本文以《現(xiàn)代教育技術》課程論壇為研究對象,運用社會網絡分析法、統(tǒng)計學研究方法、比較研究法等方法對論壇交互的數量、社會網絡關系等進行了較詳細的研究,并比較了MOOC學習者和SPOC學習者在此方面的差異及論壇交互和學習成績之間的關系。研究發(fā)現(xiàn):發(fā)帖量的變化趨勢和參與討論人數的變化趨勢基本是一致的,發(fā)帖者的角色會影響帖子受關注的程度,且大多數SPOC學習者的發(fā)帖量高于MOOC學習者;社會網絡分析的結果表明,行動者之間的聯(lián)系比較松散,網絡中存在大量的孤立點,活躍性較差;參與交互的人數較選課人數來說較少,大多數的學習者都扮演著"隱客"的角色;SPOC學習者相對于MOOC學習者具有更高的課程完成率;論壇交互數量與學習成績呈正相關,論壇交互數量越高,學習者的成績也越高。為此,提出若干促進論壇交互及改進課程的建議,為理性看待MOOC與SPOC提供參考。 

【文章來源】：中國教育信息化. 2018,(21)

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

綜合討論區(qū)發(fā)帖量和參與討論人數

進行了統(tǒng)計，數據統(tǒng)計結果見表4。四、社會網絡分析利用UCINET軟件分析事先創(chuàng)建的關系矩陣，從而得到開課期間三個不同時間段，即開課初、開課中、開課末論壇交互參與者的社群圖，并進行優(yōu)化處理，結果如圖3、圖4、圖5所示。具體方法為：以各節(jié)點的中心度（degree）為權重，設置各節(jié)點的大小，權重越高，節(jié)點越大。在經過優(yōu)化處理后的社群圖中，節(jié)點越大，說明該節(jié)點的中心度越高，行動者在社會網絡中具有更高的活躍度。圖2每個首帖的瀏覽次數與回帖次數表3MOOC學習者和SPOC學習者發(fā)帖總量對比分析學習者類型人數發(fā)帖總量極小值極大值眾數均值MOOC學習者483102421268221.20SPOC學習者16194831112743229.84表4MOOC學習者和SPOC學習者發(fā)首帖和回帖數量對比分析帖子學習者類型人數發(fā)帖總量極小值極大值眾數均值首貼MOOC學習者48354303201.12SPOC學習者1619234806801.45回帖MOOC學習者48396990241220.08SPOC學習者16194596302163228.39圖3開課初論壇交互社群圖前沿論壇14

說明該節(jié)點的中心度越高，行動者在社會網絡中具有更高的活躍度。圖2每個首帖的瀏覽次數與回帖次數表3MOOC學習者和SPOC學習者發(fā)帖總量對比分析學習者類型人數發(fā)帖總量極小值極大值眾數均值MOOC學習者483102421268221.20SPOC學習者16194831112743229.84表4MOOC學習者和SPOC學習者發(fā)首帖和回帖數量對比分析帖子學習者類型人數發(fā)帖總量極小值極大值眾數均值首貼MOOC學習者48354303201.12SPOC學習者1619234806801.45回帖MOOC學習者48396990241220.08SPOC學習者16194596302163228.39圖3開課初論壇交互社群圖前沿論壇14

【參考文獻】：
期刊論文
[1]國際MOOC研究熱點與趨勢——基于2013-2015年文獻的Citespace可視化分析[J]. 石小岑,李曼麗.  開放教育研究. 2016(01)
[2]MOOC學習行為及效果的大數據分析——以北大6門MOOC為例[J]. 賈積有,繆靜敏,汪瓊.  工業(yè)和信息化教育. 2014(09)
[3]校園教育輔助類虛擬學習社區(qū)交互研究[J]. 路林林,李興保,宋燕.  遠程教育雜志. 2013(01)
[4]虛擬學習社區(qū)中學習者交互因素研究[J]. 尚建新,解月光,王偉.  電化教育研究. 2010(08)
[5]意見領袖在虛擬學習社區(qū)社會網絡中的作用[J]. 王陸,馬如霞.  電化教育研究. 2009(01)
[6]遠程教育中互動的理念及派別之述評[J]. 辛娜敏,王立勛,張偉遠.  中國遠程教育. 2003(17)

碩士論文
[1]基于社會網絡分析的虛擬學習社區(qū)的社會交互研究[D]. 劉榮梅.揚州大學 2014
[2]基于社會網絡分析的網絡課堂中的交互行為研究[D]. 肖莉.華中師范大學 2011
[3]網絡學習共同體中的師生交互行為個案研究[D]. 胡勇.首都師范大學 2007



本文編號：3290307