基于会话代理的协作问题解决能力测评工具设计与效果验证*

吴 忭 王 戈 胡艺龄 祝嘉钰

（华东师范大学 教育学部 教育信息技术学系，上海 200062）

一、引言

现代社会的发展和知识的不断变迁，使得职业分工愈发精细化，无论是工作还是学习场所，很多项目都需要不同领域和专业人员，通过沟通与协作共同完成，如今协作能力已成为具有社会竞争力的人才必备的一项技能。这使得各国对青少年能力培养的重心发生了变化，在培养其科学文化知识和技能之余，各国更重视培养其协作能力、人际交往能力等社会发展亟需的能力，只有这样，青少年才能有效应对愈加复杂的社会问题。

协作问题解决能力，作为协作能力和问题解决能力的复合技能，其培养和评价受到了广泛关注。联合国教科文组织在《教育：财富蕴藏其中》报告中，强调了“团队协作能力”的重要性[1]；新加坡教育部在学校课程中增加“项目工作（Project Work）”一项，将知识应用、沟通、协作和独立学习四项技能，作为学习成果明确列出[2]；美国21世纪技能学习联盟（Unite States based Partenership for 21st Century Skills，P21）将问题解决能力和协作能力定义为每一位美国青少年要在学校中学习掌握的技能[3]；我国也明确将“培养学生分析和解决问题的能力以及交流与合作的能力”，写入了《基础教育课程改革纲要》中[4]。各国的学者们大多关注于，如何设置协作问题解决活动的发生情境，来培养学生的协作问题解决能力。而在评估方面，却因受限于协作问题解决能力的影响因素多变及复杂性，难以测量在此环境下学生实际协作以及问题解决活动情况。因此，对于学生的协作问题解决能力，是否通过情境的安排，真正得到了提升和锻炼，目前尚未有相对准确的评价方式。

实际上，协作问题解决能力，通常被视为难以测量的技能[5]，协作活动和问题解决活动，都是非线性的序列活动，任务要素间的依赖，参与者之间的互动，以及任务要素与参与者之间的关系，使得协作问题解决活动是一项交互复合的联动过程，采用何种有效方案，对这一复杂系统进行建模和量化，成为了一项挑战。

二、文献综述

（一）协作问题解决概念界定

关于协作问题解决（Collaborative Problem Solving，CPS）的研究，源于问题解决的社交属性[6]。相比于独立完成任务，在协作情境下团队进行任务活动时，组内成员之间共享期间知识和思维的碰撞，能够让成员获得更多的信息和资源，从而更高效、高质的完成任务。目前，关于协作问题解决能力公认的概念，来自于OECD在PISA 2015中的定义：“个体能够有效地参与问题解决过程的能力，在这一过程中，两个及两个以上主体需要共享彼此的理解和努力，来形成解决方案，并联合他们所具有的知识、技能和努力，来达成解决方案”[7]。这一定义，对协作问题解决的核心构成要素进行了界定：其一，协作要求存在两个及以上的主体；其二，协作问题解决，考察了个体在团体环境中所体现出的自身所具备的知识、技能和努力；其三，协作问题解决，必然是在一个问题解决的场景中，以得到一个解决方案为目标的活动。本研究的协作问题解决测评系统框架，也基于这一定义进行构建。

（二）协作问题解决的评价框架发展

现有的对协作问题解决的研究，已形成了诸多理论框架和模型，从早期的小组工作模型到协作问题解决框架，研究者提出了概念框架中的核心概念，并逐渐聚焦。早在1994年，Stevens和Campion提出了小组工作（Teamwork）概念框架，包括冲突解决、协作问题解决、沟通、目标设定和行为管理、计划和任务合作[8]这五个要素。2009年，Fadel和Trilling提出了21世纪合作技能框架，将合作技能分解为三个方面：清晰的沟通、与他人协作、问题解决[9]。2011年，Griffin团队定义了ATC21S框架[10]，将协作问题解决能力，分为社交技能和认知技能两个维度，其中社交技能分为参与、观点视角、任务完成，认知技能分为任务管理，知识建构与学习。2013年，OECD公布了PISA 2015的协作问题解决框架[11]，通过构建“社交维度×个人问题解决阶段”的二维框架矩阵，对协作问题解决能力进行评估。由上述可知，有关于协作问题解决能力的框架虽多，但大体有两个特征：（1）总体框架由繁趋简，多聚焦于社交和认知两个维度；（2）有共同特征的技能，聚合于单层，沟通、团队管理等技能被划归进入社交维度。在对协作问题解决能力的定义方面，研究者倾向于从宏观视角来描述整体的问题解决过程，而对于评价方面，研究者倾向于从微观视角来对个体表现行为进行评估。

本文的测评框架，主要基于PISA 2015框架展开。它构建了协作维度下的三个能力要素与问题解决维度下的四个过程要素这样一个交叉矩阵框架[12]，如表1所示。这种矩阵型结构定义的协作问题解决能力，将每个协作技能在不同问题解决阶段所对应的表征具体化，使得整个协作问题解决能力框架，表现出高度的结构化。

表1 PISA 2015协作问题解决框架矩阵

（三）会话代理技术带来助力

目前，对于协作问题解决能力的测评，大多以个体的结果性评价为主，但协作活动是在某一情境下发生的，不同情境下个体会有不同的表现；同样，不同的团队成员，也会对个体的行为表现有所影响。为了减少这些情境造成的不确定因素的影响，基于会话代理（Conversational Agent）的人机交互测评模式应运而生。会话代理基于智能代理技术，通过与个体的对话或含义更广泛的互动，来收集日志数据，具有评估互动个体在认知和非认知层面的知识、技能和语言等方面的能力。同时，它也能模拟真实情境，避免人—人协作的不确定性对被测个体产生影响。通过提示和引导，能够让学习者有充分的空间，展现他们真实的技能水平[13]，使得测评更具有公平性。相比于传统测评手段，人机交互的测评模式，使个体能力的表现更加稳定。在测评期间，会话代理会有针对性地引导回答不完善的学生反思，促进学生能够表达出所有他所知道的内容。这种交互的形式，使得会话代理能够持续采集目标数据，直到数据样本满足需求。

已有的研究表明，智能代理AutoTutor能够通过模拟真实导师谈话形式（Expectation and Misconception-tailored Dialogue），来评价学生的能力水平[14]。在师生交流期间，会话代理通过问答并跟踪学习者解决难题时的过程数据，区分出正确答案（期望）和特定的错误（迷思概念）并加以记录，经过多轮谈话后，积累的数据能够转换生成学习者的能力模型，从而形成对学习者更为深入的了解。综合来看，会话代理技术能够为协作问题解决能力测评上的形成性评估，提供可靠依据与帮助。

三、模型设计

（一）评价模型

PISA 2015提供给个体复杂的任务情境，进而考查其协作问题解决能力，既涉及受测个体在问题情境中的推理过程，也涉及其在协作环境下的沟通、管理和社交过程。两个环境下的行为并非各自独立，而是相互影响的。因此，协作问题解决系统的评价框架中，应包含两部分：问题情境和社交情境。

问题情境下包括三个变量：任务类型、任务内容、任务难度。（1）任务类型：任务类型决定了当前问题情境下对个体考察的能力倾向，不同任务类型对个人的能力要求不同，所以，不同能力倾向的个体会在不同任务类型下有着不同的表现。（2）问题内容：问题内容决定了当前问题情境下考察能力的限制条件，包括内容相关问题和内容无关问题。内容相关问题即有特定学科背景的问题，如若个体缺少该领域方面的知识，则学生在解决问题上有一定的困难；内容无关问题即一般领域问题，注重对归纳演绎等思维方式的考察，不受个体先前知识的影响。（3）任务难度：对任务综合的评价结果，取决于多方因素，如问题的结构、任务的同步性等等。它会影响个体的表现，一般来说，任务难度越大，个体在系统中取得的绩效越低。

社交情境下的个体协作问题解决能力，受团队中其他成员的影响。个体与团队内其他成员在情境下的沟通情况，能够反映个体的协作问题解决能力水平。但沟通本身即是一个复杂的过程，且受到诸多因素的干扰（例如，团队成员性格、在沟通中扮演的角色，被分配的任务等），属于社交情境下的测评误差元素。由于沟通由个体和他人构成，我们可将其简单分割为：个体对外的自我表达和个体对他人话语的理解，由此可通过话语数据，评估个体的协作问题解决表现。

由此，整合问题解决与协作学习等相关研究，本文提出了如下系统评估框架，如图1所示。

图1 协作问题解决能力测评系统评估框架

协作问题解决活动为问题解决和协作学习的融合，因此，可依托PISA 2015框架中规定的四个问题解决活动阶段，评估个体在协作问题解决整体活动中的表现。在协作问题解决活动中，问题情境是活动发生的背景因素，选用与专业领域无关的一般性问题，可减少先前知识的误差，减少问题内容元素对个体能力造成的影响。设置确定的问题和任务，可使问题情境处于稳定状态。而社交情境中变量的控制和量化，则是影响协作问题解决能力评估的关键。社交情境下的变量，是个体与其它成员间沟通的理解与表达，可通过在测评系统中设置有限输入，来控制团队间的对话内容，即通过限制个体输入内容，实现对个体的行为表现的量化。会话代理作为团队成员，可减少不同成员对个体评估结果的影响。评估过程采集个体的会话内容、当前焦点（即所处的问题解决阶段状态），以评价个体在协作问题解决活动中的贡献，分析在四个问题解决阶段中个体协作问题解决的行为逻辑，从而得出对个体的协作问题解决活动的多角度、全方位的过程性评价。

（二）会话代理逻辑及架构设计

图2显示了支持协作问题解决的会话代理（Collaborative Problem Solving Supported Conversational Agent，CP2SCA）的架构设计，其目标是通过嵌入对话管理模块，来模拟受测个体在真实问题情境中与团队其他成员的协作表现。系统需要实现以下四种功能：（1）真实协作情境模拟：能够实现和用户的协作交互，理解用户的输入内容并向用户做出反应，表达相关主题的内容。（2）社交情境变量控制：会话代理在问题情境中的行为是非固定序列，使得社交（协作）情境灵活变化。系统能够依据本身的参数设定来规划对话，灵活表现不同的行为特征。（3）社交情境误差控制：在理解用户语言和向用户表达的过程中减少误差。（4）问题情境兼容性：在控制社交情境中心的同时，留出接口与问题情境连接。同时，为简化测评，研究采用被试者—会话代理两者配对的形式进行。

图2 支持协作问题解决的会话代理（CP2SCA）系统架构

CP2SCA会话代理，主要由输入模块、对话管理模块、输出模块组成，确保受测个体与代理能够完成基于问题情境的对话交互。在输入、输出模块，会话代理关注计算机逻辑与个体理解之间的映射，其主要功能，是将会话管理输出的底层逻辑，通过编码转换为受测个体能够理解的语言，用于支持协作问题解决过程中的语言沟通行为，成为计算机代理与个体直接交互的渠道。在对话管理模块中，系统通过文本与受测个体对话交互，根据用户输入情况，做出最佳反应，并模拟真实的任务同伴，保证协作问题解决任务情境的统一。

对话管理模块通常包含四个组件，分别是数据库、当前焦点、话语规划、对话策略。其中，（1）数据库用于存储受测个体与计算机在对话过程中提出的想法、计划，以及对问题参数的改变和问题状态的更新，辅助构建团队问题空间；（2）当前焦点记录当前对话讨论所处的问题阶段和讨论关注对象；（3）话语规划是会话代理的核心部分，将当前焦点、数据库中已存储的信息、输入的会话信息作为变量，通过逻辑控制分析用户行为，规划代理给予反应的话语，从而生成对话策略；（4）对话策略即为最终代理，反馈给用户的行为的编码方案。

会话代理的实现流程为：（1）首先，当用户输入信息后，会话代理将输入内容解码，再将其存入数据库；同时，将解码内容记录到当前焦点模块中，更新当前用户话语内容所处的问题解决状态，完成对话状态的跟踪。（2）而后，会话代理根据当前焦点内容、数据库已有信息的记录和输入内容，完成话语规划，制定出合适的对话策略编码方案。（3）最后，会话代理将对话策略编码为人机交流的语言，输出代理对用户的反映内容。

四、模型验证

（一）实验工具设计

1.基于会话代理的协作问题解决测评原型

除基本的用户信息采集功能 （登陆界面+任务信息介绍页）外，系统重点在于协作问题解决活动部分。在整合计算机会话代理技术的基础上，本原型开发工具具体为：HBuilder 9.0.1版；开发语言：前端——HTML5、CSS、JavaScript（ES2015版本），后端——PHP（5.6.31版本）、MySQL（5.7.19版本）；插件（框架）：CSS：AUI 2.0、JS：jQuery 3.2.1；数据格式：JSON。主要界面及功能，如图3-图5所示。

图3 实验控制界面

图4 聊天对话界面

图5 历史记录界面

该系统包括了实验控制界面、聊天对话界面、历史记录界面。实验控制界面是系统的主要操作界面，如图3所示。在该界面下，被试可通过更改实验操作台的数据，完成情境中的个人实验操作，由右侧文本框记录，被试在协作问题解决活动中的个体尝试操作行为。在点击“确认注射试剂”按钮后，更新当前团队任务状态，并将最终实验操作记录为团队协作问题解决行为，用于反映团队知识的共建。聊天界面是被试与会话代理之间的对话沟通界面，其中对话形式分为两类：自定义对话和编码对话。如图4所示，在自定义对话面板中，给予被试一些对话内容的选项，由被试自由选择，不同的选择会引发会话代理不同的反馈。编码对话面板则会给出固定的回答模式，被试在下拉菜单选择相应参数后自动生成对话，有助于对被试输入内容进行编码并储存。图5所示的历史记录界面，会储存被试和代理的所有实验操作和对话记录，被试能够在该界面查看实验记录，也可将其转发给会话代理同伴，以更改团队讨论中所处的当前焦点状态。

测评系统设置的问题情境是 “新物种探秘”，科学实验室采集到了未知属性样本，被试以实验研究员的身份参与其中，通过与同事（会话代理）的对话，合作进行实验任务探索，最终需明确“未知样本”的特性。在实验期间，系统会采集过程中的话语轮次（话语集合数量）、对话轮次（发言数量）、步长（个体发言数和鼠标点击数）、绩效（得出的正确结论数量）等数据。

2.技术接受度量表

本文参照戴维斯（Davis）的经典技术接受度模型（Technology Acceptance Model）研究[15]中的感知有用性量表和感知易用性量表，对开发出的协作问题解决测评系统，进行接受度评估。问卷采用了李克特七点量表，共计12个题项。

（二）实验对象及过程

由于协作问题解决能力是个体由学校走入社会的必备能力，因此，本实验的研究对象选择为来自华东地区某大学的30名即将毕业的学生，年龄在20～26岁之间。首先，由研究人员向实验对象介绍工具的使用方法及实验目的。接下来，被试在测试环境中通过与会话代理协作，在实验情境中完成协作问题解决任务。实验结束后，被试填写技术接受度调查问卷，问卷包含技术接受度量表和二个开放性问题：

其一，与真实协作问题解决过程相比，这样的人机协作的感受是什么？

其二，原型工具提供的交互操作，是否能够支持良好的自我意愿表达？

五、实验分析与讨论

（一）原型工具的有效性检验

调查结果显示，由量表测得的技术接受度M=5.55，SD=0.78。可以看出，被试对测评系统的技术接受度较高。同时，在开放性的问题中，被试普遍对原型工具的认可程度较高。因此，原型工具基本能够模拟真实的协作问题解决活动，并且为使用者提供了基本的交互操作，进行自我意愿表达。通过会话代理采集到的数据，能够在一定程度上反映被试在真实协作问题解决活动中的行为。

为验证原型的有效性，研究采取专家法，请三名专家对具有代表性的10名被试的协作问题解决过程评级（分5级），分析专家评定结果和原型评定结果的一致性。一致性检验结果，如表2所示：

表2 专家评级与原型工具评级的一致性检验结果

结果表明，原型工具对被试的评定结果和机器的评定结果具有一致性（p＜0.05），因此，原型工具的评测具有有效性。

（二）协作问题解决行为的特征分析

1.建立协作问题解决表征模型

行为特征即描述个体在协作问题解决活动过程中，表现出的行为序列偏好，而对于个体协作问题解决活动中，表现出的行为特征，尚未有规范的标尺来评价。根据PISA 2015框架，可以得出问题解决行为包含的四个阶段：提出问题、制定计划、行动、得出结论。因此，可根据其序列性的特征，依据各个阶段积累的探索中规则条数——数量，和规则从当前阶段进入下个阶段间隔的轮次数——对话轮次，以输出行为为节点，反馈行为为步长来构建一个有向图。如，经过系统采集到的团队行为非结构性数据，如表3所示。根据问题解决的四个阶段，把数据进行归类整理，可得到图6。从图6可知，问题数量为4；计划数量为2；结论数量为1；执行的行动为1。一般来说，提出问题后会制定相应的计划，从而执行行动并得出结论，但也存在跳过计划，根据已有经验，直接进行行动的情况发生。因此，提出问题与制定计划和行动都有关联。各个阶段之间的步长是所属步数的差值。由于关系复杂并难以表述，可通过图7所示的有向图对其进行简化。四个圆为四个问题解决阶段，获取信息阶段由行动完成，二者等价表示。圆的半径为该阶段达成共识的总数；线的长度为均步长，当有两个元素之间有多条不同步长的连线时，求取其均值。

表3 团队行为非结构性数据表

图6 团队行为非结构化数据归类整理①注：行为间标注的数字为步长

图7 团队行为特征有向图

图7是基于阶段内，历史信息数和相关信息数量间步长 （反馈行为数）两个数据整理所得的有向图。通过有向图的形式，能够将非线性、非结构化的过程数据，整合成为直观量化的模型。例如，从假设的示例中可以推断，团队在协作问题解决过程中，倾向从问题出发思考（主要从问题出发），在逻辑推理的严谨性和问题思考的连贯性等方面有所欠缺 （不制定行动计划，对一个问题进行思考的步长间隔长）等。由于协作问题解决活动是一个生态环境，个体在团队中的表现受团队内部其他成员的影响。因此，研究在对团队整体行为特征所建的有向图模型基础上，增加个体在各项数据中的“贡献”维度，以构建个体的协作问题解决表征模型。输出行为的贡献，通过饼图的形式呈现；反馈行为通过步长呈现。与输出行为不同的是，反馈行为影响团队的协作情境活动，主要呈现个体的自我认知以及对其他团队成员的态度。因此，反馈行为表征无法计量其行为贡献，主要关注其出现频次。

2.模型分析

我们根据个体输出行为在团队协作问题解决行为的占比，可以直观地看出，团队在协作问题解决活动中的行为特征，以及个体在协作问题解决各个阶段的贡献，并了解个体在团体协作问题解决过程中的行为表现。以样本09和样本02为例，在有向图的基础上加入饼状图后，生成的个体输出行为特征图表，如图8-9所示。

图8 团队09输出行为特征及个体贡献比率

图9 团队02输出行为特征及个体贡献比率

（1）个体贡献比率。通过分析在协作问题解决四个阶段中的被试贡献比率，可了解被试与团队其它成员的协作情况。若某阶段中被试的贡献为0或100%，则表明在该阶段协作并没有真正发生。若被试贡献比率较大，可判定被试在协作活动中处于主导地位。由于协作问题解决活动阶段具有序列特征，个体在各阶段的贡献，也能够反映出其领导力、执行能力、归纳总结能力，从而反映出整体的协作问题解决表现。

从样本09的个人贡献角度来看，在问题的提出阶段和制定计划阶段，被试09的贡献输出是100%，所有的问题和计划均由被试制定，说明在这两个阶段协作并没有真正发生；在执行阶段，八次行动中有五次遵循计划安排，三次为无计划实施，被试只有三次遵循了自己提出的计划；在得出结论阶段，被试和会话代理各提出两个结论，被试贡献率为50%。综合来看，被试09在协作过程中有较强的主导意识，但执行能力不佳，并不能遵循自己的计划进行活动，需要进一步培养与他人的协作能力。

从样本02的个人贡献角度来看，在问题提出阶段由被试02主导，但在制定计划和执行计划期间，被试和会话代理的贡献较为均衡，而最终获得的结论全部皆由会话代理总结得出。综合来看，被试02在协作问题解决过程中，更偏向于领导者的角色，带领组内其他成员提出问题，一同设计并执行计划，引导组内成员得出结论。他的执行能力颇佳，但归纳总结能力不强；团队协作能力较强，但问题解决能力稍弱一些。

（2）协作问题解决行为逻辑。结合已构建的个体协作问题解决表征模型，我们发现，在协作问题解决活动中出现了两种行为逻辑：问题驱动逻辑和计划驱动逻辑。

在问题驱动行为逻辑下，协作问题解决活动路径从问题出发，在问题阶段将思维外化。团队的思维活跃，能够根据任务要求考虑很多问题，再根据可探究的问题，制定计划或执行进而得出结论。由于问题数目过多，在协作问题解决活动中，很容易出现制定的计划难以和问题一一对应的情况。如图8所示，团队09在协作过程中，制定的计划数量远小于提出的问题数量，这里存在两种可能，问题重复或问题被忽视，均不是有效的问题解决处理行为。同时，提出问题阶段与制定计划阶段之间步长最大（7.4），可以发现，团队在分析任务要求提出问题和制定相应计划之间，消耗了较多的言语沟通。

在计划驱动行为逻辑下，协作问题解决活动路径从计划出发，在制定计划阶段将思维外化与人分享。在问题阶段，个体的思维发散性不强，但更擅长将问题转化为更加具体的计划，使得计划的可执行性更强。因此，团队成员根据问题制定的计划数目远大于问题数目。与从问题出发的团队相比，“计划—执行—结论”间的线条更短，三者的连接更加紧密。如图9所示，虽然团队02仅提出了2个问题，但依据此制定出了详细的8个计划。且从执行阶段与问题阶段和计划阶段的连接线步长可以看出，执行阶段的行动，大部分依据计划执行，团队没有在计划与执行之间消耗太多时间。由此可以说明，团队02制定的计划详细得当，计划执行力很强。

综上，我们通过对协作问题解决活动中个体贡献度和协作问题解决行为逻辑的追踪，能够可视化协作问题解决活动路径，解读在此期间团队成员的思维外化特征和个体的协作问题解决能力整体表现。将个体的贡献与整体行为逻辑分析时，能够看出个体的各项能力指标特征及个体的协作问题解决行为风格。本文提出的可视化方式，规范了过程性复杂数据的分析方法，可比较同一情境下不同个体的行为模式，也可拓展到比较同一个体在不同问题情境下的行为模式，从而了解个体的协作问题解决能力水平。

六、结论

本文提出了协作问题解决系统测评框架，并从对话的角度对协作问题解决过程行为，进行定义和编码，借鉴现有的会话管理概念，开发了基于会话代理的协作问题解决能力测评系统，模拟真实的协作问题解决情境。

（一）构建通用性协作问题解决能力测评框架

本文结合PISA 2015协作问题解决能力框架，进一步设计了协作问题解决能力测评系统的评估框架。从认知角度解构协作问题解决活动，将其从宏观上分为问题情境和社交情境。而在二者情境下的变量，在所设计的基于会话代理的协作问题解决能力测评系统，得到了尽可能的控制。通过前文所述的该系统中的实证研究结果，可以看出：基于此测评框架的系统用户技术接受度强，评估框架具有可操作性和有效性，能够对一般协作问题解决活动中小组成员的协作问题解决之行为，进行过程性分析和评价。

（二）设计融合会话代理的协作问题解决测评系统

由于协作问题解决活动是复杂、动态的，而人与人之间的沟通是建构式的序列对话，因此，本文尝试设计基于语境的计算机会话代理，将非结构化话语编码为结构化数据，实现“人机对话”。会话代理支持的协作问题解决测评系统，控制了协作问题解决环境的测试环境，能够控制影响协作问题解决行为的复杂变量。这种控制方法，简化了协作问题解决测评方法，保证了技术应用的可行性，为收集个体的行为，分析个体的表现，提供了更便利的途径。同时，为开展协作问题解决能力的评价提供了参考，也给可应用“人机互动”的测评领域发展，提供了新的方向。

（三）测评并验证会话代理的过程性分析模型有效性

已有协作问题解决测评对被试给予分值或等级评定，能够了解个体的协作问题解决能力水平，但不能确定其提升的方向和方式。在本文中，会话代理在与个体协作完成任务时采集了过程性数据，研究者规范了过程性分析方法，将过程性数据以有向图的方式，对个体与团队其他成员的行为特征可视化，对个体的协作问题解决行为特征和协作问题解决能力进行评价。评价过程未局限于协作问题解决能力的定级，还对个体在协作问题解决活动中所表现出的决策、执行、归纳总结等能力，进行评价分析，能够全面的评价出其协作问题解决风格和行为逻辑，从而能够有依据的制定策略，提升个体的协作问题解决能力。因此，这类能够全面表现出协作问题解决活动情况的规范化过程性分析模型，具有一定的推广价值。