班级社会网络对大学生学业成绩的影响研究——基于社会网络分析和Meta分析的方法.pdf

第 40 卷 第 2 期2023 年 6 月上海第二工业大学学报JOURNAL OF SHANGHAI POLYTECHNIC UNIVERSITYVol.40 No.2Jun.2023文章编号:1001-4543(2023)02-0160-10DOI:10.19570/ki.jsspu.2023.02.010班班班级级级社社社会会会网网网络络络对对对大大大学学学生生生学学学业业业成成成绩绩绩的的的影影影响响响研研研究究究基基基于于于社社社会会会网网网络络络分分分析析析和和和 Meta 分分分析析析的的的方方方法法法杨聪聪,邓露明,杨澜,邵晓春(上海第二工业大学 经济与管理学院,上海 201209)摘要:马克思主义认为人是一切社会关系的总和,人的存在主要是人在社会关系中存在。班级作为大学生社会交往形成的重要社会网络,研究从社会网络理论的视角,使用社会网络分析方法对班级的社会网络结构进行精确画像;使用 SPSS 单因素方差分析方法分别对 29 个班级社会网络群体间大学生学业成绩进行差异性分析;通过 Meta 分析方法定量合成,得到以下结论:在班级社会网络交往中,大学生形成了结构较强的咨询网络、情感网络和情报网络 3 类群体,每种类型的网络群体数量不同,每个网络社群的成员数量也不同,且多个班级存在孤立节点(学生);总体上看,不同社会网络群体的学业成绩有显著差异,并且社会网络群体对学生的学业成绩有接近中等程度的正向影响。关键词:社会网络分析;社会网络群体;学业成绩;元分析中图分类号:G641文献标志码:BResearch on the Impact of Class Social Network on College StudentsAcademic Achievement:Based on Social Network Analysis andMeta-AnalysisYANG Congcong,DENG Luming,YANG Lan,SHAO Xiaochun(School of Economics and Management,Shanghai Polytechnic University,Shanghai 201209,China)Abstract:Marxist Theory holds that human is the sum of all social relations,human existence is mainly the existence of human insocial relations.College class is an important social network formed by students social communication.This paper aims to depictcollege classs social network and explore whether there is an obvious social network community in the college class according to thesocial network theory.SPSS one-way analysis of variance(ANOVO)was used to analyze the significant difference of college studentsacademic achievement among social network communities in 29 college classes.The results of 29 studies are comprehensively analyzedby using Meta-analysis technology,showing that In class social network communication,college students have formed three types ofcommunities with strong structure:advice network,emotion network and intelligence network.Each type of community has a differentnumber,and each community has a different number of members.In addition,there are isolated nodes(students)in multiple classes;In general,there are significant differences of academic achievement in different social network communities,and the social networkcommunity has moderate degree of positive impact on the academic achievement to college students.Keywords:social network analysis;social network community;academic achievement;Meta-analysis收稿日期:2022-09-23通信作者:杨聪聪(1983),河南新乡人,讲师,硕士,主要研究方向为教育经济与管理、思想政治教育。E-mail:第 2 期 杨聪聪,邓露明,杨澜,等:班级社会网络对大学生学业成绩的影响研究基于社会网络分析和 Meta 分析的方法 1610引言我国高等教育规模稳步发展,目前已迈入普及化发展阶段。加快推进教育现代化实施方案(20182022)1中明确指出我国高等教育要加快建设“双一流”,深化内涵发展。大学生是高等教育的质量主体,大学生学业成就是高等教育人才培养质量的重要评价标准2。目前,国内外对大学生学业成绩的研究多集中在影响学业成绩的因素上。美国 2004 年开展的全美大学生学习性投入调查(national survey of studentengagement,NSSE)把学习的影响因素归为社会因素、个体因素和大学教育情况 3 类。国内自 2000 年以来,以北京、上海、山东为代表,开展了评价大学生学业成就的典型实践。比如北京大学开展的学生评教,清华大学改进制定的 NSSE-China,复旦大学开展的年度性和追踪性的“上海大学生发展研究”,山东省开展的大学生就读环境的调查分析。研究学者则是从不同的专业领域出发去研究,如从心理学、社会学和教育评价学等学术角度分析学生个体因素、家庭特征对学业的影响,或是研究学业成绩的测量指标。已有的这些研究主要是探讨“属性特征”如何影响学业成绩。马克思认为人的发展是社会关系发展的一种现实性表现,每个人能力的形成和发展与其所在的社会关系有密切关联。个人的全面性不是想象的或设想的全面性,而是他的现实关系和观念关系的全面性3。班级作为大学生互动交往形成的重要社会网络,学生间形成了重要的信息交流关系网,通过社会网络分析方法,可以有效地“透视”学生之间的互动,显示并且理解学生之间创建的连接图式,从而进行精确地“画像”。1社会网络理论基础及网络视角社会网络理论为分析个体的微观行为和群体的宏观现象架起了桥梁。社会网络理论是一个全新的研究视角:“它视社会结构为一张人际关系网,其中节点(node)代表 1 个或一群人组成的小团体,线段(line)代表人与人之间的关系,以社会网分析方法分析其结构特征”4。社会网络视角认为社会单位的特征源自结构的或关系的进程,并且把注意力放在关系体系本身的属性上,网络分析的分析单位不是个体,而是一个由个体和他们之间的关联所组成的实体5。比起各节点自身的属性,节点之间的连接对节点行为的影响更大。在社会网络理论视域下,大学生在班级中会形成不同的社会网络,网络成员之间的交往密度、连接的紧凑度、信息沟通的互惠程度,都会对个体知识信息的获取和更新、能力的补充和提升等产生重要影响,从而影响个体的行为和态度。本研究从社会网络视域去探讨班级的社会网络结构画像以及班级不同的社会网络群体之间的学业成绩是否存在差异,最后采用元分析方法进行定量合成与分析,得到整体效应水平。2研究方法与过程2.1测量工具Krackhardt6在研究中提出了社会网络的分类原则:即一个组织内的社会网络分为咨询网络、情感网络和情报网络 3 类。使用整体社会网络问卷收集数据,再用 UCINET 软件对组织人际互动的数据进行分析。本研究所制定的“班级社会网络调查问卷”,是根据 Krackhardt 所研制的社会网络问卷内容修改而成。2.2研究样本与数据收集本研究以上海某高校大二、大三 29 个班级为研究对象,研究对象既非大一新生班级,也不是毕业班级,避免了因新生班级社会网络还在形成中以及毕业班级学生忙于就业而产生的社会交往数据不够准确的问题。整体网测量以班级为单位独立进行。2.3数据处理方法2.3.1社会网络分析及 UCINET 软件使用社会网络分析中的整体网分析方法进行测量。社会网络群体如何进行科学划分呢？Newman等7认为可以通过计算模块度(modularity)Q 值的方法予以确定。采用 modularity Q 的凝聚算法确定网络社群。凝聚算法主要是利用自底向上,逐步聚合的思想,让每次的聚合都向着模块度增大最大的方向,直到所有点都合成一个社团为止,过程中最大modularity Q 值对应的即为社团结构8。使用 UCINET6.743 版本进行数据处理,在UCINET 软件中,使用网络子群(Network-subgroups)Newman 社区检测(Newman community detection,162上海第二工业大学学报2023 年 第 40 卷NCD)操作指令获取模块度 modularity Q 最大值,由此确定每个班级的社会网络群体数量及网络社群分组名单。2.3.2单因素方差分析采用 IBM SPSS Statistics 26 分析每个班级不同的社会网络群体之间的学业成绩是否有显著差异。因变量是学业成绩,属于连续变量,自变量为网络社群,是类别变量,且各班网络社群数量都超过 2 个,可以使用单因素方差分析法。2.3.3元 分 析(Meta-analysis)及 comprehensiveMeta analysis(CMA)软件英国教育心理学家 Glass9于 1976 年将 Meta分析命名并将其定义为:“the statistical analysis oflarge collection of analysis results from individual stud-ies for the purpose of integrating the findings”。此后,关于 Meta 分析的定义一直存在争议,但都倾向于“Meta 分析是对以往的研究结果进行系统定量综合的统计学方法”10这一定义。使用 Meta 分析方法将 29 个班级不同的网络社群间学业成绩的差异性研究结果进行定量统计合成,采用 CMA3.0 对元分析数据进行处理,得到整体效应值并检验其稳定性。3研究结果与分析3.1样本描述班级社会网络数据调研于 2022 年 45 月进行,调查问卷采用问卷星进行,29 个班级 1 092 名学生全部填写问卷并完成回收。29 个班级以 Class1-Class29 命名,班级人数的基本情况如表 1 所示。3.2班级社会网络群体划分根据文献 7 在实践中 modularity Q 的数值通常为 0.3 0.7。使用 UCINET-Network-Subgroups-NCD 操作指令获取模块度 modularity Q 值,并且取最大值,在 NCD 分区(NCD partitions)结果中,界