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1、 联通主义学习中学习者社会网络特征研究 郭玉娟 陈丽 许玲 高欣峰【摘 要】 联通主义理论揭示了“互联网+”时代教与学的新规律，学习者社会网络的形成是联通主义学习的重要过程，因此，深刻认识联通主义理论中的社会网络规律显得尤为重要。该研究使用社会网络分析法对国内第一门cMOOC微信群中的交互数据进行收集与分析，探究了联通主义学习情境中的社会网络特征。研究发现：在宏观层面，整个课程微信群交互形成的社会网络是一个多中心的复杂网络;在中观层面，内部子结构形成了8个凝聚子群;在微观层面，度数中心性和中间中心性较高的节点（参与者）在网络中发挥着重要的联通作用。最后，从三个方面进行了总结：联通主义学习中教师
2、是引导者、促进者，符合联通主义课程的教师观;自组织是联通主义理论的重要特征;联通主义学习者的网络地位可以反映其联通主义学习的情况。【关键词】 联通主义;慕课;在线学习;在线学习者;社會网络;社会交互;“互联网+教育”;微信群 G420 A 1009-458x（2020）2-0032-09一、问题提出联通主义理论作为网络时代催生出的重要的学习理论，从全新的角度解释了信息大爆炸时代学习是如何发生的，契合了当前的时代特征和知识特性（王志军， 等， 2014）。联通主义理论认为学习即连接的建立和网络形成的过程，学习不仅仅是获取知识，更重要的是主动选择联通并创建自己的个人学习网络，具体包括内部认知神经网
3、络、概念网络和外部/社会网络三个基本网络的形成（西蒙斯， 2011）。认识这三个网络具有什么样的特征与规律，有利于推动联通主义理论与实践的发展，帮助我们理解“互联网+”时代教与学的规律，更好地指导教与学的实践。探究在联通主义学习情景中学习者这三个网络的形成及网络特征，可以帮助我们理解“互联网+”时代教与学的规律，对指导实践具有重要意义。本研究以国内第一门基于联通主义理论的cMOOC“互联网+教育：理论与实践的对话”为案例，聚焦学习者基于课程微信交互所形成的社会网络。研究中关注的问题包括：联通主义学习中的社会网络在整体宏观层面、中观层面内部的子结构以及微观层面的学习者个体上具有什么特征？结合三个
4、层面的社会网络特征，可以总结或提炼联通主义学习的哪些规律？二、相关研究（一）联通主义学习理论及实践发展联通主义创始人乔治西蒙斯于2005年提出联通主义学习理论。该理论的核心代表人物是乔治西蒙斯和斯蒂芬道恩斯，他们将理论付诸实践，设计并实施了基于联通主义理论的课程（cMOOCs），如CCK08、CCK09、CCK11以及Openness in Education、Change 11 MOOCs等，其中CCK08是最早的MOOCs（科米尔， 2008）。联通主义学习理论假设学习者都受过教育，有能力和信心开展学习，且有参与联通主义学习的能力，能判断信息正误以及是否对自己有用。加入联通主义学习的学习者
5、是自我导向的学习者。更重要的是，他们在联通主义学习中能发现和创造知识。特里安德森（Terry Anderson）对联通主义学习理论的八条原则进行了具体化，国内学者王佑镁、王竹立等将联通主义和新建构主义进行比较。2011年国际远程教育研究述评（International Review of Research in Open and Distributed Learning）的专刊联通主义的专刊：社会网络化学习的设计与传递推动了联通主义的发展，此后对联通主义的研究也逐渐增多。随着实践的发展，更多类型的MOOC开始出现，如xMOOC、SPOC、sMOOC、MOOR等，其中xMOOC（基于行为主义和认
6、知主义的MOOC）发展最快，受到的关注最多。就当前而言，最主要的两种MOOC是cMOOC和xMOOC，二者在设计和教学法上有很大不同（王志军， 等， 2014）。cMOOC是社会网络学习，强调知识的创造和生成，xMOOC更接近传统的学习过程，强调知识的复制（西蒙斯， 2011）。不管学术界还是商业领域都主要关注xMOOC，有研究者通过对国内1，388门MOOC深入研究，发现多数MOOC都是xMOOC，对cMOOC却关注较少（郑勤华， 陈丽， 林世员， 2016）。国内第一门cMOOC是由北京师范大学互联网教育智能技术与应用国家工程实验室于2018年设计并开发的。联通主义理论从全新的角度揭示开放
7、、复杂、快速变化、信息大爆炸的时代学习如何发生的问题，契合了当前的时代特征（王志军， 等， 2014），对其进一步的探索有利于认清“互联网+”时代教育实践中的复杂性规律。（二）联通主义学习中的社会网络研究联通主义学习理论认为学习即是连接的建立和网络的形成（西蒙斯， 2011），这使得认识联通主义学习形成的网络具有何种特征显得尤为重要，而社会网络分析法是研究网络的重要研究方法之一，一些学者已经对联通主义学习中的社会网络开展了研究。在联通主义理论的基础规律认识层面，西蒙斯（2011）采用社会网络分析等方法揭示出联通主义学习的两大关键是寻径（way finding）和意会（sense making）
8、。王志军等（2016）基于西蒙斯与道恩斯的cMOOC Change 11 MOOC，采用社会网络分析等方法揭示了联通主义学习情景中的教学交互规律，提出基于认知参与度的联通主义学习教学交互分层模型。博兹库特等（2016）基于一门六周的cMOOC，依据探究社区框架和社会网络，利用Twitter中的数据，分析了交互、社区形成和游离的学习者行为特征。斯克里普尼克等（2015）采用社会网络分析法分析了cMOOC中基于Twitter的教学交互，探索了课程促进者、学习者和技术在课程中的作用。在技术环境层面，联通主义创始人设计开发了gRRShopper，将分布在各个网络空间中带有课程标签的内容进行聚合，随后整
9、合并用于编辑日报。在实践创新层面，李秋菊（2017）从联通度的角度对在线学习进行评价，采用社会网络分析法等构建在线学习联通度评价模型。联通主义理论是一个复杂的理论，已有相关研究虽然取得了一些成果，但不少问题还需要作深入的研究（王志军， 等， 2014）。通过对当前研究的梳理，笔者发现目前对国内本土的联通主义课程开展的研究，特别是对其中社会网络特征与反映的规律的研究还相对较少。因此，本研究尝试聚焦联通主义学习情境中学习者社会网络的特征与规律。（三）微信中的社会网络研究微信作为我国用户最多的社交媒体，被教师或学生在教与学中广泛使用。有不少学者对微信群中的社会网络进行了研究，主要体现在以下三个方面：
10、其一，微信与其他平台上形成的社会网络对比研究。柳瑞雪等（2016b）对比研究了Moodle平台和微信平台上学生协作互评所形成的交流网络，发现无论是在Moodle平台还是在微信平台都有核心学生充当着小组协作中的关键角色，发挥着重要的组织和引导作用。同时，柳瑞雪等（2016a）也探究了两种学习平台协作学习知识建构层次，发现中心度大的学生在小组协作评论过程中的协作知识建构大部分都处于中层，深层较少。其二，对微信群整体社会网络特征的研究。罗淳等（2017）基于整体社会网络的视角探究了微信阅读网络的特征，发现核心成员在知识的交流与传递过程中占据主要地位，小团体的发展对阅读资源的丰富及知识的流通具有一定的
11、影响。其三，对微信群社会网络随时间演化的研究。李纲、李显鑫、巴志超、杜智涛（2018）基于改进的Page Rank算法识别了微信群中信息交流的关键节点，李纲、李显鑫、巴志超、周华阳、杜智涛（2018）也对微信群的静态结构特征及动态结构演化进行分析，发现微信群内部成员角色及地位具有差异性，在会话交流过程呈现出明显的中心性态势。微信群中社会网络关系的相关研究对本研究探索cMOOC中学习者交互形成的社会网络特征具有重要的指导意义和参考价值。三、研究设计（一）案例选择为了研究联通主义学习中学习者的社会网络特征，本研究的研究对象选取国内第一门cMOOC“互联网+教育：理论与实践的对话”（陈丽， 2019
12、）中的参与者。在该cMOOC建设初期，课程促进者未把微信作为主要交互工具，希望课程交互发生在课程平台、博客、微博等分布式的网络环境中，但在实际运行中却发现微信群被学习者广泛接受并用于教学交互，且微信群中的交互数量远高于博客、论坛、课程直播中的交互数量，故本研究在分析学习者交互形成的社会网络时选取该课程的微信群的交互数据。（二）研究过程与方法本研究从微信群课程交互社会网络结构入手进行剖析，主要对课程微信群宏观层面的整体社会网络、中观层面的内部子结构以及微观层面的学习者中心性等进行可视化与量化分析。主要采用了社会网络分析法分析基于课程微信群交互形成的社会网络，使用邻接表和邻接矩阵并运用Gephi和
13、Ucinet社会网络分析软件中的特征参数对微信交互数据进行社会网络分析，主要包括对网络基本属性、凝聚子群、学习者中心性的分析等。（三）数据收集与处理课程微信群学习者的交互规则设置如表1所示。四、数据分析与发现（一）宏观层面：整体社会网络确定网络基本属性是社会网络分析的前期工作，对成员交互的可视化效果起到关键作用。理解社会网络的整体结构模式对社会网络的分析十分重要（刘军， 2014）。本研究利用Gephi软件绘制课程微信群中的社会网络，由于交互参与者可分为交互发起者和交互接收者，故该网络是个有向图。在该网络中，节点的大小由节点的中心度（Degree）决定（值域为13）;节点的颜色由节点的模块化（
14、Modularity Class）決定;连边的粗细由边的权重（Edge Weight）决定（值域为13）。由此可得到cMOOC微信群学习者交互形成的社会网络，如图4所示，具体的属性值如表3所示。1. 图4刻画了cMOOC的课程微信群中学习者交互形成的社会网络，形成了218个节点，说明参与者有218位，他们之间形成1，694个连接。该网络的网络密度（density）为0.036，说明了该网络有3.6%的网络连接。网络密度越大，群内学习者联系越紧密，信息的流通越快。2. 该社会网络每个节点平均拥有8个连接。该网络的聚类系数（Overall graph clustering coefficient）
15、为0.325，该网络的平均距离（Average distance among reachable pairs）为2.648，建立在“距离”基础上的凝聚力指数（Distance-based cohesion，即Compactness）为0.325，该指数范围在01之间。值越大，表明整体网络越具有凝聚力。3. 从图4整体的网络结构来看，课程微信群中形成的网络结构是多中心度的网络结构。课程促进者陈丽、王志军在网络中的中心度均较高，是网络中的核心节点。同时，在微信群的交互过程中也涌现了许多与课程促进者具有同样地位的节点，如ZYR、逆袭的毛毛虫、WDH、好的、HSX等。其中，有些节点甚至比课程促进者的网
16、络地位更重要，这些参与者在促进网络的联通中发挥着重大作用。4. 根据数据收集与处理时将学习者身份划分的7种类别，以学习者的身份类别为节点建立不同身份的学习者交互构成的社会网络（见图5）。可以发现，在联通主义学习中各类身份学习者构成的社会网络的网络直径为1，平均聚类系数为1，平均路径长度为1。可见在联通主义课程中不同身份的学习者之间均进行了交流互动。其中，一线教师和企业身份的学习者与各类学习者的连边最浅，说明交互较少;学界和管理者身份的学习者、学界和学生身份的学习者之间的连边较深入，说明他们之间的交流互动较为充分和密切;学界身份的学习者和课程促进者之间的连边最深入，且对于课程促进者身份的学习者入度更高，说明在联通主义课程中各类身份的学习者对课程促进者回应较多，课程促进者发挥了较为重要的作用。（二）中观层面：内部子结构宏观层面呈现的社会网络显然是一个复杂网络，从
