基于探究社區理論的教學反饋實踐探索

黃騰達 王澤瑞 韓泉葉

［摘 要］在《機器學習》課程引入了基于探究社區理論的混合教學，通過七周教學實驗數據分析，結果表明：基于探究社區理論的混合教學中高活躍度社區所產生的交流信息，對低活躍度社區學業成績存在明顯的提高作用；教師教學提升效果與不同社區之間學習交流信息差有關，信息差越大，效果提升越顯著；該教學方式對于促進學生學習的主動性、共同協作解決問題的能力、批判性思維的培養等方面都有一定的積極促進作用。

［關鍵詞］探究社區理論；混合學習；機器學習；教學實踐

［中圖分類號］ G77

［文獻標識碼］ A

［文章編號］1008-4648（2024）01-0080-06

An Initial Exploration of Instructional Feedback Practices

Based on the Community of Inquiry Theory

Huang Tengda¹， Wang Zerui¹， Han Quanye²

（1.Hubei University of Technology， Wuhan 430068; 2.The Open University of Shaanxi， Xian 710119）

Abstract：The mixed teaching based on the theory of community of inquiry was introduced in the course of “Machine learning”， and through the analysis of seven-week teaching experiment data， the results show that： the communication information generated by the highly active community in the mixed teaching based on the theory of community of inquiry has a significant effect on the academic performance of the low-activity community; the effect of teachers teaching enhancement is related to the difference in the information of the learning and communication between the different communities， and the bigger the difference is， the more significantly the effect is enhanced; the teaching method has a significant effect on the promotion of students learning initiative and their ability to work together to solve problems. The greater the information difference， the more significant the effect enhancement; the teaching method has a certain positive contribution to the promotion of students learning initiative， the ability to work together to solve problems， and the cultivation of critical thinking.

Keywords：Community of Inquiry Theory; Blended Learning; Machine learning; Teaching Practice

隨著5G技術在我國迅速發展，越來越多的大學生利用手機開展在線學習。學生們通過中國大學慕課、學習強國、嗶哩嗶哩等教育資源平臺學習時，經常面臨諸如學習的主動性不足、學習過程中遇到問題如何解決等問題的困擾。三代教育技術學者蘭迪·加里森所倡導的混合學習能較好地解決這些問題。為此，我們在《機器學習》教學中引入了基于探究社區理論的混合教學，通過三個班的教學實踐，我們想了解不同社區所產生的交流信息如何影響學生學業成績，從師生互動的視角討論學習者三個維度的學習行為變化對教師教學行為有哪些啟示，這些問題需要我們進一步探討。

一、混合學習與探究社區理論

混合式教學從物理特性上是網絡學習與線下課堂教學相結合的教學情境^［1］。2000年，加里森和安德森等共同創建的探究社區理論成功地推進了混合學習的發展，該理論以認知存在、社會存在和教學存在三個要素構建起混合學習的基本框架^［2］。

為了讓探究社區理論能夠更好地指導混合學習實踐，加里森等人給出了與三個核心要素相對應的教學操作編碼模板COI（Community of Inquiry Coding Template），這個模板框架包含了三個元素和十個類別，每個類別給出舉例的指標以便于理解。

依據混合學習和探究社區理論，本研究中教師根據學生的行為，對學生進行三個維度的評分COI。這個COI得分用于分析教學。每個學生都有一個COI值。

二、研究設計

（一）研究對象

本研究的研究對象是來自大數據3個班84名本科生，他們之前從未接觸《機器學習》相關的課程 ，學習起點零基礎。

（二）研究方法與過程

k-means算法簡介：

先隨機選取K個對象作為初始的聚類中心。然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類。一旦全部對象都被分配了，每個聚類的聚類中心會根據聚類中現有的對象被重新計算。這個過程將不斷重復直到滿足某個終止條件。終止條件可以是以下任何一個：1、沒有（或最小數目）對象被重新分配給不同的聚類。2、沒有（或最小數目）聚類中心再發生變化。3、誤差平方和局部最小。Kmeans算法通常應用于維數、數值都很小且連續的數據集。本實驗中將其應用于：

在實驗開始前一周，測得84名受試者的COI值，并使用k-means算法進行分類得到三個人數相等的測試班級，記為a、b、c

每次取距離聚類中心最近的前28個點，這樣可以保證均分。

1.線上：a，b，c三個班分別以班級為單位創建三個學習群。群內學習活動包括學生自主學習在線視頻、師生線上問答、學習群討論、小班作業、個人作業提交等；

2.七周的線上、線下混合輔導課程。課程包括每周四次集體面授、課上作業反饋、課后答疑、每周的單元測試等。

為探究班與班之間交流的學習信息是否能提高教師的教學效果，教師在對一個班進行授課后，在不改變其他班原有教學安排的基礎上，將會對該班額外講授其他班交流的問題。

第1周，3個班授課方式一致，不額外講授

第2周，教師將a班的學習交流信息記錄下來，經過整合處理，在對b，c班進行授課后，額外講授a班交流的問題。

第3周，3個班授課方式一致，不額外講授

第4周，教師將b班的學習交流信息記錄下來，經過整合處理，在對a，c班對應班進行授課后，額外講授b班交流的問題。

第5周，3個班授課方式一致，不額外講授

第6周，教師將c班的學習交流信息記錄下來，整合處理之后，教師在對a，b班對應班進行授課時，額外講授c班交流的問題。

第7周，3個班授課方式一致，不額外講授

1，3，5，7周為對照組

2，4，6周為實驗組

統計3個班每個學生所有周測試的分數、相應時期COI值，進行三維分析，并分析每個人的成績與COI值的相關程度

（三）編碼體系及設計

為了更好地回答研究教與學的過程，本研究設計了一套編碼體系，該編碼體系是基于加里森（Garrison）等人的探究社區編碼模板和阿博（Arbaugh）等人編制的測量量表，利用這套編碼對此次的混合學習輔導課程中收集到的數據進行統計與處理，以便進行效果分析， 具體如表1 所示^［3］。

（四）學生的編碼數據分析

研究團隊根據表2進行教學存在、社會存在和認知存在三個維度的編碼數據統計，再利用機器學習相關算法對收集的數據進行多元線性回歸分析。表2如圖所示。

在一個章節課程學習過程中，一個班所有學生的COI和走周測試成績班一個數據集，COI是自變量，成績是因變量。對每個班所有學生，在每個周課程學習過程中，對學生COI與周測試成績進行多元回歸分析。

（五）回歸分析描述

通過機器學習建立模型的方式，預測實驗組原本不受到“課程額外講授”影響的成績，再與真實成績對比，即可間接測出教學效果變化幅度。

實驗選取機器學習“Statsmodels 統計之 OLS 回歸（Ordinary Least Squares）”進行分析。OLS是回歸分析（regression analysis）最根本的一個形式，對模型條件要求最少，也就是使散點圖上的所有觀測值到回歸直線距離的平方和最小。

將正常情況下七個周，所有對照組數據和所有實驗組中提供交流信息的那個班的數據作為訓練數據集，對機器進行模型訓練。

訓練所得到的預測模型可以表示為如下所示的公式。

T：Y=C+k1*x1+k2*x2+k3*x3+…+kn*xn

準確區間=1-（2*|訓練后得出的預測成績-真實成績|/真實成績）

通過計算所有實驗數據，得到平均準確區間，進而判斷模型擬合情況

（六）回歸分析操作

結果顯示平均準確區間為0.914，說明預測模型至少有91.4%的準確率。

（七）對實驗組進行定性分析

實驗組：第2周，表2中85～168號數據

第4周，表2中253～336號數據

第6周，表2中421～504號數據

1.機器經過訓練得到預測模型T

2.將“進行講授交流信息情況下”的兩個班的COI數據代入預測模型T

3.得到“在不講授交流信息情況下”的兩個班每個學生可能的成績數據y1。y2表示 “實驗周兩個班在教師進行講授交流信息情況下”的實際成績。

4. 求“教學效果”的變化幅度deta

deta=|y1-y2|/y1

5.對3個實驗組進行上述操作

第2周，對b，c班講授a班交流信息，

b，c班deta分別為：0.0285，0.0816

教學促進效果分別為：2.85%，8.16%，如表3所示。

第4周，對a，c班講授b班交流信息，

a，c班deta分別為：0.0116，0.0464

教學促進效果分別為：1.16%，4.64%，如表4所示。

第6周，對a，b班講授c班交流信息，

a，b班deta平均值分別為：0.011，0.013

教學促進效果分別為：1.1%，1.3%，如表5所示。

即有91.4%的把握解釋這些教學促進效果。

三、研究結果的分析與討論

（一）學生的學習效果分析

從成績分布上來看，班平均成績與班學習活躍度有緊密的聯系，如圖1所示。

每個周，3個班各班內的交流活躍度以及COI值變化不明顯。

將a班產生的交流信息，講解給b，c班后，b，c班的成績有了明顯的變化。

將b班產生的交流信息，講解給a，c班后，c班的成績有了一定的變化，而a班的成績無明顯變化。

將c班產生的交流信息，講解給a，b班后， a，b班的成績無明顯變化。

將a，b班產生的交流信息，講解給c班后，c班的成績有了明顯的變化。

將a，c班產生的交流信息，講解給b班，b班的成績有了一定的變化。

將b，c班產生的交流信息，講解給a班，a班的成績無明顯變化。

（二）學生的行為變化分析

在研究中發現：

（1）活躍度相對高的班相較于活躍度相對低的班，所交流的問題，更全面更透徹一些，通常涵蓋了活躍度相對低的班所交流的問題。所以，教師將活躍度相對高的班產生的交流信息講解給相較于活躍度相對低的班，對后者起到了一定的促進作用；反之，將活躍度相對低的班產生的交流信息，講解給相較于活躍度相對高的班，對后者來說，反而沒有太大幫助。

（2）“教師講解”，并沒有明顯改變3個班各班內的交流活躍度以及COI值，而是通過教師講解學生之間在學過程中的一些“共性”問題，即“學習信息差”，提高了教師的教學效果，從而提高了學生的學習效果。

四、結論

基于探究社區理論框架設計的混合教學，高活躍度社區所產生的交流信息，對低活躍度社區學業成績存在明顯的提高作用；反之，提高效果不明顯。

從師生互動的視角討論學習者在探究社區理論框架下三個維度的學習行為變化發現，教師教學提升效果與不同社區之間學習交流信息差有關，信息差越大，效果提升越顯著。

基于探究社區理論框架設計的混合教學，對于促進學生學習的主動性、共同協作解決問題的能力、批判性思維的培養等方面都有一定的積極促進作用。

五、教學建議

（一）基于學生學習行為的角度，源于在線學習對于學習者自律能力、忍耐力、抗干擾能力等要求較高，因此在線授課與線下面授課的課時安排要有所體現，面授課課時的安排要多一些。

（二）基于激發學生學習興趣的角度，教師在設計討論問題時要盡可能聯系學生學習和生活實際，讓抽象的概念和理論變成生活中處處可見的應用實例，如我們《機器學習》課可選的實例有：使用計算機管理學生信息問題、使用計算機輔助決策貸款申請問題、使用計算機解決推銷員最短行程問題、使用計算機解決停車場問題、漢諾塔算法問題、使用計算機解決楊輝三角問題等等。參與這些學習和生活中經?？梢姷膶嵗?，可以加深對課程內容的深入了解，消除學生對課程的畏難情緒，吸引學生積極參與課程討論^［4］。

（三）基于學生學習基礎和學習能力存在一定差異的現實，教師在線上討論時要積極引導，多肯定學生的發言，找到其解決問題思路的閃光點，照顧到學習程度不一的每一位同學，使他們通過討論在原有知識建構基礎上都有提高，提升在線討論的教學效果。

（四）基于教學相長的理念，教師在線上和線下教學中要及時觀察學生知識掌握情況和課堂氛圍，及時調整教學內容和教學方法，如為活躍課堂氣氛，教師可以給學生講講算法和數據結構的先驅者Donald E.Knuth的故事、圖靈的故事、馮諾伊曼的故事等。

（五）從直接指導的角度，教師重點是要解決學生提出的與課程內容相關的問題。比如，當學生在討論中解釋了錯誤的知識點時，教師需要及時糾正誤解；面授時教師可以重點講解大部分同學在線討論時經常犯錯的的知識點，并加以練習，強化知識點的正確理解。

（六）基于教師專業成長的角度，一學期課程教學結束后，教師將所有交流信息存入數據庫，開展教學研究。這有利于提升教師的教學能力，提升下一輪的教學績效，也是不斷提升教師的專業素養的過程。

［參考文獻］

［1］馮曉英，王瑞雪，吳怡君.國內外混合式教學研究現狀述評——基于混合式教學的分析框架［J］.遠程教育雜志，2018，36（3）：13-24.

［2］方啟梅，包正委，楊寧.基于探究社區理論的混合學習實踐研究［J］.數字教育，2019（01）：31-32.

［3］蘭國帥.探究社區理論模型：在線學習和混合學習研究范式［J］.開放教育研究，2018（02）：30-31.

［4］盧乾波.基于探究社區理論的高校融合課堂教學設計初探［J］.中國多媒體與網絡教學學報（上旬刊），2023（05）：31-32.

［責任編輯 李 帆］