遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中教學(xué)交互的研究范式與方法

王志軍 ［加］特里·安德森 陳麗 王詩佳

【摘 要】

國際上的教學(xué)交互研究經(jīng)歷了四十多年的發(fā)展，已經(jīng)形成了相對穩(wěn)定的研究范式和研究方法。為了對遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中教學(xué)交互研究方法形成系統(tǒng)深入的認(rèn)識，本研究首先從宏觀的角度將教學(xué)交互研究分為面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式和面向改進(jìn)實(shí)踐的研究范式兩種，并總結(jié)了一種教學(xué)交互理論建構(gòu)的思想。然后從相對微觀的角度對三種教學(xué)交互水平分析方法進(jìn)行了介紹，并基于已有的相關(guān)研究對教學(xué)交互研究中常用的五類研究方法進(jìn)行了闡述。三種教學(xué)交互水平分析方法包括社會網(wǎng)絡(luò)分析法、內(nèi)容分析法和對話分析法；常用的五類教學(xué)交互研究方法包括實(shí)驗(yàn)研究法、元分析研究法、混合式研究法、測量法以及人種志、扎根理論和現(xiàn)象學(xué)等其他研究方法。我們期待通過對國際上已有的教學(xué)交互相關(guān)研究范式和研究方法的總結(jié)，推動(dòng)國內(nèi)教學(xué)交互的研究科學(xué)化和規(guī)范化發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】 遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)；在線學(xué)習(xí)；教學(xué)交互；研究范式；研究方法

【中圖分類號】 G420 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1009-458x（2018）2-0050-10

一、引言

研究范式和研究方法的問題是各類研究中最重要、最關(guān)鍵的問題。教學(xué)交互是遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，決定著遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)是否發(fā)生及發(fā)生的水平（陳麗， 2016）。遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中的教學(xué)交互研究屬于遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)基本理論中最核心的問題。國際遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的教學(xué)交互研究已經(jīng)歷了四十多年的發(fā)展，形成了相對穩(wěn)定的研究范式和研究方法。為了對這些研究范式和方法形成系統(tǒng)、深入的認(rèn)識，從而為我國遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域教學(xué)交互研究的科學(xué)和規(guī)范發(fā)展提供參考，本研究試圖從宏觀和微觀兩個(gè)視角分別對國際遠(yuǎn)程教育教學(xué)交互的研究范式以及教學(xué)交互研究中的研究方法進(jìn)行相對系統(tǒng)和全面的分析與總結(jié)。

二、兩種研究范式

在國際遠(yuǎn)程教育教學(xué)交互的研究歷程中，筆者認(rèn)為一共出現(xiàn)了兩種研究范式：面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式和面向改進(jìn)實(shí)踐的研究范式。二者相輔相成，推動(dòng)著遠(yuǎn)程教育教學(xué)交互研究與實(shí)踐的深入發(fā)展。

1. 面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式

面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式是一種注重通過研究建構(gòu)相關(guān)理論，推動(dòng)理論的深入發(fā)展的研究范式，該研究范式是一種從理論到實(shí)踐的研究范式。研究者基于自身的認(rèn)識，提出相關(guān)理論解釋遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中的教學(xué)交互規(guī)律，這些規(guī)律或是理論假設(shè)與理論推演，或是研究者直接透過復(fù)雜的教學(xué)交互現(xiàn)象對其本質(zhì)的提煉與總結(jié)。如穆爾在1989年提出的三種交互類型，至今對很多研究的開展都具有重要的指導(dǎo)意義。這一研究范式所產(chǎn)生的理論成果的特點(diǎn)就在于：原創(chuàng)性很強(qiáng)，相對比較抽象，同時(shí)適應(yīng)面也比較廣泛。

在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的教學(xué)交互研究中，研究者最通常采用的研究方法就是理論模型建構(gòu)法?！敖虒W(xué)交互層次塔”（陳麗， 2004）、“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和輔導(dǎo)的五階段模型”（Salmon， 2003）、“E-learning模型”（Anderson， 2003）、“基于認(rèn)知參與度的聯(lián)通主義學(xué)習(xí)教學(xué)交互分層模型”（王志軍， 陳麗， 2015）以及 “CSCL的交互研究的理論框架——TAP2模型”（劉黃玲子等， 2005）都是通過這種理論模型建構(gòu)的范式提出的。同時(shí)，“交互影響距離理論”（Moore， 1973）、“等效交互原理”（Anderson， 2003）則都是面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式所生成的理論成果。

這些理論成果指導(dǎo)著實(shí)踐的開展，同時(shí)也有待于在具體的實(shí)踐中接受驗(yàn)證，并進(jìn)一步豐富和發(fā)展，從而逐漸形成相對完備的理論體系。遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)教學(xué)交互層次塔就是一個(gè)最典型的面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式所建構(gòu)的理論模型。該模型經(jīng)過近十多年來的發(fā)展已經(jīng)漸成體系。但實(shí)踐是豐富多彩的，我們也期待有更多相關(guān)研究來驗(yàn)證、豐富和發(fā)展這一理論。

2. 面向改進(jìn)實(shí)踐的研究范式

面向改進(jìn)實(shí)踐的研究范式一般都采用兩種研究思路。其一是通過直接面向?qū)嵺`開展相關(guān)研究優(yōu)化和調(diào)整實(shí)踐，研究相對比較微觀。其二是將面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式中所認(rèn)識到的相關(guān)規(guī)律直接運(yùn)用到實(shí)踐中，在檢驗(yàn)規(guī)律的同時(shí)也推動(dòng)實(shí)踐的發(fā)展。相對于面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式，面向改進(jìn)實(shí)踐的研究范式研究更加具體、微觀，研究結(jié)論的適應(yīng)性也相對較窄，但是對實(shí)踐的指導(dǎo)更具體、更有針對性。在教學(xué)交互理論研究中，“有計(jì)劃的E-leanring交互層級”（Hirumi， 2002）、“在線學(xué)習(xí)交互層級”（Ally， 2004）這兩個(gè)理論模型的提出背景即為直接改進(jìn)教學(xué)交互設(shè)計(jì)與實(shí)施的實(shí)踐。

三、一種理論建構(gòu)的思想：

教學(xué)交互分層思想

在教學(xué)交互發(fā)展的歷程中，隨著其類型的不斷豐富和發(fā)展，研究者逐漸意識到不同類型的交互對學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用存在層次上的差異。按照交互發(fā)生的順序、發(fā)生過程的特征對不同類型的交互進(jìn)行分層是遠(yuǎn)程教育教學(xué)交互理論建構(gòu)的重要思想（王志軍， 陳麗， 2015）。代表性的研究還有有計(jì)劃的E-learning交互模型、在線學(xué)習(xí)交互層級和聯(lián)通主義學(xué)習(xí)教學(xué)交互分層模型，如表1。

對比這四個(gè)模型不難發(fā)現(xiàn)，這些分層模型均旨在展現(xiàn)交互發(fā)生的過程和普遍的規(guī)律，為教學(xué)設(shè)計(jì)的開展提供指導(dǎo)。教學(xué)交互層次塔和聯(lián)通主義學(xué)習(xí)教學(xué)交互模型的抽象度和概括能力要高于其他兩個(gè)分層模型，但是這兩個(gè)模型在對教學(xué)交互設(shè)計(jì)的直接指導(dǎo)方面稍微偏弱。相對于其他對交互類型探討的研究，更注重從系統(tǒng)的層面對教學(xué)交互發(fā)生的順序與過程進(jìn)行研究的思想，有利于我們對交互形成系統(tǒng)深入的認(rèn)識，建立相關(guān)的理論模型來指導(dǎo)實(shí)踐。所以，教學(xué)交互分層思想是遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中教學(xué)交互研究的重要思想。

四、教學(xué)交互水平分析法

對教學(xué)交互水平的研究是遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)教學(xué)交互研究中研究者一致關(guān)注的研究重點(diǎn)。常用的研究方法包括社會網(wǎng)絡(luò)分析法、內(nèi)容分析法、對話分析法。

1. 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析法用于揭示在線交互過程中小組成員的關(guān)系和結(jié)構(gòu)（Sternitzke， Bartkowski， & Schramm， 2009），該方法的優(yōu)勢在于通過可視化呈現(xiàn)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系來展示成員之間的關(guān)系和他們在線交互的結(jié)構(gòu) （Medina & Suthers， 2009； Sternitzke， et al.， 2009），該方法也提供了每一個(gè)成員在交互過程中所做貢獻(xiàn)的信息，以及其他多種多樣用以分析交互的信息，如結(jié)構(gòu)、流、過程等。除此之外，社會網(wǎng)絡(luò)分析法還能對小組成員交互的過程性信息進(jìn)行可視化表征，并提供多種形式的定量數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)密度、集中度、可達(dá)性、相互性和傳遞性等。

社會網(wǎng)絡(luò)分析法不僅有助于了解遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中的整體互動(dòng)形態(tài)，如學(xué)習(xí)過程的整體互動(dòng)水平，還能幫助教師與研究者發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)過程中的特殊群體與個(gè)體，如核心參與者、邊緣參與者和橋等。我國研究者主要使用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對以論壇為主的虛擬社區(qū)在線交互進(jìn)行了深入的分析（王陸， 2009； 王陸， 2010； 胡勇， 王陸， 2006）。當(dāng)然，該方法也存在局限（孫洪濤， 2013）：①以矩陣為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)圖示偏重交互的量（頻次），難以體現(xiàn)交互的質(zhì)（深度）；②社會網(wǎng)絡(luò)分析描述的是社會網(wǎng)絡(luò)在某一時(shí)間點(diǎn)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)，難以反映網(wǎng)絡(luò)的形成過程；③缺乏實(shí)用性框架對交互中的弱連接和強(qiáng)連接進(jìn)行描述。

研究者（Shea， Hayes， et al.，2013） 基于探究社區(qū)的觀點(diǎn)，通過對成員間的出度、入度和威望的感知發(fā)現(xiàn)了一種新的交互類型，并將這種學(xué)習(xí)者協(xié)作與自我調(diào)節(jié)的過程定義為學(xué)習(xí)存在。圖1描述了基于連接（對最初的交互進(jìn)行反饋）所形成的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

有研究對MOOC論壇中的交互模型進(jìn)行分析（Gillani， Yasseri， Eynon， & Hjorth，2014），發(fā)現(xiàn)可以首先使用社會網(wǎng)絡(luò)分析法畫出社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖來顯示群體的交互性和最關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)（參與者）。他們還注意到當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵傳播者數(shù)量較少時(shí)，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有脆弱性。此外，最有意思的發(fā)現(xiàn)是：在一些生成性小組中，即Gee（2000）所描述的親密群，相對于整體論壇網(wǎng)絡(luò)交互更加豐富。他們認(rèn)為“模塊化的MOOC論壇網(wǎng)絡(luò)容易導(dǎo)致小群體學(xué)習(xí)者信息“陷阱”的出現(xiàn)。這一發(fā)現(xiàn)很重要，因?yàn)樗怀隽艘环N結(jié)構(gòu)性限制，可能會對MOOC群體學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者之間交流能力的提升造成阻礙，如圖2所示。

在聯(lián)通主義學(xué)習(xí)教學(xué)交互特征與規(guī)律的研究中（王志軍， 2014），根據(jù)聯(lián)通主義學(xué)習(xí)的特殊性，筆者對社會網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行了拓展，將其擴(kuò)展到概念網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的分析。社會網(wǎng)絡(luò)分析的目標(biāo)主要是為了了解在基于主題的交互過程中所形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系，尤其是其中的核心節(jié)點(diǎn)、核心交互內(nèi)容以及個(gè)體的交互行為。而概念網(wǎng)絡(luò)的分析主要是為了挖掘?qū)W習(xí)過程中概念的發(fā)展與轉(zhuǎn)變情況。技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的分析則關(guān)注學(xué)習(xí)過程中所采用的技術(shù)及其對交互的支持特性。通過分析三種類型的網(wǎng)絡(luò)，可以發(fā)現(xiàn)聯(lián)通主義學(xué)習(xí)中教學(xué)交互在網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展與優(yōu)化層面的諸多特征與規(guī)律。

2. 內(nèi)容分析法

內(nèi)容分析法是教學(xué)交互研究，尤其是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的教學(xué)交互研究中的重要方法。內(nèi)容分析法始于對論壇中生成的文本的分析，最開始主要采取定量統(tǒng)計(jì)的方式（Henri， 1992），但是因定量統(tǒng)計(jì)不能把握教學(xué)交互的質(zhì)量，而文本中包含了豐富的信息，如社會交往的動(dòng)態(tài)過程、學(xué)習(xí)策略和技巧等重要內(nèi)容，所以內(nèi)容分析逐漸轉(zhuǎn)為對工具所記錄下來的文本進(jìn)行深入挖掘的方式。

在線教育也許是人類教育歷史上首次允許不放過任何細(xì)節(jié)、幾乎沒有成本地記錄教學(xué)交互信息的教學(xué)形態(tài)。這類研究素材的可訪問性激發(fā)了許多研究者對教師和學(xué)生輸入的文本記錄、語音交互、關(guān)鍵點(diǎn)擊的本質(zhì)和觸覺動(dòng)作（如眼睛或嘴巴的運(yùn)動(dòng)）的研究興趣。然而，該方法隱藏了很多復(fù)雜的研究問題。有研究綜述了200篇內(nèi)容分析法的文獻(xiàn)后指出，在定量內(nèi)容分析法上存在很多信度問題和效度問題（Rourke & Anderson， 2004； 2001）。

例如，有大量關(guān)于研究者應(yīng)該如何選擇分析單元（被計(jì)數(shù)的內(nèi)容）的探討，最簡單的解決辦法是使用容易測量的較明顯的變量（如話題轉(zhuǎn)換，包括段落、文字?jǐn)?shù)、言語行為在內(nèi)的語法轉(zhuǎn)換）。然而，教育研究中的許多最重要的變量往往是隱性的（如理解的表現(xiàn)、勝任感、幽默的表達(dá)等），因此很難科學(xué)可靠地去測量其信度。此外，我們?nèi)狈Χ鄠€(gè)實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的規(guī)范編碼方案（De Wever， Schellens， Valcke， & Van Keer， 2006）。

許多研究人員已經(jīng)開發(fā)了用于指導(dǎo)和組織內(nèi)容分析的方案，從而增加信度并允許跨內(nèi)容和案例的比較分析。筆者也曾開發(fā)相關(guān)方案對聯(lián)通主義學(xué)習(xí)情境中的教學(xué)交互模式進(jìn)行了分析（Wang， Anderson， Chen， & Barbera， 2017）。最受歡迎的方案是探究社區(qū)模型（COI），在最初的研究中該模型開發(fā)了社會、教學(xué)和認(rèn)知存在的編碼指標(biāo)（Garrison， Anderson， & Archer， 2011），可以用來計(jì)算每一個(gè)課程中的三類存在感，受到研究者的普遍歡迎。

加拿大研究人員發(fā)展了文本分析工具（TAT）（Faye， Crawford， & Ally， 2001），該工具可以幫研究人員將文本編碼成五類：①提問；②陳述；③反思；④人際訓(xùn)練和腳手架；⑤引用和認(rèn)證。TAT系統(tǒng)已被證實(shí)能比其他許多編碼方案產(chǎn)生更可靠的研究結(jié)果，其原因在于它將分析單元嚴(yán)格界定為一個(gè)句子，每個(gè)句子都被編碼（Fahy，2006）。有研究者使用TAT比較了從正式的、半正規(guī)的和非正式（formal， non-formal and informal）的環(huán)境中獲取的文本數(shù)據(jù)（Schwier & Seaton， 2013）。

由Gunawardena、Lowe和Anderson （1997） 開發(fā)的交互分析模型（IAM）以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，專門為分析生成性知識的建構(gòu)而設(shè)計(jì)。盡管該模型被研究人員廣泛使用，但是在2014年的一篇深入分析IAM的文章中，模型的開發(fā)者和她的同事們 （Lucas， Gunawardena， & Moreira， 2014） 對交互分析模型的問題——在網(wǎng)絡(luò)課程中所識別的知識建構(gòu)水平較低進(jìn)行了反思。正如所預(yù)期的那樣，這些原始的編碼方案通常需要與其他定性定量工具結(jié)合使用，以克服某一單一分析方案的固有缺陷，如有研究將探究社區(qū)模型文本分析與交互的時(shí)間段相結(jié)合（Gutierrez-Santiuste & Gallego-Arrufat， 2014）。

此外，一批研究人員基于大量言語行為或分層論證系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)交互進(jìn)行編碼。Jeong （2006）指出，“總體而言，從內(nèi)容分析和探索性事后比較檢驗(yàn)中得出的結(jié)論表明，會話語言有助于培養(yǎng)高水平關(guān)鍵對話交互模式的產(chǎn)生，并且一些形式的會話語言在激發(fā)反應(yīng)方面比其他內(nèi)容更有效（P.1）”。

盡管研究者經(jīng)常強(qiáng)調(diào)文本分析法存在挑戰(zhàn)，定量分析仍然是一個(gè)用于測量潛變量（如批判性思維）（Belcher， Hall， Pressey， & Kelley， 2014）以及測量更明確的教育變量（如關(guān)閉任務(wù)活動(dòng)）（Abedin， Daneshgar， & D'Ambra， 2014）過程中廣泛使用的研究方法。Donnelly 和Gardner（2009）簡明地闡述了這些方法的挑戰(zhàn)和可能的解決方案。

由于手工編碼一般比較耗時(shí)，且在可伸縮性和可靠性等方面存在局限性，許多研究者都試圖開發(fā)系統(tǒng)將這一過程自動(dòng)化。值得注意的是，至少有三個(gè)研究人員已經(jīng)開發(fā)出基于探究社區(qū)模型的文本編碼系統(tǒng)。

McKlin、Harmon、Evans和Jones （2002）最先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將信息分為四個(gè)層次的認(rèn)知存在。Corich、Hunt和Hunt （2012） 開發(fā)了一個(gè)通過手工編碼腳本建立詞庫后利用詞庫算法開展自動(dòng)分析的系統(tǒng)。與手工編碼相比，他們的自動(dòng)化內(nèi)容分析工具（ACAT）能進(jìn)行非常精確的編碼。最后，Kovanovic、Gasevic和Hatala （2014）開發(fā)了一系列關(guān)注探究社區(qū)模型中所定義的認(rèn)知存在指標(biāo)的工具。不難發(fā)現(xiàn)，在對探究社區(qū)模型的三類存在進(jìn)行編碼的過程中，對認(rèn)知存在級別的編碼是最難的。因此，將這一工作自動(dòng)化的研究非常重要。以自動(dòng)化方式代替手動(dòng)編碼的內(nèi)容分析系統(tǒng)可借鑒學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的部分成果，自動(dòng)化的內(nèi)容分析能為MOOCs中的大規(guī)模交互提供更實(shí)時(shí)的分析結(jié)果，并支持教學(xué)干預(yù)。

最后，在運(yùn)用內(nèi)容分析法開展教學(xué)交互研究的過程中，可以通過使用更加定性的結(jié)果開展三角互證來應(yīng)對定量文本分析所固有的挑戰(zhàn)（Belcher， 等， 2014）。如Greenhow & Belbas （2007） 采用定性方法（訪談、聚焦小組和文本主題編碼）基于活動(dòng)理論開發(fā)了一個(gè)在線指導(dǎo)模型。

內(nèi)容分析法中常用的一種方法是反思性作業(yè)分析法：學(xué)習(xí)者需要完成諸如日記、周學(xué)習(xí)記錄、課程總結(jié)反思等形式的反思性作業(yè)。該方法的難點(diǎn)在于需要學(xué)習(xí)者自主反思教學(xué)交互（與其他學(xué)習(xí)者、教師和學(xué)習(xí)內(nèi)容）對其學(xué)習(xí)的促進(jìn)和幫助作用，只要學(xué)習(xí)者在反思性作業(yè)中提供足夠的線索，研究者就可以收集到其他研究方法所難以獲取的學(xué)習(xí)者行為，包括學(xué)習(xí)者的意義生成、錯(cuò)誤糾正、深度理解以及其他潛在反映教學(xué)交互結(jié)果的行為。這一研究方法的最大特點(diǎn)就是將定性和定量的方法相結(jié)合，通過對學(xué)生的作業(yè)進(jìn)行分析更深入地認(rèn)識與理解學(xué)習(xí)者所感知的在線學(xué)習(xí)。值得注意的是，這些作業(yè)制品從某種程度上來說是教師強(qiáng)制學(xué)生完成的活動(dòng)，因此，可能更多反映了學(xué)習(xí)者認(rèn)為教師期望收到的回答，而非他們自己真實(shí)的想法。Collin和Karsenti（2013）開展了一項(xiàng)反思性作業(yè)研究，并從反思性任務(wù)中總結(jié)了在線教學(xué)交互的反思性功能屬性，如表2所示。

3. 對話分析法

對話分析法基于語言研究來試圖解釋網(wǎng)絡(luò)情境中交互的價(jià)值和本質(zhì)。該方法從語言學(xué)的術(shù)語指標(biāo)和整體意義方面對交互中的會話本身進(jìn)行分析，包括會話分析和話語（語篇）分析。對話分析法對緊密的、注重細(xì)節(jié)的文本分析有較高要求，與其他內(nèi)容分析工具一樣其相關(guān)技術(shù)在信度和效度方面受到質(zhì)疑。此外，對話分析法通常采用量化研究的形式開展，這也為更加深入地解釋和理解教學(xué)交互留下了廣闊的空間。

由于手工編碼在工作量、及時(shí)性方面都存在較大局限，目前領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)研究正在使用人工智能和其他復(fù)雜的編程技術(shù)開發(fā)可以由機(jī)器自動(dòng)編碼教學(xué)交互的系統(tǒng)。例如，有相關(guān)研究者探索出基于言語行為自動(dòng)分類的教學(xué)交互編碼系統(tǒng)（Samei， Keshtkar， Rus， & Graesser， 2013），如表3所示。

五、常用研究方法

在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)（主要指在線學(xué)習(xí)）的教學(xué)交互研究中，除了前面提到的三種研究方法以外，研究者還采用了很多其他方法，值得我們借鑒。在此，我們將結(jié)合相關(guān)研究對其進(jìn)行一一介紹。

1. 實(shí)驗(yàn)研究法

實(shí)驗(yàn)研究法是許多教育工作者與研究者最推崇的科學(xué)研究方法。因?yàn)檠芯恐械膶?shí)驗(yàn)組和控制組對照的方法可操作性強(qiáng)，并可以用于探尋教育研究中的因果關(guān)系。如果控制所有研究過程中的變量并保持一致，那么就可以得出控制組與實(shí)驗(yàn)組之間的差異（自變量）是引起所有變化的原因這一有效結(jié)論。當(dāng)然，在真實(shí)的教育實(shí)踐情境中，控制所有變量幾乎是不可能的，而且為了嘗試控制所有變量，研究者需要付出很大的代價(jià)。因此，在教學(xué)交互研究中很少采用實(shí)驗(yàn)研究法。不過，有一項(xiàng)研究值得一提：Mahle（2012）開展了一個(gè)短期（一堂課）實(shí)驗(yàn)研究，研究設(shè)置了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)控制組來觀察其學(xué)生與學(xué)生之間的交互行為。在學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)中，最高水平的交互被定義為“學(xué)生與學(xué)生”之間的交互，“學(xué)生與學(xué)習(xí)內(nèi)容”之間的交互比“學(xué)生與學(xué)生”之間的交互低兩個(gè)層級。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提供較高水平交互支持的實(shí)驗(yàn)組的學(xué)習(xí)者其學(xué)習(xí)成效與動(dòng)機(jī)都有顯著提高，并達(dá)到了一個(gè)更高的水平。但由于該研究在周期上存在局限性，研究結(jié)果在多周課程中較難進(jìn)行普適性推廣。

在在線教育的實(shí)驗(yàn)研究中比較常用的一種研究是知覺研究，即把教學(xué)交互作為自變量，學(xué)習(xí)者對某些內(nèi)容的知覺作為因變量，來衡量教學(xué)交互所帶來的影響。知覺研究比諸如學(xué)習(xí)產(chǎn)出等變量的實(shí)驗(yàn)研究更容易設(shè)計(jì)與實(shí)施。研究表明所有研究方法都在某種程度上受到其他方法的影響（Podsakoff， MacKenzie， & Podsakoff， 2012）。然而，由于研究主體往往傾向于表達(dá)積極的情緒，并傾向于驗(yàn)證他們認(rèn)為研究者期望知道的東西，知覺研究的效度也備受質(zhì)疑。為了盡量避免這些局限性，許多知覺研究選擇將調(diào)查、訪談與用戶日志三方面的數(shù)據(jù)結(jié)合驗(yàn)證參與者的知覺。如Sasseville（2015）使用一個(gè)控制組研究知覺數(shù)據(jù)來探究用戶對教師交互以及用戶界面質(zhì)量的知覺。

2. 元分析研究法

資金與設(shè)計(jì)邏輯方面面臨的挑戰(zhàn)導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)研究的研究規(guī)模非常小（樣本?。?，參與者數(shù)量有限，這也為解釋控制組與實(shí)驗(yàn)組之間的顯著性差異帶來了難題。為了規(guī)避樣本量小的問題，將許多小樣本的研究結(jié)果進(jìn)行聚合開展進(jìn)一步分析的元分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。目前，這一方法被廣泛運(yùn)用到比較在線學(xué)習(xí)與校園學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)成效（Bernard et al.， 2004； Shachar， 2010）、影響因素（Machtmes & Asher， 2000； Sitzmann， Kraiger， Stewart， & R.， 2006）、滿意度（Bourhis， Burrell， & Mabry， 2002）與維持率（Bernard， 2004）等方面的研究中。

除了較常見的比較遠(yuǎn)程教育與課堂教學(xué)的元分析研究外，有兩項(xiàng)元分析研究深入挖掘了教學(xué)交互在在線學(xué)習(xí)環(huán)境中的角色和地位，并對不同教學(xué)設(shè)計(jì)或不同學(xué)習(xí)目標(biāo)指導(dǎo)下的在線學(xué)習(xí)進(jìn)行了比較。其中Bernard等（2009）對不同交互水平下學(xué)習(xí)成效的差異進(jìn)行對比分析，對74項(xiàng)已有研究結(jié)果進(jìn)行聚合后發(fā)現(xiàn)，教學(xué)交互程度越高學(xué)生的學(xué)習(xí)成效越好。在另一項(xiàng)對實(shí)驗(yàn)研究的元分析研究中，他們基于對教學(xué)交互角色（學(xué)習(xí)者與教師、學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)環(huán)境）的比較驗(yàn)證Anderson（2002）的等效交互原理。同2004年開展的元分析研究一樣，2009年的研究同樣表明教學(xué)交互干預(yù)水平的提升對促進(jìn)學(xué)習(xí)成效的提高有顯著影響。有趣的是，當(dāng)教師與學(xué)習(xí)者之間的交互增強(qiáng)時(shí)學(xué)習(xí)成效的漲幅最小，而當(dāng)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者的交互以及學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容之間的交互增強(qiáng)時(shí)，其學(xué)習(xí)成效的漲幅會顯著增加。從成本效益的角度來看，這也表明維持學(xué)習(xí)者與教師之間的交互通常需要更高的成本，而學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)內(nèi)容之間的交互最具可擴(kuò)展性。

Bernard與他的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一項(xiàng)將在線學(xué)習(xí)中兩種類型的學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間的交互進(jìn)行比較的元分析研究（Borokhovski， Tamim， Bernard， Abrami， & Sokolovskaya， 2012）。其中一種是允許學(xué)習(xí)者參與學(xué)習(xí)活動(dòng)的設(shè)計(jì)并要求較高水平的學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間的交互，另一種是允許交互的發(fā)生（通常在同步或異步交流中）但教學(xué)活動(dòng)并不對這些交互進(jìn)行管理的設(shè)計(jì)。結(jié)果表明，前者的效果更好。

對元分析研究的相關(guān)技術(shù)、機(jī)遇與挑戰(zhàn)感興趣的研究者，尤其對該方法在遠(yuǎn)程領(lǐng)域中運(yùn)用的研究感興趣的研究者，推薦閱讀《我對始于1990年開始的元分析研究的所學(xué)所思》（Bernard， 2014）一文。

3. 混合式研究法

混合式研究法因其能從多個(gè)不同角度對研究結(jié)果進(jìn)行互證，且研究結(jié)果通常更具意義與有效性，而被研究者大量使用。Lowes、Lin、P.和Wang（2007）用四種不同的方法對同一在線視頻會議中的教學(xué)交互結(jié)果進(jìn)行了比較，包括對從學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，對教學(xué)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析、內(nèi)容分析和序列分析（前一內(nèi)容決定了后續(xù)內(nèi)容的類型）。他們發(fā)現(xiàn)這四種方法的分析結(jié)果不僅對研究者都具有價(jià)值，對實(shí)踐者也具有潛在的應(yīng)用意義。

4. 測量法

在已有的教學(xué)交互研究中，測量法包括兩個(gè)部分：量表開發(fā)法、參與測量與分析。

（1）量表開發(fā)法

Rovia（2002）開發(fā)了“課程社區(qū)量表”，并將其用于大學(xué)生基于互聯(lián)網(wǎng)開展遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的研究來測定其效度與信度。該量表包含20項(xiàng)指標(biāo)，用于測定學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)環(huán)境中的社區(qū)感。首先，他們從一所私立大學(xué)的Blackboard 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺中收集到包括375個(gè)學(xué)生的28門必修課課程數(shù)據(jù)。他們假設(shè)課程社區(qū)量表是一個(gè)信度和效度較高的測評課程社區(qū)的方式，同時(shí)這一指標(biāo)有兩個(gè)可測量的因素，分別為聯(lián)通性與學(xué)習(xí)。第一個(gè)因素是學(xué)習(xí)者與其他學(xué)生的聯(lián)通性，他們認(rèn)為存在感隨著與其他學(xué)習(xí)者之間交互機(jī)會的增多以及相互間了解與信任程度的增加而提高。第二個(gè)因素是學(xué)習(xí)，許多增加學(xué)習(xí)者與教師、學(xué)習(xí)內(nèi)容和其他學(xué)習(xí)者之間交互機(jī)會的項(xiàng)目都會激發(fā)較高的學(xué)習(xí)提升感。在研究中該量表被作為衡量“學(xué)習(xí)者-學(xué)習(xí)者”與“學(xué)習(xí)者-教師”交互效果的因變量。

如前所述，內(nèi)容分析法的局限性使研究者在使用探究學(xué)習(xí)社區(qū)模型時(shí)提出應(yīng)該開發(fā)更加高效的收集數(shù)據(jù)工具。Arbaugh等（2007）基于探究社區(qū)中定義的指標(biāo)體系，創(chuàng)建了一個(gè)包含40個(gè)問題的問卷，提出了探究學(xué)習(xí)社區(qū)模型的三方面存在感。在隨后的研究中，來自多個(gè)機(jī)構(gòu)的學(xué)生對該問卷的心理特質(zhì)進(jìn)行了評估（Arbaugh， 等， 2008）。該問卷已經(jīng)被證明是探究學(xué)習(xí)社區(qū)中從學(xué)生的視角，而非研究者，從在線內(nèi)容分析的視角收集數(shù)據(jù)的非常強(qiáng)大、有效的工具。研究者可以從探究社區(qū)網(wǎng)站中①獲得修訂后的工具以及與探究社區(qū)模型相關(guān)的研究與資源。

（2）參與測量與分析

最簡單和常見的測量教學(xué)交互的方法是統(tǒng)計(jì)活動(dòng)者（學(xué)習(xí)者與教師）開展交互活動(dòng)的次數(shù)。其統(tǒng)計(jì)結(jié)果通常會進(jìn)一步與其他結(jié)果進(jìn)行比較，如課程完成率、再報(bào)名率以及學(xué)習(xí)成果。最新的研究（通常是學(xué)習(xí)分析工具）已經(jīng)開始將這種無意識的追蹤作為教學(xué)干預(yù)的觸發(fā)器，它可以在學(xué)習(xí)者無交互的情況下觸發(fā)來自教師或助教的電話，或在教師無交互的情況下觸發(fā)來自院長的電話等事件。

顯然，對參與情況的統(tǒng)計(jì)（作為交互追蹤的證據(jù)）非常必要，但在線學(xué)習(xí)中的參與情況的測量與分析本身存在很多局限。第一，對登錄次數(shù)、頁面查看次數(shù)，甚至是發(fā)布消息次數(shù)的統(tǒng)計(jì)與測量本身并不意味著學(xué)習(xí)的發(fā)生。不過，在下面的例子中我們會發(fā)現(xiàn)，我們似乎可以找到一些例子證明對這些數(shù)據(jù)的測量可以代替學(xué)習(xí)行為測量，但研究者必須注意不能將參與情況與學(xué)習(xí)情況完全等價(jià)。第二是對分析單元的確定。這與學(xué)習(xí)的關(guān)系更為密切，主要包括登錄次數(shù)、信息發(fā)布數(shù)量、信息長度、登錄時(shí)間長度、所發(fā)布信息中反映的認(rèn)知水平等。對于如何選擇分析的單元以及如何進(jìn)行分析，目前并沒有固定的答案。

學(xué)習(xí)者的教學(xué)交互程度（包括學(xué)習(xí)者-學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)者-教師、學(xué)習(xí)者-學(xué)習(xí)內(nèi)容三種水平）同樣可以準(zhǔn)確預(yù)測學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)以及最終完成情況。研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)內(nèi)開展的學(xué)習(xí)活動(dòng)與積極的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、課程完成情況存在正向關(guān)系（Munoz-Organero， Munoz-Merino， & Kloos， 2010）。

最后，研究者要注意一個(gè)事實(shí)：較高動(dòng)機(jī)的學(xué)習(xí)者通常在課程中交互范圍最廣，且更可能成功地完成課程。因此，交互頻率可能與較高學(xué)習(xí)成就相關(guān)，但二者并不存在直接的因果關(guān)系。

Long、Marchetti和Fasse（2011）對432門課程開展了系列研究，其中包括聽覺正常與聽覺障礙的研究。研究發(fā)現(xiàn)，不僅教學(xué)交互表現(xiàn)最積極的學(xué)習(xí)者有最好的學(xué)習(xí)成就，而且課程的設(shè)計(jì)（為了增加教學(xué)交互）會影響課程結(jié)果。那些教學(xué)交互行為較多的學(xué)習(xí)者比那些教學(xué)交互水平較低的學(xué)習(xí)者表現(xiàn)更好。學(xué)習(xí)者表示，在線交互對他們的學(xué)習(xí)很重要。此外，調(diào)查結(jié)果證實(shí)了高互動(dòng)性課程下學(xué)生對GPA的感知更高。

有研究者使用學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)分析工具對800名在線高中學(xué)習(xí)者的期末成績進(jìn)行分析（Lowes， Lin， & Kinghorn，待發(fā)表），調(diào)查不同的教學(xué)交互類型與“學(xué)生參與度”之間的關(guān)系，所有教學(xué)交互變量與最終成績之間關(guān)系如圖3所示，同時(shí)研究表明學(xué)生參與度與最終成績在不同性別學(xué)習(xí)者中沒有顯著差異。

5. 其他研究方法

很多質(zhì)性研究的方法被廣泛應(yīng)用于在線學(xué)習(xí)教學(xué)交互及其影響的研究中。這些技術(shù)對大量不同情境中的數(shù)據(jù)（通常包括調(diào)查、訪談、現(xiàn)場記錄以及對談話的文本分析）及其教學(xué)交互進(jìn)行分析，以深度描述教學(xué)交互及其發(fā)生的情境。雖然在線學(xué)習(xí)情境中存在著研究者更傾向于觀察積極的學(xué)習(xí)者的問題，并在身份與隱私問題等方面面臨挑戰(zhàn)，但是在線學(xué)習(xí)情境具有傳統(tǒng)學(xué)習(xí)情境所不具備的獨(dú)特的洞察力與透明度。一篇對在線學(xué)習(xí)環(huán)境中使用人種志方法的研究綜述指出，“人種志研究者必須學(xué)會‘如何將傳統(tǒng)研究中所掌握的觀察的、訪談的、倫理的與建立融合關(guān)系的技巧，運(yùn)用到基于大規(guī)模文本的在線學(xué)習(xí)和可視化的虛擬研究情境中，并在此情境中處理在線環(huán)境中的隱私、安全與獲取數(shù)據(jù)的策略問題”（Garcia， Standlee， Bechkoff， & Cui， 2009）。

研究對象數(shù)量較小的局限性使人種志與其他質(zhì)性研究方法都需要更多更深入的研究實(shí)踐，通過大量的數(shù)據(jù)收集、觀察以及內(nèi)在規(guī)律的解釋來獲得對學(xué)習(xí)者在線體驗(yàn)更深刻的理解。因此，扎根理論法也是研究者常用的方法之一。有研究者采用該方法對基于網(wǎng)絡(luò)的研究生專業(yè)發(fā)展課程中在線學(xué)習(xí)小組的發(fā)展過程進(jìn)行了研究（Waltonen-Moore， Stuart， & Newton，2006）。其數(shù)據(jù)來源包括線性討論區(qū)中大量交互數(shù)據(jù)、教師訪談數(shù)據(jù)以及形成性與總結(jié)性課程評價(jià)數(shù)據(jù)等，通過對多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、提取主題并分類，結(jié)合學(xué)習(xí)者體驗(yàn)建構(gòu)了一個(gè)在線小組發(fā)展階段模型。該模型定義了在線小組發(fā)展的五個(gè)階段：①介紹；②身份確認(rèn)；③交互；④參與；⑤探究。他們指出，該研究中對在線小組發(fā)展階段的認(rèn)識能在很大程度上幫助研究者與教師為在線學(xué)習(xí)者提供更強(qiáng)有力的支持。同時(shí)，這五個(gè)階段也可應(yīng)用于在線教與學(xué)中。

現(xiàn)象學(xué)的方法也被用于遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)教學(xué)交互研究中。Bolldén （2014a）例舉了一項(xiàng)用現(xiàn)象學(xué)的方法對在線教學(xué)交互開展研究的案例。她從 “實(shí)踐理論”（practice theory）的視角出發(fā)開展現(xiàn)象學(xué)的研究，并提出理解教師在創(chuàng)建“在線身份與身份痕跡”（body and bodily traces online）時(shí)所做的努力，對維持線上存在感和開展某類學(xué)習(xí)活動(dòng)非常關(guān)鍵。

六、結(jié)論

本研究對遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)教學(xué)交互的研究范式與研究方法進(jìn)行了總結(jié)。其中，研究范式包括面向認(rèn)識規(guī)律的研究范式和面向改進(jìn)實(shí)踐的研究范式兩種，并指出研究者在理論模型建構(gòu)的過程中一般會采用教學(xué)交互分層的思想。研究方法方面，基于已有研究，筆者首先介紹了教學(xué)交互水平研究中最常用的社會網(wǎng)絡(luò)分析法、內(nèi)容分析法和對話分析法，然后介紹了其他教學(xué)交互相關(guān)研究中常用的五類研究方法，這些方法包括實(shí)驗(yàn)研究法、元分析研究法、混合式研究法、測量法以及人種志、扎根理論和現(xiàn)象學(xué)等其他研究方法。

值得注意的是，不管采用何種研究范式與研究方法，都要注意研究的嚴(yán)謹(jǐn)性。據(jù)此，So（2010）專門開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中教學(xué)交互研究的設(shè)計(jì)與評價(jià)模型，并指出嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕虒W(xué)交互研究需要做到：①對某一類型的教學(xué)交互的界定必須與相關(guān)的理論緊密結(jié)合，明確教學(xué)交互或包括的核心類型，區(qū)分教學(xué)交互和系統(tǒng)的交互性；②遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中的教學(xué)交互具有其特殊性，它以媒體為中介，教與學(xué)準(zhǔn)時(shí)空分離，師生準(zhǔn)時(shí)空分離，在研究的設(shè)計(jì)過程中應(yīng)該緊密結(jié)合這些特征將教學(xué)法與技術(shù)特性緊密結(jié)合；③應(yīng)該更注重從認(rèn)知、情感、態(tài)度以及工具的有效性等方面對學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行實(shí)證測量。此外，本文中所提到的教學(xué)交互研究方法并沒有特屬的研究范式。最后，我們期待通過總結(jié)國際上已有的教學(xué)交互相關(guān)研究范式和研究方法，促進(jìn)國內(nèi)教學(xué)交互研究的科學(xué)化和規(guī)范化發(fā)展。

[參考文獻(xiàn)]

陳麗. 2004. 遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的教學(xué)交互模型和教學(xué)交互層次塔[J]. 中國遠(yuǎn)程教育（5）：24-28.

陳麗. 2016. 遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中的教學(xué)交互原理與策略[J]. 中國遠(yuǎn)程教育 （9）：5-6，13.

胡勇，王陸. 2006. 異步網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)中知識建構(gòu)的內(nèi)容分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析. 電化教育研究（11）：30-35.

劉黃玲子，黃榮懷，樊磊，等. 2005. CSCL交互研究的理論模型[J]. 中國電化教育（4）：18-23.

孫洪濤. 2013. Web2.0 典型工具對遠(yuǎn)程教學(xué)社會性交互的支持能力研究 [D]. 北京師范大學(xué).

王陸. 2009. 虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)的社會網(wǎng)絡(luò)分析. 中國電化教育（2）：5-11.

王陸. 2010. 虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)社會網(wǎng)絡(luò)位置與知識建構(gòu)的關(guān)系研究. 中國電化教育（8）：18-23.

王志軍，陳麗. 2015. 國際遠(yuǎn)程教育教學(xué)交互理論研究脈絡(luò)及新進(jìn)展[J]. 開放教育研究（2）：30-39.

王志軍，陳麗. 2015. 聯(lián)通主義學(xué)習(xí)的教學(xué)交互理論模型建構(gòu)研究[J]. 開放教育研究（5）：25-34.

王志軍. 2014. 聯(lián)通主義學(xué)習(xí)情境中的教學(xué)交互特征與規(guī)律研究[D].北京師范大學(xué).

Abedin， B.， Daneshgar， F.， & DAmbra， J. （2014）. Pattern of non-task interactions in asynchronous computer-supported collaborative learning courses. Interactive Learning Environments， 22（1）， 18-34.

Ally， M. （2004）. Foundations of educational theory for online learning. Theory and practice of online learning， 2， 15-44.

Anderson， T. （2002）. Getting the mix right： An updated and theoretical rationale for interaction. ITFORUM， Paper #63. http：//it.coe.uga.edu/itforum/paper63/paper63.htm

Anderson， T. （2003）. Getting the mix right again： An updated and theoretical rationale for interaction. The International Review of Research in Open and Distance Learning， 4（2）. http：//www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/viewArticle/149/230

Arbaugh， J. B. （2007）. An Empirical Verification of the Community of Inquiry Framework. Journal of Asynchronous Learning Networks， 11（1）. 73-85， http：//files.eric.ed.gov/fulltext/EJ842689.pdf

Arbaugh， J. B.， Cleveland-Innes， M.， Diaz， S. R.， Garrison， D. R.， Ice， P.， Richardson， J. C.， & Swan， K. P. （2008）. Developing a community of inquiry instrument： Testing a measure of the community of inquiry framework using a multi-institutional sample. The Internet and Higher Education， 11（3）， 133-136.

Belcher， A.， Hall， B.， Pressey， K.， & Kelley， K. （2014）. An Analysis of Faculty Promotion of Critical Thinking and Peer Interaction Within Threaded Discussions. Learning， 9， 25am.

Bernard， R. M. （2014）. Things I Have Learned about Meta-Analysis Since 1990： Reducing Bias in Search of" The Big Picture". Canadian Journal of Learning & Technology， 40（3）.

Bernard， R. M.， Abrami， P.， Lou， Y.， Borokhovski， E.， Wade， A.， Wozney， L.， . . . Huang， B. （2004）. How Does Distance Education Compare to Classroom Instruction？ A Meta-Analysis of the Empirical Literature. Review of Educational Research， 74， 379-439.

Bernard， R.， Abrami， P.， Borokhovski， E.， Wade， A.， Tamim， R.， Surkes， M.， & Bethel， E. （2009）. A meta-analysis of three types of interaction treatments in distance education. Review of Educational Research， 79（3）， 1243-1289.

Bolldén， K. （2014a）. Teachers' embodied presence in online teaching practices. Studies in Continuing Education（ahead-of-print）， 1-15.

Borokhovski， E.， Tamim， R.， Bernard， R.， Abrami， P.， & Sokolovskaya， A. （2012）. Are contextual and designed student–student interaction treatments equally effective in distance education？ Distance Education， 33（3）. 31-329.

Bourhis， J.， Burrell， N.， & Mabry， E. （2002）. Comparing student satisfaction with distance education to traditional classrooms in higher education： A meta-analysis. American Journal of Distance Education， 16（2）， 83-97.

Collin， S.， & Karsenti， T. （2013）. The role of online interaction as support for reflective practice in preservice teachers. Formation Profession， 64-81.

Corich， S.， Hunt， K.， & Hunt， L. （2012）. Computerised Content Analysis for Measuring Critical Thinking within Discussion Forums. Journal of e-Learning and Knowledge Society， 2（1）， 47-60.

De Wever， B.， Schellens， T.， Valcke， M.， & Van Keer， H. （2006）. Content analysis schemes to analyze transcripts of online asynchronous discussion groups： A review. Computers & Education， 46（1）， 6-28.

Donnelly， R.， & Gardner， J. （2009）. Content analysis of computer conferencing transcripts. Interactive Learning Environments， 19（4）， 303-315. http：//dx.doi.org/10.1080/10494820903075722

Fahy， P. J. （2006）. Addressing some common problems in transcript analysis. The International Review of Research in Open and Distributed Learning， 1（2）. http：//www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/321/530

Fahy， P. J.， Crawford， G.， & Ally， M. （2001）. Patterns of interaction in a computer conference transcript. The International Review of Research in Open and Distributed Learning， 2（1）. http：//www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/36/74

Garcia， A. C.， Standlee， A. I.， Bechkoff， J.， & Cui， Y. （2009）. Ethnographic approaches to the internet and computer-mediated communication. Journal of contemporary ethnography， 38（1）， 52-84.

Garrison， D. R.， Anderson， T.， & Archer， W. （2001）. Critical thinking， cognitive presence， and computer conferencing in distance education.American Journal of distance education， 15（1）， 7-23.

Gee， J. P. （2000）. Identity as an Analytic Lens for Research in Education. Review of Research in Education， 25， 99-125. http：//www.jstor.org/stable/1167322

Gillani， N.， Yasseri， T.， Eynon， R.， & Hjorth， I. （2014）. Structural limitations of learning in a crowd： communication vulnerability and information diffusion in MOOCs. Sci. Rep.， 4. http：//dx.doi.org/10.1038/srep06447

Greenhow， C.， & Belbas， B. （2007）. Using activity-oriented design methods to study collaborative knowledge-building in e-learning courses within higher education. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning， 2（4）， 363-391.

Gunawardena， C.， Lowe， C.， & Anderson， T. （1997）. Analysis of a global on-line debate and the development of an interaction analysis model for examining social construction of knowledge in computer conferencing. Journal of Educational Computing Research， 17（4）， 397-431.

Gutierrez-Santiuste， E.， & Gallego-Arrufat， M. J. （2014）. Internal structure of virtual communications in communities of inquiry in higher education： Phases， evolution and participants satisfaction. British Journal of Educational Technology.

Henri， F. （1992）. Computer conferencing and content analysis. In A. Kaye （Ed.） Collaborative Learning through Computer Conferencing： The Najaden papers. Berlin： Springer-Verlag， 117-136.http：//www.computer.org/csdl/proceedings/aina/2009/3638/00/3638a945-abs.html

Hirumi A， 2002. A framework for analyzing， designing， and sequencing planned elearning interactions[J]. Quarterly Review of Distance Education， 3（2）， 141-60.

Jeong， A. C. （2006）. The effects of conversational language on group interaction and group performance in computer-supported collaborative argumentation. Instructional Science， 34（5）， 367-397.

Kovanovic， V.， Gasevic， D.， & Hatala， M. （2014）. Learning Analytics for Communities of Inquiry. Journal of Learning Analytics， 1（3）， 195-198.

Long， G. L.， Marchetti， C.， & Fasse， R. （2011）. The importance of interaction for academic success in online courses with hearing， deaf， and hard-of-hearing students. The International Review of Research in Open and Distributed Learning， 12（6）， 1-19.

Lowes， S.， Lin， P.， & Kinghorn， B. （submitted for review）. The link between learning analytics and constructivist learning theory in asynchronous online courses. Journal of Learning Analytics.

Lowes， S.， Lin， P.， & Wang， Y. （2007）. Studying the effectiveness of the discussion forum in online professional development courses. Journal of interactive online learning， 6（3）， 181-210.

Lucas， M.， Gunawardena， C.， & Moreira， A. （2014）. Assessing social construction of knowledge online： A critique of the interaction analysis model. Computers in Human Behavior， 30， 574-582.

Machtmes， K.， & Asher， J. W. （2000）. A meta‐analysis of the effectiveness of telecourses in distance education. American Journal of Distance Education， 14（1）， 27-46.

Mahle， M. （2012）. Effects of interactivity on student achievement and motivation in distance education. Quarterly Review of Distance Education， 12（3）， 207-215.

McKlin， T.， Harmon， S.， Evans， W.， & Jones， M. （2002）. Cognitive presence in web-based learning： A content analysis of student's online discussion. IT Forum（60）. http：//it.coe.uga.edu/itforum/paper60/paper60.htm

Medina， R.， & Suthers， D. （2009）. Using a contingency graph to discover representational practices in an online collaborative environment. Research and Practice in Technology Enhanced Learning， 4（03）， 281-305.

Moore M G （1973）. Towards a theory of independent learning and teaching. Journal of Higher Education， 44，661-679.

Munoz-Organero， M.， Munoz-Merino， P. J.， & Kloos， C. D. （2010）. Student behavior and interaction patterns with an LMS as motivation predictors in E-learning settings. Education， IEEE Transactions on， 53（3）， 463-470.

Podsakoff， P. M.， MacKenzie， S. B.， & Podsakoff， N. P. （2012）. Sources of method bias in social science research and recommendations on how to control it. Annual review of psychology， 63， 539-569.

Rourke， L.， & Anderson， T. （2004）. Validity in quantitative content analysis. Education Technology Research and Development， 52（1）， 5-18.

Rourke， L.， Anderson， T.， Garrison， R.， & Archer， W. （2001）. Methodological issues in the content analysis of computer conference transcripts. International Journal of Artificial Intelligence in Education， 12（1）， 8-22.

Rovai， A. P. （2002）. Development of an instrument to measure classroom community. Internet and Higher Education， 5（3）， 197-211.

Salmon G. E-moderating： The Key to Teaching and Learning Online（second edition）. London： Taylor & Francis Books Ltd. 2003.

Samei， B.， Keshtkar， F.， Rus， V.， & Graesser， A. C. （2013）. A Tool for Speech Act Classification Using Interactive Machine Learning. Paper presented at the 6th International Conference on Educational Data Mining， Memphas. USA. http：//educationaldatamining.org/EDM2013/proceedings/paper_146.pdf

Sasseville， B. （2015）. The Quality Of Social Interaction In Distance Education： An Experiment Based On Users Perspective. Paper presented at the International Conference ion the Future of Education， Florence. http：//conference.pixel-online.net/FOE/conferences/foe2013/common/download/Paper_pdf/011-ELE01-FP-Sasseville-FOE2013.pdf

Schwier， R. A.， & Seaton， J. （2013）. A Comparison of Participation Patterns in Selected Formal， Non-Formal， and Informal Online Learning Environments. Canadian Journal of Learning and Technology， 39（1）， n1.

Shachar， M. N.， Y. （2010）. Twenty Years of Research on the Academic Performance Differences Between Traditional and Distance Learning： Summative Meta-Analysis and Trend Examination. Journal of Online Learning and Teaching， 6（2）. Retrieved from http：//jolt.merlot.org/vol6no2/shachar_0610.htm

Shea， P.， Hayes， S.， Smith， S. U.， Vickers， J.， Bidjerano， T.， Gozza-Cohen， M.， . . . Tseng， C.-H. （2013）. Online learner self-regulation： Learning presence viewed through quantitative content-and social network analysis. The International Review of Research in Open and Distributed Learning， 14（3）， 427-461.

Sitzmann， T.， Kraiger， K.， Stewart， D.， & Wisher， R. （2006）. The comparative effectiveness of web‐based and classroom instruction： A meta‐analysis. Personnel psychology， 59（3）， 623-664.

So， H. （2010）. Towards rigor of online interaction research： Implication for future distance learning research. The Turkish Online Journal of Educational Technology， 9（2）， 256-263.

Sternitzke， C.， Bartkowski， A.， & Schramm， R. （2009）. Visualizing patent statistics by means of social network analysis tools. World Patent Information， 30（2）， 115-131.

Waltonen-Moore， S.， Stuart， D.， Newton， E.， Oswald， R.， & Varonis， E. （2006）. From virtual strangers to a cohesive online learning community： The evolution of online group development in a professional development course. Journal of Technology and Teacher Education， 14（2）， 287-311.

Wang， Z.， Anderson， T.， Chen， L. and Barbera， E. （2017）， Interaction pattern analysis in cMOOCs based on the connectivist interaction and engagement framework. British Journal of Educational Technology， 48（2）：683-699 doi： 10.1111/bjet.12433.

收稿日期：2017-04-20

定稿日期：2017-07-04

作者簡介：王志軍，副教授，博士，碩導(dǎo)；王詩佳，碩士研究生，江南大學(xué) 教育信息化研究中心（214122）。

特里·安德森，加拿大 阿薩巴斯卡大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心。

陳麗，教授，博導(dǎo)，北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心（100875）。

責(zé)任編輯 郝 丹