張 濤,李春欣,胡 萍,王佳慧
(河南科技學(xué)院 信息工程學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003)
網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間作為網(wǎng)絡(luò)教育的主陣地,推動(dòng)著信息技術(shù)與教育的深度融合與創(chuàng)新。互動(dòng)作為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間學(xué)習(xí)行為的重要指標(biāo),通過(guò)交流、意義協(xié)商、角色扮演、競(jìng)爭(zhēng)等形式構(gòu)建個(gè)體和群體的知識(shí)建構(gòu)路徑。學(xué)習(xí)行為是學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中進(jìn)行一系列操作的總和,是學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)環(huán)境雙向交互的結(jié)果[1]。當(dāng)前,全過(guò)程性課程數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)者刻畫(huà)了行為畫(huà)像,揭示了其行為結(jié)構(gòu)、模式、特征和影響因素,并以可視化方式理解行為之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。此外,行為差異對(duì)交互質(zhì)量和學(xué)習(xí)效果有直接影響,有助于教師了解學(xué)習(xí)者的差異與特征,制定有針對(duì)性的教學(xué)干預(yù)措施,提供有效教學(xué)支持服務(wù),對(duì)于改善網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間應(yīng)用模式具有重要意義。
行為路徑是行為活動(dòng)的路線和序列,反映了學(xué)習(xí)者圍繞學(xué)習(xí)目標(biāo)、內(nèi)容、資源和評(píng)價(jià)對(duì)要完成的系列學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行的排序[2]。通過(guò)以測(cè)量、收集、分析和報(bào)告有關(guān)學(xué)習(xí)者的行為和環(huán)境數(shù)據(jù),理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及學(xué)習(xí)環(huán)境為目的的研究,可以追求教育的最大效益[3]。而學(xué)習(xí)行為分析即是對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程中記錄的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行有目的的分析,挖掘隱藏在行為背后有價(jià)值的信息[4]。
目前關(guān)于學(xué)習(xí)行為的研究主要集中在行為模式構(gòu)建、學(xué)習(xí)行為序列和學(xué)習(xí)行為與成績(jī)的關(guān)系3 個(gè)方面。在行為模式構(gòu)建方面,黃石華等[5]從量化學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)的視角構(gòu)建了一個(gè)可量化、可解釋的學(xué)習(xí)行為分析框架,分析了“場(chǎng)景”與“行為”的關(guān)聯(lián);黃煥等[6]采用滯后序列分析法探索在線學(xué)習(xí)行為的時(shí)序模式,揭示了不同在線學(xué)習(xí)行為之間的依賴(lài)性;李月等[7]采用順序分析和聚類(lèi)分析算法對(duì)論壇、測(cè)驗(yàn)、作業(yè)與評(píng)價(jià)和資源4 類(lèi)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行挖掘,分析高低成就學(xué)習(xí)者之間的在線自主學(xué)習(xí)行為模式差異。在行為序列方面,王文晶等[8]運(yùn)用聚類(lèi)分析方法對(duì)SPOC和MOOC 平臺(tái)中的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,對(duì)學(xué)習(xí)行為進(jìn)行序列轉(zhuǎn)換分析,探討不同行為序列學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果差異性;劉聰聰?shù)龋?]采用滯后序列分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中參與者的交互行為序列展開(kāi)分析,探究參與者在虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中的信息交互特征。在學(xué)習(xí)行為與成績(jī)方面,沈欣憶等[10]基于MOOC 平臺(tái)中的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)行為與在線學(xué)習(xí)績(jī)效評(píng)估模型,通過(guò)抽樣逐步回歸的方式分析了在線學(xué)習(xí)行為對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響;姜姍姍[11]基于活動(dòng)理論和群體動(dòng)力學(xué)習(xí)理論構(gòu)建了課堂協(xié)作學(xué)習(xí)行為分析模型,運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和滯后序列分析方法探討兩輪協(xié)作學(xué)習(xí)活動(dòng)下社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和行為序列的變化過(guò)程,運(yùn)用T 檢驗(yàn)分析學(xué)習(xí)者的協(xié)作學(xué)習(xí)水平及對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響。
綜上所述,學(xué)習(xí)分析是解釋學(xué)習(xí)者行為規(guī)律的重要工具。然而,目前許多研究?jī)H運(yùn)用單一方法關(guān)注在線行為的發(fā)生過(guò)程,探索復(fù)雜在線學(xué)習(xí)行為的綜合研究方法有所欠缺。此外,研究對(duì)象多為學(xué)習(xí)者個(gè)體行為,不能較好闡釋在線學(xué)習(xí)的協(xié)作性對(duì)群體行為的影響。為此,本文綜合運(yùn)用內(nèi)容分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和滯后序列分析方法,以學(xué)習(xí)群體為研究對(duì)象,從宏觀視角探索學(xué)習(xí)群體的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并依據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的中心性對(duì)群體進(jìn)行劃分,從中觀和微觀視角探索不同學(xué)習(xí)群體的行為序列特征及轉(zhuǎn)換過(guò)程,挖掘不同學(xué)習(xí)群體的行為序列差異性及其與學(xué)習(xí)效果的關(guān)系,幫助教師理解不同學(xué)習(xí)群體行為差異產(chǎn)生的原因,并結(jié)合教學(xué)目標(biāo)及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略、制訂教學(xué)干預(yù)措施,促進(jìn)在線學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)換為學(xué)習(xí)績(jī)效。
本文設(shè)計(jì)了以下3 個(gè)研究問(wèn)題:①網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的學(xué)習(xí)者有哪些類(lèi)型?②不同類(lèi)型學(xué)習(xí)群體有哪些不同行為模式?③不同類(lèi)型交互行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)之間是否存在顯著相關(guān)關(guān)系?
以河南省H 高校教育技術(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)2022 年秋季開(kāi)設(shè)的必修課信息技術(shù)教學(xué)論為研究對(duì)象。該課程持續(xù)一個(gè)學(xué)期(18 周),以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間為依托,采用混合式教學(xué)模式實(shí)施教學(xué)活動(dòng),其中線上教學(xué)以課程知識(shí)答疑、在線交流討論、單元測(cè)試、學(xué)習(xí)筆記分享、自主學(xué)習(xí)其他課程資源等為主。研究樣本為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中56 名課程學(xué)習(xí)者的交互數(shù)據(jù);該數(shù)據(jù)記錄了學(xué)習(xí)者2022 年10 月17 日至12 月26日期間的7 839 條行為數(shù)據(jù),包括4 個(gè)學(xué)習(xí)主題,1 073 條內(nèi)容交互數(shù)據(jù)。
采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法、內(nèi)容分析法和滯后序列分析法對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的學(xué)習(xí)行為結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,探索不同學(xué)習(xí)群體行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)的相互關(guān)系。其中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法以個(gè)體、群體和社區(qū)所構(gòu)成的社會(huì)關(guān)系為研究對(duì)象,采用量化方式分析社會(huì)關(guān)系結(jié)構(gòu)及其屬性的方法與范式[12],通過(guò)網(wǎng)絡(luò)交互密度、節(jié)點(diǎn)平均距離、互惠性、中心性等參數(shù)判斷不同學(xué)習(xí)群體中學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)位置和參與度,以進(jìn)一步辨析出核心參與者、半邊緣者和邊緣者群體。內(nèi)容分析法用于探索研究對(duì)象的交互程度,在一定程度上反映參與者的認(rèn)識(shí)層次。本文采用Gunawardena 等[13]提出的五階段交互分析模型(Interaction Analysis Model,IAM)對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)者的交互文本進(jìn)行編碼分析,同時(shí)新增與學(xué)習(xí)內(nèi)容無(wú)關(guān)的KC6 編碼項(xiàng)作為第六階段。認(rèn)知交互行為編碼框架見(jiàn)表1。
Table 1 Cognitive interactive behavioural coding framework表1 認(rèn)知交互行為編碼框架
上述研究方法從整體視角分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間交互分布情況,但難以區(qū)分不同學(xué)習(xí)群體的多個(gè)行為活動(dòng),整個(gè)交互行為如同一個(gè)“黑箱”。滯后序列分析法有助于進(jìn)一步分析學(xué)習(xí)者的行為特征[14],根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整殘差值,繪制出不同類(lèi)型的行為轉(zhuǎn)換圖[15],成為打開(kāi)隱形行為“黑箱”的關(guān)鍵性技術(shù)。
課程結(jié)束后,對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的課程日志數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,將課程交互日志和學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至Excel 中,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整理、格式轉(zhuǎn)換與編碼。根據(jù)Ucinet6.0格式要求建立編碼矩陣,分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)密度、交互距離、互惠值、中心性等參數(shù),確定不同學(xué)習(xí)群體(核心參與者和邊緣人)的位置關(guān)系。
為保證研究信度,挑選2 名參與過(guò)研究設(shè)計(jì)的教育技術(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)生開(kāi)展內(nèi)容分析,按照以下程序進(jìn)行編碼:首先對(duì)2 名學(xué)生進(jìn)行編碼培訓(xùn),使其掌握編碼框架內(nèi)容和特殊問(wèn)題帖子的處理方法;然后選取總帖量的30%(320 條)分別讓2 名學(xué)生進(jìn)行獨(dú)立編碼,通過(guò)信度系數(shù)(Cohen Kappa)檢驗(yàn)編碼一致性,以背對(duì)背互檢形式對(duì)不一致內(nèi)容進(jìn)行討論,以提高彼此對(duì)編碼框架的理解;最后由2 人對(duì)剩余帖子分別編碼,經(jīng)一致性信度系數(shù)檢驗(yàn),Kappa 值達(dá)到0.785,研究?jī)?nèi)容具有較好信度。
3.1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析從關(guān)系數(shù)據(jù)視角研究行動(dòng)者及其社會(huì)成員間的復(fù)雜關(guān)系與連接[16],透視社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者間的互動(dòng)結(jié)構(gòu)及其對(duì)行動(dòng)者和整個(gè)群體的影響。本研究運(yùn)用Ucinet6.0工具對(duì)56名學(xué)習(xí)者的課程交互數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,分析得到其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社群圖、網(wǎng)絡(luò)密度、中心度等相關(guān)參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)課程的整體交互結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖1 所示,節(jié)點(diǎn)表示在線交互中的學(xué)習(xí)者,鏈接表示成員間發(fā)帖、回帖的互動(dòng)行為。結(jié)果表明,每位學(xué)習(xí)者向他人發(fā)表帖子數(shù)的均值為5.96,表明學(xué)習(xí)者能夠與他人建立良好的溝通機(jī)制,形成相對(duì)緊密的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)密度反映網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的緊密程度,是測(cè)量網(wǎng)絡(luò)連通性的重要指標(biāo),可采用實(shí)際鏈接數(shù)與可能鏈接數(shù)的比值進(jìn)行計(jì)算[17];距離為衡量信息擴(kuò)散的效率,通過(guò)從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)最短路徑中的鏈接數(shù)來(lái)計(jì)算[18];互惠性是衡量行動(dòng)者互惠傾向的指標(biāo)[19],網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越大,節(jié)點(diǎn)平均距離越小,互惠性指數(shù)越大,表示網(wǎng)絡(luò)成員間聯(lián)系越緊密,反之其關(guān)系越疏遠(yuǎn)。本研究中的網(wǎng)絡(luò)密度為0.128,節(jié)點(diǎn)平均距離為1.96,互惠性為0.132,表明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系緊密,成員間的互惠性較高,具有較強(qiáng)的內(nèi)部凝聚力。
Fig.1 Overall interactive structure of online courses圖1 網(wǎng)絡(luò)課程的整體交互結(jié)構(gòu)關(guān)系
中心性是一種對(duì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體權(quán)力量化的分析指標(biāo)[20],從微觀層面衡量各個(gè)學(xué)習(xí)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的位置,分為點(diǎn)度中心度、中介中心度和接近中心度等。其中點(diǎn)度中心度表示社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間建立有效聯(lián)系的能力,體現(xiàn)了學(xué)習(xí)者自身的交互能力;中介中心度表示某節(jié)點(diǎn)承擔(dān)其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的最短路徑次數(shù),充當(dāng)中介的節(jié)點(diǎn)對(duì)交互行為具有控制作用;接近中心度表示某節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度,又分為入度和出度,出度指該節(jié)點(diǎn)連接其他節(jié)點(diǎn)邊的數(shù)量,入度指其他節(jié)點(diǎn)連接該節(jié)點(diǎn)邊的數(shù)量。經(jīng)計(jì)算,本研究的點(diǎn)度中心度和中介中心度均值分別為5.964 和81.196,接近中心度入度和出度值分別為18.158和27.469。
3.1.2 學(xué)習(xí)群體劃分
在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中,點(diǎn)出度和點(diǎn)入度是衡量學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中活躍度和聲望的指標(biāo),本文以這兩個(gè)觀測(cè)值對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的學(xué)習(xí)群體進(jìn)行劃分。點(diǎn)出度以回帖數(shù)表示,衡量學(xué)習(xí)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的交互程度,數(shù)值越高,表明該學(xué)習(xí)者越能與他人建立積極的互動(dòng)關(guān)系;點(diǎn)入度以收到的帖子數(shù)表示,衡量其他學(xué)習(xí)者與該學(xué)習(xí)者建立的聯(lián)系程度,數(shù)值越高,表明該學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)中擁有越高聲望[21]。
以點(diǎn)出度(M=5.964,SD=3.669)和點(diǎn)入度(M=5.964,SD=2.921)的均值為閾值,將56 名學(xué)習(xí)者劃分為4 類(lèi)群體,即點(diǎn)出度和點(diǎn)入度均大于均值的為核心參與者,其在整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中非?;钴S,擁有較大權(quán)力,處于核心地位,一般為單元主持人、小組組長(zhǎng)或教師;點(diǎn)出度值大于5.964,且點(diǎn)入度值介于0~5.964 之間者劃分為半邊緣人A(組織者),其在交互中非常活躍,與他人能建立良好關(guān)系,但聲望較低,一般為學(xué)習(xí)助理或課程助教;點(diǎn)入度值大于5.964,且點(diǎn)出度值介于0~5.964 之間者劃分為半邊緣人B(引導(dǎo)者),其擁有較高聲望,與同伴能建立信任的互動(dòng)關(guān)系,一般為學(xué)習(xí)標(biāo)兵;點(diǎn)出度和點(diǎn)入度均小于均值者為邊緣者,其參與課程學(xué)習(xí)的積極性不高,通常以潛水者身份出現(xiàn)。學(xué)習(xí)群體劃分結(jié)果見(jiàn)圖2。
Fig.2 Learning group division results圖2 學(xué)習(xí)群體劃分結(jié)果
在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中,文本交互是學(xué)習(xí)者認(rèn)知思維顯性化的重要表現(xiàn)形式,反映了學(xué)習(xí)者的信息加工過(guò)程和知識(shí)建構(gòu)水平。本文采用IAM 框架對(duì)1 073 條交互帖子進(jìn)行編碼,從整體交互行為來(lái)看,KC1 占比最大(54.20%),其次為KC3(19.50%)、KC2(12.88%)、KC4(8.94%)、KC6(2.03%),而KC5僅占2.44%。表明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)者的交互層級(jí)以淺層交互為主,僅有少量學(xué)習(xí)者達(dá)到較高層級(jí)(如KC3、KC4),高層級(jí)(KC5)交互質(zhì)量不理想。不同學(xué)習(xí)群體的交互行為也呈現(xiàn)出相同特征,但又表現(xiàn)出一些差異。相同特征在于核心參與者、半邊緣者A(組織者)、半邊緣者B(引導(dǎo)者)和邊緣者的交互層級(jí)均處于淺層(KC1、KC2),分別占其總數(shù)的68.42%、67.10%、70.90% 和74.90%。此外,核心參與者、半邊緣者A(組織者)和半邊緣者B(引導(dǎo)者)在KC3 階段出現(xiàn)較高層級(jí)現(xiàn)象,分別有95條、77 條和90 條帖子。在KC4、KC5 階段,4 類(lèi)學(xué)習(xí)群體的交互帖子均明顯減少。差異之處在于在淺層交互階段(KC1、KC2),核心參與者的交互帖子數(shù)量均高于其他3 類(lèi)學(xué)習(xí)群體,帖子數(shù)分別為275 條和89 條;在較高層級(jí)(KC3、KC4、KC5)階段,4 類(lèi)學(xué)習(xí)群體的交互行為差異性較為顯著,即邊緣學(xué)習(xí)者的KC3 帖子僅有34 條,明顯低于其他3 類(lèi)學(xué)習(xí)群體;在KC4 和KC5 階段,邊緣者僅有7 條和0條帖子,表明邊緣者偶爾有較高層級(jí)的交互活動(dòng)出現(xiàn),但不夠持續(xù);相較于淺層階段,核心參與者在KC4 和KC5 階段表現(xiàn)也不夠理想,僅有48 條(9.02%)和18 條(3.38%)帖子出現(xiàn),而半邊緣者A(組織者)和半邊緣者B(引導(dǎo)者)處于核心參與者與邊緣者之間,KC3 和KC4 的交互行為帖子數(shù)量趨近于核心參與者;在KC5 階段,半邊緣者A(組織者)、半邊緣者B(引導(dǎo)者)僅有8 條(2.07%)和7 條(1.62%)帖子,相較于核心參與者的交互帖子有明顯差異。
行為序列是一個(gè)行為向另一個(gè)行為的轉(zhuǎn)換,以?xún)蓚€(gè)行為的編碼組合表示兩個(gè)行為形成的序列,組合中行為編碼前后順序代表該序列行為轉(zhuǎn)換的方向[22]。本研究運(yùn)用滯后序列分析工具GSEQ5.1 考察網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中出現(xiàn)概率達(dá)到顯著水平(P<0.05)的行為序列模式,根據(jù)行為序列調(diào)整后殘差值(Z-score)繪制行為模式轉(zhuǎn)換圖,分別建立不同學(xué)習(xí)群體的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)換模式和交互行為轉(zhuǎn)換模式。
3.3.1 不同學(xué)習(xí)群體交互行為序列分析
根據(jù)社會(huì)群體劃分方法,在內(nèi)容分析結(jié)果的基礎(chǔ)上對(duì)4 類(lèi)學(xué)習(xí)群體的交互行為序列與模式轉(zhuǎn)換進(jìn)行分析,以動(dòng)態(tài)視角考察不同學(xué)習(xí)者群體的內(nèi)隱行為差異及行為交互過(guò)程,結(jié)果見(jiàn)表2和圖3。
Fig.3 Sequential transformation of interaction behaviours of different learning groups圖3 不同學(xué)習(xí)群體交互行為序列轉(zhuǎn)化
可以看出,4 類(lèi)不同學(xué)習(xí)群體的交互行為序列有一條共同顯著路徑,即KC1→KC2,表示學(xué)習(xí)者在陳述各自觀點(diǎn)后緊接著分析比較觀點(diǎn)差異,該過(guò)程進(jìn)一步佐證交互層級(jí)為淺層的觀點(diǎn)。在大多數(shù)情況下,教師提出新問(wèn)題后,學(xué)習(xí)者會(huì)回帖討論問(wèn)題內(nèi)容與自身觀點(diǎn)的不一致性。核心參與者、半邊緣者A(組織者)和半邊緣者B(引導(dǎo)者)存在KC1→KC2、KC2→KC3、KC3→KC1 3 條顯著路徑,表明學(xué)習(xí)者在分享信息后通過(guò)觀點(diǎn)比較分析直接跳轉(zhuǎn)至意義協(xié)商階段(KC1→KC2→KC3),進(jìn)行意義協(xié)商后會(huì)反過(guò)來(lái)對(duì)重新描述的內(nèi)容進(jìn)行審視(KC3→KC1),在此階段,交互行為的漸進(jìn)序列逐漸形成(KC1→KC2,KC2→KC3)。作為半邊緣人A(組織者),其行為序列逐漸走向較高層級(jí)(KC4),漸進(jìn)行為序列為KC1→KC2(Z-score=7.38)、KC2→KC3(Z-score=5.10)和KC3→KC4(Z-score=3.20),表明組織者在協(xié)作交互中不斷審視自己的觀點(diǎn),努力與同伴建立學(xué)習(xí)共同體并檢驗(yàn)達(dá)成一致的觀點(diǎn)(KC3→KC4,Z-score=3.20)。當(dāng)然,在交互中存在無(wú)關(guān)內(nèi)容(KC6→KC6,Z-score=7.86)來(lái)活躍討論氣氛,但可能會(huì)擾亂正常的交流秩序。半邊緣者B(引導(dǎo)者)在整體交互中未發(fā)揮應(yīng)有的引導(dǎo)作用,交互層級(jí)形成以一個(gè)淺層的閉環(huán),即KC1→KC2→KC3,其殘差值分別為Z-score=3.11、2.70 和3.33。核心參與者是整個(gè)交互系統(tǒng)中最重要的角色,推動(dòng)交互行為走向高階層級(jí),其行為構(gòu)成完整的漸進(jìn)序列模式KC1→KC2(Z-score=4.73)、KC2→KC3(Z-score=2.25)、KC3→KC4(Z-score=3.20)、KC4→KC5(Z-score=3.33)。此外,通過(guò)群體間協(xié)商,核心參與者在檢驗(yàn)修正觀點(diǎn)時(shí)會(huì)對(duì)原有觀點(diǎn)進(jìn)行自查與反思(KC3→KC1,Z-score=3.82;KC4→KC1,Z-score=4.03),表明學(xué)習(xí)者能接受他人觀點(diǎn)進(jìn)行自我反思,理性客觀看待不同觀點(diǎn)對(duì)自身知識(shí)結(jié)構(gòu)的影響,并與他人達(dá)成一致目標(biāo)(KC4→KC5,Z-score=3.33)。整體來(lái)講,不同學(xué)習(xí)群體的交互以淺層行為序列為主,只有核心參與者和半邊緣者A(組織者)進(jìn)入高階層級(jí),促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間知識(shí)建構(gòu)過(guò)程順利開(kāi)展。
3.3.2 不同學(xué)習(xí)群體行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)相關(guān)性分析
對(duì)交互行為的25 個(gè)行為序列總頻次與學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行Spearman 相關(guān)分析,結(jié)果顯示僅有8 個(gè)行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)顯著相關(guān),結(jié)果見(jiàn)表3。可以看出,不同學(xué)習(xí)群體交互行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)的共同顯著性主要集中在KC1KC2 和 KC2KC1 序列中,表明群體學(xué)習(xí)的交互行為序列在淺層階段對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)具有正向影響,該序列體現(xiàn)了學(xué)習(xí)群體注重知識(shí)內(nèi)容的基本認(rèn)知與理解;差異性表現(xiàn)為兩個(gè)方面:
Table 3 Correlation analysis between sequences of interactive behaviors and academic performance in different learning groups表3 不同學(xué)習(xí)群體交互行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)相關(guān)性分析
(1)同一群體內(nèi)部差異顯著。如核心參與者的交互行為序列在0.373(P<0.05)以上對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)影響顯著,即KC1KC2、KC1KC3、KC2KC1、KC3KC1 和KC2KC3;半邊緣者A(R≥0.331,P<0.05)為KC1KC2、KC2KC1 和KC3KC1;半邊緣者B(R≥0.358,P<0.05)為KC1KC2 和KC2KC1;邊緣者(R≥0.363,P<0.05)僅在KC1KC2 序列上與學(xué)習(xí)成績(jī)關(guān)系顯著。研究表明,同一群體內(nèi)部的交互行為序列首先從基本知識(shí)的理解開(kāi)始,逐步擴(kuò)展到知識(shí)間的意義協(xié)商和達(dá)成,充分發(fā)揮學(xué)習(xí)共同體在分享、檢驗(yàn)、修正等交互過(guò)程的協(xié)作效應(yīng),既符合學(xué)習(xí)者的認(rèn)知行為規(guī)律,又佐證了上述不同學(xué)習(xí)群體的交互行為序列分析結(jié)果。然而由于某些復(fù)雜的原因,半邊緣者B(引導(dǎo)者)和邊緣者在知識(shí)協(xié)商與修正等較高層級(jí)的認(rèn)知行為活動(dòng)中缺乏主動(dòng)性,影響了學(xué)習(xí)成績(jī)的顯著性。
(2)不同群體間差異顯著。研究認(rèn)為,交互行為序列數(shù)越多,學(xué)習(xí)成績(jī)?cè)斤@著。核心參與者、半邊緣者A(組織者)、半邊緣者B(引導(dǎo)者)和邊緣者分別有8 個(gè)、6 個(gè)、5 個(gè)和2 個(gè)行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)顯著相關(guān)性,其中核心參與者與邊緣者差異最為顯著,其次為半邊緣者B(引導(dǎo)者)和半邊緣者A(組織者)。此外,群體行為特征差異是影響學(xué)習(xí)成績(jī)的關(guān)鍵因素,例如核心參與者和半邊緣者A(組織者)在外顯交互行為階段具有帖子再編輯和與同伴良好協(xié)作的過(guò)程,表明其具有反思、檢驗(yàn)、修正前期觀點(diǎn)的意識(shí)和能力。同時(shí),在交互行為階段,二者的行為序列均進(jìn)入交互較高層級(jí),在意義協(xié)商與觀點(diǎn)檢驗(yàn)修正中能不斷形成新的知識(shí)與認(rèn)知再認(rèn)識(shí)的行為。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析清晰呈現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中不同學(xué)習(xí)者間的互動(dòng)結(jié)構(gòu)關(guān)系。本研究中網(wǎng)絡(luò)交互密度為0.128 4,平均距離為1.906,互惠性為0.131 7,表明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系已經(jīng)建立,但交互結(jié)構(gòu)松散,交互主體主要集中于核心參與者和半邊緣者A(組織者),而半邊緣者B(引導(dǎo)者)和邊緣者未在交互中表現(xiàn)出理想的行為關(guān)系,對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)影響不顯著。在教學(xué)中,教師應(yīng)充分尊重學(xué)習(xí)群體的需求,依據(jù)不同學(xué)習(xí)角色提供教學(xué)支持服務(wù),增強(qiáng)不同學(xué)習(xí)群體在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的主動(dòng)性[23],例如賦予核心參與者更多學(xué)習(xí)自主權(quán),使其在交互中起到引領(lǐng)、激發(fā)、調(diào)節(jié)等作用,以匯聚其他學(xué)習(xí)者共同參與交流;應(yīng)發(fā)揮半邊緣者A(組織者)助學(xué)者角色,使其承擔(dān)學(xué)習(xí)過(guò)程中的答疑任務(wù),鼓勵(lì)其他參與者積極互動(dòng)交流,推動(dòng)群體交互層級(jí)與質(zhì)量向上發(fā)展;引導(dǎo)半邊緣者B(引導(dǎo)者)對(duì)啟發(fā)性和探索性話題進(jìn)行思考交流,注重從發(fā)帖數(shù)量向發(fā)帖質(zhì)量轉(zhuǎn)變;給予邊緣者人文關(guān)懷和精準(zhǔn)指導(dǎo),通過(guò)與核心參與者和助學(xué)者建立學(xué)習(xí)共同體,幫助其回歸社群活動(dòng)。
本研究中學(xué)習(xí)群體的交互活動(dòng)主要集中于淺層級(jí)(KC1、KC2),占總交互數(shù)的67.08%,而高層級(jí)交互(KC4、KC5)數(shù)量偏少,僅占11.38%。在不同學(xué)習(xí)群體的交互活動(dòng)中也具有相似情況,但又表現(xiàn)出一些差異。例如,核心參與者的KC1-KC2 交互活動(dòng)占總交互行為的68.42%,而其他學(xué)習(xí)群體在該層級(jí)的交互活動(dòng)值均高于核心參與者;核心參與者在KC4 和KC5 階段出現(xiàn)頻率較高的交互行為,其他學(xué)習(xí)群體的交互行為主要集中于KC1、KC2、KC3,KC4和KC5。這一現(xiàn)象對(duì)于個(gè)體知識(shí)建構(gòu)、評(píng)價(jià)反思能力、深度協(xié)作等潛在學(xué)習(xí)能力具有顯著影響,不利于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中社會(huì)化學(xué)習(xí)體系的良性循環(huán)。因此在教學(xué)中,教師應(yīng)以“主題模塊化+策略”機(jī)制推進(jìn)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)資源、師生之間的深度交互,促進(jìn)知識(shí)內(nèi)化[24]。此外,注重學(xué)習(xí)者的差異性特征,利用多種學(xué)習(xí)分析工具為不同學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化服務(wù),可促進(jìn)其高階思維能力與協(xié)作交互質(zhì)量的提升。
在交互行為序列分析中,不同學(xué)習(xí)群體的行為序列均主要集中于KC1 和KC2 階段。相比于邊緣者B(引導(dǎo)者)和邊緣者以淺層交互行為為主(KC1 和KC2),核心參與者和邊緣者A(組織者)在高階交互序列中均有顯著行為序列出現(xiàn)(KC4 和KC5)。此外,無(wú)關(guān)信息(KC6-KC6)可能會(huì)影響交互質(zhì)量。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中,教師應(yīng)根據(jù)學(xué)習(xí)群體的特征或?qū)W習(xí)者的個(gè)性差異為其提供適宜的學(xué)習(xí)支架和靈活的交互策略,幫助學(xué)習(xí)者產(chǎn)生有價(jià)值的想法;鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者積極建立交互活動(dòng),如同伴互評(píng)和同伴協(xié)作。此外,教師應(yīng)利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的智能代理,如儀表盤(pán)、概念地圖、詞云、知識(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等工具及時(shí)掌握話題走向[25],調(diào)控交互秩序,并在交互中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的交互行為規(guī)律,積極引導(dǎo)半邊緣者B(引導(dǎo)者)和邊緣者改善學(xué)習(xí)方式,促進(jìn)其構(gòu)建有意義的知識(shí)體系。
研究認(rèn)為,在所有學(xué)習(xí)群體中KC1KC2 和KC2KC1 行為序列與學(xué)習(xí)成績(jī)成正相關(guān),說(shuō)明交互行為質(zhì)量與行為序列會(huì)影響學(xué)習(xí)成績(jī)。發(fā)現(xiàn)有意義的行為序列有助于優(yōu)化教學(xué)過(guò)程,提升教學(xué)效果;而對(duì)于偏離學(xué)習(xí)主題或無(wú)意義的行為序列,教師應(yīng)及時(shí)采取干預(yù)并調(diào)整交互話題,改善交互質(zhì)量[26]。此外,教師應(yīng)關(guān)注學(xué)習(xí)者的行為特征差異,利用信息技術(shù)手段為其制定差異化學(xué)習(xí)方案,在學(xué)習(xí)共同體中發(fā)揮個(gè)人潛能,促進(jìn)其在積極的協(xié)作交互中提升績(jī)效水平。
本文通過(guò)綜合運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容分析、滯后序列分析和相關(guān)分析等方法挖掘了不同學(xué)習(xí)群體的行為特征及其差異,發(fā)現(xiàn)淺層次的學(xué)習(xí)行為以及低等級(jí)的交互質(zhì)量仍然是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間交互活動(dòng)面臨的主要問(wèn)題。誠(chéng)然,本研究還存在很多局限之處:首先研究樣本數(shù)量有限,僅針對(duì)某一課程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;其次,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)群體劃分未考慮學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征,劃分依據(jù)有待改善;第三,文章僅從內(nèi)容交互行為與學(xué)習(xí)成績(jī)視角進(jìn)行相關(guān)分析,對(duì)學(xué)習(xí)者外顯行為與學(xué)習(xí)成績(jī)的相關(guān)性未予以考慮。今后將進(jìn)一步擴(kuò)大樣本,對(duì)不同學(xué)習(xí)群體的成因、交互行為差異、教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整,以提升其在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的交互質(zhì)量和學(xué)習(xí)效果。