没有单一的解决解决方案可以帮助所有学生完成MOOC

在一项有史以来规模最大的教育领域实验中，由康奈尔大学研究人员领导的生完一个团队发现，有希望的解决干预措施无法大规模地有效地帮助学生完成在线课程，这表明需要针对性的可帮解决方案来帮助处于不同情况下的学生或位置。

在6月15日发表于《科学院院刊》上的有学研究报告“扩大行为科学干预在线教育”中，研究人员在2 1/2年的生完时间里，在250个大规模开放在线课程(MOOC)中跟踪了来自几乎每个的解决250,000名学生。。可帮

信息科学助理教授，有学合著者雷内·基齐尔奇茨说：“行为干预不是生完万灵丹。”

他说：“较早的解决研究表明，在某些精选课程开始时进行短暂的可帮轻触式干预可以增加坚持和完成率。”“但是有学，当扩展到250多种不同的课程和100万名学生的四分之一时，干预效果要小一个数量级。”

这项研究是由麻省理工学院的贾斯汀·赖希(Justin Reich)和伦敦帝国理工学院的迈克尔·约曼斯(Michael Yeomans)共同领导的。该研究是在edX和Open edX平台上进行的，并且edX致力于将数据提供给机构研究人员，以大规模推进教育科学。

研究人员研究的250门课程来自哈佛大学，麻省理工学院和斯坦福大学。

未能完成在线课程是众所周知的虚拟学习的长期障碍，特别是在处境不利的社区和发展中(在线学习可以成为社会发展的关键途径)中。这些发现增加了与大流行期间在线进行的全球众多教育的相关性。

Kizilcec说：“我对讲师的建议是理解和应对他们学习环境中的具体挑战。”“如果学生的互联网连接出现问题，您将无法通过自我调节干预来帮助他们克服问题。但是，如果学生需要准时上床睡觉以便早上上课，或者他们需要计划提前什么时候开始做功课以便准备上交，然后进行简短的自我调节干预实际上可以帮助学生克服这些障碍。”

先前由Kizilcec及其合作者和其他学者进行的规模较小的研究发现，设定目标的干预措施(例如在课堂开始时写出意图清单)可以提高学生的课程完成率。

在这项研究中，研究人员探讨了四种干预措施的效果：

制定计划，在这里提示学生制定有关何时，何地以及如何完成课程的详细计划;

相关活动，学生反思实现目标的好处和障碍，并提前计划如何应对挑战;

社会责任感，由他们选择某人，让他们对自己在课程中的进度负责，并计划何时及如何告诉他们;和

价值相关性，他们在其中撰写有关完成课程的方式来反映和加强其最重要的价值。

对于涉及前期计划的前三项干预措施，研究人员发现，该方法在课程开始的前几周内有效地提高了参与度，但随着课程的进行，影响逐渐减弱。价值相关干预措施在发展中，其学生的学习成绩明显低于其他，但仅在全球成绩差距较大的课程中有效;在其他课程中，它实际上对发展中产生了负面影响。

研究人员测试了他们是否可以预测在哪些课程中会出现成就差距，以便确定应在何处添加干预措施，但发现很难预测。

他说：“不知道这是否会帮助或伤害给定课程的学生是一个大问题。”

研究人员尝试使用机器学习来预测哪些干预措施可能对哪些学生有所帮助，但发现该算法并不比向所有学生分配相同的干预措施更好。

Kizilcec说：“这使人们怀疑AI为陷入困境的学生提供个性化干预的潜力。”“专注于了解在单个环境中最有效的方法，然后针对这些环境量身定制干预措施的方法可能更有效。”

研究人员说，他们的发现表明，除了评估整体效果的研究之外，未来的研究还应考虑并揭示学生之间的差异。

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