孙烨超 等丨高校大规模线上教学场景中的社会存在感研究
【刊载信息】孙烨超,李雪梅,杨运强.2022.高校大规模线上教学场景中的社会存在感研究[J].中国远程教育(6):36-45.
【摘要】新冠疫情大幅推进了高校利用线上教学方式创造灵活教学环境的进程,但也放大了学生在物理区隔下产生的疏离感。增强社会存在感可以有效减少学生在接受线上教学过程中的负面体验,促进有效交互,提升在线学习效果。根据近期高校大规模线上教学的特点,社会存在感测量模型可以基于相互尊重性、情感联结性、交流开放性和共同体意识4个维度,使用高阶潜变量的统计形式进行讨论。该社会存在感模型具有简明和全面的优点,能够体现社会存在感在高校大规模线上教学环境下“以相互尊重为表现的存在感知”“指向具体他人的认知与情感收获”“在受限条件下追求开放式的交流”“意向建模对象由个体拓展为班集体”的独特逻辑。社会存在感在平台易用性对课堂互动的影响中具有完全的中介效应,在社交线索对于课堂互动的影响中具有部分中介效应,这些中介效应的存在可以为社会存在感理论嵌入现有课堂话语体系提供前后抓手。
【关键词】社会存在感;线上教学;高等教育;测量模型;中介效应;面对面教学;新冠疫情;在线教学平台;教学交互;课堂互动
随着信息技术在教育领域的广泛应用,高校“利用线上教学创造灵活的学习环境”的步伐逐渐加大。尤其是2020年的新冠肺炎疫情,使在线教学在不断创造奇迹的同时,其所特有的物理区隔属性导致的学生在学习进程中的孤独感和疏离感愈加引起关注(陈武元, 等, 2020)。对于这一问题,社会存在感理论或许能够为我们找到一条走出困境的有效路径。国内外大量的实证研究表明,社会存在感是学习满意度、感知学习成果(Perceived Learning Outcomes)、学习存在感等学习效果指标的重要预测因子(兰国帅, 等, 2018; Gunawardena & Zittle, 1997; Weinel, Bannert, Zumbach, Hoppe, & Malzahn, 2011; Whipp & Lorentz, 2009),增强学生的社会存在感(Social Presence)——一种“和他人在一起”的感觉——对避免或消除这些负面体验大有裨益(Rovai, 2007; Wei, Chen, & Kinshuk, 2012)。
社会存在感理论的运用需要根据不同情境进行要素上的调整(Biocca, Harms, & Burgoon, 2003)。2020年高校大规模开展的线上教学看似是在线高等教育的一次大规模“增量”,但由于大量零线上教学经验的教师参与到了线上教学的大潮之中(杨永洁, 等, 2020),以往社会存在感模型基于“实验性的、具有精品属性的在线教育课程场景”的预设已经被打破。在失去“教师熟练掌握在线教学技巧”“教学内容根据在线教学特点设计”等前提后,许多既有研究模型和结论将无法直接迁移至新的场景中。因此,在当前的高校大规模线上教学中使用社会存在感这一理论工具,就必须重新探究社会存在感在这一新场景下的存在形式和测量模型。此外,社会存在感对于大多数参与线上教学的师生而言皆属“陌生”概念,如何让社会存在感与一线师生的需求产生实质性联系,既是社会存在感理论发挥其实践指导意义的钥匙,也是本研究要解决的另一个问题。
一、
文献综述与研究假设
(一)社会存在感的内涵与构成
社会存在感概念始于远距离通信的相关研究。研究者们发现,即使内容和话题完全相同,人们在直接交流和远程交流时的心理和行为机制也并不相同,区别的关键在于人们究竟能在多大程度上感受到他人的存在。生理心理学研究表明,当人们认为某一实体对周围环境或自身表现出哪怕是最微小的“精神存在”时,使用者的社会存在感就会被自动激活,并自主为他人的意图状态建立心理模型(Observer Modeling of the Intentional States of the Other)(Nowak, 2000, pp. 17-40)。Biocca(2003)在综述了近30年的社会存在感研究后,提出社会存在感主要包含3个维度:对共同存在的意识(Copresence)、心理上的卷入(Psychological Involvement)以及行为上的卷入(Behavioral Engagement)。它不仅仅是一种“在一起”的感觉,更应该被升格至“感觉可以相互联系和接触”的层面,从而引入与心理、情感和社会交往有关的一连串反应机制。
当社会存在感聚焦于在线教学情景时,Tu & McIsaac(2002)首次基于文本聊天室形式的在线课堂设计了包含社交背景状况(social context)、在线交流能力(online communication)、交互性质(Interactivity)三个方面的社会存在感量表,将社会存在感的表现归为亲密感(Intimacy)与可及感(Immediacy)两个维度,认为社交背景状况、在线交流能力、交互性质等要素会影响社会存在感。Kim(2011)基于远程高等教育场景,设计并验证了包含共同关注和支持(Mutual Attention and Support)、共同体意识(Sense of Community)、开放交流(Open Communication)、情感连接(Affective Connectedness)在内的四维度社会存在感结构。而Kreijins等人(2011)则认为Kim的社会存在感结构实际上只是社会存在感的外在性(Extrinsic)的影响因素,他随后将社会存在感理论中的诸要素进一步解构,提出了包括社交能力(Sociability)、社会互动(Social Interaction)、社会存在感(Social Presence, 单维)、社交空间(Social Space)在内的SIPS模型(Kreijns, Kirschner, & Vermeulen, 2013; Weidlich & Bastiaens, 2017)。
从既有文献上看,国内尚没有关于此次高校大规模线上教学的社会存在感研究,与社会存在感相关的研究主要集中于教师在线教育、成人非正式学习、远程培训等领域。这些研究的主流做法是参考Biocca等(2001)开发的社会存在感测量标准和工具,对不同教育场景下的社会存在感进行测量和分析。比如,詹泽慧(2014)比较了中学生线上线下教学场景中的社会存在感感知差异;葛楠(2017)、孟召坤(2016, pp. 53-66)分别对非正式学习共同体和社会化网络学习中的社会存在感进行了测量和影响因素分析。另外,杨海茹(2020)等人结合教师工作坊研修环境和教师成年人身份特征对社会存在感结构及测量量表进行重构,并验证了其信效度与模型拟合度;张颖等(2012)通过自编社会存在感量表,从积极性、真实感、亲切感、非言语信息(社交线索)、互动性5个维度对高中教师远程培训场景中的社会存在感进行了测量和影响因素分析。总之,已有研究虽然对社会存在感多有分析,但在学段上缺乏对高校线上教学应有的关注,在规模上也与目前的大规模线上教学存在较大差距。因此,针对高校线上教学的授课特点,重新审视社会存在感的系统构成并构建操作性的测量工具,有利于弥补已有研究的空缺与不足。
(二)社会存在感与课堂互动的关系
社会存在感对线上教学最直接的影响体现在课堂互动上。线上教学中的课堂互动一般指发生在线上教学授课时间内的教学交互(Interaction in Online Classes,下面简称为“课堂互动”)①。在教学交互过程中“相互作用”的主要体现即师生间的社会性意义建构(朱京曦, 2021),因此对于课堂互动而言一种“和他人在一起”的感觉是至关重要的(Cho & Proctor, 2001)。Hew等(2018)认为,如果媒介环境提供了适当的社会存在感,那么媒介环境中的人际交互将会更为有效。只有当学生意识到“我现在和他人处于同一时空中”“我可以同他人交互来获得帮助或分享自己的感受”,才可能超越“在教师要求下对信息进行机械接受与输出”的状态,真正在网络课堂中实现有意识的互动,否则,疏离感将抑制社会交互,合作式的学习将无法得到保障(孙烨超, 等, 2020)。Bolliger(2004)也持有类似的观点,他认为当学习者感受到他人存在的直接性(Directness)和强烈性(Intensity),并在网络课堂中与他人建立起一种密切、通畅且可靠的关系时,彼此之间有意识的学习互动就发生了。国内学者在综述存在感与教学交互之关系时,也曾指出两者是一个一体两面的概念,它们仿佛双链DNA结构模型的两条碱基链,共同钩织了学习这一结果(王志军, 2016)。换言之,如果学习者可以感受到高度的社会存在感,那么在网络课堂中将形成一个良好的学习互动氛围。
(三)影响社会存在感与课堂互动的前因变量
在经典的社会存在感理论中,一般认为社交线索是最重要的前因变量(Short, Williams,& Christie, 1976, pp. 65-68),媒介中的信息能够取代面对面交互中的“身体”变身为社交线索,进而激发人际互动。Tu & McIsaac(2002)在针对社会存在感与在线教学互动关系的早期研究中就已经暗示:社会背景(Social Context)要素能通过影响社会存在感来增进环境中的交互。但遗憾的是Tu & McIsaac并未对此进行统计学意义的验证。近年来,虽然越来越多的研究开始立足社交线索角度探寻网络课堂互动的影响要素(孙洪涛, 等, 2017; 叶新东, 等, 2011),但这些要素影响课堂互动的底层心理机制尚需进一步解释。
此外,随着近年来媒介技术“质变”速度的放缓,研究者越来越关注社会存在感在同一媒介技术下的不同平台间的差异。已经被证明的是,平台易用性对媒介环境中各种交互性活动包括网络购物(Hew, et al., 2018)、网络社交(Zhao, Chen, & Wang, 2016)、社交商务(朱佳, 2016)等存在重要影响。虽然近来社会存在感测量逐渐与Short最初主张的“媒介属性”脱钩,但包括平台易用性在内的“媒介属性”要素仍然是社会存在感的重要影响因素。Ooi & Tan(2016)研究认为,具有更高易用性的移动学习平台能够帮助学习者更多使用平台提供的各种增强社会存在感的功能,强化学习交互。但和社交线索一样,平台易用性由“心理感受”过渡到“行为表现”的影响力路径尚不清楚。Wei等(2012)曾通过结构方程模型验证了媒介属性、社交线索、社会存在感、课堂互动之间的正向影响关系,但也提出这种影响如何产生尚不得而知。
因此,社会存在感有望通过解释社交线索和平台易用性影响课堂互动的机制,从而作为一个有价值的独立因素融入既有的教学话语体系之中。
(四)研究假设
已有的社会存在感研究均未将社会存在感视作一种二阶构面加以讨论,致使研究者只能从子维度讨论其影响而无法从整体考虑其意义。Nowak(2000, pp. 17-40)对于社会存在感生理本质的解释,支持了将社会存在感视作一种客观且决定性的(高阶)潜变量,而不再是指代其各表现维度之集合的概念域。因此,本研究拟将社会存在感视作“学生接受环境中关于‘他人存在’的信息并激发社交性的心理活动与行为活动的程度”,且将其在统计上设计为一个由多维度组成的二阶潜变量。
同时,研究必须考虑高校大规模线上教学作为一种新教学场景的特殊性。高校线上教学环境中的参与者在上课前普遍相互认识,具有客观、稳定的“同学”关系,因此他们接受社会存在的过程是经过了简化的,只需要将信息与印象中的“人”对应起来即可完成。表面上,学生课堂互动的存在与否及其频率和质量都倚赖于教师课堂设计,但实际上学生间也可以随时通过“私聊”进行无限制的交流,这就使得互动的形式和影响因素进一步复杂化。此外,高校大规模线上教学的整体过程也具有不同于一般在线高等教育的“不成熟性”,除了教师在线教学经验薄弱外,还包括:缺乏针对在线教育特点的系统教学设计和布局;教学开展的平台多为商业化的网络会议系统;课堂教学交互主要集中在教师与学生、学生与学生之间,少有学生与各种物化资源和智能体之间的交互(陈武元, 等, 2020)。这些社会背景、交互方式、交互目标等层面的特殊性都会影响社会存在感在高校大规模线上教学中的表现。
基于以上论述,本研究拟从相互尊重性、情感联结性、交流开放性、共同体意识四个维度对社会存在感进行操作化测量,并据此提出第一个假设。
H1:社会存在感可被视作1个二阶潜变量,且其二阶构面包括相互尊重性、情感联结性、交流开放性和共同体意识4个一阶构面(见表1)。
表1 社会存在感测量维度来源
同时,基于实证文献的梳理,本文归纳并确定了社交线索和平台易用性为影响线上教学课堂互动的前因变量,并构建了本文的研究框架(见图1),研究假设如下。
H2:学生在网络课堂中感知的社会存在感对于课堂互动具有正向影响。
H3:社交线索对课堂互动具有正向影响。
H4:社交线索对其社会存在感具有正向影响。
H5:社会存在感在社交线索对课堂互动的影响中具有中介效应。
H6:平台易用性对课堂互动具有正向影响。
H7:平台易用性对社会存在感具有正向影响。
H8:社会存在感在平台易用性对课堂互动的影响中具有中介效应。
图1 概念模型与研究框架
二、
研究设计
本研究主要基于已有成熟量表制订变量测量方案。社会存在感的4个一阶构面,在题项设计上主要参考Kim(2011)、詹泽惠(2014)、Biocca等(2001)和杨海茹等(2020)的研究,采用14个题项进行测量。在自变量中,社交线索是在线平台的信息传递载体替代“身体”发挥社交提示作用的程度,主要参考Wei等(2012)的研究,根据社交平台的信息载体(包括文字、表情包、音视频)能否有效提示他人的情绪、面部表情、语调、长相等,采用4个题项进行测量;平台易用性是一种具体化的媒介性质,主要参考Ooi等(2018)的研究,从在线平台的界面是否友好、功能是否容易理解、操作是否便捷等角度,采用3个题项进行测量。因变量课堂互动是目前衡量在线课堂效果的主流结果性指标之一,主要参考Eom & Ashill(2016)的研究,根据学生对于课程中师生互动和生生互动的频率、积极性、建设性等的评价,采用3个题项进行测量。所有自变量的测量方法在过去的研究中都具有良好的信效度且问卷整体进行过回译工作。
本研究使用抽样调查进行,调查对象为广东省某重点高校的全日制学生。研究共选择样本265个,均拥有2019年度第二学期参与网络课程的经验,研究者邀请他们根据每周第一门必修课程的情况进行作答。问卷的发放和回收主要依托“问卷星”网络调查平台进行,共回收有效问卷265份。样本中男性比例为38.78%,女性比例为61.22%;全日制本科一年级学生比例为75.85%,全日制本科二年级学生比例为15.99%;样本专业分布包括法学、软件工程、公共管理、信息光电子等20余个专业。
三、
研究结果
(一)社会存在感的构成分析
1. 探索性因子分析
通过探索性因子分析验证社会存在感量表的结构效度,转轴后的成分矩阵见表2。通过KMO和Barlett检验可知,KMO值为0.937,Barlett球形检验Chi-Square值为2894.796(自由度91)并达到显著,表明相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因子分析。由因子分析结果得到4个因子,分别为情感联结性(AC)、共同体意识(SOC)、相互尊重性(MAS)和交流开放性(OC),4个因子的累计解释方差为78.845%,各测量项目的因子负载均在0.6以上,因此社会存在感量表有较好的建构效度。同时,各分量表的Cronbach α 都在0.7以上,说明量表具有良好的信度(Hair, et al., 2009, pp. 677-679)。
表2 社会存在感测量项目探索性因子分析
注:*:受篇幅限制,“指标”栏目相比于问卷原题精简了一些对于授课场景的限定性描述。
2. 高阶因子分析
一阶构面和二阶构面模型的验证性因素分析对比见图2和表3。一阶构面间较强的相关性是建立二阶构面模型的前提,在一阶构面模型中,4个构面间最低相关系数达0.623,支持开启二阶构面模型分析。在二阶构面模型中,4个一阶构面对二阶构面的最低载荷量也大于0.8,说明二阶构面与4个一阶构面有较强关联;R2都在0.642以上,说明二阶构面可解释一阶构面较高变异量,支持二阶构面的存在(侯杰泰, 等, 2004, pp. 70-80)。在整体适配度上,二阶构面和一阶构面模型的整体拟合度指标系数都很好,按照Iacobucci(2010)的模型简约原则,应考虑选择二阶构面模型。最后,社会存在感模型的目标系数为90.7%,说明二阶构面模型适应性良好,能够有效地解释一阶构面的组间关联。综上所述,社会存在感二阶构面的存在兼具理论与实证上的合理性,支持了假设H1。
图2 一阶构面和二阶构面模型
表3 一阶构面模型和二阶构面模型对比
(二)其他变量的信效度检验
除二阶构面模型的探索性因素分析外,还有必要对模型中的其他构面进行验证性因素分析,因质量不佳的测量模型易使研究对构面间关联的存在、大小和方向产生错误判断(Segars, 1997)。良好的潜变量测量模型是对潜变量间的关系进行分析的前提(Anderson & Gerbing, 1982)。各构面的信效度分析结果见表4,每个构面有其所对应的数个题目,标准因子载荷量分布在0.6~0.9之间,未发现负误差变异量,符合检验标准。在结构方程模型中一般用组成信度(CR)取代Cronbach’s α,各构面的组成信度(CR)均大于0.7,说明构面的内部一致性尚可。各构面收敛效度(AVE)均大于0.5,说明构面对题目具有一定的解释能力。根据Fornell & Larcker(1981)的建议,在构面的Pearson相关矩阵的对角线上置入该行构面AVE之平方根,经比较发现每一构面AVE之平方根均大于与其他构面的相关系数,因此可认为本研究的4个构面之间具有区别效度。
表4 信度、收敛效度与区别效度分析表
注:对角线粗体字为AVE的平方根,下三角为构面之Pearson相关;IOC:课堂互动;MEU:平台易用性;SC:社交线索;SP:社会存在感;STD.LOADING:标准因子载荷;CR:组成信度;AVE:平均方差萃取量。
(三)假设检验
结构方程模型分析显示假设模型具有很好的整体适配度(见表5)。根据Hair对于结构方程模型分析样本数的建议,在结构方程模型的构面(不包括二阶构面)不超过7个且各构面标准因子载荷皆处于中等水平以上(0.5以上)、没有构面未辨识的情况下,至少需要150个样本。本模型中共7个构面,所有构面的因子载荷均大于0.6,样本数为265,远大于150的标准(Hair, et al., 2009, p. 12)。因此可对构面之间的关系做进一步分析,并对假设H2~H8进行检验。
表5 模型拟合度指标
研究模型假设分析结果如表6所示,平台易用性与社交线索均对社会存在感具有显著正向影响(β=0.388,P<0.001;β=0.524,P<0.001),模型对社会存在感的方差解释力水平介于中到高之间(R2=0.613),因此假设H4、H7获得支持。社会存在感、平台易用性、社交线索均对课堂互动具有显著正向效应(β=0.471,P<0.001;β=0.163,P=0.005;β=0.295,P<0.001),且模型对课堂互动具有高方差解释力水平(R2=0.672>0.670),因此假设H2、H3、H6获得支持。
表6 研究模型假设分析
注:***:p<0.001
中介效果的检定结果如表7所示,根据相应点估计值和标准误可求得Sobel Z test的结果,之后将Z值换算为p-value,若p-value<0.05则代表该效果存在。同时,用Bootstrap的方式进行5,000次模拟抽样,求得效果值在95%CI下的置信区间,若该置信区间不包含0则代表相应效果存在(Hayes, 2009)。结果显示,平台易用性通过社会存在感中介影响课堂互动的p-value=0.004且置信区间不包含0,平台易用性在排除中介效果后直接影响课堂互动的p-value=0.056且置信区间包含0,说明平台易用性通过社会存在感影响课堂互动的中介效果存在且为完全中介,假设H8获得支持。社交线索通过社会存在感中介影响课堂互动的p-value<0.001且置信区间不包含0,社交线索在排除中介效果后直接影响课堂互动的p-value=0.008且置信区间不包含0,说明社交线索通过社会存在感影响课堂互动的中介效果存在且为部分中介,假设H5获得支持。
表7 中介效果与直接效果分析
注:***:p<0.001
四、
讨论
(一)高阶结构社会存在感模型的优势
本研究通过高阶因子分析,验证高校大规模线上教学环境下社会存在感的多维度构成,并支持它作为一种独立的动态社会心理变量,以整体性的二阶潜变量的统计形式操作。相较既有研究,此方法具有简化模型、明确概念、避免要素遗漏三大优势。
1. 简化模型
既有社会存在感研究(葛楠,等, 2017; 詹泽慧, 2014; Biocca, et al., 2003; Kim, 2011)的主流做法是将社会存在感视作一种“作为其表现维度之集合的概念域”,从各表现维度分别探讨其影响,即使相应模型复杂化,也使模型解释过程中容易脱离社会存在感理论。如Kreijns等(2011)所批评的那样,社会存在感本身的意义被架空,成为外在影响因素的附属品,而社会存在感的概念也因此生发了大量混乱与分歧。挖掘社会存在感的高阶结构可有效应对上述理论混乱,树立社会存在感作为统一、客观的解释性变量的地位。
2. 明确概念
相较于Kreijns等(2013)用以解决概念混乱问题的SIPS模型(将社会存在感进一步切割为社交能力、社会互动、单维的社会存在感、社交空间),本研究所采用的单元式“大社会存在感”概念能够更好适配自Short以来的理论研究脉络,避免徒增抽象概念,方便理论的实践转化。
3. 避免要素遗漏
“构建社会存在感模型”的本质是通过测量大量“可能受社会存在感影响”的表现,以结构方程模型的形式在统计学上推测概念性的“社会存在感”的水平。但是,这些表现在实践中不一定遵循同一套变化模式,相比于SIPS模型中的单维社会存在感模型,通过多潜变量覆盖的方式描述社会存在感水平,能够在体现社会存在感根源性地位的同时,尽可能避免要素遗漏,使模型推测的社会存在感水平更为可靠。
(二)社会存在感在高校大规模线上教学环境下的独特表现逻辑
本研究结合高校大规模线上教学的环境特点,对现有社会存在感量表进行了发展,形成了包括相互尊重性、情感联结性、交流开放性、共同体意识在内的四维度社会存在感量表,体现了社会存在感在“新环境”下的独特表现逻辑。
1. 以相互尊重为表现的存在感知
在最基础的层面上,感知社会存在感即意味着学生意识到同学、老师的存在,这一点与注意力分配 (Attentional Allocation)、共处一室的意识(Awareness of Co-location)(Hwang, 2007)等社会存在感维度所揭示的原理是一致的,“对‘共同存在’的意识就意味着彼此通过感官接受对方的印象”(Goffman, 1959, p.16)。而考虑到“合作(学习)”在远程教育过程中的特殊意义(孙烨超, 等, 2018),对“共同存在”的意识也就因交互类型的限定而具体化为对“可合作的对象”或是“期待与我合作的对象”的意识,进而在场景下具体表现为对他人之存在的重视或对他人的尊重。
2. 指向具体他人的认知与情感收获
“相互尊重性”的出现使具有合作意向的交互行为成为可能,在这一过程中学习者和其“邻居”的情绪会存在一致性倾向(刘智, 等, 2020)。随着相应行为的展开,师生或生生之间会产生或多或少的情感联系,包括亲密感(Intimacy)、可及感(Immediacy)或者情绪与态度上的感知相似性(Perceived Similarity)等(Tu & McIsaac, 2002)。由于参与者固有的社会关系背景贯穿了课程的始终,这种由社会存在感而引发的情感联系具有了新的功能特征——使学生在课堂上获得认知和情感收获的对象超越课堂学习任务而指向具体的他人。换句话说,情感联结性在场景中往往体现为特定情绪的传递以及随着这种共感而逐渐构筑的社会关系。
3. 在受限条件下追求“开放交流”
从认知角度看,高社会存在感水平意味着正确接受他人发出的潜在社交线索与非言语信息。正如Savicki和Kelley(2000)认为的那样,社会存在感的本质是强调一种“在媒体的限制下向对方投射自我意识的能力”。但相比于Garrison(1999)在以“追求协作建构学习与批判反思对话”为目标的探究社区理论中,为社会存在感设立“发展性”的“开放交流”维度的观点(转引自:兰国帅, 等, 2018),高校大规模在线授课环境下的“开放交流性”更趋于一种代偿性质:在面对面交互中,开放交流是一种常态,但线上参与者的社会交互既受技术不完备的限制(相比于面对面交互有大量的潜在信息损失),也受课程结构的限制(上课过程中一般不能随意公开交流)。继而,学生能在多大程度上实现接近面对面式的“开放交流”(主要指理解水平和交往意愿),也就成为在该场景下衡量社会存在感的重要标准。
4. 意向建模对象由个体拓展为班集体
虽然Biocca等(2003)曾明确反对在社会存在感的维度中加入“合作的倾向”(因为这会影响社会存在感理论用于观看、对抗、寒暄等交互方式的普适性),但在近来以线上教学为背景的社会存在感研究中,共同体意识正越来越成为社会存在感的重要组成部分(杨海茹, 等, 2020; 黄庆双, 等, 2018),本研究的结果也验证了“共同体意识”与其他社会存在感维度之间存在共同的因子。具体来讲,学生对“线上的他人”的感知并不局限于对特定个体,更是将“集体”囊括其中,并最终形成一种对集体意向状态的建模:他们会感知集体无言的目标与方向,并趋向于与集体保持一致。这一点在“教学场景”中具有重要意义,因为如果学习活动过程只指向获取特定的知识而缺乏人际协作的话,学生将无从了解其他学生的观点并获益,此时的社会存在感对于学习的意义也将是极为有限的(Garrison, et al., 2007)。社会存在感越强,则学生越能感知“自己受到班集体支持”或“他人正努力将同学们凝聚为一个共同体”。
(三)社会存在感的理论价值呈现路径
本研究发现社会存在感在社交线索、平台易用性对于课堂互动的影响中发挥着重要的中介作用,尤其是在平台易用性对课堂互动的影响中构成了完全中介,说明许多基础功能类似的在线授课平台之所以存在不同的课堂互动水平,可能缘于塑造社会存在感方面的差异。这一结果厘清了两个前因变量对于课堂互动的作用机理,验证了Tu等(2003)对社会存在感于在线教学环境下的中介作用的暗示,回应了Wei等(2012)关于平台易用性由“心理感受”过渡到“行为表现”的影响力路径的疑问,是对网络教学理论和实证研究的有益补充。
目前,很多研究者往往“理所当然”地使用“社会存在感”这一概念,而很少就应用合理性进行论证。事实上,要帮助一线教师学习、理解、使用这一新概念,必须先使其融入现有的课堂话语体系之中。为此,它不仅需要由量化测量清晰体现,还需要同时与可行的教学手段和教学目标产生联系,以补充既有教学理论中未讲明的“目的—手段”关系。比如,“为什么选用不同的线上教学平台会对课堂效果造成影响?”“为什么爱发表情包的老师能让学生感到更亲切?”等等。本研究中对社会存在感之中介效应的讨论正是在试图对社会存在感之必要性进行论证:通过在高校大规模授课这一场景下,为社会存在感赋予了“平台易用性/社交线索”(手段)和“课堂互动”(目的)这两个前后抓手,使其意义在“补充、丰富教学认识”的层面得以直接体现。
值得一提的是,近来的社会存在感研究往往依托于Garrison的探究社区模型,这容易使社会存在感背后深厚的学术积淀遭到忽视。事实上,社会存在感作为一个发源于非语言互动研究的专业概念,在经Short引入媒介环境研究之后,已在现代通信技术、社交媒体、网络营销的迭代过程中经历了广泛的论证和发展,成为一个贯通社会学、心理学、计算机科学、传播学等多个领域的交叉学科概念。在教育研究中引入社会存在感的意义不仅在于概念本身,更是帮助研究者以跨学科的视野和方法研究教育现象的一泓“源头活水”。
(四)社会存在感视角下提升高校大规模授课质量的教学启示
本研究的结果再次验证了社会存在感对于课堂互动的积极影响,进一步肯定了授课过程中的社会心理因素对于授课效果的重要性。在线授课虽不是一项新的公共产品,但在这个特殊时期已经被赋予新的意义(唐·奥尔科特, 等, 2020),围绕社会存在感构成与定位的研究对于高校网络教学乃至整个社会的在线学习发展具有启示意义,为我们全面认识和刻意控制教学过程中的社会心理要素提供了新的指引。从研究结果看,提升社交线索可用性或是使用低复杂度、高人性化的线上教学平台对于社会存在感均有积极影响。因此,教师在教学过程中应该重视授课平台的功能性与保障性,在课程设计中应重视通过语音、表情或个人头像等方式展现社交线索,有意识地在单纯的知识传授过程中添加情感性和社交性要素,打造在线课堂中的“注意力焦点”(郭文革, 等, 2021),增强学生在课堂中感知的社会存在感。
需要指出的是,本研究虽然对社会存在感做了力所能及的探索,但客观而言还是有不足之处,需在后续研究中加以重视、改进。第一,本研究重点关注社会存在感在高校线上教学环境下的系统构成和功能定位,但由于样本数量限制,尚难以支撑对高校大规模线上教学的社会存在感水平进行整体描绘;第二,研究主要把注意力放在社会存在感中介作用的探讨上,对一些重要的调节变量还缺乏重视,如课程性质、教师经验、学习动机、课程参与者原先的关系背景等,这在后续研究中需要进一步完善;第三,如果社会存在感是一种实质性的社会心理变量,那么它势必是波动的而非稳定的,而在线授课的本质是一种过程性而非阶段性的事件,因此,社会存在感在某一授课过程内部的变化趋势与微观规律值得未来的研究者特别关注。
注释:
①从微观层面讲,社会存在感和课堂互动存在相互影响的关系,但对于一个连续的课程而言,每次课的社会存在感水平在很大程度上已经被各种背景变量确定了,也只有在这一前提下,聚焦于社会存在感中“相对稳定”的部分,讨论“社会存在感”和“课堂互动”之间的因果关系才是可能的。
参考文献
向上滑动阅览
陈丽. 2004. 术语“教学交互”的本质及其相关概念的辨析[J]. 中国远程教育(3):12-16,78-79.
陈武元,贾文军. 2020. 大学生在线学习体验的影响因素探究[J]. 华东师范大学学报:教育科学版,38(7):42-53.
葛楠,孟召坤,徐梅丹,等. 2017. 非正式网络学习共同体中社会存在感影响因素研究[J]. 中国远程教育(1):37-44.
郭文革,张梦哲,续芹,等. 2021. 同时“在场”与在线“面对面”——对国外26篇在线同步视频教学研究的综述[J]. 中国远程教育(2):27-35,77.
侯杰泰,温忠麟,成子娟. 2004. 结构方程模型及其应用[M]. 北京:教育科学出版社.
黄庆双,李玉斌,任永功,2018. 探究社区理论视域下学习者在线学习投入影响研究[J]. 现代远距离教育(6):73-81.
兰国帅,钟秋菊,吕彩杰,等. 2018. 学习存在感与探究社区模型关系研究[J]. 开放教育研究,24(5):92-107.
刘智,康令云,刘三女牙,等. 2020. 学习者社会网络交互、情绪表征与学习成效的关系研究[J]. 中国远程教育(6):31-39,59,77.
孟召坤. 2016. 社会化网络学习行为影响因素研究[D]. 南京:南京师范大学教育科学学院.
孙洪涛,陈丽,王志军. 2017. 远程学习工具交互性研究[J]. 中国远程教育(4):33-41,80.
孙烨超,张妙华. 2018. 远程合作学习研究文献综述[J]. 中国成人教育(9):9-13.
孙烨超,李雪梅,郑淮. 2020. 成人学习者远程学习自律问题透视及实践改进路径分析[J]. 终身教育研究,31(5):36-43,75.
王志军. 2016. 远程教育中“教学交互”本质及相关概念再辨析[J]. 电化教育研究,37(4):36-41.
唐·奥尔科特,肖俊洪. 2020. 领导者当务之急:谋划后新冠疫情时期的在线学习[J]. 中国远程教育,41(7):1-6,40,76.
杨海茹,刘清堂,佘静雯,等. 2020. 教师工作坊中社会存在感结构的重构与测量[J]. 中国远程教育(5):54-63,75.
杨永洁,王晶,严瑛,等. 2020. 新型冠状病毒肺炎疫情防控期间“停课不停学”线上教学状况的调查与分析[J]. 青岛大学学报(医学版),56(5):601-604.
叶新东,夏一飞. 2011. 信息技术课堂教学交互行为模型与评测指标研究与实践[J]. 现代教育技术,21(8):42-50.
詹泽慧. 2014. 面授与远程学习者社会存在感之作用差异研究——以美国高校学生为样本[J]. 中国电化教育(2):35-39.
张颖,郭峰. 2012. 远程培训中社会临场感的影响因素及其对策——以山东省高中教师培训为例[J]. 中国成人教育(5):105-108.
朱佳. 2016. 社会存在感对社交商务消费者满意度的影响研究[J]. 消费经济,32(1):46-51.
朱京曦. 2021. 智能时代教学互动的内涵回归[J]. 中国远程教育(3):45-52.
Anderson, J. C., Gerbing, D. W. (1982). Some Methods for Respecifying Measurement Models to Obtain Unidimensional Construct Measurement. Journal of Marketing Research, 19(4), 453-460.
Biocca, F., Harms, C., & Burgoon, J. K. (2003). Toward a more robust theory and measure of social presence: Review and suggested criteria. Presence: Teleoperators & virtual environments, 5, 456-480.
Biocca, F., Harms, C., & Gregg, J. (2001). The networked minds measure of social presence: Pilot test of the factor structure and concurrent validity. In 4th annual international workshop on presence, Philadelphia, PA, 1-9.
Bollen, K. A. (1989). A new incremental fit index for general structural equation models. Sociological methods & research, 17(3), 303-316.
Bolliger, D. U. (2004). Key factors for determining student satisfaction in online courses. International Journal on E-learning, 3(1), 61-67.
Cho, Y. S., & Proctor, R. W. (2001). Effect of an initiating action on the up-right/down-left advantage for vertically arrayed stimuli and horizontally arrayed responses. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 27(2), 472.
Eom, S. B., & Ashill, N. (2016). The determinants of students' perceived learning outcomes and satisfaction in university online education: An update. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 14(2), 185-215.
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of marketing research, 18(1), 39-50.
Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (1999). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. The Internet and Higher Education, 2(2-3), 87-105.
Garrison, D. R., & Arbaugh, J. B. (2007). Researching the community of inquiry framework: Review, issues, and future directions. The Internet and Higher Education, 10(3), 157-172.
Garrison, D. R., & Akyol, Z. (2013). The Community of Inquiry Theoretical Framework. In M. G. Moore (Eds.), Handbook of distance education (pp. 122-138). London: Routledge.
Goffman, E. (1959). The presentation of self in everyday life. NY: Anchor Books.
Gunawardena, C. N., & Zittle, F. J. (1997). Social presence as a predictor of satisfaction within a computer-mediated conferencing environment. American journal of distance education, 11(3), 8-26.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Multivariate data analysis 7th ed. NJ: Prentice hall Upper Saddle River.
Hayes, A. F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical Mediation Analysis in the New Millennium. Communication Monographs, 76(4), 408-420.
Heeter, C. (1992). Being there: The subjective experience of presence. Presence: Teleoperators & Virtual Environments, 1(2), 262-271.
Hew, J.-J., Leong, L.-Y., Tan, G. W.-H., Lee, V.-H., & Ooi, K.-B. (2018). Mobile social tourism shopping: A dual-stage analysis of a multi-mediation model. Tourism Management, 66, 121-139.
Hwang, H. S. (2007). Development of social presence measurement of mediated social interaction: A case study of instant messaging. Journal of Communication Science, 7(2), 529-561.
Iacobucci, D. (2010). Structural equations modeling: Fit Indices, sample size, and advanced topics. Journal of Consumer Psychology, 20(1), 90-98.
Kim, J. (2011). Developing an instrument to measure social presence in distance higher education. British Journal of Educational Technology, 42(5), 763-777.
Kreijns, K., Kirschner, P. A., Jochems, W., & Van Buuren, H. (2011). Measuring perceived social presence in distributed learning groups. Education and Information Technologies, 16(4), 365-381.
Kreijns, K., Kirschner, P. A., & Vermeulen, M. (2013). Social aspects of CSCL environments: A research framework. Educational Psychologist, 48(4), 229-242.
Mehrabian, A. (1972). Nonverbal communication. NY: Transaction Publishers.
Nowak, K. (2000). The influence of anthropomorphism on mental models of agents and avatars in social virtual environments. Lansing : Michigan State University.
Ooi, K.-B., Hew, J.-J., & Lee, V.-H. (2018). Could the mobile and social perspectives of mobile social learning platforms motivate learners to learn continuously? Computers & Education, 120, 127-145.
Reeves, B., & Nass, C. I. (1996). The media equation: How people treat computers, television, and new media like real people and places. Cambridge: Cambridge university press.
Rovai, A. P. (2007). Facilitating online discussions effectively. The Internet and Higher Education, 1, 77-88.
Savicki, V., & Kelley, M. (2000). Computer mediated communication: Gender and group composition. Cyber Psychology & Behavior, 3(5), 817-826.
Segars, A. H. (1997). Assessing the unidimensionality of measurement: A paradigm and illustration within the context of information systems research. Omega, 25(1), 107-121.
Short, J., Williams, E., & Christie, B. (1976). The social psychology of telecommunications. NY: John Wiley & Sons.
Tu, C.-H., & McIsaac, M. (2002). The relationship of social presence and interaction in online classes. The American journal of distance education, 16(3), 131-150.
Wei, C., Chen, N., & Kinshuk. (2012). A model for social presence in online classrooms. Educational Technology Research and Development, 3, 529-545.
Weidlich, J., & Bastiaens, T. J. (2017). Explaining social presence and the quality of online learning with the SIPS model. Computers in Human Behavior, 72, 479-487.
Weinel, M., Bannert, M., Zumbach, J., Hoppe, H. U., & Malzahn, N. (2011). A closer look on social presence as a causing factor in computer-mediated collaboration. Computers in Human Behavior, 27(1), 513-521.
Whipp, J. L., & Lorentz, R. A. (2009). Cognitive and social help giving in online teaching: An exploratory study. Educational Technology Research and Development, 57(2), 169-192.
Zhao, Q., Chen, C.-D., & Wang, J.-L. (2016). The effects of psychological ownership and TAM on social media loyalty: An integrated model. Telematics and Informatics, 33(4), 959-972.
作者简介
孙烨超,博士研究生,华东师范大学教育学系(200062)。
李雪梅,硕士,助教,华南师范大学政治与公共管理学院(510006)。
杨运强,博士,副教授,郑州师范学院特殊教育学院(450044)。
基金项目:2019年度广州市政府公开招标项目“教育局市电大广州学习型社会建设(远程教育部分)应用及建设——学习型社会研究”(编号:0877-19GZTP01H048-1);河南省教育科学“十三五”规划课题“公平视域下河南省义务教育阶段特殊教育保障服务体系研究”(编号:〔2019〕-JKGHZDZB-15);2020年度广东省高校思想政治教育课题“大学生为何甘当‘打工人’?——基于代际比较视角的大学生工作伦理现状探析”(编号:2020GXSZ0025)。
责任编辑:张志祯 刘莉
2022年第6期目次