学习者个性特征对虚拟学习社区中知识建构影响探究

1、学习者个性特征对虚拟学习社区中知识建构影响探究摘要文章通过问卷调查法研究学习者的自我效能感、 学习动机、成就归因方式和学习风格等个性特征，以古纳瓦 德纳的知识建构模型为编码依据，采用内容分析法对山西师 范大学“现代教育技术应用网络学习平台”进行实证研 究，将学习者的高水平帖所占比率与其个性特征进行相关性 分析，从而研究学习者的个性特征与其知识建构水平的关 系。研究结果表明，自我效能感、学习动机、成就归因方式 和学习风格等个性特征与学习者的知识建构水平具有相关 性。关键词知识建构；高水平知识建构；影响因素; 虚拟学习社区中图分类号g434 文献标志码a一、研究背景在信息技术和通信技术快速发展的今

2、天，依托internet 构建的虚拟学习社区因为具有开放、便捷的优势而被越来越 多的高校教师和学生所采用。作者对有关虚拟学习社区的研究进行文献综述后发现， 目前虚拟学习社区的使用效果并不尽如人意，依然存在着诸 多问题。其中最突出的问题是虚拟学习社区的整体知识建构 水平不高。知识建构水平是衡量虚拟学习社区质量高低的关 键指标。调查研究显示，目前大多数虚拟学习社区的整体知 识建构水平仍停留在知识共享的阶段，观点协商、新知识的 检验和应用等高水平知识建构很少。本文将从学习者的个性特征角度出发，以古纳瓦德纳 (gunawardena, m.)的知识建构过程模型为编码依据，采 用内容分析和问卷调查相结合

3、的方式，研究虚拟学习社区中 知识建构的影响因素。古纳瓦德纳将学习者的知识建构过程分为五个基本阶 段：1第一阶段，学员相互分享各种信息、观点，针对讨 论的主题进行描述；第二阶段，学员发现和分析在各种思想、 概念或者描述中不一致的地方，深化对问题的认识；第三阶 段，学员通过意义协商，进行知识的群体建构；第四阶段， 学员对新建构的观点进行检验和修改；第五阶段，学习者达 成一致，应用新建构的知识。斯卡德玛利亚(scardamalia, m.)认为，知识建构可 以分为浅建构和深建构两种形式。2所谓浅建构，是指学 生在参与任务和活动的过程中，只是浅显地描述并共享他们 的观点。所谓深建构，是指社区成员在社区

4、中通过激烈的交 流协商达成一致，从而拓展认知图式的范围和深度，如鉴别 问题、意义辨析、观点协商、共享知识等。在斯卡德玛利亚“浅建构”和“深建构”的意义上来 理解古纳瓦德纳的五阶段知识建构模型，本文认为与“浅建 构”对应的是古纳瓦德纳知识建构过程模型中的前两个阶 段，与“深建构”对应的是古纳瓦德纳知识建构过程模型中 的后三个阶段。所以，本研究将古纳瓦德纳的知识建构过程 模型中后三个阶段视为高水平知识建构，即将后三个阶段的 帖子视为高水平帖。二、研究设计与实施（一）研究内容本文以基于moodle的虚拟学习社区山西师范大学 “现代教育技术应用网络学习平台”为基础，从学习者 的自我效能感、学习动机、成

5、就归因方式和学习风格等四个 方面来研究学习者的个性特征对其在虚拟学习社区中知识 建构水平的影响。具体研究内容包括以下几点。1. 虚拟学习社区中学习者的整体知识建构水平以古纳瓦德纳的知识建构过程模型为依据，对虚拟学习 社区中的讨论区、词汇表中的帖子进行分拣，分别统计每个 学习者知识建构各个阶段的帖子数量、总帖数和高水平帖所 占比率，并统计知识建构过程模型中各个阶段的总帖数、所 占比例、高水平帖总数及高水平帖所占比例。2. 学习者个性特征与其知识建构水平的相关性将学习者个性特征的问卷调查统计结果与其发帖总数、 高水平帖所占比率作相关性分析。分别分析学习者的自我效 能感、学习动机、学习风格、归因方式

6、的各维度与学习者的 发帖总数、高水平帖所占比率之间的相关性。（二）数据来源本研究中有1名任课教师，2名助学者，41名学生（山 西师范大学地理科学专业0902班全体）。因此，共有44人 参与虚拟学习社区的学习。任课教师和助学者因为要协调和引导学生，并即时为学 生答疑，很多时候是任务所趋而不是出自本能，在涉及学习 者个性特征的研究中应将他们三个排除在外，所以本研究的 数据来源是41名学生在平台讨论区和词汇表中发布的帖子。本研究中釆用德国柏林自由大学心理学家拉尔夫施 瓦泽（ralf schwarzer）教授3编制的"一般自我效能感 量表（gses） ”来测量学习者的自我效能感强度。采用西南

7、 大学黄希庭教授编制的'大学生学习动机量表” 4对学习 者的学习动机进行测量。采用冯拜尔（von baeyer） 5 等编制的“多维度一多归因量表（mmcs） ”测量学习者的成 就归因方式。采用所罗门（barbara a. solomon） 6编 制的“学习风格量表”对学习者的学习风格进行测试。（三）研究方法本研究采用文献法研究知识建构的研究现状及虚拟学 习社区中知识建构过程的相关知识；使用问卷调查法收集学 习者的个性特征信息；以古纳瓦德纳的知识建构过程模型为 依据，采用内容分析法对41名学生在讨论区和词汇表中发 布的帖子进行编码；采用数理统计法对编码结果和问卷调查 结果作进一步的相关

8、性分析。三、数据统计与分析（一）每个学习者知识建构各阶段的发帖情况（二）虚拟学习社区总体知识建构水平（三）学习者的个性特征与知识建构1.自我效能感与学习者知识建构的相关性这是因为，如果学习者对自己做某件事的"效能”期望 比较高，就会产生很强的自我效能感，进而很努力地去做好 这件事。在虚拟学习社区中，自我效能感强的学习者确信自 己能够很好地应用平台，确信对某个讨论话题有自己独特的 看法，于是他会在讨论区中勇敢地发帖陈述自己的观点，并 与同学进行激烈的争辩直至达成一致意见。2.学习动机与学习者知识建构的相关性这一研究结果很容易理解，因为总体而言，学习动机越 强，学习者进行学习活动的积极性

9、就越高，从而学习效果越 好，在虚拟学习社区中的知识建构水平就越高。求知进取属于认知内驱力，是内部动机，源于学习者的 兴趣、好奇心以及自我发展的需要。在虚拟学习社区中，求 知进取动机强的学习者为了满足自己求知的欲望，会频繁主 动地在讨论区中发帖，与同学们进行交流讨论、观点协商、 检验并应用新知识。社会取向和个人成就属于自我提高内驱力，是外部动 机，源于学习者通过学习成绩和学习能力谋求作出贡献和赢 得尊重的需要。在虚拟学习社区中，社会取向和个人成就动 机强的学习者为了获得更多的“贡献者红星”、出现在“积 极用户”列表中或是为了获得更高的人气值、被同学们尊 重，会在讨论区和词汇表中频繁发帖和贡献资源

10、、与同学们 交流讨论、争夺话语权，因而知识建构水平比较高。小群体取向对应着学习者交往的需要。在虚拟学习社区 中，小群体取向动机强的学习者通过主动发帖、主动关注他 人来获得自己相对稳定的交往小团体。在这个过程当中，小 群体取向动机强的学习者获得了更多的与他人交流的机会， 因此，建构新知识的可能性会更大。物质追求对应着学习者的生理需求，害怕失败对应着学 习者的安全需要。这两个维度的动机与学习者在虚拟学习社 区中的知识建构水平不相关。可能是因为，一方面，虚拟学 习社区与学习者的生理需求无关；另一方面，虚拟学习社区 非面对面的、和谐的学习环境满足了学习者的安全需要。3. 归因方式与学习者知识建构的相关

11、性这是因为努力归因属于内部可控因素，如果学习者将失 败归因于自己不够努力，就说明该学习者认为付出与收获成 正比。那么为了取得成功，他总是会很努力地工作、学习。在虚拟学习社区中，努力归因强的学习者会花费更多的时间 和精力去熟悉平台、浏览同学的帖子、分析对比帖子中体现 的不同观点、参与话题的深入讨论，因而会获得更多信息， 对问题的认识也会更加深入。情境和运气属于外部不可控因素，如果学习者将失败归 因于自己的运气不好或教师评判标准、试题难易程度、教师 对自己的态度等情境因素，那么该学习者就会怨天尤人、抱 怨教师对自己不公，只会找一些无关紧要的理由来安慰自 己，不会客观地看待自己。在虚拟学习社区中，情

12、境和运气 归因强的学习者会以不熟悉平台、教师不喜欢我、教师从来 不关注我等为由拒绝学习、很少参与平台讨论，或者认为考 查课考试时会很简单而滋生侥幸心理，不认真对待学习，因 而在虚拟学习社区中不活跃，知识建构水平也不高。能力属于内部不可控因素，如果学习者将失败归因于自己不够聪明，那么该学习者可能会因此而丧失自信、自暴自弃，因为聪明与否是自己无力控制和改变的。这样说来，应 该是成功的能力归因强的学习者在虚拟学习社区中的知识 建构水平比较高，失败的能力归因强的学习者在虚拟学习社 区中的知识建构水平比较低。但数理统计结果显示，能力归 因与学习者在虚拟学习社区中的知识建构水平不相关。这可 以解释为，虚拟

13、学习社区是一个对信息素养要求比较高的学 习环境，部分将成功归因于自己能力强的学习者可能本身的 信息素养能力比较差，而本研究收集数据的时间只有11周, 这部分学习者因为在短时间内没有适应平台学习而导致知 识建构水平比较低。同时，虚拟学习社区又因其丰富的资源 和多样的活动而吸引学习者，部分将失败归因于自己能力差 的学习者可能因为对平台内容感兴趣而参与度比较高，知识 建构水平也比较高。4. 学习风格与学习者知识建构的相关性这是因为，碰到新问题时，活跃型学习者通常会积极地 参与讨论，把自己的观点解释给别人听或首先去尝试应用新 知识、新方法，而沉思型学习者则倾向于首先独立思考。即 活跃型学习者喜欢合作学

14、习，而沉思型学习者更倾向于独立 学习。虚拟学习社区中，喜欢合作学习的活跃型学习者能够 积极主动地参与平台讨论、分享知识、建构新知识，而喜欢 独立学习的沉思型学习者往往会因为没有及时发言而不能 与同学们形成深度交流。感悟型学习者喜欢学习事实性材料，对细节比较有耐 心，比较擅长记忆事实和做一些现成的工作，不喜欢复杂情 况和突发情况；直觉型学习者抽象思维能力比较强，善于发 现某种可能性和事物间的关系，喜欢革新，不喜欢重复，工 作效率更高，更具有创新性。在虚拟学习环境中，学习者需 要有很好的抽象思维能力才能更快更好地熟悉平台，敏锐地 发现平台中的各种更新，发现帖子之间的联系；需要有创新 精神，才能在讨

15、论中引导话题不断深入下去，建构新知识。视觉型学习者擅长记住他们所看到的东西，如图片、表 格、流程图、影片和演示文稿中的内容，而言语型学习者往 往更擅长于从文字内容和口头解释中获取信息。按照惯常思 维，言语型学习者在虚拟学习社区中的知识建构水平应该高 一些，因为讨论区的帖子多是文字性内容。但数理统计结果 显示，视觉型学习者在虚拟学习社区中的知识建构水平比较 高。这一结果可以解释为，虚拟学习社区中，讨论区的帖子 是嵌套显示的，形成了一个简单的流程图；另外，本研究的 实验课程中实践课部分涉及的内容以软件操作居多，教师有 限的讲解也都是以演示为主；最后，平台中所有教学内容的 组织都是以图形界面显示的。

16、序列型学习者习惯线性思维，喜欢按部就班、一步一步 地解决问题，对每一个细节都很清楚；而综合型学习者却能 够吸收没有任何联系的随意材料，然后将它们组合起来得到 事物的整体，但他们对细节可能很模糊。即综合型学习者更 善于把握整体，能更快地解决复杂问题；而序列型学习者却 时刻很清楚自己所处的位置，知道自己应该干什么。在虚拟 学习社区中，序列型学习者的知识建构水平比较高。这可能 是因为，每个讨论区都是围绕一个话题序列展开的，是一个 大家共同协商、按部就班解决问题的过程，没有太大的跳跃。四、结论与建议研究表明，学习者的自我效能感与其知识建构水平具有 相关性。自我效能感强的学习者在虚拟学习社区中比较活 跃

17、，知识建构水平也比较高。 学习者的学习动机与其 知识建构水平具有相关性。学习动机强度大的学习者在虚拟 学习社区中比较活跃，知识建构水平也比较高。学习的求知 进取、社会取向、个人成就、小群体取向等四个维度的动机 强的学习者，知识建构水平比较高。物质追求和害怕失败两 个维度的动机与知识建构水平不相关。学习者的成就归因方式与其知识建构水平具有相关性。 努力归因倾向强的学习者，知识建构水平比较高；情境和运 气归因倾向强的学习者，知识建构水平比较低；能力归因与 知识建构水平不相关。学习者的学习风格与其知识建构水平具有相关性。活跃 型、直觉型、视觉型和序列型学习风格的学习者知识建构水 平比较高。根据实证研

18、究结果，对虚拟学习社区中如何提高学习者 的知识建构水平提出以下建议：1. 提高学生的自我效能感由于影响学习者自我效能感的因素主要有自身行为的 成败经验和替代经验，所以在虚拟学习社区中，教师一方面 应当尽可能创设情境使学生获得最多的成功经验，如可以设 置难度适当的任务使学习者体验成功的快乐，还可以开启大 家都比较熟悉的、有话可说的话题使每个学习者都能够争取 自己的话语权而参与其中；另一方面，应当树立“榜样”， 使学习者通过浏览榜样的高水平帖和欣赏其优秀作业而对 自己产生同样的效能期望。2. 激发学生的学习动机为了激发和维持学生的内部动机，教师应当在虚拟学习 社区中提出一些与实际联系紧密的、有意义

19、的讨论话题，并 组织丰富有趣的教学活动以激发学习者的好奇心和求知欲。 为了激发和维持学生的外部动机，教师应当参与到平台的讨 论学习当中，以回帖的形式给学生及时的反馈，并以口头形 式或以平台激励机制的形式对表现优秀的学生提出表扬，对 表现不好的学生提出委婉的批评。3. 调整学生的归因方式因为不同的归因方式会影响学习者的情绪、态度及学习 坚持性，而努力归因不会弱化学习者下一步行动的动机。所 以，在虚拟学习社区中，教师的一言一行应该让学生意识到 成功多半靠的是努力付出，运气或其他情境因素的影响很 小。如在作业反馈或回帖中肯定学习者对作业的认真态度， 表扬广泛浏览帖子和发布高水平贴的学习者，婉转地批评

20、发 帖只重数量不重质量的学习者以及对作业持敷衍态度的学 习者。4. 关注不同风格的学习者由于不同学习风格的学习者有不同的学习策略和学习 偏好，教师在虚拟学习社区中组织教学时应当关注到不同风 格的学习者。如言语型学习者可能很难适应以图形界面显示 的虚拟学习社区，那么教师应当在平台上提供一个详尽的、 文字性的“平台使用指南”，帮助言语型学习者尽快熟悉平 台。再如，沉思型学习者倾向于独立思考，不喜欢合作学习， 在虚拟学习社区中可能比较安静，没有自己的交往小团体。 那么教师要多鼓励和引导这样的学习者，使其愿意在平台上 和大家共同分享知识、共同讨论问题、共同建构知识。参考文献1 gunawardena,

21、 cn. , lowe, ca. & anderson,t. . analysisofa globalonline analysis ofinteractioninonline environments debate andthe developmentof aninteraction analysismodel forexamining social construction ofknowledgeincomputerconferencingj. journalof educationalcomputingresearch, 1997, 17 (4)：397431.2 scardamalia ， m，& bereiter , c.(1994) .computer support for knowledge-building communitiesjthe journal of the learning sciences, 3 (3)： 265283.3 schwarzer, r.measurement of perceivedself - efficacypsychometriescales forcross-cultural researchm. berlin, ge