韓中美 田甜 何濤 黃昌勤
摘要:同伴互動(dòng)是在線學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者知識(shí)構(gòu)建的關(guān)鍵,也是提升在線學(xué)習(xí)效果的重要途徑之一。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)可以影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為,而同伴互動(dòng)作為學(xué)習(xí)行為的一種,同樣可以被其影響,由于當(dāng)前缺乏對(duì)在線學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)的全面挖掘并量化自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng),導(dǎo)致兩者之間具體關(guān)系仍然有待深入探究。該文通過(guò)采集學(xué)習(xí)者的日志數(shù)據(jù)和討論文本數(shù)據(jù),首先采用兩階段聚類法量化自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平,然后通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、社會(huì)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析和LSTM方法全方位挖掘和量化同伴互動(dòng)水平的行為水平、認(rèn)知水平和情感狀態(tài)三個(gè)維度,最后進(jìn)一步分析自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平和同伴互動(dòng)水平不同維度之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。結(jié)果顯示,在線學(xué)習(xí)過(guò)程中大多數(shù)學(xué)習(xí)者還不具備高水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力,而且同伴互動(dòng)也更多停留在淺層的行為層面;在線學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)者互動(dòng)時(shí)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)會(huì)受到教師發(fā)布學(xué)習(xí)主題的影響;在線學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平對(duì)同伴互動(dòng)水平有顯著正向影響。
關(guān)鍵詞:自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí);同伴互動(dòng)水平;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析;認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析;LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號(hào):G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
* 本文系2021年浙江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題“人機(jī)協(xié)同視域下基于多模態(tài)交互的學(xué)習(xí)者情感補(bǔ)償機(jī)制與策略研究”(課題編號(hào):22NDQN220YB)、浙江省智能教育技術(shù)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金“混合學(xué)習(xí)中基于多模態(tài)協(xié)同交互的學(xué)習(xí)者具身情感因果推理研究”項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):jykf21001)階段性研究成果。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入發(fā)展,在線學(xué)習(xí)成為數(shù)字化時(shí)代人們學(xué)習(xí)的重要途徑。疫情當(dāng)下,在線學(xué)習(xí)更是成為一種新常態(tài)。在線學(xué)習(xí)中(即學(xué)習(xí)者在由信息網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)設(shè)的技術(shù)環(huán)境)主要學(xué)習(xí)行為包括獨(dú)立學(xué)習(xí)行為、社會(huì)交互行為、系統(tǒng)交互行為、資源交互行為[1]。大量學(xué)者研究證實(shí),同伴交互是決定學(xué)生在線學(xué)習(xí)成功學(xué)習(xí)經(jīng)歷的重要變量之一[2]。但由于在線環(huán)境下教與學(xué)時(shí)空分離,其情境缺乏真實(shí)性,使同伴在線互動(dòng)存在知識(shí)建構(gòu)層次較低、交互水平低的問(wèn)題。如何提升同伴互動(dòng)水平成了亟待解決的問(wèn)題。一些研究通過(guò)改進(jìn)教師教學(xué)設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)平臺(tái)設(shè)計(jì)提升學(xué)生的互動(dòng)水平,效果仍然不佳。有國(guó)外研究者提出在線學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)同伴互動(dòng)存在一定的影響,但并未通過(guò)實(shí)證研究給出明確的研究結(jié)果;同時(shí)國(guó)內(nèi)對(duì)于在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)水平之間有何關(guān)系的研究甚少。而且國(guó)內(nèi)外均還沒(méi)有研究高效利用在線過(guò)程性數(shù)據(jù)分析兩者的關(guān)系。因此本文旨在通過(guò)在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)深度挖掘并綜合多種學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行多維度深入分析,以期明確在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)同伴互動(dòng)水平的影響,從而為在線學(xué)習(xí)中同伴互動(dòng)水平不足這一難題提供新的解決方案和策略。
(一)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)及其量化
自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)是一種能力,是指學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中設(shè)定目標(biāo),并運(yùn)用元認(rèn)知、動(dòng)機(jī)、行為三方面的策略,計(jì)劃、監(jiān)控、調(diào)節(jié)、反思自己學(xué)習(xí)過(guò)程和行為的一種能力。有研究表明自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)包括目標(biāo)設(shè)定、時(shí)間管理、努力調(diào)節(jié)和尋求幫助四個(gè)方面[3]。研究發(fā)現(xiàn),目標(biāo)設(shè)定是一種元認(rèn)知調(diào)節(jié)策略[4]。依據(jù)Pintrich的理論闡述,自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)包括動(dòng)機(jī)調(diào)節(jié)、認(rèn)知和元認(rèn)知調(diào)節(jié)、行為及上下文調(diào)節(jié),其中行為及上下文調(diào)節(jié)包括時(shí)間管理、尋求幫助和努力調(diào)節(jié)[5]。有研究表明學(xué)習(xí)規(guī)律性與學(xué)生時(shí)間管理和元認(rèn)知策略有關(guān)[6]。而努力調(diào)節(jié)指學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中投入的總時(shí)間[7]。綜上所述,本研究認(rèn)為其具體包括努力調(diào)整、規(guī)律學(xué)習(xí)和尋求幫助這三方面的能力。在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)是指在線學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者積極激勵(lì)自己并調(diào)用適當(dāng)學(xué)習(xí)行為的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力,它是自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)在在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的具體表現(xiàn)。
自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)作為能力測(cè)量的方法有問(wèn)卷調(diào)查法、訪談法和教師評(píng)價(jià)法?,F(xiàn)有研究多用問(wèn)卷調(diào)查法從目標(biāo)設(shè)定、環(huán)境構(gòu)建、行為動(dòng)機(jī)、策略等幾個(gè)方面對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)進(jìn)行測(cè)量[8][9]。大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,為通過(guò)量化學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)量自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平提供了新的技術(shù)手段[10-14],相較于傳統(tǒng)方法,基于行為過(guò)程數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析技術(shù)更為客觀,是自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平測(cè)量的新興方向。
(二)同伴互動(dòng)及其量化
同伴互動(dòng)指一個(gè)學(xué)習(xí)者和另外的學(xué)習(xí)者共同分析和解釋信息,解決問(wèn)題,分享信息、意見(jiàn)和見(jiàn)解[15]。同伴互動(dòng)只是一種形式,對(duì)于互動(dòng)的研究關(guān)鍵問(wèn)題是要看同伴之間互動(dòng)的水平、深度及狀態(tài)。按照教育社會(huì)學(xué)視角、社會(huì)互動(dòng)理論及社會(huì)性互動(dòng)內(nèi)容的描述,社會(huì)性互動(dòng)主要內(nèi)容包括行為成分、認(rèn)知成分和情感成分。同伴互動(dòng)也屬于社會(huì)性互動(dòng)的一種,即同伴互動(dòng)包括行為成分、認(rèn)知成分和情感成分。因此,本文研究的同伴互動(dòng)水平包括行為水平、認(rèn)知水平和情感狀態(tài)三大類。
目前針對(duì)在線學(xué)習(xí)交互水平的各項(xiàng)研究中,應(yīng)用較多的是內(nèi)容分析[16-18]。還有研究利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法[19]、行為序列分析[20]等方法對(duì)互動(dòng)進(jìn)行研究。隨著大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展,現(xiàn)在對(duì)于互動(dòng)水平的測(cè)量又有了新的方法。國(guó)外有研究者將學(xué)習(xí)者的交互情況用日志數(shù)據(jù)量化,使用聚類分析的方法將學(xué)習(xí)者按照互動(dòng)水平分為不積極、積極和非常積極三個(gè)類型[21]?,F(xiàn)有研究一般都采用其中單一的一種方法研究互動(dòng),而綜合多種方法深入分析在線學(xué)習(xí)互動(dòng)的研究較少。有鑒于此,本文將采用社交網(wǎng)絡(luò)分析、社會(huì)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析和LSTM等方法揭示學(xué)習(xí)者交互規(guī)律。
(三)同伴互動(dòng)與自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)關(guān)系
國(guó)外研究者主要對(duì)在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和教學(xué)互動(dòng)的關(guān)系開(kāi)展了一些研究,但目前研究結(jié)論并不統(tǒng)一。Cho等從在線學(xué)習(xí)中教學(xué)互動(dòng)的視角展開(kāi)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和師生交互關(guān)系的系列研究,表明自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)同伴互動(dòng)是有積極影響的[22]。影響在線學(xué)習(xí)中學(xué)生互動(dòng)的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)變量包括學(xué)習(xí)者特征、對(duì)課程內(nèi)容和互動(dòng)的感知重要性等等[23]。在線學(xué)習(xí)中自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和學(xué)生-學(xué)生、學(xué)生-教師、學(xué)生-內(nèi)容互動(dòng)均有顯著相關(guān)性[24]。還有研究提出自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的學(xué)習(xí)者同伴互動(dòng)反而是低水平的,因?yàn)椴恍枰c同伴進(jìn)行互動(dòng),自己可以完成學(xué)習(xí)過(guò)程[25]。國(guó)內(nèi)較少發(fā)現(xiàn)在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與同伴互動(dòng)之間關(guān)系的深入研究,且利用在線學(xué)習(xí)過(guò)程性數(shù)據(jù)展開(kāi)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)關(guān)系的卓有成效研究較少。
綜上所述,當(dāng)前研究亟待采用準(zhǔn)確高效的方法對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)進(jìn)行量化,并從多維度和本質(zhì)上探究在線學(xué)習(xí)環(huán)境中在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)水平的關(guān)聯(lián)關(guān)系,分析不同維度的同伴互動(dòng)水平以及自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)其施加的影響,給在線學(xué)習(xí)中同伴互動(dòng)水平低的問(wèn)題帶來(lái)新的解決思路。
(一)研究設(shè)計(jì)
本研究選取華南師范大學(xué)一門(mén)《計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)》在線課程的交互數(shù)據(jù)。該課程為教育技術(shù)專業(yè)本科生專業(yè)必修課,課程形式為完全線上學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)者的個(gè)人學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)等學(xué)習(xí)活動(dòng)均于在線環(huán)境中開(kāi)展。課程持續(xù)了一個(gè)學(xué)期(16周),總共有60名學(xué)生有效參與了課程活動(dòng)。教師按照學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)成績(jī)將60名學(xué)生按照組內(nèi)異質(zhì)組間同質(zhì)的原則分為了10組,促進(jìn)學(xué)習(xí)者開(kāi)展小組協(xié)作。學(xué)習(xí)過(guò)程教師共發(fā)布了13個(gè)協(xié)作學(xué)習(xí)主題,學(xué)習(xí)者圍繞主題進(jìn)行了積極的互動(dòng),共產(chǎn)生了5400余條有效文本數(shù)據(jù)和11000余條日志數(shù)據(jù)。因本研究是針對(duì)同伴互動(dòng)水平的調(diào)查,數(shù)據(jù)處理過(guò)程中已經(jīng)將學(xué)生與教師的無(wú)效互動(dòng)數(shù)據(jù)剔除。本研究主要利用了學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)和交互文本數(shù)據(jù)。
(二)量化指標(biāo)
為了明晰在線學(xué)習(xí)環(huán)境中自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,必須量化自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與同伴互動(dòng)水平,第一步則要確定量化指標(biāo)。
通過(guò)文獻(xiàn)綜述,本研究確定了自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的三個(gè)屬性:努力調(diào)整、規(guī)律學(xué)習(xí)和尋求幫助。此外還要確定表示每種量化屬性的在線日志數(shù)據(jù),具體日志數(shù)據(jù)類別的確定參照異步在線環(huán)境中利用學(xué)習(xí)分析支持自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)提出的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)量化指標(biāo)數(shù)據(jù)要求[26]。然后利用累積的學(xué)習(xí)者日志記錄進(jìn)行主成分分析,以確定日志數(shù)據(jù)是否收斂表示三個(gè)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)屬性。主成分分析結(jié)果顯示6個(gè)累積日志變量收斂為三個(gè)分量,分別代表了自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力的三個(gè)屬性,三個(gè)分量解釋了數(shù)據(jù)中94.23%的方差,具有非常好的解釋率。通過(guò)對(duì)指標(biāo)的確定及指標(biāo)描述數(shù)據(jù)的確定,最終確定本研究的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)量化指標(biāo)如表1所示。
依據(jù)文獻(xiàn)綜述,確定同伴互動(dòng)水平包括同伴互動(dòng)的行為水平、認(rèn)知水平和情感狀態(tài)三方面。本研究認(rèn)為低同伴互動(dòng)水平表現(xiàn)為同伴互動(dòng)行為水平低、認(rèn)知水平低、情感狀態(tài)消極負(fù)面,高同伴互動(dòng)水平則表現(xiàn)為同伴互動(dòng)行為水平高、認(rèn)知水平高、情感狀態(tài)深刻積極。在實(shí)際互動(dòng)過(guò)程中行為成分、認(rèn)知成分、情感成分這三部分并非是完全割裂的,存在一定的交叉重疊,行為成分中存在認(rèn)知和情感成分,認(rèn)知成分中也存在一定的情感成分。本研究對(duì)互動(dòng)行為進(jìn)行這三種成分的劃分量化是為了更全面、更清晰、更深入地了解在線環(huán)境下同伴互動(dòng)的內(nèi)在原理和實(shí)際情況。
(三)數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理包含自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)、同伴互動(dòng)水平量化和兩者的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析兩部分。第一部分中,首先采用兩階段聚類分析方法,利用Ward方法和樹(shù)狀圖來(lái)確定最優(yōu)的聚類數(shù)量,使用K-means聚類方法進(jìn)行聚類分析。將學(xué)習(xí)者按照自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平分為3類,實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)量化。然后,通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具Ucinet 6測(cè)量網(wǎng)絡(luò)整體密度、點(diǎn)度中心度等特征,同時(shí)通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化直觀展示學(xué)習(xí)者之間的交互關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)互動(dòng)行為水平的量化。
第二部分中,先利用認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析法可視化表示出學(xué)習(xí)者認(rèn)知元素間關(guān)聯(lián)關(guān)系形成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,得到不同自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平,并通過(guò)雙樣本t檢驗(yàn)的方式可以得到不同認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心之間差異的顯著性,更加清晰地獲得互動(dòng)過(guò)程中學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平及認(rèn)知結(jié)構(gòu)及其變化情況。然后利用訓(xùn)練好的LSTM模型對(duì)預(yù)處理好的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過(guò)采用Harris、Zheng和Kumar在2014年[27]提出的在線學(xué)習(xí)情感六維度(積極、消極、中性、深刻、困惑、開(kāi)玩笑),對(duì)學(xué)習(xí)者的互動(dòng)文本進(jìn)行編碼,從而獲取學(xué)習(xí)者情感。最后,采用相關(guān)分析厘清在線環(huán)境中自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)水平的復(fù)雜關(guān)系。
(一)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)水平的量化結(jié)果
分析得到的各集群的學(xué)習(xí)者數(shù)量和行為頻度如表2所示。從表2中可以看出,通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行聚類,最終確定了低水平(類別1)、中等水平(類別2)、高水平(類別3)三類自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者,實(shí)現(xiàn)了自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平的量化。為了后續(xù)自我調(diào)節(jié)對(duì)同伴互動(dòng)影響的深層次歸因,需進(jìn)一步探析三類自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者的具體行為特征。
通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析得到同伴互動(dòng)行為水平情況如下,首先是對(duì)互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)整體屬性的描述。對(duì)60名學(xué)生之間交互的5400余條討論帖進(jìn)行宏觀分析,得到整體社群圖(如圖1所示),以及測(cè)量得到的網(wǎng)絡(luò)基本屬性特征,包括節(jié)點(diǎn)數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度。該網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)為719,網(wǎng)絡(luò)密度值為0.203,說(shuō)明這門(mén)課程中互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較密集,學(xué)習(xí)者參與互動(dòng)也比較活躍,學(xué)習(xí)者之間形成了非常緊密的網(wǎng)絡(luò)。
由于本互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)是有向網(wǎng)絡(luò),因此會(huì)有點(diǎn)出中心度和點(diǎn)入中心度之分。點(diǎn)度中心度統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示,學(xué)習(xí)者在同伴互動(dòng)過(guò)程中都較為活躍,點(diǎn)度中心度的均值為122.43,只有個(gè)別學(xué)習(xí)者在互動(dòng)過(guò)程中不夠活躍。
選擇Gunawardena的交互分析模型[28]為編碼框架,將互動(dòng)量化為5個(gè)認(rèn)知階段,第一至第五階段分別為:信息的分享和比較;發(fā)現(xiàn)和分析觀點(diǎn)、概念、陳述的差異和分歧;意義協(xié)商與建構(gòu);檢驗(yàn)并修改新建構(gòu)的觀點(diǎn);達(dá)成一致并應(yīng)用新的觀點(diǎn)。結(jié)果顯示學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平多處于第一、二低認(rèn)知階段,占比為78.9%,第三、四和五中高認(rèn)知階段占比為21.1%,而第四、五高認(rèn)知階段只有7.4%。再通過(guò)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析得到同伴互動(dòng)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖和認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)差異圖,得到不同自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平組的學(xué)習(xí)者互動(dòng)認(rèn)知水平的差異,具體認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖展示在關(guān)聯(lián)關(guān)系分析部分。
為了進(jìn)一步分析學(xué)習(xí)者的情感狀態(tài),根據(jù)六分類情感編碼體系標(biāo)注文本大數(shù)據(jù),分別按照7:3的比例從中選取出模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集,通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,然后利用測(cè)試集測(cè)試模型的準(zhǔn)確率,并不斷修改模型,最終模型的準(zhǔn)確率在85%。利用最終的LSTM模型處理本研究中的互動(dòng)文本,確定同伴互動(dòng)過(guò)程中的情感狀態(tài),量化得到學(xué)習(xí)者互動(dòng)情感狀態(tài)總體情況如圖2所示。
其中積極情感占11.45%、消極情感占3.04%、中性情感占61.98%、深刻情感占13.71%、困惑情感占5.16%和開(kāi)玩笑情感占4.66%,從數(shù)據(jù)分析結(jié)果總體看來(lái)本課程同伴互動(dòng)過(guò)程中學(xué)習(xí)者的情感處于中性、積極、深刻情感更多,較少的學(xué)生會(huì)有消極、困惑情感,也較少有學(xué)習(xí)者談?wù)撆c學(xué)習(xí)內(nèi)容無(wú)關(guān)的玩笑話,學(xué)習(xí)者的整體情感狀態(tài)是積極的。
(二)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與互動(dòng)行為水平的關(guān)聯(lián)關(guān)系
本課程點(diǎn)度中心度社群圖如圖3所示。由圖3可以看出,在整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,中高自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平的學(xué)習(xí)者大都處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置,例如1、24、37、26、29號(hào)學(xué)習(xí)者,這也表明學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中主動(dòng)計(jì)劃、監(jiān)控、調(diào)節(jié)自己的互動(dòng)行為,其互動(dòng)行為水平較高。低自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平的2、16、34號(hào)學(xué)習(xí)者則處于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置,說(shuō)明他們?cè)趯W(xué)習(xí)過(guò)程中與同伴之間的互動(dòng)較少??梢员砻髯晕艺{(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)同伴互動(dòng)的行為水平是有一定正向影響的。
然后,運(yùn)用Spearman相關(guān)分析確定了自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與點(diǎn)度中心度、點(diǎn)度出度和點(diǎn)度入度之間的相關(guān)關(guān)系。描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果如表4所示。
自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與點(diǎn)度中心度。點(diǎn)度中心度指網(wǎng)絡(luò)中某一學(xué)習(xí)者與其他有直接聯(lián)系的學(xué)習(xí)者的個(gè)數(shù),點(diǎn)度中心度越大表示該學(xué)習(xí)者與其他學(xué)習(xí)者聯(lián)系越多,課程中的互動(dòng)較為活躍。由表4可知,自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與點(diǎn)度中心度的Spearman系數(shù)為0.646,而且p<0.01,即學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與其點(diǎn)度中心度之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性,表明具有越強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力,學(xué)習(xí)者在互動(dòng)過(guò)程中就會(huì)與更多的學(xué)習(xí)者有直接聯(lián)系,互動(dòng)更為活躍。即互動(dòng)的行為水平越高。
在有向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,點(diǎn)出中心度描述的是互動(dòng)過(guò)程中學(xué)習(xí)者向其他學(xué)習(xí)者發(fā)出的帖子數(shù)量,表示了學(xué)習(xí)者的影響力和活躍程度。點(diǎn)入中心度描述的是學(xué)習(xí)者在互動(dòng)過(guò)程中接收到其他學(xué)習(xí)者帖子的數(shù)量,表示了學(xué)習(xí)者在互動(dòng)過(guò)程中的聲望。
自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與點(diǎn)出中心度。由表4可知,自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與點(diǎn)出中心度的Spearman系數(shù)為0.800,而且p<0.01,即學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與其點(diǎn)出中心度之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性。換言之,自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力越強(qiáng),學(xué)習(xí)者在互動(dòng)過(guò)程中的影響力越大,活躍程度越高。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與點(diǎn)入中心度。由表4可知,學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與其點(diǎn)入中心度之間無(wú)相關(guān)關(guān)系。分析其原因可能是自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力是學(xué)習(xí)者對(duì)自身行為的監(jiān)控調(diào)節(jié),與個(gè)人聲望和他的吸引力無(wú)關(guān),與其他學(xué)習(xí)者是否積極參與互動(dòng)無(wú)關(guān),即收到其他學(xué)習(xí)者的帖子數(shù)量因此會(huì)出現(xiàn)不相關(guān)的情況。
綜上所述,自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)對(duì)同伴互動(dòng)行為水平有顯著正向影響。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的學(xué)習(xí)者在同伴互動(dòng)過(guò)程中會(huì)更加積極活躍,在整個(gè)互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中具有高的影響力。
(三)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與互動(dòng)認(rèn)知水平的關(guān)聯(lián)關(guān)系
本研究將低水平、中等水平和高水平三組自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者的同伴互動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入ENA在線分析工具,得到三個(gè)組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,如圖4所示。該圖展示了三組不同自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平學(xué)習(xí)者的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖質(zhì)心分布位置,其中圓點(diǎn)和正方形分別代表每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖質(zhì)心和組內(nèi)所有學(xué)習(xí)者的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖平均質(zhì)心,正方形外側(cè)虛框表示95%的置信區(qū)間。觀察圖4可得,三個(gè)組的質(zhì)心距離X和Y軸的距離并無(wú)太大差異,通過(guò)雙樣本T檢驗(yàn)分析三組認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異,但最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)三個(gè)組的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在X和Y維度上無(wú)顯著差異。經(jīng)過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者的互動(dòng)文本詳細(xì)分析后得出結(jié)論,認(rèn)為出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是由于本次課程中同伴互動(dòng)的內(nèi)容都是圍繞教師提出的13個(gè)協(xié)作學(xué)習(xí)主題進(jìn)行的,這就導(dǎo)致學(xué)習(xí)者在討論過(guò)程中涉及的知識(shí)結(jié)構(gòu)都是相同的,所以會(huì)出現(xiàn)質(zhì)心位置相距較近,認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異不顯著的結(jié)果。
但是每位學(xué)習(xí)者對(duì)于每個(gè)主題討論內(nèi)容的水平是不同的。表5呈現(xiàn)高水平/中等水平/低水平三組自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖。其中,節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)者的認(rèn)知階段,節(jié)點(diǎn)大小及其之間連線粗細(xì)分別與該認(rèn)知階段出現(xiàn)的頻次和共現(xiàn)頻次呈正相關(guān)。該認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖在X和Y維度的共同配準(zhǔn)Pearson/Spearman相關(guān)性分別為0.94/0.95和0.97/0.97,表明生成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖與原數(shù)據(jù)具有很高的擬合度。
通過(guò)三組自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)高水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的認(rèn)知階段共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)更加多樣、復(fù)雜,其網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心在Y軸左側(cè),處于第四和第五等高認(rèn)知階段的居中位置,更關(guān)注高階知識(shí)的討論和發(fā)布。中水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的學(xué)習(xí)者認(rèn)知階段共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)較為簡(jiǎn)單,不夠均衡,質(zhì)心在Y軸右側(cè),處于第一、二和三等中低認(rèn)知階段的居中位置。最強(qiáng)連接發(fā)生在前三個(gè)認(rèn)知階段之間,第四五認(rèn)知階段較少涉及或共現(xiàn)。低水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的學(xué)習(xí)者認(rèn)知階段共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)單一、有明顯的局部性特點(diǎn)。質(zhì)心處在Y軸右側(cè)偏上位置,處于第一和第二低認(rèn)知階段的居中位置。第三四五認(rèn)知階段基本沒(méi)有涉及或共現(xiàn)。
為了直觀展現(xiàn)兩組之間認(rèn)知水平的差異,采用ENA創(chuàng)建三個(gè)組之間的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)差異圖,即認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中較強(qiáng)連接減去較弱組的相應(yīng)連接,最終顯示較強(qiáng)的連接線。表6是不同自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平組之間的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)差異圖。從認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)差異圖中同樣可以看到高水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的學(xué)習(xí)者互動(dòng)過(guò)程中認(rèn)知程度處于高階層次,中等水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的學(xué)習(xí)者互動(dòng)過(guò)程中認(rèn)知程度處于中階層次,而低水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的學(xué)習(xí)者互動(dòng)過(guò)程中認(rèn)知程度處于基礎(chǔ)層次。
通過(guò)以上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖的對(duì)比和分析我們可以發(fā)現(xiàn),高自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平組的學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平集中在三、四和五這三個(gè)高水平階段,互動(dòng)內(nèi)容更具廣度和深度;中等自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平組學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平則處于二、三這兩個(gè)中等水平階段,互動(dòng)內(nèi)容更多涉及中階知識(shí);低自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平組學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平集中在第一、二這兩個(gè)低水平階段,互動(dòng)過(guò)程中涉及的更多的是基礎(chǔ)、淺層次的內(nèi)容。因此可以得知,學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力對(duì)同伴互動(dòng)的認(rèn)知水平有顯著的正向影響。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力越高,學(xué)習(xí)者對(duì)自己的行為會(huì)有更多的自我監(jiān)控和自我反思,同伴互動(dòng)過(guò)程中的認(rèn)知水平也會(huì)相應(yīng)越高。
(四)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與互動(dòng)情感狀態(tài)的關(guān)聯(lián)關(guān)系
依據(jù)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力的分組情況對(duì)情感狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì),得到不同自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平學(xué)習(xí)者情感狀態(tài)分布如表7所示。
結(jié)果顯示,三組學(xué)習(xí)者的中性情感都占比較大,分析學(xué)生的帖子發(fā)現(xiàn)大多數(shù)中性情感是在單純論述一些課程知識(shí),并沒(méi)有涉及鮮明的個(gè)人情感,這也符合課程教學(xué)的實(shí)際,學(xué)習(xí)者在討論區(qū)發(fā)表的內(nèi)容還是更傾向與對(duì)知識(shí)的闡釋。但對(duì)于高水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組的學(xué)習(xí)者,他們互動(dòng)過(guò)程中深刻和積極情感是互動(dòng)過(guò)程中占比較大的情感狀態(tài),分析該組學(xué)生的帖子發(fā)現(xiàn)他們發(fā)帖的內(nèi)容更多的是表達(dá)自己一些創(chuàng)新的觀點(diǎn)或思考,或者是對(duì)別人的觀點(diǎn)表示支持或贊賞,都是正面的學(xué)習(xí)情感,較少出現(xiàn)對(duì)某一話題持反對(duì)意見(jiàn)或是談?wù)撆c學(xué)習(xí)內(nèi)容無(wú)關(guān)的玩笑話。
對(duì)于中等水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組學(xué)習(xí)者而言,積極深刻同樣占比較大,但比例還是低于高等水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組,分析他們的帖子可以發(fā)現(xiàn)該組學(xué)生消極情感很少,他們較少地表達(dá)除對(duì)某話題和觀點(diǎn)的反對(duì),較多對(duì)某一問(wèn)題存在困惑,或是會(huì)談?wù)撘恍┡c話題無(wú)關(guān)的玩笑話;對(duì)于低水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)組學(xué)習(xí)者而言,消極、困惑、玩笑的情感比其他兩個(gè)組學(xué)生多出很多,分析他們的帖子發(fā)現(xiàn)他們?cè)谟懻撨^(guò)程中更多地表達(dá)了對(duì)一些學(xué)習(xí)者觀點(diǎn)和話題的不喜歡和反對(duì)、表達(dá)自己的困惑情緒或是談?wù)撚趯W(xué)習(xí)內(nèi)容無(wú)關(guān)的玩笑話,較少涉及創(chuàng)新觀點(diǎn)或個(gè)人的思考。
綜上所述,不同水平的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者在同伴互動(dòng)過(guò)程中的情感狀態(tài)也存在差異。高水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者體驗(yàn)更多的深刻積極情感,中等水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者消極狀態(tài)較少,其他情感狀態(tài)占比也處于中等水平,而低水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者的情感狀態(tài)則多是消極、困惑和開(kāi)玩笑。
通過(guò)以上對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)和同伴互動(dòng)行為水平、認(rèn)知水平和情感狀態(tài)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析可以得知,自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平高的學(xué)習(xí)者,無(wú)論是在同伴互動(dòng)的行為水平、認(rèn)知水平,還是在情感狀態(tài)方面都有很好的表現(xiàn)。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平高的學(xué)習(xí)者更加積極主動(dòng)參與同伴互動(dòng),而且互動(dòng)內(nèi)容都處于意義協(xié)商與構(gòu)建、達(dá)成一致并應(yīng)用新建構(gòu)觀點(diǎn)的高層次認(rèn)知水平,同時(shí)他們的情感狀態(tài)大多是深刻積極的,更容易有一些創(chuàng)新的觀點(diǎn)和思考。
(一)結(jié)論
本研究基于對(duì)在線學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)的分析處理,系統(tǒng)闡述了在線學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與同伴互動(dòng)水平之間的關(guān)系,得出以下結(jié)論。
第一,在線學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)得到的關(guān)注較少,而且同伴互動(dòng)也更多停留在淺層的行為層面。數(shù)據(jù)分析顯示大多在線學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)處于中低水平,高水平自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)者僅占1/6,學(xué)習(xí)者還沒(méi)有學(xué)會(huì)在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)。同時(shí)發(fā)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)者與同伴之間發(fā)帖數(shù)量雖多但帖子內(nèi)容多數(shù)卻是信息的分享與比較、發(fā)現(xiàn)差異與分歧等認(rèn)知水平較低的內(nèi)容。
第二,在線學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)者互動(dòng)時(shí)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)會(huì)受到學(xué)習(xí)內(nèi)容的影響,針對(duì)具體學(xué)習(xí)內(nèi)容,不同自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平學(xué)習(xí)者的認(rèn)知結(jié)構(gòu)無(wú)顯著差異的。若在線課程中,同伴互動(dòng)的內(nèi)容都是圍繞教師提出的特定協(xié)作學(xué)習(xí)主題進(jìn)行的,會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)者在討論過(guò)程中涉及的知識(shí)結(jié)構(gòu)都是相同的。
第三,學(xué)習(xí)者于在線學(xué)習(xí)環(huán)境下自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)與同伴互動(dòng)水平呈顯著正向影響。自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平高的學(xué)習(xí)者在同伴互動(dòng)過(guò)程中更加主動(dòng)活躍,互動(dòng)過(guò)程中也更傾向于意義協(xié)商與知識(shí)建構(gòu)并應(yīng)用新建構(gòu)的知識(shí)解決問(wèn)題,而非僅停留在淺層認(rèn)知階段(信息分享、比較差異分歧等),同時(shí)能夠自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者在互動(dòng)過(guò)程中也會(huì)更加的積極,更容易有一些創(chuàng)新的觀點(diǎn)和思考,較少出現(xiàn)困惑談?wù)撆c學(xué)習(xí)知識(shí)無(wú)關(guān)內(nèi)容。
(二)建議
筆者將結(jié)合研究結(jié)果,從在線自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)角度提出一些建議,以期提升在線同伴互動(dòng)水平。
1.培養(yǎng)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)意識(shí),促進(jìn)互動(dòng)行為的發(fā)生
在線環(huán)境中學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平越高,其同伴互動(dòng)水平就會(huì)越高。但目前學(xué)習(xí)者對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的關(guān)注度不夠。因此實(shí)際在線教學(xué)過(guò)程中教師可以事先跟學(xué)習(xí)者介紹自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的概念及其在學(xué)習(xí)過(guò)程中的作用,提升他們對(duì)自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的重視程度;其次教師可以分別從計(jì)劃階段、行為表現(xiàn)階段與自我反思階段入手設(shè)計(jì)有利于增強(qiáng)學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)水平的活動(dòng)。通過(guò)上述策略,可以提高學(xué)習(xí)者的積極性和主動(dòng)性,促進(jìn)在線學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)行為的發(fā)生。
2.實(shí)施有效學(xué)習(xí)反饋,提升互動(dòng)認(rèn)知水平
反饋是自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)的核心。學(xué)習(xí)反饋指在學(xué)習(xí)過(guò)程中為了改進(jìn)、提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí),教師、同學(xué)、家長(zhǎng)、環(huán)境等根據(jù)學(xué)生完成學(xué)習(xí)任務(wù)的情況發(fā)送回的信息。無(wú)論是前饋、學(xué)情反饋還是結(jié)果反饋,或是環(huán)境、人的反饋,這些外部反饋都可以激起學(xué)習(xí)者對(duì)自己的行為表現(xiàn)進(jìn)行自我監(jiān)控、自我反思和自我調(diào)節(jié),調(diào)整學(xué)習(xí)行為,激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī),提升學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)元認(rèn)知策略,進(jìn)而提升互動(dòng)過(guò)程中的認(rèn)知水平。
3.優(yōu)化學(xué)習(xí)環(huán)境推薦,增強(qiáng)互動(dòng)情感交流
情境是自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)者積極地監(jiān)控、調(diào)節(jié)和控制他們的認(rèn)知、動(dòng)機(jī)和行為的重要影響因素。在線學(xué)習(xí)環(huán)境推薦包括社會(huì)環(huán)境推薦和物理環(huán)境推薦。社會(huì)環(huán)境推薦包括同伴、榜樣推薦;物理環(huán)境推薦包括學(xué)習(xí)資源推薦等,學(xué)習(xí)資源可以包括學(xué)習(xí)視頻、課件、優(yōu)秀學(xué)生作品。優(yōu)化學(xué)習(xí)環(huán)境推薦,可以克服學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過(guò)程中的孤獨(dú)感和無(wú)助感,使其產(chǎn)生集體歸屬感,促進(jìn)學(xué)習(xí)者主動(dòng)尋求幫助,增強(qiáng)互動(dòng)中的情感交流。有效情感的產(chǎn)生同樣會(huì)促進(jìn)互動(dòng)行為發(fā)生、互動(dòng)認(rèn)知程度提升,進(jìn)而提升同伴互動(dòng)的整體水平。
參考文獻(xiàn):
[1] 吳林靜,勞傳媛等.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中的在線學(xué)習(xí)行為分析模型及應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2018,28(6):46-53.
[2] Kurucay M,Inan F A.Examining the effects of learner-learner interactions on satisfaction and learning in an online undergraduate course [J].Computers & education,2017,115:20-37.
[3] Papamitsiou Z,Economides A A.Exploring autonomous learning capacity from a self‐regulated learning perspective using learning analytics [J].British Journal of Educational Technology,2019,50(6): 3138-3155.
[4] Lee D,Watson S L,et al.Systematic literature review on self-regulated learning in massive open online courses [J].Australasian Journal of Educational Technology,2019,35(1):28-41.
[5] Pintrich P R.The role of goal orientation in self-regulated learning [M]. Pittsburgh:Academic Press,2000.451-502.
[6][10][26] Dongho K,Meehyun Y,et al.Learning analytics to support self-regulated learning in asynchronous online courses:A case study at a women’s university in South Korea [J].Computers & Education,2018,127:233-251.
[7] Grabe M,Sigler E.Studying online: Evaluation of an online study environment [J].Computers & Education,2002,38(4):375-383.
[8] Barnard L,Lan W Y,et al.Measuring self-regulation in online and blended learning environments [J].The Internet and Higher Education,2009,12(1):1-6.
[9] Pintrich P R,Smith D A F,et al.Reliability and Predictive Validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (Mslq) [J]. Educational & Psychological Measurement,1993,53(3):801-813.
[11] Han J,Lee S.Investigating online learning types based on selfregulated learning in online software education:Applying hierarchical cluster analysis [J].The Journal of Korean Association of Computer Education,2019,22(5):51-65.
[12] Montgomery A P,Mousavi A,et al.Using learning analytics to explore self‐regulated learning in flipped blended learning music teacher education [J].British Journal of Educational Technology,2019,50(1):114-127.
[13] Li Q,Baker R,et al.Using clickstream data to measure,understand,and support self-regulated learning in online courses [EB/OL].https://www. sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1096751620300038,2020-01-15.
[14] 徐曉青,趙蔚等.自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用框架和融合路徑研究[J].電化教育研究,2021,42(6):96-104.
[15] Moore M G.Three Types of Interaction [J].American Journal of Distance Education,1989,3(2):1-7.
[16] 李玉順,鄒佳君等.教師支持對(duì)在線學(xué)習(xí)者交互程度影響的研究——以高中語(yǔ)文學(xué)科“雙課堂”教學(xué)為例[J].中國(guó)電化教育,2019,(5):114-119.
[17] 趙嬰,何克抗.基于微信的跨文化網(wǎng)絡(luò)交流互動(dòng)深度研究[J].電化教育研究,2019,40(10):35-39+60.
[18] 陳蓓蕾,張屹等.技術(shù)支持的教學(xué)交互策略促進(jìn)交互深度研究[J].中國(guó)電化教育,2019,(8):99-107.
[19] 劉三女牙,韓雪等.SPOCs論壇中學(xué)習(xí)者的交互模式研究——基于回復(fù)網(wǎng)絡(luò)和引用網(wǎng)絡(luò)的比較[J].中國(guó)電化教育,2019,(11):73-79.[20] Huang C Q,Han Z M,et al.Investigating students’ interaction patterns and dynamic learning sentiments in online discussions [EB/OL].https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/ S0360131519301307,2019-05-21.
[21] Ak ap nar G,Altun A,et al.Proceedings of 14th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies:Investigating Students’ Interaction Profile in an Online Learning Environment with Clustering [C].New Jersey:IEEE,2014.
[22] Cho M H,Demei S,et al.Relationships Between Self-Regulation and Social Experiences in Asynchronous Online Learning Environments [J]. Journal of interactive learning research,2010,21(3):297-316.
[23] Cho M H,Kim B J.Students’ self-regulation for interaction with others in online learning environments [J].The Internet and Higher Education,2013,17:69-75.
[24] Kuo Y C,Walker A E,et al.Interaction,Internet self-efficacy,and self-regulated learning as predictors of student satisfaction in online education courses [J].The internet and higher education,2014,20:35-50.
[25] Hirumi A.A Framework for Analyzing,Designing,and Sequencing Planned Elearning Interactions [J].Quarterly Review of Distance Education,2002,3(2):141-160.
[27] Harris S C,Zheng L,et al.Multi-dimensional sentiment classification in online learning environment [A].2014 IEEE Sixth International Conference on Technology for Education [C]. Amritapuri:IEEE,2014.172-175.
[28] Gunawardena C N,Lowe C A,et al.Analysis of a global online debate and the development of an interaction analysis model for examining social construction of knowledge in computer conferencing [J].Journal of Educational Computing Research,1997,17(4):397-431.
作者簡(jiǎn)介:
韓中美:講師,博士,碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)槿斯ぶ悄苜x能教育應(yīng)用。
田甜:碩士,研究方向?yàn)樽晕艺{(diào)節(jié)學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析。
何濤:副研究員,博士,研究方向?yàn)橹腔劢逃?、教育信息化?/p>
黃昌勤:二級(jí)教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)橹悄芙逃?、教育賦能新技術(shù)、教育信息化工程。
The Relationships Between Self-regulated Learning and Peer Interactions in Online Environments
Han Zhongmei1, Tian Tian2, He Tao3, Huang Changqin1(1.Key Laboratory of Intelligent Education Technology and Application of Zhejiang Province, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, Zhejiang; 2.School of Information Technology in Education, South China Normal University, Guangzhou 510631, Guangdong; 3.Shenzhen Guangming Institute of Educational Sciences, Shenzhen 518107, Guangdong)
Abstract: Peer interactions are not only the key of learners’ knowledge construction, but also one of the important ways to improve the online learning effect. Self-regulated learning can affect learners’ behaviors. Certainly, peer interactions, as a kind of learning behaviors, are influenced by the level of self-regulated learning. However, due to lack of mining and quantifying self-regulated learning and peer interactions, their relationships need to be further explored from online learning process data. By collecting learners’ log data and discussion texts, this paper first uses the two-stage clustering method to quantify the level of self-regulated learning, and then comprehensively identifies three dimensions of peer interaction level, including interaction level, cognitive level and emotional state by using social network analysis, social epistemic network analysis and LSTM methods. Finally, the relationships between different dimensions of self-regulated learning level and peer interaction level are explored. Results in this study show that most learners do not have a high level of self-regulated learning ability, and peer interactions also remain at surface interactions, In the process of online learning, the cognitive structure of learners’ interactions will be affected by the learning themes; The level of self-regulated learning has a significant positive impact on peer interaction.
Keywords: self-regulated learning; peer interaction level; social network analysis; social epistemic network analysis; LSTM neural network
責(zé)任編輯:李雅瑄