學習共同體演化動態及其參與者交互模式研究

彭文輝 王中國 上超望 史玲玲

[摘? ?要] 混合式學習中創建并維持混合式學習共同體，有助于發展和維持動態平衡的跨界學習關系和認知過程，從而激發批判性思考和優化知識建構。研究采用數據驅動的社會認知網絡分析方法，探索混合式學習共同體演化動態及其與參與者交互模式發展之間潛在的關聯。研究表明：以問題導向策略組織的學習共同體演化動態呈現短周期性，受時間契約影響;在線學習共同體中參與者交互模式動態變化，交互關系由生—師交互為主發展為生—生交互為主，高交互分組偏好于生—生交互，表現出較高的知識建構水平;參與者在不同學習共同體中存在較為一致的表現，與學習共同體相互影響;高成就組參與者注重發展和維持動態平衡的跨界學習和連貫一致的認知過程。基于研究結果，建議在混合式教學中發展和維持多樣化學習共同體，鼓勵同儕互動和跨界協作學習，提供動態教學支架進行動態干預。

[關鍵詞] 混合式學習共同體; 演化動態; 交互模式; 社會認知網絡分析

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 彭文輝（1964—），男，湖北紅安人。教授，博士，主要從事學習分析、在線學習行為研究。E-mail：pwh@ mail.ccnu.edu.cn。王中國為通訊作者，E-mail：china_wzg@163.com。

一、引? ?言

混合式學習將成為未來教育的“新常態”[1]，相比傳統課堂或純在線課程，混合式學習情境中，學習者更易產生較強的共同體意識[2]，創建并維持組織形式多樣化的學習共同體，有助于激發協作反思和批判性對話[3]，促進知識建構和深度學習[4]。混合式學習共同體的演化過程與其參與者交互模式的多維關聯研究，有助于構建混合式學習共同體活動機制[5]，引領學習者在協商、對話、合作、參與中走向卓越[6]，對混合式學習的教學設計和實踐具有重要現實意義。

學習共同體的理念和實踐在不斷延伸和拓展，如探究共同體[7]、實踐共同體[8]和知識建構共同體[9]等。混合式學習將面對面學習和在線學習有機整合[10]，其學習共同體可以看作一種混合式探究共同體[11]或混合式學習共同體[12]，具有空間多維性、時間動態性、身份互嵌性[6]等特征：（1）在空間維度上，“網絡學習共同體”[13]、“面對面學習共同體”等多種組織形式學習共同體相生相融，學習共同體可以是在線協作學習的論壇或協作小組，也可以是社會、學校、課堂、分組等，具有多情境、跨空間、泛在性特征。（2）在時間維度上，混合式學習共同體在參與者持續交互過程中形成、發展、解體和循環，動態演化并有其生命周期。（3）從參與者屬性來看，由于跨越地域空間和虛實邊界的消融，共同體參與者具有成員關系“脫域”[14]、人員結構異質和身份多重互嵌等特征，并具有共同目標、共同意識、共同愿景[15]。雖然多數研究將在線協作學習空間或分組及組內成員作為分析單元，但一些研究指出混合式學習交互具有跨空間交互、多情境轉換等特征[16]，參與者也可以從跨越分組邊界中受益[17]。混合式學習共同體的參與者在學習過程中產生有差異的交互模式[18]和協作知識建構[19]。多數研究關注學習者—客體（學習材料和界面）、學習者—學習者、學習者—教師之間的交互。但在真實學習情境中，三類交互行為呈現不同的頻次或強度，存在不同的認知活動過程和認識因果耦合[20]，產生隱性和顯性的協同知識建構。因此，深入理解混合式學習共同體的演化動態及與其參與者交互模式發展變化之間的關聯，有助于發展和維持動態平衡的跨界學習關系和認知過程，從而優化知識建構[21]。

然而，混合式學習共同體的演化動態與其參與者交互模式之間的多維關聯研究仍面臨諸多挑戰[22]。從分析維度來看，現有研究關注課堂學習共同體機制或在線學習共同體的交互特征分析[23]，缺乏混合式學習共同體及其參與者交互模式之間潛在關聯的研究[24];從分析方法來看，現有研究多基于交互結果數據進行靜態分析，難以跟蹤和可視化個體、群體的交互特征和動態過程[25]。張婧婧等人對在線學習交互的網絡分析方法進行了回顧和展望，認為基于動態網絡分析視角發現交互演化規律與機制成為研究重點[26]。而社會認知網絡分析為探究參與者在線交互模式與認知過程的潛在關聯[5，16]，提供了一個新的研究思路。

基于上述分析，本研究在“信息技術與課程整合”課程的教學中，以問題/項目為導向，采用多樣化的學習共同體組織策略，設計多樣化認知活動場景和學習活動。基于多維關聯的數據，采用社會網絡分析（交互關系）、內容分析（認知過程及層次）、認知網絡分析（建模連接結構）等研究方法，對混合式學習共同體及其參與者交互模式特征進行多維、關聯、動態化的表征和分析，主要探究三個基本問題：（1）在時空跨度上，混合式學習情境中，學習共同體在其參與者持續的交互過程中如何演化？（2）學習共同體演化過程中，其參與者的交互模式具有哪些特征？（3）學習共同體演化過程與其參與者交互模式發展之間存在哪些關聯？

二、研究設計

（一）研究對象及教學設計

本研究使用的數據源于華中地區某大學的“信息技術與課程整合”課程，授課時間為2018年9月至2019年1月，采用混合式教學方式，其中課堂教學為每周2課時，共36課時。課程參與對象為大學本科三年級學生，相同專業的兩個班級共計75人（分別為38人、37人），其中男生21人（28%）、女生54人（72%）。

課程共設置11個討論主題、5個分組協作項目、7次課前在線反饋測試、4次自評/互評、1次試卷考試。在線學習共同體的組織策略采用跨班級形式，即兩個班級使用一個共同的在線學習平臺。教師按照課程進度發布主題討論帖（主帖），學生以回復的方式發表自己的觀點和問題（發帖行為），以再回復的方式對他人發表的觀點進行論證（回復行為）。學習者圍繞11個討論主題開展在線協作學習活動，每個主題平均7～10天，形成相對獨立又前后關聯的學習共同體。課堂教學環節，兩個班級獨立授課，時間相差1天，授課方式相同，采用組內/組間討論、分組匯報/展示、自評/互評、教師重點講授和點評等形式。協作分組在班級內隨機生成后保持穩定，協作分組通過角色分工、線上（微信、QQ群組）與線下討論協商，參與討論主題的分組討論和匯報，協作完成項目任務和作品展示，逐步形成小組學習共同體。

（二）研究思路與方法

面向數據驅動的學習共同體演化及其參與者交互模式特征研究過程，主要包括數據采集與預處理、數據分析、分析結果解釋三個部分，分析方法主要包括社會網絡分析、交互內容分析和認知網絡分析，如圖1所示。

其中交互分析模型（Interaction Analysis Model，IAM）用于異步在線討論內容分析[27]，將在線協作知識建構劃分為五個階段：分享與解釋（KC_I）、認知沖突（KC_II）、意義協商（KC_III）、檢驗修正（KC_IV）、達成與應用（KC_V），KC_I、KC_II劃分為低層次知識建構（KC_L），KC_III、KC_IV、KC_V看作高層次知識建構（KC_H）[28]。社會網絡分析（Social Network Analysis，SNA）用于分析學習者之間的交互關系和交互特征，主要包括生—師交互（O_ST）、生—生交互（O_SS）和節點的SNA特征值。SNA特征值和IAM編碼結果用于探索個體和群體的交互模式與認知層次之間的聯系[29]，并采用認知網絡分析（ENA，Epistemic Network Analysis）[30]可視化呈現和解釋復雜的認知結構[31]，建模學習者交互關系和認知過程的連接結構，追蹤和表征參與者多維交互之間的多維關聯。本研究采用Python3.8+Networkx 2.5可視化學習者在線交互關系和交互模式特征，使用Julia1.5.2+rENA2.0.0.1JS包進行認知網絡分析和建模數據中的連接結構。

（三）數據采集與處理

1. 在線協作學習交互信息與知識建構編碼

該課程在一學期內共產生3738條課程資源學習記錄，1915次討論區瀏覽，807條帖子，共191822字，數據預處理結果見表1。研究選取803條有效發帖，以每條有效帖子作為一個編碼單元，按照IMA的五個知識建構層次進行編碼。兩位研究生背靠背對帖子內容文本進行編碼，編碼結果一致性為0.83。最終編碼中，不一致的編碼結果經過兩者協商達成共識，編碼結果見表1。其中有效帖子為內容與主題相關的帖子;最大子題層次（O_PD）為對每個觀點的有效回復帖子數量（每增加1次回復，層次數加1）;深層交互子題數為交互層次≥5的子題數。

2. 在線學習參與描述性統計分析及SNA特征值

對采集的803條發帖及回復關系數據進行預處理，采用Python 3.9+Networkx 2.5進行可視化處理，生成在線學習共同體的整體社群圖，如圖2所示。11個討論主題形成相對獨立又關聯的在線學習共同體，其社群圖為圖2中子圖（a）—（k），社群圖中S1、S2、S3……節點代表不同的學習者，T節點為教師，節點的SNA特征值見表2。多維評價數據主要包括參與者自我評價、組內互評、組間評價、考試成績等，課前反饋測試，150份自評和小組協作互評量表（基于評價量規），多維評價和在線參與的描述性統計結果見表2。

三、結果分析

（一）在線學習共同體演化動態及其特征

在時間維度上，11個主題的在線學習共同體動態演化過程如圖3所示。

從圖3（a）可以看出，在獨立時間線上，基于不同主題的在線學習共同體，其形成、發展和消亡呈現明顯的周期性，前3～6天是快速發展階段。圖中11個討論主題的在線學習共同體，其生命周期與時間契約并不完全一致。圖3（b）顯示，在整體時間線上，學習共同體的快速發展階段更為集中，平均3～4天。圖3（b）尾部，Else部分反映了圖3（a）中各討論主題時間契約之外的學習者參與行為。進一步分析遵守時間契約參與者和違背時間契約參與者的交互模式特征，發現兩類參與者發帖數占比分別為85.95%和14.05%，深層次交互數量分別為372和34條，高層次知識建構（KC_III—KC_V）占比分別為90.7%和9.3%，發帖文本字數均值分別為253.2字和149字，存在顯著性差異。

（二）在線學習共同體演化過程及其參與者交互模式的發展變化

通過SNA可視化在線學習共同體形成過程中參與者交互關系，其帶權有向社群圖，如圖2所示。

從圖2可以看出，不同主題對應的在線學習共同體，其交互關系整體呈現稀疏的社會網絡結構;圖2中“所有主題”社群圖的平均群聚系數0.278，也呈稀疏結構特征。在時間維度上，參與者交互模式發展變化呈現階段性特征：課程初期（T1和T2）學習共同體中生—師交互數量（S—T節點之間連接）較多，生—生交互極少;課程中期，隨著學習者逐步適應教學組織策略和學習活動安排，從子圖（c）—（h）可以看出，生—生交互數量（S節點之間連接）逐步增多，深層次交互子題數（見表1）也增多;課程后期，以生—生交互為主，生—師交互數量較少，參與者數量也減少。這一現象與其他研究結果一致，即學習共同體及其參與者交互模式都隨時間動態發展，在線群體往往需要大量的時間來成長和發展，最初參與這些共同體的人往往很少，而且參差不齊[32]。

（三）在線學習共同體中高、低交互參與者的社會認知網絡分析

將參與者SNA分析結果的節點度中心性排序后，以前50%為界[33]將參與者分為高交互參與組、低交互參與組。將指標KC_I、KC_II、KC_III、KC_IV、KC_V、O_ST、O_SS、O_PD、O_PL，按照ENA數據格式要求降維編碼，以交互參與分組、參與者為分析單元，生成可視化認知網絡結構，如圖4所示。其中節點對應于交互特征值編碼，節點大小反映了分布權重，節點之間的連線反映了兩個特征值編碼連接或共現的相對頻率。

ENA分析結果顯示高交互參與者和低交互參與者在交互模式和認知過程方面存在顯著性差異（高交互參與者M=-0.77，低交互參與者M=0.73，t=6.78，p<0.001，Cohen's d=1.55）。圖4中（a）、（b）、（c）顯示，高交互參與者在O_SS、O_PD、O_PL、KC_III、KC_V等節點具有較高權重（節點大小），除KC_I—O_ST連接之外，其他交互指標連線權重較大，共現性較高。高交互參與者在O_ST和O_SS都有較高的參與，但O_SS與高層次知識建構的共現性更高，這與其他研究結果一致，即學習者與同伴討論時，對信息的反應更積極，參與的討論也更深入[34]。圖4中（a）、（b）、（d）顯示，低交互參與者在生—師交互（O_ST）、低層次知識建構（KC_I）分布較多，疊減圖（b）顯示低交互組的KC_I—O_ST連線權重較大，兩者共現性較高。對交互內容分析發現，低交互參與者在線交互以回復教師所發主題帖為主，發帖內容多為提問和內容分享。

（四）學習共同體、參與者和參與者交互模式發展之間的關聯

對11個小組學習共同體（G1—G11小組，每個小組6～8人）中參與者的在線知識建構層次、組間評價、課程綜合評分進行對比分析。小組內各知識建構層次分布情況，結果如圖5中子圖（a）所示;小組學習共同體組間評分和參與者課程綜合評分的分布及均值情況如圖5中子圖（b）和（c）所示。

圖5? ?小組學習共同體多維關聯分析

從圖5中子圖（a）可以看出，11個小組的高層次知識建構整體偏低，這與其他采用IAM分析框架的相關研究結果類似[35]。其中G3小組的高層次知識建構占比最高（KC_III—KC_V分別為：0.12，0.02，0.074）;G11小組的高層次知識建構占比最低（KC_III—KC_V分別為：0.02，0，0）。圖5中子圖（b）、（c）顯示，G3小組的組間評分、其參與者課程綜合評分的均值和高分分布都相對較高，G11小組的組間評分和其參與者課程綜合評分的均值均處于最低水平，低評分分布較多。圖5中其他小組在三個子圖中的分布位置較為一致，即組間互評評分、組內成員在線知識建構層次分布均值和參與者綜合評分之間呈現較高的一致性關系。同時，對在線學習共同體中參與者交互對象關系進行分析，結果顯示，在線學習共同體中的生—生交互行為，交互關系對象屬于同一物理班級的交互行為占比達74.06%。

（五）高、低學習成就分組交互模式特征的社會認知網絡分析

綜合SNA分析指標、交互模式、交互參與和綜合評分等測量指標，對指標值進行歸一化處理，部分指標參照個體加權因子的計算方法計算權重進行編碼。對測量指標進行獨立樣本T檢驗，剔除sig.>0.05的特征值，選取其中的9個交互指標進行認知網絡分析。根據綜合評分將學習共同體參與者按照通常采用的前50%為分界，分為高分組（37人）和低分組（38人），認知網絡分析結果如圖6所示。

圖6顯示，高分組與低分組在交互參與、交互模式和認知過程方面存在顯著性差異（高分組M=-0.61，低分組M=0.60，t=-9.89，p<0.001，Cohen's d=2.29）。從圖6中子圖（b）可以看出，與低分組相比，高分組在OC_TCR、OC_KPR、CP_RL、O_PL、SNA_ODC、O_PC、KC_H分布較多，各指標共現性較高，參與在線協作學習過程中以回答他人問題和參與問題討論為主，而不是回答教師的問題或提出問題。從圖6中子圖（c）可以看出，高分組在各指標的分布權重較為均衡。圖6中子圖（b）可以看出，低分組在小組協作、在線學習活動參與和測試、在線協作討論中參與較少，以低知識建構（KC_L）和提問為主（SNA_IDC）;從圖6中子圖（d）可以看出，低分組在各指標的分布權重不均衡，部分學習環節缺失，認知過程不連貫。

四、結論與討論

（一）在線學習共同體的演化過程呈現明顯的短周期性，受契約和組織策略的影響

本研究選擇的混合式學習情境中，共設置11個在線討論話題，參與者在參與觀點分享和討論過程中，形成11個相對獨立有相互關聯的學習共同體。在時間進程上，這些學習共同體的演化過程呈現出明顯的周期性（見圖2），且發展時間較短，這與討論話題的組織策略和時間契約有關，教學中教師要求參與者在約7天內參與一個主題在線協作討論。另外結果顯示在線學習共同體中遵守時間契約的參與者，高層次知識建構分布明顯高于非及時參與者。建議教學過程中，明確學習共同體的時間契約，喚起參與者責任，引導學習者及時參與在線話題討論有助于促進觀點分享和碰撞，有助于維持學習共同體和優化協同知識建構。

（二）學習共同體演化過程中，其參與者交互模式動態發展，呈現不同特征

在時間進程上，參與者交互模式具有兩個明顯的特征：從交互的關系對象來看，交互關系從初期的生—師交互為主，轉變為生—生交互為主，學習者通過對話、協商、合作、參與融入學習共同體，并從邊緣參與轉為核心參與[36];從參與行為和社會網絡中節點SNA特征值來看，高交互參與模式和偏好生—生交互的參與者，高層次知識建構的分布較高。然而，低交互參與模式和“潛水者”仍占有較高的比例。建議在教學過程中，提供混合式教學動態支架，針對學習共同體階段性發展特征進行干預，以促進和維持學習共同體的發展。如在混合式教學初期應著重創設讓學習者彼此信任的在線交互環境，教師需要更多地鼓勵和引導[37]，建立對學習共同體的歸屬感;教學后期，教師應減少非必要的干預，減少“直接指導”，給予學習者更多的協作探究機會[38]。教學設計和實施過程需注重各學習活動中認知過程的連貫性，鼓勵學習者維持動態平衡的跨界學習和連貫一致的認知過程。

（三）參與者、參與者交互模式、學習共同體之間存在多維關聯

結果顯示，參與者、參與者交互模式、學習共同體之間存在相互關聯：11個小組學習共同體的組間協作互評、交互模式及認知過程、學習成就，三者之間存在不同程度的組間差異性和組內一致性（見圖5），即參與者與學習共同體、不同學習共同體之間，存在較高的一致性關聯;不同組織形式的學習共同體之間，邊界消融但又相互影響，參與者的群體關系在不同學習共同體之間傳遞和映射，即在社會互動視角下，人與人、人與群體、群體與群體等在心理和行為上相互影響[39]。建議在學習共同體的組織形式上，采用多樣化學習共同體組織策略，如分組形式能夠促進較為穩定、持續的交互，提高學習共同體的凝聚力，班級形式的學習共同體促進不同觀點的分享和碰撞，激發反思和批判性思維，讓參與者從跨界協作學習中受益。

本研究采用社會認知網絡分析方法，探討了學習共同體演化過程、參與者、參與者交互模式發展之間的關聯，得出了三點有意義的結論。但本研究也存在一定的局限性：一是研究對象、研究條件和數據來源具有一定的特殊性，研究結論難以推廣到所有混合式學習情境;二是混合式學習促進了網絡學習空間與物理學習空間的融合，不同組織形式的學習共同體相生相融，學習共同體的理念和實踐仍在不斷延伸和拓展，對其演化機制的認識仍不全面和深入。今后的研究中，將結合混合式教學動態支架，基于群體動力學，探索混合式學習共同體演化機制和干預措施。