协作学习的交互分析方法：基于信息流的视角

　　1.本书面向协作学习交互过程提出了一种创新的分析方法。
　　2.本书是以信息流的视角展开的，与其他传统手段不同。
　　3.本书的数据采集使用的是大数据技术。

　　协作学习作为一种重要的学习方式已经在基础教育、高等教育和职业教育等领域广泛应用。交互是协作学习的基本活动单元，也是协作学习的关键。交互分析是探究协作学习规律和把握交互过程动态变化的核心，也是诊断学习者对协作学习目标掌握程度的依据。传统的研究大多从言语行为的视角对交互过程进行分析，这样的分析取向与协作学习的效果难以建立直接的联系。作者把协作学习系统看成信息系统，将研究对象确定为这个系统中的信息流，采用基于信息流的方法分析面对面和网络环境下协作学习的交互过程。大量的实证研究表明，基于信息流的协作学习交互分析方法不但能够分析协作学习的交互过程，而且能够通过信息流的3种属性，即总激活量、聚焦水平和深度来预测协作学习的效果。为了与读者分享这种创新的交互分析方法，本书详细介绍该方法的缘起、操作步骤和具体的应用案例。
　　《协作学习的交互分析方法 基于信息流的视角》适合所有对协作学习感兴趣的读者，包括一线教师、研究者以及本科生、硕士或博士研究生等，可作为个人学习与研究的参考资料，也可作为相关课程或者师资培训的教材或辅导书。
　　《协作学习的交互分析方法 基于信息流的视角》受国家社会科学基金教育学青年课题“基于大数据学习分析技术的大学生适应性调节学习技能的评价与干预策略的实证研究”（ CCA140154）的支持和资助。

　　郑兰琴，博士后，讲师，硕士生导师，中共党员，2004年留校工作，北京师范大学教育学部教育技术学院教师。现主持全国教育科学规划“十二五”规划国家青年课题一项、北京市教育科学规划“十二五”规划青年课题一项，曾主持全国教育科学规划“十二五”规划教育部青年课题一项，已经顺利结题。参与科研项目近30项。近年来在国内外期刊和国际会议上发表（含录用）学术论文50余篇，其中3篇SSCI检索，出版专著1部，教材2本。

前言
第1章 协作学习的交互
1.1 关于协作学习
1.1.1 协作学习的定义
1.1.2 协作学习的5个核心要素
1.1.3 协作学习的交互
1.2 协作学习的交互设计
1.2.1 协作学习的任务设计
1.2.2 协作学习的交互策略设计
1.2.3 协作学习的环境设计
1.2.4 协作学习的评价
1.2.5 协作学习的活动设计
第2章 协作学习的交互分析方法
2.1 协作学习的交互研究
2.1.1 交互的类型和结构研究
2.1.2 交互过程的行为特征研究
2.1.3 交互的评价研究
2.1.4 交互的影响因素研究
2.1.5 交互研究的反思
2.2 协作学习的交互分析方法
2.2.1 定性的交互分析方法
2.2.2 定量的交互分析方法
2.2.3 混合的交互分析方法
2.2.4 协作学习交互分析方法的反思
第3章 基于信息流的协作学习交互分析方法的研究
3.1 协作学习系统的特征和概念模型
3.1.1 系统与系统的分析
3.1.2 协作学习系统的特征
3.1.3 协作学习系统的建模
3.2 基于信息流的协作学习交互分析方法的操作规范
3.2.1 信息流的表征方法
3.2.2 信息流的切分规则
3.2.3 协作学习的任务设计规范
3.2.4 初始知识网络图的绘制规范
3.2.5 评分者信度检验方法
3.3 基于信息流的协作学习交互分析方法的操作步骤
3.4 信息流的属性定义
3.5 基于信息流的协作学习交互分析方法的实证研究
3.5.1 研究目的
3.5.2 研究问题
3.5.3 研究假设
3.5.4 研究过程
3.5.5 研究方法
3.5.6 协作学习的任务
3.5.7 研究样本
3.5.8 评分者信度
3.5.9 研究结论
3.5.10 讨论
第4章 协作学习系统信息流特征的分析
4.1 协作学习系统信息流时间特征的分析
4.1.1 信息流激活知识网络图的时间特征分析
4.1.2 聚焦点随时间变化的特征分析
4.2 协作学习系统信息流空间特征的分析
4.2.1 信息流激活知识网络图的空间特征分析
4.2.2 信息流激活形成的知识网络图与初始知识网络图的相似度分析
4.2.3 个体输出的信息流激活知识网络图的特征分析
4.2.4 所有小组共同激活的知识图分析
4.3 信息流的类型和表征方式的分析
4.3.1 信息流的类型分析
4.3.2 信息流的表征方式分析
第5章 基于信息流的协作学习交互分析方法的应用与反思
5.1 基于信息流的协作学习交互分析方法的应用案例
5.1.1 教师参与协作学习的效果研究
5.1.2 基于角色分配的在线协作学习的效果研究
5.2 基于信息流的协作学习交互分析方法的反思
5.2.1 研究创新
5.2.2 研究局限
附录
课程目标的知识网络图
消费者行为理论的知识网络图

　　缘起
　　我从2001年读硕士开始正式接触协作学习，那时我选修了我的导师黄荣怀教授的一门课，即“协作学习”。虽然是第一次学习这门课，但我对协作学习充满了浓厚的兴趣，那时我还与我的师姐一起撰写过关于协作学习的动机因素的文章。后来，我仔细拜读了黄荣怀教授的博士论文《关于协作学习的结构化模型研究》，更进一步增强了对协作学习研究的信心。2002年和2003年，我有幸担任黄教授“协作学习”这门课的助教，这让我从实践的角度进一步增加了对协作学习的理解，特别是有了不少在一线教学中如何开展协作学习的感悟。
　　后来，我在读博士期间，毅然选定了“协作学习”作为我的博士论文研究方向。在研究所组织的一次学术交流中，我有幸听取了杨开城教授的学术报告，那场报告激起了我对信息流研究的兴趣。在与黄教授和杨教授的多次讨论中，我最终选定“基于信息流的面对面协作学习交互分析研究”作为我的博士论文选题。3年博士毕业后，我继续对这种方法进行探索和研究，在网络环境下进一步论证了该分析方法的有效性。因此，本书是对我的博士论文的修改和提升，也是我近6年来对基于信息流的协作学习交互分析方法系统研究的结晶。
　　基于信息流的协作学习交互分析方法的最大优势在于把信息流看作研究的对象，把协作学习系统看作信息系统，关注该系统内部信息流的属性与这个系统功能的关系。通过大量样本的实证研究，我发现信息流的3个属性，即总激活量、聚焦水平和深度可以有效预测协作学习的效果。教师、研究者都可以采用基于信息流的协作学习交互分析方法分析面对面和网络环境下协作学习的交互过程，也可以预测协作学习的效果，同时该分析方法对于教师干预、设计和优化协作学习也具有重要意义。
　　本书内容及结构
　　本书共有5章。第1章论述了协作学习的交互及其设计方法；第2章在总结协作学习交互研究的基础上，系统梳理了协作学习领域常用的交互分析方法，并对每种方法的概念、操作步骤进行了总结。第3章系统论述了我提出的基于信息流的协作学习交互分析方法的操作规范、操作步骤和实证研究。第4章论述了如何从信息流的视角分析协作学习系统。第5章分享了应用基于信息流的协作学习交互分析方法的两个案例，并对整个研究进行了总结和反思。
　　致谢
　　首先，我要感谢我的恩师——北京师范大学的黄荣怀教授。黄教授引领我进入计算机支持的协作学习领域，并鼓励我在这个研究领域深入开展研究，他对于协作学习的独特见解和观点打开了我的眼界，他为我提供了肥沃的学术土壤和宽松的科研环境。我还要特别感谢陈丽教授在我读博期间给予我的大力支持。特别感谢杨开城教授的悉心指导。杨教授引领我从信息流的视角分析协作学习，让我从另外一面看到这种分析方法的前景。
　　其次，我要感谢我的两位硕士生。本书虽然是我独自撰写，但是我的两位学生梁妙和于俊辉在攻读硕士期间，为检验基于信息流的协作学习交互分析方法付出了大量的时间和精力，协助我分析了大量的数据，在此表示谢意。
　　最后，我要感谢我的读者。感谢您能耐心读完它。由于本人水平有限、经验不足，书中难免存在一些遗漏、不当甚至错误之处，恳请广大读者不吝赐教。

　　协作学习活动设计还需要考虑对学习者动机的激发和维持。很多学习者在参与协作学习特别是在线环境下的协作学习时，会中途退出或者不愿意持续参加，其原因在于学习者参与协作学习的动力不够。那么如何才能激发学习者参与并持续参加协作学习呢？笔者根据自己的经验总结出如下几种行之有效的方法。
　　1 让学生意识到协作学习是学习者进行人际交往学习的重要途径，参与协作学习可以认识其他同学，进而成为朋友，扩大交际范围。
　　2 在协作学习的过程中，让学习者不断感受到个体能力的提升，这样他就可以把所学知识与他人分享，从而体现个体价值，激发其持续学习。
　　3 设定一些外部奖励措施，激发学习者的外部动机。
　　4 组建小组时，允许学习者自己选择小组成员。
　　5 设计协作学习任务时，设计多个主题，并允许学习者自己选择研究主题，从而激发学习者的兴趣。
　　6 协作学习任务的设计要与学习者真实生活相联系，从而激发学习者探索新知的动机。
　　7 整个协作学习活动和任务的难度适中，不需要学习者耗费太多时间和精力和代价即可完成。
　　8 整个活动的设计要让每个小组成员都能参与其中，从而调动学习者的协作学习积极性。
　　9 允许学习者制定评价个体和小组成果的标准，从而调动学习者参与协作学习的热情。
　　10 允许学习者自己选择角色，并进行角色轮换。
　　11 计算机支持的协作学习环境要提供共享的信息和文档以及协同学习的空间。
　　12 教师在激发、促进、维持学习者参与协作学习的动机方面具有重要作用，因此教师要尽可能参与协作学习，并观察协作学习的全过程，给予及时的反馈，从而激发学习者继续协作学习的动机。
　　13 给予学习者重新提交成果的机会，以提高学习的满意度。