在線學習知識創造機制與影響研究：社會資本理論視角

吳磊 牛紀梅 譚金波

[摘? ?要] 隨著在線學習普及與應用，知識創造從特有現象變成了一般性活動，領域概念被視為重要“人造物”。現有研究雖然嘗試解析在線學習知識創造的內涵與軌跡，但是缺乏從系統視角開展深度分析。為此，研究首先基于社會資本理論，全面剖析了在線學習知識創造的過程與特點；其次，采用數據挖掘、滯后序列等方法，基于領域概念分析了在線學習知識創造的影響。結果發現：在線學習中存在結合型社會資本與橋接型社會資本；結合型社會資本比橋接型社會資本知識創造更加高效；兩類社會資本在不同教學周期下呈現多樣化知識創造路徑。

[關鍵詞] 在線學習； 知識創造； 社會資本； 概念抽取

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 吳磊（1990—），男，安徽合肥人。講師，博士，主要從事在線學習與知識管理研究。E-mail：ccnustone@yeah.net。譚金波為通訊作者，E-mail：yttjb@163.com。

一、引? ?言

隨著在線學習的全面普及與應用，學習者兼具知識消費者與知識生產者雙重角色，知識創造從特有現象變成了一般性活動。學習隱喻理論認為，學習的中心已從單純的知識獲得、復雜的知識參與階段，步入了以知識創造為標志的眾籌階段[1-2]。已有研究聚焦在線學習知識創造的內涵與軌跡，在基礎理論方面先后出現了SECI模式[3]、拓展性學習環[4]以及最新的知識分配模型[5]，嘗試從認知加工與社會化過程揭示知識的轉換過程。為了進一步弄清楚知識創造發生現象，研究者又分別面向知識共享與創新[6]、知識轉移[7]等構建了多種模型，從知識流與資源流角度為優化知識轉化效率提供指導。當前，以知識創造“人造物”為線索成為研究熱點，如基于觀點分析知識建構過程[8]、利用主題描述知識創造狀態[2]。由于在線學習具有自主性、過程性、情境性等特點，導致在線學習知識創造與社會關系、團隊、認知等密切相關。這些要素構成的綜合個人能力共同作用推動了在線學習知識創造的發生，然而當前缺乏從系統視角的研究。社會資本表示網絡中個人資源或能力的綜合嵌入社會網絡中，對知識創造具有正向作用[9]，從系統觀角度概括了個體與社區環境、內部認知的作用過程，為深度研究在線學習知識創造提供了新視角。

二、基于社會資本理論的在線學習知識

創造機制

（一）社會資本理論與在線學習知識創造聯系

社會資本理論隨著內涵由簡單的社會關系演變為經典三維度，應用也從社會學領域擴展至教育教學領域。在初期萌發階段，以Hanifan為代表的研究者認為社會關系即社會資本，社會關系形式上連接不同個體，社會網絡中分布著社會力量，主體附著于社會網絡才會加深信任[10]。在中期發展階段，Bourdieu等認識到社會資本的重要功效，提出社會資本是實際的或潛在的資源集合體，這些資源與共同熟悉或認可的制度關系、長期交往的朋友聯系在一起，建立在成員認識和了解的基礎上，所以社會關系和結構特征是其價值的主要體現[11]。隨后，Nahapiet等關注個體對社會關系網絡中實際和潛在資源綜合的占有情況，并將社會資本解構為結構維、關系維及認知維[12]。在當前擴展階段，田陽等從認知、結構與關系維度將社會資本理論與MOOC互動策略關聯，還原了知識生成與轉移現象發生的過程[13]；王詩蓓從社會資本“三維度”探究了網絡學習共同體中社會資本積累的現狀與問題[14]。可見，社會資本成為影響當前在線學習知識生長、共享與創造的關鍵因素。

本研究結合社會資本理論與學習隱喻理論，提出在線學習知識創造即學習者個體通過社會資本關系、結構與認知的綜合作用，在整合社會網絡中資源和能力的過程中，最終產生概念為主的人造物。如圖1所示，學習者社會資本來自本身以及分布于網絡中的能量，并通過關系、結構以及認知三方進行聚集，具體而言：（1）在線學習中主要以人際網絡交往為主，社會資本關系表明個體間交流加速資源或知識在網絡中的傳播。個體由邊緣學習者遷移到次要聯通者，再發展到核心參與者，隨著個體的網絡位置發生變化，決定了對資源與能力的吸收與分配的權限也發生變化。（2）在線學習環境組建了知識聯通網絡，隨著知識傳播范圍的加深與自身認知能力的提升，個體對外界資源和能量的需求發生變化，社會資本認知表明個體間由于知識建構能力不同引發知識在網絡中轉移與擴散。（3）在線學習環境也是不同社交群體或共同體孵化器，社會資本結構表明網絡規模與制度對觀點與收益進行管控，影響互惠互利的程度。有時社會網絡結構存在網絡結構洞，導致不同群體之間存在社區隔離問題，阻礙不同群體進行跨域能量交流，但有時也會促進異質知識升華[13]。

由于社交網絡中社會資本存在，觸發了不同的交互發生[14]，最終實現概念創造與吸收。這里的觸發行為發生不是單一的社會屬性差異或知識量勢差，而是個體蘊含的所有能力導致，并且引發了信息交互發生。從陳麗教授的交互層次塔角度來看，處于中間層的“生—生”交互、“師—生”交互是參與主體[15]。另外，替代交互通過觀察并少量參與在線學習，往往數量眾多，所以不可忽視。處于內核的概念是知識的基本單元，代表了某個領域知識的實體與事件，不同類型與數量的概念有機組合創造了知識[16]。交互層次塔認為，最高層次即為概念交互，學習者在線交互目的是通過概念交互引發知識創造活動。反過來，以概念“人造物”作為線索，可以發掘知識創造的分布與重點[2]。

（二）社會資本理論下的在線學習知識創造特點

1. 不同類別社會資本對知識創造影響具有差異性

在線學習由不同類型社會資本共同作用促進能力或能量流通。針對社會資本的人員構成與實施功效，社會資本可以分為結合型社會資本（Bonding Social Capital）和橋接型社會資本（Bridging Social Capital）[17]。前者指個體間具有密切的關系，人員構成具有高度的同質性，成員內部之間互動交流頻繁，形成了較強的凝聚作用。與之相反，后者表示個體間的關系相對比較松散，主張將更廣泛的個體聚焦在一起，通過外部交流方式增加不同成員間聯系，汲取多樣化觀點和經歷作為社會資本積累渠道。前者“強關系”能夠聚集具有相同目標的個體，增強彼此間的信任，所以支持知識的高效性傳播，對拓展知識創造深度具有重要作用。雖然后者“弱關系”成員間存在異質性，但是多元連接能夠方便知識的傳遞與資源共享，對知識創造豐富性具有促進作用。

2. 領域概念是社會資本下知識創造的基礎性產物

學習隱喻理論認為，知識創造結果主要分為概念性與材料性兩類“人造物”，領域概念屬于前者，且在實踐中被廣泛應用[1，2，16]。作為抽象的知識載體，領域概念通常蘊含在學科知識的問題或答案中，會率先刺激不同個體的學習注意力或興趣。例如，與學科領域高度相關的領域概念，能夠引發學習者持續的關注與互動。另外，不同數量的領域概念組合決定了知識語義復雜度，不僅會影響學習者的認知負荷，也影響著個體對其進行深度知識加工。為了實現領域概念的獲取、傳播與加工，社會資本一方面將調節社會網絡中信息周轉渠道、傳播速度、其他資源等，保證領域概念在社會網絡有序流通；另一方面，通過選擇不同類型和價值的領域概念重構知識，促進個體的認知網絡復雜建構。

3. 不同時期社會資本交互作用促進知識創造多樣性

社會資本積累是動態形成的過程，導致在不同時期的社會資本作用下知識創造具有多樣性。本質上由于關系、結構以及認知動態變化，在不同社會資本兩端產生了“壓力”差，才導致知識在不同社會資本“管道”中流通。基于知識創造的“人造物”，不同社會資本根據自身知識結構，選取典型的、一定數量的領域概念構建交互內容，主動對外界交互完成知識創造者角色；或者在領域概念的刺激下，選擇了感興趣的交互內容，開始被動吸收或過濾信息，扮演知識消費者角色。隨著不同主題或學習活動動態更新，不同社會資本在創造與消費角色間相互切換，在教學周期下開展社會資本知識創造活動，確保知識創造的多樣化。

綜上所述，社會資本是在線學習知識創造的重要影響因素，但是實踐環節一直未被有效科學驗證。為了解決該問題，基于知識創造多樣性、領域概念抽象性、社會資本交互性等特征，本研究提出以下三個研究問題：（1）如何區分在線學習中的橋接型社會資本與結合型社會資本？（2）基于領域概念不同類別的社會資本的知識創造存在怎樣的差異？（3）教學周期視角下不同類型社會資本知識創造路徑如何變化？

三、研究設計

（一）研究對象和數據來源

本研究數據來源于某師范大學的視覺信息設計課程，該課程主要介紹視覺信息設計的相關概念、案例與設計技巧等，旨在提升學生自身藝術修養、設計能力。為了保證學生在線學習的參與深度，教師主要積極扮演組織與引導角色，學生自主圍繞知識與興趣開展問題討論、知識擴散與升華。整個線上討論活動約持續2月，共有151名學生及1名教師參與在線學習活動。師生累積發帖2906條，平均每周發帖量為360條，可為實驗數據分析提供豐富的數據來源。根據信息傳播規律以及課程設置特點，將線上學習分為初期、中期以及后期三個階段。

（二）研究方法

在數據預處理階段，參照吳磊等研究[2]，一方面開展停用詞與分詞處理，另一方面根據發帖與回帖行為建立交互主體社交矩陣。之后，開展數據挖掘與分析工作：

（1）社會資本分類研究。根據社會資本理論，學習者社會資本可由三元組（S，G，C）表示，其中，S表示關系、G表示結構、C表示認知。本研究參考已有研究分別抽取了對應的量化特征（見表1），作為K-means聚類方法的輸入對個體社會資本進行分類，旨在區分出橋接型社會資本與結合型社會資本，并通過各維結果驗證方法有效性。

（2）知識創造差異研究。根據學習隱喻理論，領域概念是在線學習知識創造直接的“人造物”，以名詞形式出現。Wu等研究發現，領域概念具有領域相關性（DP）、領域一致性（DC）以及詞性黏度（LC）特點，并用線性加權方法平衡特征值計算領域分數（Score），表示領域概念的重要性，如公式（1）所示[19]。其中，參數α、β和γ用于平衡不同特征影響，分別設定為0.2、0.3、0.5[19]。領域分數值越高表示重要性越大。對于交互內容領域分數，可以綜合領域概念數量與分數線性累加獲得[16]。最后，基于交互內容構建領域概念共現網絡，并從網絡密度屬性分析不同類型社會資本學期周期下知識創造差異。

Score=α·DP+β·DC+γ·LC? ? ? ? ? ? ? ? ? ?公式（1）

（3）知識創造路徑研究。首先基于“領域概念數量—領域分數”兩個維度，分別將交互內容劃分為四類，代表不同知識創造特點。然后，基于四類交互內容，引入滯后序列分析方法，挖掘兩類社會資本在教學周期下知識創造作用路徑。

四、結? ?果

（一）不同社會資本的類別分析

針對問題一，本研究將抽取三維度特征并同時輸入至K-means算法中，設置二分類輸出，初步設定為結合型社會資本與橋接型社會資本，且數量分別為25與126。算法聚類的輪廓系數為0.58，表明了聚類結果可靠。為了進一步驗證實驗結果的有效性，利用t檢驗分別對兩類社會資本各維特征進行對比分析，表2結果顯示：結合型社會資本關系維度特征顯著，容易形成同質網絡；結構維度特征也均顯著，且約束度明顯較小，表明作為關鍵節點控制諸多結構洞節點；認知維度特征在共享知識、意義協商、深度討論方面具有顯著作用，在一致理解維度具有優勢。另外，通過對社會資本參與度分析發現，結合型社會資本參與760次、橋接型社會資本參與2139次，說明橋接型社會資本在線學習參與度較高，在社會資本整體能力上具有優勢，成為知識創造的主要力量。Oh等研究認為，結合型社會資本具有強關系網絡、彼此之間很了解對方，促進成員內部知識共享[20-21]。Burt等研究認為，橋接型社會資本網絡結構松散、團隊想法碰撞且想法較多[22]。這些研究進一步驗證了本實驗設計的分類方法可供參考。

不同類型社會資本學期參與分布統計，見表3。結合型社會資本與橋接型社會資本分布趨勢趨于一致，呈現“兩頭弱中間強”特性，兩類社會資本習慣在學期中期注入較多的社會資本，以期望獲得較多的收獲。不同的是，36%的橋接型社會資本習慣在后期參與，活躍度比結合型社會資本（27%）高，表明橋接型社會資本注重通過后期強化與鞏固資本。

（二）不同社會資本的知識創造差異分析

經過名詞篩選與簡單剔除，本研究按照領域分數降序排序抽取到8000多個候選領域概念，然后基于交互內容構建領域概念共現網絡。圖2顯示了不同社會資本的網絡密度，結果表明，整體上兩類社會資本對領域概念的應用規律相似，習慣用12%的領域概念作為知識創造核心條件，88%的領域概念作為知識創造拓展條件。另外，結合型社會資本與橋接型社會資本對領域概念的使用策略具有差異性，前者平均網絡密度大于后者（0.012>0.009），顯示出前者更擅長于利用同等數量領域概念激活知識創造活躍性，且相同數量的領域概念在知識創造過程的傳播性與影響性價值更大。

因不同社會資本在使用領域概念規律上具有相似性，選擇領域分數最高的100個領域概念作為知識創造代表，探究領域概念共現網絡在學期初期、中期以及后期的變化情況。表4結果顯示，不同類型社會資本鍛造知識創造結構的關鍵在于初期，結合型社會資本與橋接型社會資本的平均網絡密度分別達到0.0462與0.0319，表明兩類社會資本均能夠用最基本、最具有代表性的領域概念描述問題、陳述現象，也表明結合型社會資本在教學初期基本知識掌握程度更加牢固。隨著學期推進，越來越多領域概念涌入，學期中期結合型社會資本與橋接型社會資本平均網絡密度變為0.0405與0.0302，表明原有核心領域概念共現網絡被重建，網絡密度被逐漸稀釋。另外，結合型社會資本與橋接型社會資本的后期平均網絡密度分別為0.008與0.011，顯示出橋接型社會資本相對來說此時更加注重核心領域概念的應用。

（三）不同社會資本的知識創造作用路徑分析

本研究以交互內容的平均領域概念數量與領域分數作為原點，如圖3所示，構建平面分布圖將交互內容分成四類：

（1）KHVH：該類交互內容領域概念豐富，領域聚焦。一方面，領域概念數量較多，可以傳遞豐富的信息，幫助學習者全面理解知識；另一方面，領域分數較高也顯示出信息的有用性，可以幫助學習者深度建構知識。

（2）KLVH：該類交互內容領域概念稀疏，領域聚焦。在交互過程中，交互內容通常高度簡潔，能夠用較少且常見的概念表明領域問題與陳述等。這些領域概念具有典型化、普遍化特點，能夠給外界直接知識刺激，吸引學習者關注。

（3）KLVL：該類交互內容概念稀疏，領域相關。在線學習除了針對性回復外，還有些“贊同”“提問”等口語化交互內容，這些交互內容雖然無法給出具體、專業的領域解釋，包含的信息量較少，但是能夠強化信息理解與加工，支持意義協商、一致理解等作用。

（4）KHVL：該類交互內容具有領域概念豐富、領域相關特點。這類交互內容主要出現在“案例解釋”環節，高度聚焦于領域知識新問題、新觀點，從而能夠用一些專業化且不常用的領域概念串聯知識，減輕參與者認知負荷。

兩類社會資本在四類交互內容分布規律相似，KHVH、KLVH、KHVL和KLVL分別約占比27%、2%、2%、69%，說明兩類社會資本都具備知識創造相似語言特點與風格，習慣將KHVH與KLVL作為知識創造基礎土壤。但是由于社會資本總量差異影響，也會影響知識創造過程，如兩類社會資本如何協調創造知識。為此，采用滯后序列分析方法分析不同社會資本之間知識創造作用路徑，解釋問題三。

圖4顯示了不同社會資本在教學周期下具有差異性且呈現三類典型路徑：一是在學期初期主要以橋接型社會資本交互為主，且知識創造具有單向性。橋接型社會資本知識創造主要以KHVH為中心循環流動，另外通過最長路徑“Q_KLVH→Q_KHVH→J_KHVH”強化，說明橋接型社會資本在領域概念掌握不熟練時，一方面主動通過同類概念豐富且聚焦的內容交互以豐富知識，另一方面也會間接與結合型社會資本中概念豐富且聚焦的交互內容作用以拓展知識，顯示出橋接型社會資本是初期階段社會資本的主要增長動力。二是在學期中期主要以結合型社會資本與橋接型社會資本互動為主，且知識創造具有雙向性。概念豐富且聚焦的交互內容頻繁地在橋接型社會資本與結合型社會資本間流動，結合型社會資本既扮演知識創造的發起者，又擔任消費者，其中橋接型社會資本扮演中介作用。三是在學期后期主要以結合型社會資本為核心，開展雙向知識創造。在線學習知識創造開始都是由領域概念掌握不足或領域聚焦不高的社會資本發起（J_KLVH或Q_KHVL），通過結合型社會資本中概念豐富且聚焦的內容交互后，才會繼續借助橋接型社會資本中概念豐富且聚焦的交互內容繼續提升自身，此時結合型社會資本作為核心節點，能夠控制橋接型社會資本作用過程。同時，這三個階段兩類社會資本知識創造也有一定的相似規律：一是概念稀疏且領域相關（KLVL）交互內容通常都是自主交互，一般不會深度融入知識創造“鏈路”中；二是交互內容如果概念稀疏或領域相關都傾向與外界交互（KLVH或KHVL），補充某一方面的不足。

五、討? ?論

（一）在線學習中存在結合型社會資本與橋接型社會資本

本研究驗證了在線學習存在結合型社會資本與橋接型社會資本，且結合型社會資本在關系維、結構維以及認知維度優勢明顯。從參與者角度來看，在線學習中由不同能力或能量的學習者構成，保證了知識創造具有多樣化且豐富性特點[2]。在關系維度上，結合型社會資本存在內部強關系，而橋接型社會資本傾向于外部伙伴交流，本研究中結合型社會資本的出度與入度更高，顯示具有強網絡關系，核心網絡位置對知識傳播與控制至關重要[23]。按照網絡節點權重差異，在線學習構成有核心聯通者、次要聯通者、普通聯通者三類，而核心聯通者角色與結合型社會資本關系特征基本吻合[24]。在結構維度上，本研究中結合型社會資本處于關鍵節點，橋接型社會資本分布在結構洞附近。橋接型社會資本通過與外部構建的關系網絡獲取所需要的異質性資源，當獲取的資源不能充分得到團隊吸收，需要流轉到結合型社會資本網絡協同完成。從認知維度來看，結合型社會資本認知特征較為明顯，橋接型社會資本參與度較高、資本總量大、資源交互頻繁，所以組織成員在交互中容易產生新的思路和方法[25]，導致認知總量上具有明顯的優勢。

（二）結合型社會資本比橋接型社會資本知識創造更加高效

本研究發現，結合型社會資本的領域概念共現網絡平均密度大于橋接型社會資本，顯示結合型社會資本可以更好地發掘領域概念的知識創造傳播價值與影響力。已有研究發現，社交節點位置越核心，知識建構能力越強[26]。結合型社會資本處于社交網絡關鍵位置，容易接收最新的領域概念，可以快速組合相關概念再次加工。吳磊等研究也發現，在線學習中高活躍度個體知識創造主題密度顯著大于低活躍度學生[2]，間接證明了結合型社會資本可能傾向于創造明確的主題，而這些主題往往需要精確化、關聯化的領域概念組織與串聯，所以相同數量領域概念，在結合型社會資本中構建的共現網絡平均密度高。而從學期時間分布來看，對于基礎領域概念，結合型社會資本在初期、中期的共現網絡較為緊密，橋接型社會資本平均網絡密度到后期優勢才體現出來。這是由于在學期初期、中期，結合型社會資本率先完成了對基本知識的獲取與加工，而在后期結合型社會資本更傾向于拓展知識從而稀釋了原有共現網絡，而橋接型社會資本由于初期知識結構不夠扎實，后期仍需要鞏固所學知識。

（三）不同學期周期內社會資本知識創造路徑具有多樣性

本研究發現，在不同學期周期內社會資本的知識創造路徑具有明顯的多樣性。學期初期，知識創造為橋接型社會資本為主的單向活動，主要利用高質量交互內容補充知識不足。橋接型社會資本積累相對較少，教學內容語義與學習者興趣主題顯著相關[27]，他們寄希望通過不同網絡的聯系創造出更多的意義主題下交互內容，利用這些機會獲取非冗余信息和異質性知識，所以需要不斷通過自身與外部資本交互實現。此時，初期橋接型社會資本個體數量眾多，所以成為知識創造主體，也大大增加了與外界交互的概率。學期中期，兩類社會資本由于初期熟知，交互也變得越主動與積極，形成知識創造雙向活動。兩類社會資本都傾向于使用概念豐富與聚焦的內容交互，可能因為經過初期熟悉平臺與課本之后，開始圍繞學習技巧與重點主題交互產生新認知，實現知識創造[2]。學期后期，變成以結合型社會資本為核心的雙向知識創造過程，后期考試需要結合型社會資本與橋接型社會資本開始圍繞教師問題開展交互，關系到最終期末學習結果[2]，兩類社會資本也變得異常活躍，導致不同類型交互內容增多。

六、結? ?語

在線學習知識創造是不同學習者以領域概念為知識基礎單元，從事知識生產與消費過程，促進學科知識的傳播與建構。本研究基于社會資本理論，從系統角度識別出在線學習中存在結合型社會資本與橋接型社會資本，并發現這兩類社會資本在利用領域概念開展知識創造中具有差異性，前者利用同等數量領域概念的效率更高。在不同學期周期下，兩類社會資本相互作用產生了多樣化知識創造路徑。研究不僅進一步豐富了社會資本理論，同時對在線學習中多樣化與個性化學習開展具有重要指導作用。值得注意的是，本研究僅從社會資本“三維”特征區分結合型社會資本與橋接型社會資本，局限于利用領域概念數量與共現網絡解釋了兩類社會資本的一般性特點。未來研究將抽取更多、更細化的特征，提升兩類社會資本的分類準確性。另外，從皮亞杰認知發展理論角度，領域概念共現網絡反映了個體知識圖式，所以未來研究也將利用教育大數據分析技術，進一步研究個體在線學習圖式形成，再到同化與順應的規律。

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Research on the Mechanism and Impact of Knowledge Creation in Online Learning： A Social Capital Theory Perspective

WU Lei，? NIU Jimei，? TAN Jinbo

（Faculty of Education， Shandong Normal University， Jinan Shandong 250014）

[Abstract] With the popularization and application of online learning， knowledge creation has changed from a unique phenomenon to a general activity， and the domain concept is viewed as an important "artifact". Although existing researches have attempted to analyze the connotation and trajectory of knowledge creation in online learning， they lack in-depth analysis from a systematic perspective. Therefore， based on the social capital theory， this paper firstly analyzes the process and characteristics of knowledge creation in online learning. Secondly， based on the domain concept， this paper uses data mining technology and lag sequential analysis to analyze the influence of knowledge creation in online learning. It is found that there are bonding social capital and bridging social capital in online learning; Bonding social capital is more efficient than bridging social capital in knowledge creation; The two types of social capital present diversified paths for knowledge creation under different teaching cycles.

[Keywords] Online Learning; Knowledge Creation; Social Capital; Concept Extraction