[论文解读] Physics problems and instructional strategies for developing social networks in university classrooms

Javier Pulgar, Carlos Rodriguez Rios+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2019

Innovative Teaching and Learning Methods被引用 4

一句话总结

本研究探讨了在大学物理课堂中，结构良好（代数型）与结构不良（开放式）物理问题，结合不同教学策略，如何影响社会网络的形成与信息寻求行为。通过对智利一所大学三个班级共82名一年级工程专业学生进行社会网络分析，研究发现教学策略显著影响网络连通性，尤其是入度中心性，而问题类型对整体社交活动的影响较小，表明促进性教学方法比问题结构对促进同伴协作更为关键。

ABSTRACT

In this study, we explored the extent to which problems and instructional strategies affect social cohesion and interactions for information seeking in physics classrooms. Three sections of a mechanics physics course taught at a Chilean University in Coquimbo were investigated. Each section had a weekly problem-solving session using different sets of well and/or ill-structured problems (i.e., algebra-based and open-ended problems respectively), as well as instructional strategies for guiding the problem-solving sessions. Data was collected on networks of information seeking and perceptions of good physics students, during a problem-solving session. We used social network analysis (SNA) for constructing variables while conducting the study. Results suggest that the teaching and learning strategies to guide problem-solving of well and ill-structured problems yield different levels of social interaction among classmates, and significant levels of activity in seeking out information for learning and problem-solving. While strategies for guiding problem-solving lend to significant differences for network connectivity, well and ill-structured physics problems predict similar levels of social activity.

研究动机与目标

• 探讨不同教学策略与问题类型（结构良好 vs. 结构不良）如何影响大学物理课堂中的社会凝聚力与信息寻求行为。
• 调查物理问题的性质是否影响同伴网络的形成及协作学习的程度。
• 探讨教学策略在塑造问题解决过程中学生间网络中心性与信息流动方面的作用。
• 评估被视为“好学生”的感知地位或学业表现是否与同伴网络中的社会中心性相关。
• 确定结构良好或结构不良问题是否导致更高的社交互动水平与群体融合度。

提出的方法

• 研究了智利一所大学一门力学课程的三个班级，每个班级采用不同组合的结构良好（代数型）与结构不良（开放式）问题。
• 运用社会网络分析（SNA）映射学生在每周问题解决环节中的信息寻求关系。
• 数据收集包括同伴提名的信息寻求行为、学生成绩以及对“好物理学生”地位的感知。
• 使用多重普通最小二乘（OLS）回归模型，以班级、性别、成绩和同伴提名作为预测变量，预测网络中心性指标（中介性、度数、聚类）。
• 对度数中心性指标进行对数转换，以稳定方差并改善模型拟合度。
• 分析网络密度、中介性中心性、入度与出度，以评估整体连通性与信息流动。

实验结果

研究问题

• RQ1 结构良好与结构不良的物理问题在多大程度上影响大学物理学生间社会网络的形成？
• RQ2 指导问题解决的教学策略在多大程度上影响网络连通性与信息寻求行为？
• RQ3 被视为“好学生”的感知地位是否能预测同伴信息网络中的更高中心性？
• RQ4 使用不同问题类型与教学方法的班级之间，是否存在显著的社交活跃度与网络结构差异？
• RQ5 学业表现（成绩）是否与信息寻求网络中的中心性相关？

主要发现

• 与班级1相比，班级2的入度中心性显著更高（β = -1.977，p < 0.01），表明班级2的学生更常被寻求信息。
• 与班级1相比，班级3的中介性中心性显著更高（β = 0.761，p < 0.1），表明其在网络中对信息流动具有更大控制力。
• 班级3与班级1在局部聚类方面无显著差异，表明两者具有相似的局部连通性与三角闭合水平。
• 与结构不良问题相比，结构良好问题并未显著提升整体社交活跃度，因为两类问题产生的网络中心性与信息寻求行为水平相似。
• ‘好学生’提名变量是入度中心性的显著预测因子（β = 0.098，p < 0.05），表明感知地位可增强学生在信息网络中的可见度。
• 班级2的入度中心性显著高于班级1，但班级3无此差异，表明教学设计而非问题类型是驱动同伴信息依赖的关键因素。