1、Vol.33 No.10 202398多层级在线协作学习评估模型的构建及应用多层级在线协作学习评估模型的构建及应用*高倩倩高倩倩1张张思思11通讯作者通讯作者 童名文童名文1陈红先陈红先2戴红斌戴红斌3（1华中师范大学 人工智能教育学部，湖北武汉 430079；2成都市新都区香城小学校，四川成都 610599；3金华职业技术学院 师范学院，浙江金华 321016）摘要摘要：如今，在线协作学习具有广阔的应用前景，其中多层级在线协作学习作为精心设计的在线协作学习活动，具有发挥集体智慧的优势。但是，当前对在线协作学习的分析普遍关注个体而忽略群体，缺乏对多层级在线协作过程的全面认识。为此，文章首先基于
2、活动理论构建了多层级在线协作学习评估模型，然后文章从主体、客体、共同体、工具、规则、分工 6 个维度确定了组内和组间共 12 个可操作化的评估指标，最后文章开展了多层级在线协作学习评估模型的实践应用。结果表明，评估模型实现了多层级在线协作学习活动的整体和过程分析；评估模型有助于发现组内协作和小组整体协作的异常状态；评估模型在多种教学情境的应用上具有重要潜力。文章通过研究，旨在验证评估模型的有效性，在评估和指导多层级在线协作学习活动方面具有重要意义。关键词：关键词：多层级在线协作学习；活动理论；评估模型；学习分析【中图分类号【中图分类号】G40-057【文献标识码文献标识码】A【论文编号论文编号
3、】10098097（2023）10009810【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2023.10.010当前，在线协作学习凭借其有助于学习者掌握知识1、进行知识的共享和建构2、促进积极的学习过程、提高个人和小组学习绩效等优势，获得了广阔的应用前景。然而，尽管人们已经认识了在线协作学习的潜力，但其在实践过程中仍然遇到了一些挑战，如学习者缺乏在小组和班级范围内的知识深化、出现不平等的协作努力程度的问题3。多层级在线协作学习作为精心设计的在线协作学习活动，关注了多层次的协作过程，能够在班级范围内支持知识的深化，发挥小组和班级的集体智慧，同时抑制不平等的协作努力，其包含组内、组
4、间和班级等不同层级的协作，被描述为一个复杂的社会认知过程，涉及不同的社会组织分层之间的协作互动4。多层级在线协作学习涉及更大范围的不同层次之间的相互作用，具有复杂性，因此在实践过程中需要利用学习分析对复杂的协作过程和结果进行评估，以提升学习者的学习绩效56。但是，实践对协作学习的评估通常侧重个体方面，即强调个体在协作中的状态分析，缺乏对小组整体状态的分析，对小组协作学习状态分析的不足难以解释知识在个体、小组、班级转移和升华的过程，面对复杂的多层级在线协作情景，对不同粒度的社会单元中互动分析的研究需要进一步开展7。另外，当前研究关注于协作的结果，对协作过程中的工具使用、任务分工、规则遵守等分析内
5、容要素也关注不够。针对现有研究的不足，本研究尝试以活动理论为指导，关注多层级在线协作学习活动过程中的要素，构建了融合组内和组间的多层级在线协作学习活动评估模型，并开展了实践应用，以期通过活动理论全面认识并指导多层级在线协作学习过程和实践。一一 理论基础理论基础1 多层级在线协作学习多层级在线协作学习协作学习过程中学习者通过协作交互建构对知识的新理解，实现个体知识建构和群体的协同知识建构8。其中，计算机支持的协作学习（Computer-Supported Collaborative Learning，CSCL）Vol.33 No.10 202399领域内，高水平的协同知识建构不会自发产生9，需要
6、综合考虑学习者的情境创设、协作会话工具的使用、目标达成、资源建设和策略支持等。在设计有意义的 CSCL 学习活动时，多层级的活动能发挥小组和班级的集体智慧，支持多层级在线协作过程以提升协作知识。多层级的活动可发生在个体层面（如阅读）、小组层面（如解决问题）或班级层面（如讲座）10，涉及不同的社会组织分层如个体、组内、组间和整个班级的协作互动。学习者在多层级活动中通过“低地板”“宽墙”“高天花板”进行有意义的学习，发挥小组和班级的集体智慧。其中，“低地板”意味着所有的学习者都可以参与到学习中，“宽墙”意味着学习者能够利用多种途径分享多样的想法和知识，通过组内和组间协作的多种途径，增加了学习者分享
7、和交流的频次11，最终达到“高天花板”12，即实现高水平的协同知识建构。多层级在线协作学习活动包含个人学习、组内建构、组间互评、组内提升、个人成就达成13。学习者先进行个人学习，之后组内建构以达成共识。组间互评是组间协作，学习者以小组为单位将本组的共识和协作学习成果分享给他组后，小组之间开展评价和反馈，拓宽了交流的途径。组内提升是各组在组间互评后，批判性地吸收他组的意见并达成共识，提升本组的人工制品。最终学习者反思学习的收获，达成个人成就。2 活动理论活动理论活动理论强调活动系统各要素之间的互动关系，其中活动系统包含主体、客体、共同体、工具、规则和分工 6 大要素。该理论指出，通过工具可以实现
8、互动，促进人的发展14。活动理论可以描述多层级在线协作学习活动要素间的关系，基于该理论，多层级在线协作学习活动中的学习者主动建构知识，情境、协作、会话和意义建构等因素也得到了重视。其中，学习者为了实现意义建构，需要创设资源和目标等情境，在共同体内制定协作规则，通过工具进行会话交互，安排角色分工。多层级在线协作学习活动较少同时关注个体和小组整体状态的分析，活动理论强调了学习活动是个体建构和群体建构的统一，是指导多层级在线协作活动的重要理论基础1516。活动理论为多层级在线协作学习活动的过程评估提供了新的视角：能够对活动的多个要素进行综合评估。活动系统的 6 个要素对应了评估过程中的个体和群体投入
9、、资源学习和作品优化加工、积极的互赖和人际交互、工具使用程度、任务规则遵守和协作分工等方面。从组内和组间两个视角关注活动的个体和小组。在协作学习中，组内个体贡献的总和与小组的整体水平不同，个体学习成效的简单叠加不能代表整个小组的协作学习状态17。活动理论关注到个体层面和社会层面这两个相互联系的实践活动过程，以考虑个体贡献和小组整体发展。关注了多层级在线协作学习活动的过程分析。活动理论重视学习者参与的活动、目的、使用工具、社会关系、客体及结果18，能够分析协作过程中小组的组织和协作策略等。二二 多层级在线协作学习评估模型多层级在线协作学习评估模型的的构建构建多层级在线协作学习活动是一个包含组内协
10、作和组间协作的活动系统。在这个系统中，个体和小组（主体、共同体）针对学习目标和资源（客体），利用同步和异步交流工具（工具）开展组内和组间的在线协作。在交流分享中，个体和小组需要遵守协作中的约定（规则），通过角色分配（分工）、及时反馈等组织完成协作任务，最终产出人工制品。由此，本研究结合多层级在线协作学习活动，基于活动理论从组内和组间两个层面出发确定了 6 个维度相关的评Vol.33 No.10 2023100估指标，建立了多层级在线协作学习评估模型，如图 1 所示。其中，组内评估的主体表征个体协作投入，工具表征个体工具使用程度，客体表征个体资源学习，分工表征个体协调平衡水平，共同体表征组内会话
11、交互，规则表征个体任务遵守情况。组间评估的主体表征小组协作投入，工具表征小组工具使用程度，客体表征小组作品加工，分工表征小组协调平衡水平，共同体表征组间会话交互，规则表征小组任务遵守情况。评估模型在多种教学情境的应用上具有重要潜力，除了用于在线协作学习活动，也可用于混合环境和虚拟学习环境等多种协作学习活动场景。图图 1多层级在线协作学习评估模型多层级在线协作学习评估模型表表 1多层级在线协作学习活动中多层级在线协作学习活动中的的 6 个维度度量个维度度量维度（操作化）维度（操作化）组内公式组内公式组间公式组间公式主体主体（协作讨论时间（协作讨论时间）公式（1）公式（2）公式（3）客体客体（资源
12、学习时间（资源学习时间和作品加工频次和作品加工频次）公式（4）公式（5）共同体共同体（会话交互频次（会话交互频次）公式（6）公式（7）公式（8）工具工具（会话讨论频次（会话讨论频次）公式（9）公式（10）公式（11）规则规则（任务完成比例（任务完成比例）公式（12）公式（13）分工分工（协调平衡水平（协调平衡水平）公式（14）公式（15）Vol.33 No.10 2023101在线协作学习中小组是学习的引擎，在线学习工具能够记录在线学习轨迹，并得到结构化和非结构化数据。依据评估模型，对活动理论 6 个要素的评估指标进行操作化，可得到多层级在线协作学习活动中的 6 个维度度量（如表 1 所示），
13、以通过数据刻画组内和组间的协作学习情况。主体贡献对协作的质量有重要的影响，活动理论中主体代表协作投入的程度，在多层级在线协作活动中映射为在线协作讨论时间19。其中，组内学习者通过媒体工具（如 QQ）进行在线协作讨论和交流，主体参与的讨论时间与投入度正相关。在组内，以学习者连续参与讨论的时间片段为分析单元，得出小组内每位组员的讨论时间，最后汇总个体参与协作讨论的持续时间（TSi），表征学习者 i 的协作投入程度，并使用组内成员协作投入程度的标准差（SD1）以避免极值影响，同时个体协作投入（PS）表示个体参与协作讨论的持续时间（TSi）在小组中的相对位置，如公式（1）、（2）所示，其中 N 表示小
14、组内有 N 名组员（下同）。而在组间，小组协作投入（GS）可通过小组内所有成员讨论时间的均值（TS）来衡量，如公式（3）所示。客体表征资源学习和作品加工的情况，协作学习是为了实现学习者掌握知识和解决问题的目标。因此，在多层级在线协作中要考虑学习者的资源学习时间和作品加工频次。其中，在组内，以学习者个体对资源（如云课堂资源）的学习时间（TOi）来量化自主学习的情况20。个体资源学习情况（PO）表示 TOi在小组中的相对位置，如公式（4）所示。而在组间，小组活动的目标是通过共同努力来进一步优化小组作品，小组作品的加工情况（GO）可以通过各小组的作品修改频次均值（FO）来衡量，如公式（5）所示。在线
15、协作学习中共同体通过会话交互，会话交互频次反映了共同体交流的积极程度21。多层级在线协作学习包含组内和组间协作，在此过程中学习者个体利用工具进行同步和异步会话交互，同步会话将学习者 A 和学习者 B 的 1 次会话交互定义为 1 次交互，异步会话则将个人发/回帖频次分别定义为 1 次交互。在组内，个体会话交互频次（PCO）表示学习者个体使用媒体工具（如 QQ）进行同步会话交互的频次（FCi）和学习者个体使用媒体工具（如云课堂）进行异步会话的个人发/回帖频次（FCj）之和，如公式（6）所示；组内会话交互情况（PC）则表示 PCO在小组中的相对位置，如公式（7）所示。而在组间，小组将协商后达成的共
16、识评价和建议反馈给其他小组，以此完成小组互评。组间会话交互情况（GC）通过小组被评论的建议频次和回复他组的反馈频次之和（FC）来评估，如公式（8）所示。协作学习中学习者通过工具进行知识建构，利用工具进行会话讨论的频次反映了工具的使用程度22。在多层级在线协作学习中，学习者使用同步交流工具（如 QQ）和异步交流工具（如云课堂）进行会话讨论以协作建构。同步交流工具支持组内个体的实时协作会话讨论，而异步交流工具支持个体在讨论区中发/回帖进行讨论，同时也支持小组代表在讨论区上发表小组协商后的评价和建议。在组内，组内个体会话讨论频次（PTO）表示学习者个体使用同步交流工具进行的协作会话讨论频次（FTi）
17、和使用异步交流工具讨论的个人发/回帖频次（FTj）的总和，如公式（9）所示；组内工具使用程度（PT）表示 PTO在小组中的相对位置，如公式（10）所示。在组间，小组工具使用程度（GT）是通过小组内所有成员使用工具进行协作会话讨论频数的总和来衡量，它反映小组整体的工具使用情况，如公式（11）所示。规则表征任务遵守的情况，协作学习活动中学习者要遵守尊重、互助、积极参与等隐性规则和课程规定的目标、任务遵守、活动参与等显性规则23。多层级在线协作学习活动中，个Vol.33 No.10 2023102体和小组对任务遵守的情况通过任务完成（发/回帖频数）比例表征。在组内，假设在线协作学习过程中教师发布 3
18、 个主题帖，要求每位学习者至少在云课堂讨论区发帖 5 个，回帖 2 个，则个人发/回帖要求为 21 条（M1），Fm 代表主题讨论中的个人实际发/回帖总频次。由此，个体任务遵守情况（PR）可通过计算个人实际发/回帖的参与频次（Fm）在规定的个人发/回帖要求总数（M1）的占比来衡量，如公式（12）所示。而在组间，假设教师规定每个小组分别评价另外两个小组的作品，针对他组的作品发表 8 条建议，同时针对作品建议回复 8 条反馈，考虑到课程有教学设计互评和教学课件互评这两个任务，则规定的组间发/回帖总数为 32 条（M2），小组任务遵守情况（GR）可通过计算小组任务实际发/回帖的参与频次（Fh）在规定
19、的组间发/回帖总数（M2）的占比来衡量，如公式（13）所示。分工是衡量团队成员如何分担任务量的指标，体现了协调平衡水平。理想的协作学习是学习者各自发挥优势，每个人相对均衡地参与任务，但实际上协作的任务通常界限不分明，存在交叉。因此，为衡量分工均衡情况，利用学习者的会话交互概率计算出来的信息量和信息熵分别表示组内和组间的分工协调平衡水平24。在组内，学习者个体的交互概率越高，贡献量越大。交互频次比（Pi）为学习者个体的交互频次与组内总交互频次的比值，该数值越大，表示信息量的数值越小，任务贡献量越大，其中个体协调平衡水平（PD）用信息量来表示，如公式（14）所示。而在组间，如果小组组员之间的信息量
20、差异大，就表明组员的讨论参与不均匀。小组整体的协调平衡水平（GD）用信息熵来衡量，当协作小组中组员比较均衡地进行交互时，信息熵在一定的区间内数值越大，表明小组分工越合理，如公式（15）所示。三三 多层级在线协作学习评估模型多层级在线协作学习评估模型的实践的实践应用应用1 应用场景应用场景为了验证本模型的有效性，本研究以一门在“师大云课堂”上开设的校选课“信息技术教育应用”课程为案例进行实践应用。该课程为期 8 周，主要介绍信息技术和教学内容深度融合的过程与方法。课程采用在线学习模式，学习者均通过在线学习工具（QQ 和师大云课堂）进行学习和协作，QQ 支持组内讨论，师大云课堂平台提供丰富的学习资
21、源，同时支持异步讨论。46名华中师范大学大二和大三的师范生自主选课，通过自己的师大云课堂账号参与了这门课程的学习。学习者被随机分为 9 组（G1G9），每组要求共同完成一份教学设计和一份教学课件。本课程共分为 6 个环节：教学设计初稿，学习者在组内协商讨论主题和内容，选择分工，最终将本组的教学设计分享到云课堂，供其他小组查看和评价。教学设计互评，小组内组员先分别提出建议，再协商和讨论，然后把小组达成的共识建议分享到他组完成组间互评。教学设计完善，小组组员根据他组的建议进行讨论和协商，回复共识的反馈，并完善本组的教学设计。另外 3 个环节教学课件初稿、教学课件互评、教学课件完善与前述 3 个环节
22、相似。2 协作过程协作过程多层级在线协作过程如图 2 所示。学习者先完成个人学习，进行主题讨论发帖和资源的学习，之后以小组为单位开展在线协作。在个人学习过程中，学习者理解知识，生成观点并提出疑问，进行个人认知调节。在线协作过程中，首先进行组内建构，共同生成教学设计和教学课件；然后进行组间互评，小组之间互相提出建议，达成共识；最后进行组内提升，各小组进一步完善教学设计和教学课件，同时个人获得成长。Vol.33 No.10 20231033 数据采集数据采集学习者运用 QQ、师大云课堂来进行个人学习和在线协作。QQ 工具记录了学习者的讨论和交互情况，师大云课堂记录了学习者的资源学习时间、在个人讨论
23、区和小组讨论区中的发帖和回帖频数等信息，本研究收集以上数据并进行分类汇总。图图 2多层级在线协作过程多层级在线协作过程4 结果分析结果分析（1）组内个体协作学习状态分析本研究依据表 1 定义的度量方式，收集组内个体的协作数据。以第 4 组为例，组内学习者（stu1stu5）的学习统计数据如表 2 所示。其中，主体是个体使用 QQ 进行协作讨论的时间（h），客体是个体云课堂资源的学习时间（h），共同体是个体的 QQ 会话交互频次与云课堂发/回帖频次之和，工具是个体的 QQ 会话讨论频次与云课堂发/回帖频次之和，规则是云课堂主题帖中个人发/回贴的频次，分工是个体 QQ 会话交互频次的占比。表表 2
24、第第 4 组组学习者学习者的学习统计数据的学习统计数据组内个体组内个体主体主体协作投入协作投入客体客体资源学习资源学习共同体共同体组内组内会话会话交互交互工具工具使用程度使用程度规则规则任务遵守任务遵守分工分工协调平衡协调平衡水平水平stu10.624.374656240.21stu21.616.8960104210.38stu30.222.563643220.14stu40.071.142829210.07stu50.782.274249210.20依据组内公式计算评估第 4 组的个体协作学习状态，可视化分析结果如图 3 所示。图图 3第第 4 组组个体个体协作学习状态协作学习状态的可视化分
25、析结果的可视化分析结果Vol.33 No.10 2023104从主体、客体、共同体、工具维度上进行分析，可以看出：在第 4 组中，stu2 的量化数值最高（接近 2.00），说明其表现最好，在参与协作和资源学习方面花费的时间最多，是小组内的积极贡献者；相反，stu4 的量化数值在-1.00 以下，处于最低水平，表现最差。此外，这 5 名成员都很好地遵守了个人任务规则，云课堂发/回帖数量相当，量化数值都在 1.00 左右。在分工方面，数值越高，表明在组内承担的任务越少，stu2 的量化数值最低（1.40），表明 stu2 承担的任务最多；而 stu4 的量化数值最高（3.88），表明承担的任务最
26、少。总体来看，stu2 积极提供想法并总体安排任务分工，承担了大部分任务；stu5 和 stu1 较为积极地提出互评意见。其中，stu5 在协作学习投入度较高，但资源的自主学习需要继续加强；而 stu3 和 stu4 只是被动接受任务安排，很少参与讨论并提供意见，需要加强协作学习和自主学习。在小组协作中，stu2 发挥了重要作用，而其他组员完成任务的积极性并不高，他们仅仅是为了完成任务，第 4 组作品最终得分最低。（2）组间小组协作学习状态分析多层级在线协作学习中，小组与个体相比是更高层级的社会单位，需将小组作为一个分析单元在班级内进行比较。因此，本研究依据评估模型中 6 个维度的度量，收集各
27、小组的学习数据，通过组间公式得出各小组的协作状态数据，并将数据进行中心标准化处理以提高可比性。组间小组协作学习状态的可视化分析结果如图 4 所示，高于均值的为正值，低于均值的为负值。图图 4组间小组协作学习状态的可视化分析结果组间小组协作学习状态的可视化分析结果在主体-小组协作投入、工具-使用程度、分工-协调平衡水平维度，1 组和 2 组标准化处理后的数值分别为 1.42、1.63、0.53 和 1.72、1.59、0.62，表明两组协作状态相似，小组协作投入较高，积极使用工具进行协作交流，并且在协作分工协调平衡；3 组、4 组和 6 组主体维度的数值分别为-1.24、-1.09、-0.88，
28、表明其小组协作投入都不高。在分工维度，6 组的数值最高（1.1），反映出 6 组在分工方面相当平等均匀；而 8 组、9 组的数值为-1.28、-1.4，表明小组成员的贡献不均匀。在客体-作品加工维度，1 组的数值最高（2.16），4 组的数值最低（-1.42），表明 1组对作品的优化和完善程度最高，而 4 组最低。在共同体-组间会话交互维度，7 组、2 组的数值分别为 1.57、1.22，表明这两组与评价小组的互动较为频繁；而 1、3、4、6 组的数值均为负数（-1.7、-0.67、-0.67、-0.67），表明需要加强组间交流，积极为他组提供建议并反馈想法。在规则-小组任务遵守维度，7 组和
29、 2 组的数值分别为 1.91、0.59，表明两组较好地遵守了小组Vol.33 No.10 2023105互动任务规则；而第 1 组的数值最低（-1.6），表明 1 组在任务后期对其他组的回复频数较低。四四 结论与结论与讨论讨论1 评估模型实现了多层级在线协作学习活动的整体和过程分析评估模型实现了多层级在线协作学习活动的整体和过程分析本研究构建的评估模型将多层级在线协作学习活动中个人学习、组内协作、组间协作的多层级视为一个综合、复杂的整体进行评估，通过数据全面刻画组内的个体和组间小组整体的协作过程状态。评估模型通过协作投入、资源学习/作品加工、组内交互/组间交互、工具使用程度、任务遵守、协调平
30、衡水平维度的分析来全面观察和评估协作中的多元过程性表现，实现了多层级在线协作学习活动的过程评估，有助于教师对个体到小组再到班级的多层级学习过程的全方位观察和针对性干预，如对于协作投入不高的学习者和小组而言，教师可以参考某一维度及时干预，引导开展积极的协作互动，以支持高水平协同知识建构的发生。2 评估模型有助于发现组内协作和小组整体协作的异常状态评估模型有助于发现组内协作和小组整体协作的异常状态评估模型通过对多层级在线协作学习活动中组内协作和组间协作的多元过程性表现进行分析，有助于发现组内协作和小组整体协作的异常状态，如第 4 组的 5 位同学中有 2 位的协作状态不高，被动接受协作任务安排，是
31、组内协作的搭便车者，需提供适当支持和指导。小组整体的协作学习状态也存在差异，整体来看，1 组和 2 组的协作状态较好，是理想中的小组协作。另外，组内协作状态好的小组，组员积极讨论并且规则意识较强，能够在组间协作中提出针对性建议，发挥集体智慧，如 1 组在互评环节为他组积极提供建设性意见，同时也根据建议改进本组作品。而组内协作状态不好的小组由组长主导，组员协作不积极且规则意识不强，组间协作中较少提出建设性的意见，如 4 组各维度的学习参与都低于均值，3 组只有分工维度高于均值，表明这两组的协作状态较差，在组间协作中也较少提出建设性的意见。这两个小组的协作未达到预期，可能是出于多种因素，包括团队协
32、作、资源学习、任务分工等，需要开展团队反思。3 评估模型在多种教学情境的应用上具有重要潜力评估模型在多种教学情境的应用上具有重要潜力评估模型和其维度的度量可应用于在线协作学习活动、混合的协作学习活动（面对面和在线的混合）、虚拟学习环境中协作学习活动等的分析。其中，在线和混合的协作学习活动中，学习者需要使用同步交流工具（如 QQ、WhatsApp 等）和异步交流工具（如云课堂、论坛等）进行自主和协作学习。虚拟学习环境中，个体和小组在虚拟社区中通过工具（如 AR 平台、VR平台等）进行协同知识建构，这些工具支持组内和组间进行实时或者非实时的沟通和交流，同时能够自动记录学习者的协作讨论时间、资源学习
33、时间、会话交互频次、会话讨论频次等学习过程性数据。通过过程性数据的分析可以度量和表征相关维度，并利用多种统计可视化方式（如条形图、网络图、雷达图、散点图等）进行呈现，以全面、客观地刻画复杂协作学习活动的过程，明确协作过程中的发生机制，从而提供数据驱动的个性化学习服务和支持。五五 总结和总结和展望展望本研究基于活动理论构建了多层级在线协作学习评估模型，从活动理论的 6 个维度确定了组内和组间的 12 个可操作化的评估指标，并开展了实践应用。结果表明，评估模型能够帮助教师观察多层级协作活动过程中组内个体、组间小组甚至班级存在的一些问题，有助于教师进行跟踪评价，为学生提供精确的支持和干预。同时，对于
34、学习者和小组而言，通过自身协作学习Vol.33 No.10 2023106状态的感知，进一步促进了其反思和调节。本研究也存在一些不足，如多层级在线协作学习是一个复杂的系统，在实践应用中，维度和评估指标存在非一对一的关系，未来应避免经验的影响，科学合理地赋予维度指标相应的权重；只收集学习者的在线数据，未来可以采集眼动、脑电等多模态数据来更好地表征学习者的协作状态；主要使用人工统计分析的方法，存在操作烦琐、及时性不够的问题，未来要提高学习分析的智能化水平，通过自动化的方式即时清晰地呈现学习者的协作过程情况，为学习者提供实时监控和个性化的协作学习干预。参考文献参考文献1Wen Y,Looi C K,
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42、电化教育,2021,(1):118-127.19Kovanovic V,Gaevi D,Dawson S,et al.Does time-on-task estimation matter?Implications on validity ofVol.33 No.10 2023107learning analytics findingsJ.Journal of LearningAnalytics,2015,(3):81-110.2023毛 刚,刘 清 堂,吴 林 静.基 于 活 动 理 论 的 小组协作学习分析模型与应用 J.现代远程教育研究,2016,(3):93-103.21Joksimo
43、vi S,Gasevi D,Loughin T M,et al.Learning at distance:Effects of interaction traces on academicachievementJ.Computers&Education,2015,87:204-217.22Xing W,Wadholm R,Petakovic E,et al.Group learning assessment:Developing a theory-informed analyticsJ.Educational Technology&Society,2015,(2):110-128.24傅德荣,
44、章慧敏.教育信息处理M.北京:北京师范大学出版社,2001:53-57.Construction and Application of Multi-Level Online Collaborative Learning Assessment ModelGAO Qian-qian1ZHANG Si1Corresponding AuthorTONG Ming-wen1CHEN Hong-xian2DAI Hong-bin3(1.Faculty of Artificial Intelligence in Education,Central China Normal University,Wuhan,
45、Hubei,China 430079;2.Xiangcheng Primary School,Xindu District,Chengdu,Sichuan,China 610599;3.Jinhua Vocational and Technical College,Normal College,Jinhua,Zhejiang,China 321016)Abstract:Nowadays,online collaborative learning has broad application prospects,in which multi-level onlinecollaborative le
46、arning as a well-designed online collaborative learning activity,can bring collective wisdom into play.However,the current analysis of online collaborative learning generally focuses on the individual and ignores the group,and lacks a comprehensive understanding of the multi-level online collaborati
47、ve process.Therefore,this paper firstconstructed an assessment model for multi-level online collaborative learning based on activity theory and thendetermined 12 operational assessment indicators within and between groups from six dimensions of subject,object,community,tool,rule and division of labo
48、r.Finally,this paper carried out the practical application of the assessmentmodel for multi-level online collaborative learning.The results showed that the assessment model can analyze the wholeand process of multi-level online collaborative learning activities,helped to discover the abnormal state
49、of intra-groupcollaboration and overall group collaboration,and had great potential in the application of various teaching situations.Through research,this paper aimed to verify the validity of the assessment model,which was of great significance inassessing and guiding multi-level online collaborat
50、ive learning activities.Keywords:multi-level online collaborative learning;activity theory;assessment model;learning analysis*基金项目：本文为 2020 年度国家自然科学基金面上项目“面向大规模在线教育的学习者协作会话能力评估模型及干预机制研究”（项目编号：62077016）、2023 年度华中师范大学优秀研究生教育创新资助项目“同步课堂中提升远端学生临场感的协作策略设计及应用研究”（项目编号：2023CXZZ090）的阶段性研究成果。作者简介：高倩倩，在读博士，研究方
