大學生協作學習現狀對個體化教學管理的啟示

傅亞婷 段萬里 陳佳暉 常文軍

[摘 要] 通過分析大學生協作學習中互動、交流的網絡特征，為提高學生個體化管理的效果提供必要的策略和支持。發現對95名平均年齡為20.5歲的大學本科生進行問卷調查，用社會網絡分析工具UCINET6.0進行協作學習網絡總體特征、矩陣相關性、中心性和凝聚子群分析。調查對象協作學習的互動內容包括發展信任、咨詢學習和交換信息，三者具有顯著相關性（p<0.001），合并為協作學習網絡的整體結構穩定，存在孤立小組和重要的中心人物，協作學習關系具有小團體趨勢，主要與宿舍和性別特征有關。大學生協作學習信息網絡的結構特征與發展信任、咨詢學習和交換信息的現狀有關，性別和宿舍劃分一定程度影響了協作學習小亞群的形成，挖掘和發展學生的中心人物作為協作學習小組領導成員對個性化教學管理具有重要作用。

[關鍵詞] 大學生;協作學習;個體化;教學管理;可視化分析

[基金項目] 2018年度中國人民解放軍海軍黨委軍事醫學（預防醫學）重點學科專業建設項目“預防醫學專業本科生導師制的探索與實踐”（HL20HJ0301）

[作者簡介] 傅亞婷（1992—），女，四川雅安人，碩士，海軍軍醫大學海軍醫學系海軍環境與勞動衛生學教研室助教，主要從事環境污染與人體健康研究;段萬里（1995—），男，安徽亳州人，學士，海軍軍醫大學海軍醫學系參謀，主要從事教學管理研究;常文軍（1976—），男，山西晉城人，博士，海軍軍醫大學海軍醫學系海軍環境與勞動衛生學教研室副教授，主要從事環境污染與人體健康研究。

[中圖分類號] R1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-9324（2022）20-0028-04 [收稿日期] 2021-07-22

學生間形成協作學習關系的重要性不僅在于學習效果的提高，更是一種減少情緒問題和促進學業投入的手段。社會網絡分析旨在對行為者之間的關系模式建立網絡，通過分析這些模式的結構特征，確定行為對人和組織的影響[1]。基于學習行為中協作與互動的社會網絡分析，教師可有效地衡量學生群體社交參與的程度、預測協作討論的質量、監控群體互動模式及交互關系的變化從而采取科學、合理和個性化的管理策略[2]。但是，對于大學生在學習中協作交流的程度及現狀尚不明確，因此，為提高個體教學管理的效率，本文對某校預防醫學授課班級全體學生的協作學習網絡進行調查與研究。

一、對象及方法

（一）對象和調查內容

以某醫學院校臨床專業預防醫學教學班級97名學生為調查對象，設計學習協作關系調查表進行橫斷面調查。調查內容包括學生姓名、性別、宿舍號等基本信息，以及學生在班級中：（1）自愿一起學習的對象;（2）學習中遇到困難時的求助對象;（3）獲取學習資料或文獻的主要對象;（4）傳遞自己學習資料或文獻的優先對象。要求學生作答時最多填寫5名符合情況的同班同學名字，沒有可以不填。

（二）確立關系視角

確定學生間關系視角的重要性在于明確協作學習網絡中學習活動的主要交互關系。根據社區合作學習小組的研究基礎，本文調查信任網絡（Trust Network，TN）、咨詢網絡（Consultation Network，CN）和信息網絡（Information Network，IN）三種社會網絡關系[3]。TN的形成是基于在學習活動中是否有意愿與他人建立團隊關系，并進一步趨向于形成學習小組。研究發現TN和友誼網絡之間有很強的相關性[4]。研究對象遇到學習困難時尋求他人的幫助，并與其形成的交互網絡即CN，體現了班級中學習能力的非正式權威和個人影響力的強弱[5]。IF是由接受信息和傳遞信息兩個方面的網絡共同構成的，代表著該班次學生間學習信息的交換和流動。根據相應問卷分別建立了TN、CN和IN三個矩陣，并探究三者間的相關性，將其合并為預防醫學教學活動中的協作學習網絡（Learning Collaboration Network，LCN）。

（三）構建學習網絡

以調查對象作為列，以其在相應問題后填寫的對象作為行，用Excel表構建數據庫并轉換為二元矩陣，再通過NCINET 6.0數據轉換功能，將矩陣數據轉換為有向網絡數據，同時使用NetDraw軟件實現可視化，使用NCINET 6.0軟件進行后續的數據分析及展示。

（四）社會網絡分析

網絡特征的統計分析主要為：網絡整體結構，包括平均路徑、平均密度等指標;節點中心趨勢：包括節點的程度中心性、中介中心性和緊密中心。矩陣相關性分析主要利用軟件自帶的二次分配程序（QAP）分析功能計算不同矩陣之間的Pearson相關系數。網絡凝聚子群分析主要采用分級聚類算法計算網絡中的宗派分布并形成樹狀聚類圖，同時將聚類分析結果與調查對象的性別和宿舍分布相比較。

二、結果

（一）協作學習網絡的基本結構特征及相關性分析

本文共調查某班級95人，調查覆蓋率97.9%（95/97），調查對象間LCN中平均密度為0.029，平均距離為2.889，節點之間存在著大量聯系，無孤立點但存在5個節點（5.3%）組成2個獨立小組。發展信任、進行咨詢和傳遞信息三個環節的矩陣分別進行了QAP分析，結果顯示，TN與CN、IN之間的Pearson相關系數分別為0.582，0.641，CN與IN之間系數為0.576，均顯著相關（p<0.001）。因此，LCN網絡可以充分體現該班次學生之間完整的協作學習現狀。

（二）協作學習中個體中心性的分析

程度中心性是一個節點在該網絡中活躍程度的指標，代表了該節點的聲望。TN、CN、IN程度中心性分別為3.11、4.01、3.84，節點19中心性最高，表明該個體在班級中處于學習領袖地位，節點8、79、5的值次高，在協作交互中表現活躍。中介中心性用以描述“橋梁”角色，失去節點79、8、19整個網絡的相互溝通會遭到破壞，TN、CN、IN中介中心性分別為2.82、2.65、2.03。TN、CN、IN緊密中心性分別為4.58、8.07、5.16。節點8在網絡中緊密中心性最高，表示該節點能夠以最短路徑與其他學生進行協作，節點78、79、63次高，表示是網絡的子核，可能形成具有凝聚力的亞群。

（三）協作學習中凝聚子群的分析

結果顯示該班級出現了3個主要亞群（如圖1），性別和宿舍分配成為組成亞群的重要因素。結果表明：（1）同性之間比異性更易形成亞群;（2）居住在同一和相鄰宿舍的學生容易形成亞群;（3）女生形成小團體的趨勢對宿舍因素比男生更敏感。

三、討論

與團隊前期調查的流行病學課堂咨詢學習網絡相比，該班次預防醫學課堂之間整體交流的水平偏低，但學生之間的互動交流平均所需人數一致[6]。該網絡中，沒有人處于完全孤立狀態，但有5位（5.3%）同學自發形成了2個獨立小組進行學習，說明該班次學生整體協作學習水平較高，但仍有孤立小團體與主流網絡之間沒有交流，他們的學習狀態和效果是教師在教學中需要關注的[7]。

班級中存在一定數量的中心學生，他們往往是班級中專業知識的權威代表，因此，在課堂教學中可以安排該類學生擔任課代表或者小組長，鼓勵他們在課堂中充分發揮帶頭作用，帶動有孤立傾向的學生參與討論。同時，具有中介中心性的學生往往掌握了該班級學習信息流動和交換的關鍵，他們的作用是使亞群間建立聯系。因此，教師應確保該類學生掌握信息的準確性，尤其是情感、經驗等隱性知識[8]。

社會網絡內部通常出現聚類現象，表現為小團體內部節點之間有相對密集的連接。聚類結果表明該班男生與女生基本上分屬于不同的兩大亞群，而少數女生可以融入男生亞群中形成各個次級小團體，且該團體屬于比較活躍的成分。相較于按照學號和性別分組的傳統方法，了解學生內部關系網絡更有助于開展以小組為單位的教學創新活動。居住在共同或相鄰宿舍的學生有相對較近的協作關系，并且女生間該特性較男生而言更為普遍。大學生面對學習、生活、情感的應對機制尚未發展成熟，且應對方式存在性別、感情狀況、心理依戀模式等變量上的顯著差異[9]，因此教師可適當增加團體輔導中男生女生之間溝通的機會;同時，男生對于學習活動之間的協作可能更具有包容性和發散性，教師應鼓勵內向型女性學生增加交流對象的選擇范圍。

結語

大學生中學習信任、咨詢和信息傳遞的特征與其協作學習的現狀有關，中心人物作為小組領導成員對協作學習網絡的運行具有重要意義，性別和宿舍分布一定程度影響了協作學習小亞群的形成，這為教師組織教學活動和班級管理提供了一定的策略。

參考文獻

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[9]李曉妍.大學生應對方式的現狀及干預研究[D].太原 ：山西醫科大學，2018.

Enlightenment of the Current Situation of College Students’ Collaborative Learning on Individualized Teaching Management： Visual Analysis Based on UCINET

FU Ya-ting， DUAN Wan-li， CHEN Jia-hui， CHANG Wen-jun

（Department of Naval Environmental，? Naval Medical University， Shanghai 200433， China）

Abstract： Analyzing the network characteristics of interaction and communication in college students’ collaborative learning is to provide necessary strategies and support for improving the effect of students’ individualized management. We conduct a questionnaire survey on 95 undergraduate students with an average age of 20.5 years and use the social network analysis tool of UCINET6.0. The overall characteristics， matrix correlation， centrality and cohesive subgroups of collaborative learning network are analyzed. The interactive contents of collaborative learning include developing trust， consulting learning and exchanging information， which are significantly correlated （P < 0.001）. The structural characteristics of college students’ collaborative learning information network are related to the current situation of developing trust， consulting learning and exchanging information. Gender and dormitory division affect the formation of small subgroups of collaborative learning to a certain extent. Mining and developing the central figure of students as the leader of collaborative learning group plays an important role in individualized teaching management.

Key words： college students; collaborative learning; individualized; teaching management; visual analysis