Die ontleding van sosiogramme om die impak van koöperatiewe basisgroepe op positiewe interafhanklikheid in klasverband te ondersoek

  • 0

Die ontleding van sosiogramme om die impak van koöperatiewe basisgroepe op positiewe interafhanklikheid in klasverband te ondersoek

Christa van Staden, Departement Rekenaarwetenskap en Informatika, Universiteit van die Vrystaat

LitNet Akademies Jaargang 17(2)
ISSN 1995-5928

 

Opsomming

In hierdie artikel lewer ek verslag oor navorsing wat volg op vorige navorsing1 waarin ek koöperatiewe basisgroepe (KBG’s) as tegniek gebruik het om saamleervaardighede tydens nagraadse afstandhoëronderwys te ontwikkel. Vir die doel van die genoemde navorsing het ek ’n klas in KBG’s ingedeel wat mekaar moes help, motiveer en ondersteun. Verskeie lede van die KBG’s het lede van ander KBG’s ook gehelp, ondersteun en gemotiveer. Gevolglik het positiewe interafhanklikheid oor die grense van KBG’s ontwikkel, maar dit is nie verder ondersoek nie. Ek het in die onderhawige studie op die klaswye ontwikkeling van hierdie eienskap van koöperatiewe leer gefokus. Ek het die 11 sosiomatrikse, of data oor verhoudings wat rondom elke besprekingspunt van ’n KBG gevorm het, saamgevoeg om ’n klaswye sosiomatriks te skep. Daarna het ek die data in die sagteware Ucinet ingevoer om verskeie sosiogramme van die geheelontwikkelingsnetwerk te skep. Die sosiogramme is met behulp van die volgende maatstawwe verken: komponente, wedersydse verhoudinge, sentraliteit, klieke en k-kern.2 Die belangrikste bevinding is dat ’n mate van positiewe interafhanklikheid in klasverband ontwikkel het. Al die aktiewe studente was met ten minste een verhouding in die geheelontwikkelingsnetwerk verweef, maar verskeie van die verhoudinge het nog nie in beide rigtings gevorm nie. ’n Interessante bevinding is dat 11 van die 13 onderskeidingskandidate deel van die k-kern gevorm het, wat daarop dui dat hulle die aktiefste tydens die gesprekke betrokke was. Vanuit hierdie posisies kon hulle vinnige toegang tot tasbare en nietasbare hulpbronne verkry, wat moontlik hulle akademiese prestasie kan verklaar. Geen besliste verband tussen koöperatiewe leer en uitstaande akademiese prestasie kan egter bevestig word nie omdat die tegniek slegs tydens die eerste semester toegepas is. Daar word aanbeveel dat ’n verband tussen uitstaande akademiese prestasie en netwerkposisies in opvolgstudies ondersoek word.

Kernwoorde: afstandhoëronderwys; geheelontwikkelingsnetwerk; koöperatiewe basisgroepe (KBG’s); nagraadse onderwys; positiewe interafhanklikheid; sosiale-netwerk-analise; sosiogramme

 

Abstract

The analysis of sociograms to investigate the impact of cooperative base groups on positive interdependence on class level

The research reported in this article follows upon the findings of a previous study3 that found cooperative base group (CBG) an effective technique to facilitate the development of cooperative learning skills in distance education. A summary of the previous study serves as background for this research.

The need for the research was identified after observing that the previous class did not participate in the discussions created by the previous lecturer or their peers in the forum of the learning management system (LMS). When asked why not, the response was that they perceived the LMS as an assessment tool and therefore they did not participate in the discussions. As the South African Qualifications Authority requires that higher education develops group working skills, it was considered important to integrate a technique in the curriculum to develop cooperative learning skills.

For the purpose of the first study, a post-graduate module purposing to equip students with the knowledge, skills and techniques to use instructional techniques and multimedia in their own higher education classrooms was selected. The class (N=77) was randomly divided into eleven small groups with seven members each. Then, a private group for the class was created in Arend,4 an online learning environment for South African teachers. A discussion was started for each of the CBGs on the communal wall of this group. The discussions started with the names of the members of the group, information about the CBG technique, and the instruction to participate in the specific discussion in such a way that it was clear that they assisted, motivated and supported one another during the year. Cooperative learning was facilitated during the first semester by asking “Who can assist?” and “Do you agree?” instead of providing the answers. An unexpected outcome was that some of the students also participated in the discussions of other CBGs. This was allowed as it indicated that the students were able to apply newly acquired skills in other settings. 

At the end of the semester 11 sociomatrices were created – one per group – to collect data about relationships established to assist, motivate and support one another. The matrix data was read into Ucinet to create a sociogram for each of the CBGs. It was found that a degree of positive interdependence developed in nine of the CBGs, no reciprocal social ties were built in the tenth CBG, and the eleventh CBG never participated in their discussion. Based on the findings, it was concluded that the CBG technique is effective for developing cooperative learning skills in an e-learning environment for distance education students. It was also found that some of the students built mutual relationships (reciprocal ties) with students from other CBGs. This finding suggested that a degree of positive interdependence developed on class level, but it was not further investigated.

The purpose of this follow-up study was to investigate the development of positive interdependence on class level. Therefore, the eleven sociomatrices, or data regarding the relationships established in each of the CBGs to assist, motivate and support peers, were combined into a single sociomatrix representing the relationships built on class level. The data was also read into Ucinet to create several sociograms of the classwide development network,5 and the following measures were used to analyse the sociograms: components, reciprocal social ties, centrality, cliques, and k-core6 to investigate the development of positive interdependence on class level.

The most important finding of this study is that a degree of positive interdependence developed on class level during the application of the CBG technique in an e-learning environment for post-graduate students in distance education. Almost half of the class (47%) did not build relationships during the first semester, but all active students were connected with at least one social tie in the whole development network. Several of the relationships did not develop into mutual relationships, indicating a need to facilitate the development of cooperative learning skills. Most of the mutual relationships were found in the core of the development network, indicating a large degree of positive interdependence in the centre of this social network. 

An interesting finding was that 11 of the 13 students who passed later the year with distinctions were members of the k-core. This finding suggests that the knowledgeable students were not only the most active during cooperative learning and the establishment of CBGs, but they were also able to connect with the knowledgeable students in the class. This observation needs to be further investigated in CBG research as the technique was only applied during the first semester. The top achievers were able to identify the knowledgeable peers in the e-learning environment, and to build mutual relationships with them. From these network positions, they could get easy access to all intangible (social) and tangible (documents, etc.) resources needed, which might have contributed to their academic success.

It is recommended that the CBG technique be applied in follow-up studies for the duration of a course to investigate a correlation between outstanding academic achievement and central network positions during the application of the CBG technique.

The research has important implications for contact education as well. The COVID-19 pandemic resulted in a global move from contact education to e-learning since March 2020. In the process, the focus has shifted to the efficiency of facilitation and evaluation of learning and cooperative learning in e-learning environments. Teachers in contact education settings find cooperative learning a time-consuming process, which cannot be easily evaluated. Both of these problems were addressed in an e-learning environment. It was not time-consuming to facilitate cooperative learning. With a focus on relationships, sociograms of the development network provided an effective method to evaluate the degree of positive interdependence that developed on class level. It is recommended that students be allowed to assist, motivate and support peers in other CBGs as the students were provided with multiple opportunities to learn from peers on class level as well.

Keywords: cooperative base groups (CBGs); distance education; positive interdependence; post-graduate education; social network analysis; sociograms; whole development network

 

1. Inleiding

Die vermoë om doeltreffend in groepsverband saam te werk, moet sedert 1997 tydens Suid-Afrikaanse hoëronderwys ontwikkel word om graduandi vir 21ste-eeuse werksplekke gereed te maak (Suid-Afrikaanse Kwalifikasieraad 1997). Dit is egter nie die enigste rede waarom tegnieke in hoëronderwys gebruik behoort te word om saamleervaardighede te ontwikkel nie. Navorsing toon dat leer in groepsverband ’n positiewe impak op studente se sukses uitoefen (Johnson en Johnson 1994; 2013; Johnson, Johnson en Holubec 2008; Fransen, Weinberger en Kirschner 2013). Alhoewel groepwerkvaardighede ontwikkel moet word, stel die kwalifikasieraad nie tegnieke vir die ontwikkeling daarvan voor nie en word daar ook nie metodes voorgestel om die doeltreffendheid van groepwerkvaardighede te evalueer nie (Suid-Afrikaanse Kwalifikasieraad 1997). Daarsonder is dit moeilik om te verstaan hoe groepwerkvaardighede ontwikkel en beoordeel moet word.

In die praktyk word verskeie tegnieke gebruik om groepwerkvaardighede te ontwikkel (Johnson en Johnson 1994; 2013; Fransen e.a. 2013; Xie, Yu en Bradshaw 2014; Cerezo, Sánchez-Santillán, Puerto Paule-Ruiz en Núñez 2016). Elkeen van hierdie navorsers het sy eie voorstel gemaak oor metodes om die doeltreffendheid van leer in groepe te ondersoek. In die Suid-Afrikaanse konteks is bevind dat koöperatiewe basisgroepe (KBG’s) ’n doeltreffende manier bied om saamleervaardighede tydens kontak- en afstandhoëronderwys te ontwikkel (Lubbe 2015; Van Staden 2019a). Lubbe (2015) het op die ontwikkeling van selfgerigte leervaardighede gefokus om die doeltreffendheid van die KBG-tegniek te ondersoek.

Ek het die KBG-tegniek gebruik om die ontwikkeling van groepwerkvaardighede in afstandhoëronderwys te fasiliteer (Van Staden 2019a). Vir die doel van hierdie studie is ’n nagraadse klas (N=77) vir die duur van ’n kursus in elf KBG’s met sewe lede elk ingedeel. Een van die leertake het vereis dat die studente die drie take van ’n KBG onderneem, naamlik om mekaar op akademiese gebied te help, te ondersteun en ook te motiveer om akademiese werk te voltooi, soos deur Johnson e.a. (2008) voorgestel. Hierdie leertaak is as geskik geag omdat die groep studente vir dosentposte in hoëronderwyskontekste gereed gemaak is. In plaas daarvan om kennis oor die tegniek te toets, moes die studente die tegniek toepas en die doeltreffendheid van hulle eie saamleer beoordeel (Van Staden 2019a). Daarna is die doeltreffendheid van die tegniek ondersoek.

Ek het eers die fokus op die ontwikkeling van die vyf elemente van koöperatiewe leer – naamlik individuele en groepverantwoordelikheid, interpersoonlike en kleingroepvaardighede, bevorderlike gesprekke, groepverwerking en positiewe interafhanklikheid – geplaas (Van Staden 2019a) om die doeltreffendheid van die tegniek te beoordeel. Daar is bevind dat al die elemente van koöperatiewe leer binne die eerste ses maande in meerdere of mindere mate in die KBG’s ontwikkel het (Van Staden 2019a).

Daarna het ek sosiale-netwerk-analise gebruik om spesifiek op die ontwikkeling van een van die elemente, naamlik positiewe interafhanklikheid, te fokus. Die term positiewe interafhanklikheid verwys na ’n leersituasie waarin die lede van ’n groep glo dat hulle individueel en gesamentlik moet saamwerk as hulle ’n gedeelde doel wil bereik (Johnson en Johnson 1994; 2013). Data oor die verhoudinge wat tydens die toepassing van die KBG-tegniek gebou is, is ingesamel en in Ucinet (sagteware) ingevoer om die geheelontwikkelingsnetwerke wat rondom die besprekingspunte van die KBG’s gevorm het, te visualiseer. ’n Geheelontwikkelingsnetwerk is ’n sosiale netwerk bestaande uit die lede van die groep onder die soeklig en die verbindings (spesifieke verhoudinge) tussen hulle waarop ’n navorser fokus (Van Staden 2012). Dit kan dus ook omskryf word as die netwerk van die spesifieke verhouding(e) tussen die lede van die groep. Tydens die ontleding van die sosiogramme is bevind dat ’n mate van positiewe interafhanklikheid in nege van die KBG’s ontwikkel het (Van Staden 2019a).

’n Onverwagte uitkoms van die KBG-tegniek was dat die studente tydens die toepassing daarvan ook ander KBG-lede gehelp, ondersteun en gemotiveer het (Van Staden 2019a). Hulle het ook, soos ook Lubbe (2015) bevind het, die hulp, motivering en ondersteuning van medestudente aanvaar. Dit het daartoe bygedra dat positiewe interafhanklikheid oor die grense van KBG’s ontwikkel het (Van Staden 2019a). Alhoewel die vermoede gelug is dat positiewe interafhanklikheid ook op klasvlak kon ontwikkel het, is dit nie verder ondersoek nie (Van Staden 2019a).

Die doel van die huidige navorsing was om die data, wat vir die vorige studie ingesamel is, verder te ontleed om ondersoek in te stel na die mate waartoe positiewe interafhanklikheid tydens afstandhoëronderwys op klasvlak ontwikkel het om aanbevelings vir die verbetering van die praktyk te maak. Die navorsing is deur die volgende vraag gelei: In watter mate het positiewe interafhanklikheid tydens die toepassing van die KBG-tegniek in klasverband ontwikkel?

 

2. ’n Netwerkbenadering tot leer

Ek het die navorsing vanuit ’n netwerkbenadering tot leer onderneem. Daar is geredeneer dat studente op hulle netwerkvaardighede – of vermoë om verhoudinge met die regte mense te bou – sal staatmaak om hulle werk (beter) te doen (Ryymin, Palonen en Hakkarainen 2008; Van Staden 2012; Van Staden en Van der Westhuizen 2013; Van Staden 2019a). Daar is aangeneem dat die KBG-tegniek die studente van genoegsame geleenthede sou voorsien om die regte menslike hulpbronne (klasmaats) te identifiseer om hulle te help om akademiese sukses te bereik (Johnson e.a. 2008; Johnson en Johnson 2013; Lubbe 2015; Van Staden 2018; 2019a). Hierdie leerproses staan as genetwerkte leer bekend.

Die term genetwerkte leer word verskillend in die literatuur gebruik. Sommige navorsers beperk genetwerkte leer tot die leer wat in tegnologie-gesteunde leeromgewings plaasvind. Goodyear, Banks, Hodgson en McConnel (2006) redeneer dat genetwerkte leer verwys na die leer wat plaasvind wanneer inligting en kommunikasiemiddele gebruik word om die interaksie tussen twee studente, of tussen ’n student en die opvoeder, of tussen ’n student en studiemateriaal moontlik te maak. Die skrywers kom tot die gevolgtrekking dat die gebruik van aanlyn studiemateriaal nie die beste maatstaf bied om genetwerkte leer te definieer nie omdat mens-tot-mens-interaksies ’n belangrike komponent van genetwerkte leer vorm (Goodyear e.a. 2006).

Dit is juis op grond van hierdie gevolgtrekking dat Goodyear e.a. (2006) se definisie gekritiseer kan word. Dosente deel studiemateriaal met studente wanneer dit in die modules se spasies in leerbestuurstelsels gelaai word, daarom bou ’n student in wese ’n indirekte verhouding met die dosent wanneer die studiemateriaal afgelaai word. Die onderskeid tussen interaksies met die dosent en medestudente is ook onnodig. In al drie gevalle bou ’n student ’n verhouding met ’n individu om sy of haar doel te bereik, naamlik (a) indirek met die dosent wanneer die studiemateriaal afgelaai word omdat die dosent die studiemateriaal met die student gedeel het, (b) direk met die dosent wat saamgesels en (c) direk met sy of haar medestudente.

Die term genetwerkte leer verwys daarom in die huidige artikel spesifiek na enige van die bogenoemde verhoudinge wat tydens die leerproses gebou is om toegang tot nietasbare hulpbronne soos inligting, kennis, raad, leiding, ondersteuning en ervaring sowel as tasbare hulpbronne soos studiemateriaal te verkry om ’n doel te bereik, naamlik om leertake te voltooi (Van Staden 2012; 2019a). Hierdie verhoudinge kan nie tot leer in aanlyn omgewings beperk word nie omdat dit in die fisiese leefwêreld ook gebou en voortgebou kan word (Van Staden 2016b). Tegnologie is bloot hulpmiddels wat gebruik word om die verhoudinge te bou as dit nie in die fisiese leefwêreld moontlik is nie.

Jackson en Temperley (2006) redeneer dat genetwerkte leer uit vier prosesse bestaan, naamlik om saam met ander te leer, van ander te leer, in die plek van ander te leer en ook om meer oor eie leerprosesse te leer (metaleer). Hierdie vier leerprosesse is reeds in ander kontekste bevestig (Van Staden 2018; 2019b). Die vorige studie het getoon dat die studente wat die take van ’n KBG opgeneem het, saam met ander, by ander en in die plek van hulle eie KBG-lede geleer het – en dat hulle ook oor hulle eie leerprosesse geleer het. Daar kan dus afgelei word dat die studente van hulle netwerkvaardighede gebruik gemaak het om hulle leertake te voltooi.

Die uitkoms van genetwerkte leer is egter nie noodwendig positiewe interafhanklikheid nie, omdat die leerproses deur die teenwoordigheid van individualistiese en wedywerende leerders beïnvloed word (Johnson en Johnson 1994). Volgens Johnson en Johnson (1994) neem hierdie twee soorte leerders nie voldoende aan saamleergeleenthede deel nie.

Individualistiese leerders heg nie waarde aan groepwerk nie, daarom is dit moontlik dat sodanige leerders nie aan die KBG-gesprekke sou deelneem nie. Indien al die lede van ’n KBG individualistiese leerders is, sal geen interafhanklikheid ontwikkel nie (Johnson en Johnson 1994; 2013). Wedywerende leerders neig om by groepwerk te baat sonder om self te deel, om ’n wedywerende voordeel bo ander te bewerkstellig. Hulle neig om hulp, ondersteuning en motivering te ontvang, maar bied nie self aan nie. In so ’n geval sal negatiewe interafhanklikheid in ’n groep ontwikkel (Johnson en Johnson 1994; 2013).

Die doel van die KBG-tegniek was om die ontwikkeling van koöperatiewe leervaardighede te fasiliteer. Indien die studente mekaar help, ondersteun en motiveer, kan afgelei word dat positiewe interafhanklikheid ontwikkel het (Johnson en Johnson 1994; 2013). Verskeie navorsers het intussen bevind dat positiewe interafhanklikheid ’n positiewe impak op prestasie uitoefen.

Nam en Zellner (2011) het die studente wat vir drie universiteitskursusse geregistreer het eers in verband met spanwerk en koöperatiewe leer opgelei. Daarna is elk van die klasse in drie groepe ingedeel, naamlik ’n positiewe interafhanklike groep, ’n groepverwerkinggroep en ’n groep wat nie gestruktureer is nie. Die positiewe interafhanklike en groepverwerkinggroepe het verdere opleiding oor die twee spesifieke onderwerpe ontvang en die ongestruktureerde groep, wat as die kontrolegroep gedien het, het geen verdere opleiding gekry nie. ’n Belangrike bevinding is dat die positiewe interafhanklike groep beter as die groepverwerking- en kontrolegroepe presteer het. 

Brewer en Klein (2006) het ondersoek ingestel na die effek van die spesifieke soort positiewe interafhanklikheid (rol, beloning, rol-plus-behoort, en geen struktuur) en affiliasiemotiewe (hoog versus laag) in ’n asinchroniese, saamwerkende leeromgewing. Die deelnemers in die groepe waaraan rolle en belonings toegeken is, was beduidend meer betrokke as die deelnemers van groepe waaraan slegs rolle toegeken is of waar geen struktuur gegee is nie. Geen beduidende verskil kon gevind word in die prestasie per soort interafhanklikheid of affiliasiemotief nie. ’n Beduidende positiewe korrelasie het egter gesuggereer dat die deelnemers wat meer betrokke geraak het, ook beter in die natoetse presteer het.

Wanneer die fokus op die verhoudings tussen lede van ’n groep geplaas word, bied sosiale-netwerk-analise die geskikste metode om positiewe interafhanklikheid op klasvlak te ondersoek.

 

3. Sosiale-netwerk-analise as metode om interafhanklikheid te ondersoek

Volgens Buchs, Filippou, Pulfrey en Volpé (2017) skram hoërskoolonderwysers weg daarvan om koöperatiewe vaardighede te ontwikkel omdat hulle van mening is dat dit ’n tydrowende proses is en ook moeilik is om te evalueer. Hierdie navorsing is op die idee gebou dat die sosiale-netwerk-analise ’n metode bied om ’n element van koöperatiewe leer, naamlik positiewe interafhanklikheid, te ondersoek. 

Sosiale-netwerk-analise is ’n benadering tot navorsing wat nie op die individuele eienskappe van die lede van ’n groep fokus nie, maar op die verhoudinge wat die lede van die groep met mekaar gebou het om ’n doel te bereik (Cross en Parker 2004; Freeman 2004; Senekal 2013; Haya, Daems, Malzahn, Castellanos en Ulrich 2015; Avella, Kebritchi, Nunn en Kavai 2016). In die geval van die KBG-tegniek was die doel om verhoudinge met klasmaats te bou om gehelp, ondersteun en gemotiveer te word om akademiese sukses te bereik. Die sosiale-netwerk-analis fokus dus nie op al die verhoudinge wat in ’n groep gebou is nie, maar op ’n spesifieke verhouding, of stel verhoudinge, wat volgens hom of haar ’n impak op gedrag uitoefen.

Die oogmerk van sosiale-netwerk-analiste is om die impak van die spesifieke verhouding(e) op gedrag te verstaan en te voorspel. Die fokus is dus nie op unieke eienskappe soos ras, geslag, soort leerder, huislike omstandighede, of houding teenoor leer nie, maar op die spesifieke verhouding(e) wat gebou is om leer te bevorder (Moreno 1934; Freeman 2004). Tydens die bou van verhoudinge word lede van ’n groep in ’n sosiale netwerk verweef wat ondersoek kan word om die impak van verhoudings op gedrag te verstaan.

Volgens Freeman (2004) stel sosiale-netwerk-analise navorsers in staat om empiriese data stelselmatig in te samel om intuïtiewe aannames oor verbindingspatrone te ondersoek. Ek het die navorsing gebou op die aanname dat positiewe interafhanklikheid ook op klasvlak kon ontwikkel het. Verskeie tegnieke en maatstawwe, wat sedert 1934 ontwikkel is (Moreno 1934; Borgatti, Everett en Freeman 2002), kan gebruik word om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid op klasvlak te ondersoek. Een hiervan is om ’n sosiogram – of visuele voorstelling van die geheelontwikkelingsnetwerk – te maak.

’n Sosiogram is ’n diagrammatiese voorstelling van ’n sosiale netwerk wat ontstaan het terwyl die lede van ’n groep verhoudinge met mekaar gebou het. In so ’n diagram word die lede van die groep met behulp van punte of simbole – of nodusse – voorgestel. Die verhoudinge tussen die lede van die groep word met behulp van lyne – of skakels – voorgestel (Moreno 1934; Freeman 2004). Moreno (1934), Freeman (2004), Chu, Wipfli en Valente (2014) en Molina e.a. (2014) beskou die ontleding van sosiogramme as ’n geskikte metode om abstrakte konsepte aan ander oor te dra, data op te som en modelle van verhoudinge te bou.

Die modelle kan gebruik word om die doeltreffendheid van die verhoudinge te ondersoek omdat ’n sosiale netwerk die lewe in ’n sosiale en kultuurhistoriese raamwerk weerspieël (Molina e.a. 2014). Vir die doel van die huidige ondersoek is geredeneer dat die studente tydens die vestiging van KBG’s in ’n geheelontwikkelingsnetwerk verweef sou word (teorie). Hierdie teorie kan ondersoek word as die fokus geplaas word op die geheelontwikkelingsnetwerk wat tydens die toetsing van die teorie in die praktyk ontwikkel het; sodoende kan aanbevelings vir die praktyk gemaak word. Aangesien ’n sosiogram op enige gegewe oomblik bestaan uit die werklike verhoudinge wat gebou is om ’n doel te bereik (Freeman 2004; Molina e.a. 2014), kan data oor die nuwe verhoudinge gebruik word om die impak van ’n ingryping (die KBG-tegniek) op gedrag (interafhanklikheid) te ondersoek. Aanbevelings vir die verbetering van die praktyk kan gemaak word omdat die netwerk van verhoudinge verander sodra nuwe verhoudinge gevorm of oues verbreek word – daarom behoort data gereeld ingesamel te word om die impak van ’n ingryping op gedrag te bestudeer.

Gebaseer op hierdie twee eienskappe van sosiale netwerke – naamlik (a) dat hulle op enige gegewe oomblik stabiel is, maar (b) verander sodra nuwe verhoudinge gebou of oues verbreek word – kan teorieë oor die invloed van verhoudinge op gedrag geskep en in die praktyk getoets word (Molina e.a. 2014). Volgens Philip (2010) bied sosiogramme ’n kragtige hulpmiddel om navorsers in staat te stel om die dinamiek van die kennisbouproses konsekwent op ’n meetbare manier te demonstreer.

Alhoewel sosiale-netwerk-analise ’n kragtige metode bied om die impak van verhoudinge op menslike gedrag te verstaan (Moreno 1934; Borgatti, Everett en Freeman 2002; Cross en Parker 2004; Freeman 2004), is hierdie metode nog onderbenut in opvoedkundige navorsing om die doeltreffendheid van genetwerkte leer te ondersoek.

Saqr en Alamro (2019) het sosiale-netwerk-analise gebruik om probleemgebaseerde leer in ’n aanlyn leeromgewing te ondersoek en bevind dat dit ’n praktiese metode bied om interaksies in ’n probleemgebaseerde leeromgewing op ’n betroubare manier te ondersoek.

Toikkanen en Lipponen (2011) het ondersoek ingestel na hoe sosiale-netwerk-analise gebruik kan word om die doeltreffendheid van genetwerkte leer te ondersoek. Volgens die twee outeurs bied digtheid nie ’n goeie maatstaf om die doeltreffendheid van genetwerkte leer te ondersoek nie (Toikkanen en Lipponen 2011).

Liu, Chen en Tai (2017) het ondersoek ingestel na hoe die leerders van ’n laerskool spanne vorm en saam werk om multimediastories te skep. Hierdie skrywers het sosiale-netwerk-analise gebruik om die netwerkaktiwiteite te ondersoek en gevind dat leerders meer by aktiwiteite betrokke was as hulle toegelaat is om self hulle spanne te kies. ’n Interessante bevinding is dat die leerders met die laer kennisvlakke volgens die drie skrywers aktiewer in die sosiale netwerk was (Liu e.a. 2017) omdat dit teenstrydig met netwerkteorie is. Daar word gereeld bevind dat die kenners die aktiefste in sosiale netwerke is en dus in die kern van die netwerke gevind kan word.

Cela, Sicillia en Sanchez (2015) is van mening dat sosiale-netwerk-analise veral geskik is om leer te ondersoek wanneer dit met inhoudsanalise gekombineer word. Sodoende kan ’n gedetailleerde begrip van die aard van die interaksies tussen die lede van die netwerk moontlik gemaak word om opvoeders te help om kursusse te verbeter en om studente te identifiseer wat die gevaar loop om uit te val (Cela, Secillia en Sanchez 2015). Daarmee word die fokus op die metode vir die insameling van netwerkdata – of die verhoudinge tussen lede van ’n groep – geplaas.

Navorsers gebruik dikwels die netwerkdata – of data oor die verhoudinge wat tussen lede van ’n groep gevorm het − wat deur leerbestuurstelsels gegenereer word om sosiale netwerke te visualiseer. Sodanige datastelle kan nie net so gebruik word nie omdat elke navorser op spesifieke verhoudinge fokus. Daarom moet die data verder ontleed word om slegs die verhoudinge waarin die navorser belangstel te identifiseer (Moreno 1934; Van Staden 2012; 2016; 2019a). Slegs dan kan bevindinge oor die impak van die verhoudinge op menslike gedrag gemaak word.

Die stel verhoudinge wat gebruik word om by ander te leer, staan as ’n student se persoonlike ontwikkelingsnetwerke bekend (Van Staden 2012). Aangesien hierdie verhoudinge nie in isolasie gebou word nie, word die studente tydens genetwerkte leer in ’n onsigbare sosiale netwerk verweef, waarna in hierdie navorsing as ’n geheelontwikkelingsnetwerk verwys word (Van Staden 2012).

Die geheelontwikkelingsnetwerk kan met behulp van verskeie tegnieke en maatstawwe ondersoek word om die positiewe interafhanklikheid van die studente te ondersoek (Van Staden 2019a). Die assesserings-, evaluerings-, diagnostiese, voorspellings-, remediërende, fasiliterings-, moniterings- en bestuurswaarde van sosiale-netwerk-analise is reeds bevestig (Philip 2010; Van Staden 2012; 2016b). Die maatstawwe wat vir die doel van hierdie navorsing gebruik is om die sosiogramme te ontleed, word in afdeling 5 bespreek.

 

4. Agtergrond

Dit is nodig om die leser met die inhoud van die vorige navorsing vertroud te maak omdat hierdie navorsing op die vorige bevindinge voortbou. Soos reeds genoem, is ’n nagraadse module in afstandhoëronderwys by die navorsing betrek. Die doel van die module is om studente vir onderrig in hoëronderwyskontekste gereed te maak, daarom moes hulle die nodige kennis, vaardighede en tegnieke ontwikkel om doeltreffend te onderrig en om leer te fasiliteer. Een van die tegnieke wat gebruik kan word om leer te fasiliteer, is KBG’s.

Die klas het nie – soos vorige klasse – ’n finale eksamen geskryf nie. Hulle moes e-portefeuljes vir finale beoordeling indien. Die samestelling van die kurrikulum vir die e-portefeuljes is vanuit ’n leergeoriënteerde perspektief op assessering benader (Van Staden 2016a; 2019b). Verskeie van die leertake is ontwerp met die doel om geleenthede vir ervaringsleer te skep. Een hiervan was koöperatiewe basisgroepe.

Die alfabetiese klaslys is gebruik om die klas (N=77) ewekansig in 11 KBG’s met sewe lede elk in te deel. Die studente is – van bo na onder – aaneenlopend van 1–11 genommer om 11 groepe te vorm. Die groepe is daarna van A–K genommer en die lede van elke KBG is van 1 tot 7 genommer om ’n kode – soos byvoorbeeld K6 (sesde lid van KBG K) – vir elke student te skep. Hierdie ewekansige toekenning van studente aan KBG’s het tot ’n groot mate tot heterogeniteit bygedra (tabel 1).

Tabel 1. Heterogeniteit van die KBG’s (Van Staden 2019a)

Een van die groepe (KBG J) was homogeen ten opsigte van ras (tabel 1), maar die groepe is nie weer ingedeel nie omdat geen groep homogeen ten opsigte van geslag was nie. ’n Privaat groep is vir die klas in ’n aanlyn leeromgewing vir Suid-Afrikaanse onderwysers gestig. Daarna is ’n besprekingspunt vir elke KBG op die gemeenskaplike muur geskep wat die name van die lede van die spesifieke KBG geïdentifiseer het, waarna die take van ’n KBG uitgelig is. Ek het die studente in die tweede studiebrief genooi om aan die gesprekke van hulle eie KBG’s deel te neem (Van Staden 2019a).

Gedurende die eerste ses maande het die hele klas by die groep vir die klas in die aanlyn leeromgewing vir onderwysers aangesluit, maar 46,7% van die klas het teen einde Junie – toe ek die universiteit verlaat het – nog nie aan die gesprekke deelgeneem nie. Genoegsame data is gedurende die eerste ses maande geskep om die doeltreffendheid van die KBG-tegniek te ondersoek.

Ek het bevind dat verskeie van die studente aan hulle eie KBG-gesprekke – sowel as aan die gesprekke van ander KBG’s – deelgeneem het, met die gevolg dat verskeie van die KBG’s tydens die verloop van die ondersoek uitgebrei het (tabel 2).

Tabel 2. Uitgebreide KBG’s

In tabel 2 is dit duidelik dat geen student aan die besprekingspunt van KBG H deelgeneem het nie, dus het KBG H nie gevestig nie. H2 het wel aan die gesprekke van ander KBG’s deelgeneem. Twee tot vyf lede van die tien aktiewe KBG’s het aan die gesprekke van hulle eie KBG’s deelgeneem. Verskeie studente het aan die gesprekke van ander KBG’s deelgeneem. D2 was die enigste KBG-lid wat aan al die gesprekke van die aktiewe KBG’s deelgeneem het, waaruit afgelei kon word dat positiewe interafhanklikheid ook in klasverband ontwikkel het. Die sosiogram van een van die KBG’s, naamlik KBG E, word hier gebruik om die behoefte aan die huidige studie te motiveer (figuur 1).

Figuur 1. KBG E met die dosent se verhoudinge ingesluit (Van Staden 2019a)

In figuur 1 word die oorspronklike lede van KBG E met groen simbole aangedui, die lede van ander KBG’s met geel en die KBG-lede wat nie aan die gesprek deelgeneem het nie word met rooi simbole in die linkerkantste kolom aangedui.

Wat verhoudinge betref, verteenwoordig die groen lyne wedersydse verhoudinge, dus was studente soos E1 en E6 positief interafhanklik. Die geel lyne verteenwoordig verhoudinge wat net in een rigting gevorm het, wat op negatiewe interafhanklikheid kan dui. Die pylpunte by ’n nodus dui die ingraad van ’n nodus aan, dus die studente wat deur die nodus gehelp, gemotiveer of ondersteun is. Die pylsterte dui die uitgraad van ’n nodus aan, of die mate waartoe die nodus deur ander nodusse gehelp, ondersteun of gemotiveer is.

Aangesien die fokus op die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid was, is die verhoudinge met die EK-nodus (dosent) verwyder om die fokus op interafhanklikheid in die groep te plaas (figuur 2).

Figuur 2. KBG E sonder die dosent se verhoudinge

In figuur 2 kan gesien word dat die sosiogram van die geheelontwikkelingsnetwerk daarna minder dig was, maar geen lid het verwyderd geraak nie. Daar kan afgelees word dat E1 en E6 positief interafhanklik was en dat E3 en E6 ook positief interafhanklik was, maar dat E1 en E3 nie positief interafhanklik was nie omdat hulle nie met ’n direkte lyn verbind is nie. Daar kon ook afgelei word dat positiewe interafhanklikheid oor die grense van die KBG ontwikkel het omdat I3, E6 en D2 met groen lyne verbind was. Daar is egter nie verder ondersoek ingestel na die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in klasverband nie. In die huidige studie fokus ek op die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in klasverband.

 

5. Empiriese ondersoek

Die navorsing is vanuit ’n pragmatiese lewensuitkyk onderneem omdat pragmatisme volgens Creswell en Plano Clark (2007) ’n geskikte lens vir probleemgesentreerde navorsing bied. Die fokus van pragmatiese navorsing is nie bloot op die probleem wat ondersoek word nie, maar ook op maniere waarop die praktyk verbeter kan word (Creswell en Plano Clark 2007). Die doel van hierdie studie was, soos reeds genoem, nie om die KBG-tegniek perfek toe te pas nie, maar eerder om die impak van die KBG-tegniek op die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in klasverband te verstaan.

5.1 Etiese klaring

Die navorsing het gehandel oor my eie praktyk en spesifiek om te verstaan hoe die leertake verbeter kan word. Dit het deel gevorm van my navorsingsprojek getiteld “Fostering self-directed and cooperative learning during distance education” waarvoor die universiteit etiese klaring verleen het. Toestemming is verkry om toegang tot biografiese inligting, geassesseerde werkopdragte en die punte van die studente te verkry om die doeltreffendheid van leertake te ondersoek (verwysingsnommer: 2015/03/18/52265749/18/MC). Die studente het tydens aansluiting by die aanlyn leeromgewing vir onderwysers skriftelik toestemming gegee dat data vir navorsingsdoeleindes gebruik kan word. Kodes word gebruik om die studente se identiteit te beskerm.

Dit is nodig om daarop te let dat hierdie navorsing nie ex post facto7 is nie – dit vorm deel van die genoemde navorsingsprojek waarvoor etiese klaring verkry is. Toestemming vir die insameling van die data is dus voor die aanvang van die vorige navorsing verkry en die data word hier bloot verder verwerk om op die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid op klasvlak te fokus sodat aanbevelings vir die verbetering van die praktyk gemaak kan word.

Die identiteit van die studente word met dieselfde kodes beskerm as wat vir die vorige navorsing geskep is.

Alhoewel dit ’n formele leertaak was, is geen student gedurende die eerste ses maande verplig om aan die gesprekke deel te neem nie. Die fokus vir assessering was nie op deelname aan die gesprekke nie, maar op ’n beoordeling van die KBG-tegniek, soos die studente dit self ervaar het. Die studente sou dus nie punte vir deelname aan die navorsing verdien nie, maar vir ’n beoordeling van die bruikbaarheid van die tegniek in hulle eie klaskamers.

5.2 Strategie om verantwoordbare navorsing te bevorder

Volgens Babbie en Mouton (2006) moet ’n studie geloofwaardig wees voordat dit oordraagbaar kan wees, met ander woorde, die skrywer moet daarin slaag om die leser te oortuig om aandag aan die navorsing en die bevindinge te skenk. Aangesien die studie in ’n werklike afstandhoëronderwyskonteks uitgevoer is, kan dit die leser oortuig om aandag aan die bevindinge te skenk.

Sosiale-netwerk-analise-navorsers maak dikwels op die deelnemers staat om die verhoudinge te identifiseer, met die gevolg dat sommige verhoudinge ongeïdentifiseerd kan bly indien die deelnemers daarvan vergeet. Die netwerkdata vir hierdie studie is self in ’n aanlyn leeromgewing ingesamel. Aangesien die navorser toegang tot die presiese artefakte van die gesprekke gehad het, kon die betroubaarheid van die netwerkdata verhoog word. Dit mag die leser ook oortuig om van die bevindinge van die studie kennis te neem.

Wat die oordraagbaarheid betref, rus die onus op die leser om te bepaal in watter mate die bevindinge in ander kontekste, met ander deelnemers, toegepas kan word (Babbie en Mouton 2006). Die leser kan tydens die proses gehelp word indien die prosesse en besluitnemingsproses(se), soos in hierdie artikel, deeglik beskryf word.

Laastens moet navorsing betroubaar wees, met ander woorde bewys moet gelewer word dat dieselfde bevindinge gemaak sal word indien die navorsing met dieselfde of soortgelyke deelnemers in dieselfde konteks herhaal word (Babbie en Mouton 2006). Die betroubaarheid van die navorsing word verhoog deur presies te beskryf watter prosesse gevolg is om die KBG’s te vestig, hoe leer gefasiliteer is en watter verhoudinge in die aanlyn leeromgewing geïdentifiseer is om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid te ondersoek. Die belangrike rol van die dosent as fasiliteerder van leer is ook beklemtoon. Daarom word die verhoudinge met die dosent eers aangetoon en dan verwyder om die impak daarvan op positiewe interafhanklikheid te ondersoek. 

5.3 Metode: Ontleding van sosiogramme

Die benadering tot navorsing, naamlik sosiale-netwerk-analise, is reeds onder afdeling 3 bespreek om die leser met die besprekings van die agtergrond tot die ondersoek vertroud te maak. Die motivering vir die gebruik van sosiogramme om positiewe interafhanklikheid te ondersoek, is ook onder afdeling 3 bespreek. Hier is dit dus net nodig om te noem dat verskeie sosiogramme van die klaswye geheelontwikkelingsnetwerk ontleed gaan word om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in klasverband te ondersoek. 

5.4 Data-insameling

Die metode vir die insameling van die netwerkdata vir die sosiogramme van elkeen van die KBG’s is reeds in die vorige ondersoek volledig beskryf (Van Staden 2019a). Netwerkdata is kwantitatiewe data oor die aan- en afwesigheid van ’n spesifieke verhouding tussen twee lede van ’n groep. Vir elke KBG is slegs die verhoudinge wat gebou is om medestudente te help, ondersteun of motiveer geïdentifiseer en in ’n sosiomatriks ingevoer. Hierdie elf stelle netwerkdata is vir die doel van hierdie ondersoek in ’n enkele klaswye sosiomatriks ingevoer.

’n Sosiomatriks is ’n tabel waarin die rye en kolomme die lede van die groep onder die soeklig verteenwoordig. Hierdie sosiomatriks het uit 78 rye en 78 kolomme bestaan omdat die verhoudinge met die dosent ook ingevoer is. Die rye verteenwoordig diegene wat hulp, ondersteuning of motivering ontvang het en die kolomme diegene wat ander studente gemotiveer, gehelp of ondersteun het. Die data is soos volg ingevoer: As A2 vir A1 gehelp het, is ’n “1” in ry A1 (ontvanger) onder kolom A2 (hulpverlener) geplaas (tabel 3).

Tabel 3. Voorbeeld van hoe data in die sosiomatriks ingevoer word

Indien die verhouding meer kere gebruik is, word die presiese getal in die kolom ingevoer, byvoorbeeld 22 (tabel 3). Indien geen verhouding gebou is nie, word ’n 0 in die kolom geplaas (tabel 3). ’n Tweede sosiomatriks is geskep deur die ry en kolom wat die dosent verteenwoordig uit te vee om positiewe interafhanklikheid in klasverband te ondersoek. Beide datastelle is daarna in Ucinet8 (Borgatti, Everett en Freeman 2002) ingevoer om twee netwerklêers te skep en die netwerklêers is daarna in Netdraw9 ingevoer om sosiogramme van die geheelontwikkelingsnetwerk te skep.

5.5 Data-ontleding

Sedert Moreno die eerste sosiogram geskep het, het navorsers ’n wye verskeidenheid maatstawwe ontwikkel wat gebruik kan word om sosiogramme op gemeenskapsvlak, maar ook op verbindings-, nodus- en groepvlak te ontleed (Borgatti e.a. 2002; Van Staden 2012; Robins 2015). Die keuse van maatstawwe vir hierdie ondersoek word vervolgens bespreek.

5.5.1 Komponente

Dit was eerstens nodig om te bepaal of ’n gefragmenteerde geheelontwikkelingsnetwerk ontwikkel het, met ander woorde om te bepaal of daar groepe losstaande nodusse is wat met mekaar verbind is, maar nie met die netwerk nie. So ’n losstaande groep nodusse staan as ’n komponent bekend.

’n Komponent is dus ’n groep nodusse wat met mekaar verbind is, maar nie met die res van die netwerk nie. Indien ’n KBG – soos in die geval van die groepe wat Saqr en Alamro (2019) bestudeer het – slegs aan hulle eie gesprekke deelgeneem het (figuur 3), sou die geheelontwikkelingsnetwerk uit elf losstaande komponente bestaan.

Figuur 3. Voorbeeld van ’n sosiale netwerk wat uit komponente bestaan (Saqr en Alamro 2019)

Daar sou voorspel kon word dat die geheelontwikkelingsnetwerk uit tien komponente sou bestaan omdat die elfde groep nie deelgeneem het nie. Maar die vorige studie het reeds bevind dat die studente verhoudinge met lede van ander KBG’s gebou het. ’n Student soos D2, wat aan al die aktiewe gesprekke deelgeneem het, kon byvoorbeeld ’n brug vorm wat komponente aan die geheelontwikkelingsnetwerk verbind. Daarom is daar eerder voorspel dat ’n gefragmenteerde geheelontwikkelingsnetwerk ontwikkel het.

5.5.2 Wedersydse verhoudinge

Die KBG-tegniek het vereis dat die studente verhoudinge met mekaar bou. Daarom dui wedersydse verhoudinge daarop dat twee studente positief interafhanklik was omdat hulle mekaar gehelp, ondersteun en gemotiveer het. Indien die verhouding net in een rigting gevorm het, is die twee lede nie positief interafhanklik nie omdat een van die twee by die verhouding baat sonder om self te gee. Dit kan op negatiewe interafhanklikheid dui, maar die leertaak is vroegtydig gestaak. Daarom kan dit ook bloot wees dat die studente nog nie kans gekry het om self te help, ondersteun en motiveer nie.

5.5.3 Sentraliteit van nodusse

Cela, Sicillia en Sanchez (2015) het ’n oorsig onderneem van die gebruik van sosiale-netwerk-analise om die doeltreffendheid van leer in e-leeromgewings te ondersoek. Volgens hierdie drie skrywers word twee maatstawwe in die meeste van die studies gebruik, naamlik sentraliteit en digtheid. Sentraliteit word bereken deur die in- en uitgraad van nodusse te ondersoek. Ingraad verwys na die hoeveelheid inkomende pylpunte (versoeke) wat ’n nodus ontvang het. Hoe hoër die ingraad, hoe hoër die sentraliteit van die nodus in die sosiale netwerk. Uitgraad verwys na die hoeveelheid pylsterte by ’n nodus, of die hoeveelheid kere wat ’n nodus versoeke om hulp, ondersteuning en motivering gerig het. Nodusse met ’n uitgraad maar geen ingraad nie dui op die teenwoordigheid van wedywerende leerders wat by die saamleergeleenthede baat sonder om self bydraes te maak.

5.5.4 Klieke

’n Kliek is ’n groepie nodusse wat dig verweef is, met min skakels na ander dele van die sosiale netwerk. ’n Kliek is nie noodwendig ’n goeie eienskap van ’n sosiale netwerk nie, omdat dit daarop kan dui dat van die lede van die groep nou saamwerk, maar nie maklik met ander deel nie. Die volgende algoritme van Ucinet is gebruik om die klieke te identifiseer: Network>Subgroups>cliques om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in kliekverband te ondersoek. 

5.5.5 Die k-kern

Die term k-kern verwys na die getal bure (verhoudinge) wat ’n nodus met ander nodusse gebou het (IBM Knowledge Center 2017). Die doel van die maatstaf is om al die nodusse met dieselfde getal verhoudinge te identifiseer. Daarom verwys ’n k-waarde van 1 na al die nodusse wat slegs een verhouding gebou het en ’n k-waarde van 2 na al die nodusse wat twee verhoudinge gebou het. Die doel is om die diggeweefde deel van die sosiale netwerk te bepaal, dus verteenwoordig die groep met die hoogste k-waarde die kern van die sosiale netwerk. Elkeen van die lede van hierdie groep nodusse met die hoogste k-waarde is met meer nodusse verbind as die nodusse met laer k-waardes.

Vir die doel van hierdie ondersoek is die volgende algoritme van Ucinet gebruik om die k-kern te identifiseer: Network>Regions>k-core. Hierdie diggeweefde deel is daarna verder verken om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid te beskryf.

 

6. Resultate

Die resultate word vervolgens beskryf.

6.1 Komponente

Anders as in die geval van Saqr en Alamro (2019) se bevindinge oor navorsing in groepsverband, het geen komponente gevorm nie omdat die studente die grense van hulle KBG’s oorskry het (figuur 4).

Figuur 4. Geheelontwikkelingsnetwerk met die dosent (EK)

Uit figuur 4 kan afgelees word dat al die aktiewe nodusse met ten minste een verbinding in die geheelontwikkelingsnetwerk ingeweef was. Aangesien H2 (onder figuur 4) ’n enkele verhouding met die dosent (EK) gebou het, het hierdie nodus afgesonderd geraak toe die EK-nodus verwyder is (figuur 5).

Figuur 5. Geheelontwikkelingsnetwerk sonder die dosent

6.2 Wedersydse verhoudinge

Uit figuur 5 blyk dat die meeste van die wedersydse verhoudinge tussen nodusse in die k-kern van die geheelontwikkelingsnetwerk gebou is. Tog het drie van die studente aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk ook daarin geslaag om wedersydse verhoudinge met lede van die kern te bou, naamlik I5, B6 en B7. I5 het ’n wedersydse verhouding met A7, ’n lid van ’n ander KBG, gebou en B6 en B7 het elk ’n verhouding met ’n lid van hulle eie KBG, naamlik B1, gebou. B1 het egter nie – soos B6 en B7 – aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk gefunksioneer nie.

Daar kan afgelei word dat positiewe interafhanklikheid tussen al die studente wat met wedersydse verhoudinge verbind was, ontwikkel het. Daar kan ook afgelei word dat baie van die nodusse in die kern van die geheelontwikkelingsnetwerk positief interafhanklik was.

’n Groot groep van die studente het egter nog nie daarin geslaag om wedersydse verhoudinge te stig nie. Studente soos I1 (links op figuur 5) en K6 (regs op figuur 5) is deur verskeie studente gehelp, gemotiveer of ondersteun, maar hulle het nog nie die taak opgeneem om medestudente te help, motiveer of ondersteun nie.

Die meeste van hierdie studente het aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk gefunksioneer. Nodusse soos D6, I2, I1 en A4 het voordeel getrek uit verhoudinge (stert van die grys pyl), maar nie self gehelp, gemotiveer of ondersteun nie. Studente soos F7, G6 en D1 het gehelp, gemotiveer en ondersteun, maar is nie self gehelp, gemotiveer of ondersteun nie. 

6.3 Sentraliteit van nodusse

Gemeet aan die uitgraadsentraliteit van die nodusse het baie van die studente hulp, ondersteuning en motivering van die verskeie studente ontvang (pylsterte). Verskeie studente het egter ook ’n hoë ingraad gehad, wat daarop dui dat hulle verskeie klasmaats gehelp, ondersteun en gemotiveer het. Vergelyk byvoorbeeld die ingraad van E6 en D2 (22). Daar kan afgelei word dat die twee studente (figuur 5) kernposisies geskep het terwyl hulle hulle netwerkvaardighede gebruik het om vinnige toegang tot tasbare en nietasbare hulpbronne te verkry.

6.4 Klieke

’n Totaal van 56 klieke het gevorm. Die grootste kliek het uit nege van die 41 nodusse bestaan, naamlik D2, D3, D7, E6, F2, F5, I3, K2 en K3 en die kleinste kliek uit drie van die nodusse, naamlik D2, F2 en G6. Beide hierdie klieke het uit lede van verskillende KBG’s bestaan, wat daarop dui dat interafhanklikheid in klasverband ontwikkel het. Aangesien die studente veronderstel was om mekaar te help, ondersteun en motiveer, dui die groot getal klieke daarop dat die studente daarin kon slaag om verskeie klasmaats as menslike hulpbronne te identifiseer.

Die rigting van die verbindings in die klieke word vervolgens gebruik om enkele van die positief afhanklike klieke te identifiseer.

Wedersydse verbindinge het in KBG C tussen drie van die lede gevorm, naamlik C1<–>C5; C5<–>C7; en C7<–>C1, wat daarop dui dat hierdie kliek – bestaande uit lede van ’n KBG – positief interafhanklik was.

Wedersydse verbindings het ook tussen twee lede van ’n KBG en ’n lid van ’n ander KBG gevorm, naamlik D2<–>E6; E6<–>D7; D7<–>D2, wat daarop dui dat ’n positief interafhanklike kliek oor die grense van ’n KBG gevorm het.

Die laaste voorbeeld dui daarop dat ’n positief interafhanklike kliek uit lede van verskillende KBG’s bestaan het, naamlik I5<–>B6; B6<–>B7; B7<–>I5.

Indien na ’n spesifieke KBG gekyk word, byvoorbeeld KBG E, kan afgelees word dat drie van die lede (E1, E3 en E6) positief interafhanklik was, maar dat geen kliek gevorm het nie omdat E6 en E3 nie direk verbind is nie (figuur 2). Daar kan dus afgelei word dat ’n mate van positiewe interafhanklikheid tussen die oorspronklike lede van KBG E ontwikkel het, maar dat geen kliek gevorm het nie.

6.5 K-kern

Daarna is die k-kern van die geheelontwikkelingsnetwerk (sonder die dosent) bepaal (figuur 6).

Figuur 6. Die k-kern van die geheelontwikkelingsnetwerk

Die kleur van die nodus dui aan dat die nodus deel vorm van ’n groep nodusse wat dieselfde getal verbindings met ander nodusse gebou het. In figuur 6 het die swart nodusse elkeen slegs een verhouding gebou, dus is die k-waarde van die swart nodusse 1. Hierdie nodusse lê aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk.

Die k-waarde van die twintig nodusse (rooi) in die kern van die geheelontwikkelingsnetwerk is 10, wat beteken dat elkeen van hulle 10 verhoudinge gebou het. Dit is vier meer as die vereiste ses verhoudinge per KBG-lid. Twintig nodusse het deel van die k-kern gevorm, wat impliseer dat hierdie 20 studente met 10 van die ander lede van die k-kern verbind was.

Vier van die nodusse het enkele verbindinge gekort om wel deel van die k-kern uit te maak, naamlik C4 en F1, wat nege verhoudinge gebou het en K1 en J4 wat elkeen agt verhoudinge gebou het. Behalwe vir D6, kon al die nodusse aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk toegang tot ten minste een van die lede van die k-kern verkry. D6 kon egter, deur sy verbinding met I5, wel toegang tot drie lede van die k-kern verkry (figuur 6).

 

7. Bevindinge en aanbevelings vir verbeterings van praktyk

Die belangrikste bevinding is dat sosiale-netwerk-analise ’n bruikbare metode bied om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in klasverband te ondersoek. Tydens die ontleding van die sosiogramme van die geheelontwikkelingsnetwerk is bevind dat geen komponente gevorm het nie, dus was al die aktiewe KBG-lede met ten minste een verhouding in die geheelontwikkelingsnetwerk verweef.

Die studente wat wedersydse verhoudinge met klasmaats gebou het, was positief interafhanklik omdat hulle mekaar gehelp, ondersteun en gemotiveer het. ’n Opmerking van K1, wat nie deel van die k-kern gevorm het nie, dui op ’n verband tussen die KBG-tegniek en uithouvermoë (Van Staden 2019a:463):

Learning occurs in many different ways. Some of which result in strangers becoming friends and it is really amazing when this occurs in an open distant learning environment. I have learnt and have been guided by my peers, who I do not know or have met.

Verskeie van die studente het nog nie wedersydse verhoudinge gebou nie, wat op negatiewe interafhanklikheid kan dui. Aangesien wedywerende leerders tot die ontwikkeling van negatiewe interafhanklikheid in groepe bydra omdat hulle neem sonder om self te gee, word daar aanbeveel dat sodanige studente in opvolgstudies vroegtydig geïdentifiseer word om die ontwikkeling van koöperatiewe leervaardighede te fasiliteer.

Bykans die helfte (20) van die 41 studente wat aktief aan die gesprekke deelgeneem het, het deel van die k-kern gevorm. Met ’n k-waarde van 10, het elkeen van hierdie studente binne die eerste ses maande meer as die vereiste getal klasmaats (6) geïdentifiseer wat hulle kon help om hulle leertake te voltooi. Daaruit kan afgelei word dat digtheid, anders as wat Toikkanen en Lipponen (2011) bevind het, wel ’n geskikte maatstaf bied om die doeltreffendheid van die saamleergeleenthede te beoordeel.

Volgens Liu e.a. (2017) is die akademies-swakker studente die aktiefste, daarom sou daar voorspel kon word dat die akademies-swakker studente in die kern verweef sou wees. Sosiale-netwerk-analiste is egter van mening dat die kenners in die kern van ’n sosiale netwerk verweef lê (Moreno 1934; Freeman 2004). Daarom word die finale resultate van die klas gebruik om die studente se netwerkposisies met hulle latere akademiese sukses te vergelyk (tabel 4).

Tabel 4. Netwerkposisie van die druipelinge en onderskeidingskandidate

Anders as wat Liu e.a. (2017) bevind het, was 11 van die 13 onderskeidingskandidate deel van die k-kern, wat daarop dui dat die kenners die aktiefste tydens die gesprekke van die KBG’s was (tabel 4). Vanuit hierdie netwerkposisies kon hulle maklik toegang tot tasbare en nietasbare hulpbronne verkry om akademies te presteer. Die netwerkposisies van die twee ander onderskeidingskandidate kan vanuit ’n koöperatiewe perspektief op leer verklaar word.

K6 het aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk gefunksioneer. Dit kan daarop dui dat hy ’n wedywerende leerder was omdat hy van verskeie studente se hulp, ondersteuning en motivering gebruik gemaak het, sonder om self hulp, ondersteuning of motivering aan te bied – al het hy oor die nodige kennis beskik. E5 was moontlik ’n individualistiese leerder omdat sy oor die nodige kennis beskik het, maar nie aan die gesprekke deelgeneem het nie. Geen besliste verband kan egter tussen netwerkposisies en uitstaande akademiese sukses bevestig word nie omdat die KBG-tegniek vroegtydig gestaak is. Verdere navorsing behoort gedoen te word om so ’n verband te ondersoek.

Liu e.a. (2017) se bevinding dat die akademies-swakker leerders aktiewer in ’n aanlyn omgewing was, kon nie bevestig word nie. Hierdie teenstellende bevinding kan te wyte wees aan die gebruik van netwerkdata wat deur leerbestuurstelsels geskep word. Die data moet verder ontleed word sodat slegs die verhoudinge waarop die navorser fokus geïdentifiseer word. Ek het gevind dat die swakste kandidate wel baie aktief kan wees sonder om enige verhoudinge te bou wat tot die vestiging van ’n KBG bydra. Sodanige interaksies behoort nie gebruik te word nie.

Die huidige studie toon dat die akademies-sterk kandidate by die meeste verhoudings betrokke was. Slegs een van die sewe druipelinge het deel van die k-kern gevorm, drie het nooit aan gesprekke deelgeneem nie en drie het slegs enkele verhoudinge gevorm. Die drie wat enkele verhoudinge gebou het, het aan die rand van die geheelontwikkelingsnetwerk gefunksioneer (tabel 4, figuur 6), vanwaar hulle toegang tot die regte menslike hulpbronne wat hulle kon help, motiveer en ondersteun bemoeilik is. Die sewende druipeling (C5), wat deel van die k-kern (tabel 4) gevorm het, is genader om te verstaan waarom hy gedruip het. Volgens C5 het hy ’n onvolledige e-portefeulje ingedien omdat hy by ’n nuwe werk begin het, maar hy het die volgende jaar weer ingeskryf en geslaag.

Gebaseer op hierdie besprekings, kan afgelei word dat sosiogramme, soos Saqr en Alamro (2019) ook bevind het, ’n praktiese metode bied om die doeltreffendheid van saamleergeleenthede op ’n betroubare manier te ondersoek. Daarmee word die bevindinge van verskeie ander studies bevestig, naamlik dat sosiogramme gebruik kan word om aannames oor verhoudinge in groepe te ondersoek (Moreno 1934; Freeman 2004; Philip 2010; Van Staden 2012; 2016b).

Een van die beperkings van hierdie studie was dat die sosiogramme nie aan die studente beskikbaar gestel is nie. Daar word aanbeveel dat sosiogramme in opvolgstudies aan die studente beskikbaar gestel word omdat dit (volgens Molina e.a. 2014) ’n manier bied om strukturele eienskappe op ’n eenvoudige manier aan deelnemers oor te dra. Die studente kan die sosiogramme gebruik om oor die doeltreffendheid van hulle netwerk- en koöperatiewe leervaardighede te besin.

 

8. Implikasies vir die praktyk

Wanneer ’n saamleertegniek soos die KBG-tegniek in die praktyk toegepas word, behoort die doel nie te wees om die tegniek rigied toe te pas nie, maar eerder om die ontwikkeling van saamleervaardighede in groepsverband te fasiliteer. Met ’n fokus op die ontwikkeling van saamleervaardighede, kon die studente toegelaat word om hulle nuwe vaardighede ook in ander kontekste toe te pas. Dit het daartoe bygedra dat die aktiewe lede van die klas hulself in ’n geheelontwikkelingsnetwerk verweef het wat tot akademiese sukses kon bydra as hulle hulp, ondersteuning en motivering van klasmaats ontvang.

Ek beveel dus aan dat studente toegelaat word om aan die besprekings van ander KBG’s ook deel te neem omdat dit hulle van geleenthede voorsien om die regte menslike hulpbronne in klasverband te identifiseer. Verskeie van die studente – insluitend een van die onderskeidingskandidate – het spesifiek genoem dat hulle sou uitval as dit nie vir die saamleergeleentheid was nie. ’n Moontlike verband tussen die KBG-tegniek en uitstaande akademiese prestasie is uitgewys, maar kan nie bevestig word nie omdat die tegniek vroegtydig gestaak is.

 

9. Slot

Die COVID-19-pandemie, wat sedert Maart 2020 veroorsaak het dat kontakonderwys wêreldwyd na aanlyn onderwys moes oorskakel, plaas die fokus op die doeltreffendheid waarop leer en koöperatiewe leer in aanlyn omgewings gefasiliteer en geëvalueer word. Volgens Buchs e.a. (2017) neig onderwysers in kontakomgewings om nie koöperatiewe leer te fasiliteer nie omdat hulle van mening is dat hierdie vorm van leer tydrowend is en ook nie maklik geëvalueer kan word nie. Beide hierdie probleme kan egter doeltreffend oorkom word indien tegnologie gebruik word om koöperatiewe leer te bevorder.

Die vorige studie het getoon dat studente in staat is om ’n aanlyn leeromgewing vir onderwysers doeltreffend te gebruik om KBG’s te vestig en dat sosiale-netwerk-analise ’n doeltreffende metode bied om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in die KBG’s te ondersoek. ’n Onverwagte uitkoms was dat studente ook aan die gesprekke van ander KBG’s deelgeneem het en só hulle verhoudinge oor die grense van hulle KBG’s uitgebrei het. Daar is vermoed dat positiewe interafhanklikheid ook op klasvlak kon ontwikkel, maar die vermoede is nie verder ondersoek nie.

Die doel van die huidige navorsing was om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid tydens die vestiging van KBG’s in ’n aanlyn leeromgewing op klasvlak te ondersoek. Die netwerkdata – of data oor die verhoudinge wat geskep is terwyl die studente mekaar gehelp, ondersteun en gemotiveer het – wat vir die doel van die vorige studie ingesamel is, is vir die doel van hierdie studie saamgevoeg om ’n sosiogram van die klaswye geheelontwikkelingsnetwerk te skep. Tydens die ontleding van die sosiogram is bevind dat ’n ongefragmenteerde geheelontwikkelingsnetwerk gevorm het aangesien elke aktiewe student met ten minste een verbinding met die geheelontwikkelingsnetwerk verweef was. Nadat die verbindings met die skryfster verwyder is, het een student verwyderd geraak, wat daarop dui dat die studente ook op klasvlak positief interafhanklik was.

’n Belangrike bevinding is dat ’n diggeweefde k-kern – bestaande uit 20 studente – gevorm het. ’n Vergelyking van die studente se netwerkposisies en hulle finale punte het getoon dat 11 van die 13 onderskeidingskandidate deel van hierdie k-kern gevorm het. Daarmee kon Liu, Chen en Tai (2017) se bevinding dat die swakste kandidate die aktiefste in ’n aanlyn omgewing is, nie bevestig word nie. Daar is egter, soos Brewer en Klein (2006) ook bevind het, ’n korrelasie tussen aktiewer deelname en beter prestasie gevind. Hierdie korrelasie bevestig aannames van netwerkteorie, naamlik dat die kenners in die kern van sosiale netwerke aangetref word.

Daar kan bevestig word dat sosiale-netwerk-analise ’n doeltreffende metode bied om die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid op klasvlak te ondersoek. Dit is ’n belangrike bevinding omdat die meeste navorsers op die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid in klein groepe fokus, sonder om in ag te neem dat studente die nuwe vaardighede ook in ander kontekste kan toepas. Gevolglik word die ontwikkeling van positiewe interafhanklikheid op klasvlak ook selde ondersoek.

 

Bibliografie

Avella, J. T., M. Kebritchi, S. Nunn en T. Kavai. 2016. Learning analytics methods, benefits, and challenges in higher education: A systematic literature review. Online Learning Journal, 20(2):1–17.

Borgatti, S., M. Everett en L. Freeman. 2002. Ucinet for Windows: Software for social network analysis. Harvard: Analytic Technologies.

Bewer, S. en J. Klein. 2006. Type of positive interdependence and affiliation motive in an asynchronous, collaborative learning environment. Educational Technology Research and Development, 54:331–54.

Buchs, C., D. Filippou, C. Pulfrey en Y. Volpé. 2017. Challenges for cooperative learning implementation: Reports from elementary school teachers. Journal of Education for Teaching, 43(3):296–306.

Cela, K. L., M.A. Sicillia en S. Sanchez. 2015. Social Network Analysis in e-learning environments: A preliminary systemic review. Educational Psychology Review, 27:219–46.

Cerezo, R., M. Sánchez-Santillán, M. Puerto Paule-Ruiz en C. Núñez. 2016. Students’ LMS interaction patterns and their relationship with achievement: A case study in higher education. Computers and Education, 96:42–54.

Chu, K.-H., H. Wipfli en T.W. Valente. 2014. Using visualizations to explore network dynamics. Journal of Social Structure, 14:1–24.

Creswell, J. en V. Plano Clark. 2007. Designing and conducting mixed methods research. Thousand Oaks: SAGE.

Cross, A. en R. Parker. 2004. The hidden power of social networks: Understanding how work really gets done in organizations. Boston, MA: Harvard Business School Press.

Diver, A. (red.). 2019. Employable scholars in Higher Education: Challenges and choices in times of austerity. Geneve: Springer.

Dominguez, S. en B. Hollstein. (reds). 2014. Mixed methods social networks research: Design and applications. New York: Cambridge University Press.

Fransen, J., A. Weinberger en P.A. Kirschner. 2013. Team effectiveness and team development in CSCL. Educational Psychologist, 48(1):9–24.

Freeman, L. 2004. The development of Social Network Analysis: A study in the Sociology of Science. Vancouver: Empirical Press.

Goodyear, P., S. Banks, V. Hodgson en D. McConnel (reds.) 2006. Advances in research on networked learning. New York, NY: Kluwer Academic Press.

—. 2006. Research on networked learning: An overview. In Goodyear, Banks, Hodgson en McConnel (reds.) 2006.

Haya, P.A., O. Daems, N. Malzahn, J. Castellanos en H. Ulrich. 2015. Analysing content and patterns of interaction for improving the learning design of networked learning environments. British Journal of Educational Technology, 46(2):300–16.

IBM Knowledge Center. 2017. K-Core. https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SS3J58_9.0.6/com.ibm.i2.anb.doc/about_k_core.html (2 Januarie 2020 geraadpleeg).

Jackson, D. en J. Temperley. 2006. From professional learning community to networked learning community. Referaat gelewer by die International Congress for School Effectiveness and Improvement (ICSEI). Fort Lauderdale: School Effectiveness and Improvement. (3–6 Januarie 2006).

Johnson, D.W. en F.P. Johnson. 2013. Joining together: Group theory and group skills. Boston: Pearson.

Johnson, D.W. en R.T. Johnson. 1994. Learning together and alone: Cooperative, competitive, and individualistic learning. Boston, MA: Allyn & Bacon.

Johnson, R.T., D.W. Johnson en E.J. Holubec. 2008. New Circles of learning: Cooperation in the classroom and school. Interaction Book Company: Edina, MN.

Liu, C. C., Y. Chen en S.D. Tai. 2017. A social network analysis on elementary student engagement in the networked creation community. Computers & Education, 115:114–25.

Lubbe, A. 2015. Cooperative base groups in Higher Education: The impact on Life Sciences students’ self-directed learning readiness. MEd-verhandeling, Noordwes-Universiteit.

Molina, J. L., I. Maya-Jariego en C. McCarthy. 2014. Giving meaning to social networks: Methodology for conducting and analyzing interviews based on personal network visualizations. In Dominguez en Hollstein (reds.) 2014.

Moreno, J.L. 1934. Who shall survive? A new approach to the problem of human interrelatedness. Washington: Nervous and Mental Disease Publishing Company.

Nam, C. en R. Zellner. 2011. The relative effects of positive interdependence and group processing on student achievement and attitude in online cooperative learning. Computers & Education, 56(3):680–8.

Philip, D. 2010. Social Network Analysis to examine interaction patterns in knowledge building communities. Canadian Journal of Learning and Technology, 36(1):1–20.

Robins, G. 2015. Doing Social Network Research. Thousand Oaks: Sage.

Ryymin, E., T. Palonen en K. Hakkarainen. 2008. Networking relations of using ICT within a teacher community. Computers & Education, 51(3):1264–82.

Saqr, M. en A. Alamro. 2019. The role of social network analysis as a learning analytics tool in online problem based learning. BMC Medical Education, 19(1). https://doi.org/10.1186/s12909-019-1599-6 (3 April 2020 geraadpleeg).

Senekal, B. 2013. Die gebruik van netwerkteorie binne ’n sisteemteoretiese benadering tot die Afrikaanse letterkunde: ’n Teorie-oorsig. Tydskrif vir Geesteswetenskappe, 53(4):668–82.

Suid-Afrikaanse Kwalifikasieraad. 1997. Proceedings and decisions of SAQA, SAQA Bulletin, 1(1):5–10.

Van Staden, C.J. 2012. Sosiale Netwerk Analise as metode om die deurlopende professionele ontwikkeling van die wiskunde-onderwysers van ’n sekondêre skool in Gauteng te moniteer. PhD-proefskrif, Universiteit van Johannesburg.

—. 2016a. A learning-oriented framework for integrating eportfolios in a post-graduate module in distance education. AAEEBL ePortfolio Review, 1(1):36–53.

—. 2016b. Ontleding van sosiogramme as metode om die doeltreffendheid van genetwerkte leer in ’n skoolgebaseerde wiskundevakgroep te ondersoek. LitNet Akademies, 13(3):672–718.

—. 2018. WhatsApp? Die ontwikkeling van ’n positief-interafhanklike e-praktyknetwerk tydens die samestelling van e-portefeuljes in afstandhoëronderwys. LitNet Akademies, 15(2):350–96.

—. 2019a. ’n Netwerkperspektief op die gebruik van koöperatiewe basisgroepe as tegniek om samewerking tydens afstandhoëronderwys te bevorder. LitNet Akademies, 16(1):421–72.

—. 2019b. Using an e-portfolio to demonstrate graduate-ness and employability. In Diver (red.) 2019.

Van Staden, C.J. en D. Van der Westhuizen. 2013. Learn 2.0 technologies and the continuing professional development of secondary school Mathematics teachers. Journal for New Generation Sciences. 11(2):241–57.

Toikkanen, T. en L. Lipponen. 2011. The applicability of social network analysis to the study of networked learning. Interactive Learning Environments, 19(4):365–79.

Xie, K., C. Yu en A.C. Bradshaw. 2014. Impacts of role assignment and participation in asynchronous discussions in college-level online classes. Internet and Higher Education, 20:10–4.

 

Eindnotas

1 Van Staden, C.J. 2019. ’n Netwerkperspektief op die gebruik van koöperatiewe basisgroepe as tegniek om samewerking tydens afstandhoëronderwys te bevorder. LitNet Akademies, 16(1):584–622.

2 Die k-kernmaatstaf.

3 Van Staden, C.J. 2019. ’n Netwerkperspektief op die gebruik van koöperatiewe basisgroepe as tegniek om samewerking tydens afstandhoëronderwys te bevorder. LitNet Akademies, 16(1):584–622.

4 Beskikbaar by https://arend.co / https://afrikaans.xyz, besig om na ’n nuwe webwerf geskuif te word.

5 ’n Spesiale soort sosiale netwerk wat uit die verhoudinge bestaan wat geskep is om mekaar te help, ondersteun en motiveer.

6 Die k-kernmaatstaf.

7 Die term ex post facto verwys na navorsing wat gedoen is sonder om vooraf die nodige toestemming te verkry om data in te samel.

8 Sagteware wat gebruik word om sosiale netwerke te ontleed.

9 Sagteware wat gebruik word om sosiale netwerke te visualiseer.

 


LitNet Akademies (ISSN 1995-5928) is geakkrediteer by die SA Departement Onderwys en vorm deel van die Suid-Afrikaanse lys goedgekeurde vaktydskrifte (South African list of Approved Journals). Hierdie artikel is portuurbeoordeel vir LitNet Akademies en kwalifiseer vir subsidie deur die SA Departement Onderwys.


  • 0

Reageer

Jou e-posadres sal nie gepubliseer word nie. Kommentaar is onderhewig aan moderering.


 

Top