我国高校慕课课程建设的SWOT量化分析.

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1、我国高校慕课课程建设的SWOT量化分析摘要:本文选取我国高校的典型代表-我国的主要农业高等院校为研究对象,运用SWOT量化分析方法,分析了我国主要农业高等院校慕课课程建设的细化因素,并针对主耍的细化因素提出了慕课课程建设的对策。关键词:慕课;课程建设;SWOT量化分析中图分类号:G726文献标识码:A一、进行慕课课程建设的意义“慕课”热潮正在世界高等教育领域引发一场史无前例的大变革。我国很多高校积极响应,纷纷进行课程的慕课建设。慕课是指为增强知识传播而由具有分享和协作精神的个人或学校组织发布的、散布于互

2、联网上的开放课程。慕课简称为MOOC,即MassiveOpenOnlineCourses0随着互联网的迅猛发展和电子设备的普及,慕课以一种新的在线课程开发模式频繁出现在网络平台上,受到许多学习者的好评。慕课主要具有三个特征,即:开放性、规模大、自主性。借助慕课改革,来推动教学方式的转变,具有十分重要的理论价值和现实意义。2013年是中国的“慕课元年”,慕课传入中国已经有大约3年的时间,慕课发展状况如何?这是教育界关心的问题2—,由于?r业高等院校在各省份及直辖市较普及,而但发展状况具有代表性。因此,选取

3、全国的主要农业高等院校为慕课课程建设的研究对象,以此来反映我国高校慕课课程建设的基本状况。全国的主要农业高等院校共计32所,分布在24个省(自治区、直辖市)。通过对这32所农业高等院校的调研发现,其中,有19所高校在自制慕课课程,21所高校在引进慕课课程,13所高校在自制并在引进慕课课程,2所高校准备做慕课课程或引进慕课课程。例如:沈阳农业大学建成了易尔思校园MOOCS平台;浙江农林大学等高校不仅在自制慕课课程,而且引进了一批慕课课程,引进了尔雅通识网络课程或者Coursera,Udacity,edx等

4、MOOCS平台的课程;廿肃农业大学正在与超星数据库联合让学生上网学习思政方血的慕课课程。可见,多数农业高等院校的慕课建设初见成效,取得了良好的教学效果,但是,随着慕课课程建设的推进,也发现了一些问题,例如:师生教学交流不畅、教学设施匮乏等。针对这些问题,本文试图借助SWOT量化分析模型,对慕课课程建设中的主要影响因素进行量化分析,进而分清主次,突破重点与难点,充分利用其有利条件,控制、化解不利因素,推动慕课课程建设更快、更好地发展,以取得更好的教学效果。二、SWOT量化分析模型的构建(-)SWOT分析模

5、型简介SWOT分析模型就是采用定性分析方法,将与研究对象密切相关的各种主要因素,即优势(S)、劣势(W)、机会(0)和威胁(T),进行基于内外部竞争环境和竞争条件的态势分析。这一模型没有整体上比较优势、劣势、机会和威胁的大小,也没有分别对优势、劣势、机会和威胁的各个细化因素的重要程度进行测算,从而导致决策者对战略形势的判断模糊不清,容易造成决策失误。(二)构建SWOT量化分析模型在SWOT分析模型基础上,运用层次分析法和分级评分法将SWOT分析模型定量化,从而将SWOT分析从定性推进到定量,构建起SWO

6、T量化分析模型。通过构建本模型,能够使决策者对战略形势作出更准确的判断,尽可能地避免决策失误。三、慕课课程建设的SWOT量化分析通过对我国32所农业高等院校慕课建设的调研,尝试将SWOT量化分析模型应用到慕课建设的发展战略研究中,深入分析慕课课程建设的优势与劣势,面临的机遇和挑战,进而提出相应的改进建议。(-)细化SWOT因素在SWOT分析模型基础上,将我国高等院校慕课建设的4大态势分别细化为5个主要因素,如表1所示。利用调查问卷进行调研,问卷针对4大态势分别设计了5个填空题,总计20个填空题,根据心理

7、学家指出的“人识别信息等级的极限能力为7±2”的研究结论,为了便于被调查者回答,将识别信息的重要程度分为9个等级,重要程度取"1-9"之间的自然数,数值越大越重要。每所学校发放了2份调查问卷,发放给专业教师,共发放64份,收回60份,其中有5份问卷问题回答不完整,共收回55份有效问卷,有效回收率为86%,因此,可作为研究的依据。(二)构建SWOT判断矩阵对收回的55份有效问卷,进行数据整理。对每份问卷中细化因素的重要程度两两比较,得到比值,再分别对55份问卷中相同指标的比值求平均值,并适当进行四舍五入处

8、理,得到判断矩阵,如表2—表5所示。借助以上四个矩阵,计算出各细化因素的相对权重,并进行判断的一致性检验。鉴于篇幅限制,权重计算过程及判断的一致性检验过程省略,这里仅列岀最终计算结果,详见表6第2列、表7第2列、表8第2列、表9第2列。(三)评价SWOT细化因素聘请9位慕课教学的专家、教授进行打分,实行10分制,这些专家分别涉及教学资源、教学策略、教学设计、教学评价等领域,在专家给出评分后,去掉一个最高分和一个最低分,根据平均值得到各细化因

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