1、知识建构的内涵和特征

      个体知识建构 (lndividual Knowledge Building)是指学习者在原有认知结构或经验的基础上,改组原有的知识经验或创造新意义。建构一方面是对新信息意义的建构，同时又包含对原有经验的改造和重组。个体知识建构强调知识的形成和掌握是一个动态的过程。

       群体知识建构(Collaborative Knowledge Building) 是在个体在一定组织环境中，成员对共同的问题协作，交流并获得新知，最后解决问题并形成某种观点的过程。（张艳茹，2012）群体知识建构具有以下特征：认知基础的差异性，学习任务的情境性，学习环境去中心化，学生建构的主体性。

2、Stahl 的知识建构双循环模型（ Stahl, G.，2000）

1、知识建构环境、工具

（1）知识论坛

       知识论坛包括促进知识创造的专门工具。有支架支持先进的话语形式，如理论构建、问题识别和想法改进；超越注释，以鼓励解释的连贯性；制作模型和插图的绘图工具；访问源材料的参考链接；以及分析工具，以查看进度并创建其工作的高阶表示。学生们有时间进行研究密集型的学习，这需要持续的创意工作，特别是以创意为中心的绘画和写作。虽然每个学生都在做笔记，但他们并不是只关注个人的表现。他们阅读、借鉴和参考彼此的贡献，为他们的作品提供了老师以外的听众——这在学校写作环境中是非常缺乏的。他们可以邀请社区外的访客进入他们的社区空间，或链接到教室以外的社区空间。他们可以共同撰写笔记和观点，以便在知识论坛上进行讨论，因此学生可以很容易地分成小组讨论具体问题。

       面对丰富的网上学习资源和泛在学习机会，相对的封闭性成为了知识论坛目前最大的弊端。由于没有开放数据接口，知识论坛无法与其他系统进行通信，制约了知识建构在更广泛的范围内开展，同时也无法方便地为知识建构引入网上学习资源。因此，提供编程接口和引入开放学习资源是知识论坛的两个重要发展方向。

知识论坛官网：http://www.knowledgeforum.com

知识论坛界面：知识论坛界面

基于知识论坛的相关研究参考资料：Knowledge building: idea centered drawing and writing to advance community knowledge

（2）Wiki在协作学习知识建构中的应用

       wiki是一种超文本系统，这种超文本系统支持面向社群的协作式写作，同时也包括一组支持这种写作的辅助工具。我们可以在Web的基础上对 wiki 文本进行浏览、创建更改，而且创建、更改、发布的代价远比HTML文本小；同时 wiki 系统还支持面向社群的协作写作，为协作式写作提供必要帮助；最后，wiki的作者自然构成了一个社群，wiki 系统为该社团组织群提供简单的交流工具。与其他超文本系统相比，wiki有使用方便及开放的特点，所以wiki系统可以帮助我们在一个社群内共享某领域的知识。因此，wiki 是一种基于网络的多人协同写作工具，wiki站点可以由多人（甚至任何访问者）维护，每个人都可以发表自己的意见，或者对共同的的主题扩展或探讨。它的目的在建知识库，并且所有人都可以参与知识库的构建。

参考资料：Wiki在网络环境下课堂协作学习知识建构中的应用

（3）知识建构分析工具

知识空间可视化工具 (Knowledge Space Visualizer，简称KSV) 是一个整合了会话分析、社会网络分析、隐性语义分析、信息可视化等技术的知识建构分析工具，它目前还处在原型版本，可用于分析学生贡献的记录之间的语义关系、跟踪知识建构对话的进展和评价个人或小组的表现。

知识建构对话分析工具 (Knowledge Building Discourse Explorer，简称KBDeX) 以网络结构分析和信息可视化技术为基础，可以细致、动态地分析知识建构对话的过程，识别对话中小组协作的模式。

     CSCL是建立在以计算机为通讯中介基础上的一种协作学习方式，是探究计算机学习环境下教师与学生、学生与学生、学生与智能伙伴等如何进行协作交流的一个研究方向。

1、支持技术：学习空间技术、使能技术以及学习分析技术赋能CSCL

     （1）学习空间技术。跨界协作支持技术是针对以往CSCL研究过多关注小范围协作学习局限提出的。协作学习空间需要在一个更大的社会游戏世界或者虚拟世界中聚焦小组协作活动（Clarke-Midura et al.，2010）。此外，沉浸学习环境为学习者的具身体验、参与程度以及学习投入等提供了有效支持。

     （2）使能技术。CSCL使能技术是指一系列具有多学科特征的、为完成相应任务和目标而开发和使用的技术，最具代表性的是教学机器人和智能代理技术。一方面，技术开发的主要目的是为学习者提供类人学习伙伴，使学习者能够自然地与这些类人机器人和代理进行协作交互。另一方面，技术要跨越不同的环境支持自主学习、交互学习以及决策学习。技术通过外化学习者的反思观点实现自我学习支持，通过支持自我与他者之间的对话实现交互学习。

     （3）学习分析技术。学习分析与CSCL结合能够将学习结构与学习者数字痕迹进行有效整合，助力协作知识建构分析、联合注意（Joint Attention）分析以及协作学习过程分析等。如何在精细跟踪的日志数据与学习结构之间建立概念构想与技术实施的连接（Knight et al.，2014），进而将学习者的数字痕迹映射到学习结构中进行学习分析，是运用学习分析有效理解协作学习的关键挑战。

2、案例：迈向人机协同的协作学习

       主要分为理解会话、表征会话、人机协同三个步骤。

（1）智能理解——理解会话

       在协作知识建构教学中，会话是群体内部观点共享与意义协商的中介，会话分析是分析学习者协作知识建构过程与状态的重要方法，目前主要从会话过程、会话类别、会话质量三个角度开展。

       ①会话过程分析将会话理解为群体成员观点共享、协商、升华等一系列认知参与活动，旨在分析其流程与关键环节。

       ②会话类别分析关注协作知识建构会话所达成的认知与社会性互动功能。

       ③会话质量分析从可读性、相关度、聚敛度、纵深度和探究度等维度，评价会话对于观点建构与意义协商的促进作用。

（2）智能仪表盘——表征会话

       在CSCL中，智能仪表盘能够基于小组协作学习过程数据动态监控和可视化表征小组的协作学习状态，以评估、预测协作学习质量; 同时，亦可发现协作过程中的潜在问题并提供有效的反馈和干预策略，以优化学习路径。

       主要有三类：

       ①认知参与：从个体和群体两个层面呈现协作学习过程中认知水平的动态变化，如先验知识水平、知识建构水平等

       ②行为参与：从个体和群体两个层面描述行为参与的动态变化，如发表观点数量、评论数量等。

       ③社会交互：从个体和群体两个层面描述小组交互程度的动态变化，如雷达图、社会网络图等。

（3）基于人机会话的协作学习——人工智能学伴、智能代理

        具体有教师代理、同伴代理。教师代理：通过营造模拟教学场景及教师角色，在协作过程中发挥教师的引导与支持作用。同伴代理：通过模拟共同完成小组任务的同伴学习者，并以此提供认知和情感支持。

        1.基于虚拟向导的教师代理

       基于虚拟向导的教师代理通过建立模拟实验室等模拟教学场景，使用智能仪表盘实时监控小组的协作状态，根据预设的步骤主动与学习者交互，发挥虚拟教师对于协作小组的向导作用。

       2.面向激励陪伴的同伴代理

       面向激励陪伴的同伴代理通过监测所有小组的协作记录，建立伴随式的同伴代理，引导和激励学习者协作解决问题。可以提供适应反馈，如：

• 总结性反馈：通过抓取协作交互过程中产生的动态数据，反馈小组阶段性的协作状态，如跟踪目标进展、核查学习路径、分析学习结果等
• 即时性反馈：通过抓取协作交互过程中产生的动态数据，反馈小组实时的协作状态，如成员观点差异等。
• 预测性反馈：通过抓取协作交互过程中产生的动态数据，回顾小组现存问题，预测未来的学习风险，进一步优化学习路径并提供建议。

参考文献：

（1）CSCL研究30年： 研究取向、核心问题与未来挑战

（2）迈向人机协同的协作学习———CSCL 领域智能学习分析仪表盘研究热点与前沿趋势探究

       以上的几种学习方式都是基于建构主义产生和发展的，强调学习者可以通过经验性过程，建构自己的知识体系，强调学习是从协作中得到知识的。

       结合知识建构过程、知识建构的环境设计以及CSCL的发展案例，请同学探讨：如何促进学生进行协同知识建构？（请同学们在学习社区的小组空间中讨论，请尽量保留小组讨论痕迹。）

讨论引导：

（1）结合知识建构环境及技术支持，可谈谈自己的理解。

（2）围绕人机协同的协作学习等方面思考（如：学习分析；智能代理；可视化呈现等）

（3）展望未来教学模式、教学方式、教学理念等

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