网络学习空间中协同学习的触发机制及实证研究
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本文由《中国电化教育》杂志授权发布
作者：朱珂 李冰青 苏林猛
摘要
网络学习空间在教学环境、教学模式、内容呈现、学习评价等方面突破多重局限，实现了对传统课堂学习方式的革新，为改善教育质量、实现教育公平提供了新的思路。协同学习作为一种能有效激发学习者学习兴趣、充分发挥网络学习空间优势的学习方式，得到大量关注。该文引入研究活动参与者内部心理状态的心流理论，从学生的内部动机来探讨网络学习空间中协同学习的触发机制。通过分析网络协同学习的特点、实现有效协同的相关要素，探究影响网络学习空间中协同学习参与意愿的因素，以参与网络学习空间中课程学习的大学生为研究对象，通过调查问卷收集数据，对影响因素模型和研究假设进行了验证。研究结果表明：基于网络学习空间的协同学习中，挑战与技能平衡、及时的反馈、促进性交互和异质的小组成员正向影响心流体验的产生；心流体验的产生对协同学习的过程和结果具有积极的影响，可以有效触发学习者主动参与意愿。
关键词：网络学习空间；协同学习；心流理论；心流体验；触发机制
一、引言
随着信息技术与教育教学的深度融合，传统的教育方式受到强烈的冲击。网络学习空间、MOOCs等在线学习平台蓬勃发展，正在构建新的教育生态平衡，这对我国重塑教育进程具有十分重要的战略意义：通过结构重组和程序再造，实现资源全球化、供给模块化、教学个性化和学习自主化[1]。网络学习空间在教学环境、教学模式、内容呈现、学习评价等方面突破多重局限，实现了对传统课堂学习方式的革新，为改善教育质量、实现教育公平提供了新的思路[2]。推进网络学习空间的应用既具有强烈的现实需求，又具有一定的前瞻性，是促进教育创新，实现教育现代化的必然选择。
从教育规律着眼，网络学习空间应用的本质是学习者在信息技术的支持下实现无师监督、群体协同下的个性化学习[3]。然而，当前网络学习空间在应用过程中却面临着诸多的问题和挑战，如学习资源海量涌现，质量却良莠不齐；虚拟的媒介易使学习者产生孤立感，降低学习积极性等。因此，在建立和谐学习氛围、提高自我效能感及发展学习者的社会技能等方面有着突出表现的协同学习方式成为当下研究的热点[4]。
相比传统课堂环境下的协同学习，网络学习空间中的协同学习具有交互方便、灵活性高、广泛高效等特点[5]；学习者以小组为单位，营造出一个融洽的学习氛围，增强了学习者的归属感，有效降低了学习者在网络学习空间中独自学习的孤立感，提高了学习的参与度，培养了学生协同合作的能力[6]。另外，有研究表明，网络学习空间中的协同学习不仅有助于学习者高效率地达到期望的学习目标，同时也提高了学习者的信息素养及团队合作的能力[7]。现阶段，研究者对网络空间中协同学习的研究大多集中在构建协同学习支持环境的技术层面，如何从教学策略维度有效地触发协同学习的研究较少[8][9]。
本研究基于契克森米哈（Csikszentmihalyi）的心流理论，结合网络学习空间中有效协同学习发生的要素分析，分别从影响心流体验产生的条件因素、心流体验的体验因素以及心流体验所导致的结果因素三个方面构建理论模型，分析在网络学习空间协同学习过程中有哪些因素影响心流体验的产生，心流体验对协同学习产生了怎样的影响结果，以及心流体验能否触发学习者主动参与协同学习，最后进行实证研究。结果显示：在网络学习空间的协同学习中，挑战与技能平衡、及时的反馈、促进性交互和异质的小组成员正向影响心流体验的产生；心流体验的产生又正向影响学习者产生对协同学习活动本身的内在兴趣以及提高学习成绩和发展社会技能，从而触发了学习者主动参与的意愿。根据研究结果，文末提出建议，以期能够在实践中助力网络学习空间中协同学习活动的设计与优化。
二、相关研究
（一）协同学习
1.协同学习的内涵
协同学习的重要代表人物美国约翰斯·霍普金斯大学的斯莱文（Slavin R.E.）认为：协同学习是以小组活动的形式开展，并且根据所有小组成员的学习成绩得到奖励或认可的教学活动[10]。钟启泉提出协同学习是借助数人的交互作用而相互学习的一种学习方式，这里的“协同”有合作、协作之意[11]。黄荣怀认为协同学习强调对学习者的关注，重视对学习者的特征分析[12]，协同学习不是学习任务的平均分配，而是指通过与他人的交互作用而形成的活动状态。协同学习是指具有相同学习目标的小组成员通过互相学习以及交流经验，让学习方式更具自发性与自主性[13]。区别于传统教学活动中的单向传授，协同活动最核心的理念是其交互性。交互性表现为多种、多向、多边的交互，另外还具有明确的目标性。协同学习是一种人际交往，是一种信息互动，是多向互动有机统一的一种以目标为导向的复合活动。协同学习多以小组活动的形式展开，在小组成员的互动交流过程中完成了知识的建构，提高了人际交往和团队合作的能力，同时又通过互帮互助满足了爱和归属感的内部需要[14]，大大提升了学习者在学习过程中的积极性和参与度，带有浓重的情感色彩，真正意义上达到了知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的三类学习目标。
2.促进小组有效协同学习的要素
明尼苏达大学“协同学习中心”的约翰逊认为并非所有学习团体都能发生有效的协同，为了实现有效协同，他们提出了协同学习的五个基本要素[15]，即积极的相互依赖（Positive Interdependence）、促进性互动（Promotive Interaction）、个人问责制（Individual Accountability）、社交技能（Social Skills）和小组反馈处理（Group Processing）。其中，“积极的相互依赖”是有效协同学习发生的前提，包括小组内目标、资源、角色和奖励的相互依赖性，为成员间的交流互动营造了积极的氛围。“促进性互动”是有效协同学习的基础。研究表明，“促进性互动”在网络学习空间中的协同学习活动的讨论深度、任务时间和提升高阶思维技能方面有一些优势，这就要求小组成员要有一定的“社交技能”，对于不同的观点，通过建设性地协商，从而达成一致目标。同时，为保证小组成员的互动质量和防止“搭便车”现象，建立“个人问责制”以督促学习者为团队的成功做出贡献；“小组反馈处理”的目的是明确和调整小组成员协同努力的效力，不断提高成员的工作质量和人际交往的能力，最终实现小组目标，相关研究表明有效反馈处理的小组往往要比没有反馈处理的小组获得更高的成就[16]。还有一些研究者提出了协同学习中“异质的小组成员”对有效协同学习的发生也具有正向影响，成员的异质性包括性别、年龄、教育程度等，小组成员多种观点的碰撞有助于促进小组成员深层次的互动，同时，成员的能力特点不同能够提高小组协同的效率，并且有助于每个组员的全面发展。有研究表明，异质成员构成的小组协同效果更明显[17][18]，如图1所示。
3.协同学习的相关理论分析
协同学习拥有众多的理论基础，但因其应用场景和实施策略不同，各理论的侧重点不同，彼此相互补充，并不矛盾[19]。主要的理论基础有活动理论和社会建构主义学习理论等。活动理论起源于维果斯基（Vygotsky）的社会文化历史理论，该理论强调“实践”和“交互”在人的心理特性复杂化发展过程中具有十分重要的意义[20]。恩格斯托姆作为第三代活动理论的主要代表人物，提出的六要素活动系统结构[21]，对应了协同学习活动中的学生、学习内容、活动小组、角色、资源和任务[22]。社会建构主义学习理论的观点强调学习对于知识的主动建构，看重的是人际关系的合作与互助形成的知识体系。协同学习是学习者在所探讨的领域里建立观点的分享、知识与技能的提高，最终完成共同的知识建构的一个过程[23]。
（二）网络学习空间中的协同学习
网络学习空间突破了传统教育模式的时空束缚，为学习者创设新的学习机会；但虚拟的媒介环境、非良构的学习资源都使得学习者很难在独自学习的模式下获得理想的学习效果。依托网络环境与技术支持，学习者通过协同会话，完成共同的学习目标，无疑是一种有效的解决方案[24]。国内外协同学习的相关研究指出，协同学习的教学方式可以降低学生在网络学习空间中的孤独感和盲目感，提升学生的成就，在学习效果上能够带来正面影响[25][26]。
交互是教学活动最为显著的特性[27]，也是协同学习的基础[28]。交互最初是由三种基本模式定义的，即学习者—内容、学习者—教师和学习者—学习者，它们分别描述了学习者对学习内容的理解，对教师和同伴经验的汲取[29]。这些模式是教育互动的基础，在网络学习空间中，平台为学习者进行个人和集体知识的建构、积极的交互分享、发展批判性思维和培养自主学习能力提供了交互条件和技术支撑。
通过文献研究发现，有研究者在应用层面为网络学习空间中协同学习的开展提供技术和平台支持[30][31]；也有学者从理论层面解释了网络学习空间中协同学习的重要意义，但对于网络学习空间中协同学习的有效触发因素尚不明确[32]。本研究引入心理学领域中研究活动参与者内部心理状态的心流理论，以期能够从学生的内部动机方面来探究网络学习空间中协同学习的触发机制。
三、基于心流理论分析网络学习空间中协同学习的触发机制
（一）心流理论的内涵
心流理论最早由契克森米哈（Csikszentmihalyi）提出，指当一个人专心于某件事情时产生的失去自我意识、感觉时间飞逝的一种完全沉浸其中的愉悦满足感，他称之为“心流”。心流理论作为积极心理学的基础理论，被证实对我们的学习、工作和发展都具有积极的内在激励作用[33]。Csikszentmihalyi定义了心流体验的九个维度[34]，如图2所示。
这九个维度可以分为三个阶段：第一阶段包括明确的目标、及时的反馈以及挑战与技能平衡，这个阶段描述了引发最佳体验出现的必要条件；第二阶段是集中注意力、感知控制感和行动与意识的融合，这个阶段描述了在心流体验的状态下感知到的一些特征；最后一个阶段，包括自我意识的丧失，时间感的扭曲和内在奖励的满足感，这个阶段描述了一个人沉浸其中的内部状态[35]。
一般来说，只有当参与者的技能水平与活动的挑战难度达到平衡时，才会产生心流体验。如果技能水平低于挑战难度，则活动会感到无聊；而当技能水平超过挑战难度时，则会感到焦虑。如下页图3所示，横轴表示参与者的技能水平，竖轴表示活动的挑战难度。A，C和E是指当挑战与技能平衡时进入心流体验的状态，B1和D1是指技能水平低于挑战难度时呈现的焦虑状态，需要提高技能水平以回流重新进入心流状态。B2和D2是技能水平高于挑战难度时出现的无聊状态，需要增加挑战难度以重新进入心流状态。因此，唯有不断的提高活动技能，并且挑战难度高的活动，才能持续产生心流体验。
另外，当活动的挑战难度与参与者的技能水平相对关系不同时，参与者会产生八种心理状态：低水平的挑战与技能平衡，内部心理状态呈现的为冷漠；只有技能与挑战达到高于平均程度的平衡时，才会体验到心流；其他技能水平与挑战难度的组合则会产生担心、焦虑及激发的内部状态（当挑战高过于技能时），或是控制、放松及无聊的内部状态（当技能高过于挑战时）[36]。
（二）心流理论的研究与应用
心流理论被广泛应用于电子商务、游戏设计和教育教学中[37-39]。研究发现，心流理论在描述人在网络环境中的交互行为上是一个有效的概念。其中，数字化游戏的相关研究显示，小组合作的社会互动活动是心流体验产生的主要来源[40]；国外有研究者将心流理论应用到在线学习的研究中，如Millat等人探究在虚拟学习环境中心流体验对学生学习行为过程的影响，结果表明心流体验能够对学生的学习过程及学习结果产生积极的影响，并对如何构建在线学习环境提出了一些建议[41]；Hokyoung Ryua和David Parsons将心流理论应用到移动终端的协同学习中，发现在移动终端支持下的协同学习活动中会产生心流体验，并且心流体验的产生促进了有效的协同学习[42]。
国内也有学者把心流理论引入到网络学习空间的研究中来，并取得了一些成果。如陈奕桦通过对数字化游戏学习环境下的学生心流体验探讨，发现小组合作中的社会互动活动是心流体验产生的来源[43]。王卫将心流理论引入到在线学习意愿的影响因素研究中，发现心流体验对在线学习者持续学习意愿产生正向的显著影响[44]。
综合这些研究结果，本研究认为将心流理论引入到协同学习触发机制的研究中，具有丰富的理论依据和一定的现实意义。研究基于心流理论和影响有效协同学习的要素分析，分别从能影响心流体验产生的条件因素、心流体验的体验因素以及心流体验所导致的结果因素三个方面设置题目，考察心流体验的产生及其对协同学习意愿的触发机制，以期能够在实践上助力网络学习空间中协同学习的有效实施。
四、研究模型与假设
（一）研究模型
综合上述心流体验的相关研究，结合网络学习空间中有效协同学习发生的要素，提出本研究的研究模型，如图4所示。在研究模型中，学习者能否产生心流体验，取决于挑战与技能平衡、明确的目标、及时的反馈、促进性交互、个人问责制和异质的小组成员等因素的影响；心流体验的产生促使了学习者对活动本身产生了内在兴趣，以及提高了学习成绩和发展了社会技能等，从而触发了学习者主动参与协同学习的意愿。
（二）研究假设
1.模型描述
上述模型中的条件因素即在网络学习空间中有效的协同学习过程产生心流体验的影响因素：挑战与技能平衡、明确的目标、及时的反馈、促进性交互、个人问责制和异质的小组成员；其中挑战与技能平衡是指协同学习活动中小组共同的技能水平与共同的目标相匹配的平衡，明确的目标即是小组共同要达到的学习目标；及时的反馈除了自己清楚自己在做什么，还包括小组内对各成员的评估和努力效力的调整；促进性交互、个人问责制、异质的小组成员如上文所述是发生有效协同学习的要素。结合前文文献研究，这些因素对网络学习空间中协同学习过程中心流体验的产生具有显著影响。
体验因素即人们产生心流体验时的感觉特征：包括感知控制感、行动与意识的融合和时间扭曲感。
结果因素即学习者在协同学习中产生心流体验后，心流体验对学习行为过程与学习结果产生的影响，主要是指学习者对协同学习活动本身产生的内在兴趣和外部奖励促使学习者主动选择协同学习。内在兴趣即是学习者在协同学习过程中获得的良好的学习体验促使学习者对协同学习活动本身产生的兴趣；外部奖励包括学习者在协同学习过程中学习成绩的提高、社会技能的提升和人际关系的获得等促使学习者主动参与协同学习活动。
2.研究假设
研究包括两部分：探讨在网络学习空间的协同学习中影响心流体验产生的因素；探讨心流体验对学习者学习行为过程与学习结果的影响，即如何触发了网络学习空间中的协同学习。假设如下：
H1a：挑战与技能平衡显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者产生心流体验。
H1b：明确的目标显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者产生心流体验。
H1c：及时的反馈显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者产生心流体验。
H1d：促进性交互显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者产生心流体验。
H1e：个人问责制显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者产生心流体验。
H1f：异质的小组成员显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者产生心流体验。
H2a：心流体验显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者对协同学习产生的内在兴趣。
H2b：心流体验显著影响网络学习空间协同学习活动中学习者获得的外部奖励。
H3a：心流体验通过学习者对协同学习产生的内在兴趣显著影响学习者主动参与网络学习空间中协同学习的意愿。
H3b：心流体验通过学习者在协同学习中获得的外部奖励显著影响学习者主动参与网络学习空间中协同学习的意愿。
五、实证研究
本研究通过问卷调查的方法来验证研究模型和检验研究假设。检验结果用于确定基于心流理论的网络学习空间中有效协同学习的影响因素和触发机制。实证研究过程包括问卷的编制、样本的回收及数据统计与分析三个阶段。
（一）问卷的编制
问卷根据上文的研究假设设置题项，对调查者在网络学习空间的协同学习过程中心流体验的条件因素、体验因素以及结果因素进行测量，共包括36个题项。问卷采用Likert 7分制评分（1=非常不同意；7=非常同意）。在问卷编制过程中，为提升其信度和效度，查阅网络学习空间特征和有效协同学习要素的国内外相关研究文献，并翻译现有的测量量表，如心流状态量表（FSS）等[45]；然后再对各题项进行检查，剔除掉模棱两可的题项，确定最终题项。然后请相关领域的专家判断调查问卷题项是否合理，根据专家对调查问卷的评价，对调查问卷再次进行修改，删除不合理的题项，并且通过预试，把因素负荷量小的题项删除，形成问卷。
（二）样本的回收
本研究以某师范大学的大学生为研究对象，选择依据是他们具有一定的网络学习空间课程学习经历。采用随机抽样的方法选择其中一部分的学生填写调查问卷。经过初步统计，共发放问卷912份，收回602份，其中有效问卷546份，占90.7%。
（三）数据统计与分析
1.描述性统计分析
回收问卷后，具体统计结果如表1所示。
2.测量模型检验
测量模型的信度是否理想通常情况下通过组合信度的值和平均方差提取量的值来判别。在SEM的分析中，则以组合信度CR（Composite Reliability）作为模型潜在变量的信度系数，通常认为，当潜在变量组合信度的值在0.7以上时，模型的信度较高。另外，还可以使用平均方差提取AVE（Average Variance Extracted）来对模型的信度进行检验，阈值为0.5[46]，即该值大于0.5时，信度较佳。
检验模型效度时，通常包括两个方面。其中，收敛效度是在测量模型的信度达到理想值的前提下，通过观察变量的因素负荷量值来判别的。因素负荷量的值越大表示观察变量或测量指标的测量误差就越小，一般的判别标准是因素负荷量值要大于0.7[47]。通过下页表2可以看出观察变量的因素负荷量都大于0.7，这表示模型具有较佳的收敛效度。
注：其中CSB是挑战与技能平衡“Challenge and Skill Balance”的缩写；CO是明确的目标“Clear Objectives”的缩写；TF是及时的反馈“Timely Feedback”的缩写；PI是促进性交互“PromoteInteraction”的缩写；IA是个人问责制“Individual Accountability”的缩写；HTM是异质的小组成员“Heterogeneous Team Members”的缩写；FE是心流体验“FlowExperience”的缩写；II是内在兴趣“Intrinsic Interest”的缩写；ER是外部奖励“ExternalRewards”的缩写；WTP是参与协同学习的意愿“Willingness toParticipate”的缩写。下同。
区分效度主要是为了证明各潜在变量之间相关性比较小，判别测量模型的区分效度是否达到理想情况主要看每个潜在变量的平均方差提取量的平方根是否大于该潜在变量与其他潜在变量的相关系数[48]。经统计分析，每个潜在变量的平均方差提取量的平方根都大于该潜在变量与其他潜在变量的相关系数，这表示模型具有较佳的区分效度。
3.结构模型检验
本研究通过结构方程模型软件Amos21.0对模型进行验证性分析之后，依据吴明隆等给出的拟合度推荐指标[49]，提取了模型拟合值，通过表3中的对比可知，模型具有较优的拟合度。
4.假设检验
研究模型的检验结果如图5所示。挑战与技能平衡对协同学习活动中学习者产生心流体验的影响显著（H1a，β=0.24，p=0.01）。明确的目标对协同学习活动中学习者产生心流体验的影响不显著（H1b，β=0.06，p=0.01）。及时的反馈对协同学习活动中学习者产生心流体验的影响显著（H1c，β=0.26，p=0.01）。促进性交互对协同学习活动中学习者产生心流体验的影响显著（H1d，β=0.35，p=0.01）。个人问责制对协同学习活动中学习者产生心流体验的影响不显著（H1e，β=0.05，p=0.01）。异质的小组成员对协同学习活动中学习者产生心流体验的影响显著（H1f，β=0.33，p=0.01）。心流体验对协同学习活动中学习者对协同学习产生的内在兴趣显著影响（H2a，β=0.65，p=0.01）。心流体验对协同学习活动中学习者在协同学习中获得的外部奖励显著影响（H2b，β=0.62，p=0.01）。心流体验通过学习者对协同学习的内在兴趣显著影响主动参与网络学习空间中协同学习的意愿（H3a，β=0.56，p=0.01）。心流体验通过学习者在协同学习中获得的外部奖励显著影响主动参与网络学习空间中协同学习的意愿（H3b，β=0.43，p=0.01）。
结合检验结果，为进一步优化模型，删除研究模型中不显著的路径，再次对模型进行检验，验证结果与之前相比没有变化。
六、研究结论与建议
本研究将心流理论引入到网络学习空间中协同学习触发机制的影响因素的研究模型中，通过拟合模型和假设检验，得出的研究结论如下：
（一）挑战与技能平衡积极正向影响了学习者在网络学习空间协同学习中的学习效果，促进了学习者知识水平的提高和技能的发展。学习者要达到挑战与技能平衡，一方面，在活动设计上针对不同知识技能水平的学习者预设不同难度等级的学习任务，并且根据系统对学习者知识技能发展的实时测评，通过动态难度调整机制不断地调整任务难度。另一方面，平台通过对小组成员预设角色，如启动者、支持者及质疑者等，使小组中不同性格能力特点的学习者形成不同的分工，完成该角色的任务目标，并且与其他角色通过积极地互动解决高级任务目标，使学习者达到更高水平的挑战与技能平衡。
（二）间的协同学习过程中的学习体验，有效降低了虚拟媒介带来的孤立感，帮助学习者进一步明确了学习目标。网络学习空间平台可以通过创建讨论论坛来帮助学习者之间互相分享知识、反馈观点，讨论论坛包括任务区和反馈区，前者用于支持小组成员完成学习任务，后者则是完成学习任务后呈现学习结果的区域。并在论坛的交互过程中提供脚手架词汇，提高交互的效率和质量；另外在学习过程中加入奖惩设计，通过积分增减、奖章等方式向学习者提供及时的反馈。
（三）在网络学习空间的协同学习中，促进性交互积极正向影响学习者的参与度，增强了学习者的归属感，培养了学生协同合作的能力。为促进积极的交互，平台基于工具分析，以参与协同学习的小组成员间交互产生的发帖为数据来源，可视化呈现成员间交互讨论过程中关键知识点的发展变化，并且采用数据挖掘的关联规则方法，对小组成员在协同过程中的行为模式特征进行可视化呈现，从而帮助教师对协同过程中小组成员的认知参与和交互质量进行有效的分析，方便教师随时能够提供帮助，并且根据学习者的需求，灵活设置任务、调整进度。
（四）异质的小组成员积极正向影响网络学习空间中协同学习的有效开展。组合异质的成员能提高小组活动的有效性，拥有不同见解的成员更容易开展活跃的讨论[50]。因此，为保证协同小组成员的异质性，一方面系统可以采用随机选择组合的方法将学习者自动分组。另一方面，引入角色预设框架，方便学习者根据自身的性格能力特点选择适合自己的角色分工，以实现协同学习过程的高效和有序。另外，平台可以为每个小组创建单独的“虚拟会议室”，方便学习者在学习的开始进行自我介绍、彼此熟悉，形成协同感和组内依赖感。
（五）心流体验的产生积极正向影响学习者在网络学习空间协同学习中的学习体验，激发了学习者对协同学习的内在兴趣，在不考虑学习成绩等外部奖励的情况下，心流体验可以通过学习者对协同学习活动本身产生的兴趣来触发协同学习的参与意愿。
（六）心流体验的产生积极正向影响学习者在网络学习空间协同学习中取得更好的学习成绩和提升社会技能等从而正向影响学习者主动参与协同学习的意愿；有研究表明，心流体验能够促进学习成就的提高[51]，由本研究结论可知，心流体验的这种促进效果在网络学习空间的协同学习活动中同样可以实现。这说明，心流体验可以通过外部奖励来触发协同学习的参与意愿。
七、结束语
本研究基于Csikszentmihalyi的心流理论，结合网络学习空间中协同学习的要素，建立了心流体验触发网络学习空间中协同学习的研究模型，并通过实证研究对研究模型和研究假设进行了检验。最后，根据研究结果，对如何触发网络学习空间中的协同学习、设计与优化协同学习活动提供一些参考。
研究不仅从学生的内部动机方面探讨了网络学习空间中协同学习的触发机制，还探讨了在该情境中学习者产生心流体验的决定因素，结论具有一定的理论和实践意义。但因受到条件限制，研究还存在一定的局限：如研究样本的选择不够具有代表性，仅选取了某师范大学的在校生，没有在多个地区的多所高校进行取样调查。另外，研究对于影响协同学习参与意愿的其他因素考虑较少，如教师指导、课程内容、个体学习风格等。未来，我们将补充更多的研究来解决目前的局限性，如选取更具代表性的研究样本，更多地考虑到其他的影响因素等，继续探索触发网络学习空间中协同学习的影响因素。
本文系河南省教育科学规划重大招标课题“河南省教育信息化资源整合问题研究”（项目编号：[2017]-JKGHZDZB-07）研究成果。
作者简介：朱珂：博士，副教授，硕士生导师，研究方向为学习分析。李冰青：在读硕士，研究方向为教育大数据。苏林猛：在读硕士，研究方向为学习分析。
转载自：《中国电化教育》2018年第7期
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