☆ 李 丹 李嘉偉 張徐昕 湯 優(yōu)
(浙江師范大學(xué)教師教育學(xué)院,浙江金華 321004)
學(xué)習(xí)分析視角下的學(xué)習(xí)者交互研究*
☆ 李 丹 李嘉偉 張徐昕 湯 優(yōu)
(浙江師范大學(xué)教師教育學(xué)院,浙江金華 321004)
當(dāng)前在線學(xué)習(xí)已經(jīng)成為高校教學(xué)的主流形式,而且隨著學(xué)習(xí)分析和大數(shù)據(jù)技術(shù)的產(chǎn)生,也使得教育者更加關(guān)注在線平臺(tái)中的學(xué)習(xí)交互效果,以期規(guī)劃出更好的學(xué)習(xí)路徑方法。本文為了研究學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的交互行為,以開展的某一門課程為例,選取了國(guó)內(nèi)高校使用較多的Moodle平臺(tái)為數(shù)據(jù)采集源,運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)參與本次課程的學(xué)習(xí)者在討論區(qū)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,了解學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中的分布情況,從而提供更好的在線學(xué)習(xí)策略以提高學(xué)習(xí)效率。
學(xué)習(xí)分析;Moodle平臺(tái);社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析;學(xué)習(xí)者交互
隨著信息化的發(fā)展,混合學(xué)習(xí)的形式已在各個(gè)高校中實(shí)行,所以在線學(xué)習(xí)也成了當(dāng)下不可或缺的一種學(xué)習(xí)方式。這種新型學(xué)習(xí)方式的產(chǎn)生,給學(xué)習(xí)者提供了大量豐富而又便捷的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)和資源,更加體現(xiàn)出其自主性和個(gè)性化。雖然在線學(xué)習(xí)具有明顯的優(yōu)勢(shì),但因?yàn)閺?qiáng)調(diào)的是自主化學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)者不同的性格及學(xué)習(xí)風(fēng)格也會(huì)導(dǎo)致不一樣的學(xué)習(xí)效果和活躍度。不少教育者也針對(duì)這一現(xiàn)象做出了研究,嘗試著將教育大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)運(yùn)用于在線平臺(tái),對(duì)學(xué)習(xí)者所產(chǎn)生的龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,其目的是分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、改善在線教育中的教學(xué)質(zhì)量、提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。在當(dāng)下的高校教學(xué)中已有不少研究者開發(fā)了各式各樣的在線平臺(tái),比如Blackboard、學(xué)習(xí)元、Moodle平臺(tái)等等,而使用較為廣泛的教學(xué)平臺(tái)當(dāng)屬M(fèi)oodle平臺(tái),越來(lái)越多的高校將其運(yùn)用于課堂教學(xué)當(dāng)中。平臺(tái)被廣泛使用,有其交互方便、資源上傳便捷的優(yōu)勢(shì);但同時(shí)也存在無(wú)法給學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)效果不理想的不足,所以本文通過(guò)運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析這一種研究方法,對(duì)平臺(tái)中的學(xué)習(xí)者所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,來(lái)分析探究在Moodle平臺(tái)上學(xué)習(xí)者各自之間的學(xué)習(xí)特征、學(xué)習(xí)風(fēng)格和分布情況,從全局了解學(xué)習(xí)者之間的關(guān)系,從而改善教學(xué)效果,提高教學(xué)質(zhì)量。
美國(guó)的高等教育信息化協(xié)會(huì)第一次提出學(xué)習(xí)分析并將其定義為:使用數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)學(xué)生收獲和行為具備處理這些信息的能力。[1]在這之后,2011年第一屆學(xué)習(xí)分析與知識(shí)國(guó)際會(huì)議上又對(duì)學(xué)習(xí)分析做了新的定義,將其定義為:測(cè)量、搜集、分析和報(bào)告關(guān)于學(xué)習(xí)者及其學(xué)習(xí)情境的數(shù)據(jù),以期了解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及學(xué)習(xí)發(fā)生的情境。[2]學(xué)習(xí)分析在教育中大部分是指分析學(xué)習(xí)者留下的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),分析對(duì)象是學(xué)習(xí)者或者學(xué)習(xí)的情境,分析的基礎(chǔ)是基于學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),分析的目的是分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征,找出其規(guī)律,對(duì)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè),為接下來(lái)的學(xué)習(xí)提供個(gè)性化的支持,以此來(lái)優(yōu)化學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)情境。
網(wǎng)絡(luò)是指各種關(guān)聯(lián),社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是社會(huì)關(guān)系所構(gòu)成的結(jié)構(gòu),社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis,SNA)則是通過(guò)研究網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,將個(gè)體間的關(guān)系、“微觀”網(wǎng)絡(luò)與大規(guī)模的社會(huì)系統(tǒng)的“宏觀”結(jié)構(gòu)結(jié)合起來(lái),對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的行為者和行為者之間的關(guān)系或者聯(lián)系進(jìn)行量化研究的一種分析方法。[3]因?yàn)榻逃顒?dòng)的社會(huì)屬性,因此也有較多的研究者利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)教育活動(dòng)進(jìn)行研究,主要是從宏觀、中觀和微觀三個(gè)層次展開,從宏觀的角度就是對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)做一個(gè)整體的結(jié)構(gòu)分析,中觀角度就是對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部子結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,從微觀角度就是對(duì)參與教育活動(dòng)的學(xué)習(xí)者的中心性和聲望分析。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析能夠有效地發(fā)現(xiàn)參與移動(dòng)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者之間的關(guān)系圖式,因其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)使得近些年來(lái)成為一種較為普遍的研究方法,它主要是用于研究社會(huì)進(jìn)程和問題,也是教育領(lǐng)域中的一種重要研究方法。
目前,較常用的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件主要有Ucinet、NetDraw、NetMiner、Pajek。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件在分析完數(shù)據(jù)之后有強(qiáng)大的可視化功能,能夠幫助研究者做出直觀的分析,所以這也使得愈來(lái)愈多的教育者使用這些軟件。
(一)數(shù)據(jù)的選取與處理
本次研究主要選取的是在Moodle平臺(tái)上開展的教育技術(shù)學(xué)研究生一年級(jí)的專業(yè)課《電子化學(xué)習(xí)課程專題》,研究對(duì)象是參與本次課程學(xué)習(xí)的23名學(xué)習(xí)者,研究的樣本就是學(xué)習(xí)者在討論區(qū)留下的數(shù)據(jù),對(duì)此開展了為期一學(xué)期的實(shí)驗(yàn)觀察和研究。本門課程所采用的教學(xué)方式是混合學(xué)習(xí)的形式,包括課前的在線學(xué)習(xí)和每周一次的課堂教學(xué),共分為6個(gè)小組,在線學(xué)習(xí)就是每個(gè)匯報(bào)小組于課前一周將所需的材料上傳到平臺(tái)供其他小組成員學(xué)習(xí),并完成相應(yīng)的課前作業(yè)及相互討論;課堂教學(xué)由每個(gè)匯報(bào)小組匯報(bào)準(zhǔn)備的材料,其他小組進(jìn)行點(diǎn)評(píng)提問。之所以選擇平臺(tái)上的討論區(qū)作為研究數(shù)據(jù)的來(lái)源,是因?yàn)閷W(xué)習(xí)者對(duì)于問題的補(bǔ)充、交流討論幾乎都是在討論區(qū)中進(jìn)行的,具有全面性。
在本次研究中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是由參與本次課程學(xué)習(xí)的23名學(xué)生(在本文中以1-23序列號(hào)來(lái)代替各學(xué)生的名字)構(gòu)成,學(xué)習(xí)者之間的交互主要表現(xiàn)在討論區(qū)中發(fā)表的帖子及其對(duì)他人帖子的回復(fù)。在整個(gè)班級(jí)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中,矩陣的行與列分別代表參加討論區(qū)討論的學(xué)生,矩陣值代表回帖的次數(shù)。23名學(xué)習(xí)者分別用1-23數(shù)字表示,通過(guò)整理、記錄平臺(tái)數(shù)據(jù),得到了一個(gè)23*23的成員交互共現(xiàn)矩陣表(如表1)。對(duì)于本次數(shù)據(jù)使用Ucinet軟件對(duì)構(gòu)建的矩陣進(jìn)行分析,繪制的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系如圖1所示。
表1 學(xué)生交互次數(shù)共現(xiàn)矩陣表
圖1 學(xué)生交互網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖
網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖又可稱為網(wǎng)絡(luò)密度分析圖,節(jié)點(diǎn)上的數(shù)值就是代表各個(gè)學(xué)生的序號(hào)。密度分析圖就是成員之間的交流緊密程度,如果成員間交互的越多,該網(wǎng)絡(luò)的密度就越大,節(jié)點(diǎn)之間的連接線就越多。由圖1可以很清晰地看出,在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖中與其他人交流越密切,所處的位置越靠近中心,發(fā)表的評(píng)論或者與其他人交流較少的學(xué)生則分布在四周。
(二)數(shù)據(jù)分析
1.中心性分析
中心性分析主要是發(fā)現(xiàn)在參與者中處于中間勢(shì)力的行動(dòng)者。處于中心地位的行動(dòng)者也就是擁有最多話語(yǔ)權(quán)的學(xué)員,能夠掌握話題的討論趨向且更易于影響其他成員。在對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行中心性分析時(shí)主要的衡量指標(biāo)有度數(shù)中心性、中間中心性和接近中心性。
(1)度數(shù)中心度。它是指在被分析的數(shù)據(jù)中處于中心位置的連接點(diǎn),這一連接點(diǎn)與其他各點(diǎn)間有著很多的直接關(guān)系。[4]在成員交互次數(shù)網(wǎng)絡(luò),某一學(xué)習(xí)者交互次數(shù)的度數(shù)中心度就是與該學(xué)習(xí)者直接產(chǎn)生聯(lián)系的其他學(xué)習(xí)者交互的個(gè)數(shù),所以對(duì)于某一學(xué)習(xí)者而言,交互次數(shù)的度數(shù)中心度很高,也就意味著該學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)交互中居于中心位置,即為在本次課程討論中的中心人物。
表2 度數(shù)中心度結(jié)果表
分析的結(jié)果如表2所示。從分析的結(jié)果中可以看出,學(xué)生編號(hào)為1的學(xué)生的度數(shù)中心度最高,說(shuō)明在本次討論中趨向于核心話語(yǔ)者。在23個(gè)學(xué)習(xí)者中,出度(OutDegree)在10位以上的有3位,也就是指這3位學(xué)習(xí)者至少回復(fù)了班級(jí)里50%的學(xué)生,回復(fù)頻率最高的是1號(hào),其次是2號(hào)和7號(hào),也說(shuō)明了他們是社群討論區(qū)中的主要參與者??傮w來(lái)看,本次課程回復(fù)的頻率相對(duì)較高。在入度(InDegree)中,3號(hào)入度值達(dá)到最高,有11次,1號(hào)有10次,4號(hào)達(dá)到了9次,這也表明了在討論中這3名學(xué)生作為意見領(lǐng)袖的代表,能夠引導(dǎo)話題討論的方向。就本節(jié)課的總體情況來(lái)看,成員間的整體參與度較高。
(2)中間中心度。中間中心度測(cè)量的是行動(dòng)者對(duì)資源的控制程度,如果一個(gè)點(diǎn)是處于許多其他點(diǎn)對(duì)的最短路徑上,就可以稱該點(diǎn)具有較高的中間中心度[5]。中間中心度和度數(shù)中心度之間沒有絕對(duì)的連接關(guān)系,就比如當(dāng)一個(gè)學(xué)習(xí)者的度數(shù)中心度相對(duì)較低的時(shí)候,他可能沒有核心的話語(yǔ)權(quán),但是他在其他兩個(gè)聯(lián)系者之間的點(diǎn)上,在其中起著一個(gè)中介連接的作用,他的中間中心度則可能會(huì)比較高。在本節(jié)課的討論區(qū)當(dāng)中,中間中心度較高的學(xué)習(xí)者能夠更及時(shí)、更便捷地獲取到多樣化、重要的信息和資源。
分析結(jié)果如表3所示。從結(jié)果表中可以看出,4號(hào)學(xué)習(xí)者有著較高的中間中心度,8號(hào)和2號(hào)中間中心度次之,說(shuō)明他們?cè)谏缛褐袚?dān)任重要的“中介”角色。而整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中間中心勢(shì)為0.1892,中間中心度最高值達(dá)到115.152,說(shuō)明在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中有部分學(xué)習(xí)者需要其他學(xué)習(xí)者作為“中介”,才能夠進(jìn)行溝通。
表3 中間中心度結(jié)果表
2.凝聚子群分析
凝聚子群(Cohesive Subgroups)是一個(gè)行動(dòng)者的子集合,在這個(gè)集合中的行動(dòng)者之間具有相對(duì)較為緊密、積極的關(guān)系。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中,可以運(yùn)用不同的網(wǎng)絡(luò)屬性對(duì)群體進(jìn)行量化處理,凝聚子群有著多種形式化的定義,具體的可以劃分為派系、K-叢、K-核、成分、塊等。[6]本文中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)Moodle平臺(tái)上學(xué)習(xí)者之間在討論區(qū)的交流互動(dòng)產(chǎn)生,因此,利用SNA中派系分析來(lái)對(duì)凝聚子群進(jìn)行研究。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行派系分析之后,分析的結(jié)果如表4所示。
表4 凝聚子群分析結(jié)果表
通過(guò)對(duì)本文數(shù)據(jù)進(jìn)行凝聚子群分析并由上表可以看出,該網(wǎng)絡(luò)中共存在31個(gè)派系,原有學(xué)生共23名,說(shuō)明在這些派系中有重疊成員。1號(hào)重疊的次數(shù)最多高達(dá)12次,其次是7號(hào)存在于9個(gè)派系中,2號(hào)、3號(hào)和15號(hào)也有8次重疊次數(shù),都比較高。由此可以說(shuō)明這些學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)討論時(shí)都比較活躍,與很多學(xué)生都產(chǎn)生過(guò)互動(dòng),產(chǎn)生各個(gè)交流派系。22號(hào)學(xué)習(xí)者不隸屬于任何派系,說(shuō)明這位學(xué)生很少參與到班級(jí)交流討論中,是較為孤立的學(xué)習(xí)者。從整個(gè)班級(jí)參與情況來(lái)看,大部分學(xué)生較為頻繁地參與了Moodle平臺(tái)課程的學(xué)習(xí)討論,并能夠與其他學(xué)習(xí)者建立良好的聯(lián)系,班級(jí)的整體參與度都比較高。
基于ucinet軟件對(duì)在Moodle平臺(tái)上開展的“電子化學(xué)習(xí)課程專題”課程進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)化分析發(fā)現(xiàn),班級(jí)整體學(xué)生的互動(dòng)交流頻繁,學(xué)生之間互動(dòng)性較好,聯(lián)系較多,基本都能夠參與到專題討論中。
本研究通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)Moodle平臺(tái)參與的學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑分析,了解到在學(xué)習(xí)過(guò)程中哪些學(xué)生是處于較為活躍的位置,哪些學(xué)習(xí)者較為孤僻很少與其他學(xué)習(xí)者產(chǎn)生交互,由此可以根據(jù)這些情況對(duì)較少參與到課程學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者進(jìn)行鼓勵(lì)和支持。教師也可以根據(jù)這些信息及時(shí)形成相應(yīng)的教學(xué)評(píng)價(jià),改進(jìn)教學(xué)策略,提供更多的教學(xué)幫助,更好地做到個(gè)性化支持。
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[編輯:鄭方林]
G434
A
1671-7503(2017)09-0020-04
浙江師范大學(xué)教育學(xué)一級(jí)學(xué)科基地研究生創(chuàng)新課題研究項(xiàng)目(JXYSSS2015007)。