协作学习异常行为对知识点学习效果影响的组态研究*——基于模糊集定性比较分析（fsQCA）

何文涛 李梦晴 周 睿 王思雨

（浙江师范大学 浙江省智能教育技术与应用重点实验室，浙江金华 321004）

一、引言

协作学习交互分析是当前协作学习分析的研究焦点， 并且已从影响交互的因素研究转向小组交互的过程研究（郑兰琴，2012）。而交互过程研究着眼于宏观的交互模式、成员关系和交互行为特征等方面，其中，对协作学习交互行为的探讨所占比重较大（何文涛，等，2020）。常规协作行为不是协作学习交互过程中的唯一产物， 异常行为也会伴随协作进程的推进而出现。 然而，以往协作学习的交互行为分析，大多研究协作过程中生成的常规行为类型及表现出的行为特征（韩后，等，2015；何文涛，等，2017），较少关注异常行为， 有关异常行为对学习效果的影响研究更是少之又少。 而协作学习中的异常行为与常规行为对立，是引发协作效果不佳问题的关键。直观经验告诉我们， 异常行为的发生会对良好协作学习效果的获得造成一定的影响， 但异常行为影响协作学习效果的作用机制尚不明确。

在多数情况下， 协作过程中的异常行为是难以避免的，而且在协作学习未开展之前，我们也无法精准预知可能会出现哪类异常。 异常行为的产生受多方面因素的影响， 只有从源头分析异常行为产生的原因，才能挖掘其与学习效果之间的关联。以往传统的回归分析， 大多聚焦于探究变量单独的净效应（Rihoux，2006），难以有效回答某一结果的产生受到哪些因素的共同影响、以怎样的方式影响等问题，仅探究单个因素对结果的独立影响， 具有一定的局限性。 可见，传统的分析方法，并不适用于由多层面原因所引发的异常行为组合对知识点学习效果的研究，无法回答“异常行为的生成到底对知识点学习效果产生了什么影响？ 有影响的异常行为及其背后原因的组态组合有哪些？ 哪些因素组合所产生的异常行为对知识点学习效果影响显著”等问题。

为解决这些问题， 本研究尝试将模糊集定性比较分析（fsQCA）、IIS 图（Instructional Information Set）分析以及异常行为的质性分析进行结合， 开展协作学习异常行为对知识点学习效果影响的组态研究，以期寻找影响良好知识点学习效果获得的异常行为组合，并提出建设性的改进意见。

二、研究回顾

目前，有关协作学习的研究成果较为丰富，涉及方方面面，但协作学习实践效果并不理想，普遍存在教师指导评价不当、学习者参与不积极、讨论主题偏离、交互质量不佳和协作过程失控等诸多问题，这些问题多数情况下是由协作学习中的各类异常行为所引发的。 协作学习系统本质上可视为由教师、学生、信息媒体三类信息处理主体输出的信息所组成的信息系统（何文涛，等，2022），因此，协作学习效果与这三类主体密不可分。 而协作学习异常行为是指师生借助特定的媒体技术， 在开展协作过程中所出现的阻碍协作学习进程的教师行为、学生行为、媒体使用行为或媒体设备故障。可见，协作学习异常行为主要发生在教师、学生和媒体三个层面。

教师是协作学习活动的设计者、组织者、指导者，协作学习的成功与否，大多取决于教师对协作学习的理解、 对活动的设计和过程的监控 （郑兰琴， 等，2014）。协作学习进程的推进离不开教师的指导，教师指导能够提高学生的学习动机、 知识应用能力（Lavine，2005）、判断能力（Klahr，2004）及学习满意度（Woltering，et al.，2009）。另外，研究表明，教师参与指导能显著提高小组协作学习绩效。 比如， 基尔施纳（Kirschner，et al.，2006）通过实证研究发现，教师不指导或较少指导的学生，学习效果和效率均比教师指导下的要低；霍淑婷（2010）应用IIS 图分析法分析发现， 教师完全参与时最能促进协作学习的有效进行，学生交互过程也更加深入和聚焦；郑兰琴（2014）通过对比小组交互中有无教师指导的相关指标差异，证明了教师指导对于协作学习效果的提升有显著影响，但教师指导并不能保证学习效果的百分之百提高，原因在于教师的指导方式与时机亦会对协作学习效果产生影响（霍淑婷，2010）。只有积极适当的教师指导，才能为学生提供有效支持；反之，如指导或评价不当，亦会引起学生困惑等异常行为，影响协作学习效果。

学生是协作学习的主体，学生个体及其行为与协作学习效果紧密关联。有关协作学习效果影响因素的研究，已从学生层面展开了细致探索。 他们或关注知识建构水平，认为学习者自身知识建构水平对群体协作过程有直接影响（Boxtel，et al.，2000）；或关注学习风格， 认为其影响学生在线学习交互的频次和深度（李文昊，等，2016），但学习风格并未对学习绩效造成直接影响（马秀峰，等，2011）；或关注认知风格（王静，等，2008）、学习动机（张文兰，等，2013）对协作学习的影响，以期从学生特征层面挖掘深层次的学习效果影响因素。 部分研究者以协作学习行为为契机，着眼于学习者行为的影响因素探究，比如，丁青（2020）构建并验证了在线协作学习学习者知识共享行为影响因素模型， 提出了促进知识共享行为的对策与建议；胡勇等（2014）对学习感知行为影响因素展开了深入的探讨。但他们大多从学习者特征或常规行为出发来提升协作学习效果，较少关注学生的异常行为，对异常行为与学习效果之间的关联鲜有涉及。

媒体技术作为交互的中介， 对推动协作进程具有促进作用。人们期望借助丰富的学习资源、先进的技术监控以及功能多样的交互软件， 降低教师指导与监控力度、增强组间成员的交流互动，亦希望通过媒体功能的配置，规避各类异常行为（何文涛，等，2018a）。 智慧教室是当下比较普及的信息化学习环境， 能极大地满足开展协作学习的环境要求（徐显龙，等，2017）。 智慧环境中的硬件设备与工具配置，能够为协作学习提供资源推送、 即时交流和记录学习历程等支持，增强讨论深度与学习积极性。 可见，媒体技术的应用使知识共享更加高效与快捷（Zurita，2004），促进学习者对知识的深度理解（蔡慧英，等，2017）。但媒体的功能适用性受制于情境，它对教学的影响主要表现在信息的呈现和学习支持上，而协作学习中除了可提高课堂教学效率外， 并不能有效促进互动和克服学生的异常行为。因此，媒体因素并非影响协作学习交互效果的唯一因素 （何文涛，等，2018a）。 媒体使用也会因媒体功能不熟悉、设备问题、 网络不稳定和无关媒体功能引发诸多异常行为，这些异常对协作学习效果的影响不容忽视。

三、研究设计

教师、学生、媒体三个层面发生的协作学习异常行为，影响协作学习的正常开展，而每次协作学习中出现的异常行为类别与频次各不相同， 对知识点学习效果的作用程度也不同。 探讨各类异常行为的不同组合对知识点学习效果的实际影响， 需对多个常态化的协作学习过程进行细致分析。 模糊集定性比较分析（fsQCA）将案例视为条件的组合，来分析结果与条件组态之间的关系， 可作为揭示协作学习异常行为与知识点学习效果之间组态特征的研究工具。为获取组态分析所需的案例， 我们在智慧教室开展了多次不同的协作学习活动。

（一）样本收集

样本取自于智慧教室环境中不同一线教师的常态协作学习教学。智慧教室具有电子笔记、学习成果同步共享、云协作交流、浏览器搜索、在线练习、统计分析等功能；同时保留传统教学媒体，以为师生提供多样的媒体选择可能。 为营造符合需求的智慧课堂环境，本研究在实验学校“多媒体教室+校园网络”的基础上，配备了带有“有道云笔记”“问卷星”等软件的平板手持终端。取样时，任课教师依据自身教学进度， 设计协作学习活动并实施， 研究者不做任何干预。样本收集以组为采样单位，对各组协作过程进行拍摄和录音，共收集了26 个有效案例，如表1 所示。

表1 26 个有效案例

（二）研究方法

本研究主要采用协作学习异常行为分析、IIS 图分析与模糊集定性比较分析（fsQCA）三种研究方法，其中IIS 图分析、 协作学习异常行为分析属于QCA结果与前因条件赋值处理的子步骤。

1.协作学习异常行为分析

解构智慧教室环境下协作学习异常行为的结构特征，需借助特定的行为编码体系。教学行为编码允许研究者针对不同需求， 开发个性化的教学行为编码系统。 比如，比较成熟的VICS 行为分类（杨平展，等，2009）、iFIAS（方海光，等，2012）、ITIAS（顾小清，等，2004）等行为编码系统。 异常教学行为的剖析和规避，对提高课堂教学质量具有重要意义，但当前有关异常教学行为编码及分析方面的研究相对较少。在异常教学行为编码方面，何文涛（2020）通过协作学习的课堂观察， 归纳出了协作学习中的异常行为类型，如表2 所示。 该编码体系具有较高的信效度，可作为协作学习异常行为分析的工具。

表2 协作学习异常行为编码表

协作学习中的异常行为判断以行为特征为依据， 对协作学习交互文本进行定性分析并进行异常行为编码。

2.IIS 图分析法

IIS 图分析法主要关注教学过程中的信息流动，并将教学过程中教师（IPT）、学生（IPL）和信息媒体（IPM）这三类信息处理主体输出的信息集合，称之为教学信息集合IIS （Instructional Information Set），以分析教学信息集合的特征与特定教学功能之间的关系（杨开城，2010），最后将教学信息集合及分析的结果， 用按照特定规范绘制的带有标记的知识点网络图来表征，这个图称为IIS 图（陈洁，等，2018）。IIS 图分析的基本步骤包括：（1）以协作学习视频转录文本或活动方案为素材，绘制IIS 初始图；（2）将转录文本导入IISexpress 软件，进行信息流切分和切分信度检测；（3）导出研究所需的知识点激活量等相关数据。通过IIS 图可获取每个知识点的激活量和协作学习的总激活量。 知识点激活量反映了主体贡献的信息流对某知识点的激活水平， 与知识点的学习效果呈正相关（张宁，2011）。而总激活量是各知识点激活量之和，揭示了协作学习的整体交互水平，可用来表征协作学习的整体效果。

3.模糊集定性比较分析法

定性比较分析QCA 是由美国社会学家拉金（Ragin） 于20 世纪80 年代所提出的一种以组态理论为基础的案例导向的分析方法，QCA 将每个案例视为由一系列特征构成的复杂组合， 以组态的方式分析和处理数量有限的案例（Rihoux，2009）。 其特点在于： 其一，QCA 关注的并非单个因素影响结果产生的作用机制，而是从整体和系统的视角出发，有效回答多个因素之间的组态是如何诱导结果的产生（杜运周，等，2017），符合学习效果是否理想受多层面异常行为共同作用这一特征， 打破了传统方法中单个前因变量和结果之间的线性关系表达的局限。此外，QCA 认为，是否出现期望结果的原因并非是对称的，需对两种不同情况分别进行分析，因此，QCA能更好地解释案例间的差异性。其二，QCA 采用科学的统计性验证， 揭示对结果产生影响的复杂前因组态，借助集合关系推导因果关系，可从微观层面发现不同条件组合的具体作用过程， 能够实现对有限案例的深入理解（杜运周，等，2017），研究结论具有很强的普适性（夏鑫，等，2014）。其三，QCA 探究的是因果复杂性机制问题，异常行为的出现频次，可直观反映其在协作学习过程中的作用。 QCA 可为不同异常行为对协作学习结果的影响，提供深层次的解释。

fsQCA 是一种特殊的QCA 技术，能够有效处理连续型变量， 反映条件因素影响程度或水平上的变化。 本研究案例数据需要反映异常行为生成频次在程度上的变化，故采用更具一般性的fsQCA 技术，对样本案例进行处理。

（三）样本处理

为获取fsQCA 分析所需的前因条件变量和结果变量的原始数据， 需对26 个有效案例做以下处理：（1）对协作学习视频进行文本转录和异常行为编码，统计各类异常行为的出现频次；（2）对异常行为的所属层面进行归类， 统计分类后各维度异常行为的出现次数总和，获得前因条件变量数据；（3）对样本进行IIS 图分析，获取知识点激活量数据，确定结果变量。 协作学习的知识点学习效果可用总知识点激活量来衡量，但如果不同案例的知识点数量不同，总知识点激活量的大小无法反映不同协作学习的结果。为对比26 个案例知识点学习效果的差异，本研究选取平均知识点激活量作为QCA 分析的结果变量。

（四）变量提取

提取有意义的变量是fsQCA 产出可靠结果的保障，若变量提取不当或覆盖率较低，极可能产生无法调和的矛盾组态。 为探讨异常行为组合作用于知识点学习效果的多重并发路径， 本研究将不同类型异常行为的生成，归因至与学习效果密切相关的教师、学生和媒体三大层面。其中，教师层面包括ZP 行为，在条件变量中用TZP 表示； 学生层面依据异常行为的不同生成原因划分为三部分：（1）消极态度引起的DC、YK、WG 行为，用SDYW 表示；（2）人际交往引发的WF、RJ 行为，用SWR 表示；（3）分工异常引发的FG 行为，用SFG 表示。媒体层面是媒体介入所引发的异常，用MT 表示。YJ 是由外部或科研人员的干预引起的学习干扰， 但这种行为在实际协作中是没有的。而SJ 是由活动设计本身存在的不足，比如，主题选择不当、任务要求表述模糊等造成，在所得样本中仅有三个案例各出现1 次该类行为， 数据量不显著，且该类行为可通过活动的缺陷分析进行规避。因此，本研究不将YJ 和SJ 行为纳入分析范畴。 综上，最终将TZP、SDYW、SWR、SFG 和MT 确定为影响结果的条件变量。基于以上样本的收集、处理及变量提取，经整理可得到fsQCA 分析所需的原始数据表。

四、研究实施

（一）数据校准

本研究用异常行为的出现频次测量五个前因条件，用平均知识点激活量衡量知识点学习效果。条件和结果变量因具有程度属性， 不能直接划分为0 或1（完全不隶属/隶属）两种状态，或赋予多个值的分类刻度。模糊集为处理此类程度性问题的表征，提供了可行性方案，既能用数字呈现测量的精确度，又能体现案例类别的划分，即隶属或不隶属于某种状态，故采用模糊集对数据进行符合需求的质性校准。 结构化校准采用完全隶属、完全不隶属、模糊交叉点三种定性锚点， 根据整体数据回溯和各变量初始值非正态分布特征， 将每个条件的最大值和最小值设置为完全隶属和完全不隶属阈值， 平均值设置为模糊交叉点，以规避机械化赋值所带来逻辑余项的增加。利用fsQCA 软件中的Calibrate（x，n1，n2，n3），对各变量的原始数据进行计算， 可获得模糊集数据。 其中，x 为原始数据，n1 为完全隶属值，n2 为交叉点值，n3 为完全不隶属值。 校准后的精确值隶属度分布于0 到1 之间，如表3 所示。

表3 变量数据校准

（二）必要条件检测

探究是否存在导致结果发生的单一条件， 初步判定组态的核心条件， 需使用fsQCA 软件对校准后的数据进行必要条件检测。 若变量的一致性大于0.9，则认定为必要条件（Kaiser，1974）。 由表4 可知，结果（JHL）与非结果（～JHL）分析中各条件变量的一致性，均未达到符合条件的阈值，不存在必要条件。即单一的协作学习异常行为， 不能够对知识点学习效果理想与否作出合理的解释。可见，知识点学习效果受多方面协作学习异常行为的影响， 需组合多个解释变量进行组态分析。

表4 必要条件分析结果

（三）真值表的生成与组态分析

真值表的生成是得出结果核心路径的前提。 本研究最初生成的真值表涵盖五个前因条件所构成的32 种理论上的条件组合，为保证观察案例更具代表性，设定案例频数为1，一致性临界值为0.8，并对结果进行0、1 赋值，以获取简化的模糊集真值表。此表包含案例覆盖的所有可能条件组合及对应的案例，可为后续回归案例的深入分析提供依据。

在此基础上， 通过fsQCA 软件进行真值表的标准化分析，生成复杂解、简约解和中间解。 一般情况下，只将中间解作为组态分析结果，通过中间解和简约解配合分析出核心条件。 若条件同时存在两解之中，且简约解对应案例覆盖了中间解案例，则定义为核心条件。若条件仅出现在中间解，则定义为边缘条件。 参照拉金（Ragin，2010）设定的组态结果表示方法， 分析结果与非结果的组态路径结果， 如表5 所示， 共生成了四条学习效果不理想的前因路径与一条学习效果理想的路径。

表5 知识点学习效果理想与不理想的组态构型

为保证研究信度， 结果的稳健性检验必不可少。本研究选择调整一致性阈值操作（Schneider，2012；White，2021）和结果变量的反向检验（Bell，et al.，2014）两种方式进行稳健性检验，发现阈值的调整未对解的生成产生影响，且结果变量的条件组态（学习效果理想）与其对应的结果变量相反值的条件组态（学习效果不理想）存在着明显不同，两者的条件组态并非简单对立的条件变量组合。 研究结果变量的成因不具对称性，表明研究结果具有一定的稳健性。 对于非结果（学习效果不理想），总一致性为0.89，高于0.8 的一致性标准，已经构成导致结果的充分条件，组态效应显著，总覆盖度为0.65，表明所得四条路径可解释超过半数的案例情况，具有较高的解释力度。

分析组态构型可知， 教师和媒体层面异常是非结果的核心条件。 对比四条学习效果不理想的路径发现，两个核心条件至少存在一个，无论其它异常是否发生，均会出现相应的结果（～JHL）。 可见，规避教师和媒体层面的异常是获得良好协作学习效果的关键。对于学习效果理想的路径，学生和媒体层面异常是核心条件，仅有SDYW，即学生出现搭便车、隐客或讨论无关话题行为， 并不影响良好知识点学习效果的获得， 适量的学生异常行为对学习效果的影响并不明显，这一点与直观经验相悖。

由组态结果与模糊集真值表可知， 学习效果理想与不理想的案例各占半数。其中，学习效果理想的案例， 多为发现概念特征、 设计作品及解决问题类型， 这类协作学习需运用所学知识进行实验操作或问题解决，依赖成员间的协同知识建构，教师的指导作用相对较弱。 而学习效果不理想的协作学习任务类型，集中于发现原理性知识，该类型的协作学习活动最易发生异常行为，且影响最终的知识点学习效果。

（四）异常行为对知识点学习效果影响的基本组态

1.教师影响型

教师影响型组态即TZP×～SDYW×～SWR×～SFG，教师层面异常为核心条件， 学生层面异常为边缘条件，而媒体异常对结果无影响。 恰当的教师引导和帮助，能端正学生的学习态度、激发学习动机，而指导不当则会带来消极影响。 该类型的组态，进一步说明了教师无效的指导， 对知识点学习效果具有抑制作用。该路径对应的案例为刘-02、王-03 和王-04，探究内容均为学生根据实际操作和实验归纳理论的发现原理性知识。 原理的归纳需建立在知识的理解之上，仅借助媒体和学习资源的支持进行小组探讨与总结还不够，还需教师的从旁指导，这样才能精准聚焦学生的疑惑并及时提供干预，进而推动学生朝着正确的方向讨论。 然而，教师指导并不总是有效且恰当，比如，刘-02 中出现的指导异常：“相互之间多讨论讨论，别一句话不说， 如果讨论不出结果， 看你们组怎么汇报。 ”“刚才张*说的什么啊？ ”王-03 中出现了：“听听她说的这句话有问题吗？她说长和宽随意，谁是随意的啊？”既有教师指导态度敷衍、缺乏耐心；也有教师存在指导时机问题，未及时回应学生，一定程度上削弱了学生的学习积极性，不利于良好协作学习行为的发生。

2.媒体影响型

媒体影响型组态即～SDYW ×～SWR×～SFG×MT，媒体层面异常为核心条件， 学生层面异常为边缘条件，而教师指导异常对结果无关紧要。 在智慧教室环境中开展协作学习，媒体的使用必不可少，但由于媒体功能不熟、设备故障、网络不稳定或不相关功能干扰等情况，极易引发媒体介入异常，这种情况下教师指导的支持作用极其微弱。媒体介入异常不仅严重阻碍协作学习的正常进程，也极易引发学生的焦躁与不满情绪，比如，王-03 中：“老师点那个动画为什么不动呢？”“我这个表面积视频也打不开”“倒霉这网也太慢了”“怎么还没有啊”“你在哪找到这个的？ ”造成学生不能及时借助平台资源展开讨论，若该类情况出现次数过多，将直接影响协作学习的最终效果。另外，该组态对应的刘-01、刘-02、刘-04、王-02、王-03 案例中，学生在用问卷星进行测试时，均出现了大量因学生不知如何提交问卷验证码和其它无关媒体干扰所引发的媒体介入异常， 该异常行为占比均在50%以上。其中刘-01 中出现的最多，占比高达82%。不仅分散了学生的注意力， 还一度造成协作学习场面混乱，致使五个案例中的平均知识点激活量普遍较低。 可见，媒体介入异常极易引起知识点学习效果不佳。

3.复合影响型

复合影响型组态包括两种： 教师与媒体复合影响型（TZP×～SDYW×SWR×MT）和学生与媒体复合影响型（SDYW×SWR×SFG×MT）。前者以教师指导与媒体异常为核心条件， 该组态中教师与媒体层面出现异常行为且伴有一定的学生人际关系异常时， 知识点学习效果不理想，对应的案例为王-01、刘-03，二者在TZP、SWR、MT 三个维度的异常行为频次占总异常行为的90%以上， 其中媒体与教师异常所占比重超过70%。相较于这二者的异常，人际关系异常发生频次很低，但该异常极易引发小组成员关系紧张，不利于组员间的协同知识建构。 后者表现为学生和媒体层面异常共同决定最终协作学习结果， 对应的案例为刘-05、齐-01、郑-01、郑-02、郑-03，其中郑老师执教的三组案例均被覆盖。 三组案例的协作学习主题均为“探究滑轮的性质”，在探讨中学生的隐客、无关话题及搭便车行为出现较多，媒体介入异常也较普遍。物理学科的协作任务普遍较难，尤其是问题解决类任务， 部分学生面对难题时常产生畏难情绪，进而充当隐客，或借助媒体共享功能剽窃他人成果；而且，在协作中极易引发观点冲突和无关话题的讨论，学习效果相对较差。

五、反思性分析与讨论

（一）平衡教师与媒体层面异常可预防学习效果的不佳

教师和媒体是协作学习中的重要主体， 对协作学习的影响不容忽视（何文涛，等，2020）。 已有研究证实，教师指导对协作学习效果的提高具有促进作用，协作学习离不开教师的指导（Schwarz，2011）。 然而，教师指导并不总会带来积极效应。 智慧教室环境中合理的媒体应用对协作学习具有支持作用， 但媒体技术因素并不能唯一决定交互效果 （何文涛， 等，2018a）。学习效果不理想的四条路径证实，媒体和教师指导异常是知识点学习效果不理想的主要因素，教师和媒体层面异常行为同时作为核心条件出现，且伴有较多的学生人际冲突； 或教师或媒体层面的异常行为发生频次过高， 均会导致知识点学习效果不理想。 可见，平衡教师与媒体层面的异常行为，可预防知识点学习效果的不佳。 为此，在协作学习中，我们应动态关注教师不作为和媒体使用异常行为，防止二者失衡。 案例中的媒体使用异常多由某些客观因素造成，比如，设备落后、网络不稳定或技术不纯熟等，而这些问题可通过加强学生软件实操、更新设备、提高网络稳定性、屏蔽和学习无关的功能等手段进行解决（何文涛，等，2018a）。避免媒体层面异常行为成为知识点学习效果不理想的核心条件， 相对容易。 因此，克服媒体层面异常，可作为解决协作学习中教师与媒体层面异常行为失衡的突破口。

（二）教师指导不当阻碍理想的知识点学习效果的获得

有意义的教师指导能够满足小组和个体成员当下的需求（郑兰琴，等，2014）。 协作学习作为一种协同知识建构的学习方式，小组成员通过社会性交互交换信息， 而教师的作用在于引导学生投入学习，积极建构知识、开展深入的交互（霍舒婷，等，2010）。 然而， 协作学习对教师的指导水平要求较高，在开展多组协作时，时常出现多组问题并发而且问题各异的情况，教师常因应接不暇而引发一系列指导异常。 组态结果显示，在不理想知识点学习效果路径中， 教师层面异常作为核心条件存在，而在理想的知识点学习效果路径中则恰恰相反。 由此可见，教师指导异常对理想的知识点学习效果的获得具有显著阻碍作用， 在协作过程中应尽量避免。教师层面的异常行为生成，多源自教师态度、指导方式和时机等自身因素，这类异常的克服不存在技术性的方法，教师需在实践的不断历练与总结中进行提升，可从两个方向进行努力：一是减少对协作过程的控制，充分信任学生，把学习交给学生，让学生在问题解决中获得学习成就感，但也应注意教师不作为行为的发生；二是夯实专业知识技能，在平时教学中不仅要多积累问题与解决方法，以应对实际协作中的突发情况，也要不断完善协作学习设计能力。 活动设计方案虽无法详细预设协作学习中所有学生行为， 但可为教师提供大致的协作进程框架， 在活动开展之前要将整个学习活动了然于心，可有效增加实施协作学习过程中的稳定性。

（三）打破学生零异常行为的围城，强化核心人物的“领头羊”作用

学习效果的理想路径（JHL） 共对应了13 个案例，占据一半案例。其中仅SDYW 的出现并未影响结果JHL 的获得，表明适量学生层面异常（主要指学生无关话题讨论） 对良好学习效果的获得并未产生显著影响，因此，我们不应陷入在学习效果良好与学生无异常行为直接关联的“围城”中。 直观经验告诉我们， 组员自身不主动思考或思考无果而窃用或共用他人学习成果的搭便车行为， 在协作学习中很常见且极易对学习结果造成不利影响。 而各类异常行为统计数据显示，在13 个知识点学习效果良好的案例中，均不存在搭便车和隐客现象。 其中学生的隐客行为是否对知识点学习效果产生不良影响， 仍值得深入的探究。 原因在于隐客行为在交互中很难识别，交互数据并不能呈现真实的隐客行为状态， 而且有些隐客行为不会对小组协作学习整体效果产生影响。这是因为组员的能力水平、角色分工各异，知识点贡献度亦会不同， 而且大多知识点的激活依赖组中的核心人物，即领头羊。 在领头羊的带动下，协作过程必然会朝着正确的方向发展，在这种情况下，一般也能取得较好的协作学习效果。 另外，学生注意力的保持具有一定的限度，持续性的学习易使学生注意力丧失，进而引发跑神、无关话题讨论等行为。但从知识点学习效果理想组态结果看，学生的这些异常并非导致不理想结果的必要条件。 因此，我们应正确看待协作学习中这些异常行为，允许适度无关话题讨论作为缓解学习枯燥的调味剂或推动学习顺利进行的润滑剂。表面上这些行为浪费了时间，实则调节了紧张的学习氛围，学生在无关话题讨论后能快速进入正常的学习状态，对最终的协作学习效果影响较小。

（四）确保媒体功能的易用与可用，减少媒体异常的消极影响

智慧教室提供了丰富的媒体产品与多样化的学习资源，学生可通过媒体产品得到学习支持（何文涛，等，2018a）。但媒体技术利用不当，将难以发挥其应有作用，反而会引发大量媒体介入的异常行为，影响协作讨论进度。 案例中媒体介入异常行为出现频次最高，三条学习效果不理想路径，均存在媒体层面异常且为核心条件。 可见，该异常对协作学习效果影响较大。 从案例中可知，媒体介入异常多由学生设备使用不熟、网络不稳定、其它网络信息干扰等因素所致，这些异常行为的规避相对容易。教师可根据教学需求选用熟悉和易上手的媒体工具， 对学生进行简单培训，帮助其熟悉相关功能与操作，但也要注意媒体的选择不宜过多，以免增加学生的认知负担。另外，为防止因网络不稳定导致的学习资源不可用情况的发生，教师可提前发布学习辅助资源以供学生离线缓存。媒体技术虽能呈现多样化的学习内容，为学生提供知识获取上的便利， 减少学生认知的初期负担（何文涛， 等，2018b）；但协作学习依赖于协同知识建构，多样化的内容呈现并不能直接降低协作任务的本身难度或减少学生的推理路程， 学习质量的提高应关注教学本身。尽管媒体的运用并不能直接改善协作学习的整体互动程度，但过度的媒体操纵不当行为，极易导致不良的知识点学习效果。 因此，协作学习选用技术产品时，应注重与教学需求的契合性，而非注重媒体外在的表现形式（何文涛，等，2018a）；同时，也要做好媒体支持教学的充分准备，保证媒体功能的易用、可用性，促进协作学习的高效开展。

六、总结

本研究将fsQCA 与IIS 图分析、 异常行为分析等方法结合，以教师、学生和媒体三个层面的五大类异常行为作为前因条件， 平均知识点激活量为结果变量， 从微观视角挖掘不同层面因素生成的异常行为组合作用于知识点学习效果的多重并发路径，探讨了协作学习异常行为的不同组合对知识点学习效果的实际影响， 给出了协作学习异常行为影响知识点学习效果的基本组态。研究发现：协作学习效果的理想与否， 并非是单个层面异常行为独立作用的结果，而是受到多个异常行为组合的共同影响。每次异常行为的出现，都会影响协作学习的正常开展，但有些异常行为则需组合起来且出现频次达到一定程度， 才能产生抑制良好知识点学习效果的作用。 而且，并非所有异常行为均会带来消极影响，适量无关话题讨论异常行为的发生， 并不会影响理想知识点学习效果的获得，我们应正视这一基本事实。 另外，智慧教室环境中的协作学习， 教师指导和媒体介入异常更为常见，为避免知识点学习效果不理想，既需要平衡教师与媒体层面异常行为的出现频次， 也要注重教师指导在协作学习中的重要作用。 考察异常行为对知识点学习效果的影响与作用机制， 有助于智慧教室环境中常态化协作学习的高质、高效开展。