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    深度學(xué)習(xí)視域下學(xué)習(xí)者協(xié)同知識建構(gòu)歷程的社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征分析

    2021-09-14 18:50:30周平紅周洪茜張屹林利
    電化教育研究 2021年9期
    關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)

    周平紅 周洪茜 張屹 林利

    [摘? ?要] 通過協(xié)同知識建構(gòu)有效引導(dǎo)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知層次走向深入,對學(xué)習(xí)者的知識建構(gòu)歷程進(jìn)行動態(tài)性、過程性、綜合性評估是學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。本研究基于兩個(gè)通用的知識構(gòu)建原則,構(gòu)建以深度學(xué)習(xí)為核心的大學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)教學(xué)模式并開展實(shí)證研究。采用社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征(SENS)分析法對學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)的社會認(rèn)知演化軌跡進(jìn)行可視化分析。結(jié)果表明:該模式能夠顯著提升學(xué)生的深度學(xué)習(xí)效果及協(xié)同知識建構(gòu)水平;協(xié)同知識建構(gòu)過程中,學(xué)生的社會交互參與度增強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)凝聚性逐步提升;不同社群學(xué)生在不同教學(xué)階段的知識進(jìn)步水平具有層次性差異,核心組形成了高層次認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),知識進(jìn)步呈現(xiàn)進(jìn)階演化趨勢,半邊緣組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有局部性特點(diǎn),教學(xué)后期才出現(xiàn)明顯知識進(jìn)步,邊緣組連接稀疏,共現(xiàn)極少,無明顯知識進(jìn)步。研究為一線教師開展信息化環(huán)境下的深度教學(xué)提供了借鑒,為解構(gòu)學(xué)習(xí)者知識建構(gòu)歷程提供了新的思路。

    [關(guān)鍵詞] 深度學(xué)習(xí); 協(xié)同知識建構(gòu); 知識進(jìn)步; 社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征; 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析

    [中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

    [作者簡介] 周平紅(1979—),女,湖北黃石人。副教授,博士,主要從事STEM教育與計(jì)算思維、智慧教育與移動學(xué)習(xí)、教育信息化測評與發(fā)展戰(zhàn)略研究。E-mail:phzhou@mail.ccnu.edu.cn。

    一、引? ?言

    作為第四次工業(yè)革命的重要推動力,人工智能對人類的生產(chǎn)、生活產(chǎn)生了深刻影響,也使得教育領(lǐng)域正發(fā)生著重大的結(jié)構(gòu)性變革,特別是對發(fā)展關(guān)鍵能力和核心素養(yǎng)的人才培養(yǎng)導(dǎo)向愈加凸顯。2017年,我國頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確提出要發(fā)展“智能教育”,利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革,構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系[1]。作為新型教育理念與學(xué)習(xí)方式變革的重要方向,深度學(xué)習(xí)在其中受到廣泛關(guān)注,協(xié)同知識建構(gòu)對于實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)具有重要意義。協(xié)同學(xué)習(xí)中的知識建構(gòu),正是由于群體成員之間的多樣性,發(fā)現(xiàn)了不同于自身知識結(jié)構(gòu)的認(rèn)知方式,通過在社區(qū)內(nèi)承擔(dān)集體責(zé)任共同建構(gòu)知識,產(chǎn)生出可持續(xù)改進(jìn)的想法,從而有效獲得更高認(rèn)知層次的成果[2]。在協(xié)同知識建構(gòu)情境中進(jìn)行有效交互是促進(jìn)群體協(xié)作學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵因素。如何有效引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行深度知識建構(gòu)?學(xué)生如何逐步參與在線協(xié)同知識構(gòu)建活動以加深他們的集體理解?不同社群學(xué)生在協(xié)同知識建構(gòu)活動中的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)軌跡發(fā)展(即知識進(jìn)步)有何差異?這是本研究重點(diǎn)關(guān)注的問題。

    已有研究表明,在線深度學(xué)習(xí)環(huán)境中存在“活動無協(xié)作、協(xié)作無建構(gòu)或建構(gòu)低水平”的現(xiàn)實(shí)難題[3],混合式學(xué)習(xí)環(huán)境下深度學(xué)習(xí)導(dǎo)向的協(xié)同知識建構(gòu)模式[4]、基于漣漪拓展探究法[5]及經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知沖突探究法[6]的在線深度協(xié)作知識建構(gòu)學(xué)習(xí)策略、面向深度學(xué)習(xí)的動態(tài)知識圖譜模型[7]等能夠有效促進(jìn)學(xué)習(xí)者的知識建構(gòu)水平提升。此外,協(xié)同知識建構(gòu)效果評價(jià)從多方面、多手段、多維度測評學(xué)習(xí)者的發(fā)展,如采用內(nèi)容分析法、滯后序列分析法等方法研究學(xué)習(xí)者的動態(tài)學(xué)習(xí)情緒、認(rèn)知行為序列模式以及二者之間的關(guān)系[8],測評學(xué)生的注意力行為[7],分析學(xué)生的認(rèn)知投入情況[9]等。

    傳統(tǒng)的從總體、靜態(tài)角度進(jìn)行評估的學(xué)習(xí)分析方法存在一定局限,如何有效借由證據(jù)對學(xué)生在學(xué)習(xí)各階段中的協(xié)同知識建構(gòu)歷程進(jìn)行動態(tài)的捕捉及分析,探明在線環(huán)境下的協(xié)同知識建構(gòu)活動如何促進(jìn)知識進(jìn)步,為有效教學(xué)提供精準(zhǔn)反饋,需要進(jìn)一步研究。社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征(Social Epistemic Network Signature,SENS)分析法是一種協(xié)作學(xué)習(xí)分析方法,是社會網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis,SNA)與認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析(Epistemic Network Analysis,ENA)兩種互補(bǔ)的網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)的結(jié)合,可以對學(xué)習(xí)者在認(rèn)知活動中產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)進(jìn)行社會層面和認(rèn)知層面分析[10],可用于表征和分析深度協(xié)作學(xué)習(xí)過程[11]。

    本研究采用社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征(SENS)分析方法對學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)歷程各個(gè)階段中形成的互動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及不同社群學(xué)生知識建構(gòu)特征進(jìn)行可視化分析,明晰學(xué)生在協(xié)同知識建構(gòu)過程中的思維發(fā)展全貌,以期提升學(xué)生的協(xié)同知識建構(gòu)能力,為一線教師開展信息化環(huán)境下的深度教學(xué)提供借鑒與參考,為其他研究者動態(tài)表征和評價(jià)學(xué)習(xí)者知識建構(gòu)歷程提供新的思路。

    二、理論基礎(chǔ)

    (一)深度學(xué)習(xí)視域下的協(xié)同知識建構(gòu)

    深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是相對于學(xué)習(xí)過程中簡單記憶和非批判性接受知識的淺層學(xué)習(xí)(Surface Learning)更高層次的學(xué)習(xí)[12],其本質(zhì)在于使學(xué)生真正參與到學(xué)習(xí)過程當(dāng)中,通過對知識進(jìn)行意義建構(gòu)深化理解,提升高階思維能力與深層次認(rèn)知能力,培養(yǎng)人際交往能力和學(xué)習(xí)品質(zhì)。何克抗認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是在奧蘇貝爾的“有意義傳遞接受”理論指引下形成的“有意義傳遞—主導(dǎo)下探究相結(jié)合”的教學(xué)觀念,有效實(shí)施深度學(xué)習(xí)的條件與途徑在于樹立科學(xué)的教育教學(xué)觀念、運(yùn)用有效的教學(xué)模式、建立新型“學(xué)習(xí)共同體”、創(chuàng)設(shè)智慧學(xué)習(xí)環(huán)境[13]。

    知識建構(gòu)被認(rèn)為是學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域的六種基礎(chǔ)性創(chuàng)新方法之一[14],它關(guān)注知識的持續(xù)產(chǎn)生和改進(jìn),對于促進(jìn)深度學(xué)習(xí)起著關(guān)鍵性作用。由知識建構(gòu)衍生的協(xié)同知識建構(gòu)(Collaborative Knowledge Building,縮寫為CKB),也稱協(xié)作知識建構(gòu),是個(gè)體在特定的組織或社區(qū)中互相協(xié)作、共同參與某種有目的的活動,最終形成某種觀點(diǎn)、思想、方法等智慧產(chǎn)品的過程[15],它更關(guān)注學(xué)習(xí)者協(xié)作進(jìn)行知識創(chuàng)新。知識建構(gòu)理論是基于原則的教學(xué)法,能夠?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)設(shè)計(jì)提供機(jī)制指引[7]。

    (二)知識建構(gòu)歷程的社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征分析

    協(xié)同知識建構(gòu)過程中,學(xué)生的社會交互行為與知識建構(gòu)呈現(xiàn)動態(tài)變化。對知識建構(gòu)歷程的分析涉及社會交互演變和認(rèn)知發(fā)展變化。結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析和認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析的社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征分析法可以較好地動態(tài)捕捉知識建構(gòu)歷程變化趨勢。其中社會網(wǎng)絡(luò)分析法是一種社會科學(xué)定量研究方法,常用于呈現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,并利用節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系可視化反映整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征,提供節(jié)點(diǎn)的度、中間中心性等各種參數(shù)以反映節(jié)點(diǎn)的地位和影響力。認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析是一種可動態(tài)量化表征學(xué)習(xí)者認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的分析方法,它以認(rèn)知框架理論和以證據(jù)為中心的教育評價(jià)設(shè)計(jì)模式為基礎(chǔ),通過獲取教學(xué)活動中產(chǎn)生的關(guān)于學(xué)生知識技能發(fā)展證據(jù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析,來描述個(gè)人(或團(tuán)體)學(xué)習(xí)過程[16]。

    三、研究設(shè)計(jì)

    本研究基于深度協(xié)同知識建構(gòu)理論、結(jié)合ICAP框架,構(gòu)建以深度學(xué)習(xí)為核心的大學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)模式,開展教學(xué)實(shí)踐。選取華中地區(qū)某師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)專業(yè)2018級36名本科生作為實(shí)驗(yàn)對象,其中男生10名,女生26名。以《教育學(xué)原理》課程為樣本開展了為期一個(gè)學(xué)期(16周)的實(shí)證研究。

    (一)協(xié)同知識建構(gòu)教學(xué)過程設(shè)計(jì)

    依托信息化課堂與SPOC(Small Private Online Course,小規(guī)模限制性在線課程)環(huán)境,采用兩個(gè)通用的知識構(gòu)建原則,即“社區(qū)知識和集體責(zé)任”和“持續(xù)改進(jìn)的想法”原則為最高層次的支架,參考Gunawardena提出的協(xié)同知識建構(gòu)五階段模型,即共享和比較信息、發(fā)現(xiàn)和分析內(nèi)容與觀點(diǎn)間的差異、通過意義協(xié)商進(jìn)行知識的協(xié)同建構(gòu)、對新構(gòu)建的知識進(jìn)行測試和修改、應(yīng)用新構(gòu)建的知識[17]進(jìn)行活動設(shè)計(jì)。同時(shí)引入Michelene T.H.Chi提出的ICAP學(xué)習(xí)方式分類框架(ICAP分別是Interactive、Constructive、Active and Passive Mode四種學(xué)習(xí)方式的首字母縮寫)[18],以學(xué)生的顯性行為為基礎(chǔ)定義認(rèn)知參與活動,設(shè)計(jì)有效的深度對話腳手架和反思腳手架策略,引導(dǎo)學(xué)生積極采用“建構(gòu)學(xué)習(xí)”和“交互學(xué)習(xí)”方式,構(gòu)建了以深度學(xué)習(xí)為核心的大學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)活動流程,如圖1所示。

    課前階段——教師首先分析學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征、學(xué)習(xí)風(fēng)格及學(xué)習(xí)需要,明確學(xué)習(xí)內(nèi)容各組成部分的聯(lián)系,規(guī)劃教學(xué)順序,并以此設(shè)計(jì)課堂教學(xué)活動,準(zhǔn)備課程資源。

    課中階段——在信息化課堂環(huán)境中開展集體協(xié)同知識建構(gòu)。

    (1)有意義傳遞。教師在教學(xué)過程中傳遞新知,注重?cái)U(kuò)充與完善學(xué)生的認(rèn)知結(jié)構(gòu),促進(jìn)學(xué)生積極地接受學(xué)習(xí)。

    (2)主導(dǎo)下探究。教師結(jié)合學(xué)習(xí)資源,展示探究性問題,學(xué)生在規(guī)定時(shí)間內(nèi)思考,采用“石墨文檔”云協(xié)作工具,多人同時(shí)編輯答案。教師對學(xué)生答案進(jìn)行總結(jié)歸納,引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行反思。

    (3)組建共同體。教師圍繞教學(xué)內(nèi)容,布置多主題小組探究任務(wù),充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。學(xué)生以組建學(xué)習(xí)共同體的形式,承擔(dān)集體責(zé)任。明確任務(wù),選擇主題,成員分工,協(xié)作完成。

    (4)協(xié)同知識建構(gòu)(集體)。學(xué)生通過信息共享、深化認(rèn)知、意義協(xié)商、檢驗(yàn)修改、應(yīng)用新知識五個(gè)階段進(jìn)行以討論、協(xié)商為主的組內(nèi)協(xié)同建構(gòu),形成小組協(xié)同知識建構(gòu)成果,實(shí)現(xiàn)知識的社會化建構(gòu)創(chuàng)生。

    (5)組間交互。各小組展示匯報(bào)協(xié)作學(xué)習(xí)成果和協(xié)作學(xué)習(xí)過程,通過回應(yīng)其他小組提出的問題與質(zhì)疑,不斷完善觀點(diǎn),達(dá)成共識升華。教師對小組成果進(jìn)行形成性評價(jià),并適時(shí)進(jìn)行知識的補(bǔ)充與講解。

    課后階段——在SPOC環(huán)境中開展深度協(xié)作。通過學(xué)校云平臺討論區(qū)發(fā)帖回帖記錄學(xué)習(xí)者交流、討論、答疑等活動數(shù)據(jù),引導(dǎo)學(xué)生在討論區(qū)中進(jìn)行以觀點(diǎn)為中心的協(xié)作,并為學(xué)生提供深度對話腳手架(如:“其他同學(xué)的觀點(diǎn)中有哪些你比較認(rèn)可?有哪些你不認(rèn)可?原因是什么?”)和反思腳手架(如:“隨著學(xué)習(xí)內(nèi)容的不斷深入,你對自己之前的觀點(diǎn)有沒有想要補(bǔ)充或修改的地方?”),輔助學(xué)生拓展交互深度,促進(jìn)想法的持續(xù)發(fā)展,從而實(shí)現(xiàn)協(xié)同知識建構(gòu)的達(dá)成。

    (二)研究過程

    首先,教師充分運(yùn)用以深度學(xué)習(xí)為核心的大學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)模式進(jìn)行教學(xué),在實(shí)施教學(xué)前對學(xué)生的深度學(xué)習(xí)水平和協(xié)同知識建構(gòu)水平進(jìn)行前測。在教學(xué)完成后進(jìn)行后測,收集學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)的過程性數(shù)據(jù)。其次,對文本數(shù)據(jù)開展內(nèi)容分析,對內(nèi)容分析后的編碼數(shù)據(jù)開展社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征(SENS)分析,從社會網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)角度分析交互特征、社群分類、認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)和建構(gòu)歷程。最后,對不同社群學(xué)生在不同階段的協(xié)同知識建構(gòu)活動水平統(tǒng)計(jì)分析。

    (三)研究工具

    1. 社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征分析

    本研究采用社會認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)特征分析方法,結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析和認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析,探究學(xué)生社會交互行為與知識進(jìn)步歷程。

    (1)選用UCINET6.0作為社會網(wǎng)絡(luò)分析工具,從時(shí)間階段對SPOC云課堂學(xué)習(xí)平臺討論區(qū)中的師生互動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行剖析,探究學(xué)生在線參與過程中的交互特征。通過收集討論區(qū)中發(fā)帖和回帖的交互行為數(shù)據(jù),建立師生交互關(guān)系矩陣,輸入到UCINET中,通過網(wǎng)絡(luò)中心性、核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行量化分析。

    (2)基于Anderson、 Krathwohl等人于2001年修訂的Bloom認(rèn)知目標(biāo)分類體系[19],從知識類型和認(rèn)知過程維度對SPOC云課堂學(xué)習(xí)平臺討論區(qū)中學(xué)生的發(fā)帖內(nèi)容進(jìn)行雙重編碼,以表征學(xué)生知識進(jìn)步水平。知識包括了從具體到抽象四個(gè)類別:事實(shí)知識、概念知識、程序知識和元認(rèn)知知識。認(rèn)知過程依據(jù)認(rèn)知復(fù)雜程度由低到高分別為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價(jià)和創(chuàng)造共六個(gè)維度,對知識的記憶、理解、應(yīng)用屬于初步的淺層認(rèn)知,分析、評價(jià)、創(chuàng)造屬于較高級別的深層認(rèn)知,見表1。由兩位經(jīng)驗(yàn)豐富的研究者分別對討論區(qū)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,其編碼一致性Cohen's Kappa系數(shù)為0.834>0.8,信度良好。將編碼后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析在線工具(http://www.epistemicnetwork.org/)中,對學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)歷程進(jìn)行認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)可視化分析。

    2. 深度學(xué)習(xí)效果和協(xié)同知識建構(gòu)效果問卷

    深度學(xué)習(xí)效果問卷參考ICAP框架,設(shè)計(jì)的測評指標(biāo)體系包括被動學(xué)習(xí)方式(共5題)、主動學(xué)習(xí)方式(共6題)、建構(gòu)學(xué)習(xí)方式(共8題)、交互學(xué)習(xí)方式(共7題)四個(gè)維度。問卷以李克特五級量表形式呈現(xiàn),前后測問卷共發(fā)放36份,回收34份,有效問卷34份,前后測問卷的Cronbach's α系數(shù)分別為0.903和0.937,具有較高的內(nèi)部一致性。

    協(xié)同知識建構(gòu)問卷參考Gunawardena提出的協(xié)同知識建構(gòu)五階段模型,結(jié)合大學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn),設(shè)計(jì)的測評指標(biāo)體系包括信息分享(共5題)、深化認(rèn)知(共4題)、意義協(xié)商(共4題)、檢驗(yàn)修改(共1題)、應(yīng)用新知識(共1題)五個(gè)維度。問卷以李克特五級量表形式呈現(xiàn),前后測問卷的Cronbach's α系數(shù)分別為0.856和0.911,具有較高的內(nèi)部一致性。

    四、數(shù)據(jù)分析結(jié)果

    (一)學(xué)生深度學(xué)習(xí)效果與協(xié)同知識建構(gòu)效果分析

    通過兩配對樣本T檢驗(yàn)對學(xué)生深度學(xué)習(xí)效果和協(xié)同知識建構(gòu)水平的前后測差異進(jìn)行分析,結(jié)果如表2所示。深度學(xué)習(xí)效果方面,學(xué)生總體水平前后測間存在顯著性差異(t=-3.331,p=0.002<0.01),且后測均值高于前測(4.11>3.93)。從具體維度來看,在被動學(xué)習(xí)方式(t=-2.448,p=0.020<0.05)、建構(gòu)學(xué)習(xí)方式(t=-3.301,p=0.002<0.01)與交互學(xué)習(xí)方式(t=-2.752,p=0.010)三個(gè)維度上呈現(xiàn)顯著性差異,這表明經(jīng)過協(xié)同知識建構(gòu)模式教學(xué)后,學(xué)生的學(xué)習(xí)方式向建構(gòu)與交互層次進(jìn)行轉(zhuǎn)變,促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的達(dá)成。協(xié)同知識建構(gòu)效果方面,在經(jīng)過一學(xué)期協(xié)同知識建構(gòu)模式教學(xué)后,學(xué)生總體水平前后測間存在顯著性差異(t=-3.437,p=0.002<0.01),且后測均值高于前測(4.13>3.90)。從具體維度來看,在信息分享(t=-4.608,p=0.000)、應(yīng)用新知識(t=-3.423,p=0.002<0.01)階段呈現(xiàn)顯著性提升,表明學(xué)生在協(xié)同知識建構(gòu)過程中增進(jìn)了有意義的互動與協(xié)商,能夠達(dá)成共識,進(jìn)而促進(jìn)了新知識的建構(gòu)和應(yīng)用。

    (二)學(xué)生交互行為社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演變分析

    1. 中心性分析

    中心性是社會網(wǎng)絡(luò)分析的研究重點(diǎn)之一。中心度測量的是節(jié)點(diǎn)接近網(wǎng)絡(luò)中心的程度,能夠表征社會網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的重要性及其居于怎樣的中心地位,中心勢測量的是一個(gè)圖在多大程度上圍繞某個(gè)或某些特殊點(diǎn)建構(gòu)起來。本研究主要從點(diǎn)度中心性、中間中心性兩個(gè)方面對不同群體學(xué)生在教學(xué)各階段的社會交互行為予以分析。

    節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度(Degree Centrality)指與該節(jié)點(diǎn)直接相連的其他節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),刻畫節(jié)點(diǎn)的局部中心指數(shù),包括點(diǎn)入度和點(diǎn)出度。節(jié)點(diǎn)的中間中心度(Betweenness Centrality)指該節(jié)點(diǎn)擔(dān)任其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短橋梁“中介”的次數(shù)。根據(jù)教學(xué)進(jìn)度安排,分別選取教學(xué)初期(第1周)、中期(第6周)、后期(第12周)的討論區(qū)交互數(shù)據(jù),依據(jù)點(diǎn)度中心度進(jìn)行可視化處理,結(jié)果如圖2所示。中間中心度社群圖的基本輪廓和圖2基本一致。教學(xué)初期、中期、后期三個(gè)階段,師生討論區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度值分別為0.045、0.047、0.070,呈現(xiàn)明顯的上升趨勢,表明群體連接程度逐漸緊密;點(diǎn)度中心勢分別為0.926、0.965、0.553,呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,說明權(quán)力由原先的過分集中到逐漸分散,個(gè)體對知識的貢獻(xiàn)程度差異逐漸縮小,網(wǎng)絡(luò)中的核心成員變多;中間中心勢分別為0.101、0.123、0.197,表明社會交互網(wǎng)絡(luò)愈加凝聚。

    部分成員在三個(gè)階段的點(diǎn)度中心度和中間中心度數(shù)值見表3。節(jié)點(diǎn)值越大表明成員的中心性越高。

    2. 核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

    核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度將其劃分為兩類,一類是核心行動者,它們相互間具有緊密的聯(lián)系;一類是邊緣行動者,它們相互間缺少或者很少聯(lián)系;介于這兩類群體之間的成員稱為半邊緣行動者[20]。核心行動者在與邊緣行動者的交換關(guān)系中處于優(yōu)勢地位。對討論區(qū)交互社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析,得出結(jié)構(gòu)模型。核心行動者有8位成員(T、S28、S2、S16、S4、S5、S20、S9),他們是最積極參與討論區(qū)交互的群體。半邊緣行動者有17位成員(S1、S3、S13、S15、S7、S17、S18、S19、S21、S22、S23、S24、S30、S32、S33、S34、S36),他們同時(shí)受到核心行動者和邊緣行動者的影響。邊緣行動者有12位成員(S6、S8、S12、S14、S11、S25、S26、S27、S10、S29、S31、S35),和其他成員相比,他們的合群程度較低,參與討論不積極,因而處于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置。

    (三)不同社群學(xué)生知識進(jìn)步的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析

    根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析中的核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析結(jié)果,將學(xué)生劃分為“核心組”“半邊緣組”和“邊緣組”三個(gè)社群。在對討論區(qū)文本內(nèi)容編碼的基礎(chǔ)上,采用6分法對學(xué)生“認(rèn)知過程”維度進(jìn)行量化評分,以考查學(xué)生參與協(xié)同知識建構(gòu)活動的質(zhì)量,其中記憶(1分)表示最低水平,創(chuàng)作(6分)表示最高水平。不同社群學(xué)生在不同階段的協(xié)同知識建構(gòu)活動水平如圖3所示。據(jù)圖可知,不同社群學(xué)生中,核心組在參與知識建構(gòu)活動時(shí)投入高層次認(rèn)知的頻次較多,半邊緣組次之,邊緣組最少。隨著教學(xué)進(jìn)程的推進(jìn),三種社群學(xué)生的交互共建質(zhì)量均有所提升,認(rèn)知水平呈正向發(fā)展。

    依照編碼表(表1)對學(xué)生的討論區(qū)發(fā)帖內(nèi)容進(jìn)行認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)可視化分析,獲得不同社群學(xué)生的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心圖(如圖4所示)、在不同教學(xué)階段認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心的變化軌跡圖(如圖5所示)以及認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖(見表5)。

    1. 不同社群學(xué)生的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心及變化軌跡

    表4顯示不同社群學(xué)生的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)經(jīng)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果,核心組與半邊緣組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)在X維度具有顯著性差異(p=0.02<0.05),在Y維度不具有顯著差異(p=0.57>0.05);核心組與邊緣組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)在X、Y維度均存在顯著性差異(p=0.00);半邊緣組與邊緣組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)X、Y維度均存在顯著性差異(p=0.00)。結(jié)合圖4所示網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心圖,發(fā)現(xiàn)核心組、半邊緣組、邊緣組的質(zhì)心位置相距較遠(yuǎn),這表明不同在線參與程度的學(xué)生在討論過程中產(chǎn)生了不同的認(rèn)知水平和結(jié)構(gòu),具體可以通過認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行分析。

    圖5顯示,核心組在三個(gè)階段的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心存在差異,且具有明顯軌跡(如箭頭所示),這表明學(xué)生在三個(gè)階段使用的“知識”和“認(rèn)知過程”元素各有偏重。半邊緣組在三個(gè)階段的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心也存在一定差異,但變化幅度較核心組小。邊緣組在三個(gè)階段的質(zhì)心較為集中,且彼此沒有顯著差異,表明學(xué)生在不同階段進(jìn)行知識建構(gòu)所涉及的元素較為相似。

    2. 不同社群學(xué)生在不同階段的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖

    表5詳細(xì)地展示了學(xué)生的知識建構(gòu)歷程,圖中線條的粗細(xì)和顏色飽和度代表了元素之間連接的強(qiáng)弱。通過比較發(fā)現(xiàn),核心組的連接節(jié)點(diǎn)大,連線粗,顏色深,強(qiáng)度始終強(qiáng)于半邊緣組,半邊緣組的連接強(qiáng)度始終明顯強(qiáng)于邊緣組。具體表現(xiàn)為:

    核心組學(xué)生的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為均勻、完整,其中在高層次的知識和認(rèn)知維度表現(xiàn)出較高的參與度,在教學(xué)初期理解和評價(jià)事實(shí)知識和概念知識,教學(xué)中期學(xué)生對概念知識的評價(jià)增多,且善于進(jìn)行元認(rèn)知反思,教學(xué)后期連接幾乎涵蓋了所有維度,整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形成了更加平衡的聯(lián)系。半邊緣組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有局部性的特點(diǎn),在教學(xué)初期、中期的連接集中于理解事實(shí)知識,在教學(xué)后期表現(xiàn)為分析概念知識的連接增強(qiáng),其他連接也更加緊密,但元認(rèn)知知識較少。邊緣組學(xué)生連接數(shù)量較少,且較高層次維度間的連線占據(jù)非常微小的比例,學(xué)習(xí)較為被動??梢?,三組學(xué)生體現(xiàn)出具有層次梯度的知識建構(gòu)水平,核心組學(xué)生的知識進(jìn)步水平在整個(gè)教學(xué)過程中呈現(xiàn)明顯進(jìn)階演化趨勢,半邊緣組學(xué)生在教學(xué)后期才有明顯知識進(jìn)步,邊緣組學(xué)生無明顯變化。

    五、結(jié)論與展望

    本研究應(yīng)用“社區(qū)知識和集體責(zé)任”和“持續(xù)改進(jìn)的想法”知識構(gòu)建原則,構(gòu)建了以深度學(xué)習(xí)為核心的大學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)教學(xué)模式,并開展教學(xué)實(shí)踐應(yīng)用,對個(gè)體和群體的社會交互演變軌跡及知識進(jìn)步過程進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明:

    (1)以深度學(xué)習(xí)為核心的大學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)教學(xué)模式對于提升學(xué)生的深度學(xué)習(xí)效果以及協(xié)同知識建構(gòu)水平具有顯著影響。在該模式中,教師對深度交互教學(xué)策略進(jìn)行精心設(shè)計(jì),搭建能夠促進(jìn)學(xué)生對話與反思的腳手架進(jìn)行相關(guān)教學(xué)干預(yù)。已有研究表明,深層教學(xué)交互對深度學(xué)習(xí)的影響作用顯著高于淺層交互[21]。該模式通過讓學(xué)習(xí)者參與到對所在社區(qū)集體知識的共建共享與自我反思中來,推動了深度內(nèi)容交互和深層人際交互,促進(jìn)了學(xué)生的學(xué)習(xí)方式向“建構(gòu)”與“交互”轉(zhuǎn)變,從而不斷提升知識進(jìn)步的質(zhì)量,達(dá)成了深度學(xué)習(xí)效果。

    (2)教師引導(dǎo)及深度交互策略的設(shè)計(jì)促進(jìn)社會交互網(wǎng)絡(luò)的形成。在線協(xié)同知識建構(gòu)過程中學(xué)生的社會交互參與度增強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)凝聚性逐步提升。隨著教學(xué)的推進(jìn),教師充分引導(dǎo)、促進(jìn)和激勵(lì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行積極建構(gòu)與交互,學(xué)生在協(xié)同知識建構(gòu)過程中的交互頻次增多。理想的協(xié)作學(xué)習(xí)是社區(qū)內(nèi)所有成員為了共同的目標(biāo)在協(xié)作過程中積極參與,并在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行適應(yīng)性的自我調(diào)節(jié)、相互調(diào)節(jié)和集體調(diào)節(jié),最終使得所有成員均在協(xié)作中加深對知識的理解和掌握、獲得自身能力的提高[22]。因此,對于處于交互網(wǎng)絡(luò)邊緣的學(xué)生,教師應(yīng)當(dāng)予以更多關(guān)注與適時(shí)反饋,監(jiān)督和引導(dǎo)其參與有意義交互,鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)核心成員發(fā)揮中介作用,提高交互網(wǎng)絡(luò)整體活躍度,促進(jìn)認(rèn)知發(fā)展。

    (3)社會交互程度及分析、評價(jià)類的高階認(rèn)知活動會影響學(xué)生的知識進(jìn)步,不同教學(xué)階段學(xué)生的知識進(jìn)步水平呈現(xiàn)層次性差異。與邊緣組學(xué)生相比,核心組和半邊緣組學(xué)生知識進(jìn)步顯著,學(xué)生的知識建構(gòu)水平由淺層次向深層次過渡,普遍表現(xiàn)為由簡單性知識回答向?qū)卮疬M(jìn)行高階的辨析、歸因轉(zhuǎn)變。核心組在后期增強(qiáng)了對觀點(diǎn)的自我認(rèn)識,而半邊緣組較為缺乏,因而該組學(xué)生的知識建構(gòu)處于中等水平,邊緣組在高層次認(rèn)知要素上較少涉獵,無顯著知識進(jìn)步。此外,三類社群學(xué)生在知識建構(gòu)歷程中的元認(rèn)知知識較少,且未涉及認(rèn)知過程中的創(chuàng)作維度,究其原因可能是課程性質(zhì)的關(guān)系,學(xué)生缺少相應(yīng)的實(shí)踐環(huán)節(jié)。

    人工智能時(shí)代帶來新的學(xué)習(xí)境遇與訴求,學(xué)習(xí)環(huán)境的多樣化、復(fù)雜化使得動態(tài)表征學(xué)習(xí)者的知識建構(gòu)歷程成為學(xué)習(xí)分析與測評領(lǐng)域研究的重要議題。本研究基于過程性證據(jù)評價(jià)學(xué)習(xí)者的交互深度及認(rèn)知發(fā)展的演變規(guī)律,對于教師開展深度教學(xué)具有理論和實(shí)踐意義。由于采用人工方式對討論區(qū)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,因此該方法只適用于樣本量較小的研究,未來可以考慮使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等更大程度地捕捉和分析學(xué)生的協(xié)同知識建構(gòu)過程數(shù)據(jù),拓展和豐富數(shù)據(jù)類型,關(guān)注信息化環(huán)境中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)生協(xié)同知識建構(gòu)過程研究。

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