CSCL环境下促进协作的小组角色支架设计与实践
2024-03-20刘馨媛牛彦敏陶怡汐
刘馨媛 牛彦敏 陶怡汐
[摘要]促进学习者协作是CSCL研究的核心问题之一。已有研究从不同角度提出策略来促进小组的协作效果,本研究在构建多维学习者特征模型的基础上,依据“组间同质、组内异质”原则提出CSCL个性化分组策略,利用SNA构建小组角色支架,将个性化分组策略和角色支架应用于CSCL环境下的小组交互活动中。为探究该支架对协作小组的教学效果,本研究以某高校《计算机导论》课程为例,开展实践教学,从在线讨论参与度和交互质量两方面验证其在小组活动实施中的有效性。结果表明,协作式学习可通过制定合理的个性化教学分组模型来营造融洽的学习氛围;采用角色支架干预的讨论形式能够提高学习者参与小组学习的积极性,提升协作学习质量。该策略为促进CSCL环境下的小组协作学习提供一定的借鉴和参考。
[关键词]角色支架;CSCL;小组协作;社会网络分析;个性化分组
中图分类号:G642 文章标志码:A 文章编号:1672-0563(2024)01-0100-09
DOI:10.13773/j.cnki.51-1637/z.2024.01.011
收稿日期:2023-07-24
基金项目:重庆师范大学研究生科研创新项目“智慧教室环境下的课堂教学互动行为分析”(YZH22008)。
作者简介:
刘馨媛,硕士研究生,E-mail:773688475@qq.com;牛彦敏,副教授,博士;陶怡汐,硕士研究生。
引言
信息化時代更加需要学习者具备团队意识,计算机支持的协作学习(Computer-Supported Collaborative Learning,简称CSCL)区别于其他学习模式,其强调学习者的团队协作能力,这使得它成为当下重要的学习方式之一。2002年以来,越来越多的学习者通过国家精品网络课程、MOOC、在线开放课程等多种形式的在线开放课程进行网络学习[1]。这种在线课程相较于传统课堂缺乏沟通交流与合作。“最近发展区理论”极大地肯定了“协作”在学习中的重要性,“有指导的协作学习”方式能够使所有学习者得到较好发展[2]。刘东在高校篮球专项教学中,采用了异质分组教学形式与常规教学形式进行对比研究,以探究它们的教学效果。研究结果表明,异质分组合作教学组织形式有助于提升教学效果,并提高学生的内部动机水平[3]。然而,已有研究发现,由于小组内的学习者在学习目标和兴趣等方面存在较大差异,这可能阻碍小组在协作过程中的交互,有出现“边缘学生”的可能[4]。同质分组将学习目标、兴趣爱好等相似的学生分到同一个小组中,相互促进,共同进步,恰好避免了“边缘学生”的出现。因此,本文利用学习者的个性特征,结合同异质分组模式的特点,构建CSCL个性化分组策略模型,提出面向CSCL个性化混合分组策略,保证组内学习者的学习风格、目标和兴趣爱好相似,同时考虑活跃度、知识水平、性别差异对学习效果的影响,使小组划分更加合理。此外,小组协作学习对每个成员并不一定有效,已有研究表明,将适当的角色分配给每位成员,形成一个有效的协作学习群体,能够促进协作学习的有效收敛性[5]。在此基础上,根据小组成员的行为特点和交互程度进行社会网络分析确定角色,搭建小组角色设计支架,并利用准实验研究验证该分组模型和角色支架的使用效果。
一、CSCL个性化分组策略模型
不论是传统课堂还是新型课堂,均强调个性化学习来实现更为有效的学习,学习者之间的个体差异可以通过学习者特征反映出来。以学习者之间存在个体差异性为基础,促进学生个性发展为目标,实现学习者主动参与到教育活动,摆脱被动式学习。
本研究基于建构主义学习理论,以学生观与学习观为基础,并融入“个性化”与“差异化”原则,采用混合性质分组方法,提出了CSCL个性化分组策略模型,具体维度如图1。在CSCL环境下,通过组内合作、生生交互,以协作方式解决问题。一方面,小组成员受到性别、知识水平等的影响,导致他们在观点、经验上存在差异,因此会从不同的视角思考问题。这种以不同视角和经验学习新知、解决问题的组内交互符合建构主义学习理论下的学生观,鼓励生生合作,从多元化的视角和经验中获取新的理解,从而推动有效学习的进行。另一方面,由于在线学习环境不同于传统的面对面授课形式,学习者的主动学习意愿可能会有所减弱。因此,小组内那些积极主动且活跃度较高的个体起到了激励作用,鼓励那些积极性较低的个体积极参与学习,符合建构主义学习理论下的学习观,学习者在已有知识的基础上,积极主动地建构知识、获取技能。为了获取学习者的学习风格、知识水平、学习目标、兴趣爱好以及在线交互程度等数据,本研究进行了学习者基本情况调查、Felder-Silverman学习风格量表调查,以及计算机基础技能水平测试。于2022年10月发放问卷54份,回收率100%。
(一)学习风格
学习风格能够体现学习者相对稳定的学习方式,是影响教育过程的重要因素之一[6]。本研究测量学习者的学习风格采用被广泛使用的Felder-Silverman学习风格模型。该问卷共4个维度,每个维度11题,共计44道题,各维度系数越大代表程度越强烈。本研究将12种结果划分为3个范围,取值范围划定为{1,2,3},如图2。
(二)在线交互
本研究中学习者在线交互数据主要依据重庆高校在线开放平台中的在线异步讨论区。学习者在平台讨论区通过发帖和回帖的形式进行生生交流或师生交流,本研究中在线交互程度主要由发帖数、回帖数、被回帖数、被点赞数组成,按照层次分析法确定权重系数后,按公式1计算每个学习者的活跃度。
r=∑5(i=1)wimi(1)
其中ωi为权重,m1为发帖数量、m2为回帖数量、m3为被回帖数量、m4为被点赞数量。经计算最终确定:发帖数权重为0.56;回帖数权重为0.265;被回帖数为0.122;被点赞数为0.053。为了验证权重分配是否合理,需按公式2进行一致性检验。
CR=CIRI(2)
其中依据矩阵数据计算一致性指标CI=0.014,随机平均一致性指标RI=0.89,最终CR系数为0.016,小于0.1,满足一致性检验。
(三)兴趣爱好
本研究将兴趣爱好划分为八个维度,分别是社会;科技;体育;电影;阅读;音乐;旅游;动漫。学习者通过问卷调查可以选择三个最感兴趣的项目。
(四)学习目标
本研究中将学习目标划分为{期末考试获取高分,培养兴趣爱好,提升计算机相关技能的能力,拓展知识}四项,学习者通过问卷形式,选择自己学习本门课的学习目标。
(五)知识水平
通常利用前修课程考试成绩作为判断依据。考试试卷100分制,取值范围为[0,100]。
(六)性别
学习者学习的差异表现在各个方面,学生学习的性别差异是被公认存在的。本研究中尽量实现男女混合分组,减少组间性别差异。
二、CSCL协作小组角色支架设计过程
角色扮演理论由班杜拉的社会学习理论和米德的角色理论发展而来,其核心是洞悉别人态度和行为意向[7]。小组成员在协作过程中的角色可能随着解决的问题、情景、个人认知而改变,在实际协作过程中,同一个团队角色的扮演者可能由组内几个人组成,而组内的某个人也可能同时扮演几种角色。这种角色扮演能让学习者根据对应的职责参与学习,促进知识建构。
(一)角色的选取
权利与责任决定了个体在团体中的任务,当个人去行使权利与责任而产生影响时,此个体就是在扮演角色[8]。本研究中的角色扮演指小组成员在进行交互的过程中发挥作用,且有意识地履行某角色相应职责。研究表明,任务开始时担任的角色会在一定程度上影响成员的角色扮演,并将协作角色划分为三种类型,个人角色、任务角色和协调角色[9]。Blaye等(2011)[10]根据问题解决的认知过程设计了角色框架,包括用于解决问题的执行者角色以及观察和评论问题解决的反思者角色。柴少明(2010)[11]以对话学习理论为基础,根据协作意义建构的过程特点,构建了CSCL环境下协作意义建构过程的循环模型。沈映珊(2011)[5]在此基础上,分析各种类角色的职责、言语特点,将协作角色划分为情感、认知和反思三种类型。本研究着重于利用角色扮演来促进小组协作过程中交互程度即人际关系的建构,因此认知型角色较为适合本研究。在CSCL环境下,小组协作不再是人与人之间直接的同步交互,而是由媒介交流工具参与到小组协作互动中,能够实现异步的交互。组内成员要协商讨论主题,解决问题,完成协作任务,同时还要和小组成员建立良好的关系。
(二)角色的职责
本研究指定5种CSCL学习中的角色,分别是提问者、观点论证者、问题分析者、主持人、总结者,并提前告知学习者各类角色必须履行的职责如表1所示。
(三)角色支架的搭建
小组协作学习成效主要取决于组内成员在小组协作学习过程中交互的程度,而交互的程度主要依赖于成员在小组协作过程中担任的角色。研究表明,个体应该扮演符合自己个性的任务角色,这样个体才能够更好地理解自己所扮演角色的职责,发挥所长[8]。本研究从小组协作的设计问题解决方案、实施解决方案、解决问题与反思三个阶段出发,为CSCL混合分组策略搭建角色支架,学习者根据角色职责进行小组协作,通过收集各小组交互过程中的文本数据,利用社会网络分析比较支架搭建前后协作活动的交互度变化,验证角色支架对小组协作的促进效果。为角色支架设计模板如图3所示。
三、CSCL分组策略与角色设计案例应用
(一)实验对象
本研究教学环境是基于重庆市高校线上线下混合式一流课程——《计算机导论》,实验对象是重庆市某高校本科一年級计算机类学生,共54名学生,其中男生31人,女生23人。
(二)面向CSCL个性化混合分组策略
CSCL环境下的混合分组策略就是建立在“组间同质,组内异质”的原则下将一定数量的学生划分为一定数量的小组,兼顾学习者学习特征,保证小组协作的积极性、高效利用时间和资源,继而最大程度避免出现“边缘学生”;同时保证组间各小组总体水平相当,缩短小组间的差距,便于后期实施教学管理。该策略分为预处理数据、聚类和分组三个部分,通过收集学习者特征数据,预处理后得到学生信息,通过两次聚类,实现“组间同质,组内异质”。混合分组流程如图4所示。
1.预处理数据
根据上述学习者个性化分组特征模型,将本实验的54名学生,按照学号后三位编号,整理生成全班的学习者信息。
2.聚类
一次聚类目的是根据学习者信息,将学习者首先进行一次同质聚类,即将学习目标、兴趣爱好、学习风格相似的学生归为一类。在一次聚类时,不需要指定预先划定的簇数,使用DBSCAN算法经过一次聚类后,将54名学生划分为四簇,分别编号G1、G2、G3、G4,人数分别为G1-10人、G2-18人、G3-14人、G4-12人。再结合知识水平和在线交互度分别对G1、G2、G3、G4进行第二次k-means聚类。已有研究表明,小组成员人数不宜过多或过少,根据后续研究需要,拟将54人划分为9组,基于一次聚类结果给予二次聚类的K值分别为:KG1=5、KG2=6、KG3=7、KG4=6。
3.小组划分
在经过两次聚类后,可以得到一次聚类后的4个大簇和二次聚类的24个小簇。按照“组间同质,组内异质”的原则,小组划分首先保证各个小组中的成员必须隶属同一个大簇,尽量不属于同一个小簇,同时还要保证各组性别不单一。以一次聚类所得的G1为例,在经历了二次聚类后,G1簇又被聚类为G1-1、G1-2、G1-3、G1-4、G1-5五个小簇,进行小组划分时,从簇内样本数最多的结点出发,选取1人,再依次遍历每个簇,各选一人,达到小组总人数5人。由于聚类所得每一簇的数量不均衡,导致某些组人数不足,此时需要从该大簇中选取剩下的学生归入该组,直至不存在未分组的学生。最终划分为A组至I组共计9个小组。
(三)CSCL协作小组角色支架的实施
在搭建小组协作角色支架的过程中,需要结合个体和小组整体情况,保证每个组均包含设计的5种角色且每个成员都担任角色。通过社会网络来分析小组交互文本和交互数据,从社会网络分析结果来看小组交互的出入度、出入接近中心度以及中介中心度。入度表现一个人的被关注程度;出度表现一个人关注他人的程度;入接近中心度表达的是整合力;出接近中心度表达的是辐射力。角色的分配原则为:“提问者”“问题分析者”需要具有较高参与度,即出度和出接近中心度同时居于该小组高等或中等水平;“主持人”是小组协作的核心人物,需要组内各参数均处于较高水平的人来充当,即所有参数均处于小组的中高等水平;“观点论证者”需要组内影响力度较高的人来充当,对提出的话题有一定个人见解,即入度和入接近中心度参数处于小组中高等水平;“总结者”比较适合于在各项系数水平较低的人,通常此类型学生很难融入于密切的交互中,可以通过倾听他人的观点,总结归纳知识点,逐渐融入小组互动。
1.第一轮实践
本轮协作活动持续时间为一周,采用自由组合方式分组,收集小组线上线下协作过程中的交互次数以及对话文本,分析自由分组的协作交互程度。例如,本轮协作交互程度较好的某组有效交互贴共计32条,整体网络密度为0.4124。可以看出,本轮小组学生整体参与交互积极性不高,且均偏向于与组内某一个或两个固定成员进行交互,并未形成小组整体协作网络。
2.第二轮实践
本轮根据个性化分组策略进行小组划分,收集小组在个性化分组策略下的文本对话数据,对比第一轮自由分组协作交互情况,验证个性化分组促进小组协作的有效性。在按照个性化分组策略完成小组划分后,正常采取线上线下讨论相结合的形式进行小组协作问题解决,讨论时长为一周,收集各组线上线下产生的文本数据进行内容分析,得出第二轮协作交互情况。以A组为例,协作交互情况见表2,本轮有效交互贴共计52条,对比第一轮交互数量有提升,同时可以看到部分学生之间产生了有意义的深度交流,但仍然存在“边缘学生”。本轮整体网络密度为0.5275,各小组交互密度均有提升。
3.第三轮实践
本轮在个性化分组基础上搭建小组角色支架,在进行协作交互的过程中,对比前两轮的交互程度,验证角色支架促进小组交互的有效性。在进行本轮协作活动前,教学者根据第二轮协作交互情况表和角色分配原则为小组成员分配合适的角色,制定各组角色支架,组员根据本组的角色支架在协作活动中履行自己的职责。以A组为例,结合第二轮协作交互情况及角色分配原则,设计图5A组角色支架,再对其协作过程中的发帖次数、讨论帖内容进行社会网络分析结果如表3所示。本轮协作過程中,A组有效交互贴共计101个,数量上有明显增加,各类角色的参与度、影响力和中介程度均有一定提升;整体网络密度为0.6131,组员间联系更频繁、交互更紧密。
4.实践效果对比分析
对三轮实践中的小组协作情况进行综合分析,个性化分组策略相比于传统无干预分组,凸显了教学过程中学习者的主体性,学习者具有更强的学习积极性,成员间有效交流频次有明显增长;在此基础上小组角色支架的搭建对学习者的交互产生了积极影响,交互度显著提高,整体趋于更密集的社会交互,如图6三轮A组协作社会网络对比图。从网络密度来看,一轮实践整体网络密度不足0.5,说明前期小组“无干预式”协作缺少领导型成员和具有“声望”的学习者来促进小组协作的交互,中期、后期网络密度持续递增,说明参与组内学习者之间交互行为增多,参与频次和发帖质量都较高,知识的流通性较强。因此,个性化混合分组策略及小组角色支架的搭建能够促进学习者之间的协作,取得更好的学习效果。
(1)第一轮某组协作SNA图; (2)第二轮A组协作SNA图; (3)第三轮A组协作SNA图
四、结论
本研究以课程为例,开展实践教学,从在线讨论参与度和交互质量两方面验证其在小组活动实施中的有效性,得出以下结论:1)CSCL环境下,基于混合性质分组方法,通过构建多维学习者特征模型、两次聚类,是较为有效地促进小组交互的个性化分组策略。2)利用社会网络分析确定小组成员的角色扮演,制定学习小组角色支架并进行干预,可有效正向影响小组协作过程的交互。3)三轮实践表明,采用个性化分组策略,学习小组交互数量从188增长至402条;协作交互整体密度从0.412提升至0.528;搭建小组角色支架后,交互数量总计592条,整体密度提升48.67%;有效交互程度和小组学习效果明显优于传统小组协作。
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[责任编辑:付丽萍]
Design and Practice of Group Role Scaffolding for Promoting
Collaboration in CSCL Environment
LIU Xinyuan,NIU Yanmin,TAO Yixi
(School of Computer and Information Science,Chongqing Normal University,Chongqing 404100)
Abstract:Promoting learner collaboration is one of the core issues in CSCL research.Previous studies have proposed strategies from different perspectives to enhance the collaborative effects within groups.Building upon a multidimensional learner characteristic model,this study presents a CSCL personalized grouping strategy based on the principle of “between-group homogeneity and within-group heterogeneity”,and utilizes social network analysis (SNA) to construct a group role framework.The personalized grouping strategy and role scaffold were applied to group interaction activities in the CSCL environment.In order to investigate the teaching effect of this scaffold on collaborative groups,this study takes the “Introduction to Computer Science” course of a university as an example to carry out practical teaching and verifies its effectiveness in the implementation of group activities in terms of online discussion participation and interaction quality.The results show that collaborative learning can create a congenial learning atmosphere by developing a reasonable personalized instructional grouping model; the discussion format using role scaffolding interventions can promote learners motivation to participate in group learning and enhance the quality of collaborative learning.The strategy provides certain reference and information for promoting collaborative group learning in the CSCL environment.
Keywords: role scaffolding; CSCL; group collaboration; social network analysis; personalized grouping