学习者online什么意思

一、虚拟学习社区与交互渊一冤虚拟学习社区在我国袁虚拟学习社区还没有一个统一的定义袁总体看来对虚拟学习社区的定义可分为三类院第一类重视野人冶袁认为虚拟学习社区是具有共同学习需要的人所组成的共同体曰第二类重视支撑平台袁认为虚拟学习社区是一个为学习者提供资源尧交互环境等的网络交互平台曰第三类则认为虚拟学习社区是学习共同体和网络交互平台的结合体[1]遥尽管虚拟学习社区没有统一的定义袁但其特征在某些方面是共有的袁例如院目的性袁即虚拟学习社区是为了某个或某些学习目的而建立的曰交互性袁成员之间需要相互交流袁相互协作曰规则性袁社区具有明确的奖惩规则袁规定哪些行为会受到奖励袁哪些行为会受到惩罚曰自主性袁成员具有自主决策的权利袁自主选择交流的题目和对象[2]遥笔者认为袁虚拟学习社区是由网络平台渊基础的软件环境冤尧学习资源尧社区规则和有相同学习志趣的人组成的共同体遥网络平台尧学习资源为虚拟学习社区的成员提供了所需的环境条件袁社区规则保障了社区的正常秩序袁在此环境中社区成员可以自主选择感兴趣的内容和对象进行学习尧交流遥根据社区功能和社区性质袁虚拟学习社区可以分为校园教育辅助尧远程教育和社会教育三种类型遥校园教育辅助类虚拟学习社区通常是用来辅助课堂教学的袁而非用于现代远程学历教育或非学历教育[3]遥其典型有华南师范大学尧首都师范大学和曲阜师范大学等高等院校所建设的虚拟学习社区遥其主要特点表现为院一是注册学习者基本上是在校生袁也有校外人员曰二是目的明确袁通常以一门或数门课程为中心开展学习讨论遥渊二冤交互美国远程教育专家瓦格纳渊EllenD.
Wagner冤认为袁交互是一种相互作用的事件袁至少需要两个对象和两个行为袁这些对象和行为彼此相互影响时才发生互动[4]遥通过这个定义袁笔者认为袁一是交互的对象可以是人与人袁也可以是人与资源曰二是对象之间一定要相互产生影响才能发生互动曰三是同时交互的对象可以有多个遥将此迁移到虚拟学习社区中袁可以这样认为袁交互主要发生在教师尧学习者和资源这三者之间遥美国远程教育专家穆尔(MichaelG.
Moore)认为袁远程教育中存在着三种类型的交互院学习者与学习者的交互曰学习者与教师的交互曰学习者与资源的交互[5]遥二、研究对象与思路、方法渊一冤研究对象由于校园教育辅助类虚拟学习社区一般作为学校课程的辅助和补充而存在袁其社区成员基本上都是来自本学校的学生袁在成员的注册和审核上有较严格的限制袁因此袁这里选取曲阜师范大学虚拟学习社区作为本次研究的对象遥曲阜师范大学虚拟学习社区建立的主要目的是学习叶学习科学与技术曳课程袁指导思想是以学习者为中心袁社区成员之间的交互方式既可以是同步也可以是异步袁但以异步交互为主遥社区从总体特征看属于一个典型的校园教育辅助类虚拟学习社区遥此次研究以笔者参加过的一学期课程为研究内容袁学期中注册并实际参加学习的学习者共有88人袁其中男生33校园教育辅助类虚拟学习社区交互研究*路林林李兴保宋燕渊曲阜师范大学信息技术与传播学院,山东日照276826冤[摘要]辅助类虚拟学习社区是常用于辅助校园课堂教学而存在的一类虚拟学习社区袁与常见的远程教育领域虚拟学习社区有较大的差异遥通过以曲阜师范大学野学习科学与技术冶虚拟学习社区为研究对象袁对社区中各种类型帖子的数量尧跟帖程度尧不同发帖者发帖情况尧精华帖数量和交互时间段等进行定量统计曰对帖子的内容性质尧社区人际网络关系尧交互的热点尧交互中的知识建构等情况进行定性分析遥结果显示袁社区成员的交互意识不强尧冲突意见很少尧交互密度低且交互活动限于组内尧交互热点集中在方法与理论探讨上遥针对这些问题袁社区管理者和教师应该改变传统的单一评价方式袁综合运用野宏观评价冶和野微观评价冶两种方式曰教师要积极参与社区的交互活动袁让学习者产生贴近现实的情境体验袁避免过早地分组袁增强学习者团体意识曰关注学习者心理需求袁注重培养社区归属感遥[关键词]虚拟学习社区;交互;定量统计;定性分析[中图分类号]G434[文献标识码]A[文章编号]1672要0008渊2013冤01要0106要07*基金项目院本文系国家社科基金教育学一般课题野虚拟学习社区运行机制和评价冶渊BCA110022冤阶段性研究成果遥专题研讨荨荨106UnRegistered人尧女生47人袁另有注册教师1人尧助学者8人遥在叶学习科学与技术曳虚拟学习社区中袁学习者共分为8组袁以小组的形式学习叶学习科学与技术曳课程遥每个小组都有经过推选而产生的小组长袁便于对小组成员进行管理遥为了更好地指导学习者袁除一名专职教师外袁社区还指定一名在校研究生任助学者遥组内和组间学习者可以通过发帖和在线交流的方式表达自己的想法袁并可以共享尧下载社区文件遥虚拟学习社区以过程性评价的方式是对学习者进行考核袁具体形式是根据学习者的首帖数量尧跟帖数量尧完成作业情况评定成绩袁并动态地显示个人成绩在班级中的排名以及发帖总量排名遥渊二冤研究思路尧方法本研究主要分四个部分进行遥第一部分是对叶学习科学与技术曳虚拟学习社区的交互现状进行统计袁主要采用定量统计的研究方法遥统计的内容包括各种类型帖子渊根据帖子性质分为院首帖尧独帖和跟帖冤的数量尧跟帖次数尧不同身份成员发帖情况尧精华帖数量和交互时间段等遥由于定量统计的方法只能从表层反映出交互现状袁因此袁有必要再采用定性分析的方法对交互现状进行深层次的挖掘遥第二部分就是在定量统计的基础上采用定性分析方法对帖子进行研究遥主要是对帖子内容的编码分析袁对社区人际关系尧交互热点尧交互中的知识建构情况进行分析遥第三部分是根据统计和分析结果袁对虚拟学习社区交互的现状进行总结袁找出存在问题遥第四部分则是针对问题提出应对策略遥三、交互现状的定量统计在叶学习科学与技术曳虚拟学习社区中袁成员之间主要的交互工具是论坛和聊天室遥由于社区的聊天室不具备聊天记录功能袁且经过实际观察袁社区成员对在线聊天室使用频率并不高袁因此袁本研究的数据主要来源于论坛中的帖子遥作为本研究对象的虚拟学习社区学习者虽然从开学就已经注册进入了社区袁但前期一直处于注册尧分组熟悉阶段袁这段时间内学习者初步练习运用帖子尧聊天室等开始交互遥具体统计的是从进入社区到第一轮任务基本完成这段时间的帖子渊共35天冤遥下面是对帖子进行定量统计的情况遥渊一冤发帖总量统计经过统计袁社区中共有720条帖子袁其中首帖254条尧独帖73条尧跟帖393条渊另有14条空白帖已剔除冤袁平均每个社区成员发帖8.
0条,其中平均发首帖2.
8条尧平均发独帖0.
8条袁平均跟帖4.
4条遥图1是对发帖和跟帖情况的详细统计遥图1发帖总量统计图1显示袁在第一周至第五周袁发帖总量呈上升趋势遥究其原因袁第一周袁学习者刚刚进入虚拟学习社区袁多数人正处于野迷茫冶阶段袁对社区的学习目的尧功能模块以及评价标准还不甚熟悉袁处于一个探索期遥而且此时社区成员处于分组阶段袁多数人尚未注意到论坛的积极作用袁经过教师或助学者的引导袁少数学习者才尝试在论坛上发帖袁浏览尧回复帖子及跟帖的数量才逐渐增大遥第二周袁学习者对社区有了基本的了解袁大体熟悉了各模块的功能袁适应并掌握了论坛发帖尧回帖方式与技巧袁这时分组业已完成袁各组已明确了任务袁因而帖子总量有了大幅度的提升袁交互活动日益频繁遥第三周尧第四周袁发帖和回帖的情况都比较稳定袁自此独帖数量大幅增加袁但部分首帖的质量有所下滑袁社区成员也不再盲目跟帖回复袁而是有选择地跟帖袁尤其对学习体验类的跟帖较多袁而对直接复制黏贴的长篇大论型帖子几乎没人评论遥第五周袁各个小组的第一阶段任务行将完成袁总发帖数量减少袁而相对的跟帖率升高袁说明社区成员更注重跟帖交流袁交互意识增强遥渊二冤跟帖情况统计虽然首帖尧跟帖在量上有了提高袁但尚有一个较严峻的问题袁即与首帖量相比袁跟帖量很小袁且独帖偏多遥跟帖率袁即跟帖量/首帖量可以简单的反映出平均每条首帖受到的关注度有多高袁交互程度有多深遥而经过统计袁总跟帖率是1.
6袁第一至第五周的跟帖率分别是院5.
2尧1.
6尧1.
1尧1.
4尧1.
6遥这些数据表明袁在叶学习科学与技术曳虚拟学习社区中人际交互程度很低袁成员跟帖交互意识不强遥跟帖率只能简单的反应出平均每条首帖跟帖值袁为了了解社区中跟帖的具体程度袁我们将首帖按照跟帖次数进行了归类统计袁结果如图2所示遥图2跟帖况统计统计结果显示袁跟帖一次的首贴在所有首贴中占48.
6%袁总体上看袁跟帖的数量随跟帖的层次加深而出现明显的递减趋势遥这表明袁社区的成员虽然经常浏览帖子渊平均每条帖子的访问量在12次以上冤袁但是回复交流较少袁即使回帖也是简单的回复一次袁很少有一人对同一帖子跟帖两次以上的袁被跟帖三次及三次以上的首帖数量很少袁仅占到总数的33.
1%袁这些数据说明社区成员交往意识不强遥野只看不回冶现象突出袁即使回复也很少做到与发帖作者进行深度的交流遥渊三冤教师尧助学者尧学习者发帖数量统计人是虚拟学习社区中最活跃的因素袁正是有了人与人之间的交互袁知识的流动速度才逐渐加快袁个体以及团体间的知识建构得以逐渐深化遥虚拟学习社区存在的野人冶主要有三类院教师尧助学者尧学习者袁图3是对三类成员的发帖情况统计遥教师是整个虚拟学习社区的主导者袁把握着社区交互的总体方向遥在虚拟学习社区中袁教师的主导地位不但体现为荨荨107UnRegistered是知识传授者袁而且也是学习者父母的化身袁是社区管理者袁是传递社会价值观和准则的榜样袁更是学习者的朋友遥多重角色对教师的知识尧能力提出了更高的要求袁教师不再单纯地向学习者传授知识袁还必须学会倾听学习者的需求袁发现学习者的不足袁并通过跟帖交互的方式去鼓励尧引导学习者遥但从图3看到袁教师仅仅发了3条帖子袁跟帖数量也仅有5条遥从表面看袁师生间的交互程度很低袁经调查发现袁情况并非如此遥叶学习科学与技术曳虚拟学习社区是一个非准时空分离的社区袁当学习者遇到问题的时候袁长期的学习习惯会使学习者像处于普通课堂中一样向教师提问袁而不会想着去发帖求助袁这时教师通常会即时帮助解决问题袁也不会要求学习者再去发帖袁在这种情况下教师的发帖量就会处于一个很低的水平遥助学者是学习者的野小先生冶袁当学习者遇到问题时袁助学者会及时给予帮助或建议袁再有就是根据教师的安排对学习者的交互方向和方式进行引导遥图3显示袁助学者共发首帖9条袁跟帖94条袁平均跟帖数量为11.
8条袁远远高于整个社区平均跟帖4.
4条的水平袁且分析发现袁助学者跟帖时一般都会先对学习者的观点做肯定性评价袁如院很有价值袁很有自己见解等袁然后对观点进行总结后再提出问题让学习者继续思考袁这些情况说明助学者在虚拟学习社区中扮演着较为积极的角色遥学习者是虚拟学习社区的主人袁居于社区的主体地位袁在交互中建构知识袁交流思想遥学习者发帖和跟帖数量占了总量的大部分袁但同时独帖数量较多遥渊四冤精华帖数量统计分析虚拟学习社区中的精华帖是质量比较高的帖子袁一般帖子内容丰富袁跟帖的人较多袁有较高的阅读价值和研究价值遥通过统计精华帖的数量及分布可以大体看出整个社区帖子质量情况如何遥经过仔细分析辨别后袁统计出共有36条精华帖袁具体分布情况如图4所示遥图4精华帖数量统计图4表明袁精华帖的数量呈现先升后降的态势遥第一周的精华帖数量很少袁共有2条袁占本周首帖总量的18.
2%曰第二周精华帖的数量有了明显的提高袁达10条袁占本周首帖总量的17.
3%袁其所占比例基本保持不变曰精华帖数量最多的时候出现在第三周袁有16条袁占本周首帖总量的22.
5%曰第四周和第五周精华帖的数量又呈显著下降趋势袁尤其是第五周袁精华帖仅占本周首帖总量的3.
9%袁帖子质量开始大幅下滑遥整体上看袁以时间为横轴精华帖的数量分布呈钟形状袁是一个以第三周为中线的非标准正态曲线遥综上所述袁在两周的学习者对社区制度和学习方式的熟悉阶段袁随着学习者熟悉程度的加深袁发帖数量也逐渐增多袁在此阶段帖子内容多是与学习体会相关袁内容务实袁因而袁学习者之间经常相互浏览和评价他人的帖子袁交流氛围浓厚遥约经过三周左右袁学习者熟悉了社区制度和学习方式袁但学习者的心态发生了变化袁由刚开始的注重浏览尧借鉴与评价他人帖子转向更偏重个人发表首帖袁寻求个人观点和理念的表达袁这种表达多以频繁发表首贴的方式来体现袁导致首贴质量逐步下滑遥教师和助学者在这段时期内没有及时的洞察并调整好学习者的这种心态袁也是中期后精华帖在首帖中比例下降的原因之一遥渊五冤交互的时间段统计虚拟学习社区的学习者因不受时空限制袁因此袁可以随时的进入社区学习袁交互呈非实时性和一定的离散趋势遥从实际情况看袁大部分交互活动发生在10-12时袁具体分布情况如表1所示遥由表1可知袁交互活动大多发生在10-12时袁其发帖量占总量的86.
1%袁20时以后的交互活动也相对频繁袁占总量的4.
3%袁此外袁其他时间段仅占9.
6%遥交互活动整体呈现10-12时多袁其他时间段少的现状遥经访谈获悉袁10-12时是网络课程集中上课的时间袁学习者们多利用这段时间登陆论坛展现自己的学习成果袁发表自己的感受袁或浏览评价他人的帖子袁因此发帖量很大遥20时以后是学习者最常上网较为集中的时间段袁有些人会利用这段空闲时间登陆论坛关注帖子新动向遥因为校园教育辅助类虚拟学习社区的学习者大多数是在校学生袁在这两个时间段以外袁因上课或班级活动袁致使他们参与社区学习的时间较紧张遥但从根本上来讲袁出现这种现象的原因还是虚拟学习社区对学习者的吸引力不够强袁使学习者对社区缺乏归属感遥归属感是虚拟学习社区各成员间联系的纽带袁对社区的存在和发展有着至关重要的影响袁因此袁有必要培养社区成员尤其是学习者的社区归属感遥四、交互现状的定性分析定性分析主要采用勒温消息流分析尧内容分析和社会网络分析等方法遥由于一个帖子有时并不包含一个意思袁因此袁表1交互的时间段统计时间段渊时冤比例8-100.
8%10-1286.
1%12-142.
8%14-161.
6%16-182.
0%18-202.
4%20时以后4.
3%专题研讨荨荨图3教师尧助学者尧学习者发帖数量统计108UnRegistered在分析归类时可采用意义单元的分析方法袁将帖子根据其包含的意义单元性质进行分类袁这样分类的结果是一个帖子可能同属于几个类别遥定性分析可分为宏观分析和微观分析遥首先对帖子进行宏观分析袁主要是根据帖子的信息流向进行分析袁通过跟踪帖子之间的关系发掘出人际之间的关系袁借助社会网络分析法勾勒出整个社区的人际关系图遥然后对帖子内容进行微观分析袁对精华帖及跟帖数量较多的帖子对照编码进行归类袁辨别交互的性质尧找出交互的热点遥渊一冤编码及分析要想对交互情况有详细的了解袁必须对交互内容按性质进行详细地编码遥本文参照社会学家贝尔斯的群体互动理论[6]尧尚建新的虚拟学习社区交互行为分类及甘永成学习论坛内容分类标准[7][8]袁在仔细分析社区实际情况的基础上袁按照分类全面尧描述准确的原则袁将虚拟学习社区的帖子按其内容的互动性质分为10大类尧22小类袁具体如表2所示遥按照表2的分类标准袁对帖子进行分类统计后的结果渊如图5所示冤遥图5编码分类统计结果从统计图不难看出袁虚拟学习社区中发生频率最高的行为有解释尧情感尧评价尧综合尧提问和支持等方式遥解释部分所占比例最大袁说明虚拟学习社区的成员对问题的回答或补充比较积极遥分析中发现袁学习者对回答问题的态度是比较积极的袁而助学者则比较注重对解释的补充袁从不同的角度引导学习者进行积极的思考遥情感表露是对一个事件表达自己态度的行为方式遥一般以简短的跟帖形式出现袁如袁野不错哦冶野继续努力浴冶等遥通过比较发现袁社区的情感表达行为很普遍袁且多数的情感表达都是正面的回应袁是对别人观点的鼓励尧赞同袁负面回应出现的次数很少袁仅占4.
8%袁这说明虚拟学习社区成员间的关系较为融洽袁有利于虚拟学习社区健康和谐地发展遥评价在交互行为中一直是一个重要的环节遥评价不仅表现出自己对别人观点的态度袁更重要的是让被评价者得知自己的观点被人关注袁这在一定程度上激发了其发帖的热情袁从而间接地提高了交互意识遥在评价的二级分类中袁价值性评价尧适用性评价和立场评价所占的比例分别为63.
9%尧16.
7%尧19.
4%遥其中袁价值性评价所占的比例最大袁但有些内容很简单袁未对帖子价值做出详细具体的评价袁如院野很棒的帖子袁具有收藏价值冶遥总体而言袁这种评价虽然能表达自己对别人观点的价值态度袁但评价模糊尧不准确袁不能让被评价人及其他学习者了解具体有用和需要补充之处遥综合袁在本研究中是指做出判断尧推理或对出现的问题提出解决方案的行为遥从讨论中出现的位置层面看袁在社区论坛中这种行为一般处于讨论的后半部分曰从知识建构的层面看袁综合是一个对知识进行归纳尧总结和升华的行为阶段遥它通常是学习者通过讨论尧思考后以这种方式来表述自己较为成熟的观点袁因此袁在人际交互中它是一个很重要的部分遥在综合行为的二级分类中袁总结所占的比例最大袁达76.
0%曰假设和方案行为频率较少袁分别占6.
1%尧17.
9%遥通过对总结性质的帖子进行分析后发现两点规律院一是这类帖子字数一般较少袁多数在50字以下曰二是内容贴近实际袁多是联系实际情况然后加以总结遥质疑尧提问在互动行为中起到很重要的引导作用遥质疑或提问的问题中咨询性问题占7.
5%袁良构性问题占24.
5%袁劣构性问题占67.
9%遥劣构性问题是没有标准答案的问题袁需要经过深刻的思考或讨论才能得出答案袁因此袁劣构性的问题容易引起讨论袁但统计中发现有部分劣构性问题无人回表2关联模型四因素的基本特征和相关矩阵渊n=330冤支持a支持a1对别人观点尧意见部分赞同或完全赞同支持且另有补充a2在赞同基础上予以补充反对b反对b对别人观点尧意见部分或完全反对达成一致c转变观点支持别人c1认识到自己观点有误或被说服放弃自己观点转而赞成别人观点观点融合c2将讨论后有关冲突问题的不同意见辩证性地结合在一起袁达成最终结果质疑尧提问d咨询性问题d1咨询哪里可以查找信息尧获取资源袁发布了哪些事务尧消息良构性问题d2概念尧意义等一般性问题劣构性问题d3没有直接答案袁需要反思尧总结才能解决的问题解释e观点或问题解释e1回答别人的提问观点或内容补充e2在解释或未表示支持尧反对的前提下补充别人的观点尧内容建议f建议f向个人或团队提出建议一级分类二级分类释义名称代码名称代码评价反思情感综合ghij适用性评价价值性评价立场评价即时性反思阶段性反思正面回应中性回应负面回应假设总结方案g1g2g3h1h2i1i2i3j1j2j3对观点尧方案的适用性评价对观点尧方案的价值做评价对观点的立场尧倾向性评价对某一论题尧观点谈论后的反思一段时间的总结性反思表示鼓励尧同意尧感谢尧心情高兴放松等行为打招呼尧问候等行为表示无聊尧紧张尧生气尧失望尧害怕等提出假设尧预测对分析过程总结袁提出一般性规律提出解决方案荨荨109UnRegistered答袁这一方面表明社区的教师渊助学者冤责任心还不是很强袁没有及时的发现并回答这些未解决的提问曰另一方面表明学习者对回答劣构性问题的兴趣还不是太强烈或是不知道该如何去解决这类问题遥支持这种态度在统计中出现的频率要远高于反对袁这说明多数的社区成员同意别人的观点尧主张袁明确地提出反对意见者很少遥究其原因袁最可能为院社区成员都是来自于同一学校尧同一班级袁彼此相识袁碍于情面而没有直接提出反对意见曰另外分析发现袁很大一部分观点并不是发帖者本人提出袁而是直接引用一些专家学者的观点袁或是从网上直接复制下来的袁这些观点系统性强尧可信度高而得到了多数人的认同遥渊二冤人际网络关系分析1.
整体网网络密度分析整体网网络密度是指对网络间行动者相互交往的程度进行计算所获得的密集程度遥对一个无向整体网来说袁如果它包含有n个行动者袁这n个行动者包含的关系总数在理论上最大值可以是n(n原1)/2袁但实际上包含的关系总数为m袁那么这个整体网的网络密度值计算公式为院2*m/(n(n原1))[9]遥因为实际关系总数m一般都会小于理论最大值n(n原1)/2袁所以网络密度通常都会小于1遥越接近1说明网络成员交互程度越高袁网络对成员的态度尧行为等影响也就越大遥在UCINET中袁通常沿着Network>Networkproperties>Density这条路径来进行网络密度计算遥计算的结果显示袁该社区的整体网络密度渊Standarddeviation=0.
2143冤为0.
0333袁网络密度值远远小于1袁这说明网络社区中的成员交互程度很低袁交互意识不强烈遥究其原因袁是因为分组致使成员的交互活动更多地限制在组内袁而组间缺乏足够的沟通和交流袁使得社区整体网络密度很低遥2.
整体网成员距离分析整体网成员距离描述的是两个成员之间最短距离的路径袁它可以准确的描述出两个成员之间的网络距离袁而通过成员之间的平均距离袁我们可以了解社区成员的紧密程度和凝聚力遥在UCINET中袁通常沿着Network>Cohesion>Distance这条路径对平均距离和凝聚力进行计算遥通过计算袁整体网成员平均距离渊Averagedistance冤为1.
947袁基于距离的凝聚力渊Distance-basedcohesion冤为0.
527遥一般情况下袁基于距离的凝聚力值越大袁说明社区成员之间的凝聚力越强袁这里值仅为0.
527袁说明社区成员整体的凝聚力并不是很强袁整体的交互性较低遥整体网成员平均距离接近2袁也就是说社区中任意两个成员间的联系要通过另外两个人中间传递才能实现袁这说明成员之间的网络距离比较远袁交互不够密切遥3.
社区成员小团体分析小团体也称派别袁是指在一个群体中交互程度较高尧联系较密切的成员集合体袁在一般情况下袁这种小团体是未明确公开但又实际存在的遥通过对小团体成员交往频度的分析袁可以获悉社区中哪部分人之间交互是比较密切的遥表3是通过UCINET软件对社区成员进行小团体分析的结果遥如前所述袁起初袁整个社区是划分为8个小组袁每组10-11人进行学习遥但表3反映出整个社区存在24个小团体袁且团体人数一般为3-4人遥这说明大部分的小组组内又按照更细致的标准对小团体进行了划分袁而跟帖或评价则是小团体之间联系的主要方式遥表3还显示袁成员8尧13尧28出现频率较高袁这说明这3位成员交互意识很强袁交互范围不仅局限于一个小团体内袁而是和大部分社区成员都有交流现象袁属积极分子袁对社区内交互的话题有很大的导向作用遥渊三冤交互热点分析交互的热点分析袁主要研究的是交互中社区成员更关注点袁对什么内容的帖子更感兴趣遥由于帖子总量较多袁且内容较分散袁因此不方便采集数据遥而精华帖一般内容丰富翔实袁被阅读和跟帖的次数较多袁得到大家的关注度和认同度较高袁能反映出社区成员关注的热点袁具有较高的研究价值袁因此袁这里选取精华帖作为交互热点研究的对象遥由前面定量统计的结果可以看出袁精华帖共有36条遥通过分析袁精华帖的内容可分为学术类和非学术类两种类型袁表4是对精华帖具体分类的情况遥表4还表明袁社区成员对学术类的帖子关注度很高袁占总数的83.
9%袁其中又属方法尧理论介绍和探讨类的帖子最受欢迎遥这些数据说明袁社区的交互热点集中在学术类的方法尧理论探讨方面袁社区总体关注方向良好遥理论介绍与探讨中袁人本主义尧概念图最受欢迎和关注袁另外袁理论介绍的范围不仅局限于叶学习科学与技术曳书中的理论方面袁而且还扩展到教育技术学甚至哲学尧心理学等多个领域遥个人反思类则主要是对叶学习科学与技术曳这门课学习过程的总结与反思遥在非学术类关注较多者集中于生活尧娱乐袁如袁小组的组歌尧电视娱乐节目等遥渊四冤交互中知识建构分析在虚拟学习社区中袁交互只是一种手段尧方式袁交互的根本目的在于交流思想袁获取知识遥Gunawardena认为袁对交互的分析不仅应该关注野量冶更应该关注野质冶袁且该野质冶在交互中的具体体现就是意义协商与知识建构[10]遥因此袁需要对社区表3社区成员小团体分析量表派别成员派别成员17尧8尧28尧801313尧14尧15尧8128尧28尧371413尧14尧17尧20326尧28尧291513尧14尧16尧2048尧28尧291613尧14尧81528尧30尧31尧821713尧15尧17尧18628尧35尧37尧821813尧17尧18尧2073尧5尧81914尧17尧19尧2083尧8尧9尧852014尧16尧19尧2094尧8尧112152尧56尧58尧86105尧7尧82252尧56尧59116尧8尧92353尧60尧64尧831269尧72尧76尧83247尧8尧9尧11专题研讨荨荨表4精华帖分类统计结果类型数量比例总数量总比例学术类方法尧理论介绍探讨1747.
2%2980.
5%经验与反思1233.
3%非学术类建议38.
3%719.
4%生活尧娱乐411.
1%110UnRegistered交互的现状进行深入的研究袁对交互中知识建构的过程进行统计分析遥我们以哈拉希姆以罗斯切利的观点为基础袁把网络环境下学习者知识建构的过程分为三个阶段袁即提出观点尧联结观点和智能收敛遥提出观点阶段主要是针对一定的事件展现自己的观点或陈述事实袁在虚拟学习社区交互行为中主要表现为提问和解释曰联结观点阶段是以协作交流的方式来求解问题袁不同学习者之间观点会进行碰撞袁行为表现为院支持尧反对曰智能收敛阶段则是对问题总结和达成一致的过程袁行为表现为院协商一致尧综合尧反思遥参照李彤彤博士对虚拟学习社区知识建构的行为划分袁我们进行了表5的统计[11]遥总之袁提出观点阶段所占的比例最大袁达39%遥在所提问题中袁以劣构性问题数量居多袁而由于劣构性问题需要大量的讨论尧总结才能得出答案袁因此袁有利于知识交互和建构的发生遥在知识建构中袁冲突尧反对表达了对别人观点的不认同或部分不认同袁冲突尧反对能从另一个视角对问题提出思考袁对知识的交互和建构能起到很大的野引线冶作用袁而统计发现袁冲突尧反对者只占总数的1%袁数量很小袁很难看到新的尧完全不同的观点遥另外袁发生频率较高的行为是智能收敛中的综合行为袁这说明社区中的学习者对知识的总结尧归纳和延伸意识较强遥五、结论总体看来袁本次研究的虚拟学习社区在交互上主要呈现以下五个方面特点院渊一冤整体交互意识不强从整体看袁首帖量多尧跟帖量少袁大部分学习者对帖子只是浏览袁充当旁观者并不跟帖遥从跟帖情况统计数据看袁跟帖一次的帖子数量居多袁而能跟帖两次进行详细深层讨论的帖子数量很少曰从整体网的网络密度看袁密度值仅有0.
0333袁更表明了整体之间的交互频率很低遥这些情况反映出学习者们对发帖比较重视袁喜欢通过发帖的形式来表达自己的想法袁中心往往集中在自己的身上而忽略了别人的帖子遥渊二冤组内交互较多袁组间交互较少袁导致社区整体的凝聚力不强整体网成员平均距离渊Averagedistance冤分析值为1.
947袁基于距离的凝聚力渊Distance-basedcohesion冤值为0.
527袁这说明成员之间的网络距离相对较远袁缺乏交流袁交流的范围多集中在自己的组内或自己的小团体内袁导致社区整体的凝聚力不强遥因为成员之间相互熟悉袁交互的时候学习者更倾向于与自己组内成员或好友进行交流袁这样持续的结果是组内的交互愈加频繁袁而组间的交互愈加缺乏遥渊三冤冲突意见很少袁野沉默的螺旋冶情况普遍存在野沉默的螺旋冶理论是1980年德国社会学家诺埃勒窑诺依曼在叶沉默的螺旋院舆论要要要我们的社会皮肤曳一书中提出来的袁主要是指大部分人会因为害怕单独持有某些信念而被孤立袁因此不太愿意把自己的观点表达出来遥研究发现袁社区成员对他人观点多数是持支持的态度袁而很少提出反对或质疑袁原因就是学习者之间相互熟悉袁提出反对的观点后怕被孤立或因出错而被耻笑遥冲突的意见很少遥另外的原因可能是学习者来自同一个学校袁接受的教育存在同质性袁导致知识面差别不大袁很难从不同的角度对观点提出的看法遥渊四冤交互的热点集中在理论介绍尧探讨方面从精华帖的统计情况来看袁学习者的交互热点集中在学术性质的帖子上袁尤其是理论介绍尧探讨类的帖子占到了47.
2%袁这说明学习者对新的理论比较关注袁热衷于对新理论的学习尧探讨遥其次是经验交流和个人反思袁这类帖子多是学习者用自己的话对一段时间内学习过程或结果的反思和总结袁帖子数量虽然不多袁但因为真实性强袁借鉴价值高而受到较多的关注袁得到的评价一般也较好遥渊五冤交互时间集中在上课时间虚拟学习社区是一个24小时全天开放袁随时都可以进入交流的地方袁但交互时间段统计结果显示袁大部分的交互活动都发生在10-12时之间遥出现这种现象的原因是10-12时是虚拟学习社区集中学习活动的时间袁学习者在这段时间内进行了大量密集的交互袁其交互频率要远远超出其他时间段袁这也说明了学习者对虚拟学习社区的归属感不强袁在集中上课以外的其他时间段内很少到虚拟学习社区参与交互活动遥交互时间十分集中的特性也是校园教育辅助类虚拟学习社区和其他两类虚拟学习的一个重要区别遥六、建议研究的整体情况表明袁在虚拟学习社区中袁最突出的一个问题就是学习者缺乏积极的交互意识袁因此有必要采取一定的措施来增强交互意识和增进交互活动袁具体建议如下院渊一冤教师要注重参与和引导教师的主导地位不但体现在他们既是学习者知识的传授者袁是社区纪律的管理者袁是传递社会文化价值观念和准则的榜样袁更是学习者的朋友袁在实际操作上可以借用科勒的ARCS模型[12]遥具体为院渊1冤注意袁首先以跟帖的形式引发学习者的注意袁让学习者了解到自己正在被关注曰渊2冤贴切袁教师跟帖交互的内容与实践生活尽量联系袁提高知识与生活的贴近性袁如院学习者对人本主义感兴趣袁教师可以鼓励学习者谈谈自己在教学实践时具体该如何体现人本主义的精神曰渊3冤自信心袁即建立学习者的自信心袁教师和助学者对学习者跟帖提问时袁问题的难度和方向要依据学习者的能力而定袁让不同层次的学习者都逐步建立起自信心袁尤其要关注经常在讨论中野潜水冶的学习者袁增强这类学习者的自我效能感曰渊4冤满足袁一是让学习者提问的问题都能得到有效的解决袁让学习者感受到社区解决困难的力量袁二是使学习者通过帮助他人解决问题或参与讨论而获得满足感遥建构阶段互动行为比例总比例提出观点提问13%39%解释26%联结观点支持6%22%冲突尧反对1%评价15%智能收敛综合12%18%达成一致2%反思4%表5知识建构情况统计结果荨荨111UnRegistered渊二冤改善评价方式袁多重评价方式综合运用虚拟学习社区的评价从整体上可分为两种遥一种是宏观的袁即社区的奖罚规则制度袁如在学习者的成绩评价上袁可以有系统自动计分尧教师综合评价尧小组成员评价和学习者的自我评价等遥每一种的评价方式都有其片面性和局限性袁只能体现出学习者的某一面袁只有将多种评价方式综合运用才能尽可能做到对学习者公正尧全面的评价遥宏观的评价要重点注重质量袁在高质量的基础上再提高数量袁鼓励学习者多发高质量帖子遥另一种的评价是微观的袁没有固定的条例袁其尺度就掌握在教师的手中遥这种微观的评价方式主要体现在教师对学习者的跟帖内容中袁教师的评价对学习者的互动积极性起到十分重要的激励作用遥具体说来袁教师跟帖的时候要注意对学习者多进行正面尧肯定的鼓励袁评价的维度倾向于纵向而非横向袁让学习者逐步获得满足感遥教师还可以引导一批学习水平较高的社区成员袁如袁社区的意见领袖袁以同样的方法在跟帖时对学习者做出中肯的评价遥渊三冤注重社区整体间的交互袁把握好分组的时间和成员数量由于学习者的数量众多袁任务繁杂袁因此分组在学习中有时是不可避免的遥但分组时也要进行综合的考虑袁尽量不要过早的分组袁过早的分组容易使社区的成员以小组为交互的全部对象袁缺乏对社区的整体认知和交流遥最好先整体交流一段时间袁比如先共同完成一个阶段的任务袁缩短学习者之间的交互距离袁形成一个学习共同体遥在小组人员的设定上袁Rogers通过分析小组规模和成员参与程度的关系后指出袁3-6人的小群体中社会堕化现象得以削弱袁群体的合作效率较高[13]遥渊四冤关注学习者的心理需求袁增强学习者的归属感人的需要有多种袁除了基本生理需要尧安全需要这些最基本的缺失需要以外袁还有很多精神上尧心理上的需求遥虚拟学习社区的管理者和教师要关注学习者的这些需求袁通过沟通交流让学习者归属与爱的需求得到满足袁使其对虚拟学习社区的归属感和依赖感逐步增强遥[参考文献][1]王先桃.
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[作者简介]路林林袁曲阜师范大学教育技术学硕士袁研究方向为网络教育应用曰李兴保渊通讯作者冤袁教授袁硕士生导师袁曲阜师范大学信息技术与传播学院院长袁数字媒体与传播技术实验教学中心主任袁研究方向为网络教育应用曰宋燕袁教育技术学硕士袁研究方向为信息技术教育遥专题研讨荨荨AnInteractiveStudyonVirtualLearningCommunityinCampusEducationLuLinlin,LiXingbao&SongYan(SchoolofInformationTechnologyandCommunication,QufuNormalUniversity,RizhaoShandong518060)【Abstract】Thepaper,exemplifiedwithvirtuallearningcommunitybasedonthesubjectofLearningSciencesandLearningTechnologiesinQufuNormalUniversity,introducesquantitativestatisticsforthepostsaccordingtothetypeofcommunityposts(firstpost,independencepaste,onlinecomments),thenumberofcomments,postingofidentities,theessenceofpostsandinteractiontimesegment.
Also,thepapermakesaqualitativeanalysisofpostsaccordingtothenatureofthecontentsoftheposts,interpersonalrela鄄tionsinthecommunity,hotissues,andknowledgeconstructionintheinteraction.
Theresultsshowthatthecommunitymemberslackinteractiveawareness,havefewdifferentopinionsandlow-densityinteraction.
Besides,interactiveactivitiesareconfinedinthegroupandthehotissuesininteractionconcentrateonthemethodandthetheoreticaldiscussion.
Inordertosolvetheproblems,suggestionsareputforward:1)Communitymanagersandteachersshouldadoptbothmacroscopicevaluationandmicroscopicevaluationratherthansingleevaluationmethod;2)Theteachersshouldactivelyjoinintheinteractiveactivitiesincommunitywithanaimtohelpstu鄄dentsfeeltheexistenceofteachers;3)Students爷teamworkawarenessshouldbestrengthened;4)Learners爷psychologydemandsshouldbepaidattentionto,soastodeveloptheirsenseofbelongingtocommunity.
【Keywords】Virtuallearningcommunity;Interaction;Quantitativestatistics;Qualitativeanalysis收稿日期院2012年8月22日责任编辑院赵师红112UnRegistered