盧 瀟 胡凡剛

（曲阜師范大學 傳媒學院，山東日照 276826）

基于教育大數(shù)據(jù)的教育虛擬社區(qū)交互設計研究*

盧 瀟 胡凡剛

（曲阜師范大學 傳媒學院，山東日照 276826）

當前，教育大數(shù)據(jù)憑借為教育決策提供數(shù)據(jù)支持的優(yōu)勢在教育教學過程中發(fā)揮了重要作用，受到教育界的廣泛關注。教育虛擬社區(qū)作為網(wǎng)絡教育的應用及發(fā)展形式，如何利用大數(shù)據(jù)為社區(qū)交互提供指導值得探究。因此，從教師、學生、目標內容、資源、文化五個層面詳細闡述了教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互的作用蘊涵，并以“學習科學與技術”虛擬社區(qū)的大數(shù)據(jù)為研究個案，采用問卷調查法從主體因素、支撐因素、目標內容因素、資源因素、文化因素五個方面，實證分析了教育虛擬社區(qū)交互效果影響因素。結果表明：教師、學生、平臺、網(wǎng)絡環(huán)境、目標、內容、資源、社區(qū)歸屬感和社區(qū)氛圍等因素有利于提升社區(qū)交互效果，在具體交互過程中要發(fā)揮教育大數(shù)據(jù)在社區(qū)交互中的支持作用，有針對性地對社區(qū)交互進行主體設計、支撐因素設計、目標內容設計、資源設計、文化設計，以期提升社區(qū)交互效果。

教育大數(shù)據(jù)；教育虛擬社區(qū)；交互；實證分析；設計

一、引言

近年來，教育大數(shù)據(jù)（Big Data of Education）作為教育界的一大熱點而被廣泛關注，尤其自2015年在曲阜師范大學成立 “中國教育大數(shù)據(jù)研究院”以來，更是上升到了國家戰(zhàn)略層面，對實現(xiàn)教育公平與教育現(xiàn)代化發(fā)揮重要作用。教育大數(shù)據(jù)通過挖掘教育過程數(shù)據(jù)背后所蘊涵的巨大教育價值，為教育提供決策，為教學設計提供支持，為教與學提供數(shù)據(jù)參考，從而更好地提高教育教學效果。目前，對教育大數(shù)據(jù)的研究主要集中在以下三個方面：教育大數(shù)據(jù)的理論研究、教育大數(shù)據(jù)的技術支持、教育大數(shù)據(jù)的應用探索。

教育大數(shù)據(jù)的理論研究除了概念、內涵外，主要包括大數(shù)據(jù)引發(fā)的教育變革與學習變革。中國教育科學研究院院長田慧生指出，大數(shù)據(jù)及其技術為認識探索教育規(guī)律提供了前所未有的手段，對改變教與學的方式提供了強有力的支持，對教育研究、教育決策科學化水平的提升奠定了基礎[1]。在《21世紀教育的新目標和大數(shù)據(jù)在教育改革中的應用》報告中，美國俄亥俄州立大學博士生導師、中美教育研究中心主任包雷指出，教育改革的推動需要大數(shù)據(jù)的助力，大數(shù)據(jù)在教育改革中的作用主要體現(xiàn)為通過對教育大數(shù)據(jù)的分析而做出的科學推理（Scientific Reasoning）[2]。

在技術支持方面，教育大數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)獲取、保存、技術挖掘、可視化呈現(xiàn)、三元空間大數(shù)據(jù)計算、人臉識別等相應的技術支持，特別是目前區(qū)塊鏈技術的興起更是為教育大數(shù)據(jù)提供了倫理保護。因為具有“去中心化”特點的區(qū)塊鏈技術通過與教育大數(shù)據(jù)的融合，正越來越多地應用于學生學籍數(shù)據(jù)、考試數(shù)據(jù)、教育虛擬社區(qū)數(shù)據(jù)、學分銀行數(shù)據(jù)的保存與處理等方面，達到對學習過程數(shù)據(jù)的分布式管理和加密的作用，使師生成為教育資源、教育信息的管理者，保障數(shù)據(jù)不被泄露，保護師生教與學的隱私。

目前，對教育大數(shù)據(jù)的應用研究還停留在對應用的理論探索和初步嘗試階段。例如，澳大利亞科廷大學博士生導師劉萬泉教授及其團隊，近年來在北京、大連、云南及澳大利亞的中小學，利用視頻記錄學生的聽課過程并抓取面部圖像，通過學生面部表情識別、分析其情緒和精力集中度，進而調控課堂；臺灣銘傳大學李御璽教授基于Moodle平臺的大數(shù)據(jù)分析，建立了課程早期預警模型，打破了總結性評價的局限，將形成性評價應用于課程教學。

以上研究表明，國內十分重視教育大數(shù)據(jù)給教育帶來的重大改變，對教育大數(shù)據(jù)的研究也正如火如荼地開展，但其應用仍處于起步階段，與網(wǎng)絡教育的結合應用較少，更鮮有結合網(wǎng)絡教育的高級發(fā)展形式——教育虛擬社區(qū)的實踐探索。

教育虛擬社區(qū)立足于學習者的學習，而學習是一個意義建構的過程。約翰·西利·布朗 （John Seely Brown）在《情境認知與學習的文化》一文中指出，在社區(qū)中，有意義學習通過交互、與他人分享資源、提出具有挑戰(zhàn)性的問題、提供建設性的反饋，從而促進個人知識的增長[3]。基亞·奇·揚（Chia-Chi Yang）等人的研究也表明，在在線學習環(huán)境中，學生學業(yè)成績與交互成正相關關系[4]。關于教育虛擬社區(qū)中的交互問題，很多專家學者已做過相關研究與分析[5-8]，這里的教育虛擬社區(qū)交互（Interaction in Educational Virtual Communities）主要是指在“教育虛擬社區(qū)”這一特殊社會領域內學習者的活動方式，它最終指向美好人際關系的建立和學生的個性完滿及整體生命建構[9]。

在以上理論研究與實踐探索的基礎上，我們把社區(qū)交互這一教育虛擬社區(qū)的基本活動方式作為研究的著力點，進行基于教育大數(shù)據(jù)的研究與實踐探索，進而為提升社區(qū)交互效果提供參考。

為此，我們前期調研了學堂在線、十二學平臺、中國大學MOOC以及中央電教館組織建設的全國55個精品專題教育社區(qū)，把這些作為教育大數(shù)據(jù)的來源，對其中的組織者、主持人、教師、學生、技術管理者進行深入的訪談，他們一致認為，社區(qū)交互的順利進行，離不開大數(shù)據(jù)的支持，教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互起著十分重要的作用。

我們首先分析教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互的支持作用，在此基礎上，再對社區(qū)交互效果影響因素進行實證分析，找出有利于提升社區(qū)交互效果的因素，結合教育大數(shù)據(jù)對交互的支持作用，進行有利于自組織發(fā)展的他組織設計，研究的最終目的和歸宿是提升社區(qū)交互效果，如圖1所示。

圖1 基于教育大數(shù)據(jù)的教育虛擬社區(qū)交互設計研究邏輯

二、教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互的作用蘊涵

國內最早提出“教育大數(shù)據(jù)”概念的是徐鵬、張海等人，他們在《大數(shù)據(jù)視角分析學習變革》一文中指出，廣義的教育大數(shù)據(jù)泛指所有來源于日常教育活動中的人類行為數(shù)據(jù)；狹義的教育大數(shù)據(jù)指學習者的行為數(shù)據(jù)[10]。在教育虛擬社區(qū)中，通常采用狹義的概念，將平臺上學習者的學習行為數(shù)據(jù)，看做教育大數(shù)據(jù)。楊現(xiàn)民等在文章《教育大數(shù)據(jù)的應用模式與政策建議》中提出，與傳統(tǒng)教育數(shù)據(jù)相比，教育大數(shù)據(jù)的采集具有更強的實時性、連貫性、全面性和自然性，分析處理更加復雜、多樣，應用也更加多元、深入[11]。

我們認為，充分挖掘教育過程中的數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)背后蘊涵的教育價值，是教育大數(shù)據(jù)的應有之義。

一方面，對教育管理者和教學者來說，通過對教育大數(shù)據(jù)的分析反映教育現(xiàn)狀，從而為教育決策、教育咨詢、教學設計提供反饋，也將其作為對學生進行形成性評價的依據(jù)，為教學和管理提供數(shù)據(jù)支持。尤其在網(wǎng)絡學習和在線學習中，教師無法面對面開展教學，對學生的學習進展了解很少，但在大數(shù)據(jù)的支持下，教師可以通過在線學習的時長、知識點學習的頻率、重復錯誤率等數(shù)據(jù)把握學生的學習情況，有針對性地開展教學。

另一方面，對學習者來說，由每位學生的學習過程數(shù)據(jù)生成的學習進展情況和知識掌握情況可作為個性化學習訂制的依據(jù)，實現(xiàn)“精準”學習。而且學習者徜徉在教育大數(shù)據(jù)的海洋中，其數(shù)據(jù)來源更廣泛，能更便捷地獲取優(yōu)質教育資源，滿足碎片化學習的需要，進而實現(xiàn)泛在學習。教育虛擬社區(qū)交互本身的價值訴求在于如何促進學習者發(fā)展與社區(qū)可持續(xù)發(fā)展，而具有“精確分析”、“精準推送”、“個性化服務”等功能特點的教育大數(shù)據(jù)，恰恰滿足這一訴求。

摩爾（Moore）認為，遠程教育中存在著三種類型的交互：學習者與學習內容的交互、學習者與教師的交互、學習者與學習者的交互[12]。此外，已有研究表明，教育虛擬社區(qū)交互由交互主體、交互客體及社區(qū)交互文化環(huán)境構成[13]。結合社區(qū)構成要素，經(jīng)過實踐調研，我們認為，教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)的作用蘊涵主要體現(xiàn)在五個層面：在教師、學生、目標內容、資源層面，教育大數(shù)據(jù)給予社區(qū)交互以數(shù)據(jù)支持，通過采集學習者的交互行為數(shù)據(jù)，分析大數(shù)據(jù)背后蘊涵的交互行為特征，進而指導社區(qū)交互行為；在文化層面，教育大數(shù)據(jù)與社區(qū)交互蘊涵著相同的文化理念，為交互提供理念支持。教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互的五個層面都起著重要作用，如圖2所示。

（一）教師層面：“精準化”教學

作為教育虛擬社區(qū)的引導者和實施者，教師在社區(qū)交互中扮演著教學與評價的角色，教師需依據(jù)學生的反饋信息及時調整教學進度、補充相關內容資源，并參照評價指標對學生進行評價。傳統(tǒng)的反饋信息主要通過學生的學習結果以及學生的普遍反映來獲取，對學生的評價也通常采用定性評價方式，這種獲取反饋信息與評價的方式大多根據(jù)教師已有經(jīng)驗、認知水平得出，有一定主觀性和局限性，缺乏客觀的數(shù)據(jù)支持，對社區(qū)交互的判斷不夠精確，從而導致教育虛擬社區(qū)交互的作用未能充分展現(xiàn)。

在大數(shù)據(jù)的作用下，數(shù)據(jù)分析給予教師開展及評價社區(qū)交互以實證支持，這些支持反映了教育大數(shù)據(jù)對社區(qū)交互的作用，是為了提升社區(qū)交互的效果，是教師利用大數(shù)據(jù)手段對交互產(chǎn)生作用，而非對教師本身的作用。教師可以憑借學生登陸的時間、訪問次數(shù)、在線時長、上傳下載資源的數(shù)量、不同類型學習資源的下載頻率、發(fā)帖回帖的數(shù)量、與教師討論的問題數(shù)量、討論內容、測試成績、排名、進步情況等交互行為數(shù)據(jù)，將平時難以直觀觀察、描述的信息通過可視化的形式準確把握，及時調整學習進度、內容、資源，更加客觀地評價學生的學習情況，并根據(jù)學生的掌握程度、認知風格等進行個性化指導，促進成員的專業(yè)發(fā)展和個性化發(fā)展，從而做到：重視大數(shù)據(jù)評價，做好推送式服務。

（二）學生層面：“個性化”學習

學生作為教育虛擬社區(qū)交互的核心主體，其社區(qū)交互行為旨在學習課程內容、提高專業(yè)能力、進行情感交流。大數(shù)據(jù)對學生在社區(qū)交互中的支持作用，一方面體現(xiàn)在記錄學生學習過程，為學生自主調控學習進程提供數(shù)據(jù)參考，另一方面體現(xiàn)在分析學生行為數(shù)據(jù)，按需推送相關內容資源，為學生的個性化學習服務。在社區(qū)交互過程中，學生登陸社區(qū)的時間、在線學習時長、知識點的掌握情況（未學習、未掌握、已掌握）、資源下載頻率、發(fā)帖回帖數(shù)量及內容、個人和小組學習主頁瀏覽量等均被記錄下來，利用這些數(shù)據(jù)挖掘學習者的認知風格、認知方式、學習行為、學習績效等，可以更好地為學習者服務。

方海光等人指出，教育大數(shù)據(jù)不僅可以有效地干預、指導學習者，而且學習者也可據(jù)此來自主調整學習策略，促進自適應學習[14]。在教育虛擬社區(qū)中，利用大數(shù)據(jù)將形成性反饋準確提供給學生，一方面，學生可根據(jù)自己的學習過程數(shù)據(jù)了解學習進程，如，哪些知識內容已掌握、哪些未掌握，以及社區(qū)其他成員的學習進展與知識掌握情況，從而對自身及其他成員學習結果進行認知，自主調控學習進程；另一方面，通過可視化的學生行為數(shù)據(jù)，定位學生學習需求，針對其較薄弱點，推送相關內容資源，滿足學生個性化需求，實現(xiàn)學習內容與資源的私人訂制，促進個性化發(fā)展。

（三）目標內容層面：“預判式”調節(jié)

沃爾特·德特蘭 （Walter Dettling）等人在《學生虛擬社區(qū)的管理》一文中指出，社區(qū)交互應具有明確的目標定位[15]，明確的目標是進行社區(qū)交互的前提和基礎，一切學習活動都是圍繞學習目標展開的。對社區(qū)來說，社區(qū)總目標一般由社區(qū)教師確定，如，“學習科學與技術”虛擬社區(qū)與課程相結合，其社區(qū)總目標就是完成課程的基本要求。在完成社區(qū)總目標的前提下，每位學生進行社區(qū)交互都帶有個人目標，了解社區(qū)總目標和學生個人目標是順利展開社區(qū)活動的重要前提，進而再根據(jù)目標確定學習內容。

大數(shù)據(jù)在確定目標內容的過程中起著預判與調節(jié)的作用：首先，通過采集分析每個成員的交互行為數(shù)據(jù)，可以預判學生的個人目標。如果某些學生在社區(qū)中主要進行資源交互，他在社區(qū)中的交互目標或許是獲得知識與技能的提高；如果主要進行團隊協(xié)作，他在社區(qū)中的目標可能是體驗合作過程與方法；如果主要進行社區(qū)討論，他的交互目標或許是獲得情感交流，在獲悉每位學生的個人目標后提供與之相適應的內容，有助于展開個別化教學。其次，可以根據(jù)學生每個知識點在線學習的時長、知識掌握情況等數(shù)據(jù)，挖掘學生感興趣的內容以及掌握較薄弱的內容，增加這些內容的數(shù)量，從而提高學習績效；也可以通過這些數(shù)據(jù)檢驗學習內容的難易程度，適當調整教學內容。

（四）資源層面：“訂制式”推送

社區(qū)目標的達成與知識的掌握最終是通過學生對資源的意義建構實現(xiàn)的，因此，資源要優(yōu)質、有價值、承載學習內容、符合學生需求，而這可以通過大數(shù)據(jù)的形式得以獲悉。通過學生上傳和下載資源的數(shù)量、不同類型學習資源的下載頻率、資源引用次數(shù)、由資源引發(fā)的話題討論等數(shù)據(jù)，分析哪些類型的資源普遍受到學生青睞，能引發(fā)學生思考交流，進而增加相應的資源；而對學生來說，通過這些數(shù)據(jù)分析每個學生對哪種形式的資源、哪些內容的資源更感興趣，結合他們的薄弱點，推送相應的資源，實現(xiàn)資源的訂制，使之符合學生的學習需要。

（五）文化層面：“權威霸權”的消解

教育虛擬社區(qū)交互和教育大數(shù)據(jù)蘊涵著相同的文化理念。教育虛擬社區(qū)是學習者在自由、平等的文化氛圍下自發(fā)聚集而成的，社區(qū)交往的文化特性是從依附走向平等，從他塑走向自塑[16]。社區(qū)成員平等地享受資源、發(fā)表言論，避免了現(xiàn)實情境中專家、教師的語言霸權現(xiàn)象。社區(qū)交互采用自主式和小組協(xié)作式兩種方式進行，自塑性強，學生可根據(jù)自身學習需求、目標、內容等選擇交互策略、資源、媒體等，交互進程可以完全由學生做主。

正如張洪孟等人強調，教育大數(shù)據(jù)突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)絕對集權的觀點，每位學習者都可借助互聯(lián)網(wǎng)和媒體設備生成學習數(shù)據(jù)，都是教育數(shù)據(jù)的中心[17]。學習者與教育大數(shù)據(jù)進行著交互：每位學習者的行為數(shù)據(jù)都被記錄保存下來，具有很強的平等性，通過對數(shù)據(jù)的分析形成反饋，再將反饋信息傳遞回教師和學習者，進而調整學習行為。

三、教育虛擬社區(qū)交互效果影響因素的大數(shù)據(jù)分析

本文以曲阜師范大學傳媒學院的 “學習科學與技術”教育虛擬社區(qū)為案例進行調查，對教育虛擬社區(qū)交互效果影響因素進行大數(shù)據(jù)分析，進而為教育虛擬社區(qū)交互設計提供數(shù)據(jù)支持。

（一）問卷設計與實施

我們通過親身參與、實際觀察、訪談和調研，并結合社區(qū)交互的特點，編制了教育虛擬社區(qū)交互效果影響因素調查問卷。為保證數(shù)據(jù)的科學性與準確性，避免受測對象給出傾向模糊的意見，除幾個涉及基本信息的問題外，問卷絕大多數(shù)問題采用李斯特量表的形式：“非常不同意”=1分；“不同意”=2分；“中立”=3分；“同意”=4分；“非常同意”=5分。問卷共67個項目，分為兩部分。第一部分為教育虛擬社區(qū)交互效果調查，包括21個項目；第二部分為教育虛擬社區(qū)交互效果影響因素調查，共46個項目。

調查對象為參加過“學習科學與技術”社區(qū)的教育技術學專業(yè)大三、大四本科生和部分碩士研究生，共發(fā)放140份問卷，回收129份，回收率為92.1%，其中，有效問卷110份，有效率為78.6%。

（二）數(shù)據(jù)處理與信度、效度分析

我們使用SPSS for Windows 19.0對問卷數(shù)據(jù)進行錄入及分析。問卷總體信度系數(shù)Cronbach’s Alpha值為0.888，表明該問卷內在一致性良好，具有較高信度，可用作研究數(shù)據(jù)。

問卷效度的檢驗采用因子分析法，得出問卷的KMO值為0.619，大于0.5，適合做因子分析。Bartlett球形檢驗卡方統(tǒng)計值的顯著性概率P值為0.000＜0.001，表明變量之間存在相關關系，問卷結構效度良好。

（三）數(shù)據(jù)分析

問卷將教育虛擬社區(qū)交互效果影響因素分為五個方面，共46個項目，包括主體因素25個項目，支撐因素12個項目，目標內容因素4個項目，資源因素3個項目，文化因素2個項目。分別將這五類因素變量與交互效果之間的關系進行分析，得到相關系數(shù)（Pearson）及顯著性水平。

1.主體因素與交互效果之間的關系

主體因素分為教師因素和學生因素：

（1）教師因素有10個，包括教師的人格特征、教師和藹的態(tài)度、教師具有較高的職業(yè)素養(yǎng)、教師經(jīng)常表揚學生、教師經(jīng)常鼓勵學生、教師過多批評學生、教師即時在線、教師及時給予問題反饋、教師進行有效指導、教師適時組織線下活動。以上10個項目的肯定等級均高于平均值3，總體評價等級為4.0182，明顯高于五點量表的中間值3，這表明大部分學生認為以上10個因素對交互效果有影響。

為了進一步分析，以教師因素為自變量，以交互效果為因變量，采用進入法進行多元回歸分析。結果顯示，交互效果與教師因素的總體回歸效應顯著（R2=0.515，P=0.000），因此，建立線性回歸模型是恰當?shù)?，相關系數(shù)如表1所示。

由表1可知，教師的人格特征、教師經(jīng)常表揚學生、教師經(jīng)常鼓勵學生、教師及時給予問題反饋4個因素對交互效果影響顯著（p＜=0.05），其余變量回歸效應不顯著。

表1 教師因素與交互效果的回歸方程系數(shù)表

（2）學生因素有15個，分為學生個人和學生團隊兩方面，具體包括學生具有良好的知識基礎、學生具有較高的認知水平、學生的認知風格、學生具有較強的自我效能感、學生具有較高的信息素養(yǎng)、學生對社區(qū)交互具有積極態(tài)度、學生對社區(qū)交互具有較高的認可程度、學生積極上傳共享資源、學生用于社區(qū)交互的時間較少、學生積極回帖、在交互過程中自發(fā)形成的社區(qū)意見領袖、學生之間相互信任、實名交互、學生團隊具有明確的學習愿景、學生團隊分工合理。以上15個項目中，除“學生認知風格”的肯定等級為2.7909，低于平均值3之外，其余14項的肯定等級均高于平均值3，總體評價等級為3.8760，明顯高于中間值3，這表明大部分學生認為以上14個因素對交互效果有影響。

為了進一步分析，我們以學生因素為自變量，以交互效果為因變量，采用進入法進行多元回歸分析。結果顯示，交互效果與學生因素的總體回歸效應顯著（R2=0.623，P=0.000）。因此，建立線性回歸模型是恰當?shù)?，相關系數(shù)如表2所示。

表2 學生因素與交互效果的回歸方程系數(shù)表

由表2可知，學生具有良好的知識基礎、學生具有較高的認知水平、學生具有較高的信息素養(yǎng)、學生對社區(qū)交互具有積極態(tài)度、學生對社區(qū)交互具有較高的認可程度、學生積極回帖、在交互過程中自發(fā)形成的社區(qū)意見領袖、學生之間相互信任、實名交互、學生團隊具有明確的學習愿景、學生團隊分工合理，這11個因素對交互效果影響顯著（p＜=0.05），其余變量回歸效應不顯著。

2.支撐因素與交互效果之間的關系

支撐因素包括網(wǎng)速、平臺穩(wěn)定運行、平臺功能完善、平臺界面友好、平臺交互性強、平臺防止個人信息泄露、使用網(wǎng)絡用語、使用表情符號、安全的網(wǎng)絡環(huán)境、網(wǎng)絡垃圾信息、舒適的物理環(huán)境、適時進行線下活動。以上12個項目中，除“使用表情符號”的肯定等級為2.6636，低于平均值3之外，其余11項的肯定等級均高于平均值3，總體評價等級為3.8896，明顯高于中間值3，這表明大部分學生認為以上11個因素對交互效果有影響。

為了進一步分析，我們以支撐因素為自變量，以交互效果為因變量，采用進入法進行多元回歸分析。結果顯示，交互效果與支撐因素的總體回歸效應顯著（R2=0.639，P=0.000）。因此，建立線性回歸模型是恰當?shù)?，相關系數(shù)如表3所示。

由表3可知，網(wǎng)速、平臺穩(wěn)定運行、平臺功能完善、平臺界面友好、平臺交互性強、平臺防止個人信息泄露、使用網(wǎng)絡用語、安全的網(wǎng)絡環(huán)境、網(wǎng)絡垃圾信息，這9個支撐因素對教育虛擬社區(qū)交互效果影響顯著（p＜=0.05），其余變量回歸效應不顯著。

3.目標內容因素與交互效果之間的關系

目標內容因素包括明確的學習目標、豐富的學習內容、高生成性的學習內容、感興趣的學習內容。以上4個項目的肯定等級均高于平均值3，總體評價等級為3.9961，明顯高于中間值3，這表明大部分學生認為以上4個因素對交互效果有影響。

表3 支撐因素與交互效果的回歸方程系數(shù)表

為了進一步分析，我們以目標內容因素為自變量，以交互效果為因變量，采用進入法進行多元回歸分析。結果顯示，交互效果與目標內容因素的總體回歸效應顯著（R2=0.659，P=0.000）。因此，建立線性回歸模型是恰當?shù)模嚓P系數(shù)如表4所示。

表4 目標內容因素與交互效果的回歸方程系數(shù)表

由表4可知，明確的學習目標、豐富的學習內容、感興趣的學習內容3個因素對教育虛擬社區(qū)交互效果影響顯著（p＜=0.05），其余變量回歸效應不顯著。

4.資源因素與交互效果之間的關系

資源因素包括豐富的學習資源、優(yōu)質的學習資源、便捷的學習資源。以上3個項目的肯定等級均高于平均值3，總體評價等級為4.0045，明顯高于五點量表的中間值3，這表明大部分學生認為以上3個因素對交互效果有影響。

為了進一步分析，我們以資源因素為自變量，以交互效果為因變量，采用進入法進行多元回歸分析。結果顯示，交互效果與資源因素的總體回歸效應顯著（R2=0.707，P=0.000）。因此，建立線性回歸模型是恰當?shù)模嚓P系數(shù)如表5所示。

表5 資源因素與交互效果的回歸方程系數(shù)表

由表5可知，豐富的學習資源、優(yōu)質的學習資源、便捷的學習資源3個因素均對教育虛擬社區(qū)交互效果影響顯著（p＜=0.05）。

5.文化因素與交互效果之間的關系

文化因素包括較強的社區(qū)歸屬感和良好的社區(qū)氛圍。這2個項目的肯定等級均高于平均值3，總體評價等級為4.0818，明顯高于五點量表的中間值3，這表明大部分學生認為這2個因素對交互效果有影響。

為了進一步分析，我們以文化因素為自變量，以交互效果為因變量，采用進入法進行多元回歸分析。結果顯示，交互效果與文化因素的總體回歸效應顯著（R2=0.665，P=0.000）。因此，建立線性回歸模型是恰當?shù)模嚓P系數(shù)如表6所示。

表6 文化因素與交互效果的回歸方程系數(shù)表

由表6可知，較強的社區(qū)歸屬感和良好的社區(qū)氛圍這2個因素對教育虛擬社區(qū)交互效果影響顯著（p＜=0.05）。

基于對社區(qū)交互效果影響因素的大數(shù)據(jù)分析，我們發(fā)現(xiàn)教師的人格特征，教師經(jīng)常表揚、鼓勵學生，教師及時給予問題反饋，學生具有良好的知識基礎、較高的認知水平、較高的信息素養(yǎng)，學生對社區(qū)交互具有積極態(tài)度、較高的認可程度，學生積極回帖，在交互過程中自發(fā)形成社區(qū)意見領袖，學生之間相互信任，實名交互，學生團隊具有明確的學習愿景，學生團隊分工合理，網(wǎng)速正常，平臺穩(wěn)定運行、功能完善、界面友好、交互性強、防止個人信息泄露，使用網(wǎng)絡用語，安全的網(wǎng)絡環(huán)境，無網(wǎng)絡垃圾信息，明確的學習目標，豐富、感興趣的學習內容，豐富、優(yōu)質、便捷的學習資源，較強的社區(qū)歸屬感和良好的社區(qū)氛圍等因素有利于提升社區(qū)交互效果。因此，在具體交互過程中要對這些因素進行設計，并發(fā)揮教育大數(shù)據(jù)在社區(qū)交互中的支持作用，進而提高交互效果。

四、教育虛擬社區(qū)的交互設計

我們一方面分析教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互的支持作用，另一方面基于學堂在線、十二學平臺、中國大學MOOC和中央電教館組織建設的全國55個精品專題教育社區(qū)調查數(shù)據(jù)，以及“學習科學與技術”社區(qū)實證分析數(shù)據(jù)，對教育虛擬社區(qū)交互進行設計，以期提升社區(qū)交互效果。設計時我們以“學習科學與技術”社區(qū)為例，從主體、支撐因素、目標內容、資源、文化五個方面著手，如圖3所示。

圖3 教育虛擬社區(qū)交互設計

（一）主體設計

在“學習科學與技術”社區(qū)中，主體主要指教師和學生。索爾扎·格爾塞瓦（Solza Grceva）曾提到，在社區(qū)中，教師角色由知識提供者向學習過程促進者轉變，學生角色由被動學習者向主動學習者轉變[18]。對于教師來說，教師的人格特征、教師經(jīng)常表揚學生、教師經(jīng)常鼓勵學生、教師及時給予問題反饋等因素對社區(qū)交互效果會產(chǎn)生影響。

因此，教師在交互過程中，首先要充分發(fā)揮語言風格、性格氣質、熱愛學生等人格特征，潛移默化、潤物細無聲地影響學生的言行舉止，并外化為良善行為，教師應注重人格特征的積極作用；其次，適時表揚鼓勵學生，那拉揚·蘭詹·查克拉博狄（Narayan Ranjan Chakraborty）的研究表明：教師鼓勵學生更多地參與社區(qū)討論，可以幫助學生擺脫困惑，在交互過程中獲得自信[19]。還有研究也認為，在學習社區(qū)中，教師應鼓勵學生進行更積極的交互，以避免出現(xiàn)孤立狀態(tài)[20]；最后，教師要即時在線，對于學生提出的問題及時給予反饋，如果學生常常得不到反饋，在社區(qū)學習中的積極性會大大減弱，正如勞·辛西婭（Lau Cynthia）指出，教師的引導可以增加社區(qū)交互[21]，當出現(xiàn)無意義的閑聊或偏離學習主題時，要適時引導，回歸主題內容，引領話題的進行。另外還應注意為學生提供學業(yè)上的幫助，包括任務設計、優(yōu)質資源、疑難解答、拓寬視野等。

對學生而言，是否具有良好的知識基礎、較高的認知水平、較高的信息素養(yǎng)，在進入社區(qū)時已經(jīng)確定了，但學生對社區(qū)交互具有積極態(tài)度、較高的認可程度、積極回帖、在交互過程中自發(fā)形成社區(qū)意見領袖等，卻是可以在社區(qū)活動中慢慢培養(yǎng)的。首先，學生要積極參加形式多樣的社區(qū)活動，從而增加對社區(qū)及社區(qū)交互的認可程度；其次，在與社區(qū)成員的交互過程中，逐步培養(yǎng)網(wǎng)上交流的意識與習慣，形成對虛擬社區(qū)交互的積極態(tài)度，當學生覺得自身是社區(qū)的一部分時，就更有可能被激發(fā)去尋找解決問題的方法并取得成功[22]，從而使社區(qū)交互由他組織向自組織靠攏，并慢慢自發(fā)形成社區(qū)意見領袖。

（二）支撐因素設計

支撐因素包括外部支撐因素和內部支撐因素：外部支撐因素指社區(qū)以外的網(wǎng)絡環(huán)境和物理環(huán)境，通過實證分析，發(fā)現(xiàn)外部物理環(huán)境 （舒適的物理環(huán)境、適時進行線下活動）對社區(qū)交互效果影響不顯著，而外部網(wǎng)絡環(huán)境（網(wǎng)速、安全的網(wǎng)絡環(huán)境、網(wǎng)絡垃圾信息）對交互效果有影響。因此，在設計社區(qū)外部支撐因素時，一要適當提高網(wǎng)速，二要保證網(wǎng)絡環(huán)境的安全，三要避免或減少網(wǎng)絡垃圾信息，可采用防火墻或殺毒軟件來凈化網(wǎng)絡環(huán)境，為社區(qū)成員營造一個安全、高效的網(wǎng)絡氛圍；內部支撐因素主要指平臺的開發(fā)、建設，在設計社區(qū)內部支撐因素時，要進行平臺的設計與完善，保證平臺穩(wěn)定運行，功能完善，界面友好，交互性強，防止個人信息泄露。

（三）目標內容因素設計

通過實證分析，我們發(fā)現(xiàn)學生團隊具有明確的學習愿景對社區(qū)交互效果有顯著影響，因為只有明確的目標支撐，教育虛擬社區(qū)交互才能順利有序地進行，社區(qū)交互才有意義。在進行交互目標設計時，首先，對社區(qū)所有成員制定一個總目標，如，社區(qū)成員必須達到怎樣的知識水平，需掌握哪些技能，應培養(yǎng)怎樣的情感、態(tài)度、價值觀，并且利用大數(shù)據(jù)技術檢測是否達到目標。其次，在完成總目標的前提下，盡量實現(xiàn)學生的個人目標，通過教育大數(shù)據(jù)采集分析每個成員的交互行為數(shù)據(jù)，對于想要提高知識與技能的學生，教師在制定學習任務時要提供更豐富優(yōu)質的內容；對于想要體驗合作過程與方法的學生，教師要經(jīng)常布置有意義的團隊任務，使學生在完成任務的過程中體驗與成長；對于想要獲得情感交流的學生，教師要經(jīng)常發(fā)起話題討論，使其在討論中獲得情感體驗，形成良好的交互態(tài)度及價值觀。

根據(jù)社區(qū)總目標以及成員個人目標，我們在設計學習內容時：首先，保證內容的豐富性，不僅包括與學習內容相關的話題，還應包括其它優(yōu)質的范圍較廣的內容，既讓學生深層次地理解課程內容，又能拓展視野，激發(fā)學習興趣；其次，利用大數(shù)據(jù)的支持作用挖掘學生感興趣的內容，通過對內容使用情況的分析，找出點擊量較多、播放時間較長的內容，即學生感興趣的內容；再次，內容要有價值意義，既依托于課程知識，闡明相關概念、原理和方法，又能促進學生思維，引導其思考；最后，內容應是劣構的、開放的、真實或類真實的，從而便于討論交流，產(chǎn)生思想碰撞與共鳴，形成更全面的理解，團隊成果也更豐富多樣。

（四）資源因素設計

我們在社區(qū)中設計資源時要做到以下幾個方面：首先，資源由師生共建共享，教師和學生在交互過程中將搜集的資料、數(shù)據(jù)等上傳至平臺，使資源在交互過程中不斷更新、動態(tài)生成，而且還要保證資源的豐富性。既包括形式多樣的視頻、音頻、圖片、文字等資源，也包括教師講授的課程材料、相關文獻、案例、網(wǎng)絡課程、數(shù)據(jù)庫、測試題、歷屆學生的學習成果和經(jīng)驗、學生遇到的問題和困惑、成果作品、反思性日記等；其次，保證資源的優(yōu)質性，只有優(yōu)質的資源才能對學生的學習、交互產(chǎn)生積極影響，并促進學生的有意義學習；最后，利用教育大數(shù)據(jù)技術增加學生感興趣的資源，實現(xiàn)資源的訂制式推送。

（五）文化因素設計

社區(qū)文化貫穿始終，一切交互行為都在社區(qū)文化的氛圍中進行，在營造社區(qū)文化氛圍時：首先，應保證社區(qū)成員平等，言論自由，營造一種民主、自由、信任的社區(qū)氛圍，避免出現(xiàn)如阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在《未來的沖擊》一書中所言“接受缺乏友誼的事實，接受孤獨和互不信任[23]”的現(xiàn)象；其次，社區(qū)最好采取實名制，學生在這種實名制的環(huán)境中更愿意進行社區(qū)交互，并逐漸提高對社區(qū)交互的認可程度，在交互中形成社區(qū)意見領袖，最終形成較強的社區(qū)存在感和社區(qū)歸屬感；最后，設置激勵機制，正如學堂在線聶老師所言，“社區(qū)缺乏激勵，就會變得死氣沉沉”，教師既要及時進行口頭上的表揚，也需要用學分的方式，根據(jù)獎懲標準對學生的表現(xiàn)進行量化加減，對積極發(fā)帖回帖、交流討論的學生進行量化激勵。

五、結語

我們認為，一致的目標、相同的文化內涵、共同的人本主義追求、相似的聯(lián)通路徑，為教育大數(shù)據(jù)和教育虛擬社區(qū)二者的契合提供了基礎；同時，教育虛擬社區(qū)規(guī)避了教育大數(shù)據(jù)在技術器物、運維機制、使用主體等層面可能出現(xiàn)的問題，使教育虛擬社區(qū)成為教育大數(shù)據(jù)的必然回歸[24]。正是因為教育虛擬社區(qū)是教育大數(shù)據(jù)的本源性回歸，我們從理論上闡述了教育大數(shù)據(jù)對教育虛擬社區(qū)交互在五個方面的作用蘊涵，又以落地研究對教育虛擬社區(qū)的基本運作形式——社區(qū)交互，進行了大數(shù)據(jù)分析，并將兩者結合對社區(qū)交互進行設計，以期促進學生學業(yè)發(fā)展、個性完滿和社區(qū)有效運行。要保證教育虛擬社區(qū)在“社區(qū)”層面上存在，不至于出現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的現(xiàn)實教育的“人灌+機灌”異化現(xiàn)象，設計者也不能“設計”得太嚴，要保持基于大數(shù)據(jù)的“自組織”和“他組織”之間的必要張力。因此，基于教育大數(shù)據(jù)的交互設計與“他組織”不是限制“自組織”，而是為了在交互過程中，使“自組織”發(fā)展得更具有方向感，教育虛擬社區(qū)發(fā)展的后勁才會更加豐盈。

另外，教育大數(shù)據(jù)在為教育虛擬社區(qū)交互提供“他組織”設計依據(jù)的同時，又有可能引發(fā)諸如“個性化建構喪失”、“個人隱私泄露”、“無溫度的評價”等問題。因此，我們在進行教育虛擬社區(qū)“他組織”教學設計的同時，要處理好追求“準確”的“冷數(shù)據(jù)”與追求“自由”的“倫理人”這一矛盾關系。數(shù)據(jù)本身沒有價值，有價值的是數(shù)據(jù)背后蘊涵的教育意義和教育規(guī)律，而這些教育意義與教育規(guī)律的背后是“有血有肉”的“自由”的“倫理人”，他們有各自的倫理訴求，希望獲得知識的建構、情感的交流、他人的認可，以及自身發(fā)展所需的技能。

基于教育大數(shù)據(jù)的教育虛擬社區(qū)交互設計不是“冷冰冰”的技術，而是富含“倫理”與“自由”的藝術，交互設計面對的是一個個鮮活可塑的生命個體，應該合理利用教育大數(shù)據(jù)進行教學設計，引導學生的成長，關注學生作為一個“倫理人”應有的體驗?；跀?shù)據(jù)而不完全依賴數(shù)據(jù)，把基于教育大數(shù)據(jù)的設計與育人活動作為一項有“溫度”的事業(yè)，最終指向美好人際關系的建立和學生的個性完滿及整體生命建構，決不能出現(xiàn)“為數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)”、“一切依靠數(shù)據(jù)”的“數(shù)據(jù)異化”現(xiàn)象，始終把“育人”作為使用教育大數(shù)據(jù)的首要目的。因此，在基于教育大數(shù)據(jù)的設計與育人過程中，既要進行基于數(shù)據(jù)的“他組織”設計，又要進行有溫度的“自組織”激勵；既要進行內容的精準推送，又要關注學生的自主建構；既要重視“冷數(shù)據(jù)”的教育應用，又要進行大數(shù)據(jù)的倫理規(guī)約。

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Research on the Interaction Design in Educational Virtual Community based on Big Data of Education

Lu Xiao&Hu Fangang
（School of Communication，Qufu Normal University，Rizhao Shangdong 276826）

Big data of education has been widely concerned in the education sector with the advantage of providing data support for educational decision.Educational virtual community as the application and development of network，it is worth exploring how to use big data to provide guidance for interaction.In order to enhance educational virtual community interaction effect，we carried out the study.Firstly，we analyzed positive effect of educational big data from teacher，student，target&content，resource and culture aspects.Secondly，taking “l(fā)earning science and technology”virtual community as an example，we used questionnaire method and made an empirical analysis on the influencing factors of the interactive effect in educational virtual community from the subject factors，support factors，target&content factors，resource factors and cultural factors.The results showed that teacher，student，platform，network environment，goal，content，resource，strong sense of belonging and good atmosphere are helpful to promote community interaction.Thirdly，according to the influencing factors and the positive effect of educational big data，we designed community interaction from the five aspects in order to improve the interactive effect.

Big data of education;Educational virtual community;Interaction;Empirical analysis;Design

G434

A

1672-0008（2017）05—0084—09

2017年7月22日

責任編輯：呂東東

本文系國家社科基金教育學一般項目“教育虛擬社區(qū)倫理的作用機制及評價研究”（項目編號：BEA130026）及山東省教學改革項目“教育技術學本科專業(yè)‘厚基礎+精技能’人才培養(yǎng)體系的研究與實踐”（項目編號：2015M099）的研究成果。

盧瀟，曲阜師范大學傳媒學院在讀碩士研究生，研究方向：網(wǎng)絡教育應用；胡凡剛，博士后，曲阜師范大學傳媒學院院長、教授，博士生導師，研究方向：教育虛擬社區(qū)理論與實踐、網(wǎng)絡教育應用、影視文化傳播，系本文通訊作者。