基于信息流的面对面协作学习交互分析方法的实证研究

协作学习在教育研究中越来越受关注并且在实践中广泛应用,交互是协作学习研究的焦点和核心。传统的交互分析方法大多从言语行为的视角对交互过程进行分析,然而,这类分析方法与交互效果难以建立直接的联系。该研究把协作学习系统看成是信息系统,关注这个系统中的信息流,通过121个样本证明了基于信息流的面对面协作学习交互分析方法不仅可以分析协作学习的交互过程,而且能够有效预测交互的效果。

协作学习交互分析方法之反思

当今教育理念已经从关注个体知识建构转向关注群体知识建构。协作学习作为一种群体建构的方式,已经成为各级各类教育特别是高等教育的一种主要学习方式。交互是协作学习的基本活动单元,也是理解协作学习本质的关键。交互分析是探究协作学习规律、把握协作学习过程变化的核心,也是诊断学习者对教学目标掌握程度的依据。交互分析研究的重心已经从交互的各种影响因素转移到小组交互过程的研究。但目前关于交互过程的研究主要集中在宏观的交互模式、成员关系、交互行为特征等方面,还存在对交互过程的分析粒度过粗、视交互为静态的过程、以及缺乏客观、有效的分析方法和工具等问题。目前已有的9种协作学习交互分析方法大多从言语行为的视角对交互过程进行分析,在划分分析单元、确定客观且可重用的编码体系,以及保证分析方法的信效度方面面临诸多挑战。基于信息流的协作学习交互分析方法着眼于整体,注重过程,并用新的效标即信息流所映射的目标知识网络图的总激活量来预测交互效果,信效度较高,可能成为一种有前景的交互分析方法。

潜变量交互效应分析方法

简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法。详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法，包括用潜变量的因子得分做回归分析、分组线性结构方程模型分析、加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析，并比较和评价了这些方法的优缺点。最后归纳了潜变量交互效应分析方法的研究趋势，并介绍了新近进展（包括LMS方法和GAPI方法）。