在西南交通大学党委教师工作部（教师发展中心）与数学学院的支持下，7月2日，数学学院卢鹏老师和副院长王璐老师受邀在中国高校第三届教学学术年会的分会场会议中分享了他们的教学论文《哪些因素影响MOOC的受欢迎程度？ ——来自学习者的证据》。审稿人和参会老师评价，该论文研究角度新颖，从学生的角度，利用统计方法构建数学模型的方式，定量分析了影响学习者选择MOOC的主要因素。该论文已被《教学学术》期刊录用。
中国高校第三届教学学术年会由上海交通大学在线主办。全国80余所高校的高等教育学者、教师和教学发展人员相聚云端，围绕年会主题“反思与展望：教学新常态下的教学学术”展开深度对话，着重探讨了后疫情时代教学学术发展的新方向与新路径。
卢鹏、王璐在论文中指出：近年来MOOC发展蓬勃，不同课程受欢迎程度差异较大值得关注。文章基于国内57门MOOC的客观数据，从课程属性、课程设计、课程反馈等角度定量统计分析了影响学习者选择MOOC的主要因素，同时利用相关分析、逐步回归等方法构建了MOOC参加人数与影响因素之间的关联模型。实证结果表明，课程水平、课程负载、主题帖数会显著影响学生选课，而学校等级、教师回复率与课程时长对课程参与人数没有明显影响。文章为改进MOOC质量提供了新的思路。
论文相关的一些研究过程与结果如下所示：
图1 MOOC课程组织到结束全过程示意图
从学校组织、课程建设、学生选课、学生上课、学生评价到课程结束，与课程相关的属性相继确定，包括开课学校、课程资源等静态数据与课程启动后的动态变化数据，如学生反馈等。这些都会在一定程度上影响学生选课活动。经过分析从三个方面，即课程属性、课程设计、信息反馈提出了6个假设研究因素。对象在选取时遵循3个原则：同一平台、已完结课程、课程不重复。
图2 课程人数与各指标间的相关性检验图
从结果中可以看出，学校等级、课程水平、课程长度、课程负载、主题帖数与文章假设相一致，但是教师回复率却相反，是否是由于选课人数较多的课程参与交流的人数也更多，导致教师的回复工作量大，回复率低，也就是因为人数优势导致，需要进一步验证。
卢鹏、王璐认为，未来学生选择一门慕课的期待可能各不相同，如何满足学生的这些个性化要求，对于慕课平台和一线教师来说，既是挑战也是机遇。MOOC教学可以借助大数据工具，分析学习者逐条录入的学习行为，建立合适的数学模型，从学习者的学习需求、学习方式、学习内容等出发将学习者分类，从而更好的提供个性化支持与服务，有针对性的吸引学习者关注，从而实现网络上的“因材施教”。他们强调，后MOOC时代下，MOOC的建设与发展依旧任重而道远。
