基于在线同伴互评的内隐行为规律挖掘及其影响机理研究.pdf
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1、现代远距离教育 年第 期总第 期【基金项目】国家自然科学基金面上项目“网络学习空间中的学习风险预警模型和干预机制研究”(编号:);吉林省社会科学基金项目“吉林省高等教育数字化转型路径及对策研究”(编号:);吉林省教育厅社科重点项目“数据驱动的在线学习倦怠预警与干预研究”(编号:);吉林省高等教育教学改革研究课题“数智时代混合式教学模式下教育技术学专业课程建设与教学实践研究”(编号:)。【作者简介】姜强,博士,东北师范大学信息科学与技术学院教授,博士生导师;冯雅楠,邯郸市第三十二中学初级教师,东北师范大学信息科学与技术学院硕士研究生;金美伶,东北师范大学信息科学与技术学院硕士研究生;赵蔚,东北师
2、范大学信息科学与技术学院教授,博士生导师;颜秉刚,海军大连舰艇学院教研保障中心信息技术室工程师。深度学习基于在线同伴互评的内隐行为规律挖掘及其影响机理研究姜强,冯雅楠,金美伶,赵蔚,颜秉刚(东北师范大学,吉林 长春 ;邯郸市第三十二中学,河北 邯郸 ;海军大连舰艇学院,辽宁 大连 )【摘要】学习行为规律能够有效预测学业成绩,是开展个性化教育的关键,但大部分研究成果以探究学生的外显学习行为为主,对学生内隐行为的分析与挖掘较少。同伴互评是表征学习内隐行为的重要方式,文章以其产生的评语和反馈为分析对象,采用定量内容分析、滞后序列分析法和社会网络分析法,从情感、认知和元认知角度分析高、低成绩学生的内隐
3、行为,并引入系统动力学方法剖析基于在线同伴互评的内隐行为影响机理。依据同伴互评中内隐行为所表现出的情感、认知和元认知差异,洞悉学习过程数据背后隐藏的学习成长轨迹,促进学生自主学习,支持教师及时、精准、有效地进行在线学业预警。【关键词】内隐行为;同伴互评;情感;认知;元认知【中图分类号】【文献标识码】【文章编号】()一、引言大规模在线教育背景下,教与学逐渐进入在线学习环境的新范式,学习者、学习同伴和教师共同构成了一个交互协作的学习共同体,记录并分析个体的学习行为表现,成为了教育领域关注的焦点。国内外学者研究表明,学习行为与学业成绩相关,通过数据挖掘在线学习行为特征与规律,能够预测学生在特定学习环
4、境中的学业成绩,便于教师发现个别无法通过课程考核的学生并进行适时地干预,但大部分研究聚焦于外显学习行为,即对学习者可见的表现行为(如学习时长、登录次数、考试成绩、提交作业次数及发帖与回帖数等)挖掘分析,鲜有研究关注学生内隐行为(如情感、元认知等)与学业成绩间的关系 。例如,李月等采用过程挖掘方法分析在线学习行为间的跳转概率,发现高成就学生的在线学习行为更加有序且意义连接更为紧密 ;另外,该研究团队从计划、表现和反思三个阶段系统梳理在线学习行为,采用随机森林算法精细化识别最能影响在线自我调节学习的关键行为,从而有效预测学业成绩 ;沈欣忆等通过获取在线学习平台的各学习行为次数,构建在线学习行为与学
5、习绩效评估模型 。由于人类学习具有内隐性,采用内隐特征数据作为主要预警因素能促进客观、公正的科学测量,为学业成绩预测提供有效依据。等从 论坛帖子中挖掘出学习者的集体情绪 ;等利用文本挖掘和统计分析,剖析出学习者在评语中隐含的认知特征 。可见,学习者的评语和反馈蕴含着丰富的语义信息,映射出其内隐的情感、认知等行为,同伴互评可作为表征学生内隐行为的重要方式。鉴于此,本文以同伴互评产生的评语和反馈文本为研究对象,从情感、认知和元认知角度,结合定量内容分析(,简称 )、滞后序列分析(,简称 )和社会网络分析(,简称 )来量化隐藏在同伴互评活动中的内隐行为,分析高、低成绩学生间的差异,以帮助教师获得其可
6、视化信息,并采用系统动力学探究内隐行为影响机理。研究成果以期揭示内隐学习行为规律,为在线教育发展之路提供一定基础支撑。二、相关研究与理论依据(一)同伴互评随着多元评价和形成性评价的发展,同伴互评在教学中得到了协作学习理论、社会文化理论、最近发展区理论以及认知和心理语言学等众多理论的支持,被广泛集成到大规模在线教育中。同伴互评是一种社会互动,学生能够有意识地与同伴进行社会性学习比较,产生期待效应和个人行为动力,获取对自身稳定的认识,形成自我完善和自我满足,是学习者思维表达的重要载体,同时也是情感的体验过程。同伴互评为学习者提供一个开放的学习环境,通过交流、互动和反思,学习者分享彼此的观点、知识、
7、学习经验和智慧,帮助学习者完成知识和社会人际网络的双重建构,最终促进学生的社会性成长。已有研究主要集中于同伴互评对学生学习效果等方面的影响。如,等已证明同伴互评对学生学习是有益的 ;等设计了翻转课堂环境下互动式的同伴互评系统,并发现同伴互评能有效提高学生学习成绩、批判性思维倾向和反思能力 ;汪琼等深入分析 课程中同伴互评数据后发现,同伴互评的评语长度及质量可以作为学习成效的预测指标 ;马志强等分析了评语类型、学生对评语的可用性判断与最终评语采纳之间的关系 ;柏宏权等探究了同伴互评中评语类型对大学生情绪的影响 ;晋欣泉等研究发现,智能同伴互评在促进学习者深层次认知投入、情感投入和行为投入方面具有
8、重要作用,能有效促进学习者深层次学习 ;张涛等从同伴讨论和同伴反思两个维度探究了在线同伴互评活动对批判性思维发展的影响 ;等研究了性别与评分培训对同伴评分以及对参与者信任感知和舒适感知的影响 ;李红霞等基于 混合式教学模式探究了匿名与量规对同伴互评投入度的影响 ;等研究了同伴互评中的问责制对同伴评分和同伴评语的影响 。有关同伴互评的平台也越来越多,如 、和批改网等。同伴互评结合了总结性评价(同伴对学习者的作品进行评分)和形成性评价(同伴提供可以帮助学习者改善其作品的建设性评语),是同伴对学习者作品的定量评价和定性评价,旨在培养学习者的知识或技能。在同伴互评活动中,学习者扮演着评价者和被评价者双
9、重角色,每个角色对学习者的学习和认知能力都有影响。同伴互评涉及同伴评分、同伴评语和同伴反馈三种类型,同伴评分侧重于评价者依据量规对同伴作品进行衡量,同伴评语主要是评价者以评语的形式对同伴作品提出意见,同伴反馈则更多是被评价者给予评价者反馈信息。同伴评语能加强内部情感和认知参与,同伴反馈能够促进元认知意识生成,激发学习者进行更多和更深刻的自我反思,进而提高学习成绩。(二)内隐行为内隐是个体对事物所持的积极或消极的认知、情感或反应,由不自觉的以往经验或不能归因于以往某一确定经验所引起。学习行为包括外显行为和内隐行为两类,内隐行为是指平行于外显行为,包括思想、想象、感觉和情绪等,但难以直接表征和测量
10、的行为。当前已有研究主要从学习者情绪、兴趣、态度、认知水平、学习投入等方面挖掘内隐行为对学习成绩与学习效果的影响。其中,等研究表明,情绪能够唤起学习注意力,可作为重要的预测因子 ;舒莹等从自我反思日志与学习评论中挖掘出学习情绪数据(如帖文中学生情感的体验与表达)并作为重要的学习预警因素,以提高预警模型的预测精度 ;左灿等以专递课堂为研究情境开展探究,发现积极学业情绪能显著正向预测学生学习投入 ;刘智等利用情感主题时序建模挖掘 论坛文本数据中隐含的学习兴趣主题信息,并进行学习成效预测 ;在其研究中发现,年级学生在学习数学课程时,学生学习态度对学业成绩有显著正向影响 ;肖婉等挖掘分析 门在线课程评
11、论中隐含的学习者选课态度内隐信息,揭示学生选课倾向的内在机制 ;何皓怡等利用 模型自动挖掘优秀学员和普通学员发表评论中隐含的学习态度内隐信息,剖析不同学员的话题特征 ;张思等挖掘 论坛会话文本中隐含的学习者认知和内部心理加工过程,揭示不同行为群体的行为特征,从而有效预测并提高学习绩效 ;等探索了学生在同伴互评中所表现出的知识水平和内隐认知差异并预测学习成绩 ;郭利明等以在线课程讨论区中的文本数据为分析对象,探讨了在线学习交互行为与学生动态内在认知投入之间的关系 ;张利钊等采集了学生的多模态数据,研究发现结合外显与内隐信息可以更准确地识别学生学习投入状态,从而更好地预测学习效果 。不同于外显行为
12、数据(如登录系统、检索信息、浏览网页、点击链接、下载资料、发表帖子等可以通过系统日志导出或者通过浏览器插件直接采集),学习者的讨论、答疑、交流、评价等交互行为数据需要通过编码转换为相应的内隐行为(情感、认知和元认知),探索深藏于此类行为数据中的内隐行为并将其形象化和具体化,对学业预测、提升教学效果有着非常重要的意义,其过程也更为复杂。三、研究设计(一)基于同伴互评的内隐行为分析框架人有追求自我胜任感和自我决定感的心理需求,这不仅是个体内部动机的表现,同时也能激发和维持个体的内部动机。一方面,学生在评价同伴作品时,会追求自我胜任感,激发自身的内部动机和积极情绪,其评语文本反映出个体产生的不同情绪
13、体验。同时,学生在观摩他人作品时能丰富自身的观点和见识,加深对学习内容的理解,自我效能感和认知水平在潜移默化中得以提升。另一方面,学生作为被评价者,高质量且与被评价者相关的评语对其学习起到正向促进作用,在修改、完善作品的同时对同伴评语作出反馈,为发展元认知的协作过程提供支持。鉴于此,以同伴互评评语和反馈文本折射出来的内隐行为(情感、认知和元认知)为主构建了本文的研究框架(如图 所示)。图 基于同伴互评的内隐行为分析框架内隐行为分析框架主要包括教师(,简称)、学生(,简称 )、学习活动(同伴互评)和学习分析(,简称 )等要素。教师组织学生参与同伴互评学习活动,收集产生的评语(,简称 )和反馈(,
14、简称 )文本数据并进行清洗,通过相关学习分析方法从情感(,简称 )、认知(,简称 )和元认知(,简称)角度对高、低成绩学生进行分析,挖掘出学生的内隐行为(,简称 )差异,并以此对学生进行诊断和预测学业成绩(,简称 ),采取适当的教学策略调整和优化教学过程,同时也有助于学生了解自身对知识的掌握情况,促进学生的自我调节,提高学业成绩。同伴互评产生的文本数据包括丰富的内部信息(类别、主题、关键词等)、外部信息(发布时间、文本字数、回复关系等)和延展信息(文本意义的探讨等),是反映学生学业成绩的重要因素之一。评语和反馈中隐含着学生的情感、认知和元认知行为,利用学习分析技术对评语和反馈进行准确深入地语义
15、挖掘,洞悉学生的表现及学习进展,及时可视化呈现详细的学习反馈信息,以评估、预测学习活动,发现潜在问题,支持教师进行反思和决策,真正发挥教师作为“促进者”或“协调者”角色的作用 。学业预测在提高教学质量、学习体验和管理效率方面显示出巨大潜力,教师可通过内隐行为差异预测学业成绩并提供个性化指导,提高学生对在线学习的满意度。同时,学业预测为学习者提供有关学习状态的丰富信息,可以吸引学习者积极思考学习,帮助其监控、反思和规范学习。(二)实验设计 研究对象与问题研究选取某高校教育技术学专业“网页设计与开发”必修课程的 名大一本科生作为研究对象,在网络学习空间中开展为期 周共四轮同伴互评实验活动。本研究重
16、点选择 名成绩较高的学生(人中的前 )和 名成绩较低的学生(人中的后 ),采用定量内容分析、滞后序列分析和社会网络分析等方法探究这些学生的内隐行为规律,具体研究问题如下:()同伴互评中高、低分学生的情感、认知、元认知的行为频率有何差异?()同伴互评中高、低分学生评语和反馈行为的字数、数量和长评数量有何差异?()同伴互评中高、低分学生的情感、认知、元认知的行为序列有何差异?()同伴互评中高、低分学生的社会网络交互有何差异?编码方案研究基于 和 提出的编码框架 ,从同伴互评文本中析取情感、认知和元认知内隐行为,对编码方案进行设计(如表 所示)。其中情感维度包括积极()、消极()和其他()。认知维度
17、包括个人意见()、提出问题()、分析和评价()、具体建议并解释()和其他()。元认知维度包括解释或反驳()、反思并接受()和其他()。表 同伴评语与反馈的编码方案维度编码类别界定示例情感 积极包含明确的支持和赞扬(即赞美和支持同伴的作品)整体来说,效果很不错,界面漂亮,很棒!消极对同伴作品表达明确的负面看法个人觉得该作品设计不好,错误代码较多,界面不太美观 其他与情感无关整体合理简洁,符合要求认知 个人意见在没有证据的情况下仅仅表达个人观点或提供一般建议我觉得标题和内容的文字大小需要调整 提出问题质疑同伴作品的主题、内容或框架你可能偏离主题了,这是一个搜索界面,但主题像是广告,框架设计有问题,
18、建议你思考一下 分析和评价评价或验证一个人的知识和技能超链接和表格运用得很恰当,这个作品能看出来你已经熟练掌握了超链接和表格的用法 具体建议并解释提供改进作品的具体方向或策略,并解释其原因右侧文本内容每段前加上空格就更好了,标题可以居中处理,图片可以缩小一点,这样更符合我们的审美,看上去也更整齐 其他与认知无关虽然不错,但你还有好多地方需要改进元认知 解释或反驳向同伴解释作品的更多细节或者反对同伴评语谢谢你的评价,由于我设计的网站是购物网站,图片相对较多也很正常,并且我的代码没有问题。所以,我不太赞同你的看法 反思并接受反思同伴的评语并接受改进作品很感谢,你的建议很有用,运用表格和留空白的建议
19、我会采纳,这样界面布局确实美观很多 其他与元认知无关谢谢你的评价,我会努力学习,弥补不足 评价量规为降低同伴评语的同质性,本研究采用德尔菲法制定了评价量规,包括代码、创新性、艺术性和界面结构四个维度(如表 所示)。其中,代码维度的分值比重较大,因为“网页设计与开发”课程旨在培养学生的编程能力,注重学生作品的过程性评价和作品代码的规范性和精简性。实施流程每轮同伴互评包括新课学习、上传作品、参与互评、查阅评价、回评反馈和修改提交六个环节。学生学习新知后根据任务要求于截止期限前上传作品,学习管理系统为每个学生随机分配五位不同评价者,评价者有两天时间完成互评,包括每个维度的评分和文本框内相应的评语。最
20、后,学生对收到的评语进行回评反馈,提交修改后的作品。其中,为保证同伴互评的可靠性和有效性,同时也为了消除学生与教师评分的差异,在参与同伴互评前需对学生进行培训。教师精心挑选一个案例,详细解释作品设计和代码,并结合规范互评格式(如图 所示)解答学生对同伴互评的疑问,确保学生在理解问题和同伴互评技能方面没有任何困难。表 评价量规评价维度代码分代码 混 乱,多 处 错误,简 单 的 和 等 代 码 出 现错误运用简单的 和 等部分知识点 、和正则表达式等知识点出现细节错误正确运用部分 、和正则表达式等知识点,代码较精简正确运用 、正则表达式、浮动和定位等知识点,代码精简创新性分完全仿照教师课堂所讲案
21、例,没有新意参考教师所给案例,并进行恰当修改选题独特,具有自己的风格,运用了教师未讲的知识点艺术性分色彩搭配较差,结构混乱,不具美感色彩搭配一般,界面设计较好色彩搭配合理美观,界面赏心悦目,具有艺术性界面结构分界面布局混乱界面结构较合理,但存在细节错误界面结构较合理,细节处理良好图 同伴互评示例为防止出现学生因提交过短的评语反馈而无法评判其情感、认知和元认知,本研究设置评语最短字数为 字,且要求每名学生至少回复两条同伴评语,提交的每条反馈评语字数不少于 字。此外,为减少主观偏见,提高评价的客观性和效度,对评价进行双盲匿名设置,即评价者和被评价者双方互不知晓身份。为增强学生参与互评的积极性,在学
22、习管理系统中设置每轮作品占期末成绩的 ,其中 取决于学生是否按照要求积极参与互评活动。四、数据分析与结果讨论(一)数据采集与编码利用文本挖掘从四轮同伴互评中共采集了 条数据(如图 所示),去掉无效数据和噪音数据,最终得到有效数据 条,依据同伴评语与反馈的编码方案进行编码。为确保数据编码的可靠性,由两名助教共同完成,经过数据比较,系数为 ,并对意见不一致的编码进行再次讨论,以达成 的共识。图 数据源(二)定量内容分析定量内容分析是一种知识发现过程,从数据集中提取信息并将其转换为易于理解的形式以供进一步使用分析。本文对评语和反馈进行以下定量内容分析,描述高、低分学生在情感、认知和元认知方面的差异。
23、内隐行为差异分析对评语和反馈信息内隐的情感、认知和元认知类别进行量化统计(结果如图 所示),利用频率对比高、低分学生的内隐行为差异,提取出其隐藏的关键信息。在情感维度上,高、低分学生都给出了积极的情感评语,消极评语很少。但是在认知维度上,高分学生大部分为同伴作品提供改进的具体建议或策略(,),而低分学生更倾向于在无具体修改建议的情况下,对同伴作品表达个人意见(,)。这表明高分学生在评价同伴作品时,能利用自己的知识和技能帮助同伴指出具体问题并给予具体建议,而低分学生可能没有足够的知识储备对同伴提出具体的改进方案。在元认知维度上,高分学生对同伴评语进行解释或反驳的比例较大(,),而低分学生更多是接
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- 基于 在线 同伴 行为 规律 挖掘 及其 影响 机理 研究
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