基于社會網絡分析工具分組的小組合作學習研究

侯建軍，侯力維，梁占華

(1.寧夏大學 教育技術系，寧夏 銀川750021;2.鄭州時代數圖信息技術有限公司，河南 鄭州450000)

1 問題提出

社會網絡分析(Social Network Analysis，SNA) 是對社會關系結構及其屬性加以分析的一套規范與方法，它以不同行動者(如個體、群體、組織) 所構成的關系作為主要研究對象，而不是行動者本身，即研究對象為關系數據，而不是傳統統計學意義上的屬性數據［1］。由于教育活動的社會屬性，社會網絡分析同樣適用于教學活動研究，可以做宏觀層次的整體社會網絡結構分析、中觀層次的社會網絡內部子結構分析、微觀層次的行動者中心性與聲望分析［2］。

通過對相關文獻的分析發現: 國內學者運用社會網絡分析方法對班級整體網絡結構進行具體分析與實證研究，為班主任班級管理提供了一定參考［3］。另外，在虛擬學習社區中，國內學者王陸［2］等通過分析學習者互動關系，對學習社區中學習群體關系、意見領袖與凝聚子群進行了深入研究。

通過對國內外關于分組合作學習的實踐研究分析發現，合作學習中較有代表性的分組(同質分組、異質分組、隨機分組等) 策略過分強調學生學業成績、性格及興趣等因素，由于學習動態特征及合作所需非智力因素，分組忽視了個體間關系結構即學生合作意愿，小組長作用難以發揮。

既然社會網絡分析可以分析班級成員間的網絡結構以及意見領袖，社會網絡分析方法能否為小組合作學習中的分組策略、小組長(意見領袖) 的確定提供依據? 如果可行，分組合作學習效果如何? 本文試圖就此展開具體研究。

2 相關概念及工具說明

“社會網絡分析”是指研究者把群體成員及其相互關系作為研究內容，通過特定方法測量群體成員間關系或通過彼此交流與互動傳遞的信息、資源等，探討網絡結構中個體或次團體間的互動關系，以此分析群體間所蘊含的結構以及結構對群體成員與整個群體的影響等［4－5］。

本研究正是利用社會網絡分析工具UCINET6.0［6］分析實驗班學生在以下方面的關系: ①班級整體社會網分析。通過密度、平均距離與聚類系數分析，了解班里學生的聯系緊密程度，是否存在小團體; ②進行班級社會網絡內部子結構分析。找到班里存在的子群(小團體) ，以及子群中核心成員，以此作為分組與小組長確定的參考依據。

3 研究設計與實施

3.1 研究對象選擇

本研究選取銀川市某小學六年級語文教師授課的兩個平行班作為研究對象，兩個班情況基本一致。隨機選擇六(1) 班為實驗班(男生18 人，女生15 人，共33 人) ，六(2) 班為對照班(男生18 人，女生14 人，共32 人) 。對照班沿用原教學活動的組間同質組內異質分組策略，實驗班基于社會網絡分析工具進行分組。

3.2 實驗班進行分組

3.2.1 實驗班人際關系社會網問卷調查與數據收集

本文采用Krackhardt 等人提出的個人在組織中所形成的4 種不同社會網絡的問卷，包括: 情感關系網、咨詢關系網、情報關系網、信任關系網4 個維度［7］。情感關系網是用來反映學生交往密切程度; 咨詢關系網是網絡中學生信息交流狀況;情報關系網反映學生相互傳遞信息情況;信任關系網反映了學生互相信任程度。問卷填寫完成以后，研究者以編號1、2、3……代替姓名，最后得到33 份問卷。利用UCINET6.0 軟件得到實驗班人際關系社會網數據矩陣，如表1 所示。

表1 實驗班人際關系社會網數據矩陣

表1 中矩陣行是特定關系發起者，列是特定關系接受者，行與列中數字1、2、3……33 表示班級成員，用i 行與j 列交叉處的值Xij表示成員間關系，比如，如果Xi向Xj主動交流兩次，則Xij的值就為2;如果沒有主動交流，則為0。表1反映了實驗班學生相互交往的情況。

3.2.2 實驗班整體社會網分析

為了解實驗班學生聯系緊密程度，是否存在明顯小團體分布可能性，本研究對實驗班整體網社會屬性(密度、平均距離、聚類系數) 進行分析。整體網密度是衡量網絡內學生間交互程度的指標，網絡密度越大，班里學生交往越密集;平均距離反映班里信息傳遞的速度;聚類系數用來判斷實驗班是否具有小團體效應?；趯嶒灠嗳穗H關系社會網數據矩陣，通過UCINET6.0 軟件分析，得到實驗班學生聯系緊密程度的3 項屬性值，如表2 所示。

表2 實驗班整體社會網屬性

密度取值范圍在0 －1 之間(0 代表網絡成員間沒有任何交往，1 代表網絡中每兩個成員間都有交往) ，由表2 可知實驗班密度屬性值為0.596，表示群成員整體交互程度尚可，不算太過緊密。平均距離為2.504，說明每兩個節點間平均要經過2.504 個成員，才能將信息傳達給另一個節點的成員，在這個網絡中屬于較遠距離范圍。聚類系數取值在0－1 之間，實驗班整體社會網聚類系數為0.603，說明該網絡聚類系數值比較高，存在小團體(凝聚子群) 可能性較大。綜合分析表明該班整體聯系程度不算太緊密，但存在小團體分布的可能性較大。

3.2.3 實驗班內部子結構(凝聚子群) 分析

社會網絡分析認為一個群體是由更小子群(小團體) 組成，這些子群是個體間具有較強的、緊密的、積極關系的小集合［5］。在教育活動設計與組織中，可通過分組、分主題討論或分層次內容模塊等形式加強小團體建設［8］?；诒?實驗班人際關系社會網數據矩陣，利用UCINET6.0 繪圖功能繪出實驗班人際交往社群圖，如圖1 所示。

實驗班人際交往社群圖

由圖1 可看出實驗班形成了兩個較大子群，通過33 與2 號學生將兩個較大子群連接，表明33 號與2 號學生的交往使得班級成為一個連接整體。若將合作學習小組人數控制在4 －5 人，依據實驗班人際交往社群圖分析，實驗班學生分組討論如下:觀察發現，27、33、11、14 號學生組成了一個4 人小團體，以33 號學生為中心;7、28、29、18、32 號學生組成1個小團體，以29 號成員為中心。3、24、1、13、6 號學生組成一個5 人小團體，且1 號與其它多位學生均存在交往，可選為該組組長。8、9、15、19 號學生都以5 號為中心，16、25、26號學生與22 號學生都存在聯系，2、4、23、30 號學生以20 號學生為中心。17 號學生與12、31、10、21 號學生劃分到一個小組，由31 號承擔組長一職，從圖1 可看出該小組成員間聯系相對不夠緊密，小組合作學習期間需要教師重點關注。最后得出實驗班小組合作學習學生分組情況以及組長人選，如表3 所示。

表3 實驗班小組合作學習學生分組

4 效果分析

4.1 實驗班與對照班合作學習效果差異比較

4.1.1 生生交流與溝通對比分析

為了分析小組合作學習中生生間信息交流與溝通情況，本研究主要基于小組合作學習課堂觀察量表統計分析。其中合作小組成員行為頻數課堂觀察統計表主要參考了貝爾思的一項研究，他將小組討論時組員間產生的12 類行為進行了編碼，具體包括: 提出問題、積極反應、合作解答問題、消極反應4 個維度12 項指標［9］。通過統計各小組成員每種行為頻數來分析小組合作學習互動行為，對比分析發現，實驗班各小組成員在合作學習中，消極反應占總互動頻數4.6%，對照班消極反應占總互動頻數11.3%。

4.1.2 合作學習任務完成情況對比分析

通過審閱學生合作完成的學習任務發現，實驗班學生與對照班學生整體上都比較認真，能夠在規定時間內完成合作學習任務。但對照班小組合作學習任務僅僅完成合作學習的知識要求情況比較普遍。實驗班各小組提交的合作學習任務除合作學習的知識要求外還較為重視作品的美觀與創意。

4.1.3 考試成績對比分析

一個學期合作學習結束后進行期末考試，涉及到合作學習內容的分值有27 分。在實驗班與對照班學習成績均呈正態分布的基礎上，成績的t 檢驗分析如表4 所示。

表4 實驗班對照班合作學習考試成績t 檢驗

試卷中與合作學習相關的27 分分值，實驗班平均得分為21.36 分，對照班平均得分為21.42 分，通過t 檢驗結果顯示，實驗班與對照班在單元測試成績方面沒有顯著差異。結合平時單元測驗也發現，實驗班與對照班學生學習成績沒有顯著差異。就此筆者分析原因，小學階段期末試卷內容還是以知識點考察為主，合作能力很難通過考試成績真實反應出來。

4.2 實驗班與對照班分組合作學習中小組長表現對比分析

本研究依據教師課堂觀察、合作學習視頻錄像以及學生訪談對實驗班與對照班合作學習中小組長表現進行對比分析。實驗班各小組長普遍威信較高，在協調組員關系、處理組員間的意見沖突等方面明顯好于對照班。對照班一些威信高的小組長在合作學習過程中經常表現為控制整個小組成員學習活動;個別小組長成績較好卻沒有助學精神，缺少威信?？傮w看，按照社會網分析確定的小組長作用明顯。

5 研究結論與反思

5.1 研究結論

(1) 社會網絡分析方法可為小組合作學習中的分組策略、小組長的確定提供依據。運用社會網絡分析方法對實驗班整體網絡結構進行分析，可以透過班級成員間的互動關系數據，使學生間的關系更加清晰與直觀化，明確實驗班學生間的網絡結構以及意見領袖，為學生分組以及小組長的確定提供技術支持。

(2) 基于社會網絡分析工具分組的小組合作效果明顯，能夠加強學生間交流。在合作學習過程中，小組成員間交流互動頻繁，能夠營造良好合作學習氛圍，充分發揮每個小組成員特長，提高了任務的完成質量。

5.2 研究反思

本研究利用社會網絡分析方法對班級小組合作學習中學生分組及小組長的確定進行了探索。研究發現根據社會網絡分析進行學生分組時，有可能會出現小組“分化”現象，即有的小組全是學習成績良好，積極性較高的成員; 有的小組是學習積極性弱，成績較一般的學生。本研究中實驗班有一個小組，合作關系雖然緊密，但學生多數是自由散漫，討論話題經常偏離學習主題。因此，可以認為在基于社會網絡分析工具分組過程中仍然需要教師進行適當干預。