Python一波好课来袭

大型开放式网络课程

大型开放式网络课程，即MOOC（massive open online courses）。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。

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1960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。

早期时期

2007年8月大卫‧怀利在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。

发展时期

2011年秋天大型开放式网络课程有重大突破：超过160000 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‧诺威格所开设的“人工智能导论”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2014年会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。

课程特征

1、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。

2、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可学到国内外著名高校课程。

3、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。

4、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。

教学设计

因为大型开放式网络课程有为数众多的学习者，以及可能有相当高的学生─教师比例，大型开放式网络课程需要能促进大量回应和互动的教学设计。以下是两个基本的设计方式：

1、运用大型开放式网络课程网路来处理大众的互动和回应，像是同行评审(peer review) 、小组合作等。

2、使用客观、自动化的线上评量系统，像是随堂测验、考试等等。

连结主义式的教学设计原则

1、集结：连结主义式的MOOC 让大量的资料能在线上不同网站传播，然后再将各种资讯集结成通讯报导或网页，以方便让参与者读取。这和传统课程相反，因为传统课程的内容是事先准备好的。

2、混编：连结课程内的教材或其他内容。

3、重新制定目标：重新编排教学内容以配合不同学习者的目标。

4、回馈：与其他学习者或全世界分享依不同学习目标编排的教学内容和想法。

推荐一个Coursera上的Python专项课程

This Specialization builds on the success of the Python for Everybody course and will introduce fundamental programming concepts including data structures, networked application program interfaces, and databases, using the Python programming language. In the Capstone Project, you’ll use the technologies learned throughout the Specialization to design and create your own applications for data retrieval, processing, and visualization.

制作方：密西根大学

人人能学的编程（Python编程入门）

开课时间：2018年1月22日

建议学习时长：2-4小时/周

字幕：英文，德文，简体中文

Python数据结构

开课时间：2018年1月22日

建议学习时长：2-4小时/周

字幕：英文，简体中文

Python存取Web数据

开课时间：2018年1月22日

建议学习时长：2-4小时/周 (6周结课)

字幕：英文

Python数据库编程

开课时间：2018年1月22日

建议学习时长：2-4小时/周（5周结课）

字幕：英文

Python提取、处理和可视化数据

开课时间：2018年1月22日

建议学习时长：2-4小时/周(6周结课)

字幕：英文