公众异步科学讨论中的群体知识建构研究
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程萌萌 张秋景 王新月.公众异步科学讨论中的群体知识建构研究,2024,30(5):111-120.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2024.05.011
课程教学与教材教法
公众异步科学讨论中的群体知识建构研究程萌萌 张秋景 王新月摘 要： 推进全民科学素质，是国家科技发展的基础和国际竞争力提升的有力措施。信息技术的高速发展，使公众能够借助异步论坛随时随地参与科学话题讨论、建构科学知识。为探索异步论坛中公众如何进行知识建构，研究者基于交互分析模型，通过内容分析法和滞后序列分析法，分析了公众在异步科学讨论中的知识建构水平，以及表现出怎样的知识建构行为。研究发现，公众参与科学讨论时，主要处于低水平的知识建构阶段，较少进入高水平的知识建构阶段，并且随着知识建构层次的提升，发帖数量逐渐下降。基于此，研究者提出三类公众科学知识建构的行为序列，即公众持续分享与比较信息；持续发现和分析彼此观点的分歧；在探索和分析观点中分歧部分的基础上，通过意义协商进行群体知识建构。
关键词： 知识建构；科学素养；异步论坛；行为序列；滞后序列分析
中图分类号： G434
文献标志码： A
文章编号： 1673-8454（2024）05-0111-10
作者简介： 程萌萌，杭州师范大学经亨颐教育学院副教授，博士（浙江杭州311121）；张秋景、王新月，杭州师范大学经亨颐教育学院硕士研究生（浙江杭州311121）
基金项目： 2022年度浙江省社会科学界联合会研究课题“公众在线讨论中的科学认知与论证能力研究”（编号：2022N66）
一、研究背景
科学素养决定了公民的思维和行为方式，是实施创新驱动发展战略的基础，也是国家综合国力的体现。因此，推进全民科学素质肩负着培养未来科学技术人才和提高民族科学素养的使命，是国家科技发展的基础和国际竞争力提升的有力措施[1]。
国务院印发的《全民科学素质行动规划纲要（2021—2035年）》，不仅要求我国公民在知识、技能和价值观上具备科学品质，同时能够对科学技术相关的内容进行客观理解与评判，并理性地表达意见。[2]具有科学素养的公众应能阅读、书写和交流科学内容，并在日常情境中对科学相关的问题加以鉴赏、理解、判断并作出个人决策。
在信息技术高速发展的今天，通过网络进行学习已成为人们学习生活的常态。公众可以通过互联网，借助异步论坛参与科学讨论、协作反思、质询论证，如在新浪微博、知乎、豆瓣等互动媒体和社区中，可随时随地参与科学话题讨论，关注科技与社会的发展动态。异步科学讨论不仅能够促进公众理解科学概念，还能进一步促进公众对科学知识和问题的建构[3]。因此，公众异步科学讨论是提升科学素养的理想方式。
但是，公众异步科学讨论的相关研究并没有得到学界的很多关注[4][5]，而有关知识建构的研究也大多集中在课堂教学中[6][7]，这些研究结论不足以揭示公众科学知识建构的水平、行为及其规律。因此，本研究将聚焦异步论坛中公众如何进行知识建构，并提出以下两个研究问题：异步科学讨论中公众的知识建构水平如何？异步科学讨论中公众表现出怎样的知识建构行为模式？
二、研究综述
（一）公众科学传播与公众在线科学讨论的相关研究
公众科学传播鼓励公众关注科学，重视科学家的贡献[8]。早期的研究强调公众理解科学（Public Understanding of Science, PUS）。研究者常使用赤字模型（Deficit Model）理解公众交流科学。赤字模型假设公众缺乏知识，是信息的被动接受者，科学传播旨在填补公众的“知识赤字”[9]，科学家单向地向公众提供科学信息，以加深公众对科学问题的理解[10]。自20世纪末以来，随着互联网和信息技术的迅速兴起，公众理解科学逐渐被公众参与科学（Public Engagement with Science, PES）所取代，科学传播模式也从赤字模式逐渐转变为参与模式[11][12]。
数字媒体环境使公众能够通过查找、共享与创建知识与信息的方式进行交流和协作[13]，改变了人们的生活和学习方式。异步讨论作为在线讨论的一种重要形式，它允许人们超越时间和空间发表观点、提问和提供反馈[14-16]，为公众提供参与科学讨论、与科学家进行双向对话的空间[17][18]。因此，异步讨论成为一种新的公共科学传播方法和方式。
近年来，越来越多的研究关注公众如何参与异步科学讨论，通过分析个体如何与他人或科学内容互动[19]，即公众对科学问题的回复、评论科学内容、向其他用户发送点赞和感谢、与他人共享内容等[20]，来考察异步讨论对公众理解和建构科学知识的有效性、公众讨论行为及特征、促进公众参与讨论的策略等[21]。
有学者选取在线知识社区Quora上关于气候变化的讨论，并分析帖子的内容、浏览量、粉丝数、回帖等，以探索三种叙事内容框架（情感、认知、感知）对科学讨论的影响。研究发现，情感和感知框架比认知框架更能促进公众讨论，感知框架最为有效[22]。
也有学者利用网络爬虫、主题建模和回归建模，对Quora上的气候变化帖子进行定量分析，探讨了影响公众对科学问题知识和意见偏好的关键因素。研究发现，拥有更多粉丝的作者、有图片的文章、更长的文本能够获得更多的点赞，而以日常生活为案例的回复获得的点赞量较少[23]。
2018年，斯利瓦斯塔瓦（Srivastava）等分析了具有不同信息特征的回帖与点赞、分享和评论数量之间的关系。该研究使用内容分析法来考察美国癌症协会在Facebook上的帖子，发现包含视觉或多媒体内容的帖子获得更多的分享和点赞，基于文本的帖子获得更多的评论[24]。
2023年，武文颖、王心穆基于信息质量概念框架，从固有信息质量、情景信息质量、表达信息质量、可访问性信息质量四个方面探讨了知乎平台中的科普文本。研究发现，知乎科普文本的表达上，并未借助视频或动画进行可视化，文本的结构相对清晰[25]。
2019年，高芳芳采用内容分析法，从交往行动理论的角度，分析了2012—2017年公众网络论坛上有关全球暖化问题的讨论，探讨公众在全球暖化科学议题上的协商质量，如参与程度、论证方式、对话模式、主体间的尊重、理解程度等。研究发现公众讨论呈现低水平的证成性、互动性和协商性，以及高水平的公共利益导向，中等水平的尊重和叙事性[26]。
上述研究分析了公众参与（如发帖、回帖、点赞、感谢等）情况，以此来考察公众异步科学讨论的有效性、具有怎样的行为特征与规律等，但高水平的公众参与是否一定会带来深入而有意义的科学讨论目前仍存在争议。如维斯巴尔（Visbal）等在2017年分析了YouTube上5个科学视频的评论，发现虽然这些视频获得大量的评论和点赞，但与科学视频相关的评论比例却很低，只有少数用户真正参与有意义的科学讨论[27]。同样，也有学者利用内容分析和文本分析法来探究社交媒体上关于中医药的争论，结果显示只有少数用户参与对该话题的理性讨论，许多讽刺和不文明的评论降低了讨论的质量[28]。因此，公众多大程度上能进行深入而有意义的科学讨论是值得进一步讨论的问题。
（二）异步讨论中的知识建构相关研究
知识建构理论认为，知识不是被给予的，而是由学习者通过社会互动建构的。知识建构发生在团队合作、协商和达成共识的过程中[29]。异步讨论中的知识建构是个体在社区中互相协作、共同参与讨论，并形成对于某一问题或事物的观念、理论或假设等。
吴亚婕、陈丽对多个异步交互评价模型进行分析，认为古纳瓦德纳（Gunawardena）等的交互分析模型（Interaction Analysis Model, IAM）适用于群体知识建构[30]。该模型将知识建构水平从低到高分为5个阶段：即PH1（分享与比较信息）、PH2（发现不一致）、PH3（意义协商与知识共建）、PH4（检验与修改）、PH5（对新建构意义达成一致并应用）[31]。
研究者也常采用交互分析模型对在线论坛的交互质量与知识建构水平进行分析，知识建构的相关研究大部分集中在课堂教学情境下。研究发现，在线讨论中处于高水平知识建构的帖子较少，大部分帖子处于以PH1、PH2为代表的低水平知识建构阶段。
陈丽在2004年采用交互分析模型考察了参与远程培训项目的816名教师在网络教学平台中的讨论，分析其交互的规律和质量。研究发现，多数交互活动的知识建构水平处于低级阶段，即68.9%的帖子集中在PH1阶段，23.7%的帖子集中在PH2阶段，6.4%的帖子处于PH3阶段，1%的帖子处于PH4和PH5阶段[32]。
杨现民等在2018年对交互分析模型进行了修改，并增加了PH6（社会情感交互）阶段，采用滞后序列分析和统计分析法，考查学生在网络合作翻译活动中知识建构的行为模式。研究发现，学生全部的知识建构行为处于中等水平，处于PH1阶段的帖子占32.19%, PH2阶段的帖子占31.34%, PH3阶段的帖子占27.21%，PH4和PH5阶段的发帖量共占不到1%。另外，识别出四个显著的知识建构行为序列，即PH1→PH1、PH2→PH3、PH3→PH3、PH6→PH6[33]。
与此同时，很多学者也对知识建构的影响因素进行了分析，并提出相应措施以促进高水平知识建构。研究发现，更高层次知识建构的必要条件就是保证讨论活动持续进行，更高层次的知识建构（PH2—PH5阶段）往往发生在有更多参与者的讨论中。与此同时，频繁采用发表评论或意见、表达赞赏、鼓励参与者作出贡献和总结这四种技巧，可能会促进异步讨论中的更高层次的知识建构，延长讨论时间并不会引起更高水平的知识建构[34]。
知识建构的相关研究主要集中在课堂教学中，公众在非正式学习场景下进行知识建构的研究相对较少。2020年，杜博维（Dubovi）和塔巴克（Tabak）对YouTube上发布的科学主题视频的评论是否促进用户的知识建构进行了研究，并分析哪些讨论行为会促进知识建构。结果显示，处于PH1阶段的帖子比例较高（37.5%），有44%的帖子进入PH2阶段，只有一小部分帖子达到PH3、PH4和PH5阶段[35]。研究还发现，明确表达分歧或反对意见会促进知识建构，最活跃的用户能达到知识建构的高水平（PH3和PH4阶段），粗鲁的情绪表达会阻碍合作谈判[36]。
基于此，异步论坛多大程度上能够促进公众的科学知识建构，公众自发的科学知识建构行为具有怎样的规律和特征，有待进一步探索。因此，本研究重点关注公众在异步科学讨论中的知识建构水平如何，以及表现出怎样的知识建构行为。
三、研究过程、工具与数据分析
为了回答上述问题，本研究选择国内较大的异步知识社区“知乎”，以“知乎”中科学主题下的一个完整的、热度较高的话题——“如何看待2023年频繁的混乱天气？”为研究对象，分析该讨论下公众的知识建构情况。
首先，研究者利用网络爬虫采集该话题中的全部内容，采集的数据包括用户信息、发帖内容、发帖时间、点赞、感谢等；其次，对采集到的数据进行内容分析和统计分析。基于古纳瓦德纳等的交互分析模型对该科学话题进行编码，对编码得到的结果进行统计，考察公众异步科学讨论的知识建构情况；最后，对编码得到的数据及其回帖关系，使用GSEQ分析软件，采用滞后序列分析法，考察公众异步科学讨论的行为序列，进一步分析其行为模式。
滞后序列分析法常被用于评估某种行为随时间发生的概率，主要用于分析某些行为之后是否发生了另一种具有统计学意义的行为[37]。本研究采用的编码系统是古纳瓦德纳等的交互分析模型，该模型关注参与者的互动，描述了从低到高5个知识建构过程（PH1—PH5）[38]。每个阶段的知识建构又进一步细化为3—5个二级指标，具体如表1所示。
表1 交互分析模型及其指标[39]数据分析过程中，依据交互分析模型，以每条评论作为一个编码单元对数据进行编码。在进行内容分析时，首先对两位编码人员进行培训，使其熟悉交互分析模型。然后由一位编码人员对完整话题中共计1030个帖子进行编码，并以此作为编码的最终结果。为保证分析结果的准确性，第二位编码人员对随机选取的523个帖子（约占50%）进行背对背编码，并对二人共同编码结果进行一致性分析，得出Cohen’s Kappa值为0.783（p<0.001）。
四、研究结果与讨论
（一）异步科学讨论中的公众知识建构水平
该话题发布于2023年4月21日，截止到2023年8月24日，话题持续125天，共有135个线程、1030个帖子，共获得7541个点赞、990,975次浏览。从统计数据中可以看到，PH1帖子为818条（79.418%），PH2帖子为197条（19.126%），PH3帖子为10条（0.971%），PH4帖子为0条，PH5帖子为5条（0.485%）。对5个阶段的频数分布进行卡方拟合优度检验，结果显示5个阶段的频度分布差异具有统计学意义（χ2=4512.532，p=0.000），表明公众参与科学讨论时，主要处于知识建构的PH1和PH2阶段，较少处于PH3、PH4和PH5阶段，并且随着知识建构层次（从PH1到PH5）的提升，发帖数量逐渐下降。该研究结果与杜博维等在2020年的研究结论相一致[40]。也就是说，公众参与异步科学讨论时主要针对讨论的主题进行描述和分享各自的观点、信息，探讨和分析各自的想法、观点中的一致和分歧。公众几乎不会通过意义协商进行群体知识建构，也不会检验和修改新建构的观点，几乎没有对新建构意义达成一致并应用。
从表1可知，在PH1阶段中，PH1/A类（对观察结果或观点进行描述）的帖子共661条；PH1/B类（对其他参与者的观点表示认同的描述）共6条；PH1/C类（证实其他参与者所提供的例子）0条；PH1/D类（相互询问、回答以澄清描述的细节）共150条；PH1/E类（定义、描述、确定一个问题）1条。
在PH2阶段中，有关PH2/A类（确定并说明分歧的地方）的帖子共102条；PH2/B类（询问和回答问题以澄清分歧的来源和程度）的帖子共73条；PH2/C类（重申参与者的立场，并通过参考参与者的经验、文献和收集的正式数据来支持其论点，或提出相关的隐喻或类比来说明观点）的帖子共22条。
在PH3阶段中，PH3/A类（协商或者澄清术语的含义）、PH3/B类（协商各观点并分辨其重要性）、PH3/C类（鉴别相互冲突的概念间存在的共同之处）、PH3/D类（提出和协商体现妥协的新描述）的帖子数量分别为5条、2条、2条、1条。
PH4阶段的帖子数量为0。在PH5阶段中，PH5/A类（总结达成一致的观点）的帖子数量为5条。
研究发现，异步论坛为公众提供了科学知识和信息分享的机会。公众可以就科学问题发表自己的观点、询问与回答，以进一步明确各自观点。随着讨论的进行，公众发现、判别、比较观点之间的分歧，确定分歧的来源和程度，提供论据以支持其观点。公众几乎不会进行意义协商与知识共建；不会基于经验、文献、数据等论据检验和修改新观点；也不会总结、应用新观点，并说明各自知识或思维方式的变化。
（二）异步科学讨论中公众的知识建构行为模式
研究者根据编码结果和帖子回复关系，采用GSEQ软件进行序列分析，生成公众知识建构行为序列调整后的残差表（见表2），其中Z-score>1.96表明该知识建构行为序列出现的频次在统计学上具有显著意义。根据GSEQ生成结果绘制出知识建构水平转换图（见图1），箭头指向为伴随行为，连线上面的数值是该知识建构序列的残差数值，Z值越大代表该知识建构序列的显著水平越高，其中指向自身的显著知识建构序列有5种，其他行为序列有4种。这9种公众科学知识建构的行为序列可归结为3大类，即PH1→PH1，PH2→PH2，PH2→PH3。表2 公众知识建构行为序列调整后的残差表
行为路径PH1→PH1表示公众持续分享与比较信息。其中，行为路径PH1/A→PH1/A（Z-score=5.69）、PH1/D→PH1/D（Z-score=5.91）达到显著水平，表明公众持续对个人观点或观察到的结果进行陈述；持续通过询问、回答等方式进一步明确、澄清描述的问题。
行为路径PH2→PH2表明公众持续发现和分析各自观点的分歧。其中，PH2/A→PH2/A（Z-score=4.84）、PH2/A→PH2/C (Z-score=2.24）、PH2/B→PH2/B (Z-score=7.88）、PH2/B→PH2/C（Z-score=2.21）、PH2/C→PH2/C（Z-score=6.15）达到显著水平，表明公众在该阶段有以下行为路径：持续明确分歧；在明确分歧的基础上提出论据并重申观点；持续询问、回答问题以明确分歧的来源和程度；在明确分歧的来源和程度的基础上提出论据并重申观点；持续提出论据并重申观点。
行为路径PH2→PH3表明公众探索和分析观点中的分歧、深化对问题的认识，进而通过意义协商进行群体知识建构。其中，PH2/A→PH3/C(Z-score=2.71)、PH2/A→PH3/D (Z-score=2.71)达到显著水平，表明公众在该阶段有以下行为路径：当公众明确分歧后，或鉴别相互冲突概念间的共同点，或协商并构建新知识。
杨现民等在2018年考察了网络合作翻译活动中学生的知识建构行为模式，发现课堂活动中有以下行为序列：PH1→PH1、PH2→PH3、PH3→PH3[41]。
与课堂教学中的知识建构行为序列相比，本研究中公众的异步科学知识建构行为序列水平整体略低。公众异步科学知识建构与课堂活动中知识建构的相似之处在于，都存在较低水平的知识建构行为序列PH1→PH1和从知识建构低水平到高水平发展的行为序列PH2→PH3。但不同的是，公众的异步科学讨论中，有课堂学习中不具备的行为序列PH2→PH2，而没有出现较高水平的知识建构行为序列PH3→PH3。可能是因为公众异步科学讨论形式与时间较为松散，且参与者具有不同的经验背景，对于问题的分析会从更多角度考虑；而课堂教学活动中，教师首先会对相关主题内容进行集中学习，对于讨论内容有了基础和定向，因此公众异步科学讨论会比课堂讨论有更多的分歧及围绕分歧的比较与分析，也有更多的PH2→PH2行为序列。另外，课堂活动中教师的参与和指导会帮助学生明确和比较观点中的分歧，进而协商意义与建构知识，以促进知识建构进入更高层次。
五、结论
本研究基于内容分析和滞后序列分析法，考察公众异步科学讨论中的知识建构水平及知识建构行为模式。研究发现，异步论坛不仅为公众提供了科学信息和内容的共享平台，也为公众提供了分析和理解他人观点和意见的机会。当公众围绕科学话题进行讨论时，主要处于分享和比较信息阶段；当面对不同观点时，会分析和探究各自想法、概念中的分歧；较少进入到意义协商、检验修改、应用新知等高水平知识建构阶段。
在知识建构过程中，公众表现出以下行为序列：公众持续发表自己的观点、持续评价他人观点与佐证、持续提问和回答以明晰观点的细节；当公众发现有不一致观点或信息时，会持续描述并确定其不一致的地方，或分析比较不一致观点中的共同之处，或持续利用数据或类比重申其立场与观点，或对概念和观点进行协商并产生新的观点；公众持续对观点的差异来源和程度进行询问，有时也会伴随着公众利用数据或类比重申其观点与立场。
本研究还存在以下不足与缺陷，如研究数据只关注了一个科学话题等。虽然研究结论揭示了话题完整生命周期中知识建构情况及其行为模式，但这些结论对于不同主题、不同提问方式的科学话题是否适用仍值得进一步探索。与此同时，手动编码在工作量和准确率上也存在进一步优化的空间。因此，未来研究希望提出知识建构水平分析的机器编码方案，并进一步探索公众异步论坛中哪些策略会促进更高水平的知识建构及行为。
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Research of Group Knowledge Construction in Public Asynchronous Scientific Discussions
Mengmeng CHENG, Qiujing ZHANG, Xinyue WANG（Jing Hengyi School of Education, Hangzhou Normal University , Hangzhou 311121, Zhejiang）
编辑：李晓萍 校对：王天鹏
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