□ 周炫余 陳 麗 郭玉娟 鄭勤華 李 璇

一、問題提出

教學(xué)交互是聯(lián)通主義學(xué)習(xí)的核心，也是其取得成功的關(guān)鍵。連接的建立和網(wǎng)絡(luò)的形成都依賴于交互的開展，交互不僅促進(jìn)人與人之間的連接，也能提升人與內(nèi)容之間的連接（王志軍,等,2014）。交互的過程就是學(xué)習(xí)的過程，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者交互形成的重要網(wǎng)絡(luò)（Siemens,2005;Siemens,2011）。為促進(jìn)在線教育中深層次學(xué)習(xí)的發(fā)生，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的學(xué)習(xí)，挖掘社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特征與規(guī)律尤為必要。

交互本質(zhì)上可以從交互數(shù)量和交互質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行分析（鄭勤華,等,2016）。目前國內(nèi)外關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析大多通過人為標(biāo)注學(xué)習(xí)者之間的交互關(guān)系，形成鄰接表和鄰接矩陣，將其直接導(dǎo)入已有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件（如Gephi、UCINET、Net-Draw等）從而繪制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（徐亞倩,等,2019;郭玉娟,等,2020;王慧敏,等,2019;楊業(yè)宏,等,2020;田浩,等,2020）。上述方法能夠在一定程度上探究聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者外部社會(huì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)律，但僅考慮了學(xué)習(xí)者之間交互的數(shù)量，忽視了對(duì)交互內(nèi)容質(zhì)量的分析，缺失對(duì)交互數(shù)量和交互質(zhì)量的綜合探討，因而對(duì)聯(lián)通主義學(xué)習(xí)規(guī)律的解釋度存在局限，迫切需要?jiǎng)?chuàng)新研究方法。

基于此，本研究從創(chuàng)新方法的視角出發(fā)，以cMOOC“互聯(lián)網(wǎng)+教育：理論與實(shí)踐的對(duì)話”為研究情境，試圖提出一種數(shù)量與質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，并對(duì)聯(lián)通主義學(xué)習(xí)規(guī)律進(jìn)行探究。研究問題主要包括：①如何構(gòu)建聯(lián)通主義學(xué)習(xí)中數(shù)量和質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)？②運(yùn)用數(shù)量和質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)分析方法，學(xué)習(xí)者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在宏觀層面、中觀層面和微觀層面上分別具有哪些新特征？③相較于傳統(tǒng)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析方法，聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者動(dòng)態(tài)的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)又具有哪些特征與規(guī)律？

二、數(shù)量與質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法

數(shù)量與質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法可以分為數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、權(quán)重融合計(jì)算、整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和子群挖掘三個(gè)子模塊。數(shù)據(jù)采集主要根據(jù)交互規(guī)則從cMOOC后臺(tái)獲取學(xué)習(xí)者交互數(shù)據(jù)，分別用于訓(xùn)練交互質(zhì)量自評(píng)定模型和構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗和整理，便于后續(xù)模型的訓(xùn)練和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。權(quán)重融合計(jì)算模塊主要是通過加權(quán)公式對(duì)學(xué)習(xí)者交互數(shù)量和質(zhì)量進(jìn)行融合計(jì)算。其中，學(xué)習(xí)者的交互數(shù)量利用交互行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到，交互質(zhì)量通過訓(xùn)練科學(xué)合理的交互內(nèi)容質(zhì)量自評(píng)定模型獲取。而交互內(nèi)容質(zhì)量自評(píng)定模型由時(shí)序模型和深度學(xué)習(xí)文本分類模型構(gòu)成，利用此模型可以自動(dòng)判別出學(xué)習(xí)者交互文本的交互層級(jí)屬于“操作交互”“尋徑交互”“意會(huì)交互”“創(chuàng)新交互”四類中的哪一類。得到權(quán)重后，根據(jù)學(xué)習(xí)者和交互的權(quán)重構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為節(jié)點(diǎn)、含有權(quán)重的交互為邊的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，并在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上利用Louvain算法挖掘子群網(wǎng)絡(luò)，具體構(gòu)建流程圖如圖1所示。

圖1 數(shù)量與質(zhì)量并重的cMOOC學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程圖

（一）數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)來源于cMOOC后臺(tái)學(xué)習(xí)者交互數(shù)據(jù)。研究者從后臺(tái)選取兩期課程數(shù)據(jù)，一期作為交互質(zhì)量自評(píng)定模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，另一期作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建數(shù)據(jù)。對(duì)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括學(xué)習(xí)者交互文本數(shù)據(jù)的清洗和增強(qiáng)。數(shù)據(jù)清洗主要為刪除文本中無關(guān)符號(hào)和鏈接等，數(shù)據(jù)不足時(shí)使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加數(shù)據(jù)量。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括刪除無關(guān)數(shù)據(jù)和整理數(shù)據(jù)格式。整理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建數(shù)據(jù)具體流程如下：首先將學(xué)習(xí)者交互總表、學(xué)習(xí)者發(fā)布資源表、學(xué)習(xí)者評(píng)論表、學(xué)習(xí)者回帖表、話題表五個(gè)表中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SQL Server數(shù)據(jù)庫，然后利用總表中的post_id、comment_id、reply_id、topic_id 與各分表中id對(duì)應(yīng)，獲得學(xué)習(xí)者交互的具體內(nèi)容，最終當(dāng)交互者與被交互者相同時(shí)，利用文檔中未出現(xiàn)符號(hào)將其交互的內(nèi)容合并，以便于后期計(jì)算交互數(shù)量。

（二）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)邊的權(quán)重

為使得社會(huì)網(wǎng)絡(luò)更能夠表現(xiàn)出交互者之間交互的緊密程度，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)邊的權(quán)重考慮交互數(shù)量和交互內(nèi)容質(zhì)量?jī)蓚€(gè)部分。交互數(shù)量利用統(tǒng)計(jì)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，交互內(nèi)容質(zhì)量則利用交互質(zhì)量自評(píng)定模型自動(dòng)判斷其交互水平層級(jí)。交互內(nèi)容質(zhì)量判定的理論基礎(chǔ)來源于基于認(rèn)知參與度的聯(lián)通主義教學(xué)交互分層模型（簡(jiǎn)稱“CIE模型”）（Wang,Anderson,Chen,&Barbera,2017;王志軍,等,2016）。CIE模型將教學(xué)交互分為操作交互、尋徑交互、意會(huì)交互和創(chuàng)生交互四層，四層交互層級(jí)體現(xiàn)學(xué)習(xí)者的交互水平依次上升。交互水平的判斷過程可以看作對(duì)文本進(jìn)行分類的過程，由于文本長度相差過大會(huì)大大影響文本分類的效果，因此，根據(jù)課程中第二期交互文本數(shù)據(jù)長度分布情況和自然語言處理文本劃分規(guī)則，研究以50字為閾值，大于50字判定為長文本，小于50字判定為短文本。短文本采用TextCNN模型，長文本選擇FastText模型進(jìn)行訓(xùn)練，兩種模型統(tǒng)稱為“交互質(zhì)量自評(píng)定模型”。故重新定義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重關(guān)系計(jì)算方法如公式（1）所示：

定義節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j的親密度（劉瑤,等,2015）如公式（2）所示：

定義節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j交互的質(zhì)量如公式（3）所示：

式中：α為常數(shù)，范圍為0～1；ki表示節(jié)點(diǎn)i的度，kj表示節(jié)點(diǎn)j的度；kij為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的交互的次數(shù)；n為交互層次級(jí)別，在研究中為4，表示4種交互層級(jí)；根據(jù)不同交互層級(jí)生成的文本質(zhì)量不同，設(shè)置f1∶f2∶f3∶f4=1∶2∶3∶4；xnij表示節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間第n個(gè)交互層級(jí)文本的數(shù)目。

（三）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和子群挖掘

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建主要分為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的選取以及節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)重設(shè)定。選取學(xué)習(xí)參與者作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)者之間交互的次數(shù)，通過訓(xùn)練好的交互質(zhì)量自評(píng)定模型得到交互內(nèi)容質(zhì)量判定的結(jié)果，并利用定義的公式（1）計(jì)算節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)重。結(jié)合上述節(jié)點(diǎn)和邊的權(quán)重，構(gòu)建最終的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。

構(gòu)建完社會(huì)網(wǎng)絡(luò)后，研究采用Louvain算法（Blondel,Guillaume,Lambiotte,&Lefebvre,2008）在整體網(wǎng)絡(luò)中挖掘子群。Louvain算法通過增加節(jié)點(diǎn)或刪除節(jié)點(diǎn)觀察子群的模塊度變化從而挖掘子群，并利用最終網(wǎng)絡(luò)的模塊度來度量子群的好壞。模塊度Q是節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重與隨機(jī)情況下的權(quán)重之差，計(jì)算公式如（4）所示。一般來說，模塊度Q值在0.3～0.7表明效果較好（Newman，2006）。

三、數(shù)據(jù)分析與發(fā)現(xiàn)

（一）研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來自于cMOOC“互聯(lián)網(wǎng)+教育：理論與實(shí)踐的對(duì)話”（課程網(wǎng)址：https：//cmooc.bnu.edu.cn/）。課程迄今共開設(shè)五期，每期課程開展時(shí)長約兩個(gè)月，期間學(xué)習(xí)者圍繞特定主題通過撰寫博文、論壇發(fā)帖等進(jìn)行深入交流。本研究選取第五期五個(gè)主題的學(xué)習(xí)者交互數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后最終如表1所示，包含節(jié)點(diǎn)1、節(jié)點(diǎn)2、交互內(nèi)容三列的數(shù)據(jù)集。

表1 學(xué)習(xí)者交互關(guān)系與內(nèi)容匯總表（舉例）

（二）試驗(yàn)分析結(jié)果

1.宏觀層面：整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有小世界、多中心、動(dòng)態(tài)發(fā)展的特征，屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

研究主要基于cMOOC學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)。由于課程引導(dǎo)者和課程促進(jìn)者在學(xué)習(xí)者交互中主要起引導(dǎo)作用，為更好地研究學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的普適特點(diǎn)，本研究剔除掉課程引導(dǎo)者和課程促進(jìn)者，采用深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建數(shù)量和質(zhì)量融合加權(quán)的學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)大小依據(jù)節(jié)點(diǎn)的中心度設(shè)置，節(jié)點(diǎn)上的標(biāo)簽為學(xué)習(xí)者id，邊的粗細(xì)由學(xué)習(xí)者之間的交互次數(shù)決定，邊的顏色則依據(jù)交互數(shù)量和質(zhì)量融合的權(quán)重w（范圍為0～5）劃分為四個(gè)等級(jí)，從高到低依次為深黑 （w＞2）、中黑 （1.5＜w＜=2）、淺黑（1＜w＜=1.5）、灰色（0＜w＜=1），代表學(xué)習(xí)者在交互數(shù)量與質(zhì)量融合后的交互水平依次降低。

圖2 學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖（去除度為5以下的節(jié)點(diǎn)）

整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)由107個(gè)節(jié)點(diǎn)、267條邊構(gòu)成，即第5期課程共有107名學(xué)習(xí)者參與博客撰寫、論壇討論等，建立了267條連接；將權(quán)重歸一化后，計(jì)算社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度為0.047，表明網(wǎng)絡(luò)僅有4.7%的連接率；同時(shí)算得網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度為3.15，平均聚類系數(shù)為0.21，計(jì)算同等規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)15次，算得平均路徑長度為3.01，平均聚類系數(shù)為0.042，可以發(fā)現(xiàn)整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度小于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑，平均聚類系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，說明數(shù)量和質(zhì)量融合加權(quán)的學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出“小世界”特性。

進(jìn)一步分析整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)，交互數(shù)量多且交互質(zhì)量高的學(xué)習(xí)者可能會(huì)形成閉環(huán)結(jié)構(gòu)，如以深黑為連邊的學(xué)習(xí)者5579、2409、797與以中黑為連邊的學(xué)習(xí)者5931、5928、5919都各自形成了閉環(huán)，各自閉環(huán)中的連邊顏色表明他們之間的聯(lián)通度較高，能夠促進(jìn)對(duì)方交互水平的發(fā)展，同時(shí)也說明閉環(huán)中學(xué)習(xí)者的交互質(zhì)量都較高，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中都處于重要地位。由圖2可知，未形成閉環(huán)的id為3201和1866等多個(gè)學(xué)習(xí)者的節(jié)點(diǎn)都較大，其中心度都比較高，表明這些學(xué)習(xí)者也都屬于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)，處于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中較高的地位，在信息交流中發(fā)揮著重要的作用。因此，交互數(shù)量和質(zhì)量融合加權(quán)的學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出“多中心”特性。

由于cMOOC主題學(xué)習(xí)時(shí)每個(gè)主題之間會(huì)相互影響，不便于探究主題與主題之間的變化，因此在探究不同時(shí)間段學(xué)習(xí)者所形成的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的變化時(shí)，研究只選取其中一個(gè)主題進(jìn)行探究。同時(shí)，分析第五期數(shù)據(jù)可知，主題三學(xué)習(xí)時(shí)間為一周且該主題的交互數(shù)據(jù)最為完備，因此研究選取主題三數(shù)據(jù)探究網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

研究按照時(shí)間切片將時(shí)長為一周的主題三平均分成前期和后期兩部分，將前期和后期形成的學(xué)習(xí)者交互網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比，具體如圖3所示。主題三后期形成的學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)增多，同時(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的連邊次數(shù)也在增加，表明加入聯(lián)通的學(xué)習(xí)者數(shù)量在不斷增多，學(xué)習(xí)者之間的交互范圍在不斷地?cái)U(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)連邊的粗細(xì)變化說明學(xué)習(xí)者之間的交互次數(shù)也在不斷提升。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，原本處于中心地位的學(xué)習(xí)者（如id為5919、5579、797等學(xué)習(xí)者）在后期學(xué)習(xí)中仍處于中心地位，同時(shí)在交互的過程中也會(huì)有新的學(xué)習(xí)者處于中心地位，如id為5696、4475的學(xué)習(xí)者等。這表明在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中沒有絕對(duì)的中心節(jié)點(diǎn)存在，即任何一位學(xué)習(xí)者都可以通過主動(dòng)與其他學(xué)習(xí)者發(fā)生交互并聯(lián)通，從而在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)由邊緣節(jié)點(diǎn)向中心節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)變。因此，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量、連邊次數(shù)、節(jié)點(diǎn)地位等屬性的不斷變化，表明學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)處于動(dòng)態(tài)發(fā)展的狀態(tài)。

圖3 主題三學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)發(fā)展對(duì)比圖

2.中觀層面：學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)存在著多個(gè)凝聚子群，且持續(xù)的交互有利于深層次交互的生成

整體網(wǎng)絡(luò)的分析在于了解課程中學(xué)習(xí)者整體交互情況，便于對(duì)課程的總體情況進(jìn)行評(píng)價(jià)；中觀層面上的子群分析能夠更加深入探究學(xué)習(xí)者內(nèi)的小團(tuán)體，更有利于從可視化、中心性角度發(fā)現(xiàn)cMOOC整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)“自組織”“多中心”的特征（熊潞穎,等,2019）。因此，研究基于交互數(shù)據(jù)對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行子群挖掘分析，為進(jìn)一步說明質(zhì)量和數(shù)量融合加權(quán)構(gòu)建子群的有效性，將其與基于交互數(shù)量構(gòu)建的子群圖進(jìn)行比對(duì)。借助matplotlib模塊繪制子群圖，同時(shí)去除度為5及以下的節(jié)點(diǎn)，如圖4所示。圖4左邊是交互數(shù)量和質(zhì)量融合加權(quán)構(gòu)建的子群圖，其模塊度Q值為0.39，共劃分為15個(gè)子群；圖4右邊是基于交互數(shù)量構(gòu)建的子群圖，其模塊度Q值為0.34，共劃分成13個(gè)子群。根據(jù)對(duì)比可知，數(shù)量和質(zhì)量融合的方法相較于傳統(tǒng)方法能夠在保證子群劃分的質(zhì)量（模塊度較好）的情況下更加精確地劃分學(xué)習(xí)者子群，由此驗(yàn)證了此種方法的可行性。

圖4 子群對(duì)比圖

通過繪制子群圖可以發(fā)現(xiàn)子群間存在“橋梁”節(jié)點(diǎn)，表明整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有“自組織”特征。

從交互數(shù)量和質(zhì)量融合加權(quán)構(gòu)建的學(xué)習(xí)者子群圖4和劃分的子群成員分布表2可知，盡管學(xué)習(xí)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部劃分為多個(gè)不同子群，主要的信息交流也在子群內(nèi)體現(xiàn)，但是在子群與子群間仍有幾個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離小于其對(duì)子群內(nèi)其他成員的距離，如處于子群5的節(jié)點(diǎn)5530和處于子群8的節(jié)點(diǎn)5928與899，研究將這些學(xué)習(xí)者看作兩個(gè)子群間的“橋梁”。通過這些學(xué)習(xí)者可以將兩個(gè)子群連接起來，促進(jìn)兩個(gè)子群間的相互交流與信息溝通。因此，學(xué)習(xí)者可以自由選擇其他學(xué)習(xí)者進(jìn)行交流，并不因?yàn)樽尤旱拇嬖诙惺谧尤簝?nèi)部，整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)“自組織”特征。

表2 子群成員表

將整體網(wǎng)絡(luò)的中心性屬性應(yīng)用于子群研究，從子群中心性角度驗(yàn)證了整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)“多中心”“自組織”的特點(diǎn)以及cMOOC開放自由的特性。

中心度一般用于描述學(xué)習(xí)者的中心性，而中心勢(shì)一般用于描繪整體網(wǎng)絡(luò)的中心性。研究將每個(gè)子群看成一個(gè)單位，剔除成員較少的子群后，計(jì)算其度數(shù)中心勢(shì)、中間中心勢(shì)、接近中心勢(shì)，可以發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有“多中心”特性，體現(xiàn)出cMOOC具有開放自由的特點(diǎn)。

度數(shù)中心勢(shì)能夠表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的中心趨勢(shì)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心勢(shì)較高時(shí)，表示網(wǎng)絡(luò)整體中心性大。計(jì)算各子群度數(shù)中心勢(shì)如表3所示，可以看出子群2、子群5、子群12的度數(shù)中心勢(shì)都在0.5以上，說明這三個(gè)子群整體的交互次數(shù)多，呈現(xiàn)出明顯的集中趨勢(shì)。三個(gè)子群也處于整個(gè)學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的核心位置，表現(xiàn)為子群成員積極參與論壇、博客等互動(dòng)交流，主動(dòng)與他人建立連接。結(jié)合圖3可以發(fā)現(xiàn)，每個(gè)子群都沒有明顯的中心點(diǎn)。如id號(hào)為5579、2409、1866、797的學(xué)習(xí)者，他們?cè)谕粋€(gè)子群內(nèi)，與子群間成員的交流比較多，都處于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心度較高位置?？偟膩碚f，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)并未出現(xiàn)明顯的圍繞某一位學(xué)習(xí)者或某一個(gè)子群聚集的情況，而是子群內(nèi)部有多位中心成員，子群與子群間的發(fā)展也不分伯仲，表明學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有“多中心”的特點(diǎn)。

表3 子群的中心性

接近中心勢(shì)表示子群內(nèi)成員聯(lián)系的緊密程度。從表3可以看出：接近中心勢(shì)最高的兩個(gè)子群分別為子群12和子群2，說明兩個(gè)子群的學(xué)習(xí)者自由程度較高；這幾個(gè)子群成員之間直接的交流也較少，可能主要是通過子群中的核心成員進(jìn)行信息交流；子群9、子群8的接近中心勢(shì)較低，說明子群中全體成員對(duì)于學(xué)習(xí)者整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)而言處于較核心的位置。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，各子群的中間中心勢(shì)總體較低，接近中心勢(shì)總體較高，說明大部分學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)較為獨(dú)立，很少存在過于依賴其他學(xué)習(xí)者的情況。從子群的角度來看，學(xué)習(xí)者的整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出“自組織”的特點(diǎn)。

中間中心勢(shì)表示子群在整體網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，即某一子群對(duì)其他子群的影響程度。中間中心勢(shì)越高，說明此子群成員與其他子群成員的差距越大。計(jì)算各個(gè)子群的中間中心勢(shì)如表3的第三列所示，可以發(fā)現(xiàn)子群的中間中心勢(shì)整體偏低，其中最高的子群6也僅為0.192，表明子群對(duì)其他子群的控制能力較低，進(jìn)一步說明子群間成員、子群與子群之間的交互自由度也較大，表現(xiàn)為學(xué)習(xí)者可以自由參與博客、論壇等討論，并不會(huì)受到對(duì)方身份等因素的限制，驗(yàn)證了cMOOC的開放自由特性。

對(duì)子群進(jìn)行時(shí)間切片分析，利用網(wǎng)絡(luò)顏色、粗細(xì)的變化可以發(fā)現(xiàn)持續(xù)的交互有利于深層次交互的生成。

基于時(shí)間切片得到的學(xué)習(xí)者子群網(wǎng)絡(luò)發(fā)展對(duì)比圖如圖5所示。觀察圖5發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者子群連邊增多、變粗，甚至變成另一種顏色，這表明子群內(nèi)部聯(lián)系不斷增強(qiáng)，交互質(zhì)量不斷提升，也進(jìn)一步說明子群是動(dòng)態(tài)發(fā)展的，并不是一成不變的，且一般來說會(huì)發(fā)展得越來越復(fù)雜。如子群6，在前期只有兩個(gè)學(xué)習(xí)者5508和116，后期增加至6個(gè)學(xué)習(xí)者，在發(fā)展的過程中學(xué)習(xí)者116也從與5508平等的地位發(fā)展至后期子群的中心。由圖5也可以發(fā)現(xiàn)，子群不僅會(huì)增加節(jié)點(diǎn)，也會(huì)變更節(jié)點(diǎn)，比如前期節(jié)點(diǎn)5969與節(jié)點(diǎn)5977在同一個(gè)子群中，但是在主題二結(jié)束時(shí)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)并不處于同一個(gè)子群中，這是由于部分學(xué)習(xí)者在后期的交互中與其他學(xué)習(xí)者聯(lián)系密切，因此被劃分到另一個(gè)子群中。由子群連邊和節(jié)點(diǎn)的變化可知，學(xué)習(xí)者持續(xù)的交互有利于深層次交互的生成。

圖5 主題二學(xué)習(xí)者子群網(wǎng)絡(luò)發(fā)展對(duì)比圖

3.微觀層面：學(xué)習(xí)者地位在一定程度上可以預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)效果，且學(xué)習(xí)者交互的數(shù)量與質(zhì)量相互促進(jìn)、呈正相關(guān)

學(xué)習(xí)者個(gè)人交互的權(quán)重為網(wǎng)絡(luò)中所有與其節(jié)點(diǎn)相連的邊的權(quán)重之和。觀察學(xué)習(xí)者交互的權(quán)重分布，將學(xué)習(xí)者按照1∶1∶3的比例分為核心聯(lián)通者、次要聯(lián)通者、普通聯(lián)通者三類。最終在107名學(xué)習(xí)者中，21名為核心聯(lián)通者，22名為次要聯(lián)通者，64名為普通聯(lián)通者。

分析學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)地位以及對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)效果。發(fā)現(xiàn)其地位在一定程度上可以預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)效果。同時(shí)根據(jù)學(xué)習(xí)者所獲證書類型，發(fā)現(xiàn)數(shù)量、質(zhì)量融合的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建更有利于判定學(xué)習(xí)者地位。

該cMOOC的學(xué)習(xí)成效有一定的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，并會(huì)在每期課程結(jié)束后對(duì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)者頒發(fā)不同的證書。第5期課程學(xué)習(xí)者共頒發(fā)7種證書，分別是互動(dòng)型學(xué)習(xí)者、創(chuàng)新型學(xué)習(xí)者、問題解決者、優(yōu)秀問題解決者、優(yōu)秀協(xié)作小組、聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者、創(chuàng)新型聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者。本研究主要以學(xué)習(xí)者個(gè)人為分析對(duì)象，不討論小組情況。課程結(jié)束時(shí)共有20位學(xué)習(xí)者獲得證書，具體證書類型以及學(xué)習(xí)者地位對(duì)應(yīng)關(guān)系如表4所示。從表4中可以發(fā)現(xiàn)，獲得證書的大部分學(xué)習(xí)者屬于核心聯(lián)通者，少部分屬于次要聯(lián)通者和普通聯(lián)通者，說明學(xué)習(xí)者交互融合交互質(zhì)量與數(shù)量的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)地位和角色可以在一定程度上預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)是否成功，并且聯(lián)通學(xué)習(xí)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中確實(shí)起到核心的聯(lián)通作用。同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新型聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者、創(chuàng)新型學(xué)習(xí)者皆屬于核心聯(lián)通者，獲得創(chuàng)新型證書表明學(xué)習(xí)者交互質(zhì)量較高，也進(jìn)一步說明將數(shù)量與質(zhì)量融合可以很好地表示學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果。

表4 獲得證書的學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)地位

分析學(xué)習(xí)者交互的數(shù)量與交互的質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)者建立的管道不同，且交互的數(shù)量與交互的質(zhì)量呈正相關(guān)。

學(xué)習(xí)者之間進(jìn)行交互其實(shí)就是在建立學(xué)習(xí)者之間的管道，為探究交互的數(shù)量與質(zhì)量之間的關(guān)系，利用公式（3）計(jì)算學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者交互的質(zhì)量，最終統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)者交互頻次與學(xué)習(xí)者交互質(zhì)量，排名前10的學(xué)習(xí)者如表5、表6所示。

表5 交互質(zhì)量排名前10的學(xué)習(xí)者

表6 交互頻次排名前10的學(xué)習(xí)者

從表5、表6中可以看出，交互質(zhì)量排名前10的學(xué)習(xí)者集合與交互頻次排名前10的學(xué)習(xí)者集合基本相似，表明交互頻次高的人其交互質(zhì)量也較高，這些學(xué)習(xí)者能夠主動(dòng)與其他學(xué)習(xí)者聯(lián)系，發(fā)表較高質(zhì)量的觀點(diǎn)，與學(xué)習(xí)者整體網(wǎng)絡(luò)圖（圖2）所描述的現(xiàn)象基本一致，即學(xué)習(xí)者交互的次數(shù)與交互質(zhì)量是相互促進(jìn)的。在后續(xù)研究中發(fā)現(xiàn)，在數(shù)量、質(zhì)量排名都較前的學(xué)習(xí)者更容易獲得證書，這在一定程度上也驗(yàn)證了證書的標(biāo)準(zhǔn)性。

四、總結(jié)與展望

（一）研究總結(jié)

基于國內(nèi)首門cMOOC學(xué)習(xí)者的交互數(shù)據(jù)，本研究構(gòu)建了數(shù)量與質(zhì)量并重的學(xué)習(xí)者社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果上來看，在交互次數(shù)的基礎(chǔ)上引入交互質(zhì)量，一方面能夠更加直觀地通過觀察整體網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的地位預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果，另一方面也能夠在保證子群劃分的結(jié)構(gòu)較為合理的情況下更加準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中隱含的規(guī)模更小的子群，這驗(yàn)證了數(shù)量與質(zhì)量融合加權(quán)構(gòu)建學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法的可行性和有效性。

本研究從宏觀、中觀、微觀三個(gè)層面對(duì)學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分析，并突破傳統(tǒng)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析方法，采用等距時(shí)間切片對(duì)動(dòng)態(tài)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行了分析。研究發(fā)現(xiàn)：從宏觀角度看，數(shù)量與質(zhì)量并重的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)更能體現(xiàn)學(xué)習(xí)者之間交互的緊密程度，該網(wǎng)絡(luò)具有多中心、自組織的特征，且始終處于動(dòng)態(tài)發(fā)展的狀態(tài)；從中觀角度看，學(xué)習(xí)者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有多個(gè)凝聚子群，連續(xù)多次的交互有利于深層次交互的生成；從微觀角度看，學(xué)習(xí)者地位與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果、學(xué)習(xí)者所建立的交互數(shù)量與質(zhì)量呈正相關(guān)。

（二）未來展望

教學(xué)交互是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，也是聯(lián)通主義學(xué)習(xí)的關(guān)鍵和重點(diǎn)。本研究提出了數(shù)量與質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，在已有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究中僅考慮交互數(shù)量的基礎(chǔ)上引入文本分析的方法。該方法打破原有方法僅考慮交互次數(shù)的局限，發(fā)展了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，有利于從語義的角度進(jìn)一步揭示在線學(xué)習(xí)規(guī)律，為認(rèn)識(shí)聯(lián)通主義理論和挖掘網(wǎng)絡(luò)時(shí)代教與學(xué)規(guī)律提供了啟示。未來考慮將該方法運(yùn)用到更多樣、更復(fù)雜的聯(lián)通主義學(xué)習(xí)情境中，進(jìn)一步修訂、豐富和發(fā)展該方法。同時(shí)，基于數(shù)量與質(zhì)量并重的社會(huì)交互網(wǎng)絡(luò)方法，開發(fā)聯(lián)通主義學(xué)習(xí)者自動(dòng)化評(píng)價(jià)工具，為真實(shí)情境中的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)提供參考。