基于信息流的协作学习交互分析方法的研究

人们对协作学习的研究越来越关注过程,特别关注对交互过程的分析,因为交互是激发和产生知识的基本活动单元.传统的研究大多从行为的视角对交互过程进行分析,这种分析与交互效果难以建立直接的联系,本研究把协作学习交互系统看成是信息系统,研究的对象确定为信息流,并尝试采用新的方法即基于教学过程的信息集合(Instructiotl Informatioil Set)IIS图法来分析协作学习的交互过程,具体操作包括:(1)绘制IIS初始图,确定Iis榆入信息项的表征格式;(2)确定IIS的输入信息项的过程序列;(3)根据实际需要将IIS输入信息项中的数据转化为IIS图的标注信息并进行解释.本文通过实验的方法证明IIS图分析法可以有效地预测协作交互的效果.     

协作学习交互分析方法之反思

当今教育理念已经从关注个体知识建构转向关注群体知识建构。协作学习作为一种群体建构的方式,已经成为各级各类教育特别是高等教育的一种主要学习方式。交互是协作学习的基本活动单元,也是理解协作学习本质的关键。交互分析是探究协作学习规律、把握协作学习过程变化的核心,也是诊断学习者对教学目标掌握程度的依据。交互分析研究的重心已经从交互的各种影响因素转移到小组交互过程的研究。但目前关于交互过程的研究主要集中在宏观的交互模式、成员关系、交互行为特征等方面,还存在对交互过程的分析粒度过粗、视交互为静态的过程、以及缺乏客观、有效的分析方法和工具等问题。目前已有的9种协作学习交互分析方法大多从言语行为的视角对交互过程进行分析,在划分分析单元、确定客观且可重用的编码体系,以及保证分析方法的信效度方面面临诸多挑战。基于信息流的协作学习交互分析方法着眼于整体,注重过程,并用新的效标即信息流所映射的目标知识网络图的总激活量来预测交互效果,信效度较高,可能成为一种有前景的交互分析方法。     

国外CSCL交互分析方法研究综述

计算机支持的协作学习(Computer Supported Collaborative Learning,简称CSCL)交互行为分析,有利于发现隐含在海量交互数据中的学习特征规律,有利于促进参与者对交互过程和协作效果的反思。文章讨论了不同分析方法在CSCL交互分析领域的应用情况,包括统计分析法、数据挖掘方法、图形可视化分析方法和社会网络分析法。从分析单元类型、技能背景,数学基础三个方面,比较了各类方法的优势和不足,并进一步讨论了CSCL交互分析的未来发展研究趋势。     

协作学习活动结构设计研究

协作学习活动结构是对协作学习过程的一种设计、规划和描述。教师通过设计协作学习活动结构对协作学习过程实现隐性控制,促成协作学习有效发生。在阐述协作学习活动结构设计的流程和原则基础之上,系统建构了协作学习活动结构设计的任务分析、时序排列、角色定义和资源分配4种策略,并分析了协作学习活动结构化的局限。     

情绪交互对在线协作学习者知识建构的影响

情绪交互可以在一定程度上决定在线学习者协作知识建构的成效。为了探究情绪交互的网络结构特征及其对在线学习者协作知识建构的影响程度,研究综合采用社会网络分析法和内容分析法,从整体网络视角分析在线协作讨论中情绪交互的网络结构特征,并依据Gunawardena提出的知识建构模型对在线学习者协作知识建构水平进行了分析。研究发现,情绪交互的连通性较低、密度整体不高、中心势偏高,而且在线学习者的协作知识建构总体水平也不高,主要集中于知识分享和知识分析层次。其次,情绪交互密度和中心势不仅与知识协商和知识修改之间存在显著相关关系,而且在一定程度上可以预测在线协作知识建构水平。鉴于此,文章从情绪交互视角提出了提升在线学习者协作知识建构水平的策略。     

网络协作学习中的人际交互策略

人际交互是网络协作学习中最重要的组成部分之一,人际交互的质量直接影响网络协作学习效果。本文在论述网络协作学习、人际交互概念的基础上,分析了网络协作学习中人际交互的优点与局限,根据影响网络交互的几大因素,分别从教师、学生、学习氛围、学习任务、评价等维度探讨了网络协作学习中的人际交互策略。     

网络协作学习中的微交互言语

交互行为分析是CSCL(计算机支持协作学习)研究中,特别是网络协作学习研究中的重要内容之一。为了有效地分析学习交互和找到促进学习交互的方法,有必要建立从微观层面对交互行为进行分类的框架。该研究首先提出了微交互行为的概念,然后鉴于基于文本的交互仍然是当前最重要的交互形式,建立了一个微交互言语行为的分类框架。该框架从交际功能的角度,把微交互言语分为展示型言语、质询型言语、解释型言语、支持型言语、发展型言语等15种类型。本文也介绍了该微交互言语分类框架的确定和发展过程,最后通过实例讨论了其在CSCL系统中的应用价值。     

基于多模态交互信息的协作学习投入分析

协作学习投入面临多维、动态数据采集与多元数据融合分析的挑战,而多模态交互分析能够提取并融合动态、多维度的投入信息,对表征协作学习交互过程具有重要价值。基于此,文章构建了基于多模态交互信息的协作学习投入分析指导框架,并从投入水平的整体性表征、投入状态的多维性分析和投入信息的时序性挖掘等角度,阐述了协作学习投入分析应考虑的关键问题。此外,文章还提出了包含多模态信息采集、多模态特征提取、多模态特征融合分析等三大模块构成的多模态交互信息分析路径。研究结论显示,多模态交互信息能实现对协作交互过程全方位、细粒度地记录,进而对小组协作学习投入的状态进行动态表征与持续分析。未来研究可能的方向在于基于智能语音处理技术的交互会话分析、基于仪表盘的投入信息可视化呈现以及基于智能代理的协作投入适应性支持。     

协作学习:e-Learning环境中的交互设计模式

社会需求的转换,要求教育者和教育媒体设计者重新审视电化教育发展的变化趋势,大学教育要勇于承担变革的挑战,为社会培养兼具专业素养和协作能力的人才。一种e-Learning的,把教育学、技术、组织等因素包括美学在内的综合视角才是解决问题的办法。本文从转变教育设计人员的观念、影响e-Learning环境的协作学习的因素、交互设计的基础支撑因素等角度探讨了e-Learning环境中教育、技术、传播、社会、心理、审美共同支撑的合作机制,重点介绍了Kirschner等设计的e-Learning环境协作学习的六步交互设计模式。     

CSCL中的交互研究

在协作学习的过程中,交互是激发和产生共同知识的基本活动单元,交流会话是协作产生的基础。明确CSCL中交互的本质,把握交互的内在规律,是CSCL系统设计的基础和核心。本文聚焦CSCL中的交互过程,探讨交互的研究内容及分析研究方法,初步确定了交互研究的基本框架。     

基于项目的协作学习互动网络分析

互动分析是探究协作学习规律和把握协作学习过程变化的核心。通过七周的实验和运用SNA软件、Ucinet及SPSS进行数据处理与研究发现,整个社会网络的连接数、密度、互惠性、平均度、聚类系数等都有不同程度的提高;小组内高度互动,小组间互动较少;小组密度与小组绩效的相关性极为显著,凝聚子群密度在一定程度上可考察团体的互动情况,辅助判定协作学习是否有效发生;中心度能反映成员及小组的活跃程度,但和学习绩效没有直接关系。     

基于交互分析的协作学习过程研究——以《e-Learning导论》在线课程分析为例

尽管计算机支持的协作学习在理论研究领域和教育实践领域已经取得了很大的进展,但研究者还不明确学习者在协作学习过程中进行了哪些小组活动,学习过程具备哪些特征,是否存在一定的规律。本文以学生在《e-Learning导论》在线课程的异步讨论区中的交互作为研究对象,通过内容分析法,从小组参与度的角度讨论了学生参与协作学习过程的积极性,从认知活动、情感活动、元认知活动三类小组活动的角度探讨了协作学习过程的构成和变化趋势。最后通过对个别在线辅导教师和学生的深度访谈,挖掘了影响在线协作学习质量的一些因素,并对协作学习过程的一些特征做出了合理的解释。     

应用HMM识别在线协作交互模式

协作学习的本质是协同建构知识的过程,实现该过程主要有三类交互模式:分享信息、协商冲突和共同创造。基于隐马尔可夫模型,以实时交互言论的行为类型为观察序列,以小组讨论状态为状态集合,该论文尝试了上述三类协作交互模式的识别研究。     

网络协作学习中互动网络结构分析研究

群组内部的交互机制是当前CSCL研究领域的焦点问题。国内外相关研究发现,互动网络结构是发现群组内部交互工作机理的有效方法之一。通过综述国内外学者的相关成果,分析协作学习中互动网络的形成过程,归纳出互动网络结构存在五个典型特征:连通性、密集性、中心性、内聚力和角色空间,介绍了每种结构特征的分析与测量方法,在此基础上提出网络协作学习中互动网络结构的分析模型,最后使用教学实验对分析模型进行验证,并获得了有意义的研究结论。     

基于交互分析的协同知识建构的研究

该指出，计算机支持的协作学习(CSCL)主要研究协同知识建构的过程以及设计工具支持这一过程的实现，而共享、论证、协商、创作、反思和情感交流是实现协同知识建构的基础。目前，交互分析是明确CSCL中协同知识建构的本质、把握其规律的主要研究方法，其应用主要有四个方面，即通过分析成员个体和小组整体的知识结构变化、关系网络形成、互动结构、协同知识建构水平等来探讨协同知识建构的基本规律。该最后还分析了一个以这一方法来评估协同知识建构水平的研究案例。     

协作学习2.0:基于Web2.0的协作学习新范式

文章在分析Web2.0的特征及协作学习概念的基础上,提出了协作学习2.0的概念与特点,给出了协作学习2.0的架构,在探讨了协作学习2.0的理论基础上,重点解析了协作学习2.0架构的元素,并具体说明了协作学习2.0的应用过程,为Web2.0时代的协作学习提供了一种新范式。