MOOC环境下同伴互评的学习机理与激励优化方法

With the rapid development of the MOOC, the assessment of learning performance of massive learners becomes a huge challenge. Automatic assessment method can deal with objective items well. However, MOOC has rapidly covered Humanities and Social Science fields and subjective items have remarkable advantage to enhance learning outcome. Therefore, peer assessment becomes a major approach being concerned and related academic research is urgent. This study is to solve the following issues. Firstly, based on the connectivism learning theory and crowdsourcing concept, the learning mechanism of peer assessment in MOOC is explored and a process model is proposed. Secondly, in order to enhance the reliability of peer assessment, an incentive model of peer assessment is put forward. The key methods are designed including the recognition of non-consensus phenomenon, the prediction of radicalness and collusion behavior. The corresponding regulation strategies are drawn up as well. Finally, so as to improve learners' learning experience, an algorithm is proposed to compute learning potential, based on which assignment rule matrix is constructed. The integer linear programming model is built up and the solution result becomes the basis of optimization assessor assignment. This study may achieve creative achievement hopefully and present reference for the practice of open educational innovation.

随着MOOC教育模式的飞速发展，对海量学习者学习效果的评估成为巨大挑战。自动化评测能够很好地评估客观题，但是MOOC已经快速覆盖至人文社科等领域，加之主观题对增强学习产出的显著优势，同伴互评成为人们关注的主要方法，相关学术研究迫在眉睫。本研究主要解决如下问题：首先，基于联结主义学习理论及众包理念探究同伴互评的学习机理，并提出同伴互评过程模型；其次，为提高同伴互评的可靠性，提出同伴互评激励模型，设计出识别非共识现象、预测激进行为和串谋行为的方法，并制定各自的治理策略；最后，为了增强学习者的学习体验，提出学习者学习潜力算法，构造基于学习潜力的指派规则矩阵，建立整数线性规划模型并根据求解结果进行目标优化指派。本研究有望取得MOOC学习理论的创新性成果，并为开放教育创新实践提供参考。

不同于以质量保证为首要目标的学术同行评议，学生之间的同伴互评同时承担着学习产出和质量保证双重角色。教师部分（或全部）依赖学生互评的打分作为最终学生成绩评定的依据，更重要的是，学生在互评过程中能够有机会提升诸如社会化学习、批判思维、评估评价、沟通及采纳等多种关键能力。同时，在MOOC大规模普及的今天，由于学习者的数量庞大、能力差异悬殊、知识背景复杂等特点，教师对学习者学习效果的评价问题成了巨大的难题，人们不难想到在MOOC中采纳同伴互评作为评估手段，于是解决MOOC环境下同伴互评中激励策略和指派优化等问题变得尤其紧迫。.本项目进行了以下四个方面的探索研究：(1)同伴互评激励及指派策略。对于激励策略的研究，发现了学习者任务冲突的影响因素，揭示了学习者态度对同伴互评参与度的影响机理；对于指派策略研究，发现了“先提交先指派”的动态指派策略具有很好的激励作用，揭示了不恰当的指派存在降低教育公平的风险，论证了“帮扶模式”和“拔尖模式”都不是社会最优的评议者指派模式，设计了兼顾激励作用和教育公平的指派策略。(2)MOOC评估方法及学习者满意度分析。在一门MOOC上探索了混合式评估方法，另外实证分析了影响MOOC使用者满意度的关键因素。(3)翻转课堂的学习模式再造。构建并验证了包括快速抢答、教师面询、个人项目、团队项目四种课上活动的翻转课堂学习模型，此外还探索了使用课上快速抢答作为增强同伴互评效度的手段。(4)知识共享、协同评价与创新特质。围绕核心研究目标，对相关领域进行了若干理论及方法的探索研究，进一步支撑了前面几点研究成果并开拓后续研究的思路。.本项研究所取得的成果，不仅能够丰富同伴互评领域研究的理论和方法，其对于MOOC及翻转课堂的教育实践也具有积极的借鉴价值。.