基于社会网络分析的在线学习行为分析实证研究
摘 要：随着大数据技术在教育领域的渗透，学习分析已经成为教育工作者关注的热点，相关的分析方法和技术也日趋成熟。其中，社会网络分析已逐渐成为该领域重要的分析方法之一。本文通过对华中师范大学云课堂平台上《文学翻译》课程的论坛讨论区进行数据采集，采用社会网络分析和相关分析方法，分析在线学习者在互动讨论中形成的社会网络位置信息与学习成效之间的相关性。研究结果表明，在论坛中，学习成效高的学习者趋于同学习成效低的学习者建立交互联系，而学习者的社会网络中心性与学习成效之间呈现显著的正相关性，且学习成效高的学习者往往具有更高的声望和影响力。
关键词：社会网络分析;社会网络位置;学习成绩;学习分析
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2019）01-0005-06
一、引言
近年来，大规模在线开放课程（MOOC）在世界范围内迅速兴起，世界各国都在争相布局数字教育建设，抢占未来教育发展的战略制高点。教育部2015年发布的《关于加强高等学校在线开放课程建设应用于管理的意见》中指出，将加快推进适合我国国情的在线开放课程和平台建设，促进课程应用，加强组织管理。因此，越来越多的高校加入到在线课程学习平台的建设队伍。同传统课堂学习的交流相比，在线学习不仅增加了学习者参与课程的积极性与自主性，而且为学习者与学习者、学习者与教师、学习者与学习资源之间更频繁、更深度的交互行为提供可行性，有利于实现协作学习，这对于改善学习进程、提高学习绩效具有重要意义。[1]在线学习环境下，学习者通常会依据自身的学习需求、兴趣爱好或者以任务驱动为导向，自发地组织在一起而形成一个学习共同体。这种共同体建立在社会关系的概念上[2]，且通过在线学习系统、社交媒体等生成了越来越多复杂的交互数据。在线学习所形成的学习共同体构成了一个学习网络，每个人都是这个网络中的一个节点，成员之间的交互使知识在网络中得以建构，而成员之间交互所形成的社会网络关系结构和特点是怎样的、成员在网络中的位置对于学习效果有怎样的作用等问题都值得我们深入探讨。这对于改进我们的教育教学方式、优化学习效果有着重要的意义。在学习分析领域，社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）已成为一种研究学习共同体组成结构与动态演化的重要方法，也为学习网络中各种关联要素的可视化提供了重要的量化依据。在在线课程中，社会网络分析旨在揭露这些结构属性与学...
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