MOOC課程討論區(qū)的社會性交互個案研究

　　【摘 要】
　　本研究以MOOC學院中評分最高的課程“財務分析與決策”為個案，旨在分析該課程討論區(qū)社會性交互的現狀與交互質量。研究結果顯示：MOOC課程討論區(qū)討論話題廣泛，但主要圍繞學習內容展開；教學管理類的主題也受到學習者的關注；MOOC課程學習者情感交流較少；MOOC平臺使用相關因素會限制學習者之間進一步互動；該課程學習者的社會性交互質量仍處于較低水平。根據研究結果，本研究建議從構建學習共同體，充分發(fā)揮主講教師、課程助教的積極引導與調控作用，加強論壇發(fā)帖管理，建立健全課程評價機制等方面來改善和提高MOOC課程討論區(qū)的社會性交互質量。
　　【關鍵詞】 MOOC；課程討論區(qū)；社會性交互；學習共同體
　　【中圖分類號】 G40-034 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1009—458x（2016）03—0039—06
　　MOOC（Massive Online Open Course）作為遠程教育的一種新形式，其開放性、大規(guī)模、社會性等特點，贏得了眾多學子的青睞。然而，和遠程教育的本質特征一樣，其教的行為與學的行為在時空上是分離的，因此師生、生生之間的交互顯得尤為重要。MOOC課程討論區(qū)作為師生、生生交互的重要場所，成為評價MOOC課程社會性交互的重要方面。
　　一、遠程教育中的社會性交互文獻綜述
　　最早提出社會性交互這一概念的是加拿大著名學者托尼·貝茨（Tony Bates），他認為社會性交互是指兩個或多個虛擬社區(qū)成員之間的交互[1]。社會性交互是遠程教育領域研究的熱點之一，研究主要集中在社會性交互的特點與規(guī)律、交互質量、交互策略以及評價指標體系等領域。
　　王愛梅等人認為基于網絡的社會性交互具有空間和時間上的靈活性、開放性、文本特性、持久性和對技術及任務的依賴性[2]；李良等人通過交互密度來區(qū)分積極參與者與消極參與者，并對兩者的社會性交互特征進行研究，得出積極參與者的交互在認知行為的層次上要高于消極參與者[3]。社會性交互質量是影響網絡學習效果的重要因素，受到研究者的高度重視。陳麗以遠程教師培訓中的在線討論為例，采用古納瓦德納（Gunawardena）提出的交互分析模型來分析學習者間社會性交互的質量，發(fā)現核心參與者的興趣和水平決定了其他學習者社會性交互的方向與水 平[4]；李良、胡晶對網絡教育培訓課程中學習者社會性交互水平進行研究，得出學習者參與討論的積極性不高、交互水平較低等結論[5]。針對社會性交互中出現的交互質量較低、積極性不高、學習效果不理想等問題，研究者們提出了相應的解決方法。陳麗和伊杰分別從不同的角度提出了社會性交互策略框架[6][7]，還有一些學者認為通過改善交互氛圍、發(fā)揮意見領袖作用、制定合理的獎懲措施等都能夠比較好地解決社會性交互出現的問題[8][9][10]。目前，國內關于社會性交互評價方面的研究，多為借鑒國外已有的評價體系來展開，如亨利（Hei）的分析框架、加里森（Garrison）的批判性思維四階段模型、古納瓦德納的交互分析模型等。熊秋娥在分析國內外有關社會性交互評價研究的基礎上，總結出異步社會性交互質量的評價指標體系，包括5個一級維度和53個二級指標[11]。
　　國內關于社會性交互的研究取得了一定的成果，但筆者發(fā)現已有研究中研究對象主要集中在高校、電大的教學平臺、網絡論壇以及其他虛擬學習社區(qū)，而以MOOC課程討論區(qū)交互為研究對象的較少。目前，關于MOOC交互的研究主要包括交互機制[12]、交互網絡結構特征[13]、交互影響距離[14]、主題交互模型[15]等方面。但對MOOC課程討論區(qū)中社會性交互質量的研究卻不多見，因此本研究以此為切入點，通過定量與定性相結合的方法，對MOOC課程討論區(qū)中社會性交互的現狀以及質量進行研究。
　　二、研究對象與方法
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　　本研究選取果殼網旗下的MOOC學院中評分最高的課程之一“財務分析與決策”為研究對象。該課程于2014年3月在學堂在線平臺上開課，主講教師為清華大學的肖星教授。課程主要內容分為十章，課時10周。該課程一上線就吸引了萬名學子的追捧，報名學習人數多達43，765人。由于第一期的成功，該課程于2015年3月9日再次登錄學堂在線。截至2015年7月1日，該課程的討論區(qū)已有682條討論主題，共有4，452條討論記錄，話題討論范圍涵蓋比較廣。因此，本研究對象具有較好的代表性。
　�。ǘ�）研究方法
　　本研究采用定量與定性相結合的方法，對“財務分析與決策”課程討論區(qū)的文本內容進行觀察和研究。從討論主題、帖子回復數量、發(fā)帖者的角色等方面對討論區(qū)進行定量分析。定性分析采用內容分析法，借鑒古納瓦德納的交互分析模型對該課程討論區(qū)的交互質量進行分析。
　�。ㄈ�）信度分析
　　內容分析法的信度可以根據公式計算而得， R=n×K / [1+（n-1）×K][16]。其中，R為信度，n為評判人的數量，K為平均相互同意度，計算公式為K=2×M/（N1+N2）（M為評判人完全同意的類目數，N1為第一位評判人分析的類目數，N2為第二位評判人分析的類目數）。研究內容分別由兩位作者獨立編碼，然后通過計算可知，在數量化分析階段，該研究的信度約為0.921；在交互質量分析階段，信度約為0.917。兩次分析的信度均大于0.90，具有較好的信度，因此分析結果可以為研究所用。
　　三、數據統(tǒng)計及結果分析
　�。ㄒ唬㎝OOC課程討論區(qū)社會性交互數量分析
　　1. 討論主題統(tǒng)計分析
　　“財務分析與決策”課程討論區(qū)主要由討論標題、發(fā)帖人員類型、回復數量以及討論內容等部分組成。標題是對帖子主要內容的概括和總結，因此本部分將每一條標題作為一個分析單元（暫不考慮帖子里具體的回復內容），共得到682個討論主題。借鑒已有研究的類目分析方法，本研究將MOOC課程討論區(qū)的主題類目分為課程學習類、教學管理類、MOOC平臺使用類和日常交流類。通過對682個討論主題進行分類統(tǒng)計得到表1。

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