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      社交化在線(xiàn)課程平臺(tái)學(xué)習(xí)者交互行為研究*

      2021-01-19 11:00:48廖芷源湯志康李春英潘家輝
      關(guān)鍵詞:平均分特征向量社群

      廖芷源 湯志康 李春英 湯 庸 潘家輝

      (1.廣東技術(shù)師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 廣州 510665)(2.華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 廣州 510631)(3.華南師范大學(xué)軟件學(xué)院 廣州 528225)

      1 引言

      在線(xiàn)學(xué)習(xí)是個(gè)人主動(dòng)參加到學(xué)習(xí)當(dāng)中的一種新的學(xué)習(xí)方式,這種學(xué)習(xí)方式打破了時(shí)間和空間的限制,影響了我們傳統(tǒng)的上課方式[1~3]。近年來(lái),在線(xiàn)學(xué)習(xí)受到我國(guó)教育部門(mén)的重視,截至2020年,我國(guó)建成慕課平臺(tái)十多個(gè),課程上線(xiàn)多達(dá)5000門(mén),在世界排名第一,在線(xiàn)學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展,將推動(dòng)我國(guó)教育信息化快速發(fā)展。而今,在線(xiàn)課程平臺(tái)的發(fā)展越來(lái)越好,推動(dòng)了傳統(tǒng)課堂向線(xiàn)上課堂轉(zhuǎn)變。線(xiàn)上學(xué)習(xí)和討論交流是在線(xiàn)學(xué)習(xí)最典型的特征,有效的交互可以幫助學(xué)習(xí)者得到提高,也可以幫助教師較好的引導(dǎo)學(xué)習(xí)者進(jìn)行深入學(xué)習(xí)[4~7]。交互行為是檢驗(yàn)學(xué)習(xí)效果的因素之一,因此,對(duì)學(xué)習(xí)者交互行為的研究具有重要意義。

      本研究在社交化在線(xiàn)課程平臺(tái)學(xué)者網(wǎng)(http://www.scholat.com)中選取一門(mén)活躍課程(《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》),對(duì)其中學(xué)習(xí)者的相關(guān)行為進(jìn)行分析并與學(xué)習(xí)者的真實(shí)成績(jī)進(jìn)行對(duì)比進(jìn)而得出結(jié)論。本研究使用社交網(wǎng)絡(luò)分析法,構(gòu)建交互網(wǎng)絡(luò)社群圖對(duì)學(xué)習(xí)者的交互行為進(jìn)行可視化分析,對(duì)處于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)者進(jìn)行中心性分析,將得到的中心性結(jié)果與課程成績(jī)進(jìn)行相關(guān)性分析,最后根據(jù)分析結(jié)果,總結(jié)學(xué)習(xí)者特征并分析不同類(lèi)型學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)的影響,找到可以促進(jìn)在線(xiàn)學(xué)習(xí)效果的方法,為社交化在線(xiàn)課程平臺(tái)中的線(xiàn)上教學(xué)提供建議。

      2 研究方案

      2.1 研究對(duì)象

      《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》(http://www.scholat.com/course/c_language)是華南師范大學(xué)曾碧卿教授于2014年在學(xué)者網(wǎng)上開(kāi)設(shè)的混合式教學(xué)課程,教學(xué)團(tuán)隊(duì)由61名教師組成,主要學(xué)習(xí)者成員為大學(xué)一年級(jí)軟件工程專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)者。該課程總評(píng)成績(jī)由平時(shí)成績(jī)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)和期末考試成績(jī)?nèi)糠謥?lái)評(píng)定,占比分別為10%、20%和70%。本次研究選取了2019年在學(xué)者網(wǎng)在線(xiàn)課程平臺(tái)中學(xué)習(xí)該課程的學(xué)習(xí)者共計(jì)391人進(jìn)行研究分析,由于參與交互的學(xué)習(xí)者人數(shù)較少,本次提取到在該課程平臺(tái)上具有交互行為數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)者共26人,共獲得話(huà)題數(shù)18個(gè),交互次數(shù)36次。本次研究提取的數(shù)據(jù)有391份,但有效的數(shù)據(jù)僅有26份,數(shù)據(jù)比較稀疏。

      2.2 研究方法

      1)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

      社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以理解為是一種由社會(huì)關(guān)系所形成的結(jié)構(gòu),社會(huì)關(guān)系是由社會(huì)行動(dòng)者相互建立的,許多社會(huì)行動(dòng)者和其對(duì)應(yīng)的社會(huì)關(guān)系形成了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)[8~9]。在在線(xiàn)學(xué)習(xí)中,學(xué)習(xí)者通過(guò)討論交互所形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)就是一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)成社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的主要因素是行動(dòng)者和關(guān)系,行動(dòng)者就是在線(xiàn)課程中的教師和學(xué)習(xí)者,關(guān)系就是他們之間產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)[10]。本文使用Gephi來(lái)描繪在線(xiàn)學(xué)習(xí)的交互網(wǎng)絡(luò)社群圖,通過(guò)使用Gephi對(duì)在線(xiàn)課程的參與者進(jìn)行整體交互網(wǎng)絡(luò)、各時(shí)段交互網(wǎng)絡(luò)的可視化、密度分析和中心性分析。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重點(diǎn)是中心性分析,其中中心性分析主要包括度中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性四種分析方法[11]。

      2)案例研究法

      本次研究結(jié)合《C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)》課程平臺(tái)互動(dòng)交流區(qū)的歷史數(shù)據(jù)建立學(xué)習(xí)交互網(wǎng)絡(luò),分析交互行為的各種數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)成績(jī)之間的相關(guān)性,采集相關(guān)數(shù)據(jù),進(jìn)行整理、分析和論證,最后得出結(jié)果。

      3)相關(guān)性分析法

      相關(guān)性分析法屬于統(tǒng)計(jì)分析方法的一種,用于研究?jī)蓚€(gè)或者兩個(gè)以上處于相同地位的變量,分析它們之間的相關(guān)性[12]。本次采用spss的相關(guān)性分析法來(lái)研究中心性與課程成績(jī)的相關(guān)性。

      3 在線(xiàn)學(xué)習(xí)交互行為的實(shí)證分析

      3.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

      建立交互網(wǎng)絡(luò)社群圖可以更加直觀地顯示學(xué)習(xí)者之間的交互行為,幫助我們得到更多的信息,多人參與討論,就能夠較好地調(diào)動(dòng)資源,從多方面去解決問(wèn)題。交互行為的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生改變,因此,本研究根據(jù)時(shí)間段建立了第3和第4周,第5和第6周,第7和第8周的交互網(wǎng)絡(luò)以及整體交互網(wǎng)絡(luò),根據(jù)交互社群圖分析每段時(shí)間的交互行為。

      3.1.1 整體交互社群圖分析

      對(duì)每個(gè)課程參與者進(jìn)行編號(hào),教師為0號(hào),學(xué)習(xí)者為1~26號(hào),節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽顯示的是編號(hào)[13]。使用Gephi軟件中的Yifan Hu布局方式,節(jié)點(diǎn)的大小按照節(jié)點(diǎn)度的大小漸變,節(jié)點(diǎn)的顏色為深色淺色漸變,得到的整體交互網(wǎng)絡(luò)社群圖如圖1所示。

      圖1 整體交互網(wǎng)絡(luò)社群圖

      該布局方式表示的是越靠近網(wǎng)絡(luò)中心的節(jié)點(diǎn)交互越頻繁。交互是有向的,當(dāng)節(jié)點(diǎn)發(fā)送或收到信息越多,該節(jié)點(diǎn)越位于網(wǎng)絡(luò)中心,該節(jié)點(diǎn)也就越大。圖中顯示2號(hào)和7號(hào)是網(wǎng)絡(luò)的核心,主導(dǎo)課程在線(xiàn)交互,擁有最多的交互信息,影響力最大。其次是13、16號(hào)等編號(hào)的學(xué)習(xí)者,獲得的交互信息較多,影響力比較大。最外層節(jié)點(diǎn)位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣,它們代表的學(xué)習(xí)者獲得交互的次數(shù)最少,如19、26、11、6號(hào)等,說(shuō)明影響力較小。

      在整體網(wǎng)絡(luò)交互中,共有27個(gè)節(jié)點(diǎn)參與交互,表示從開(kāi)始到結(jié)束,參與交互的全部師生都參與了討論交流。連接數(shù)表示學(xué)習(xí)者之間的聯(lián)系次數(shù),總聯(lián)系次數(shù)為36,表示師生之間共建立了36次聯(lián)系。由表1可知,在交互網(wǎng)絡(luò)中,最大加權(quán)出度表示的是有的學(xué)習(xí)者最多收到4次回復(fù),最大加權(quán)入度表示的是有的學(xué)習(xí)者最多發(fā)出7次評(píng)論,平均加權(quán)度表示的是平均每個(gè)學(xué)習(xí)者參與回復(fù)或發(fā)送評(píng)論1次。在課程交互中,學(xué)習(xí)者之間的交互越頻繁顯示的網(wǎng)絡(luò)密度就越大,0.5是目前發(fā)現(xiàn)最大的網(wǎng)絡(luò)密度,該課程的網(wǎng)絡(luò)密度為0.051,這表示該課程處于較低水平的網(wǎng)絡(luò)密度,表示整體課程學(xué)習(xí)者之間交互行為不是很緊密,出現(xiàn)這個(gè)結(jié)果的原因與參與在線(xiàn)交互的人數(shù)較少有關(guān)。

      表1 整體交互結(jié)果

      3.1.2 各時(shí)段交互社群圖分析

      這門(mén)課程的交互行為主要集中在3~8周,因此,對(duì)各個(gè)時(shí)段的交互行為進(jìn)行研究分析具有重要意義。構(gòu)建的各個(gè)時(shí)間段的交互網(wǎng)絡(luò)社群圖如圖2,圖3和圖4所示。

      圖3 5~6周交互網(wǎng)絡(luò)社群圖

      圖4 7~8周交互網(wǎng)絡(luò)社群圖

      從圖2交互網(wǎng)絡(luò)圖可以看出,第3、4周的網(wǎng)絡(luò)較為稀疏,有著較少的交互次數(shù),相互之間的距離也比較遠(yuǎn)。參與線(xiàn)上討論有8人,其中4、5、1號(hào)學(xué)習(xí)者共同主導(dǎo)了這兩周的交互行為。其中發(fā)布的話(huà)題大部分是關(guān)于平臺(tái)交作業(yè)和實(shí)驗(yàn)作業(yè)問(wèn)題,通過(guò)同學(xué)之間的交流,解決了這些問(wèn)題。從圖中可以看出,0號(hào)教師并不是交互行為的主導(dǎo),只有兩位學(xué)習(xí)者主動(dòng)與教師有了交互行為。

      從圖3交互網(wǎng)絡(luò)圖可以看出,這兩周的交互行為與前兩周差不多,交互核心從原來(lái)的4、5、1號(hào)學(xué)習(xí)者轉(zhuǎn)移到了7號(hào)學(xué)習(xí)者,增加了新的交互成員,也減少了一些舊成員,在3、4周處于主導(dǎo)地位的4、5、1號(hào)學(xué)習(xí)者在第5、6周沒(méi)有交互行為,而前面處于邊緣的7號(hào)學(xué)習(xí)者成為了這兩周的主導(dǎo)地位,積極發(fā)布話(huà)題,積極參與討論回復(fù)。

      從圖4交互網(wǎng)絡(luò)圖可以看出,這兩周的交互話(huà)題和交互人數(shù)較前幾周有了明顯的提升,交互核心成員變成了2號(hào)和13號(hào)學(xué)習(xí)者,結(jié)合發(fā)布的話(huà)題內(nèi)容可以知道,2號(hào)和13號(hào)學(xué)習(xí)者都積極參與話(huà)題討論。從整體交互情況來(lái)看,第7到第8周的交互數(shù)量屬于特殊值,屬于不平穩(wěn)過(guò)度造成的結(jié)果。

      綜上,根據(jù)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)段的分析,我們可以很快掌握核心學(xué)習(xí)者的變化情況,還有其他異常表現(xiàn)的學(xué)習(xí)者,這些都可以幫助我們清楚地了解每個(gè)階段學(xué)習(xí)者的表現(xiàn)情況和分析影響學(xué)習(xí)者交互行為的原因。

      表2 各時(shí)段交互情況

      從表2可以看出,從第3周到第4周開(kāi)始,參與討論人數(shù)為8人,第5周到第6周,參與討論的人數(shù)也為8人,第7周到第8周,參與討論的人數(shù)為16人,27人都參與了交互,反映了學(xué)習(xí)者在線(xiàn)上討論的參與度較高。連接數(shù)從8上升到16,說(shuō)明在線(xiàn)學(xué)習(xí)需要一個(gè)過(guò)程,交互行為會(huì)隨著課程的推進(jìn),變得頻繁。由該表可以看出,各時(shí)段的網(wǎng)絡(luò)密度大于整體的網(wǎng)絡(luò)密度,這說(shuō)明,各個(gè)時(shí)段成員之間的聯(lián)系是比較緊密的。

      3.2 中心性分析

      中心性分析在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中很重要,中心性代表了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)者的影響力。節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中心性越大,說(shuō)明此節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中就越處于重要地位[14]。本研究主要從節(jié)點(diǎn)的度中心性、中介中心性、接近中心性以及特征向量中心性這幾個(gè)方面對(duì)課程在線(xiàn)交互中的學(xué)習(xí)者進(jìn)行研究。

      1)度中心性

      度中心性表示的是交互網(wǎng)絡(luò)中與某個(gè)節(jié)點(diǎn)相連的其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。在討論區(qū)中,度中心性是表示與某一個(gè)學(xué)習(xí)者創(chuàng)建聯(lián)系的成員數(shù)目。有向圖中的加權(quán)度表示學(xué)習(xí)者和其他學(xué)習(xí)者交互的總和,加權(quán)度分為加權(quán)出度和入度。加權(quán)出度表示成員答復(fù)發(fā)布話(huà)題者的帖子數(shù)目,加權(quán)入度表示發(fā)布話(huà)題者收到答復(fù)的帖子數(shù)目。本次構(gòu)建的在線(xiàn)學(xué)習(xí)交互網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)的度中心性的計(jì)算公式如式(1)所示:

      其中,C D(N i)為節(jié)點(diǎn)i的中心度,是計(jì)算節(jié)點(diǎn)i和其他g-1個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相連接的數(shù)量,xij表示節(jié)點(diǎn)i和j之間的相連情況,相連則值為1,不連接則為0(i≠j,排除i與自身的聯(lián)系)[9]。

      從表3可以看出,在所有網(wǎng)絡(luò)成員中,度中心性最高的是2號(hào)學(xué)習(xí)者,數(shù)值為8,表明該學(xué)習(xí)者在課程討論交流區(qū)中與8個(gè)網(wǎng)絡(luò)成員具有直接聯(lián)系,該學(xué)習(xí)者的加權(quán)出度等于加權(quán)入度,說(shuō)明2號(hào)學(xué)習(xí)者在課程討論中關(guān)注其他學(xué)習(xí)者和回復(fù)話(huà)題一樣多。成員6、8、9、10、11、14、19、21、24、26號(hào)度中心性均在2以下,參與交互次數(shù)極少,是課程討論區(qū)的不活躍群體。

      2)中介中心性

      一個(gè)成員處于多名成員之間,那么這個(gè)成員就起到一個(gè)中介的作用,位于網(wǎng)絡(luò)的中心,這樣就可以測(cè)量點(diǎn)的中間中心性。在交互網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)作為中介的次數(shù)越多,代表它的中介性就越高,控制資源能力就越強(qiáng)[15]。根據(jù)這些節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的中介中心性,如式(2)所示:

      此中,R(i)是矩陣,它的第(j,k)個(gè)元素是某一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)從節(jié)點(diǎn)j游走到k的概率,而該隨機(jī)游走包括了作為中間節(jié)點(diǎn)的i[9]。

      從表4可以看出,學(xué)習(xí)者2具有最高的中介中心度,說(shuō)明在在線(xiàn)課程討論中他對(duì)課程資源的控制能力較強(qiáng),在網(wǎng)絡(luò)交互中起到很好的橋梁作用。其次是學(xué)習(xí)者7號(hào),位于第二名,表明他在網(wǎng)絡(luò)的橋梁作用也非常重要。其余的學(xué)習(xí)者中介中心度均在1以下,表明這些學(xué)習(xí)者處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣,他們受到時(shí)間的限制被動(dòng)接受傳播思想。

      表4 中介中心性

      3)接近中心性

      一個(gè)節(jié)點(diǎn)比其他所有的節(jié)點(diǎn)距離網(wǎng)絡(luò)中都近,那么這個(gè)點(diǎn)的接近中心度就比較高,愈高的接近中心性,代表該節(jié)點(diǎn)越處于網(wǎng)絡(luò)中心,就可以快速到達(dá)其他的點(diǎn)。接近中心性代表接近程度,學(xué)習(xí)者越靠近中間,就少依靠其他學(xué)習(xí)者來(lái)獲取信息。確定一個(gè)網(wǎng)絡(luò)C,如計(jì)算式(3)所示, ||V v代表聯(lián)通塊中的頂點(diǎn)數(shù)量,表示先計(jì)算節(jié)點(diǎn)在聯(lián)通塊中的接近中心性,再通過(guò)乘以系數(shù)得到整體的接近中心性[9]。

      如表5所示,學(xué)習(xí)者2、7、11、17、18、21、24、25、22、1、4、5、12、15、8、14的接近中心性都在0.5以上,說(shuō)明這些學(xué)習(xí)者的接近中心性比較高,可以以較短的距離與其他學(xué)習(xí)者接觸,很少依托其他學(xué)習(xí)者來(lái)得到傳播信息。學(xué)習(xí)者0(教師)、3、6、9、10、13、16、19、20、23、26的接近中心性都為0,說(shuō)明這些學(xué)習(xí)者獲取信息時(shí),非常依賴(lài)其他學(xué)習(xí)者。

      表5 接近中心性

      4)特征向量中心性

      特征向量中心性是衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的影響力的指標(biāo)[11]。在交互網(wǎng)絡(luò)中,特征向量中心性衡量的是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的重要性,具有高中心度的點(diǎn)與某節(jié)點(diǎn)連接,那么該點(diǎn)就有高的重要程度。如果一個(gè)學(xué)習(xí)者的相鄰?fù)瑢W(xué)是網(wǎng)絡(luò)核心成員,那么該學(xué)習(xí)者會(huì)處于一個(gè)比較重要的位置。計(jì)算公式如式(4)所示:

      此中,c為比例常數(shù),aij看作鄰接系數(shù),x=[x1,x2,xi,…,x n]T,經(jīng)過(guò)多次迭代到達(dá)穩(wěn)定時(shí),可以寫(xiě)成這種形式:x=cAx,x是矩陣A對(duì)應(yīng)最大特征值的特征向量[16]。

      如表6所示,學(xué)習(xí)者13的特征向量中間性為1,學(xué)習(xí)者9和學(xué)習(xí)者10的都為0.924818,這三位學(xué)習(xí)者的是最高的,說(shuō)明他們的相鄰?fù)瑢W(xué)的影響力較大,因此學(xué)習(xí)者13、9、10處于網(wǎng)絡(luò)中的核心位置。學(xué)習(xí)者11、17、18、21、24、25、22、1、4、12、15、8、14的特征向量中心性均為0,說(shuō)明這些學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)中結(jié)交的相鄰學(xué)習(xí)者的影響力最低。

      表3 度中心性

      表6 特征向量中心性

      3.3 相關(guān)性分析

      學(xué)習(xí)者成績(jī)是對(duì)學(xué)習(xí)效果檢驗(yàn)的指標(biāo)之一,因而本次研究分析將個(gè)體網(wǎng)絡(luò)屬性,也就是節(jié)點(diǎn)的度中心性、中介中心性、接近中心性、特征向量中心性分別與學(xué)習(xí)者成績(jī)進(jìn)行相關(guān)性分析,從而得出學(xué)習(xí)者的交互行為與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系。最后通過(guò)比較不參與線(xiàn)上交互與參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者成績(jī)得出結(jié)論。

      1)度中心性與成績(jī)的相關(guān)分析

      利用spss21分析軟件將學(xué)習(xí)者的成績(jī)與度中心性進(jìn)行分析。由表7中顯示的結(jié)果可以看出,點(diǎn)的度中心性與成績(jī)的相關(guān)性極弱,它們之間的關(guān)系數(shù)是-0.038,P=0.428>0.05,說(shuō)明學(xué)習(xí)者在線(xiàn)交互次數(shù)的多少與成績(jī)之間沒(méi)有明顯關(guān)系,出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題的原因可能跟本次參與交互的人數(shù)有關(guān),實(shí)際參加在線(xiàn)交互的人數(shù)太少。

      因此,在在線(xiàn)課程中,學(xué)習(xí)者在線(xiàn)交互的次數(shù)越多,并不代表他的成績(jī)就越好,在線(xiàn)交互有利于解答學(xué)習(xí)者當(dāng)前對(duì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的疑惑,從而使他掌握了這個(gè)知識(shí)點(diǎn),提高了當(dāng)前的學(xué)習(xí)成績(jī),相應(yīng)的提高了整體的學(xué)習(xí)成績(jī)。

      表7 成績(jī)與度中心性之間的相關(guān)性

      2)中介中心性與課程成績(jī)之間的相關(guān)性

      利用spss21分析軟件將學(xué)習(xí)者的成績(jī)和中介中心性進(jìn)行相關(guān)性分析。從表8中顯示的結(jié)果可以得出,點(diǎn)的中介中心性與成績(jī)的相關(guān)性極弱,他們之間的關(guān)系數(shù)為0.003,p=0.494>0.05,說(shuō)明學(xué)習(xí)者的課程成績(jī)與他在交互網(wǎng)絡(luò)中為其他學(xué)習(xí)者搭建聯(lián)系的能力沒(méi)有多大關(guān)系。出現(xiàn)這個(gè)現(xiàn)象的原因跟參加線(xiàn)上討論的人數(shù)以及交互次數(shù)較少有關(guān),從而影響了相關(guān)性分析結(jié)果。

      表8 成績(jī)和中介中心性的相關(guān)性

      3)接近中心性和課程成績(jī)之間的相關(guān)性

      利用spss21分析軟件將學(xué)習(xí)者的成績(jī)與接近中心性進(jìn)行分析。從表9中顯示的結(jié)果可知,點(diǎn)的接近中心性與成績(jī)之間的相關(guān)性弱,相關(guān)系數(shù)為-0.279,p=0.084>0.05,說(shuō)明學(xué)習(xí)者成績(jī)的高低與學(xué)習(xí)者獲得信息的多少?zèng)]有直接關(guān)系,獲取信息越多,不代表他的成績(jī)?cè)礁摺?/p>

      表9 成績(jī)與接近中心性的相關(guān)性

      4)特征向量中心性和課程成績(jī)之間的相關(guān)性

      利用spss21分析軟件將學(xué)習(xí)者的成績(jī)與特征向量中心性進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如表10所示。由表中顯示的結(jié)果可知,點(diǎn)的特征向量中心性與成績(jī)呈現(xiàn)正相關(guān)的結(jié)論,但相關(guān)性比較弱,它們的相關(guān)系數(shù)為0.246,p=0.113>0.05,這說(shuō)明學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果在整體網(wǎng)絡(luò)中受到其他相鄰學(xué)習(xí)者數(shù)量和重要性影響不是很明顯。

      表10 點(diǎn)的特征向量中心性與成績(jī)相關(guān)性結(jié)果

      由此可以得出,在在線(xiàn)課程中,學(xué)習(xí)者主動(dòng)與核心成員建立聯(lián)系,交互次數(shù)增加,可能幫助他們獲取更有有用的信息,比如說(shuō)對(duì)提出的這個(gè)問(wèn)題有了更加全面的理解,收集到多種解決問(wèn)題的方法,拓寬了知識(shí)面,從而掌握了知識(shí)點(diǎn),有助于提高整體的學(xué)習(xí)成績(jī)。

      5)不參與線(xiàn)上交互與參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者成績(jī)比較

      結(jié)合線(xiàn)下學(xué)習(xí)者的真實(shí)成績(jī)進(jìn)行分析,由表11可知,參與課程的學(xué)習(xí)者人數(shù)為391人,他們平時(shí)成績(jī)平均分為95分,實(shí)驗(yàn)成績(jī)平均分為95分,總評(píng)成績(jī)平均分為76分,不及格率為1%。

      由表12可知,不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者人數(shù)為365人,他們平時(shí)成績(jī)平均分為95分,實(shí)驗(yàn)成績(jī)平均分為95分,總評(píng)成績(jī)平均分為76分,不及格率為1%。

      表11 課程全部學(xué)習(xí)者的期末成績(jī)情況

      表12 不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的期末成績(jī)情況

      由表13可知,參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者人數(shù)為26人,他們平時(shí)成績(jī)平均分為97分,實(shí)驗(yàn)成績(jī)平均分為96分,總評(píng)成績(jī)平均分為78分,不及格率為0。

      表13 參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的期末成績(jī)情況

      通過(guò)比較平時(shí)成績(jī)平均分,可以發(fā)現(xiàn),不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的平時(shí)成績(jī)平均分低于參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的平時(shí)成績(jī)平均分。

      通過(guò)比較實(shí)驗(yàn)成績(jī)平均分,可以發(fā)現(xiàn),不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的實(shí)驗(yàn)成績(jī)平均分低于參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的實(shí)驗(yàn)成績(jī)平均分。

      通過(guò)比較總評(píng)成績(jī)平均分,可以發(fā)現(xiàn),不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的總評(píng)成績(jī)平均分低于參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的總評(píng)成績(jī)平均分。

      通過(guò)比較不及格率,可以發(fā)現(xiàn),不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的期末總評(píng)成績(jī)的不及格率高于參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的期末總評(píng)成績(jī)的不及格率。

      綜上,參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者的期末成績(jī)平均分高于不參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者,而且參與線(xiàn)上交互的學(xué)習(xí)者都及格了,由此可以得出結(jié)論:學(xué)習(xí)者通過(guò)參與線(xiàn)上交互,有助于學(xué)習(xí)成績(jī)的提高。

      4 結(jié)語(yǔ)

      本文選取學(xué)者網(wǎng)在線(xiàn)課程平臺(tái)一門(mén)活躍課程,采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)課程參與者構(gòu)建了交互網(wǎng)絡(luò)社群圖,通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),學(xué)習(xí)者參與線(xiàn)上交互的積極性不高,整體網(wǎng)絡(luò)密度比較低,只有0.051。通過(guò)觀察學(xué)習(xí)者的交互行為和交互特征發(fā)現(xiàn),處于核心地位的成員并不多,很多都是只進(jìn)行了一次的交互,參與度比較低。通過(guò)對(duì)參與線(xiàn)上討論與不參加線(xiàn)上討論進(jìn)行學(xué)習(xí)成績(jī)比較發(fā)現(xiàn),參加線(xiàn)上討論的學(xué)習(xí)者成績(jī)較好,說(shuō)明學(xué)習(xí)者參與線(xiàn)上交互是有助于提高學(xué)習(xí)成績(jī)的。因此,教師作為課程的主導(dǎo)者,在整個(gè)教學(xué)過(guò)程中,應(yīng)該處于核心成員位置,積極發(fā)布一些重要話(huà)題,引導(dǎo)學(xué)習(xí)者去討論思考,鼓勵(lì)學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間積極討論,發(fā)表個(gè)人觀點(diǎn),通過(guò)交互,解決問(wèn)題。通過(guò)教師的引導(dǎo),盡快讓學(xué)習(xí)者適應(yīng)在線(xiàn)交互,激發(fā)學(xué)習(xí)的積極性。在活動(dòng)設(shè)計(jì)方面,可以多設(shè)計(jì)一些在線(xiàn)活動(dòng),比如小組學(xué)習(xí)、主題討論等活動(dòng),增加學(xué)習(xí)者的交互行為,并將交互行為進(jìn)行量化,比如作為平時(shí)成績(jī)的一部分,這樣可以增加學(xué)習(xí)者交互的次數(shù),提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)積極性進(jìn)而提高學(xué)習(xí)效果。

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