关键词：认知投入；行为投入；社会投入；情感投入；协作学习；学习分析；学习策略；学习评价
作者：李艳燕1，彭禹2，康佳2，包昊罡2，苏友2（北京师范大学智慧学习研究院100875；北京师范大学教育技术学院100875）
一、问题提出
二、在线协作学习中小组学习投入分析模型构建
（一）学习投入分析维度的研究现状
表1学习投入分析维度研究现状
综上所述，现有学习投入分析研究一方面缺乏系统的分析方法，难以开展全面分析，另一方面在测量小组学习投入的方法中各分析维度存在交叉。由于小组成员之间的交互以及知识共建的复杂性，行为、社交、情感、认知四个方面的投入均需要考虑，同时各个维度之间应明确区分，不能交叉定义。因此，从现有个人及小组学习投入分析研究出发，本研究借鉴个人学习投入中每个维度所测量的子维度指标，提出了对于小组学习投入的系统性分析模型，并通过实验探索模型各维度对学习绩效的影响，完善了关于在线协作学习中小组学习投入的分析维度及方法。
（二）面向在线协作学习的小组投入分析模型构建
在在线协作学习中，当前学习投入研究主要从行为投入、情感投入和认知投入三个方面进行分析（Jrvel,etal.,2016）。由于协作学习中的小组投入不是个人的学习投入的简单累加，而是在协作中对情景和社交的回应，小组成员之间的交互过程是决定协作学习质量的关键。因此，本研究在此基础上加入社交投入，形成了面向在线协作学习的小组投入分析模型。该模型将小组的学习投入与知识共建动态关联，聚焦在线协作学习过程，以各小组的学习投入为分析粒度，分别为行为投入（在线讨论中的参与和沉浸程度）、社交投入（小组意见交换）、情感投入（在讨论过程中的情感表现）和认知投入（对问题的理解以及知识共建）四个维度进行分析测量，具体模型如图1所示。
图1面向在线协作学习的小组投入分析模型
1.行为投入
行为投入被广泛定义为学习者在完成学习任务中的参与和沉浸程度，包括他们的努力、坚持和专心程度，以及出席率、参与度和作业完成情况等指标（Helme,S.,Clarke,&D.,2001）。在协作小组内，行为投入反映的是大部分成员试图致力于共同的任务，包括学生在讨论中的贡献数量、在线学习环境下发帖长度等（Zhu&E.,2006）。本研究基于小组学习投入的定义和现有关于测量学生行为投入的指标，并结合在线讨论的学习环境，引入了新的指标——反应度，对小组的行为投入进行了测量，具体指标如下：
（1）发帖量
发帖量，即小组在讨论中发帖的总量。学者Lipponen（2003）等人认为小组的行为投入要包括小组成员在讨论中的贡献发帖数量。发帖量属于参与类的投入，是课程学习的基本行为投入，体现了学生对于学习规则、要求的接受与认同程度，是其他行为投入的基础。
（2）话题量
话题量，即小组发表主题帖的数量。Lipponen（2003）研究发现，小组讨论中的话题量可以反映一个小组中对问题的讨论思路以及解题的脉络，体现一个小组是否能从多个角度考虑问题。
（3）反应度
反应度，即平均每个帖子的回复数量。学者Calvani（2010）通过研究发现，在线协作讨论可能会存在碎片化的危险，导致缺少争论或者批判性的进展，因此在小组协作学习中针对小组成员提出的观点一起进行批判性的评价和争论是非常重要的，而评测这一过程的主要指标就是反应度，其计算公式如下：
反应度=发帖量/话题量（1）
2.社交投入
（1）广泛度
广泛度，即小组成员之间的交互密度。刘军等人研究表明，密度是用来测量任何一个小组中个人的社交广度的方法，暗示着社交网络中参与的等级以及参与者在讨论中的积极程度，描述了社交网络中每个点之间的整体连接水平（刘军,2004）。一个网络中各节点间的连线越多，该图的密度就越大，它代表一个图中各个节点间联络越频繁，说明小组成员之间的交互越多，社交投入程度也越高。
（2）凝聚度
研究者Freeman（1979）将凝聚度定义为一个关系网中从一个节点到另一个节点的距离总和。两个节点之间的距离可以反映出一个社交网络的凝聚力。凝聚力指数越大，说明该整体网络越具有凝聚度。也就是说当小组成员互相交流讨论时，他们的凝聚度就越高，社交投入也就会越多。
（3）互惠度
互惠度指社交网络中两个节点之间的双向关系，即小组成员两两之间是否有联系。联系越紧密，互惠度就越高。王陆（2009）等人研究证实高互惠度的凝聚子群中成员的学习成绩显著高于低互惠度的凝聚子群中成员的成绩。
（4）参与均度
参与均度，即为小组成员发帖数量的方差，其值越大，该小组越可能出现话语霸权的情况。学者Rogat（2014）认为，高质量的社交投入暗示着小组的所有成员都是公平参与到任务中的，而不是小组中某个成员的贡献被忽略，其计算公式如下：
式中，μ：小组内个人平均发帖量；n：小组人数；e：每个人的发帖量。本文在后面统计出的参与均度的值均为取反之后的正向值p′，即p′的值越大，说明小组每个成员的贡献差距越小。
3.情感投入
4.认知投入
三、基于学习投入分析模型的实证研究
（一）研究设计与实施
4.小组成员将在线讨论后形成的任务解决方案通过Wiki共同编辑，形成小组最终的解决方案，此过程为30分钟。
（二）数据收集与处理
关于小组成绩的判定，经过两名“数据结构”课程的资深教师的讨论，制定了任务解决方案的可行性、算法实现完整性、算法实现正确性以及算法创新性四项评分标准，如表2所示。邀请一名“数据结构”课程的资深教师，该教师具有课程知识结构和协作活动方面的丰富经验，按照标准对每个小组通过Wiki协同编辑的任务解决方案进行评分。
表2小组成绩评分标准
（三）研究结果与分析
1.在线协作中小组学习投入基本情况分析
表3小组学习投入基本情况
2.小组学习投入与小组成绩的关系
表4小组学习投入与小组成绩之间的关系
注：*p<0.05，**p<0.01
3.不同成绩学生在小组投入上的差异表现
为了探究不同成绩的学生在小组投入上的表现差异，本研究采用正态分布法则对不同成绩的被试进行了高低分组。研究按照成绩将小组排序，取成绩为前27%和后27%的小组，分别作为高分组和低分组。在本实验中一共30个小组，取成绩排名前八位的小组作为高分组，后八位的小组作为低分组，通过曼惠特尼U检验的方法，检验高低分组在每种投入及子维度上的差异，数据统计结果如表5所示。
表5高低分组在各维度上的差异性统计
由表5可以发现，高分组和低分组在行为投入—发帖量（U=0.03*）、社交投入—广泛度（U=0.03*）、互惠度（U=0.04*）、凝聚度（U=0.02*）方面有显著的差异，说明这四个子维度对于小组的成绩的影响最大。在情感投入方面，高分组和低分组的中立情感占比最多，且高分组的中立情感（M=0.62）大于低分组（M=0.45），说明高分组在讨论中主要涉及客观知识内容，如“栈先进后出，队列先进先出，其他的都可以在定义指针的中间插入”，有利于推进任务解决。在认知投入方面，高分组在问题和元认知维度上的均值远高于低分组，说明高分组讨论中主要针对不同问题或者观点进行深入交流，而不是简单给出一个概念或观点。若小组的讨论越多集中在低等级的陈述事实上，而不是对成员所发的帖子进行进一步深入的批判性思考以及自我的元认知反省，小组的协作效果将会比较差，从而导致小组的成绩较低。
四、讨论
本研究面向在线协作学习中的小组学习投入构建了“面向在线协作学习的小组投入分析模型”，并在此基础上探究了小组投入与成绩之间的关系。基于以上的数据分析结果，我们可以得出以下结论：
五、总结
学习投入是在线协作学习环境中不可或缺的一部分，对学生的整个学习过程都会产生重要的影响。但在目前有关小组投入的研究中，对小组投入的测量方法以及小组投入是否能够影响学习效果的讨论不够深入。本研究从小组层面展开对学习投入的研究，构建了在线协作学习中小组学习投入的分析模型，提出了小组学习投入各维度的度量方式，并将该模型运用到在线协作学习环境中分析在线协作学习者的学习投入程度与学习绩效的关系。研究表明模型中小组行为投入、社交投入对小组成绩有显著正向影响，而丰富多样的情感投入则不利于协作活动的开展，对小组成绩有负面影响。本模型可以为了解在线学习中学业倦怠情况的产生及个性化指导提供有效依据，从而提高在线协作学习质量，优化学习者在线协作学习体验。
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作者简介：李艳燕，教授，博导，通讯作者，北京师范大学智慧学习研究院（100875）。彭禹，硕士究生；康佳，硕士研究生；包昊罡，博士研究生；苏友，博士研究生。北京师范大学教育技术学院（100875）。
基金项目：本文系国家社会科学基金教育学一般课题“基于大数据的在线协作学习分析评价与干预策略的实证研究”（项目编号：BCA170077）的阶段性研究成果。
刊载信息：李艳燕，彭禹，康佳，包昊罡，苏友.2020.在线协作学习中小组学习投入的分析模型构建及应用[J].中国远程教育（2）：40-48.