原文：MOOC Learners’ Engagement with Two Variants of Virtual Patients: A Randomised Trial . 作者：Natalia Stathakarou 1,* ID , Marcel Leon Scully 2, Andrzej A. Kononowicz 1,3 ID , Lars Henningsohn 4, Nabil Zary 2 ID and Cormac McGrath 1,5 ID .来源：Science & Education. 译者：Vicky. 编辑：尔瑞.

摘要：介绍：大型网络公开课(以下简称“慕课”)平台在医疗专业教育领域方兴未艾。慕课将”虚拟病人”这一课程纳入进来以促进互动性。目前就慕课平台高退课率原因进行的研究寥寥无几。我们研究了学习者如何在”虚拟病人”这一课程进行互动，并比较了导致不同“虚拟病人”课程，不同退课率的重要因素。方法：378名试验参与者被随机分成两组，每一组运用不同的“虚拟病人”课程设计，即分支（学生选择了错误的治疗方案，系统会将其从错误答案引导到正确答案，再进入下一流程）和线性课程（选择题达到正确率直接进入下一流程）设计。研究运用描述性统计分析和定量分析，将与进程有关的节点数据及“虚拟病人”试听课进行了分析。结果：确定了8种学习者的互动方式。多数学习者在一次试听课当中，以线型路径的方式完成了“虚拟病人”课程的学习。其中一个重要数据特征是，学习者有的是在一次或几次试听课中完成了一整套课程的学习，有的则在并没有试听的情况下便退课。“虚拟病人”课程设计在学习者退课率方面影响较大。相较于线型“虚拟病人”课程，分支“虚拟病人”课程的退课率更高。讨论：先前研究表明，比起线型“虚拟病人”课程，分支“虚拟病人”课程的学习者参与度更高。然而，我们的结果表明，分支“虚拟病人”课程的退课率更高。结论：经总结，我们认为分支系统对慕课“虚拟病人”课程的完成度有消极影响。此外，我们认为，愈复杂的“虚拟病人”课程，则愈需学习者更多的投入以完成学习任务。而对于慕课的受众来说，由于在授课过程中学习者也许只是想要获取基本的医学知识，所以“分支虚拟病人”的课程设计，对于学习者参与度提高来说或许没有帮助。

关键词：虚拟病人；大型网络公开课；在线学习

1. 介绍

大型网络公开课（慕课）平台在医疗专业教育领域方兴日盛。2013年，慕课平台开设了98种有关医疗和医学教育的课程，并仍呈增长趋势。目前慕课课程仍面临着相关挑战，即缺乏学员互动和参与度，并且这已成为了持续性的问题；另外，低完成率也是一大问题。慕课平台的自愿性是其产生高退课率的原因之一，而且慕课平台为参与者提供的互动十分有限。互动性不仅在在线学习环境下的学习过程中被视为重要因素，对于慕课平台课程来说，更是一种增强学员动力和完成度的方式。

“虚拟病人（VP）”是“以培训、教育、检测为目的的，真实临床模式的互动电脑模拟课程。”之前，慕课平台引进“虚拟病人”课程，就是为了提高学习者同慕课内容之间的互动性。一项研究表明，“虚拟病人”以83.1%（n=442）的参与者比率，被视作一项有效的练习。较之慕课课程5%的平均完成度，慕课的泌尿学课程有着较高的10.4%的全体学员完成度。这是慕课使用“虚拟病人”课程的另一积极成果。

特别就医学教育而言，“虚拟病人”课程被认为有利于训练学生临床推理技能，并且能促进学习者的批判性思考和决策判定，并有助于其积极自主学习。这样一来，“虚拟病人”为学员提供了具有互动性的、有活力的问题解决场景。不同“虚拟病人”课程设计能够提供不同的学习机会。例如，分支“虚拟病人”能够为学习者提供另外的路径以实现期望的结果，并且能够根据选项，提供潜在的几个不同结果。

“分支虚拟病人课程”允许学生增加针对方案的固定（结果）反馈。反馈通常被视为模拟课程中最具指导力的方式之一，因为它会决定“虚拟病人”课程设计的关键特征，并最终决定用户的满意度和参与度。

本次研究的目标是探索分支点对学员参与度的影响。我们将要特别研究的是（i）关于学员在慕课平台中如何同虚拟病人进行互动的操作模式；（ii）一项“虚拟病人”课程中的分支点如何影响学员的退课率。

2.方法

2.1 研究环境

卡罗林斯卡学院（KI）在edX平台发布了一门叫做“泌尿学入门”的泌尿学网络公开课。这门课程于2015年秋季第一次上线，课程为期五周。

这项课程本是瑞典斯德哥尔摩一所医学院课程的一部分，被并入KI的外科课程进行发布。课程学习目标是学生必须能描述、辨别并推理出泌尿系统的一系列常见病征。该课程包括视频讲解部分、选择题、3D模式、词汇库、研讨论坛、一次网络研讨会、两个虚拟病人案例和一个期末测验。

“虚拟病人”（VP）主要聚焦于由于两种不同变化所引起的膀胱癌：一种是提供许多分支点，以一个端态作为最终结果（VP1），第二个（VP2）用多项选择题替代了枝点，使参与者的操作选项被限制在主要路径上。特别是VP2的创立是基于VP1的主要路径，包括病人诊断和治疗的相同信息。图1解释了VP1的部分和VP2的案例，图中节点由数字表示；并画出VP2多项选择题所替换的VP1分支点。VP1和VP2的节点用相同的数字标出，是为了说明这两个案例的节点是由相同的物质构成。简单来说，学生在对虚拟病人的症状进行治疗时，通过VP1途径，无论学生的治疗方案是对是错，系统都会将错误答案引导到正确答案上。而VP2途径是让学生做多个选择题，达到一定正确率才能进入下一步。

“虚拟病人”被结合到慕课平台的第二周，课程重点在于“血尿症”。我们将“虚拟病人”加入到开放迷路系统中，将它放置于云基础设施，并用信心管理系统的学习工具协同界面将其嵌入到edX平台中去。通过主系统的授权书，用户被自动验证，然后输入四位数字码到edX平台。系统报告学生“虚拟病人”活动的完成率，学生只有到达虚拟病人最后的节点，才可获得该数字码。这样一来，学生需要完成课程以得到课程积分，而非被平台强制进行。

为了让用户的使用畅通无阻，我们调整了“虚拟病人”系统的布局，以周为单位进行更新，以顺从慕课平台的图形模式。在解决这一案例的过程中，学员同Violet进行互动，她是一个身患血尿症并饱受折磨的“病人”。学员被要求记录她的病史，调整实验检查顺序，并给出诊断和治疗决定。学员做出决定，选择其中的一个选项，并根据选项遵循病号的自然发展（VP1），或在多个选择题中进行选择，接受即时的纠正性反馈（VP2）。

另外，学员可查看历史选择记录，并回到之前的任何一步中（循环行为）。

2.2. 研究设计

此研究为随机研究，慕课课程的参与者被随机安排到两组，由edX平台的A/B两组测验机制辅助进行。参与者被分到A组，与VP1互动；或者被分到B组，同VP2进行互动。

2.3. 参与者

2015年秋季，从9月15日到10月27日，共有4925参与者注册参加慕课。这些参与者来自172个国家，其中多数来自美国、瑞典和印度。学习者中值学龄为30年，其中40.4%的学员为女性，男性学员占59%，剩下0.6%的学员未透露性别。其中514名参与者完成了课程。课程第二周，1349名参与者登录，其中有378名在A组或者B组同虚拟病人进行互动。这项研究中，我们将378名参与者的数据也包括在内。

2.4.数据收集

用户“虚拟病人”路径的数据是从配置了开放“虚拟病人”系统的云基础设施上收集来的。这些数据在被收集后被映射到用户验证码中，保证了其隐匿性。在开放虚拟系统收集的信息，包括学员和虚拟病人的互动时间、节点级数和每人同虚拟病人互动的实验次数。

2.5.数据分析

为了解决第一个研究问题，我们采取了描述性数据分析。我们首先将参与者分别以“是否完成试听课或者是否退课”进行了分类。在每一组，我们进一步根据他们所进行的试听次数分类，根据他们“是否多次解决了一个病例问题”进行分类。接下来，我们将退课组以及“他们是否开始治疗病例”进行分类，完成的组是根据完成的模式进行分类。

为了解决第二个研究问题，我们将VP1和VP2的参与者数据单独分析，然后是对学员互动模式进行了认证。我们假设“线性虚拟病人”不会对学员的退课率产生影响。

2.6. 道德规范

根据瑞典道德检阅法案（2003：460），此项研究在审查范围之外，因为它没有瑞典个人数据法案所涉及的个人敏感信息。另外，根据edX平台条例，根据道德大纲，用户注册时，所有课程参与者都会得到通知，允许edX保存其参与及表现数据，以不透露身份的方式被使用到之后的研究出版作品中。

3. 结果

3.1 学员在慕课平台与虚拟病人的互动模式

图2描绘了学员如何在慕课上与虚拟病人进行互动的分析结果。首先研究人员以参与者“是否退课”或“完成了与虚拟病人的互动”进行分类。共有71名参与者退课，307人完成了虚拟病人互动。

接下来，根据参与者“是否一次或是多次尝试解决虚拟病人的问题”进行了分类。退课学员则根据他们“是否开始了虚拟病人的互动”而分类。完成了虚拟病人互动的参与者则进一步根据他们“是否以一个线型或是循环的行为完成互动”而分类。线型行为指参与者没有返回查看前面的节点级数或者完成的问题。循环行为是指参与者返回查看了之前的节点和完成了的问题。我们将每个参与者的节点级数映射出来，并根据互动模式将他们进行了8种分类。

图2标注：

●黑点之间的距离：VP案例的长度；

●红点：VP案例的介绍页；

●起始线：用户上传VP使用情景；

●直线：VP情景的线性行为；

●循环线：VP情景的循环行为；

●多项直线和循环线：分别为VP情景中的多项线型和循环型行为；

●未完成线：退出VP情景

●直线达终点结点（直线或循环）：VP情景完成；

在表1，我们标注为：

●试听：加载了VP介绍页却没有开始VP情景的行为。

●开始：在浏览VP介绍页后加载了VP情景的行为。

大多数参与者（n=209）在第一次试听就以线型路径完成了VP案例。部分参与者（n=46）在第一次试听课以循环路径完成了VP案例，意味着参与者返回过VP之前的界面。许多参与者（n=36）也以多于一次试听的线型路径完成了他们的VP情景。同时，值得注意的是，有很大一部分人（n=51）在第一次试听没有开始VP情景的情况下就退出了。

3.2 VP案例中分支点对学员退课率的影响

 为了定义VP案例分支点对学员退课率是否存在影响，随着学员以上定义的互动模式，我们分别对VP1和VP2的作业分析了参与数据。我们将未开始VP情景的退课学员排除在外，因为他们退课的原因并不受VP设计或者VP支点的影响。我们将完成VP的参与者，以及开始参与了VP而又退出的参与者包括在内（表2）。

p.=000253，p<0.05。关于VP支点对学员退课率没有影响的假设被否定。而且结果表明，VP1相比于VP2，对学员退课率有影响。由于两个VP案例的差别只体现在添加的VP1支点中，所以或许相较于VP2，VP1的设计与更高的退课率相关。

4. 讨论

此研究在慕课平台环境下进行，其目的是为了了解，慕课受众在同如“虚拟病人”这一类以”通知式学习程序“互动时可能产生的行为。我们的研究重点在于理解学员在慕课平台上如何与”虚拟病人“进行活动，以及与带有多个选择题的VP设计相比较，带有支点的VP设计如何影响学员的退课率。为了验证这些问题，我们设计了两种VP互动模式，慕课参与者被随机安排到不同的试听课进行体验。

结果表明，大多数（占总数81%的）参与者完成了膀胱癌的VP案例。这同之前研究的结果一致，它表明，慕课平台参与者在与VP互动过程中获得了高满意度。参与者总数中19%退出了练习，退出课程的参与者中，有76%在还未开始VP情景时便退出了。

之前的研究表明分支VP的参与度更高，与线型VP相比能使学习更为有效。然而，我们的结果表明，分支VP相较线型VP，解决问题花费的精力更少，退课率更高。这可能是由于分支VP复杂度更高，对新学员施加了更高的认知负荷。但同时这可能会产生某些积极影响，比如慕课针对用户群体不同，可能有人更适合这种方式。在之前的研究中，线型案例是基于纸质材料，其活动是为医学生设定的一部分PBL活动，该活动可为原本的课程设置增加难度，由此可能得出线型课程更好的结论。

而我们在此研究中得出的结论是，越复杂的VP要求学员在完成该任务时花费更多的精力，这也许不是一个可以促进慕课用户参与的设计，该平台上的参与者或许只是希望学到该课程提供的基本的医学知识。

此研究的一个优点是，根据VP的不同因素，如多次试听和循环前进，对学员进行了互动模式分类。该研究传递了慕课用户在这些行为模式中的普遍性量化数据。关于其是否属于这些行为模式中的一种，仍有待研究。这些行为模式能突出一些特别的学员特性（例如：有经验的学员vs.新学员）或代表一种高级知识。为了确认具有不同学习习惯的参与者与课程满意度之间有什么相关关系，还需要更多的研究。而这将促使慕课平台未来设计出更多适应用户的VP体验。  我们计划通过调查VP参与过程中的其它要素，扩大目前的研究范围，要素将不再仅限于支点。

不足

目前研究的不足之一是，其结果仅基于一项学员互动分析案例，因此并非具有代表性。需设计更多不同的VP学习模式。参与者的先决动机水平、先前的参与度，以及专业背景都没有得到调查。

我们的研究起初就是为了调查如何降低慕课的退课率。就目前的情况来看，我们已经调查了VP的退课率，但其与慕课退课率并不相同（学习者可能会转换到慕课平台的不同学习模式）。然而我们相信，在某一种学习模式中失去兴趣，也会降低学习者对整个慕课的参与度。

未来关于此主题的研究可能会深入到，通过展开调查，检查学习模式与退课行为之间的背景联系，探索支点促进高退课率的潜在原因。我们也打算去探究不同VP设计和特征，对学习者知识、技能、满意度可能产生的影响。

5. 结论

该项研究的结果展示了，在不同VP形式的影响下，参与者完课率的差异。这可能会对未来慕课在医疗教育领域的课程设计产生影响。这项研究揭示，在慕课中设置互动元素，能对降低退课率产生潜在积极作用。从设计的角度来讲，我们的研究结果揭示，与更具挑战性的分支型VP课程相比，初学者更能从线型VP课程中受益。

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