建構(gòu)學(xué)習(xí)行為模式發(fā)現(xiàn)與學(xué)習(xí)效果關(guān)系研究*
——基于虛擬仿真的學(xué)習(xí)分析

江 波 高 明 陳朝陽

（1.浙江工業(yè)大學(xué) 教育科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江杭州 310023；2.浙江工業(yè)大學(xué) 教育大數(shù)據(jù)研究中心，浙江杭州 310023；3.常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電與汽車工程學(xué)院，江蘇常州 213164）

一、引言

建構(gòu)主義強(qiáng)調(diào)要以學(xué)習(xí)者的“學(xué)”為中心，讓學(xué)習(xí)者成為信息加工的主體和知識(shí)意義的主動(dòng)建構(gòu)者[1]。在STEM學(xué)科中，各類實(shí)踐實(shí)驗(yàn)課程的目的就是通過營造建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境，來激發(fā)學(xué)習(xí)者的主動(dòng)學(xué)習(xí)和對知識(shí)的深度學(xué)習(xí)。然而，傳統(tǒng)的實(shí)踐實(shí)驗(yàn)課程依托于實(shí)體實(shí)驗(yàn)室，授課教師無法對每一位學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行有效監(jiān)控，只能依據(jù)學(xué)習(xí)者的最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)測評。對于建構(gòu)學(xué)習(xí)，建構(gòu)的過程往往比結(jié)果更能反映學(xué)習(xí)者對知識(shí)的理解[2]，因此，完全基于結(jié)果的測評具有一定的片面性。

近年來，大量數(shù)字化虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的涌現(xiàn)，為學(xué)習(xí)者的建構(gòu)過程測評提供了可能。虛擬仿真是指借助于多媒體、仿真和虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，使用計(jì)算機(jī)對傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)各操作環(huán)節(jié)進(jìn)行模擬和仿真[3]。由于該方式具有緩解經(jīng)費(fèi)緊張、利于實(shí)驗(yàn)教學(xué)和設(shè)施利用、利于學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)等多方面的優(yōu)勢[4]，在學(xué)科教學(xué)中得到了越來越廣泛的應(yīng)用[5-7]。與此同時(shí)，隨著信息技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，學(xué)習(xí)者在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下的實(shí)驗(yàn)操作過程數(shù)據(jù)，也很容易被收集起來?；跀?shù)據(jù)挖掘及學(xué)習(xí)分析技術(shù)，教師借助學(xué)生的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，對學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)方式進(jìn)行挖掘，可關(guān)注到每位個(gè)體在學(xué)習(xí)中的問題，使得提供更具針對性的學(xué)習(xí)支持服務(wù)成為可能。學(xué)習(xí)分析和教育數(shù)據(jù)挖掘，是當(dāng)前學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前大部分的學(xué)習(xí)分析和教育數(shù)據(jù)挖掘，聚焦于在線理論知識(shí)學(xué)習(xí)和認(rèn)知課程，這些學(xué)習(xí)任務(wù)高度結(jié)構(gòu)化且測評具有明確的答案。然而，對于很多實(shí)踐操作類學(xué)習(xí)任務(wù)，由于建構(gòu)過程的復(fù)雜性，反饋和評價(jià)非常困難，相關(guān)的研究也較為缺乏[8]。

本研究在已有研究基礎(chǔ)上，以國外某大學(xué)“數(shù)字電路”實(shí)驗(yàn)課程為例，從學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)出發(fā)，采用數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對虛擬仿真實(shí)驗(yàn)課程中的學(xué)習(xí)行為模式進(jìn)行探索，并進(jìn)一步探討學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系，為實(shí)踐操作類課程的反饋和評價(jià)提供參考。我們希望本研究成果不僅能幫助教師更好地理解學(xué)習(xí)者的構(gòu)建過程，也能在分析方法層面上，為國內(nèi)學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)分析的研究同仁提供一些參考。

二、相關(guān)研究

學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)行為，是學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)特點(diǎn)、偏好以及學(xué)習(xí)策略的具體體現(xiàn)。通過對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行模式的分析，發(fā)現(xiàn)可以幫助教師更準(zhǔn)確的評價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)成就，更好地理解學(xué)習(xí)者之間的學(xué)習(xí)行為差異，進(jìn)而為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源及學(xué)習(xí)支持服務(wù)。

在已有研究中，部分研究對學(xué)習(xí)者個(gè)體學(xué)習(xí)過程進(jìn)行逐一分析，再將具有相似學(xué)習(xí)過程的個(gè)體劃分至同一群體，最終形成不同的學(xué)習(xí)群體，為不同學(xué)習(xí)群體提供個(gè)性化的教學(xué)支持服務(wù)。例如，尚俊杰等[9]采用個(gè)案研究方法，對游戲化學(xué)習(xí)環(huán)境下若干學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)，根據(jù)學(xué)生呈現(xiàn)出的行為模式，可以將學(xué)習(xí)者劃分為“創(chuàng)新型”、“鉆研型”、“協(xié)作型”、“咨詢型”、“試誤型”和“娛樂型”等六種類型，這些發(fā)現(xiàn)對教育游戲的設(shè)計(jì)有著非常重要的意義；Blikstein[10]采用可視化的方法對學(xué)生的編程學(xué)習(xí)過程進(jìn)行了探索，研究發(fā)現(xiàn)，在編程學(xué)習(xí)過程中存在著“復(fù)制粘貼型”、“自給自足型”以及“混合型”三種不同的學(xué)習(xí)行為模式群體；Shi等[11]使用數(shù)據(jù)挖掘方法和數(shù)據(jù)可視化工具，從學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)活動(dòng)參與頻次和活動(dòng)序列兩個(gè)層面出發(fā)，探索在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為模式，研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者的活動(dòng)序列能反映出學(xué)生在學(xué)習(xí)模式上的共性和差異。

另一部分研究根據(jù)學(xué)習(xí)者在某些方面呈現(xiàn)出來的特征，首先對學(xué)習(xí)者進(jìn)行群體劃分，繼而再比較不同學(xué)習(xí)群體學(xué)習(xí)行為模式之間的差異。例如，Kinnebrew等[12]根據(jù)學(xué)習(xí)成就對學(xué)習(xí)者進(jìn)行群體劃分，并采用數(shù)據(jù)挖掘方法，對不同學(xué)習(xí)成就群體在元認(rèn)知方面的學(xué)習(xí)行為模式進(jìn)行了評價(jià)與比較；Hou[13]按照性別對學(xué)生進(jìn)行群體劃分，并探究了學(xué)習(xí)者在角色扮演游戲中學(xué)習(xí)行為模式的差異；Yang等[14]對不同學(xué)習(xí)小組在協(xié)同創(chuàng)作環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)換模式進(jìn)行了探索，并根據(jù)得到的學(xué)習(xí)行為模式提出了后續(xù)教學(xué)活動(dòng)的改進(jìn)意見；He[15]對視頻直播課程環(huán)境下學(xué)習(xí)者在課程參與方面和交互方面的學(xué)習(xí)行為模式進(jìn)行了探索，研究發(fā)現(xiàn)，工程和科學(xué)專業(yè)的學(xué)生無論是在師生互動(dòng)還是在生生互動(dòng)方面都明顯低于教育學(xué)和醫(yī)學(xué)專業(yè)的學(xué)生。然而，更多研究根據(jù)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中表現(xiàn)出的學(xué)習(xí)行為，采用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法對學(xué)習(xí)者進(jìn)行群體劃分，繼而比較不同群體在學(xué)習(xí)行為模式上的差異。例如，Cerezo等[16]根據(jù)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)記錄的學(xué)習(xí)者作業(yè)投入時(shí)間、努力程度和作業(yè)提交是否延遲等行為，對學(xué)習(xí)者進(jìn)行群體劃分，研究發(fā)現(xiàn)，根據(jù)這些行為可以將學(xué)習(xí)者劃分為四種不同的學(xué)習(xí)模式群體，且不同群體在學(xué)習(xí)效果上也存在著差異；Lust等[17]對在線課程中學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)工具使用的行為模式進(jìn)行了類似研究；李爽等[18]根據(jù)學(xué)習(xí)行為序列特征探索了學(xué)習(xí)者的在線課程參與情況，結(jié)果表明，根據(jù)學(xué)習(xí)者的行為轉(zhuǎn)換序列，可以定義出“低投入式”、“淺層次投入式”、“績效投入式”、“循序漸進(jìn)式”、“隨機(jī)參與式”等五種不同的在線學(xué)習(xí)行為參與模式。這些發(fā)現(xiàn)，對分析在線學(xué)習(xí)參與模式、課程建設(shè)方面都具有重要的參考價(jià)值。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究問題

本研究中所提到的學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在某種動(dòng)機(jī)指引下，為獲得某種學(xué)習(xí)結(jié)果而與周圍環(huán)境進(jìn)行的雙向交互活動(dòng)的總和[19-20]。本研究主要涉及以下三個(gè)問題：（1）在課程學(xué)習(xí)中，能否根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為以及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間變量，劃分出不同的學(xué)習(xí)模式群體？（2）若可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為劃分出不同的學(xué)習(xí)模式群體，那么學(xué)習(xí)群體間在各變量上的差距如何看待？（3）若存在不同的學(xué)習(xí)行為模式，這些模式是否會(huì)對學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生影響？各學(xué)習(xí)模式群體之間在學(xué)習(xí)效果上是否存在差異？

（二）數(shù)據(jù)來源與變量選擇

本研究數(shù)據(jù)來源于意大利熱那亞大學(xué)（University of Genoa）2014年秋季學(xué)期計(jì)算機(jī)工程專業(yè)115名學(xué)生在“數(shù)字電路”實(shí)驗(yàn)課程中的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)[21]。課程基于數(shù)字電路教育與設(shè)計(jì)組件（Digital Electronic Education and Design Suite，DEEDS）[22]虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)開展。在國內(nèi)，電子技術(shù)類實(shí)驗(yàn)課程的教學(xué)主要基于計(jì)算機(jī)仿真軟件進(jìn)行。該類軟件在教學(xué)中，一方面只適用于原理性驗(yàn)證，如Matlab、Psim等；另一方面在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)，需要掌握較多關(guān)于平臺(tái)（如Pspice、Saber等）的基礎(chǔ)知識(shí)，對于初學(xué)者來說存在較大困難[23]。與之相比，DEEDS平臺(tái)不僅通過簡單易學(xué)的平臺(tái)操作，滿足教師教學(xué)以及學(xué)生實(shí)踐探究的需要，還通過在菜單欄增添“Learning”選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)課程相關(guān)學(xué)習(xí)資源的快捷訪問功能[24]，如圖1（a）所示。傳遞的資源主要包括平臺(tái)使用示例（Deeds Demos）、課程學(xué)習(xí)任務(wù)（Deeds Learning Ma-terial）以及平臺(tái)介紹（Deeds Web Site），詳見圖 1 子圖（b）（c）（d）。建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者在一定的教學(xué)情境下，借助其他輔助手段，利用必要的學(xué)習(xí)材料和學(xué)習(xí)資源，通過意義建構(gòu)的方式獲得的。DEEDS不僅為學(xué)習(xí)者提供了相應(yīng)的建構(gòu)環(huán)境，還為學(xué)習(xí)者提供了必要的學(xué)習(xí)材料和資源。因此，本研究選擇該平臺(tái)進(jìn)行實(shí)踐課程學(xué)習(xí)行為探究，在一定程度上更能反映學(xué)習(xí)者自主建構(gòu)知識(shí)的過程。

圖1 學(xué)習(xí)資源快捷訪問功能展示界面

學(xué)習(xí)者在DEEDS平臺(tái)上的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，經(jīng)收集起來形成了研究所使用的數(shù)據(jù)集。圖2展示了部分?jǐn)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集中包含13個(gè)字段，涵蓋學(xué)習(xí)者基本信息（id字段，學(xué)號(hào)）、課時(shí)與練習(xí)基本信息（session字段，當(dāng)前學(xué)習(xí)課時(shí)；exercise字段，當(dāng)前練習(xí)名稱）以及活動(dòng)相關(guān)信息（activity字段，活動(dòng)名稱；start_time字段，活動(dòng)開始時(shí)間等）。由于部分學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中記錄的缺乏，導(dǎo)致其學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)不完整。因此，本研究選取具有完整記錄的92名學(xué)生在課程學(xué)習(xí)所產(chǎn)生的20余萬條學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，重點(diǎn)分析數(shù)據(jù)集中記錄活動(dòng)（activity）字段，考察學(xué)生在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)課程中學(xué)習(xí)行為模式上的差異，并進(jìn)一步探究學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)。

圖2 部分原始數(shù)據(jù)截圖

原始數(shù)據(jù)集定義并記錄了不同學(xué)時(shí)和不同學(xué)習(xí)任務(wù)下的15種大類的學(xué)習(xí)活動(dòng)。例如，“Deeds_Es_#_#”表示某一課時(shí)進(jìn)行某一任務(wù)的普通邏輯電路模擬活動(dòng)；“Deeds_Es”表示未具體甄別出所屬課時(shí)以及所屬任務(wù)的普通邏輯電路模擬活動(dòng)。需要說明的是，“Deeds_Es_#_#”和“Deeds_Es”雖然在數(shù)據(jù)采集中被認(rèn)為是兩種學(xué)習(xí)活動(dòng)，但它們之間的差異僅在于具體課時(shí)和任務(wù)的不同，本質(zhì)上都是在進(jìn)行邏輯電路模擬活動(dòng)。因此，本研究對類似的學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行了合并處理，將其歸納為9種學(xué)習(xí)行為。另外，為了探究學(xué)習(xí)者之間在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間（不包括在實(shí)踐操作之外的學(xué)習(xí)任務(wù)查看、學(xué)習(xí)任務(wù)提交等活動(dòng)投入時(shí)間）上的差異，將學(xué)習(xí)者在虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間也納入考慮。最終，本研究選擇了如表1所示的10個(gè)變量，并在表中對各變量進(jìn)行了描述與說明。

表1 學(xué)習(xí)行為與實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間變量描述

（三）研究工具與方法

研究首先采用Python語言編寫算法，從原始數(shù)據(jù)集中提取學(xué)習(xí)行為、計(jì)算學(xué)習(xí)行為參與頻次以及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間。在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間的計(jì)算上，如表1所示，主要是對學(xué)習(xí)者花費(fèi)在與實(shí)驗(yàn)相關(guān)的四部分時(shí)間進(jìn)行求和所得。其中，不同學(xué)習(xí)行為持續(xù)時(shí)間，通過數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)行為相應(yīng)學(xué)習(xí)活動(dòng)結(jié)束時(shí)間減去開始時(shí)間得到。最后，將經(jīng)上述預(yù)處理得到的Id、Aualweb等9種學(xué)習(xí)行為、ExpTime，再加上學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)成績（Grades），形成了本研究所使用的包含12個(gè)字段的數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)分析工作上，主要是借助SPSS 18.0展開。

首先，本研究采用描述統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析等方法對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為、實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間以及學(xué)習(xí)成績分布情況和各變量之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行探索。

其次，由于我們無法事先得知簇的個(gè)數(shù)，因此采用層次聚類方法進(jìn)行群體劃分。層次聚類是指聚類過程按照一定層次進(jìn)行，按照聚類的方式可分為凝聚方式聚類和分解方式聚類。本研究采用凝聚方式進(jìn)行聚類，即首先每個(gè)個(gè)體自成一類，然后按照某種方法度量所有個(gè)體間的相似度，并將當(dāng)前最親密的個(gè)體或小類再聚成一類，接下來再次度量剩余個(gè)體和小類間的相似度，并將當(dāng)前最近的個(gè)體或小類再聚成一類，重復(fù)上述過程，不斷將所有個(gè)體或小類聚集成越來越大的類，直到所有個(gè)體聚到一起，形成一個(gè)大類為止[25]。另外，本研究在度量個(gè)體間親疏程度上，采用魯棒性較好的離差平方和法（Ward Method）進(jìn)行個(gè)體間相似度計(jì)算，采用歐式距離進(jìn)行個(gè)體間距離的計(jì)算。

然后，進(jìn)一步使用多元方差分析方法（也稱多變量方差分析），探究群體在各行為變量上的差異。群體間在各變量差異上探索的過程，實(shí)質(zhì)上就是將各行為變量看作因變量，分組結(jié)果作為自變量。多元方差分析可以同時(shí)研究多個(gè)因變量之間是否存在顯著性差異，避免了單因變量方差分析檢驗(yàn)效率低、忽略變量間相關(guān)關(guān)系等缺點(diǎn)[26]，該方法已在教育研究中得到了有效應(yīng)用[27-28]。

最后，采用一元方差分析方法，將分組結(jié)果作為自變量，將學(xué)習(xí)成績作為因變量，探究群體學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果的之間關(guān)系。

四、研究結(jié)果及分析

（一）基本統(tǒng)計(jì)與相關(guān)分析

班級學(xué)生學(xué)習(xí)行為、實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間以及學(xué)習(xí)成績分布的箱線圖，如圖3所示。

首先，就學(xué)習(xí)行為而言，組裝與運(yùn)行普通電路（Deeds）、記錄與反思實(shí)驗(yàn)結(jié)果（TextEditor）及其他（Other）發(fā)生頻率最高，同時(shí)，也是波動(dòng)較大的三種學(xué)習(xí)行為。該現(xiàn)象說明在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生除進(jìn)行課程要求的基本學(xué)習(xí)活動(dòng)外，還傾向于從事一些與學(xué)習(xí)無關(guān)的活動(dòng)，如，使用聊天工具聊天，瀏覽其他網(wǎng)頁等。另外，查看學(xué)習(xí)任務(wù)行為（Aulaweb）發(fā)生頻次較低，而且波動(dòng)較小。該現(xiàn)象表明課程所設(shè)置的學(xué)習(xí)任務(wù)表述清晰，學(xué)生在查看學(xué)習(xí)任務(wù)之后能較好地理解任務(wù)要求，因而反復(fù)查看學(xué)習(xí)任務(wù)的行為也較少。

圖3 學(xué)習(xí)行為、實(shí)驗(yàn)時(shí)間與學(xué)習(xí)成績箱線圖

其次，在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間（ExpTime）方面，最短用時(shí)僅為39.00分鐘，最長用時(shí)則達(dá)449.32分鐘，平均耗時(shí)272.24分鐘，整體波動(dòng)較大。這一結(jié)果與實(shí)際學(xué)習(xí)情況基本吻合，因?yàn)閷W(xué)習(xí)者個(gè)體的學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)效率等因素，均會(huì)對學(xué)習(xí)時(shí)間產(chǎn)生影響。

然后，在學(xué)習(xí)成績（Grades）方面，最低分為7.00分，最高分則達(dá)98.00分，平均分為58.40分，可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者之間在最終的學(xué)習(xí)效果上存在較大的差距。

表2 相關(guān)性與描述性統(tǒng)計(jì)表

最后，為進(jìn)一步探究學(xué)習(xí)行為、實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間與學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)聯(lián)，本研究進(jìn)行了相關(guān)分析。由圖3可知，上述各變量基本呈正態(tài)分布，滿足相關(guān)分析的前提條件。變量間相關(guān)分析結(jié)果顯示（見表2），實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間與剩余變量均不存在顯著相關(guān)關(guān)系，各學(xué)習(xí)行為變量間存在著相關(guān)關(guān)系，其中繪制時(shí)序電路圖（Diagram）、組裝與運(yùn)行有限狀態(tài)機(jī)電路（FSM）、調(diào)參（Properties）、閱讀學(xué)習(xí)資料（Study）以及記錄與反思實(shí)驗(yàn)結(jié)果（TextEditor），五種學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成績（Grades）存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（二）學(xué)習(xí)行為模式差異分析

為對課程學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)行為模式進(jìn)行探索，本研究依據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間變量，使用層次聚類方法進(jìn)行了聚類分析。為消除各變量在量綱上的差異對聚類結(jié)果產(chǎn)生的影響，聚類前采用標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)（Zscore）對各變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化后各變量所對應(yīng)的z值，代表著原始分?jǐn)?shù)和母體平均值之間的距離，當(dāng)原始分?jǐn)?shù)低于平均值時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化后z值為負(fù)數(shù)。依據(jù)圖4所示的層次聚類樹狀圖，本研究最終將聚類個(gè)數(shù)確定為3個(gè)。其中，類1、類2、類3中分別包含42、33、17名學(xué)生。各類學(xué)習(xí)行為中的參與情況以及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間的平均水平與班級學(xué)生總體的平均水平差距，如圖5所示。由圖5可知，在三類學(xué)習(xí)群體中，第1類學(xué)習(xí)群體學(xué)習(xí)行為參與以及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間基本處于平均水平；第2類學(xué)習(xí)群體高于平均水平；第3類學(xué)習(xí)群體低于平均水平。

圖4 層次聚類樹狀圖

圖5 類內(nèi)各變量平均水平（Zscore）

為探究三類群體在學(xué)習(xí)行為以及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間上的差異，本研究將10個(gè)學(xué)習(xí)過程變量作為因變量，將聚類結(jié)果作為自變量進(jìn)行多元方差分析。誤差方差等同性的Levene檢驗(yàn)結(jié)果顯示（如表3所示），絕大多數(shù)變量在類間總體方差相等（Sig.＞0.05），滿足方差分析的前提條件。在多元方差分析結(jié)果的檢驗(yàn)上采用Wilks’Lambda檢驗(yàn)，在檢驗(yàn)結(jié)果中采用η2p表示功效估計(jì)。多元方差分析結(jié)果如表4所示，其中 Wilks’ Lambda=0.131，F(xiàn)=14.07，p=0.000，η2p=0.638，表明各群體在學(xué)習(xí)行為以及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間上存在顯著差異，而且在可解釋的變異上達(dá)到了63.8%。

表3 誤差方差等同性的Levene檢驗(yàn)

表4 多元方差分析

群體間在各變量上的具體差異，如表5所示。由表5可知，9種學(xué)習(xí)行為在類間均具有顯著差異，其中差異較大的是組裝與運(yùn)行普通電路（Deeds）（η2p=60.2%）、記錄反思實(shí)驗(yàn)結(jié)果（TextEditor）（η2p=67.7%）這兩種行為。在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間（ExpTime）上，類間不存在顯著差異。進(jìn)一步對群體在各變量上進(jìn)行兩兩比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：9種學(xué)習(xí)行為在三類學(xué)習(xí)群體間均存在顯著差異（p＜0.05），實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間（ExpTime）不存在顯著差異。群體間在學(xué)習(xí)行為上的差異均表現(xiàn)為：第2類學(xué)習(xí)群體各學(xué)習(xí)行為發(fā)生頻次高于第1類學(xué)習(xí)群體；第1類學(xué)習(xí)群體中各學(xué)習(xí)行為發(fā)生頻次高于第3類學(xué)習(xí)群體。

表5 主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)分析

（三）學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果關(guān)聯(lián)分析

研究采用一元方差分析，以學(xué)習(xí)效果作為因變量，以聚類結(jié)果作為自變量，探究學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)。誤差方差等同性的Levene檢驗(yàn)結(jié)果，如表 6 所示，F(xiàn)=1.198，p=0.307＞0.05，滿足方差分析的條件，故而可進(jìn)行一元方差分析。一元方差分析結(jié)果（F=4.104，p=0.02＜0.05），表明不同學(xué)習(xí)模式群體在學(xué)習(xí)成績上存在顯著差異（如表7所示）。

表6 誤差方差等同性的Levene檢驗(yàn)

表7 一元方差分析結(jié)果

為進(jìn)一步分析不同學(xué)習(xí)模式群體在學(xué)習(xí)效果上的差異，本研究對群體學(xué)習(xí)成績進(jìn)行了兩兩比較，結(jié)果（見表8）顯示，類3與類1、類2均存在著顯著差異（p＜0.05），類1與類2在學(xué)習(xí)效果上不存在顯著差異。各類學(xué)習(xí)成績分布情況如表9所示，其中優(yōu)秀行表征各類群體中成績在80分以及上的人數(shù)；及格行表征考試成績在60分及以上的人數(shù)。雖然類1與類2學(xué)習(xí)成績雖在總體水平上不存在顯著差異，但是類2代表的學(xué)習(xí)行為模式群體的學(xué)習(xí)成績優(yōu)秀率和及格率明顯高于類1（見表9），這表明在課程學(xué)習(xí)中，類2代表的學(xué)習(xí)行為模式更為可取。

表8 不同學(xué)習(xí)模式群體學(xué)習(xí)成績兩兩比較

表9 學(xué)習(xí)成績分布情況

五、討論與結(jié)論

（一）討論

研究結(jié)果表明，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為及實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間變量，可將學(xué)習(xí)者劃分為三類不同的學(xué)習(xí)群體，且群體間在學(xué)習(xí)行為模式以及學(xué)習(xí)效果上均存在著差異。在第1類學(xué)習(xí)群體中，學(xué)習(xí)行為與實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間變量的平均水平，均位于班級學(xué)生總體平均水平附近（見圖5），因而，本研將該群體定義為“順其自然學(xué)習(xí)群體”。該群體的特征通常是按時(shí)參加課程學(xué)習(xí)并完成課程學(xué)習(xí)任務(wù)，學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)積極性一般，學(xué)習(xí)成績不突出。從成績分布來看，該群體平均成績?yōu)?1.460分，成績優(yōu)秀人數(shù)和及格人數(shù)所占比率分別為26.19%和57.14%，屬于中等偏上學(xué)習(xí)群體。已有學(xué)習(xí)行為研究表明，通過對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的分析，可以幫助教師發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)問題所在[29-30]，也從側(cè)面印證了數(shù)據(jù)的合理性。

首先，在群體的學(xué)習(xí)行為變量中，F(xiàn)SM、Properties行為的平均參與頻次高于班級學(xué)生總體的平均水平，并且兩者之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

其次，在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間上，該群體平均實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間高于班級學(xué)生總體實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間的平均水平。雖然上述相關(guān)分析結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間與學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)成績均不存在顯著相關(guān)關(guān)系，但已有研究表明，學(xué)習(xí)內(nèi)容難度越大，花費(fèi)的時(shí)間也越長[31-32]。

再者，在該課程學(xué)習(xí)中，F(xiàn)SM和Properties行為均與有限狀態(tài)機(jī)邏輯電路學(xué)習(xí)內(nèi)容有關(guān)，且“有限狀態(tài)機(jī)”章節(jié)知識(shí)是該課程學(xué)習(xí)的難點(diǎn)[33]。綜上分析，推測該學(xué)習(xí)群體很有可能在“有限狀態(tài)機(jī)”章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)中存在困難。

最后，從FSM、Properties學(xué)習(xí)行為參與情況和實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間，可以發(fā)現(xiàn)該群體付出了時(shí)間和精力，然而學(xué)習(xí)效果并不理想。有研究表明，通過對補(bǔ)充學(xué)習(xí)資料的查閱與學(xué)習(xí)更有利于問題的解決[34]，但從群體內(nèi)閱讀學(xué)習(xí)資料行為（Study）參與情況可知，該群體在遇到問題時(shí)，并未積極查閱學(xué)習(xí)資料，故在后續(xù)教學(xué)過程中，教師應(yīng)注意引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用合理的學(xué)習(xí)策略。

在第2類學(xué)習(xí)群體中，學(xué)習(xí)行為變量平均參與水平，均高于班級學(xué)生總體的平均水平，同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間方面，該群體平均實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間低于班級學(xué)生總體實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間的平均水平（見圖5），因而將該群體定義為“積極學(xué)習(xí)群體”。在學(xué)習(xí)成績方面，該群體的平均成績（63.090）、成績優(yōu)秀人數(shù)比率（39.39%）和及格人數(shù)比率（63.64%），均處于最高水平，進(jìn)一步驗(yàn)證了積極學(xué)習(xí)群體在學(xué)習(xí)成績方面的特征。此外，積極學(xué)習(xí)群體通常具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)以及良好的自我管理學(xué)習(xí)技巧，會(huì)積極參與到每一項(xiàng)學(xué)習(xí)活動(dòng)中（無論是與學(xué)習(xí)成績之間相關(guān)的，還是間接相關(guān)的）。例如，本研究Aulaweb行為雖與學(xué)習(xí)成績不存在顯著相關(guān)關(guān)系，但該行為與Diagram，F(xiàn)SM，Properties，Study，TextEditor（這五種學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成績存在顯著正相關(guān)關(guān)系）存在顯著正相關(guān)關(guān)系。

另外，值得注意的是Other行為（如，使用聊天工具聊天、瀏覽課程學(xué)習(xí)以外的網(wǎng)頁等）。雖然該行為被記錄為與課程學(xué)習(xí)無直接關(guān)聯(lián)的行為，但是在該群體內(nèi)該行為平均參與頻次高于總體平均水平，且屬三組最高，這表明很有可能該群體學(xué)生在采取常規(guī)方式（如試誤、查閱學(xué)習(xí)資料）解決問題無果后，轉(zhuǎn)而使用其他方式（如與朋友進(jìn)行交流與討論、搜索相關(guān)網(wǎng)頁等），尋找問題的解決方法。最后，與第1類群體學(xué)習(xí)行為進(jìn)行對比分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)各學(xué)習(xí)行為變量參與水平達(dá)到學(xué)生總體平均水平時(shí)，學(xué)生足以通過課程考試。然而，該群體各種學(xué)習(xí)行為參與情況均顯著高于平均水平，這可能在另一方面表明學(xué)習(xí)者在完成基本任務(wù)后，繼續(xù)嘗試著采用其他方法來解決同一問題，這是群體積極探索精神的體現(xiàn)[35]。

在第3類學(xué)習(xí)群體中，雖然實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間處于班級學(xué)生總體實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間的平均水平，甚至是略高于班級學(xué)生總體的平均水平，但該群體各學(xué)習(xí)行為平均參與水平均低于學(xué)生總體的平均水平（見圖5），本研究將該學(xué)習(xí)群體定義為“消極學(xué)習(xí)群體”。該類學(xué)生群體的特征通常表現(xiàn)為雖然按時(shí)出勤，但是在學(xué)習(xí)中投入不夠，學(xué)習(xí)積極性不高，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)不強(qiáng)，學(xué)習(xí)成績不理想，在課堂學(xué)習(xí)中經(jīng)常為應(yīng)付老師巡視檢查做出一些投入學(xué)習(xí)的假象。該類學(xué)習(xí)群體由于缺乏學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，學(xué)習(xí)興趣不高，因而一方面在根據(jù)預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)任務(wù)完成相應(yīng)的電路組裝與測試，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告填寫后就停止了繼續(xù)探索，Deeds、Diagram、FSM以及TextEditor在參與水平上顯著低于平均水平（見圖5）就是一種驗(yàn)證。

另一方面由于學(xué)習(xí)積極性不高，該學(xué)習(xí)群體學(xué)生在實(shí)驗(yàn)中遇到問題時(shí)，也很少積極主動(dòng)地去尋找問題的解決辦法，這一點(diǎn)在Properties（調(diào)參）和Study（查閱學(xué)習(xí)資料）兩種學(xué)習(xí)行為的低參與度上均可體現(xiàn)。在學(xué)習(xí)成績方面，該群體無論是在平均分（41.740）、成績優(yōu)秀人數(shù)占比（11.76%）還是及格人數(shù)占比（23.53%）均屬三組最低。這一方面驗(yàn)證了消極學(xué)習(xí)群體在學(xué)習(xí)效果方面的特征；從另一方面表明在實(shí)踐操作類課程的學(xué)習(xí)中，當(dāng)學(xué)生未積極參與實(shí)踐操作，其學(xué)習(xí)效果可能也不會(huì)很理想。因此，在后續(xù)教學(xué)中，該類學(xué)生應(yīng)是教師重點(diǎn)關(guān)注的對象。

從本研究所探究的各變量來看，首先，在各學(xué)習(xí)行為的參與情況上，“順其自然學(xué)習(xí)群體”和“消極學(xué)習(xí)群體”在大多數(shù)學(xué)習(xí)行為參與上均低于平均水平。但在FSM和Properties兩種行為參與情況上，“順其自然學(xué)習(xí)群體”與“積極學(xué)習(xí)群體”更為接近，且要略高于學(xué)生總體的平均參與水平；而“消極學(xué)習(xí)群體”在這兩種行為參與上仍顯著低于班級學(xué)生總體的平均水平（見圖5）。此前Greene等研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者的自我管理學(xué)習(xí)策略（SRL）在學(xué)生的有效學(xué)習(xí)中發(fā)揮著重要作用，在計(jì)算機(jī)支持的學(xué)習(xí)環(huán)境下更是如此[36]。

如上所述，F(xiàn)SM和Properties兩種學(xué)習(xí)行為涉及課程難點(diǎn)，而通過“順其自然學(xué)習(xí)群體”和“消極學(xué)習(xí)群體”在兩個(gè)行為上的參與情況可以看出，缺乏有效的自我管理策略，會(huì)對學(xué)生的最終學(xué)習(xí)成就產(chǎn)生不良影響，同時(shí)也在一定程度上也解釋了為什么“順其自然學(xué)習(xí)群體”與“積極學(xué)習(xí)群體”在學(xué)習(xí)效果上不存在顯著差異。其次，在時(shí)間投入方面，并非學(xué)習(xí)者投入的時(shí)間越多，最終取得的學(xué)習(xí)成績就越好。學(xué)習(xí)時(shí)間投入對學(xué)習(xí)效果的影響，主要取決于所投入學(xué)習(xí)時(shí)間的質(zhì)量[37]。本研究亦發(fā)現(xiàn)，“順其自然學(xué)習(xí)群體”和“消極學(xué)習(xí)群體”在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間（ExpTime）投入上，均高于“積極學(xué)習(xí)群體”和學(xué)生總體的平均水平?！胺e極學(xué)習(xí)群體”學(xué)生在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間上的投入的量雖然不多，但是他們提升了時(shí)間的利用效率，因此，該群體在優(yōu)秀率和及格率方面，均高于其他兩個(gè)學(xué)習(xí)群體。

與已有探究學(xué)習(xí)模式與學(xué)習(xí)效果關(guān)系的研究相比[38-39]，本研究亦探究了學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，“順其自然學(xué)習(xí)群體”、“積極學(xué)習(xí)群體”兩個(gè)群體在學(xué)習(xí)效果上均與“消極學(xué)習(xí)群體”存在顯著差異，而“順其自然學(xué)習(xí)群體”與“積極學(xué)習(xí)群體”，在學(xué)習(xí)效果上不存在顯著差異。但是“積極學(xué)習(xí)群體”在學(xué)習(xí)行為參與以及最終學(xué)習(xí)成績分布（學(xué)習(xí)成績優(yōu)秀人數(shù)占比與及格人數(shù)占比）上，均優(yōu)于“順其自然學(xué)習(xí)群體”。這與Hung等發(fā)現(xiàn)一致，當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中積極參與到各項(xiàng)活動(dòng)時(shí)（例如，訪問課程學(xué)習(xí)材料的頻率更高，發(fā)布與讀取的消息數(shù)量越多等等），他們在最終的學(xué)習(xí)成就上表現(xiàn)會(huì)更好[40]。

（二）結(jié)論與局限

本研究基于某國外虛擬仿真實(shí)驗(yàn)課程學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)集，采用層次聚類方法，對學(xué)習(xí)者的行為模式進(jìn)行了劃分，并采用多元方差分析及一元方差分析方法，分析了不同模式群體在學(xué)習(xí)行為上的差異以及學(xué)習(xí)行為模式與學(xué)習(xí)效果的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，可以劃分出“順其自然學(xué)習(xí)群體”、“積極學(xué)習(xí)群體”以及“消極學(xué)習(xí)群體”三類不同的行為模式群體；在各學(xué)習(xí)行為平均參與水平上，從高到低依次是“積極學(xué)習(xí)群體”、“順其自然學(xué)習(xí)群體”、“消極學(xué)習(xí)群體”；在實(shí)驗(yàn)?zāi)M時(shí)間的平均投入水平上，從高到低依次是“順其自然學(xué)習(xí)群體”、“消極學(xué)習(xí)群體”、“積極學(xué)習(xí)群體”；在學(xué)習(xí)效果上，“順其自然學(xué)習(xí)群體”與“積極學(xué)習(xí)群體”學(xué)習(xí)效果均顯著好于“消極學(xué)習(xí)群體”，“順其自然學(xué)習(xí)群體”與“積極學(xué)習(xí)群體”雖然在學(xué)習(xí)效果上不存在顯著差異，但“積極學(xué)習(xí)群體”在平均成績、優(yōu)秀率及及格率方面均高于“順其自然學(xué)習(xí)群體”。

本研究結(jié)果可以幫助教師及相關(guān)教研人員了解學(xué)生在實(shí)踐操作學(xué)習(xí)過程中的行為模式，不同模式群體在學(xué)習(xí)行為及學(xué)習(xí)效果上的差異；幫助教學(xué)人員從學(xué)習(xí)過程出發(fā)獲得教學(xué)反饋，進(jìn)行學(xué)習(xí)評價(jià)，發(fā)現(xiàn)不同模式群體的學(xué)習(xí)問題，繼而有針對性的采取干預(yù)措施，提升教學(xué)與學(xué)習(xí)效果。例如，針對“順其自然學(xué)習(xí)群體”，可以嘗試鼓勵(lì)該群體在遇到問題時(shí)，積極查閱學(xué)習(xí)資料，在完成任務(wù)后繼續(xù)嘗試從不同角度去解決同一問題；針對“消極學(xué)習(xí)群體”，教師應(yīng)給予更多關(guān)注與支持，如，采取積極表揚(yáng)與獎(jiǎng)勵(lì)等方式提升群體學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等。

本研究局限性在于，研究數(shù)據(jù)來源于國外實(shí)踐課程，不同文化背景下的研究可能略有不同，因此，該研究結(jié)果在國內(nèi)實(shí)踐課程上可能會(huì)有些許不同。例如，薛宇飛等對“財(cái)務(wù)分析與決策”MOOC課程學(xué)習(xí)中不同文化背景學(xué)習(xí)者的共性與特質(zhì)，進(jìn)行了較深層次的分析，發(fā)現(xiàn)不同國別的學(xué)習(xí)者在課程活躍階段、學(xué)習(xí)時(shí)間的持續(xù)性和學(xué)習(xí)目的上等均存在差異[41]。未來我們將嘗試收集國內(nèi)外實(shí)踐課程中的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，對學(xué)習(xí)者的行為模式及學(xué)習(xí)效果進(jìn)行分析，并進(jìn)一步比較不同文化背景下的學(xué)習(xí)者在實(shí)踐課程學(xué)習(xí)行為模式及學(xué)習(xí)效果上的差異。