协作学习中的群体感知：概念的发展与融合*

仇星月 陈向东 褚乐阳 潘香霖 赵瑞军

（1.华东师范大学 教育学部 教育信息技术学系，上海 200062；2.嘉兴学院 平湖师范学院，浙江嘉兴 314001）

一、引言

在CSCW 和CSCL 等领域中，“群体感知” 指个体对团队和情景信息建立整体性感知的过程，这是计算机支持的各类协作活动的重要组成（欧阳嘉煜，等，2022）。群体感知中的感知信息既可以是背景性或预设性的，来源于协作中的脚本预设；也可以是生成性的，随着协作的进展，动态产生于成员任务执行过程中。越来越多的研究表明，面对复杂、多元的协作情景，群体感知有助于构建有效的协作对话机制，促进团队成员进行深层次的理解与反思，进而提升团队凝聚力、团队任务绩效和调节水平等。因此，被视为协作成功的关键（Liu，et al.，2018；Ollesch，et al.，2021； Lin，2018）。

由于CSCL 在团队规模、成员资质、任务场景方面的差异性，研究者开发了具备不同功能特征的群体感知工具，以满足各类实践层面的需求。例如，为打破小组认知活动中成员知识理解的隔阂，高宜敏等人（Kao，et al.，2008）开发了个人概念整合工具，以概念图作为群体感知工具，对不同协作成员进行知识呈现，帮助学习者通过反思、比较，完成从个人知识要素到集体知识结构的构建；在团队软件开发的工作情境中，陈梦瑶等人（Chen，et al.，2015）设计的感知工具，将项目以其所包含的类似矩形网络的形式进行可视化，网络中的不同颜色能记录、表征协作成员对项目的编辑和改动行为，以此促进协作成员之间进行有效协商、提升工作绩效。然而，在群体感知工具蓬勃发展的同时，群体感知本身的概念一直处于语焉不详的状态，这也影响了群体感知相关理论的拓展。这一现状最明显的表现在，近年几本重要的学科手册（如《学习科学手册》《CSCL 国际手册》等）中，相关章节都以群体感知工具而不是群体感知作为章节名称（Fischer，et al.，2018；Cress，et al.，2021）。

尽管不少研究者针对协作中具体议题，试图拓展群体感知的概念和维度（如活动感知、社会感知、行为感知等）。但这些概念形成的出发点不一、解释维度过于零散，无法对群体感知进行全局性分析，导致团队成员的群体感知水平无法得到客观、 有效的测量，工具开发的有效性也难以评估，这一现象也阻碍协作中的群体感知作用路径与机制的形成。

基于上述问题，本研究拟借助元综合方法梳理当前已有的群体感知相关概念，确立群体感知的概念框架，这一框架是群体感知应用评估以及群体感知工具未来发展的指导性原则。

二、群体感知概念的发展脉络

群体感知的相关概念，伴随着CSCW、CSCL 工具的更新迭代而不断调整与延伸。对于概念变迁的梳理，将有助于理解群体感知的发展脉络，进而为后续的整体性诠释，提供一个清晰的背景框架。

在各类与人类团队协作相关的研究中，早期的感知概念来源于心理学中的 “awareness” 和“presence”，用于分析不同任务中的情景信息和团队成员的凸显性。如，个体在复杂任务中获取有用信息的路径方式，以及电话讨论中人际互动的突出程度等（Short，et al.，1976）。这类研究聚焦于如何帮助个体与环境建立良好的感知机制。在后续长期探索中，研究者主要基于“情景感知”与“群体感知”两个视角，开展协作中的感知研究，进而探讨两者之间不断发生着概念的分支演化与相互融合。

（一）情景感知

1988年，恩兹利提出了情景感知（Situation Awareness）的正式界定——“在一定时间和空间范围内，对环境中要素进行察觉、意义理解以及对其未来状态进行预测” （Endsley，1988）。这一理论在复杂工作环境（如航空）中得到很好地检验，为规范行为模式和指导工具开发提供了参考。然而，这些概念对于感知的解释仅停留于个人的心智模式构建，还未达到团队共识构建的层面。在情景感知理论框架下，分布式情景感知的概念被提出，并在更复杂、多元的工作系统中得到了应用。它开始关注系统中个体间工作的互动性，如何通过相互传递有用信息，形成共同认知，保障个体能依靠分布认知承担给定情景中的分工，维持工作系统的稳定运作。这种感知往往是在较宏观的工作项目驱动下，以跨组织的形式开展的，如，森林火灾救援模拟、军事训练等（Brandigampola，2011；Salmon et al.，2009）。在后续研究中，研究者进一步构建了基于小规模团队内与团队间进行情景感知的模型，衍生出了共享情景感知和团队情景感知等概念，它们开始关注团队共享心智模式的构建，在感知目标和方式上逐渐向群体感知靠拢。这一变化的可能的原因在于：虽然实证研究表明，情景感知能力与协作绩效存在相关性，但这种解释力随任务环境、 团队结构、 成员特征等因素的影响而摇摆不定（Brandigampola，2011）。

（二）群体感知

与情景感知面向的较大的团队和任务层级倾向不同的是，群体感知相关研究，致力于为中、小规模团队提供有效的信息感知方式，相关场景如小组作业、团队程序开发等。除了关注协作预设的显性信息外，也关注对团队生成的隐性信息进行感知与利用，支持协作问题得到策略性调节。早在1995年，古特温等人（Gutwin，et al.，1995）就提出了群体感知的最初界定，主要关注对协作中的空间、活动和关系进行表达，强调对活动整体状态建立理解，并突出了团队层面活动协调以及人际沟通模式的重要性。在该研究界定的基础上，研究者根据协作所涉及的不同信息范围与作用倾向，针对性地提出更细致的感知类型与定义，如，工作空间感知、团队结构感知、非正式感知、社会感知、历史感知、外围感知等。这些分散的概念积淀在后续发展中转向合并，如，存在感、非正式感知、社会感知和外围感知的内涵，融合为新的社会感知定义，工作空间感知、团队结构感知和历史感知整合为活动感知（Activity Awareness），这两者又在后续合并为集体感知（Collective Awareness）。

（三）概念变迁中的问题

由此可见，群体感知概念的发展脉络可以如图1 所示。群体感知的相关概念，无论在内涵描述还是在要素构成上，都经历了多次转变，在面对不同具体问题时也会出现分化，一些概念分支间会相互借鉴和提炼，合并成新概念，也会随着新研究视角的出现，产生新的概念。

由图1 所显示出的概念分化可以看出： 对于CSCW 和CSCL 而言，在从情景感知向群体感知转变的过程中，应用情景经历了“从大规模项目到中小规模任务”（日常化）转变，因此，延伸出了许多新协作感知情境下的概念。这些新的概念，或根据具体化的研究问题，试图用工具来说明和解决，或是由于研究领域的扩张，针对对应的场景，产生新的实践议题。例如，科拉索斯等人（Collazos，et al.，2002）为支持协作学习中的知识建构活动，而提出了共享知识感知的概念。

图1 群体感知发展脉络

与此同时，概念合并的原因则主要是因为：随着技术的发展，越来越多的工具形式所能分析和反馈的感知维度、深度与范围得到了提升，从而包容了更多类型的群体感知概念来解释协作，工具的功能拓展，使得群体感知方式的普适性得到了延伸。因此，尽管定义名称不一，但很多概念都指向同一件事，这也为感知概念的合并提供了契机。例如，学习分析技术在网络学习平台中的应用，能同时获取团队成员在线交流中的认知（词频）、社会（社会网络）和行为（参与贡献）感知的相关数据，它们共同构筑成群体感知的概念维度（Li，et al.，2021）。

由此可见，群体感知概念持续分散与合并的状态，并不是仅受理论视角的影响，更重要的是应用领域的拓展和技术发展所致。对于群体感知而言，当前亟待解决的一个重要问题，是需要对概念形成一个清晰的、 整体性的解释。为了梳理那些来自不同视角、场景、对象的相关概念，本研究将采用一种来源于质性研究的新的文献梳理方法——元综合的方法进行分析，通过梳理已有群体感知相关概念，形成一般化概念的表述。

三、元综合及其分析框架

元综合来源于循证实践领域的质性材料评估，它将多个研究中具有定性特征的内容作为证据来源，通过开展证据间的比较、转化等一系列规范分析程序，以形成证据的综合性解释。与针对量化材料的元分析不同，该方法具有归纳性和解释性的特点，目前已经拓展为一种新的文献整合方法。与常规的文献综述或文献分析方法不同的是，这种方法可以用相对系统的“扎根”方法，分别对每个研究中的相关概念、论述等证据进行提取，并且通过“转化”，将研究中的证据综合成概念相关主题，并基于主题间的关联，形成概念界定的系统、全面的证据链。因此，元综合成为独立于系统文献回顾（元分析）、传统文献综述的独特文献分析方法。

对于本研究而言，由于元综合的分析过程是历史性的，能够与群体感知概念的发展脉络建立匹配，通过追溯已有的概念，从理论的角度产生新的理解。正如前文所述，群体感知自提出以来，其概念随实践变迁，一直经历着分化与融合。尽管在这一过程中形成了很多群体感知的概念与分析框架，但是这些概念通常是CSCW 与CSCL 领域的研究者基于他们所关切的实践或理论视角，在不同时期以借鉴、调整等方式提出的。因此，将这些意义分散的概念重新建立关联，综合成具有包容性的概念框架，对于协作研究而言十分必要。而元分析方法能够通过严谨的分析，将不同的群体感知概念进行综合，最终形成具有全局性的群体感知概念诠释。

元综合所包含的常规分析程序如图2 所示，前三个阶段主要围绕文献选择和标准化处理展开，与一般的文献回顾相近：（1）确定研究主题：交代研究背景，确定一个可分析、可回答的研究问题，明确本研究的理论意义和可产生的成果形式，如，本研究的案例即更为系统、综合的群体感知概念；（2）定位相关研究：定位与本研究兴趣、主题相关的文献范围，确立主题关键词、来源、年限等并进行检索；（3）阅读文献与研究质量评估：重复阅读文献中的定义，并对文献进行筛选。与一般综述不同的是，元综合需要从文献的转化质量、 定义准确性和界定范围等标准评估文献。后四个阶段则是针对定义进行转化：（4）确定研究间的关联性：从已定文献中抽取定义，整理成原始定义清单，将清单内容按照定义结构划分为被定义体、外延界定和内涵描述三类；（5）将各项研究相互转化：按照合并条件，对定义清单中每一结构类型中的相似主题词进行合并转化，形成定义合并清单；（6）相互转化与语义网综合：对定义合并清单的主题词进行编码，抽取出上层主题词节点；对原始定义清单中主题词间的语义关联进行提取，形成关系节点；将主题词节点与关系节点进行合并，形成语义网络；（7）综合表达：对语义网络进行可视化表达并进行解释，提炼出群体感知的测量与评价维度。

图2 转化流程

四、分析过程

（一）确定研究主题

面对没有明确界定的概念，元综合是将相关研究作为个案单元，汇总个案中包含的与概念相似的术语，并对构成概念本质的特征、属性进行提取，通过比较区分形成新的概念框架。因此，元综合的本质是在一定的方法规范驱动下，逐渐形成定义外延和内涵的过程。已经有研究者采用元综合思路进行学术概念梳理与主题分析的研究。例如，布朗斯坦等人（Bronstein，et al.，2014）通过综合不同学者提出的概念，梳理了创新型大学的四种外延类型及其相关内涵。同样，群体感知研究也存在着概念不清的情况，许多研究者倾向于使用与“感知”相近的外延界定（如，知觉、了解、认知），而无法表达其所有意义特点（Schnaubert，et al.，2022）。正因如此，本研究的目标确定为对群体感知概念内涵和外延进行系统梳理，形成统一的概念框架。为此，元综合工作聚焦于对CSCL 与CSCW 研究领域中的各类群体感知界定进行主题提取（主要包括被定义体、外延界定和内涵描述等），通过转化实现概念综合，并将相关概念组织成语义网络形式，来对群体感知进行全面、系统地解释，为未来群体感知评价量表的编制和感知工具的改进提供依据。

（二）定位相关研究

为了保证文献的质量与研究主题的相关性，以Web of Science 数据库为文献检索来源，所选的文献类型是“article or review”，未对出版年份作限制。本研究在检索时所选取的关键词包括：（1）协作情景相关：（“groupware” OR “cscw” OR CSCL OR “collaborative work” OR “collaborative learning” OR “collaborative applications” OR “information behavior”）；（2）指标评价相关：（indicator* OR scale* OR index* OR indices OR Psychometrics OR “Questionnaires” OR“Self Assessment” OR inventor* OR survey* OR instrument* OR questionnair* OR measure OR measures OR measured OR measurement* ）；以及（3）感知相关：（“awareness”）。基于以上检索规则，共获取1987年至今共572 篇文献。

（三）阅读文献与研究质量评估

对以上文献开展阅读与评价，工作流程包括基于摘要内容的初步筛选、 基于全文浏览的文献纳入和基于研究需求的定义综合，如图3 所示（Moher，et al.，2009）。

图3 文献筛选流程

1.初步筛选

通过对文献标题、摘要、关键字进行阅读，对不合乎研究主题的文献进行剔除。这385 篇被剔除文献，很大程度是因为感知规模的定位不符合协作学习或协作工作情境（如图4 所示）。

图4 群体感知的定位范围

由于研究者对群体感知的理解与侧重点不同，定义所指向的群体感知规模，囊括了个体、同伴间、团队内和团队间以及公共/社会层面。参照格兰诺维特（Mark Granovetter）的说法，那些“个体”代表低度社会化的一端，感知取决于个体的属性和个人的意志，个体与他人会存在交集但感知常面向自身，如，元认知感知 （Schnaubert，et al.，2019）；“公共/社会”代表过度社会化的一端，感知形式往往让某一群体是对某一重要事件、 立场达成共识，如，疾病防疫（Rajaram，et al.，2020），其中个体的行为完全被社会环境及其所扮演的社会角色所决定（马克·格兰诺维特，2007）。从CSCW 和CSCL 的视角，协作者既不像独立原子一样运行于社会脉络之外，也不会完全依附于所属社会类别赋予他/她的角色。他们具有的目的性的行为企图，实际上是嵌在真实的、正在运作探讨的群体之中。因此，仅有中间的三者既没有拘泥于个体的自我认知本身，也没有超出团队协作情景，能够在感知中形成明显的社会网络结构，符合本研究对协作的定位。另一个被剔除的重要原因，是部分文献虽然研究情景定位于协作，但感知一词（“awareness”）既未形成概念，也未在活动描述中体现，仅仅在研究结果部分进行了非协作意义的解释，如，“增强了成员的跨文化意识”。

2.纳入与综合

在纳入与综合阶段，本研究通过研究质量评估进行文献筛选。目前，很多元综合研究中的质量评估，集中在研究内容的全面性、过程性指标的完整性和准确性等维度，甚至一些研究者还将引用量作为评判依据（Strandås，et al.，2018；Perkins，et al.，2020；Compton-Lilly，et al.，2020）。由于本研究的元综合目标是系统梳理群体感知的概念界定，因此，研究质量评价标准需要结合定义应用的具体情境重新进行考虑，对定义的综合更应基于概念内容及其应用形式而非方法学视角。基于此，针对这些现实问题，本研究在现有的元综合文献纳入标准的基础上（Beck，2009），将研究质量评估维度作为文献筛选标准，主要针对定义在研究中的转化质量、 准确性和界定范围（如表1 所示）。

表1 研究质量评估维度

经过质量评估工作，最终确定了135 篇符合研究主题和价值需要的文献。在对它们的背景及定义进行二次阅读的过程中，共发现符合分析要求的29种感知类型以及68 条无重复的定义。这些定义将作为元综合分析的原始定义清单（如表2 所示）。

表2 原始定义清单（部分）

（四）确定研究间的关联性

不同研究间通常存在着相似或重复的概念，适切地分析框架能够厘清定义间的关联，确保比较和转化工作更具操作性和可行性。本阶段参考了“学术定义” 中的诠释型定义的结构模式作为概念提取框架，其构成包括为“（被定义体+外延界定）+内涵描述” （化柏林，等，2011；中国社会科学院语言研究所词典编辑室，2004）。被定义体是指与群体感知相关的被界定术语，外延界定是描述群体感知概念的外延词，内涵描述包括了群体感知所面向的相关内容及其本质与特征等。例如，图5 中“group awareness”是该群体感知定义的被定义体，“understanding” 是该概念的外延词，外延界定后的内容都是内涵描述； 其中，“others”“presence”“location”“activities”和“workspace”等是内涵相关主题词，“current”和“shared”为内涵相关特征。本阶段的工作重心在于根据以上规则，对原始定义清单进行结构化处理，提取原始定义清单中各定义的相关解释性主题词，并汇总到诠释型定义的三个构成部分中，形成明确划分。本研究使用了Nvivo 软件，对以上定义所包含的主题词进行系统归纳，共获得82 个外延相关主题词、253 个内涵相关主题词和42 个内涵特征相关主题词。

图5 主题词提取（示例）

（五）将各项研究相互转化

本阶段的重点在于按照“诠释型定义模式”的维度，逐一进行研究间比较，将原始定义的被定义体、外延界定、内涵描述中的主题词，分别作合并处理，形成更具概括性的概念。

正如诺布利特等人（Noblit，et al.，1988）所指出的，研究之间的转化流程既要保护特殊性，又要尊重整体性，并具有可比性。针对面向群体感知的众多定义类型，本阶段必须强调的是避免仅凭同词、同意、同性就对主题词作合并处理，必须结合定义内容和原文背景做出评判，能否将各研究间的主题词进行准确转化，关乎到下一阶段综合转化效果。根据学术定义的基本特点，本阶段设定了三个必要的主题词合并条件：（1）在诠释型定义模式中处在同一维度；（2）在表达中具备相同作用；（3）在解释中具有相同含义。在对满足条件的节点进行合并后，最终得到了377 个可综合的参考主题词节点，它们共同构成“定义合并清单”，用于在下一阶段中开展转化工作。

（六）相互性转化与语义网综合

转化的目标是让研究中的概念形成一个整体，成为解释群体感知的新证据。根据元综合程序，转化可以分为以下两个阶段：（1）相互性转化：将同一定义维度下的意涵相似、位置相近的主题词相互转化，最终获得上位概念；（2）语义网综合：提取主题词间关系，通过连接主题词获得新的语义解释，即形成语义网络。必须注意的是，相互转化和语义网综合的前提是定义材料中无对立、反驳性的分析单位，一旦发现定义间的矛盾表述，则需要调查定义的背景、修改分析规范后再做调整。因此，本阶段的转化仍未脱离原始定义清单，研究者必须重拾原始定义，谨慎决定转化指向，尤其是关系模式的提取与连接工作。

1.相互性转化

在NVivo 编码分析中，研究者需要分别对定义合并清单中外延界定、 内涵相关主题词和内涵特征维度的节点，进行归纳和重排，抽象出具有更高层级的综合主题词。转化的主要原则包括：（1）核对重复出现的相近词在定义中的内涵、 作用是否一致；（2）考虑各主题词在解释中是否同属同类。若符合以上条件之一，则将这些主题词发展为综合主题词节点。为区分节点类型，对特征类型的主题词标注特征，最终形成了23 个综合主题词节点。通过对照原始定义清单的解释，未发现主题词间存在互斥现象。

2.语义网综合

本阶段研究者透过关系网络的视角，重新审视每一个原始定义材料，从已明确的综合主题词节点间挖掘存在的关系并进行转化。具体操作是利用NVivo 将原始定义中表达关系模式的语句，编码为语义关系节点，直到不再出现新的关系节点，并且定义中所有的关系表达都被提取完。关系节点还包括了“关系方向”“自节点”和“至节点”等属性，这些属性能够把主题词节点组织成可视化的语义网络，为定义中的外延界定、 内涵描述等维度的内容与模式进行综合性表达。经过转化，本阶段共获得13 种语义关系类型节点。

3.驳斥性转化

驳斥性转化紧接语义网综合，主要工作是检查综合结果是否具备定义完整性以及定义特殊性是否得到有效保护，再对语义网络中的路径作出的调整和剔除。在上阶段转化过程中发现，由于不同研究者对群体感知的理解和关注点存在偏差，很多定义都会有选择性地表达或忽略某些外延界定和内涵描述内容。换言之，不同定义中由主题词和关系形成的路径结构是不同的，当这些路径不经过调整、剔除就交织在一起时，会形成路径繁多、 不易理解的语义网络。因此，解决这类问题的关键在于从理论视角来甄别哪些是重要概念、哪些是冗余概念，并决定它们的去留。这种驳斥性转化过程，能够让群体感知的整体概念不失完整性，又具备良好的可读性。

第一，共12 个定义认为“perception” （察觉）与“information”存在“of”关系，而“information”与内涵描述中的主题词相连接。但11 个同样经过“perception”的语义路径却省略了“information”，直接与很多同范围的内涵描述主题词关联。这虽然体现了定义理解的多样性，但也无疑导致解释路径成倍增加。因此，有必要考虑是否进行路径合并。根据以往研究对群体感知的理解，获取信息是对外界事物进行察觉的前提条件，信息的重要性体现在它的质量会直接影响到最终感知效果（Bodemer，et al.，2011）。由此，为统一定义理解差异、 尊重定义完整性，“information”不应在“perception”所构成的路径中被忽略，研究者通过路径合并获得两者间共23 个关系参考点。

第二，作为重要的感知内容，内涵描述中的“context”（情景） 和其子集主题词的分布如图6 所示。共有22 个定义同时包括“context”和相关子集主题词，而34 个定义包括子集主题词但未提及“context”，即直接对情景内部的相关要素进行感知。这导致一些群体感知外延界定词会绕过“context”，直接与其子集建立关联。为避免路径冗余，研究者参考了过去研究的协作情景模型，将这些要素作为情景的一部分 （构成consist of 关系）（Wang，et al.，2006；Belkadi，et al.，2013），重新计算“context”的 参考 数（56）以及与子集主题词的关系参考数，并让外延界定仅与“context”相关联。

图6 情景的子集分别

第三，“subject” 在一些定义中是被省略的。它在很多定义中被解释为“受感知主体”，能够与一些在其他定义中忽视的重要概念建立联系，十分适合作为进行整体概念解释的起点。为尊重定义的完整性，本阶段处理方式是默认“subject”在所有定义中都存在。

经过对综合转化结果的调整，共提取出46 个关系节点，包括“of”“which have”“consist of”“build”“in a”“in some”“ form”等13 种语义关系类型节点。它们与23 个主题词节点进行关联，形成了综合清单，如表3 所示。

表3 综合清单（部分）

（七）综合表达

综述表达的重点是将元综合结果进行可视化展现，促进分析结果得到深入理解与广泛分享。为便于对已有定义的概念构成和关注点进行清晰呈现，本阶段研究者把转化获得的语义网络进行了可视化，如图7 所示。其中，关系编码频次用线宽表示，这样能表现出研究者所认知的感知重要范围。

根据上述分析以及图7 的展示，以及综合主题词节点与关系在图中的分布情况，研究者对群体感知的概念作出如下解释：群体感知是个体在团队协作中进行连续性感知的过程，按照感知水平层级，主要包括对情景、团队成员和任务等相关信息的察觉、认知与预测。具体而言：首先，群体感知是个体对协作中多元信息的察觉，包括团队成员乃至情景的存在感，构成情景的团队成员、任务、时间、空间、资源的基本信息，以及对团队与成员特点的初步感受等；其次，群体感知是基于所察觉到的信息对协作面貌形成详细认知的过程，具体体现在：从对情景要素基本信息的察觉到对各要素间关联信息的理解，以及对情景要素所延伸的成员角色、成员特点、任务特征、任务进程、社会网络和情景视图的深入理解等；最后，个体根据对团队、成员、任务和情景的已有认知，可以对未来协作活动中的团队和成员特征和任务进程的发展情况作出预测。

图7 群体感知整体概念框架

研究者对其中的外延和内涵做进一步的梳理，并参考相关研究，得出群体感知具有以下特征：（1）当个体隶属于协作团队、 具有感知能力并与成员进行协作交互时，才能满足群体感知发生的前提条件（Ucan，et al.，2015）。（2）群体感知是一种个体在协作中的心理或能力水平，也能被解读为个体所获取和判断情景状态和协作发展信息，并进行有效利用的能力。（3）察觉、认知和预测是群体感知的重要解释维度，它们也被一些研究者视为感知机制中的三个关键环节（Endsley，et al.，1998）。（4）存在感（presence） 是一种个体的主观感受，包括了对情景中成员，甚至是资源、空间等“在场”的感受程度。提升存在感有利于营造出高真实性和感知性的协作氛围，促进团队参与互动（万力勇，等，2020；Phirangee，et al.，2017）。（5）情景要素的价值，还体现在能通过相互关联构成丰富、深层次的背景性信息，有助于还原出情景的复杂性和多元性。（6）就个体而言，对社会网络建立认知将能有效识别成员在协作中所充当的角色和具备的基本关系，以及各情景要素的多模关联特征；对于团队而言，社会网络能够深入反映整体的调节过程，是团队凝聚力的直观表现（胜楚倩，等，2019）。（7）在团队与任务要素中，任务特征是指协作任务所具备的要求、标准等，成员特征包含了成员自身和团队整体的特征，如，情感、动机、先验认知、信念等（Feidakis，et al.，2014；Huang，2015）；成员角色（role）主要指成员在协作中的功能、责任和行为模式等，体现了团队的结构化程度；任务进程涉及团队执行任务时的目标设定、计划、反思等环节的生成性内容（Kimmerle，et al.，2008）。

五、结论及意义

通过以上的分析可以知道，早期群体感知概念，受到心理学领域中存在感等理论影响，重点关注个体对协作环境中相关要素的知觉，并认为察觉到要素及其相关信息（即要素信息）是协作发生的前提条件（Short，et al.，1976）。此后，情景感知等理论视角则更强调个体对要素的认知，这种行为表现的转变，体现出团队成员需要对要素内容建立更具体化的了解，要为各要素赋予属性标签，如，工作空间感知概念中对成员的身份、活动目的的感知等（Gutwin，et al.，2002）。也有研究在此基础上拓展了理论框架，融入了更多要素间关联所形成的信息，如，基亚尼等人（Kiani，et al.，2013）提出的团队感知理论模型，相较工作空间感知，更倾向于关注成员、任务、时空等要素的特征、属性所共同构筑的信息。这些研究通过过滤以上信息、调整成员的关注、协调个体认知机制，进而达到协作绩效的提升。

然而，而随着理论发展与技术深入应用，目前更多群体感知概念，关注对协作成员的各阶段活动中交互生成的信息进行监控与共享，研究者为便于反馈，将其分为社会、认知、行为等维度（李艳燕，等，2019；马秀麟，等，2019）。这些信息往往是隐性且与任务本身息息相关，为协作成员的反思和策略运用提供引导。以上四类信息（要素信息、属性信息、关联信息、结构信息），不仅反映了群体感知概念发展的历史实践性，也可以作为感知的四个阶段层级。本研究将它们与“整体概念框架”中的内涵描述内容相结合，构建了以下群体感知分析框架。

在协作学习中，个体通过对情景、任务、团队维度进行察觉、认知与预测，实现感知信息在四层级中自下而上得到提炼，最终转化在协作学习实践中。（1）要素信息是对成员、资源、时间、空间和任务是否存在，以及是否可获情况的表征；（2）属性信息是在上一类信息基础上，对要素本身的特点、状态等进行的表达；（3）关联信息是对各要素之间的关系和组合性内容呈现的表现形式，如，在什么时间、什么空间下，谁在执行什么任务；（4）结构信息是对以上信息内容和关系建立在全面认知基础上，所衍生出的超越要素本身的信息类型，它能够深刻反映协作模式中的情景、任务和团队相关内容，可直接作为一种反馈干预形式。由这些感知内容构成的分析框架，也将作为CSCL 中群体感知评价框架及新型GAT 设计开发的理论基础。

本研究系统梳理了群体感知概念的延伸与融合的发展过程，经过严谨的元综合分析流程，理清了群体感知的具体形式（外延界定），并拓展了群体感知的内容范围（内涵描述），最终把不同研究中群体感知的概念界定，综合成为具有高度解释力和可读性的概念框架，这为CSCL 活动中群体感知的测量与评价指标建设以及GAT 开发指导，提供了有力的证据支持和理论基础。

（一）群体感知的测量与评价框架

构建群体感知测量与评价指标体系，有利于了解团队成员间的感知差异，理清不同类型感知信息与协作绩效的作用机制，并有助于发展群体感知理论和形成GAT 干预策略。按照图8 的层级划分，低层级的要素信息在协作中往往是琐碎、繁多的，它们经过属性信息层和关联信息层自下而上的提炼，在结构信息层形成了对协作全面感知的模式化表达，更易于在协作活动中融入，以支持团队成员应用和实施调节行为。根据这一分布特点，相应的指标体系构建需要考虑以下原则。

图8 群体感知分析框架

第一层级所对应的要素信息是个体在协作学习中对要素是否存在、 是否可以获得的一种直观心理感受，可以由存在感进行解释。在协作学习中，外延界定中的“察觉”，可作为建立要素信息感知的主要行为方式。对要素存在感进行察觉的范畴，不只是团队成员的在场的真实程度，也可以包括情景本身或情景中资源、空间、时间、任务等要素存在的真实度。根据存在感的相关研究，它可以通过显著性、心理距离、 亲密度等心理学指标进行测量（Biocca，et al.，2001）。提升存在感能为团队成员间的互动创造起点，进而使协作具有意义，并有利于团队成员对情景建立清晰认识。为此，在该层级的能力评价上，应主要考查个体在协作学习中察觉多元要素存在的准确性、完备性程度等。

关于对第二和第三层级中属性信息和关联信息的感知水平可解释为：（1）个体对要素本身和要素间关系进行识别与还原的程度，具体包括对协作学习中各要素的状态、特点、内容等基本信息的理解；（2）协作活动在各要素间赋予的可解释的网络、 结构等关系表达的认识等。因此，个体感知属性和关联信息的行为，实际上是对要素意义进行建构的过程，它反映了感知水平从察觉到认知的转变。工作空间感知的指标体系与这两种信息的意义和内容构成存在一定的匹配性（Gutwin，et al.，2002）。工作空间感知突出对任务执行的成员建立理解，通常是对其互动情况的回顾；而第二、第三层级的感知是在前者基础上增加了对情景和任务维度的深入认知。因此，它们可以作为对工作空间感知指标的拓展。此外，第二和第三层级在能力评价上，则关注个体对属性、关联信息进行有效获取和应用的表现，包括：对表达要素的属性和关联的准确性和对协作应用价值的判断、 思考能力。这两个层级反映了个体在协作中的互动，可以通过行为编码、主观量表、自我报告等方式实现数据收集；在分析中，也可以通过直接的绩效评估和间接的滞后序列分析、过程追踪和过程挖掘等方法，透过行为模式和过程反映出个体的感知程度与能力水平。

在第四层级中，结构信息的重要性体现在与协作学习的调节和决策过程相接近，对结构信息建立准确的认知，并进行预测是感知的主要形式。首先，针对该层级中的任务特征和任务进程信息，其能够从共享调节分析框架的角度进行解释，包括对任务理解、目标计划、反思与评价等协作阶段或行为片段的理解和反思。面向过去和当前的任务执行情况，建立充足思考，有利于捕捉到未来的任务活动走向，进而提升干预有效性。第二，将社会网络作为团队结构的映射，利用认知和社会维度的网络分析，获取和预测到其的生成与变化，不仅可以反映出个体与情景要素进行交互的网络结构，还能反映出成员之间的隐性认知互动。最后，以上分析所生成的数据经过分析和比较（如，聚类、QCA），可以作为评测成员角色和特征的来源以及对情景视图的全面表达，凸显了群体感知作用的多样性。在能力评价上，该阶段的认知应主要围绕协作过程中对情景、 团队和任务的理解以及在协作不同阶段的感知和调节质量等进行评价。预测则主要根据个体对后续协作的特征、特点判断的准确性进行评价。

这种层级划分为测量与评价的感知内容提供了来源参考。在该分析框架在应用中，可以通过客观测量的方法，获取到个体的感知程度和能力水平，或是通过主观测量的方法，让个体基于群体感知情况建立自我评价，还能以观察法的方式，对团队中成员的交流内容进行编码、分析，从而理清感知行为的发展过程。

（二）指导GAT 开发

GAT 的开发与设计，必须要与协作学习中社会与认知活动需求相契合。一方面，成员的心智模型、知识水平与个体特征等各不相同，会对任务与活动情境的信息进行不同意义诠释，进而导致成员间动机、情感倾向，甚至认知水平的差异扩大。另一方面，协作的社会化程度关乎团队交流的信息渠道是否通畅，以及成员间深层的隐性信息是否能充分挖掘和利用，最终还会影响对问题调节处理的效果。为应对协作学习情景中的诸多不确定性，团队成员需要一个有效的群体感知机制，来避免这些风险对协作绩效带来的消极影响。

第一，提升要素存在感是GAT 的基本目标，也是最低要求。面对多元信息，要素存在的必要性和存在感的优先级是首要考虑的内容。GAT 开发工作需要根据情景特点、协作目标、任务标准等前提，选择和表达一个感知内容存在的重要性、显著性，并考虑其可视化形式、交互方式等。需要注意的是，这种存在程度的表达，必须与协作进程紧密结合，在任务理解、目标计划、反思与评价等不同时刻凸显所需信息（陈向东，等，2021a）。首先，在协作前期帮助团队对任务活动中相关的空间、资源工具、任务等要素的存在形成认识，并根据它们对任务的重要性以可视化手段加以强调；同时，提供与它们进行交互和深入了解的机会，促进对情景逐渐形成全面认识。此外，工具需要为成员提供自我展现的机会，这种表征可以是个体自身映射，如形象、个体特征等；或是协作中流露的认知、情感、动机、元认知信息。最后，针对潜在的问题与挑战，GAT 也需要提供必要的协商交流支架，让成员及时发现并实现有效解决，从而提升协作对话质量、促进社区感的形成。

第二，支持对必要感知内容的意涵进行全方位理解、提炼与延伸。为了帮助团队成员对必要信息达成共同理解，GAT 关注的不仅是对不同层级的信息进行合理、准确地表达，如，有研究将属性信息通过雷达图可视化，将关联信息用实体交互时间线进行展示（Phielix，et al.，2011；Omoronyia，et al.，2009）；而且还需根据任务要求，帮助成员快速区分和检索有用性信息，更要重视对它们进行自下而上的提炼与延伸，转化为操作性强的方法策略。在这一过程中，工具应着重提供要素和关联信息的可视化表达，并以策略支架对方式激发团队反思和引导成员表达观点。确保感知信息经过处理变得更加精简和结构化，引发成员间的监控与反思，逐步形成深层的认知。

第三，促进从自我调节到共享调节的深刻转变。首先，对于集体共识的形成，工具需要对生成性信息进行合理加工，以形式多样、直观且信息解释力和覆盖度强的方式进行呈现，如，社会网络、认知网络、故事板。值得注意的是，很多研究也表明，成员在协作中生成的网络属性、个人特征、行为表现等信息，经过分析和加工，可以成为可靠的角色身份信息。这些信息可以作为学习者形成协作和全局性情景理解的基础（Gaal.，2019）。第二，指导学习者有效地将延伸信息融入到协作活动的每一阶段，提供开展分享与讨论的机会，促进共享调节的形成。最后，GAT 还需要起到协作促进支架的功能，以帮助学习者基于对协作活动进展和情景变化的监控，进行反思和评价，从而不断完善调节手段（陈向东，等，2021b）。

六、结语

本研究将不同问题视角下的概念的内涵和关联，进行了详细的提炼与总结。通过对概念中不同群体感知路径进行汇总，最终形成了一套完整、可行的分析框架。它涵盖了察觉、认知和预测——三个能够代表群体感知行为过程的阶段以及要素信息、 属性信息、关联信息和结构信息四类感知信息类型。该分析框架为测量与评价个体群体感知程度和能力，提供了有力的支持，能帮助研究者对群体感知建立更全面地理解并切实指导实践工作。然而，本研究仅仅是群体感知理论研究的初步探索工作，仍需以实证研究的方式，去检验和修正概念框架和分析框架，使其具备可行性。