CoP视域下教师网络学习社群的群体动力特征.pdf
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1、 Vol.33 No.9 2023 89 CoP 视域下教师网络学习社群的群体动力特征视域下教师网络学习社群的群体动力特征*李秀晗李秀晗 张晓曼张晓曼 王王 涛涛 杨玉芹杨玉芹 罗罗 恒恒 通讯作者通讯作者 (华中师范大学 人工智能教育学部,湖北武汉 430079)摘要:摘要:在深入“互联网+教师教育”创新行动过程中,基于社交媒体的教师网络学习社群成为教师自主学习和专业发展的重要途径。然而,大部分教师网络学习社群面临群体动力不足的瓶颈问题,导致研修和学习效果有限。基于此,文章依托在线实践社区理论和群体动力理论,采用质性访谈和量化分析相结合的混合研究方法,探究了不同群体动力水平的教师网络学习社群
2、的群体动力特征和群体行为模式。文章发现,教师主体认知视角下强动力社群和弱动力社群在社群目标、群体结构、社群管理等多个特征要素上存在差异;与教师研修课程平台相比,基于社交通讯工具的网络学习社群表现出圈人、情绪表达、冲突、干扰等六种特殊的群体行为;强动力社群的交互行为丰富,以驱动行为和凝聚行为为主;强动力社群存在多种显著的行为序列模式,按照不同的触发行为可分为话题辩论、求助分享、组织管理三种。文章的研究可为打造强动力、高质量的教师网络学习社群提供参考,并可为建设基于互联网的学习型社会提供理论依据和实践思路。关键词:关键词:“互联网+教师教育”;网络学习社群;群体动力特征;学习行为【中图分类号】【中
3、图分类号】G40-057【文献标识码】【文献标识码】A【论文编号】【论文编号】10098097(2023)09008910【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2023.09.009“兴国必先强师”。2018 年,教育部等五部门印发教师教育振兴行动计划(2018-2022年),提出了“互联网+教师教育”创新行动,倡导充分利用互联网资源支持教师专业发展和学习共同体建设1。“互联网+教师教育”的行动实践已在全球范围内广泛而深入地展开,聚焦实践反思和知识创新的社群学习在教师自主学习中发挥着重要作用,体现了互联网时代教师自主学习和主动发展的群体意愿与协作模式,能有效促进教师知识增
4、长和能力提升2。基于社交媒体的教师网络学习社群在实践中面临着诸多挑战,如成员参与度低、缺乏社群认同、知识分享和创造不足、社群难以长久稳定持续等3。造成此现象的主要原因,在于教师社群学习的群体动力不足。群体动力是推动社群个体成员在情感、认知、社交等多个层面上不断更新和发展的内在心理能量之和4。运用在线实践社区(Community of Practice,CoP)理论分析教师网络学习社群的群体动力特征,有助于促进教师之间的知识共享和合作交流,维持并促进网络社群的有效运转,辅助教师专业成长,并为建设“人人可学,时时可学,处处能学”的学习型社会提供理论依据和实践思路,其意义重大。一一 文献综述文献综述
5、 1 网络学习社群群体动力的构成要素网络学习社群群体动力的构成要素 有关网络学习社群的定义较为多元,有时也称“在线学习社群”或“虚拟学习社群”,其核心要义是基于网络的学习社群或社区。网络学习社群本质上是一种 CoP,强调“关注某一主题,并对这一主题都怀有热情的一群人,他们通过持续的相互沟通和交流增加自己在此领域的知识与技能”5。王陆6对面向教师的 CoP 进行了系统的研究与实践,认为一个 CoP 包括三个构成要素,分别是知识领域、社群组成和实践。在发展 CoP 理论的过程中,Wenger 等7认为群体动力是社群内部促进成员相互作用和知识生产的核心动力,是整个实践社区有效运行的重要保障。Vol.
6、33 No.9 2023 90 根据 Lewin8的群体动力理论,群体动力是指由群体成员相互作用和影响而形成的、推动群体向着共同目标前进的一种积极向上的心理能量。群体动力包括凝聚力、驱动力和耗散力三种要素,其影响要素主要包括群体目标、群体结构、群体领袖、群体行为、社群环境9。社群群体动力强弱程度可以从社群成员的主观感受和社群的客观表现两个维度来评估:前者表现为成员对社群活跃度、有用性和干扰性的满意度10,后者则从群内的行为模式、知识生产频率和质量、认知网络特征等方面来评估11。本研究认为群体动力是促使成员共同努力的一种心理能力,很大程度上依赖于社群内成员的主观体验,因此本研究主要采用社群成员的
7、主观评价来测量网络学习社群的群体动力强弱。2 教师网络学习社群的相关研究教师网络学习社群的相关研究 作为一种典型的 CoP,近年来教师网络学习社群的相关研究和实践逐渐兴起,常见的教师网络学习社群包括三类,分别是主题研修平台、博客社群和基于即时通讯软件的社交群12。当前,大部分研究聚焦于前面两类学习社群,且主要关注教学设计、资源建设和效果评估,而对社群的动机机制分析较少。例如,王陆13长期依托团队研发的 CoP 研修平台,探究教师网络学习社群的运行机制和优化策略,发现促进一个教师网络学习社群持续发展的关键,在于社群内是否拥有强有力的核心人物、是否存在若干个凝聚子群并拥有恰当的冲突调节机制;吴筱萌
8、14以区域内跨学校间的网络教研小组为研究对象,通过分析得出影响区域内教师网络教研小组凝聚力的要素包括人际关系、任务驱动、组织结构和小组规模;张敏霞15依据知识管理理论,认为社群成员参与度与知识管理绩效紧密相关,并将教师社群中的知识管理行为分为获得、共享、应用和创新;李士娟等16根据教师网络学习社群的典型差异性特征,将其分为学科型、跨学科型、跨界型三类,并提出了高效社群的五种运行机理,即社群成员共同愿景的引领、合作性文化的凝聚、核心领导与分享领导的激励、支持性条件的保障、反思性实践的催化。综上所述,当前有关教师网络学习社群的研究大多聚焦于教师研修平台,对基于社交软件的自发性教师网络学习社群的群体
9、动力关注不足,缺乏对群体动机激发和群体行为模式的研究。因此,本研究以基于社交通讯软件的教师网络学习社群为研究对象,依托 CoP 理论和群体动力理论,结合教师主体认知和网络客体内容,深入分析不同群体动力水平的教师网络学习社群的群体动力特征和群体行为模式,重点探讨以下三个问题:强动力教师网络学习社群(下文简称“强动力社群”)与弱动力教师网络学习社群(下文简称“弱动力社群”)有哪些特征差异?强动力社群中的群体行为如何分布?强动力社群中的群体行为模式有哪些?二二 研究设计研究设计 1 研究对象研究对象 本研究以基于社交通讯软件的教师网络学习社群微信群和 QQ 群为研究对象,其使用主体主要是具有社群学习
10、经验的中小学教师,他们至少加入过 5 个以上用于教师研修和自主学习的微信群或 QQ 群。本研究通过网络招募的形式,随机选取来自北京、深圳、湖北、广西四地的 25 名教师作为访谈对象,其中女性 18 名、男性 7 名;来自北京、深圳的教师 9 名,来自省会城市的教师 10 名,乡村教师 6 名;小学教师 20 名、初中教师 5 名,其中共有 9 名教师担任学科组长或带头人。随后,本研究邀请访谈对象匿名提供强动力的教师网络学习社群半年以上的群聊信息。最 Vol.33 No.9 2023 91 终,本研究共收集了 15 个目标社群(含 5 个微信群、10 个 QQ 群,群聊内容持续时间为半年以上),
11、其中 8 个由北上广及省会城市教师提供,其余为乡村教师提供;聚焦单一学科类教学的有8 个,关于师训比赛类的有 3 个,其他为新兴的热门话题类(如翻转课堂、游戏化教学、项目式学习、STEM 等)。2 研究过程研究过程 为解决上述三个研究问题,本研究采用质性访谈和量化分析的混合研究方法,对教师网络学习社群的群体动力特征进行研究,具体的研究过程如图 1 所示。针对问题,本研究采用访谈法,从教师主体认知视角,通过质性访谈评估群体动力水平、描述群体动力特征。针对问题和问题,本研究根据强动力社群的相关特征,对社群田野观察样本进行取样,通过分析社群客体的客体内容,进一步描述强动力社群的群体行为类型并分析群体
12、行为序列模式,最终得出有关教师网络学习社群群体动力特征的研究结论。图图 1 教师教师网络学习社群群体动力特征的研究过程网络学习社群群体动力特征的研究过程 3 数据处理数据处理(1)访谈数据处理 本研究将 25 名教师随机分为 5 组进行半结构化访谈,按照既定的访谈提纲启发被访者围绕核心问题作答。访谈前,访谈对象运用本研究设计的群体动力测量量表,从活跃度、有用性、干扰性三个方面对自己一年内参与的教师网络学习社群的群体动力打分。由此,本研究确定群体动力值最高的社群(即 A 群)和最低的社群(即 B 群),并按照半结构化访谈提纲从功能、领域、结构、行为、动机、效果等角度描述 A 群和 B 群的特征差
13、异。之后,本研究将半结构化访谈文本导入 NVivo 12 Plus 软件进行编码、归类和概念化:将构成 CoP 的三个社群属性知识领域、社群组成、社群实践作为群体动力特征编码框架的一级维度,并通过专家研讨将影响群体动力的五大特征要素归属于 CoP 的三个基本属性。其中,“知识领域”属性是指某个 CoP关注的研修主题和内容,包含的群体动力特征要素为社群目标和社群环境;“社群组成”属性是指构成该 CoP 的教师成员特征和群体结构,包含的群体动力特征要素为群体结构和群体领袖;而“社群实践”属性是指 CoP 中的成员行为和实践行动,包含的群体动力特征要素为群体行为。(2)群聊内容数据处理 本研究对 1
14、5 个目标社群的聊天信息进行数据清洗和整理,共获得 5355 条有效群聊数据,数据处理过程如下:首先,对每一条群聊数据所对应的行为进行主题编码和统计分析。编码框架参考张思等17、王陆18关于教师网络研修行为的编码体系进行设计,编码过程由两位研究人Vol.33 No.9 2023 92 员独立完成,编码结果的一致性系数为 0.71,说明编码内容的可信度较高。随后,应用行为分析软件 GSEQ 5.1 对编码后的群聊内容进行滞后序列分析,挖掘出强动力状态下行为数据背后的潜在序列模式和学习偏好。经过所有访谈教师对 15 个目标社群群体动力特征的评估,教师学习社群 X1(省级范围内的数学学科教师群)的综
15、合评价最高,且 X1 群的行为数据量较大,持续时间为 6 个月,形成了 1538 条行为编码(编码一致性系数为 0.78),符合强动力社群的典型特征,因此本研究选择 X1 群作为案例进行行为分析,并使用排名第三的 X2 群、排名第六的 X3群数据进行交叉验证。表表 1 教师教师网络学习社群群体动力特征的差异性描述网络学习社群群体动力特征的差异性描述 社群属性社群属性 特征要素特征要素 特征定义特征定义 访谈例证访谈例证 知识领域知识领域 社群目标社群目标 社群的名称、目标、主题、话题等表明社群方向的要素 A 群大多围绕单一学科,关注教学实践问题;B 群主题不明确,群主题跨学科,与日常教学无关。
16、成员动机成员动机 成员加入社群的动机 A 群成员有实际需求;B 群成员大多被动入群。社群环境社群环境 社群的任务情境、行业发展、潜在威胁等环境要素 A 群有教学改革项目和比赛作驱动;B 群任务不明确。社群组成社群组成 群体结构群体结构 社群成员的背景、风格、社交联结等组织结构要素 A 群成员的学科教学和专业背景相似,有实体组织支持,群内有组织架构或分组、有名校教师和专家,成员社交联结较强;B 群大多依托某单次培训项目或活动建群、无线下联系,部分群中有教培机构的参与,管理角色不明确。群体领袖群体领袖 社群领袖的身份、能力、策略等领导角色要素 A 群有核心领导人和管理团队,群主热心积极且有领导力;
17、B 群鱼龙混杂,核心团队不明。社群支持社群支持 社群所具备的组织、资源和政策支持 A 群大多有实体组织或相关部门的支持;B 群无组织和资源的支持。社群实践社群实践 社群管理社群管理 社群既定的组织管理规章、制度和活动 A 群有常规活动和日常管理,社群有线下实体活动,有问必答、能及时回应成员的问题和需求,主动分享有用的资源,群内有人进行知识整理,适当强制的任务或活动,实名管理,存在奖励机制;B 群管理松散。群体行为群体行为 社群的活动、个体参与、知识生产等行为要素 A 群社交行为较多,社交情绪表达丰富;B 群信息较少,群里广告和转发信息较多,社交关系不明显,闲聊或不相关话题较多。社群绩效社群绩效
18、 社群在运行过程中呈现的个体和整体绩效 A 群有常规任务和作业展示,有组织或个体的自媒体进行宣传;B 群无成果分享或项目学习。三三 研究分析研究分析 1 教师网络学习社群群体动力特征的差异性描述教师网络学习社群群体动力特征的差异性描述 在访谈中,96%的教师表示运用群体动力测量量表能准确区分强动力社群(A 群)和弱动力社群(B 群),76%的教师认为强动力社群在获取学科教学前沿知识和政策动态、提升教学技 Vol.33 No.9 2023 93 能和维持职业情感方面均有积极作用。基于前文所述影响群体动力的五大特征要素,本研究通过编码和概念化,增补了四大特征要素:成员动机、社群支持、社群管理、社群
19、绩效,将这九大特征要素归属于 CoP 的三大社群属性,并结合访谈内容界定特征定义,以此形成主体认知视角下教师网络学习社群群体动力特征的差异性描述,如表 1 所示。访谈结果表明,教师主体认知视角下强动力社群(A 群)和弱动力社群(B 群)在知识领域、社群组成、社群实践三个社群属性的多个特征要素上存在差异:在知识领域方面,A 群更加关注单一的学科教学或实践问题,同时引入教学改革或比赛作为社群活动背景;B 群主题不明确,成员学科背景复杂。可见,学科是教师网络学习社群知识交流的主要壁垒,而一线中小学教师的跨学科交流和协作仍然存在难度。在社群组成方面,A 群成员同质性较高,领导角色明显且具有丰富的智力资
20、源(如名师和专家),成员社交联结较强;B 群因单次活动建群,成员无线下联系。群体动力较强的社群往往具有实体组织和机构背景,建群者通常带有明确的任务或使命,如项目推进、名师工作室建设、课题研究、公司业务推广等。这也可以看出,完全自发的教师网络学习社群群体动力十分有限且生命周期较短,需与实体组织和线下活动形成互补效应。在社群实践方面,A 群实践活动丰富,有明确的管理与运行机制,群体互动行为频繁、丰富,社群氛围较为和谐积极,经常组织成员的成果展示和交流活动;而 B 群管理松散、没有明确的准入准出机制,很多被认为是“僵尸群”“广告群”“投票群”。2 强动力社群的群体行为统计分析强动力社群的群体行为统计
21、分析 本研究对 15 个目标社群和另外两种教师研修 CoP(某省级教师研修平台、某慕课平台教师研修课程)近三个月的信息交互频率进行计算,发现目标社群的平均交互频率为 4.8 天/次,远高于另外两种,其中 X1 群高达 1.5 天/次。由此可见,15 个目标社群属于强动力社群,有必要对其行为模式进行统计分析。参考现有的研究成果,本研究初步确立了面向教师研修的九种网络社群学习行为,之后在编码过程中又引入了圈人、积极情绪表达、消极情绪表达、冲突、干扰、奖励等六种新的行为,最后将 15 种教师网络学习社群行为归属到驱动行为、凝聚行为、耗散行为三个维度。其中,驱动行为促使群体发生学习行为、提升社群学习绩
22、效;凝聚行为表现为成员对群体的认同和归属行为,也反映成员的信任和联结程度,用于保持社群稳定;耗散行为破坏群体稳定,降低群体学习绩效。经过对 5355 条群聊数据的主题编码和统计分析,本研究得到强动力社群的群体行为统计结果,如表 2 所示。表表 2 强动力社群的群体行为统计结果强动力社群的群体行为统计结果 维度维度 行为行为 编码编码 占比占比 维度维度 行为行为 编码编码 占比占比 驱动行为驱动行为 发起话题发起话题 FQ 2.46%54.71%凝聚行为凝聚行为 圈人圈人 QR 14.38%44.63%分享分享 FX 3.83%积极情绪表达积极情绪表达 JJ 26.18%提问提问/求助求助 T
23、W 10.18%组织管理组织管理 ZZ 1.27%回复回复 HF 28.01%提醒提醒 TX 2.80%评价评价 PJ 2.75%耗散行为耗散行为 冲突冲突 CT 0.06%0.56%辩论辩论 BL 4.72%消极情绪表达消极情绪表达 XJ 0.13%奖励奖励 JL 0.09%干扰干扰 GR 0.37%协作协作/任务任务 XZ 2.67%Vol.33 No.9 2023 94 驱动行为:最为频繁(占比 54.71%),包括发起话题、分享、提问/求助、回复、评价、辩论、奖励、协作/任务八种行为。其中,起主导作用的是“回复”行为(占比 28.01%),远大于排第二的“提问/求助”行为(占比 10.
24、18%),说明当成员提问或求助时,获得的回复不止一人,且回复的内容可能包括多种方案或资源。由此可见,促使一个社群持续发展仅有需求和驱动性问题还不够,更重要的是问题能够引起成员的共鸣,成员对求助和问题能及时回应,并在多种方法和路径中寻求更优解决方案或知识创新。凝聚行为:比较频繁(占比 44.63%),包括圈人、积极情绪表达、组织管理、提醒四种行为。其中,“圈人”行为是基于社交软件的学习社群中特有的交互行为,是指在社群中通过网络标签的方式()来引起对方的注意或回复。“积极情绪表达”行为是主要的凝聚行为(占比26.18%),这是教师网络学习社群区别于其他网络学习共同体的典型特征,表现为圈人、表达问候
25、、祝福、感谢、赞扬等。此外,强动力社群往往有较为明确的运行管理机制,如点名制度、任务打卡、常规活动、清退制度、轮岗值日、知识管理等,导致“圈人”行为比较频繁(占比14.38%)。基于社交通讯软件的网络学习社群存在即时性过强、知识零散等缺陷,因此对社群内生成的内容进行组织管理也很有必要,部分案例社群的做法是轮流进行公屏整理、借助公众号对学习成果进行整理和展示、制作学习月报等。同时,组织管理团队要对成员进行必要的提醒(占比 2.80%),以促使其在教师网络学习社群中有更好的表现。耗散行为:由于 15 个目标社群均为成员主观感知下满意度较高的强动力社群,故耗散行为非常少(占比 0.56%)。耗散行为
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