MOOCs話(huà)語(yǔ)的主題分布與演化發(fā)展

張婧婧 楊業(yè)宏

【摘 要】??? 作為具有影響力的社交媒體之一，微博已然成為社會(huì)科學(xué)研究中數(shù)據(jù)來(lái)源的重要渠道。本研究在新浪微博上提取轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論量較高的用戶(hù)作為具有影響力的公眾，基于他們之間的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)，在過(guò)去八年中影響中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展的機(jī)構(gòu)、名師、名人圈已經(jīng)形成，表現(xiàn)為互助互惠的話(huà)語(yǔ)關(guān)系，他們對(duì)中國(guó)MOOCs的話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展具有集團(tuán)效應(yīng)，并未局限于明星效應(yīng)。采用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)發(fā)帖文本進(jìn)行主題聚類(lèi)與演化建模發(fā)現(xiàn)，從2012年至2019年對(duì)MOOCs關(guān)注的熱度沒(méi)有減退，但在2015年前后MOOCs話(huà)語(yǔ)中的主題發(fā)生了顯著變化。在MOOCs發(fā)展的初期，在主流話(huà)語(yǔ)體系中尚且存在學(xué)習(xí)微觀層面上草根學(xué)習(xí)者與同伴互助的聲音，但是在2015年后考試類(lèi)、技術(shù)類(lèi)的MOOCs和與市場(chǎng)需求相匹配的MOOCs逐漸在微博的主流話(huà)語(yǔ)體系中占據(jù)重要席位。這或許意味著公眾的期望正在從MOOCs對(duì)高等教育“顛覆性變革”轉(zhuǎn)變?yōu)橐月殬I(yè)教育或是教育培訓(xùn)為主的MOOCs建設(shè)中來(lái)，并從賦予學(xué)習(xí)者開(kāi)放與靈活的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)逐漸轉(zhuǎn)變成為學(xué)習(xí)者提供獲取學(xué)分與證書(shū)的教育途徑。

【關(guān)鍵詞】? MOOCs; 微博;數(shù)據(jù)挖掘;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析;主題聚類(lèi);主題演化;概念網(wǎng)絡(luò);社交媒體

【中圖分類(lèi)號(hào)】? ?G420? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? ? ? ?【文章編號(hào)】? 1009-458x（2021）9-0059-10

一、引言

在我國(guó)，在線教育正在經(jīng)歷一個(gè)重要的時(shí)期。以大規(guī)模開(kāi)放在線課程（Massive Open Online Courses，MOOCs）為代表的在線教育興起，使得由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)分析與基于教育數(shù)據(jù)挖掘的戰(zhàn)略研究成為可能。MOOCs對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代最重要的貢獻(xiàn)表現(xiàn)為其“破壞性創(chuàng)新”引發(fā)了公眾對(duì)在線教育的熱議，并開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)椤俺掷m(xù)性創(chuàng)新”（梅西爾， 等， 2019）。有關(guān)MOOCs的討論在學(xué)術(shù)文章、會(huì)議宣講、傳統(tǒng)報(bào)紙以及網(wǎng)絡(luò)社交媒體（如博客與推特）上廣為傳播，Coursera、edX、Udacity與學(xué)堂在線企業(yè)的崛起更是引發(fā)了大眾媒體對(duì)MOOCs的關(guān)注。拋開(kāi)各方陣營(yíng)對(duì)MOOCs教與學(xué)的爭(zhēng)議，MOOCs自身所積聚的聚光燈超越了人類(lèi)歷史上任何一項(xiàng)教育創(chuàng)新。

公眾對(duì)MOOCs的熱議往往超過(guò)了實(shí)際學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)參與中的討論。社交媒體上除了留下MOOCs學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)外，大量公眾對(duì)MOOCs的回應(yīng)，機(jī)構(gòu)為推動(dòng)MOOCs的發(fā)展與吸引更多學(xué)習(xí)者參與所發(fā)布的信息也保留了下來(lái)。這些公眾圍繞MOOCs方方面面留下的數(shù)據(jù)往往多于草根學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。事實(shí)上，MOOCs并不是全新教學(xué)法的代言人，也不是教育公平的助推手，它所扮演的最重要的角色恰恰似一根導(dǎo)火索引發(fā)了“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代公眾對(duì)高等教育展開(kāi)最為激烈、緊迫的討論。討論數(shù)量之多、范圍之廣和議題變化之快，以及討論所產(chǎn)生的大量文本數(shù)據(jù)和參與討論的公眾留下的數(shù)字足跡，都在一定程度上成為“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代教育數(shù)據(jù)的一部分，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘，可以從社交媒體視角認(rèn)識(shí)MOOCs的過(guò)去，并預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展走向。

鑒于此，本研究選取新浪微博作為案例，采集2012年1月1日至2019年12月31日246，991名微博用戶(hù)共發(fā)布的394，827條包含關(guān)鍵詞“慕課”或“MOOC”的帖子，由于MOOCs討論中參與者身份呈現(xiàn)多元特征，文本數(shù)據(jù)不夠純凈，討論話(huà)題或是雜亂或是主題過(guò)于泛化。本研究提取部分轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論量較高的用戶(hù)作為具有影響力的公眾，基于他們之間的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)過(guò)去八年中對(duì)MOOCs話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向具有影響力的人物與機(jī)構(gòu)特征，以及他們之間形成了怎樣的關(guān)系來(lái)推動(dòng)中國(guó)MOOCs的話(huà)語(yǔ)發(fā)展。同時(shí)，對(duì)影響力較高用戶(hù)的發(fā)帖文本進(jìn)行主題聚類(lèi)與演化建模來(lái)探究過(guò)去八年間公眾圍繞MOOCs展開(kāi)討論的行為規(guī)律與熱議主題變化趨勢(shì)，幫助我們更好地理解與預(yù)測(cè)MOOCs未來(lái)的發(fā)展走向——MOOCs將在多大程度上以何種形式與傳統(tǒng)高等教育對(duì)話(huà)。

二、MOOCs與微博

利用微博數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分析預(yù)測(cè)某事件的發(fā)展趨勢(shì)已被大量政治學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究者采用。博倫等（Bollen， Mao， & Zeng， 2011）就曾通過(guò)分析微博數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)股票市場(chǎng);薩季科夫等（Sadikov， Medina， Leskovec， & Garcia-Molina， 2011）則通過(guò)對(duì)微博帖子的分析來(lái)預(yù)測(cè)傳染病的傳播;威廉姆斯等（Williams， Terras， & Warwick， 2013）和齊默爾等（Zimmer & Proferes， 2014）對(duì)使用微博數(shù)據(jù)開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘的研究做了詳盡分析，強(qiáng)調(diào)微博作為社會(huì)科學(xué)研究中數(shù)據(jù)來(lái)源的重要性和必要性。

在教育學(xué)研究中，通常采用案例研究方法探討微博作為一種支持教學(xué)交互工具的利弊。如一項(xiàng)關(guān)于微博在MOOCs中應(yīng)用價(jià)值的研究就是從微博作為討論平臺(tái)的視角開(kāi)展的案例研究（Treeck & Ebner， 2013）。還有研究者以某門(mén)MOOCs課程為例，發(fā)現(xiàn)社交媒體工具能夠促進(jìn)學(xué)習(xí)者非正式但更密切的交流（Joksimovi ， et al.， 2015）。通過(guò)對(duì)比MOOCs論壇和社交媒體中的學(xué)習(xí)小組，一些研究者指出使用社交媒體進(jìn)行學(xué)習(xí)交流的學(xué)習(xí)者表現(xiàn)出更高的參與度與保有率（Zheng， Han， Rosson， & Carroll， 2016）。博茲庫(kù)爾特等（Bozkurt， et al.， 2016）運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）和內(nèi)容分析方法探究了某門(mén)MOOCs課程中學(xué)習(xí)者在微博中的交互情況，發(fā)現(xiàn)開(kāi)放在線的環(huán)境有利于學(xué)習(xí)社區(qū)的建立。國(guó)內(nèi)也有研究者發(fā)現(xiàn)，“微博點(diǎn)名”這種趣味活動(dòng)有利于促進(jìn)學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)交互，進(jìn)而推動(dòng)在線學(xué)習(xí)社區(qū)的建設(shè)（王寰， 等， 2014）。

除了以一門(mén)或幾門(mén)課程為例研究微博在MOOCs中的應(yīng)用之外，還有一些研究廣泛收集了社交媒體平臺(tái)中和MOOC相關(guān)的帖子及其討論。通過(guò)收集和MOOCs學(xué)習(xí)相關(guān)的微博帖子，一些研究者分析了MOOCs相關(guān)討論用戶(hù)發(fā)帖的時(shí)間規(guī)律和情感特征（Zhang， et al.， 2015; Shen & Kuo， 2015）;陳等（Chen， Davis， Lin， Hauff， & Houben， 2016）對(duì)比分析了五個(gè)社交平臺(tái)能夠識(shí)別MOOCs學(xué)習(xí)者的概率，并指出不同特征的學(xué)習(xí)者傾向于選擇不同類(lèi)型的MOOCs課程;還有研究（Veletsianos， 2017）對(duì)參與MOOC話(huà)題的用戶(hù)進(jìn)行了角色分類(lèi)，分析了不同角色用戶(hù)的話(huà)題參與情況。有關(guān)微博與MOOCs的研究，無(wú)論從話(huà)題的深度與廣度還是研究設(shè)計(jì)上來(lái)講差異性較大，具體可見(jiàn)對(duì)MOOCs和微博的系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述（如：Costello， et al.， 2018）。可以看出，在教育學(xué)研究中，有關(guān)微博與MOOCs的研究逐年增多，研究問(wèn)題與方法百花齊放，將微博作為數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的研究近年來(lái)開(kāi)始受到重視，尚需給予足夠的支持與關(guān)注。

三、研究方法

（一）案例與數(shù)據(jù)選取

《2018微博用戶(hù)發(fā)展報(bào)告》顯示，創(chuàng)辦于2007年的新浪微博作為國(guó)內(nèi)微博的代表，到2018年底月活躍用戶(hù)增至4.62億，日活躍用戶(hù)增至2億，日均文字發(fā)布量1.3億用戶(hù)（新浪微博數(shù)據(jù)中心， 2018）。用戶(hù)利用微博平臺(tái)發(fā)表言論，產(chǎn)生大量豐富的文本數(shù)據(jù)。這些文本數(shù)據(jù)不同于訪談和問(wèn)卷數(shù)據(jù)，更加真實(shí)地反映了普通公眾對(duì)社會(huì)某一事件或問(wèn)題的看法，使得對(duì)這些在線數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘具有重要的意義。

本研究使用selenium 自動(dòng)化驅(qū)動(dòng)瀏覽器模擬人工瀏覽網(wǎng)頁(yè)的方法，以天為單位，以“MOOC”或“慕課”為關(guān)鍵詞進(jìn)行爬蟲(chóng)抓取。出現(xiàn)第一條含有MOOC關(guān)鍵詞的微博帖子為2010年9月26日，2010年僅有7條微博帖子，2011年有60位用戶(hù)發(fā)布了76條帖子，但與MOOCs話(huà)題的相關(guān)度不高。本研究選取2012年1月1日至2019年12月31日246，991名用戶(hù)發(fā)布的394，827微博帖子作為MOOCs話(huà)語(yǔ)的原始數(shù)據(jù)。在新浪微博平臺(tái)上，公眾的行為主要包括發(fā)帖、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等，在宏觀上表現(xiàn)為發(fā)帖量、轉(zhuǎn)發(fā)量、評(píng)論量、發(fā)帖或轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)間等定量數(shù)據(jù)與發(fā)帖文本等定性數(shù)據(jù)。

在MOOCs的討論中參與者身份多樣，話(huà)語(yǔ)呈現(xiàn)不同的規(guī)范與特征。對(duì)于主題提取而言，微博平臺(tái)的MOOCs文本數(shù)據(jù)并不如MOOCs學(xué)習(xí)平臺(tái)的數(shù)據(jù)純凈。研究進(jìn)行了大量的前期主題挖掘工作，如LDA模型和共現(xiàn)主題網(wǎng)絡(luò)分析，所獲取的話(huà)語(yǔ)主題或是雜亂無(wú)章，或是主題過(guò)于泛化。同時(shí)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行人工篩選，也在一定程度上限制了不同類(lèi)型人群的語(yǔ)言特點(diǎn)。因此，對(duì)主題的挖掘與關(guān)鍵人物的選取，本研究選取部分被轉(zhuǎn)發(fā)量和被評(píng)論量較高的用戶(hù)作為具有影響力的用戶(hù)，并對(duì)他們的帖子進(jìn)行主題提取。盡管這些用戶(hù)并不能代表所有參與發(fā)帖的用戶(hù)，但是因?yàn)樗麄兊奶邮艿捷^多的轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論，可以認(rèn)為在很大程度上對(duì)MOOCs的話(huà)語(yǔ)產(chǎn)生了較大的影響。

如圖1轉(zhuǎn)發(fā)量和評(píng)論量直方圖所示，大部分帖子的轉(zhuǎn)發(fā)量和評(píng)論量位于較低水平（圖中去掉了轉(zhuǎn)發(fā)量小于3或評(píng)論量小于3的帖子），選取轉(zhuǎn)發(fā)量50為閾值，選取評(píng)論量10為閾值。為對(duì)用戶(hù)的發(fā)帖數(shù)量進(jìn)行一個(gè)最小限制，本研究選取發(fā)布兩條及以上轉(zhuǎn)發(fā)量或評(píng)論量大于閾值的用戶(hù)，共419名具有影響力的用戶(hù)，發(fā)布的18，432條帖子作為原始數(shù)據(jù)。同時(shí)，為探究對(duì)中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展影響的重要人物與機(jī)構(gòu)，選取轉(zhuǎn)發(fā)量與評(píng)論量排名20以?xún)?nèi)的用戶(hù)，共27位，根據(jù)所發(fā)10，149條帖子中1，239條帖子所包含的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系，使用Gephi中的ForceAtlas2進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可視化，并提取該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的強(qiáng)連通圖進(jìn)行探究。

（二）主題聚類(lèi)與演化發(fā)展

在對(duì)18，432條帖子進(jìn)行分析的過(guò)程中，使用了pkuseg的web分詞模型進(jìn)行分詞和對(duì)名詞、動(dòng)名詞提取語(yǔ)詞。語(yǔ)詞之間的關(guān)系由點(diǎn)互信息（pointwise mutual information，PMI）來(lái)衡量（Bouma， 2009），也就是話(huà)語(yǔ)中兩個(gè)語(yǔ)詞共同出現(xiàn)的概率與他們分別出現(xiàn)的概率比值的均衡處理。概念使用語(yǔ)詞為自我（ego）的個(gè)人中心網(wǎng)絡(luò)來(lái)表征其內(nèi)涵，那么概念間的關(guān)系并非個(gè)體語(yǔ)詞間的關(guān)系，也不是單純的語(yǔ)詞共現(xiàn)關(guān)系，使用Weeds和Weir（2005）提出的分布式相似度來(lái)計(jì)算。概念間的關(guān)系拓展到多概念的關(guān)系，即形成概念網(wǎng)絡(luò)（如圖3所示）。概念所處豐富的語(yǔ)境使得概念網(wǎng)絡(luò)形成稠密不同的結(jié)構(gòu)，需要對(duì)概念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行稀疏化處理（Rulea， Cointet， & Bearman， 2015），從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中識(shí)別核心主題，最終形成有意義的概念網(wǎng)絡(luò)。最后，使用計(jì)算復(fù)雜度較低的Louvain社區(qū)檢測(cè)算法（Blondel， Guillaume， Lambiotte， & Lefebvre， 2008）識(shí)別概念網(wǎng)絡(luò)中可能形成的主題團(tuán)，以概念網(wǎng)絡(luò)的子集合來(lái)表示。

為探究MOOCs話(huà)語(yǔ)的發(fā)展與演化，在單位年中，主題以向量形式表示。采用巴氏相似度（Fukanaga， 1990）來(lái)衡量鄰接時(shí)間段兩兩主題團(tuán)間的相似度。相似度越大表示兩大主題中不僅有較多同一的概念，而且這些概念還具有極為相似的貢獻(xiàn)度的分布。相似度足夠大的主題才意味著主題間具有演化的可能。采用?；鶊D來(lái)可視化話(huà)語(yǔ)中主題的演化，橫軸為時(shí)間，不同年份上的柱狀條代表該時(shí)期的某一主題，柱條的長(zhǎng)度表示主題中概念的多少，主題的命名由貢獻(xiàn)度最大的兩個(gè)概念來(lái)表示。在任意相鄰的時(shí)期，主題的演化如同水流一般動(dòng)態(tài)地從左至右發(fā)生改變，可能合并或是分岔等，流動(dòng)域的寬度表示前后主題間關(guān)系的強(qiáng)弱（如圖4所示）。

四、研究結(jié)果

（一）MOOCs話(huà)語(yǔ)的年度增長(zhǎng)趨勢(shì)

從2012年至2014年，新浪微博上含“MOOC”或“慕課”關(guān)鍵詞的帖子數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，2014年猛增至62，162條，隨后保持在相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)量，尤其是從2012年到2013年增長(zhǎng)量高達(dá)約27，000條。從2014年至2019年，含“MOOC”或“慕課”關(guān)鍵詞的帖子數(shù)量長(zhǎng)期維持在較高水平。從總體來(lái)看，這一時(shí)期所發(fā)布的帖子共有365，723條，也就是說(shuō)92.6%的MOOC帖是在2013年以后發(fā)表的。

從2013年開(kāi)始，用戶(hù)量增長(zhǎng)速度明顯加快，在兩年間從“百”一級(jí)的用戶(hù)量迅速增加到“萬(wàn)”一級(jí)（如表1所示）。其中單日最高人次也逐年遞增，從2013年的單日最高409人次，到2014年的790人次，2015年的868人次，2016年的979人次，2017年的1，090人次，逐漸上漲到2018年的單日最高1，426人次，2019年的998人次。從年度用戶(hù)總量上來(lái)看，從2012年至2014年用戶(hù)分別為677、19，877和42，313人，呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)，從2015年至2019年用戶(hù)分別為38，820、31，801、30，025、40，365和57，886人，之后五年雖略有浮動(dòng)，但是基本保持在用戶(hù)數(shù)量較多的狀態(tài)并且呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

（二）MOOCs話(huà)語(yǔ)的轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論

從2012年1月1日至2019年12月31日，在39萬(wàn)多條含有“MOOC”或“慕課”關(guān)鍵詞的帖子中，有282，166（71.5%）條原始帖和112，661（28.5%）條轉(zhuǎn)發(fā)帖。我們對(duì)原始帖進(jìn)行了進(jìn)一步分析，發(fā)現(xiàn)在282，166條帖子中被轉(zhuǎn)發(fā)的只有30，806條，僅占10.9%。另外，轉(zhuǎn)發(fā)帖中僅有11，003條帖子（9.8%）再次被轉(zhuǎn)發(fā)。所有帖子的平均轉(zhuǎn)發(fā)頻次為3.2次。這表明，新浪微博平臺(tái)上有關(guān)MOOC的大部分帖子沒(méi)有被廣泛傳播，只是在較小范圍內(nèi)傳播。

對(duì)原始帖開(kāi)展進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)，在這282，166條帖子中，沒(méi)有評(píng)論的帖子共有240，490條，占總數(shù)的85.2%;沒(méi)有被轉(zhuǎn)發(fā)的帖子共有251，360條，占原始帖總數(shù)的89.1%;既沒(méi)有被評(píng)論也沒(méi)有被轉(zhuǎn)發(fā)的帖子有229，994條，占總數(shù)的81.5%。也就是說(shuō)，有約23萬(wàn)條的帖子在發(fā)布出去后未獲得任何人（潛水者除外）的關(guān)注。轉(zhuǎn)發(fā)帖中（112，661條）未受關(guān)注帖子的比例更高，未被評(píng)論的帖子（103，865條）占92.2%，未被轉(zhuǎn)發(fā)的（101，658條）占90.2%。這一結(jié)果與MOOCs平臺(tái)上的學(xué)習(xí)活動(dòng)十分相似。盡管課程論壇中帖子的數(shù)量龐大，但是每個(gè)帖子下面都少有回復(fù)，學(xué)習(xí)者之間的交互頻率較低?？梢?jiàn)，MOOCs中的“大規(guī)模性”還僅僅體現(xiàn)在參與者的數(shù)量之多，而在交互層面上大規(guī)模參與者還未能形成一定規(guī)模的互動(dòng)。

（三）MOOCs話(huà)語(yǔ)中具有影響力的用戶(hù)與其社交網(wǎng)絡(luò)

為探究對(duì)中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展影響的重要人物與機(jī)構(gòu)，選取轉(zhuǎn)發(fā)量與評(píng)論量排名20以?xún)?nèi)的用戶(hù)與其發(fā)布的帖子進(jìn)行可視化分析。如表2所示，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)量與評(píng)論量高的具有高影響力的用戶(hù)進(jìn)行比對(duì)，mooc-mooc（果殼MOOC學(xué)院官方微博）、慕課網(wǎng)（IT技能在線實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)）、中國(guó)大學(xué)MOOC等MOOCs官方用戶(hù)無(wú)論在轉(zhuǎn)發(fā)量還是評(píng)論量方面均占據(jù)靠前位置。同時(shí)，姬十三（大V，果殼網(wǎng)CEO）、北京大學(xué)李曉明（教師）、浙江大學(xué)蘇德礦（教師）、網(wǎng)路冷眼（技術(shù)分享類(lèi)大V）、資源掌柜等大V和教師在有關(guān)MOOCs討論的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論互動(dòng)中也具有較高影響力。此外，分別從轉(zhuǎn)發(fā)量和評(píng)論量來(lái)對(duì)比各自特有的高影響力用戶(hù)（底色為灰色的用戶(hù)），轉(zhuǎn)發(fā)量靠前的特有用戶(hù)多為大V和官方用戶(hù)，而評(píng)論量靠前的特有用戶(hù)多包含教師和普通用戶(hù)。這在一定程度上說(shuō)明，教師和普通用戶(hù)在帖子轉(zhuǎn)發(fā)（話(huà)語(yǔ)傳播）方面較官方與大V的影響偏低，而所發(fā)的帖子對(duì)MOOCs的話(huà)題討論與交流具有一定的優(yōu)勢(shì)。

圖2為以上27名具有影響力用戶(hù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖（上），為這些用戶(hù)所發(fā)的10，149條帖子中1，239條轉(zhuǎn)發(fā)帖所包含的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系生成。節(jié)點(diǎn)越大表明該用戶(hù)被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)越多。該網(wǎng)絡(luò)圖平均度數(shù)為1.17，直徑為7，密度為0.003，說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)圖較為稀疏，可能與網(wǎng)絡(luò)圖的社區(qū)結(jié)構(gòu)特征有較大關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)圖的模塊化系數(shù)為0.671，形成了11個(gè)子團(tuán)。如圖2（下）所示，社交網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)最大的強(qiáng)連通子團(tuán)包括了在從2012年至2019年MOOCs官方、大V、教師之間所形成的相互轉(zhuǎn)發(fā)與共生關(guān)系。其中，姬十三（大V，果殼網(wǎng)CEO）、北京大學(xué)李曉明（教師）這兩位個(gè)體用戶(hù)與其他的MOOCs官方用戶(hù)（如中國(guó)大學(xué)MOOC、網(wǎng)易公開(kāi)課、學(xué)堂在線）形成了緊密互惠的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系，這在一定程度上映射出在從2012年至2019年機(jī)構(gòu)、名師、名人對(duì)MOOCs發(fā)展起到了推動(dòng)的合力，真正影響中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展的機(jī)構(gòu)、名師、名人圈已經(jīng)形成，而且形成了互助互惠的話(huà)語(yǔ)關(guān)系。

如圖2（上）所示，還有一些有影響力的用戶(hù)各自形成了以自己為中心的話(huà)語(yǔ)圈子，這些子群多呈現(xiàn)出星狀，而非密度較大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一些用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)他人比較多但是被較高影響力用戶(hù)轉(zhuǎn)發(fā)較少，如社交網(wǎng)絡(luò)圖中左下角的浙江大學(xué)蘇德礦。一些用戶(hù)則在轉(zhuǎn)發(fā)別人的同時(shí)也受到了很多轉(zhuǎn)發(fā)，如MOOC學(xué)院、姬十三、網(wǎng)易公開(kāi)課、北京大學(xué)李曉明等。

（四）MOOCs話(huà)語(yǔ)的主題分布

為探究MOOCs話(huà)語(yǔ)的主題分布，對(duì)419名較高影響力用戶(hù)所發(fā)布的18，432條帖子構(gòu)建概念網(wǎng)絡(luò)圖。如圖3所示，MOOCs話(huà)語(yǔ)聚類(lèi)為考試課程、名師課堂、醫(yī)療課程、聲樂(lè)課程、計(jì)算機(jī)課程、財(cái)經(jīng)課程、商業(yè)模式、網(wǎng)課代刷八大主題。其中，“商業(yè)模式”和“計(jì)算機(jī)課程”之間的聚類(lèi)為“計(jì)算機(jī)課程”的子團(tuán)，所以不對(duì)該團(tuán)體命名。這些主題分布在一定程度上反映了英語(yǔ)考試、考研、財(cái)經(jīng)類(lèi)、計(jì)算機(jī)類(lèi)、醫(yī)療類(lèi)、聲樂(lè)類(lèi)、名師類(lèi)MOOCs課程等比較受大眾喜愛(ài)。并且，公眾十分關(guān)注MOOC的商業(yè)發(fā)展模式。如圖3所示，引領(lǐng)每個(gè)主題討論的大多為相關(guān)領(lǐng)域的官方和大V賬號(hào)，普通用戶(hù)和學(xué)校教師雖在各個(gè)主題中略有分布但占比較少。唯一例外的話(huà)題是“名師課堂”，與該主題名稱(chēng)相對(duì)應(yīng)，學(xué)校教師在這個(gè)話(huà)題上更有影響力。如慕課網(wǎng)是一個(gè)IT技能在線實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，它在微博中傾向于參與計(jì)算機(jī)課程的討論，像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Python、Java等新課推薦;中國(guó)遠(yuǎn)程教育雜志是《中國(guó)遠(yuǎn)程教育》雜志社的官方賬號(hào)，主要關(guān)注教育尤其是遠(yuǎn)程教育方面的事件和新聞，在MOOC的商業(yè)模式討論方面參與度較高;浙江大學(xué)蘇德礦是浙江大學(xué)教授，他在微積分課程里添加了唱歌說(shuō)段子等元素，他的課程受到央視新聞和廣大網(wǎng)友的推廣和喜愛(ài)。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，每個(gè)主題中突顯出的話(huà)語(yǔ)貢獻(xiàn)者，除mooc-mooc、慕課網(wǎng)、浙江大學(xué)蘇德礦、戴你唱歌、資源掌柜、中國(guó)大學(xué)MOOC、學(xué)堂在線、網(wǎng)路冷眼等用戶(hù)之外，大部分用戶(hù)從綜合評(píng)價(jià)上來(lái)看話(huà)語(yǔ)影響力排名并不靠前（如表2所示）。這說(shuō)明在MOOCs話(huà)語(yǔ)的導(dǎo)向上，既存在重要的核心圈子引領(lǐng)全局的MOOCs話(huà)語(yǔ)，同時(shí)也存在聚焦MOOCs某一主題的話(huà)語(yǔ)引領(lǐng)者。

（五）MOOCs話(huà)語(yǔ)的主題演化

本研究以年為單位探究419名較高影響力用戶(hù)所發(fā)布的18，432條帖子，從2012年至2019年MOOCs話(huà)語(yǔ)主題的演進(jìn)、分流、合并、消失和重組。如圖4所示，2012年發(fā)帖中的概念數(shù)量較少，且僅包含33條帖子。這一年的帖子大多在討論MOOC是什么，以及它即將帶來(lái)的新的可能及其顛覆性。我們也可以觀察到，2012年開(kāi)始出現(xiàn)一些有關(guān)學(xué)習(xí)層面討論的主題，表明一些先行者已經(jīng)開(kāi)始在北美出現(xiàn)的xMOOCs上進(jìn)行學(xué)習(xí)。從2013年開(kāi)始，也是國(guó)內(nèi)北京大學(xué)、清華大學(xué)等名校開(kāi)始開(kāi)設(shè)MOOCs（如清華大學(xué)開(kāi)設(shè)“電路原理”），微博上有關(guān)MOOCs的發(fā)帖量與主題明顯更加豐富。這一年，公眾的話(huà)語(yǔ)主題聚焦于小組學(xué)習(xí)（“時(shí)間”和“作業(yè)”）、MOOC學(xué)分學(xué)位與商業(yè)模式（“學(xué)分”和“模式”）等，開(kāi)始關(guān)注國(guó)內(nèi)名校MOOCs平臺(tái)和課程（“電路”和“學(xué)堂在線”）?？梢钥闯觯?013年，其實(shí)也是我國(guó)MOOCs發(fā)展的初期，高影響力的用戶(hù)就已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注并推動(dòng)MOOCs學(xué)分和模式的討論，但進(jìn)入2014年，有關(guān)學(xué)分和MOOCs模式的話(huà)語(yǔ)與“時(shí)間”和“作業(yè)”一起匯入“網(wǎng)友”和“心得”，即普通網(wǎng)友分享自己通過(guò)MOOC學(xué)習(xí)獲得成功的故事。隨著2014年“網(wǎng)友”和“心得”主題團(tuán)的消失，有關(guān)學(xué)分和模式的討論逐漸消退。在2013年，“電路”和“學(xué)堂在線”主題團(tuán)，在2014年演變?yōu)椤罢n堂”和“教學(xué)”主題團(tuán)，彰顯了這一時(shí)期對(duì)課堂教學(xué)建設(shè)的重視。同時(shí)，這一年的“新課”和“游戲”和“課堂”和“教學(xué)”兩大主題團(tuán)在2015年共同匯入“教授”和“世界”主題團(tuán)。結(jié)合2015年后該主題的話(huà)語(yǔ)變化可發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)名校課程和世界各地的名校課程打破了傳統(tǒng)高校的圍墻，為學(xué)習(xí)者提供了更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，更加重視圍繞一組課程的“專(zhuān)業(yè)”建設(shè)和能力培養(yǎng)，并關(guān)注講授的教師與課堂教學(xué)的混合式教學(xué)和翻轉(zhuǎn)課堂。

2014年出現(xiàn)更多的MOOCs新課（“新課”和“游戲”，“聯(lián)盟”和“感興趣”），這與國(guó)內(nèi)高校開(kāi)始不斷參與MOOCs課程和平臺(tái)的建設(shè)有關(guān)（“電路”和“學(xué)堂在線”）。在這些新課中，大量計(jì)算機(jī)類(lèi)課程已初具規(guī)模（“算法”和“程序”），直到2018年計(jì)算機(jī)類(lèi)課程都一直受到較多公眾的關(guān)注，可以看到從2014年的主題團(tuán)“算法”和“程序”擴(kuò)展為2015年的“代碼”和“開(kāi)發(fā)”，縮小至2016年的“實(shí)戰(zhàn)”和“技巧”，后穩(wěn)定發(fā)展為2017年和2018年的“實(shí)戰(zhàn)”和“項(xiàng)目”和2019年的“實(shí)戰(zhàn)”和“專(zhuān)欄”。同時(shí)，2014年出現(xiàn)了“聯(lián)盟”和“感興趣”的主題團(tuán)，在微博這樣的社交媒體上更易于拉近草根學(xué)習(xí)者與名師和官方MOOCs的距離?？梢钥闯?，這些大V、名師、名人、機(jī)構(gòu)在2014年開(kāi)始嘗試使用草根學(xué)習(xí)者更易接收的表達(dá)方式和更基礎(chǔ)的課程內(nèi)容來(lái)推動(dòng)MOOCs的發(fā)展。

另外，2013年和2014年，在MOOCs發(fā)展的初期，主流話(huà)語(yǔ)體系中還有“時(shí)間”和“作業(yè)”、“網(wǎng)友”和“心得”、“感興趣”和“聯(lián)盟”這樣在學(xué)習(xí)微觀層面上有關(guān)草根學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)與同伴互助的內(nèi)容，但是在2015年以后這些主題團(tuán)都消失了，取而代之的是大V和官方MOOCs對(duì)不同類(lèi)型的MOOCs的推廣與介紹。2015年，以“戴你唱歌”大型網(wǎng)絡(luò)聲樂(lè)慕課為代表的大眾藝術(shù)類(lèi)課程受到公眾的廣泛討論和傳播。2016年，人衛(wèi)慕課的護(hù)理學(xué)類(lèi)課程得到較多討論和關(guān)注，這與公眾對(duì)健康與醫(yī)療較多的科普需求具有一定關(guān)系（“疾病”和“患者”）。另外，2016年和2017年，浙江大學(xué)教授蘇德礦的微積分課程因其生動(dòng)有趣得到大家的喜愛(ài)與學(xué)習(xí)。2017年、2018年和2019年，托福考試類(lèi)MOOCs課程受到大眾推崇。2018年，金融證券考試類(lèi)課程和考研類(lèi)課程也得到了較多關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)?？梢钥闯?，隨著時(shí)間的推移，考試類(lèi)和技術(shù)類(lèi)等與市場(chǎng)需求相匹配的MOOCs課程逐漸在微博的主流話(huà)語(yǔ)體系中占據(jù)重要席位。2019年，出現(xiàn)了代刷網(wǎng)課的主題，這映射出的是MOOCs提供了更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)為公眾所推崇，而現(xiàn)在也顯現(xiàn)出一些問(wèn)題。通過(guò)網(wǎng)課學(xué)習(xí)，學(xué)生可以拿證書(shū)、掙學(xué)分的可能性在增加的同時(shí)，教育的誠(chéng)信、倫理問(wèn)題，乃至如何在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代保證教育公平的問(wèn)題成為現(xiàn)階段急需重視的新問(wèn)題。

五、討論與反思

（一）社會(huì)關(guān)注度高，在交互層面上大規(guī)模參與者還未能形成一定規(guī)模的互動(dòng)

盡管自2013年起微博上關(guān)于MOOCs的帖子數(shù)量驟增，MOOCs受到了公眾的追捧與批判，越來(lái)越多的MOOCs學(xué)習(xí)者出現(xiàn)，在微博上分享MOOCs學(xué)習(xí)的心得體會(huì)（張婧婧， 等， 2019）。但是，這些初次體驗(yàn)MOOCs的學(xué)習(xí)者的帖子卻并未受到公眾的關(guān)注，大部分帖子沒(méi)有任何人轉(zhuǎn)發(fā)或是評(píng)論。換句話(huà)說(shuō)，MOOCs引起了整個(gè)社會(huì)對(duì)它的關(guān)注，但是這種關(guān)注呈現(xiàn)的形式是單一個(gè)體對(duì)MOOC事件的關(guān)注，形成了看似整個(gè)社會(huì)對(duì)MOOC事件的關(guān)注。但整個(gè)社會(huì)中的大多數(shù)單一個(gè)體間缺乏信息溝通，并未能形成有利于在教學(xué)微觀層面上交互，也并未能形成有關(guān)MOOCs討論呈良性輿論發(fā)展的社區(qū)性等特征。個(gè)體對(duì)于某一事件的關(guān)注原因很多，若在一定時(shí)間內(nèi)未能構(gòu)建良好的討論交互環(huán)境，對(duì)于很有可能只是突然的興趣或好奇心促使對(duì)MOOCs關(guān)注的個(gè)體，因?yàn)闆](méi)有能夠得到正確的引導(dǎo)，隨著時(shí)間的推移興趣與好奇心必然隨著新鮮事物的出現(xiàn)而發(fā)生轉(zhuǎn)移。類(lèi)似地，那些出于興趣或者好奇心而參加MOOCs的學(xué)習(xí)者，隨著興趣的消失，極有可能放棄課程學(xué)習(xí)，成為廣大MOOCs輟學(xué)者大軍的一員。之前很多研究中也曾談到這種現(xiàn)象，如吉拉尼和艾農(nóng)（Gillani & Eynon， 2014）的一項(xiàng)研究表明大部分學(xué)生在在線討論平臺(tái)上開(kāi)始的熱情很高，但隨時(shí)間推移參與熱度都會(huì)逐漸降低。布林頓及其同事（Brinton， et al.， 2014）也發(fā)現(xiàn)討論平臺(tái)的交互頻率隨課程的展開(kāi)不斷降低。凱洛格等（Kellogg， et al.， 2014）曾采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法探索同伴支持在MOOCs學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)課程學(xué)習(xí)者之間幾乎未曾建立相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)。而道森（Dawson， 2010）的研究則表明，在MOOCs學(xué)習(xí)中，在討論板塊中受到的關(guān)注程度越高，則在以后的討論中表現(xiàn)更為積極，取得的成績(jī)更好，越不容易輟學(xué)。王慧敏和陳麗（2019）也指出，積極參與社交媒體平臺(tái)中的互動(dòng)，有利于促進(jìn)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知加工和知識(shí)的生成。由此可見(jiàn)，如何更好地將微博作為MOOCs學(xué)習(xí)平臺(tái)之外的社交平臺(tái)來(lái)干預(yù)高輟學(xué)率，并鼓勵(lì)學(xué)生更積極地參與MOOCs學(xué)習(xí)是一個(gè)值得探討的重要問(wèn)題。

（二）中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)的推動(dòng)者形成了自我中心的集團(tuán)效應(yīng)

盡管大規(guī)模草根學(xué)習(xí)者并沒(méi)有在新浪微博平臺(tái)上形成一定規(guī)模的互動(dòng)，從2012年至2019年，官方機(jī)構(gòu)、名師、名人等高影響力用戶(hù)對(duì)MOOCs話(huà)語(yǔ)的發(fā)展起到了推動(dòng)的合力，真正影響中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展的機(jī)構(gòu)、名師、名人圈已經(jīng)形成，而且表現(xiàn)為互助互惠的話(huà)語(yǔ)關(guān)系，且存在富者越富的現(xiàn)象。這與我們對(duì)高等院校MOOCs話(huà)語(yǔ)分析所發(fā)現(xiàn)的名校、名師、優(yōu)質(zhì)資源的“光環(huán)”效應(yīng)的結(jié)論一致（Zhang， Sziegat， Perris， & Zhou， 2019）。在他們所形成的社交圈中，存在自我中心網(wǎng)絡(luò)的子群，有些尚且處于以某一個(gè)體為核心的星狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即明星效應(yīng)，這與一些新聞傳播學(xué)研究的發(fā)現(xiàn)一致（Leskovec， McGlohon， Faloutsos， Glance， & Hurst， 2007）。但應(yīng)該指出的是，在MOOCs話(huà)語(yǔ)推動(dòng)者的集團(tuán)中也出現(xiàn)了以官方MOOC、名師和名人為核心的強(qiáng)連通社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這些高影響力用戶(hù)之間形成了互惠的轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論關(guān)系，他們對(duì)中國(guó)MOOCs 的話(huà)語(yǔ)導(dǎo)向與發(fā)展具有集團(tuán)效應(yīng)或是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，影響力是深遠(yuǎn)且有力的，而非僅僅是大V，或是名師，或是名人的明星效應(yīng)。

一般來(lái)講，MOOCs作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新產(chǎn)物，往往被寄予助推教育公平的期望，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)社交在某種程度上可以說(shuō)是一種開(kāi)放、自由、平等的形態(tài)。這樣的信息傳播或是影響往往不受傳統(tǒng)組織的影響，如高校、教育主管部門(mén)等。然而，可以看到的是，MOOCs話(huà)語(yǔ)的助推者已經(jīng)開(kāi)始形成了小規(guī)模的基于互惠關(guān)系的強(qiáng)連通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并非以往微博研究中發(fā)現(xiàn)的松散的關(guān)系（如：李彪， 2013）。這一發(fā)現(xiàn)具有重要意義，在MOOCs話(huà)語(yǔ)的導(dǎo)向發(fā)展中，可以看到是個(gè)人與社會(huì)的關(guān)系發(fā)生了一種結(jié)構(gòu)性的轉(zhuǎn)變，表現(xiàn)為名師、名人、名校的個(gè)體化趨勢(shì)，這些傳統(tǒng)組織中的具有話(huà)語(yǔ)權(quán)的個(gè)體借助社交媒體重構(gòu)了一種新的集體組織，為互聯(lián)網(wǎng)上的新型組織形態(tài)，與傳統(tǒng)的象牙塔圍墻、體制內(nèi)體制外無(wú)關(guān)，而是校企攜手的集團(tuán)效應(yīng)，這是“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的一種文化現(xiàn)象。同時(shí)，在未來(lái)教育新形態(tài)的發(fā)展過(guò)程中，我們應(yīng)側(cè)重建設(shè)具有互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)涵的組織文化體系。

（三）中國(guó)MOOCs話(huà)語(yǔ)主題的演化受市場(chǎng)需求影響，未能折射出傳統(tǒng)高等教育知識(shí)體系結(jié)構(gòu)

2008年，MOOCs一詞被提出（Downes & Siemens， 2008）。2011年，斯坦福大學(xué)開(kāi)放其人工智能課程，共吸引了來(lái)自190多個(gè)國(guó)家的16萬(wàn)學(xué)習(xí)者，世界開(kāi)始關(guān)注MOOCs（Barnes， 2013）。2012年，美國(guó)名校紛紛開(kāi)設(shè)MOOCs課程，MOOCs開(kāi)始席卷全球。而在中國(guó)，在作為重要的社交媒體之一的新浪微博上，2010年開(kāi)始有少量的包含MOOC的帖子，但往往還不是指代大規(guī)模在線課程，而且在2010年至2012年數(shù)量極少，增長(zhǎng)速度緩慢，到2013年才吸引了大量公眾的關(guān)注，這一現(xiàn)象與中國(guó)國(guó)內(nèi)MOOCs建設(shè)的時(shí)間點(diǎn)吻合。中國(guó)頂尖大學(xué)參與MOOCs課程建設(shè)在一定程度上帶動(dòng)了MOOCs在中國(guó)的發(fā)展，也使得公眾更加關(guān)注這一教育浪潮對(duì)中國(guó)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)?？梢钥闯鰪?012年至2019年，盡管MOOCs經(jīng)歷了對(duì)其“顛覆性變革”的吹捧到對(duì)其“變革神話(huà)”的破滅，在新浪微博平臺(tái)上對(duì)MOOCs關(guān)注的熱度并沒(méi)有減退，只是有關(guān)MOOCs的話(huà)語(yǔ)及其發(fā)展發(fā)生了重大的變化。2015年作為一個(gè)分水嶺，有關(guān)MOOCs的話(huà)語(yǔ)及其導(dǎo)向有了較大的變化。2013年和2014年，在MOOCs發(fā)展的初期，主流話(huà)語(yǔ)體系中還有“時(shí)間”和“作業(yè)”、“網(wǎng)友”和“心得”、“感興趣”和“聯(lián)盟”這樣在學(xué)習(xí)微觀層面上有關(guān)草根學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)與同伴互助，以及對(duì)“學(xué)分”和“模式”的關(guān)注，但是在2015年以后，從顯著性指標(biāo)上來(lái)看，這些話(huà)語(yǔ)主題都消失了，取而代之的是大V，官方MOOCs對(duì)不同類(lèi)型MOOCs課程的推廣與介紹，主要包含考試課程、名師課堂、醫(yī)療課程、聲樂(lè)課程、計(jì)算機(jī)課程和財(cái)經(jīng)課程。隨著時(shí)間的推移，考試類(lèi)和技術(shù)類(lèi)與市場(chǎng)需求相匹配的MOOCs課程逐漸在微博的主流話(huà)語(yǔ)體系中占據(jù)重要席位。這些課程并非傳統(tǒng)高等教育中強(qiáng)調(diào)的基礎(chǔ)課程或是通識(shí)課程，這類(lèi)課程的傳播方式還是以知識(shí)傳播為主，以掌握式學(xué)習(xí)為指導(dǎo)，幫助學(xué)生在某一考試，或是技術(shù)、市場(chǎng)上有關(guān)的知識(shí)與技能，能夠過(guò)關(guān)斬將，這與現(xiàn)階段高等教育以能力為導(dǎo)向的培養(yǎng)方式相悖。這或許也是MOOCs從對(duì)高等教育“顛覆性變革”聲中逐漸走向職業(yè)教育或是培訓(xùn)市場(chǎng)的一個(gè)重要發(fā)展路徑。這與紀(jì)九梅等（2018）的研究結(jié)果一致，培訓(xùn)就業(yè)、就學(xué)等技能已成為慕課平臺(tái)的重點(diǎn)業(yè)務(wù)之一。

總體來(lái)講，從2012年至2019年MOOCs在歷史的聚光燈下實(shí)現(xiàn)了“大課程”與“小故事”（Big course and small talk）的歷史使命（Costello， et al.， 2018），但尚且未真正實(shí)現(xiàn)“大課程”“大故事”與“大社團(tuán)”教育創(chuàng)新時(shí)代的開(kāi)啟。未來(lái)，以MOOCs為代表的在線教育何時(shí)以正式身份與傳統(tǒng)教育對(duì)話(huà)，可能就是千年來(lái)未曾變革的傳統(tǒng)教育真正發(fā)生“顛覆性”變革的時(shí)代。

[參考文獻(xiàn)]

紀(jì)九梅，王宇，歐陽(yáng)嘉煜，汪瓊. 2018. 慕課發(fā)展概要與未來(lái)趨勢(shì)——以Coursera、edX、學(xué)堂在線、Udacity和FutureLearn為例[J]. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（9）：16-25.

李彪. 2013. 不同社會(huì)化媒體圈群結(jié)構(gòu)特征研究——以新浪姚晨微博、草根微博和人人網(wǎng)為例[J]. 新聞與傳播研究（1）：82-93，128.

梅雷亞德·尼克·朱拉·梅西爾，馬克·布朗. 2019. 慕課同心圈式發(fā)展：從高等教育破壞性創(chuàng)新向持續(xù)性創(chuàng)新模式的轉(zhuǎn)變[J]. 肖俊洪，譯. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（3）：58-68，93.

王寰，張祖忻. 2014. “微博點(diǎn)名”促進(jìn)在線學(xué)習(xí)交互研究[J]. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究（4）：104-112.

王慧敏，陳麗. 2019. cMOOC微信群社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征及其對(duì)學(xué)習(xí)者認(rèn)知發(fā)展的影響[J]. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（11）：15-23，92.

新浪微博數(shù)據(jù)中心. 2019. 2018微博用戶(hù)發(fā)展報(bào)告[EB/OL]. 摘自http：//data.weibo.com/report/reportDetail？id=433&sudaref=www.baidu.com& display=0&retcode=6102，2019-6-11.

張婧婧，王軒，沈靈亮，蔣麗平. 2019. 微博視角下的MOOCs學(xué)習(xí)特征：自主性、社會(huì)性、多樣性與開(kāi)放性[J]. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（11）：38-47.

Barnes， C. （2013）. MOOCs： The challenges for academic librarians. Australian Academic & Research Libraries， 44（3）， 163-175.

Blondel， V. D.， Guilaume， J. L.， Lambiote， R.， Lefebvre. （2008）. Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics：Theory and Experiment，（10）.

Bollen， J.， Mao， H.， & Zeng， X. （2011）. Twitter mood predicts the stock market. Journal of computational science， 2（1）， 1-8.

Bouma， G. （2009）. Normalized （pointwise） mutual information in collocation extraction. In From Form to Meaning： Processing Texts Automatically， Proceedings of the Biennial GSCL Conference.

Bozkurt， A.， Honeychurch， S.， Caines， A.， Bali， M.， Koutropoulos， A.， & Cormier， D. （2016）. Community Tracking in a cMOOC and Nomadic Learner Behavior Identification on a Connectivist Rhizomatic Learning Network. Turkish Online Journal of Distance Education， 17（4）， 4-30.

Brinton， C. G.， Chiang， M.， Jain， S.， Lam， H.， Liu， Z.， & Wong， F. M. F. （2014）. Learning about social learning in MOOCs： From statistical analysis to generative model. IEEE transactions on Learning Technologies， 7（4）， 346-359.

Chen， G.， Davis， D.， Lin， J.， Hauff， C.， & Houben， G. J. （2016， May）. Beyond the MOOC platform： gaining insights about learners from the social web. In Proceedings of the 8th ACM Conference on Web Science （pp. 15-24）. ACM.

Costello， E.， Brown， M.， Mhichíl， M. N. G.， & Zhang， J. （2018）. Big course small talk： twitter and MOOCs—a systematic review of research designs 2011—2017. International Journal of Educational Technology in Higher Education， 15（1）， 44.

Dawson， S. （2010）. ‘Seeingthe learning community： An exploration of the development of a resource for monitoring online student networking. British Journal of Educational Technology， 41（5）， 736-752.

Downes， S.， & Siemens， G. （2008）. CCK08-The distributed course. The MOOC guide， 42.

Fukanaga， K. （1990）. Introduction to Statistical Pattern Recognition （2nd edition）. New York： Academic Press.

Gillani， N.， & Eynon， R. （2014）. Communication patterns in massively open online courses. The Internet and Higher Education， 23， 18-26.

Joksimovi ， S.， Kovanovi ， V.， Dowell， N.， Ga?evi ， D.， Graesser， A. C.， Skrypnyk， O.， & Dawson， S. （2015）. How do you connect？ Analysis of Social Capital Accumulation in Connectivist MOOCs. Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics and Knowledge （pp.64-68）， ACM.

Kellogg， S.， Booth， S.， & Oliver， K. （2014）. A social network perspective on peer supported learning in MOOCs for educators. The International Review of Research in Open and Distributed Learning， 15（5）， 263-289.

Leskovec， J.， McGlohon， M.， Faloutsos， C.， Glance， N.， & Hurst， M. （2007， April）. Patterns of cascading behavior in large blog graphs. In Proceedings of the 2007 SIAM international conference on data mining （pp. 551-556）. Society for Industrial and Applied Mathematics.

Rulea， A.， Cointet， J.， & Bearman， P. S. （2015）. Lexical shifts， substantive changes， and continuity in State of the Union discourse， 1790—2014 （pp. 10837-10844）. PNAS.

Sadikov， E.， Medina， M.， Leskovec， J.， & Garcia-Molina， H. （2011， February）. Correcting for missing data in information cascades. In Proceedings of the fourth ACM international conference on Web search and data mining （pp. 55-64）. ACM.

Shen， C. W.， & Kuo， C. J. （2015）. Learning in massive open online courses： Evidence from social media mining. Computers in Human Behavior， 51， 568-577.

Van Treeck， T.， & Ebner， M. （2013）. How useful is twitter for learning in massive communities？ An analysis of two MOOCs. Twitter & Society， 411-424.

Veletsianos， G. （2017）. Toward a generalizable understanding of Twitter and social media use across MOOCs： who participates on MOOC hashtags and in what ways？ Journal of computing in Higher Education， 29（1）， 65-80.

Weeds， J.， & Weir， D. （2005）. “Co-occurrence retrieval： A flexible framework for lexical distributional similarity”. Comput Linguist （pp. 439-475）.

Williams， S. A.， Terras， M. M.， & Warwick， C. （2013）. What do people study when they study Twitter？ Classifying Twitter related academic papers. Journal of Documentation， 69（3）， 384-410.

Zhang， J.， Perris， K.， Zheng， Q.， & Chen， L. （2015）. Public response to “the MOOC movement” in China： Examining the time series of microblogging. The International Review of Research in Open and Distributed Learning， 16（5）.

Zhang， J.， Sziegat， H.， Perris， K.， & Zhou， C. （2019）. More than access： MOOCs and changes in Chinese higher education. Learning， Media and Technology， 44（2）， 108-123.

Zheng， S.， Han， K.， Rosson， M. B.， & Carroll， J. M. （2016， April）. The role of social media in MOOCs： How to use social media to enhance student retention. In Proceedings of the Third （2016） ACM Conference on Learning@ Scale （pp. 419-428）. ACM.

Zimmer， M.， & Proferes， N. J. （2014）. A topology of Twitter research： disciplines， methods， and ethics. Aslib Journal of Information Management， 66（3）， 250-261.

收稿日期：2019-09-03

定稿日期：2020-10-28

作者簡(jiǎn)介：張婧婧，博士，教授，博士生導(dǎo)師，北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心（100875）。

楊業(yè)宏，碩士研究生，北京師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)院（10875）。

責(zé)任編輯 韓世梅