基于社会网络分析（SNA）的共享调节学习评价：概念框架与解释案例
发布时间：2021-10-27 06:50
共享调节学习评价涉及协作学习的不同维度和过程,同时兼具群体感知的功能。现有的评价存在分析维度单一、数据利用不足、缺乏对互动过程的挖掘和跟踪等问题。将社会网络分析（Social Network Analysis,SNA）引入共享调节学习的评价,可以充分反映共享调节学习特有的理论观照,呈现调节过程不同阶段的特点、不同评价维度的关联性以及调节的内在机制。基于SNA的共享调节学习评价框架,在数据收集以及分析工具方面,拓展了现有的共享调节评价维度,其引入群体交流模式、群体互动紧密性、个人或群体角色、不同关系维度、多模社会关系等评价分析工具,对共享调节学习过程进行评价与跟踪,促进了群体的自我感知。以华东师范大学教育信息技术学系的一门专业选修课程为解释案例说明概念框架的应用过程,也表明了基于SNA的共享调节评价能够评估共享调节学习的协作过程,促进共享调节水平的提高,相应的评价工具能够促进协作学习活动开展,强化成员的群体感知。未来仍需要进一步深化实证研究,完善评价工具,拓展应用案例,进一步挖掘概念框架的潜在价值。
【文章来源】：远程教育杂志. 2020,38(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
基本社会关系（第一次集体备课后）
共享调节学习的评价，贯穿任务理解、计划、监控、调节等不同环节，通过收集学习者共享调节不同阶段的数据，采用雷达图[54]、提示灯[55]、二维图表[56]等可视化工具，对小组的共享调节学习进行评估或干预。将社会网络分析融入共享调节的评价，需要考虑以下三个因素：首先，网络结构能够显示协作学习者的社会网络特征，揭示不同维度网络信息之间的关联，反映学习者的互动特征以及社会网络的变迁过程；其次，社会网络信息能够强化共享调节过程中的群体感知，明确社会网络的不同维度在共享调节学习各个环节中的作用；最后，这些工具尽可能不增加新的数据收集负担，能够有效利用原有的共享调节过程数据。为此，我们需要在原有的共享调节评价基础上，拓展数据收集的途径和工具，具体的评价框架如图1所示。这一评价框架整合在原有的共享调节学习评价中，可以用于共享调节的不同阶段，不同研究者可以依据实际需要，选取不同的关系数据以及分析工具。一方面，研究者可以基于现有数据渠道（例如，面对面交流数据、在线交流数据等），拓展新的数据收集维度、增加新的关系数据，利用密度、中心度、角色分析、QAP分析等测度，来分析和评估共享调节学习状况。另一方面，在共享调节学习过程中，研究者可以依据实际情境应用不同的社会网络工具，包括：基本社会关系（Basic Relationship）、群体凝聚力展示（Group Cohesion Representation）、角色位置展示（Social Roles Representation）、多维关系（Multiple Social Relation）、多模社会关系（Multimodal Socia Relationship）。
研究对象为2019年秋季学期选修该课程的26位本科学生。课程全程采用小组协作形式（共5组，4到6人一组）进行教师专业技能的训练，其中有一个阶段要求小组以面对面与线上协作相结合的形式完成小组共同的任务。任务的要求是开展集体备课，撰写小组共同的教案，进行模拟授课，最后进行组间的展示与交流。在集体备课过程中，小组成员需要采用线上线下相结合的方式，共同商讨备课主题、设置备课目标与计划、共同设计教案、反思备课过程、调整协作行为等。案例使用本研究团队自主开发的面向协作学习的共享调节平台[68]（见图2）。该平台基于共享调节理论，整合多种不同的支持协作学习的支架工具和模板、群体感知工具、过程监控和评价工具。为了研究的需要，在系统中嵌入了图1框架中的社会网络评价工具，一方面便于研究者和教师从社会网络视角评估案例的实施；另一方面加强学习者协作过程跟踪和群体感知。依据本案例需要，选用了图1中的四种评价工具：基本社会关系、群体凝聚力展示、角色位置展示以及多模社会关系。
【参考文献】：
期刊论文
[1]共享监控和调节视角下CSCL在线异步对话分析及改进策略——以“研究性学习”课程为例[J]. 柴阳丽,陈向东,荣宪举. 电化教育研究. 2019(05)
[2]共享调节:一种新的协作学习研究与实践框架[J]. 陈向东,罗淳,张江翔. 远程教育杂志. 2019(01)
[3]社会化阅读中的角色——基于大学生微信阅读的个案研究[J]. 罗淳,陈向东. 图书情报工作. 2017(08)
[4]调节性学习的发展:模型、支持工具及培养策略[J]. 郑兰琴,李欣. 现代远程教育研究. 2017(02)
[5]Multidimensional Projections for Visual Analysis of Social Networks[J]. Rafael Messias Martins,Gabriel Faria Andery,Henry Heberle,Fernando Vieira Paulovich,Alneu de Andrade Lopes,Helio Pedrini,Rosane Minghim. Journal of Computer Science & Technology. 2012(04)
[6]一种混合模式的CMC分析框架[J]. 陈向东,张志梅,李洁,夏丽君. 中国远程教育. 2009(04)
[7]基于社会网络分析的在线协作学习研究[J]. 陈向东. 中国电化教育. 2006(10)
博士论文
[1]协作学习中共享任务理解的研究[D]. 罗淳.华东师范大学 2019
本文编号：3461087
【文章来源】：远程教育杂志. 2020,38(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
基本社会关系（第一次集体备课后）
共享调节学习的评价，贯穿任务理解、计划、监控、调节等不同环节，通过收集学习者共享调节不同阶段的数据，采用雷达图[54]、提示灯[55]、二维图表[56]等可视化工具，对小组的共享调节学习进行评估或干预。将社会网络分析融入共享调节的评价，需要考虑以下三个因素：首先，网络结构能够显示协作学习者的社会网络特征，揭示不同维度网络信息之间的关联，反映学习者的互动特征以及社会网络的变迁过程；其次，社会网络信息能够强化共享调节过程中的群体感知，明确社会网络的不同维度在共享调节学习各个环节中的作用；最后，这些工具尽可能不增加新的数据收集负担，能够有效利用原有的共享调节过程数据。为此，我们需要在原有的共享调节评价基础上，拓展数据收集的途径和工具，具体的评价框架如图1所示。这一评价框架整合在原有的共享调节学习评价中，可以用于共享调节的不同阶段，不同研究者可以依据实际需要，选取不同的关系数据以及分析工具。一方面，研究者可以基于现有数据渠道（例如，面对面交流数据、在线交流数据等），拓展新的数据收集维度、增加新的关系数据，利用密度、中心度、角色分析、QAP分析等测度，来分析和评估共享调节学习状况。另一方面，在共享调节学习过程中，研究者可以依据实际情境应用不同的社会网络工具，包括：基本社会关系（Basic Relationship）、群体凝聚力展示（Group Cohesion Representation）、角色位置展示（Social Roles Representation）、多维关系（Multiple Social Relation）、多模社会关系（Multimodal Socia Relationship）。
研究对象为2019年秋季学期选修该课程的26位本科学生。课程全程采用小组协作形式（共5组，4到6人一组）进行教师专业技能的训练，其中有一个阶段要求小组以面对面与线上协作相结合的形式完成小组共同的任务。任务的要求是开展集体备课，撰写小组共同的教案，进行模拟授课，最后进行组间的展示与交流。在集体备课过程中，小组成员需要采用线上线下相结合的方式，共同商讨备课主题、设置备课目标与计划、共同设计教案、反思备课过程、调整协作行为等。案例使用本研究团队自主开发的面向协作学习的共享调节平台[68]（见图2）。该平台基于共享调节理论，整合多种不同的支持协作学习的支架工具和模板、群体感知工具、过程监控和评价工具。为了研究的需要，在系统中嵌入了图1框架中的社会网络评价工具，一方面便于研究者和教师从社会网络视角评估案例的实施；另一方面加强学习者协作过程跟踪和群体感知。依据本案例需要，选用了图1中的四种评价工具：基本社会关系、群体凝聚力展示、角色位置展示以及多模社会关系。
【参考文献】：
期刊论文
[1]共享监控和调节视角下CSCL在线异步对话分析及改进策略——以“研究性学习”课程为例[J]. 柴阳丽,陈向东,荣宪举. 电化教育研究. 2019(05)
[2]共享调节:一种新的协作学习研究与实践框架[J]. 陈向东,罗淳,张江翔. 远程教育杂志. 2019(01)
[3]社会化阅读中的角色——基于大学生微信阅读的个案研究[J]. 罗淳,陈向东. 图书情报工作. 2017(08)
[4]调节性学习的发展:模型、支持工具及培养策略[J]. 郑兰琴,李欣. 现代远程教育研究. 2017(02)
[5]Multidimensional Projections for Visual Analysis of Social Networks[J]. Rafael Messias Martins,Gabriel Faria Andery,Henry Heberle,Fernando Vieira Paulovich,Alneu de Andrade Lopes,Helio Pedrini,Rosane Minghim. Journal of Computer Science & Technology. 2012(04)
[6]一种混合模式的CMC分析框架[J]. 陈向东,张志梅,李洁,夏丽君. 中国远程教育. 2009(04)
[7]基于社会网络分析的在线协作学习研究[J]. 陈向东. 中国电化教育. 2006(10)
博士论文
[1]协作学习中共享任务理解的研究[D]. 罗淳.华东师范大学 2019
本文编号：3461087
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