随着信息技术在教育领域的日益普及，网络环境下的协作学习成为未来协作学习研究的新方向（马婧，2013）。金智勇等人（2010）认为：“网络环境下的协作学习是协作学习和网络技术相结合的产物，它为学习者提供了生动而丰富的学习环境，这种环境有助于激发学生的学习兴趣，而且可以提供自主化的学习场所”。网络学习环境的发展为协作学习活动的开展提供了基础，同时使网络与移动学习平台共同支持的协作学习过程更加完善，更能贴近网络协作学习的需求。
多数研究表明，社会网络是协作学习环境的一个核心要素（Harasim，1995；Haythornthwaite，2002）。从社会网络的视角来看，学习是通过无缝交流、共同实践和社会网络关系的连接实现社会和集体成果（Brown&Duguid，1991）。从某种程度上来说，知识并不是由个体获取的静态对象，而是通过社会网络中多个学习者持续不断的社会交互与合作进行的积极协同建构（Cohen&Prusak，2001，pp.66-70；Lave&Wenger，1991；Nonaka&Konno，1998）。在网络学习环境中，社会网络作为资源与知识交流的主要渠道也发挥了工具性作用（Cho，Stefanone，&Gay，2002）。基于此，本文聚焦于探究网络学习平台和移动学习平台的协作学习效果，并从社会网络的视角比较不同学习平台中学习者的社会网络结构差异。
（一）基于网络学习平台的协作学习研究
国内外已经开展的基于网络学习平台的研究与实践，证明了信息技术在支持协作学习方面具有巨大的潜能。国外学者主要着眼于营造基于WIKI、Web的协作学习环境，以及使用协作学习工具等技术手段，为更新网络协作学习模式做出贡献。皮埃尔和斯塔曼（Pifarré&Staarman，2011）研究了WIKI学习环境下学生协作学习过程，指出学生在该学习环境下能够积极贡献信息进行学习。米诺卡和托马斯（Minocha&Thomas，2007）从探究网络协作学习效果的角度出发，描述了在WIKI论坛环境下的协作学习活动以及对WIKI论坛进行协作学习效果的评估，研究结果证实了WIKI作为协作学习工具的优势。拉鲁森和奥尔特曼（Larusson&Alterman，2009）为了增强WIKI支持协作学习的功能，提出了一个WDP（WIKI设计平台），WDP提供了丰富的主体学习空间，充分支持学生的协同工作。除此之外，邦克等（Bonk，Wisher，&Lee，2004）使用了一个基于Web的工具，允许学生在协作学习中采用多项选择题目，通过比较然后进行评估，结果表明Web协作学习在一定程度上提高了学生学习成绩。
（二）基于移动学习平台的协作学习研究
（三）基于SNA对协作学习的研究
社会网络分析（SocialNetworkAnalysis，SNA）是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法，它通过描述和测量行动者之间的关系以及通过这些关系流动的各种信息、资源来对社会关系结构及其属性进行量化分析（景天魁，等，2009a，pp.39-47）。SNA以数据挖掘为基础，采用可视化的图以及社会网络结构的形式表示。运用这种研究方法可以建立社会关系模型、发现社群内部行动者之间的各种社会关系。SNA简单易用，能处理大量数字化数据，非常适合分析（如电子邮件、超链接、WIKI、微博客和论坛等）数字化交流（Scott&Carrington，2011）。社会网络结构图能帮助课程设计者和指导者评估学习者学习过程，界定提高学习效果的性能问题（Siemens，2010）。
胡勇是在教育领域采用社会网络分析的代表人物之一。他采用SNA中的凝聚子群分析、角色分析和中心性分析讨论了异步网络协作学习中的群体知识建构层次，指出学习者群体知识建构的层次不高、权力分布不均匀、角色分布不同等情况（胡勇，等，2006）。陈向东（2006）从社会网络中心度、密度、中心势等角度探讨了学习者在线协作学习过程的交互网络结构，指出利用SNA可以清晰描绘学习者的交互网络结构，分析网络协作模式。此外，有学者将社会网络分析运用到真实的信息技术课堂进行教学研究，分别从社会网络密度、中心度、凝聚子群等方面对学习者课堂交流网络进行分析，指出社会网络分析用于课堂协作学习的优势（金振威，等，2012a）。
三、研究设计
（一）研究对象
北京市某高校计算机科学与技术（师范）专业78名本科生，其中女生26名，男生52名。该班级同学之间熟悉，消除了陌生人网络协作交互时可能会产生的亲疏障碍。
（二）方案设计
1.前测调查问卷
2.协作学习任务主题
3.协作学习任务的组织与实施
（三）数据收集与分析
四、研究结果与分析
（一）社会网络分析
1.密度分析
密度是衡量群体内部行动者之间紧密程度的指标，对于固定规模的群体网络，行动者之间联系越频繁，该群体网络密度越大，群体网络对行动者的态度、行为等产生影响的可能性越大，成员之间的交互程度也越强（朱晓菊，2014）。表4为三次任务的整体网络密度。
2.中心性分析
社会网络中心性常被用来评价一个人的重要程度、衡量一个人地位的优越性或者权利以及社会声望（刘军，2004b，pp.54）。点度中心度常用来衡量一个人在整个群体中的权威性。当一个行动者与很多行动者有直接关联时，该行动者具有较大权力，且位于网络社区核心位置。位于核心位置的行动者一般情况下与其他行动者具有多种关联，处于网络社区边缘的行动者则拥有较小权力，与其他行动者关联较少（刘军，2004c，pp.55-57）。通过中心性分析，可以了解整个网络的核心节点以及分布情况。
（3）任务3中MOODLE平台整体社会网络结构图
3.凝聚子群分析
凝聚子群是行动者之间具有相对较强的、直接的、紧密的、有关系的行动者子集，常用于分析行动者之间是否出现了交往较为紧密的小团体（景天魁，等，2009b，pp.127-131）。为了观察小组在平台上的凝聚力深度，可以用各种各样的派系来测量。派系是最基本的一个凝聚子群概念，通过派系分析法可以发现一些小团体、小组织。这里只针对前两次协作任务进行对比分析（见表5）。
（2）将分析出来的凝聚子群与每个平台实际划分小组进行对比，发现很大的相似性。
（二）后测调查问卷结果与分析
五、研究结论与建议
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