胡天慧 劉三女牙 粟柱 周子荷 余建偉 柴喚友

[摘? ?要] 利用新型分析方法綜合分析學(xué)習(xí)者交互以獲取關(guān)于其學(xué)習(xí)過程的有益見解，是在線教育研究和實(shí)踐的迫切需求。文章以中部某高校的一門科教融合創(chuàng)新在線課程為例，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和多層網(wǎng)絡(luò)分析方法，分別對(duì)學(xué)習(xí)者的在線同步和異步交互模式進(jìn)行比較與整合分析，并探討其與學(xué)習(xí)成績(jī)之間的關(guān)系。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：相比同步交互網(wǎng)絡(luò)，異步交互網(wǎng)絡(luò)更為稠密，且其個(gè)體指標(biāo)值相對(duì)更高;相比同步和異步兩個(gè)單層交互網(wǎng)絡(luò)，基于二者整合而得到的多層交互網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)量上顯著增多，在個(gè)體指標(biāo)值上顯著增高，而且學(xué)習(xí)者在多層和單層交互網(wǎng)絡(luò)中的地位相對(duì)不同;相比單層交互網(wǎng)絡(luò)，多層交互網(wǎng)絡(luò)的部分個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)的相關(guān)性相對(duì)更高。研究為分析和理解學(xué)習(xí)者交互提供了研究方法論和教學(xué)實(shí)踐方面的啟示性意義，有助于改進(jìn)對(duì)在線群體學(xué)習(xí)過程的動(dòng)態(tài)調(diào)控與精確引導(dǎo)并優(yōu)化現(xiàn)有教學(xué)模式。

[關(guān)鍵詞] 在線教育; 在線學(xué)習(xí); 學(xué)習(xí)者交互; 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析; 多層網(wǎng)絡(luò)分析

[中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 胡天慧（1994—），女，安徽桐城人。博士研究生，主要從事在線學(xué)習(xí)分析研究。E-mail：hthhuayuan@163.com。柴喚友為通訊作者，E-mail：hychai@bnu.edu.cn。

一、引? ?言

近年來，在線教育持續(xù)升溫，市場(chǎng)規(guī)模逐年增長，并逐漸發(fā)展成為傳統(tǒng)線下教育的有力補(bǔ)充和替代。尤其是在“新冠”疫情期間， 世界各地的高等院校紛紛借助在線教育開展日常教學(xué)[1-2]。針對(duì)在線學(xué)習(xí)環(huán)境，探究學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)規(guī)律以促進(jìn)其學(xué)業(yè)成功，是在線教育研究者和實(shí)踐者亟須面對(duì)和解決的關(guān)鍵問題。其中，學(xué)習(xí)者交互是反映學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過程的關(guān)鍵指標(biāo)[3]，依據(jù)交互時(shí)間模式的不同，學(xué)習(xí)者交互主要表現(xiàn)為異步交互和同步交互兩種[4]。同時(shí)，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，教育領(lǐng)域迫切需要能夠從基于在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)中獲得關(guān)于學(xué)習(xí)者交互深層次理解的分析技術(shù)或方法。其中，（針對(duì)單層網(wǎng)絡(luò)的）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析具有分析各種（單一形式）交互活動(dòng)的理論和實(shí)踐優(yōu)勢(shì);作為一種源于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的新型方法，多層網(wǎng)絡(luò)分析（Multiplex Network Analysis）具有綜合分析多種不同形式交互的潛能與優(yōu)勢(shì)[5-6]。

本研究擬綜合采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和多層網(wǎng)絡(luò)分析方法，比較和整合在線學(xué)習(xí)者的異步和同步交互特點(diǎn)，并探討其與學(xué)習(xí)成績(jī)之間的關(guān)系，以深入理解學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)過程并支持在線教師或課程設(shè)計(jì)者開展精準(zhǔn)化教育干預(yù)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）學(xué)習(xí)者交互及其分類

學(xué)習(xí)者交互一般是指由在線學(xué)習(xí)平臺(tái)或工具所支持的以學(xué)習(xí)者為中心的教學(xué)交互行為[7]。依據(jù)交互時(shí)間模式的差異，學(xué)習(xí)者交互可被區(qū)分為異步交互和同步交互兩種。異步交互通常是指學(xué)習(xí)者在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中借助課程論壇等異步交流工具進(jìn)行評(píng)論和回復(fù)。該方式允許學(xué)習(xí)者在時(shí)間充裕的條件下有效使用外部資源來組織交互內(nèi)容，并且能顯著提高同伴交互水平、避免不良課堂行為等[8-9]。同步交互主要是指借助同步溝通工具（如視頻網(wǎng)絡(luò)會(huì)議、QQ即時(shí)通訊等）進(jìn)行更為直接和及時(shí)的社會(huì)交互和反饋。該方式有助于課堂的“連續(xù)性和便利性”、保持定期聯(lián)系以及產(chǎn)生緊迫感和直接感[9-10]。此外，該方式允許直接糾正錯(cuò)誤認(rèn)知，并顯著促進(jìn)更高水平的學(xué)習(xí)者參與?？傮w而言，同步交互在促進(jìn)即時(shí)反饋和激勵(lì)方面更具優(yōu)勢(shì)[11];而異步交互不受時(shí)空限制，具有更大的靈活性。

（二）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與學(xué)習(xí)者交互

近年來，國內(nèi)外研究者對(duì)學(xué)習(xí)者交互（主要是異步交互）進(jìn)行了大量探討并證實(shí)了其與學(xué)習(xí)成績(jī)之間的密切關(guān)聯(lián)[12-14]。在分析方法層面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是探討學(xué)習(xí)者交互的主要方法。該方法以學(xué)習(xí)者為節(jié)點(diǎn)、學(xué)習(xí)者之間的聯(lián)系為連邊構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)圖，并通過圖形化表征和量性表征方式去探究學(xué)習(xí)者交互的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性和規(guī)律[15-16]。已有大量研究采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)學(xué)習(xí)者交互進(jìn)行了廣泛分析。例如，戴心來等人[17]、左明章等人[18]利用該方法分析了異步論壇中的學(xué)習(xí)者交互特點(diǎn)。Hrastinski等人[9]綜合考察了在線課程論壇中學(xué)習(xí)者群體的同步與異步交互特征。此外，針對(duì)學(xué)習(xí)者異步交互與學(xué)習(xí)成績(jī)之間的關(guān)系，大量研究者發(fā)現(xiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心性與學(xué)習(xí)成績(jī)顯著正相關(guān)[12，19-21]。例如，Saqr等人[19]發(fā)現(xiàn)學(xué)生的活動(dòng)水平（即度中心性）與學(xué)習(xí)成績(jī)呈正相關(guān); Reychav等人[12]發(fā)現(xiàn)具有高中心性的學(xué)生表現(xiàn)出更高的學(xué)習(xí)成就。

不難看出，現(xiàn)有研究主要局限于基于單層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)者異步交互分析及其與學(xué)習(xí)成績(jī)之間的關(guān)系探討。對(duì)于異步交互和同步交互同時(shí)存在的情形，如何開展科學(xué)有效的綜合性分析，是現(xiàn)有研究亟須解決的問題。借鑒Liu等人[6]的觀點(diǎn)，多層網(wǎng)絡(luò)分析適用于綜合分析多種不同形式的學(xué)習(xí)者交互，因此可被用于綜合分析本研究中的異步交互和同步交互。

（三）多層網(wǎng)絡(luò)分析與學(xué)習(xí)者交互

多層網(wǎng)絡(luò)是指一系列相同或者存在一定交集的節(jié)點(diǎn)以不同連接方式形成的多個(gè)不同網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了多層網(wǎng)絡(luò)的每一層，不同的“層”通過層間邊緣相互連接，以復(fù)雜的方式相互依賴，形成一套相互影響、共同演化的網(wǎng)絡(luò)[22]。相對(duì)單層網(wǎng)絡(luò)被定義為節(jié)點(diǎn)和連邊組成的圖，多層網(wǎng)絡(luò)加入了“層”的信息。在單層網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)被表示為一個(gè)圖：G=（V，E），V表示節(jié)點(diǎn)所指代的實(shí)體，E表示連邊，即節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系內(nèi)容。多層網(wǎng)絡(luò)將多個(gè)網(wǎng)絡(luò)（也稱為層）組合成一個(gè)數(shù)學(xué)對(duì)象[23]，其數(shù)學(xué)定義為：

其中，M表示多層網(wǎng)絡(luò)，L是多層網(wǎng)絡(luò)中不同層中“圖”的集合，L■表示第α層的網(wǎng)絡(luò)，K表示單個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)量，V■和E■分別表示第α層中節(jié)點(diǎn)和連邊的集合，ε是多層網(wǎng)絡(luò)M中不同層的層間連接[24]。本研究所涉及的多層網(wǎng)絡(luò)僅指代不同層中所有節(jié)點(diǎn)相同的情況。

圖1? ?UMN和SMN的示意圖

多層網(wǎng)絡(luò)分析方法通常采用疊加或展開的方式對(duì)不同形式的交互模式進(jìn)行綜合分析[25]。前者（如圖1（C））是將不同的網(wǎng)絡(luò)層以疊加的方式構(gòu)建成一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)（一種典型的不考慮層間連接的多層網(wǎng)絡(luò)），即疊加的多層網(wǎng)絡(luò)（Superimposed Multiplex Network， SMN），然后利用傳統(tǒng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)來量化合成的SMN特征。后者則考慮單層網(wǎng)絡(luò)間忽略的層間邊緣（層間連邊僅存在于不同層中的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)之間，如圖1（B）中虛線表示層間連接，實(shí)線表示層內(nèi)連邊），即展開的多層網(wǎng)絡(luò)（Unfold Multiplex Network，UMN），并利用多層網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算量化指標(biāo)。

類似于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，多層網(wǎng)絡(luò)分析可通過可視化方式和量性分析方式來表征多層網(wǎng)絡(luò)中的群體交互特點(diǎn)。在可視化分析方面，目前通常采用不同層中具有不同顏色的邊或節(jié)點(diǎn)的多層網(wǎng)絡(luò)圖或環(huán)狀圖來表示參與者在多層網(wǎng)絡(luò)中的交互情況[26-27]。在量性分析方面，一些針對(duì)多層網(wǎng)絡(luò)的度量框架逐漸被開發(fā)出來。例如，度和特征向量中心性可以量化個(gè)體在多層網(wǎng)絡(luò)中的整體重要性以識(shí)別節(jié)點(diǎn)在多層網(wǎng)絡(luò)中所扮演的角色及衡量特定節(jié)點(diǎn)受其他節(jié)點(diǎn)地位的影響[28]。

如前所述，現(xiàn)有教育領(lǐng)域的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析僅僅針對(duì)單層網(wǎng)絡(luò)，相對(duì)忽略了學(xué)習(xí)者交互的多方面特征[29]。而多層網(wǎng)絡(luò)分析恰好提供了一種可以有效整合學(xué)習(xí)者之間不同類型交互的新型方法，有助于更為全面和深入地揭示學(xué)習(xí)過程的本質(zhì)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究問題

為理解在線學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)者交互模式，本研究將針對(duì)同步和異步環(huán)境下的學(xué)習(xí)者交互行為進(jìn)行對(duì)比和整合分析。因此本研究主要解決以下三個(gè)研究問題：

（1）同步和異步交互網(wǎng)絡(luò)在整體和個(gè)體指標(biāo)上有何差異？

（2）整合同步和異步交互信息而構(gòu)建的多層網(wǎng)絡(luò)（含SMN和UMN）與單層網(wǎng)絡(luò)（包含同步和異步交互網(wǎng)絡(luò)）在個(gè)體指標(biāo)上有何差異？

（3）相比單層網(wǎng)絡(luò)，多層網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo)是否與學(xué)習(xí)成績(jī)的相關(guān)性更高？

（二）研究對(duì)象和數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于2020年春季疫情期間中部某師范大學(xué)的一門專業(yè)主干課“數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論”。該課程作為數(shù)據(jù)科學(xué)的先導(dǎo)課和認(rèn)知類課程，旨在培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)科學(xué)素養(yǎng)、掌握專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)和運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)處理實(shí)際問題的能力。該課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)致力于構(gòu)建“交互活動(dòng)—數(shù)據(jù)分析—適應(yīng)性干預(yù)—教學(xué)優(yōu)化”的閉環(huán)式教研結(jié)合模式，引導(dǎo)學(xué)生由目標(biāo)導(dǎo)向型交互轉(zhuǎn)化為知識(shí)建構(gòu)及協(xié)作探究性交互。該課程充分開展不同形式（異步與同步）的在線交互式教學(xué)，通過論壇主題式討論、基于項(xiàng)目的小組協(xié)作探究以及師生實(shí)時(shí)答疑的形式展開。其中，異步交互是指借助云課堂中的論壇版塊展開討論活動(dòng)，同步交互是在QQ即時(shí)通訊群進(jìn)行。課程考核主要采用過程性評(píng)價(jià)與總結(jié)性評(píng)價(jià)相結(jié)合的評(píng)價(jià)模式，成績(jī)?cè)u(píng)定由平時(shí)成績(jī)及期末成績(jī)兩部分構(gòu)成，平時(shí)成績(jī)由云課堂在線學(xué)習(xí)時(shí)長、云課堂論壇活躍度及小組協(xié)作學(xué)習(xí)參與度三部分組成，期末考核采取標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試形式。

本研究通過采集異步論壇和QQ群中所有參與者的交流信息，最終得到38名學(xué)生（其中一名學(xué)生期末退學(xué)）及教師和助教發(fā)布的所有有效討論文本（論壇有1667條數(shù)據(jù);QQ平臺(tái)有660條數(shù)據(jù)）。

（三）研究方法

本研究首先基于同步與異步交流平臺(tái)中的數(shù)據(jù)構(gòu)建兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)（即同步與異步交互網(wǎng)絡(luò)），并利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析描述兩種交互網(wǎng)絡(luò)的特征并比較二者間的差異。在此基礎(chǔ)上，綜合兩種單層網(wǎng)絡(luò)信息構(gòu)建了多層網(wǎng)絡(luò)（即SMN和UMN），通過比較多層網(wǎng)絡(luò)與單層網(wǎng)絡(luò)之間的指標(biāo)差異，深入了解學(xué)習(xí)者的交互模式特點(diǎn)。此外，利用相關(guān)性分析考察了單層和多層網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)的關(guān)系是否存在差異。本研究對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和指標(biāo)計(jì)算將進(jìn)行詳細(xì)闡述。

1. 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本研究首先提取了QQ群的對(duì)話數(shù)據(jù)（包括文本與語音等）和異步論壇中的活動(dòng)日志，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗且剔除無關(guān)信息，依據(jù)發(fā)言的指向關(guān)系（即學(xué)生A回復(fù)B，則認(rèn)為A和B之間存在一條連邊）分別構(gòu)建了異步交互網(wǎng)絡(luò)和同步交互網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)的整體指標(biāo)和個(gè)體指標(biāo)以比較二者之間的差異。其次，為綜合考察這兩種情境中的交互情況，本研究利用兩種形式的多層網(wǎng)絡(luò)（即SMN和UMN）來整合同步和異步交互信息。SMN將同步與異步交互網(wǎng)絡(luò)疊加到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，本質(zhì)上是包含了更多信息的單層網(wǎng)絡(luò)，UMN是通過對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)之間的層間連邊將兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建成多層網(wǎng)絡(luò)。

2. 指標(biāo)計(jì)算

本研究計(jì)算了兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)的整體指標(biāo)和個(gè)體指標(biāo)以及多層網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo)并加以比較。其中，整體指標(biāo)包括平均度（所有學(xué)習(xí)者與之交互的相鄰參與者的平均數(shù)量）、密度（實(shí)際連邊數(shù)量與所有可能連邊數(shù)量的比例）、網(wǎng)絡(luò)直徑（從一個(gè)學(xué)習(xí)者移動(dòng)到另一個(gè)學(xué)習(xí)者必須經(jīng)過的最大參與者數(shù)量）、模塊化（衡量網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)的模塊化程度）、平均聚類系數(shù)（衡量網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)者參與到閉合三元組的程度）、平均路徑長度（網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)之間最短路徑的平均步數(shù)）。個(gè)體指標(biāo)包含4個(gè)中心性指標(biāo)：度中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性。本研究使用Gephi 0.9.2軟件計(jì)算了同步與異步交互網(wǎng)絡(luò)以及SMN的四個(gè)中心性指標(biāo)。需要注意的是，目前計(jì)算UMN個(gè)體指標(biāo)的算法仍在不斷開發(fā)中，本研究使用Muxviz[27]軟件（包含了一組多層網(wǎng)絡(luò)分析算法的開源軟件，被廣泛應(yīng)用于基因遺傳、神經(jīng)元和交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)分析以及多層數(shù)據(jù)的交互式可視化分析）計(jì)算UMN的度中心性和特征向量中心性。

四、研究結(jié)果

（一）同步與異步網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)差異分析

表1展示了兩種交互網(wǎng)絡(luò)的群體指標(biāo)量化結(jié)果。兩個(gè)交互網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量并不一致，其中同步交互網(wǎng)絡(luò)有44個(gè)參與者（35個(gè)學(xué)生，6個(gè)教師，3個(gè)助教），異步交互網(wǎng)絡(luò)有38個(gè)參與者（37個(gè)學(xué)生，1個(gè)助教）。在論壇交流中，助教（A1）扮演了教師的角色與學(xué)生進(jìn)行交互，而教師（T1-T6）沒有參與該過程，并且1名學(xué)生（S800）在整個(gè)學(xué)期中并未參與論壇交流。在同步交互中，有3名學(xué)生（S809，S818，S820）未參與這一過程，相比之下，異步交互網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系更為緊密，其網(wǎng)絡(luò)密度、平均度、聚類系數(shù)均高于同步交互網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，并且其網(wǎng)絡(luò)直徑、模塊化系數(shù)和平均路徑長度相對(duì)更低。

圖2（A）以可視化的方式呈現(xiàn)了同步交互與異步交互網(wǎng)絡(luò)之間的差異。兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連邊重復(fù)率為11.409%，即兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差異達(dá)88.591%。在同步交互網(wǎng)絡(luò)中，教師和助教處于核心位置，表明同步交互交流更依賴于教師;而在異步交互中，處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的則是參與度高的學(xué)生，而且異步交互相比同步交互網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了更多連邊，因此更具凝聚力。

表2的第2和第3列展示了同步與異步交互網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo)。由于每組指標(biāo)值都不全服從正態(tài)分布，本研究使用Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)分析兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)之間的差異（見表2第6列）。除了中介中心性指標(biāo)外，異步交互網(wǎng)絡(luò)的度中心性、接近中心性和特征向量中心性均顯著高于同步交互網(wǎng)絡(luò)（Z=-3.780，p<0.001;Z=-2.106，p<0.01;Z=-2.952，p<0.001）。

（二）多層網(wǎng)絡(luò)與單層網(wǎng)絡(luò)的差異性比較

圖2是分別通過UMN和SMN方法對(duì)學(xué)習(xí)者交互進(jìn)行可視化呈現(xiàn)的社交圖。圖2（A）為UMN，左右層分別為異步與同步交互網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)間沒有顯示任何層間連邊以簡(jiǎn)化圖像，圖2（B）是直接將同步與異步交互網(wǎng)絡(luò)疊加而成的SMN。節(jié)點(diǎn)的大小表示參與者的中心性，節(jié)點(diǎn)越大表示網(wǎng)絡(luò)中的中心性越高，節(jié)點(diǎn)的顏色用來區(qū)分學(xué)生（灰色）和教師（黑色）。與兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)相比，UMN和SMN擁有更多的連邊。此外，SMN作為兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系更為緊密。

表2展示的是4種網(wǎng)絡(luò)個(gè)體指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其第4列和第5列展示了多層網(wǎng)絡(luò)（包括SMN和UMN）中所有個(gè)體指標(biāo)值。由于四個(gè)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo)不全符合正態(tài)分布，本研究采用了非參數(shù)檢驗(yàn)中的Friedman檢驗(yàn)去分析多層網(wǎng)絡(luò)與單層網(wǎng)絡(luò)之間的單項(xiàng)指標(biāo)差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，四個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)指標(biāo)之間均存在顯著性差異（ χ2=122.632;χ2=7.274;χ2=42.043; χ2=31.874）。具體而言，SMN的四個(gè)中心性指標(biāo)（Rank=2.86，2.31，2.47，2.99）均顯著高于兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)（Rank=1.33，1.89，1.23，1.81;Rank=1.81，1.80， 2.30，2.16），而UMN的度中心性和特征向量中心性（Rank=4.00，3.04）也都顯著高于兩個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。

此外，本研究遵照Engel[30]等人的方法，依據(jù)個(gè)體指標(biāo)差異對(duì)所有學(xué)習(xí)者進(jìn)行了分組處理。圖3展示了四個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所有學(xué)習(xí)者依據(jù)度中心性和特征向量中心性指標(biāo)值進(jìn)行分組的結(jié)果?？梢钥吹?，該自內(nèi)而外的四層環(huán)圖分別代表了參與者在同步交互網(wǎng)絡(luò)、異步交互網(wǎng)絡(luò)、SMN和UMN中的所屬組別，其中，顏色從深到淺分別表示每個(gè)個(gè)體屬于A-B-C組，其中組A是這兩個(gè)指標(biāo)值均高于或等于平均值的個(gè)體，而組B和組C分別由1項(xiàng)和0項(xiàng)指標(biāo)值大于或等于平均值的個(gè)體組成。環(huán)外的數(shù)字則表示每個(gè)參與者的標(biāo)簽。由圖3可知，四個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)生分組結(jié)果不盡相同，對(duì)于部分參與者而言，這種差異尤為顯著。例如，參與者S831在同步交互中屬于組C成員，但在異步交互網(wǎng)絡(luò)和多層網(wǎng)絡(luò)（SMN和UMN）中是組A的成員。參與者S826在同步交互中屬于組A，而在異步交互屬于組C，在SMN和UMN中分別屬于組C和組B。這些結(jié)果表明，一些在單層網(wǎng)絡(luò)中被忽視的個(gè)體可能在多層網(wǎng)絡(luò)中扮演著重要角色，相反一些在單層網(wǎng)絡(luò)中的核心個(gè)體可能在多層網(wǎng)絡(luò)中的地位并不突出。

（三）網(wǎng)絡(luò)個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)之間的關(guān)系

為進(jìn)一步探究學(xué)習(xí)者交互與學(xué)習(xí)成績(jī)的關(guān)系，本研究對(duì)四種網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體指標(biāo)與學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行了相關(guān)分析。由于S823期末退學(xué)，該學(xué)生沒有期末成績(jī)，故而在分析相關(guān)性時(shí)剔除了該學(xué)生的數(shù)據(jù)。由于學(xué)習(xí)成績(jī)不服從正態(tài)分析，本研究采用了Spearman相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。

由表3可以看出，同步交互網(wǎng)絡(luò)的四個(gè)個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)均無顯著相關(guān)性，表明同步交流環(huán)境下，學(xué)習(xí)者之間的交互并不能反映學(xué)習(xí)效果。在異步網(wǎng)絡(luò)中，所有指標(biāo)均與學(xué)習(xí)成績(jī)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)（r=0.594， 0.584，0.626，0.608），表明異步論壇環(huán)境中，學(xué)習(xí)者間的交互在一定程度上可以反映學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)質(zhì)量。此外，多層網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)均顯著正相關(guān)，且SMN中的度中心性、接近中心性和特征向量中心性指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)的相關(guān)系數(shù)相對(duì)更高（r=0.625， 0.646，0.638），表明同時(shí)涵蓋學(xué)習(xí)者同步和異步交互的多形式交互與學(xué)生學(xué)習(xí)效果的聯(lián)系更為緊密。

五、結(jié)論與啟示

本研究綜合采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和多層網(wǎng)絡(luò)分析方法，對(duì)在線學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)者同步和異步模式進(jìn)行了比較與整合分析。研究結(jié)果表明：

（1）同步與異步交互環(huán)境中的學(xué)習(xí)交互模式呈現(xiàn)顯著差異。在整體層面，異步交互網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)者交流更為密集且更有凝聚力，其平均度、密度以及聚類系數(shù)等群體指標(biāo)均高于同步交互網(wǎng)絡(luò)中的相應(yīng)指標(biāo)值;在個(gè)體層面，異步交互網(wǎng)絡(luò)的度中心性、接近中心性以及特征向量中心性均顯著高于同步交互網(wǎng)絡(luò)的相應(yīng)指標(biāo)值。究其原因，教師在同步交互中雖然鼓勵(lì)學(xué)生自由交流，但該活動(dòng)仍是教師主導(dǎo)型的課堂交流模式，加之時(shí)長限制，學(xué)生的發(fā)言行為受到一定程度的限制。而異步交流平臺(tái)不受時(shí)空限制，為學(xué)生之間提供了一個(gè)更為多元靈活的交流環(huán)境。

（2）多層網(wǎng)絡(luò)有助于整合學(xué)習(xí)者多種形式的交互信息。多層網(wǎng)絡(luò)比單層網(wǎng)絡(luò)擁有更多的連邊，學(xué)習(xí)者間的聯(lián)系更為緊密;SMN和UMN的個(gè)體指標(biāo)均顯著高于單層網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體指標(biāo);而且一些個(gè)體在多層網(wǎng)絡(luò)和單層網(wǎng)絡(luò)中所占據(jù)的位置相對(duì)不同。這是因?yàn)?，由于學(xué)生在不同交互環(huán)境中的參與程度不同，而多層網(wǎng)絡(luò)分析考察學(xué)習(xí)者的重要性時(shí)會(huì)得到不同于在單層網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)果。因此，綜合考察學(xué)習(xí)者在同步與異步學(xué)習(xí)環(huán)境的交互信息，可以更全面、深入地把握學(xué)習(xí)者交互情況。

（3）綜合同步和異步交互更利于窺探學(xué)習(xí)者交互與學(xué)習(xí)成績(jī)間的關(guān)系。綜合了同步與異步交互信息的SMN和UMN個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)顯著正相關(guān)，且與單層網(wǎng)絡(luò)相比，SMN的四種個(gè)體指標(biāo)與成績(jī)的相關(guān)性系數(shù)更高。這表明整合了同步與異步交互信息的SMN更有助于探究學(xué)習(xí)者交互與學(xué)習(xí)成績(jī)的關(guān)聯(lián)。雖然同步交互中，學(xué)習(xí)者的交互網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)成績(jī)并無顯著相關(guān)性，但并不代表同步交互對(duì)于學(xué)習(xí)參與沒有促進(jìn)作用，相反，同步交互會(huì)增強(qiáng)在線討論的參與意愿[18]，對(duì)團(tuán)體關(guān)系支持、加強(qiáng)弱班級(jí)關(guān)系和社會(huì)支持均有積極作用，并且由于同步交互時(shí)長的限制而使得學(xué)生不能完全表達(dá)自己對(duì)于相關(guān)知識(shí)的思考和見解，而這一過程對(duì)于異步交互過程具有啟發(fā)性意義。SMN的個(gè)體指標(biāo)與學(xué)習(xí)成績(jī)的相關(guān)系數(shù)更高，這一結(jié)果也佐證了同步交互對(duì)于學(xué)習(xí)參與的益處。

鑒于上述研究結(jié)論，本研究對(duì)于未來的研究方法論和教學(xué)實(shí)踐具有啟示性意義。

（1）挖掘多層網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用于教育領(lǐng)域的潛在價(jià)值。隨著學(xué)習(xí)分析技術(shù)的不斷發(fā)展，多層網(wǎng)絡(luò)分析方法允許綜合分析多種不同形式的學(xué)習(xí)者交互，因此具有理論和方法上的巨大優(yōu)勢(shì)。多層網(wǎng)絡(luò)分析可以綜合考察層與層之間的相互依賴關(guān)系，分析不同情境中的多層網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)，捕獲在單層網(wǎng)絡(luò)中可能丟失的信息等，能夠?yàn)檠芯繌?fù)雜交互模式提供更為精細(xì)的解析。例如，筆者借助多層網(wǎng)絡(luò)分析方法探討了異步在線論壇中學(xué)習(xí)者交互的社會(huì)和認(rèn)知方面的網(wǎng)絡(luò)化特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)整合二者信息更有助于揭示異步在線討論中的學(xué)習(xí)者交互模式[6]。未來研究者可以嘗試引進(jìn)多層網(wǎng)絡(luò)分析方法以整合更多維度的學(xué)習(xí)者交互信息，助力深入分析實(shí)際教育場(chǎng)景中的群體學(xué)習(xí)狀態(tài)，從而最大化挖掘該方法應(yīng)用于教育領(lǐng)域的潛在價(jià)值。

（2）探索同步與異步交互對(duì)于提升在線教學(xué)質(zhì)量的支持作用。鑒于同步交互也具有類似的潛在價(jià)值，未來在線教師和課程設(shè)計(jì)者需充分利用多種形式的教育信息化實(shí)用工具（如本文中所用到的在線課程論壇和QQ課程班級(jí)群）以支持學(xué)習(xí)者開展同步和異步兩種不同形式的學(xué)習(xí)者交互。然而，上述工具并不會(huì)自動(dòng)促進(jìn)學(xué)習(xí)者之間開展高質(zhì)量交互，因此需要課程設(shè)計(jì)者依據(jù)課程目標(biāo)設(shè)計(jì)最優(yōu)教學(xué)方案以促進(jìn)學(xué)習(xí)者交互。例如，在同步交互中可考慮降低教師的主導(dǎo)作用，代替以分配具體角色以激勵(lì)學(xué)生參與，如分配組織者（負(fù)責(zé)擴(kuò)展群體討論）、問詢者（激勵(lì)他人進(jìn)行深層次討論）和反對(duì)者（負(fù)責(zé)給現(xiàn)有討論內(nèi)容提供相反觀點(diǎn)并提供相關(guān)證據(jù)）等[10]，在異步交互中可以采用設(shè)置開放性話題[31]、實(shí)施同伴促進(jìn)技術(shù)[32]等策略幫助學(xué)生開展批判性探索活動(dòng)，從而助力培養(yǎng)其高階思維。

（3）捕獲多種學(xué)習(xí)者交互信息以促進(jìn)揭示在線學(xué)習(xí)過程全貌。在實(shí)際學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，學(xué)習(xí)者交互往往涉及多方面的復(fù)雜信息，如線上和線下交互、發(fā)言（發(fā)表評(píng)論或回復(fù)）和傾聽（查看他人發(fā)帖內(nèi)容）[32]、回復(fù)與引用[33]、行為—情感—認(rèn)知間的復(fù)雜交互等，如何采集和融合多方面的非冗余信息以開展學(xué)習(xí)者交互分析從而助力探悉群體學(xué)習(xí)的復(fù)雜作用機(jī)制，是未來研究者需要深入思考并重點(diǎn)解決的關(guān)鍵問題。此外，教師和研究者可以綜合多樣化學(xué)習(xí)者交互信息，理解每種學(xué)習(xí)者交互對(duì)促進(jìn)有效學(xué)習(xí)的作用機(jī)制，探索適用于多元學(xué)習(xí)場(chǎng)景的“交互信息—數(shù)據(jù)反饋—實(shí)時(shí)干預(yù)—教學(xué)優(yōu)化”的閉環(huán)教育實(shí)踐，以充分發(fā)揮其背后的教育價(jià)值，并最終提升在線教學(xué)質(zhì)量。

[參考文獻(xiàn)]

[1] MANCA S， DELFINO M. Adapting educational practices in emergency remote education： continuity and change from a student perspective[J]. British journal of educational technology， 2021， 52（4）： 1394-1413.

[2] KUMAR P， KUMAR A， PALVIA S， VERMA S. Online business education research： systematic analysis and a conceptual model[J]. International journal of management in education， 2019， 17（1）： 26-35.

[3] CHEN Y， GAO Q， YUAN Q， et al. Facilitating students' interaction in MOOCs through timeline-anchored discussion[J]. International journal of human-computer interaction， 2019，35（19）： 1781-1799.

[4] 張婧婧，牛曉杰，等.異步在線學(xué)習(xí)中的“準(zhǔn)”同步視頻交互實(shí)驗(yàn)研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2021，39（3）：52-64.

[5] 劉三女牙，石月鳳，等.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下群體互動(dòng)學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用研究——基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的視角[J].中國電化教育，2017（2）：5-12.

[6] LIU S， HU T， CHAI H， et al. Learners' interaction patterns in asynchronous online discussions： an integration of the social and cognitive interactions[J]. British journal of educational technology， 2022，53（1）： 23-40.

[7] HYO-JEONG S O. Towards rigor of online interaction research： implication for future distance learning research[J]. Distance education in China， 2014，9（2）： 256-263.

[8] OZTOK M， ZINGARO D， BRETT C， et al. Exploring asynchronous and synchronous tool use in online courses[J]. Computers & education， 2013，60（1）： 87-94.

[9] HRASTINSKI S. The potential of synchronous communication to enhance participation in online discussions： a case study of two e-learning courses[J]. Information & management，2008， 45（7）： 499-506.

[10] GIESBERS B， RIENTIES B， TEMPELAAR D， et al. A dynamic analysis of the interplay between asynchronous and synchronous communication in online learning： the impact of motivation[J]. Journal of computer assisted learning， 2014，30（1）： 30-50.

[11] SHI Y， TONG M， LONG T. Investigating relationships among blended synchronous learning environments， students' motivation， and cognitive engagement： a mixed methods study[J]. Computers & education， 2021，168： 104193.

[12] REYCHAV I， RABAN D R， MCHANEY R. Centrality measures and academic achievement in computerized classroom social networks： an empirical investigation[J]. Journal of educational computing research， 2018，56（4）： 589-618.

[13] LAI C， LIN H， LIN R， et al. Effect of peer interaction among online learning community on learning engagement and achievement[J]. International journal of distance education technologies， 2019，17（1）： 66-77.

[14] SAQR M， VIBERG O， VARTIAINEN H. Capturing the participation and social dimensions of computer-supported collaborative learning through social network analysis： which method and measures matter？[J]. International journal of computer-supported collaborative learning， 2020，15（2）： 227-248.

[15] DADO M， BODEMER D. A review of methodological applications of social network analysis in computer-supported collaborative learning[J]. Educational research review， 2017，22： 159-180.

[16] 劉三女牙，郭美伶，等.不同關(guān)系定義下在線交互網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)及其與學(xué)習(xí)成績(jī)關(guān)系——以SPOC論壇為例[J].開放教育研究， 2020，26（3）：80-90.

[17] 戴心來，王麗紅，等. 基于學(xué)習(xí)分析的虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)社會(huì)性交互研究[J].電化教育研究，2015，36（12）：59-64.

[18] 左明章，蓉趙，等.基于論壇文本的互動(dòng)話語分析模式構(gòu)建與實(shí)踐[J].電化教育研究，2018，39（9）：51-58.

[19] SAQR M， ALAMRO A. The role of social network analysis as a learning analytics tool in online problem based learning[J]. BMC medical education， 2019，19（1）： 1-11.

[20] JO I H， KANG S， YOON M. Effects of communication competence and social network centralities on learner performance[J]. Journal of educational technology & society， 2014，17（3）： 108-120.

[21] BURT R S， KILDUFF M， TASSELLI S. Social network analysis： foundations and frontiers on advantage[J]. Annual review of psychology， 2013，64（1）： 527-547.

[22] KIVEL？魧 M， ARENAS A， BARTHELEMY M， et al. Multilayer networks[J]. Journal of complex networks，2014， 2（3）： 203-271.

[23] SILK M J， FINN K R， PORTER M A， et al. Can multilayer networks advance animal behavior research？[J]. Trends in ecology & evolution， 2018，33（6）： 376-378.

[24] WU M， HE S， ZHANG Y， et al. A tensor-based framework for studying eigenvector multicentrality in multilayer networks[J]. Proceedings of the national academy of sciences， 2019，116（31）： 15407-15413.

[25] CAI M， WANG W， CUI Y， et al. Multiplex network analysis of employee performance and employee social relationships[J]. Physica A： statistical mechanics and its applications， 2018，490： 1-12.

[26] MCGEE F， GHONIEM M， MELAN？覶ON G， et al. The state of the art in multilayer network visualization[J]. Computer graphics forum， 2019，38（6）： 125-149.

[27] DE DOMENICO M， PORTER M A， ARENAS A. MuxViz： a tool for multilayer analysis and visualization of networks[J]. Journal of complex networks， 2015，3（2）： 159-176.

[28] DE DOMENICO M， SOL？魪-RIBALTA A， COZZO E K， et al.. Mathematical formulation of multilayer networks[J]. Physical reviewX， 2013， 3（4）： 1-15.

[29] DAMA C I. The multi-layered nature of small-group learning： productive interactions in object-oriented collaboration[J]. International journal of computer-supported collaborative learning， 2014，9（3）：247-281.

[30] ENGEL A， COLL C， BUSTOS A. Distributed teaching presence and communicative patterns in asynchronous learning： name versus reply networks[J]. Computers & education， 2013，60（1）： 184-196.

[31] WISE A F， HSIAO Y. Self-regulation in online discussions： aligning data streams to investigate relationships between speaking， listening， and task conditions[J]. Computers in human behavior， 2019，96： 273-284.

[32] NG C S， CHEUNG W S， HEW K F. Interaction in asynchronous discussion forums： peer facilitation techniques[J]. Journal of computer assisted learning， 2012， 28（3）：280-294.

[33] 劉三女牙，韓雪，等.SPOCs論壇中學(xué)習(xí)者的交互模式研究——基于回復(fù)網(wǎng)絡(luò)和引用網(wǎng)絡(luò)的比較[J].中國電化教育，2019（11）：73-79.