姜強(qiáng) 潘星竹 趙蔚 王朋嬌

[摘? ?要] 基于社會(huì)比較理論，學(xué)習(xí)者模型可視化不但有助于自我改進(jìn)、強(qiáng)化及評(píng)價(jià)，具有元認(rèn)知和自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)價(jià)值，而且還能內(nèi)化同伴的學(xué)習(xí)知識(shí)，激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，提升自我效能感，促進(jìn)高階思維發(fā)展。以美國(guó)匹茲堡大學(xué)的MasteryGrids自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)為例，利用問(wèn)卷調(diào)查法，從有用性、感知性等方面對(duì)學(xué)習(xí)者模型可視化進(jìn)行認(rèn)同感分析，并采用曼惠特尼U檢驗(yàn)分析方法和實(shí)驗(yàn)控制組對(duì)其效能進(jìn)行評(píng)測(cè)。結(jié)果表明，學(xué)習(xí)者模型可視化所具有的特性驗(yàn)證了期待和信仰，可為在線個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)，尤其是解決學(xué)生持續(xù)學(xué)習(xí)能力差和低完課率等實(shí)際問(wèn)題，確保在線教育的成功實(shí)施。

[關(guān)鍵詞] 學(xué)習(xí)者模型; 可視化; 社會(huì)比較; 認(rèn)同感; 效能

[中圖分類(lèi)號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 姜強(qiáng)（1978—），男，遼寧丹東人。副教授，博士，主要從事個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究。E-mail：jiangqiang @nenu.edu.cn。

[Abstract] Based on the social comparison theory， the visualization of learner model not only contributes to self-improvement， reinforcement and evaluation， but also has the value of metacognition and

self-regulated learning. In addition， it can internalize the learning knowledge of peers， stimulate the learning motivation， enhance the sense of self-efficacy， and promote the development of high-order thinking. Taking the MasteryGrids adaptive learning system of the university of Pittsburgh in America as an example， this study adopts questionnaire survey to analyze the identification of the visualization of the learner model from usefulness， perception and other aspects， and uses Whitney U test and experimental control group to evaluate its efficiency. The results show that the characteristics of the visualization of the learner model verify the expectation and belief， which can provide a theoretical basis for the design of online personalized learning environment， especially for solving practical problems such as students' poor continuous learning ability and low completion rate to ensure the successful implementation of online education.

[Keywords] Leaner Model; Visualization; Social Comparison; Identification; Efficiency

一、引? ?言

隨著大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析技術(shù)、智慧教育的發(fā)展，個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字化學(xué)習(xí)的新常態(tài)，教育技術(shù)研究的新范式[1]。學(xué)習(xí)者模型是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，是系統(tǒng)個(gè)性化的核心驅(qū)動(dòng)器，支持知識(shí)自適應(yīng)呈現(xiàn)和自適應(yīng)導(dǎo)航，一方面為學(xué)習(xí)者提供最適合的資源，另一方面避免了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)迷航與認(rèn)知負(fù)荷等問(wèn)題。目前多數(shù)關(guān)于學(xué)習(xí)者建模研究表現(xiàn)在學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格、興趣背景、認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)行為等個(gè)體特征[2]，忽略了人類(lèi)學(xué)習(xí)的社會(huì)性。人類(lèi)是社會(huì)性動(dòng)物，形同“孤島”環(huán)境中的學(xué)習(xí)將會(huì)有礙學(xué)習(xí)者知識(shí)和技能的形成、情感和價(jià)值觀的塑造。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，需要學(xué)生不斷與同伴進(jìn)行社會(huì)性學(xué)習(xí)比較，產(chǎn)生期待效應(yīng)和個(gè)人行為動(dòng)力，獲取對(duì)自身穩(wěn)定的認(rèn)識(shí)，形成自我完善和自我滿(mǎn)足，有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。本文試圖在闡述社會(huì)比較理論的基礎(chǔ)上，研究它對(duì)學(xué)習(xí)者模型設(shè)計(jì)的啟示及其認(rèn)同感與效能評(píng)價(jià)分析，以期促進(jìn)學(xué)生知識(shí)發(fā)展、學(xué)習(xí)投入、動(dòng)機(jī)等。

二、社會(huì)比較理論

社會(huì)比較指將自己與他人進(jìn)行比較，無(wú)意識(shí)地、自發(fā)地產(chǎn)生，其過(guò)程信息具有基本的進(jìn)化價(jià)值，影響獲得自我的知覺(jué)和評(píng)價(jià)以及自我提升、自我增強(qiáng)，準(zhǔn)確了解自己的能力和局限性，一定程度上決定了自我概念、情緒狀態(tài)和對(duì)未來(lái)的期望[3]。美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家費(fèi)斯廷格在社會(huì)比較理論中，提出了與他人比較學(xué)習(xí)能力、信念、態(tài)度等時(shí)會(huì)產(chǎn)生情感、認(rèn)知、行為三種后果，并產(chǎn)生自我評(píng)價(jià)、自我強(qiáng)化、自我改進(jìn)三種學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)[4]。美國(guó)心理學(xué)家班杜拉在社會(huì)學(xué)習(xí)理論中提出，通過(guò)觀察別的個(gè)體學(xué)習(xí)過(guò)程能夠獲得或失去某種學(xué)習(xí)行為，社會(huì)化學(xué)習(xí)有助于促進(jìn)取得更好的成績(jī)、改變動(dòng)機(jī)、高階思維發(fā)展、高滿(mǎn)意度及自我尊重。蘇聯(lián)心理學(xué)家維果斯基在社會(huì)發(fā)展理論中明確了社會(huì)交互將會(huì)影響到認(rèn)知發(fā)展，學(xué)生最近發(fā)展區(qū)體現(xiàn)在教師或同伴協(xié)作幫助下執(zhí)行學(xué)習(xí)任務(wù)與獨(dú)立解決問(wèn)題之間[5]。美國(guó)社會(huì)革新論者庫(kù)利在《社會(huì)組織》一書(shū)中提出，人的行為很大程度上取決于對(duì)自我的認(rèn)識(shí)，而這種認(rèn)識(shí)主要是通過(guò)與他人的社會(huì)交互形成，他人對(duì)自己的態(tài)度、評(píng)價(jià)等是反映自我的一面“鏡子”，個(gè)人通過(guò)這面“鏡子”認(rèn)識(shí)和把握自己。奧地利裔美國(guó)社會(huì)學(xué)家舒茨在人際需要理論中提出，學(xué)生學(xué)習(xí)不是個(gè)體行為，而是群體行為，同伴學(xué)習(xí)信息可以提供導(dǎo)航支持。同伴是最好的教師，通過(guò)查看同伴信息，進(jìn)行比較，有利于提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，改善教育活動(dòng)參與度。

此外，人類(lèi)學(xué)研究表明，學(xué)習(xí)者與同伴在互動(dòng)比較過(guò)程中能夠習(xí)得抽象的社會(huì)行為、信念與角色，進(jìn)而適應(yīng)特定的社會(huì)文化定勢(shì)，跟上位學(xué)習(xí)者進(jìn)行比較，會(huì)取得更好成績(jī)，使學(xué)生的知識(shí)水平發(fā)生變化，如初級(jí)可以轉(zhuǎn)變?yōu)橹屑?jí)，中級(jí)轉(zhuǎn)變?yōu)楦呒?jí)。教育神經(jīng)科學(xué)研究也證明，社會(huì)比較是構(gòu)成人類(lèi)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵屬性，引領(lǐng)學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)的革新，是促進(jìn)學(xué)習(xí)的強(qiáng)效活性劑?？傊?，通過(guò)與同伴的學(xué)習(xí)比較，不僅能夠清晰了解到學(xué)習(xí)差距，更重要的是能夠從同伴學(xué)習(xí)中獲取到信息、知識(shí)和觀念，促進(jìn)社會(huì)規(guī)范在個(gè)體身上的內(nèi)化、達(dá)到相互感染而奮發(fā)向上的一種教育方式。正如孔子所說(shuō)“三人行，必有我?guī)煛薄皳衿渖普叨鴱闹奔懊献拥摹敖煺叱唷薄?/p>

三、社會(huì)比較下學(xué)習(xí)者模型可視化

社會(huì)比較的價(jià)值強(qiáng)化了有必要開(kāi)啟原有封閉式的“黑匣子”學(xué)習(xí)者模型，做到自我、教師、同伴及社會(huì)多種角色均能訪問(wèn)查看，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者模型可視化（Learner Model Visualization，LMV），顯性呈現(xiàn)學(xué)習(xí)者模型信息，并進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)交流，不但可以理解自己，也能了解他人。

（一）解讀LMV

LMV通常也稱(chēng)為開(kāi)放學(xué)習(xí)者模型（Open Learner Model），是一種個(gè)性化工具，被圖形化，很容易被理解。可采用很多方式建構(gòu)LMV，比如采用進(jìn)度條方式顯示學(xué)生掌握知識(shí)程度，其中箭頭方式表示學(xué)生知識(shí)程度，箭頭顏色代表了知識(shí)概念重要性程度，箭頭數(shù)量表示概念知識(shí)水平;也有采用技能表通過(guò)顏色標(biāo)注學(xué)生理解正確的內(nèi)容、理解錯(cuò)誤的內(nèi)容及未學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，更高級(jí)可視化方式，如模糊邏輯模型的文本解釋、樹(shù)形層級(jí)結(jié)構(gòu)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖形表示、概念圖譜等，勾勒出與學(xué)生相關(guān)的概念及概念間關(guān)系總體視圖。LMV具有社會(huì)比較可視化功能，允許學(xué)生觀看和反思自己的學(xué)習(xí)進(jìn)展、知識(shí)掌握程度，以及學(xué)習(xí)活動(dòng)，同時(shí)也能看到同伴學(xué)習(xí)信息，發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀學(xué)生，跟同伴學(xué)習(xí)知識(shí)、學(xué)習(xí)進(jìn)展、學(xué)習(xí)績(jī)效以及內(nèi)涵出來(lái)的興趣偏好進(jìn)行比較，產(chǎn)生跟隨。教師也能透視學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為，認(rèn)識(shí)并理解最“真實(shí)”的學(xué)生，復(fù)習(xí)、重新設(shè)計(jì)教學(xué)策略，有針對(duì)性地給予個(gè)性化干預(yù)指導(dǎo)，從而有利于提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)參與，能夠有效提高學(xué)習(xí)質(zhì)量[6]。

LMV不僅實(shí)現(xiàn)了跟同伴信息進(jìn)行比較，同時(shí)也能同自己的歷史學(xué)習(xí)痕跡進(jìn)行比較，也即時(shí)間比較。正如美國(guó)心理學(xué)家亞當(dāng)斯在《社會(huì)交換中的不公平》等著作中提出的，處在極限目標(biāo)比較的學(xué)生由于成績(jī)繼續(xù)上升的空間不大，引導(dǎo)他回頭查看自己的學(xué)業(yè)成績(jī)，能夠進(jìn)一步提升學(xué)習(xí)動(dòng)力。此外，LMV具有多項(xiàng)功能，如促進(jìn)元認(rèn)知活動(dòng)，如反思、計(jì)劃和自我監(jiān)控;允許學(xué)習(xí)者自我控制，鼓勵(lì)學(xué)習(xí)獨(dú)立性;促進(jìn)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng);促進(jìn)學(xué)生與同伴、教師、家長(zhǎng)交互;促進(jìn)資源、聯(lián)系、問(wèn)題或任務(wù)等導(dǎo)航;支持評(píng)價(jià)，尤其提供形成性和總結(jié)性評(píng)價(jià);增強(qiáng)學(xué)習(xí)者模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性;提供學(xué)習(xí)者信任度;自身有權(quán)訪問(wèn)數(shù)字化數(shù)據(jù)。

值得關(guān)注的是，LMV的重要應(yīng)用之一在于對(duì)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的可視化顯示，引導(dǎo)學(xué)生有目的、有步驟開(kāi)展自我學(xué)習(xí)[7]，同時(shí)有助于教師觀察每個(gè)學(xué)生知識(shí)掌握動(dòng)態(tài)變化，并作及時(shí)判斷[8]?；贚MV所表現(xiàn)先前知識(shí)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)分析技術(shù)，圖1顯示“學(xué)生甲”的概念知識(shí)點(diǎn)測(cè)試及學(xué)習(xí)序列，從中能夠清晰看出自己強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，也能激發(fā)學(xué)生思考所傳遞信息的正確與否，回顧學(xué)習(xí)歷程。

“學(xué)生甲”的知識(shí)點(diǎn)測(cè)試與學(xué)習(xí)的可視化路徑為Q3（S1）—>Q7（S1），Q3（S2）—>Q10（S2），Q1（S3）—>Q4（S3），Q9（S3）—>Q10（S3）。其中R1為“True（是）”，表明了學(xué)生對(duì)領(lǐng)域知識(shí)1具有一定先前知識(shí)，學(xué)習(xí)測(cè)試將從問(wèn)題Q3開(kāi)始，R2為“True（是）”，表明了學(xué)生已經(jīng)掌握了領(lǐng)域知識(shí)1，不需要完成其后續(xù)知識(shí)，可以跳轉(zhuǎn)到領(lǐng)域知識(shí)2，R3為“False（否）”，表明了學(xué)生需要按著常規(guī)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行學(xué)習(xí)，R4為“True（是）”，表明了學(xué)生在領(lǐng)域知識(shí)3中可以進(jìn)行跳躍式學(xué)習(xí)。

（二）LMV研究現(xiàn)狀

國(guó)外關(guān)于LMV問(wèn)題研究起步較早，英國(guó)伯明翰大學(xué)Susan Bull教授很系統(tǒng)地研究了學(xué)習(xí)者模型可視化，描述了在自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境中，應(yīng)用開(kāi)放學(xué)習(xí)者模型框架，并采用了眼動(dòng)研究實(shí)驗(yàn)方法，結(jié)果表明，學(xué)習(xí)者模型可視化有助于看到自己的知識(shí)掌握程度，提高學(xué)習(xí)者元認(rèn)知能力，促進(jìn)自適應(yīng)知識(shí)學(xué)習(xí)導(dǎo)航，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的迷思概念，有助于更好地評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)[9]。美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)Yanjin Long 和 Vincent Aleven兩位博士利用智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，通過(guò)練習(xí)小學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算題實(shí)驗(yàn)研究，證明了LMV能夠有效促進(jìn)學(xué)習(xí)成績(jī)提高，同時(shí)能夠更好地支持元認(rèn)知和自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)[10]。美國(guó)匹茲堡大學(xué)I-Han Hsiao在其博士論文中，將LMV應(yīng)用到多個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，如SQL-tutor、QuizGuide、Comtella、JavaGuide、KnowledgeSea、Progressor、QuizMAP、Parallel IntrospectiveViews等，分析LMV使用的易用性、學(xué)習(xí)的易用性及分享學(xué)習(xí)信息涉及個(gè)人隱私等問(wèn)題，研究結(jié)果表明LMV支持學(xué)習(xí)內(nèi)容導(dǎo)航，提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)質(zhì)量[11]。泰國(guó)研究者Nilubon Tongchai也強(qiáng)調(diào)了將LMV嵌入到Moodle中，展開(kāi)的混合式學(xué)習(xí)模式，不但利于提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)，而且利于教師監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程[12]。澳大利亞學(xué)者YongWee Sek等人把LMV作為一種有效的個(gè)性化可視化工具，利于提升自我反思，目的在于提高教與學(xué)[13]。希臘比雷埃夫斯大學(xué)的Fotis Lazarinis和Symeon Retalis兩位學(xué)者研究表明，LMV支持教學(xué)決策，有助于創(chuàng)建一個(gè)更可信的學(xué)習(xí)者模型，促進(jìn)學(xué)習(xí)過(guò)程，便于學(xué)生深度理解學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)和不足[14]。新西蘭坎特伯雷大學(xué)的Antonija Mitrovic提出了在基于約束模型建構(gòu)的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中嵌入LMV，能對(duì)學(xué)習(xí)績(jī)效和元認(rèn)知技能產(chǎn)生重要的積極影響，有助于學(xué)生選擇學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)，提高自我評(píng)價(jià)能力[15]。

與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)者模型可視化問(wèn)題研究較少，處于發(fā)展階段。華東理工大學(xué)的胡慶春和黃勇兩位學(xué)者采用問(wèn)卷調(diào)查方式，研究表明，LMV有助于促進(jìn)在線學(xué)習(xí)中同伴交互評(píng)價(jià)[16]。王麗萍博士從開(kāi)放的目的、開(kāi)放的內(nèi)容、開(kāi)放的形式和開(kāi)放的對(duì)象等四個(gè)角度分析和描述了學(xué)習(xí)者模型可視化問(wèn)題，提出了LMV有助于協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)學(xué)習(xí)者反思、規(guī)劃和監(jiān)督學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)績(jī)效[17]。

（三）LMV的價(jià)值：元認(rèn)知和自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)

元認(rèn)知是認(rèn)知的高階思維，與認(rèn)知知識(shí)、規(guī)則和監(jiān)控相關(guān)，包括推理和反思學(xué)習(xí)活動(dòng)，控制認(rèn)知技能和過(guò)程，思考、檢測(cè)和調(diào)整思維、問(wèn)題解決方法和學(xué)習(xí)習(xí)慣，已被教育、心理和人工智能等學(xué)科領(lǐng)域廣泛吸納，尤其探究支持元認(rèn)知技能發(fā)展的方法，如自我解釋、反思。LMV能夠通過(guò)顯性和隱性方式呈現(xiàn)學(xué)習(xí)信息，且能與同伴學(xué)習(xí)進(jìn)展、績(jī)效等信息進(jìn)行比較，提供自我反思、評(píng)價(jià)和監(jiān)督機(jī)會(huì)，培養(yǎng)元認(rèn)知能力，從而支持深度學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)知識(shí)學(xué)習(xí)中存在的內(nèi)隱不足。通常，用于支持元認(rèn)知的LMV事件表現(xiàn)在捕獲、記錄等行為上，比如LMV相關(guān)的學(xué)生行為和交互日志為元認(rèn)知提供了關(guān)鍵證據(jù)源，有助于學(xué)習(xí)者認(rèn)識(shí)到自己的元認(rèn)知過(guò)程。一個(gè)潛在任務(wù)是基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用LMV去解釋和評(píng)價(jià)元認(rèn)知行為。通常，可以采用自我報(bào)告、活動(dòng)日志、學(xué)生與系統(tǒng)交互中的反饋推斷等3種技術(shù)方法測(cè)量元認(rèn)知，實(shí)時(shí)獲取到自我報(bào)告元認(rèn)知狀態(tài)，以便更好地理解學(xué)習(xí)中存在的弱點(diǎn)，有助于更好地計(jì)劃學(xué)習(xí)活動(dòng)，同時(shí)呈現(xiàn)學(xué)習(xí)者及同伴的學(xué)習(xí)行為序列，更好地監(jiān)控和計(jì)劃學(xué)習(xí)任務(wù)，進(jìn)而支持元認(rèn)知過(guò)程，促進(jìn)發(fā)展元認(rèn)知技能。

自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)具有元認(rèn)知、動(dòng)機(jī)和行為執(zhí)行者等關(guān)鍵特征，在元認(rèn)知過(guò)程中，學(xué)生能夠制定計(jì)劃、目標(biāo)，組織、自我監(jiān)控和評(píng)價(jià)，學(xué)習(xí)選擇和執(zhí)行策略，從而獲得技能;在動(dòng)機(jī)過(guò)程中，學(xué)習(xí)者具有高度自我效能感，自我歸因和內(nèi)在任務(wù)興趣;在行為過(guò)程中，學(xué)習(xí)者能夠選擇結(jié)構(gòu)，創(chuàng)建環(huán)境，優(yōu)化學(xué)習(xí)。英屬哥倫比亞大學(xué)Butler提出了自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)四階段：知識(shí)和信仰、目標(biāo)選擇、策略和監(jiān)控[18]。LMV有助于四階段發(fā)展，比如知識(shí)和信仰，LMV可以向?qū)W生自我效能感信度設(shè)計(jì)抵觸信息，學(xué)習(xí)者可以跟其他同伴信息進(jìn)行比較，有助于提高自我信念。關(guān)于目標(biāo)，LMV所呈現(xiàn)的反饋信息能幫助學(xué)生設(shè)定目標(biāo)，在導(dǎo)航內(nèi)容中作出一個(gè)好的抉擇;確定一個(gè)適當(dāng)?shù)牟呗匀ミ_(dá)到目標(biāo)可能是困難的，尤其當(dāng)學(xué)習(xí)者不是很熟悉學(xué)習(xí)任務(wù)的時(shí)候，LMV能夠使用其他學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史信息實(shí)施導(dǎo)航幫助;監(jiān)控學(xué)習(xí)過(guò)程需要LMV中的反饋信息（如當(dāng)前目標(biāo)、學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)展）支持。

四、學(xué)習(xí)者模型可視化認(rèn)同感分析

盡管已有研究證明了LMV有助于提高教與學(xué)效率以及從理論層面上體現(xiàn)了LMV價(jià)值，然而采用LMV是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，受到很多相關(guān)因素的影響，比如個(gè)體學(xué)習(xí)偏好特征和在線接口特征，將會(huì)直接影響學(xué)習(xí)者使用LMV的態(tài)度。其中學(xué)習(xí)偏好指接受、處理、評(píng)價(jià)、理解和利用新技術(shù)技能，因此，有必要重點(diǎn)調(diào)查分析學(xué)習(xí)者對(duì)LMV使用的認(rèn)同感，進(jìn)而優(yōu)化LMV設(shè)計(jì)。

（一）研究設(shè)計(jì)

本研究主要從有用性、感知性等方面調(diào)查分析學(xué)生對(duì)LMV的認(rèn)同感，采用李克特5分制量表，從“1”代表“極不同意”到“5”代表“非常同意”。選取了合作導(dǎo)師美國(guó)匹茲堡大學(xué)國(guó)際知名自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究專(zhuān)家Peter Brusilovsky團(tuán)隊(duì)研究中心（Personalized Adaptive Web System，PAWS）——MasteryGrids自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)[19]，內(nèi)嵌開(kāi)放學(xué)習(xí)者模型，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)信息可視化（如圖2和圖3所示）。其中，如圖2主要顯示了學(xué)生在MasteryGrids中“SQL數(shù)據(jù)庫(kù)”課程學(xué)習(xí)進(jìn)展及掌握情況（深色代表著知識(shí)掌握程度高），圖3顯示了學(xué)習(xí)者與班級(jí)學(xué)習(xí)進(jìn)展比較，同時(shí)能清晰看出個(gè)體在整個(gè)班級(jí)學(xué)習(xí)中所處的位置。

以 “SQL數(shù)據(jù)庫(kù)”課程學(xué)習(xí)為例，有103名學(xué)生（大學(xué)三年級(jí)和碩士研究生）參與實(shí)驗(yàn)，其中14人從未登錄Mastery Grids系統(tǒng)，被排除。對(duì)剩余89人進(jìn)行調(diào)查分析，其中有43人未采用LMV（組1），45人采用LMV（組2）。最后，通過(guò)IBM SPSS軟件對(duì)兩組學(xué)生關(guān)于LMV的認(rèn)同感進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。

（二）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

1. LMV的有用性分析

依據(jù)圖2，同時(shí)對(duì)兩組學(xué)習(xí)者進(jìn)行調(diào)查分析，結(jié)果見(jiàn)表1。

由表1可知，組1（未采用LMV）對(duì)LMV有用性評(píng)價(jià)總體均值為3.68，而組2（采用LMV）對(duì)LMV有用性評(píng)價(jià)總體均值達(dá)到3.93，且該組學(xué)生對(duì)多個(gè)問(wèn)題評(píng)價(jià)均值都超過(guò)4.0。顯然，組2給出了更為正向積極的答案，多數(shù)人認(rèn)為L(zhǎng)MV能夠有助于更好地理解知識(shí)組織結(jié)構(gòu)，看清自身的學(xué)習(xí)弱點(diǎn)以及愿意看到自己的學(xué)習(xí)進(jìn)展，并表示了采用不同強(qiáng)度的綠色進(jìn)行標(biāo)注更易理解等。但是在問(wèn)到LMV是否有助于制定學(xué)習(xí)計(jì)劃的環(huán)節(jié)時(shí)，從反饋均值可以看出LMV的作用不是很明顯。此外，問(wèn)卷反饋中第3個(gè)問(wèn)題兩組答案差異最大，進(jìn)一步證明了學(xué)生非常渴望能夠跟蹤并監(jiān)控自己的學(xué)習(xí)進(jìn)展。

2. LMV的感知價(jià)值分析

依據(jù)圖3，分別對(duì)兩組學(xué)習(xí)者進(jìn)行調(diào)查分析，結(jié)果見(jiàn)表2和表3。

根據(jù)表2（組1學(xué)生對(duì)LMV的感知價(jià)值反饋結(jié)果）和表3（組2學(xué)生對(duì)LMV的感知價(jià)值反饋結(jié)果）中的評(píng)價(jià)結(jié)果，可知表2中第1問(wèn)題均值與表3中第2、3和5問(wèn)題均值差異比較明顯，說(shuō)明組2學(xué)生更加肯定LMV的感知價(jià)值。值得關(guān)注的是，表2中第2問(wèn)題均值與表3中第10問(wèn)題均值差異不明顯，說(shuō)明了LMV激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性不是非常強(qiáng)。

表3中第2、3和5等三個(gè)問(wèn)題描述了與小組學(xué)習(xí)進(jìn)展的比較，第6、8等兩個(gè)問(wèn)題描述了同伴學(xué)習(xí)進(jìn)展信息，從反饋均值看學(xué)生對(duì)LMV給予了肯定判斷，認(rèn)可LMV價(jià)值特性。從第4、9等兩個(gè)問(wèn)題反饋均值看，學(xué)生認(rèn)同采用顏色不同程度標(biāo)注學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展及對(duì)知識(shí)的掌握程度。表3中第12個(gè)問(wèn)題是一個(gè)消極問(wèn)題，從反饋均值結(jié)果看，通常學(xué)生不認(rèn)可社會(huì)比較學(xué)習(xí)后所產(chǎn)生的負(fù)面影響。另外發(fā)現(xiàn)，第11個(gè)問(wèn)題反饋均值較低，說(shuō)明學(xué)生比較看重個(gè)人隱私信息，類(lèi)似第13個(gè)問(wèn)題，從反饋均值看更加證實(shí)了要注重保護(hù)信息隱私，這涉及倫理道德問(wèn)題。

此外，在開(kāi)放式問(wèn)題中，多數(shù)學(xué)生也對(duì)LMV給出了積極肯定觀點(diǎn)。正如有的同學(xué)表示，“從開(kāi)始，我就感覺(jué)它非常有用，使我有權(quán)力查看他人的學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行學(xué)習(xí)比較，引發(fā)學(xué)習(xí)思考，同時(shí)也允許他人訪問(wèn)我的學(xué)習(xí)模型，非常公平”“利用它可以看到同伴出現(xiàn)的迷思概念，能夠警惕自己避免犯同樣的錯(cuò)誤”“有了它，我可以很輕松找到同伴，尋求學(xué)習(xí)上的幫助，幫我解決困難問(wèn)題”等。當(dāng)然也有個(gè)別學(xué)生表達(dá)了否定觀點(diǎn)，如“是否能查看到同伴的學(xué)習(xí)進(jìn)展沒(méi)有關(guān)系，我有我自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃，只關(guān)心自己的學(xué)習(xí)情況就好”“我不想將自己的學(xué)習(xí)模型信息向同伴開(kāi)放，因?yàn)椴幌胱约旱膶W(xué)習(xí)等級(jí)水平成為他人衡量學(xué)習(xí)成績(jī)高低的標(biāo)桿”等。

五、學(xué)習(xí)者模型可視化效能評(píng)測(cè)

（一）學(xué)習(xí)效率分析

本研究采用曼惠特尼U檢驗(yàn)分析方法，針對(duì)組1（未采用LMV）和組2（采用LMV）的4周學(xué)習(xí)，主要從作用在不同實(shí)例上的學(xué)習(xí)時(shí)間（單位：分鐘）分析LMV對(duì)學(xué)習(xí)效率的影響，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。

從表4中看出，兩組在學(xué)習(xí)每個(gè)實(shí)例、問(wèn)題、活動(dòng)及查看知識(shí)結(jié)構(gòu)等所用時(shí)間存在顯著差異，組2學(xué)生所用時(shí)間要低于組1，學(xué)習(xí)效率要高，尤其在查看知識(shí)結(jié)構(gòu)方面差異最大。究其原因在于，LMV具有社會(huì)導(dǎo)航支持的作用，為學(xué)習(xí)者提供可視化學(xué)習(xí)路徑、內(nèi)容;同時(shí)，通過(guò)LMV可查看他人的學(xué)習(xí)信息，有助于促進(jìn)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，引導(dǎo)學(xué)生試圖超越他人的想法。

（二）學(xué)習(xí)成績(jī)分析

本研究組1（未采用LMV）定為控制組，組2（采用LMV）定為實(shí)驗(yàn)組，實(shí)驗(yàn)分析前，每位學(xué)生進(jìn)行前測(cè)，規(guī)定至少?lài)L試做5道題，排除個(gè)別差異，最終確定組1為41人，組2為42人，且兩組學(xué)生的知識(shí)水平?jīng)]有顯著差異。同時(shí)，根據(jù)每個(gè)學(xué)生的成績(jī)確定了每組學(xué)弱生和學(xué)優(yōu)生，其中前測(cè)分?jǐn)?shù)低于平均值25%為學(xué)弱生，其他為學(xué)優(yōu)生，結(jié)果顯示，組1中有學(xué)弱生29人，學(xué)優(yōu)生12人，組2中有學(xué)弱生23人，學(xué)優(yōu)生19人。在4周的學(xué)習(xí)過(guò)程中，兩組學(xué)生都進(jìn)行后測(cè)，部分?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果見(jiàn)表5。

從表5看出，組2中學(xué)弱生學(xué)習(xí)成績(jī)提升最為明顯，由前測(cè)2.7提高到后測(cè)6.2，而學(xué)優(yōu)生學(xué)習(xí)成績(jī)提升效果不明顯，且組1和組2中的學(xué)優(yōu)生學(xué)習(xí)成績(jī)并沒(méi)有顯著性差異，分析原因在于，學(xué)弱生更傾向于利用LMV作為學(xué)習(xí)工具，學(xué)優(yōu)生自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，有時(shí)會(huì)按照自己的意愿學(xué)習(xí)，忽略了LMV給出的學(xué)習(xí)導(dǎo)航。由此可見(jiàn)，LMV對(duì)學(xué)弱生學(xué)習(xí)干預(yù)指導(dǎo)更有作用。此外，表中數(shù)據(jù)顯示拋棄問(wèn)題數(shù)量和嘗試解決問(wèn)題次數(shù)，組2學(xué)生對(duì)應(yīng)比組1學(xué)生要少，原因在于，LMV提供了鼓勵(lì)反思、自我評(píng)價(jià)的機(jī)會(huì)，幫助學(xué)生進(jìn)行自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和社會(huì)比較學(xué)習(xí)，從而可以掌控自我學(xué)習(xí)，選擇活動(dòng)序列，使學(xué)習(xí)效率更高。

六、結(jié)? ?語(yǔ)

本研究通過(guò)文獻(xiàn)述評(píng)、理論探討、問(wèn)卷調(diào)查及實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，充分肯定了社會(huì)比較視域下的學(xué)習(xí)者模型的可視化價(jià)值。首先，它有助于理解和控制系統(tǒng)適應(yīng)性，同時(shí)，利于學(xué)生感知自己的學(xué)習(xí)信息，包括已掌握概念和迷失概念;其次，學(xué)生能夠積極參與到模型建構(gòu)過(guò)程中，提高了學(xué)習(xí)過(guò)程中的自我意識(shí)、自我控制，有助于學(xué)習(xí)者在面臨失敗時(shí)，作出更好的自我判斷;第三，LMV能夠促使學(xué)生審視自己的知識(shí)能力，有助于取得更好的元認(rèn)知水平，促進(jìn)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)，同時(shí)允許學(xué)習(xí)者查看同伴學(xué)習(xí)進(jìn)展，跟班級(jí)其他學(xué)生進(jìn)行比較，提高學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。此外，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析證實(shí)了LMV對(duì)學(xué)弱生學(xué)習(xí)更有幫助，在問(wèn)卷調(diào)查中數(shù)據(jù)顯示學(xué)生對(duì)LMV給出了肯定評(píng)價(jià)。當(dāng)然，LMV也存在不足之處，比如，若LMV呈現(xiàn)教學(xué)資源（學(xué)習(xí)信息）很復(fù)雜，難以理解，使學(xué)生產(chǎn)生挫折和不滿(mǎn)意，干擾學(xué)生使用LMV;再或者部分學(xué)生會(huì)感覺(jué)到向同伴或教師分享學(xué)習(xí)進(jìn)展很不舒服，尤其跟比自己強(qiáng)的人比較時(shí)會(huì)產(chǎn)生嫉妒、敵意、挫折等消極的情感體驗(yàn)，同時(shí)產(chǎn)生自卑感。針對(duì)上述現(xiàn)象，如何做到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)并實(shí)施有效的干預(yù)和疏導(dǎo)，將是下一步研究工作的內(nèi)容。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 姜強(qiáng)，趙蔚.個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究——大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字化學(xué)習(xí)的新常態(tài)[J].中國(guó)電化教育，2016（2）：25-32.

[2] 菅保霞，姜強(qiáng)，趙蔚，李勇帆.大數(shù)據(jù)背景下自適應(yīng)學(xué)習(xí)個(gè)性特征模型研究——基于元分析視角[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017（7）：87-96.

[3] 郭淑斌，黃希庭.社會(huì)比較的動(dòng)力： 動(dòng)機(jī)與傾向性[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010（4）：14-18.

[4] FESTINGER L. A theory of social comparison processes[J]. Human relations， 1954（7）： 117-140.

[5] VYGOTSKY L S. Mind and society： the development of higher mental processes[M].Cambridge， MA： Harvard University Press，1978.

[6] 姜強(qiáng)，趙蔚，李勇帆，李松. 基于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析儀表盤(pán)研究[J].中國(guó)電化教育，2017（1）：112-120.

[7] 姜強(qiáng)，趙蔚，李松，王朋嬌.大數(shù)據(jù)背景下的精準(zhǔn)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑挖掘研究——基于AprioriAll的群體行為分析[J].電化教育研究，2018（2）：45-52.

[8] 徐墨客，吳文峻，周萱，蒲彥均.多知識(shí)點(diǎn)知識(shí)追蹤模型與可視化研究[J].電化教育研究，2018（10）：53-59.

[9] BULL S. Student models that invite the learner in： the smili open learner modeling framework[J].International journal of artificial intelligence in education， 2007，17（2）：89-120.

[10] YANJIN L，VINCENT A. Supporting students self-regulated learning with an open learner model in a linear equation tutor[C]//Artificial intelligence in education. Berlin Heidelberg：Springer-Verlag， 2013：219-228.

[11] I-HAN H. Navigation support and social visulization for personalized e-learning[D]. Pittsburgh：University of Pittsburgh，2012.

[12] TONGCHAI N. Impact of self-regulation and open learner model on learning achievement in blended learning environment[J].International journal of information and education technology， 2016，6（5）：343-347.

[13] YONGWEE S. Investigating learner preferences in an open learner model program： a Malaysian case study[C]// The 25th Australasian conference on information systems. New Zealand： Auckland University Press， 2014：1-9.

[14] LAZARINIS F， RETALIS S. Analyze me： open learner model in an adaptive web testing system[J]. International journal of artificial intelligence in education， 2007，17（3）： 255-271.

[15] MITROVIC A. Evaluating the effects of open student models on learning[C]//Adaptive hypermedia and adaptive web-Based systems. Berlin Heidelberg：Springer-Verlag，2002：296-305.

[16] QINGCHUN H， YONG H. The design of open learner model to improve interaction of peer assessment in online learning[C]//The 10th international conference on computer science & education. UK：Cambridge University Press，2015：310-315.

[17] 王麗萍，趙蔚等. 開(kāi)放性社會(huì)學(xué)習(xí)者模型的研究進(jìn)展視圖[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2015（2）：104-112.

[18] BUTLER D L. Feedback and self-regulated learning： a theoretical synthesis[J]. Review of educational research，1995，65（3）：245-281.

[19] BRUSILOVSKY P. The value of social： comparing open student modeling and open social student modeling[C]//User modelling， adaptation and personalization. Switzerland： Springer-Verlags， 2015：44-55.