王梦倩 等丨在线论坛中高质量数字化读写实践何以实现?——师生交互作用质性比较分析的启示
【刊载信息】王梦倩,郭文革,李亚娇. 2022. 在线论坛中高质量数字化读写实践何以实现?——师生交互作用质性比较分析的启示[J].中国远程教育(8):60-69.
【摘要】数字素养是人们适应数字时代必不可少的能力素质,在基础教育阶段以数字化读写实践的方式开展数字素养教育具有必要性和紧迫性。虽然已有研究表明,教师角色和学生个体差异影响着学生的数字化读写实践,但对于教师和学生这两个维度交互作用的影响机制还缺少必要的关注。研究基于一门高中生数字素养在线课程,以质性比较分析方法为主线,综合采用开放性编码、关联性编码、内容分析等分析技术,考察教师的教学支持和教学反馈对不同性格特质、数字技能和读写能力的学生基于在线论坛的自主表达和人际互动两类数字化读写实践的影响。研究结果表明:第一,高质量的数字化读写实践是教师和学生维度多因素共同作用的结果,这些因素交互作用形成了不同的组态;第二,外向型性格、较高数字技能、较高读写能力的学生在基于在线论坛的数字化读写实践中具有明显优势;第三,教师在学生的数字化读写实践中具有辅助性影响,而非关键性影响,且这种辅助性影响主要体现在“促优”,而非“扶弱”。研究从微观层面上识别了教师和学生维度的多个因素作用于数字化读写实践的多重并发路径,对基础教育阶段数字素养在线教学中如何进行教学干预提供了基于证据的策略支持。
【关键词】数字素养;数字化读写实践;在线论坛;自主表达;人际互动;高中;质性比较分析;多模态;外倾性
一、
引言
数字素养是人们适应数字时代必不可少的能力素质(马克·布朗, 等, 2018),然而研究表明青少年对自己的数字素养水平有着过高的自信(孙铭悦, 2020, p.43),他们在数字环境中的实际表现并不乐观(徐顺, 等, 2021),在基础教育阶段开展数字素养教育十分必要和紧迫。数字素养是嵌入在情境中的社会实践(Hamilton, 2010),学生在“阅读”“设计”“创作”数字制品的数字化读写实践(Digital Literacy Practices)中进行生产性表达,从而培养和涵育数字素养(约翰·哈特利, 2014, p. 18)。学生的数字化读写实践发生在复杂的社会情境中,受到教师和学生维度的多重因素影响,已有研究多是从单一维度进行探讨,对于教师和学生这两个维度因素交互作用的机制还缺少必要的关注。为此,本研究基于一门高中数字素养在线课程,以质性比较分析方法为主线,对学生参与在线课程中的读写文本、课程QQ群聊天记录、教师评语以及课后访谈记录等多种资料进行串联分析,考察教师和学生这两个维度的因素对于学生数字化读写实践的交互影响路径,有助于识别教师的教学支持和反馈对不同类型学生数字化读写实践的影响,进而对基础教育阶段数字素养在线教学中如何进行教学干预提供了基于证据的策略支持。
二、
文献综述
(一)数字化读写实践的理论渊源与现实样态
“数字化读写实践”这一表述反映了从社会文化实践的视角看待基于数字媒介所开展的读写活动,这一思路源自20世纪80年代以来布莱恩·斯特里特(Brain Street)、詹姆斯·保罗·吉(James Paul Gee)等学者提出并发展的一种新的读写研究理论流派——新读写理论(New Literacy Studies),其“新”之处在于把读写看作是社会实践中的在场活动,而非从“旧”的视角——认知心理学的角度将读写视为工具性技能(Street, 1984, p. 236)。新读写理论号召读写研究和读写教育的社会性转向(Gee, 2000, p. 180),读写被看作是多种符号系统相互交织的现象,更注重在社会情境下考察读写行为的意义和价值。随着技术的发展,新读写理论流派出现了数字化转向,关注点从基于印刷文本的读写实践转向基于数字媒介的文本实践——数字化读写实践(Mills, 2010)。数字化读写实践脱离了传统意义上以文字符号为中心的读写,而涉及文字、图像、声音、动作、动画、空间等多种符号资源(Rowsell & Walsh, 2011),多模态是数字化读写实践的核心特点(Chen, 2020)。在正式和非正式学习中,引入论坛、社交网站等数字媒介开展数字化读写实践有助于青少年发展并涵育数字素养。青少年借助在线平台的多模态供给,通过发帖、回帖、评论等一系列具体的数字化读写实践,调用多模态符号资源进行自主表达、塑造在线身份、建立人际联系(Chen, Kuo, & Heish, 2019; Chen, 2020; Kim, 2015; Song, Williams, Pruitt, & Schallert, 2017)。Chen等人(2019)考察了社交网站中一个大学生社区小组连续六年的发帖,发现集成智慧者、幽默表达者和多模态表达者三类群体最受同伴欢迎。学生在发帖中学习如何表达自己的观点以及如何吸引他人的关注(Song, et al., 2017)。除了发帖,回帖评论也是数字时代青少年参与公民社会的重要方式(Burnett & Merchant, 2015),Chen(2020)指导学生们阅读、分析在线回帖评论,提高学生对于在线语言的功能和形式的意识,引导学生负责任地在网上发表观点。
(二)数字化读写实践中的教师角色
在学生的数字化读写实践中,教师应当扮演设计、支持、促进和评价的角色,但是研究表明大多数教师在数字环境中没有起到必要的调解作用(Claro, et al., 2018)。教师需要提高数字胜任力,在数字化资源、教学和学习、赋能等方面为学生提供支持(郑旭东, 等, 2021)。例如,在批判性理解互联网广告的数字素养教学中,教师鼓励学生质疑信息的真实性、引导思考信息的作者来源并指导学生评价信息的正确性(Martinez, 2019)。同时,教师的专家角色会抑制学生数字素养的发展(Colwell, Hunt-Barron, & Reinking, 2013),教师需要逐渐转让知识权威的角色(Allen & Zygouris-Coe, 2019)。此外,教学反馈也是重要的,学生完成的数字化读写制品是其学习过程的证据,教师的观察和评价能够进一步支持学生改进自己的学习成就(Churchill, 2020),而教学反馈中的副语言线索对于在线环境中塑造学生对教师性格的感知非常重要,当教师在教学反馈中使用表情符号时,学生会倾向于认为教师更外向、随和、乐于接受经验(Grieve, Moffitt, & Padgett, 2019)。
(三)数字化读写实践中的学生个体差异
学生在性格特质、数字技能、读写能力等方面的个体差异影响着他们的数字化读写实践。性格特质对于学生数字化读写实践的影响存在着复杂对立的证据。一方面,有研究表明学生在线上空间中的性格表现与线下空间存在一致性。例如,大学生的主动型人格能够正向预测其在小规模在线课程中的交互(朱彩凤, 等, 2019),而这种主动型人格和外倾性存在呈正相关(Crant & Bateman, 2000);外倾性影响着个体在社交媒体上的语言特征(Olivares, Vivanco, & Figueroa, 2018),外向型个体会更频繁地在社交媒体上披露社交活动和日常生活(Marshall, Lefringhausen, & Ferenczi, 2015)。另一方面,一项针对年龄跨度较大的成人学生群体的研究发现,部分学生在线上空间中的性格表现与线下空间并不一致,与外向型学生相比,内倾型学生在论坛中发布了数量相当的帖子,而且信息内涵更丰富(Maldonado, Mora, García, & Edipo, 2001)。这些复杂、对立的证据表明,性格特质对于学生数字化读写实践的影响还可能受到学生的年龄阶段、读写实践的情境等因素的调节作用。
学生的数字技能对于其数字化读写实践的影响也呈现出相对复杂的特点。使用数字设备的能力对于其数字化阅读表现具有较好的预测作用(Lim & Jung, 2019),但当涉及更加复杂的写作相关的数字化读写任务时,数字技能对数字化读写任务表现的影响并不明显(Moehring, Schroeders, Leichtmann, & Wilhelm, 2016)。
学生的读写能力是指基于传统纸质媒介处理文本、对字符字母进行解码的能力(盛静, 2016),读写能力普遍通过纸笔测验的方式评估(程晓, 2013)。国外研究表明读写能力对于学生的数字化阅读表现具有积极影响(Naumann & Salmerón, 2016),国内研究表明学校语文学科所考察的读写能力与学生的数字化读写能力具有一致性,学生的语文成绩与其在数字化环境中的文字表达、绘图表达和沟通深度呈现正相关(王梦倩, 等, 2020)。
三、
研究设计
(一)研究情境
本研究所选取的研究情境是系列“数字化阅读”在线课程中的一门“将世界绘进地图”主题课程,该课程基于Moodle平台开展,教学资源是BBC纪录片Mapping the World。课程包括7个模块,每个模块均包括浏览视频、阅读测验、读写任务多种教学活动。其中,5个模块的读写任务基于论坛展开,如表1所示,学生通过发主帖进行自主表达,通过发回帖进行人际互动。本研究所探讨的数字化读写实践是指基于论坛的自主表达和人际互动。学生从课程视频中提取关键信息,并与其先前知识、生活经历以及搜集的课外资源进行整合和再表达;课程资源是多模态的,读写过程基于数字环境,因此学生的自主表达涉及文字、色彩、字体设计、排版设计、图片等多模态符号资源。在每个模块中,学生至少浏览2位其他同学的主帖并回帖,表达是否同意他人的观点并给出理由。该课程于2016年、2017年暑期在江苏省一所重点中学连续两年开课,高一年级的102名学生自愿选修该课程并被随机打散分为4个在线班级,学生在在线班级中形成了一个半熟人化的学习共同体。学生远程学习参与课程,每天学习一个模块。每个班级都有一位主导负责的教师,教师通过课程QQ群每天固定时段同步在线,为学生提供教学支持,此外每天课后基于论坛对学生进行一对一反馈。
表1 “将世界绘进地图”课程读写任务
(二)研究方法
质性比较分析是查尔斯·拉金于20世纪80年代提出的基于布尔代数进行组态比较的跨案例研究方法,旨在探索哪些前因条件的组合会导致预期结果是否出现的复杂性因果问题(Ragin, 2014, pp. 34-52),包括基于清晰集(csQCA)、模糊集(fsQCA)和多值集(mvQCA)等多种类型(陈向东, 等, 2020b)。目前该方法正逐渐被国内教育技术领域学者采用以解答技术环境中学习相关的因果性问题(陈向东, 等, 2020a; 何霞, 2020; 张宝建, 等, 2019)。质性比较分析能够将变量导向的定量分析和案例导向的质性分析相结合,用规范的方法将案例中的丰富信息提炼为简约的表述,以此探索具有多样性的因果关系(陈向东, 等, 2020b),其方法论思想契合本研究的情境性特点和所关注的多因素交互作用。作为一个探索性的案例研究,本研究选择相对简洁的csQCA,探讨教师和学生维度多因素的交互对数字化读写实践的影响。
质性比较分析一般包括三个步骤:确定前因与结果、赋值设定和因果机制分析。依此路径,本研究的思路如图1所示。在确定前因和结果环节,由于本研究中的学生来自同一学校,每个班由同一届学生打散分班组成,学生所学课程的内容和组织方式完全相同,而不同之处在于4个班级分别由4位教师主导提供教学支持和反馈,因此学生在课程中数字化读写实践的差异可以归因于教师和学生维度的因素。同时结合以上文献综述,选取教师维度的教学支持、教学反馈和学生维度的性格特质、数字技能、读写能力作为前因条件。结合课程情境中读写任务的特点,将基于论坛的自主表达、人际互动分别作为学生数字化读写实践的输出结果。在赋值设定环节,结合开放性编码、关联性编码、内容分析等分析技术对前因条件和结果变量进行二维赋值。在因果分析阶段,采用质性比较分析工具fsQCA软件①对赋值数据进行单变量必要性分析和多变量组态分析。
图1 研究思路
(三)资料收集
本研究尽可能地遵从目的性抽样和分层抽样原则,从所有学生中选取了18位学生(S1-S18)作为研究对象,覆盖了4个班级和不同的数字化读写实践类型,性别比例均衡(1∶1)。在课程结束后围绕学习过程和学生的性格特质、数字技能等特点对18位学生进行了半结构化访谈,每位学生的访谈时间约1小时,之后对访谈录音逐字转录,得到约7.3万字的文稿。此外,以网页导出PDF的方式收集了5个模块中所有学生的471篇主帖文本,保留了主帖的多模态属性;由于回帖文本较短,一般不超过100个字,以文字导出方式收集了5个模块中所有学生的972条回帖文本;收集了4个班级的QQ群聊天记录和4位指导教师的491条评语;最后,收集了所有学生在该课程开始前学校期末语文测验的成绩。
(四)赋值设定
1. 数字化读写实践的赋值
(1)自主表达
学生基于论坛的自主表达是多模态的数字化读写实践,以系统功能语言学的元功能思想为指导,从概念、人际、语篇意义三个维度按照如表2所示的编码框架(王梦倩, 2021, p. 73),以学生的每一篇主帖为分析单元进行内容分析。两位编码员首先对随机选取的84篇主帖(占总数的17.8%)进行预编码,一致性为0.945(Perreault & Leigh, 1989),随后分工编码了余下主帖。在此编码基础上对所有学生5个模块主帖的概念、人际、语篇维度意义要素属性值分别求和,将18位受访学生与全体学生均值作比较,若学生三个维度的属性值均高于整体均值,表明他们的自主表达理性深入、情感亲近、视觉友好,具有更高质量,自主表达被赋值为1,否则被赋值为0。
表2 自主表达编码框架
(2)人际互动
学生的回帖文本一般较短,少有排版设计,因此忽略对人际互动的语篇意义的考量,按照如表3所示的编码框架(Wang, Guo, Le, & Qiao, 2020),以每条回帖为分析单元进行内容分析。两个编码员首先对随机选取的114条回帖(占总数的11.7%)进行预编码,编码一致性为0.848,随后分工编码了余下回帖。在此编码基础上计算所有学生5个模块回帖中四个意义要素被采用的百分比,将18位受访学生与全体学生均值作比较,若学生的四个意义要素百分比均高于整体均值,表明他们人际互动辩证翔实、情感亲近,具有更高质量,人际互动被赋值为1,否则被赋值为0。
表3 人际互动编码框架
2. 教师维度因素的赋值
(1)教学支持
第一作者采用NVivo12对QQ群聊天记录进行开放性编码和关联性编码,识别出教师支持主要聚焦在课程管理、技术支持、促进认知、推动社交和调节情感五个维度。随后第三作者依据五维度框架对QQ群聊天记录进行验证性编码,两位研究者五个维度的编码一致性均在92.97%以上。在对不一致编码进行协商后,得到了各班教学支持各维度的参考点分布,如表4所示。1班的教学支持整体远多于另外三个班,且促进认知和推动社交的数量和比例均更多,可见1班的教学支持具有“深度密集”的特点,该班学生的教学支持被赋值为1;另外三个班则是“浅层松散”的特点,这三个班学生的教学支持被赋值为0。
表4 教学支持的内涵维度及参考点分布
(2)教学反馈
第一作者采用NVivo12对所有教师评语进行开放性编码和关联性编码,识别出教学反馈主要聚焦在赞赏肯定、纠错否定、引领思考和情感倾向四个维度,如表5所示。随后第一作者和第三作者以此为编码框架对所有教师评语进行内容分析,首先对随机选取的90条评语(占总体的18.3%)进行了预编码,编码一致性为0.967,随后两人分工编码了余下评语。在此基础上计算每位学生的教师评语中各维度要素的百分比,将18位受访学生和全体学生均值作比较,若学生的教师评语中的积极情感、赞赏肯定和引领思考的百分比高于整体均值,而纠错否定的百分比低于整体均值,表明他们获得的教学反馈更加积极正向,教学反馈赋值为1,否则赋值为0。
表5 教学反馈的内涵维度及举例
3. 学生维度因素的赋值
(1)性格特质
根据访谈中学生对“你在学校中是怎样的性格?”“你和同学之间的互动活跃吗?”等问题的回答对学生的性格特质赋值。若学生回答表现出外向型性格,例如“自己本身就是比较调皮、嘴欠的性格”,则赋值为1;若表现出内向型性格,例如“我在论坛中表现不太活跃,我本身也是一个比较内向的人”,则赋值为0。
(2)数字技能
根据访谈中学生对“你使用什么设备上课?”“平台界面操作对你来说有难度吗?”等问题的回答对学生的数字技能赋值。若学生的回答体现出较高的数字技能,例如“我觉得没有难度,我之前电脑经验就比较丰富,各种电子产品的操作都很easy”,则赋值为1;若学生表现出较低的数字技能,例如“高中没有机会接触更多数字化的机会,当时电脑操作还不娴熟,屏幕截图都不会”,则赋值为0。
(3)读写能力
本研究参考学生在参与本次在线课程之前的学校期末年级统一语文测验成绩对学生的读写能力进行赋值。若学生成绩排名位于年级前30%,则将其读写能力赋值为1,否则赋值为0。
根据以上赋值规则进行数据分析,将教师、学生维度的前因条件和结果变量的赋值进行汇总,如表6所示,将该表导入fsQCA软件执行因果机制分析。
表6 前因条件和结果变量赋值表
四、
结果分析
(一)单变量必要性分析
通过单变量必要性分析识别自主表达和人际互动的充分和必要条件,结果如表7所示。一致性反映了前因条件对结果变量的必要程度,覆盖率反映了前因条件对结果变量的解释力度。一般来说,一致性大于0.8表明该前因条件为结果变量的充分条件,大于等于0.9表示其为结果变量的必要条件(Skaaning, 2011)。因此,外向型性格是高质量自主表达的充分条件,外向型性格和较高的读写能力是高质量人际互动的充分条件,浅度松散型教学支持是低质量人际互动的充分条件。同时,这些单一条件变量的覆盖率在0.6左右,说明单个前因条件对结果的解释力较弱,还需要进一步进行多变量组态分析。
表7 单变量必要性分析结果
注:表中“~”表示“非”,即变量赋值为0。
(二)多变量组态分析
将自主表达、人际互动分别作为结果变量,进行多变量组态分析。fsQCA软件提供了复杂解、简约解、中间解三套方案。复杂解是指没有经过任何简化的解,因此可能存在多种路径并存的现象,不利于后续的路径分析;简约解可能将导致结果的必要条件忽略;中间解是介于复杂解与简约解之间的解,包括了研究者的理论和实际知识(陈向东, 等, 2020a; 张宝建, 等, 2019)。大多数学者倾向于认为中间解是最优方案,因此本研究采用中间解进行组态分析,分析结果如表8所示。其中,高质量自主表达的组态有三种类型,整体覆盖率是0.88,一致性是1;高质量人际互动的组态有三种类型,整体覆盖率是0.75,一致性是1。覆盖率和一致性的数值表明当前组态对结果变量具有较高的解释性。
表8 多变量组态分析结果
注:表中“~”表示“非”,即变量不存在;“*”表示“且”,即变量同时存在。
1. 高质量自主表达的组态分析
组态1中,学生高质量的自主表达呈现出“无师自通”的特点,这一组态可解释33%的样本,即来自2班的S9、S11和S12。2班教师QQ群内的教学支持主要聚焦在课程管理和技术支持,而在推动社交和调节情感方面作用有限;2班教师不擅长在教学反馈中用语言传递亲近情感、拉近社交距离,S11和S12的评语传递了教师较为疏离的情感;S9的评语包含更多纠错否定,同时缺少以建议、提问或延伸讨论的方式引导学生思考或改进。尽管2班教师没有为这三位学生提供深度密集的教学支持和积极正向的教学反馈,但是他们性格外向且具备较高的数字技能,仍在论坛中实现了高质量的自主表达。例如,S11表示自己是“爱分享的人”“在发帖前就会和同学私聊讨论”,同时还会结合课程视频主题“查一些资料”。
在组态2和组态3中,学生高质量的自主表达都呈现出“教师促进”的特点,教师都提供了深度密集的教学支持和积极正向的教学反馈。不同点在于组态2中的学生数字技能和读写能力较强,这一组态可解释44%的样本,即来自1班的S1、S2、S4和S6。例如S6的语文成绩位于年级前30%,他表示“接触计算机比较早,所以操作没什么难度”;组态3中的学生性格外向但数字技能和读写能力较低,这一组态可以解释11%的样本,即来自1班的S5,她的语文成绩位于年级50%左右,她在访谈中表示“从和别人的在线互动中能感到乐趣”,但她表示在论坛的相关数字技能方面有所欠缺,“不会排版”“不懂一些更高端的操作”。
结合三个组态的分析来看,高质量的自主表达是教师和学生维度多因素共同作用的结果。深度密集的教学支持、积极正向的教学反馈、外向的性格、较高的数字技能和较高的读写能力对高质量的自主表达均有正向的影响,但这种影响具有非对称性。当教师维度的正向因素缺失时,学生维度的外向性格和较高的数字技能可起到补偿性作用,如组态1。当学生维度较高的数字技能和读写能力缺失时,教师的教学支持、教学反馈也能起到补偿性作用,但这种补偿性作用较弱,仅对于性格外向的学生有效,如组态3,仅占所有高质量自主表达学生人数的11%。
2. 高质量人际互动的组态分析
在组态1中,教师和学生维度的因素共同起着重要作用,这一组态可解释50%的样本,即来自1班的S2、S4、S6、S7,他们具有外向型性格和较高读写能力,在教师深度密集的教学支持和积极正向的教学反馈的共同促进下实现了高质量的人际互动。例如,S6的语文成绩位于年级前30%,她表示自己是外向性格,她认为:“同学之间的互动评论可以引发一些思考,额外地拓宽一些东西。”同时,她总结了自己的回帖模式是“先回点俏皮话夸夸他,舒缓一下大家之间的气氛,不要让他觉得我上来就是在批评他,然后我会针对他的观点提出一些问题,再表达自己的观点。至少言之有物吧,不会去空谈一些东西”。
在组态2中,具有较高数字技能和读写能力的学生,虽然缺少正向的教学反馈,但在深度密集的教学支持下实现了高质量的人际互动,可解释13%的样本,即来自1班的S3。S3表示:“喜欢就一些问题进行深入的讨论……争论的过程有利于观点明晰化。”S3的“电脑经验比较丰富,各种电子产品的操作都很easy”,同时语文成绩位于年级前30%,教师在教学支持过程中注重促进认知、推动社交和调节情感,但是S3由于自主表达质量不高,在教学反馈方面收到了较多的负面评价。
在组态3中,具有外向型性格和较高数字技能的学生,虽然读写能力较弱,缺少正向教学反馈,但也实现了高质量的人际互动,可解释13%的样本,即来自2班的S9。虽然S9的评语包含更多负面评价,同时教师缺少以建议、提问或延伸讨论的方式引导思考或改进,但她表示“喜欢论坛在线交流”,会回复一些比较“亮眼”的帖子,“从理智的角度提出一些意见”。
结合三个组态的分析来看,高质量的人际互动是教师和学生维度多因素共同作用的结果。深度密集的教学支持、积极正向的教学反馈、外向的性格、较高的数字技能和较高的读写能力对高质量的人际互动有正向的影响,与对自主表达的组态分析类似,这种影响也具有非对称性。当教师维度积极正向的教学反馈和学生维度较高的读写能力因素缺失时,其他因素起到了补偿性作用,如组态2和组态3,但这种补偿性作用较弱,仅占所有高质量人际互动学生人数的26%。
五、
结论与反思
(一)主要结论
基于上述QCA分析结果,本研究对高中生基于在线论坛的数字化读写实践的影响因素及路径形成了三点基本结论。
第一,高质量的数字化读写实践是教师和学生维度多因素共同作用的结果,这些因素交互作用形成了不同的组态。
第二,外向型性格、较高数字技能、较高读写能力的学生在基于论坛的数字化读写实践中具有明显优势。
第三,教师提供的教学支持和教学反馈对学生的数字化读写实践具有辅助性影响,而非关键性影响,且这种辅助性影响主要体现在“促优”,而不是“扶弱”,即数字技能和读写能力较高的学生收到教师深度密集的教学支持和积极正向的教学反馈,实现了高质量的数字化读写实践,而教学支持和反馈对数字技能和读写能力较低的学生的正向促进作用较弱。
(二)策略建议
1. 警惕数字不平等,开展具有包容性的数字素养教育
本研究发现外向型性格、高数字技能、高读写能力的学生是高中数字素养在线课程中的优势群体,这一发现验证了数字鸿沟具体体现在获取鸿沟、技能鸿沟等方面(刘京鲁, 2020, pp. 2-3),同时也在一定程度上拓展了数字鸿沟的内涵,对于高中生以在线班级为组织形式开展数字化读写实践来说,性格倾向在一定程度上是导致教育结果差异的结构性要素之一。近年来一些在线环境中的数字化读写研究也发现,相比内向型学生,外向型学生在在线读写社群中更积极地交流、提问、协作,从而受益更大(Almusharraf & Almusharraf, 2021);外向型个体更有可能成为在线读写社群的领导者(Gazit, 2021)。学生在性格倾向、数字技能和读写能力方面的结构性差异,如果缺少教师深度密集的教学支持和积极正向的教学反馈,这些差异就可能导致教育结果的不平等。丹尼·泰勒(Denny Taylor)曾提出“有毒的读写”(Toxic Literacies)这一概念,以表达读写实践时常是具有压制性的,有权力的人和组织可以使用读写压制他人、削弱其自信和地位(转引自:Hamilton, 2010)。教师应警惕数字化读写实践中的不平等现象,需要了解学生的特点以对学生在线环境中的读写实践提供差异化的教学支持和反馈(Almusharraf, et al., 2021),有意识、有责任心地去开展具有包容性的数字素养教育(Hatlevik & Christophersen, 2013)。对于内向型学生,教师可以在一对一的教学反馈中以情感亲近的言语拉近距离,引导思考,鼓励其参与QQ群讨论,学生对在线社群的归属感会促进其在自主表达和人际互动中的投入。此外,研究表明促进外向学生和内向学生之间的交互有助于学生整体的参与(Almusharraf, et al., 2021),因此教师可以将内向型学生的读写作品分享至QQ群中,引起更多学生的关注和公共讨论。对于数字技能较低的学生,教师可以在正式课程开展之前,围绕所涉及的基本数字技能指导教学,降低数字技能对学生数字化读写实践的阻碍。
2. 提高教师影响力,以赋权引领的方式激发维持学习动机
以往研究表明仅三分之一的教师能够在学生完成信息和沟通任务时提供必要的指导(Claro, et al., 2018),本研究有相似的发现,教师的支持和反馈仅起到了辅助性影响。这也进一步启示我们,教师需要在数字化读写实践教学中提高影响力,以赋权引领的方式激发维持学生的学习动机。以本研究情境为例,教学支持是基于QQ群这一公共性媒介开展,教师发言对于群内所有学生均可见;教学反馈是基于论坛一对一进行,教师发言具有私密性;教师应善于利用两种不同属性的沟通媒介。以本研究情境中的1班教师为例,该班教师在QQ群提供了密集而有深度的教学支持,通过一对一交流给学生提供了积极正向而有深度的反馈,因此在高质量自主表达和高质量人际互动学生中该班学生的占比分别为55%和63%。在教学支持方面,1班教师善于通过QQ群创设学习氛围,教学支持不仅停留在课程管理和技术支持,更多起到促进认知、调节情感、推动社交的作用。例如,1班教师通过开放性问题引导讨论,“大家结合视频中的例子想一想,地图与现实世界中的疆土有什么关系?地图是真实世界的微缩版吗?如果不是的话,哪些因素可能影响到地图的绘制?”教师经常在QQ群中分享、鼓励、表扬部分学生的作品,进行点评和拓展性讨论,并与学生的学科学习经验进行关联。例如“今天的作业比较简单,XXX‘抛砖引玉’了”“XX学霸这个帖子说到了数学在人类文明进程中的作用,后面视频涉及的数学就更多了,没有数学就没有今天的科技,向数学致敬吧!”这对于被表扬的学生来说增加了其自信和满意,拉近师生之间的关系,减轻在线社交压力(苗冬玲, 等, 2021),而对于其他围观学生来说,则提高了他们对学习内容的选择性注意。同时,教师发言体现了一种平等、轻松幽默而非严厉命令式的对话姿态,表达了对学生的赋权促进而非权威控制,前者能更好地促进学生学习(吴忭, 等, 2019)。在教学反馈方面,1班教师经常以疑问句的方式对学生主帖中存疑之处发问,体现出一种开放式的评价方式,在评语中普遍体现出平等协商的沟通态度,例如“老师需要向你请教”,并且其在评语中普遍会首先称呼学生名字,表达出一种亲切和对话的语气。
(三)研究局限
本研究基于一门开展了四个班次的高中数字素养在线课程进行了自然主义的观察、描述和研究,在实施和分析过程中存在着一些不足。首先,影响学生数字化读写实践的因素是繁多的,受研究设计和情境的限制,本研究关注的前因条件仅包括微观层面上教师和学生维度的五个因素,未涉及其他相关因素。其次,性格特质、数字技能两个前因条件的赋值来自访谈记录中学生的自我陈述,如果能够融入量表测度,可使前因条件的赋值更精确,增加研究的说服力。最后,本研究是一个案例研究,研究结论具有情境内泛化的特点,对于基础教育阶段以在线方式开展数字素养教育具有参考价值,而对于其他形式的数字素养教育的适用性有待验证。未来的研究可以对本研究的结论进行补充验证,关注宏观层面上的学校教育理念、高考升学压力、流行数字文化、地区经济水平以及中观层面的课程内容和媒介对于学生数字化读写实践的影响。
注释:
①fsQCA软件的相关介绍可见
http://www.socsci.uci.edu/~cragin/fsQCA/software.shtml。
参考文献
向上滑动阅览
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作者简介
王梦倩,博士,博士后,首都师范大学教育学院(100048)。
郭文革,博士,长聘副教授,博士生导师,北京大学教育学院(100871)。
李亚娇,博士研究生,首都师范大学教育学院(100048)。
责任编辑:郝丹
2022年第8期目次