近日，国际学习科学权威刊物《Journal of Computer-Assisted Learning》刊出于雅文博士题为“Using learning analytics to enhance college students' shared epistemic agency in mobile instant messaging: A new way to support deep discussion”的学术论文。该研究探索了利用学习分析工具及反思型课堂对话支持激发学生认知主动性，进而提升学生的深度讨论能力。
论文以东莞理工学院生态环境与建筑工程学院工程管理专业2021级大三学生为研究对象，研究者深入一线课堂，与任课教师展开为期一个学期的深入合作。利用两种学习分析工具（词云图及关键词网络图），推动教师与学生开展课堂对话，激发学生认知主体性，提升学生深度讨论能力。论文纵向对比了学生在“无技术支持”、“关键词网络图”、“词云图”等三种不同场景下，学生在微信群中深度讨论水平及认知主动性水平。共收集学生391条对话信息，利用认知网络分析、滞后序列分析及语义分析等定量及定性的分析方法，得到如下结论：首先，关键词网络图能够引领学生参与深度讨论和展示认知主动性，例如创建共同理解、创建知识对象以及对未来讨论方向进行预测及调整讨论策略。其次，词云能够引领学生参与更完整的认知主动性的话语轨迹，从意识到未知开始，然后发展到制定预测计划和分享信息，并最终创建共享理解。
论文对学生激发认知主动性与深度讨论之间的关联进行了预测，认为以“创建共同理解的话语”可以使学生达到深度讨论的高水平。 基于以上结论，论文构建了理论模型，对未来教师在课堂中提升学生深度讨论的能力提出了课堂干预策略与建议。
【论文链接】
Using learning analytics to enhance college studen.pdf