群体感知效应促进线上协作学习成效的实证研究

马秀麟 梁静 李小文 苏幼园

[摘   要] 调研发现，很多线上协作学习的效果并不理想，基于MOOC的协作学习经常存在完课率低、动机难以持续保持的问题。文章从人的社会属性和社会性知识建构的视角出发，借助实证性研究范式探索了群体感知效应对线上协作学习的影响，针对线上学习中普遍存在的交互质量不佳和线上自主学习持久性不强等问题，分别从认知感知效应、社会感知效应、行为感知效应3个维度提出了有效的干预策略，形成了群体感知效应模型。最后，以3个同质教学班为研究对象，开展了5轮教学实践，论证了群体感知效应模型的有效性。研究证实：良好的群体感知效应模型能够提升线上交互质量、保持学习动机并降低线上自主学习中的孤寂感。

[关键词] 线上学习; 群体感知效应; 学习成效; 标签云; 知识结构图

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 马秀麟（1969—），男，山东临沂人。副教授，博士，主要从事信息技术促进教育、线上学习行为分析、教育信息化领域的研究。E-mail：maxl@bnu.edu.cn。一、研究问题及背景An Empirical Study on the Effect of Group Perception on Online

[Abstract] It is found that many collaborative online learning have  been confronted with the problems such as low completion rate and difficulty in maintaining learners' motivation. From the perspective of man's social attributes and social knowledge construction， this paper explores the impact of group perception on online collaborative learning with the help of empirical research paradigm. In view of the problems in online learning， such as the poor quality of interaction and the weak durability of online autonomous learning， this paper proposes effective intervention strategies from three dimensions of cognitive perception effect， social perception effect and behavioral perception effect and forms the group perception effect model. Finally， the effectiveness of the group perception effect model is demonstrated by 5 rounds of teaching practice in 3 homogeneous classes. The research proves that a good group perception effect model can improve the quality of online interaction， maintain learning motivation reduce the sense of loneliness in online autonomous learning.

[Keywords] Online Learning; Group Perception Effect; Learning Effectiveness; Tag Cloud; Knowledge Graph

（一）在線学习的质量及最终成效差强人意

21世纪初，以Internet为基础的线上学习开始萌芽并很快得到普及，基于线上学习环境的远程教育、翻转课堂等新型教学模式深受国内学者的青睐。线上教育因能充分地发挥学生的主体性，有利于学生创新能力、协作能力与探究能力的发展而受到学者们的热捧。

然而，随着网络教育的普及，线上学习的局限性也日益呈现出来。从线上精品课和MOOC的实际应用情况看，大量课堂实录视频几乎无人问津，很多课程的持续点击率很低，即便是专门接受在线教育的学生，对教学单位强制要求的学习内容，其线上访问时长也常常难以达到预期目标[1]。

线上学习的知识与技能不够扎实，MOOC的低完课率、高辍学率，已经成为影响我国线上教育声誉的重要因素。

（二）线上学习活动的初始动机难以长久维持

2014年前后，笔者对以MOOC模式开展的线上学习活动及其学习行为进行了监控，并分析了引发线上学习“高选课量、低完课率”的原因。

1. 在缺乏反馈与教师激励的线上学习环境中，学生的学习动机难以持续保持

对线上学习活动的组织，很多组织者都有意或无意地忽视了学生的“惰性”，仿佛只要把优质的学习资源提供给学生，就能使学生成才。因此，很多学习支持系统在设计和开发时，都比较重视学习资源建设及作业管理、线上交互等常规功能，对线上学习行为的管控和过程引导则考虑得较少。“坐在家里就能上北大”“学校教育将被MOOC全面取代”等说法也一度很有市场。然而，基于MOOC的教学实践证实，对知识基础差距很大，既缺乏个性化学习管理又没有个性化支持的公众群体来讲，他们可能会因为哈佛、清华等大学的名校光环而瞬间点燃激情，但这种激情却不足以维持其持续、完整地学完一门课程[2]。

2. 缺乏同伴的支持和面对面的交互，线上学习的学生更容易倦怠

与传统的学校教育相比，线上学习行为多数发生在课外，是学生孤独地面对显示器而发生的人机对话。在这种模式中，既没有课堂环境中教师的现场点评，也没有同伴之间的面对面交流。因此，基于线上环境自主研修的很多学生都不同程度地表示“线上自学过程中常常感到孤独”“坚持不下来”，在碰到疑难时觉得“无助”。

相比于面对面的协作学习环境，基于Internet的线上协作学习是时空隔离的，致使学生感知组内其他成员的特点、学习状态、情绪等信息变得很困难。在面对面的协作过程中，群体的感知信息可以通过观察小组成员的神态、肢体语言及其说什么或做什么来获取，但在线上协作学习过程中，这些信息则是隐性且难以获取的。当感知不到所在群体的学习进程及状态信息时，学生就会出现孤寂感，表现为消极参与或学习状态游离于任务之外。

由于缺乏同伴间的及时交流、不了解同伴的学习进程，部分学生在经历一段时间的孤寂感和无助感之后，常常会产生“放弃”“坚持不下去”的情绪。

3. 因学习者知识基础参差不齐，线上学习行为难以保持合理的进度

在自主性较强的线上学习环境中，部分学习者因学习投入得不到反馈和约束而“开小差”，影响他们能否按时地进入下一阶段的学习，进而导致学习进度距离正常水平越拉越远。

另外，部分线上课程（例如MOOC课程）面向公众开放，强调参与者的规模和自由参与，对学生的类型、特征及前驱知识基础的限制较少。在这种情况下，部分学生原有的基础知识过于薄弱，根本不足以支持他们完成当前课程，致使其挫折感很强、自我效能感日趋下降，最终出现难以为继的现象。

（三）研究问题的确立

从本质上讲，人是社会性的动物，与他人协作、群居时需要同伴的赞美与鼓励是人类的固有属性。因此，协作学习、社会性建构在人类学习和认知发展中的重要性早就受到重视，在已有的三代在线学习理论中，社会性建构是第二代在线学习理论的核心内容。尽管这一论点已经得到学术界的公认，但在具体的教学实践中，如何构建有效的协作学习环境，促进优质社会性建构活动的实现，仍是线上学习亟须解决的关键问题[3]。

基于线上学习存在的问题，本研究关注：探究线上学习过程中学生对所在群体以及自身学习进程的感知水平及其对学习动机和学习成效的影响，通过建立群体感知效应模型，促进协作学习行为的发生，提升线上学习的质量，并分析群体感知要素对学习行为产生的影响。因此，研究问题主要聚焦于三个方面：

（1）群体感知效应对协作学习过程中学生交互效果所产生的影响;

（2）群体感知效应对学生自主学习效果所产生的影响;

（3）群体感知效应对维持学生的学习动机、提升效能感方面所产生的影响。

（四）相关概念及理论基础

1. 感知与群体感知

人类用心念来诠释自己器官所接收的信号，被称为感知。随着基于信息化环境的协作学习的普及，角色分配及角色感知、学习者个体对所在群体状态的感知被引入到CSCL领域，在协作学习过程中，起着越来越重要的作用，角色感知和群体感知对协作成效的影响越来越受重视。

在计算机支持的协作学习（即Computer Support Collaborative Learning，简称为CSCL）领域，角色感知、群体感知是经常使用的概念。在CSCL中，群体感知是指教师或小组成员对协作学习过程中学习进程、组内成员表现、小组协作活动运作情况的感知。被感知的信息既可能来自个别小组成员的学习进程，也可能是反映整个小组协作状态的信息[4]。

2. 群体感知效应

在CSCL中，群体感知既可以由教师主导，也可以由学生主导。教师对CSCL的群体感知能够帮助教师更好地引导协作学习，开展教研活动。而处于CSCL活动中的学生对CSCL的群体感知，则有利于学生清晰地了解同伴的学习进程，发现自己的不足，进而促进有效学习的发生[5]。

在CSCL中，面向学生的群体感知信息在协作过程中起着隐性指导的作用，它不会明确指示学生如何调整自己的学习行为，但学生可根据群体感知信息进行自我调节，从而影响协作学习的进程和协作学习的结果。处于CSCL中的学生因清晰地感知到协作组的群体状态，会进而影响到其学习行为和学习进程，这一结果被称为群体感知效应[6]。

3. 群体感知的维度及其作用

因为群体感知效应能够影响CSCL中学生的行为，已成为CSCL的研究热点之一。从当前群体感知的研究成果来看，有效协作学习中被认为能产生关键作用的感知类型有3种，即社会感知、行为感知、认知感知[7]。

基于群体感知的三个维度，影响CSCL线上学习的方式也体现为以下三种形式：社会感知效应、行为感知效应和认知感知效应。

二、研究设计及实施

对群体感知效应促进线上协作学习的成效及影响因素的研究，应在相关理论和前人经验的基础上，精心選取研究样本，并严格控制研究变量，以保证研究的科学性、客观性和有效性。

（一）研究思路

首先，基于文献分析形成群体感知、群体感知效应以及群体感知维度的相关理论，确立研究问题及其聚焦点。

其次，选取知识基础相似、自主学习能力和自我效能感相近的2～3个教学班组成实验班和对照班，在每个教学班中以异质分组方式组织协作小组（每个小组5～6人），开展基于微视频资源的线上自主学习和线上交互。对实验班学生除提供学习资源支持外，还提供群体感知服务，通过学习平台向每一个学生实时反馈本人的学习状态、本组的学习状态信息;对于对照班的学生，则只提供学习资源支持，不提供群体感知服务。

第三，为避免单轮教学实践的偶然性，本研究至少开展了5轮教学实践活动，以提升研究结论的信度。

第四，在教学实践临近结束时，以调查问卷（LASSI量表、自我效能感量表）测量所有学生的自我学习能力水平、自我效能感水平，并结合学生的考评成绩和线上学习的投入量，分析群体感知效应对实验班学生的影响。

（二）构建资源完备且具备后台监控能力的学习支持系统

本教研活动基于“信息处理基础”课程开展，并借助cen.bnu学习支持平台的支持。基于研究设计的需要，在教学活动开始前，笔者已经对cen.bnu学习平台进行了修整，预置了4项重要功能。

首先，为“信息处理基础”课程配套了151个面向知识点的微课资源包，每个微课资源包中都包含一段时长不超过8分钟的微视频，并配套相应的图文材料、操作素材和少量线上习题，能够较完整地支持学生的课外线上自主学习[8]。

其次，在学习支持平台中内置了面向话题的线上学习论坛，允许学生以小组为单位针对指定话题展开讨论。

第三，在学习支持平台内，专门开发了学习行为记录功能块，能自动记录每一位学生进入每一个学习资源并开展学习的起始时间、结束时间，并自动算出学生在每一个微资源上投入的学习时长[9]。

第四，在学习支持平台中，以知识模块的结构为基准，以知识结构图（即知识地图）为核心组织学习资源且提供了基于知识地图的导航体系，并能以图示化形式形象地在知识地图上呈现出当前学生及小组在各知识点上的学习进度。

（三）教学实践活动设计

1. 实验对象选择

本研究选择北京师范大学2017级“信息处理基础”课程的三个平行教学班作为研究对象，其中，A班共有46人，B班共有51人，C班共有68人。这三个班具有相似的学科背景，入学分级考试成绩基本接近，不存在显著性差异。

2. 教学活动设计及流程控制

依据“信息处理基础”课程教学大纲，课程内容共包含5个模块。为保证研究的严谨性，本研究将基于这5个模块开展，每个模块作为一个专题，分别组成相对独立的学习单元和研究单元。

在每个研究单元中，课题组以“翻转课堂”方式组织教学活动：①以课外的线上自主学习新知识为前导;②配套以适量的课内讨论、讲授与分享;③为每个学习单元设计一个讨论专题，要求学生针对专题发表看法或提出疑问。

在整个研究过程中，教师通过多种策略鼓励学生相互质疑或解答，希望借助线上交互促进学生实现深层次思考和深度学习。

3. 以群体感知效应理论为基础的对比实验设计

本研究以B班为实验班，A班和C班为对照班，开展对比性的教学实验研究。三个教学班均采用完全相同的“翻转课堂”方式组织教学，同步向三个教学班布置内容完全相同、要求完全相同的线上课外作业。

本研究将从2个维度分析群体感知效应对实验班的显著影响：（1）处于自主学习阶段的学生受群体感知效应的影响情况;（2）处于交互状态的学生受群体感知效应的影响情况。前一层面的成效主要通过对比实验班和对照班的学习投入和最终成绩实现，后一层面的成效则主要通过对比实验班和对照班的交互质量和交互数量来体现[10]。

基于上述设计思路，研究将从2个维度展开。（1）对实验班学生的课外自主学习行为，先通过对后台存储的学习行为信息作分类汇总，求出小组群体在每个知识点上的学习进度水平，并绘制出群体进度地图以表现群体学习状态;然后实时地向实验班的每一位学生反馈其所在小组在每个知识点上的学习状态，帮助他们及时地了解同伴的学习进程、掌握自己的优势及不足。通过知识结构图、群体进度地图、个体进度与群体进度的对比等信息来体现群体感知效应的三个维度，进而对当前学习者的学习行为施加影响。（2）在cen.bnu学习平台中，根据群体感知的三维度理论，将以标签云技术向实验班学生反馈其交互状态的“认知感知”水平，以个人发帖量占比图向实验班学生反映其交互状态的“行为感知”水平，以组内交互关系图向实验班学生反馈其交互状态的“社会感知”水平[11]。通过分析实验班学生的变化探索群体感知效应的3个维度对在线交互质量的影响。

以群体感知效应促进线上协作学习成效的结构模型如图1所示。

（四）研究流程及数据采集

针对课程的5个单元，本研究共开展了5轮实验，期间借助cen.bnu平台组织全体学生开展了微资源支持下的自主学习，并要求学习者针对4个话题展开线上讨论。

为保证研究的严谨性，在正式实验前，笔者以LASSI量表和“修正的”自我效能感量表（主要面向计算机课程测试其自我效能感）对这165名被试进行了前测，经独立样本t检验发现，三个班级学生的自主学习能力和自我效能感均没有显著性差异[12]。

在每一轮教学实验过程中，均通过学习平台提取每一位学生在每一个知识点上的真实学习投入时长数据;对于每一个话题，则提取每个学生在该话题上的發帖（原始交流数据），接着生成各小组在不同阶段的交互状态统计图（含标签云图片、发帖占比图、组内交互关系图等）。

另外，在临近期末，笔者再次以LASSI量表和自我效能感量表测量了这三个教学班全体学生的自主学习能力水平和自我效能感水平，同时，收集了各学习小组的作品和期末机考成绩，以便为数据分析与获取研究结论准备充足的、可靠的第一手数据。

最后，通过对比实验班和对照班的数据是否存在显著性差异，论证群体感知效应的作用水平。

三、数据分析及讨论

在5轮教学实践活动中，产生了大量的实证性数据，限于篇幅，难以一一展开分析，仅选择具有代表性的数据展开讨论。

（一）群体感知效应对线上自主学习质量的影响

1. 以分别标注了个体和群体学习进度的知识地图，支持实验班学生的群体感知，形成良性的群体感知效应

学生所参与的线上自主学习多为在线独立观看视频或独立完成习题。在笔者完成“线上学习效果的影响因素研究”课题时，就多次产生“线上自学使人感到孤独”“因缺乏同伴间的竞争而没有动力”“线上学习使人没有成就感”等慨叹。仔细思考线上学习中存在的问题，其核心原因仍是由于学生对群体学习行为缺乏感知、没能形成群体效应和群体共学的氛围而引起的。

基于前述原因，在实验班内，利用学习平台的学习行为自动记录功能及其内置的知识地图，笔者把当前学生及其同伴在当前模块每一个知识点上的学习进度以特定的图示标记出来，并反馈给他们，使之能对自己及同伴的学习进度充分了解，减少其孤寂感。对于对照班则不提供这方面的反馈信息。

实验班（B班）第2组学生S1在音视频处理子模块的学习进度地图如图2所示，在图2中以不同亮度的灯泡反映出学生S1在各个知识点上的投入和已掌握情况。

在学习平台中，学生S1可随时查看与图2类似的两张知识地图，分别获得自己和小组进度的实时状态。通过对比两张地图中各知识点对应灯泡的亮度就能知道自己与同伴在学习进度上的差异。

2. 数据分析

（1）不同类型学生在自主学习过程中的学习投入时长及得分状况

为了分析线上自主学习过程中学生们在线观看微视频、线上做题时的学习投入状况，笔者从cen.bnu平台提取了每个学生参与线上学习时在各知识点的投入时长及得分值（即学生在对应习题上的得分值），并进行了分类统计。结果证实，B班（实验班）学生观看微视频的平均时长、在各个知识点上的得分都远好于A班和C班（对照班）。实验班和对照班的学生（共3个教学班）在“多媒体技术”模块上的学习投入时长、知识点得分的均值、高投入学习（单次专注学习时长超过3分钟）次数、低投入学习（单次专注学习时长小于3分钟）次数的总体状况见表1。

从表1可以看出，实验班（B班）在“单知识点投入时长”“知识点得分的均值”“高投入学习次数”三个指标上均高于对照班（A班和C班），这说明及时地向学习者反馈同伴的学习进度，能够激励当前学生更加努力地投入学习。

（2）不同类型的学生在学习投入时长及得分方面的差异显著性检验

首先，以学号和知识点作为分组变量，对cen.bnu平台中的学习行为记录进行分组汇总，使每个学生在每个知识点上的所有学习行为被累计为一条数据记录（共得到1320条数据记录），获得每位被试在每个知识点上的投入累计时长及最高得分值。

然后，以班级作为分组变量，分别以“累计投入时长”“得分值”“高投入次数”作为因变量，进行单因素方差分析，获得了表2的数据分析结果。

从表2中可知，在这4个变量上，四次检验的检验概率值均为0.000，远小于0.05，说明三个教学班在这4个变量上均呈现为“存在显著性差异”。

然而，在表2中，由于“高投入学习次数”和“低投入学习次数”两行的方差齐性检验概率均小于0.05，说明其方差非齐性，不符合方差分析的条件，其检验结论的可信度受到质疑。因此，对这2个因变量改用“K-独立样本的非参数检验”方式重新检验，发现其检验概率值仍为0.000，这说明在“高投入次数”和“低投入次数”这两个维度上，三个教学班也确实存在着“显著性差异”。

3. 讨论及思考

表1、表2所呈现的数据分析结论已经证实：及时地向学生反馈其自身及同伴的学习进度，对于保持学生的学习动机、促使学生在自主学习过程中投入更多的时间和注意力都具有显著作用。

分析引起实验班学习成效显著优于两个对照班的原因，笔者认为，主要体现在以下4个方面：

首先，多数在线自主学习活动是学生的独立自主行为，其学习过程和学习环境完全由学生自主控制。处于这种环境中的学生经常会因为自控力不强而无法长久地保持注意力;而缺乏同伴之间的竞争和相互激励，则容易引起学习倦怠感，其动机也不容易长期维持。本研究所提出的面向学生的个体学习进度地图和小组学习进度地图，分别从学生自身视角和群体视角向学生反馈了学习进度信息，一方面使学生“自知”，另一方面也使学生“感知”到所在群体的学习状态。这一策略的实施，对于维持学生的学习注意力，激发学生的学习动机都具有重要意义。

其次，学习进度可视化的引入，特别是群体进度地图的引入，使每个学生都能及时地了解自己的不足，明了自己与同伴之间的差距，促使学生在不足之处投入更多的时间和精力。这种引导是带有强烈的目标导向的，对每一个学生来讲都具有重要的价值。另外，学习进度的及时反馈，使学生能够真切地感受到自己的每一分努力、每一个进步都得到了教师的关注，能提升其学习效能感，对于学生持续地保持强烈的学习动机具有显著作用。

第三，同伴学习状态的反馈，使处于孤寂状态的学生在了解同伴进度的过程中，感受到同伴在“与我同行”，无形中为当前学生构造了一个虚拟的学习社区，并把自己带入到这个社区中。学生通過获取同伴的学习进度信息，感知到整个学习小组的学习状态，了解到自己与同伴的差距，能激发其努力学习的斗志。

4. 发现的问题及优化

在笔者主持的研究中，以群体学习进度地图激励当前学生的教学实践活动共进行了5轮，但第一轮实验是失败的。

在第一轮教学实践结束后，从cen.bnu后台提取的学习行为记录发现：实验班（B班）学生的学习投入时长和知识点得分并不高，与A班和C班没有显著差异。分析其原因，笔者发现：如果直接把小组内所有成员的投入时长均值和知识点得分均值标注到群体知识地图中，会导致组内有至少50%的成员认为自己目前学得挺好的，不需要更加努力了，进而导致少量学生的学习动机不升反降。

因此，自第二轮实验开始，笔者就以组内最优秀的前60%的成员的学习投入时长和知识点得分为基准，在知识地图内作知识点标注，使群体进度地图所反映的学习进程稍稍优于均值，从而使每一位学生都能看到自己在群体中的差距，使群体进度地图能充分地发挥出其榜样作用、引领作用。

因此，基于同伴学习状态的群体感知，应注意发挥出群体感知效应中的榜样作用和激励作用，使之充满正能量。这就需要教师更加精细、认真地设置群体学习状态反馈机制，使之稍稍超前于团队均值，以起到引导与激励的作用[13]。

（二）群体感知效应对线上交互质量的影响

1. 以标签云、占比图和交互关系图反映交互状态，为学生感知群体状态提供支持

为保证学习论坛的严谨性和学习质量，笔者要求：（1）论坛成员实名制，参与线上学习的每一个学生都必须实名，禁止匿名发帖;（2）助教也作为论坛中的一员参与到讨论与分享中;（3）教师会定期抛出一些关键性的话题供学生讨论。

在实验班，学习平台会在每晚8：00以协作组为单位生成反映发帖与讨论状况的“标签云”“个人发帖占比图”与“交互关系图”，并把这些图片展示给组内成员，以帮助小组成员及时了解整个小组的研讨焦点、讨论深度等进展情况。对对照班学生则不作这方面的反馈，对学生的整个讨论过程不作任何干预。

针对实验班的交互状态，笔者试图以“标签云”呈现讨论的研讨焦点及关键信息，以“个人发帖占比图”反映每个学员的发帖量及权重，以“交互关系图”真实反映小组成员之间的相互交流状况[14]。实验班（B班）第3学习小组在“Windows系统维护”话题上的交互反馈状况如图3所示。

2. 数据分析

为了分析学习过程中学习者线上交互的总体状况，笔者从学习平台提取了A、B、C三个教学班的发帖，并进行了分类统计。结果证实，B班（实验班）的发帖数量、质量、聚焦性都远好于A班和C班（对照班）。

实验班和对照班的学生对“Windows系统维护”模块的发帖对照情况见表3。

在“Windows系统维护”话题上，笔者分别对A班的8个学习小组、B班的10个学习小组、C班的12个学习小组在帖子回复量、高品质帖量、帖子阅读量等指标项上作频数统计，并用SPSS 22进行以班级为固定因子的方差分析，获得表4的分析结果。

从表4可以看出，B班与A、C班在帖子回复量、高品质帖量、帖子阅读量等指标上均存在显著性差异，且其F值非常大，表示其差异程度非常高。进一步跟踪数据，进行两两对比后发现，在这三个教学班中，A班和C班之间的差异性并不显著，真正表现出差异显著性效果的是B与A、C之间的差距。

3. 讨论及思考

从表3～5中的数据可以看出，不论个别小组的表现，还是全体小组的交互数据，实验班（B班）的交互表现都远好于对照班（A班和C班）。分析产生这一现象的原因，主要体现在以下5个方面：

首先，定时反馈的“标签云”，使每个学生都能及时地了解当前论题的核心词、关键点，使帖子的聚焦性有了很大的提升，减少了无关帖子、离题帖子的数量。

其次，“发帖占比图”的呈现，使发帖量较少的学生感受到了压力，其发帖积极性稳步提升，以减少自己与优秀学员的差距。而优秀学员出于竞争和拔尖的意识，会更加努力地思考，争取多发帖子，并努力发布优质讨论帖。

第三，从图3中的3.小组交互关系图可以发现一个非常有意思的现象：这个图形非常平衡，每两个节点之间的连线数量基本相同，这说明在交互过程中学生的每一次点评都关注了其他所有学生。交互关系图的出现，使当前学生能及时地发现自己在回帖或点评过程中的疏漏，促使学生之间建立起无遗漏的两两交互关系，从而使协作小组的协作关系更加密切。

第四，在实验班中，由于教师参与了学习论坛的活动，无形中激发了学生的积极性，使发帖的数量和质量都有了很大提升。由教师发起的话题，能够引起学生们的重点关注，跟帖量和讨论量都明显高于其他帖子，充分反映出了教师在学习活动中的主导性[15]。

第五，“定时反馈”机制，使学生感受到了教师对交互情况及交互质量的关注，促使部分发帖量不积极的学生開始发帖，而且这种动力会逐步增强，并最终转化为一种良好的“习惯”。

（三）群体感知效应对学生自主学习能力发展的影响

为探究群体感知效应对学生自身素质的影响，在学习临近结束之时，笔者再次利用LASSI量表和改进的自我效能感量表对165名学生进行了线上问卷调查。

1. 前后测数据的对比分析

以学期初的问卷调查数据为前测数据，以学期末的调查结果作为后测数据，进行配对样本t检验，结果发现：（1）在LASSI量表的10个维度中，三个教学班的学生在时间管理、焦虑控制、自我测试、学习辅助、信息加工和选择要点等方面都有提升，而且具有统计学意义上的显著差异。这说明：采用在线自主学习和在线交互，能够锻炼学生的焦虑控制能力、时间管理能力，对应用辅助手段开展自学的能力、信息加工能力和选择要点能力也有显著改善。但在LASSI量表的其他维度上，则没有产生显著的改善[1]。（2）在自我效能感的三个维度上，三个教学班学生的前后测数据之间均存在着显著性差异，8个维度的检验概率值均小于0.05，说明经过一个学期的学习，绝大多数学生在信息技术技能和信息技术素养方面的效能感均有提升，多数学生对自己独立处理信息能力的自我评价和满意度也有显著提升。

2. 三个教学班后测数据之间的对比分析

学期初，三个教学班在自主学习能力水平和效能感水平方面均不存在显著性差异，为了评价群体感知效应对学生在自主学习能力水平和效能感水平方面所产生的作用，笔者对后测数据进行了以班级为分组变量、以测量指标项为因变量的多独立样本的非参数检验（因多数数据序列都不满足正态性或方差齐性要求，故没有使用方差分析），获得了表5的结果。

从表5可知，在LASSI量表的10个维度上，除了态度、时间管理、考试策略维度外，三个教学班在其他7个测量维度上均表现为显著性差异，但表5右侧的数据证实，这种差异主要体现在实验班与对照班之间。而两个对照班（A-C）的后测数据除“焦虑控制”维度外，并不存在显著性差异。

在面向計算机课程自我效能感的6个维度上，除了天资感和负向的“无力感”“挫折感”维度外，三个教学班在“目标达成感”“自我预期”和“自我确信”维度上也表现为显著性差异，而且这些差异也主要体现在实验班与对照班之间。

四、结论及展望

随着教育信息化的推进，CSCL在教学中的地位日益凸显，然而协作过程中的“搭便车”现象、学生的“惰性”、线上学习的动机消退快等问题始终困扰着线上学习的质量及发展。这就需要教师认真地思考CSCL中的每一个环节，借助技术手段把CSCL的每一个教学环节做精做细，从学生的动机保持、增强效能感、减少线上学习的孤寂感等视角对线上协作学习进行精密的设计。

本研究证实：借助于标签云、发帖占比图、交互关系图等面向交互的群体感知技术对于提升学生的交互质量、凝聚交互焦点、激发学生的学习动机都具有显著作用;而基于群体学习进度地图的学习进程反馈，则在引导学生正确地选择学习要点、激发学生的竞争心态、强化其学习动机、减少在线学生的孤寂感等方面具有重要作用。另外，基于LASSI量表和效能感量表的后测数据，也在一定程度上论证了群体感知效应在培养学生自主学习能力、增强自我效能感方面的价值。

本研究基于cen.bnu平台开展，对学习支持系统的功能有一定的要求，而且研究仅开展了一个学期，且仅有165名被试参与了教学实践活动，这些都会影响研究结论的普适性和推广价值。因此，希望未来的相关研究能进一步地探索且深化。另外，对于小组群体状态的信息反馈，应注意局限于学习小组范围之内、保护学生隐私。在必要情况下，可以以代号指代组内成员，以免导致教学伦理纠纷。[参考文献]

[1] 马秀麟，毛荷，王翠霞.从MOOC到SPOC：两种在线学习模式成效的实证研究[J].远程教育杂志，2016（4）：43-51.

[2] 贺斌，曹阳.SPOC：基于MOOC的教学流程创新[J].中国电化教育，2015（3）：22-29.

[3] 何文涛，杨开城，张慧慧.智慧教室环境下协作学习的行为构成及其特征分析[J]. 电化教育研究， 2017（11）：87-95.

[4] 郑鸽，赵玉芳.社会认知基本维度对现实威胁感知的作用研究[J].心理科学，2016（6）：1434-1440.

[5] 杨文阳，胡卫平.CSCL中学习动机对知识获取和学习活动影响的实证研究[J]. 电化教育研究， 2015（2）：32-37.

[6] BODEMER DAN，DEHLER JESS. Group awareness in CSCL environments[J]. Computers in human behavior， 2010，27（3）：1043-1045.

[7] 梁妙，郑兰琴.支持协作学习的觉知工具：研究现状总结与思考[J].远程教育杂志，2012（4）：30-39.

[8] BAMES C. MOOCs： the challenges for academic librarians[J]. Australian academic & research libraries， 2013，44（3）：163-175.

[9] 马秀麟，赵国庆，邬彤.翻转课堂促进大学生自主学习能力发展的实证研究——基于大学计算机公共课的实践[J].中国电化教育，2016（7）：99-106，136.

[10] 吴青，罗儒国. 智能教学系统中支持协作学习的群体感知模型[J].现代远程教育研究，2013（4）：107-112.

[11] 马秀麟，苏幼园，梁静.移动学习环境中注意力保持及学习行为控制模型的研究[J].远程教育杂志，2018（2）：56-66.

[12] 马秀麟，赵国庆，邬彤. 大学信息技术公共课翻转课堂教学的实证研究[J].远程教育杂志，2013（1）：79-85.

[13] 胡丽萍，谢幼如，李亮.概念图在协作知识建构评价中的应用研究[J].现代教育技术，2009（6）：232-235.

[14] 王颖，张金磊，张宝辉.大规模网络开放课程（MOOC）典型项目特征分析及启示[J].远程教育杂志，2013（8）：67-75.

[15] 姜宛彤，王翠萍，唐烨伟，张艳婷.构建基于知识地图的微课程研究[J]. 电化教育研究，2016（12）：93-98，105.