張 思 何晶銘 上超望 夏 丹 胡 泉

（1.華中師范大學 教育信息技術(shù)學院；2.華中師范大學 湖北省教育信息化研究中心，湖北武漢 430079）

一、引言

近年來，伴隨信息技術(shù)與教育的深度融合，特別是Web 2.0 技術(shù)與聯(lián)通主義理論的勃興，社交學習、網(wǎng)絡(luò)知識共同體等協(xié)作學習方式，因其在促進學習者高效學習、高階思維能力發(fā)展等方面的優(yōu)勢，越來越受到教師和研究人員的青睞[1-2]。計算機支持的協(xié)作學習（CSCL）是以提高學習績效為目的的理論與實踐[3]。協(xié)作學習有助于學習者對概念的理解、深層次理解學習內(nèi)容、加強協(xié)作知識構(gòu)建，并發(fā)展學生的元認知調(diào)節(jié)技能和決策能力[4]。

已有的研究表明，僅僅把學生安排到社交網(wǎng)絡(luò)或網(wǎng)絡(luò)學習社區(qū)中，并不能產(chǎn)生積極的協(xié)作學習，協(xié)作學習需要精心設(shè)計與支持[5-6]。研究人員在關(guān)注協(xié)作學習活動設(shè)計的同時，開始探索積極協(xié)作學習過程背后的影響因素及機制，關(guān)注成員協(xié)作學習的投入度[7]，試圖通過對協(xié)作過程的研究，深入理解積極協(xié)作發(fā)生的內(nèi)部機理。為了提高學習者的在線協(xié)作學習質(zhì)量及其學習效果，研究人員大多利用在線學習平臺收集學習者的學習數(shù)據(jù)，以對協(xié)作學習過程進行分析，學習投入則被認為是反映學習者學習成效的關(guān)鍵指標。

在在線學習的相關(guān)研究中，有關(guān)學習投入指標及模型建構(gòu)的研究較多。例如，武法提、張琪針對學習者信息交換活動與學習行為投入，構(gòu)建了學習行為投入循環(huán)模型[8]；馬志強則指出，設(shè)計問題解決活動能夠提高學習者的學習成效，在問題解決過程中，學習成員之間通過不斷進行知識建構(gòu)，共同解決新問題[9]。由于一般的教學活動設(shè)計難以解決協(xié)作學習面臨的問題，研究人員構(gòu)建了系統(tǒng)的協(xié)作學習活動設(shè)計框架[10]。學習投入分析的目的，在于發(fā)現(xiàn)學習活動設(shè)計中存在的問題而改進教學，因而，有必要將協(xié)作學習活動設(shè)計與學習投入分析相結(jié)合，系統(tǒng)構(gòu)建協(xié)作學習認知投入分析模型。

信息技術(shù)在為協(xié)作學習活動提供支持的同時，也保存著學習者在學習過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)和信息，包括行為數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)和社交數(shù)據(jù)等，這些信息為理解和分析學習活動狀態(tài)提供了可能。學習分析與教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提升學習績效方面，也發(fā)揮著越來越重要的作用。為了更加透徹地理解協(xié)作學習狀態(tài)、提高學習者的學習成效，深入理解學習者朝向協(xié)同知識建構(gòu)的認知投入，就顯得非常必要。Chi M.T.H.和Wylie R.于2014年提出的“Interactive，Constructive，Active，and Passive”（簡 稱ICAP）框架，將學習者內(nèi)部認知心理過程與可被觀察到的外顯行為結(jié)合起來，使得教師能夠通過觀察學習者的外顯行為判斷其學習投入，為研究協(xié)同知識建構(gòu)中的學習投入提供了理論基礎(chǔ)[11]。此外，Wefald A.等人通過研究發(fā)現(xiàn)，學習投入與學業(yè)成就正相關(guān)[12]。

我們從協(xié)同知識建構(gòu)的視角，研究面向在線協(xié)作學習的認知投入分析模型，以深度刻畫在線協(xié)作學習的個體和群體協(xié)同知識建構(gòu)過程。基于ICAP框架提出的認知投入分析模型，有助于教師、學習者和研究人員實現(xiàn)對協(xié)作學習過程的分析和監(jiān)測，以及對協(xié)作學習活動的及時評價與反饋。

二、相關(guān)研究

（一）CSCL 的研究主題

多年來，CSCL 研究主要關(guān)注以下三個主題：（1）CSCL 描述了協(xié)作學習中認知耦合的過程，即協(xié)作學習活動設(shè)計；（2）CSCL 的具體目標是為協(xié)作學習中的認知耦合過程設(shè)計支持工具，即開發(fā)工具支持協(xié)作學習活動；（3）CSCL 的關(guān)鍵在于開發(fā)和使用分析協(xié)作認知耦合過程和結(jié)果的方法[13]。研究人員在CSCL 基本理論、協(xié)作活動設(shè)計、協(xié)作工具研發(fā)、學習分析等方面，都開展了相關(guān)研究[14-16]。

在協(xié)作學習活動設(shè)計方面，李海峰和王煒基于社會建構(gòu)主義理論、社會系統(tǒng)理論和自組織理論，構(gòu)建了“漣漪拓展探究法”理論模型[17]。在協(xié)作學習工具應(yīng)用方面，蔡慧英等探索了概念圖工具在協(xié)作學習情境中對個體認知發(fā)展的影響[18]；權(quán)國龍等研究了圖示工具在協(xié)作學習中的影響，認為有必要對圖示工具的使用進行早期干預(yù)[19]。在學習分析方面，相關(guān)研究聚焦于面向知識建構(gòu)的深度學習和學習投入問題，針對學習者在協(xié)作學習過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析，以掌握教學與學習狀況，從而更好地改善教學，提高協(xié)作學習效率和學習成效[20]。另外，還有研究通過構(gòu)建在線協(xié)作學習測評模型，采用數(shù)理統(tǒng)計、社會網(wǎng)絡(luò)分析和機器學習等技術(shù)，判斷協(xié)作學習狀態(tài)，并應(yīng)用多種方式開展人工干預(yù)。例如，王改花和傅鋼善構(gòu)建了適應(yīng)性學習系統(tǒng)的學習干預(yù)模型，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)學習者的學習行為與成績進行預(yù)測，以對學習者提供干預(yù)措施[21]。

CSCL 的這三個研究主題相互促進、協(xié)同發(fā)展，僅從某一方面開展研究已較難全面理解協(xié)作學習成效的影響因素與作用機制。鑒于此，我們設(shè)計了社交媒體工具支持的協(xié)作學習活動，提出了面向協(xié)同知識建構(gòu)的認知投入分析模型，并與內(nèi)容分析方法相結(jié)合，判斷了學習者在線協(xié)同知識建構(gòu)中的認知投入情況，從而為相關(guān)研究開拓新的思路。

（二）社交學習與網(wǎng)絡(luò)知識共同體

隨著信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，特別是Web 2.0技術(shù)的成熟，各類社交媒體工具、融合社交媒體工具的在線學習環(huán)境，變得更具便捷性、智能性和聯(lián)通性，社交學習成為一種新常態(tài)。社交媒體工具為學習者營造了一種在線學習社區(qū)環(huán)境，即社交學習網(wǎng)絡(luò)（Social Learning Network，SLN）。在該社區(qū)環(huán)境中，具有共同學習目標的學習者達成協(xié)作關(guān)系，在相互交流、知識共享、知識創(chuàng)建的過程中，不斷深化對知識意義的理解。

趙書朵等人在雨課堂教學中利用QQ 為學習者提供課前資料，研究發(fā)現(xiàn)，QQ 與雨課堂相結(jié)合提高了課堂效率和考試成績[22]。但不同的社交媒體工具產(chǎn)生的效果不同，相較于QQ 而言，在協(xié)作學習活動中，使用微信的學習滿意度更高，學習效果相對較好[23]。虛擬學習社區(qū)作為目前在線教學的主要方式，它是一種在線學習與虛擬社區(qū)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)學習環(huán)境，具備跨時空性、開放性及資源共享性等特征[24]。在虛擬學習社區(qū)中，教師和學習者共同構(gòu)成知識學習共同體，在彼此平等交互的基礎(chǔ)上，成員間通過同步、異步交流進行協(xié)同知識建構(gòu)，從而增強相互之間的信任，促進深度學習[25]。

社交媒體工具有助于促進網(wǎng)絡(luò)知識共同體的形成及成員間的溝通。例如，MOOCs 作為一種在線學習平臺，通常以微信、QQ 群等形式來組建學習共同體，以激發(fā)學習者動機、促進學習者交流。研究發(fā)現(xiàn)，QQ群學習共同體能夠彌補MOOCs 在線學習的缺點，為學習者提供情感支持，適當?shù)腝Q 群等社交軟件的介入，能夠為學習者提供學習支持[26]。微博社群有助于群體知識的建構(gòu)，建構(gòu)過程從無序到有序，但群體建構(gòu)集中于意義協(xié)商階段，由于缺乏教師引導(dǎo)而難以形成網(wǎng)絡(luò)知識共同體氛圍，無法建構(gòu)完善的知識體系[27]。

（三）在線學習投入的相關(guān)研究

在線教育由于師生時空分離的特點，促進和保持著學習者的學習投入成為研究焦點。學習投入是指學習者參與學習活動的體力與心理程度，與學習成效密切相關(guān)，而認知投入則是指學習者的認知策略和心理資源的高度“參與”[28]。學者們從不同的理論角度出發(fā)，提出了學習投入分析維度與方法，如表1所示。

表1 學習投入分析維度與方法相關(guān)研究

由表1我們可以看出，學習投入分析框架主要是針對個體學習投入的分析，而面向協(xié)作學習小組的學習投入研究較少，且相關(guān)研究較多關(guān)注學習者在在線學習平臺上產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)。如，平臺登錄次數(shù)、時間間隔等，缺乏對學習者生成性數(shù)據(jù)的深度分析。面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習是群體成員知識共享與知識創(chuàng)建的過程，蘊含豐富的社會交互及內(nèi)容交互關(guān)系[39]，小組學習投入則是比單個個體學習投入更復(fù)雜的一種狀態(tài)，不能簡單理解為個體成員學習投入的累積，個體學習投入的高低也難以解釋小組協(xié)作狀態(tài)和投入水平。因此，有必要研究面向協(xié)作小組的學習投入分析框架，特別是體現(xiàn)群體協(xié)同認知過程特征的學習投入分析框架。

現(xiàn)有的學習投入分析框架，在橫向上聚焦于行為投入、認知投入、社會投入和情感投入四個維度，在縱向上關(guān)注投入的數(shù)量及時間分布特征。如，F(xiàn)redricks J.A.等人在布魯姆教育目標分類的基礎(chǔ)上，將學習投入分為行為投入、認知投入和情感投入[40]。國內(nèi)許多研究采用該分類方法進行學習投入分析，例如，李爽等人從行為、認知和情感三個維度，編制了遠程學習者學習投入評價量表，實證研究表明，該量表的效度良好[41]；李艷燕等人在分析現(xiàn)有學習投入分析框架不足的基礎(chǔ)上，將學習投入分析維度擴展為行為、社會、情感和認知四個方面[42]。盡管現(xiàn)有的學習投入分析框架維度全面、子維度劃分細致，但面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習是一個復(fù)雜的過程，是群體成員觀點交互和知識整合的過程。因此，本研究在分析協(xié)同知識建構(gòu)中的認知投入時，對相關(guān)維度進行了一定程度的改進。

在學習投入分析方法方面，研究人員使用較多的方法有統(tǒng)計分析、內(nèi)容分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析等。在認知投入方面，最常見的方法是內(nèi)容編碼，依靠內(nèi)容分析方法判斷學習者的認知投入水平，僅適用于特定情境的分析，且只關(guān)注個體認知水平，缺乏對內(nèi)容前后情境和社交信息的關(guān)注，難以準確而有效地分析協(xié)作學習過程中的認知投入情況。

綜上所述，一方面，現(xiàn)有的學習投入分析框架主要是對個人學習投入的研究，缺乏對小組協(xié)作學習投入的關(guān)注；另一方面，在測量協(xié)作學習投入時缺乏對知識建構(gòu)演進過程的分析。由于面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習過程本質(zhì)是知識創(chuàng)建的過程，不僅要考慮認知投入的水平，同時也要關(guān)注各認知個體之間的關(guān)聯(lián)性。

（四）ICAP 框架

在線協(xié)作學習設(shè)計的目的是促進學生主動、探究和合作，以提升和發(fā)展學生的高階思維能力。但是教師在設(shè)計和組織協(xié)作學習活動時，缺少有效的標準來判斷學生“主動學習”的程度，以及設(shè)計更加“主動學習”的任務(wù)。亞利桑那州立大學Chi 教授長期致力于“學生如何學習”的問題研究，在對一些具體學習場景中的學習活動類型進行分析之后，他發(fā)現(xiàn)主動、建構(gòu)和交互模式的學習效果要優(yōu)于被動模式，而且三種非被動模式的學習效果之間也有差異。在此基礎(chǔ)上，Chi 教授提出了“主動（Active）—建構(gòu)（Constructive）—交互（Interactive）”的學習方式分類學[43]。在后續(xù)的研究中，Chi 教授等人通過實證研究，進一步檢驗了學習方式分類框架在工程教育領(lǐng)域的適用性[44]。

在理論探討與實證研究的基礎(chǔ)上，Chi 和Wylie于2014年在Educational Psychologist 刊物上，發(fā)表論文《ICAP 框架：聯(lián)系認知投入和主動學習結(jié)果》，正式提出了ICAP 框架[45]。ICAP 框架將學習者外顯的學習方式，分為便于觀察的四種類型：被動、主動、建構(gòu)及交互；與之對應(yīng)的是知識變化的四個階段，即儲存、整合、推斷和共同推斷；知識變化的結(jié)果為：記憶、應(yīng)用、遷移和共同創(chuàng)造[46]。ICAP 框架的內(nèi)容，如圖1所示。

圖1 ICAP 框架的內(nèi)容

上述四種學習方式，從被動到交互，其學習參與程度越來越高。ICAP 框架專注于對學習者“主動學習”層次的深度分析，現(xiàn)已得到不同學科領(lǐng)域的實證支持[47]。但ICAP 框架描述的學習過程，僅僅基于學習情境的一個方面，即學習者如何利用材料進行學習，而且交互行為的定義僅限于對話情境。無論評估的是學習活動中淺顯或簡單的問題，或具有挑戰(zhàn)性的學生難以解釋的領(lǐng)域問題，以及學習活動中不同的任務(wù)結(jié)構(gòu)，都會對ICAP 框架的解釋產(chǎn)生影響。

Chi 等人提出的ICAP 框架，主要是通過外顯行為來對學習者的認知參與進行劃分，有利于教師或研究人員更好地判斷和評價學習者針對學習材料的認知投入情況。例如，Atapattu 等人利用ICAP 框架，將MOOCs 論壇中學習者與學習材料相關(guān)的發(fā)帖內(nèi)容劃分為不同維度，并將學習者的行為進行量化，對學習者的認知投入進行分析，結(jié)果表明：學習者參與行為局限于主動和建構(gòu)，交互行為較少[48]。

基于此，我們從學習投入的現(xiàn)有研究出發(fā)，借鑒ICAP 框架提出面向在線協(xié)同知識建構(gòu)的認知投入分析模型，著重關(guān)注小組協(xié)作討論學習材料的過程，在學習分析時側(cè)重對個體和群體知識建構(gòu)結(jié)果的考察。目的是檢驗提出的學習分析模型對協(xié)作學習的支撐作用，為協(xié)作學習活動設(shè)計、信息技術(shù)工具應(yīng)用，以及學習分析提供理論與實踐依據(jù)。

三、認知投入分析模型的構(gòu)建

（一）理論基礎(chǔ)

1.集體認知理論框架

協(xié)作學習受集體認知理論的影響，集體認知理論認為一個群體是一個社群的集合，被其成員視為一個有意義的單位。在這個群體中，數(shù)量有限的人定期地相互作用，以實現(xiàn)一系列他們相互負責或追求的共同目標[49]。完全意義上的協(xié)作學習，正是小組成員各司其職，在相互溝通、協(xié)作的過程中，實現(xiàn)小組的共同目標。Gibson C.B.提出的集體認知框架，包含積累、交互、檢驗和整合四個階段，以形成集體認知的循環(huán)[50]，如圖2所示。

圖2 集體認知理論框架

在圖2中，積累包含感知、過濾和存儲，主要指學習者在感知學習材料內(nèi)容的同時，將信息過濾并進行存儲，某些特定的信息將會進入交互階段。交互包含檢索、交換和結(jié)構(gòu)化，主要指學習者根據(jù)已有認知，與其他學習者之間通過提問、解釋、支持等活動完成認知交互。檢驗包含協(xié)商、解釋、評估，主要指學習者之間由于個體認知差異，對于材料信息的觀點不同，在此過程中，通過協(xié)商和解釋來達成共識。整合包含融合、決定和行動，主要指學習者通過前三個階段的積累、交互和檢驗，將各自建議或解釋進行整合。整合往往存在于作品的制作階段。

2.ICAP 學習參與分類框架

在ICAP 框架中，P 代表被動（Passive），表明學習者直接閱讀學習材料并接受其內(nèi)容，但不表現(xiàn)出其他與學習活動、學習任務(wù)有關(guān)的行為。例如，學習任務(wù)為閱讀材料，則學習者僅僅表現(xiàn)為閱讀，而沒有表現(xiàn)出記筆記等外顯的學習行為。A 代表主動（Active），表明學習者對學習材料有明顯主動的處理行為，從而對學習材料進行某種外顯的操作，如，在閱讀材料的同時記筆記等。C 代表建構(gòu)（Constructive），表明學習者在主動學習材料的過程中產(chǎn)生了學習材料以外的外部化輸出或結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品。如，閱讀材料中并未給出思維導(dǎo)圖，但學習者繪制了思維導(dǎo)圖。I 表示交互（Interactive），表明多個學習者在頻繁交流中做出了建設(shè)性貢獻。如，爭論或捍衛(wèi)某一個立場、產(chǎn)生辯論等。

同時，ICAP 框架假設(shè)不同的外顯行為代表了不同的認知投入水平，更高的水平意味著學習需要更深入的理解?；訁⑴c模式可以實現(xiàn)最大程度的學習，大于建構(gòu)性模式，而建構(gòu)性模式大于主動模式，主動模式又大于被動模式（I>C>A>P）。

（二）基于ICAP 框架的協(xié)作學習認知投入分析模型

Gibson 提出的集體認知框架，描述了協(xié)作學習中集體知識建構(gòu)的過程，而ICAP 框架則可用于進一步判斷在集體知識建構(gòu)過程中，學習者“主動學習”的程度，即學習者參與協(xié)同知識建構(gòu)的認知參與程度。因此，我們依據(jù)集體認知框架和ICAP 學習參與分類框架，構(gòu)建了面向在線學習協(xié)同知識建構(gòu)的認知投入分析模型，如圖3所示。

圖3 面向在線學習協(xié)同知識建構(gòu)的認知投入分析模型

參考上述Chi 和Wylie 對ICAP 框架中四種學習方式類型的描述，并結(jié)合集體認知的學習過程，我們最終確定在在線協(xié)作學習中，學習者認知投入分析的編碼表，如表2所示。

四、模型的應(yīng)用研究

（一）應(yīng)用情境簡介

“信息技術(shù)教學應(yīng)用”是中部某師范院校為本科師范生開設(shè)的一門為期8 周的選修課程。該課程基于智慧教室與在線交流平臺展開，學生主要通過QQ開展組內(nèi)討論，通過UMU 平臺開展組間討論。QQ支持同步在線交流，而UMU 則支持異步交流，兩者都可對學習者的在線會話數(shù)據(jù)進行存儲。教師及助理實時對在線學習過程進行監(jiān)控，提供幫助與指導(dǎo)。

（二）協(xié)作學習規(guī)則及分工

參與該課程的學生共40 名，被分為8 組，每組5 人，學生按照興趣進行組合。該課程主要圍繞三個階段進行，每一階段的協(xié)作學習過程參考Stahl G.提出的小組認知模型[51]以及Gibson 提出的集體認知四階段模型[52]，協(xié)作學習過程如圖4所示。

表2 基于ICAP 框架的協(xié)作學習認知投入分析編碼表

第一階段為教學設(shè)計組織環(huán)節(jié)，學習材料為教師提供的教學設(shè)計模板、查找的教案資源以及希沃教學平臺，該階段學習者在組內(nèi)進行協(xié)作討論，涉及個人學習及組內(nèi)協(xié)作部分。

第二階段為教學設(shè)計互評環(huán)節(jié)，學習材料為教學設(shè)計作品和評價標準，在該階段評價組針對作品發(fā)表觀點。評價組首先在QQ 群進行組內(nèi)交流，討論被評價組的教案，達成共識后再通過UMU 平臺將共識傳遞給被評價組。被評價組針對評價組發(fā)表的建議，首先在組內(nèi)討論和協(xié)商，達成共識后，再在UMU平臺發(fā)表回復(fù)觀點，通過多次交流互動實現(xiàn)組間評價與反饋，最終被評價組根據(jù)個人認知、組內(nèi)及組間討論對本組教案進行修改。

第三階段為課件制作及互評環(huán)節(jié)，學習材料為教學設(shè)計作品及PowerPoint 課件，該階段的互評環(huán)節(jié)與第二階段互評環(huán)節(jié)一致。

圖4 在線協(xié)作學習的過程描述圖

（三）數(shù)據(jù)收集與分析過程

研究人員收集了學生在QQ 和UMU 平臺上的會話數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)保存在Excel 中，然后進入內(nèi)容分析階段。為了保證內(nèi)容分析的效度，由兩名研究生對QQ 和UMU 平臺上的對話內(nèi)容進行編碼。編碼過程分為前后兩個階段：在第一個階段，兩名研究生首先對各維度的定義進行討論，并進行編碼培訓(xùn)，培訓(xùn)內(nèi)容為熟悉編碼框架、編碼一致性的計算、編碼誤差的處理等；在第二個階段，從Excel 中隨機抽取20%的數(shù)據(jù)，由兩名研究生獨立進行編碼。編碼結(jié)束后作對比，針對不一致的部分進行協(xié)商討論。之后，兩名研究生再對剩下的80%數(shù)據(jù)進行分開編碼。編碼結(jié)束后，經(jīng)計算，兩位研究生的編碼一致性為0.81，信度良好[53]。

對于學生的會話內(nèi)容，主要分析了“主動”、“建構(gòu)”和“交互”三種類型，而對于“被動”類型的分析較為困難。此外，主要針對三個學習階段（教學設(shè)計組織、教學設(shè)計互評、課件制作及互評）的會話內(nèi)容進行了分析，并圍繞三個關(guān)注點展開，即總體分析、組間對比分析以及單組分析：（1）在總體分析部分，研究人員按照編碼表2，對各組在QQ 和UMU 上的對話內(nèi)容進行編碼，并對類別做標記；然后，所有的編碼數(shù)據(jù)被整合到一起，進行總體分析；（2）在組間對比分析部分，按照上述的過程，挑選活動的某一階段，將組與組之間的數(shù)據(jù)進行區(qū)分，形成各組在不同維度的數(shù)據(jù)表，繪制用于對比的柱狀圖，計算各組在總體均值水平上的差異；（3）在單組分析部分，挑選某一小組的數(shù)據(jù)，采用上述同類方法進行描述和分析，研究人員選擇認知參與水平較低的第1 小組，作為被分析組。

（四）數(shù)據(jù)分析結(jié)果

1.總體分析

依據(jù)表2的類別，采用內(nèi)容分析法對學生會話的內(nèi)容進行編碼，總體編碼結(jié)果如表3所示。在學習任務(wù)的三個階段中，學習者的認知投入行為多表現(xiàn)為主動和建構(gòu)，而交互行為較少。其中，在教學設(shè)計組織和教學設(shè)計互評階段，學習者的認知投入行為較多，而在課件制作及互評階段較少。

表3 組內(nèi)交流協(xié)作的數(shù)據(jù)編碼

教學設(shè)計互評階段的組間交互數(shù)據(jù)，如表4和圖5所示。以第2 組評價第3 組為例，該組在UMU平臺上的發(fā)帖數(shù)量為12 條。研究人員依據(jù)第2 組和第3 組的組間交流內(nèi)容，仔細查看第3 組針對教案和課件的修改情況后發(fā)現(xiàn)，第3 組依據(jù)第2 組提出的建議，對教學設(shè)計和課件進行了相應(yīng)修改。圖5進一步展示了第3 組在教學設(shè)計組織、教學設(shè)計互評及課件制作與互評三個階段的組內(nèi)協(xié)作交流情況。第3組在教學設(shè)計互評階段的建構(gòu)及交互行為較多。

2.組間對比分析

各組在教學設(shè)計組織階段的組內(nèi)交流數(shù)據(jù)編碼情況，如圖6所示。可見，各小組在主動和建構(gòu)層次的認知行為較多，交互類話語較少。表5進一步展示了各小組在教學設(shè)計組織階段的認知投入行為差異。第6 組成員的數(shù)據(jù)均低于均值，說明該組成員的組內(nèi)個體建構(gòu)和協(xié)作建構(gòu)的水平較差。第2 組的數(shù)據(jù)均高于均值，說明該組成員在教學設(shè)計組織階段的主動和建構(gòu)行為相比其他小組要多。

表4 教學設(shè)計互評階段組間協(xié)作交流的數(shù)據(jù)編碼

圖5 第3 組組內(nèi)協(xié)作交流數(shù)據(jù)編碼

圖6 教學設(shè)計組織階段的小組會話類型圖

表5 教學設(shè)計組織環(huán)節(jié)各小組的認知投入水平

3.單組分析

第1 小組數(shù)據(jù)編碼結(jié)果如圖7和表6所示。從圖7可以看出，第1 小組成員在三個階段產(chǎn)生的認知投入行為較少，主要是主動和建構(gòu)。表6的數(shù)據(jù)進一步表明，在與班級全體成員的認知投入行為的均值進行比較時，第1 小組成員的數(shù)據(jù)大多為負數(shù)，說明第1 小組成員的個體建構(gòu)和協(xié)作建構(gòu)水平不高。

圖7 第1 組學習者的對話交流數(shù)據(jù)編碼

表6 第1 組學習者的認知投入行為水平

五、總結(jié)與展望

（一）主要研究結(jié)論

我們基于ICAP 框架，設(shè)計了面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習認知投入分析模型，并對模型中的維度進行了操作化定義。之后，在實際協(xié)作學習場景中應(yīng)用該模型，對個體和群體的知識建構(gòu)結(jié)果進行了分析。研究結(jié)果表明，在線協(xié)作學習中最常出現(xiàn)的行為是重復(fù)、提問和闡述；而建立在他人基礎(chǔ)之上以表達自己觀點和辯護等交互行為，則出現(xiàn)得較少。該現(xiàn)象在組內(nèi)交互時尤為突出，而組間交互則大部分為支持或辯護，表明學習者在線協(xié)作學習的認知投入，仍有較大提升空間。我們通過面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習活動設(shè)計、社交媒體工具應(yīng)用和學習分析三個方面開展的研究，得出如下結(jié)論：

1.多層次協(xié)作交互活動設(shè)計，有利于學習者產(chǎn)生更多的認知參與行為、提高學習投入

在協(xié)作學習過程中，學生經(jīng)歷了組內(nèi)和組間討論，其目的是促進知識的螺旋式發(fā)展與創(chuàng)新及新觀點在班級社區(qū)的協(xié)同建構(gòu)，通過班級社群的協(xié)商交流并達成共識是必要的。在組間針對問題進行討論并達成共識的小組，其組內(nèi)成員產(chǎn)生了較高層次的認知參與行為。相關(guān)研究也發(fā)現(xiàn)，在有成員扮演核心角色的小組中，其組內(nèi)互動頻度較高，協(xié)作學習是小組活動，而非個人行為。此外，從協(xié)作學習活動流程及數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知，學習者在前兩個階段（教學設(shè)計組織和教學設(shè)計互評）的認知投入水平較高，而后一階段（課件制作及互評）則較低。前兩個階段分別由教師和助教提供了學習支架，如，教案模板和教案評價標準，而后一階段則沒有。在未來的協(xié)作學習活動設(shè)計中，教師可適當為學習者提供腳手架，輔助其進行知識建構(gòu)。

2.認知投入分析模型的應(yīng)用，有助于進一步理解信息技術(shù)工具對協(xié)作學習的支持性

學生在QQ 中進行了組內(nèi)同步討論，在UMU 平臺展開了組間異步討論。通過對QQ 和UMU 平臺上的學習者會話數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)學生在同步交流平臺——QQ 上缺乏深層次交互，而在異步交流平臺——UMU 上的互動達到了較深層次。這與前人研究得出的結(jié)論略有差異。胡勇等人為了研究學習者在異步討論平臺中的知識建構(gòu)，對其討論數(shù)據(jù)進行內(nèi)容分析，并對成員間的群體互動進行社會網(wǎng)絡(luò)分析。研究結(jié)果表明，學習者之間的交流互動停留在信息分享及比較層面，其知識建構(gòu)層次不高[54]。我們認為，研究結(jié)論產(chǎn)生差異的原因，可能是由于按照“組內(nèi)→組間→組內(nèi)”這種協(xié)作學習模式，學習者經(jīng)歷了多次知識沖突與建構(gòu)，從而產(chǎn)生更多的認知參與行為。

此外，UMU 平臺也有其局限性，如，無法上傳課件、某些功能需要電腦登陸等。而且，UMU 平臺只具備異步交流功能，在易用性和便利性方面難以和QQ等同步交流工具相提并論。未來研究有必要集成社交媒體的同步交流與異步交流功能，最大限度激發(fā)學生的認知投入。因此，在協(xié)作學習活動設(shè)計時，如果對在線交流工具進行合理地利用，幫助學習者克服因環(huán)境導(dǎo)致的交流障礙，增強小組成員間的溝通渠道，將有利于提升學習者的認知投入。

3.基于ICAP 框架的認知投入分析模型，能發(fā)現(xiàn)學生在協(xié)作過程中的不足

通過設(shè)計面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習活動，收集社交媒體工具上可觀察的外顯行為和會話數(shù)據(jù)，我們在基于ICAP 框架的認知投入分析模型的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了對個體知識建構(gòu)和集體知識建構(gòu)結(jié)果的分析。研究所提出的認知投入分析模型，包含了協(xié)作學習活動設(shè)計、在線交流工具和認知投入分析框架，主要圍繞個體和群體協(xié)作學習投入開展研究，分析框架的三個方面相互融合與共同促進，改進了以往學習投入研究只關(guān)注平臺保存的顯性數(shù)據(jù)、學習分析只重結(jié)果不重過程、難以全面理解協(xié)作學習的影響因素與作用機制的問題。群體知識建構(gòu)不是個體知識建構(gòu)的簡單組合，而是更高一種學習類型（交互），并且個體知識建構(gòu)又是群體建構(gòu)的基礎(chǔ)，兩者密不可分，只有在個體建構(gòu)達到較高層次時，才會出現(xiàn)協(xié)作知識的建構(gòu)，這一點，與ICAP 框架的假設(shè)是吻合的。

（二）學習投入研究展望

我們基于ICAP 框架，設(shè)計了面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習認知投入分析模型，通過在真實的協(xié)作學習場景中應(yīng)用該模型，收集與分析學習者的在線會話數(shù)據(jù)，對個體和群體協(xié)同知識建構(gòu)的結(jié)果進行了分析。盡管該模型的應(yīng)用得出了很多有意義的結(jié)論，但也存在一些不足。首先，協(xié)作學習過程是行為、認知、社交和情感交織的過程，而該認知投入分析框架缺乏對情感維度的考量。由于情感數(shù)據(jù)的缺失，可能會削弱模型解釋的有效性和數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可推廣性。其次，模型的應(yīng)用場景僅局限于學習者利用材料進行的學習，而沒有考慮團隊的共同意向、元認知調(diào)節(jié)、社會交互等對協(xié)作的影響。模型存在的不足，成為未來研究的重點方向。

國內(nèi)外學者對在線學習投入展開了較為深入的研究，探討了在線學習投入的影響因素、在線學習投入模型與分析技術(shù)、提升在線學習投入的策略等。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的來臨，在線教育已成為一種新常態(tài)，MOOCs、虛擬學習社區(qū)等正在重塑傳統(tǒng)的教學模式與方法，因而，提升大規(guī)模在線教育中學習者的學習投入，也成為教育者和研究人員面臨的核心問題。探明協(xié)同知識建構(gòu)中成員的認知投入特征和規(guī)律，將有助于我們更好地借助MOOCs、虛擬學習社區(qū)等，培養(yǎng)學生的協(xié)作創(chuàng)新能力、批判性思維能力。大規(guī)模在線教育中的學習數(shù)據(jù)，正呈現(xiàn)致密的信息粒度、多模態(tài)和廣泛的時空關(guān)聯(lián)特征，其中的學習投入分析，不能簡單沿用傳統(tǒng)的學習分析方法。例如，內(nèi)容分析、個案分析等，并且又對傳統(tǒng)的學習分析方法提出了新問題和新挑戰(zhàn)。未來的研究將探討認知投入模型與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的融合，從而提升大規(guī)模在線教育中學習投入研究的針對性和有效性。

1.探索ICAP 框架的應(yīng)用及其分析技術(shù)的改進

我們需要整合文本挖掘、會話分析技術(shù)與認知投入分析模型，以實現(xiàn)對大規(guī)模協(xié)作學習中認知投入的智能分析與測評。本研究通過收集QQ 及UMU平臺保存的學習者協(xié)作會話數(shù)據(jù)，并采用人工統(tǒng)計和分析的方法，對協(xié)作學習過程中的認知投入狀態(tài)進行了分析，但該方法只適用于樣本量較小的研究。未來的研究將拓展數(shù)據(jù)分析方法，通過引入數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)而實現(xiàn)對會話數(shù)據(jù)的自動分析。例如，將學習資料的內(nèi)容表征為一個向量，將學習者發(fā)布帖子的內(nèi)容表征為另一個向量，通過向量的相似度計算，來判斷學習者認知投入“主動”中“重復(fù)”的程度。

2.面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習認知投入預(yù)警與干預(yù)

在線學習預(yù)警是通過對學習者產(chǎn)生和采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，以評估學習者的學業(yè)成就，預(yù)測其學習表現(xiàn)并發(fā)現(xiàn)存在問題的過程。在協(xié)作學習方面，通過將云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，為推測學習者知識水平和興趣提供了有效的解決方案。因此，我們可以在面向知識建構(gòu)的協(xié)作學習認知投入分析模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建在線協(xié)作學習預(yù)測和干預(yù)模型，并與教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，實時監(jiān)控小組協(xié)作學習的認知投入狀態(tài)，輔助教師和研究人員進行干預(yù)，從而提升協(xié)作學習中的認知投入。

3.關(guān)注多模態(tài)認知投入分析

當學習者的認知投入沒有表現(xiàn)出明顯的外顯行為時，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集與分析方法，就難以對其認知投入狀態(tài)進行準確分析，而多模態(tài)數(shù)據(jù)采集設(shè)備與分析工具的引入，有助于解決這一局限。曹曉明等人對人工智能支持下的學習投入分析方法進行研究，發(fā)現(xiàn)融合圖像模態(tài)和腦電模態(tài)的多模態(tài)融合深度學習模型，在學習投入識別方面的準確率高達87%，高于單模態(tài)的分析結(jié)果[55]。未來的研究還可以進一步拓展數(shù)據(jù)收集與分析工具，例如，引入腦電和眼動設(shè)備，并與行為數(shù)據(jù)相配合，以達成對學習者認知投入的精準分析。