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第二 网络与学习（第2页）

梅耶认为，学习应是知识建构的过程，学习者作为信息的主动加工者和意义的主动建构者，其目标不应停留于记忆和保持，更重要的是形成理解和迁移。在多媒体学习中，学习者的认知活动主要包括选择、组织和整合三个基本过程。

1。选择过程

学习者需要注意经过眼、耳进入信息加工系统的视觉和言语信息中的有关内容。从呈现的言语信息中，学习者选择重要的词语进行言语表征（选择语词），其结果是建构命题表征或语词库；从呈现的视觉信息中，学习者选择重要的图像进行视觉表征（选择图像），其结果是建构表象表征或图像库。

2。组织过程

当学习者选择了视觉和言语材料之后，就会把进入工作记忆中的信息组织成一个连贯的整体。学习者对语词库进行重新组织（组织语词），形成关于语词中所描述情境的言语心理模型，这一过程发生在言语短时记忆中。学习者对图像库进行重新组织（组织图像），形成关于图像中所描述情境的视觉心理模型。

3。整合过程

学习者需要在两类模型之间建立联系，并将组织的信息与记忆中已有的、熟悉的知识结构联系起来。为使整合过程得以发生，视觉信息必须保持在视觉短时记忆中，同时，相应的言语信息需要保持在言语短时记忆中。然而，短时记忆的容量是有限的，因此视觉与言语信息的整合将受到记忆负荷的限制。

需要指出的是，在多媒体信息的加工过程中，以上三个过程并非总是以线性的顺序发生的。

（三）从认知因素到非认知因素

研究者认为，以梅耶为代表的多媒体学习的研究者主要关注多媒体学习中的言语信息和视觉信息的安排以及呈现方式，因此存在一定的狭隘性（Samaras&Giouvanakis，2006）。新一代的多媒体学习研究正在关注学习者的知识基础、学习风格、学习动机、学习态度等非认知因素对学习过程的影响。例如，有研究者（Hede，2002）在梅耶的多媒体学习认知模型的基础上，提出了一个多媒体学习效应的综合模型，将多媒体学习的过程归结为多媒体信息输入、认知加工、学习动力、知识与学习四类要素，其中的学习动力要素包括了动机、学习风格和认知参与度等。另有研究者（Astleitner&Wiesner，2004）在借鉴其他研究成果（Hede，2002）的基础上，提出了一个多媒体学习与动机的整合模型，该模型通过将多媒体学习中的动机加工活动与心理资源管理成分相结合，实现了对梅耶的多媒体学习理论的扩展。

四、网络学习效果

研究者调查显示，在2007年的秋天，美国有超过1790万的人参与了教育机构的学位授予仪式。在这些学生当中，又有超过390万的人参加了一个或多个在线课程。在线人数占了总人数的21。9%。从2002年的秋天到2007年的秋天，在线人数以一个平均每年19。7%的增长率增长，从2002年的160万增加到了2007年的390万（Allen&Seaman，2008）。随着在线课程人数的极速增长，那么关于学生与传统课堂的表现相比，在线课堂的学生的学习效果是否会更好这个问题随之而来。

研究者（Russell，1999）参考了355个研究报告，来检验在线课堂和传统课堂的学生之间的学习效果是否有显著差异。但是他发现大部分的研究在关于学生学习效果在这两种不同情境下并没有统计意义上的差异。但是，近来的研究在关于课程完成和学习成绩上得出了不一致的结论。研究者（Brady，2001；ishra，2004），发现在在线课堂上，课程完成率与传统课堂相比普遍偏低。研究者（Roach，2002）发现一些教育机构报告出在线课堂学习的完成率至少和传统课堂一样，甚至要更高。

（一）课程完成率

关于传统课堂学习和在线课堂学习的课程完成率的比较是各有说辞（Carr，2000）。一些研究表明，课程完成率在这两种情境下的确有所不同（M，2004；Paden，2006；Roach，2002）。有研究者（Waschull，2001）发现在线课程完成率和传统课程完成率并没有显著差异。有人（Nelson，2006）比较了美国特拉华技术社区学院的课程在传统情境上和网络情境上的课程完成率，发现了课程完成率在传统课堂和网络课堂之间有显著性差异。补充分析显示，与传统课堂（18。4%）相比，更多的学生（23%）会在网络课堂中放弃学习。

研究者（Carr，2000）指出，虽然一些大学报告出了网络课堂中高达80%的辍学率，但是课程完成率不应该在大学当中比较，因为不同大学之间报告课程完成率是不同的。一些大学把开学初选课和中间退选的时期也算进去了，而有的大学没有把这一段时间算进去。由于没有一个固定的标准，这种在大学之间的比较不能得到一个正确的结果。但是，不管我们是否能比较不同大学之间的课程完成率，研究课程完成率都是比较有用的，因为它们可以为大学管理者制定课堂规模，学习章节的数量，评估学生的学习结果提供一定的参考建议（M，2004）。

（二）学生的表现

前面提到，研究者（Russell，1999）参考了355个研究报告，来检验在线课堂和传统课堂的学生之间的学习效果是否有显著差异，但是研究者发现大部分的研究在关于学生学习效果在这两种不同情境下并没有统计意义上的差异。研究者（Clark，1994）指出，主要是教学方法而不是传播媒介的使用影响了学生的学习。

大量研究都支持上述观点（Clark，1994；Gagne&Shepherd，2001；M，2004）。可是，也有一些研究发现了传播知识的媒介形式不同，学生的学习成绩会有显著差异（Faux&Black-Hughes，2000；Paden，2006）。有人（Paden，2006）发现了学生的学习成绩在传统课堂环境下和在线学习的环境下有显著差异。另有人（Faux&Black-Hughes，2000）研究了学生在学习一个社会工作课程的时候，不同的传播形式对他们的成绩是否有影响，结果发现了他们在后测分数上有显著差异。补充分析显示，学生在在线课堂的成绩没有传统课堂的成绩好。

在线课程人数的增长是显而易见的，许多研究者也认为未来的高等教育会与网络课程的形式联系得更紧密（Palloff&Pratt，2003；Seidman，2005）。所以传统课堂和网络课堂下课程完成率是否有显著差异？学生的学业成就是否依赖于课程传播的方式？这些问题的答案无论对于科研工作者还是教育者都是非常重要的。

拓展阅读

网络学习新形式MOOC

MOOC，即大型开放式网络课程。2012年，美国的顶尖大学陆续设立网络学习平台，在网上提供免费课程，Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统学习的可能。2013年2月，新加坡国立大学与美国公司Coursera合作，加入大型开放式网络课程平台。新加坡国立大学是第一所与Coursera达成合作协议的新加坡大学，它在2014年率先通过该公司平台推出量子物理学和古典音乐创作的课程。这三个大平台的课程全部针对高等教育，并且像真正的大学一样，有一套自己的学习和管理系统。再者，它们的课程都是免费的。

以Coursera为例，这家公司原本已和包括美国哥伦比亚大学、普林斯顿大学等全球33所学府合作。2013年2月，公司再宣布有另外29所大学加入他们的阵容。

一、历史

（一）理论基础

虽然大量公开免费线上教学课程是2000年之后才发展出来的概念，其理论基础深植于资讯时代之前，最远可追溯至20世纪60年代。1961年4月22日巴克敏斯特·富勒针对教育科技的工业化规模发表了一个演讲。1962年，美国发明家道格拉斯·恩格尔巴特向史丹福研究中心提出一个研究“扩大人类智力之概念纲领”，并在其中强调使用电脑辅助学习的可能性。在此计划书里，恩格尔巴特提倡电脑个人化，并解释使用个人电脑搭配电脑间的网络为何将造成巨大、扩及世界规模的交换资讯潮。

（二）早期时期

2007年8月大卫·怀利在美国犹他州州立大学教授早期的大型开放式网络课程，或称为大型开放式网络课程原型，一个开放给全球有兴趣学习的人来参与的研究生课程。在成为开放课程之前，这门课本来只有5个研究生选修，后来变成有50个来自8个国家的学生选修。

（三）发展时期

2011年秋天大型开放式网络课程有重大突破：超过160，000人透过赛巴斯汀·索恩新成立的知识实验室（现称Udacity）参与索恩和彼得·诺威格开设的人工智能课程。

2012年，美国的顶尖大学陆续设立网络学习平台，在网上提供免费课程，Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统学习的可能。

2013年2月，新加坡国立大学与美国公司Coursera合作，加入大型开放式网络课程平台。

二、课程特征

MOOC的特征主要表现为以下几个方面。

工具资源多元化：MOOC课程整合多种社交网络工具和多种形式的数字化资源，形成多元化的学习工具和丰富的课程资源。

课程易于使用：突破传统课程时间、空间的限制，依托互联网世界各地的学习者在家即学到国内外著名高校课程。

课程受众面广：突破传统课程人数限制，能够满足大规模课程学习者学习。

课程参与自主性：MOOC课程具有较高的入学率，同时也具有较高的辍学率，这就需要学习者具有较强的自主学习能力才能按时完成课程学习内容。