探析深度学习表征的一种新方法:社会认知网络特征(SENS)

近年来,深度学习在教育领域越来越受到重视,它被划分为三大维度:认知领域、人际领域和自我领域。已有的基于问卷、测试题和访谈等方式进行的学习效果分析,难以满足人们对于深度学习中的动态、过程和综合的分析需求。作为一种新的研究方法,社会认知网络特征(SENS)结合了社会网络分析(SNA)和认知网络分析(ENA)两种分析方法,能够很好地对深度学习的三个领域进行分析。通过对原有的SENS方法进行改进,提出了适合深度学习SENS方法的一般步骤,并对每个步骤进行详细的介绍;通过以两个典型案例展示如何利用SENS来促进深度学习,并将深度学习和在线协作数据分析相结合;提出了应用SENS的一些经验与建议,以期为今后研究深度学习提供新的思路和方法。     

深度学习视域下认知偏差对知识建构的影响机制研究

知识建构是实现深度学习的有效途径,亦是各参与主体冲突协商、相互博弈的过程,而认知偏差作为学习者固有的认知心理现象,易对知识建构协同策略的选择产生影响.为深入揭示深度学习知识建构过程中学习者认知内在机制,基于演化博弈理论,利用结构方程模型对认知偏差、团队冲突与知识建构的关系迸行分析.研究表明,证实性偏差、自我维护偏差和敌对归因偏差显著正向直接影响知识建构,任务冲突在认知偏差和知识建构之间起中介作用,而关系冲突与知识生成的关系不显著.据此基于脑科学对认知偏差的阐释,从社会连接、心理契约、心智解读、自我意识与控制、情绪等五个维度提出了知识建构有效发生策略,拓展了深层次知识建构的研究范畴,助力深度学习的有效发生与良性发展.     

协同学习环境中的知识建构及其社会网络分析

知识建构是一种社会性协商与对话的意义建构过程。基于协同学习工具套件所构建的适应集体学习情境的新型学习环境,通过社会网络分析来探究课堂知识建构过程中的师生互动所形成的社群结构、社会关系以及参与特征。结果表明,协同学习环境中,通过支持教师主导的学习者知识建构过程,形成了知识聚合性的社会关系网,使学习者的观点、想法快速地进行汇聚从而支持深度知识建构,同时也清晰地描绘了社群中学习者的参与特征。本研究可以为实现不同文化背景下新技术革新教学提供一种新路径：     

社会认知网络：深度学习表征的创新方法

随着新型技术（如人工智能等）的迅速发展以及信息时代对核心素养人才的诉求,深度学习越来越被国内外学者关注。然而,有关深度学习的表征方式参差不齐,且多数聚焦深度学习单一维度的评估。基于此,本文首先回顾了国内外表征深度学习的主要方法。其次,阐释社会认知网络表征深度学习过程的可行性与实用性,梳理现有两类社会认知网络用于深度学习过程评估的步骤。最后,基于上述分析,提出对深度学习视域下社会认知网络应用的未来研究建议。     

在线教师培训中的群体社会认知网络特征分析

在线教师培训对教师专业发展具有重要意义。深入动态地分析教师学习者在线培训过程有助于提升教师参训效果,同时也充满挑战。社会认知网络特征分析方法综合运用了社会网络分析与认知网络分析的优势,能够对学习过程进行动态表征和分析。本研究采用社会认知网络特征分析方法分析教师在线评论和交互文本,探究了不同成绩教师学习者的社会认知网络特征及演变情况。研究发现,高分组与低分组的教师学习者的社会交互情况差异显著,社会网络特征的演变情况不同;认知主题存在差异,认知网络特征演变的趋势相似而程度不同;社会交互与认知演变存在内部一致性,但受个人特征与教学组织影响显著。对在线教师培训中的教师学习者群体进行社会认知网络特征分析,有助于精准把控教师学习者的学习情况,从而促进有效反馈和提升培训质量。     

教师区域网络协同备课中的社会网络分析

社会网络分析法在网络教研、CSCL中日趋受到重视,文献调研发现,以往研究主要集中在社会网络的1-模网络分析。首先综合应用1-模网络和2-模网络分析,对来自安徽省肥西县10所不同学校的33位二年级语文教师在学习元上开展的协同备课数据进行社会网络分析,对其网络结构图、中心性、凝聚子群、"核心-边缘"与"分派"展开分析,立体化展示了协同备课过程中教师群体和个人层次的参与特点,并重点从教师个体角度,分析其参与度、协作知识建构阶段和关注主题的分布情况及特征。最后基于分析结果,提出了后续网络备课和区域教研中应注意的问题。     

协作知识建构的社会网络分析

本文用社会网络分析方法,以K12教育论坛作为虚拟学习社区代表,分析各问题讨论式帖子间的内在交互联系,并用社群图揭示虚拟学习社区的知识建构过程,从密度、中心性、凝聚子群三大方面分析协作知识建构的特征,以探讨利用虚拟学习社区如何进行有效的协作知识建构.     

以协同知识建构为核心的教师混合式研训模型研究

在借鉴协同知识建构相关研究,并结合教师实践性知识发展特点的基础上,本研究构建了以面向过程、任务驱动为导向的,以协同知识建构为核心的教师混合式研训模型。相关模型包括以个体知识建构为主的准备、以群体知识建构为主的面对面研训、以及以实践反思为主的双重建构三大阶段。在此基础上,本研究在具体的实践中探索出包括计划与准备、面对面研训、远程在线研训和面对面分享等四个阶段的应用过程,并提出了一系列基于该模型的实践应用策略与方法。     

虚拟学习社区社会网络位置与知识建构的关系研究

为了研究虚拟学习社区社会网络位置与知识建构的关系,作者使用了社会网络分析方法、统计分析方法和内容分析方法等多种研究方法,对首师大虚拟学习社区中的两门在线课程数据进行分析后得出以下结论:(1)两门网络课程的社会网络都为典型的核心-边缘结构,其核心位置、半边缘位置及边缘位置都具有一定数量的行动者;(2)两门在线课程的社会网络都存在结构洞,且均有一定数量的行动者掌握了结构洞位置,成为社会网络中的潜在的意见领袖;(3)处于不同核心-边缘位置上的行动者,其知识建构特点具有显著差异;行动者的核心度对信息分享层知识建构有很强的正相关影响,对意义协商层的知识建构也有较强的正相关影响;(4)占据较多结构洞位置的意见领袖与非意见领袖之间的知识建构存在显著差异;且担任意见领袖的行动者比其他行动者具有更多的意义协商知识建构行为;(5)占据中心位置的行动者和占据结构洞位置的行动者,其知识建构的特点不同,但他们都在虚拟学习社区社会网络中扮演了重要角色,对知识建构的水平有重要的影响作用.     

面向知识建构的教师区域网络协同备课模式研究——一项基于学习元平台的实践探索

网络教研对促进教师专业发展有着至关重要的作用,本文尝试将知识协同建构理论引入到区域网络协同备课中,借助学习元所提供的协同编辑、微批注、评论等功能,通过在安徽肥西10所试验小学的实践探索,按照知识的外化、协作知识的建构和社会化、知识的实践化以及知识的内化和组合化过程,归纳出基于学习元的区域网络协同备课的一般模式,梳理了基于学习元的协同备课的7个基本环节,并提出了技术、认知、内容和群体动力这四方面的支持策略,在收集教师对协同备课模式问卷反馈的基础上,对该协同备课的实施效果进行了讨论和小结。     

在线协作学习过程中社会临场感的社会网络分析

已有的研究和实践证明,社会临场感有助于降低学习者在线学习过程中的孤独感、提升学习满意度和促进虚拟学习社区的建立。社会临场感与交互的关系十分密切,以往研究者主要借助内容分析方法或调查问卷来分析两者之间的关系,注重测量个体的意见和主观的感知,但无法反映社会临场感随时间发展变化的动态特征。社会网络分析(SNA)的中心度、密度、中心势、派系等参数能够较为合理地表征在线协作学习中师生的交互过程特征,为研究这一问题提供了新的思路。通过对一门网络课程实施期初、期中和期末三个阶段师生在线论坛中的交互过程与行为进行定量和可视化的社会网络分析,结果显示:学习者在不同学习阶段的社会临场感存在显著差异,交互和社会临场感之间具有十分紧密的联系,个体的社会临场感会随时间的发展而变化。社会网络分析有助于理解在线学习环境中社会临场感的形成和发展变化,有助于教师改进教学,提升网络教学的质量。     

融合学习者社交网络的协同过滤学习资源推荐

传统的协同过滤推荐算法存在冷启动和数据稀疏的问题,使得新学习者因历史学习行为记录稀疏或缺失而无法获得较准确的个性化学习资源推荐。鉴于此,文章提出将学习者社交网络信息与传统协同过滤相融合的方法,计算新学习者与好友之间的信任度,借助新学习者好友对学习资源的评分数据,来预测新学习者对学习资源的评分值,以填补新学习者在学习者—学习资源评分矩阵中的缺失,实现对新学习者的个性化学习资源推荐。实证研究结果表明,该方法在一定程度上能够解决传统协同过滤方法的冷启动和数据稀疏问题,提高个性化学习资源推荐的准确率。     

基于社会网络分析的在线协作学习研究

因为在本体论、认识论和方法论上的独特之处,社会网络分析(Socialnetworkanalysis,SNA)已经应用于研究各种形式的在线协作学习。本文讨论了社会网络分析方法的特点,对典型的研究案例进行了介绍,并分析了当前研究存在的不足。利用社会网络分析方法,能够分析在线学习者形成的社会网络结构、不同类型协作的模式以及什么样的结构能够促进协作的过程,加强社会网络的联结,提高在线学习的效果。     

技术支撑下的团队深度学习设计研究

高水平思维是深度学习的核心特征,如何促进学习者的高水平思维是教学设计者以及学习环境设计者的首要考虑因素.然而遗憾的是,国内对于高水平思维这一领域进行研究的学者甚少,成果略微.本文以jan herrington和ronoliver的谈话分类框架为依据,以其著名论点"谈话是思维的外在表征"为基本假设,对Moodle教学平台中学习者的谈话行为进行了分析,研究了目前网络环境下学习者的高水平思维现状,并就如何有效促进高水平思维进行了讨论,以期对团队深度学习设计提供可资借鉴的理论与实践依据.     

促进网络课程协作学习深层化的研究

近几年,网络课程发展势头迅猛,但随之也出现了学习浅表化的现象.协作学习是网络课程学习的一个重要环节,为了促进网络课程中协作学习的深层化,对某门网络课程协作学习效果从会话内容、会话分类、会话情绪三个方面进行会话分析,得出网络课程中的协作学习存在的问题,并提出相关的解决策略,以期为网络课程协作学习深层化提供参考.     

虚拟学习社区中知识共享的社会网络分析

文章通过社会网络分析方法对虚拟学习社区中的知识共享行为进行了解析,在"ASP.NET技术论坛"中选取了一个月的交互数据作为样本,分别从密度、社群图、中心性、小团体以及小世界效应等方面来分析虚拟学习社区的知识共享的社会网络结构,并从意见领袖、小团体建设、弱连接、吸引孤立者等角度对社区建设提出相应的策略,以促进网络结构优化,促进虚拟学习社区集体智慧发展。     

Learning and Collective Knowledge Construction With Social Media: A Process-Oriented Perspective

Social media are increasingly being used for educational purposes. The first part of this article briefly reviews literature that reports on educational applications of social media tools. The second part discusses theories that may provide a basis for analyzing the processes that are relevant for individual learning and collective knowledge construction. We argue that a systems-theoretical constructivist approach is appropriate to examine the processes of educational social media use, namely, self-organization, the internalization of information, the externalization of knowledge, and the interplay of externalization and internalization providing the basis of a co-evolution of cognitive and social systems. In the third part we present research findings that illustrate and support this systems-theoretical framework. Concluding, we discuss the implications for educational design and for future research on learning and collective knowledge construction with social media.