学习分析支持的群体互动研究

陈晨 王晓燕

摘要：随着新技术、新理论的发展，互联网带动了学习方式的变迁。在各类在线学习平台和社会性软件的支持下，个体学习活动逐渐地被有效组织和连接起来。学习正在向互动性、群体性和社会化的方向发展，个体知识以显性或隐性的方式汇聚为群体智慧。该文在相关模型的启示下，设计出学习分析支持的群体互动模型，用于指导课堂教学实践，旨在探究该模型是否能够提高学生课堂学习兴趣、学习满意度和学习效果等。

关键词：学习分析；群体互动；模型

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）23-0201-02

教育部印发的《2017年教育信息化工作要点》指出要以习近平总书记系列重要讲话精神为核心，培养大批创新人才为发展方向，构建符合时代发展特征的学习型社会。“互联网+”理念的迅速发展和建设学习型社会的呼声不断提高，使得人们的团体合作意识逐渐增强，群体学习行为日趋增多。互联网作为群体性学习的便捷途径，为学习群体提供了更多可利用的资源和交流环境，使群体学习朝着更高层次迅速发展。

1 相关概念

1.1 学习分析

学习分析技术是一门随着在线学习数据的丰富而从其他相关学科逐渐发展起来的新兴技术。美国新媒体联盟（NMC）将学习分析定义为利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究分析学习者的学习参与、学习表现及学习过程的相关数据，进而对课程教学和评价进行实时修正[1]。首届学习分析与知识国际会议认为学习分析是指测量、收集、分析和报告关于学习者及其学习情境的数据，以便了解和优化学习和学习发生的情境[2]。华东师大顾小清教授认为学习分析技术是从教育领域的海量数据中提取隐含的、未知的及有潜在应用价值信息或模式的工具，也是一种决策辅助工具[3]。北师大何克抗教授将学习分析定义为利用各种数据收集和数据分析工具，从教育领域的海量数据（包括在“教学过程”“学习过程”“教学管理过程”中所产生的海量数据）中，通过收集、测量、分析和报告等方式，提取出隐含的、有潜在应用价值的、涉及“教与学”或“教学管理”的过程及行为的各种信息、知识与模式，从而为教师的“教”、学生的“学”以及教学管理提供智能性的辅助决策的技术[4]。

通过分析发现，上述国际具有代表性的定义均包含了以下内容：

1）以教育活动过程数据和学习分析过程中的中间数据作为分析对象；

2）运用一系列整合和分析技术对采集的数据加以处理与分析；

3）以评估和预测学生活动，优化和设计学习过程和学习情境目的。

笔者认为，学习分析是基于教育管理与教学数据收集，运用一系列整合与分析技术，通过对数据的处理、分析、可视化呈现等，对学习者的学习行为和教育决策者的行为进行预测并提供学习者的学习状态报告，及时加以干预，以解决学习困难帮助决策者作出准确的教育决策。

1.2 群体互动

冯春苗认为群体互动是个体与个体、个体与群体以及群体与群体之间通过行为或心理联系实现信息的传递与交换而产生的相互作用、相互影响的方式或过程，其中包括人的心理交感和行为交往的过程[5]。彭红超将从教育的角度定义群体互动，认为群体互动是个体之间通过互动来实现群体知识的创造性成长[6]。

从以上多位学者的研究中我们发现，群体互动的发生包含互动发生的主体、环境、方式和目的等几个基本要素。因此，笔者认为，发生在教学中的群体互动是指在一定的教学环境中，群体成员通过协商、共享、互评、竞争等活动达成学习个体目标和群体共同学习目标的方式或过程。

2 学习分析支持的群体互动模型构建的必要性与可行性

2.1 必要性分析

为进一步了解当前大学生在课程学习中的群体互动情况，在研究之初，本文对高校大学生做了调查。研究结果显示，当下大学生课程学习存在如下问题：

在互动内容以及互动形式上缺乏应有的深度以及广度。而54.5%的学生认为课程学习中的互动群体互动仅仅停留在浅层交互上。42.1%的学生认为课程学习中的互动内容较为局限，缺乏拓展性。

学习资源共享渠道不畅。在实际教学过程中，学习资源的获取途径较为单一，主要为自己上网搜索或教师提供，群体内部作为知识载体的学习资源流通性较弱。

评价与反馈机制不健全。大多数学生认为课程学习中评价主体、评价方式、评价手段单一，课程学习中难以得到教师或同伴及时的反馈，问题得不到及时的解决。

群体互动缺乏实效性。46.63%的大学生认为，现有的群体互动方式难以满足“互联网+”时代学习者的学习需求。62.95%的学生认为现有的课程互动难以激起他们的学习兴趣，现有的互动方式不利于提升学习的效果。

2.2 可行性分析

1）学习环境

社交软件在教学中的使用为学习者提供了更丰富的学习资源，提高了学习者学习的积极性，使得“以学习者为中心”的教学观得以实现，方便、有效地开展自主学习。此外，而网络学习平台中的交互功能弥补了传统教学的不足，为学习者提供了更多的学习资源渠道、优越的学习环境，实现信息和知识高效流动与交换。

2）学习资源层面

网络学习平台往往对学习资源有较强的支持性：（1）丰富的学习资源形式。包括文档、图片、视频等多种形式的学习资源。（2）多样的学习资源的获取与共享渠道。教师和学习者通过网络学习平台或是社交媒體软件，对从群体系统外部获取的学习资源进行加工处理与共享，实现了群体学习资源不断进化，最终转化为凝结群体智慧额群体学习成果。

3）群体成员层面

数字一代学习者的学习风格较上一代有很大的不同。他们能够同时开展多种类型的学习活动，习惯使用技术来处理遇到的问题，更加愿意使用新兴媒体或者交互性较强的学习方式。此外，教师往往局限于传统的教学方式，难以充分发挥对自身的指导作用。在学习分析支持的群体互动学习中，教师的工作由简单地传递知识转变为指导、促进学生自身对知识的意义建构，为开展群体互动学习提供了保障。

3 学习分析支持的群体互动模型构建

3.1 相关模型启示

本文在分析探究社区模型、KBS模型和协作知识建构过程模型的基础上得到如下启示：探究社区模型、KBS模型均是对学习活动中经讨论产生的文本信息的分析，不涉及学生其他类型的行为数据的分析。美国学者Gerry Stahl协作知识建构过程模型主要阐述了个人知识建构与社会知识建构的相互转化流程与机制，却忽略了学习参与者的互动关系对知识建构的影响。此外，活动理论是指导一切教学活动的基础，始于教育目标，终于学习结果的输出，整个过程即为将教学目标转化为学习结果的过程，而以上模型中均没能体现教学目标的重要地位。

3.2 模型构建

综合上述相关模型的启示，本文提出了以学习目标为核心的学习分析支持的群体互动模型。

该模型中学习目标作为群体互动学习的导向，居于模型的核心位置，整个群体互动学习的过程即为学习目标转化为学习成果的过程。由内向外依次为群体互动学习的三大分析维度：行为模式、互动关系和知识加工，分别对应着群体互动学习的三个分析层次：参与度分析、互动分析和综合性分析。行为模式是在一定学习行为背景（群体环境）中的群体所拥有的共同行为方式和特点，反映了群体内成员的交互学习策略，如学习分工、交流、协商、具有目的性和专业性。互动关系是指维持互动网络中群体成员交往关系以及关系的强度，反应的是群体成员间的交互结构，如竞争、合作、共创和协作等。知识加工是指将获取的知识，通过一定的智力投入对意义进行重构，将其转化为新知识的过程，反应的是问题解决的过程，如知识内化、社会化、外化和综合化。此外，在借鉴郑娅峰的研究，该模型所涉及的研究对象涵盖了个体、小组和群体，三个层次之间相互影响。在该模型的最外围，是支持群体互动学习的关键要素：理论支撑、群体环境、群体规范和分析技术，整个群体活动学习活动过程都离不开着几个要素，是开展群体互动学习的基础。

4 结语

在多元化发展的当今社会，教学交互主体分布结构已经逐渐发生变化，群体化学习已经成为一种新常态。基于网络的群体化交互学习给学习者带来了很多机遇的同时，也意味着给相关研究带来了更大的难于与挑战。面对这个极具研究价值却又充满荆棘的问题，本文的研究也只是起到探索的作用，未来还有更多的内容需要进一步探讨。

参考文献：

[1]Johnson L，Adams Becker S，Witchey H，et al.The NMC Horizon Report：2011 Museum Edition [M].Austin，Texas：The New Media Consortium，2011.

[2]吳永和，陈丹，马晓玲，等.学习分析：教育信息化的新浪潮[J].远程教育杂志，2013，31（4）：11-19.

[3]胡艺龄，顾小清，罗九同，等.教育效益的追问：从学习分析技术的视角[J].现代远程教育研究，2014（6）：41-48.

[4]何克抗.“学习分析技术”在我国的新发展[J].电化教育研究，2016，37（07）：5-13.

[5]冯春苗，崔红霞，孔军辉，等.群体互动环境下的大学生内隐学习行为量化研究——以管理心理学教学为例[J].中医教育，2016，35（03）：72-75+83.

[6]彭红超，祝智庭.面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J].电化教育研究，2016，37（08）：53-62.

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