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    復雜網(wǎng)絡視域下在線教育用戶選擇行為特征研究

    2022-04-18 02:17:28蘇泳睿
    繼續(xù)教育研究 2022年5期
    關鍵詞:聚類節(jié)點用戶

    蘇泳睿 趙 玲

    (北京郵電大學 1.經(jīng)濟管理學院; 2.馬克思主義學院,北京 100876 )

    教育伴隨著人類社會的產(chǎn)生而產(chǎn)生,隨著社會的發(fā)展而發(fā)展,與人類社會共始終。在線教育作為教育的一種全新發(fā)展模式逐漸成為人們自主學習的首要途徑。在線教育從根本上說是用戶與網(wǎng)絡課程之間通過交互,結合自身需求所產(chǎn)生的選擇和學習的行為。網(wǎng)絡平臺作為選擇和學習行為發(fā)生的媒介,參與到在線教育用戶行為的發(fā)生過程中。而在線教育用戶與網(wǎng)絡課程之間的交互問題一直是行為學領域研究的主要內(nèi)容;同時對在線教育用戶選擇行為的研究也是在線教育發(fā)展中的根本問題,在線教育用戶選擇行為是在線用戶行為的主要表現(xiàn),因此研究在線教育用戶選擇行為的意義,不僅體現(xiàn)在行為研究領域,還體現(xiàn)于在線教育行業(yè)的發(fā)展與規(guī)劃中。

    利用復雜網(wǎng)絡的研究方法對用戶行為進行分析探討,是近些年在學術領域流行的趨勢。在線教育雖然依托于網(wǎng)絡實現(xiàn),但在線教育用戶之間存在的關系程度卻沒有像網(wǎng)絡結構那樣緊密相連。在線教育用戶行為是否具有網(wǎng)絡化特征、是否能夠應用復雜網(wǎng)絡的研究方法對其進行分析和探索都是當下研究中亟須補充的內(nèi)容。因此研究的主要內(nèi)容便是在復雜網(wǎng)絡視域下在線教育用戶選擇行為的相關特征。以往對于用戶行為的研究主要集中于行為學方面,以下運用復雜網(wǎng)絡的研究方法,對5000條樣本量進行深度挖掘和處理;在數(shù)據(jù)分析與理論探討相結合的基礎上,對在線教育用戶的選擇行為特征進行全面和綜合的論證,開拓用戶行為研究的新方向,為在線教育用戶行為研究提供更多切實可行的方法與實踐。

    一、研究問題

    (一)在線教育用戶選擇行為的網(wǎng)絡性

    在線教育用戶選擇行為作為在線教育用戶的核心行為之一,厘清其行為特征一直以來都是在線教育用戶行為研究的重要內(nèi)容。用戶選擇行為的研究在當下十分豐富,如Fishbein和Ajzen于1975年正式提出的理性行為理論(TRA)[1],Ajzen在TRA 的基礎上提出了計劃行為理論[2],Davis提出了技術接受模型[3]等選擇行為的研究方法都已十分成熟。在線教育用戶選擇行為的發(fā)生過程區(qū)別于其他選擇行為的發(fā)生,具體表現(xiàn)在兩個方面:一是在線教育用戶選擇的資源都是一種虛擬產(chǎn)物,不是真實存在或者可以用物理方式測量的內(nèi)容,區(qū)別于傳統(tǒng)選擇行為的研究方式,在研究其選擇行為時,要結合具體的數(shù)據(jù)進行具體分析;二是在線教育用戶選擇行為是一種理性選擇行為,這種知識性的需求是理性判斷后的選擇,但這種理性選擇又是在一定限度內(nèi)的,在線教育用戶雖然能夠明確地知道自己需要在哪個方面學習,可大部分在線教育產(chǎn)品是一種市場產(chǎn)品,遵循市場機制,同一學科下會有好多種同樣或相似的產(chǎn)品出現(xiàn)。因此,用戶在具體選擇的時候,會受不同因素的影響而產(chǎn)生不同的選擇結果,在這種情況下的選擇行為就無法用理性標準來衡量。

    因此,對在線教育用戶選擇行為的特征進行研究,顯然用傳統(tǒng)理論研究的方法進行探索略顯不足,研究時需要與實際數(shù)據(jù)緊密相連,以更加準確和科學實際的方法解決問題。在線教育用戶基于網(wǎng)絡媒介進行選擇和學習,構成了一個網(wǎng)絡上的群體,可以稱之為虛擬社群[4],其本質(zhì)是一種網(wǎng)絡上的社會集合[5][6]。這種社會集合的存在就很有可能形成一個網(wǎng)絡社區(qū),進而就會形成網(wǎng)絡關系。在日常的在線教育學習中,同一個用戶可能選擇多門課程,同樣一門課程下可能會出現(xiàn)多名用戶共同選擇其他課程,在這種情況下,在線教育用戶選擇行為的網(wǎng)絡特性就逐漸顯現(xiàn),用戶的所有行為在虛擬的網(wǎng)絡上產(chǎn)生了互動。研究在線教育用戶選擇行為的網(wǎng)絡性不僅是對理論假設的檢驗,而且為在線教育行業(yè)發(fā)展提供更加切實的理論依據(jù),從而更好地促進行業(yè)的發(fā)展。

    (二)在線教育用戶選擇行為的傳播性

    在線教育用戶選擇行為基本是在互聯(lián)網(wǎng)媒介上進行操作,包括之后學習、考試等具體行為也都是在網(wǎng)絡上進行的。那么在線教育用戶之間是否會產(chǎn)生互動?這些用戶是否在學習之前就已相識,一起選擇這門課程?通過學習,用戶之間是否會產(chǎn)生新的聯(lián)系,影響持續(xù)使用的意愿或者重新選擇的想法?這些問題都是在線教育用戶選擇在線教育產(chǎn)品時需要面對的實際問題,并且這些問題產(chǎn)生的根源都指向在線教育用戶選擇行為是否具有傳播性這一核心內(nèi)容。人們往往在選擇虛擬性的產(chǎn)品時會更加謹慎,這種時候自然會產(chǎn)生一種從眾的心理,當某些因素能影響到你選擇的時候就會形成一種心理契約[7],人們就會朝著契約的方向選擇或發(fā)展。從行為傳播的角度來看,這屬于一種典型的行為傳播方式,然而由于在線教育的特殊性,我們無法從行為表面發(fā)現(xiàn)這種傳播規(guī)律,需要以數(shù)據(jù)分析的結果和實際調(diào)研的驗證,才能得到一個較為完善的答案。當然關于在線教育用戶選擇行為傳播性的一系列問題,由于數(shù)據(jù)的不同,得出的結論也會不盡相同,因此針對這一問題的研究更加需要具體問題具體分析。

    (三)在線教育用戶選擇行為的邏輯原初性

    在上述兩個問題的基礎上,在研究在線教育用戶選擇行為的特征時,還需要對在線教育用戶選擇行為的邏輯原初性[8]進一步追溯。在線教育用戶選擇行為網(wǎng)絡的形成是由一個邏輯起點開始的,從一個點開始引發(fā)出一系列的邏輯關系,并進行拓展和延伸。黑格爾認為,這個世界的客觀性是我們?nèi)祟惖那疤醄9],按照這種邏輯模式可以發(fā)現(xiàn),在線教育用戶進行選擇的邏輯起點是自身的需求。原因有兩點:第一,在線教育用戶選擇行為的緊迫性,在線教育的學習成果是作為一種非物質(zhì)且無法確定效果的形式存在,如果人們沒有十分迫切的需求,那么不會去花費精力去做一個結果不明確的事情,正是因為這種緊迫性的存在,讓用戶感覺到自己十分有必要去進行在線學習,從而驅(qū)動了用戶選擇行為的產(chǎn)生;第二,在線教育用戶選擇行為的自主性,在線教育本質(zhì)功能仍然是教育,教育是一種對人潛移默化的影響行為,成年人作為完全的行為能力人,在正常情況下,接受教育是一個主動的需求過程,所以在線教育用戶在進行選擇行為時,首要考慮的因素為是否符合自己的實際需要。

    上述分析主要是從理論層面出發(fā),在實際操作過程中是否也符合這一規(guī)律,需要利用數(shù)據(jù)進行驗證。如果在線教育用戶在選擇在線教育內(nèi)容時并不是以自身需求作為邏輯起點,還能夠以什么因素作為起點,是值得進一步研究的關鍵。

    結合上述問題和內(nèi)容,通過采用二模網(wǎng)絡圖譜繪制的方法對數(shù)據(jù)進行了處理和構圖,通過復雜網(wǎng)絡的分析模式,對數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡結構進行了具體解析,以期在對數(shù)據(jù)分析的基礎上,最大限度地驗證在線教育用戶選擇行為的邏輯原初性。

    二、實驗分析

    (一)數(shù)據(jù)處理

    進行實證研究數(shù)據(jù)為某高校網(wǎng)絡教育學院5000條學生選課情況,根據(jù)學生與課程之間的關系進行網(wǎng)絡建模,檢驗該數(shù)據(jù)能否構成網(wǎng)絡,根據(jù)數(shù)據(jù)情況和網(wǎng)絡結構,采用二模網(wǎng)絡形式進行分析,構建二模復雜網(wǎng)絡模型[10]。Burchard 和 Cornwell提出二模網(wǎng)絡的概念[11],即由兩類節(jié)點構成,不同類別節(jié)點之間通過共同事件的參與情況或隸屬關系形成連接,以此構成的拓撲分析結構就是二模網(wǎng)絡[12]。

    數(shù)據(jù)關系是關于用戶—課程,同一個用戶可能選擇多個課程,選擇同一課程的用戶有可能又共同選擇了另一項課程,所以該數(shù)據(jù)符合二模網(wǎng)絡構成。二模復雜網(wǎng)絡是復雜網(wǎng)絡的一種表示模式,由兩種類型的節(jié)點構成[10]。二模復雜網(wǎng)絡模型可以用公式Q=(G,B,C)表示。其中,G和 B分別代表任意兩個關聯(lián)的節(jié)點,C代表任意兩個節(jié)點的關聯(lián)關系。

    對5000條數(shù)據(jù)處理后發(fā)現(xiàn),有效節(jié)點數(shù)為4674,有效邊為4999,其中,綠色的節(jié)點代表課程,紅色的節(jié)點代表用戶, 采用Gephi軟件進行渲染。

    渲染后圖形(圖略)呈現(xiàn)出中間聚集、四周延展匯集的態(tài)勢,整體上看位于渲染中心的節(jié)點相對集中,四周節(jié)點較為極端化,具體表現(xiàn)為中間部位節(jié)點關系較為緊密,相互關聯(lián)性明確,四周的節(jié)點相比較于中間節(jié)點,與其他節(jié)點之間的關系并不十分緊密,但也與一些節(jié)點的關聯(lián)度較高,整個渲染圖呈現(xiàn)的形狀為中間近似圓形,外圍近似多角星形狀。

    進行二模分析后,得到節(jié)點數(shù)為196,邊數(shù)為494,渲染圖呈現(xiàn)多邊形形狀,節(jié)點與節(jié)點之間的邊有明顯的清晰與模糊之分,聚集度較為明顯,二模網(wǎng)絡可以更好地看出兩個層次節(jié)點之間的相互關系,通過進一步分析可以發(fā)現(xiàn),相互關系明確的兩個節(jié)點呈現(xiàn)得較為清晰,相互關系弱的節(jié)點呈現(xiàn)得較為模糊,相比較原始關系圖,整個圖形呈現(xiàn)出多極化趨勢,中心區(qū)域不再是較為集中的圓形分布,四周多極化趨勢也相對減弱。這也就說明課程與課程之間的網(wǎng)絡關系存在較為明確的強弱之分。

    節(jié)點表示的是不同的課程,假設G課程和B課程之間有相同的學生進行選擇,那么G課程和B課程之間進行連線,它們的關系為C。根據(jù)郭進利對復雜網(wǎng)絡的定義,即具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標度中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡稱為復雜網(wǎng)絡[13]。從用戶選擇行為網(wǎng)絡是否具有小世界網(wǎng)絡特性和無標度特性兩個方面進行驗證。

    1.小世界網(wǎng)絡特性

    小世界網(wǎng)絡需要同時具備較短的網(wǎng)絡平均路徑和較大的網(wǎng)絡聚類系數(shù)[14]。網(wǎng)絡平均路徑長度L的計算公式如下所示:

    進行二模分析之后,共有196門課程中的用戶相互之間存在關聯(lián),構成的網(wǎng)絡較為龐大,平均路徑長度為2.9542。

    聚類系數(shù)是一個比值,分子為節(jié)點G與其相連的節(jié)點B之間相連的邊的實際數(shù)量,分母為節(jié)點G與其相連的節(jié)點之間兩兩相連的邊的數(shù)量,用公式表示如下:

    其中,Ki表示節(jié)點數(shù)量,Ei表示實際的邊數(shù),Ci表示節(jié)點的聚類系數(shù)。由此可知,整個網(wǎng)絡的平均聚類系數(shù)為網(wǎng)絡中所有節(jié)點的聚類系數(shù)的平均值,如下所示:

    其中,C為網(wǎng)絡平均聚類系數(shù),N為網(wǎng)絡中的節(jié)點總數(shù)。

    根據(jù)網(wǎng)絡圖(圖略)可以發(fā)現(xiàn),在線教育用戶的選擇課程分布較為零散,導致這一現(xiàn)象出現(xiàn)的因素有很多,如用戶之間的熟悉程度、課程之間的關聯(lián)程度等,盡管分布較為零散,但是通過分析我們也可以發(fā)現(xiàn)仍有一些節(jié)點出現(xiàn)了聚集的特點,根據(jù)分析結果得出的網(wǎng)絡的聚類系數(shù)為0.237。該結論盡管數(shù)值沒有很高,但是0.237>0,證明節(jié)點之間的確存在關聯(lián)性,所以可以證明整個網(wǎng)絡結構屬于復雜網(wǎng)絡模式。由于數(shù)據(jù)來源于真實反映以及在線教育用戶選擇行為的特殊之處,我們也可以認定這一數(shù)值符合概念中所提及的具有較大的網(wǎng)絡聚類系數(shù)。

    通過對在線教育用戶選擇行為網(wǎng)絡的分析,發(fā)現(xiàn)二模分析后網(wǎng)絡中共有196個節(jié)點,網(wǎng)絡規(guī)模龐大,但是其具有較短平均路徑長度(平均路徑長度為2.9542)和具有較高的聚類系數(shù)(網(wǎng)絡的聚類系數(shù)為0.237),符合小世界網(wǎng)絡特征。

    2.無標度特性

    無標度特性是指當社會網(wǎng)絡中的節(jié)點(主體)增長到一定數(shù)量時,少數(shù)節(jié)點擁有大量的連接,而大量的節(jié)點僅僅擁有少量連接的冪律分布現(xiàn)象[15]。盡管采取的是二模網(wǎng)絡的構建方法,但是根據(jù)實際情況分析,選擇同一門課程的用戶再去選擇另一門相同的課程這種情況的出現(xiàn)是一種雙向的認可,即“用戶需求學習,課程提供供給”,所以認定用戶選擇行為網(wǎng)絡是一種無向網(wǎng)絡。

    節(jié)點度分布是指節(jié)點度數(shù)的概率分布,一般用P(k)表示:

    用戶行為網(wǎng)絡呈現(xiàn)冪律分布,少數(shù)用戶在網(wǎng)絡中建立了廣泛的聯(lián)系,大多數(shù)的用戶只建立了少數(shù)聯(lián)系。

    根據(jù)分析可以得出以下結論:首先,在196門課程中,有151門課程的連接度小于等于7,占比76%,有9門課程的連接度大于等于20,占比4%??梢娪脩暨x擇行為網(wǎng)絡連接度呈現(xiàn)出清晰的不均勻分布,而且最高的連接度為44,相比較于其他研究內(nèi)容,這一數(shù)值已相對可觀,符合實際。所以76%的課程只有少量的連接度,而極少數(shù)的課程有相對較多的連接度,由此可以證明,用戶行為選擇網(wǎng)絡節(jié)點度分布具有無標度特性。

    關于用戶選擇行為網(wǎng)絡的無標度特性形成的主要原因如下:課程和課程之間是存在聯(lián)系特性的,如管理學和組織行為學。學習管理學的用戶一部分是專修管理學專業(yè)的用戶,那么組織行為學就是其必學科目;另一部分用戶可能憑借興趣學習,在管理學教學中會多次出現(xiàn)關于組織行為學的概念及術語,所以在條件允許的情況下,這兩門課程都會選擇學習。因此兩門課程的連接數(shù)量會不斷增加,在分析結果中,管理學節(jié)點度為37,組織行為學節(jié)點度為27。

    綜上所述,用戶選擇行為網(wǎng)絡具有“小世界網(wǎng)絡特性”“無標度特性”等復雜特性,因此在線教育用戶選擇行為網(wǎng)絡可以使用復雜網(wǎng)絡理論進行分析。

    (二)核心節(jié)點分析

    節(jié)點度可以看作衡量節(jié)點對周圍人直接影響力的指標,中介中心度可以看作衡量節(jié)點在網(wǎng)絡中傳遞信息時所起到的信息中介的重要程度。所以對節(jié)點度排名前十、中介中心度排名前十的課程進行分析,如表1、表2所示。

    通過表1和表2可以清晰地看出,經(jīng)濟學、管理學、毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論、社會學、組織行為學、論文寫作指導等六門課程都位于兩個表格的前十之中,證明這六門課程是用戶選擇行為網(wǎng)絡里的核心節(jié)點。從現(xiàn)實意義上來說,這六門課程最為符合此次調(diào)研用戶的實際選擇需求;從科目種類上分析,這六門課程基本為專業(yè)基礎課,如毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論為公共基礎課,這些課程是用戶所必須學習和掌握的內(nèi)容,即剛性需求。從而我們可以進一步得出推論,本組數(shù)據(jù)的用戶構成大致是需要對管理技能進行提升的用戶群體,學習這些課程的目的既是為了獲得學位,又是為了在日常工作中能夠?qū)W以致用。另外從用戶行為角度分析,這些課程作為基礎課程,能夠延展出更多的相關課程,這些相關課程的學習同樣也是用戶選擇這一課程的主要推動力之一,基礎課程的學習是為了掌握基本的原理和方法論,進而更好地掌握進階課程,所以我們可以推斷在線教育用戶在進行選擇行為的時候,會從全面的角度進行考慮形成一套完善的邏輯體系,絕不是單純地以某個內(nèi)容作為核心的一次性學習。所以在線教育用戶選擇行為網(wǎng)絡中的核心節(jié)點均是基礎類課程,而且是在職場中較為熱門的專業(yè)領域。

    表1 節(jié)點度排名前十的課程情況

    表2 中介中心度排名前十的課程情況

    三、結論

    通過研究,可以得出以下三點結論:

    (一)在線教育用戶選擇行為的研究呈現(xiàn)網(wǎng)絡性特征,可以使用復雜網(wǎng)絡的方法予以研究

    根據(jù)前文的分析和實驗結論,盡管數(shù)據(jù)量龐大,網(wǎng)絡關系不緊密,但仍然屬于典型的網(wǎng)絡式結構,從而證明在線教育用戶選擇行為之間存在明確的關系。盡管這種關系在表面上無法發(fā)現(xiàn),但進行深度挖掘之后可以清晰地反映出來。盡管數(shù)據(jù)不同有可能導致研究結果發(fā)生變化,但由于研究的數(shù)據(jù)體量較大,而且數(shù)據(jù)為近期數(shù)據(jù),因而具有一定的代表性和普遍性,所以在線教育用戶選擇行為的特征呈現(xiàn)網(wǎng)絡性。

    (二)在線教育用戶選擇行為是具有傳播性的

    通過研究結論可以清楚地發(fā)現(xiàn),各個數(shù)據(jù)節(jié)點并不是獨立存在的,節(jié)點和節(jié)點之間存在明確且多樣的聯(lián)系,課程作為節(jié)點,用戶作為邊,課程之間的連線越粗壯代表著具有共同選擇的用戶越多;課程之間連線越多,代表著課程之間的聯(lián)系越緊密。根據(jù)核心節(jié)點分析,可以得出核心節(jié)點所延伸出的相關課程節(jié)點與核心節(jié)點的連接較多,也就是說選擇核心節(jié)點課程的用戶,大部分會去選擇與核心節(jié)點相關的部分課程,由于數(shù)據(jù)是客觀數(shù)據(jù),我們無法得知用戶是否會在共同學習一門課程后建立聯(lián)系,然后再共同約定去選另一門課程,但是可以從課程之間的聯(lián)系發(fā)現(xiàn),選擇這一門類基礎課的用戶大部分會去選擇其他相關課程,如選擇管理學的用戶有209名,占總用戶人數(shù)的4.1%,管理學是用戶選擇量最多的課程;作為管理學的相關課程,組織行為學選擇的用戶有109人,占總用戶人數(shù)的2.1%,所以哪怕我們無法判斷用戶之間是否有聯(lián)系,但是相關課程之間的選擇的人數(shù)較為接近,且用戶多為兩門課程都選擇的用戶,因此我們可以推斷出因為課程之間的聯(lián)系,在線教育用戶選擇行為是存在傳播性的。

    (三)關于在線教育用戶選擇行為的邏輯原初性,通過數(shù)據(jù)驗證,可以認定邏輯起源于自身需求

    通過數(shù)據(jù)分析可以得知,管理學作為5000條數(shù)據(jù)中選擇人數(shù)最多的課程,也僅僅只有209人,而5000名用戶選擇的學科數(shù)目達到196門,這也就說明用戶的需求是多種多樣的,從而更好地證明了在線教育用戶選擇行為的邏輯起點是自身需求。當然,不可否認的是通過數(shù)據(jù)我們無法判斷是否有其他因素比自身需求這一因素更為重要,更有可能成為在線教育用戶選擇行為的邏輯起點,所以更為嚴謹?shù)恼f法應該是在無外界約束的情況下,在線教育用戶選擇行為發(fā)生的邏輯原初性為自身需求。

    利用二模網(wǎng)絡的建構方法對5000條在線教育用戶選擇課程的實際情況進行分析,驗證了在線教育用戶選擇行為呈現(xiàn)網(wǎng)絡性特征,并且符合復雜網(wǎng)絡特性,可以使用復雜網(wǎng)絡的方法予以分析。在數(shù)據(jù)分析和結果的基礎上,論證了在線教育用戶選擇行為傳播性和邏輯原初性等問題,以復雜網(wǎng)絡的視角重新解讀了在線教育用戶選擇行為的特征以及相關邏輯關系,從而為在線教育用戶選擇行為研究提供了一個新的方向。對于成年人而言,在線教育更多意味著是一種自主性的職業(yè)再教育,是為了更好地適應職業(yè)需求,而選擇的自主學習,對于職業(yè)有提高和促進的作用,所以對于在職業(yè)道路上有進一步發(fā)展需求的在線教育用戶而言,選擇符合自身實際的在線教育內(nèi)容才是重中之重,既要考慮到自身的實際情況,又要顧及在職業(yè)發(fā)展方面的應用,從而在提升自身綜合素質(zhì)的同時,提升核心競爭力。

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