馬寧 杜蕾 張燕玲 崔志軍 郭佳惠

[摘? ?要] 教師專業(yè)發(fā)展是我國教育信息化工作的重要任務。在線教師培訓因其方便、靈活等特點，成為教師專業(yè)發(fā)展的有效途徑。然而，教師培訓也存在知識碎片化、知識結(jié)構(gòu)混亂及缺乏有效交互等問題。為解決上述問題，研究提出群體知識圖譜建構(gòu)的策略并設計開發(fā)相關工具。采用準實驗研究法，將179位一線小學教師按照不同的培訓策略分為4組開展教師在線培訓活動，并通過學習分析探討群體知識圖譜建構(gòu)對教師知識能力水平與交互特征的影響。結(jié)果表明：（1）群體知識圖譜建構(gòu)可顯著提高參訓教師的知識能力水平和知識建構(gòu)交互層次;（2）群體知識圖譜建構(gòu)提供討論的知識聚焦點，能夠有效引導、管理和組織在線協(xié)作學習;（3）群體知識圖譜建構(gòu)有利于學習者達成一致，減少低質(zhì)量沖突;（4）群體知識圖譜建構(gòu)提升了交互的數(shù)量與質(zhì)量，形成“分享—沖突—信息深度挖掘—協(xié)商與認同—知識應用”的學習過程。

[關鍵詞] 教師在線培訓; 知識圖譜; 群體知識圖譜建構(gòu); 學習交互; 學習分析

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 馬寧（1977—），女，河北衡水人。副教授，博士，主要從事技術增強學習、技術支持的教師專業(yè)發(fā)展、STEM教育研究。E-mail：horsening@bnu.edu.cn。

一、引? ?言

提升教育教學質(zhì)量，全面提升教師素質(zhì)能力，是我國教育信息化工作發(fā)展的重要任務[1]。當前，我國正面臨著對上千萬中小學教師進行培訓的長期而持久的任務。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，教師在線培訓已成為教師專業(yè)發(fā)展的重要途徑[2]。教師在線培訓克服了時間和空間上的限制，削減了培訓成本，拓展了學習范圍，提升了便利性[3]。但也存在知識碎片化[4]、知識結(jié)構(gòu)混亂[5]、學習中容易產(chǎn)生孤獨感以及缺乏有效的交流協(xié)作[6]等問題。

為解決上述問題，提升教師在線培訓效果，已有眾多研究者從工具與策略的角度進行了廣泛的探索。其中，知識圖譜能夠可視化呈現(xiàn)知識間的關系，表征學習過程中學習者認知狀況的變化[7]，引導學習者自主建構(gòu)知識[8]，為解決中小學教師在線培訓中知識碎片化、知識結(jié)構(gòu)混亂等問題提供可能。同時，有研究表明，協(xié)同知識建構(gòu)對教師在線學習有顯著的促進作用，有利于教師專業(yè)發(fā)展[9]。技術支持的協(xié)同知識建構(gòu)不僅能促進知識獲取效率，還能增強交流互動效果、提高學習參與度[10]，是提升教師在線培訓的交互深度和廣度的有效方法。因此，本研究結(jié)合知識圖譜與在線協(xié)作學習，創(chuàng)建群體知識圖譜建構(gòu)的教師培訓策略并開發(fā)相關工具，探究其對教師知識能力水平與交互特征的影響。

二、文獻綜述

（一）知識圖譜

知識圖譜（Knowledge Map），也可稱為知識地圖，是指通過可視化方式呈現(xiàn)領域知識之間的結(jié)構(gòu)關系以及知識發(fā)展過程，描述知識的載體及其資源的可視化技術，既可以用來揭示領域的研究熱點和研究現(xiàn)狀，又可以用來展示知識的動態(tài)發(fā)展[7]。

許多研究也將知識圖譜應用到了教育領域，并取得了不錯的成效[11]。Ho等人指出，知識圖譜具有使用簡單、改進和激勵學習、幫助識別理解重要概念、建立知識聯(lián)系、把握總體結(jié)構(gòu)、激發(fā)創(chuàng)造力等優(yōu)勢[12]。Shaw的實驗結(jié)果表明，在線學習中，相比使用瀏覽式的學習方法，基于知識圖譜的學習能夠顯著提升學習者的自我效能感以及學習滿意度[13]。姜宛彤等人的研究也表明，知識地圖通過呈現(xiàn)知識點的結(jié)構(gòu)關系，幫助學習者定位，可有效緩解學習者在線學習中可能出現(xiàn)的知識碎片化等問題[14]。

因此，將知識圖譜應用到在線教師培訓中，可能是解決教師在線培訓中知識碎片化、知識結(jié)構(gòu)混亂等問題以促進教師知識建構(gòu)的有效途徑。

（二）協(xié)同知識建構(gòu)

許多研究也指出，在線教師培訓存在著缺乏有效的交流協(xié)作[5]等問題。另外，孤獨感和對自主學習的不適應也成了影響在線學習效果的主要因素[6]。協(xié)同知識建構(gòu)是一個通過組內(nèi)討論、交流、協(xié)商的方式獲得群體公共知識，并在不斷修改完善群體公共知識的學習活動中創(chuàng)建更深層次的“集體智慧”的過程[9]?？梢钥闯觯瑓f(xié)同知識建構(gòu)注重知識與能力的發(fā)展，強調(diào)并引導群體交流協(xié)作。

國內(nèi)外相關研究也表明，協(xié)同知識建構(gòu)對學習者的協(xié)作交流與知識建構(gòu)均有較顯著的積極影響。Hong和Lin的研究指出，在線協(xié)同知識建構(gòu)活動擴大了交互廣度，有利于有效集體知識的形成[15]。姜強等的研究也表明，協(xié)同知識建構(gòu)有助于促進學習者成為自主學習者、積極協(xié)作者和創(chuàng)意貢獻者，提升學生的學習參與度與自組織能力，促進深層知識獲取[16]。在教師培訓中，協(xié)同知識建構(gòu)的有效作用也得到了廣泛的證實。Chen等人指出，協(xié)同知識建構(gòu)對于教師加深信息理解、培養(yǎng)學習自主性和提高教學技能具有相當大的益處[17]。馬寧等構(gòu)建了以協(xié)同知識建構(gòu)為核心的教師混合式研訓模型[18]，并發(fā)現(xiàn)該模型有助于促進教師在線交互層次的提高以及理論和實踐知識的獲取[9]。

（三）群體知識圖譜

群體知識圖譜建構(gòu)是指群體中的每位成員能夠采用協(xié)商共建、交流討論等協(xié)同知識建構(gòu)的學習形式，動態(tài)發(fā)展出集體認可的知識圖譜的過程。Dias通過分析學習者的交互行為及交互質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)群體知識圖譜有利于學習者溝通協(xié)作技能的發(fā)展[19]。馬寧等利用知識圖譜工具可視化、系統(tǒng)化的特點，通過實驗發(fā)現(xiàn)教師在線培訓中的群體知識圖譜能夠有效促進教師實踐性知識的增長[20]。而當前就群體知識圖譜對交互產(chǎn)生影響的作用機制尚未有深入的研究，亟待進一步探索。

三、群體知識圖譜建構(gòu)的在線培訓工具與活動設計

本研究基于在線學習平臺——學習元平臺（http：//lcell.cn），設計并開發(fā)了群體知識圖譜建構(gòu)工具。該工具的功能包括：支持個體建構(gòu)基于個人認知體系的知識地圖;支持學習者通過投票和討論進行群體知識圖譜建構(gòu);實時展示教師知識建構(gòu)的過程和結(jié)果，并通過知識圖譜可視化顯示;設置在線討論區(qū)，支持在線協(xié)作學習。

群體知識圖譜建構(gòu)活動包括以下幾個方面：（1）協(xié)商共建：參訓教師可以與同組成員協(xié)商討論，協(xié)同建構(gòu)知識圖譜。同組教師可以對節(jié)點及其關系、節(jié)點描述、鏈接資源內(nèi)容進行投票，若支持率小于60%，則對該節(jié)點進行修改或刪除。然后通過知識圖譜可視化呈現(xiàn)教師討論協(xié)商過程中的知識聚焦點。（2）交流討論：群體用戶可通過每個節(jié)點后的“討論”接口，進入討論界面，針對提出的每個問題發(fā)表自己的看法，開展深入討論。

四、研究設計

（一）研究對象

本研究的研究對象為來自北京、天津、深圳地區(qū)的179位小學數(shù)學、語文和英語教師，授課年級集中在3—6年級。所有參訓教師都有豐富的在線教師培訓經(jīng)驗，因此，他們能夠以較小的技術負荷參與本研究。

（二）研究流程

本研究的課程內(nèi)容是教育研究方法中的準實驗研究法。所有參訓教師都在同一教學團隊的指導下使用相同的教學材料開展為期4周的在線學習。實驗開始前，對在職教師的年齡、教學年限、教學年級、在線學習經(jīng)歷等基本情況進行問卷調(diào)查，并要求每位教師填寫能夠反映其具體知識和能力水平的測試題。據(jù)此，本研究采用有目的抽樣法，將參與者分成初始水平相同的4組，隨機抽取1組作為實驗組，其他3組作為控制組。實驗自變量為教師使用的不同培訓策略與工具：實驗組（N=44）采用群體知識圖譜建構(gòu)的方式進行學習，控制組A（N=45）采用個體知識圖譜建構(gòu)的方式進行學習，控制組B（N=44）采用在線協(xié)作學習的方式進行學習，控制組C（N=46）進行在線學習。在本研究中，參訓教師在在線平臺和微信社交軟件上進行了充分的交互，因此，培訓活動結(jié)束后，研究者收集了參訓教師發(fā)帖、回復、創(chuàng)建知識節(jié)點、投票、評論等內(nèi)容及微信平臺的交互內(nèi)容，并對數(shù)據(jù)進行量化分析和質(zhì)性分析;同時，要求每位教師提交一份“準實驗研究計劃”作為其知識和能力水平的后測依據(jù)。具體實驗流程如圖1所示。

（三）研究量表

1. 教師知識能力水平評價量表

研究者在“準實驗研究”在線培訓活動結(jié)束之后，要求每位參訓教師提交一份研究計劃文檔，以此衡量教師的知識能力水平。為了對教師的知識能力水平有更好的量化分析，本研究在借鑒Mcashan提出的教師研究方案格式的基礎上[21]，使用層次分析法計算各維度權重值，采用Thomas L. Saaty的1～9標度法[22]，經(jīng)過三位教育技術學專家評審后，最終得到準實驗研究計劃評價量表，見表1。

2. 教師知識建構(gòu)交互層次分析編碼量表

為探究群體知識圖譜建構(gòu)對教師在線學習的知識建構(gòu)交互層次的影響，本研究收集了參訓教師的發(fā)帖、回復、創(chuàng)建知識節(jié)點、投票、評論等內(nèi)容及微信平臺的交互數(shù)據(jù)，并采用Gunawardena提出的社會知識交互分析模型[23]，對實驗組與控制組的交互數(shù)據(jù)進行分析比較。該模型強調(diào)知識的社會建構(gòu)，并將知識建構(gòu)交互層次分為信息分享層（第一層次）、深化認識層（第二層次）、意義協(xié)商層（第三層次）、新觀點的檢驗與修改層（第四層次）、應用新知識層（第五層次）。

3. 教師交互類型編碼量表

為探究實驗組與控制組在交互類型上的差異，筆者采用Pena-Shaff的交互類型編碼量表[24]，對收集到的參訓教師發(fā)帖、回復、創(chuàng)建知識節(jié)點、投票、評論等內(nèi)容及微信平臺的交互數(shù)據(jù)的交互類型進行分析。該編碼量表將交互類型分為提問、回應、說明、詮釋、沖突、辯護、共識、評價、反思、支持以及其他等11個類型，并在協(xié)作學習領域廣泛應用，具有很好的內(nèi)在信度。

4. 交互行為編碼量表

為了進一步研究中小學教師的知識建構(gòu)交互行為的變化，本研究采用Hou針對教師學習者的在線協(xié)作學習過程開發(fā)的知識建構(gòu)交互行為編碼量表，對參訓教師在學習元平臺和微信平臺上的交互數(shù)據(jù)進行編碼[25]。該量表將交互行為描述與編碼定義為：提出或者描述一個問題（PA）、提出問題的解決方案或者提供與問題相關的信息（PB）、比較、討論解決問題的方案（PC）、協(xié)商各種觀點并得出結(jié)論（PD）、應用協(xié)商后建構(gòu)的知識（PE）、分享和討論與主題無關的信息（PF）。

五、數(shù)據(jù)分析與討論

（一）教師知識能力水平分析

為判斷群體知識圖譜對教師的專業(yè)發(fā)展是否有促進作用，本研究要求每位參訓教師在培訓活動結(jié)束后提交一份“準實驗研究計劃”文檔。并依據(jù)準實驗研究計劃評價量表（表1）對參訓教師提交的“準實驗研究計劃”文檔進行量化評價，以探究各組參訓教師的知識能力水平及差異。4組參訓教師的知識能力水平得分測評結(jié)果及方差分析見表2?？梢园l(fā)現(xiàn)，4組教師研究計劃得分的檢驗統(tǒng)計量F=57.682，p=0.000<0.001，效應量η2=0.33，表明4組教師的總體均值存在顯著性差異。為進一步探究參訓教師的知識能力水平差異性，對4組教師的“準實驗研究計劃”成績進行Bonferroni分析比較。

綜合方差分析和Bonferroni分析，發(fā)現(xiàn)實驗組（M=86.00，SD=2.04）的知識能力水平顯著高于控制A（M=77.13，SD=8.13）、控制B（M=77.36，SD=3.88）、控制組C（M=64.04，SD=12.92）。而且，實驗組與控制組A（MD=8.87，p=0.000）、控制組B（MD=8.64，p=0.000）、控制組C（MD=21.96，p=0.000）之間均存在顯著性差異?？梢姡诮處熢诰€培訓中，通過群體知識圖譜建構(gòu)可以顯著提高參訓教師的知識能力水平，促進教師專業(yè)發(fā)展。

（二）教師知識建構(gòu)交互層次內(nèi)容編碼分析

本研究中，參訓教師在在線平臺和微信社交軟件上進行了充分的交互。培訓活動結(jié)束后，研究者收集了參訓教師發(fā)帖、回復、創(chuàng)建知識節(jié)點、投票、評論等內(nèi)容及微信平臺的交互內(nèi)容，共計3005條交互數(shù)據(jù)，其中，實驗組1107條，控制組A、B、C分別為661條、737條和500條?？梢钥闯?，實驗組的交互數(shù)量明顯高于其他3個控制組，說明群體知識圖譜協(xié)同建構(gòu)有利于促進交互積極性。為了探究群體知識圖譜建構(gòu)對教師知識建構(gòu)交互層次和交互特征的影響，本研究對上述數(shù)據(jù)進行編碼分析。

為探究參訓教師的知識建構(gòu)交互層次，本研究采用Gunawardena提出的知識建構(gòu)交互層次編碼量表，將參訓教師的交互數(shù)據(jù)編碼為信息分享層（第一層次）、深化認識層（第二層次）、意義協(xié)商層（第三層次）、新觀點的檢驗與修改層（第四層次）、應用新知識層（第五層次）五個層次，分別計算每組參訓教師各個層次的交互占比情況，結(jié)果如圖2所示。

第一層次（參訓教師分享信息層）是4組參訓教師知識建構(gòu)的主要部分，實驗組第一層次交互占本組知識建構(gòu)交互比例的28.36%，控制組A、B、C所占比例分別為各組的53.10%、44.64%、61.60%，可見，控制組集中在低層次的知識建構(gòu)交互。隨著知識建構(gòu)層次的提升，各組教師知識建構(gòu)所占比例逐漸下降，但實驗組參訓教師的百分比逐漸超過3個控制組。在知識建構(gòu)的第四層次（參訓教師對新建構(gòu)的觀點進行檢驗與修改層）和第五層次（參訓教師達成一致觀點，應用新建構(gòu)的知識層），實驗組參訓教師的交互百分比顯著高于3個控制組。

綜上所述，實驗組參訓教師知識建構(gòu)交互層次顯著高于3個控制組，而控制組A和控制組B的參訓教師知識建構(gòu)交互層次高于控制組C。群體知識圖譜建構(gòu)為參訓教師提供了良好的知識建構(gòu)環(huán)境，支持他們使用合適策略處理、使用和評價知識，實現(xiàn)高層次的知識建構(gòu)。

（三）教師交互類型分析

為進一步探討參訓教師的交互特征，解釋知識建構(gòu)交互層次差異，本研究根據(jù)Pena-Shaff的交互類型編碼量表對4組參訓教師的交互數(shù)據(jù)進行編碼，對比實驗組與控制組A、B、C中各交互類型的占比情況，如圖3所示。4組參訓教師的交互類型均涉及交互類型編碼量表中提問、回應、說明、詮釋、沖突、辯護、共識、評價、反思、支持以及其他等11個類型的全部內(nèi)容。

1. 實驗組提問、回應、說明類型的交互比例顯著低于其他3個控制組，說明群體知識圖譜建構(gòu)有利于提升參訓教師的交互質(zhì)量和效率

數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，實驗組提問、回應、說明類型的交互比例顯著低于其他3個控制組。各組提問類型的交互占各組交互總數(shù)的比例分別為8%、19%、19%、25%;回應類型的交互各組占比分別為13%、16%、18%、24%;而說明類型的交互各組占比分別為7%、19%、12%、12%。

進一步分析后發(fā)現(xiàn)，控制組提問、回應類型的交互總體占比雖多，但充斥著大量的分散提問，缺少聚焦點，導致許多提問沒有得到回應或者得到的回應極少。而基于群體知識圖譜建構(gòu)的學習可為學習者提供一定的引導與討論的知識聚焦點，提高互動質(zhì)量和效率。

2. 實驗組沖突、辯護、共識、評價類型的交互比例顯著高于其他3個控制組，說明群體知識圖譜建構(gòu)能有效促進參訓教師的知識建構(gòu)

在本研究中，沖突類型的交互所占比例實驗組為7%，控制組A、B、C分別為3%、5%、2%;而4組辯護類型的交互的占比分別為4%、1%、2%、1%。在知識建構(gòu)中，高質(zhì)量的認知沖突是推動知識不斷散播、重組、更新的較為關鍵的因素[26]，可以通過學習環(huán)境促進其發(fā)生[27]。本研究中，實驗組通過為學習者創(chuàng)設群體知識圖譜建構(gòu)的學習環(huán)境，增加了協(xié)商過程中問題討論和知識理解帶來的高質(zhì)量認知沖突，促進了參訓教師個體知識和群體知識的深層次建構(gòu)。

共識類型的交互所占比例實驗組為18%，控制組A、B、C分別為8%、9%、3%。主要表現(xiàn)為：澄清誤解、磋商，達成一致性意見或完全同意的結(jié)果。有研究指出，協(xié)同知識建構(gòu)本質(zhì)上是一個大量認知觀點互異的個體在交互協(xié)作中推動整個群體實現(xiàn)觀點融合的動態(tài)過程[28]。本研究中，實驗組參訓教師通過群體知識圖譜建構(gòu)的方式進行學習，通過知識圖譜清晰闡明觀點，并將協(xié)同知識建構(gòu)的過程和結(jié)果可視化呈現(xiàn)，使得學習者更加容易達成群體共識。

評價類型的交互所占比例實驗組為11%，控制組A、B、C分別為9%、8%、5%。可以看出，相比其他3個控制組，實驗組內(nèi)的參訓教師通過群體知識圖譜建構(gòu)，與組內(nèi)其他成員更容易達成群體共識，進而更容易引起評價類型的交互。參訓教師間的互相評價，有助于他們反思并及時調(diào)整自己的學習策略，進而促進批判性思維等高階思維技能的發(fā)展[29]。

3. 實驗組支持、詮釋類型的交互比例略高于其他3個控制組，反思類型的交互比例較高，說明群體知識圖譜建構(gòu)能促進參訓教師理解、表達與反思

支持類型的交互所占比例實驗組為7%，控制組A、B、C分別為2%、4%、7%，主要為承認小組其他成員的貢獻和想法、共情和反饋。詮釋類型的交互所占比例分別為9%、3%、6%、8%。數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，支持和詮釋類型的交互所占比例4組之間差異不大，且比例較低，實驗組略高于其他3個控制組。說明群體知識圖譜建構(gòu)對參訓教師理解觀點、表達贊同、詮釋思考有一定的促進作用。

反思作為協(xié)同知識建構(gòu)持續(xù)進行的關鍵環(huán)節(jié)，起到承上啟下的作用[30]。本研究中，反思類型的交互所占比例實驗組為14%，控制組A、B、C分別為12%、10%、2%，實驗組參訓教師反思類型的交互比例較高。在群體知識圖譜建構(gòu)過程中，通過對合作與分工的過程進行反思，有利于促進參訓教師在后續(xù)的協(xié)作學習中更為高效地完成學習任務;另一方面，通過對個人知識建構(gòu)的策略和水平進行反思，能有效促進參訓教師在與組員交流的過程中提升學習策略，對研訓內(nèi)容、結(jié)果和自我學習過程產(chǎn)生充分的理解[29]，進而有效促進參訓教師的知識建構(gòu)層次。

（四）教師交互行為序列分析

為了從交互行為角度進一步探究4組參訓教師的交互特征，本研究對教師進行了交互行為序列分析。根據(jù)發(fā)帖/回帖相對應的時間排序，得到每位參訓教師的交互行為序列并錄入GSEQ 5軟件，分析后生成了對應組的交互行為轉(zhuǎn)換頻率表和調(diào)整后的殘差表。將調(diào)整后的殘差表中顯示的顯著行為數(shù)據(jù)繪制成交互行為序列圖（如圖4所示），其中，各個節(jié)點表示參訓教師的不同交互行為，連線表示交互行為之間的連接具有顯著意義，箭頭方向表示交互行為發(fā)生的方向。

從圖4中可以看出，實驗組的參訓教師在提出或描述一個問題后，能夠很快給出解決方案或者提供與問題相關的信息，然后比較和討論解決問題的方案（PA→PB→PC）;在比較過程中如果遇到?jīng)_突，會有小組成員再次提供相關支持信息或者給出新的解決方案（PC→PB），這種矛盾與問題的認知沖突過程有助于參訓教師知識建構(gòu)層次的螺旋上升;此外，實驗組的參訓教師在協(xié)商各種觀點并得出結(jié)論后，會不斷嘗試應用獲得的集體知識（PC→PD→PE，PE→PE）;整個過程中幾乎不涉及與主題無關的信息的討論與分享。

控制組A、C與實驗組相比，參訓教師在提出或者描述一個問題后，很容易被與主題無關的信息干擾（PA→PF，PF→PF），且得到的相關回應很少（PA→PA，缺少顯著的PA→PB）。這可能是因為個體在建構(gòu)知識圖譜的過程中，缺少固定學習伙伴，學習者需要更多的通過情感社交聯(lián)系建立學習交互基礎[31]。

控制組B、C與實驗組相比，沒有很好地應用得到的共識結(jié)論（缺少顯著的PD→PE），而控制組C中僅有很少的參訓教師能夠通過比較觀點得出一致的結(jié)論（缺少顯著的PC→PD），這一現(xiàn)象印證了Fischer等人的觀點，即在線培訓僅僅提供給學習者交互的環(huán)境和協(xié)作討論的氛圍是不夠的，想要達到深度學習需要恰當?shù)募夹g引導[32]。從4組的對比結(jié)果可以看出，群體知識圖譜建構(gòu)可以成為促進學習者深層次交互和實現(xiàn)群體知識建構(gòu)的有效支持。

由此可見，群體知識圖譜建構(gòu)活動支持參訓教師通過協(xié)商和共建整合觀點的形式來消除認知沖突，使參訓教師形成“分享—沖突—信息深度挖掘—協(xié)商與認同—知識應用”的學習過程，借此實現(xiàn)了高層次的知識建構(gòu)。

六、結(jié)? ?論

（一）群體知識圖譜建構(gòu)可顯著提高參訓教師的知識能力水平和知識建構(gòu)交互層次

知識能力水平方面，本研究通過對4組參訓教師提交的“準實驗研究計劃”進行量化評分，發(fā)現(xiàn)實驗組參訓教師的成績均值顯著高于其他3個控制組。在知識建構(gòu)層次方面，依據(jù)知識建構(gòu)交互層次編碼量表對4組參訓教師的交互內(nèi)容進行編碼分析發(fā)現(xiàn)，隨著知識建構(gòu)層次的提升，控制組的教師知識建構(gòu)所占比例逐級下降，而實驗組參訓教師的百分比逐漸超過3個控制組。由此可見，群體知識圖譜建構(gòu)能夠顯著提高參訓教師的知識能力水平和知識建構(gòu)交互層次。

（二）群體知識圖譜建構(gòu)提供討論的知識聚焦點，能夠有效引導、管理和組織在線協(xié)作學習

控制組參訓教師的互動主要依靠提問和回應兩種方式引導和開展交互。交互中充斥著大量分散的提問，缺少聚焦點，導致許多提問沒有得到回應或者得到的回應極少，消減了學習者的互動積極性。個體知識圖譜建構(gòu)也難以實現(xiàn)互動聚焦，許多問題的回應因為學習進度的差異，難以實現(xiàn)持續(xù)的深入討論。但是在實驗組中，群體知識圖譜建構(gòu)的過程引導參訓教師確定討論的知識聚焦點，可有效提高提問與回應的質(zhì)量與效率，同時也有利于引導學習者合理分配時間，從而完成更為復雜的交互活動。

（三）群體知識圖譜建構(gòu)有利于學習者達成一致，減少低質(zhì)量沖突

控制組的教師大多只能依靠在討論區(qū)或者小組活動區(qū)用文字說明自己的觀點和看法，且受在線學習的時空限制，容易導致語義不清等問題。在群體知識圖譜建構(gòu)過程中，通過知識圖譜，參訓教師能夠清晰地闡述自己的觀點，并可視化討論交流和分享協(xié)商過程，因而可以及時了解群體知識建構(gòu)進度，及時參與討論，并且減少了因為語言表述差異或?qū)W習進度不同帶來的低質(zhì)量沖突，有助于最終達成共識，形成集體智慧和個人知識建構(gòu)。

（四）群體知識圖譜建構(gòu)提升了交互的數(shù)量與質(zhì)量，形成“分享—沖突—信息深度挖掘—協(xié)商與認同—知識應用”的學習過程

實驗組交互的數(shù)量與知識建構(gòu)交互層次明顯高于控制組，說明群體知識圖譜建構(gòu)能夠提升交互的數(shù)量與質(zhì)量。同時，群體知識圖譜建構(gòu)通過知識圖譜將參訓教師的知識協(xié)同建構(gòu)過程可視化，促進了教師學習者的學習反思，增加了協(xié)商過程中問題討論和知識理解帶來的高質(zhì)量認知沖突，再經(jīng)過群體協(xié)商化解沖突并達成共識，促進參訓教師知識建構(gòu)層次的螺旋上升，形成了“分享—沖突—信息深度挖掘—協(xié)商與認同—知識應用”的學習過程，由此實現(xiàn)了高層次的知識建構(gòu)和良好的互動交流。

七、結(jié)? ?語

信息時代，利用數(shù)字化工具來促進教師專業(yè)發(fā)展成為重要領域[33]。本研究在已有研究的基礎上，將群體知識圖譜建構(gòu)引入教師在線培訓中，并通過實證研究，探究其對參訓教師知識能力水平與交互特征的影響。結(jié)果表明，群體知識圖譜建構(gòu)有助于發(fā)揮參訓教師的積極性、主動性和創(chuàng)造性，促進參訓教師與同伴之間的有效交互，使得參訓教師在“分享—沖突—信息深度挖掘—協(xié)商與認同—知識應用”的學習過程中，實現(xiàn)個體知識建構(gòu)和群體知識建構(gòu)水平的螺旋上升，對教師的專業(yè)發(fā)展起到了良好的促進作用。

[參考文獻]

[1] 汪茹.基于云服務正反饋的區(qū)域教師培訓策略研究[J].電化教育研究，2018，39（12）：123-128.

[2] 閆寒冰，單俊豪.從培訓到賦能：后疫情時期教師專業(yè)發(fā)展的藍圖構(gòu)建[J].電化教育研究，2020，41（6）：13-19.

[3] 孟濤，汪穎.教師在線培訓平臺探析及優(yōu)化策略[J].中國遠程教育，2016（2）：65-70，78.

[4] 馬寧，何俊杰，趙飛龍，李晟.基于知識地圖的新手教師微培訓的個案研究[J].教師教育研究，2018，30（1）：56-63.

[5] 尹睿，徐歡云.國外在線學習投入的研究進展與前瞻[J].開放教育研究，2016，22（3）：89-97.

[6] BAWA P. Retention in online courses： exploring issues and solutions—a literature review[J]. Sage open，2016，6（1）：1-11.

[7] 萬海鵬，余勝泉.基于學習元平臺的學習認知地圖構(gòu)建[J].電化教育研究，2017，38（9）：83-88，107.

[8] 崔京菁，馬寧，余勝泉.基于知識圖譜的翻轉(zhuǎn)課堂教學模式及其應用——以小學語文古詩詞教學為例[J].現(xiàn)代教育技術，2018，28（7）：44-50.

[9] 馬寧，崔志軍，曾敏.以協(xié)同知識建構(gòu)為核心的教師混合式研訓效果研究——基于內(nèi)容分析的方法[J].中國電化教育，2018（9）：117-122，131.

[10] 繆靜敏，羅淑芳，汪瓊.慕課學習者在線合作學習體驗探究——以教師專業(yè)發(fā)展類慕課為例[J].開放教育研究，2017，23（6）：80-86.

[11] 姜強，藥文靜，趙蔚，李松.面向深度學習的動態(tài)知識圖譜建構(gòu)模型及評測[J].電化教育研究，2020，41（3）：85-92.

[12] HO V W， HARRIS P G， KUMAR R K， VELAN G M. Knowledge maps： a tool for online assessment with automated feedback[J]. Medical education online，2018，23（1）：1087-2981.

[13] SHAW R. The learning performance of different knowledge map construction methods and learning styles moderation for programming language learning[J]. Journal of educational computing research，2019，56（8）：1407-1429.

[14] 姜宛彤，王翠萍，唐燁偉，張艷婷.構(gòu)建基于知識地圖的微課程研究[J].電化教育研究，2016，37（12）：93-98，105.

[15] HONG H Y， LIN P Y. Elementary students enhancing their understanding of energy-saving through idea-centered collaborative knowledge-building scaffolds and activities[J]. Educational technology research and development，2019，67（1）：63-83.

[16] 姜強，藥文靜，晉欣泉，趙蔚.變革與新生：基于眾包的自組織協(xié)同知識建構(gòu)研究——面向深度學習的課堂教學結(jié)構(gòu)化變革研究之一[J].現(xiàn)代遠距離教育，2019（6）：3-10.

[17] CHEN M， CHIANG F K， JIANG Y N， YU S Q. A context-adaptive teacher training model in a ubiquitous learning environment[J]. Interactive learning environments，2017，25（1）：113-126.

[18] 馬寧，吳煥慶，崔京菁.以協(xié)同知識建構(gòu)為核心的教師混合式研訓模型研究[J].教師教育研究，2017，29（3）：31-38.

[19] DIAS S B， HADJILEONTIADOU S， DINIZ J A， HADJILEONTIADIS L. Computer-based concept mapping combined with learning management system use： an explorative study under the self-and collaborative-mode[J]. Computers & education，2017， 107（4）：127-146.

[20] 馬寧，謝敏漪，馬超，趙若辰.網(wǎng)絡環(huán)境下知識圖譜協(xié)同建構(gòu)對教師實踐性知識的效果研究[J].教師教育研究，2019，31（4）：95-102.

[21] MCASHAN H H. Elements of educational research[M]. New York：McGraw-Hill Company，1964.

[22] SAATY T L. Fundamentals of decision making with the analytic hierarchy process[M]. Pittsburgh：RWS Publications，2006.

[23] GUNAWARDENA C， LOWE C， ANDERSON T. Analysis of a global online debate and the development of an interaction analysis model for examining the social construction of knowledge in computer conferencing[J]. Journal of educational computing research，1997，17（4）：397-431.

[24] PENA-SHAFF J B，NICHOLLS C. Analyzing student interactions and meaning construction in computer bulletin board discussions[J]. Computers & education，2004，42（3）：243-265.

[25] HOU H T， SUNG Y T， CHANG K E. Exploring the behavioral patterns of an online knowledge-sharing discussion activity among teachers with problem-solving strategy[J]. Teaching and teacher education，2009，25（1）：101-108.

[26] 王小根，劉夢恒.在線知識建構(gòu)中有效引發(fā)功能性沖突研究[J].電化教育研究，2019，40（9）：34-42.

[27] LEE G， KWON J， PARK S S， KIM J W， KWON H G， PARK H K. Development of an instrument for measuring cognitive conflict in secondary-level science classes[J]. Journal of research in science teaching，2003，40（6）：585-603.

[28] 劉豐軍，裘江南，張野.OKC協(xié)同知識建構(gòu)中群體共識影響因素研究——群體結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)作用[J].科學學研究，2016，34（10）：1448-1457.

[29] 韋怡彤，王繼新，丁茹.混合式學習環(huán)境下深度學習導向的協(xié)同知識建構(gòu)模式研究——以《教育技術學導論》課程為例[J].中國電化教育，2019（9）：128-134.

[30] 柳瑞雪，石長地，孫眾.網(wǎng)絡學習平臺和移動學習平臺協(xié)作學習效果比較研究——基于社會網(wǎng)絡分析的視角[J].中國遠程教育，2016（11）：43-52，80.

[31] 李爽，張艷霞，喻忱.教師效能感對教師TOPLC行為投入的影響作用研究[J].教師教育研究，2017（3）：46-55.

[32] FISCHER F， BRUHN J， GRASEL C， MANDL H. Fostering collaborative knowledge construction with visualization tools[J]. Learning and instruction，2002，12（2）：213-232.

[33] 胡小勇，徐歡云.“互聯(lián)網(wǎng)+教研”形態(tài)研究：內(nèi)涵、特征與趨勢[J].電化教育研究，2020，41（2）：10-16，31.