金門大學學生生活與學習網絡特性研究

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《當代教育研究季刊》第二十二卷第一期· 2014 年 3 月，負 127-168 001:10.6151/CERQ.2014.2201.04

單單

金門大學學生生活與學習網絡特性研究

林i 明自* 摘要間立金門大學學生約80% .來自告精品縣市，學生組成型態是﹒撞地域之熔爐，且在金鬥無其他大學口J 貿交流，學生活動範間多受限於島內，是極適於研究社群網絡之獨立群體。本研究針對岡江金門大學士木與工程管理學系四個年級共四班179 位同學進行生活與學習網絡之問卷調查，利用網絡分析技術，探討同學社群網絡成形之原闕，以及網絡特性與學生成績及行為之關係。研究發現學生生活網絡末隨著年級而鬆散，但次團體數卻l 減少，可能因高年級學生獨立，性已提高。Y f*!學生投入學習時間較少、多數同學習慣獨自讀書、系上亦未鼓勵集體學習等閃素，導致學習網絡較生活網路疏離而出現碎裂現象 o 生活次闖體形成之 t 因則在於同宿，尤其大←才的首經常決定未來三年學生之社群網絡，日社團與性別也是組成次團體的重要因素，次團體在學業成績與出席率相較於全班Iii] 學具有較高之一致性，顯示同儕之影響不可忽視。本文為間內再次利用網絡理論探討學生網絡特性與意桶，研究結果可應用於學生輔導之規書IJ與教學之改善等工作。關鍵詞:大學生、次問體、金門、網絡 * 林↑tt5益，全門人一學土木b\] r 程管理學系副教絞(通，H\作首) 電 jO郵件:“[email protected] 位有;;11 則: 2013

'r

IH22 月; ~修正日期: 2013if4H24 H;接受日期: 2013 年 9 丹 24 H

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Contemporary Educational Research Quarterly

March,2014,Vo1.22,No.1,pp. 127-168

001: 10.61511CERQ.2014.2201.04

A Study of the Characteristics of NQU

Students' Sodal and Learning Networks

Shyh-Chyang Un*

Abstract

The features of the geological background of the National Quemoy University

students,80% of them from Taiwan,create morphology similar to that of a melting

pot. Since NQU students have fewer chances to interact with university students

in Taiwan,their sociallife can only be confined on Kinmen,and therefore,they

form an ideal isolated population for social network study. This research explores

the relationship between the academic performances and the social behaviors as well as the social and learning networks of 179 students of the Department of

Civil and Engineering Management at NQU. What is found is that their social

interaction is as frequent as before,but the number of social subgroups decreases

for senior classes. On the other hand,learning networks,in contrast with the

social networks,tend to be more fragmentary.The main causes may be threefold:

(l) senior students spend less time studying,(2) many students prefer to study

by their own,(3) the department does not provide courses that encourage group

learning. This research depicts that living together during freshman year can be

the most decisive factor,followed by club participating and gender identification,

in shaping students' social lives within the next 3 years. In comparison with the

entire class,students of a subgroup have more consistent academic performances

and higher attendance rates. This confirms the positive peer influence exerted by the subgroup. This research is a pilot study which applies network theorems

to analyze student social networks,and the result can be used to devise student

counseling and to improve the quality of teaching.

Keywords: college students,subgroup,Kinmen,network

* Shyh-Chyang Lin,Associate Professor,Department of Construction Engineering and Engineering

Manageme 訓，National Quemoy University E-mail: selin(a)nqu.edu.tw (Corresponding Author)

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林世強金門大學學生生活與學習網絡特牲研究 129 壹、緒論大學為培育專業人才之殿堂，然而大學中教授多專注於研究，教授通常是某領域的專家，不-定有!盟富的生活閱歷，在處理學生個人問題上未必出色(侯定凱譯，

2007 : 119)

'l吋此教授經常忽略對學生1=.活與學習之關注，缺乏對學生的瞭解，教學上較無法持續改進，對於大學教育而言是﹒大缺，國，殊不知「輔導學生是不朽的下題J (侯定凱譯，

2007 :

11 7)。另方.面，大學教師在教學與輔導工作上多未加以重視，甚至陌生，師生關係疏迫，學生未受到台宜的激勵，學習成效不彰，此普遍現象已導致大學教育之偏差與脫軌，如何捉升大學教學與輔導之品質是當務之急 O 一、研究動機與目的大學生是社會上之特殊族群，是以學校與宿舍為主要活動範間，人數與活動內容受到侷|喂，同儕對生活與學習之影響相當明顯，學生在社群網絡之位青-可能決定其生活方式與學習成效 o 學生輔導千頭萬緒，事倍功半，但部分」二作仍有科學方法可資依循，或口I解決部分困難點，如社群網絡分析可評量大學生人際與學習網絡之特性，發掘潛藏於學生團體中影響學習成效之風玄， l村此瞭解學生網絡特性對輔導工作必有助益，亦可提供大學教師教學之參考。二、課題探討本研究選擇離島之國立金門大學土木與工程管理學系作為案例，針對」至四年級共 179 仕學生進行學生社群網絡之調查，嘗試以網絡分析技術量化學生社群之演變，並建立網絡架構與學習成效之關條。4:文為首次學生網絡之研究，聚焦於單純之J主調有其必要性，選擇余門大學作

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《當代教育研究季刊》第二十二卷第期

130IContemporary Educational Research Quarterly Vo1.22,NO.1

為研究標的主tAl在於該校學生與外界或他校較無交流機會'-F擾度低，社群網絡單純且 -liT 視為純學生網絡，適合作為他校相關研究之標準範例 o 另，理工學系的選擇除了有研究之便利性外，學生普遍較為率真，符合本研究單純的調性 o 本研究主要探討之內容如以下五項: 1.低年級至高年級網絡架構之演變:山網絡變他的過料中探討學生間人際關係隨著時間趨於緊密或疏離，同時發掘其演變之原因。 2. 學生二欠團體之形成與作用:多數學生屬於某個或多個次團體成員，依學生相關之屬性與次團體特性，或可歸納次團體形成之原因以及次團體，對於學生學習成效可能產生之作用。 3. 個別同學在網絡中地位之影響:在某些社群網絡中，個別重要成員對整體網絡之韌性有其決定性作用，尤其在資源取得與資訊流通可能有其中介之功能與影響，重要中心成員之認定對學生輔導將有所助益。 4. 生活與學習網絡之差真:大學生活動主要在生活與學習，二者之差異可顯現同學投入學習的程度與同學日常活動之取向，並提供學校輔導工作之參考。 5. 學生背景與各種屬性在網絡中呈現之樣貌:性別、地域、成績、出席率等學生個人屬性是否於網絡中顯現出關聯性，屬性資料可能是決定成員在網絡位青之重要因素。為瞭解以上課題，本研究針對四個年級共同個班級進行問卷調查，建立個別學生在生活與學習之連結關係，並利用 UCINET 軟體計算相關網絡拈標，另以 Netdraw 繪製學生社群網絡圖，最後依各類指標訪談學生以釐清指標背後之成因與意義。

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林世強

金門大學學生生活與學習網絡特性研究 131

貳、文獻探討

一、大學生生活與學習概況

知名的卅界大學排名系統中「美國新聞與阿界報導」、「上海交通

大學惜界大學學術排名」、 'The QS World UniversityJ 、 'The Times Higher Education Supplement,THEJ 中，僅 THE 將教學(學習環境) 納入指標與權重(淡江大學品質保證稽核處，2011) ，如此也導致各校重學術而輕教學與輔導。由2005 年全國大王學生之問卷調查結果發現學生對於大學教育中「師生互動」、「主動學習」與「教學品質」之不滿意度最高(劉若蘭，2009) ，可知學習輔導應是提升學生學習意願最重要課題。雖然大學是培養學生獨立人格的場域，教授仍須對於學生生活及學習有深入之瞭解，方可導正學生偏秀行為，避免製造社會問題。教授必須思考教學品質是否有所提升，對學生之輔導是否盡心，對同學生活是否暸解，對學生日常學習是否關注等。人際關係問題是大學輔導單仕或諮商中心求助數量的第一名(許慧珊， 2008) ，但經常被大學教授所忽視，大學時期是學生尋找與人建立親情關條的階段，其發展的核心價值就是人際關條的學習，這對未來人際關f擎的發展至關重要(古芸妮，2008) ，但人際疏離卻是大學生學習倦怠四個因素之- (黃輯臻、林淑惠，2011) ，人際關係不僅影響大學生生活也會改變學習態度o 對學校而言，社會網絡(包括阿儕關1年、師生關1年、與行政人員關條)與教學品質對學校滿意度與忠誠度都有顯著直接或間接之影響(林俊瑩、吳面祿，2009) ，學生在情戚交流與網絡關條愈緊密，則對學校的滿意度也將愈高(Karatizi品， Power,Flemming,

Lennan,& Swanson, 2002) ，可見學生人際關係也是反映學校聲譽的闖

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《當代教育研究季刊》第二十二卷第一期

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大學四年是未來職場與生活的轉振點，專業知識的奠定，人際關係的開展，個人修為的營造皆在此關鍵問年，綜觀國內各大學學生日常生活與學習表現，口I發現訐多大學生虛擲四年光陰，尤其大學後段學生出席率低落，學習成效不佳，生活靡爛，大學教育不僅無法培養真正的大學生，亦在浪費社會資源。葉紹國(2009 )綜合相關研究指出，朋儕交往不只提供情緒與社會性支持、增進成熟的人際關係，而且影響一個人的自我戚與自我認|司發展，同時影響心智、態度、價值、抱負及許多社會心理特質的改變，大一學生在校結交到愈多新聞友，則其適應大學生活愈順暢。故同儕間互動(如相處或溝通)壓力最不易獲得舒解(黃報臻、林淑惠、劉響慧，2007) ，卻容易影響學習成效，若組成志同道合的次團體，則此類壓力就可能得以解除o 人際關係的形成在大住宿尤其重要，住宿對多數大一學生而吉是全新的經驗，但同宿是學生被迫接受次團體的人為力量，其影響卻是深遠的o 研究發現，住宿學生人際關條之成熟發展，高於與家人或親友!可住泣校外租屋的同學，但住宿生的學習與發展並未優於通勤生或與校外租屋同學(陳淑瓊，2009) ，同宿對學習必然有某種程度的影響，故張雪梅(2003 )認為，宿舍輔導應 ;白學務人員與教授共同投入，方能結合學校宿舍與學習。然國內探討大學高年級居住環境與學習發展成果關聯性的研究仍十分缺乏(陳淑瓊， 2009) ，因此大學生生活與學習同等重要，必須同等重視o 二、社會網絡理論

網絡 (network) 科學發展至今僅約15 年 (Watts， 2003: 87; Watts

& Strogatz, 1998) ，然而其應用範間日漸寬廣，尤其近年來網路理論因 Facebook 的風行而更受到注目，除實體可見之交通網絡(Gartner

&

Newman, 2004; Sen et aI., 2003) 及輸配電網 (Buldyrev， Parshani, Paul,

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林世強

金門大學學生生活與學習網絡特牲研究 1 133

&

PlUmper,2003) ，電腦網路 World-Wide-Web 與 Internet (Barabasi

& Albert, 1999; Cohen,Erez,Ben-Avraham, & Havlin,2000) ，疾病傳染 (Andreet aI., 2006) ，組織犯罪防治(Klerl心， 2001; Schwartz &

Rousel1e, 2009) ，反恐應用 (Bohannon， 2009; Krebs,2002) ，政 jfi 分析 (Adamic& Glance, 2005: 36-43) ，甚至癌症研究 (Chen， Blumm,

Christak凹， Baraba剖， & Deisboe吭， 2009 )皆可應用網路分析協助探究問題之解析，但目前應用最廣者仍為社群網絡(social network) 0 學校

社群網絡的研究並:不多見，美國曾針對高中學生種族與社群關條嘗試

以網絡概念進行分析 (Moody， 2001) ，並證實高中學生社群組成與課

和成績有相當料價之關聯性(Heck， Price, & Thomas, 2004) ，而在高等教育中，網絡技術可用以模擬大學之教學文他(teaching and learning culture) (Ro泊， Martensson, &Alvet旬， 20 11) ，其分析結果推論:經

營管理者可能無法以單一措施建立或維持大學優良之教學文忙，國大學教學受到許多人際弱連結(weak links) 的影響，連結不僅處於動態狀況且不易瞭解其特性，惟長期且多元的策略方可成功塑造優良之校園文他 (Roxaet aI., 2011 )。國內尚無利用網絡理論分析學生社群特性之相關研究，本研究嘗試以網絡理論探究大學生之社群結構與成悶，俾利於大學之教學與輔導工作。人際網絡是人與人之間關條所連結而成的複雜結構，人際關係是無形的且與距離無關，在網絡科學中定義此類關{率為連串;\ (degree) 連結可以是單向、雙戶j或無方向性，端視連結屬性而定。影響網絡動態行為是由整體架構模式與個別成員的iY點， node) 特性所決定。整體而盲，網絡架構可分規則型、隨機型、常態、分佈型或無足度型，網絡承受變化(如成員之離開或遭受攻擊)之能力依網絡架構而定，據研究 (Barabasi, 2009; Barabasi & Albert, 1999) ，多數社群網絡呈無尺度迪結 (scale free) 現象，此類網絡在隨機移除80% 之成員後仍可維持資Hl

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134IContemporary Educational Research Quarterly Vo1. 22,No. 1

之流通(但效率將降低) ，但若移除數位重要成員，即可造成網絡之裂

解 (Barabasi & Bonabeau, 2003) ，因此個別重要成員對網絡資訊之流

通與結構之維持極為重要。而重要成員之認定則屬個別結點之特性，成員在網絡依連結型態可能成為連結中心(degreecentrality) ，特徵向量

中心(eigenvector centrality) ，緊密中心 (closeness centrality) 或中介

中心 (betweennesscentrality) I 等，特定之角色在網絡資訊與資源之流通上具有不同地位與功能，成員間是否緊密連結而形成次團體(clique) 或離群成為孤立型網絡(component) ，口I據以評估整體網絡之緊密程度，從而瞭解網絡抵抗個別成員移除或計畫性攻擊之韌性，因此網絡理論應用在人際關條上，可提供數值定量之評估分析結果。一般而言，學生時代是人際網絡擴增的期間，但卻是高度均質 (homogeneous) 的網絡，畢-業後網絡規模則逐漸縮小 (Bidart&

Lavenu,2005)。針對荷蘭國中一年級 57 個班級的調查發現， r 性別」與「來自相同小學」為學生主要擇友依據，與成績表現無關(Lubbers, 2003) ，但到了高中，次級網絡之形成則與成績有關，成績好的同學相處在一起，成績不佳的同學亦形成團體，而變換朋友群司以改變其成機表現 (Flashman， 2012) 。當個人網絡有較多成員或交流，學生獲得高中文憑之機率較高，這可能是因人際網絡產生之社會規範與同儕壓力驅使學生行為更符合社會普遍要求(Eggens， van der Werf, & Bosker,

2008)。學生在學校若受到|司(齊的接納將讓學生對學校產生歸屬戚，進

而提高學習動機與成就國(Wigfield,Eccles, & Rodriguez, 1998) ，降低退學機率 (Hymel， Comfort, Schonert-Reichl, & McDougall, 1996) ，而

同學問亦可透過觀察與棋仿，獲得額外的學習成效(Lubbers,2003)。

1 連結中心為高連結數之結點，特徵向量中心為本身具令高連結度或常與連結中心連結之結

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林世強金門大學學生生活與學習網絡特性研究 135 以上研究 IIJ歸納社群網絡對學生人際關係與學習成效皆奇不|剖程度的影響， {旦國外文獻多在探討青少年社群網絡課題，其結果應用於大學生頗令人存疑，畢竟大學生與青少年在學習與生活方式有極大之羔異心而國內對大學生的研究則在強調|司儕關條與環境凶玄，對於社群網絡苦墨不多，尤其社群網絡巾學生關條之演變、學生次團體組成之原因與對學習成效之關聯性、個別學生在網絡中之角色等，尚未有科學化的評估，這些議題對深人瞭解學生群體行為極有助益，若學校或教授無法瞭解掌握學生社群網絡，將是教學與輔導之一大缺，國。三、研究對象之設定國立金門大學源自民國 86 年成立之國立高雄科學技術學院金門分部，歷經更名為國立高雄應用科技大學金門分部，改制為國立全門技術學院，於鼠國 99 年 8 月 1 r1 改名為國立余門大學 'FJ 前有 18 ~~所，日夜間學生人數約 3 ，000 人，其巾約有 80% 之學生來自寮J彎，學校可謂臺灣各地域之大熔爐，雖然如此，悶:全門為離島且無其他大學可資交流，學生校外活動亦非頻繁，內此學生社群顯現內緊情形，相對於熹灣|丘j 儕是相當特殊之大學生社群網絡，研究金門大學學生在生活與學習網絡之型態口I作為學校改善教學品質以及提升學生輔導機能之依據，同時亦可提供臺灣本島各大學瞭解學生網絡現況之範例 o 四、研究限制本研究聚焦於國立金門大學土木與工程管理學系之學生生活與學習網絡，其重點在於展陳學生網絡之建構與分析方法，及 IIJ能之應用，然而不同學校或學系學生網絡特性必然相異，次團體之組成原凶與演化亦可能不同於本案例，研究結論應用於他校或他系或訐需進行部分修改，以符合標的之特性，惟本研究之網絡分析方法與研究架構應足以作為相關研究之依據或參考。

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1« 當代教育研究季刊》第二十二卷第一期

參、研究方法

一、問卷調查幕於大學生在生活與學習交流網絡有所不同，本研究分別針對兩者進行調查，由研究人員提供班級之點名單，首先於上課時間請每位同學圈選經常生活在 a起的同學以定義為好友，並提醒同學勿太過「自作多情 J '以期獲得較嚴謹之回饋，點名單收回後，研究人員再發 F另一份相同之點名單，請同學圈選經常-起讀書的同學，回收後即完成該班級之問卷調查。;小;次調查未限制同學圈選人數，以自由選擇( free choice) (Newman, 2010: 41)之方式避免可能之資訊缺損。若發現異常之間卷，研究人員會詢問個別學生加以確認，例如，部分學生所填朋友人數不合理(過多) ，研究人員則請同學再次準確填寫，以過灑不良問卷 o 由於經常有同學缺席各類課程，因此針對缺填的同學，研究人員個別連絡填寫，以求每位同學皆完成圈遲。

二、資料蒐集

學生網絡之屬性資料則利用校務系統予以完備，由學務處提供同學缺曠課與戶籍資料，另研究人員至教務處調閱學生該學期成績，彙整學生問卷與各類屬性資料後，惡本資料庫即建胃完成，為避免涉及個人敏閻資料，學生在網絡位置皆以編號辨識，之後依設定之課題進行網絡分析。網絡分析過程中在確定社群之次團體後，研究人員即依結果詢問各次團體之成員，瞭解組成與結合之原因。

肆、結果與分析

金門大學學生來自臺灣各縣巾，另有離島保送名額每班 5 名，為建立學生地域屬性，本研究將學生戶籍(主要為原居住地)分類為北/中

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句 I l--l •| 強究世研性特絡網習學與活生生學學大同 J mt 金 /南/東/金門 CJt吉|1: 寄ULrli 、新北市、基隆市、桃闊縣、新北縣市; 中部:苗栗縣、畫中市、彰化縣、、南投縣;南部.嘉義縣、臺南市、高雄市、屏東縣，東部:有蘭縣、花蓮縣、臺東縣) ，以區分同學之地域特性，經彙整國立~門大學土木與工程管理學系同學基本資料如表I 0 本次調查方式產 liB 之成員關條真有方向性，學生圈選其好友之行為表示學生本身單向之認定，其認定之好友未必國選該生為好友，在此狀況好友關條呈單向之特性，在網絡園中之迎結山箭頭表示方向。經彙整四個班級的資料，不Ij ffl NetDraw 軟體繪製各班之學生生活與學習網絡圖如圖 l 至固 8 。表 1 資料 l936 5443 女/'J J 10/41 12/37 14/29 9/27 戶籍地 2 1 / 7 / 1 4 / 1 / 8 15/11/16/1/6 日 /6/22/0/2 7 / 8 / 1 7 / 1 / 3

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'e03 、.02 圓 8 大四學生學習網絡圖目視網絡固可發現，以生活網絡而吉，大一與大三較廣泛而緊密，大二與大四則較稀疏但有局部密集之現象。各班之學習網絡皆不若生活網絡般緊密，網絡國亦，'1-\現少數同學不喜多人的環境而獨自學習讀書，而大三之學習網絡出現→組孤立型網絡(固 6) ，有五位同學自成一格。該采高年級班級因歷年同學轉系、休學與退學而導致人數逐年減少，學生網絡亦經歷成員之離去與重組，原成員因此須重新開拓關條，生活與學習網絡隨年級似有疏離之現象， l:~確定此現象是否屬實，對於調查結果須作進 3步的調整。由於各班級人數不命，網絡分析所得之絕對數{且無法互相比較，因此*研究將班級人數以 50 人為基準將各分析如果予以lf規化 (normalization) ，其程序是將原始網絡 S( 連結數與次團體數) 依以下公式正規化轉換

"-HH

Fο = -FJ

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其中 S 為1E視他後之拈標 'n 為該班人數，其概念是將拈標隨學生數調整為 50 人之相應位 O 原始絕對數值與經正規化處理後之各指標女 n 表 2 與表 3 。學生于昀迪在 iij數為全班平均每位同學之關條數量，正規 1U是各年級之學生生活干均控告 Jfi數並未出現隨年級而有明顯變他之趨勢，然而學習網絡仍較生活網絡疏離 O 網絡分析中次團體為重要之特性~定義為該團體中任一成員皆與其他成員有連結，因此次團體成員之關條最為緊密，最某本之次團體為-三角形關條如圖切，若次團體有四位成員則關條如圖峙，本研究以 1 人:0'1最小之次團體進行調責與分析。原始的網絡具有方向性，其巾包含單向之關條，但同學問對彼此關條有不同之認知， 1::9 求更嚴謹的網絡關條，本研究捨去單向之連結，僅認可雙向之連結，此作法在網絡理論中稱為「對稱他」 ( symmetrization) ，對稱忙?是學生之社群網絡圖如圓10 至圖 17 '平均連結數與次團體數如表4 與表 5 。對稱他並正規t後之生活網絡平均表 2 學生平均連結數年級 _原始生活網絡連結數_正規化學習網絡連結數局i~~台正規化 λ 9.706 9.516 2.922 2.865 大 6.367 6.497 3.224 3.290

人

6.977 8.1日 2.698 3.137 人.四 5.944 8.256 2.028 2.817 表 3 學生網絡中二成員以上之次團體數 i F-級生活網絡學習網絡 !原始正規化原始 _正規化人- 45 44.117 7 6.863

人-

20 20.408 3 3.061 大」 24 27.907 5 5.814 人平同 17 23.611 1.389

(17)

林世強1 金門大學學生生活與學習網絡特性研究 I 143 a 三角形關係 b 四邊形關係圖 9 三角形與四邊形灰固體關係圓 .17 .30 ﹒哺 043

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圖 10 對稱化後大一學生生活網絡圖連結數約為未對柄化之 60% '學習網絡則約為未對稱他之 50% '對柄化後各年級之學習網絡呈現高度之破碎 _f仁， J.奄生數個孤立型網絡，但次團體數並未改變，其中學習網絡有分裂的現象，各孤立型網絡成員人數亦低，這似平隱含學生學習性格較獨立。生活網絡方面，低年級同學則尚在嘗試彼此瞭解，故網絡較為緊密，一旦關條樹立，可能如高年級般，逐漸形成次團體。對稱化前後網絡之差異原因可能在於某些單向關條之移除而增加網絡理論所謂之弱連你孤立型網絡( weakly connected

(18)

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144IContemporary Educational Research Quarterly Vo l.22,NO.1

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(19)

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(20)

146 IContemporary Educational Research Quarterly Vo1.22. NO.1

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04 .10 圖 16 對稱化後大四學生生活網絡圖

(21)

林世強金門大學學生生活與學習網絡特性研究 147 。可。4 0 51 。可 0 07 10 II

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078 表 4 對稱化後學生平均連結數年級 _版始生活網絡連結敏_正規化 _原始學習網絡連結教_正規化大 6.000 5.882 1725 1.691 大 3.837 3.915 1.429 1.458 大三 4.186 4.867 1.441 1.676 大四 4.111 5.710 0.833 1.157 表 5 對稱化後=成員以上次國體數年級生活網絡學習網絡原始 _LE#H七原始 _正規化大一 45 44.117 7 6.863 大一一 20 20.408 3 3.061 大三 24 27.907 5 5.814 大問 17 23.611 1.389

(22)

148 1Contemporary Educational Research Quarterly VoL22,NO.1

component) (Newman, 2010: 143) ，此類對稱他後網絡之獨立個體與孤立則網絡雖僅具單10J 之關條， 111羊肉加營造後仍IIJ建立雙向連結，間接聖密之下-網絡(giant component) 0 另，表 6 說明生活與學習次關體除大一之外，重疊關條並非十分明顯，同學在日常活動與學習之夥伴l 可以不間，反映同學在不|司領域會選擇不同l 個性的|司伴，以符合活動屬性，利於泊動之推展，而大-學生司能仍在摸索嘗試，旦關條穩定，生活與學習次開體可能將分流。表 6 對稱化後學習網絡次團體與生活網絡次團體之關係大一大- A三大門學習網絡次罔體數學習網絡次團體亦屬生活網絡次關體數 7 5 3 5 3

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學生社群網絡分析內涵包含有形的(1)個別成員在網絡中之位置與功能; (2) 次開體之組合成內與影響;以及(3)整體網絡之樣態與演1t:

;

而無形的資訊與資源的傳輸效率或阻礙亦是網絡分析重點，本文依有形與無形之課題針對對稱他後大學生之生活與學習網絡深人探討 o 一、有形之課題 (一)個別成員之位置與功能網絡連結中心與網絡特徵向量中心為網絡巾最重要之成員，連結中心為網絡中連結數最高的成員，而特徵向量中心則代表成員 LLih高連結數或連結之結點多為重要成員者，般而吉二者多為同一成員，本研究案例中，對稱他後網絡主要生活連結中心與特徵戶]量中心成員如表 7 。基本上二中心成員符合-般特，性，捏在1; 中心表示該成員交有廣闊，容易與他人相處而成好友， 'J]J 能是人緣故佳者，而特徵向量中心成員位居網絡

(23)

林世強金門大學學生生活與學習網絡特性研究! 149 表 7 對稱化後網絡主要生活連結中心與特徵中心成員之學號太平大二大i二大同連結 rll{.J、 56> 31 = 36 19= 38 10 > 15= 22 = 41 34 特徵中心 31 > 56 19 > 38 15 > 21 34 註 :A>B 表 A 數個較 B 高，亦即 A 重要們較 B 高。密集中心，有如網絡巾之 Hub 0 失去此二中心口 I能導致資司傳輸效率降低，也可能局部裂解網絡，凶此二中心成員在網絡巾之{占;對.重要之地位。導師或輔導人員 tlJ 透過網絡連結中心成員，瞭解|司學生活與學習動態 O (二)次團體之組合成因與影響人際關像是動態的網絡，本文調~之學生社群為當時同學的網絡型態，不代表 -f- .時刻仍能保持相同的樣貌，學生生活與學習網絡必然隨著時間而演{七，產生各種形式之分解與再組合，本文僅就調有當時之資訊進行分析與解釋，未來可針對低年級同學持續調贅，以瞭解相同族群隨著同年的時間演化之歷 tll o _{經網絡分析，一至同年級同學在對稱} t後生活與學習!原始網絡中合計有 _{122 組次團體(表 5) ，惟各次團體} 多有重疊，如前所述4:研究採最嚴格之次團體定義，故次團體之人數降低，數量偏多，若將次團體定義鬆綁為常見之方式:與組織中二位成員有連結即屬該次團體，則各年級次團體數將降低至如表 8 之情形，由圖 10 、 12 、 14 、 16 亦口I約略觀察 1M 除獨立個體外生活網絡內之成員幾乎已完全融為-體或二組次團體，此顯示各年級同學之凝聚力仍十分強朝，惟學習網絡仍因人數過少而呈現分離狀態 o 經訪談學生各次團體後，彙暫各類原川如表 9· 其中同宿為次團體形成之最重要內素，佔所;何次罔輔之 59.8% '尤其大一時同宿最能決定其未來交友情形，其次為社團與性別，課外活動如社闊、運動與志工是

學校重要核心( Quiroz, Gonzalez, & Frank, 1996) ，可提供非正式而有

(24)

1« 當代教育研究季刊》第二十二卷第一期

數一贈一

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綁一表一次團體數人數 47 24 大一生活學何 1 2 35 14 大三生活學習 2 4 33 15 大內生活學習 2 1 29 3 表 9 次團體形成之原國統計結果原因 _大﹒ _大一 _:λ;一三 _大四 _行計

付1的學習位活學習 !tYfi學何失活學習生活學習總計

[,ilYN 22 5 9 22 2 12 65 8 73 社團(含運動) 3 2 11 15 3 18 女性為主 3 2 8 2 2 15 3 18 至三門籍 9 2 11 12 遊樂 9 10 11 男女朋友 3 3 7 8 高 111 職岡校 2 2 4 2 6 參與研究 2 2 3 專題課程分組 2 不明原此l 3 6 6 的特性亦反映在個人運動時間上，單一性別的專科學生次團體較男女混合的次開體或無屬性的學生，從事運動的時間較多(黃淑貞、主敏草、洪文綺、吳齊殷， 2010) ，學校可加強社團輔導以提升同學的相互認同廠 O 另-→方面，金門籍同學於該系佔 19% '人數並不高，但因成員多為金門籍而形成次團體者有 12 組，比例不低，此現象與女性次團體現象類似，同學交友特性多傾向與自身背景相似的同學 (Bothner， Smith,

&

White,2010; McPherson& Smith-Lovin,1987) ，特殊或少數族群易於形

成次團體，因相同之背景因素產生內緊動力而突顯於網絡架構中，另金門籍同學形成次團體似乎隨著年級而分解融入整體網絡中，但也可能因高年級金門籍同學人數較少，無法形成或維持次團體。針對該系之次團

(25)

林世強金門大學學生生活與學習網絡村性研究的 l 體形成原肉之統計 flJ 發現，附專題製作或參與研究計畫而組成次罔體之現象極低，此亦顯示該是美末將專題製作列為必修，亦未鼓勵同學參與學術活動導致學術型次團體之貧乏 O 單向關條網絡對稱他至雙向關條網絡時，部分成員脫離關條而成為獨立個體，致使網絡縮小甚至分解，此現象可視為對整體網絡之腐蝕效

應 (corrosive effects) ，對稱他後之邊陸成員亦有口I能經網絡之演化而

近→步脫離主網絡，此潛在腐蝕個體在輔導玉作中司加以留意，鼓勵其參與各種活動提高白信心。輔導方式或口J 適當的公開網絡分析結果予潛在邊陸成員或獨立個體，使其瞭解自身在網絡之地侃與功能(Bothner et泣， 2010) ，促使改善其孤立之情形，避免進-步惡化。關於次團體在學業成積與出席率之表現上，卒研究將次團體各成員之學期總平均與缺曠日數(包合曠課、事假、病假)統計，計算該次團體成績與缺曠之標準偏差(standard deviation) ，再將該班之各次團體之標準偏差取平均值，與全班之平均標准偏差比較，如表10 '由於學習與生活次團體之差異並不明顯，因此本研究之標準偏差為合計學習與生活次團體之所得，標準偏差低者代表」致性較高。比較次團體與全班之平均標準偏差可反映眾所周知之同儕影響，次團體在各年級無論學業成績或出席率之平均標準偏羔皆低於全班之平均值，次團體成員間相互影響似乎產生 a致的行為模式，同時亦造成一致之結果，尤其以缺曠平均標準偏差最為明顯，次團體對學習態度之影響頗為重大O 表 10 各次團體與全班在學業成績與缺瞋平均標準偏差之比較項 Ij 學業成績缺曠情形年級大一- 大三大千三大問大一- 大二大三大問次團體 7.72 4.16 7.74 10.28 12.44 3.23 7.45 7.93 全班 9.68 7.94 8.93 11.96 17.71 6.72 11.10 日的

(26)

1« 當代教育研究季刊》第三十二卷第期

152 IContemporary Educational Research Quarterly Vo1. 22,NO.1

(三)整體網絡之樣態與演化以 H 視方法辨識網絡特性在小型網絡勉強可行，對於中大型網絡則完全無法評估，必須借助於數學運算，但幣體網絡樣貌仍可大致推論，本案例中，以對稱 1U是之網絡圖視之，很明顯的生活網絡遠較學習網絡緻密，如前所述，肉同學 H 常生活中投入學習的時間遺少於各類之活動所致，同時學習網絡出現數個孤立型網絡以及獨立個體，同學在學習上的交流似乎相當有限，也可能因學習較屬個人行為，形成網絡有其先天上的問難，但是有效學的學習網絡也不宜過大，否則無法安靜學習讀書。依作者經驗 '3~5 人可能是最佳之學習次開體規模，一般學術競賽也是大致如以上人數，日本大學內師徒制之研究窯主要教授，助教持與助于也約 3 ~ 5 人，若此推論合理，則該系 16 組學習次團體中有的組符合理想之人數，僅大二之一組有 6 人，此現象可能是成員的選擇及自然演忙的效果，因為理想次團體人數之限制，必然導致學習網絡之疏離，但各班學習網絡圖中仍有單獨-人、二人與線型之三人團體，將既有二至三人之鬆散小組結合成 3~5 人之次團體，或可提升學習之成效。生活網絡方面，隨著年級孤立型網絡與獨立個體逐年增加，若不考慮獨立個體，孤立型網絡在各年級的數量分別為，大一 (1) ，大二 (1) ，大三 (2) ，大四 (3) ，顯示同學問親密度漸喪失，獨立性則漸提高，此趨勢也造就部分同學關條成為維繫網絡重要之弱連結(如圖 12 之 23-51 、 30 48 '圖 14 之 12-44 、 10-35 、 10-39 等)。次團體為緊密的小型網絡，彼此關條經常建立在情戚與互信上，但次團體與整體網絡或其他次團體間

依賴某些弱連結(weak links) ( Roxa et 此， 2011) ，相互傳遞訊息與

資源，尤其在包含高度知識或技術之網絡(如大學教師或研究機構)

次團體更為封閉，對外聯繫多依賴資深成員(Tight， 2008) ，弱連結或口I改善此現象。比較單向連結的原始網絡與對稱他後之網絡可發現，各班原始網絡之高度連結在對稱他後產生分解，此意味部分單向連結在網

(27)

林世強金門大學學生生活與學習網絡特件研究: 153 絡之整體連結度上具有重要性，單向的連結代表關 1年雖不緊需但仍司營造成雙向連結，若此連結位處於次團體間或次闖體與主網絡問之弱連結，則此關條司視為輔導最點， [:口l 復雙向關條 flJ 將孤立則網絡連串 iY 至整體網絡，大二、大三與大同生活網絡之單向連結經營為雙!旬，即 nJ將獨立個體與孤立型網絡納入整體網絡中，增進同學問之交流， fkl 此加強弱連結可能是輔導工作當務之急 o 二、無形之課題:資訊與資源之傳輸效率對稱他後之生泊網絡資料顯示大 A 有較高之平均連結數與次團體數，其次為大三(如表 4 與表 5) ，高連結數代表同學對資訊的傳輸通路有較高之選擇性，一旦某段關條惡他或結束時，學生仍有管道與其他同學交流，不致強迫自己去經營另-段陌生的關 1年 O 資訊與資源之傳輸效率可依網絡直徑 (diameter) 表示，網絡宜結為網絡中最遙遠的三成員間之最少連結數，也是網絡緊密度的指標 o 對稱仕後生活網絡直徑如表 11 ，顯示各年級生活網絡緊密的程度，其中大二與大四生活網絡宜符最小，亦即同學關條最為緊密，大一則最為鬆散，此現象可能是大一同學問彼此仍在認識摸索中，成員的連結距離 (geodesic distance) 較其他年級遙遠，對大一同學而言，訊息若欲遍及整體網絡所經之連結數最高，乍看之 F傳輸效率似乎最低，但內大-所有成員皆屬單」網絡，未有獨立個體或孤立型網絡，內此資訊資源傳輸效率反而最高，其他年級因為.獨立個體或孤立型網絡，資訊的傳遞必須個別通知，傳遞效率皆低 o 若僅考慮、大三、大三與大閑之下網絡，圳大:之直徑最大，可能代表 11 對稱化後各班級生活網絡之網絡直徑大- 大三網絡直徑(宇-網絡人數) 27 (51 ) 12 (44) 網絡直徑/主網絡人數 0.529 0.272 大三 25 (35) 。.714 大問 7 (26) 。 269

(28)

154I Contemporary Educational Research Quarterly Vo1.22,NO.1

表整體同學風情較為淡薄，相對而言，大二與大四主網絡中同學關條緊密，可能已存在某種深厚的友誼，此現象與次團體之緊密程度類似，或可再深入探討。由網絡結構中可觀察出同學問資訊傳輸路徑，尤其部分資訊與資源之移動須以實際親身交流方可達成，例如同學筆記交流、休閒運動、專題製作等，此時無形之社群網絡即產生有形的交流 o 成員間資訊的傳遞與整體網絡特性有闕，由圖 18 右側呵發現，圓形尾部與幕次法則(power

law) 之長尾( long tail) 重疊 2 ，呈現所謂「富者更富J (rich gets

richer) 效應 (Simon， 1955) 3 ，此類單側訂單E (rightskewed) 的連結分

佈是多數幕次型網絡的樣貌(Newman， 2010: 249) ，本案例連結數與人數之關條(如固 18 )大致符合長尾特徵，屬軍次型網絡，網絡連結之害次現象形成原內主要是某成員擁有較高之連結而成連結巾心(人氣較旺，有較多的朋友) ，新成員加入時易與連結中心建立連結關條(成

為朋友) ，此成長 (growth) 和優先連結 (preferential attachment) 的

網絡形成機制將發展成軍次型網絡(Barabasi&Albert, 1999) ，此類型網絡之特性在於隨機移除多數成員時，雖資訊傳輸效率降低，整體連結性不易遭到破壞仍可保持相互聯結，但當少數之連結中心離去時，網絡可能發生分解或連結度F降而產生孤立型網絡，網絡必須大幅重組，方可維持資昂之流通 (Albert，Jeong, & Barabasi,2000) ，因此關於學生生

活網絡結構之維持，少數連結中心成員扮演重要之角色，該成員若離去 (休學、轉學、退學等) ，網絡勢必分解與重組，學校可利用這些特性導正不-良之生活網絡，於學生輔導時可能須加強中心成員的諮崗，使學生間之交流更為通暢，並致力輔導少數連結中心成員，以加強正面生活之影響力。 2 票決法則呈現連結度 k 與人數 N 之關係為 N= Ck啊，其中 C 與 α 為常數，而長尾則在說明軍次曲線之尾端數值較常態分佈史高且更長。 3 一般網絡連純度在高值處(位於右側，故稱單側右放) ，符合軍次法則之公式即可視為軍 ;欠型網絡。

(29)

林世強金門大學學生生活與學習網絡特件研究 155 30 25

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r3 人數

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其在台↑結果自由自荐 J欠;去買1) 20 10 5 O O 5 10 15 i車長主教圖 18 連結數與人數之間係伍、結論與討論一、結論本研究以離島之國立金門大學士木與工程管理學率四個年級同學進行學生生活與學習網絡之調查，依結果繪製網絡圖並分析各類指標與各種屬性之關條，嘗試解釋學生社群網絡特性以及對教學輔導改善之提議 O 分析結果 TIJ歸納如下，各年級之學習網絡較生活網絡鬆散，這反映學生投人學習時間較少，同時也與學校課程內容有關 o 學生次團體形成主要因素分別為: r司宿，社團，女性，金門同籍等，潛藏於次團體的|司儕壓力使得成員之上課 1 1-\席中與成績布高於全班平均之一致性。學生生活與學習網絡隨著年級出現孤立型網絡增加的現象，網絡有逐漸分解的趨勢，觀察各年級生活網絡之分裂情形，口 J推論可能有以 F 玉個原國: 1.成員間意見不合或分歧:隨機型網絡經常因內部成員意見不合而

(30)

能再分裂，金門大學學生生活網絡隨時間之演進獨立網絡持續增加，似乎也呼應隨機型網絡分裂之現象。 2. 成員疏於聯絡:友誼之維持其實相當耗費時間與資源、 (Riley

&

Eckenrode, 1986) ，大」同學在同學友誼之營造尚在摸索的階段，一旦成形固定，其他次要的朋友雖不致於不合，但將不易維持緊密關條，漸疏於聯絡，最終於高年級時友誼網絡將行分割，也因此大學並非在擴大自己的交友圈，而經常在製造小圈圈，因此高年級之生活網絡較為碎裂O 3. 成員間友誼之不平衡:友誼可長久維持經常是因兩人對友情的付出與回報大致相等，若一-方付出較多而回報較少時，則該方可能要求對等相待，或放棄此段似若單向之友誼，此現象稱為平衡理

論(Balance Theory) (Davis, 1963) ，因此若網絡間部分成員

間關條出現不平衡且無法獲得相等對待時，網絡將出現分裂，同

學生活網絡經數年的發展，必然有不平衡之情形，此情形是無法一直維持，故網絡之裂解勢必產生，尤其高年級更為明顯O

社會網絡之類別主要分為二類:目標導向型網絡(goal-directed networks) 與隨機型網絡 (serendipitousnetworks) ( Kilduff& T悶，

2003: 88-91 )。目標導向型之形成經常基於成員間有共同之目標而組成，因此形成較迅速，成員特性較一致，網絡具有領導人物，目標達成或失敗後網絡將產生較劇烈之變忙。相對的，隨機型形成緩慢且以二成員為成長之基本元素，無目標性，成員特性較多樣，亦較無領導人物，網絡之形成多基於二成員之共同背景或嗜好。金門大學學生學習網絡符合目標導向型特 J性，學習網絡各次團體之結合具有一致的學習目標，除了部分自我學習的同學外，同學問皆組成小型且分散之獨立網絡(或次團體) ，各學習次團體之領導人可能不明顯但應有此人，同時成員之特性一致，在學期結束或學生畢業則學習網

(31)

林世強金門大學學生生活與學習，網絡特牲研究 157 絡將結束或轉他為生活網絡。金門大學學生生活網絡則應歸類隨機型網絡，此網絡多以「兩兩相交」之一店。本型態、隨機成長成型，無特定 H 標，幾乎涵蓋所有學生，故呈現成員之多樣性，這是生活網絡的特性。二、討論大學生是十分獨特的族群，高巾職學生初次離開家庭進入同儕朝夕相處的環境，開始營造人際關係，並逐漸形成網絡以及組成次團體，隨著時間演逛，網絡犀生分解與組合，次團體也將閃此而增減車在且 O 學生社群網絡與其他類型網絡相間皆是在動態演進過科中，網絡成員'f定時進入或離去，成員間關 1年亦隨著時間而改變，若針對某班級進行長期之調查，將可觀察該班級學生社群網絡之演忙，以及個別同學之網絡處境，尤其是邊障學生之標定，學校之教學與輔導可依學生社群網絡特性進行調整改善，以提升學生學習成效與品質 o 本研究依探討課題可彙整如下之推論並提出改善之建議。 1.低年級至高年級網絡架構之演變:若不考慮個人型的獨立網絡， ~f 稱正規化後同學之生活網絡隨著年級孤立型網絡有增加之趨勢，且同年級的學習網絡平均連結數偏低，說明大問課程學分數已少，課業壓力亦低，科 H 的重要性下降，同學已漸有離開學校的心情，於是投人學習的心力二十.足，因此同學問學習交流趨於疏遠。學生生活與學習網絡隨年級而疏遍，雖然高年級同學較為獨立，卻也形成小圈圈之交友模式，相當不利於學習，學校或可規劃課程以加強同學問情戚。 2. 學生次團體之形成與作用:由各年級次開體形成原因之調查，口J 納歸出重要性依序為同住，社間，女性，全門籍，避樂等，其中同住對次閹體之形k兒子j相高比例之決定性，學校若欲做好輔導，必須在宿舍之分自己與管理著力， ~J 宿舍也是生活教育與學習人生

(32)

«當代教育研究季刊》第二十二卷第期

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之場所(張雪梅， 2003) ，尤其大 A 是受教成功的關鍵期(葉

紹國，2009) ，大---_&同宿可能決定同學未來四年朋友之組成，

若能使住宿同學養成良好之生活與學習態度，則可形成優良的社

群與學術型次團體。社間或運動隊伍亦易於形成次團體，基於相

同興趣自然凝聚戶l心力，可發展同學認知與非認知方面之潛能

( Huang & Chang,2003) ，而女性同學在該系人數較少與全門

籍同學類似，二者屬少數族群，具有相同性別與特殊背景提高組成次團體之機率，然而女性團體較屬自然l村章，地域型之次團體則應鼓勵融入網絡中，方不致侷限視野與思維，多樣性交流對大學生人格之塑造有正面之作用。一起遊樂對組成次團體是一種助力，此項因素與社團及運動隊伍相似，只是興趣更為廣泛複雜不至於走向偏途。次團體形成因主多樣，但學校口I利用此類次團體之存在，嘗試導向健康之活動，避免學生因玩樂而荒廢學業。學校除加強個別中心成員之實施輔導外，次團體集體諮商也是不可或缺，營造健康次團體生態，有助於班級同學生活與學習之良性發展。 3. 個別岡學在網絡中地位之影響:社群網絡中各成員地位並不相等，少數重要成員或中心成員可接觸更多資訊或參與更多討論，成為網絡中關鍵人物，在大型網絡中此類重要成員僅約佔網絡總成員之 20% '但擁有 80% 之連結 (Barabasi， 2003)。學生在網絡中也非地位相同，有同學占據網絡連結中心或中介中心，另外有些同學卻是仕於網絡之邊陸甚至不與人來往，在輔導同學時確實須「因材施教 J '可能不能完全一斗見同仁，這或許就是輔導的困難所在。但中心成員因保有既有之優勢，對於網路組織之變革經常是相對保守甚至抗拒，因此中心成員多非改革之敢動者 (Roxa et al., 2011) ，因變動可能損及中心成員之地位或遭其他

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林世強金門大學學生生活與學習網絡料性研究 r 159 成員質疑。學校應鼓勵次團體間之交流，建立互相尊重與信怔某礎，避免次團體閃孤立而脫離整體網絡形成孤立網絡( Kez缸， 2004) ，強他哥哥連結功能，使資訊得以在次團體間流通，避免遭中心成員之過j膚、或阻礙 (Roxaet aI., 2011)。而理想的學習網絡口J能是並存且重疊之 3-5 人次團體，此模式兼具適宜之學習人數與良好次闢體之交流，或吋提高同學之學習成效。 4. 生活與學習網絡之差要:學生生活網絡遠較學習網絡密集頻繁，合理的解釋應在於該志同學投入學習的時間遺低於其他活動，學習互動之時間與機會皆少，無法形成密集之網絡，凶此學校若能增加集體型作業、報告或專題，則可加強同學在學習上之交流進而形成合宜的學習網絡。 5. 學生背景與各種屬性在網絡巾呈現之樣貌:本立涵蓋之學生屬性主要有性別與地域二類，卒;研究發現少數族群易於形成次團體，有女性次團體與金門籍同學次團體，該校案;贊其他縣、市學生並無特殊之聚集現象，消 5耳 ttt域型次圍體與鼓勵次團體交流應是學校努力的工作，開放與多元絕對有益於學生價值觀與視野之成長。國內各大學之外籍生與陸生已逐年增加，這類同學在學校網絡所扮演的角色以及對原網絡結構之改變將逐漸顯現，如何影響學生網絡結構將是非常值得觀察的未來事件，齒，外籍生與陸生人數增加時，學生群網絡將更多樣複雜，更不易分析或輔導，網絡技術司提供明確壘忱的人際關條輪廓，結果將可作為學校一股生與交換學生網絡分析之參考，對學生輔導與教學品質之提升應有所助益。本;立;為國內前次利用網絡科學採討大學生之生活與學習網絡特性，對於同學社群的暸解相當具有參考價值，或可推廣至各級學校之輔導與教學單仰，共同改進我國教育事業。

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1« 當代教育研究季刊》第二十三卷第期

160I Contemporary Educational Research Quarterly Vo1.22,NO.1

A Study of the Characteristics of

NQU Students' Social and Learning

Networks

Summary

Introduction

Four years of college life is the turning point of a person's career since during these years students are developing their professional knowledge, exploring their interpersonal relationships and enhancing their personality. For college administrators,it is significant to observe and to analyze the social networks of students because the networks may be decisive to a student's personality development and to the performance of the school. To find out the effects of social networks on students' learning and life,we select a university in Kinmen to be a case study. The features of the geological backgrounds of the National Quemoy University (NQU) students,80% of them from Taiwan,create morphology similar to that of a melting pot. Since NQU students have fewer chances to interact with university students in Taiwan,their sociallife can only be confined on Kinmen,and therefore,they form an ideal isolated population for social network study. This research explores the relationship between the academic performances and the social behaviors as well as the social and learning networks of 179 students of the Department of Civil and Engineering Management at NQU. The results of this study can be useful data for student consultation and improvement of teaching for the reference of the other universities.

Method

This study employs social network analysis methods to develop the learning and social networks of NQU students with the data from

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林世強

金門大學學生生活與學習網絡特科研究 I 161

direct surveying. The students of four classes of Department of Civil and Engineering Management were asked to provide the surveyors with a list of their learning partners and social friends. Surveys were conducted on a Free Choice basis to prevent possible information losses. By the nature of the survey,the social relations are essentially directiona

l,

and therefore,the one-way relations in learning and social network had to be symmetrized before further analysis. With help of the UClnet software,some network indices were evaluated and their implications were explored. On the other hand,with the help of more computation and comparisons,the topologies of the two networks were obtained and student clusters were identified. Especially,some outliers of student networks can be pinpointed,and the network collective behaviors may be predicted. Furthermore,the correlations of clusters and the academic performance were also obtained and a clear positive correspondence was found. By interviewing the students,the causes of clustering could be clarified and categorized.

Results

The topology of student networks is scale-free like a structure with several features. One of them is that a few hubs (popular students) have more connections but most students are with only limited connections.It implies that in the social network

,

the status of every participant is not equal. The causes of formation of student social subgroups are,in this order, sharing dormitory rooms during freshman year,participating the same clubs,having the same gender identification,and the geographic factors. This finding tells us that the freshman year can be a predictor for students' social life in next three years. For those students isolated from the social networks,they are consulted and encouraged to join the networks. Generally speaking,for senior-year students,social and learning networks tend to be more dispersed and relationships are more fragmentary. The students' relationships seem to become closer within their own subgroups,but the number of subgroups drops. Student social circles are shrinking as they entering senior years. This phenomenon may be due to: (1) Frictions among members leading to subgroup dissolution. (2) Lack of frequent interaction among members resulting to the separation from the subgroup. (3) The long term imbalance

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Contemporary Educational Research Quarterly Vo1.22,NO.1

of friendships causing relationship turning sour. Great amount of time and resources is needed to keep each friendship intact, but for college students,they may not have that luxury to invest too much energy on broad relationship. One of the most urgent tasks for the college consultation division is to bring back the isolated students for their social networks because they may be potential problems to our society.

Conclusion and Discussion

What is found is that the social networks do not become fragmentary,

even though the number of subgroups decreases for senior classes. On the other hand,learning networks,in contrast with the social networks,tend to be more fragmentary. The main causes may be threefold: (1) students spend less time studying, (2) many students prefer to study by their own, (3) the department does not provide courses that encourage group learning. This research depicts that living together during freshman year can be the most decisive factor, followed by club participating and gender identification in shaping students' social lives within the next 3 years. In comparison with the entire class, students of a subgroup have more consistent academic performances and higher attendance rates. This confirms the positive peer influence exerted by the subgroup. This research is a pilot study which applies network theorems to analyze student social networks,and the result can be used to devise student counseling and to improve the quality of teaching.

參考文獻

古芸妮 (2008 )。自在的穿梭於人群之間一人際關係的意義與內涵。載於黃政昌(編) ，你快樂嗎?大學生的心理衛生(頁110 )。臺北市: 心理出版社。

[Ku,Y.-N. (2008). Shuttle within people freely 一 The meaning and contents of interpersonal relationship. In C.-

c.

Huang (Ed.),Are you happy? Mental health of college students (p. 110). Tai悶， Taiwan: Psychological publishing. ]

(37)

林世強

金門大學學生生活吳學習，網絡特性研究 11 的

林俊瑩、吳白‘正是(2009) 0JIlt. 會網絡、教學品質對晝灣地區大學生的學校

滿意度與忠誠度之影響。教育學刊， 33 ' 75-114 。

[Lin,

c.-Y

, & Wu, B.-L. (2009). The effect of social network and teaching quality on college students' school satisfaction and loyalty in Taiwan.

Educational Review,33,75-114.]

侯定凱(譯) (2007) 0 H. R. Lewis 箭。失去靈魂的優秀哈佛如何忘卻其教育宗旨。臺北市:張老師文化。

[Lewis, H. R. (2007). Excellence without a soul: How a great university (orgot education (D.-K. Hou, Trans.). Taip剖，Taiwan: Living Psychology Publishing. (Original work published 2006)]

張雪梅 (2003 )。學生住宿生活與高等教育歐美大學與我國大學宿舍輔導管理之比較。教育研究，116 ' 146-158 。

[Chang, S.-M. (2003). Dormitory life and higher education -- A comparative study of dormitory guidance and management difference between Euro-American and Taiwan's universities. Journal of Education Research,116,

146-158.]

淡江大學品質保證稽核處 (2011) 02011 年我國大學學術聲譽排名研究。

有「北市:作者。

[Tamkung University Office of Quality Assurance and Audit. (20 II). A study of ranking o(Taiwan:~ universi矽 academicstanding in 20//. New Taipei

City: Author. ]

許慧珊 (2008 )。人際關{系的進與退人際衝突與岡境。載於黃政凸 (編) ，你快樂嗎?大學中的心理衛生(頁 168 )。臺北市:心理出版社 o [Hsu, H.-S. (2008). Advance or backward in social relationship 一 Conf1 ic“ and dilemma of social life. In C.-c. Huang (Ed.),Are you happy? Mental health of college students (pp. 168). Taip剖， Taiwan: Psychological publishing.]

陳淑瓊 (2009 )。不同居性類型的大學生在校園投入與心理社會發展上的差異。載於張三TZ梅、彭森明(編) ，台灣大學生的學習歷程與表現(頁

317)。臺北市:國:ir.晝灣師範大學教育評鑑與發展研究中心出版。

[Chen, S. C. (2009). The differences of investment in campus and social development for various resident styles of college students, in learning process and performances of Taiwan 's college students. In S. 心1. Chang

& S.-M. Pan (Eds.),Learning processes and performances o(Taiwan:~

college students (p. 317).Taip訓，Taiwan: Center for Educational Research and Evaluation,NTNU Press.]

(38)

黃淑貞、王敏華、洪文綺、吳齊殷(2 010 )。青少年同儕社會網絡和社會心理因素與身體活動之相關研究。健康促進與衛生教育學報. 34 . 33-54 。

[H閏月， S.-J.,Wang, M.-且， Hung, W.-仁， & Wu, C.-I. (2010). Association of social networks,psychosocial factors and physical activity of adolescents

Journal of Health Promotion and Health Education,34,33-54.]

黃盟臻、林淑息((20 II) 0 I 大學 ~t 學習倦怠量表」之編製。教育與心理研究. 34 (4) •73-95 。

[Huang,Y.-仁，& Lin,S.-H. (20 II). The development of academic burnout scale for college students.Journal of Education and Psychology,34(4),73個95.] 黃輯臻、林淑惠、劉響慧 (2007 )。大專院校學生的壓力來源與因應方式

之研究。教育與心理研究 '30 (2) '147-174 。

[Huang, Y.-c., Lin, S.-H.,& Liu,X.-H. (2007). Sources of stress and coping strategies adopted by technology and junior college students.Journal of Education and Psychology,30(2),147-174.]

葉紹國 (2009 )。想要與需要之間論大一學生的適應與發展。載於張雪梅、彭森明(編) .台灣大學毛主的學習歷程與表現(頁 141

179)。臺北市:國立臺灣師範大學教育評鑑與發展研究中心出版。 [Yeh, S.-K. (2009). Between wants and needs -- About the adaptation and

development of freshmen, In S.-M. Chang & S.-M. Pan (Eds),Learning processes and performances ofTaiwan:~college students (pp.141-197).

Taipei,Taiwan: Center for Educational Research and Evaluation,NTNU Press.]

劉若蘭 (2009 )。從大學生對教育過程及學習成果的滿意度談教育品質的提升。載於張雪梅、彭森明(編) .台灣大學生的學習歷程與表現(頁

325-345)。臺北市:關立臺灣師範大學教育評鑑與發展研究中心出版。

[L間， R. L. (2009). Discussions of improvement of educational quality based on the degree of satisfaction of college students' educational process and learning achievement. In S.-M. Chang & S.-M. Pan (Eds),Learning processes and pe':formances of Taiwan

s

college students (p. 317). Taipei,

Taiwan: Center for Educational Research and Evaluation,NTNU Press.]

Adamic,L. A.,& Glance,N. (2005). The political blogosphere and the 2004 U.S. election: Divided they blog. Proceeding of the Third International Workshop onLink Discovery (pp. 36-43). New York: ACM.

(39)

林世強

金門大學學生生活與學習制絡特性研究! 165

Albert, R.,Jeong, H.,& Barabasi,A. L. (2000). Error and attack tolerance of complex networks. Nature,405,378-382.

Andre, M., Ijaz,K 叫 Tillinghast， J. D., Krebs,V. E., Diem, L. A., Metchock, 且， et al. (2006). Transmission network analysis to complement routine tuberculosis contact investigations. American Journal of Public Health,

97,470-477.

Barabasi, A. L. (2003). Linked. How everything is connected to everything else and what it means for busin側， science. and everyday life. New York:

Plume.

Barabasi,A. L.(2009). Scale-free networks: A decade and beyond. Science,325,

412-413.

Barabasi,A. L.,& Albert,R. (1999). Emergence of scaling in random networks.

Science,286,509-512.

Barabasi,A. L., & Bonabeau, E. (2003). Scale-free networks. Scient!fic American,288,60-69.

Bidart, C., & Lavenu, D. (2005). Evolutions of personal networks and life events.Social Networks,27,359-376.

Bohannon,J. (2009). Counterterrorism's new tool:

‘

Metanetwork' analysis.

Science,325,409-411.

Bothner,M. S.,Smith,E 底， &Whi峙，H. C. (2010). A model ofrobust positions in social networks.AmericanJ，οurnalofSοciology，]]6,943-992.

Buldyrev, S. v., Parshani, R., Paul, G. , Stanley，且， & Havlin, S. (20 I0). Catastrophic cascade of failures in interdependent networks. Nature,464,

1025-1028.

Chen, L. L., Blumm,N.,Christaksi且， N. 8.,Barabasi,A. L.,& Deisboeck, T. S. (2009). Cancer metastasis networks and prediction ofprogression patterns.

BritishJournal ofCancer,101,749-758.

Cohen, R.,Erez,K., Ben-Avraham,D.,& Havlin,S. (2000). Resilience of the internet to random breakdowns. Physical Review Letters,85,4626-4628. Davis,J. A. (\ 963). Structural balance,mechanical solidarity,and interpersonal

(40)

Contemporary Educational Research Quarterly Vo1.22,NO.1

Doreian, P. (2002). Event sequences as generators of social network evolution.

SocialNetwork.亨， 24， 93-119.

Eggens, L., van der Werf,M. P. C.,& Bosker,R. J. (2008). The influence of personal networks and social support on study attainment of students in university education. Higher Education,55,553-573.

Flashman,J. (2012). Academic achievement and its impact on friend dynamics.

Sociology ofEducation,S5( I),61-80.

Gartner, M. T., & Newman, M. E. J. (2004). Diffusion-based method for producing density equalizing maps. Proceeding of National Academy of

Science ofUSA,101,7499-7504.

Heck, R. H., Price, C. L., & Thomas, S. L. (2004). Tracks as emergent structures: A network analysis of student differentiation in a high school.

American Journal ofEducation,110,321-353.

Huang,T.氏， & Chang,S. M. (2003). Academic and cocurricular involvement:

Their relationship and the best combinations for student growth. Journal

ofCollege StudentDevelopment，旬， 391-406.

Hymel, S., Comfort, C., Schonert-Reichl, K., & McDougall, P. (1996). Academic failure and school dropout: the influence ofpeers. InJ.Juvon 凹，

& K. R. Wentzel (Eds.), Social motivation: Understanding children's

school adjustment (pp. 313-345). Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Karatizi蹈， A., Power, K. G. , Flemming,J.,Lennan, F., & Swanson,V. (2002) The role of demographics, personality variables, and school stress on predicting school satisfaction/dissatisfaction: Review of the literature and research findings. Educational Psychology,22(1),33-50.

Kezar, A. (2004). What is more important to effective governance: Relationships,trust,and leadership,or structures and formal processes?

NewDirections戶rHigher Education,127,35-46.

Kilduff, M., & Tsai, W. (2003). Social networks and organizations. London,

UK: Sage.

Klerks, P. (2001). The network paradigm applied to criminal organisations: Theoretical nitpicking or a relevant doctrine for investigators? Recent

金門大學學生生活與學習網絡特性研究

單單