面向多维关联的社会认知网络分析——协作学习交互研究的新进展
协作学习交互研究的核心是从"横向的关系构成"与"纵向的关系演化"两个维度,对小组成员的"生产性"相互作用关系进行分析.将社会认知网络分析引入协作交互研究中,并重点探讨社会认知网络的内涵、分析框架、要素及分析思路,得到如下结论:首先,社会认知网络分析作为协作学习交互研究的新视角,能够从社会认知网络结构与演化的角度,对协作交互过程进行多维、关联、动态化的表征和分析;其次,社会认知网络分析框架融入了社会网络和认知网络的关键指标,包含节点层、关系层和网络层三个层级;最后,社会认知网络分析的基本思路包含目标与编码框架确定、数据整理与编码、网络模型构建以及网络模型分析等过程.进一步进行的案例分析发现,社会认知网络分析方法能够揭示协作学习小组的社会认知网络结构特征与关键指标,并描述小组网络结构演化的基本过程.基于此,未来相关研究的发展方向在于:扩展社会认知网络分析框架与指标,实现对社会认知网络节点与关系的精准描述;采用智能语音识别与深度神经网络结合的方式分析与编码,减轻数据处理和分析的负担;探索将社会认知网络分析整合到论坛、WIKI等协作学习平台中,以实现社会认知网络的动态可视化呈现.
社会认知网络分析、社会网络分析、认知网络分析、学习分析、CSCL
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G420(教学理论)
本文系2018年度国家社科基金教育学青年项目"在线协作学习投入分析与评价研究"项目编号:CCA180257
2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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