基于社會系統理論的在線學習共同體優化
——以工商管理專業為例

李學蘭，李若晴

（安徽科技學院 管理學院，安徽 蚌埠 233030）

隨著《教育信息化2.0行動計劃》等政策出臺，教育信息化進程不斷加快，在線課程呈現井噴狀發展態勢。2020年突如其來的新冠肺炎疫情使在線學習模式成為“停課不停學”的必然選擇，信息化教學被全面推上日程。后疫情時期恢復教學并非復原疫情發生前的“規范”，而是為教育制定“新規范”以應對疫情常態化。在線課堂從“以學校為基礎的社會”轉變為“以學習為基礎的社會”，其便利性、安全性與線下學習的情感交流性共同作用，形成了逐步成熟和穩定的“在線+離線”混合學習模式。然而線上網絡空間存在“孤島式”學習結構，協作性較差，缺少實時、直接的反饋，學生孤獨感較強，嚴重影響其學習的前期動機和后期的滿意度。如何打造充滿多樣化互動形式的在線學習共同體，確保人際間的溝通反饋和心理相容性，為在線學習創造一個智能和協作的學習環境，是一個值得研究和探討的話題。工商管理專業與理工、農學、醫學等其他專業存在較大差異，對高效溝通、高通行性、高適應性有更加突出的要求，因此以該專業為例探討“在線學習共同體”的構建，并對學習期內的學生滿意度展開實證研究，符合時代背景和時代特征，具有鮮明的理論指導和現實意義。

在線學習引起了教育界廣泛關注和持續的討論，其中有關在線學習共同體的研究主要集中在以下幾方面：（1）在線學習共同體的內涵及優勢：陳娟文、王娜、李金云認為在線學習共同體是學習者和助學者共同構成的突破時空限制的在線學習團體，在學習過程中充分溝通交流、共享資源［1］。李洪修、丁玉萍認為在線學習共同體由共同的目標、共享的學習資源、成員交互平臺組成，并提出共同體的學習過程就是學習者運用多種交流軟件和學習軟件進行討論、交流的過程［2］。劉征馳、李文靜、黃雅文發現在線學習共同體成員在學習過程中具有聚集的傾向，體現了網絡學習社群合作的重要性［3］。（2）在線學習共同體發展中存在的問題：于莎、劉奉越認為在線學習共同體內缺乏合作意愿，缺乏對移動學習的認識和使用，缺乏成員之間的互動促進［4］。李海峰、王煒指出在線學習共同體內部沉默的參與者和旁觀者較多，隱性學習現象明顯，缺乏高級知識創造對話［5］。馬秀麟、范晨雨、夏玉娟等指出在線學習共同體內部分成員存在強烈的焦慮和倦怠感，進而影響學習動機［6］。（3）在線學習共同體發展的影響因素：陳鵬宇、馮曉英等認為多樣化的學習行為對不同層次、不同類型的知識建構及在線學習共同體的發展產生影響［7］。趙呈領、閆莎莎、楊婷婷指出知識性維度因素、技術性維度因素、社會性維度因素等對非正式網絡學習共同體發展具有顯著性影響［8］。王娟、顧雯、鄭浩基于群體動力理論研究發現，在線學習共同體發展的影響因素是驅動力、凝聚力、耗散力和保障力［9］。（4）在線學習共同體的構建和發展策略：高丹丹、陳向東、張際平提出了基于共同目標、集體認同和協作三個要素的在線學習共同體形成和發展策略［10］。黃茜提出了在線學習共同體成員基于課程論壇交互現狀的交互促進策略［11］。孔維梁、韓淑云結合Kolb學習風格分類模型提出了基于約束聚類的在線學習共同體智能構建方法［12］。

從“在線學習共同體”的理論與實踐來看，研究已取得了豐富的成果，但在新時代背景下仍然暴露出一些不足。一是理論基礎尚不完善，研究大多集中在“在線學習共同體”內涵、特征和價值的闡述上。二是缺少對共同體科學構建方法的探究，教學過程中大多基于隨機和手動構建，鮮有智能構建的討論。三是在在線學習共同體的設計中，對于特定專業和特定學習風格的分析不夠深入。不同專業背景的學生在學習風格上存在較大差異，而針對特定專業構建“在線學習共同體”的系統實證研究非常缺乏。

一、社會系統理論

社會系統理論由德國社會學家盧曼在20世紀80年代中期提出，是探究共同體問題的新視角，其認為社會系統是一種諸元素以同樣的模式構成運作封閉性（或進行自我生產） 的整體，由不同的、獨立運行又相互耦合的功能系統構成［13］。（1）社會系統的復雜性，主要體現在系統構成成分的復雜性及成分之間關系的復雜性上。例如在學習共同體中，個人由于角色不同形成不同觀點，團隊內部會出現分歧和矛盾，解決矛盾需要付出額外的努力。共同體的學習效率既取決于學習者本身的背景知識和應變能力，也取決于團隊學習行為的有效組織和協調。（2）社會系統的溝通性。溝通是維護社會系統正常運行的基本職能，更是解決系統內部各種摩擦的根本途徑。在線學習共同體內需要鼓勵公開交流和活躍互動的溝通氣氛，通過生生互動、師生互動帶動學習者參與，以實現學習者之間的深度對話。除此之外，學習者還需與學習環境及學習資源進行交互。（3）社會系統的自我參照性。參照的本質是觀察與區分，社會系統是一個依靠自我反思完成分化和進化過程的系統，在在線學習共同體中，個體通過觀察區分自身觀點與他人觀點之間的差異，一方面學習同伴的先進方法和高效習慣來實現學習質量提升，另一方面通過相互討論達到對知識的新理解。（4）社會系統的自我生產性。沒有生產能力，社會系統將停滯不前或慢慢消失，系統組成成分自身的生產力及各成分要素的耦合互動是社會系統生產力的基礎。在線學習共同體包括學習者、教師、助學者、學習資源、學習環境等多元構成要素，學習者主動學習的意識、對學習資源的深入挖掘，教師的引領帶動，學習者之間的深入討論、根據變化的學習環境進行自我調整等，都影響著學習者的學習產出，進而影響共同體整體知識建構水平。

二、基于社會系統理論的在線學習共同體構建

（一）分組策略

在以往的教學實踐中，教師傾向于按經驗對學生進行分組，或采用學生自由分組的方式，對學生個體差異的考慮欠缺。本文基于社會系統理論團隊組織、互動溝通、自我參照和自我生產四個維度展開在線學習共同體的設計與構建。在團隊組織維度下，采取性格、能力互補的分組方式以求優化團隊組合；互動溝通維度下，在線學習共同體成員力求做到與教師、與學習資源、與學習環境的交互，組內角色分別設置領導者、協調者以及跟隨者；自我參照維度下，學習者需具備自我觀察、他人觀察和整體系統觀察的敏銳感，實現自我反思和學習共同體系統反思；自我生產維度下，學習者需將新知識整合到原有知識體系中，促進在線學習共同體知識構建整體提升。借助李克特五級量表法開展問卷調查，收集學習者四個維度的相關信息作為分組依據，選取A學院管理學院2018級和2019級工商管理專業148名學生作為測試樣本進行智能聚類與分組。

（二）基于聚類分析法的分組實現過程

采用聚類分析法，借助SPSS統計軟件實現對樣本的歸類。以2018級工商管理專業2班30名學生的分組情況做展示，得到聚類樹狀圖，見圖1。

圖1 聚類樹狀圖

參照問卷結果將30名學生按照團隊組織、互動溝通、自我參照、自我生產四個維度分為四類。序號1～6的六名同學為小組監督者，該類同學性格較為內向靦腆、不善于表達，但做事謹慎、細心、埋頭苦干并有較強的辨別能力，常常關注教師給予的評價并進行自我反思，也善于搜尋整合學習資源，對其他同學的不同觀點進行歸納總結。序號7～14的八名同學為小組信息員，該類同學性格外向、積極活潑、善于交際、有較強的表達能力，能夠活躍所在團隊的學習氛圍；同時在與他人溝通過程中善于發現新觀點和新方法，喜歡對問題進行持續性思考。序號15～22的八名同學為小組領導者，該類同學成熟穩重、有責任感、做事有效率、在小組討論中善于扮演意見領袖，對問題的深度和廣度進行拓展，從而帶動他人深入思考，促進內部知識水平的整體構建和提升。序號23～30的八名同學為小組凝聚者，該類同學性格溫和、合作性強、有較好的隨機應變能力，是團隊協作融洽的黏合劑；在溝通中善于聆聽他人的觀點、照顧他人感受并給予回應，有利于在線學習共同體學習過程的穩定開展。進行分組時，在以上每一類同學中按比例抽取個體成員組成在線學習共同體，保持共同體小組“組內異質，組間同質”的分組原則。

三、在線學習共同體學生滿意度影響因素實證分析

（一）問卷調查與分析

1.問卷設計與發放

結合現有成熟問卷和工商管理專業學生性格與學習特點，采用李克特五點量表形式進行問卷設計，將調查對象對在線學習共同體滿意度影響因素的測評標準劃分為“完全不符合、不太符合、部分符合、基本符合、完全符合”五個等級，并在五種主觀表達中分別量化為分值“1、2、3、4、5”，被調查者回答的選項決定每題的量化分數。問卷包含在線學習共同體團隊組織、互動溝通、自我參照、自我生產等四個方面的問題項作為自變量，學生整體滿意度評價作為因變量，共設置21道題目。對A學院管理學院工商管理專業學生進行整群抽樣，選取2018級和2019級148名同學作為測試對象，其中2018級三個班共85人，2019級兩個班共63人；女生和男生比例接近1∶1.4。學生已在“企業戰略管理”“運營管理”“質量管理”等課程中接受了完整的線上線下混合式教學，并組成了相對穩定的在線學習共同體。借助問卷星發放調查問卷，共回收有效問卷127份。

2.問卷信度、效度分析

研究采用的信度檢驗方法為Cronbach’s α信度系數法，對除基本信息外的所有題項答案進行信度分析，結果顯示Cronbach’s α系數為0.822，說明問卷的整體信度較好。對單個題項進行分析，得到刪除分析項統計匯總表，見表1。

表1 信度分析結果

各刪除項與刪除后總體相關性均大于0.4，且刪除項后的α系數均小于原系數，說明各項信度情況較好，可以不進行修正。進一步對問卷數據進行KMO和Bartlett球型檢驗，結果見表2。

表2 KMO和Bartlett球型檢驗結果

KMO值為0.836＞0.8，巴特利特球形度檢驗的結果小于0.05，原假設被拒絕，表明數據適合做因子分析。進行因子分析得到因子載荷系數表，見表3。通維度；題項12對應因子3和因子4時因子載荷值均大于0.4，最大載荷系數值對應因子4，與預期不符，出現“糾纏不清”問題，因此刪除該項；題項13～16，題項17～20按照因子載荷系數分別對應因子4和因子1，屬于預期的自我參照維度和自我生產維度。同時，所有變量的共同度均大于0.4，說明分析項均具有意義。將題項7和12刪除后保留的剩余題項進行二次分析，結果見表4。

表3 因子載荷系數

表4 調整后的因子載荷系數

續表3

表3展示了因子和測量項之間的關聯關系，其中題項1～6在因子2下對應的載荷系數值最大，且均高于0.4，說明題項可歸于同一因子，與預期相符，對應團隊組織維度。題項7對應因子2時載荷系數值低于0.4，且最大值對應因子1，出現“張冠李戴”現象，與預期不符，因此刪除該項；題項8～11在因子3下對應的載荷系數值最大，且均高于0.4，可歸于同一因子，與預期相符，屬于互動溝

續表4

四個因子的累計方差解釋率為70.07%，方差解釋率分別為：24.3%、15.9%、15.1%、14.8%，綜合說明本次因子分析的結果良好。

（二）回歸分析

1.相關性分析

相關性分析是分析、衡量兩個不同變量因素之間關系密切程度的方法。

學生滿意度是在線學習共同體發展程度和學習效果的直接體現，在進行線性回歸分析前，需檢測學生滿意度與四個因子之間的相關情況。團隊組織、互動溝通、自我參照、自我生產四個維度與學生滿意度相關性分析結果，見表5。

表5 相關性分析

相關系數分別為 0.845、0.891、0.930、0.815，顯著性水平均＜0.001，相關程度顯著且較高，具備建立多元線性回歸模型的條件。

2.多元線性回歸

通過擬合程度檢驗得出擬定的回歸模型R2值為0.919，多元線性回歸模型的擬合程度較好；F檢驗（F=191.918，P＜0.01）結果表明回歸方程具有統計意義；經計算得到學生滿意度回歸系數表，見表6。

表6 學生滿意度回歸結果

各因子回歸結果顯著性P值均小于0.05，驗證了學生滿意度與團隊組織、互動溝通、自我參照、自我生產四個維度之間存在線性數量關系，可建立回歸方程：K=-0.314+0.231T+0.182I+0.441S+0.228A，（其中，T代表團隊組織維度、I代表互動溝通維度、S代表自我參照維度、A代表自我生產維度、K代表學生滿意度）。

3.結果討論

（1）團隊組織這一因子的顯著性為0，小于0.01，說明其對在線學習共同體的學生滿意度有顯著正向影響，團隊組織越合理，在線學習共同體發展越健康，學習者滿意度越高。學習者氣質性格和能力素養互補，活潑型學習者能夠帶動小組學習氣氛，領導型學習者能夠提升團隊整體學習活動效率，沉穩型學習者能夠督促團隊按時完成學習任務，成員在搭配合理、揚長避短的前提下相互探討，實現全員思緒涌動，促進在線學習共同體內專業知識更高效地內化。

（2）互動溝通這一因子的顯著性為0.033，小于0.05，說明其對在線學習共同體的學生滿意度有顯著正向影響，互動溝通越順暢，在線學習共同體發展越健康，學習者滿意度越高。通過在線學習共同體內學習同伴之間、助學者與學習者之間、學習者與學習資源之間、學習者與環境之間的廣泛交互，學習者得以深度討論并掌握相關專業知識。互動溝通架起了學習者與其他所有角色和整個學習系統之間的橋梁，通過增加共同體內和共同體之間的討論頻次，顯著提升學習者對學習任務和學習活動的參與度。

（3）自我參照這一因子的顯著性為0，小于0.01，說明其對在線學習共同體的學生滿意度有顯著正向影響，自我參照越深入，在線學習共同體發展越健康，學習者滿意度越高。在自我參照過程中，學習者自我檢查并反思不足，同時在對其他成員的觀察與區分中明確自身存在的問題。更重要的是，通過觀察和區分能夠使學習者集中注意力，在課堂上充分調動思維和情緒，促進專業知識內容的掌握。

（4）自我生產的顯著性為0，小于0.01，說明其對在線學習共同體的學生滿意度有顯著正向影響，自我參照越積極，在線學習共同體發展越健康，學習者滿意度越高。生產能力體現了在線學習共同體成員將個人智慧投入到集體智慧發展中，在挖掘高質量學習資源、高效利用學習軟件和溝通軟件、充分吸收新知識、完成既定團隊任務的過程中，實現知識的深度內化和更新，達到對知識的深層次整合運用，進而萌生新創意甚至提出新觀點，使學習過程達到螺旋式迭代上升的效果。

四、促進在線學習共同體持續發展的建議

（一）“共同原則”+“互補定律”，不斷優化團隊組織

在線學習共同體是復雜社會系統的縮影，要使團隊具有較強的戰斗力，性格因素的契合和角色扮演是重要因素。每個人性格均有優劣勢，沒有完美的性格，卻有最適合的搭配。在線學習共同體的構成應遵循“共同原則”+“互補定律”。“共同原則”指構建共同的愿景，共同愿景是師生、生生共同確立的價值觀、使命和目標，促使成員凝聚在一起朝著相同的目標前進。原本擁有相同學習目標的成員在共同體中進一步明晰方向，更為密切地交流和分享學習經驗；缺乏歸屬感和安全感、缺少表達欲和分享欲的個體應避免處于深度學習的邊緣，要對共同愿景進行深入思考，積極共享自身智慧。“互補定律”指在線學習共同體成員不僅需要志同道合，更需要互補和匹配，“合而不同”而非“千人一面”。一方面秉持不同性格特征的個體被賦予適合的組織內角色，從角色職能出發發揮性格優勢；另一方面彼此差異的個體在共同學習中有意識地取長補短，在開放、包容、活潑的氛圍中改善學習態度，提升學習能力。

（二）營造活潑包容的交流氛圍，持續改進互動溝通

在師生互動中，教師作為在線學習的引領者，具備更加專業的知識水平。首先，應對互動話題進行設計和優化，使其具備綜合性、啟發性、思考性，對問題的難易度和交互時間進行合理安排。例如企業戰略管理課程中，設置“低成本與差異化戰略是否可以兼顧”這一兼具學術價值和現實意義的討論話題，讓學生理解兩種戰略基本內涵下的矛盾，和二者在現實超競爭環境發展中的相互融合，同時實現“對立統一規律是唯物辯證法的根本規律”這一課程思政的融入。其次，應關注學生討論問題的情況和進展，給予更多評價、補充、啟示和鼓勵，討論進程中根據其學習狀態及時提供面向所有共同體的宏觀指導和面向不同共同體內部成員的微觀幫助。在生生互動中，構建開放、平等的互動空間，營造主動、活潑、包容的交流氛圍，鼓勵多元化、綜合型、創新性、有深度的表達和觀點，推動深度學習持續進行。在線學習共同體中的不同角色應發揮自身在組織內部的獨特作用，例如團隊領導或意見領袖對不同觀點進行聚斂引領，團隊信息員充分表達自身觀點，提升共同體內學習氛圍。在與學習環境的交互中，師生合作提升信息資源搜索能力、深入挖掘信息資源價值并在在線學習共同體之間進行分享，同時對分享的平臺、工具、模塊、功能及其操作常識等進行拓展。

（三）批評與自我批評常態化，堅持完善自我參照

通過相互批評和自我批評升華日常互動，找到在線學習低效的源頭并從根本上解決。相互批評能刺激學習者大腦的活躍度和新想法的產生，在持續追問的過程中逐步瓦解問題，推進深度討論；自我批評有利于檢查自身，觀察比較他人的觀點并展開自我反思，查漏補缺和及時糾偏，從而達到自我對專業知識的完整構建。批評與自我批評的思維和技能可以促進學生快速進入協作學習狀態，保證在線學習共同體的整體學習專注力。在不同共同體間展開學習和任務評價活動，根據學習過程數據分析，任務開展進度，作品可行性、綜合性和創新性的實現等及時反饋學習行為狀態，逐步形成共同體之間的競爭機制、在線學習的互相監督和自我監督機制，培養團隊自我調控和自我管理。在這種自我參照機制下，兩屆學生將課程任務和作品不斷完善改進，在管理模擬決策大賽、服務外包創新創業大賽、市場營銷調查大賽中斬獲了數十項國家級、省級獎項，充分提升了課程達成度和學生獲得感。

（四）多元途徑激發創新，積極推動自我生產

首先，在專業課程中融入與創新相關的學習內容，提供學生發展認知能力、知識應用能力和創造力的素材，并對課程考核方式進行改革，淡化期末考核和試卷考核，強化過程考核和創新應用能力考核，如在過程考核中設置企業咨詢診斷報告、品牌策劃方案、企業調研總結、課程主題辯論等。其次，加強在線學習共同體內的分工與協作，發揮團隊整體的“共生共贏”優勢和個體的自我調節作用，使個體的生產能力得以快速擴散和傳播，形成頭腦風暴式成長。最后，將課程學習與職業探索結合起來，以往在“泛目標”教學范式下，學生未形成基于職業技能的知識體系，職業定位不明確，基于專業知識的市場應用性產出匱乏，學生學習動力不強。應借助線上平臺和應用型軟件制造多種職業情景，將“獲取職業相關信息、設計未來職業規劃、專業知識學以致用”充分結合起來，萌生基于職業、基于崗位或角色、基于專業技能的創造力。同時，發揮在線學習共同體內成員的集體觀念和社交情感優勢，助力個體積極應對多變的環境和產出過程中的挫折，培養個體獨當一面的情緒智力。