xMOOCs社会交互研究综述——基于国内外文献的内容分析
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本文由《现代远距离教育》杂志授权发布
作者：赵钊、郭洋琳、贺立军
摘要
中国慕课数量已居世界第一，未来发展重点在于质的提升。已有研究发现，社会交互可以有效促进动态资源的生成，提高学生保留率和学习效果，有利于提升慕课建设的质量。在把握xMOOCs内涵的基础上，检索2012年1月到2018年4月期间国内外的相关文献，从发表时间和研究方法两方面对61篇文献进行了信息分析，并通过对文献的内容分析系统梳理了xMOOCs社会交互的理论基础、交互水平、影响因素以及与学习效果关系的研究进展。最后，从研究方法、研究视角和研究内容等方面指出了xMOOCs未来研究趋势。
关键词：xMOOCs；慕课；社会交互；内容分析
一、引言
MOOCs（Massive Open Online Courses，大规模开放在线课程，音译为“慕课”）于2008年以cMOOCs的形式起源于加拿大，2012年以xMOOCs形态在美国硅谷兴起，并迅速成为高等教育改革和在线教育实践的热点。目前，我国上线慕课数量已达5000门，高校学生和社会学习者选学人数突破7000万人次，逾1100万人次大学生获得慕课学分。中国慕课数量已居世界第一，慕课建设走在了世界前列。2018年4月，中宣部、教育部组织了中国慕课宣传周，教育部正式推出490门“国家精品在线开放课程”。这是国内首批、国际首次推出的国家精品慕课，慕课建设将进入质的提升阶段。
基于行为主义学习理论的xMOOCs是当前国内MOOCs的主导课程模式[1]。xMOOCs低交互性的学习模式被批判为传统孤立学习环境的变形，其对事实性与过程性知识的教学是有价值的，但对批判性思维和创造性思维的培养则难以奏效[2]。同时，高居不下的“辍学率”成为困扰xMOOCs建设者的难题。由社会学习理论可知，“学习过程本身就是一个交互的过程”，学习者通过“个性交互”与“社会交互”来实现知识的增长与情感的维系，有效的社会交互可以促进学习者个性交互[3]。其中个性交互指学生与学习资源的交互，而社会交互则指教师与学生的信息交互、学生与学生的信息交互[4]。在xMOOCs教学环境下，师生和生生间处于时空分离的状态，社会交互能增强学习者的社会临场感和学习积极性，促进学习者的社会性学习，提升学习效果[5]。
本文在厘清xMOOCs内涵的前提下，筛选了近六年国内外xMOOCs社会交互的研究文献，基于文献的内容分析，系统地梳理了xMOOCs社会交互的理论基础、交互水平、影响因素以及社会交互对学习效果的影响机制等方面的研究进展。最后，本文全面总结了xMOOCs社会交互的研究进展，指出了未来的研究方向，以供后续研究参考。
二、文献筛选过程及信息分析
（一）文献筛选过程
本文检索文献的时间跨度为2012年1月至2018年4月。中文文献主要来源为中国知网（CNKI）中的SCI、EI以及CSSCI（含扩展版）来源期刊。英文文献来源主要为EBSCO自然和社会学科全文数据库、荷兰SDOS期刊数据库、IEEE/IET电子图书馆、美国Wiley期刊数据库等。为减少文献检索偏差，采用主题检索的方式收集文献。关键词采用两个字符串相结合的方式进行，中文字符串为（“xMOOCs”或“MOOC”或“MOOCs”或“慕课”或“大规模开放在线课程”）∪（“社会交互”或“社会性交互”或“社交”或“互动”或“交互”）。英文字符串为（“xMOOCs”OR“MOOC”OR“MOOCs”OR“Massive Open Online Courses ”OR“ Massive Online Courses”）AND（“Social Interaction”OR“Social”OR“Interaction”OR“Interactions”OR“Social Networks ”OR“ communication ”OR“ Virtual Learning Communities ”OR“ Virtual Communities ”OR“ community ”OR“ communities”）。
在上述检索结果的基础上，根据以下策略剔除不相关文献：（1）研究对象不符合xMOOCs内涵；（2）未包含与社会交互相关的研究内容。在浏览和初步研读相关文献后，共保留61篇文献（其中中文20篇，英文41篇）纳入分析范围。
（二）文献信息分析
1.发表时间
文献的发表数量与发表时间在一定程度上可以反映出人们对研究主题的关注度。将中英文文献按照发表年份分别统计，可以直观反映出国内外xMOOCs社会交互研究的总体趋势（如图1所示）。2012年为中国的慕课元年，xMOOCs社会交互问题此时还没有引起研究者的关注。最早在2013年国外开始关注xMOOCs社会交互问题，伴随着社会交互概念的兴起，国外对xMOOCs社会交互的关注度逐年上升。尤其是在2018年第一季度就检索到7篇相关文献，其中2篇来自于Computersin Human Behavior期刊，4篇来自于Computers & Education期刊。教育类两大顶级期刊对xMOOCs社会交互的共同关注，凸显了xMOOCs社会交互问题的重要性。国内2014年才开始关注相关问题，并且总体呈现上升趋势。2018年第一季度，国内还没有关于xMOOCs社会交互研究的高质量文献，这可能与国内文献在线出版相对延迟有关系。
2.研究方法
传统高等教育研究方法分为“定性与思辨”“定量与实证”两个大类。“定性与思辨”大类中包括感悟性思辨、概念化思辨、多学科思辨和哲学思辨四种具体方法；“定量与实证”大类中包括调查研究法、实验研究法、个案研究法、行动研究法、内容分析法和软件工程法六种具体方法[6]。另外，Web应用和移动技术的发展引发了海量数据涌现，大数据为更为完备与全面的教学交互分析提供了新的可能。作为新近涌现出的一个研究领域，学习分析为远程交互分析提供了新的途径[7]。学习分析采用的方法和技术不但借鉴了商务智能、网站分析、学业分析、行动分析等相关领域的方法与思想，而且吸收和整合了数据挖掘、数学与统计方法、文本与语义分析、可视化技术、社会网络分析等技术和方法[8]。远程教学交互研究中常采用的学习分析方法有个体学习行为分析、社会网络分析、内容分析、对话分析和虚拟人种志的方法等[7，9]。为了和传统研究方法进行统计比较，本文将以上研究方法统称为学习分析方法。
表1对61篇国内外文献按照研究方法类型进行了分类汇总。由表1可知，xMOOCs社会交互研究最常采用的是学习分析方法，其次是个案研究和调查研究法。此外，国外采用的实验法、定量与质性相结合的方法，对于社会交互活动研究来说是值得推崇的研究方法[9]。国内研究还采用了定性思辨、软件工程法和扎根理论等研究方法，为社会交互的研究提供了多种途径。
由于学习分析方法在xMOOCs社会交互研究方法中所占比重最大，本文对表1中采用学习分析方法的37篇文献按具体研究方法类型进行了分类汇总，如表2所示。
就学习分析方法而言，基于网络视角的社会网络分析以及其与内容分析混合的研究方法占较大比例。该视角下主要有社会网络和知识网络两种研究范式[10]。关于社会网络视角，研究者经常使用社交网络分析（SNA）来表示学习者的网络位置和与外界的联系程度。教育研究中SNA通常被用作主要的数据分析方法，以揭示关系、情感、互助和其他社会现象等。社交网络的可视化可以帮助研究者和教师直观地看到学习者社交网络的分布状态和演化过程。随着知识可视化技术以及语义网络技术的进一步发展，学习者与学习内容之间的关系逐渐得到重视，社会性知识网络成为研究趋势。以上采用内容分析法、社会网络分析法对课程论坛内容进行的分析，多是以研究人员的视角而并非学习者视角[11]。以学习者个体为研究对象时，多采用个体学习行为分析或问卷调查等方法。研究者将各个主体之间通过信息传播而发生的互相依赖性的社会交往活动称为社会交互[12]。基于不同理论基础、学习平台和研究方法，不同研究的社会交互类目有所不同[13]。此类研究更容易结合相关理论构建自己的假设检验模型，将个体学习行为分析、内容分析等定量研究方法和调查问卷、访谈等质性研究方法相结合，提供数据的三角测量，避免数据同源的问题。
三、文献内容分析
基于问题导向的内容分析有利于全面梳理xMOOCs社会交互的研究进展、发现研究不足和未来研究方向。
（一）xMOOCs社会交互的理论基础
xMOOCs的理论基础一般认为是行为主义和认知主义学习理论[14]。行为主义学习理论强调外部刺激，认为“学习”是刺激-反应之间联结的加强，并把学习者看作外部刺激的被动接受者。xMOOCs中的观看微视频、回答问题与小测验、课程考试等课程内容比较适合用行为主义学习理论来指导[15]。认知主义学习理论则强调认知主体的内部心理过程，并把学习者看作信息加工的主体，学习者接受外部输入的信息，通过大脑皮层对这些信息进行加工处理，再把结果保存到长时记忆中，然后在需要时从中取回并产生某种输出。行为主义和认知主义学习理论的共同特点为都强调知识的传递和接受，是一种基于内容的独立自主的学习[14]。
随着社会交互概念的演变，如今它和教学交互（狭义）之间的关系可以理解为：教学交互是学习者与学习资源的交互和社会交互之和。当社会交互为零时，教学交互就变成了学习者独立自主的学习[16]。xMOOCs较之于传统网络课程，其资源设计与生成方式、交互方式与评价方式都有了很大进步。其为学生提供了多种学习方式，从视频讲座、阅读、作业和考试，到通过在线讨论论坛和其他Web2.0技术与他人联系和协作。xMOOCs中出现了类似于cMOOCs的知识建构内容[17]，其并非是完全独立自主的学习环境。单纯的行为主义和认知主义学习理论都不能很好地指导xMOOCs的建设。
已有研究将互动层次塔模型、深度学习理论、探究社区框架（CoI框架）、计算机支持的协作学习框架（CSCL）等理论用于指导构建xMOOCs中的协作学习模式和学习共同体，能够帮助学习者形成对团体的归属感、认同感，增强集体凝聚力，进一步提高了学习者的动机，使学习者更倾向于处理复杂的难题，最终提高xMOOCs的保留率。未来的教学改革要将cMOOCs中的社交网络的连通主义和社会建构主义融入xMOOCs[18]，使其更加符合数字化知识经济时代的要求，实现其人本价值，从而真正地发挥出xMOOCs网络教育的优势。
（二）xMOOCs社会交互水平分析
对社会交互水平的研究是研究者关注的重点之一。当前研究中，主要通过交互数量和交互质量两个维度对xMOOCs的社会交互水平进行测量。
1.交互数量
2013年，Gillani采用社交网络分析方法（SNA）对xMOOCs中交互数量进行测量[19]，为社交网络分析法用于xMOOCs社会交互分析奠定了基础。从社会网络角度来看，论坛中的社会学习类似于小团队，由几个共同参与不同团队的个体连接起来，整体呈现出分散和薄弱的关系。经典的社交网络分析（SNA）往往是利用一个时间点的数据来描述，产生一个网络图。为了分析不断变化的网络形态，一种方法是通过在不同的时间点捕捉网络结构；另一种方法则是利用动态网络分析。2014年，网络科学家和教育研究人员采用复杂的网络分析方法来探讨xMOOCs讨论论坛的脆弱性和信息传播潜力时，偶然形成了跨学科的研究方法，以理解教育环境中的网络动态[20]。
团体组织中存在各种重叠关系，网络学习（NL）可以提供一个良好的理论框架来帮助我们理解复杂的人际关系。这种方法通过对关系的强度、网络支撑结构和社会文化等维度进行定性分析，来判断社会学习关系的作用和意义。采用NL方法分析xMOOCs中的社会交互可以进一步丰富我们对规模学习的理解[17]。
国内测量xMOOCs中交互数量时，最常采用个体学习行为分析方法。其中最有代表性的是孙洪涛等选取了国内14个MOOCs平台的622门可获取内容的课程，针对论坛帖子数量、回帖时间特性和教师的交互投入等，对课程的层次类别、教学模式、视频类型、学习支持和评价方式等进行对比分析，结果发现我国xMOOCs整体交互水平偏低且严重不平衡[21]。
2.交互质量
古纳瓦德纳（1977）提出的交互分析模型（IAM）可以有效测量社会交互质量。他将基于网络的异步交互分为五个阶段：（1）知识的分享和差异比较；（2）发现、分析观点的差异和分歧；（3）实现知识的共同建构；（4）个体检验和修订新建构的观点；（5）达成共识并加以运用。
该模型基于建构主义学习理论，以讨论组个体的意义建构过程为标志，以此来反映学习者通过社会交互完成知识学习的完整过程[22]。
当前国内外xMOOCs课程在知识共建方面通常处于较低水平，绝大多数讨论分析基本保持在知识共建五个阶层中的分享和比较信息的水平上，较少能达到第三个阶层，有极少讨论超出了第三阶段。当前，以强调协作建构学习与批判性反思对话为实施理念的探究社区理论模型（Community of Inquiry，简称CoI）开始被用来评估xMOOCs社交学习体验的质量。探究社区理论模型通过发展三个相互依存的要素（认知存在、社会存在和教学存在），创造深层次和有意义的学习体验（教育经验）。尽管CoI框架已被广泛用于传统在线学分和混合学习环境的评估，但它在xMOOCs相关研究中未得到重视。已有研究在xMOOCs背景下对其可靠性和有效性进行了检查，结果发现，CoI调查问卷用于衡量大规模开放在线课程中的教学、认知和社会存在感知水平是一个可靠、有效的工具[23]。
（三）xMOOCs社会交互影响因素研究
有效提高xMOOCs的社会交互水平受到多种因素的影响。本文根据文献研究内容，在陈丽教授五维度分类方法[4]基础上，将xMOOCs社会交互影响因素分为交互者的特征、社会网络机制、交互工具、教学模式、交互过程因素、课程因素六个维度。
1.交互者的特征
从个人角度讲，学习者参与社会交互活动主要是由目的和动机引发的。xMOOCs学习者的学习动机包括未来的经济效益、个人或职业认同、挑战与成就、娱乐与乐趣等[24]。有些需求可能导致学习者不参加社会交互，比如只看讲座、只阅读帖子等，而不参与讨论。而学习者的某些社会属性有利于社会交互行为的发生，例如人的利他性、协同性、服从性、依赖性、自觉性[25]。从课程整体的社会交互来看，“重要的”参与者通常是常规参与者的网络核心，他们多产的社会交互行为可以有效地促进整体的社会交互[17]。
2.社会网络机制
社会网络理论认为，社会关系结构可以促进或抑制个人的关系发展。网络（特别是对等支持网络）形成的发展过程有三大机制：（1）协调机制。是一种同质性的机制，同质性指物质世界和虚拟世界中的个体倾向于与具有类似特征（如性别、年龄、种族和教育水平）的人进行交互。（2）关系机制。强调网络结构对联系形成的影响，包括互惠、传递和优先依恋等网络效应。互惠是指一种交流关系，在这种交往关系中，对话与返回的流程配对；传递性是指A与B连接，B与C连接，A与C连接的传递关系；优先依恋表示高度连接的节点在网络中接收更多连接的趋势，即“马太效应”。（3）邻近机制。彼此靠近生活或工作，更有可能形成社会联系。
相关实证研究最常探究社会网络机制中的同质性、互惠性、传递性和优先依恋性。互惠性和传递性所生成的网络结构支持不同信息源的传输，为学生提供多种渠道获取信息和知识，从而获得不同学生群体的信息或（隐性）知识。优先依恋则会影响平台中社会交互的稳定性。Zhang等考察了中国xMOOCs论坛形成的关系模式和演变过程，他们对四个网络效应（同质、互惠、传递以及优先依恋）进行了测试，结果发现xMOOCs论坛中存在明显的优先依恋性，并且互惠性、传递性和同质性对xMOOCs论坛中参与者的互动存在显著影响[26]。但该研究与国外研究相反的发现是，学习者没有积极回应同学所发起的信息，存在相反的异质性效应[27]。这可能是中国教育背景下以教师为中心的传统学习模式造成的。在这样背景下，教师受到高度尊重并被视为所有知识和正确答案的来源。
国内在设计社会交互在线学习环境时，有必要考虑如何增加互惠性、传递性和同质性的影响，在保持高效信息传递的情况下，减少优先依恋效应，增加讨论论坛在网络学习环境设计中的稳健性。这是构建可持续发展的xMOOCs的关键。
3.交互工具
xMOOCs提供的多种学习交流工具对xMOOCs互动效果有重要影响[28]。首先，教学视频资源在增强互动参与度方面发挥了基础性作用。其次，xMOOCs的论坛、维基以及平台以外的社交媒体等提供了最大的交互空间，成为主要的社会交互工具。另外，一些激励措施同样有助于社会交互的增加。有研究发现[29]，课程初始发邮件鼓励学习者参与论坛的举措就使学生的访问次数和论坛上的帖子数分别增加了26.5%和96.8%；可以观察彼此努力的途径会让学习者更加努力。类似同伴互评、徽章和岗位推荐系统等作为xMOOCs学习环节的一种互动方式，适当地在授课中加入，可以提升学生的学习兴趣和学习能力，增加论坛的参与度，产生更多学习成果。xMOOCs存在的一些问题，阻碍了学习者的参与度，例如资源泛滥、缺乏导航系统等。这些问题使学习者很难找到一条在线交互的路径，导致学习者遇到学习困难时，无法获得及时的在线帮助。优化支持服务和解决系统迷航有助于提升学习者社会交互。
xMOOCs平台内部的交互受课程时间的限制，当课程结束后，交互也就随之结束。因此，研究者们期望通过平台以外的社交媒体（微信、QQ、Google+、Twitter和Facebook等）来提供交互支持，期望可以促进学习者课程前后的持续交互，有效地建立学习者之间的联系和协作。虽然社交媒体为学习者交互提供了一个渠道，但一些研究发现社交媒体几乎没有为xMOOCs提供社会支持[30]。有些参与者不想将学习空间和生活空间混为一体，他们更喜欢xMOOCs平台内的社交工具，而不是其他平台[31]。社交媒体在xMOOCs中的作用一直存在争议。
4.教学模式
教学模式是在一定教学思想或教学理论指导下建立起来的较为稳定的教学活动结构框架和活动程序，它影响着xMOOCs社会交互方式、整体环境和氛围等。已有研究发现探究型、翻转课堂模式、可汗学院式视频等提供丰富学习支持和评价认证方式的课程交互水平较高[21]。在xMOOCs主体结构上，基于不同的学习理论会产生不同的教学模式，例如基于计算机支持的协作学习框架（CSCL）构建的项目协作学习模式（PBL）。在“后MOOC”时代，产生了多种加强社会交互的教学模式，例如，DOOC（Distributed Open Collaborative Course，分布式开放协作课程）、M-MOOCS（Multi-mode MOOCS，多模式、大规模、开放、在线课程体系）、DLMOOC（Deep Learnin gMOOC，深度学习慕课）等[15]。xMOOCs与不同的教育理论、学习方式的融合，已经成为教与学模式变革与创新的契机。
5.交互过程因素
交互过程因素包含学生的参与程度、交互进行向任务目标逼近的程度和教师在社会交互中的支持方式和参与程度。
在学习者交互过程中，积极参与者与非积极者减少交互的原因可能是其他学生带入网络的信息缺乏新颖性和价值性；而随着课程的进行，社会交互减少的原因可能是学生的知识难以引发有趣的讨论[32]。
另一方面，教师在xMOOCs课堂的社会交互过程中发挥着重要作用。教师参与对学生浏览和回复次数有明显影响，并且这种影响因文理科的不同而程度不同。教师单纯地解题而缺乏真正交流的回帖和生硬的情感态度无法促进学生回复。教师通过教学设计组织教学交互，采用更加丰富的学习支持方式，有助于交互水平的提高[33]。教师对学习者交互行为的相关性研究多是基于课程某一静态数据进行的，然而随着时间的推移，学习者的交互方式、参与强度等会发生一定的变化，教师的讨论设计及促进策略应随之改变[34]。
6.课程因素
课程因素主要有课程结构、交互主题性质和难度、交互组织方式等。课程结构，指课程评价与社会交互的关系。xMOOCs课程评价机制不完善，对于学习者是否参与课程讨论没有明确的要求，这在某种程度上影响了学习者参与课程讨论的积极性。xMOOCs问题类型多为良构问题，学习者的思维受限于问题本身，学习者之间的交互也仅限于你问我答的形式，很少涉及辩论、协商、建构等高级思维形式，且交互内容单一，主要以课程学习类和教学管理类主题为主，情感交流较少[35]。
交互的组织方式体现为分组大小和分组方法。有研究者根据学习者交流模式偏好将xMOOCs学习者进行分组并且相互介绍，发现学习者首选的交流模式并没有提高课程绩效或完成度，但是其作为小组成员更正式的交流方式提高了学习效率及参与交互的程度[36]。其他xMOOCs社会交互的组织方式和方法还有待进一步的研究和探索。
（四）社会交互对学习效果的影响研究
非在线教育方面的研究提供了社会互动对学生学习重要性的证据。通过课堂互动形成的学生关系可以提高学习成绩、动机、满意度和归属感。在xMOOCs背景下，社会交互与学习效果的关系主要体现在相关关系和影响机制两方面。
1.与学习效果的相关关系研究
通过学习分析和调查研究，研究者发现社会交互和学习效果有很大的相关性。因此，常常用来预测学生的课程保留率及学习效果。同时，通过学生个体网络（自我网络）的高低差异，识别课程论坛“重要的”参与者以及有潜在辍学风险的学习者。目前，越来越多的学者开始把社会交互作为评估学习效果的一个指标，并对学习过程进行实时监控。
随着多情景、多方法的深入研究，研究者得出了不一样的结论。有研究通过使用内容分析探究学习者在xMOOCs对话交互中话语特征同学习成绩和社会中心性的关系。结果发现，高成绩者和社会中心位置的人语言特征不一样，也就是说高绩效者和网络中心位置的人不一定是同一个人[37]。高的学习成绩和社会中心性反映了不同的学习成果。学习成绩可以用来评估学习者掌握课程内容的状态和程度。社交网络中的定位反映了学习者参与过程和社交学习活动的状态和程度。这两个学习结果需要的相关技能是不同的。出现社会交互程度与学习效果不相关的现象，可能是参加xMOOCs社会交互活动的人员并不寻求获得证书，而是获得关于某个主题的知识。因此社会交互与学习效果的直接相关关系可能存在多种影响机制，其两者的关系仍需要进行深入、系统地探讨。
2.对学习效果的影响机制研究
社会学习理论认为，学习者看到他人成功受到赞扬或失败受到惩罚的行为，会增强或抑制产生同样行为的倾向。情境认知理论认为，所有的知识都和语言一样，都是活动、背景和文化产品的一部分，是对世界的索引，来源于真实的活动和情境。人们只有在丰富的社会真实情境中使用知识，才能真正理解它的内涵并正确、灵活地运用知识。
根据上述理论逻辑，学生之间的交互对认知目标的达成和学习动机的激发有着重要作用。社会交互能提供直接的动机和情感支持，其效果有时体现为态度的改变，而不是学习成绩的提高[38]。
一方面，社会交互影响了学生继续学习或退学的动机，而学习动机对于留在xMOOCs中尤其重要，缺乏动力是学生辍学的主要原因。另一方面，社会交互有利于唤起学生对非面对面教学模式的积极感受，使学习者产生了类似学习社区的知识共创、兴趣和情感支持，增强了在线学习环境的参与性、合作性和启迪性。
社会交互的功能体现在认知层面、元认知层面、情感层面和社会化层面[25]，这些功能最终有利于学习过程。探究社会交互对学习效果的影响机制可以揭示它们所呈现出的相关性的内在机理，这对于如何利用社会交互实现更好的学习效果至关重要。
四、总结与展望
（一）研究进展
总结本文从发表时间和研究方法两方面对61篇文献进行了信息分析，用于把握当前xMOOCs社会交互研究趋势和研究方法的应用情况，然后通过文献内容分析系统地梳理了xMOOCs社会交互的理论基础、交互水平、影响因素以及其与学习效果的相关关系，相关研究总结如下。
1.相关研究方兴未艾，但研究方法相对单一
慕课元年没有关于社会交互的相关研究。但自2013年研究者开展xMOOCs社会交互研究以来，人们对该主题的关注度逐年上升。我国慕课数量居世界第一，但课程总体质量不容乐观，关注xMOOCs的辍学率和学习效果更为重要。就研究策略而言，xMOOCs背景下基于网络的学习分析较为成熟，但实验研究法、元分析研究法、混合式研究法、测量法以及人种志、扎根理论和现象学等其他研究方法还比较缺乏。此外，通过多种研究方法相结合的混合研究策略来提供科学可靠的研究结果更受期待。
2.理论视角多元化，但理论应用偏弱
从文献应用情况看，与xMOOCs社会交互研究相关的有行为主义学习理论、认知主义学习理论、社会学习理论、情景认知理论等多个理论视角，呈现出多元化特征。但从实证研究以及文献报道的xMOOCs课程开发和环境构建的实践看，理论应用水平相对不足。没有理论根基的学术研究价值受到限制，没有理论指导的实践应用效果难以保证。
3.交互水平研究较充分，深层逻辑待挖潜
社会交互水平在一定程度上反映了交互效果，是研究者关注的重点之一。国内对社会交互水平与现状做了较为充分的研究，但测量方法较为简单，没有深入剖析现象背后的本质。而国外关于xMOOCs社会交互的测量方法呈现动态化、复杂化和多方法化，有助于发现交互水平表象问题的背后因素，为未来xMOOCs社会交互问题的深化提供了研究思路。
4.影响因素多维化，尚需重点探索
xMOOCs社会交互受交互者的特征、社会网络机制、交互工具、教学模式、交互过程因素、课程因素等六个维度的影响。构建有效的xMOOCs社会交互环境受到多方且复杂的因素影响。社会交互主要建立在人与人联系的基础上，因此涉及到人的因素（如学习者的特征和交互的过程因素）应该成为影响因素研究中的重点。
5.研究侧重相关分析，影响机制探索不足
大数据时代相关性分析似乎更流行。就本文关注的主题而言，社会交互和学习效果的相关性得到一定的验证，但社会交互程度与学习效果不相关的研究发现值得关注。只停留在相关性分析无法使研究者把握学习者内在的社会交互和学习机理。深入研究xMOOCs社会交互所体现出的功能，更有利于探究社会交互对学习效果的影响机制，进而找到提升学习效果的路径，明确环境因素。
（二）未来研究建议
中国慕课经过量的积累，已经进入质的提升阶段，未来我国将以在线开放课程建设和应用为着力点，推进信息技术与教育教学的深度融合。2017年美国教育传播与技术协会（AECT）国际会议强调，当前学习者通过教育技术获取的是信息不是知识，因此，我们应该启发学生去思考，培养学生复杂的认知能力，让学生学会区分，有系统地学习与思考，关联相关知识和构建自己的复杂认知[39]。而社会交互是实现这一目标的有效途径之一，社会交互的研究与应用已经成为教育的主要趋势[40]。但xMOOCs学习时空分离、基数大、持续时间较短、流失率高等特点，限制了社会交互行为的发生与持续。对xMOOCs社会交互的研究不能只停留在交互水平和相关性分析上，需要采用科学严谨的研究方法进行深层次的研究。未来xMOOCs社会交互研究需要注意以下问题。
1.基于多种方法开展混合策略研究
除了学习分析方法外，还可以采用实验研究法、元分析研究法、混合式研究法、测量法以及人种志、扎根理论和现象学等多元研究方法[9]。另外，以个体作为研究对象时，可以尝试采用行动研究、实验研究、调查研究等方法去分析，会更适用于社会性维度的研究[41]。必要时可以采用定量和定性相结合的研究方法，分析交互数据的同时，结合访谈、问卷调查、课堂观察等质性研究方法，可以避免数据同源的问题，更加全面地收集学习者的关系数据。同时，随着课程的进行，学习者的社会交互特征会发生变化[34]，采用课程某一时间节点的数据无法准确地描述整个课程的交互状况。未来研究可以尝试从流程的角度来研究这个话题，即研究社会交互如何随着时间的推移而发展，以及在整个课程过程中有哪些因素会促进或抑制社会交互。
2.转向“以学习者为中心”的研究范式
社会交互与学习效果之间的关系出现不一样的研究结果，其根本原因是忽略了xMOOCs具有大规模和开放性的特点，平台上学习者的身份、社会背景以及目的是多样化的。值得注意的是，当前对xMOOCs社会交互的研究多是以课程个案的视角开展的，运用内容分析法、社会网络分析法对课程论坛的内容进行分析，少有从学习者视角对xMOOCs课程的教学交互进行研究。学生是学习的主体，对xMOOCs的探讨应该更多地倾听学习者的声音[11]。
2015年，AECT国际会议中强调“关注MOOC浪潮中的在线学习者”。2017年发布的《2017新媒体联盟中国高等教育技术展望：地平线项目区域报告》中也指出新兴技术应用的落脚点在学生，学生的学习效果、满意度、技术使用能力等是新兴技术应用的一个重要影响因素。在“以人为本”、以创新人才培养为目标的现代教育教学理念下，如何让每一个学习者个体获得个性化的学习体验并得到充分发展，已成为了教育界关注的焦点。因此，未来慕课的发展趋势是将cMOOCs的社会优势、xMOOCs的组织优势以及学习的个性化整合在一起[14]。
3.加强对社会交互过程机理和机制的探索
多数研究侧重于社会交互水平和相关性等表象问题。深入探讨社会交互行为的过程机理是MOOC研究领域需要解决的焦点议题[42]。社会交互与学习效果呈现出的不仅仅是简单的相关性，社会交互到底会产生哪种学习效果？ 具体包含哪些中介变量？ 是不是存在调节变量？ 这些都没有深入系统地研究。社会交互对学习效果的影响机制探索是利用社会交互提高学习效果的关键。教育学、心理学以及社会学等学科在研究学习心理和行为等方面积累了很多先进的理论，要结合多学科理论共同驱动在线学习行为的研究[56]。深入研究社会交互行为产生和作用的机理，有利于探索学习者社会交互的激励因素及其对学习效果影响的路径和条件，从而可以有效激发学习者社会交互行为，提高学习者xMOOCs学习的保留率及学习效果。
基金项目：2017年度河北省社会科学基金项目“基于创新扩散理论的MOOC使用行为与使用效果影响机制研究”（编号：HB17GL052）；河北省高等学校科学研究项目“战略领导力对企业型信息系统使用的影响研究”（编号：BJ2014072）；河北省高 等教育教学改革研究与实践项目“基于OBE的经管类专业人才培养改革研究与实践”（编号：2016GJJG019）。
作者简介：赵钊，河北工业大学经济管理学院副教授，副院长，硕士生导师；郭洋琳，河北工业大学经济管理学院硕士研究生；贺立军，河北工业大学党委常委，经济管理学院副教授，硕士生导师。
转载自：《现代远距离教育》2018年第4期
排版、插图来自公众号：MOOC（微信号：openonline）
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