用户生成性学习资源研究成果：百度百科调查结果

当前我国的数字化学习资源无论在数量上还是在内容上都还不能满足学习者学习活动的需求，与此同时，互联网中的信息资源正以指数形式增长。如何将网络信息资源合理加工、转化并应用到数字化学习中，是我们必须思考的一个命题。本书将“用户生成性学习资源”这一新概念和建设模式引入数字化学习资源建设与开发中，结合数字化学习资源开发与生成领域现有的理论及实践成果，对用户生成性学习资源的生成机制进行分析，构建用户生成性学习资源的生成模型，并对其用户参与机制、用户互动机制、知识组织机制和质量控制机制进行理论分析与实证研究，具体研究内容总结如下：

1.理论基础与分析框架

主要包括三个方面的内容：数字化学习资源建设的理论基础、网众互动生成内容的理论基础与分析框架和用户生成性学习资源的生成模型。引入精细加工理论、认知弹性理论、协同理论和教育生态学理论对数字化学习资源建设的方法和过程进行指导。从概念基础、常用平台、驱动因素和分析框架等角度对“用户生成性学习资源”进行了较为全面的解析，提出了四维分析框架和整合分析框架，分别从活动理论视角和生态学视角提出了基于活动理论和基于资源生命周期的用户生成性学习资源生成模型。

2.用户生成性学习资源开放与利用现状调查

基于传播要素视角，选取具有代表性的用户生成性学习资源平台，包括学术论坛、网络百科全书、文档分享、互动问答以及博客或微博等平台，利用问卷调查法，对用户使用和开发此类平台资源的情况进行调查分析。研究发现，用户由于受自身信息素养、兴趣爱好、平台资源类型和数量、资源的质量等因素的制约和影响，其开发和利用生成性学习资源的行为在驱动因素、参与频度、互动深度等多个维度上呈现出不同的水平和特征。为此需要提高用户生成性学习资源的开发效率、开发质量和利用效果，应提高用户信息素养、激励用户积极参与、完善资源质量控制机制并建立有效的资源利用模式。

3.用户生成性学习资源生成过程中的用户参与机制研究

首先引入不同学科领域的理论基础，如社会交换理论、社会资本理论、动机理论和技术接受理论，通过理论分析和对已有文献的综述，将影响用户生成性学习资源生成过程中用户的主要参与动机分为三个维度——社会驱动维度、技术驱动维度和个体驱动维度，并对属于每个维度的主要影响因素进行了描述，同时构建了用户参与动机与资源生成行为的整合分析模型。选取国内用户生成性学习资源平台的范例——百度百科为实证研究对象，根据整合模型细化成具体研究假设，设计并发放了调查问卷，对搜集的数据进行了描述性统计以及信度和效度的检验，并通过结构方程建模研究相关假设的显著性情况。根据检验的结果对影响网络用户的主要动因进行了分析，并提出了相关的建议和激励措施。(www.xing528.com)

4.用户生成性学习资源生成过程中的用户互动机制研究

首先对网络用户互动行为进行概述，归纳了用户互动行为所具有的符号式互动、并行式互动、互动的平等性和开放性等特点。随后对网络用户互动的模式以及互动过程中的用户角色进行了文献综述。在此基础上，对用户生成性学习资源生成过程中的用户互动过程、互动模式和互动中的用户角色进行了全面解析。选择百度百科平台的百度百科贴吧为实证研究对象进行了实证研究。实证研究选取的主要研究方法是社会网络分析法（SNA），通过该方法分别对互动网络中的个体属性及网络整体属性进行了研究。研究得出的结论是互动群体中存在较为明显的小世界效应、互动群体的整体网络密度较低、互动群体角色两极分化。围绕该结论，本书也提出了相应的改进措施和建议。

5.用户生成性学习资源的知识组织机制研究

首先，对知识组织及知识组织体系的定义和内涵进行了概述，对数字化资源的知识组织现状及数字化学习资源的微观知识组织变迁进行了综述。在此基础上，对用户生成性学习资源的知识组织特点及知识组织技术分别进行了介绍。随后，结合相关案例平台对用户生成性学习资源的知识演化机制、知识关联机制和知识聚合机制进行了分析。以维基百科为实证研究对象进行了知识组织机制的实证研究，实证研究主要考察了维基百科知识创建和组织的相关原理，并对维基百科中所采用的相关知识组织技术进行了提取和分析，同时也对其不足进行了剖析，提出了相应的改进措施。

6.用户生成性学习资源的质量控制机制研究

首先对用户生成性学习资源的质量评价和用户生成内容的质量控制方面的研究进行了综述。随后对用户生成性学习资源质量评价的原则进行了阐述，同时从对象维度、指标维度和方法维度三个维度构建了用户生成性数字化学习资源的质量评价框架。同时分析了维基百科的质量控制机制，总结了影响用户生成性学习资源质量的主要因素，提出了用户生成性数字化学习资源的质量控制框架，该框架分为质量监测系统、质量评价系统、质量反馈系统和资源更新系统四个子系统，并对框架的工作机制和流程进行了阐述。最后结合维基百科等相应平台提出了几种用户生成性学习资源的质量控制策略，如对话与质疑策略、历史展示策略、高质量资源条目激励策略等。