基于社会网络的大学生学习网络结构研究

发布时间：2017-04-28 00:02

  本文关键词：基于社会网络的大学生学习网络结构研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人类社会的数字化革命,大学生的学习方式也从传统的以个人为主的“独自性学习”转变为以社会化为主的“群体性学习”,学习结构从基于校园的线下“封闭式学习”转变为线上线下并存的“开放式学习”,“学习连接”成为影响学习的主要因素。这种在学习过程中建立的,以获取知识为目的的,用于信息传递的“连接”构建的社会网络,称之为“学习网络”(Learning Network)。目前,学术界对大学生学习网络的社会网络结构研究刚刚进入起步阶段,一些研究者虽然已经关注了大学生学习的社会性,也针对整体学习网络结构有少量研究,但都没有涵盖大学生学习网络的整体范围。本研究以关联主义学习理论为基础,将大学生学习行为嵌入社会网络之中,从结构观的角度,利用社会网络的分析范式和分析方法对大学生学习网络整体结构进行分析。研究内容主要包括三个部分：(1)构建一个与大学生学习行为对应的网络结构分析的理论框架。运用社会网络分析范式,从大学生学习网络结构客观存在出发,抽象出学习网络结构的本质特征,提出行之有效的测量和分析方法,构建学习网络结构分析模型；(2)定性与定量相结合分析大学生学习网络的结构特征。网络结构直接影响着行动者的行为,运用社会网络分析方法,从微观层次、中观层次和宏观层次,三个不同的层次上探究学习网络的结构特点。在理论分析的基础之上,通过样本数据对具体结构参数进行测量和探索性分析；(3)构建大学生学习网络整体结构模型。管理学研究中常用的范式是寻找研究对象的自变量和因变量,然后建立它们之间的关系。对大学生学习网络建模揭示网络与哪些结构参数显著相关,从而推断某种网络子结构是否比偶然出现更可能存在于学习网络中。本研究获得了以下主要成果：(1)构建了大学生学习网络结构分析模型,并结合模型对大学生学习网络进行了定性分析,完成了对大学生网络的整体可视化表达。通过实证证明本研究提出的结构分析模型可以较好地运用于大学生学习网络结构分析。(2)结合结构分析模型和定性分析,对大学生实际学习网络的结构特征和网络结构变量进行了定量测量,明确了学习网络的结构特点。(3)利用指数随机图模型,构建了大学生学习网络结构模型,发现了7个对网络整体结构有显著影响的结构变量。其中传递性、互惠性、块内密度三个结构变量可以较好地解释整个学习交互行为。对大学生学习网络的结构,本研究获得了以下主要结论：(1)大学生的学习关系模式是一个具有多通路、多层次结构的复杂网络；(2)每位学生平均与4个节点建立学习关系,但学生之间的差异性较大；(3)大学生学习网络中互惠度高,传输渠道畅通,信息交互快速,但关联度较低；(4)网络包含了多个子群,子群内部连接紧密,但子群之间连接稀疏；(5)网络中存在大量三人学习小组,其中结构不稳定的星型模式占绝大多数,而结构相对稳定的环型模式和网状模式较少；(6)在外部学习节点的选择上呈现出多样性,“朋友”、“搜索引擎”、“非本班的同校同学”和“老师”四个外部节点被选择的最多。本文的创新之处和理论贡献主要有以下三个方面：第一,提供了一种新的研究思路：本研究将大学生学习行为嵌入社会网络之中,将大学生的“学习关系”视为一个“群体”进行整体性研究,这突破了之前以个体为基础的研究方法的局限性,为研究大学生学习行为提供了一种新的研究思路；第二,提出了一个新的学习观点：本研究认为,大学生在学习过程中的关系不仅受到其个人属性的影响,更受到他们所处的学习环境状态即学习网络结构的影响,大学生学习行为表现与其在学习网络中的位置有关,网络结构制约了大学生学习行为也能解释他们的行为特征。第三,构建了二个新的解释模型：本研究为了能对大学生学习网络结构进行分析,在其它学者研究的基础之上,建立了当代大学生学习网络结构的分析模型,利用此模型进行了研究,结果证明该模型可以有效完成大学生学习网络的分析；同时,本研究在定性和定量分析的基础之上,利用指数随机图模型,构建了大学生学习网络结构模型,较好地解释了网络结构变量与大学生学习关系发生概率之间的因果关系。大学生学习网络是一个值得深入研究的庞大而又复杂的领域。本文只是作了一些初步探讨,无论是从研究设计、研究方法还是样本抽样上都还存在许多不足之处,如：大学生学习关系的分类有待扩充与完善、学习网络结构与学习效果的因果模型还未建立等等,对这些不足之处的改进与补充将是本研究的后续工作。
【关键词】：大学生学习网络 社会网络分析 结构模型
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C913.4
【目录】：

• 摘要8-10
• Abstract10-13
• 1 绪论13-33
• 1.1 研究目标与意义13-18
• 1.1.1 研究目标13-14
• 1.1.2 研究动机14-16
• 1.1.3 研究意义16-18
• 1.2 概念界定18-20
• 1.3 研究方法20-29
• 1.4 研究路径和框架29-31
• 1.5 论文结构31-33
• 2 国内外研究进展33-57
• 2.1 关于学习的研究33-40
• 2.1.1 学习理论的变迁33-35
• 2.1.2 学习中的互动研究35-40
• 2.2 社会网络分析相关研究40-43
• 2.2.1 管理学中的运用40-41
• 2.2.2 分析视角的区分41
• 2.2.3 网络结构的研究41-43
• 2.3 学习网络相关研究43-48
• 2.3.1 有关理论研究43-46
• 2.3.2 有关实践研究46-48
• 2.4 文献评述48-57
• 2.4.1 大学生学习的特点48-53
• 2.4.2 网络分析的结构观53-55
• 2.4.3 研究问题的再聚焦55-57
• 3 学习网络结构理论框架与分析57-85
• 3.1 学习网络分析模型构建57-60
• 3.2 学习网络的宏观结构分析60-68
• 3.2.1 网络节点与边界61-64
• 3.2.2 网络基本属性64-66
• 3.2.3 网络的关联性分析66-68
• 3.3 学习网络中观结构分析68-77
• 3.3.1 三方关系分析68-70
• 3.3.2 凝聚子群的划分70-74
• 3.3.3 外部学习节点分析74-77
• 3.4 学习网络微观结构分析77-83
• 3.4.1 二方关系分析77-78
• 3.4.2 网络中心性分析78-83
• 3.5 研究结果与讨论83-85
• 4 学习网络实证研究85-147
• 4.1 研究数据的收集85-88
• 4.2 A班学习网络实证分析88-118
• 4.2.1 A班网络的宏观结构88-92
• 4.2.2 A班网络的中观结构92-108
• 4.2.3 A班网络的微观结构108-118
• 4.3 B班学习网络实证分析118-139
• 4.3.1 B班网络的宏观结构118-121
• 4.3.2 B班网络的中观结构121-131
• 4.3.3 B班网络的微观结构131-139
• 4.4 研究结果与讨论139-147
• 4.4.1 宏观结构测量结果讨论140-141
• 4.4.2 中观结构测量结果讨论141-146
• 4.4.3 微观结构测量结果讨论146-147
• 5 学习网络结构模型构建147-155
• 5.1 结构模型的构建148-151
• 5.2 结构模型拟合检验151-152
• 5.3 研究结果与讨论152-155
• 6 结论与展望155-165
• 6.1 政策建议155-157
• 6.2 主要结论与创新点157-161
• 6.3 研究局限与展望161-165
• 6.3.1 研究局限161-162
• 6.3.2 研究展望162-165
• 参考文献165-175
• 附录：大学生学习网络结构调查问卷175-177
• 攻读博士学位期间的相关科研成果177-178
• 致谢178

【参考文献】

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  本文关键词：基于社会网络的大学生学习网络结构研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：331679