
监测在线协作学习网络以引导有依据的干预
Mohammed Saqr, Uno Fors, Matti Tedre, Jalal Nouri
PLOS ONE
网络设计
节点
参与三门在线医学课程的学生及教师
连接
学习平台在期中改动前后记录的有向讨论互动
方法
研究把网络可视化、密度、度数及聚类指标与参与角色分类结合,然后比较期中考试前后两个网络时段。
来源: PLOS ONE
审阅摘要

研究把三门医学课程共82名学生及3名教师的互动记录,绘成期中干预前后网络。五项针对性教学行动后,参与角色、密度、入度及聚类均上升,但观察性时间比较不能把干预效果与课程自然发展分开。 论文示范如何在课程仍进行时,用可解释网络诊断引导支持,而不是只等待期末成绩或依赖消息总数。
活跃网络角色由15个增至40个,非参与角色由67个降至32个,后期网络也呈现更高密度、入度及聚类。 三门课程没有随机分配,也没有同期未干预对照组。教师行动、评估时间、自然成熟及课程要求变化均与前后比较重叠,因此不能把观察到的网络转变因果归于干预。
SNA
研究如何运用 SNA
研究把参与三门在线医学课程的学生及教师界定为节点,把学习平台在期中改动前后记录的有向讨论互动界定为连接。研究把网络可视化、密度、度数及聚类指标与参与角色分类结合,然后比较期中考试前后两个网络时段。
来源
PLOS ONE, 13(3), e0194777
DOI: 10.1371/journal.pone.0194777


