張婧婧 楊業(yè)宏 王燁宇 陳 麗
[摘? ?要] 在線學(xué)習(xí)呈現(xiàn)大規(guī)模性、開放性、靈活性、動(dòng)態(tài)性等特征,使得學(xué)習(xí)交互的本質(zhì)發(fā)生了變化,亟待新的研究理論與方法來發(fā)現(xiàn)交互與演化的新規(guī)律。學(xué)習(xí)與交互不僅僅局限于小組之中,個(gè)體之間的交互正通過某種形式不斷延展開來,形成一個(gè)交互的網(wǎng)絡(luò),使得從網(wǎng)絡(luò)分析的視角對(duì)學(xué)習(xí)與交互展開研究成為可能。研究選取23篇英文論文作為文本數(shù)據(jù),從網(wǎng)絡(luò)分析的重新詞化、基本特征、常用網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、數(shù)據(jù)篩選方法、研究問題、理論框架、模型與方法等多個(gè)方面,對(duì)使用網(wǎng)絡(luò)分析方法探究在線學(xué)習(xí)交互的研究進(jìn)行了系統(tǒng)分析。研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)分析是研究在線學(xué)習(xí)大規(guī)模交互的重要方法,但傳統(tǒng)的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)不足以支撐對(duì)在線學(xué)習(xí)交互展開深入研究,網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)制將成為新的趨勢(shì)和研究重點(diǎn),相關(guān)實(shí)證研究亟待開展?;诙鄬W(xué)科理論,將如何剔除交互數(shù)據(jù)中的“噪音”作為研究設(shè)計(jì)的一部分,綜合運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容與文本分析、統(tǒng)計(jì)分析等方法,開展實(shí)證研究將幫助人們重新認(rèn)識(shí)社會(huì)化學(xué)習(xí)與開放靈活的在線學(xué)習(xí),使得新理論的產(chǎn)生成為可能。
[關(guān)鍵詞] 在線學(xué)習(xí); MOOC; 網(wǎng)絡(luò)分析; 交互
[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A
一、在線交互與網(wǎng)絡(luò)分析
2012年,數(shù)以百萬計(jì)的學(xué)習(xí)者選擇參加大規(guī)模開放在線課程(Massive Open Online Course,簡(jiǎn)稱MOOC),與不同文化、教育背景的學(xué)習(xí)者共同學(xué)習(xí)。在線學(xué)習(xí)的大規(guī)模性使得交互的本質(zhì)發(fā)生了改變,亟待新的研究方法來發(fā)現(xiàn)交互的新規(guī)律。內(nèi)容分析或話語分析在早期交互研究中被廣泛使用。盡管這些方法具有重要的意義,然而在以MOOCs為代表的在線學(xué)習(xí)中,一門課程中數(shù)以千計(jì)的學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的大量且非結(jié)構(gòu)化的交互數(shù)據(jù),使得傳統(tǒng)的研究方法呈現(xiàn)出一定的局限性。MOOCs在線交互產(chǎn)生的“電子蹤跡(Digital Traces)”讓研究者能夠獲取到以往傳統(tǒng)教育研究中無法采集的數(shù)據(jù),如考試前學(xué)生查閱課本頻率、在期末考試前學(xué)生交流頻次等[1]。大規(guī)模學(xué)習(xí)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)相比于以往計(jì)算機(jī)協(xié)作學(xué)習(xí)(CSCL)環(huán)境下的數(shù)據(jù),呈現(xiàn)出截然不同的特征,其表現(xiàn)在數(shù)據(jù)量之大、傳播速度之快、數(shù)據(jù)種類之多和不同程度的可信性[2]。Mcauley等提出,大規(guī)模學(xué)習(xí)中采集的數(shù)據(jù)多為自然浮現(xiàn)的(Emergent)、碎片化的(Fragmented)、彌散化的(Diffuse)和多樣的(Diverse)[3]。具有大數(shù)據(jù)特征的這些海量數(shù)據(jù)為研究學(xué)習(xí)交互提供了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。研究者除了關(guān)注交互的內(nèi)容,還更加關(guān)注交互個(gè)體之間的關(guān)系,由此形成交互模式以及背后的交互機(jī)制[1,4]。
大規(guī)模學(xué)習(xí)的興起,使得交互不僅僅局限于小組之中、個(gè)體之間的交互,而是通過某種形式,不斷延展開來,形成一個(gè)交互的網(wǎng)絡(luò)。越來越多的研究者選擇網(wǎng)絡(luò)分析法(Network Analysis)對(duì)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將行動(dòng)者抽象為節(jié)點(diǎn),將關(guān)系抽象為點(diǎn)與點(diǎn)之間的邊,形成一個(gè)社群圖,從而描述網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。其中,關(guān)系可以是有向的,也可以是無向的;可處理為加權(quán)的,也可簡(jiǎn)化為非加權(quán)的。研究者可以借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)(如度數(shù)、中心性、密度等),從不同角度,對(duì)宏觀網(wǎng)絡(luò)、中觀子群和微觀個(gè)體展開探索。網(wǎng)絡(luò)分析法能夠幫助研究者更清晰地了解到個(gè)體以及個(gè)體之間在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)之中空間上與時(shí)間上的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),有助于教學(xué)組織者對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)智能系統(tǒng)開發(fā)以及教師干預(yù)等起到了重要的推動(dòng)作用[5]。
在過去幾年,已有一些研究者對(duì)網(wǎng)絡(luò)分析,特別是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis, 簡(jiǎn)稱SNA)展開了綜述。例如:Cela等對(duì)SNA在在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)研究進(jìn)行了系統(tǒng)的分析,提出SNA與統(tǒng)計(jì)方法和內(nèi)容分析方法相結(jié)合,可用于解讀交互的本質(zhì)與類型,用于優(yōu)化課程設(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)潛在輟學(xué)者并進(jìn)行干預(yù)等[6];Sie等針對(duì)SNA在技術(shù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)(Technology-Enhanced Learning,簡(jiǎn)稱TEL)中的應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述,對(duì)數(shù)據(jù)收集、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、SNA應(yīng)用中的三種呈現(xiàn)形式(可視化、分析和干預(yù))進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,提出通過網(wǎng)絡(luò)模擬仿真來預(yù)測(cè)或者推斷學(xué)習(xí)行為[5];Aditomo和Reimann從境脈、研究對(duì)象、分析工具等方面對(duì)SNA的優(yōu)勢(shì)與不足進(jìn)行了綜述,發(fā)現(xiàn)并非所有的研究者都對(duì)數(shù)據(jù)收集的方法進(jìn)行描述,明確提出數(shù)據(jù)篩選和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的選擇是未來研究需要重點(diǎn)關(guān)注的方面[7]。在這些研究的基礎(chǔ)上,本研究從網(wǎng)絡(luò)分析的重新詞化、基本特征、常用網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、數(shù)據(jù)篩選方法、研究問題、理論框架、模型與方法等維度對(duì)在線學(xué)習(xí)交互研究中的網(wǎng)絡(luò)分析展開綜述。
二、研究方法
本研究在Springer、Web of Science、 Science Direct 數(shù)據(jù)庫中,使用關(guān)鍵詞“MOOC(s)/Online Learning/Virtual Community/Distance Learning”“Network Analysis/Social Network Analysis”“Forum/Interaction”,對(duì)2007年至2017年發(fā)表的論文進(jìn)行篩選。最后,本研究共獲得23篇學(xué)術(shù)論文,其中包括20篇SSCI期刊論文、3篇發(fā)表于教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析年會(huì)的文章,作為本研究的原始數(shù)據(jù),從網(wǎng)絡(luò)分析的重新詞化、基本特征、常用網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、數(shù)據(jù)篩選方法、研究問題、理論框架、模型與方法等方面進(jìn)行歸納和總結(jié),為研究在線學(xué)習(xí)交互提供重要的手段與依據(jù)。
三、研究結(jié)果
(一)網(wǎng)絡(luò)分析是什么?
大部分研究者將網(wǎng)絡(luò)分析重新詞化為方法或工具,如“Approach”“Technique”“Method”“Measures”“Means”“Methodology”“Tool”“Way”等。另有一部分研究者對(duì)網(wǎng)絡(luò)分析進(jìn)行描述的時(shí)候,則將它重新詞化為理論或領(lǐng)域,如“Lens”“Perspective”“Theory”“Field”“Concept”等。
(二)網(wǎng)絡(luò)的基本特征
網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)來源主要分為以下幾個(gè)大類:MOOC、學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(Learning Management System,簡(jiǎn)稱LMS)、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)(Virtual Learning Community,簡(jiǎn)稱VLC),數(shù)據(jù)的來源決定了所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模(一般為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù))。MOOCs和LMS的數(shù)據(jù)量相對(duì)較大,網(wǎng)絡(luò)規(guī)??蛇_(dá)上千甚至更多。而傳統(tǒng)的在線課程或與學(xué)校教學(xué)結(jié)合的社區(qū)平臺(tái)可提供的數(shù)據(jù)量則比較少,多為幾百或幾十。網(wǎng)絡(luò)基本特征的選取,如是否有向、是否加權(quán)、是否考慮教師作為行動(dòng)者、網(wǎng)絡(luò)是動(dòng)態(tài)還是靜態(tài)等則多由研究主題和問題決定。例如:在Skrypnyk 等的研究中,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系是有權(quán)重的,因?yàn)闄?quán)重可以用于表示個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度等特征[8]。而Zhu等在他們的研究中就沒有關(guān)注關(guān)系的權(quán)重,而是更關(guān)注是否存在回復(fù)或評(píng)論關(guān)系[9]。對(duì)于是否將教師作為行動(dòng)者,不同研究的處理也是不同的。有的研究將教師作為網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)部分,研究整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中中心性相關(guān)指標(biāo)的變化情況[10]或動(dòng)態(tài)演變過程[4];有的研究則將教師角色的參與與否作為研究的問題,分別對(duì)有教師參與和無教師參與的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[11]。大多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)為靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),也有研究從網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的視角使用SIENA(Simulation Investigation for Empirical Network Analysis)進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析[4]。
(三)網(wǎng)絡(luò)分析的指標(biāo)及其含義
網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)用于直接測(cè)量網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與特征,網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)主要可以分為兩類:靜態(tài)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和層次,又可以將靜態(tài)指標(biāo)分為整體指標(biāo)、局部指標(biāo)與個(gè)體指標(biāo)。從圖1中可以看出,2015年以前,多數(shù)研究使用了靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)來測(cè)量網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與特征;2015年左右,研究者逐漸意識(shí)到靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)難以捕捉到開放、靈活的在線學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)行為的變化,開始在學(xué)習(xí)過程的不同時(shí)間點(diǎn)上(如圖1中以斜體形式標(biāo)識(shí)的研究文獻(xiàn)來源)測(cè)量網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特征,但這些研究仍多采用靜態(tài)指標(biāo),只有少數(shù)學(xué)者開始使用動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)[4,18]或者網(wǎng)絡(luò)模擬[19](如圖1中的加粗標(biāo)識(shí)文獻(xiàn))來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。
1. 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)
(1)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)整體指標(biāo)
認(rèn)識(shí)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)首先要從認(rèn)識(shí)它的整體結(jié)構(gòu)開始,常見的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)整體指標(biāo)包括網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模、密度、直徑、全局聚類系數(shù)等。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模是指網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者的個(gè)數(shù)。密度指網(wǎng)絡(luò)中存在的關(guān)系數(shù)與所有可能的關(guān)系數(shù)的比值[27]。在Tirado-Morueta等的研究中,密度用于測(cè)量網(wǎng)絡(luò)的凝聚力[26]。直徑是指任意兩個(gè)行動(dòng)者之間的最大距離。全局聚類系數(shù)是局部聚類系數(shù)的平均數(shù),該系數(shù)可以幫助研究者發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的子群結(jié)構(gòu)。在Gillani和Eynon的研究中,該網(wǎng)絡(luò)的全局聚類系數(shù)為0.0009,研究者認(rèn)為該網(wǎng)絡(luò)存在子群社區(qū),且各社區(qū)之間的聯(lián)系并不緊密[1]。
(2)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)局部指標(biāo)
網(wǎng)絡(luò)中的連通域是指網(wǎng)絡(luò)中沒有孤立節(jié)點(diǎn)的子群。在連通域中,任何節(jié)點(diǎn)都與其他節(jié)點(diǎn)存在直接或間接的交互關(guān)系[9]。最大連通域是指在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中擁有最大規(guī)模的子群。通過對(duì)最大連通域的考察,Skrypnyk等和Zhu等觀察了網(wǎng)絡(luò)中子群的分布情況[8-9]。
(3)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)個(gè)體指標(biāo)
個(gè)體中心性指標(biāo)可用于考察個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的位置和角色,分為:點(diǎn)度中心度、緊密中心度、間距中心度和特征向量中心度。點(diǎn)度中心度指網(wǎng)絡(luò)中與某個(gè)體直接相連的關(guān)系的總數(shù)。在有向圖中可以分為出度和入度:出度指該個(gè)體向其他個(gè)體發(fā)出的交互關(guān)系個(gè)數(shù);入度指其他個(gè)體向該個(gè)體發(fā)出的交互關(guān)系個(gè)數(shù)。入度一般代表某個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的受歡迎程度,而出度代表該個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中主動(dòng)參與的程度[19,22]。Dawson指出,個(gè)體的社區(qū)責(zé)任感與緊密度和個(gè)體的度數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系,而與中心性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系[13]。緊密中心度指某個(gè)體與網(wǎng)絡(luò)中其他個(gè)體的距離,反映了以該個(gè)體為核心的交互關(guān)系,可以代表該個(gè)體對(duì)信息的控制能力[17]。中介中心度又叫間距中心度,中介中心度高的個(gè)體又被稱為網(wǎng)絡(luò)中的“橋”,對(duì)于信息的傳播非常重要。Tawfik等探究了學(xué)習(xí)者的中介中心度和點(diǎn)度中心度,發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)習(xí)者只和另外一個(gè)而非多個(gè)學(xué)習(xí)者有過交流,論壇的互動(dòng)主要依賴一小部分學(xué)習(xí)者[10]。特征向量中心度表現(xiàn)了某個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度[28]。
2. 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)
近年來,網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演變過程受到了更多的重視。Zhang等在其研究中使用了四個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo),分別為:同質(zhì)性(Homophily)、互惠性(Reciprocity)、傳遞性(Transitivity)和擇優(yōu)連續(xù)性(Preferential Attachment)[4]。同質(zhì)性是指相似的行動(dòng)者(性別、角色等)之間傾向于建立交流和連接?;セ菪允侵竷蓚€(gè)行動(dòng)者傾向于進(jìn)行“一來一往”的對(duì)話式交流。傳遞性是指若學(xué)習(xí)者A與學(xué)習(xí)者B存在交互關(guān)系,學(xué)習(xí)者B和學(xué)習(xí)者C存在交互關(guān)系,則學(xué)習(xí)者A和學(xué)習(xí)者C之間很可能會(huì)建立交互關(guān)系。擇優(yōu)連續(xù)性表現(xiàn)為“富者更富”,即處于網(wǎng)絡(luò)中心地位或影響力較大的學(xué)習(xí)者會(huì)獲得越來越多學(xué)習(xí)者的關(guān)注和交互,而一旦這些學(xué)習(xí)者退出課程,將會(huì)對(duì)論壇的交互造成較大的損害,甚至導(dǎo)致話題的結(jié)束。
(四)網(wǎng)絡(luò)分析中的交互質(zhì)量
大規(guī)模交互由于人數(shù)眾多,在不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行討論,導(dǎo)致討論內(nèi)容難以圍繞教學(xué)重點(diǎn)展開,交互數(shù)據(jù)噪音較多[29]。一方面,這有可能導(dǎo)致較低的互動(dòng)水平,并進(jìn)一步影響教育的干預(yù)和課程活動(dòng)[30];另一方面,會(huì)對(duì)研究結(jié)果造成一定的偏差。Gilliani等在其研究中提出了“有意義的交互”(Significant Interaction)的概念。他們認(rèn)為最初獲取的數(shù)據(jù)是摻雜了很多“噪音”的網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)需要將偶然發(fā)生的交互過濾;相反的,兩個(gè)或多個(gè)行動(dòng)者之間多次重復(fù)的交互才是“有意義的交互”[19]。數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定了交互關(guān)系的質(zhì)量,網(wǎng)絡(luò)分析中的數(shù)據(jù)篩選工作尤為重要。
為保證交互質(zhì)量,對(duì)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的方式主要有四大類:按照特定論壇、帖子、小組、標(biāo)簽篩選;按照時(shí)間或事件篩選;按照行動(dòng)者特征篩選;按照內(nèi)容篩選,見表1。在對(duì)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的時(shí)候,有時(shí)候不只運(yùn)用一種篩選標(biāo)準(zhǔn)或方法,而是綜合使用多個(gè)標(biāo)準(zhǔn),例如:在某一討論區(qū)中按照學(xué)習(xí)者的特征篩選出特定的行動(dòng)者[19]。
按照特定的論壇、帖子、小組、標(biāo)簽進(jìn)行篩選,或者按照特定的時(shí)間或事件進(jìn)行篩選,一般是比較粗略、簡(jiǎn)單的初步篩選辦法。例如:Kellogg等選擇了可能產(chǎn)生較多交互的討論帖,如注冊(cè)帖和專項(xiàng)討論區(qū)[18];Jiang等將論壇名稱和標(biāo)簽結(jié)合,通過標(biāo)簽內(nèi)容,將不常使用的html標(biāo)簽所包含的內(nèi)容去除[31]。對(duì)于特定時(shí)間的篩選,Zhang等為了排除與課程內(nèi)容無關(guān)的、教師節(jié)前后的干擾,將九月二號(hào)之后的帖子剔除[4];而Manca等選擇了初始熟悉系統(tǒng)的三周和最后活動(dòng)的一周[14]。
按照行動(dòng)者特征篩選主要可以分為按照網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)篩選、按照成績(jī)或?qū)W習(xí)行為篩選與按照角色或身份篩選。網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)通常采用的是度數(shù)和凝聚子集,例如:Gillani等為了找到有意義的交互(Significant Interaction),采用k叢的概念,過濾掉偶然發(fā)生的交互[19];Skrypnyk等則采用最大連通域建構(gòu)網(wǎng)絡(luò)[8];Rodríguez等將度數(shù)小于2的行動(dòng)者剔除[32]。有一些研究也按照成績(jī)或?qū)W習(xí)行為進(jìn)行篩選,Dawson根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)表現(xiàn)篩選了學(xué)習(xí)成績(jī)?cè)?0%以上的學(xué)生與10%以下的學(xué)生建立網(wǎng)絡(luò)[15]。有些研究也將行動(dòng)者的身份進(jìn)行了限定,例如:Hernández-García等首先確定了網(wǎng)絡(luò)中的教師角色,并將有教師參與和無教師參與的不同交互情況建立各自的網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行對(duì)比分析[22]。
有些研究者也會(huì)按照交互或討論的內(nèi)容進(jìn)行篩選。Gillani和Eynon篩選出有關(guān)商業(yè)個(gè)案討論的交互與圍繞期末項(xiàng)目展開的交互[1];Tirado-Morueta等將社交類型的交互剔除后再建立網(wǎng)絡(luò)[26]。
(五)網(wǎng)絡(luò)分析中的研究問題
使用網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)在線學(xué)習(xí)的交互進(jìn)行探究,提出的研究問題主要為四大類型:描述性、設(shè)計(jì)性、相關(guān)性和解釋性。
1. 描述性
通常描述性研究著重對(duì)現(xiàn)象或特征進(jìn)行描述,在其研究問題中,側(cè)重描述現(xiàn)象的變化過程,如“改變(Changes)”“演變(Evolve)”,或者現(xiàn)象的特征,如“特點(diǎn)(Characteristics)”“模式(Pattern)”“本質(zhì)(Nature)”“類型(Type)”“結(jié)構(gòu)(Structure)”“模型(Model)”等。例如:Laat等應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)學(xué)生在論壇中的交互結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析[12];Dowell等討論了不同語言特征揭示的學(xué)生表現(xiàn)和社會(huì)地位[20];Tawfik等分析了MOOC課程中學(xué)習(xí)者互動(dòng)隨時(shí)間的變化情況[10]。在描述性研究問題中,有一類常見的研究問題是對(duì)不同對(duì)象的特征或行為進(jìn)行對(duì)比。例如:Dowell等針對(duì)不同學(xué)習(xí)者的交互行為特征進(jìn)行了比較[20];Dawson對(duì)學(xué)業(yè)表現(xiàn)較好的和學(xué)業(yè)表現(xiàn)欠佳的學(xué)生在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的指標(biāo)以及網(wǎng)絡(luò)組成進(jìn)行了比較和分析[15]。
2. 設(shè)計(jì)性
設(shè)計(jì)性研究問題的表述中,通常直接出現(xiàn)“算法(Algorithm)”“框架(Framework)”“服務(wù)(Service)”作為設(shè)計(jì)的產(chǎn)物。為了更好地理解學(xué)習(xí)環(huán)境的變化,探索學(xué)習(xí)者之間的社會(huì)關(guān)系,Jiang等將論壇看作一個(gè)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò),基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論提出了“跳躍—隨機(jī)—游走算法”(Jump-Random-Walk Algorithm)[31]。
3. 相關(guān)性
相關(guān)性研究問題中包括對(duì)兩個(gè)或多個(gè)因素之間的關(guān)系進(jìn)行研究,其中有一大類為相關(guān)關(guān)系的解釋。在這類研究問題的表述中,經(jīng)常使用的詞語有“與……有關(guān)(Relate to……)”“關(guān)系(Relationship)”等。例如:Hernández-García等將不同個(gè)體以及整體的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)與在線學(xué)習(xí)成果進(jìn)行了相關(guān)分析[22];Carceller等分析了社會(huì)資本和學(xué)業(yè)成績(jī)之間的相關(guān)關(guān)系[23];Dawson探究了社區(qū)感(Sense of Community)和網(wǎng)絡(luò)變化之間的相關(guān)關(guān)系[13];Thormann等探究了學(xué)生助教的數(shù)量與批判性思考之間的相關(guān)關(guān)系[16];Tirado-Morueta等探究了不同的學(xué)習(xí)任務(wù)類型是否會(huì)影響個(gè)人網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)或整體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)[26]。
4. 解釋性
解釋性研究問題主要分為因果探究型和假設(shè)驅(qū)動(dòng)型。因果探究型問題的表述中通常包括表示因果的表述,如“原因(Reason)”“為什么(Why)”“影響(Influence)”“影響(Impact)”。假設(shè)驅(qū)動(dòng)型的問題則會(huì)明確地提出研究假設(shè),并通過網(wǎng)絡(luò)演化分析對(duì)假設(shè)進(jìn)行接受或拒絕。例如:在假設(shè)驅(qū)動(dòng)型的研究中,Rehm等就對(duì)個(gè)人的階層地位對(duì)于學(xué)習(xí)社區(qū)的交流類型產(chǎn)生的影響進(jìn)行了研究[24];Zhang等則針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)演化過程中是否會(huì)呈現(xiàn)互惠性、傳遞性、同質(zhì)性和擇優(yōu)連續(xù)性等特征提出了假設(shè)并加以驗(yàn)證[4]。
(六)網(wǎng)絡(luò)分析中的理論框架
這些研究常以交互模型、框架、分類與指標(biāo)體系作為理論框架,對(duì)研究問題、研究方法以及研究結(jié)果的解讀具有重要意義。針對(duì)不同的交互行為與交互內(nèi)容,在網(wǎng)絡(luò)分析中出現(xiàn)了一些較為具體的交互模型、框架、分類與指標(biāo)體系。例如:Wise等提出了關(guān)于討論內(nèi)容和主題的分類指標(biāo)[33];Gunawardena等則提出了五重新知識(shí)建構(gòu)交互模型,將交互行為劃分為了五個(gè)層次:信息的分享和比較、當(dāng)知識(shí)概念以及意見產(chǎn)生不一致時(shí)進(jìn)行的探究和發(fā)現(xiàn)、知識(shí)建構(gòu)的協(xié)商與討論、測(cè)試和修改提出的假設(shè)和建構(gòu)、達(dá)成意見上的一致[34];Rivera等將同伴交互以及網(wǎng)絡(luò)形成的過程劃分為三種不同的機(jī)制:趨同性機(jī)制(Assortative Mechanisms)、關(guān)系性機(jī)制(Relational Mechanisms)和接近性機(jī)制(Proximity Mechanisms)[35]。趨同性機(jī)制主要依賴于行動(dòng)者的同質(zhì)性傾向,即行動(dòng)者傾向于和其他相似的行動(dòng)者進(jìn)行交互,如性別、民族等[36]。關(guān)系性機(jī)制主要依賴于現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),即行動(dòng)者之間的互惠性、傳遞性等性質(zhì)。接近性機(jī)制是指行動(dòng)者位置上的臨近會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的形成。Soller將合作學(xué)習(xí)的對(duì)話技能和子技能劃分為:主動(dòng)學(xué)習(xí)(Active Learning)、對(duì)話(Conversation)和創(chuàng)造性沖突(Creative Conflict)[37]。主動(dòng)學(xué)習(xí)包括尋求幫助以解決問題、向他人提供建議、提供正向反饋和強(qiáng)化。對(duì)話包括將當(dāng)前任務(wù)重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到新的任務(wù)、促進(jìn)團(tuán)體的凝聚力和同伴參與度、告知同伴自己的意見或答案。創(chuàng)造性沖突包括對(duì)現(xiàn)有的觀點(diǎn)進(jìn)行正向或負(fù)向的討論或質(zhì)疑,以及推薦教師回答問題。Anderson對(duì)學(xué)生的概念化和操作化的學(xué)習(xí)層次進(jìn)行了劃分[38]。首先,將知識(shí)劃分為事實(shí)性知識(shí)(Factual Knowledge)、概念性知識(shí)(Conceptual Knowledge)、程序性知識(shí)(Procedural Knowledge)、元認(rèn)知知識(shí)(Meta-Cognitive Knowledge);然后,將認(rèn)知過程劃分為以下六個(gè)過程:記憶(Remember)、理解(Understand)、應(yīng)用(Apply)、分析(Analyze)、評(píng)估(Evaluate)和創(chuàng)造(Create)。
(七)網(wǎng)絡(luò)分析中的模型與方法
網(wǎng)絡(luò)分析中的模型與方法主要包括社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析、內(nèi)容分析等。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析采用的模型和方法包括塊建模、指數(shù)隨機(jī)圖模型、行動(dòng)者驅(qū)動(dòng)模型、傳染病模型 、認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析等。統(tǒng)計(jì)學(xué)分析經(jīng)常采用的方法和模型為結(jié)構(gòu)方程模型、邏輯回歸、線性混合效應(yīng)模型、Mann-Whitney U檢驗(yàn)等。內(nèi)容分析常使用的模型和量表包括內(nèi)容分析多維度量表、商業(yè)過程挖掘、Soller內(nèi)容分析模型、交互分析模型和結(jié)構(gòu)語義編碼。
系統(tǒng)科學(xué)或者系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)更加關(guān)注交互網(wǎng)絡(luò)演化的規(guī)律與機(jī)制,當(dāng)前使用較多的模型是SIENA和ERGM模型。SIENA可用于分析縱向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),通過對(duì)效應(yīng)(Effects)和協(xié)變量(Covariate)的考察,對(duì)網(wǎng)絡(luò)可能發(fā)生的演化規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]。該方法基于隨機(jī)行動(dòng)者模型(Stochastic Actor-oriented Model,簡(jiǎn)稱SAOM),將行動(dòng)者看作網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)之間的邊代表行動(dòng)者之間的交互關(guān)系。模型的改變以行動(dòng)者為前提,即SAOM將網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)看作是行動(dòng)者新建、保持或者終止和其他行動(dòng)者之間的邊的過程,行動(dòng)者有意識(shí)或者無意識(shí)的行為受網(wǎng)絡(luò)自身的結(jié)構(gòu)、行動(dòng)者的特征和行為的影響。
四、討? ?論
(一)網(wǎng)絡(luò)分析中交互演化規(guī)律與機(jī)制的重要性
近年來,研究者已逐漸認(rèn)識(shí)到大規(guī)模在線學(xué)習(xí)導(dǎo)致交互的本質(zhì)發(fā)生了改變。網(wǎng)絡(luò)分析已成為研究在線學(xué)習(xí)交互的重要理論、方法與工具,將局限于對(duì)交互關(guān)系的探索擴(kuò)展到對(duì)交互關(guān)系形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及背后的網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律與機(jī)制的研究。網(wǎng)絡(luò)分析中靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的指標(biāo),可以在不同層級(jí)上(個(gè)體、群組、整體)測(cè)量交互網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征與演化規(guī)律,是網(wǎng)絡(luò)分析作為研究大規(guī)模交互方法與工具的重要抓手[19]。傳統(tǒng)的SNA往往捕捉某一時(shí)間點(diǎn)的交互網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),使用一個(gè)時(shí)間點(diǎn)以及這一時(shí)間點(diǎn)之前的交互數(shù)據(jù)來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。這樣的網(wǎng)絡(luò)分析往往忽略了大規(guī)模交互的動(dòng)態(tài)性,特別是在以MOOCs為例的開放與靈活的學(xué)習(xí)環(huán)境中,存在大量學(xué)習(xí)者輟學(xué)、學(xué)習(xí)者隨來隨走的現(xiàn)象,使得SNA難以準(zhǔn)確地解讀在線學(xué)習(xí)交互的本質(zhì)。部分研究已經(jīng)意識(shí)到解釋交互演化的重要性,嘗試使用SNA捕捉不同時(shí)間點(diǎn)上網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征[8-11,25]。這與使用照相機(jī)拍照來記錄發(fā)展過程類似,其實(shí)呈現(xiàn)的是不同時(shí)間點(diǎn)的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),而無法將不同時(shí)間點(diǎn)上觀察到的交互異同與交互網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)者的特征之間的關(guān)系聯(lián)系起來,也就是說,難以解讀與預(yù)測(cè)交互以怎樣的方式進(jìn)行,將發(fā)生怎樣的變化,以及引起交互變化的背后到底是怎樣的機(jī)制。在國(guó)際上,從網(wǎng)絡(luò)分析的視角去發(fā)現(xiàn)交互演化規(guī)律與機(jī)制的研究受到了重視,是未來這一領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。例如:Gillani等將網(wǎng)絡(luò)模擬的分析方法應(yīng)用到在線學(xué)習(xí)交互的研究中,使用傳染病模型揭示了交互網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特征[19];Zhang等使用行動(dòng)者模型,對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)演化過程中是否會(huì)呈現(xiàn)互惠性、傳遞性、同質(zhì)性和擇優(yōu)連續(xù)性等演化規(guī)律提出了假設(shè)并進(jìn)行了驗(yàn)證[4]。
(二)交互的演化與機(jī)制幫助我們重新認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí)的社會(huì)屬性
從網(wǎng)絡(luò)分析的視角,可以發(fā)現(xiàn)交互演化的新規(guī)律與機(jī)制,進(jìn)而幫助我們認(rèn)識(shí)在線學(xué)習(xí)的本質(zhì)。已有的學(xué)習(xí)理論不乏對(duì)學(xué)習(xí)的社會(huì)性與學(xué)習(xí)的社區(qū)屬性的討論[39]。20世紀(jì)90年代已經(jīng)出現(xiàn)了“網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)”的概念,用于解讀學(xué)習(xí)過程中通過交互形成社交網(wǎng)絡(luò)的過程[40]。它重點(diǎn)關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)的建立和維系,常用于非正式學(xué)習(xí)中[41]。聯(lián)通主義這一流派認(rèn)為,學(xué)習(xí)最好的實(shí)現(xiàn)方式是建立網(wǎng)絡(luò),聯(lián)結(jié)是有效學(xué)習(xí)的關(guān)鍵[42]。當(dāng)學(xué)習(xí)者與其他同伴以學(xué)習(xí)為目的進(jìn)行社交時(shí),會(huì)伴隨生成隱形的人際關(guān)系[5]。隨著時(shí)間的推移,這些關(guān)系會(huì)逐步推動(dòng)學(xué)習(xí)社區(qū)的形成。此外,社會(huì)化學(xué)習(xí)理論也關(guān)注從信息傳播的視角去發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者如何獲取信息與知識(shí),這一流派主要關(guān)注信息傳播如何受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與行動(dòng)者的影響,從而去發(fā)現(xiàn)知識(shí)生產(chǎn)、傳播與消費(fèi)的規(guī)律??梢钥吹?,在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,學(xué)習(xí)的社會(huì)屬性越來越受到人們的重視,從網(wǎng)絡(luò)的視角去看待學(xué)習(xí)的理論層出不窮,然而這些理論的發(fā)展一直受限于實(shí)證研究的滯后,導(dǎo)致這些理論沒有研究證據(jù)的支持與驗(yàn)證,難以在更大范圍內(nèi)傳播。而網(wǎng)絡(luò)分析特別關(guān)注網(wǎng)絡(luò)交互的演化與機(jī)制的實(shí)證研究,能夠更好地推動(dòng)學(xué)習(xí)理論的演繹。從動(dòng)力學(xué)的視角去認(rèn)識(shí)在線學(xué)習(xí)的新規(guī)律,將開放性、靈活性與動(dòng)態(tài)性等特征納入網(wǎng)絡(luò)分析的模型中,有助于優(yōu)化現(xiàn)有的學(xué)習(xí)理論,也可能孕育出新的學(xué)習(xí)理論,來解釋我們教育實(shí)踐中產(chǎn)生的諸多問題,也為更好地設(shè)計(jì)未來開放與靈活的在線教育提供重要的研究支持。
(三)建立以學(xué)習(xí)交互為核心,網(wǎng)絡(luò)分析為手段的跨學(xué)科陣營(yíng)
今后的研究需要綜合系統(tǒng)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、教育學(xué)等不同學(xué)科的理論和方法,推動(dòng)我們從網(wǎng)絡(luò)分析的視角重新認(rèn)識(shí)大規(guī)模學(xué)習(xí)中交互演化的規(guī)律與機(jī)制。多學(xué)科的融合使得我們的研究問題多樣化,包括描述性、設(shè)計(jì)性、相關(guān)性、解釋性等,采用的方法包括但不限于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容分析和統(tǒng)計(jì)分析等方法,這也體現(xiàn)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和其他研究方法相結(jié)合的發(fā)展趨勢(shì)。將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和文本分析等其他方法相結(jié)合,可以更為精準(zhǔn)地捕捉到教和學(xué)過程中的學(xué)習(xí)與交互[11],有利于更深入地了解交互內(nèi)容、交互質(zhì)量和小組成員的貢獻(xiàn)程度等。更為重要的是,在多學(xué)科的交叉融合過程中,教育研究者保持清醒的頭腦,以學(xué)習(xí)與交互為核心,在使用網(wǎng)絡(luò)分析來設(shè)計(jì)教育學(xué)的研究課題時(shí),應(yīng)將如何剔除交互數(shù)據(jù)中的“噪音”作為研究設(shè)計(jì)的一部分,而非作為研究之前的純技術(shù)層面上的數(shù)據(jù)清理工作。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,交互數(shù)據(jù)如果不進(jìn)行篩選與提純,將是海量的,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是松散的,盡管采用了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)分析方法,往往可能得到相悖的研究結(jié)果,誤導(dǎo)理論與實(shí)踐的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)分析中的交互數(shù)據(jù)篩選與提純的工作屬于教育研究中研究設(shè)計(jì)的重要部分,與問卷設(shè)計(jì)中如何設(shè)計(jì)問題與選項(xiàng)來獲取數(shù)據(jù)、訪談中如何設(shè)計(jì)問題大綱、實(shí)驗(yàn)中如何選取與分組被試一樣重要。研究者需要根據(jù)研究問題和研究目的進(jìn)行交互數(shù)據(jù)的篩選,得到有效的交互數(shù)據(jù),方可保證研究結(jié)論的準(zhǔn)確性,真正發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)與交互的新規(guī)律。
五、結(jié)? ?語
本研究從重新詞化、基本特征、常用網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、數(shù)據(jù)篩選方法、研究問題、理論框架、模型與方法等多個(gè)方面,對(duì)使用網(wǎng)絡(luò)分析方法探究在線學(xué)習(xí)交互的研究進(jìn)行了分析。本研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)分析是研究在線學(xué)習(xí)大規(guī)模交互的重要方法,但傳統(tǒng)的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)不足以支撐對(duì)在線學(xué)習(xí)交互展開深入研究,網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化機(jī)制將成為新的趨勢(shì)和研究重點(diǎn),相關(guān)實(shí)證研究亟待開展。基于多學(xué)科理論、綜合多種研究方法的實(shí)證研究將幫助我們重新認(rèn)識(shí)社會(huì)化學(xué)習(xí)和開放靈活的在線學(xué)習(xí),推動(dòng)社會(huì)學(xué)習(xí)理論的發(fā)展和其他理論的產(chǎn)生。