基于行為序列的“專家—新手”結對編程話語互動模式分析

譚金波 吳思思 吳磊 李藝

[摘? ?要] “專家—新手”結對編程是一種常見的協作學習模式，其應用效果在以往的實證研究中存在差異性。為了探究該模式產生不同效果的原因，研究采用混合方法對結對編程同伴的互動話語進行了細粒度的分析。通過滯后序列分析，發現講解、提示、詢問、回應等典型行為是專家傳遞知識、新手建構知識的重要途徑。通過聚類及滯后序列分析，提煉了講授型、答疑型、引導型、探究型四種同伴互動模式。其中，引導型和探究型模式具有專家與新手雙向知識轉移的特點，對編程學習的積極價值較強;講授型和答疑型模式具有專家向新手轉移知識的特點，對編程學習的積極價值較弱。通過學生的反思日志，發現引導型和探究型是學生比較喜歡的兩種互動模式。因此，教師可以通過干預形成引導型和探究型兩種模式來優化同伴互動過程，開展更加高效的結對編程活動。

[關鍵詞] 結對編程; 話語行為; 互動模式; 學習路徑; 滯后序列分析

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

一、引? ?言

國務院于2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》中提出“在中小學設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”[1]。為了適應中小學人工智能課程的推廣，信息技術職前教師有必要在入職前掌握相關的編程技能。然而，在教學內容固定、教學時間統一的高等學校編程課堂中，普遍存在的現象是教師教學關注度和精力有限，難以在課堂上兼顧所有學生，不易真正做到“因材施教”[2]。與傳統課堂學生個人編程相比，結對編程是通過兩人協作的方式共同解決編程問題，有助于學生之間的知識共享，在促進學生編程概念理解、編程信心及編程態度等方面能夠產生積極作用[3-4]，因此，經常作為主要的編程教學干預策略被應用。然而，也有一些研究表明，結對編程未能使所有學生在學習效果或學習態度方面受益[5-6]。由此可見，結對編程的作用效果并沒有達到完全一致，有必要對結對編程過程進行更細致的分析，從同伴交互角度探討同伴間達成什么樣的互動才能產生積極的結對效果，以便為結對編程活動的有效實施提供啟示。

二、問題的提出

結對編程起源于軟件產業中，它要求兩名程序員共同完成一項程序設計，其中一位程序員主要操作計算機進行編碼，另一位程序員主要分析程序算法結構，持續地對同伴編寫的代碼進行審查[7]。在教育領域，面對計算機入門課程學生學習成績不佳、輟學率高等問題，學者們開始嘗試將結對編程引入教學。

（一）知識轉移作為“專家—新手”結對編程的理論依據

編程教學中使用比較廣泛的一種結對方式是“專家—新手”組合，將掌握較高編程技能的學生稱為“專家”，將不會編程或者沒有掌握編程技能的學生稱為“新手”[8]。知識轉移過程開始于知識差距的發現，終結于轉移知識被知識接受者整合[9]。“專家—新手”結對的特點是同伴間存在編程知識與技能上的差距，新手存在知識需求，專家能夠提供幫助，因此，二者之間能夠產生知識轉移。“新手”學習編程思維的本質是一種知識轉移內化的過程，語言是知識轉移的有效載體，互動雙方需要進行頻繁對話才能順利完成知識轉移[10]。“專家型”學生的哪些話語策略能夠有效促進“新手型”學生完成知識內化是需要探討的。

（二）“專家—新手”結對編程的實證研究分析

有研究表明，“專家—新手”結對能夠實現編程技能強的學生幫助編程技能弱的學生掌握編程知識，而新手提問又有助于專家不斷拓展編程思維[11]。然而，Vandegrift的研究結果是有部分學生不喜歡與技能不同的人結對[12];另外，Williams指出，如果專家沒有指導新手的積極態度，會導致“專家—新手”結對效果變差[8]。對于結對編程產生的不同效果，不少學者開展研究試圖尋找更高效的結對組織形式，但是他們傾向于關注總結性的量化結果，如完成編程題的數量、課程成績、量表測試結果以及課程結束后的訪談和自我報告等，忽視了編程中能夠提供深層信息的細粒度過程數據。事實上，編程過程中學生的語言表達能力、交流互動深度是結對編程有效性的重要影響因素[13]。“專家—新手”結對編程的知識轉移過程不是僅靠量化結果數據就能夠清楚呈現的。直到近幾年，才有研究利用音視頻記錄、日志分析等方法收集更豐富的過程性數據，關注結對編程的互動行為。例如，Ruvalcaba等通過觀察結對編程的互動視頻，揭示了同伴協作過程中主要有協調、提問、指示等行為[14]。

綜上，本研究認為當前“專家—新手”結對編程研究主要是基于編程結果層面分析;已有研究開始關注結對編程的過程性數據，但對同伴互動行為序列及其規律關注較少。基于此，本研究擬從同伴互動的對話出發，探索“專家—新手”結對同伴的互動行為模式與群體特征，以期為后期結對編程有效開展提供參考。

三、研究設計

（一）研究對象的選定

本研究選取在Python課堂教學中具有典型先驗知識差距的46名教育技術學專業的研究生為研究對象。31名被試表示以前系統學習過C語言、VB等相關編程語言，其中，12名被試授課前一年用過上述編程語言，其他被試已有2～3年沒有用過編程語言;另外，10名被試表示以前了解過C、C++等編程語言，5名被試表示從未接觸過任何編程語言。學習完變量、選擇結構、循環結構等基礎知識后的測試發現，被試在編程技能上存在很大差異性，并且與先驗知識有顯著關系。為了促進“后進生”對編程知識的掌握，采用“專家—新手”結對編程的教學策略，讓上述測試成績位于前50%的學生扮演“專家”角色，后50%的學生扮演“新手”角色，結對采取專家組的第N名與新手組的第–N名的形式組合，例如，專家組第一名與新手組最后一名結對，總共形成23個結對編程小組。

本次實驗是在一次編程課上開展的。首先，向學生介紹了實驗目的和結對編程的實施過程。然后，以“計算兩個數的最大公約數”主題為例進行結對編程，該例包含前期所學的基礎知識，并且涉及任務分析、算法設計、代碼編寫、程序調試等所有編程過程。每組被試利用EV錄屏軟件記錄該項任務的結對編程過程和交流話語。學生們戴著帶有麥克風的耳機，以確保更高質量的音頻數據。編程任務結束后，要求每位學生對結對編程中的收獲與不足寫出100～300字的反思日志。整個活動歷時90分鐘，共形成23個結對編程視頻，這些視頻中的音頻信息是本研究進行同伴編程話語分析的典型代表。

（二）結對編程同伴互動話語編碼工具的構建

從專家新手對話文本中提取出具體的話語行為序列信息，關鍵在于構建一個科學有效的分析框架。“專家—新手”結對編程活動中，通常以專家傳授新手編程知識技能為互動目的，這與同伴輔導的“導師—學生”一對一指導的形式相似[15]。因此，本文借鑒Graesser等人提出的同伴輔導五步對話框架，提煉出專家有提示、回應、明確對方想法、評價四種話語行為，新手有建議、回應兩種行為[16] ;同時，借鑒了Rodríguez等人提出的編程對話分析框架[17]，提出了本文的初始編碼框架。然后，對50%的話語樣本進行了預編碼，根據結果對初始編碼工具進行修訂。為保證行為劃分及闡述的科學有效，邀請了兩位同伴互動研究專家對編碼表進行多輪迭代完善。最終形成的“專家—新手”結對編程話語行為編碼表，見表1。

（三）數據收集與整理

本研究共收集到結對編程“專家—新手”對話總時長642分鐘，話語2044條，“專家型”學生話語占54.3%，“新手型”學生話語占45.7%。音頻被全部轉錄為文字后，由本文已熟練掌握編碼分類及內涵的兩位研究者對話語文本進行獨立編碼。經統計，二人之間具有良好的編碼一致性（Kappa值為0.856），分歧之處進行協商達成一致。

本研究的同伴話語是具有時間先后順序特征的定性變量，適合采用滯后序列分析法（LSA）從“專家—新手”的對話中提取具有顯著性的行為序列，表征話語行為間的承接關系，挖掘潛在的話語行為序列路徑。首先，利用GSEQ軟件進行數據處理，生成行為頻次表;接著，生成能夠表示顯著行為轉換序列的殘差表和轉換圖。然后，提取每個小組的顯著行為序列進行聚類分析，總結出典型的互動模式，并再次利用LSA方法生成每種模式的對話路徑，揭示不同模式中同伴的話語互動特征;最后，通過學生的反思日志，進一步分析不同類型的話語互動結構對學生的編程知識掌握、問題解決能力等的影響。

四、數據分析

（一）結對同伴話語行為序列分析

將編碼結果輸入到GSEQ軟件中，生成行為轉換頻次表，具體見表2。表中第一列代表前一行為，第一行代表后一行為，數值顯示了前一行為向后一行為轉換發生的頻次，總共生成了1666條序列關系。對表格內容進行標準分數轉換，得到殘差表，具體見表3。當標準分數Z-scores>1.96時表示這些行為轉換關系是顯著的，總共形成了19種顯著行為序列。

為更直觀地表示專家與新手間話語行為的轉換關系，將表3中19種顯著行為序列以圖形化方式呈現，形成了“專家—新手”同伴互動話語行為轉換圖，如圖1所示。其中箭頭方向表示行為轉換的方向，線條粗細和其上的數字表示行為轉換的顯著性強弱。例如，專家講解（TL）、明確對方想法（TC）、提示（TI）都會顯著引發新手回應（SR）行為，但從顯著性數值來看，專家提示行為最有可能引發新手作出回應。

從圖1可以看出，專家和新手的顯著行為序列是發生在不同行為之間的轉換，不存在某種行為連續發生的顯著序列;除了TR→TC、TE→TL兩條路徑，其他行為序列是發生在專家與新手之間的行為轉換。并且，多種行為都不只有一個入度和出度，這些行為相互交錯在一起，形成了具有多分支的線性與循環回路并存的路徑圖。整體來看，本研究中的23個結對小組中同伴話語行為轉換具有頻繁性和多樣性的特點，這體現了結對編程過程中專家與新手之間知識轉移策略的多樣性。

（二）結對編程的互動行為模式分類

1. 基于聚類分析法的學習者分類

為了深究上述互動行為轉換多樣性的原因，同時也為了更清晰地考察結對編程中不同小組同伴之間的互動策略，本研究采用K均值聚類方法，對互動行為進行聚類[18]。經過迭代處理，本研究以上述“TL→SR”“TI→SR”“SI→TR”等19種行為序列為聚類依據，將23個結對小組的互動話語行為分為4類，具體見表4。

分析四個聚類組的行為序列，本研究發現：（1）講授型互動模式：聚類組1的行為序列轉換較為單一，高頻次的行為序列轉換主要集中于“TL→SR”“SR→TL”等類型，且“TL→SR”的次數高達61，遠超其他組，說明此組學生以新手聽取專家講解為主要互動方式。（2）引導型互動模式：聚類組2的行為序列轉換較為多樣，行為序列轉換次數存在“TI→SR”“SR→TI”“TI→SI”“SI→TR”等多種序列，專家發起的“TI→SR”的次數高達98，說明此組學生中專家常以提示行為推進會話，引導新手進行知識建構。（3）答疑型互動模式：聚類組3的高頻次行為序列主要有“SI→TR”“TR→TC”“TC→SR”等，新手發起的“SI→TR”的次數高達64，說明此組學生的互動是以新手詢問、專家回應為主要形式的答疑型互動模式。（4）探究型互動模式：聚類組4的行為序列轉換最為豐富，出現了“SS→TI”“SA→TR”“ TI→SA”等主要行為序列的會話，新手發起的“SS→TI”的次數為43、“SA→TR”的次數為46，遠高于其他組，表明此組學生的互動是以新手的分享與建議、專家的提示與回應為主的探究型互動。

2. 基于滯后序列分析法的互動行為序列轉換分析

為了進一步對結對編程四種模式的內部互動結構進行表征，本研究采用滯后序列分析法形成上述四種模式同伴之間的顯著互動行為序列轉換圖，如圖2所示。

分析四種類型的顯著行為序列轉換圖，本研究發現：（1）講授型“專家—新手”的最長互動行為序列長度為4，互動行為序列轉換較為集中，主要表現為講授、回應、評價三種行為的轉換，說明這類組合的特點是專家將編程思路、代碼等內容直接講授給新手，新手給出回應，專家評價后仍會繼續回到講解編程知識的環節，可以看出，這是一種以專家單向知識輸出為主、新手被動接受知識的過程。（2）引導型“專家—新手”的最長互動行為序列長度為7，是以專家的提示行為發起的，在專家提示下新手不斷地回應，形成良性循環;同時，專家還以“提示—回應—評價”的方式啟發新手“詢問—建議”，說明這類組合中新手是在專家引導下主動參與到編程過程中。（3）答疑型“專家—新手”的最長互動行為序列長度為4，該路徑是由新手的詢問行為發起的，專家則直接回應解答問題，并以新手的回應確保對方理解了問題，說明這類組合是以解決新手某一特定問題為核心的互動方式，專家與新手的交流主要發生在新手編程遇到困難向專家求助的時刻。（4）探究型“專家—新手”的最長互動行為序列長度為8，是四類中最長的一種學習路徑，話語行為較豐富，該模式中首次出現了新手分享編程見解的行為，同時新手積極提出建議，說明在此過程中新手主動性增強，以探究者身份去發現編程的問題解決思路;專家的行為是提示、回應、明確對方想法、評價等，表明專家是以引導者身份啟發新手發現問題，對不明白的地方適當點撥，誘導探究的方向;觀看視頻發現，同伴二人在編程過程中都很投入，營造了積極的學習氛圍，在思維的不斷碰撞中建構編程知識。

（三）專家與新手在結對編程中的互動體驗結果分析

為了更清楚地了解學生在上述四種互動模式中的編程體驗，對每位學生的反思日志進行了主題分析。在“專家型”學生中，大部分人表示輔導新手完成編程任務可以幫助自己鞏固編程知識（91.3%）、明晰編程邏輯結構（87%）。在“新手型”學生中，認為他們掌握了編程知識（95.7%）、提高了編程技能（82.6%）、學習了專家的編程經驗（73.9%）。

然而，也有一些專家和新手產生了消極體驗。按照上文提及的四類互動模式中的人員反思主題歸類分析發現，消極體驗主要發生于講授型互動模式和答疑型互動模式。在講授型互動模式中，專家的消極體驗是互動較少（21.7%）、知識獲得感弱（17.4%），新手的消極體驗是知識運用能力弱（13%）。在答疑型互動模式中，專家的消極體驗是互動較少（13%），新手的消極體驗是未能系統掌握編程知識（21.7%）。另外，從學生的反思日志可以看出，引導型互動模式深受高差異組學生的喜愛，探究型互動模式是低差異組學生喜歡的交互方式。

五、討論與建議

本研究通過分析“專家—新手”結對編程的同伴互動話語，發現了促進編程知識轉移的典型話語行為以及結對編程中存在的多種同伴互動學習模式，為甄別結對編程有效性及同伴互動行為矯正提供了參考方法。

（一）“專家—新手”結對的典型話語行為能夠促進編程的知識轉移

本研究表明，專家的講解和提示行為引發新手的行為序列占專家主導行為序列的53.6%。專家通過講解向新手傳達編程的基礎知識，及時補足了新手知識欠缺的薄弱點;提示則是通過提問編程概念引導新手喚醒已有的編程知識，通過引導對方執行某種編程操作使得編程問題得以順利解決。Roscoe等人的研究也表明，解釋和提問是同伴輔導過程中有效的互動策略，解釋是陳述性傳達信息，可以使某些想法清晰和易于理解，提問則是以腳手架的形式支持學生的建設性活動[19]。

另外，新手的詢問和回應行為引發專家的行為序列占新手主導行為序列的70.6%。詢問是學生在理解思考同伴傳遞知識的基礎上進一步作出的反饋，是影響學生深度學習效果的重要因素[20]。Zieris等人提出結對編程所需的重要技能之一是編程者能夠敏銳察覺自身語法或語義等知識缺陷，然后成功地將這些知識從同伴那里獲取[10]。本研究表明，新手通過詢問有關編程的語法、語義、算法等問題，積極表達知識需求，這是獲取編程知識的主要途徑，同時，新手對專家的解答給以明確的回復，使得編程知識分享得以繼續。因此，講解和提示行為是結對編程專家知識轉移的重要方式，詢問和回應是結對編程新手知識建構的重要渠道，結對編程可以加快編程的知識轉移與建構的過程。

（二）雙向知識轉移的互動模式對結對編程學習的積極價值較強

本研究發現，引導型和探究型互動模式的路徑較長，話語行為多樣化，一方面，引導型模式中存在“專家提示—學生回復”“學生詢問—專家回復”等雙向互動路徑，表明專家以編程中涉及的知識點為問題提示新手聯系舊知或者強化編程思路，新手作出積極的回應，并在編程有疑問時主動提出問題，專家給以解答，在這一問一答中推動編程進程;另一方面，探究型模式中存在“學生分享—專家提示—學生建議—專家回應” “專家評價—學生分享”等路徑，表明該模式中新手對編程問題是有一定的理解，能夠主動說出自己的想法，專家在對這個想法肯定的基礎上通過提問讓新手進一步完善解決問題的思路，新手的積極參與使得知識轉移更加高效。這兩種模式的共同點是雙方圍繞編程問題展開積極討論，話語行為呈現同步狀態，所有的話語都是圍繞編程問題展開，沒有出現某一方脫離會話的現象，從而形成了雙向知識轉移的互動模式。本研究與Zieris等人的研究結果是一致的，他們認為只有當合作伙伴在變化的會話中不斷地重新保持同步時，結對編程才能正常進行[21]; Faja也認為，結對編程的有效性取決于結對者之間有效的、頻繁的頭腦風暴[22]。

（三）單向知識轉移的互動模式對結對編程學習的積極價值較弱

本研究發現，講授型和答疑型互動模式的路徑較短，話語行為單一，講授型模式主要是“專家講解—新手回應”的雙向路徑，存在著過多的專家講授行為，是一種專家將知識“推送”給新手的模式;答疑型模式主要是“新手詢問—專家回應”的雙向路徑，互動的時刻是發生在新手編程遇到問題時的詢問，是一種新手從專家那里“拉出”知識的模式。可以看出，“推送”是在同伴沒有要求的情況下進行的解釋，“拉出”是由知識接受者問題驅動的知識轉移[23]。這兩種模式的共同點是同伴雙方參與程度差距較大，存在單方面行為不夠積極的現象，同時，兩者均是由專家將編程知識單向地傳遞給新手。Plonka等人認為，結對編程中的一方如果跟不上工作節奏，或者沒有為任務作出貢獻，結對編程的預期價值會大打折扣[24]。

（四）結對編程教學中引導學生有效對話的建議

本研究表明，結對同伴的話語互動存在不同的模式，這些模式對結對編程質量的價值是不同的。因此，在教學層面，教師應采用以過程為導向的干預和評估來促進結對編程。研究結果顯示，講授型模式很容易導致專家過多講授、新手被動接收知識的現象，答疑型模式很容易產生專家被動回答新手問題的現象，因此，教師需要提供及時的幫助，指導學生形成良性的互動模式。在解決編程問題的早期階段，教師可以給“專家”傳授一些教學的基本方法，比如如何引導“新手”進行思考、如何評估“新手”對知識的掌握情況等;對于“新手”，教師要給予更多的激勵和幫助，比如教給他們詢問問題的方法，鼓勵他們分享自己對編程的看法等。另外，本研究也表明，引導型互動模式對于兩人知識差距較大的組合價值更高;探究型互動模式對于兩人知識差距相對較小的組合更有價值。因此，教師需要對結對小組進行個別化指導，對于高差異組指導學生形成引導型互動方式，對于低差異組指導學生形成探究型互動模式。總之，教師應該關注學生的編程過程，因為面向過程的腳手架可以促進問題的提出與回答，進而促進知識的共享與構建，直至編程解決方案的創建[25]。

六、結? ?語

以往實證研究表明結對編程效果具有不一致性，這使得尋找結對效果差異的原因變得越來越重要。因此，本研究從“專家—新手”的互動話語行為及其序列關系視角對結對編程過程進行了細粒度分析。采用聚類及滯后序列分析法形成了四種同伴互動模式，論文呈現了四種模式的顯著行為序列，從中可以顯著地判斷出不同的話語互動方式對結對效果的貢獻度是不同的，這解釋了以往研究的結對效果差異的原因。這些探索可以幫助教師進一步理解結對編程的同伴互動過程，為結對編程活動過程設計提供參考性建議。后續將進一步豐富研究內容，綜合考慮言語信息、肢體動作、面部表情等多模態數據開展結對編程的過程性研究，為編程教育的推行提供更加有力的指導建議。

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Analysis of Discourse Interaction Mode of "Expert-novice" Pair Programming

Based on Behavioral Sequence

TAN Jinbo1，? WU Sisi1，? WU Lei1，? LI Yi2

（1.Faculty of Education， Shandong Normal University， Jinan Shandong 250014;

2.School of Education Science， Nanjing Normal University， Nanjing Jiangsu 210097）

[Abstract] "Expert-novice" pair programming is a common collaborative learning mode， and its application effect is different in previous empirical studies. To explore the reasons for the different effects of this model， this study uses the mixed method to make a fine-grained analysis of the interactive discourse of pair programming peers. Through lag sequence analysis， it is found that typical behaviors such as lecture， instruction， inquiry and response are important ways for experts to transfer knowledge and novices to construct knowledge. Through clustering and lag sequence analysis， four peer interaction modes are refined， namely， lecture-oriented， answer-oriented， guidance-oriented and exploration-oriented modes. Among them， guidance-oriented and exploration-oriented modes have the characteristics of two-way knowledge transfer between experts and novices， and have a strong positive value for programming learning. Lecture-oriented and answer-oriented modes have the characteristics of transferring knowledge from experts to novices， and their positive value to programming learning is weak. Through students' reflection logs， it is found that guidance-oriented and exploration-oriented are two interactive modes that students prefer. Therefore， teachers can optimize the process of peer interaction and carry out more efficient pair programming activities by intervening to form these two modes.

[Keywords] Pair Programming; Discourse Behavior; Interaction Mode; Learning Path; Lag Sequence Analysis

[作者簡介] 譚金波（1978—），女，山東煙臺人。副教授，博士，主要從事編程教學和學習行為分析研究。E-mail：yttjb@163.com。

基金項目：2021年山東省自然科學基金項目“網絡學習空間知識擴散機制與測度研究”（項目編號：ZR2021QF069）