学习互动的设计环节可以看到，计算机专业课程的教学互动主要基于社交网络平台，学生在学习互动的过程中会产生大量的行为数据，这些数据会反映出学生在学习过程中存在的各种问题。基于云计算和数据挖掘技术，根据采集的学生行为数据建立相应的数据模型，通过使用相应的数据挖掘算法进行分析和处理，从而提取出可用的信息。教师可根据提取到的信息，对课程的教学方法、教学资源和教学决策进行合理的改进，为学生提供个性化、多样化和人性化的学习环境，有效解决学生学习的层次差异性问题。

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