网络环境下的案例教学：在线讨论的效果及影响因素分析

罗恒 曾兰 杨婷婷

【摘要】    案例讨论通过探究过程的共享实现知识建构，被认为是案例教学成功的关键。在网络教学环境中，案例讨论活动被移植到论坛中进行，其交互模式和参与者角色都发生了较大改变，其教学效果和影响因素有待深入探究。基于此研究需求，本研究开展了一项准实验研究，检验在线讨论活动对案例学习表现和学习体验的影响。同时，采用LASSO回归的数据挖掘方法对影响在线案例学习效果的论坛学习行为变量进行了筛选与排序。研究结果表明：参与论坛讨论对案例学习效果有积极影响，学生能够获得与面对面讨论相似的案例学习体验。查看案例次数和论坛发帖总字数能在一定程度上预测案例学习效果。本研究结论有助于增进对网络环境下案例教学法的认识，为在线案例教学的设计与实施提供借鉴，进一步提升在线教学的质量和学习体验。

【关键词】  案例教学;在线讨论;学习效果;学习体验;LASSO回归;在线学习行为;问题空间;学习分析

【中图分类号】  G434       【文献标识码】  A       【文章编号】 1009-458x（2019）5-0037-10

一、引言

案例教学（case-based instruction）是一种基于建构主义的探究式教学方法，通过提供一个或多个真实、复杂的问题情境引导学习者开展分析评估、问题求解、反思讨论等学习活动，进而培养学习者的高阶思维能力（Luo， Koszalka， Arnone， & Choi， 2018; Tawfik， et al.， 2018）。相较于抽象的概念与原则，案例具有高度的情境性（王宇， 等， 2018），案例教学也因此被认为是设计真实学习活动的一种有效手段。自1870年哈佛大学法学院率先使用案例教学以来，该方法对世界范围内的教学产生了深远影响，被广泛应用于商业、医学和教师教育领域（Barnes， Christensen， & Hansen， 1994; Ertmer， Quinn， & Glazewski， 2014）。网络环境为案例教学的设计与实施提供了新的可能，能增加案例学习的真实性、趣味性和交互性：视频和图片等多媒体的使用能够为案例描述提供更多情境细节从而增进案例的沉浸感和真实感（Baker， 2009; Goeze， et al.， 2014）;交互技术，如超链接、嵌入问题和自动反馈能为案例探究和反思活动提供必要的教学支架（Choi， Lee， & Jung， 2008）。同时，多样化的导航控制使学习者能够更方便地制定自己的在线学习顺序和步调，实现个性化案例学习（Luo et al.， 2018）。

案例讨论是案例教学中一个重要环节，被认为是案例教学成功的关键。教师通过引导学习者针对案例问题发表个人观点、见解和解决方案，能实现探究过程的共享和知识的建构（Harrington & Garrison， 1992），从而有效提升案例教学的学习表现和学习体验。在网络学习环境中，案例讨论往往通过发帖和回帖的方式在论坛空间中进行，沟通模式由同步变为异步，交互时空得以拓展，提高了有效协作学习所预期的交互模式的发生概率（龚嵘， 2012），但是教师的引导作用也受到一定程度的削弱。尽管文献中普遍认为论坛讨论对在线案例教学有积极影响（Ertmer & Koehler， 2015），但大部分研究只是从理论角度进行分析论述，尚缺乏基于量化结果的实证研究。在线讨论在多大程度上影响在线案例教学的学习表现和学习体验？论坛中的案例讨论可否比拟传统课堂中的案例讨论？这些关键问题尚缺乏基于实证的答案。

针对上述研究需求，本研究开展准实验研究，对网络学习环境下在线讨论活动对案例教学的影响效果进行了检验。同时，基于在线学习平台中的学习行为数据，采用LASSO回归的数据挖掘方法对影响在线案例学习效果的特征学习行为进行了筛选与排序。本研究从实证角度对在线案例讨论的实际效果和影响因素进行了探究，从学习分析视角对论坛中案例研讨行为进行了建模分析，研究结论有助于增进人们对网络环境下案例教学法的认识，丰富在线教学模式，进一步提升在线教学的质量和学习体验。

二、相关研究

文献表明案例教学对提高学习者学业表现和学习动机有积极作用（Barnes， Christensen， & Hansen， 1994; Merseth， 1996）。随着信息技术的发展，教学案例从基于文本的叙述转换为基于多媒体的呈现，并被逐步应用到在线学习环境中。网络环境下的案例教学效果引起了研究者的关注，人们一般认为在线案例教学与线下案例教学的效果相当（Choi， Lee， & Kang， 2009; Wolter， et al.， 2013），但是在線案例教学有其独特优势，如通过交互式多媒体内容吸引和激励学习者（Paulus， Horvitz， & Shi， 2006），通过案例库促进知识迁移（Tawfik， Sánchez， & Saparova， 2014），以及通过模拟真实问题的复杂性引导学习者探索解决方案（Yang & Luo， 2017）。

讨论环节对案例教学的成功至关重要，有助于提高学习成绩和丰富学习经验（Yew & Schmidt， 2012）。案例讨论吸引学习者就复杂问题进行探讨磋商，并借此培养学习者的分析、应用和评估等高阶思维能力（Moore， 1997）;鼓励学习者与同伴和教师进行互动，通过协商确定问题的最佳解决方案（Stepich & Ertmer， 2009）。教师在讨论环节中可以扮演专家和主持人等多个角色，为学习者提供必要的反馈和指导，指引案例学习的过程（Ertmer & Koehler， 2015）。当讨论转到线上时，教师的指引作用通常被弱化。作为案例教学不可或缺的基本要素，案例讨论在网络环境中的设计与实施近年来吸引了越来越多的研究关注。例如，Mitchem等（2008）比较了案例教学中三种不同的讨论形式对案例学习体验的影响，结果显示在线讨论和聊天会鼓励学习者分享、交流和完善他们对知识的理解，帮助解决案例中的教学问题。Richardson等（2010）发现不同的异步讨论策略能促使学习者进行不同层次的批判性思考。Ertmer等（2015）通过准实验研究证实在线案例讨论也需要一定的引导，无引导的自由讨论会导致案例学习广度和深度的缺乏。

尽管不少学者在文献中论述了在线讨论对在线案例教学的种种积极影响，但大部分关于在线讨论效果的研究结论都是基于学习者的自我报告而不是基于对学习表现的客观测量。如何合理准确地衡量案例教学中的学习表现，是对案例教学进行量化研究的一大难点。本研究在文献调研时发现了一种通过计算“问题空间覆盖率”（problem space coverage）来测量案例学习表现的方法（Hmelo-Silver， 2013）。该方法通过将学习者案例学习报告中提及的问题空间与专家事先拟定的问题空间进行映射，可以分析得出学习者在该问题空间中的空间覆盖率：高覆盖率意味著学习者已经准确识别了案例背后的问题并提出了可行解决方案，从而展示了更好的学习表现。虽然近年来也有一些研究者使用这种方法测量在线讨论的效果（Ertmer & Koehler， 2014; Ertmer & Koehler， 2015），但学习者群体样本总体偏小（15～30人），问题空间覆盖率也往往是作为一种编码方式对学习情况进行描述，鲜有基于量化结果的统计推断。在线案例讨论是否可以对更大规模的学习者群体产生积极效果？该效果是否具有统计显著性？有哪些在线讨论行为显著影响在线案例讨论效果？文献中尚缺乏对这些问题的相关实证研究。

综上所述，当前文献总体上支持在线讨论对网络环境下案例教学的重要性，但在线案例讨论的效果通常由学习者自我报告数据体现，而不是基于客观量化数据的实验结论。此外，文献中对在线案例学习效果和学习体验的影响因素也缺乏相关实证研究。针对当前文献的局限性，本研究采用准实验设计，通过比较两组学习者学习报告中问题空间覆盖率来检验在线讨论对案例教学的影响效果。同时，基于在线平台中的学习行为数据对影响在线案例学习表现和学习体验的影响因素展开探究。具体而言，本研究旨在回答以下研究问题：

1. 参与在线论坛讨论会影响学习者在线案例学习的表现吗？

2. 在案例学习中在线讨论与面对面讨论的学习体验相似吗？

3. 哪些类型的在线讨论行为可以显著预测学习者的案例学习表现和学习体验？

三、研究方法

1. 研究设计

本研究采用准实验设计，依托某研究型高校的一门教学设计课程来进行。共有连续两届的182名全日制研究生参加了这项研究，2016年秋季入学的94名学生作为实验的对照组，2017年秋季入学的88名学生作为实验组。这两组学生都是第一次参加教学设计课程，并且之前从未学过本研究中使用的在线案例。课程中的一项重要活动是让学生探究Moodle在线学习平台上的教学设计案例，旨在弥补教学设计理论与实践之间的差距，期望学生研究在线案例，并应用他们的教学设计知识和技能分析解决案例中的问题。两组学生的研究生入学考试总成绩不存在显著性差异。两次课程的教学内容、任课老师以及整体授课方式也未发生任何变化。

实验过程如图1所示。首先，两组学生被要求自主学习同一个在线案例。一周后，两组学生都需要提交案例学习报告，在报告中阐述对该案例问题的分析结果以及解决方案。案例报告的质量反映了学生案例学习的效果。本实验研究的分组变量是在线案例讨论：只有实验组的学生在为期一周的在线案例学习中参与了论坛中的在线讨论，而对照组只进行了自主在线案例学习，在提交学习报告前没有参与任何形式的案例讨论。为了使对照组学生也获得相对完整的案例学习体验，我们让对照组在一周之后的课堂上进行了面对面的案例讨论。最后，两组学生都接受了相同的学习体验问卷调查。研究设计旨在检验在线讨论活动对网络环境下案例学习效果的影响，同时比较在线讨论和面对面讨论给案例学习体验带来的潜在差异。

2. 在线案例

在线案例模块展示了一个真实且复杂的情况：实习医师在医院中的工作并不顺利，许多实习医生在他们三年的儿科实习期间没有参加每周的研讨会，也没有通过医疗执照考试。本案例的主要问题是医院管理层、研讨会讲师医师和实习医生等案件利益相关者对研讨会的目标和形式没有达成共识。研讨会设立的初衷是帮助实习医生复习准备医疗执照考试，内容涵盖了儿科实习期间可能遇到的各种医疗问题和情景。此外，医院拥有足够的技术资源和支持，如100%Wi-Fi覆盖、视频制作工作室、教学资源开发单位（教育技术专家）以及学校图书馆员的帮助。然而，实习医生和研讨会讲师医师都很忙，他们没有足够的时间为研讨会做准备，因此120场研讨会几乎全部采用类似的形式，在课堂上简单讲授，实习医生对这些研讨会不感兴趣，认为研讨会的内容与考试测试无关。在线案例模块提供了该教学设计问题的各种相关信息，包括研讨会的基本教学情况和使用的一些教学资源，来自2位研讨会讲师和3位实习医生的不同观点，以及对学习环境的描述和相关照片资料。案例课件使用Articulate Storyline 2开发，具有较强的交互性和探索性。学习者可以自主探索案例问题的各方面情况，并通过与案例中的虚拟角色开展会话获得详细信息。在案例学习结束时，学习者被提示思考以下五个问题：①你认为学习者的主要问题是什么？②你认为在培训教学实施过程中存在哪些问题？③你认为该案例中的培训教学目的和学习结果是什么？④该案例中培训教学的优点和缺点是什么？⑤有哪些潜在的培训教学干预或者解决手段适用于该案例的情境？医院研讨会案例的界面与在线论坛讨论情况如图2所示。

3. 数据收集

本研究共收集了三类数据：第一类数据是通过“问题空间覆盖率”测量的案例学习效果（Hmelo- Silver， 2013）。覆盖率是对提交的案例学习报告进行编码计算得出。第二类数据来自学习体验问卷的自我报告数据，问卷要求学习者对自己案例学习体验的不同方面进行评分（罗恒， 等， 2018）。第三类数据是从Moodle平台收集的学习行为分析数据，其中包含有关学习者在线行为的数据，如查看案例次数、发帖次数、与教师交互次数、发帖总字数等。研究数据的来源、样本的数量、收集工具和关键量化指标等信息如表1所示。

本研究通过计算问题空间的覆盖率来测量案例的在线学习效果。首先根据专家意见确定案例中提供的全部问题空间，然后确定学习者提交学习报告中所提及的问题空间，通过计算该空间占比（覆盖率）来推算案例学习的深度与广度。案例中的问题空间遵循Ertmer和Stepich（2005）的建议被划分为两个主要领域：问题发现空间（用F代码标识）和问题解决空间（用S代码标识）。每个空间领域又包括如表2所示的五大空间类别及对应的具体子类别，进而可以计算出五类空间覆盖率：①总覆盖率，将10个子类别的问题覆盖总和作为总空间覆盖，用于衡量学习者的总体表现;②发現空间覆盖率，综合5个发现空间类别的覆盖率，反映了学习者识别案例问题的表现;③解决空间覆盖率，综合五个解决空间类别的覆盖率，反映了学习者解决案例问题的表现;④教学干预匹配率（F3-S3），计算已识别教学问题和解决方案的匹配率，反映了学习者设计教学干预解决绩效问题的能力;⑤非教学干预匹配率（F4-S4），计算已识别非教学问题和解决方案的匹配率，反映了学习者设计非教学干预解决绩效问题的能力。本研究将问题空间覆盖率直接转换为对应数值用以衡量案例学习的学习效果。例如，80%的空间覆盖率将被记为0.8，反映了较好的案例学习效果。

学习者的在线案例学习体验是根据罗恒和杨婷婷（2018）设计开发的学习体验问卷收集的。问卷工具的信效度检验数据来源于收集到的88份对照组学习体验评分结果。通过项目分析和探索式因子分析逐次移除不适切的题项，最终形成包含31个题项的案例学习体验问卷。问卷收集三大类数据：题项1～7收集学习者的个人信息，如学号、性别、年龄、专业背景、学习动机、性格特点和职业规划;题项8-29旨在收集案例教学中学习者对案例教学五个核心构念的评价， 分别是“案例情境性”“媒体交互性”“开放探索性”“自主学习特性”“学习感知效果”; 题项30～31用二分问题收集学习者对在线案例教学的总体态度，询问学习者是否获得了积极的学习体验并愿意将这种教学模式推荐给他人。问卷主体部分的题项均具备较高的决断系数（critical ration≥0.3）、共同性系数（communality ≥ 0.2）和因子负载量（factor loading value ≥ 0.45），问卷整体具备较高的内部信度（Cronbachs α = 0.93）。

在线行为数据是Moodle平台通过日志文件自动捕获和记录的。学习者登录Moodle平台后，平台的日志和后台数据库能够自动记录学习者的各类在线学习行为，这为我们收集和分析学习者的在线学习行为提供了便利。文献中已有的在线学习效果预测模型和学习者聚类模型为本研究筛选关键行为变量提供了指导。例如，李小娟等（2017）提出了影响在线学习绩效的12个关键行为指标，包括阅读学习材料次数、讨论区发起话题次数、回帖次数和被回复次数等;王梦倩等（2018）提出了8项人机交互指标和3项人际交互指标作为聚类模型的特征指标。结合已有模型，本研究应用SQL语言查询并提取了平台中16个与在线论坛讨论行为相关的变量，包括查看课程次数（登入Moodle平台进入课程）、查看案例次数（进入课程后点击案例课件查看）、查看论坛讨论次数（进入课程论坛模块）、查看自由讨论次数、发帖数量、回帖数量、与教师或助教的互动次数（回复教师或者助教发布的帖子）、发帖时间间隔（首次发帖和最后发帖的间隔时间）、发帖种类、5种不同帖子类型个数（赞同、补充、质疑、陈述和提问）、发帖的总字数和单个帖子的平均字数。值得注意的是，实验组中有11个学生没有任何在线学习数据，表明他们从未登录Moodle平台进行自主在线案例学习，也没有参与论坛讨论。

4. 数据分析

本研究采用的数据分析方法有两类：一是运用独立样本T检验对学习效果和学习体验的组间差异进行判定，二是运用LASSO回归模型对网络环境下案例学习效果的影响因素进行筛选与分析。由于学习效果和学习体验的数据总体服从正态分布，实验组和对照组数据彼此独立且具有方差齐性，因此满足独立样本T检验的前提条件。本研究通过SPSS（版本20）统计分析软件对组间均值差异的显著性进行判定。LASSO回归也被称为线性回归的L1正则化，通过对最小二乘估计加入惩罚约束λ（lambda）来调整回归模型的复杂度，进而筛选出较少的特征变量。LASSO回归适用于样本偏态分布的情况，能有效消除自变量之间的共线性问题，同时在压缩特征变量方面有着极其出色的表现。在本研究中，Moodle平台中提取的16个在线行为数据加上学习者的6个特征变量（性别、年龄、专业背景、学习动机、性格特点和职业规划）是LASSO回归模型的自变量（预测变量），学习者的案例学习效果是回归模型的因变量（结果变量），通过在R语言中调用glmnet函数包实现LASSO回归的具体建模运算。

四、研究结果

1. 学习效果比较

收到的182份报告由两名评估员独立编码每份报告，评估者间信度为0.85。进行独立T检验以确定两组之间是否存在显著差异。如表3所示，结果表明实验组学习者的总体表现（总空间覆盖率、发现空间覆盖率、解决空间覆盖率、F3-S3教学干预匹配率和F4-S4非教学干预匹配率）均显著高于对照组，说明在线讨论确实有助于案例教学的效果。此外，实验组也具有更大的方差，说明实验组的成绩波动比较大，两极分化较明显，一个可能的原因是实验组讨论完全是自主的，有一部分学生完全没有登录平台参与讨论，收获自然就小一些。对于这10个子类别，实验组学习者在三个问题发现空间（F1、F3、F4）和两个问题解决空间（S2、S3）的表现较为优秀，并且有个别项目T值很大，如识别利益关系人（F1， T值达到20.732），说明实验组在该问题空间的学习表现显著优于对照组，一个可能的原因是该问题空间有一定的难度，很难做到面面俱到，而在线讨论为学习者提供了交流平台，促进思维碰撞，让学习者能够从不同维度思考该问题，从而得出更全面的结论。

2. 学习体验比较

对学习体验问卷的得分进行t检验，检验结果显示实验组（experiment）与对照组（control）在案例学习的学习体验方面没有明显差别。总的来说，两组学习者都对此次案例学习体验感到满意，对诸如题项21“本次的案例学习是一次十分有趣的学习体验”（[XExperiment.]=4.25， [XControl.]=4.12， p=0.216）和题项22“课件中的案例给我提供了一个应用教学设计相关知识进行实践操作的机会”（[XExperiment.]=4.07，  [XControl.]=4.08， p=0.932）等问题给予了高评价。虽然总体上没有明显差别，但是在31个题项中依然存在4个题项有显著差异，如表4所示。分析这些题项发现：实验组学习者的高级思维活动得分明显较高，如比较分析（题项24）和理论应用（题项19）;在学习者自我控制方面（题项27），实验组也表示得到了更好的学习体验。这和王卫军等人（2016）在综合评估了多个在线学习管理平台后提出的观点一致：论坛讨论是实现高层次、有意义在线学习的重要手段，通过彼此激励与互助提升学习体验。但是，在对案例的情境性进行评价时（题项11），对照组给出了更高的评分，一个可能的原因是对照组进行课堂上案例讨论时间和填写问卷时间更接近，因此对案例的细节更熟悉。此外，从数据分析结果中还发现对于这四个题项，对照组的标准差都比实验组大，说明对照组的学习者有些对此次案例学习感觉很好，有些则不然，一个可能的原因是大班教学中只有部分学生积极参与课堂讨论、跟随教师指引进行思考，还有部分学生全程未参与案例讨论，缺乏和教师与同伴的互动，导致学习体验存在较大差异。

3. 影响因素分析

为了确保建模分析的统计效度，本研究首先对学习者在线学习行为数据进行单样本K-S拟合优度检验。检验结果如表5所示：行为变量整体呈非正态分布（p<0.05），仅有“单帖平均发帖字数”一个变量通过正态分布拟合检验（p>0.05）。此外，行为变量之间存在不同程度的共线性问题，例如“查看讨论帖次数”和“论坛回帖数”、“与教师互动次数”和“论坛回帖数”、“赞同帖数”和“补充帖数”都存在超过0.7的相关性。基于数据分布特点，本研究采用LASSO回归模型探究影响五类案例学习效果（总覆盖率、发现空间覆盖率、解决空间覆盖率、教学干预匹配率和非教学干预匹配率）的关键行为特征。相较于线性回归模型，LASSO能更好地应对本研究中行为变量种类繁多、分布多样且彼此关联的情况，同时避免模型的过度拟合。

本研究中进入LASSO回归模型的自变量一共有22个，其中包含6个学习者特征变量和16个在线学习行为变量。LASSO回归的因变量是在线案例学习效果，可以通过案例学习报告中的问题空间总覆盖率进行测量。如图3所示， 随着惩罚系数λ变大，22个自变量的回归系数迅速向零收敛，同时模型的均方误差（MSE）逐渐减小并在log λ 略大于-2时达到最小。此时LASSO回归模型中非零回归系数的自变量个数为两个，分别是“查看案例次数”（标准回归系数β=0.069）和“论坛发帖总字数”（β=0.314）。该回归模型在模型复杂度和预测精确度上达到了最佳平衡，通过两个关键行为变量能够解释问题空间总覆盖率变量约27%的方差变异数（模型决定系数=0.272）。

问题空间总覆盖率可以衡量网络环境下案例学习的总体效果，而发现空间覆盖率和解决空间覆盖率则有针对性地描述了学习者在问题分析和求解两方面的学习表现，教学干预匹配率（F3-S3）和非教学干预匹配率（F4-S4）进一步反映了学习者设计教学干预和非教学干预时的系统性思维能力。因此，本研究同时将五类问题空间覆盖率作为LASSO回归的因变量分别进行建模分析，旨在比较模型对不同学习效果变量的整体预测能力（由模型决定系数求得）以及模型中非零回归系数自变量的重要性（由标准回归系数β求得）。表6列出了5个LASSO回归模型的标准回归系数和模型决定系数。

如表6所示，相对于自身特征变量，学习者的在线学习行为变量能更好地预测网络环境下案例教学的学习效果。其中“论坛发帖总字数”是最重要的预测变量，不仅被纳入了所有LASSO回归的模型构建中，还具有远远高于其他变量的标准回归系数。此外，“查看案例次数”变量也被4个模型保留为预测变量，但其偏小的标准回归系数表明该变量对学习效果的影响十分有限。令人意外的是，“论坛发帖数”“论坛回帖数”“与教师互动次数”以及发帖类型等论坛行为变量都不是影响案例学习效果的关键影响因素。从影响因素看，“非教学干预匹配率（S4-F4）”似乎是一种特殊的学习效果变量：对其而言“查看案例次数”不再是重要的影响因素，取而代之的是“查看讨论帖次数”和“质疑帖数”，凸显了论坛学习的重要性。同时，年纪稍长（β=0.031）和专业对口（β=-0.166）的学习者似乎在S4-F4匹配率上有更出色的表现。

五、讨论和建议

为了探究在线案例教学讨论的效果，本研究进行了一项准实验来比较两组学习者的学习效果和学习体验。这项研究的结果为研究问题提供了初步的答案：①相对于没有讨论的自主案例学习，学习者参与在线论坛讨论能获得更好的学习效果;②总体上在线案例讨论的学习体验与线下案例讨论的学习体验相似;③性别、学习动机和性格特点等学习者特征变量对案例学习效果没有显著影响，而在线学习行为，如查看案例次数和论坛发帖总字数能在一定程度上预测案例学习效果。

首先，与已有文献研究结论（Ertmer & Koehler， 2018; Tawfik， et al.， 2018）一致，本研究结果支持在线案例学习中设置论坛讨论的必要性，验证了参与在线讨论对学习者思维广度和深度的促进作用。在线讨论组的案例学习报告涵盖了更大的问题空间覆盖范围，揭示了该组学习者对案例问题的理解具备更全面的视角以及解决问题的灵活性（Hmelo-Silver， 2013）。这证明了在论坛这样一个公共空间进行问题求解和推理决策的公开展示能够实现“共享探究”活动（Harrington & Garrison， 1997），從而促进学习者间的交流互动和知识构建。有趣的是，五个空间覆盖率的标准差均显著大于对照组，这表明在线讨论组的学习者在学习成绩上有更明显的优势，一个可能的原因是积极参与在线讨论的学习者在这个过程中阐述了他们对这个问题的理解或完善了他们的观点，而没有参与的学习者失去了这个机会，这增加了他们之间的学习表现差异。

其次，學习体验问卷数据表明在案例教学中在线讨论的学习体验与面对面讨论的学习体验总体相似，说明网络环境中案例教学同样能够具备传统案例教学的优点，如沉浸感和真实感（Baker， 2009; Goeze， et al.， 2014）。然而，问卷数据揭示实验组学生对高阶思维，如分析、整合和问题解决3个题项的评价显著较高。例如“在案例学习的过程中，我常常会分析比较不同的观点或不同的解决方案”以及“在案例学习过程中我会常常思考案例问题解决方案并对方案进行评估”。这表明在线案例讨论对促进认知有积极作用（Ertmer & Koehler， 2015），同时也表明一体化的在线案例学习和讨论活动可能会让学习者感到更加和谐与完整，而对照组从网络学习环境突然转到传统教室环境进行案例讨论可能对学习体验产生一定的负面影响。

最后，本研究揭示了发帖总字数是影响在线案例教学效果的最重要因素，该发现与Jonassen（1996）的观点一致：相较于发帖数量，帖子的字数更能反映帖子的内容和论坛交互质量。令人意外的是，“与教师互动次数”不是影响案例学习效果的关键因素，这与文献中已有结论有所不同。多数文献表明，教师在激励学习者进行深入分析、促进批判性思维以及帮助学习者提取、反思和搜索案例方面都起着重要的作用（Richardson & Ice， 2010; Kolodner & Guzdial， 2000; Stepich & Ertmer， 2009）;师生交互能影响网络学习的绩效，尤其能对最终学习成绩产生积极的影响（Ertmer & Koehler， 2014; 刘智， 等， 2018）。而本研究中与教师的互动次数却没有显著影响案例学习效果。一个可能的解释是，面对人数众多的学习者（本研究中有77人在一周内参加了论坛讨论），教师无法有效地管理、监控和引导案例讨论活动：一方面，教师没有精力阅读所有的帖子内容，无法有针对性地进行回应和设问;另一方面，学习者在与教师互动时更多地关注教师是否注意到自己，而不是基于案例内容本身，再加上在线学习人数多，学习者的内在动机和心理需求复杂多变，教师难以捕捉到学习者的心理变化（刘倩倩， 等， 2018），因此教师的引导作用不易发挥。此外，“论坛回帖数”反映了学生间的交互情况，在本研究中也没有成为预测因素。一个可能的解释是本研究中论坛帖的组织方式采用了瀑布流的形式，主贴下所有的回帖按照提交时间排序，当回帖过多时不利于学习者有针对性地浏览和回复，过多的回帖也让学习者产生了倦怠感，不再浏览他人回帖内容。

根据研究结果，本研究针对在线案例教学提出以下几点建议：①设计论坛讨论以促进在线案例教学的学习效果和提高学习者的学习体验。论坛讨论能促进学习者高阶思维的发展，尤其是思维的广度，从而帮助学习者提高学习效果。②分组或者分类进行论坛讨论。糅杂的帖子不利于学习者进行生生互动和师生互动，尤其是在与一大群同伴进行论坛讨论时。先分组讨论再组间讨论可能会使案例讨论更有序、有趣和有建设性。③鼓励学习者积极参与论坛讨论，并对帖子质量提出具体要求（如帖子字数最小值等）。帖子字数的多少能体现学习者思考的深度和广度，限定最小字数能促进学习者多思考，发布更有内涵的帖子。

值得注意的是，本研究的设计与实施仍存在一些局限，读者在解读研究结果的时候需要充分考虑这些局限性带来的潜在影响。第一，考虑到课程教学的规范要求，本研究采用了自然分组的准实验设计而非随机分组实验，因此不能完全排除潜在干扰变量对因果结论效度的影响。第二，研究数据来源于对单个案例的学习，案例自身的情境特征，如典型性、复杂性和开放性一定程度上会影响在线讨论的参与度和效果，因此将本研究结论推广至其他类型的在线案例学习需十分谨慎。第三，本研究收集的行为数据主要是频次数据，缺少基于时序数据和文本数据的分析，不能全面反映学习者在线案例学习和讨论的过程。第四，对于量化数据的分析结果缺乏基于质性数据的深入解读，部分研究结果的解释缺乏实证支持。基于上述研究局限性，我们建议未来的研究应尽可能采用随机分组实验的研究设计，对多个案例的学习过程进行综合考量和比较，对在线案例学习和讨论行为进行深入挖掘以包含更多的变量类型，同时辅以访谈和话语分析等质性研究手段对量化结果进行充分解释。

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收稿日期：2018-06-04

定稿日期：2019-01-07

作者簡介：罗恒，博士，副教授;曾兰;杨婷婷，硕士研究生。华中师范大学教育信息技术学院（430079）。

责任编辑 张志祯 刘 莉