1　绪论

1.1　研究背景

1.1.1　大规模在线教育

大规模在线教育是在线教育发展的新形态，被誉为教育变革的主战场（吴剑平、赵可，2013）。大规模开放在线课程（Massive Open Online Course，MOOC）是大规模在线教育最为重要的载体。其通过网络技术，将课堂教学、学习体验、师生互动等环节完整地在线实现，形成一种更加交互、基于群体行为的学习模式。MOOC是伴随互联网发展起来的新型在线教育模式，其秉承开放共享知识的理念，借助互联网模式成功实现了优质教育资源的全球共享，不仅突破了传统在线学习方式和教学方法，也促进了教育公平。在互联网的高速发展和开放教育理念的普及下，开放教育资源运动在全球得到了快速发展。MOOC因其高质量的课程资源，创新的学习模式被国内外越来越多的学习者所接受与传播。2012年，MOOC的井喷式涌现引起了世界的普遍关注。

不同于传统的网络教育，依托大规模开放课程的在线教育有其鲜明的特点（王颖、张金磊、张宝辉，2013）。

第一，开放性特征。在线教育的开放性使其规模是空前的，众多国内外知名高校参与其中，包括哈佛大学、MIT、北京大学、清华大学等。自2013年被定义为“中国MOOC元年”以来，我国高校相继通过MOOC学分互认、上海高校课程联盟等多种手段，促进在校学生的MOOC选课，推进更广泛和更灵活的在线学习方式。教育部数据显示，截至目前，我国共有12500门慕课上线，超过2亿人次在校大学生和社会学习者学习慕课，6500万人次大学生获得慕课学分。

第二，以学习者为中心的特征。在线教育采用翻转课堂、课堂讨论等形式，将传统以教师为中心的授课方式转变为以学生自主学习为主要形式的教学形态。学习者在学习中，具有充分发挥主观能动性的空间，学习方式与交互方式都发生重大改变。在学习的过程中，教师角色进一步弱化，仅作为助学者出现，学生的主体性更加突出。

第三，大数据特征。在线教育还有独特的大数据特点。在线学习过程中，学习者之间、学习者与学习资源之间大量的交互使得学习者之间以及学习者和环境之间形成了一个复杂的学习网络，积累了大量混杂而全面的数据，构成了在线教育数据量大、产生快速和多样的大数据特点。

大规模在线教育的三个特性，使其区别于传统的网络课程成为一种新的网络教与学方式，带来了开放网络时代教与学方式的深刻变革。基于互联网+教育的组织视角，通过高性能通信平台、丰富的数字资源、多样的学习工具、高效的教学组织、适切的服务支持，当前的大规模在线教育正在向超大规模型教育发展（黄荣怀等，2020）。在线教育作为一种新的教育形态，正快速影响社会和经济发展。在线教育从共享课程、优质教师和传播教学方法的角度，促进了教育的公平。移动技术使得通信成本大幅度降低，即使在边远地区，人们也可以借助手机等通信手段接收免费的资源信息，获得教育的机会。2020年发生疫情以来，全国万亿学生同时开展的“停课不停学”大规模在线教育也表明，我国在线教育的硬件基础设施和通信网络能够支撑超大规模在线教育的有效开展。硬件基础建设富有成效。

然而，仅仅通过技术手段的传播仍不足以解决教育本质的问题。在线教育繁盛的另一面，是在线学习面临的高辍学率及低通过率。据统计，目前MOOC完成率仅为6%。这是因为，学习的发生不仅仅是内容的传递。相比于传统的课堂学习，在线学习的时空分离，使得学习者之间的协作与交流变得异常重要。在线学习的学习方式呈现多元化和多样化特征。学习可以是个体学习，也可以是小组层面的、社群层面的学习。构建与学习者特征和学习环境相适应的协作学习小组，使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习，可以有效改善学习体验，降低学习孤独感，增强学习者的有效参与和学习投入。因而，在线协作学习理论和实践是大规模在线教育效率提升和质量保证的重要途径（琳达•哈拉西姆、肖俊洪，2015）。然而，在在线教育中设计和开展在线协作学习是需要解决的一个重要难题。

1.1.2　在线协作学习

关于协作学习的含义界定，存在多种视角。彭少东（2010）对学界不同理论支持下的协作学习概念界定进行了汇总。黄荣怀（2000）认为，协作学习是学生以小组形式参与，为实现共同的学习目标，在一定的激励机制下最大化个人和他人习得成果，而合作互助的一切相关行为。张军（2002）认为，协作学习是指通过两个或两个以上的个体在一起从事学习活动，互促学习，以提高学习成效的一种教学形式。张典兵（2005）认为，协作学习是一种为了促进学习，通过小组或团队的形式组织学生协作完成某个给定学习目标的学习策略或学习模式。李淑华（2004）认为，协作学习是指学习者为了完成某个共同任务，在明确责任分工的基础上以小组或团队的形式进行的学习。杨淑琼（2005）认为，协作学习是指多个学习者利用学习资源，在沟通、亲和的气氛下，结成学习伙伴，形成团体意识，共同学习和互助学习。高岭等（2004）认为，协作学习是指让学习者以小组的方式为达成共同目标而一起建构知识的一种学习方式。赵建华（2002）认为，协作学习是指学生个体通过小组从事学习活动、完成学习目标的过程。在学习过程中，学生个体之间进行积极的交流、协商、沟通，以形成共识，并分享学习成果。

计算机支持的协作学习（Computer Supported Collaborative Learning，CSCL）是指利用计算机技术（尤其是多媒体和网络技术）辅助和支持协作学习，它可以看成协作学习等相关教学理论、教育心理学理论与计算机支持的协同工作（Computer Supported Collaborative Work，CSCW）的交叉研究领域。CSCL是协作学习在技术层面发展的新阶段。CSCL则是指利用计算机技术辅助和支持的，学生以小组为基本学习单元，基于共同的学习任务和目标，在一定的激励机制下最大化个人和他人习得成果而合作互助的一切相关行为（黄荣怀、刘黄玲子，2001）。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的蓬勃发展。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。CSCL强调学习者具有时空分离特征，是在计算机支持下的群体协同工作应用于教育发展的新的学习支持手段。

现代的建构主义学习理论认为，所有的团体学习、知识的社会建构及能力培养的效果都与学习者之间的交互有着极其重要的联系。CSCL中的交互是学生与学生之间进行的以计算机为媒介，以协同知识建构为根本功能的信息交流活动。在协作学习的过程中，交互是激发和产生共同知识的基本活动单元，交流会话是协作产生的基础，对交互的分析是明确协作学习过程的本质和把握CSCL中学习过程变化的核心。CSCL的主体是学习共同体，学习共同体是指学习者在围绕共同的学习目标，通过基于主题的问题解决进行交互、协作、协商，最后达成共同的知识目标和群体认同的学习组织。CSCL主要通过协作交互，以共同的问题解决为目标。交互包含教学交互、认知交互和社会交互三个方面。其最终目的是提高整体学生的学习绩效，达成共同的知识建构。在计算机支持的协作学习中，交互仍然是非常重要的一种行为，能直接反映出学习者的学习情况。社交是与在线学习兴趣、在线学习的有效性以及在线课程的可能性密切相关的因素。在线活动的交互和参与，如在线讨论、同伴评论、作品开发和知识建构，可以为在线学习者提供继续学习的动力和积累进一步学习的经验，并且在线学习的质量大部分取决于交互的质量。因此，对于交互的分析在近几年的研究中也逐步增多，这些研究发掘学习者的学习特点以及其他的一些特征。

越来越多的证据表明，协作学习方法有助于构建知识、使学生更深入地理解以及发展其对参与学习过程的认知和提高社会技能。CSCL环境通常为学生提供比传统课堂环境更多的发言机会，在传统课堂环境中，教师发言占对话的75%~80%。然而，并不是所有的学生都能从协作学习中受益。研究中常常发现，一些小组成员只是坐下来，让其他小组成员做所有的工作，形成“搭便车”的现象。通过CSCL中的交互分析，可以发现交互数据在时间顺序或交互意图方面的统计特征，进而归纳总结交互行为与协作学习进程或协作组实施效能之间的关联规律，为保障协作学习的高效开展提供指导。

1.1.3　在线协作学习的发展需求

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，而在线协作讨论作为在线协作学习的一种重要学习形式得到了广泛的实践应用和研究关注。

（1）在线协作讨论已经成为一种重要的在线协作学习形式

在CSCL中，在线协作讨论是在线协作学习最为重要的形式（Li，Dong and Huang, 2009）。从平台的应用来看，诸如Coursera、Edx、Udacity等国外MOOC学习平台，以及国内果壳MOOC学院、学堂在线等平台也开辟了协作交流社区，支持学生们对同一门课程内问题的讨论与交流。在中小学教育到高等教育的各级教育机构中，在混合式学习课堂中也开展了大量基于在线协作学习的教学方式改革，如呼伦贝尔中学在初中信息技术课程中开展的在线协作学习活动（郭松、王晓莉，2015），澳门某中学在初中数学课程中开展的在线协作学习活动（黄灿霖、张立明，2010），江苏师范大学在专业外语教学活动中开展的基于协同翻译的在线协作学习活动（杨现民、王怀波、李冀红，2016）。这些活动的开展锻炼了学生的批判性思维，提升了学生的协作与交流能力、问题解决能力等，取得了一定的实施成效。

（2）在线协作学习的过程分析成为新的研究趋势

20年来，对协作学习尤其是协作讨论活动的研究经历了不同的发展阶段。从1995—2017年公开的研究文献来看，协作学习研究的理论视角从最初关注个体的心智变化转向关注小组成员之间的共同学习，即从个体维度转向小组维度，其理论基础也从行为主义心理学、认知心理学转向社会建构主义、社会实践理论以及对话学习理论等。通过来自不同理论视角对协作学习过程本质和特征的研究，形成了小组认知理论（Group Cognition）、主体间的意义建构理论（Intersubjective Learning）、知识建构理论（Knowledge Building）和参与实践共同体理论（Participation in Community of Practice）等众多理论研究成果。

随着研究的深入，在线协作学习研究的关注焦点也发生了本质的变化。在研究的最初阶段，研究者通常将关注点放在对协作学习有效性的研究上（刘黄玲子等，2005）。他们通过大量实验测量不同自变量对协作学习最终结果的影响，试图发现影响协作学习效果的关键要素。在这种方法中，协作学习过程被当成了一个“黑匣子”，从一端输入基于教学设计的特定因素，如学习者专业知识技能、学习风格、学习策略等，而从另一端输出学习者最大化的学习成果。然而，随着研究的深入，越来越多的实验表明，在协作学习活动中有大量的因素会影响到协作学习的结果，如学习者的先验知识、动机、角色、语言、行为、群组结构、学习任务等。这些因素作用在整个协作学习交互过程中，测量和理解这些因素对学习效果的影响是极其困难的（Daradoumis，Martínez-Monés and Xhafa, 2006；Soller et al.，2005）。因此，协作学习研究的焦点从19世纪的基于群体特征和人工制品的研究转向了目前面向协作学习过程的研究（Calvani et al.，2010）。协作学习的本质是协同知识建构的过程，是个体内部认知和协作交互相互转化和推动的过程（刘黄玲子，2006）。

因此，对在线协作讨论的过程研究是明确协作学习中协同知识建构本质、把握协同知识建构规律的重要研究内容，也是明确协作学习过程本质和把握协作学习过程变化的核心（刘黄玲子，2006）。更重要的是，过程分析也将为协作学习的过程性评价和有效干预提供基础的支撑。我们可以通过对过程、内容和在线学习行为的研究更好地理解协作学习中复杂的知识建构机制。

（3）教师对在线协作讨论的过程监控存在诸多困难

目前，在线协作讨论在各级教育机构广泛开展。然而，相较于传统课堂，在线协作学习环境的特殊性使得教师在监控在线协作讨论的过程中面临巨大的挑战（Van Leeuwen et al.，2013）。这些挑战来自三个方面：第一，由于在线协作讨论文本信息量相对较大，教师必须通读小组讨论贴的内容才能确定群组存在的困惑，因而在同时管理多个小组的情况下，大量信息导致了教师面临“信息过载”的问题（Dyckhoff et al.，2012；Van Diggelen et al.，2008），使得对协作过程的监控变得异常困难。第二，与面对面的协作环境相比，某些协作行为具有隐性的特征，如情感信息、争论过程等，这些行为不像面对面协作环境下是显性可见的，因而不能被直接观察。这种特殊的场景降低了教师对协作学习活动过程的感知能力。第三，教师在对协作讨论活动的指导过程中不能同时兼顾协作过程的各个方面，例如，其常常关注群组的认知过程而忽略了其社交过程，因而对过程的指导也存在一定片面性。

为明确教师存在的困难，研究也针对在线协作学习活动开展中实际存在的过程监控问题对北京市几所高校的10多名一线教师进行了访谈。访谈提纲如附录1所示。访谈结果显示，教师在协作学习的过程监控中的确存在诸多困难，也急需一些工具的支持从而提升监控和过程指导的效率。这些困难包括：第一，开展协作学习活动时，教师多以整班为单位分成3~5人的协作小组进行，在班级人数普遍较大的教学现状下，一名教师同时对多个协作小组进行指导，存在力不从心的现象。一些教师在访谈中告知，同时查看多个小组的信息造成自己注意力的分散，经常出现顾此失彼的状况。第二，由于讨论过程中文本信息量相对较大，同时更新速度也较快，教师不能及时了解群组的讨论进程，经常遗漏一些重要信息。一些教师在访谈中提到，文本信息中包含的协作过程的信息需要重新被加工和过滤，才能得出对当前群组任务进展情况的判断。而面对大量的文本信息，自身无法在较短的时间内做出准确判断。第三，小组中常常有讨论停滞、离题跑题的现象发生，而教师在一人管理多组的情况下，无法准确判断出群组具有的差异性，也不能有效识别群组以及个人存在的具体问题，因而在问题诊断和指导时机上通常力不从心。在访谈中大多数教师都表示，协作学习过程的指导大多数时候都更多凭借了教师先前的经验，而非对群组协作过程的实时掌握，因此急需一些技术手段或工具对多组在线协作环境下的协作讨论过程进行支持，辅助教师对在线协作过程进行分析和监控。

（4）学习分析技术的发展为在线协作讨论过程分析提供了新的可能

在线协作讨论过程是一个复杂的知识建构过程，受到个体特征、社交、心理、情感、行为等多种复杂因素的影响。由于这种复杂性，一直以来协作讨论活动的过程性分析与研究都存在较多的困难。伴随大数据时代的到来，基于技术及硬件设备的发展，在线协作讨论过程数据的采集变得越来越容易。学习分析技术的发展，也使得更多新的方法和思想可以与在线协作讨论过程分析进行有效结合，为在线协作学习过程的分析方法向实际应用场景发展提供了可能。越来越多的研究者利用大数据学习分析技术，对在线平台中存储的大量学生行为信息进行分析，这些分析不仅能辅助教师更容易地识别协作过程中群组的协作任务进展过程，而且还能借助多样的分析结果从大量的协作数据中挖掘有效协作学习的内在机制和协作规律。教师和研究人员利用这些规律不仅可以解释知识建构的内在过程，还可以预测学习者行为、评估学习者的学习状态和效果，继而干预学习，提高学习者学习绩效（李艳燕、马韶茜、黄荣怀，2012）。因此，无论是研究领域还是实践领域，如何利用学习分析技术，构建协作学习领域相关模型，探索影响协作效果的因素及其之间的相关关系，挖掘协作规律，并最终为教师指导过程提供帮助以及对教育教学决策提供有效支持，将成为未来教育的发展趋势（徐鹏等，2013）。