认知网络分析法及其应用案例分析

认知网络分析法(ENA)是在教育大数据与学习分析快速发展的大背景下产生的一种日益重要的表征学习者认知网络结构的研究方法。研究采用文献研究法和案例研究法,从概念、理论基础、分析过程、支持工具、研究案例和特征等方面对认知网络分析法进行系统介绍。研究发现,该方法是一种以认知框架理论为基础,通过建构动态网络模型对学习者个体和群体的认知元素间的网络关系进行可视化表征、分析的方法。该方法包括"基于节的编码"和"创建动态模型"两个阶段和八个具体操作环节。ENA Webkit是一个重要的支持认知网络分析的工具。当前,该方法在协作学习、实践社区以及学习评价中被广泛应用,并通过与其他方法的深度融合对学习者的认知网络进行深层次表征、分析和比较。它具有以下特征:对要素间共现关系的关注是其核心;可多层次、动态化表征个体和群体的认知网络;是一种思维工具,可基于多个理论框架多维表征学习者的认知发展;还是一种基于证据的深度学习评价方式。