序言

计算机支持的协作学习（Computer Supported Collaborative Learning，CSCL）是教育技术研究的重要领域。信息和通信技术的进步促进了CSCL的发展。同时，教育学、心理学、计算机相关理论的不断发展也为CSCL的研究奠定了坚实的理论基础。伴随大规模在线教育的不断发展，基于CSCL环境实施的在线协作学习活动获得了越来越多的关注。在线讨论活动作为在线协作学习的一个重要形式，在众多的学习平台中广泛开展。国内外大量研究已经证实，在线协作讨论活动可以提升学生的学习效果。在理论层面，研究者越来越重视对在线协作讨论的研究，强调过程性分析对于有效协作学习管理的重要意义。但在实践层面，目前大多数的在线协作讨论活动仍然以总结性评价为主，缺乏对协作讨论过程的有效分析和监控。理论的进步并未有效促进协作学习过程分析在实践中的长足发展。究其原因，现有协作讨论过程分析大多采用基于人工编码的分析方法，编码的过程具有主观性、耗时耗力、事后结果呈现等局限性，无法应用到实时的协作学习分析与监控环境中。

伴随教育大数据时代的到来，在线协作讨论活动得到了越来越多技术方法的支持。一方面，在线平台可以借助技术的支持，记录协作者在协作讨论过程中产生的各种数据。另一方面，学习分析技术的发展，也使得更多新的技术方法可以与在线协作讨论过程分析进行有效结合，为在线协作讨论的过程分析方法向实际教学场景发展提供了可能。因此，如何在新的环境下建立合理的在线协作讨论分析模型，并实现自动化的数据分析与结果呈现，促进教师对在线协作讨论过程的有效监控与分析，成为一个重要的研究课题。

本书从自动化分析的视角出发，通过收集在线协作讨论活动中的真实数据，从知识加工、行为模式、社交关系3个维度对在线协作讨论过程进行了全面分析，建立描述和表征3个维度的要素，构建计算指标和分析方法，并基于用户交互的多维可视化视图呈现分析结果，帮助教师实现实时的在线协作讨论过程监控与分析。在此基础上，本研究利用可计算的数据指标设计了一套面向自动化的在线协作讨论分析工具。工具利用自然语言处理、文本内容分析、社会网络分析、数据挖掘等信息技术方法进行数据抽取与计算，并采用基于文本可视化、数据可视化及时间序列可视化的信息呈现方式对数据结果进行可视化呈现。该工具的可视化呈现也增强了对分析结果的解释性和可理解性，使其能够协助教师实施对讨论过程的分析和监控，帮助教师诊断讨论中存在的问题，对此及时给予干预与指导。最后，给出了在线协作学习自动化分析与未来可视化的研究方向，并搭建了基于人机协同的可交互定制化可视化界面，为未来在线学习自动化及可视化分析发展提供参考。