遺傳與變異視角下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化分析

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，伴隨著知識(shí)的生產(chǎn)主體、生產(chǎn)方式以及傳播流程的改變，知識(shí)的演化機(jī)理和演化特征也發(fā)生了質(zhì)的變化。然而，對(duì)于此類知識(shí)演化規(guī)律認(rèn)識(shí)的不足制約了新時(shí)期教育改革的深化。從遺傳變異的生物進(jìn)化理論視角出發(fā)，可構(gòu)建遺傳變異視角下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化動(dòng)力模型，進(jìn)而依托互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)型課程cMOOC的數(shù)據(jù)，探索互聯(lián)網(wǎng)中知識(shí)演化的特征。網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化動(dòng)力模型是描述知識(shí)演化過(guò)程、闡釋知識(shí)演化內(nèi)在作用機(jī)理的理論框架，它是以網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體為演化功能單元，包含一個(gè)“選擇”的過(guò)濾機(jī)制和“遺傳”與“變異”兩種動(dòng)力機(jī)制。在過(guò)濾機(jī)制中，用戶的“認(rèn)可”充當(dāng)自然條件下的“選擇”，決定了知識(shí)能否進(jìn)入后續(xù)演化環(huán)節(jié)。在遺傳動(dòng)力機(jī)制下，用戶通過(guò)參考和引用等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)原有內(nèi)容的繼承和復(fù)用。在變異動(dòng)力機(jī)制下，用戶通過(guò)借鑒和補(bǔ)充等方式，在原有實(shí)體基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和發(fā)展。在此動(dòng)力模型基礎(chǔ)上，本研究以國(guó)內(nèi)首門聯(lián)通主義課程為案例，分析了網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化特征。研究發(fā)現(xiàn)：遺傳和變異知識(shí)演化動(dòng)力模型能夠有效地描述和闡釋網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化過(guò)程；作為一門新開(kāi)設(shè)的互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)型課程，由于缺乏可以直接繼承的知識(shí)內(nèi)容，變異機(jī)制主導(dǎo)著網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的演化。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化；遺傳變異動(dòng)力機(jī)制；過(guò)濾機(jī)制；知識(shí)演化動(dòng)力模型；cMOOC

作者簡(jiǎn)介：王懷波，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院博士后（通訊作者： huaibo_wang@163.com 北京 100875）；陳麗，北京師范大學(xué)教育學(xué)部教授（北京 100875）

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金2023年度青年項(xiàng)目“群體智慧匯聚下網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化規(guī)律研究”（項(xiàng)目編號(hào)：62207005）

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-458ｘ（2024）11-0041-11

一、引言

知識(shí)演化是基于既有知識(shí)存量與當(dāng)前知識(shí)應(yīng)用環(huán)境特征間的匹配差異，對(duì)知識(shí)進(jìn)行整合與重構(gòu)，是一個(gè)摒棄失效知識(shí)、更新落后知識(shí)、盤(pán)活存量知識(shí)，不斷激發(fā)知識(shí)活性以滿足組織對(duì)知識(shí)應(yīng)用性和知識(shí)創(chuàng)新需要的動(dòng)態(tài)過(guò)程（康鑫 & 趙丹妮， 2021）。這是一種將知識(shí)類比作生物有機(jī)體，在知識(shí)與其所處環(huán)境的不斷交互中探索分析知識(shí)重構(gòu)與發(fā)展的過(guò)程。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，伴隨著知識(shí)的生產(chǎn)主體、生產(chǎn)方式以及傳播流程的改變，知識(shí)的本質(zhì)以及知識(shí)演化的過(guò)程也發(fā)生了實(shí)質(zhì)性的變化。從知識(shí)本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，知識(shí)不再局限于書(shū)本上哪一類固化的知識(shí)，而是包含了在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中由群體智慧匯聚生成、不斷發(fā)展變化的信息、認(rèn)識(shí)、技能、價(jià)值觀和態(tài)度（王懷波 & 陳麗， 2020）。由于此類知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)化特性以及對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的高度依賴，因此也被命名為網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)。網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)具有了生命的屬性，遵循著生物界“物競(jìng)天擇”的基本規(guī)律，也有著與生物同樣的演化過(guò)程，即生成新特征、淘汰不適應(yīng)的特征、繁衍幸存的特征等。從知識(shí)演化過(guò)程來(lái)看，由于互聯(lián)網(wǎng)賦予了個(gè)體絕對(duì)的選擇權(quán)力，弱化了專家和教師對(duì)知識(shí)的絕對(duì)權(quán)威，用戶的選擇與使用成為知識(shí)演化的重要決定因素（劉和海 等， 2016），知識(shí)演化過(guò)程從原本依賴少數(shù)專家的審核轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽可鐣?huì)大眾的認(rèn)可。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的高速傳輸以及相互聯(lián)通的特性加速了知識(shí)的生產(chǎn)和傳播，提升了知識(shí)演化更新的頻率：大多數(shù)知識(shí)無(wú)須經(jīng)過(guò)復(fù)雜的生產(chǎn)傳播流程即可抵達(dá)最終用戶，用戶的使用意見(jiàn)也能夠即時(shí)地反饋給知識(shí)的生產(chǎn)者（王竹立， 2019）。

然而，以往關(guān)于知識(shí)演化的研究更多集中在客觀的科學(xué)知識(shí)上。盡管科學(xué)知識(shí)作為人類知識(shí)的典型代表，透視科學(xué)知識(shí)的演化與發(fā)展對(duì)人類的生產(chǎn)實(shí)踐活動(dòng)具有重要的意義（王懷波 & 鮑婷婷， 2020），但是隨著大量以經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、態(tài)度以及認(rèn)識(shí)為代表的新知識(shí)的涌現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)所具有的實(shí)踐指導(dǎo)意義并不亞于純粹的科學(xué)知識(shí)。研究網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化機(jī)理，凝練網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化特征，對(duì)于教育實(shí)踐領(lǐng)域，尤其是在線教育領(lǐng)域中“教什么”“怎么教”具有重要的指導(dǎo)意義。為此，本研究嘗試從生物學(xué)遺傳變異的理論出發(fā)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的動(dòng)力模型，分析網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化機(jī)理，并嘗試依托該動(dòng)力模型分析社區(qū)型課程cMOOC平臺(tái)中網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的演化特征。

二、知識(shí)演化相關(guān)理論方法

（一）遺傳變異成為知識(shí)演化動(dòng)力基礎(chǔ)

從生物學(xué)視角探究知識(shí)演化的現(xiàn)象由來(lái)已久。批判理性主義的創(chuàng)始人波普爾（Popper， K.）指出，科學(xué)理論的選擇是一種類似于達(dá)爾文所說(shuō)的自然選擇過(guò)程，我們的知識(shí)總是由假說(shuō)構(gòu)成，并且在生存斗爭(zhēng)中消除那些不適應(yīng)的假說(shuō)，彰顯它的相對(duì)適應(yīng)性（卡爾·波普爾， 1987， p. 273）。知識(shí)演化也是一種自然選擇的過(guò)程。與生物的純粹自然環(huán)境的選擇不同，知識(shí)的選擇依賴于特定的人群和社會(huì)環(huán)境。這種選擇究竟在知識(shí)演化過(guò)程中如何發(fā)揮作用，美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家唐納德·坎貝爾（Campbell， D. T.）做了進(jìn)一步的闡釋，并提出了知識(shí)演化的三個(gè)環(huán)節(jié)。具體來(lái)說(shuō)，坎貝爾依據(jù)生物進(jìn)化的三個(gè)主要環(huán)節(jié)，即生成新器官/有機(jī)體、淘汰不適應(yīng)的特征/物種、繁殖幸存的特征/物種，將知識(shí)演化歸納為三步：生成或者創(chuàng)造新思想；借助批評(píng)和檢測(cè)淘汰那些不正確的思想；通過(guò)教育和大眾媒介傳播那些尚未被證明為不正確的思想。然而知識(shí)演化不僅僅是批判和淘汰，也有順應(yīng)和分化。巴特爾梅（Barthelmé， F.）等吸收拉馬克（Lamarck， J.）生物進(jìn)化理論后認(rèn)為知識(shí)演化存在非連續(xù)性的特征，因而在其提出的知識(shí)系統(tǒng)中刻畫(huà)了三種進(jìn)化模式：知識(shí)的順應(yīng)、同化和分化（Barthelmé et al.， 1998）。其中，順應(yīng)和同化在某種程度上是對(duì)知識(shí)的遺傳和繼承，分化則是對(duì)知識(shí)的變異和發(fā)展。

劉植惠（1999a）通過(guò)對(duì)比生物進(jìn)化思想，在整合前人研究的基礎(chǔ)上提出遺傳和變異是知識(shí)演化的重要?jiǎng)恿Γ⒃敿?xì)闡釋了知識(shí)遺傳和知識(shí)變異的內(nèi)涵，其中知識(shí)遺傳是后人繼承前人所創(chuàng)造知識(shí)的動(dòng)態(tài)過(guò)程。在遺傳作用機(jī)制下，那些符合規(guī)律、經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)且能夠滿足現(xiàn)實(shí)需要的知識(shí)得以延續(xù)，那些違背客觀事實(shí)的知識(shí)則被“淘汰”或“修正”，而那些暫時(shí)無(wú)法滿足用戶需求的知識(shí)會(huì)出現(xiàn)短暫的“休眠”。知識(shí)變異是認(rèn)知主體通過(guò)創(chuàng)造性思維活動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)生的過(guò)程。與遺傳所代表的知識(shí)之間的繼承不同，知識(shí)變異意味著知識(shí)的發(fā)展（劉植惠， 1999b）。可以說(shuō)劉植惠關(guān)于知識(shí)遺傳和變異的闡釋是對(duì)知識(shí)演化理論的進(jìn)一步細(xì)化，對(duì)于知識(shí)的演化發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。寧德鵬等人（2020）則融合知識(shí)遺傳及知識(shí)變異的作用機(jī)制，詳述知識(shí)進(jìn)化的網(wǎng)絡(luò)演變連接機(jī)理，剖析了知識(shí)演化的一般規(guī)律。

（二）智能技術(shù)成為知識(shí)演化分析手段

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息超載成為一種普遍現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)中的信息和隨之增加的知識(shí)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)計(jì)算和分析的能力。借助計(jì)算機(jī)技術(shù)在算法和算力上的優(yōu)勢(shì)，幫助人類處理知識(shí)獲取、表示、推論等問(wèn)題，逐漸成為學(xué)術(shù)界的共識(shí)，并由此衍生出專門借助人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)開(kāi)展“知識(shí)研究”的新方向——知識(shí)工程。

在知識(shí)工程中，關(guān)于知識(shí)演化的研究，通常將知識(shí)表征為概念、主題和內(nèi)容，并借助自然語(yǔ)言的語(yǔ)義相似度計(jì)算，探究不同時(shí)間窗口下概念、術(shù)語(yǔ)的變遷。這種知識(shí)演化的分析大多數(shù)依賴領(lǐng)域發(fā)表的學(xué)術(shù)論文或?qū)＠墨I(xiàn)等相對(duì)靜態(tài)的知識(shí)。如Sung等人（2017）以四年時(shí)間為窗口，通過(guò)兩年時(shí)間滑動(dòng)方式，采用余弦相似度方法計(jì)算專利知識(shí)主題之間的相似度，并設(shè)定相似度的閾值，將高度相關(guān)的主題連接起來(lái)形成知識(shí)演化路徑，以此展示“技術(shù)主題”領(lǐng)域的知識(shí)發(fā)展趨勢(shì)；豐米寧等人（2020）基于詞權(quán)重的LDA模型識(shí)別技術(shù)主題，并通過(guò)計(jì)算相鄰時(shí)間窗口下主題間的語(yǔ)義相似度以及設(shè)定閾值等方法，構(gòu)建知識(shí)演化路徑，實(shí)現(xiàn)對(duì)技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)演化的分析。除此之外，只有少部分研究探索互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中動(dòng)態(tài)知識(shí)的演化過(guò)程，如Li等人（2017）通過(guò)三個(gè)專業(yè)社區(qū)網(wǎng)站的問(wèn)答模塊，收集超過(guò)1.8萬(wàn)條計(jì)算機(jī)輔助工程設(shè)計(jì)的信息，以三年時(shí)間為窗口，借助模式識(shí)別方法（基于遺傳關(guān)系構(gòu)建EEK進(jìn)化模型）探究工程領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)的長(zhǎng)期進(jìn)化；Chen等人（2012）基于智能技術(shù)提出了一項(xiàng)發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)中知識(shí)進(jìn)化過(guò)程的技術(shù)，以挖掘隱藏在專業(yè)虛擬社區(qū)中經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)化的過(guò)程。

科學(xué)研究離不開(kāi)理論與技術(shù)的雙向支撐，如果說(shuō)遺傳變異知識(shí)演化動(dòng)力機(jī)制是探索網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)，那么智能技術(shù)則是網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化分析的方法基礎(chǔ)。探索網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化既需要來(lái)自生物進(jìn)化論中“遺傳和變異動(dòng)力機(jī)制”的認(rèn)識(shí)的指導(dǎo)，也需要計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義相似度計(jì)算等方法的支持。為此，本研究在知識(shí)演化理論的指導(dǎo)下，從遺傳與變異視角構(gòu)建知識(shí)演化動(dòng)力模型。在知識(shí)演化方法的支撐下，結(jié)合計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中關(guān)于知識(shí)演化的具體方法開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)社區(qū)cMOOC中的知識(shí)演化分析，凝練網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的規(guī)律。

三、基于遺傳變異的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)

演化動(dòng)力模型

網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體是網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的核心。在傳統(tǒng)知識(shí)演化研究中，由于知識(shí)基因具有穩(wěn)定性、遺傳與變異性、統(tǒng)攝性以及定向控制知識(shí)走向的能力，因此知識(shí)基因通常被作為遺傳與變異的最小功能單元，并且在知NLjhPWOLhBuFR1P3KwNpvk25Es6V6TAofuSS8Ls/hgY=識(shí)的創(chuàng)生、選擇和繁殖等演化過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用（劉植惠， 1998a， 1998b; 許琦 & 顧新建， 2013）。實(shí)體與屬性共同構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)單元，其中實(shí)體主要為互聯(lián)網(wǎng)中知識(shí)的核心內(nèi)容，包括價(jià)值判斷、態(tài)度、觀點(diǎn)，是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的核心與靈魂，具備了知識(shí)基因的穩(wěn)定、統(tǒng)攝以及控制知識(shí)走向的條件。因此，基于遺傳變異的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化是以網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體的發(fā)展和變化為核心的過(guò)程，如實(shí)體的引用和創(chuàng)生。同時(shí)，作為知識(shí)演化中的兩種重要的推動(dòng)力，知識(shí)的遺傳是繼承保留相關(guān)知識(shí)特性，反映知識(shí)漸變式的創(chuàng)新；知識(shí)的變異是誘發(fā)不同特性，反映知識(shí)突變式的創(chuàng)新（寧德鵬 等， 2020）。網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的演化也正是在這兩種動(dòng)力機(jī)制推動(dòng)下，通過(guò)對(duì)知識(shí)實(shí)體的繼承、組合、嫁接和發(fā)展，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的延續(xù)和創(chuàng)新。此外，與生物演化相似，“選擇”是網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的重要環(huán)節(jié)，不同之處在于，網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的選擇更以是否滿足“用戶”需求為前提。那些能夠滿足互聯(lián)網(wǎng)上最終用戶使用需求的知識(shí)，通常具備較強(qiáng)的生命力，具有更多的機(jī)會(huì)在遺傳和變異作用機(jī)制下演化發(fā)展；反之則會(huì)出現(xiàn)“休眠”，等待下一次的“選擇”。因此，網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化動(dòng)力模型是以網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體為最小功能單元，在遺傳和變異作用機(jī)制下，以用戶選擇為核心的知識(shí)的繼承和發(fā)展。

圖1呈現(xiàn)了以遺傳和變異為動(dòng)力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化模型。網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化是從上一個(gè)階段的知識(shí)狀態(tài)（包括個(gè)體層面的知識(shí)內(nèi)容以及群體層面的知識(shí)結(jié)構(gòu)），在用戶選擇基礎(chǔ)上，經(jīng)由遺傳或變異等具體動(dòng)力機(jī)制進(jìn)入下一階段，實(shí)現(xiàn)個(gè)體層面的淘汰與更新，或?qū)崿F(xiàn)群體層面結(jié)構(gòu)的變化。

<Z：＼2013＼雜志＼2024＼202411＼202411-合版5＼Image＼2024yc01.tif>

圖1 網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化動(dòng)力模型

整個(gè)演化過(guò)程，或是在遺傳動(dòng)力機(jī)制下，如通過(guò)參考、借鑒以及引用等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)原有知識(shí)內(nèi)容或關(guān)系的繼承和復(fù)用，或是在變異動(dòng)力機(jī)制下，如通過(guò)補(bǔ)充、發(fā)展等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)原有知識(shí)內(nèi)容或關(guān)系的創(chuàng)新和衍生。演化動(dòng)力模型中還包括另一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)——選擇。無(wú)論是繼承還是發(fā)展，新的創(chuàng)生知識(shí)能否進(jìn)入知識(shí)系統(tǒng)需要經(jīng)過(guò)類似生物的選擇過(guò)程，而這個(gè)承擔(dān)控制角色的“選擇”在網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)中表現(xiàn)為用戶的認(rèn)可。無(wú)論是已經(jīng)存在的知識(shí)還是新創(chuàng)生的知識(shí)，只有通過(guò)選擇機(jī)制，才能進(jìn)入知識(shí)的遺傳或變異；而未通過(guò)選擇機(jī)制的知識(shí)則將進(jìn)入暫時(shí)的休眠狀態(tài)，等待下一次用戶的選擇。

（一）基于用戶認(rèn)可的選擇

網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的選擇機(jī)制的關(guān)鍵在于用戶的認(rèn)可。與傳統(tǒng)知識(shí)不同，由于網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)不再是“相對(duì)穩(wěn)定的”直接反映客觀事物的硬知識(shí)，而是尚未被專家學(xué)者加工整理的“不穩(wěn)定的”“動(dòng)態(tài)變化的”軟知識(shí)。因此，這種不確定的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)特征弱化了傳統(tǒng)知識(shí)所具有的權(quán)威專家認(rèn)可的屬性，出現(xiàn)了由社會(huì)大眾認(rèn)可的屬性——即知識(shí)有用與否越來(lái)越不是靠自吹自擂，而是通過(guò)他人來(lái)給你頒授證書(shū)、其他人對(duì)你的表現(xiàn)做出的反應(yīng)來(lái)體現(xiàn)（劉和海 等， 2016）。無(wú)論是群體還是個(gè)體，在互聯(lián)網(wǎng)上被認(rèn)可、贊同的知識(shí)都有可能帶來(lái)知識(shí)的演化和發(fā)展。相對(duì)來(lái)說(shuō)，群體的認(rèn)可通常會(huì)激起更多的共鳴，引發(fā)更多的思考，帶來(lái)更多的探討；個(gè)體的認(rèn)可則會(huì)在小范圍內(nèi)引發(fā)交流。在交流分享中，用戶會(huì)不自覺(jué)地結(jié)合自身的背景、經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)識(shí)，補(bǔ)充、完善甚至修訂知識(shí)，從而推動(dòng)知識(shí)的演化和發(fā)展。在社區(qū)型課程中網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的認(rèn)可本質(zhì)上是大眾對(duì)已有知識(shí)的贊同，在行為上表現(xiàn)為對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的引用、參考、借鑒、創(chuàng)生等。

（二）基于遺傳的知識(shí)演化

“遺傳”是指同種生物在世代之間或同代不同個(gè)體之間的繼承。作為物質(zhì)運(yùn)動(dòng)的一種常規(guī)方式，知識(shí)遺傳是一個(gè)后人繼承前人所創(chuàng)造知識(shí)的動(dòng)態(tài)過(guò)程（劉植惠， 1999a）。在遺傳作用機(jī)制下，那些符合發(fā)展規(guī)律并且經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)、修正和沉淀，且能夠滿足當(dāng)下需要的知識(shí)，得以延續(xù)；反之，那些違背客觀事實(shí)的知識(shí)則被“淘汰”；而那些無(wú)法滿足當(dāng)下用戶需求的知識(shí)會(huì)出現(xiàn)暫時(shí)的“休眠”（張凌志 & 和金生， 2011）。

網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)遺傳是指通過(guò)知識(shí)實(shí)體實(shí)現(xiàn)跨時(shí)間的復(fù)用和繼承?；谶z傳作用機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化所形成的知識(shí)單位，繼承了舊有的知識(shí)實(shí)體，并在舊有知識(shí)實(shí)體的基礎(chǔ)上適當(dāng)?shù)匮a(bǔ)充或發(fā)展相關(guān)屬性。在社區(qū)型課程中，網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)遺傳的現(xiàn)象是用戶借鑒吸收前人優(yōu)秀成果并傳承延續(xù)的過(guò)程（寧德鵬 等， 2020）。新舊網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)單元通過(guò)知識(shí)實(shí)體直接相連，且這種連接作用遵循度擇優(yōu)機(jī)制，即新的節(jié)點(diǎn)偏向于連接到度較高的節(jié)點(diǎn)之上。如社區(qū)型課程中用戶總會(huì)引用學(xué)習(xí)“瀏覽數(shù)”或“評(píng)論數(shù)”較多的帖子內(nèi)容及觀點(diǎn)。

（三）基于變異的知識(shí)演化

“變異”是指同種生物世代之間或同代不同個(gè)體之間的模仿和發(fā)展。知識(shí)變異是認(rèn)知主體通過(guò)創(chuàng)造性思維活動(dòng)實(shí)現(xiàn)的知識(shí)的創(chuàng)生；與遺傳所代表的知識(shí)之間的繼承不同，知識(shí)變異意味著知識(shí)的發(fā)展（劉植惠， 1999b）。在知識(shí)變異占據(jù)主導(dǎo)的演化中，不同的知識(shí)實(shí)體重新組合在一起形成新的知識(shí)實(shí)體（Inkpen & Tsang， 2005）。

網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)變異是指通過(guò)知識(shí)實(shí)體實(shí)現(xiàn)跨時(shí)間的再創(chuàng)造?；谧儺愖饔脵C(jī)制的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)不再是用戶在原有知識(shí)基礎(chǔ)上的直接復(fù)用，而是在原有知識(shí)基礎(chǔ)上，通過(guò)優(yōu)化和改善，融入新的觀點(diǎn)，創(chuàng)造出一個(gè)新的觀點(diǎn)或者思路。新知識(shí)實(shí)體與舊知識(shí)實(shí)體之間超越了直接的繼承與引用，雖然存在一定的相似，卻又包含更多的差異。通常表現(xiàn)為用戶在學(xué)習(xí)“瀏覽數(shù)”或“評(píng)論數(shù)”較多的帖子后，形成新的見(jiàn)解和認(rèn)識(shí)。

四、網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化案例分析

為了探究遺傳和變異視角下網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化規(guī)律，同時(shí)也為驗(yàn)證知識(shí)演化動(dòng)力模型，本研究選取國(guó)內(nèi)首門基于聯(lián)通主義開(kāi)設(shè)的cMOOC社區(qū)型課程，采用網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)抽取方法獲得不同時(shí)間窗口下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體，通過(guò)分析不同時(shí)間窗口下網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體的演化特征，探索演化過(guò)程中的作用機(jī)制。

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本研究選取國(guó)內(nèi)首門基于聯(lián)通主義理論開(kāi)發(fā)的社區(qū)型課程“互聯(lián)網(wǎng)+教育：理論與實(shí)踐的對(duì)話”。課程的典型特色是課程學(xué)習(xí)者在資料收集、內(nèi)容分享、交流互動(dòng)以及知識(shí)創(chuàng)生中學(xué)習(xí)，并以此生成課程內(nèi)容。此類課程內(nèi)容中包含著大量的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)。本研究選取cMOOC2.0課程“消費(fèi)驅(qū)動(dòng)的教育供給側(cè)改革”主題（簡(jiǎn)稱主題四），以主題學(xué)習(xí)中形成的周報(bào)、博客、案例、資源和評(píng)論等內(nèi)容作為研究資料。在時(shí)間段選擇上，考慮到cMOOC的持續(xù)開(kāi)放特性，課程中的交互討論存在一定的慣性，為此，本研究將數(shù)據(jù)采集推延至該主題結(jié)束后的一個(gè)月，共獲取周報(bào)4篇、博客138篇、案例42篇、資源54篇、評(píng)論信息1，416條。

1. 時(shí)間窗口確定與數(shù)據(jù)切分

本研究綜合考慮等距時(shí)間窗口（AlSumait et al.，2008; Yu et al.， 2014）以及實(shí)際數(shù)據(jù)特征（魯云鵬 & 李維安， 2019），將時(shí)間窗口切分為25個(gè)時(shí)間窗口（表示為W1—W25）。主題四的內(nèi)容包含萌芽期、快速增長(zhǎng)期、消退期和休眠期：正式開(kāi)始之前，相關(guān)話題內(nèi)容較少，處于萌芽期；主題正式學(xué)習(xí)期間每天討論的博客、資源、討論內(nèi)容都迅速增多，進(jìn)入快速增長(zhǎng)期；而后在主題學(xué)習(xí)結(jié)束后進(jìn)入消退期，平臺(tái)探討的余熱還在，相關(guān)博客、資源依然在持續(xù)增加，但幅度明顯降低，持續(xù)時(shí)間約兩周；最后出現(xiàn)斷崖式降低直至整個(gè)課程的結(jié)束，此即休眠期?；诖?，本研究將萌芽期單獨(dú)作為一個(gè)時(shí)間窗口；將快速增長(zhǎng)期依據(jù)每天一個(gè)時(shí)間窗口，切分為15個(gè)時(shí)間窗口；消退期則每?jī)商鞛橐粋€(gè)時(shí)間窗口，切分為8個(gè)時(shí)間窗口；最后的休眠期切分成一個(gè)時(shí)間窗口。

2. 基于時(shí)間窗口的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)抽取

基于時(shí)間窗口的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)抽取一方面需要采用離散的方法，將原始的文本按照時(shí)間窗口進(jìn)行分割，并對(duì)每個(gè)時(shí)間窗口的文本進(jìn)行話題文檔歸類，形成相對(duì)獨(dú)立的話題文檔集；另一方面，要依據(jù)網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)抽取機(jī)制，抽取各個(gè)時(shí)間窗口下網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)單元。

話題文檔歸類是為了保證討論交流的內(nèi)容在同一個(gè)語(yǔ)境內(nèi)且圍繞同一個(gè)主題。在具體歸類上，將博客、案例或者發(fā)起交流的帖子等文檔視作獨(dú)立的話題，圍繞該文檔的評(píng)論或回復(fù)內(nèi)容都將被歸入該話題中；而針對(duì)評(píng)論帖的內(nèi)容回復(fù)，則將評(píng)論帖及其回復(fù)內(nèi)容歸為一個(gè)新的話題（王懷波 & 鮑婷婷， 2020），最終形成相對(duì)獨(dú)立的話題文檔。

在知識(shí)實(shí)體抽取上，研究采用自然語(yǔ)言處理方法通過(guò)關(guān)鍵詞抽取、詞語(yǔ)組合抽取和命名實(shí)體抽取這三條抽取機(jī)制，結(jié)合主客觀賦分方法，針對(duì)歸類所得的1，018個(gè)話題文檔進(jìn)行知識(shí)抽取。在關(guān)鍵詞抽取上，采用TextRank對(duì)去停用詞的文檔進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取，并存入網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體候選庫(kù)，例如“公平”“教育資源”“教育的拉丁美洲化”等；在詞語(yǔ)組合抽取上，使用pku進(jìn)行詞性標(biāo)注，采用互信息判斷方式，抽取主謂短語(yǔ)、偏正短語(yǔ)、聯(lián)合短語(yǔ)和動(dòng)賓短語(yǔ)，如“結(jié)構(gòu)性調(diào)整”“變革路徑”“第三方付費(fèi)”“一體化”“公平而有質(zhì)量”等；在命名實(shí)體識(shí)別中，直接抽取專有名詞（nz）以及專家詞庫(kù)中的命名實(shí)體（ner），作為領(lǐng)域?qū)嶓w，如“結(jié)果公平”“機(jī)會(huì)公平”“教育質(zhì)量”等。隨后通過(guò)實(shí)體的過(guò)濾和統(tǒng)一，從知識(shí)實(shí)體候選庫(kù)中獲得每個(gè)時(shí)間窗口的實(shí)體。在屬性抽取上，通過(guò)關(guān)鍵詞的境遇化抽取、基于共現(xiàn)關(guān)系的結(jié)構(gòu)關(guān)系抽取、基于用戶基礎(chǔ)信息劃分貢獻(xiàn)者類型、基于用戶反饋?zhàn)R別認(rèn)可程度、基于訪問(wèn)和引用頻次確定生命活性等方式獲取屬性信息。

研究共抽取8，448個(gè)網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體，所抽取的各時(shí)間窗口的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)分布如圖2所示，可以看出知識(shí)實(shí)體的數(shù)量整體上呈先上升后下降的不規(guī)則發(fā)展趨勢(shì)。從整體時(shí)間范疇來(lái)看，知識(shí)實(shí)體數(shù)量變化有兩個(gè)大的波峰，其中第一個(gè)波峰出現(xiàn)在第8個(gè)時(shí)間窗口（W8），此時(shí)單個(gè)時(shí)間窗口下實(shí)體數(shù)量超過(guò)400；隨后實(shí)體數(shù)量在略有下滑之后迅速上升，并在第14個(gè)時(shí)間窗口（W14）迎來(lái)第二個(gè)波峰，此時(shí)實(shí)體數(shù)量超過(guò)1，000個(gè)；之后知識(shí)實(shí)體數(shù)量出現(xiàn)斷崖式下降，直至平穩(wěn)在單個(gè)時(shí)間窗口200個(gè)左右。

這種分布的趨勢(shì)與生物學(xué)“災(zāi)變進(jìn)化模式”類似，即大突變帶來(lái)新繁榮（張之滄 & 閭國(guó)年， 2017）。教育的干預(yù)、教學(xué)環(huán)節(jié)的終止對(duì)于知識(shí)生成與演化來(lái)說(shuō)無(wú)異于一種“大突變”，突然的變化打破了原有的知識(shí)內(nèi)容生成節(jié)奏，也打破了知識(shí)演化漸進(jìn)式模式，因而出現(xiàn)了知識(shí)實(shí)體數(shù)量分布折線圖中的多次波峰。而隨著“教學(xué)大突變”勢(shì)頭的過(guò)去，網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的生產(chǎn)與演化又逐漸趨于相對(duì)平穩(wěn)的水平。主題四課程的學(xué)習(xí)中，有兩個(gè)關(guān)鍵性的教學(xué)環(huán)節(jié)，分別是第一周主題學(xué)習(xí)后的學(xué)術(shù)沙龍和第二周主題四學(xué)習(xí)的結(jié)束。此兩個(gè)階段，分別對(duì)應(yīng)知識(shí)實(shí)體數(shù)量的兩次波峰。這也進(jìn)一步佐證了教學(xué)干預(yù)在很大程度上影響了知識(shí)的演化進(jìn)程。

3. 相鄰時(shí)間窗口的演化路徑構(gòu)建

網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化路徑的構(gòu)建是了解和洞察知識(shí)演化特征的重要途徑。通常情況下，知識(shí)演化路徑需要借助自然語(yǔ)言處理方法建立知識(shí)之間的語(yǔ)義相似度。為此，在本研究中，首先通過(guò)對(duì)知識(shí)實(shí)體的詞向量轉(zhuǎn)換，并通過(guò)相鄰時(shí)間窗口下知識(shí)實(shí)體詞向量的語(yǔ)義相似度計(jì)算，建立演化路徑。

在詞向量構(gòu)建方面，研究使用谷歌提出的BERT預(yù)訓(xùn)練模型，將每個(gè)時(shí)間窗口下的知識(shí)實(shí)體轉(zhuǎn)變成向量形式，并計(jì)算相鄰時(shí)間窗口下所有知識(shí)實(shí)體的語(yǔ)義相似度關(guān)系。在相鄰時(shí)間窗口下知識(shí)實(shí)體的相似度計(jì)算中，本研究主要采用詞向量的余弦距離公式來(lái)進(jìn)行計(jì)算。在閾值設(shè)定方面，研究參考張長(zhǎng)宏等（2019）對(duì)于主題相似度的閾值界定，認(rèn)為知識(shí)實(shí)體之間相似度大于0.2則建立相似性連邊。為了充分表征知識(shí)演化過(guò)程中的遺傳、變異和休眠等不同特征，本研究對(duì)關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行設(shè)定。當(dāng)一個(gè)知識(shí)實(shí)體僅在兩個(gè)相鄰時(shí)間窗口的前一個(gè)出現(xiàn)時(shí)，定義為知識(shí)的休眠演化；當(dāng)一個(gè)知識(shí)實(shí)體僅在兩個(gè)相鄰時(shí)間窗口的后一個(gè)出現(xiàn)時(shí)，定義為知識(shí)的突變演化；當(dāng)兩個(gè)時(shí)間窗口下的相似度為1，定義為基于遺傳視角的知識(shí)演化；當(dāng)兩個(gè)時(shí)間窗口下的相似度高于0.75且不等于1，并且知識(shí)之間的關(guān)系存在多個(gè)對(duì)應(yīng)，將其定義為基于變異視角的知識(shí)演化。

（二）遺傳變異視角下知識(shí)演化分析

1. 遺傳視角下的知識(shí)演化分析

基于遺傳動(dòng)力的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化，本質(zhì)上是用戶在互聯(lián)網(wǎng)的社區(qū)型課程中對(duì)那些符合認(rèn)知規(guī)律、滿足當(dāng)下需要的知識(shí)進(jìn)行繼承。一般來(lái)說(shuō)體現(xiàn)為以話題文檔中的轉(zhuǎn)述、引用等方式實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)實(shí)體的延續(xù)。圖3呈現(xiàn)了遺傳動(dòng)力機(jī)制視角下知識(shí)實(shí)體隨時(shí)間的演化分布。從中可以看出遺傳視角下知識(shí)演化整體上呈現(xiàn)出不規(guī)則的發(fā)展趨勢(shì)。這種趨勢(shì)與網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)整體分布比較相似。遺傳視角下知識(shí)演化有兩個(gè)大的波峰，第一個(gè)出現(xiàn)在時(shí)間窗口7到時(shí)間窗口8之間（記為“W7-8”），第二個(gè)出現(xiàn)在W14-15。

通過(guò)對(duì)教學(xué)進(jìn)行關(guān)鍵事件分析，研究發(fā)現(xiàn)基于遺傳視角的知識(shí)演化分布趨勢(shì)與cMOOC主題四的活動(dòng)安排具有高度的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。第一個(gè)波峰的出現(xiàn)與主題四第一周主題學(xué)習(xí)結(jié)束的時(shí)間高度契合，第二個(gè)波峰出現(xiàn)則是第二周主題學(xué)習(xí)的結(jié)束時(shí)間。第一個(gè)波峰出現(xiàn)時(shí)，學(xué)習(xí)者通過(guò)對(duì)“教育供給側(cè)改革”為期一周的資料整理、內(nèi)容學(xué)習(xí)后，逐步進(jìn)入所探討的問(wèn)題領(lǐng)域，并開(kāi)始撰寫(xiě)博文、參與討論。第二個(gè)波峰出現(xiàn)時(shí)，學(xué)習(xí)者在兩周的內(nèi)容學(xué)習(xí)和交互討論后，開(kāi)始深入探討主題內(nèi)容，高頻次地交互討論，并撰寫(xiě)大量的博客文章，分享各類案例。這個(gè)階段也往往是知識(shí)生產(chǎn)的繁榮期，大量的知識(shí)內(nèi)容被創(chuàng)生出來(lái)。

無(wú)論是哪個(gè)階段，cMOOC的學(xué)習(xí)都需要學(xué)習(xí)者自己搜集整理相關(guān)資料并發(fā)表自己的觀點(diǎn)。這個(gè)過(guò)程既包括學(xué)習(xí)者直接從互聯(lián)網(wǎng)中檢索相關(guān)內(nèi)容，也包括學(xué)習(xí)者對(duì)其他學(xué)習(xí)者在課程中發(fā)表的觀點(diǎn)和發(fā)布的材料進(jìn)行二次整理和加工。學(xué)習(xí)者在瀏覽和學(xué)習(xí)已有材料內(nèi)容的過(guò)程中總是不自覺(jué)地接受和吸納其他學(xué)習(xí)者的觀點(diǎn)和思想，并在后續(xù)交互討論和內(nèi)容創(chuàng)生中引用和借鑒，也即完成了對(duì)某些知識(shí)的繼承。雖然這種引用和繼承尚未達(dá)到溫伯格（Weinberger， D.）所說(shuō)的成為壓倒或改變后來(lái)觀點(diǎn)的程度，但是總是可以從后續(xù)的文檔中看到已有的知識(shí)實(shí)體的影子。這也能解釋一個(gè)現(xiàn)象：如果很多人在你之前發(fā)表了某種觀點(diǎn)性知識(shí)，而他們又都會(huì)在你的“社交圈內(nèi)”，你就很有可能跟隨他們的觀點(diǎn)，在不自覺(jué)中引用和繼承他們的觀點(diǎn)。

2. 變異視角下的知識(shí)演化分析

基于變異動(dòng)力下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化本質(zhì)上是因?yàn)橹R(shí)無(wú)法滿足用戶的需求，而出現(xiàn)新知識(shí)的創(chuàng)生。圖4呈現(xiàn)了變異動(dòng)力機(jī)制視角下知識(shí)實(shí)體隨時(shí)間的演化分布。從中可以看出，受網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)分布趨勢(shì)的影響，基于變異視角的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化也呈現(xiàn)出兩個(gè)發(fā)展階段，并且與主題四兩個(gè)階段的時(shí)間吻合。

從變異視角下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化趨勢(shì)來(lái)看，學(xué)習(xí)者在主題內(nèi)容學(xué)習(xí)過(guò)程中既包含了對(duì)已有知識(shí)實(shí)體的繼承，也存在根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行的知識(shí)創(chuàng)生和發(fā)展。變異機(jī)制主導(dǎo)下的知識(shí)演化，通常以學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)已有的知識(shí)無(wú)法滿足自身需求為前提，通過(guò)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體的整合、重組，融入自身經(jīng)驗(yàn)，賦予新內(nèi)涵，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的創(chuàng)新。例如本研究通過(guò)探索“教育供給側(cè)改革”網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化發(fā)現(xiàn)，“教育供給側(cè)改革”從最初在宏觀、抽象的概念層面探討什么是教育供給側(cè)改革，包括體制改革、結(jié)構(gòu)性改革等（W2），到融入教育資源供給、從用戶驅(qū)動(dòng)角度解決個(gè)性化教育問(wèn)題的思考（W8），再到如何從供給側(cè)通過(guò)合理配置智力資源因素解決教育公平問(wèn)題（W18），最后到融入產(chǎn)業(yè)視角探討如何借助產(chǎn)業(yè)升級(jí)解決教育供給切實(shí)問(wèn)題（W25）。這整體都是在圍繞網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)不斷推進(jìn)，但當(dāng)知識(shí)無(wú)法完全解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題時(shí)，用戶開(kāi)始融入自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行思考，在對(duì)知識(shí)的借鑒中不斷融入自身觀點(diǎn)，形成新的認(rèn)識(shí)。

然而，這種變異與自然界中毫無(wú)方向的突變不同，總體而言是具有一個(gè)外圍邊界的。雖然信息流瀑的現(xiàn)象告訴我們，當(dāng)個(gè)人處于群體之中時(shí)，總是會(huì)有意無(wú)意地受別人的影響，自己的思想和觀點(diǎn)都會(huì)被裹挾在其中。但這種裹挾引發(fā)的繼承并非絕對(duì)，是立場(chǎng)和觀點(diǎn)的“同一”所起的作用——設(shè)置討論的外圍邊界（戴維·溫伯格， 2014， p. 140）。外圍邊界決定了整體的話語(yǔ)統(tǒng)一，但邊界內(nèi)部的言論觀點(diǎn)仍足夠自由。在本研究所使用的樣本數(shù)據(jù)cMOOC主題四中，設(shè)置了一個(gè)總體的邊界——“消費(fèi)驅(qū)動(dòng)的教育供給側(cè)改革”。在這個(gè)邊界下，用戶仍有足夠的空間去創(chuàng)新和發(fā)展知識(shí)，而非漫無(wú)目的地討論與創(chuàng)造。因此，當(dāng)用戶對(duì)自己搜集的資料或者已有內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)后，會(huì)融入自我認(rèn)識(shí)和理解，總結(jié)提煉新的含義和內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的創(chuàng)新和發(fā)展。

3. 基于遺傳—變異綜合視角的演化分析

互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中的知識(shí)演化既存在遺傳的作用機(jī)制也存在變異的作用機(jī)制，但兩種作用機(jī)制中孰為主導(dǎo)？探索不同作用機(jī)制的主導(dǎo)地位，對(duì)于有效控制、調(diào)節(jié)知識(shí)演化進(jìn)程具有重要意義。為此，本研究將遺傳和變異兩類動(dòng)力機(jī)制影響下的知識(shí)實(shí)體做了綜合對(duì)比分析。圖 5呈現(xiàn)了基于遺傳和變異動(dòng)力機(jī)制的知識(shí)實(shí)體演化分布。其中縱坐標(biāo)表示兩類動(dòng)力機(jī)制影響下的知識(shí)實(shí)體占當(dāng)前時(shí)間窗口下知識(shí)實(shí)體總數(shù)的比例。

從圖5中可以看出，在本研究中以變異為驅(qū)動(dòng)力的知識(shí)實(shí)體演化要強(qiáng)于以遺傳為驅(qū)動(dòng)力的知識(shí)演化，成為網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的主導(dǎo)。這與人類社會(huì)知識(shí)演化更多依賴?yán)^承而非變異的現(xiàn)象不同，究其原因是受限于所選的課程。cMOOC的一大重要特征是課程并無(wú)固定的內(nèi)容，課程的內(nèi)容是由參與者共同構(gòu)建的，參與者在學(xué)習(xí)、交流的過(guò)程中，建立學(xué)習(xí)空間，分享生成的學(xué)習(xí)制品，自由開(kāi)展內(nèi)容的交流和思維的碰撞。此類課程在開(kāi)設(shè)之初僅為一個(gè)問(wèn)題域，例如本研究所分析的主題四“消費(fèi)驅(qū)動(dòng)的教育供給側(cè)改革”。該主題鼓勵(lì)大家從微觀到宏觀、層層深入探討教育供給側(cè)改革，包括“規(guī)模化教育與個(gè)性化需求”“教育公平與教育供給側(cè)改革”等具體問(wèn)題。由于并沒(méi)有現(xiàn)成可以直接學(xué)習(xí)的材料和內(nèi)容，因此也沒(méi)有可用來(lái)繼承的知識(shí)，而是需要學(xué)習(xí)者圍繞問(wèn)題不斷地交互討論，創(chuàng)生具有個(gè)人見(jiàn)解的內(nèi)容。這也是一個(gè)新開(kāi)設(shè)的互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放社區(qū)的典型特征，一個(gè)從無(wú)到有、不斷積累和動(dòng)態(tài)發(fā)展的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，知識(shí)的演化會(huì)出現(xiàn)局部規(guī)律與整體規(guī)律有異有同的復(fù)雜現(xiàn)象。也正因此，研究結(jié)果呈現(xiàn)出與人類社會(huì)知識(shí)普遍依賴的以繼承為主的演化不同的特點(diǎn)。可以推演，當(dāng)社區(qū)中的知識(shí)積累達(dá)到一定量的時(shí)候，社區(qū)將趨于穩(wěn)定，以遺傳為驅(qū)動(dòng)力的演化機(jī)制將重新成為網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的主要方式。

五、結(jié)語(yǔ)

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代知識(shí)的爆發(fā)式增長(zhǎng)和快速傳播，知識(shí)的演化發(fā)展也呈現(xiàn)出一個(gè)完全不同的歷程。用戶群體認(rèn)可的選擇機(jī)制成為互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中知識(shí)演化的起點(diǎn)，遺傳和變異則成為知識(shí)演化的動(dòng)力基礎(chǔ)，并持續(xù)影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的過(guò)程。作為一門新開(kāi)設(shè)的社區(qū)型課程，本課程缺乏可以直接繼承的知識(shí)內(nèi)容，基于變異作用機(jī)制的知識(shí)演化遂成為網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化發(fā)展的主導(dǎo)。此種情境下用戶的思維碰撞、信息分享和內(nèi)容交互成為知識(shí)創(chuàng)生的重要來(lái)源，因此也更易創(chuàng)生出新的知識(shí)和觀點(diǎn)。而伴隨著社區(qū)的逐漸平穩(wěn)，大量知識(shí)不斷積累，基于遺傳作用機(jī)制的知識(shí)演化或?qū)⒊蔀榫W(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化發(fā)展的主導(dǎo)。此種情境下用戶的交流多停留在對(duì)已有知識(shí)的繼承上，知識(shí)創(chuàng)生的頻次顯著降低?；谶z傳的知識(shí)演化對(duì)互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)型課程來(lái)說(shuō)是一個(gè)穩(wěn)固核心觀點(diǎn)的重要方式，但仍需明確繼承不等于拋棄個(gè)人判斷，在遺傳發(fā)展中需要避免陷入“人云亦云”“信息繭房”的境地。

本研究所探討的知識(shí)，僅限于互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)型課程環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)，因此所探索的知識(shí)演化動(dòng)力模型也主要用于闡釋此類知識(shí)的演化與發(fā)展。同時(shí)，在研究中僅關(guān)注到網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)實(shí)體在演化中在數(shù)量上的變化規(guī)律，尚未深入探討知識(shí)內(nèi)涵上的演化特征。但憑借現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化特征已經(jīng)可以看出遺傳變異作用機(jī)制下的知識(shí)演化模型能夠描述和解釋網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的演化。后續(xù)研究可考慮一方面開(kāi)展典型科學(xué)知識(shí)演化的分析，如學(xué)術(shù)期刊中知識(shí)的演化發(fā)展特征，并進(jìn)一步分析典型科學(xué)知識(shí)的演化規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化規(guī)律的異同。另一方面可從知識(shí)內(nèi)容層面進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化的規(guī)律和特征。由此，或可完善遺傳變異視角下的網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化動(dòng)力模型，擴(kuò)大其使用范圍，并深入闡釋網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)演化專有規(guī)律。

參考文獻(xiàn)

戴維·溫伯格. （2014）. 知識(shí)的邊界（胡泳，& 高美 譯）. 山西人民出版社.

豐米寧，魏鳳，李健，& 鄭雷. （2020）. 產(chǎn)業(yè)鏈視角下的主題識(shí)別與技術(shù)演化研究——以3D打印領(lǐng)域?yàn)槔? 情報(bào)雜志（8），46-52.

卡爾·波普爾. （1987）. 客觀知識(shí)：一個(gè)進(jìn)化論的研究（舒煒光 等譯）. 上海譯文出版社.

康鑫，& 趙丹妮. （2021）. 知識(shí)勢(shì)差、知識(shí)隱匿與知識(shí)進(jìn)化：組織惰性的調(diào)節(jié)作用. 科技進(jìn)步與對(duì)策（6），122-130.

劉和海，李少鵬，& 王琪. （2016）. “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代知識(shí)觀的轉(zhuǎn)變：從共建共享到眾傳共推. 中國(guó)電化教育（12），108-112，128.

劉植惠. （1998a）. 知識(shí)基因探索（一）. 情報(bào)理論與實(shí)踐（1），63-65.

劉植惠. （1998b）. 知識(shí)基因理論的由來(lái)、基本內(nèi)容及發(fā)展. 情報(bào)理論與實(shí)踐（2），8-13.

劉植惠. （1999a）. 知識(shí)基因探索（十） 第十講 知識(shí)的遺傳運(yùn)動(dòng). 情報(bào)理論與實(shí)踐（4），79-81.

劉植惠. （1999b）. 知識(shí)基因探索（十一） 第十一講 知識(shí)的變異運(yùn)動(dòng). 情報(bào)理論與實(shí)踐（5），380-383.

魯云鵬，& 李維安. （2019）. 基于社會(huì)控制理論視角下的我國(guó)社會(huì)組織治理轉(zhuǎn)型的路徑與特征分析. 管理評(píng)論（4），254-262.

寧德鵬，周紅磊，& 任亮. （2020）. 開(kāi)放式創(chuàng)新社區(qū)知識(shí)進(jìn)化的網(wǎng)絡(luò)演變及可視化研究. 情報(bào)科學(xué)（6），90-95.

王懷波，& 鮑婷婷. （2020）. 基于演化思想的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代知識(shí)發(fā)展規(guī)律研究框架. 現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育（1），29-35.

王懷波，& 陳麗. （2020）. 網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的內(nèi)涵解析與表征模型構(gòu)建. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育（5），10-17，76.

王竹立. （2019）. 再論面向智能時(shí)代的新知識(shí)觀——與何克抗教授商榷. 遠(yuǎn)程教育雜志（2），45-54.

許琦，& 顧新建. （2013）. 一種基于Subject-Action-Object三元組的知識(shí)基因提取方法. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）（3），385-399.

張長(zhǎng)宏，孫琦龍，& 張明亮. （2019）. 基于生物信息學(xué)主題演化的可視化研究. 哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)（2），49-53.

張凌志，& 和金生. （2011）. 基于生物進(jìn)化模式下的知識(shí)進(jìn)化機(jī)理研究. 情報(bào)雜志（2），105-109.

張之滄，& 閭國(guó)年. （2017）. 災(zāi)變、絕滅與生物進(jìn)化關(guān)系解析. 自然辯證法研究（7），103-106.

AlSumait， L.， Barbará， D.， & Domeniconi， C. （2008）. On-line LDA： Adaptive topic models for mining text streams with applications to topic detection and tracking. In 2008 eighth IEEE international conference on data mining （pp. 3-12）. IEEE.

Barthelmé， F.， Ermine， J. L.， & Rosenthal-Sabroux， C. （1998）. An architecture for knowledge evolution in organisations. European Journal of Operational Research， 109（2）， 414-427.

Chen， Y. J.， & Chen， Y. M. （2012）. Knowledge evolution course discovery in a professional virtual community. Knowledge-Based Systems， 33， 1-28.

Inkpen， A. C.， & Tsang， E. W. （2005）. Social capital， networks， and knowledge transfer. Academy of Management Review， 30（1）， 146-165.

Li， X.， Jiang， Z.， Song， B.， & Liu， L. （2017）. Long-term knowledge evolution modeling for empirical engineering knowledge. Advanced Engineering Informatics， 34， 17-35.

Sung， H. Y.， Yeh， H. Y.， Lin， J. K.， & Chen， S. H. （2017）. A visualization tool of patent topic evolution using a growing cell structure neural network. Scientometrics， 111， 1267-1285.

Yu， C.， Davis， C.， & Dijkema， G. P. （2014）. Understanding the evolution of industrial symbiosis research： A bibliometric and network analysis （1997-2012）. Journal of Industrial Ecology， 18（2）， 280-293.

Analysis of Networked Knowledge Evolution from the Perspective of

Genetic and Variation

Wang Huaibo and Chen Li

Abstract： In the Internet era， the changes in the production subjects， production modes， and dissemination processes of knowledge have led to qualitative changes in the mechanism and characteristics of knowledge evolution. However， a limited understanding of these changes obstructs educational reforms in the new era. This study constructs a networked knowledge evolution dynamic model from the perspective of genetic variation， based on the biological evolution theory of genetic variation. And this study explores the characteristics of knowledge evolution in the Internet， based on the data of Internet community curriculum cMOOC. The networked knowledge evolution dynamic model is a theoretical framework that describes the process of knowledge evolution and explains the underlying mechanisms of knowledge evolution. In this model， networked knowledge entities serve as evolutionary functional units， and a filtering mechanism of “selection” and two dynamic mechanisms of “genetic” and “variation” are included. In the filtering mechanism， the user’s recognition serves as a natural choice， determining whether knowledge can enter the subsequent evolution stage. Under the genetic dynamic mechanism， users inherit and reuse existing content through reference and citation methods. Under the genetic dynamics， users innovate and develop on the basis of existing entities through borrowing and supplementing. On this basis， this study analyzes the evolution characteristics of networked knowledge using the case of China’s first connectionist course. The results show that genetic and variation knowledge evolution dynamic models can effectively describe and explain the process of networked knowledge evolution. As a new Internet community course， due to the lack of knowledge content that can be directly inherited， the variation mechanism dominates the evolution of networked knowledge.

Keywords： networked knowledge evolution; genetic variation dynamic mechanism; filtering mechanism; knowledge evolution dynamic model; cMOOC

Authors： Wang Huaibo， postdoctor of School of Systems Science， Beijing Normal University （Corresponding Author： huaibo_wang@163.com Beijing 100875）; Chen Li， professor of Faculty of Education， Beijing Normal University （Beijing 100875）

責(zé)任編輯 郝 丹