網絡學習空間中交互行為的實證研究 *
——基于社會網絡分析的視角

梁云真，趙呈領，阮玉嬌，劉麗麗，劉冬梅

(華中師范大學 教育信息技術學院，湖北 武漢 430079)

網絡學習空間中交互行為的實證研究 *
——基于社會網絡分析的視角

梁云真，趙呈領①，阮玉嬌，劉麗麗，劉冬梅

(華中師范大學 教育信息技術學院，湖北 武漢 430079)

2016年教育部教育信息化工作要點明確指出要重點推動“網絡學習空間人人通”，促進教與學的方式變革。該文以網絡學習空間中的交互為研究對象，采集學習者在線交互時產生的系統日志、帖子內容等數據，基于社會網絡分析的視角，結合內容分析與行為序列分析等多種方法，分別分析學習者交互網絡的密度、點度中心度、中介中心度和接近中心度等參數，采用Gunawardena的5階段交互編碼框架對交互內容進行編碼分析，重點探究交互行為模式及規律。研究結果發現：網絡學習空間中形成了一個相對稠密的交互網絡，學習者之間的交互較多，但較多停留在分享與澄清、認知沖突等較低層級，而意義協商、檢驗修正、達成與應用等較高層級比例較小，并分析了交互行為轉換模式；核心參與者與邊緣參與者的交互層級存在明顯差異。研究最后分析與討論了局限性與今后的努力方向。

網絡學習空間；交互行為；社會網絡分析

一、引言

越來越多的信息技術被用來營造在線協作學習的環境，以促進協作、交互的發生。在CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)環境中，在線異步交互與討論占據核心的地位，通常被稱為CMC(Computer Mediated Conferencing)、CMD(Computer Mediated Discussion)、CC(Computer Conferencing)、NL(Networked Learning)、ALN(Asynchronous Learning Networks)。從19世紀末開始，在線異步交互與討論逐漸成為教育技術領域關注的重要問題之一[1]，研究者一致認為交互的數量與質量對于促進學習具有重要的作用。

“三通兩平臺”是我國教育信息化“十三五”建設的核心目標，2016年教育部教育信息化工作要點明確指出要重點推動“網絡學習空間人人通”，促進教與學的方式變革。網絡學習空間是運行于學習支撐服務平臺之上的虛擬空間，支持“教與學”“教與教”“學與學”有效互動的虛擬學習環境。在網絡學習空間中，學習者主要通過互動與交流、共同意義協商和解決問題建構知識。網絡學習空間包括機構空間和面向教師、學生等的個人空間，支持優質資源的共建、共享，以空間帶動應用[2]。目前為止，全國已開通網絡學習空間4217萬個[3]，華中師范大學作為第一批教育信息化試點學校，以“云課堂”為依托，為每位教師和學生開通網絡學習空間。從統計數據來看，網絡學習空間中學習者交互的數量較多，但如何更準確地把握交互的數量與質量，以通過交互提高學習質量與網絡學習空間的有效性是需要研究的問題。本研究以華中師范大學網絡學習空間中的交互為研究對象，綜合采用社會網絡分析、內容分析、行為序列分析等多種方法對交互行為進行定性與定量相結合的分析，重點研究交互結構，探究網絡學習空間中交互模式及特征，為更好地利用網絡學習空間變革教與學的方式，提升教育與學習質量提供精準的支持與服務。

二、相關研究基礎

(一)文獻綜述

信息技術的發展使得學習空間突破了時空的限制，學習空間的形態和構成是當前迫切需要探索和研究的一個重要課題。學習空間包括正式、非正式和虛擬三種，其中網絡學習空間是一種虛擬學習空間。網絡學習空間最早由劉延東副總理在2012年全國教育信息化電視電話工作會議上提出，2016年教育部教育信息化工作重點中更是明確指出重點推動“網絡學習空間人人通”。一般認為可以從廣義與狹義兩個層面來理解網絡學習空間，其中廣義的網絡學習空間不僅包括學習管理系統、在線教育平臺等專門為教育設計的虛擬空間，還包括QQ、微信、博客等各種能夠提供空間服務的社會化軟件與平臺；狹義的網絡學習空間僅指專門為在線教學與學習服務的虛擬空間，其中國家教育資源公共服務平臺、世界大學城是非常典型的案例[4]。本研究中的網絡學習空間特指華中師范大學依托“云課堂”構建的專門為在線教學與學習服務的網絡學習空間。盡管國內開展了廣泛的網絡學習空間的建設、應用實踐，研究者也開展了網絡學習空間的概念[5]、網絡學習空間的規劃和設計[6-12]、網絡學習空間的教學應用[13-16]等方面的研究。總的來說，目前國內關于網絡學習空間的研究還較為零散，需要開展更為系統的建設與應用這方面的研究， 特別是從學習者的學習過程、學習狀態、學習行為、學習結果等方面深入探究。

交互是教學活動最為顯著的特性，也是最可能影響學習的潛在因素[17]，網絡學習空間中的交互也是需要關注與研究的課題之一。網絡環境下的交互主要分為異步交互、同步交互和同步與異步相結合的交互，其中異步交互是網絡學習空間中主要的交互形式。異步交互對于學習者知識建構、問題解決、反思等高階思維能力有重要影響與價值。以往關于交互的研究主要采用調查研究法、個案研究法、參與分析法等，但這些方法往往不能全方位地關注交互活動、反映真實的交互質量，因此目前研究者較多采用內容分析(Content Analysis)、社會網絡分析(Social Network Analysis)、行為序列分析 (Behavior Sequential Analysis)等方法進行研究。但現有研究較多采用單一方法，如采用內容分析法重點研究交互內容的不同層級的頻率與比例，采用社會網絡分析聚焦于探討學習者個體間的社會交互模式與結構，采用行為序列分析研究學習者交互行為轉移模式等，單獨地采用一種研究方法往往容易產生局限性，但綜合采用多種方法，開展深入分析與比較的研究較少[18]。

(二)內容分析編碼框架

內容分析法是一種在文本等材料進行程序化分析的基礎上做出有效推論與結論的研究方法[19]。一般來說，內容分析的目的不僅在于交互文本的表層信息，而在于揭示在線交互中發生的學習與知識建構過程及其水平。當然，將內容分析應用于CMC的研究當中也存在一些問題，如交互文本的內容量較大，需要花費的時間成本較高；需要足夠清晰的編碼系統來保證內容分析的“判斷能力與信度”[20]。內容分析的關鍵在于一個科學有效的分析框架，其中的編碼類目應具有完備性、互斥性和信度。關于在線交互的編碼框架有很多種，如Garrison從批判性思維的維度提出將交互分為辨別(Identification)、定義(Definition)、探討(Exploration)、評估(Evaluation)、整合(Integration)五個層級[21]；Henri基于認知維度將交互分為社交的(Social)、交流的(Interactive)、元認知的(Metacognitive)、認知的(Cognitive)四類[22]；Gunawardena等人于1997年在Henri模型的基礎上，基于扎根理論，提出了用于CMC交互和學習質量分析的交互分析模型IAM(Interaction Analysis Model)，以從知識建構的維度判斷社會交互的水平與質量[23]。IAM從知識建構的維度將交互分為分享與澄清、認知沖突、意義協商、檢驗修正、達成與應用等五個階段(如表1所示)，該框架聚焦于知識協同建構媒體的交互和在線討論中所出現的所有知識建構的形式，適合于基于社會建構主義的協作學習(以學生為中心)環境中，相對較為明確、容易操作、對于多種學習情境中的教學模式都適用等特征正好與本研究中的交互特征相匹配。同時，IAM的科學性與有效性經過了反復驗證。

表1 編碼框架

三、研究設計

(一)研究方法

本研究主要采用社會網絡分析、內容分析、行為序列分析相結合的方法，對網絡學習空間中的交互行為進行研究，重點探究學習者交互的社會網絡結構、交互層級及其之間的相互影響。社會網絡分析是一種研究行動者個體及其相互間的關系及互動模式的方法，它能將行動者之間的互動進行可視化建構，以圖式的方式呈現。本研究通過分析學習者交互網絡的密度、點度中心度、中介中心度和接近中心度等參數，判定其在交互網絡中的位置、參與程度，分辨出核心參與者與邊緣參與者。內容分析和行為序列分析主要是采用Gunawardena的5階段交互編碼框架，對網絡學習空間中的交互內容進行編碼、量化分析，研究學習者的交互層級與行為序列特征，分析核心參與者與邊緣參與者交互行為的差異。

(二)數據來源

本研究的數據來源于華中師范大學網絡學習空間中師范生通識課《教師職業發展與心理健康》課程的在線交互數據。該課程偏重于教師職業發展與心理健康相關理論的學習，試圖通過較為完整系統的理論與案例的學習，使師范生明確教師所應具有的能力與涵養，更為清晰地認知未來職業，使其在就業初期能夠順利地轉變角色，并進行合理的職業生涯規劃。課程的學習時間為一個學期(16周)，教學形式為依托網絡學習空間采用基于微課的自主學習和在線交互相結合的混合學習，其中基于微課的自主學習代替傳統的教師講授，在線交互主要為學習者在自主學習過程中產生的問題服務。課程的考核方式為形成性評價(自主學習課程資源的情況、學生參與在線交互的頻數、深度等)與總結性評價(課程論文)相結合。本研究中的數據來自于學習者在線交互時產生的系統日志、帖子內容等，數據的起止時間為2015年10月8日至2015年11月20日，學習過程中學生積極主動地參與交互，共產生了70個主題和623條帖子。

(三)數據統計與處理

課程結束后，對網絡學習空間中的交互數據進行收集，主要將系統日志、發帖、回帖的文本資料、發起人、時間等信息復制粘貼保存至Excel文件中。按照Ucinet社會網絡分析工具要求的格式建立編碼矩陣，分析網絡學習空間中交互呈現的社會網絡結構及其網絡密度、中心性等特征，確定交互的核心參與者與邊緣參與者。在Excel中進行統計分析，分別計算核心參與者與邊緣參與者的交互數量，并對二者進行對比分析。

為了保證研究的信度，本研究采用以下的編碼方法與程序：(1)選取兩位具有教育技術專業背景、全程參與研究設計與實施過程的研究者作為編碼人員；(2)編碼前對編碼人員進行集中培訓，使其充分理解與把握編碼框架的描述性說明與界定；(3)兩位編碼人員分別多次獨立編碼，針對編碼不一致的內容，找出編碼層級最高的編碼人員，并請其說明對于編碼的理解，反復檢查該編碼是否符合編碼框架；(4)將整個帖子作為分析單元，兩位編碼人員分別獨立對帖子內容進行編碼，當編碼數據達到總帖子的20%時，進行信度系數(Cohen Kappa系數)檢驗：如果Cohen Kappa系數小于0.7，則兩人商討編碼標準，確定統一規則，直至Cohen Kappa系數大于0.7為止。經過系統的培訓與反復編碼試驗后，兩位編碼人員之間的一致性系數達到0.71，因此認定本研究的信度較好。

為了深入分析學習者交互行為模式及其特征，本研究采用行為序列分析法研究行為序列間的轉移模式，并呈現可視化的圖解。主要步驟如下：根據內容分析編碼結果計算序列轉移矩陣；計算條件概率矩陣與預期值矩陣；計算調整殘差值；畫出行為轉換模式圖[24]，此部分計算工作采用行為序列分析軟件GESQ5.1完成。

四、研究結果與分析

(一)整體的交互網絡結構分析

社會網絡分析的核心是從“關系”的角度出發，探索和研究行動者及其關系集合，并采用社群圖的形式使其社會網絡結構可視化。為了保護研究對象的隱私，本研究采用代號代替研究對象的真實姓名。運用Ucinet軟件對網絡學習空間中的在線交互數據進行編碼分析，得到社會網絡結構圖及網絡密度、中心度等相關參數。

由于教師在交互中起引導作用，為了避免其作用過于突出，影響整體網絡的判斷，因此本研究將其排出在外，僅對47名學生的在線交互數據進行研究。網絡學習空間中的交互關系模式如下頁圖1所示，頂點表示在線交互中的成員，頂點間的連線表示成員之間的發帖、回復等交互行為。從該圖中可以看出學生之間產生了頻度有差異的交互，部分學生處于網絡的中心位置，說明其比較積極、主動地參與交互，處于邊緣的學生則參與交互程度較低。

圖1 網絡學習空間中交互網絡結構

網絡密度(Density of a Network)是最常用的測量網絡連通性的指標，其值越大，表示該網絡成員之間的聯系越緊密，網絡對于其中行動者的態度、行為等產生的影響可能越大。本研究中網絡密度值為0.16，學生之間均有次數不等的交互，已經形成了相對緊密的網絡。

一般采用中心性來衡量單個行動者在網絡中是否處于中心位置，三種常用的網絡中心度包括點度中心度(Local Centrality)、中介中心度(Betweenness Centrality)和接近中心度(Closeness Centrality)。其中點度中心度描述的是行動者的局部中心指數，用于測量網絡中的行動者的自身交互能力。中介中心度描述一個行動者在多大程度上居于其他兩個行動者之間，是一種資源控制能力指數。接近中心度與中間中心度正好相反，它考慮的是在多大程度上某行動者不受其他行動者控制的程度[25]。本研究中的點度中心度、中介中心度和接近中心度的平均值分別為29.510、1.620、59.040。

整體來看，網絡學習空間中的學生間交互較多，已經形成相對緊密的網絡，成員的點度中心度均值較高，其中最大值為93.478；成員之間存在中介中心，交互并沒有局限于2人之間，多人交互較為常見；各成員間的距離適中。

(二)核心參與者與邊緣參與者交互層級的比較分析

采用上述編碼框架對網絡學習空間中的交互進行編碼，共有623個編碼。如右圖2所示，所有編碼中比例最大的是KC1階段(53.61%)，緊接著是KC3階段(19.10%)、KC2階段(17.17%)、KC5階段(6.74%)，KC4階段僅有3.37%。整體來看，網絡學習空間中學習者交互較多停留在低層級階段，小部分學習者會出現高層級的現象。造成交互層級普遍不高的原因有很多，如學習者之間不熟悉、對于提出的問題沒有深入的思考、網絡學習或者異步討論的經驗不足等等。本研究的結果與Gunawardena的結果基本一致，參與者較多停留在分享、比較層面，而協商、一致、建構較為少見[26]。同時，國內相關研究也得出類似結論，如陳麗在對教師培訓的遠程討論的研究發現，群體知識的建構層級不高，多停留在“信息的分析和比較”[27]；胡勇在其研究中發現學習論壇中學習者間更多停留在信息分享與觀點比較上，知識建構層次較低[28]。因此，如何提高網絡學習空間中的交互層級是網絡學習空間應用中的重大挑戰之一。

圖2 交互層級比率

在對網絡學習空間中學習者交互層級整體分析的基礎上，對核心參與者與邊緣參與者交互層級進行比較分析。社會網絡分析中常用出度和入度值詮釋網絡成員間的交互情況。出度值表示該行動者在網絡中接觸別人的能力，入度值表示其他行動者搜尋該行動者建立連結的度。出度值越高，表示該行動者的積極主動性越高，入度值越高，則表示該行動者對他人的影響力越強。本研究依據出度和入度值確定10名核心參與者與10名邊緣參與者(如表2所示)，以研究核心參與者與邊緣參與者在交互層級上的差別及特征。

表2 核心參與者與邊緣參與者

在所有學習者的交互內容編碼數據Excel文件中，篩選出核心參與者(s39、s34、s14、s1、s13、s4、s7、s24、s27、s47)與邊緣參與者(s26、s38、s6、s43、s12、s46、s20、s22、s44、s31)的編碼數據，并進行統計分析，結果如下頁圖3所示。核心參與者與邊緣參與者的交互層級既具有相同的特征，又體現出一定的差別。相同特征表現在，不管是核心參與者，還是邊緣參與者其交互層級較多停留在較低層級(KC1和KC2)，核心參與者處于低層級交互的帖子占其總數的73.80%，邊緣參與者處于低層級交互的帖子占其總數的71.43%；而能達到高層級(KC3、KC4、KC5)的交互明顯較少，核心參與者與邊緣參與者處于高層級交互的帖子分別有49條(26.2%)、10條(28.57%)。差別之處表現在，在交互的低層級階段，核心參與者的帖子數明顯高于邊緣參與者，分別為138條和25條；在交互的高層級階段差異更為明顯，核心參與者在KC3、KC4、KC5均有帖子，特別是KC3的帖子數目達到33條，而邊緣參與者在KC4的帖子是缺失狀態，而在KC3、KC5盡管有帖子，但數目較少，特別是KC5僅有3條，說明邊緣參與者僅僅偶爾會有高層級的交互出現。

圖3 核心參與者與邊緣參與者交互層級比較

(三)交互行為序列分析

為了深入地分析網絡學習空間中交互行為，本研究基于內容分析的編碼結果采用行為序列分析法進行了交互行為序列及其轉換模式的分析，結果如表3所示。表3中的“行”表示起始行為(Initial Behavior)，“列”表示目標行為(Target Behavior)，單元格的數據表示Z值，如果Z值的絕對值大于1.96，則表示起始行為到目標行為間的轉換呈現顯著(P＜0.05)[29]。基于表3的數據，將交互行為轉換為模式圖視化。如右圖4所示，箭頭表示行為序列的方向，并且表示此行為序列的調整殘差值(Z值)達到顯著水平。

表3 交互行為序列的調整殘差值(Z值)

從右圖4可知，統計意義上的顯著性行為轉換序列有KC1→KC3、KC2→KC1、KC2→KC5、KC3→KC1、KC3→KC3、KC5→KC5。其中KC3→KC3、KC5→KC5表示本研究中的學習者經常持續地針對各種觀點鑒別其共同之處，并進行意義協商，在觀點達成一致后，會積極地結合自身經驗與體驗去闡釋與應用。KC1→KC3表示學習者在確定與澄清問題后，會直接跳轉到意義協商階段；KC2→KC5表示學習者會直接從認知沖突跳躍到觀點的應用與解釋；KC2→KC1和KC3→KC1表示當學習者分析和比較觀點的沖突與差異、進行意義協商時，會反過來再重新對問題進行描述與說明。總的來說，盡管交互行為的5個階段均有出現，并且有6對統計意義上顯著的行為轉換序列，但是交互的漸近序列如KC1→KC2、KC2→KC3、KC3→KC4、KC4→KC5均沒有出現。學生者在交互過程中，經常出現從澄清問題(KC1)和認知沖突(KC2)，直接得出結論(KC5)，沒有經過意義協商(KC3)與檢驗修改(KC4)。

圖4 交互行為轉換模式

五、研究結論與建議

網絡學習空間是“十二五”期間我國教育信息化的主要建設內容與目標，盡管網絡學習空間在實踐中如火如荼，但是關于網絡學習空間的深層研究還處于起步階段，需要對于網絡學習空間中如何開展深層次、高水平的應用，如何變革教學與學習方式以及知識共享、學習者交互等方面的特征與規律進行深入的探究，為提高網絡學習空間的應用水平與層次提供可靠的支撐。本研究以華中師范大學網絡學習空間中的交互為研究對象，采用社會網絡分析、內容分析、統計分析等多種方法，重點探討了交互的社會網絡特征、交互層級及規律，研究結論如下：

(一)本研究中的交互已經形成了相對較為稠密的網絡結構和凝聚性

學習者間交互較多，成員的點度中心度均值較高，其中最大值為93.478；成員之間存在中介中心，交互并沒有局限于2人之間，多人交互較為常見；各成員間的距離適中。網絡學習空間中存在的核心參與者如s39、s34、s14等對于交互的氛圍具有引領、激發、活躍等作用，通過他們將其他參與者凝聚起來，在交互網絡中具有重要的節點作用。當然，也存在一些邊緣參與者，如s22、s44、s31等，他們參與到交互中的次數較少，缺乏參與交互的積極主動性，更沒有主動提出問題，這些邊緣參與者需要教師、核心參與者的關注、幫助，以使他們找到在網絡學習空間中交互的歸屬感與成就感，以積極主動地參與到交互中。

(二)本研究采用Gunawardena的交互編碼框架對網絡學習空間中學習者交互行為進行了編碼與分析

網絡學習空間中學習者交互較多停留在低層級階段(KC1、KC2)，該階段中學習者主要圍繞主帖提出的討論主題表達自我認識或者進行更為詳細具體的描述與細化問題，從各種思想、概念或者同伴的描述中發現一致與不一致的地方，深化對討論主題的認識；少數才能達到高層級階段(KC3、KC4、KC5)，該階段中主要是學習者協商、澄清相關術語、觀點，進行整合、協商、建構，利用同伴的分享、個人認知以及相關文獻資料對新觀點進行檢驗，對于個人與他人的觀點一致性進行總結，或者說明個人對于該觀點的理解。同時，本研究采用行為序列分析法對交互行為進行了深入分析。研究結果發現，學生者容易直接從澄清問題和認知沖突直接得出結論，沒有經過意義協商與檢驗修改，或者缺少比較與分析各種觀點的沖突之處，而直接進行意義協商，達成一致觀點，并積極地結合自身經驗與體驗去闡釋與應用。

(三)網絡學習空間中學習者交互中的核心參與者與邊緣參與者交互層級存在明顯差異

不管是交互的低水平階段還是高水平階段，核心參與者的帖子數均明顯高于邊緣參與者，特別值得關注的是核心參與者在KC3、KC4、KC5均有帖子，特別是KC3帖子數目達到33條，而邊緣參與者在KC4的帖子是缺失狀態，而在KC3、KC5盡管有帖子，但數目較少，特別是KC5僅有3條，說明邊緣參與者僅僅偶爾會有高層級的交互出現。

研究交互行為可以幫助我們理解知識是如何建構以及知識和認知是如何由教師和學生共同產生，正是通過交互，意義才得以表達、交流和協商。本研究通過對網絡學習空間中社會網絡結構與交互層級的分析，研究了核心參與者與邊緣參與者交互的特征及其異同，從而為研究者和教師在設計和實施網絡學習空間的研究和交互活動時，如何促進知識建構提供理論上的指導與數據上的支撐。由研究結果可以看出，當前網絡學習空間中存在的主要問題之一是學習者之間的交互數量雖然多，交互網絡也較為稠密，但是交互的內容主要停留在信息的交換和觀點的分享，較少有協商性和建構性的交互產生。當然，本研究僅選取了一門課程的在線交互數據，獲取數據的數量與類型有限。在今后的研究中，將考慮擴展數據的類型與樣本量，進一步分析社會網絡的演化對交互層級的影響、不同群體交互層級差異的成因、提升交互層級的教學活動設計策略等，以指導實踐者在網絡學習空間的設計、實施和評價中關注支持和促進學習者的高質量交互，以提升網絡學習空間的有效性。

[1] 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.

[2][11] 祝智庭,管玨琪“.網絡學習空間人人通”建設框架[J].中國電化教育,2013,(10):1-7.

[3] 教育部科技司.2015年9月教育信息化工作月報[DB/OL]. http:// www.moe.gov.cn/s78/A16/s5886/s6381/201510/t20151023_215262. html, 2015-10-23.

[4] 楊現民,趙鑫碩等.網絡學習空間的發展:內涵、階段與建議[J].中國電化教育,2016,(4):30-36.

[5] 胡永斌,黃如民,劉東英.網絡學習空間的分類:框架與啟示[J].中國電化教育,2016,(4):37-42.

[6] 武崢,郝文清.基于云架構模式的“網絡學習空間人人通”體系研究[J].中國電化教育,2016,(3):65-68.

[7] 廖軼,李波,周航.支持個性化發展的網絡學習空間一體化設計[J].中國電化教育，2016，(4):43-51.

[8] 梁為.基于虛擬環境的體驗式網絡學習空間設計與實現[J].中國電化教育,2014,(3):81-85.

[9] 黃利華,周益發,陳學軍.班班通背景下班級網絡學習空間的構建[J].中國電化教育,2014,(3)：86-90.

[10] 賀斌,薛耀鋒.網絡學習空間的建構——教育信息化思維與實踐的變革[J].開放教育研究,2013,(4):84-95.

[12] 張子石,金義富,吳濤.網絡學習空間平臺的規劃與設計——以未來教育空間站為例[J].中國電化教育,2015,(4):47-53.

[13] 謝幼如,盛創新等.網絡學習空間提升自我效能感的效果研究[J].中國電化教育,2016,(1):34-40.

[14] 唐燁偉,樊雅琴等.基于網絡學習空間的小學數學智慧課堂教學策略研究[J].中國電化教育,2015,(7):49-54.

[15] 李玉斌,王月瑤等.教師網絡學習空間評價指標體系研究[J].電化教育研究,2015,(6):100-106.

[16] 吳忠良,趙磊.基于網絡學習空間的翻轉課堂教學模式初探[J].中國電化教育,2014,(4):121-126.

[17] Harasim L M. On-line education: An environment for collaboration and intellectual implication[A]. L. Harasim. On-line education: Perspectives on a new environment[C]. New York: Praeger Press, 1990.36-67.

[18] Hammond M. A Rivew of Recent Papers on Online Discussion in Teaching and Learning in Higher Education[J]. Journal of Asynchronous Learning Networks,2010,9(3):9-23.

[19] Rourke L, Anderson T, Garrison D R, et al. Methodological Issues in the Context Analysis of Computer Conference Transcripts[J]. International Journal of Artificial Intelligence in Education,2001,11(3):8-22.

[20] Fahy P J. Addressing some Common Problems in Transcript Analysis[J]. International Review of Research in Open & Distance Learning, 2001,1(2):1-6.

[21] Garrison D R, Archer T A W. Critical thinking, cognitive presence, and computer conferencing in distance education[J]. American Journal of Distance Education, 2001, 15(1):7-23.

[22] Henri F. Computer Conferencing and Content Analysis[J]. Nato Asi, 1992, 90(1):117-136.

[23][26] Gunawardena C N, Lowe C A, Anderson T. Analysis of a Global Online Debate and the Development of an Interaction Analysis Model for Examining Social Construction of Knowledge in Computer Conferencing.[J]. Journal of Educational Computing Research, 1997, 17(6):261-269.

[24][29] Bakeman, R. Untangling streams of behavior: Sequental analysis of observation data[A]. NR Bernstein. Observing Behavior, vol.2: Data collection and analysis methods[C]. Baltimore, MA: University of Park Press,1978.63-78.

[25] 王陸.虛擬學習社區的社會網絡結構研究[D].蘭州:西北師范大學,2009.

[27] 陳麗.網絡異步交互環境中學生間社會性交互的質量——遠程教師培訓在線討論的案例研究[J].中國遠程教育,2004, (7S): 19-22.

[28] 胡勇,王陸.異步網絡協作學習中知識建構的內容分析和社會網絡分析[J].電化教育研究,2006,(11):30-35.

An Empirical Study of Learners’ Interaction in the Online Learning Space: Under the Perspective of SNA

Liang Yunzhen, Zhao Chengling, Ruan Yujiao, Liu Lili, Liu Dongmei
(School of Educational Information Technology, Central China Normal University, Wuhan Hubei 430079)

Quantity and quality of the online asynchronous interaction and discussion plays an important role in promoting study. Online learning space is one of the core aim of education informatization construction in our country, research of the interaction behavior is very important. This paper selects CCNU learners’ interaction in online learning space as the research object, using social network analysis, content analysis, sequences analysis and other methods to explore Density of the Network, Local Centrality, Betweenness Centrality, Closeness Centrality, and focuses on the interaction behavior mode and the level of knowledge construction. This paper fi nds that online learning space formed a relatively dense network of interaction; the interaction between learners is more stay on low stage of knowledge construction (KC1,KC2). There are signi fi cant differences of interaction level between the core and the edge of the participants. At last, the limitations and future directions were discussed.

Online Learning Space; Interaction ; SNA

李馨 趙云建

G434

A

1006—9860(2016)07—0022—07

* 本文系全國教育科學“十二五”規劃2014年度教育部青年課題“基于知識地圖的教育資源個性化推薦研究”(課題編號：ECA140366)的階段性研究成果。

① 趙呈領為本文的通訊作者。

2016年4月29日

梁云真：在讀博士，研究方向為教育技術理論及應用、教育信息化(liangyunzhen@aliyun.com)。

趙呈領：教授，博士生導師，研究方向為教育技術學理論、方法與應用、信息技術與課程整合研究(zhcling@ mail.ccnu.edu.cn)。