💡 **复杂群体协作与智能代理的角色**：探讨在互联网学习环境中，个体间的协作行为如何发生和发展，特别是智能教学对话代理对学习者认知与社会维度的影响。研究关注协作解决问题的机制，如参与者选择、同伴形成、组长决策、认知差异、角色演化及外部促进效应，并提出“双向反馈-迭代循环”的同伴互评模式，分析人类与机器同伴在互评质量中的作用。

📊 **“潜水者”学习模式的复杂网络洞察**：运用“集体注意力流网络”等复杂网络建模方法，分析在线学习中“沉默的大多数”（潜水者）的学习特征。研究区分有学习经验和无学习经验的潜水者，通过比较集体注意力的分配、流动和网络结构演化，揭示其学习模式，为理解和激活这部分学习者提供新视角。

🌐 **网络科学视角下的在线学习机理**：通过将在线学习中的人际互动和内容关联转化为复杂网络模型，深入分析网络结构和动态规律。研究旨在揭示人与人、人与内容之间的交互机制，以及多维交互的复杂性，为构建智能化教学优化策略提供理论支持和实践路径。

📈 **数字化转型下慕课建设的复杂性研究**：借鉴复杂经济学理论与方法，运用“不可知论”研究思路和复杂网络建模，建立新的慕课建设评价方式。研究关注各国/高校慕课建设及其学科的复杂性，并通过统计学方法验证其分布规律，分析与经济发展、高等教育评价指标的相关性，最终建立动力学模型预测慕课发展趋势。

2025-09-01 22:15 上海

2025年9月3日（周三）19:30-21:30分享

分享背景

“人类合作行为如何发展? ”“群体智能如何涌现？”分别位列Science提名的“全世界最前沿的125个科学问题”2005版和2021版科学问题列表中。复杂开放网络环境下，在线教育规模化、常态化发展，海量的学习交互数据已成为理解学习过程的宝贵资源。然而，传统分析方法往往局限于对独立变量或局部现象的还原式考察，难以揭示系统中多主体、多维度、动态演化的复杂关系。当“在线学习”成为常态，20 世纪“举手发言=参与”的旧尺子已不适配21 世纪网络化学习场景，信息爆炸、知识半衰期缩短、学习者背景多元、开放灵活的学习方式，教师与课程设计者从未像今天这样急需读懂多元的学习主体与多样化的学习行为。

分享一：复杂群体协作行为的发生与发展：

来自人类同伴和机器同伴的影响

分享简介

互联网学习环境中的个体有着多元经验背景与学习目标，个体间交互具有动态性、复杂性、非线性等特点。如何在复杂开放网络环境中促进学习者持续建立网络连接，实现深度交互与群智汇聚，是联通主义教学实践、在线学习社区可持续发展的关注重点。分享由三个系列的研究案例构成：其一，复杂开放环境中协作问题解决的发生发展机制，具体关注“谁会参与协作”“谁会结成同伴”“谁会成为组长”“组间认知差异”“组内角色演化”“组外促进效应”；其二，加入智能教学对话代理后，学习者的认知与社会维度表现有何变化，探讨大规模在线教育中如何系统地加入对话代理；其三，提出一种“双向反馈-迭代循环”的同伴互评模式，探究人类同伴和机器同伴对互评质量的复杂作用。

分享大纲

复杂开放环境中协作行为的发生发展机制

智能教学对话代理对在线社群学习的影响

双循环互评中人类同伴和机器同伴的作用

主讲人简介

王辞晓，北京师范大学教育学部副教授，“仲英青年学者”。北京师范大学理学学士，北京大学-加州大学伯克利分校联合培养博士。研究方向为数字化学习、学习科学、人机协同教与学。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、北京市教育科学规划重点课题、International Network of Educational Institutes (INEI) Seed Funding、北师大青年拔尖人才培育项目等课题10余项，出版专著、教材4部，在Computers & Education、Learning & Instruction、电化教育研究、中国电化教育等SSCI/CSSCI/EI检索刊物发表论文80余篇，获第四届“全国教育实证研究优秀成果奖”。

分享二：当“潜水者”在学习

——基于复杂网络建模的新发现

分享简介

本次分享将基于复杂网络的视角，用“集体注意力流网络”这把新标尺，建模“潜水者”学习过程，揭开“潜水者”学习的神秘面纱。具体地，在分享中，我们将聚焦学习经验对课程参与的影响，以一门联通主义在线课程为例，将“潜水者”进一步划分为“有学习经验的潜水者”和“无学习经验的潜水者”，通过集体注意力的分配、流动以及网络结构演化的比较，展示两类“潜水者”的学习特征。

分享大纲

在线学习中“沉默的大多数”：挑战与机遇

复杂网络建模：理解“潜水者”的新视角

“潜水者”学习模式：发现与启示

主讲人简介

高明，上海师范大学教育学院教育技术学系讲师，北京师范大学教育学博士。主要研究方向为在线学习、学习分析、学习技术等。主持国家自然科学基金-青年科学基金项目（C类）、中国高等教育学会高等教育科学研究规划课题等，在Computers & Education、Journal of Computer Assisted Learning、《中国远程教育》、《远程教育杂志》等SSCI/CSSCI/EI检索期刊或会议发表学术论文20余篇。

分享三：从交互见本质：

网络科学视角下的在线学习机理探析

分享简介

在线学习是一个由多元交互构成的复杂生态系统。研究创新运用网络科学方法，将学习过程中的人际互动、内容关联等行为转化为可量化的复杂网络模型，映射学习生态结构。通过深入分析该网络中人际交互、内容交互及多维融合的动态规律，致力于揭示在线学习深层的运行机理，为构建智能化教学优化策略提供理论支持与实践路径。

分享大纲

传统之困与范式转向

案例一：洞悉人与人的交互规律

案例二：洞悉人与内容的交互规律

案例三：研究多维交互的复杂规律

总结与展望

主讲人简介

郭玉娟，北京师范大学教育学博士，现为北京师范大学系统科学学院博士后。主要研究方向为学习科学、学习设计、教育复杂系统等。主持国家自然科学基金青年项目（C类）、教育部人文社会科学研究青年基金项目、中国博士后科学基金面上项目等7项课题。在《电化教育研究》、《中国远程教育》《Interactive Learning Environments》等期刊或高水平会议发表学术成果20余篇。2023年入选“国家资助博士后研究人员计划（B档）”。

分享四：数字化转型背景下

全球高校慕课建设复杂性研究

分享简介

本研究借鉴复杂经济学的理论与方法，通过“不可知论”的研究思路和复杂网络建模的方法，以及非线性迭代算法建立新的慕课建设评价方式：即各国/高校慕课建设的复杂性与慕课课程复杂性，并通过统计学方法验证其分布规律，以及与经济发展、现有高等教育评价指标是否具有相关性，最终建立动力学模型观察各国/高校慕课发展模式并预测其未来趋势。

分享大纲

复杂性视域下的慕课建设评价方法

如何界定MOOCs建设复杂性指标

如何界定MOOCs学科的复杂性指标

如何预测MOOCs建设的区域发展

主讲人简介

于玻，北京师范大学学士及硕士，剑桥大学博士生，研究方向包括：学习分析，学习科学，对话教育，AI在教育中的应用，计算机支持的协作学习等。

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直播时间

2025年9月3日（周三）19:30-21:30

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推荐阅读

[1] 王辞晓. “互联网+教育”中的协作学习[M]. 北京: 北京师范大学出版社, 2025. 

[2] 王辞晓, 张文梅. 联通主义学习中协作问题解决的角色互动研究[J]. 《电化教育研究》, 2022, 43(10): 86-93. 

[3] 王辞晓, 李林泽. 基于多层网络建模的在线学习社区群体动力激活研究[J]. 《现代远距离教育》, 2024(01): 69-78. 

[4] 王辞晓, 伍潇贝. 基于关键角色互动特征识别的协作学习预警研究[J]. 《电化教育研究》, 2024, 45(07): 81-89. 

[5] LI L, WANG C X. A dual-cycle peer evaluation model to enhance student feedback literacy: a three-round empirical educational study[J]. Assessment & Evaluation in Higher Education, 2025: 1-22. 

[6] WANG C X, XU Y. Who will work together? Factors influencing autonomic group formation in an open learning environment[J]. Interactive Learning Environments, 2023, 32(7): 3799-3817. 

[7] BOZKURT A, KOUTROPOULOS A, SINGH L, et al. On lurking: Multiple perspectives on lurking within an educational community[J]. The Internet and Higher Education, 2020, 44: 100709. 

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[11] 张婧婧, 杨业宏. 在线学习中的幂律法则:基于开放与平衡流系统的新指标[J]. 《远程教育杂志》, 2019, 37(4): 96-105. 

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[14] HIDALGO C A, KLINGER B, BARABASI A L, et al. The product space conditions the development of nations[J]. Science, 2007, 317(5837): 482-487. 

[15] TACCHELLA A, CRISTELLI M, CALDARELLI G, et al. A new metrics for countries' fitness and products' complexity[J]. Scientific Reports, 2012, 2: 723. 

[16] TACCHELLA A, CRISTELLI M, CALDARELLI G, et al. Economic complexity: Conceptual grounding of a new metrics for global competitiveness[J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2013, 37: 1683-1691. 

[17] CRISTELLI M, TACCHELLA A, PIETRONERO L. The heterogeneous dynamics of economic complexity[J]. PloS One, 2015, 10: e0117174.

在技术浪潮的冲击下，智能时代对人才培养的需求正发生根本性转变——学习已不再局限于简单的知识传递与记忆，当机器能够替代程式化技能，人类的创造力、批判性思维与跨界协作能力将成为核心竞争力；当知识更新周期以月甚至天为单位迭代，教育的使命不再是填鸭式灌输，而是培养终身学习者的自适应能力。

在此背景下，集智俱乐部联合江南大学教授王志军，北京师范大学教授崔光佐，翼鸥教育创始人宋军波，TalkingBrain 联合创始人林思恩，清华大学讲师方可，北京师范大学博士后郭玉娟，共同发起「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角，突破单一学科的局限，对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。

详情请见：AI时代的学习：共探人类学习的复杂性

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