影响网络学习过程的社会因素

　　当下，各类网络课程网站层出不穷。来自墨尔本大学Duy Vu、 Garry Robins和悉尼大学Philippa Pattison在2015年10月出版的Social Networks上发表论文《慕课中社会学习的关系事件模型》（Relational Event Models for Social Learning in MOOCs）。该研究基于慕课网站用户的使用数据，证明了关系事件模型可为我们提供一个处理网络数据集的方法框架，以更好地理解影响网络学习过程的社会因素，促进学习者参与其中。

　　基于对Coursera课程网站“Principles of Macroeconomics”课程的数据分析，作者运用关系事件模型进行研究。首先是对课程参与者退课行为的影响因素进行研究。通过检验发现：参与课程的初始时间越早、测验成绩越高、课程投入时间越长以及积极参与讨论都与退课行为负相关。但用户等级较高，也就是同时在很多话题中讨论的人反而更容易退课，这是因为认真对待课程的人倾向于专注在个别话题上。其次是对参与讨论现象的探究。研究发现，参与课程的初始时间、学习者在讨论区寻找活动的信息、学习者的积极程度、测验成绩也与未来参与讨论的广度和频率相关。越活跃的学生越少参与受欢迎话题的讨论；学生更倾向于在已经参与过的话题中进行讨论；过去有共同兴趣的学生也倾向于在未来参与相同的讨论。同时，学生发言的行为是聚集的，即参与新发起话题讨论的人往往比旧话题多。最后是探讨论坛活跃程度与测验表现之间的关系，发现最初参与课程的学生会更多次地提交测验结果但得分反而更低。学生的点击行为虽然与提交测验次数和成绩正相关，但他们参与论坛讨论的积极程度与此无关。

　　之后，作者还讨论了关系事件模型在未来研究中的可能。该模型或可用于分析时变网络影响，特别是那些要观察很长时间的网络过程。关系事件模型也可超越现有网络数据的集合方式，考虑更多的细粒度数据，并与统计正规化技术结合。最后一个可能是发展关系事件模型的统计软件应用，以处理更加复杂的事件结构。

　　（南京大学社会学院 王然/编译）