虚拟团队合作学习的教学设计及其实效分析，本文主要内容关键词为：实效论文,教学设计论文,合作学习论文,团队论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G728
文献标识码：A
文章编号：1008-469X(2012)02-0018-06
一、研究背景
远程学习具有独立性和自主性的特点，这决定了学习者会面临三大学习困难：远程学习的孤独感、远程学习的不适感及学业考试的焦虑感[1]。为了克服这三大学习困难，我们采用虚拟团队合作学习的模式进行教学设计。虚拟团队合作学习是将远程学习者按一定规则组成团队，每个团队在课程主持教师和课程指导教师的引领下分工合作，共同构建知识，完成学习任务。目前，国内开展和实施着不同形式的虚拟团队合作学习项目，取得了一定的成效。同时也存在着一些问题，主要表现在学习主题没有深入探讨问题、没有考虑合作学习者的知识能力基础、没有明确合理的活动策略、缺乏引导合作走向深入的流程等。[1-4]鉴于此，需要我们对虚拟团队合作学习模式进行深入的研究。
建构主义学习理论把个体的学习看成是个体建构自己知识和理解的过程，强调学生掌握知识的途径是通过与其他人的交互作用实现的；社会文化理论把个体的学习看成是知识的建构过程，在关注学习的社会方面的同时，认为个体的心理活动是与一定的文化、历史和风俗习惯背景密切联系在一起的；认知分享理论认为知识不仅是在个体与物理环境的相互作用中建构的，社会性的相互作用同样重要，甚至更加重要。而合作学习最基本的特点是以学生的“学”为中心，强调学习者之间的相互合作，因此将这三个理论作为本研究的理论基础。并以选修电大开放教育课程“小学科学教学研究”的学习者为研究对象，从确定学习主题、确定虚拟团队、教学形式和学习方式、学习评价四个方面入手，实施虚拟团队合作学习的教学过程，探讨一种行之有效的虚拟团队合作学习的教学模式。并且对学习者的在线学习成绩进行独立样本 t检验，验证虚拟团队合作学习模式的实效性。
二、虚拟团队合作学习的教学设计
1.确定合作学习专题
在整个虚拟团队合作学习的动态过程中，确定学习专题是教学设计的核心，它对在线合作学习的效果起着很关键的作用。学习专题必须选择学习者关心的热点问题，理论联系实际，激发学习者的学习兴趣，以便可以促进有效的社会性交互。设计学习专题之前要了解学习者的具体情况，分析学习者的特点，判断学习者普遍关心的教育问题等。从学生、课程、社会三个维度来设计学习主题。另外，编写学习专题指南也是很重要的，“学习专题指南”包括学习专题内容、学习目的、学习方式、学习要求、学习时间安排、分值安排、作业情况等方面，让虚拟团队对整个合作学习过程做到心中有数、有的放矢。
2.确定虚拟合作团队
(1)团队规模确定。美国社会学家研究表明，小群体比大群体内聚力强。当团队规模增大的时候，处理团队成员之间交互作用所需的人际和技巧，也变得复杂和微妙，并且小组成员之间两两互动的机会减少，最终导致小组的凝聚力较低，成员之间的关系淡漠，个人支持也更少。但团队人数过少，又会对团队提出的思想和观点的丰富性以及补充意见的多样性产生不利的影响。根据实际情况我们确定虚拟团队成员为5—6人。
(2)团队成员确定。遵循“组内异质，组间同质”原则，确定团队成员。需要做到两点：一、根据学习者在线学习情况，将学习者分为积极参与者和消极参与者，使每个虚拟团队的积极学习者和消极学习者合理搭配；二、通过深入调查，了解学习者的地域、兴趣、职业、年龄、性别、在线学习经历六个方面，从这六个方面综合考虑组成虚拟合作学习团队。
(3)团队成员角色和职责确定。每个虚拟合作团队确定一位组长。一位好的组长可以激发、鼓舞团队的士气，带领团队高质高效地完成学习任务。组长要由一位组织能力强、乐于奉献、富有号召力和集体凝聚力的同学来担任。并且需要明确组长和组员的职责，让团队成员在合作开始就明白自己所扮演的角色和职责，可以提高虚拟团队合作学习的效果。组长的职责有以下三条：一是成为一名积极参与者，将合作任务的探讨引向深入；二是为小组团队成员合理分工，保证学习任务按质按时完成；三是监控整个合作学习过程，构建和谐高效的合作学习环境。组员的职责如下：一是积极参与讨论，表达真实的思想，按交互进度将问题的讨论引向深入；二是配合组长工作，按时按质的完成合作任务；三是彼此合作，加强生生交互，构建和谐高效的合作学习环境。
3.虚拟团队合作学习的教学形式和学习方式
虚拟团队合作学习的组成元素有课程主持教师、课程指导教师、远程学习者以及学习专题，图1为本研究中虚拟团队合作学习采用的教学形式结构图。课程主持教师主要负责在线课程资源的建设以及在线学习专题的设计，并协助课程指导教师引领学习者的在线学习过程；课程指导教师主要工作是引领学习者的社会性交互行为，对学习者的成绩及时评定、及时反馈，并肩负学习者的网络技术顾问等；学习者通过与学习资源的交互、与课程教师的交互、与指导教师的交互以及与其他学习者的交互，和团队学习者共同高质高效地完成学习任务。若远程学习者人数较多，可以设多名课程指导教师，一般1名指导教师负责20名左右学习者比较适宜[5]。
图1 虚拟团队合作学习的教学形式结构图
设计虚拟团队合作学习方式时，我们一定程度上借鉴了Shahron Williams van Rooij[6]提到的ADDIE模型。具体分为四个步骤：(1)分析：每个虚拟团队共同分析学习专题模块内容，确定自己团队讨论主题。(2)设计：根据虚拟团队各成员的情况，由指导教师和组长确定成员的任务。例如任务类型有搜集整理资料、提供教学实践、总结内容等。(3)发展：虚拟团队共同深入讨论学习主题，针对成员的观点、思想进行交互。(4)总结：虚拟团队经过上面三个步骤，形成了一定的团队观点。团队成员将讨论主题的理论基础、实践经验以及团队的见解进行总结，得到虚拟团队的成品。
4.成绩评定
合理的在线学习评价不仅可以正确评价学习者的学习效果，而且可以引领学习者的在线学习行为，促进学习者的社会性交互行为。根据国内远程学习者的具体情况，结合“小学科学教学研究”的课程特点，在Rovai(2007)[7]给出的“在线讨论评价量表”的基础上，对评定指标和评定级别重新进行调整，并确定每个评定指标的权重系数，给出了“远程学习者在线学习成绩的评定标准”(见表1)。此标准从数量、内容、问题、合作、基调五个指标对学习者的在线学习成绩进行评定，每一指标的成绩都以百分制记。每位学习者的成绩=数量成绩×其权重系数+内容成绩×其权重等系数+问题成绩×其权重系数+合作成绩×其权重系数+基调成绩×其权重系数。
三、数据分析过程
1.数据来源
2011年春以电大开放教育省开课“小学科学教学研究”为试点，进行教学改革。本课程的在线学习内容分为三个学习专题，我们选择第三学习专题进行实验。采用分层随机抽样原则，每个地市的学习者作为一个层，再从每个层中随机抽样，将层分为两个部分：一部分学习者作为实验组，采用虚拟团队合作学习的教学模式进行教学；另一部分作为对照组，沿用以前的远程教学模式(即非合作学习)安排教学。从实验组中随机选取4个虚拟团队，两个团队各为5人，另两个团队各为6人，共有22人；从对照组中随机选取22个学习者。根据此44名学习者的学习成绩，利用SPSS软件对实验组和对照组的学习成绩进行独立样本t检验，验证虚拟团队合作学习教学模式的有效性。要使统计分析结果具有可靠性、有效性，首先需要对“远程学习者在线学习成绩的评定标准”进行信度分析和效度分析。
2.信度分析
信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定的稳定性和可靠性的分析方法。信度分析包括内在信度分析和外在信度分析，我们这里对“远程学习者在线学习成绩的评定标准”(表1)只进行内在信度分析。内在信度分析重在考察一组评估指标测量的是否为同一个特征，这些指标之间是否具有较高的内在一致性，内在一致性高意味着一组评估指标的一致程度高，相应的评估指标有意义，所得的评估结果可信。利用SPSS软件进行内在信度分析，结果见表2，可以看出克朗巴哈α(Cronbach's Alpha)系数为0.854(大于0.8)，所以“远程学习者在线学习成绩的评定标准”的内在信度是可接受的，即评价体系是可信的。
3.效度分析
效度(Validity)即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。在这里，我们进行内容效度分析和结构效度分析。
(1)内容效度分析。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题，选择单项与总和相关分析评价内容效度，即计算每个指标题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。分析结果见表3。
由表3可知，内容、问题、合作与总分的相关系数都在0.9以上，它们的相关系数检验的概率p值都近似为0，因此，当显著性水平α为0.01时(**表示显著性水平α为0.01)，应拒绝相关系数的零假设，认为三个指标与总分存在很强的正的线性关系。数量、基调与总分的相关系数在0.7以上，两者的相关系数检验的概率p值都近似为0，因此，当显著性水平α为0.01时，应拒绝相关系数的零假设，认为两个指标与总分存在比较强的正的线性关系。所以五个指标与总分的相关性具有显著性，即评分标准的五个指标能较好地测量远程学习者的在线学习总成绩。
(2)结构效度分析。结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析采用的方法是因子分析法。因子分析的主要功能是从量表全部变量(指标)中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。首先我们通过KMO检验值检验本指标体系是否适合进行因子分析，结果见表4。
由表4可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为200.966，相应的概率p接近0，如果显著性水平α为0.05，概率p小于显著水平α，所以拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异；同时，KMO值为0.849，根据Kaiset给出的KMO度量标准可以判断原有变量适合进行因子分析，因子分析结果见表5和表6。
表5的第二组数据项(即第5列到第7列)描述了因子解的情况，指定从五个变量中提取两个因子，两个因子方差贡献率和为90.317％，总体上原有变量的信息丢失较少，因子分析效果比较理想。表5第三组数据(即第8列到第10列)描述了最终因子解的情况，因子旋转后的两个因子方差贡献率和为90.318％，提高了0.001％，基本没有变化，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更易于解释。
旋转方法：方差最大法
由表6可知，合作、基调、问题、内容在第1个因子上有较高的载荷，即第1个因子主要解释了这几个变量，我们将第1个因子解释为远程学习者帖子的质量。数量在第2个因子上有较高的载荷，即第2因子主要解释了此变量，将第2个因子解释为远程学习者帖子的数量。即通过因子分析，评分标准的结构可表示为：
4.实验组和对照组的在线学习成绩的对比
利用上面因子分析的结果，由合作、基调、问题、内容四个指标表示帖子质量的情况，计算四个指标分值的总和得到每位学习者帖子质量的分值。由数量指标表示帖子数量情况，即数量指标得分为每位学习者的帖子数量的分值。将对照组的组号记为0、实验组的组号记为1，利用独立样本t检验对帖子质量分值和帖子数量分值分别进行比较分析。
(1)帖子质量独立样本t检验的结果。
表7、表8为帖子质量独立样本t检验结果。从表7可知，对于帖子质量的分值来说，对照组的均值为57.27，实验组的均值为67.05，有一定的差异。表8显示，两总体方差是否相等的F检验中F统计量的观察值为1.051，对应的概率p值为0.311，若显著性水平α为0.05，则认为两总体的方差齐性。所以取第一行“假设方差齐性”t检验的结果，t统计量的观测值为-2.989，对应的双尾概率p值为0.005(小于0.05)，所以认为两总体的均值有显著差异，即对照组和实验组帖子质量是有显著性差异的。
(2)帖子数量的独立样本t检验。
表9、表10为帖子数量独立样本t检验结果。从基本描述统计量(表9)中可以看出，对于帖子数量的分值，实验组的均值为16.36，对照组的均值为14.68，有一定的差距。表10分析得到，独立样本t检验结果的F值为0.825，对应的概率p值为0.369＞0.05，即两总体方差齐性，取第一行“假设方差齐性”t检验的结果。t统计量的值为-1.483，对应的双尾概率p值为0.145＞0.05，因此认为对照组和实验组的帖子数量分值无显著性差异。
四、结论
从数据分析的结果可以得出以下几点：
第一，从信度分析和效度分析可以看出，“远程学习者在线学习成绩的评定标准”(表1)是可信有效的评定标准，能准确地表示远程学习者的学习成绩，即统计分析的数据是可靠的、可信的。
第二，虚拟团队合作学习教学模式明显提高了远程学习者的学习效果。由独立样本t检验的结果可以看出，对于帖子质量的成绩，对照组和控制组有显著性差异。即实施“虚拟团队合作学习”的在线教学过程，增强了合作学习的意识，加强了学习者与学习者、学习者与教师的社会性交互，提升了学习者理解专题内容的深度。
第三，虚拟团队合作学习教学模式没有明显增加远程学习者的学习负担。远程学习者绝大部分已经在职，他们投入学习的时间有很多的限制，要求学习者投入过多的学习时间是不现实的。从独立样本t检验的结果看到，对于帖子数量的成绩，对照组和控制组没有显著性差异，即帖子质量显著提高时，帖子数量增加不显著。也就是说，在明显提高学习质量的同时，并没有显著增加学习者的学习时间、加大学习者的学习负担。