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    在線學習者知識共享對學業(yè)成績的影響研究
    ——基于學習投入中介效應的分析

    2022-12-27 03:26:44韓智仁曹東云
    中國成人教育 2022年19期
    關鍵詞:學業(yè)成績同伴學習者

    ○韓智仁 曹東云

    一、引言

    我國MOOCs(大規(guī)模在線開放課程)數量和應用規(guī)模已位居世界第一[1]。截至2020年10月,上線慕課數量超過3.4萬門,學習人數達5.4億人次。在線教育數量和規(guī)模迅猛發(fā)展的同時,人們對其高質量可持續(xù)發(fā)展的訴求也與日俱增。學業(yè)成績是評價學習者在一段時期內學習情況的重要指標,也是監(jiān)測學校教育、教學效果的指示器[2]。探討在線學習者學業(yè)成績的影響因素能夠為提高在線教育質量提供一定的理論依據和實踐參考。

    隨著知識經濟的到來,知識的重要性不言而喻,有研究者甚至認為知識是一種通向成功的資產[3]。自20世紀末,管理學、經濟學領域的研究者開始關注知識共享,希望通過促進員工的知識共享提高企業(yè)效益。近年來,知識共享研究的范圍正逐漸向教育學、心理學等多學科領域擴展。教育學領域有關知識共享的研究大致可分為兩類,其一,將知識共享作為因變量,探討知識共享發(fā)生的機制、影響因素等[4][5]。其二,將知識共享作為自變量,發(fā)現它能正向預測學習者成績,能幫助學習者理解學習概念、解決問題,增進他們對學科知識的理解[6][7][8]。知識共享的發(fā)生有時并不會直接導致成績或績效的提高,而是在知識共享發(fā)生后,通過一定中介產生影響[9]。然而,也有研究發(fā)現,個體共享知識需要花費時間、精力,會喪失自身核心競爭力,從而降低自己在團隊中勝出的概率[10],這成為知識共享行為的最主要障礙。

    與此同時,學習投入對學業(yè)成績的影響越來越被人們關注。研究表明,學習投入對學習者各項成績有普遍積極的影響,因為學習者針對某一學習內容學習或練習得越多,他們對于學習內容的理解也就更為深刻[11][12]。學習投入也通常被當作中介變量納入學業(yè)成績影響機制的研究。學習動機以學習投入為中介變量對學習者的學業(yè)成績產生顯著影響[13];教師反饋通過學習投入的中介作用對學習者學業(yè)成績產生作用[14]?;诖?,本文旨在探討在線學習者學習投入在知識共享和學業(yè)成績中的中介效應,通過構建結構方程揭示三者之間的影響機制,以期對構建高效在線學習環(huán)境、提升在線學習者學習效果提供借鑒與啟示。

    二、研究設計

    (一)研究問題與假設

    在進行系統(tǒng)研究之前,有必要對知識共享、學習投入和學業(yè)成績三者進行概念界定。一般來說,知識管理體系包括知識創(chuàng)造、知識編碼、知識共享、知識創(chuàng)新、知識應用等主要部分,知識共享是其中的關鍵一環(huán)[15]。學者們對知識共享的認識主要分三類觀點:一是知識共享的轉移說,將知識共享看作知識在個體與組織間的轉移過程,是不同的知識主體相互傳遞和分享資源的過程[16]。二是知識共享的轉化說,將知識共享看作知識的轉化過程,認為知識共享是個體知識被其他個體理解、吸收和使用的過程[17]。三是知識共享的建構說,認為知識共享是一個共同建構的過程,個人或群體通過知識的交流和分享創(chuàng)造新的知識[18][19]。本研究以建構說為基礎,認為在線學習者的知識共享并不僅僅是知識的轉化或轉移,而且是在線學習者進行社會化協作建構的完整過程。它既包括對信息、觀點、建議的分享,以及學習者之間的協作交流、觀點交換、求助互助等,又包括知識的梳理、積累、協作建構等。

    Fredricks(2004)等從學習活動的視角出發(fā),認為學習投入是學習者對學習活動的承諾或投入,并將其劃分行為投入、認知投入、情感投入三種類別[20]。尹睿等(2017)將在線學習投入歸為行為投入、認知投入、情感投入和社會交互投入四類[21]。本研究聚焦在線學習行為投入,著重探討學習者處于在線正式學習活動中表現出的參與、努力、注意、堅持、積極行為和沒有破壞性行為等。學業(yè)成績衡量學習者在受教育過程中增長的知識和技能是否達到教育目標的程度[6]。學業(yè)成績關系到學習者學習過程或學習經驗的有效性[22]。

    本研究旨在探究知識共享與學業(yè)成績是否存在基于學習投入為中介變量的相關,提出以下假設:H1:在線學者的知識共享水平與學業(yè)成績存在相關關系。H2:在線學者的知識共享水平與學習投入程度存在相關關系。H3:在線學者的知識共享水平與學業(yè)成績存在基于學習投入為中介變量的相關。基于此,初步構建本研究假設模型(見圖1)。

    圖1 初步假設模型

    (二)研究對象和數據來源

    研究選取美國某公立大學(2021—2022QS美國大學排名前30)參與“學習設計與領導”在職碩士研究生項目的167名學習者為研究對象。學習者依托美國Common Ground學術聯合會開發(fā)的Scholar在線學習平臺(https://cgscholar.com/home/),圍繞《技術支持的學習與人力資源開發(fā)》課程開展為期2個月的學習。

    教師在開學初期明確公布各項學習任務及標準,并組織每周一次的在線實時學習課程,時長2小時;隨后,教師鼓勵學習者在平臺中的“社區(qū)(Community)”版塊中圍繞每次課程內容發(fā)帖交流。學習者在此可以提出問題、對他人的帖子進行回復,分享其在該單元學習過程中的感悟與收獲,在知識共享中完成互助式學習。經過1個月的學習后,學習者開始在“出版(Publisher)”版塊內進行學術論文創(chuàng)作。該版塊支持多模態(tài)協作寫作,經過草稿擬定、同伴反饋、修訂、發(fā)布,學習者設計和創(chuàng)作出經過同伴評審的學術論文。學術論文最終由3位具有相關學科背景的專家依據評價量規(guī)獨立打分,形成學習者的學業(yè)成績。同時,平臺中的“分析(Analytics)”版塊提供儀表盤分析(見圖2),實時地向學習者呈現其在“社區(qū)”及“出版”中的表現,如作品提交次數、作品平均字數、作品平均更新率、作品嵌入多媒體數量、學習者對同伴反饋追評情況、學習者提供反饋平均字數以及學習者提供批注數量等。

    圖2 “分析”版塊中的儀表盤

    由于社會網絡經常被看作有利于傳遞及構建必要信息的實踐共同體[23],本研究利用學習者2個月內在“社區(qū)”版塊中所有話題數據的社會網絡特點表征知識共享。剔除無效數據、教師和助教的發(fā)言,共獲得2495條數據。利用社會網絡分析軟件UCINET6.0,描述和評估學習者在知識共享網絡中的位置和狀態(tài)。

    選取“分析”版塊中最能直接體現學習者在線學習行為投入水平的6個維度進行衡量,具體為作品平均字數、作品平均更新率、作品嵌入多媒體數量、學習者對同伴反饋追評情況、學習者提供反饋平均字數以及學習者提供批注數量。學業(yè)成績根據3位專家對學術論文評分的均數而定。

    (三)研究工具

    研究采用自編學術論文評價量規(guī)。量規(guī)由背景、概念、分析、應用、呈現共計5個維度構成。“背景”主要考察學習者是否能有效地根據自己的興趣和經驗,或他人報告的實踐經驗來定位這一理論;充分解釋推動自己或他人去探索此概念或理論領域的動機;為了說明本教育理論的重要性,提出了相關實際問題;文中有可獲取的信息或可引用的研究數據,并充分利用了這些實證材料?!案拍睢敝饕u價學習者是否能清晰定義理論的核心概念;有效地將這些概念與教育理論聯系起來;所呈現的概念能融合成一個連貫的理論,例如顯示相關概念之間的聯系與區(qū)別;有效地參考關鍵理論相關資料?!胺治觥敝饕u估學習者能否對理論的運用進行充分解釋;有效地將經驗、實證與理論聯系起來,分析理論在實踐中如何發(fā)揮作用;在實踐中對理論持有一定的批判意識;意識到理論之間的沖突性,以及意識到自己觀點可能存在的局限性?!皯谩敝饕疾鞂W習者是否可以解釋理論以何種具體化方式轉化為實踐;在具有創(chuàng)新性的情景中探索該理論的應用,展示創(chuàng)造性思維和教育實踐?!俺尸F”主要評價作品文本的表達質量;論文的結構的合理性(例如,在Scholar的結構工具中使用不同的標題級別);使用網頁鏈接和嵌入式媒體的效率如何。

    每個維度得分范圍0—4分,由3位專家教師對5個維度累計相加的最后得分為學習者學業(yè)成績總分。對3位專家教師所打分數進行Kendall和諧系數檢驗后發(fā)現,3位教師專家的打分具有顯著協調一致性(Wa=0.683,P<0.05),表明該評價量規(guī)的可信度較高。

    三、研究結果

    (一)在線學習者知識共享情況

    點度中心度是在一個社會網絡中與該點直接聯系的其他點的數量。點出度是該點關注的其他點的數量,點出度越高,說明該成員更愿意回答其他成員提出的問題,可以反映成員共享知識的積極程度。點入度是該點被其他點關注的數量,點入度越高,說明其他成員對該成員的回復越多,同時可以反映社會網絡中該成員所共享的知識受到其他網絡成員關注的程度。該網絡內學習者點入度的標準值為0.172,點出度的標準值平均數為0.168。社區(qū)中點度中心度相對較高的有35名學習者,他們在社區(qū)中貢獻的知識被多數成員關注,同時也積極地和學習同伴進行互動。另外,有3位學習者的點度中心度為0,說明他們在社區(qū)中與其他同伴沒有任何互動,不存在任何聯系,對社區(qū)的知識共享貢獻度為0。

    標準化中間中心勢衡量了整個網絡是否有明顯向某個點集中的趨勢,該值越大,表明整個網絡所表現出的向某個點集中的趨勢越明顯,網絡的中心勢越接近1,說明網絡整體越為集中。本研究中,整個在線學習者網絡的點出度標準化中間中心勢為2.3%,整個在線學習者網絡的點入度標準化中間中心勢為2.5%,二者相差較小,說明整個網絡是一個較為對稱的網絡。在該網絡中,點出度和點入度的中心勢都不是很高,說明知識共享行為較為均勻地分散在各個成員間。點出度和點入度的中心勢較為接近,說明進行知識共享和回復關注他人信息和知識共享行為的學習者都較為分散。

    對“社區(qū)”中學習者交流數據進行內容分析的結果表明,在分享主題方面,純理論知識的主題并不能夠很好地引發(fā)學習者間的知識共享行為,而有關“理論如何更好地應用于實踐”的主題,往往會引起其他學習者的熱情回應。例如,“行為主義理論的啟發(fā)——游戲教學在課堂中的積極應用”和“經典性條件作用說——強化和懲罰的應用案例探討”兩篇帖子,得到了學習同伴的積極回應。

    (二)在線學習者學習投入情況

    對“分析”版塊中的6個維度的數據做標準化處理。教師事先公布的標準如下:作品平均字數為2000字、作品平均更新率為10%、嵌入多媒體數量為7條、對同伴反饋進行的追評為4條、提供反饋字數為200字、提供批注數量為5條。經標準化處理,在線學習者學習投入水平各維度的均數和標準差如表1所示。有學習者超標準完成學術論文,也有學習者中途放棄寫作,故分數為0。

    表1 在線學習者學習投入水平

    (三)知識共享、學習投入和學業(yè)成績間的相關分析

    使用SPSS26.0對知識共享、學習投入和學業(yè)成績進行相關分析,描述及相關分析結果表明(見表2),知識共享與學業(yè)成績呈顯著正相關(r=0.359,p<0.01);知識共享與學習投入呈顯著正相關(r=0.326,p<0.01)。H1、H2成立,滿足進一步對所假設中介模型的檢驗條件。

    表2 三者間相關分析結果

    (四)知識共享和學業(yè)成績的關系——學習投入的中介模型檢驗

    首先,根據初步建立的假設模型,使用AMOS24.0對學習投入在知識共享和學業(yè)成績之間關系中的中介模型進行檢驗。將知識共享、學習投入和學業(yè)成績同時納入模型,進行驗證性因子分析,相關的模型測量適配指標分別為χ2/df=2.488、GFI=0.926、CFI=0.923、RMSEA=0.095,模型能夠擬合,且該模型對數據擬合度較好,滿足進一步進行中介路徑檢驗和中介效應分析的條件。

    第二,將知識共享、學習投入和學業(yè)成績同時納入模型,進行路徑檢驗,結果表明(見表3),知識共享指向學習投入路徑存在且顯著不為0(標準化系數=0.541,p<0.001),學習投入指向學業(yè)成績路徑存在且顯著不為0(標準化系數=0.616,p<0.001)??梢耘袛啵瑢W習投入作為知識共享和學業(yè)成績的中介路徑存在。同時,由知識共享指向學業(yè)成績的路徑顯著不為0(標準化系數=0.270,p<0.01)可以得出,學習投入在自變量知識共享和因變量學業(yè)成績間起部分中介作用。

    表3 路徑檢驗

    第三,將知識共享、學習投入和學業(yè)成績同時納入模型,利用Bootstrap進行檢驗,重復抽樣5000次,檢驗學習投入在知識共享和學業(yè)成績的中介效應。數據顯示,學習投入在知識共享和學業(yè)成績之間的中介效應標準化點估計值為0.333,95%偏差校正置信區(qū)間(Bias-corrected 95%CI)與95%置信區(qū)間(Percentile 95%CI)分別為[0.205,0.507]和[0.190,0.488],均不包含 0,說明學習投入在知識共享和學業(yè)成績之間的中介效應通過顯著性檢驗。

    檢驗結果表明,學習投入在知識共享和學習者學業(yè)成績中呈中介效應,且中介作用顯著(見圖3),故 H3 成立。

    圖3 學習投入對知識共享和學業(yè)成績影響的中介模型

    四、討論與結論

    在知識共享理論的視角下,本研究圍繞在線學習者學業(yè)成績建構了基于學習投入的中介模型。結果表明,知識共享和學習投入共同影響在線學習者學業(yè)成績;學習投入在知識共享和學業(yè)成績中具有重要的中介效應。

    知識共享越積極的學習者學業(yè)成績表現越好,該結果得到已有研究的支持。知識共享是學業(yè)成績的一個強有力預測指標,能夠顯著提高學生的學習表現[24][25]。主動且自發(fā)性的知識共享是學習者之間合作學習的關鍵,是學習過程的重要組成部分,對學業(yè)成績有著不可替代的作用[26]。這可能是因為學習者利用知識共享擴大自身在學習群體中的影響力,促進群體內部知識的流動和創(chuàng)造,同時獲取提升知識資源的能力,從而提高了自身成績[27]。從這個意義上說,擔心知識共享會降低自己在組織中的競爭力顯得沒有必要。

    知識共享水平越高的學習者,學習投入水平也越高。已有研究表明,與教師和學習同伴建立親密關系、教師和學習同伴提供清晰一致的反饋可以提高學習投入水平;同時,學術型同伴、彼此鼓勵、向模范學習、信息共享、提問或解釋、小組合作、歸屬機會、積極的社會規(guī)范等都可以促進學習投入行為[28]。反之,人際沖突會降低工作投入水平并影響知識共享水平[29]。本研究中,在線學習者在知識傳遞與構建的過程中,學習同伴提供了學業(yè)上的支持(學術觀點的交流)和情感上的支持(鼓勵他人參與,使他們遠離麻煩)。通過提出或回答開放式問題、經討論引出一系列觀點,學習者有機會提出問題、解釋理由、為他們的觀點辯護、幫助同伴解決問題、發(fā)展合作技能等,這些都可以進一步提高其學習動機與學習期望,進而促進學習投入。

    盡管有研究表明,企業(yè)中的知識共享未必會提高工作投入[23],然而,學習共同體中倡導共贏的組織氛圍與企業(yè)中可能存在的排他式競爭文化有所不同,知識的共同增值是其主要追求目標。此外,可將學術論文寫作看作一種具有挑戰(zhàn)性的學習任務,也是一種基于自己原有知識結構或社會—歷史角度的知識創(chuàng)新,知識共享過程所產生的異質性知識為學習者進行學術寫作提供了創(chuàng)新點(如,思路、想法、視角的改變),進而提高了學術論文版本更改率、更改字數,增加了學習投入行為。

    綜上,在線知識共享的意義深遠。已有研究表明,影響知識共享的因素可以從組織和個人兩個層面進行分析:組織層面主要包括組織文化、組織學習氛圍、組織創(chuàng)新氛圍、組織交流質量、組織知識共享績效獎勵;個人層面主要包括個體創(chuàng)造力、個體學習能力、個體親密關系發(fā)展情況、個體表現、個體對他人的信任感、個體對工作滿意度以及個體知識共享意愿[30]。除了以上因素,本研究發(fā)現,學習任務是影響知識共享的另一變量。學習者自己提出的、易共情的、多變的、有挑戰(zhàn)性的、有趣的和有意義的主題容易喚起知識共享。如,學習者敘述的體驗引發(fā)了有類似經歷的同伴進行回憶和反思,使得個人獨白轉為集體共鳴;對理論應用于實踐的不足加以批判,使學習者們通過交流創(chuàng)造性地總結出更為優(yōu)化的應用方法,進而促進了知識的建構與內化。

    需要指出的是,本研究對象來自美國在職碩士生群體,結論具有一定情境依賴性。東西方文化的不同可能會帶來知識共享水平的差異。研究發(fā)現,文化價值觀(如集體主義)直接影響知識共享,而大多數文化價值觀(如權力距離、不確定性回避和儒家學說)與知識分享動機具有互動作用[31]。這些因素的影響可能是有益的,也可能是有害的。因此,在某些“沉默是金”的文化暗示下,如何促進國內在線學習者積極主動地傳遞、構建知識,仍值得做進一步探討。

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