《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011-2020 年)》中提出，實現(xiàn)教育信息化的方法之一是要推動信息技術(shù)與教育教學(xué)的“深度融合”，學(xué)習(xí)分析就是促進這種“深度融合”的有效抓手。隨著智能教育的發(fā)展，在學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中通過各種終端和學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的挖掘與分析探索知識的建構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以此來開展相應(yīng)的預(yù)測機制，為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)提供有效的參考和決策依據(jù)。學(xué)習(xí)分析是近年來大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的典型應(yīng)用，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展為數(shù)據(jù)的處理提供了技術(shù)和方法的支持;可視化研究的深入為學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)處理的結(jié)果可視化呈現(xiàn)提供了參考模型。學(xué)習(xí)分析結(jié)果的可視化呈現(xiàn)為教師和教育工作者快速調(diào)整教學(xué)策略、開展預(yù)測機制等提供了清晰且客觀的依據(jù)。

　　作者以“學(xué)習(xí)分析”為關(guān)鍵詞在萬方、中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫進行檢索，關(guān)于學(xué)習(xí)分析的研究主要集中在2011年以后，且呈逐漸遞增的趨勢。研究的具體內(nèi)容分為理論研究和實踐研究，理論研究多是探討現(xiàn)狀趨勢和分析模型的建立等，而實踐研究則較少，而且多是工具開發(fā)、平臺架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析在類似MOOC等大型在線學(xué)習(xí)的評價研究等，對于具體小范圍細(xì)粒度的研究則較少。對于學(xué)習(xí)個體而言，整體的分析只具有參考價值，不能起到針對性的指導(dǎo)作用;在教育教學(xué)方面的研究則主要集中在知識管理的可視化和教學(xué)過程的可視化，對于學(xué)生學(xué)習(xí)過程的分析以及可視化的呈現(xiàn)則較少。對于教師的日常教學(xué)來說，只有對學(xué)生學(xué)習(xí)狀況的全面掌握和了解，才能改進教學(xué)策略，提高學(xué)習(xí)效率;清晰可視的分析結(jié)果利于教師快速調(diào)整教學(xué)策略。

　　1.對象分析

　　本次研究對象是某校教育技術(shù)專業(yè)2013級大二的43名學(xué)生，對計算機的基本操作比較了解，同學(xué)之間比較熟悉，消除了交流時的親疏障礙。該班同學(xué)是一個完整獨立的群體，目標(biāo)一致，利于社群界限的劃分和數(shù)據(jù)的收集與分析，本實驗將該班學(xué)生分為7個學(xué)習(xí)小組。

　　2.方案設(shè)計

　　本次研究以何克抗編著的《教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計》13—16周的課程為實驗單元，采取線上線下混合的學(xué)習(xí)模式，實驗內(nèi)容以小組為單位，自選一門中小學(xué)課程或其他培訓(xùn)課程，完成從教學(xué)授課到評價的全過程。在第一周對所設(shè)計的課程進行分析，包括教學(xué)目標(biāo)、學(xué)習(xí)者特征、教學(xué)資源、學(xué)習(xí)資源設(shè)計、教學(xué)設(shè)計結(jié)果評價等;第二、三周是對整個教學(xué)過程及評價進行系統(tǒng)設(shè)計及改進;第四周實施教學(xué)和評價。

　　教師開通了微博群用于大家的交流和溝通。課前教師會把本節(jié)課的任務(wù)分為選學(xué)和必學(xué)，以及個人作業(yè)和小組作業(yè)。所要學(xué)習(xí)的內(nèi)容要求和注意事項以文件的形式上傳分享，并且會同時分享優(yōu)秀的教學(xué)設(shè)計范例和視頻。每個小組把自己的作業(yè)進行上傳，并且可以就某個知識點或者課件等分享給特定學(xué)生或者小組;同時還開有QQ群和討論組;課上每個小組分別對自己的設(shè)計和進度以及具體分析工作進行匯報，由教師和其他小組進行點評并給出改進建議，最后根據(jù)設(shè)定的評價量表進行打分;課后要根據(jù)課上的討論和講解修改個人和小組的作業(yè)，再提交，教師進行評價打分。

　　3.研究方法

　　本研究主要采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，這種方法以數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)，通過軟件分析將信息以可視化的方式表示出來，采用SNA，建立社會關(guān)系的模型，發(fā)現(xiàn)群體內(nèi)行動者之間的社會關(guān)系。社會網(wǎng)絡(luò)分析方法還可以協(xié)助分析出行動者之間流動的一些有形的數(shù)據(jù)和無形的信息，該方法可以使社群成員的整體關(guān)系可視化，并且能夠分析出群組內(nèi)部的各種關(guān)系，如小團體、意見領(lǐng)袖等。由于有些活動是課下進行，因此在數(shù)據(jù)分析的過程中也使用了訪談與調(diào)查法相結(jié)合的方式，采用定性和定量相結(jié)合的方式，使結(jié)果分析更加全面和準(zhǔn)確。

　　本論文的數(shù)據(jù)收集和分析是根據(jù)王永固提出的互動網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)構(gòu)的一般流程進行的。采用手動收集問卷的形式，收集了班級學(xué)生線上和線下交互的信息。把班級、小組和宿舍作為互動網(wǎng)絡(luò)的單元分析了社群體、內(nèi)聚力、中心性和角色空間。

　　1.數(shù)據(jù)的收集方法

　　根據(jù)王永固的流程收集數(shù)據(jù)，有系統(tǒng)日志自動收集和手動問卷收集，本研究收集的是學(xué)生線上線下的交互信息，是手動問卷收集，分析數(shù)據(jù)主要是從回收的問卷中提取。由于此次問卷調(diào)查的是在宿舍進行，發(fā)放到個人手中，因此問卷的回收率達到100%，同時也保證了學(xué)生之間互不影響，結(jié)果更真實可信。

　　2.數(shù)據(jù)處理

　　本文為了對被試隱私的保護，對被試成員采用編號的形式，對于有效樣本的數(shù)據(jù)，同類型的一次交流算是一次交互，如A向B請教理論知識，那么就記作A對B的一次交互。利用Excel把這些數(shù)據(jù)整理成一個N×N的矩陣進行分析。在分析某些特征的時候?qū)×N的關(guān)系矩陣進行了二值化處理，將權(quán)重化為0和1。輸入UCINET軟件，得出社群圖網(wǎng)絡(luò)密度、點入點出度、中心度及小團體等數(shù)據(jù)。

　　3.數(shù)據(jù)分析

　　通過數(shù)據(jù)的處理，得到一些社群圖、凝聚子群、中心度等信息，作者又進一步對這些信息進行了分析，主要闡述了軟件處理得出的圖形和數(shù)據(jù)表示的含義以及這些圖形和數(shù)據(jù)所包含的學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況等。

　　(1)社群圖的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析

　　圖1是作者通過問卷調(diào)查整理分析得出該班交互二值化矩陣：若兩同學(xué)之間有交往交互我們?nèi)≈禐?，沒有交互關(guān)系取值為0。同時這個矩陣圖也是一個有向選擇，第一列為主動的選取方學(xué)生編號，第一行為被選方編號。比如3號同學(xué)選擇了1、2、4、5等同學(xué)，則在第四行的2、3、5、6列記為“1”，其余記為“0”。

　　在圖1所示的矩陣中很難分析出整個社群的交互關(guān)系情況，所以，我們通過對二值化矩陣圖的處理得到了班級交互的社群圖。

圖1   整體社群成員關(guān)系矩陣

　　社群圖可以形象地描述社群成員之間的關(guān)系,圖中的各個節(jié)點代表社群中的每一個成員,線條表示各成員之間的交往關(guān)系。該圖將班級交互網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化,這里的線段為有向線段，線段指向的成員是被交互成員，被有向線段指向越密集的成員說明在該團體中越活躍，對整個社群的互動貢獻也越大。

　　從圖2的社群成員交互網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中我們可以看出該班的交互社群網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)密度不均勻，有些學(xué)生與班級同學(xué)交互頻繁，他們在一些多媒體的制作和課程的設(shè)計中與同學(xué)交流頻繁，有較強的解決問題能力和專業(yè)綜合素質(zhì)。他們幫助組內(nèi)其他同學(xué)或者其他小組解決技術(shù)或者專業(yè)理論方面的難題，在群里的分享和發(fā)帖得到了很多同學(xué)的關(guān)注。他們影響著整個社群的交往情況，在整個交互群中處于中心地位，屬于意見領(lǐng)袖，如圖中的5、6、9、14、15、33、35等同學(xué)。

圖2   社群成員交互網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

　　而有些學(xué)生則處于社群的邊緣，在圖中的連接點較少，他們甚少與其他成員溝通，或者只與固定的幾個人進行交互，與班級的其他同學(xué)很少交往，也很少發(fā)帖或者分享，對班級交互貢獻較小，如圖中的22、23、26、27、34、41等同學(xué)。

　　(2)整體社群中心度分析——矩陣法

　　從社群圖中我們清晰地知道了整個班級的交往狀況，也分析出了哪些學(xué)生與別的學(xué)生互動頻繁，而哪些學(xué)生又處在社群的邊緣，與同學(xué)互動較少。接下來筆者又通過分析成員的點出度和點入度以及中心度等，進一步探究社群成員的交互中，哪些成員是主動與別人交互，哪些成員是被動交互，以及哪些學(xué)生處于交互的中心等，進一步了解成員之間的交互具體動向。

　　中心度包括點度中心度、中間中心度、接近中心度、特征向量中心度等，其中點度中心度使用最廣泛。點度中心度(點出度和點入度之和)通常用來衡量誰在該社群中成為最主要的中心人物。它刻畫的是每個成員在此社群中的局部中心指數(shù)。[6]我們可以從每個成員的點入度、點出度、點度中心度等幾個方面進行分析，得出每個成員主動及被動與其他同學(xué)交互的人數(shù)，以及交互的總?cè)藬?shù)等，經(jīng)分析統(tǒng)計如圖3所示：

圖3   社群矩陣的點度中心度數(shù)據(jù)表

　　從圖3中，可以看到不同的社群成員表現(xiàn)出不同的點出度和點入度，點出度表示的是一個成員主動與他人交互的情況;點入度表示該成員被其他成員主動交互的情況;點入度值越大，說明該成員在社群中的威信越高，越處于核心地位。點度中心度就是點出度與點入度之和，是描述成員與其他多少個成員有直接關(guān)系的數(shù)量指標(biāo)。

　　從分析結(jié)果來看，該班按照點度中心度從大到小排列前6位學(xué)生的編號分別為33、5、19、24、13、20，這些成員與其他社群成員相比擁有更多的連結(jié)關(guān)系，(如編號為33的學(xué)生，主動與他聯(lián)系的學(xué)生有6個，他主動聯(lián)系的人數(shù)是6人)他們與社群中其他成員交互比較多，是群體的核心人物，在社群中具有很強的影響力和凝聚力，他們是整體社群網(wǎng)絡(luò)的意見領(lǐng)袖;從圖中還可以發(fā)現(xiàn)一部分成員處于社群的邊緣，不喜歡和同學(xué)交流，與別人聯(lián)系較少。如節(jié)點3、39、40、41、42、2等在圖中的連結(jié)較少，他們很少主動與其他學(xué)生進行交互，其他學(xué)生也很少主動與他們進行交互。

　　其中，編號為23、35、32、27、27、31、9、15成員的點入度都大于點出度，說明同學(xué)喜歡和他們交流;同時他們的點出度也相對比較大，說明他們也積極與其他社群成員交流，熱愛集體活動和集體任務(wù)，是社群中的“活躍者”;還有些學(xué)生的點出度大于點入度，如編號為13、20、10、17、22等幾位成員，他們關(guān)注別的同學(xué)比較多，經(jīng)常與別的同學(xué)一起討論完成作業(yè)和任務(wù)的理論技術(shù)等方面的知識，他們對社群的貢獻也較大，地位也較高。經(jīng)進一步的訪談可知這類成員一般都是小組組長或者班干部、在班級處于組織或者小組中起協(xié)調(diào)作用的人;社群中有一部分成員，他們的連結(jié)關(guān)系數(shù)量中等，如編號為6、7、31、8、4、16等幾名成員;另外還有些成員不經(jīng)常參與班級交互活動，點入度點出度都比較低，對社群貢獻不大，如編號為3、39、40、41、42、2等幾位學(xué)生。

　　成員的中心度和活躍度對成員的課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成程度和學(xué)習(xí)成績有重要影響。

圖4   學(xué)生成績表

　　圖4是學(xué)生的個人成績表，經(jīng)分析可知，交互社群中的活躍分子，即點出度或點入度較高的學(xué)生，如1、5、7、9、13等學(xué)生的點出度和點入度都較大，他們的成績也相對較好，一般都在85分以上;而點出度和點入度都較低的學(xué)生如26、38、34、25、23，他們的成績相對較差，一般都在80分以下。

　　通過UCINET分析得出，整個社群網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點入度中心勢和點出度中心勢都是4.923%。兩數(shù)值差距不大，這說明網(wǎng)絡(luò)關(guān)系比較對稱。中心勢越接近1，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越具有集中趨勢。從其中心勢值來看，整個網(wǎng)絡(luò)的中心勢一般，沒有明顯的集中趨勢。這與本次研究課堂采取的小組合作相一致，也就是說本次課堂教學(xué)的有一些任務(wù)是以小組為單位完成的，學(xué)生的交互多以小組為單位，而不會以整個班級為單位，而且在完成個人任務(wù)時，他們也往往更傾向于與小組內(nèi)成員交互，所以會出現(xiàn)大部分學(xué)生的交互是在小組范圍內(nèi)完成。

　　(3)凝聚子群分析

　　經(jīng)中心度的分析可知，本次課堂的交互中有些學(xué)生的交互大都在小團體內(nèi)進行，那么對于整個班級來說，凝聚指數(shù)是多少?存在多少個小團體?我們又進行了凝聚子群的分析。

　　凝聚子群分析是社會網(wǎng)絡(luò)分析的重要方法，對了解整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有重要意義。凝聚子群密度主要用來衡量一個大的網(wǎng)絡(luò)中小團體現(xiàn)象是否很嚴(yán)重,將子群從整個網(wǎng)絡(luò)中分離出來，能了解子群對整體網(wǎng)絡(luò)的影響。凝聚子群的指數(shù)取值范圍是[-1,+1]，值越靠近1，則表明關(guān)系越趨向于發(fā)生在群體之外;值越靠近-1，則表明子群體與外部群體的關(guān)系越少，關(guān)系趨向發(fā)生在子群體內(nèi)部;而值越靠近0，則表明關(guān)系之間看不出派系關(guān)系。圖5為整體社群網(wǎng)的凝聚子群密度：

圖5   凝聚子群密度

　　從圖5中可以看出， 凝聚子群的密度是比較明顯的， 已經(jīng)達到了-0.409，說明該班的交互傾向于小團體內(nèi)部交互，即各個子群體內(nèi)部的成員之間關(guān)系相對緊密，也就是說該班的學(xué)習(xí)交互不是班級成員間的普遍交互，交互多在團體內(nèi)部進行，與群內(nèi)的其他小團體交互較少。整個班級的交互沒有形成“打成一片”的狀況。

　　(4)小團體分析

　　既然社群的交互存在小團體，那么這些小團體成員有哪些組成?和分組的小組成員是否一致?作者輸入數(shù)據(jù)后，生成小團體的個數(shù)及其成員，如圖6所示：

圖6   小團體個數(shù)分析圖

　　在圖6中，我們把3個人以上的團體稱為小團體，從圖中我們可以看出該班存在8個小團體，但是為了驗證這些小團體成員是否和分組成員一致，我們需要分析小團體成員和分組成員的匹配程度，即一個小團體的成員在同一學(xué)習(xí)小組的概率。該班小團體成員和學(xué)習(xí)小組成員的匹配程度如圖7所示：

圖7   小團體成員與學(xué)習(xí)小組成員的匹配率

　　從圖7中我們可以看出，該班整體交互網(wǎng)的8個小團體大部分都分布在相應(yīng)的學(xué)習(xí)小組內(nèi)，或者兩個小組交叉存在，進行積極的溝通和了解學(xué)習(xí)內(nèi)容，但也有一部分成員不與學(xué)習(xí)小組內(nèi)的成員交流，也不與成員外的人員交流。

　　知道了整個社群內(nèi)存在小團體現(xiàn)象，以及小團體成員和學(xué)習(xí)小組成員的匹配程度，那這種現(xiàn)象對課堂表現(xiàn)和學(xué)習(xí)成績有什么影響呢?我們又進行了對比：(見表1)

　　從表1可以看出，學(xué)習(xí)小組內(nèi)部沒有形成互動小團體而且組內(nèi)成員也沒有和其他小組成員構(gòu)成小團體的，該組的平時成績和總成績會受到較大影響，如第4和第7小組，訪談發(fā)現(xiàn)，兩個小組內(nèi)的成員團結(jié)性不夠，平時交流較少，因此小組合作效果不好，影響整體成績;而小組成員和小團體匹配達到100%的小組里，也就是說基本是小組內(nèi)交互，如第1和第3小組，平時和最終的總成績都較高，他們組內(nèi)交互較多，不論是在完成小組任務(wù)還是個人任務(wù)，遇到問題組內(nèi)成員可以相互幫助或者共同尋找解決辦法。觀察成績最高的第2小組發(fā)現(xiàn)，這個小組內(nèi)部不僅形成小團體，而且組內(nèi)成員和其他成員28、29互動較多，也就是說該組組內(nèi)互動合作較好，同時又與其他小組互動是該組取得高成績的一個重要因素。

　　(5)整體社群網(wǎng)絡(luò)密度分析

　　社群網(wǎng)絡(luò)密度表示的是社群成員之間聯(lián)系的緊密程度,固定規(guī)模組織的成員之間聯(lián)系越多,網(wǎng)絡(luò)的密度也就越大。密度值介于0和1之間,值越接近1,則代表彼此之間關(guān)系越緊密,越接近0聯(lián)系越松散。我們把密度為0.3作為劃分一個社群成員之間聯(lián)系疏密與否的標(biāo)準(zhǔn)。圖8為整體社群網(wǎng)絡(luò)的密度：

圖8   整體社群網(wǎng)絡(luò)密度

　　從圖8可以看出，整體網(wǎng)的密度為0.1467，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于標(biāo)準(zhǔn)密度0.3538，所以我們可以認(rèn)為整體網(wǎng)絡(luò)中各成員的聯(lián)系不夠緊密。從個人的交互程度、小組內(nèi)交互程度與成績的關(guān)系，可知，該班整體的互動關(guān)系欠佳，對整個班級的成績不利，應(yīng)該引起教師的高度重視。

　　1.總結(jié)

　　通過作者利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對大二某班四周的翻轉(zhuǎn)課堂實驗進行研究，經(jīng)過社群圖、中心度分析可以得出以下結(jié)論：

　　一是整個班級的交互不均衡，有的學(xué)生之間的交互較為頻繁，而有些處于社群的邊緣，少與其他同學(xué)交流。交流較為頻繁的學(xué)生點出度和點入度都較高，影響著整個網(wǎng)絡(luò)，教師在教學(xué)過程中應(yīng)該積極發(fā)揮這些人的帶頭作用，把他們作為帶動學(xué)困生和連接協(xié)作小組或交互小團體的關(guān)鍵人物，而對于極少參與交流互動的學(xué)生則應(yīng)該給予高度重視，分析他們不交互的原因是由于存在學(xué)習(xí)困難難以與其他同學(xué)學(xué)習(xí)交流還是因為遇見問題喜歡自己研究，如果存在學(xué)習(xí)困難，教師應(yīng)及時采取解決措施，避免他們與整個課堂脫節(jié)。

　　二是交流較多的學(xué)生對課堂的滿意度和參與度較高，個人成績也比較高，那些交流較少的學(xué)生對該課堂的滿意度較低，存在學(xué)習(xí)困難，成績相對較低。也就表明課堂的參與度的高低與學(xué)生的成績高低成對應(yīng)關(guān)系，教師應(yīng)該采用“一幫一”或者小組內(nèi)協(xié)作互助的形式，積極調(diào)度學(xué)困生參與課堂和學(xué)習(xí)的積極性。

　　三是在整個社群的交互中有小團體的趨勢，且小團體與學(xué)習(xí)小組的匹配程度較高，也就是互動多發(fā)生在學(xué)習(xí)小組內(nèi)部，這有利于學(xué)生完成需要多人協(xié)作的任務(wù)，利于學(xué)生合作精神的培養(yǎng)。同時也發(fā)現(xiàn)，組與組之間的交流協(xié)作對整個小組的績效有很大提高。教師在教學(xué)的過程中應(yīng)該積極鼓勵這種組內(nèi)合作和組間合作。

　　四是社群網(wǎng)絡(luò)的整體密度不夠，這不利于整個班級在該門課程的交互和對績效的評價，教師應(yīng)該在以后的教學(xué)中充分調(diào)動班級的整體互動。

　　2.研究優(yōu)勢與局限

　　學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的挖掘和對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析，為教學(xué)策略調(diào)整和預(yù)測機制的采取提供了科學(xué)依據(jù)。社會網(wǎng)絡(luò)分析的研究樣本較小，并且能對研究樣本進行細(xì)粒度、準(zhǔn)確的分析，研究結(jié)果針對性強，可視化程度高。本次研究選取了某校大二的一個班級作為研究對象，利用個案研究來說明如何借用大數(shù)據(jù)分析的思想，通過網(wǎng)絡(luò)分析的方法對小數(shù)據(jù)分析，并且對分析的結(jié)果進行可視化的呈現(xiàn)。同時也說明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)可以通過對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析更好地掌握學(xué)習(xí)狀況，并能通過有效措施對學(xué)習(xí)過程進行干預(yù)，是對傳統(tǒng)學(xué)習(xí)的有效補充。本文通過個案分析闡述了學(xué)習(xí)分析可視化的一種方法，更多學(xué)習(xí)分析的可視化方法有待于進一步研究;且本次研究的內(nèi)容是針對整個班級交互的整體狀況，至于交互的具體次數(shù)、內(nèi)容等無法清晰顯示，希望后來的研究者能進一步改進和完善。