基于价值共创理论的在线教育价值投入-产出度分析.pdf

Vol.33 No.10 202374基于价值共创理论的在线教育价值投入基于价值共创理论的在线教育价值投入-产出度产出度分析分析*吴鹏泽吴鹏泽1黄嘉歆黄嘉歆2 通讯作者通讯作者 华子荀华子荀2（1华南师范大学 教育信息技术学院，广东广州 510631；2广东第二师范学院 教师教育学院，广东广州 510303）摘要：摘要：在线教育作为教育信息化的重要载体，已成为当前主要的研究主题之一，其中在线教育促进教育发展的价值何在、在线教育价值量如何界定等问题，是在线教育研究的热点问题。基于此，文章以价值共创理论为支撑，聚焦在线教育在教师、学生线上互动过程中所产生的价值开展研究，首先分析在线教育的主体、价值、共创过程；然后文章以某高校专业课程为例，对学习小组的作品共创进行教育价值投入-产出度分析，通过对参与主体前期教育投入与后期教育产出的因素分析，定义了在线教育知识传播过程的教育价值内涵；最后文章验证了基于价值共创理论的在线教育知识传播模式的有效性。文章的研究丰富了在线教育价值的研究，通过价值共创的理论内涵的分析可以发现现代信息技术手段能够赋予教育的核心价值，促进教育现代化发展，并为在线教育价值研究、知识传播模式研究、小组协作价值共创等研究提供重要借鉴。关键词：关键词：价值共创理论；在线教育；知识传播；实证研究【中图分类号【中图分类号】G40-057【文献标识码文献标识码】A【论文编号论文编号】10098097（2023）10007412【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2023.10.008中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要指出：“发挥在线教育优势，完善终身学习体系，建设学习型社会。”可见，在线教育在推动教育现代化改革进程中发挥着重要作用，在线教育互动机制及其对教与学过程的影响研究仍是未来教育信息化研究的重要方向，尤其是在线教育促进教育发展的价值何在、在线教育价值量如何界定等问题，是在线教育研究的热点问题。基于此，本研究以价值共创理论为基础，设计实证研究对在线教育互动过程中进行的教育投入和教育产出进行分析，并验证基于价值共创理论的在线教育知识传播模式的有效性，以期为在线教育价值研究、知识传播模式研究、小组价值共创研究等提供新思路。一一 基于价值共创理论的在线教育价值知识传播模式基于价值共创理论的在线教育价值知识传播模式1 相关理论与影响因素研究相关理论与影响因素研究（1）价值共创理论价值共创（Value Co-Creation）由策略思想家 Prahalad1提出，是指在社会经济条件下，为所有参与方提供经济利益的过程。价值共创以企业与顾客的二元关系为着眼点，研究二元互动所共同创造的价值2。随着“双减”“教育高质量发展”等政策的提出3，挖掘教育价值、审视教育投入与产出关系，成为教育研究的热点，而价值共创理论为教育提质、增效提供了新的视角，结合马克思劳动价值理论的观点，教育过程既促进了人的发展，也产生了教育价值4。在教育创造价值的角度上理解价值共创过程，有研究者提出了基于教育者和受教育者逻辑的价值共创过程模型5。在该模型中，学习者（教育者）全体作为价值共创的参与方，以学习者（教育者）Vol.33 No.10 202375投入作为生产投入，以学习者（教育者）产出作为价值产出，而“在线”性为师生提供了更强的技术赋能与心理赋能6。因此，在线教育中共创的主体是师生，共创的关系是教育投入与产出的关系。（2）在线教育的投入-产出因素投入因素方面，教育者与受教育者在教育的交互过程中都产生了相应的价值，在受教育者获益的同时，教育者作为社会劳动者，其教育过程也提供了生产性、社会性、交往性价值7，在教育情境下体现为教育效能的生产、师生的社会互动产物、师生的教学交往产物。因此，教育投入因素可以包括两种：对象性资源，包括参与主体投入的时间、资源、环境等；操纵性资源，包括参与主体的经验、认知、理念、态度、行为等。产出因素方面，基于价值共创理论与马克思劳动价值论的视角，主体创造的价值具有二重性，在线教育知识传播过程同时产生了劳动价值和使用价值，即主体抽象劳动产生劳动价值、主体具体劳动产生使用价值8。其中，在线教育劳动价值可以体现为知识本体、数据本体、网络本体和应用过程，而在线教育使用价值可以体现为学习成效、自我效能、知识扩散和知识碰撞。2 在线教育投入在线教育投入-产出度分析模式构建产出度分析模式构建本研究基于理论探究及相关研究成果9，进一步提出在线教育投入-产出度分析模式，如图1 所示。在共创的投入度角度上，教育价值由参与主体共同创造，教师与学生是参与主体，由在线教育赋能师生产生在线主体与现实主体；共创的主体关系就是价值共创的过程，由主体间互动产生交往性价值，由共创过程互动产生社会性价值。具体来说，价值既体现在教师的教与学生的学（社会性价值），也包括师生、生生的互动（交往性价值）。图图 1基于价值共创理论的在线教育投入基于价值共创理论的在线教育投入-产出度分析模式产出度分析模式在价值的产出度角度上，首先讨论的是价值的内涵，其既有社会性也有交往性：社会性引申为教育劳动过程所产出的价值（如知识、数据、网络、应用），交往性引申为教育直接产生的使用价值（如学生的学习成效、自我效能、知识扩散、知识碰撞）；其次是价值焦点，由投入到产出是价值共创的基本逻辑焦点，而作为具有多种劳动属性的教育过程，则可以诠释为从Vol.33 No.10 202376教育投入到教育产出的价值共创；最后是价值共创演变过程，投入的有形资源为对象性资源，无形资源为操纵性资源，价值的共创视角让在线教育不仅关注到了课程、资源的有形价值，更让研究者意识到参与主体互动过程中所生发出的无形价值。因此，为进一步探索在线教育所创造的价值，本研究针对在线教育投入-产出度分析模型进行了实证研究。二二 对在线教育价值投入对在线教育价值投入-产出度分析的实证研究产出度分析的实证研究设计设计1 研究假设研究假设价值共创理论所关注的主要是“价值的内涵（是何？）”“价值的焦点（如何？）”“价值共创的演变过程（怎样增效？）”，按此逻辑本研究提出如下假设：基于价值共创理论的在线教育传播模式能够产生多维教育价值；在线教育传播模式以投入-产出度表征多维教育价值；在线教育的价值共创过程因素对投入-产出度产生影响。2 研究对象研究对象本研究面向 A 省某高校教育技术专业的 67 名大三学生开展，在研究中分为 12 个小组，各小组协同参与本次实践。为提高评价的科学性，学生的学习成效及因素权重调查由 5 位教育技术学领域专家进行评审，包括除授课教师外的 1 位正教授、2 位副教授和 2 位讲师，构成五人评价专家团队。基于价值共创理论，本研究按人数对协同小组分为四类组型（具体如表 1 所示），并按其角色将学习者分为观点提出者、知识挖掘者、知识传播者、过程进化者四种角色，分别指向知识创造、知识集聚、知识传播、知识转移四种类型。表表 1价值共创策略指导下协同小组的具体信息价值共创策略指导下协同小组的具体信息组别序号组别序号组别类型组别类型跨学科课程教案研究主题内容跨学科课程教案研究主题内容第第 1 组组六人型（型）植物节：如何利用数据分析改良校园植物环境第第 2 组组四人型（型）网络拓扑结构的认识与应用第第 3 组组五人型（型）数据库及其建立过程第第 4 组组六人型（型）三维作品的设计与创意策划第第 5 组组五人型（型）生物特征识别第第 6 组组六人型（型）数据模型第第 7 组组七人型（型）利用人工智能技术加工信息第第 8 组组五人型（型）数据分析第第 9 组组七人型（型）算法的执行流程第第 10 组组六人型（型）信息安全守住信息的领土第第 11 组组五人型（型）信息系统的组成与功能第第 12 组组五人型（型）图像处理图像的编辑加工3 研究过程研究过程本研究基于“高中信息技术课程教学实践”课程展开，在一个学期的线上线下混合学习中，各小组在价值共创策略指导下形成面向基础教育的“跨学科课程教案”。小组的价值共创以“教案”为目标，通过价值多样化分类评价其共创的价值量，并进行横向比较；针对小组的投入和产出，采用定量评价与定性评价相结合的方法，开展价值共创成效检验与类别比较研究。Vol.33 No.10 202377表表 2在线教育知识传播过程的价值共创评价指标在线教育知识传播过程的价值共创评价指标价值生成价值生成过程过程一级一级指标指标二级指标二级指标指标描述指标描述设计意图设计意图教育投入教育投入（Input）对象性资源时间因素小组讨论时间（S1）定量指标，单位为课时。源于徐光远等11对社会必要劳动时间决定价值量的讨论，即需要一个客观存在的既定的量来表现社会总劳动量。个人平均投入时间（S2）资源因素资源使用情况（R）定量指标，单位为工具数量。源于杨超等12对知识传播效果评价中软件工具指标的研究。环境因素使用工具情况（T）传播过程小组作品的修改版本情况（V）定量指标，单位为版本数。源于李恒13对在线教育生态系统演化路径及其自我进化关键环节的研究。操纵性资源学生因素学生准备程度（P）定量指标，七维度量。源于黄洵14关于在线教育服务绩效制约因素的研究。教师因素教师投入（I）定性指标与定量指标结合，单位为课时。源于陈晓慧15对在线教育模糊教师与学生界限提出的观点，仅以教学与指导时间作为教师评价的重要因素。教育产出教育产出（Output）教育劳动价值知识本体知识的存在性定性指标。源于逯行等16对在线课程形态的知识生产表征与知识进化量化模型的研究以及张敏17关于团队价值一致性的知识建构研究。数据本体数据的存在性网络本体网络交互的存在性应用过程小组协同的基本流程教育使用价值学习成效教师对小组表现综合评价（L）定量指标，百分制。源于闫寒冰等18对跨学科课程的质量评价指标的研究。自我效能学生收获度（E1）定量指标，七维度量。小组成员对自身协同过程的收获度评价，源于林秀瑜等19在知识再生分析中提出的知识自我效能的相关指标。学生小组自评（E2）定量指标，十分制。源于欧阳康等20对在线知识传播过程“全员自育”的理念。知识扩散学生小组互评（D）定量指标，十分制。知识扩散是对知识传播与检验的过程，表现为小组之间的互评。源自林秀瑜等21在知识再生分析中提出的群体交互的相关指标。知识碰撞学生小组构成（C）定性指标与定量指标，知识碰撞表现为对知识的提出、修正、迭代等过程。源于逯行等22对在线课程形态表征中耦合关系的研究。4 研究方法研究方法（1）评价指标的确定为便于数据的采集与定量分析，本研究提出教育投入与教育产出各因素的相应指标，并描述了选择相应指标的设计意图。需要强调的是，由于价值共创过程涉及的因素众多，为便于计Vol.33 No.10 202378算与分析，本研究根据研究的相关意图选择以下指标，虽然不能用指标说明全部问题，但是根据相关学者对评价指标选择的相关研究指出，评价指标并不要求全面性，而是要求能够既满足研究需求，又要适应评价对象的水平10，因此本研究基于以上描述提出评价因素的在线教育知识传播过程的价值共创评价指标，如表 2 所示。（2）数据分析方法基于上述指标，本研究引入了定量分析方法。以 Input 作为教育投入的多要素集合，该集合根据文献综述包括：时间因素（S1、S2）、资源因素（R）、环境因素（T）、传播过程（V）、学生因素（P）、教师因素（I）。为实施因素数量化并提高因素的输出弹性，根据博弈论的方法，需要为影响因素增加幂次协同生产函数，即各要素的幂值之和为 1（如+=1），这样做的目的是促进数值的稳定性并对恒定收益进行预测23，则教育投入集合如公式（1）所示。公式（公式（1）根据前期教育投入因素的重要性排序，以及本课程邀请的五位专家团队的调查，可以得到教育投入各因素幂的弹性权重：时间因素 S1 的弹性权重为 0.2、时间因素 S2 的弹性权重为 0.2、资源因素 R 的弹性权重为 0.1、环境因素 T 的弹性权重为 0.1、传播过程 V 的弹性权重为 0.1、学生因素的弹性权重为 0.2、教师因素 I 的弹性权重为 0.1，则各因素幂的弹性权重和为 1。以 Output 作为教育产出的多要素结合，该集合根据文献综述包括：学习成效（L）、自我效能（E1、E2）、知识扩散（D）、知识碰撞（C），则教育产出集合如公式（2）所示。公式（公式（2）教育产出各因素幂的弹性权重仍然由五位专家团队的调查得到：学习成效 L 的弹性权重为0.5、自我效能 E1 的弹性权重为 0.1、自我效能 E2 的弹性权重为 0.1、知识扩散 D 的弹性权重为0.1、知识碰撞 C 的弹性权重为 0.2，则各因素幂的弹性权重之和为 1。表表 3总体教育投入数值总体教育投入数值组别组别S1(0.2)S2(0.2)R(0.1)T(0.1)V(0.1)P(0.2)I(0.1)Input第第 1 组组1.521.481.381.171.151.381.239.31第第 2 组组1.321.001.261.201.071.371.158.36第第 3 组组1.721.351.261.171.201.481.079.25第第 4 组组1.001.431.411.071.171.331.158.56第第 5 组组1.321.251.261.151.151.401.008.52第第 6 组组1.321.151.261.071.151.481.008.42第第 7 组组1.151.251.261.071.071.411.078.27第第 8 组组1.151.431.231.151.001.401.158.51第第 9 组组1.381.251.211.201.071.501.078.68第第 10 组组1.411.281.341.071.261.411.289.06第第 11 组组1.001.151.151.121.151.381.158.09第第 12 组组1.321.521.261.121.071.421.329.02Vol.33 No.10 202379三三 结果与讨论结果与讨论1 教育投入的定量分析教育投入的定量分析对参与验证的 12 个小组进行调查后，本研究收集得到在线教育知识传播的价值共创指标数据，并根据公式（1）进行投入函数及其协同生产函数的定量分析，得到表 3 所示的总体教育投入数值。根据表 3 发现，12 个小组围绕在 89 的投入值之间，但是组间依然存在差异，最高投入值为第 1 组，最低为第 11 组。具体分析各项指标可知，各组在时间因素上的差异性表现明显，如S1 指标值最高的为第 3 组（1.72），最低的为第 4 组（1.00）和第 10 组（1.00），表明时间因素对投入值的影响程度高，这一结果印证了在该指标设计意图中，有关“社会必要劳动时间决定价值量”的讨论。另外，根据价值论的观点，价值既与实际因素有关，也与名义因素有关，实际因素往往由社会总劳动量来表征24。因此，在教育劳动视角下，教育投入与教育产出的量是相互协同、等比增效的，较高的教育投入值在一定程度上也能够反映出较高产出值和价值量。2 教育产出定量分析教育产出定量分析在得到教育投入数值结果的基础上，本研究对教育产出数值进行定量分析，根据产出集合及其协同生产函数的定量分析，得到如表 4 所示的总体教育投入数值。表表 4总体教育产出数值总体教育产出数值组别组别L(0.5)E1(0.1)E2(0.1)D(0.1)C(0.2)Output第第 1 组组1.081.171.261.241.436.19第第 2 组组1.021.171.231.231.325.97第第 3 组组1.061.211.261.231.386.14第第 4 组组1.051.191.251.241.436.15第第 5 组组1.021.201.251.241.386.08第第 6 组组1.031.211.251.241.436.15第第 7 组组1.021.181.211.231.486.12第第 8 组组1.021.161.251.241.386.04第第 9 组组1.001.201.261.231.486.16第第 10 组组1.021.211.261.231.436.16第第 11 组组0.991.201.231.231.386.02第第 12 组组1.011.191.241.241.386.05根据表 4 可以发现，12 个小组基本围绕在 56 产出值之间，但组间仍存在差异，产出值最高的依然为第 1 组（6.19），最低的为第 2 组（5.97）。通过总体产出值与各指标协同生产函数值比较可知，产出值的组别差异不大。造成以上情况的原因主要在自我效能和知识扩散方面，关于自我效能的两项指标 E1 和 E2，在实际观察中，小组学生更倾向给予适中的 E1 评分（变化幅度为 1.602.10）和普遍较高的 E2 评分（变化幅度为 1.211.26），这种主观上的态度差异导致难以通过产出值发现小组差别；而依托于指标 D 的知识扩散中，小组评价与教师综合评价存在差异，是由于组员之间的主观态度不同造成的。Vol.33 No.10 202380此外，根据指标设计意图启示，其主要目的是促进组员的主观效能提升和“全员自育”的理念的实现。较高分值与组间趋同证明组员具有较高的自我效能；而根据劳动价值论观点，价值共创不能仅以效能价值作为唯一评价指标，不同小组依然存在社会性和交往性的协同。当对不同组型的投入-产出值进行综合比较后（如表 5 所示），可以直观地发现组型在影响投入-产出度上发挥了重要作用。同时，本研究引入了学习成效的评价值，由前述五位评审专家根据完成情况给出评价值的均值作为小组学习成效评价结果。通过对比投入值、产出值与学习成效值，可以发现三者趋势一致，如第 1 组的投入值（9.31）和产出值（6.19）最高，其学习成效评价（94.60）也是最高。可见，教育投入和教育产出指标的定量分析，能够在一定程度上反映其学习成效的趋势。表表 5按学习成效评价排序的组型比较按学习成效评价排序的组型比较组别组别组型组型投入值投入值 Input产出产出值值 Output学习成效评价（学习成效评价（N=5）第第 1 组组型9.316.1994.60第第 3 组组型9.256.1490.60第第 4 组组型8.566.1588.80第第 6 组组型8.426.1585.40第第 10 组组型9.066.1685.00第第 2 组组型8.365.9784.40第第 8 组组型8.516.0484.00第第 5 组组型8.526.0883.60第第 7 组组型8.276.1283.60第第 12 组组型9.026.0582.80第第 9 组组型8.686.1681.60第第 11 组组型8.096.0279.00针对组型分析可知，在四种类型组别的学习成效比较中，型组在 12 个组别中排在前四（94.60-第 1 组、88.80-第 4 组、85.4-第 6 组、85.00-第 10 组），其次是其他组别，而在投入值的比较中，型也占据了第 1（9.31-第 1 组）与第 3（9.06-第 10 组）。可见，在组型上，型比占据大多数组型的型表现更好（如图 2 所示），型取得了更高的产出值。关于组型对相应教育价值的影响，仍需要定性分析进行协同验证。图图 2双双型型“投入投入-产出产出”比较图比较图Vol.33 No.10 2023813 面向组型的定性分析面向组型的定性分析对于上述型、型、型四种类型的组型比较，发现型组的定量分析的投入值与产出值分值最高。型组的定性比较。型组为得分较高的组别，而对于表现较稳定的小组依然存在差异，因此，本研究选择得分最高的第 1 组与得分在型组中稍低的第 10 组进行定性比较，结果如表6 所示。表表 6型组的定性比较型组的定性比较第第 1 组（组（型）型）第第 10 组（组（型）型）定量分析定量分析投入值产出值学习成效投入值产出值学习成效9.316.1994.609.066.1685.00协同流协同流程程知识本体知识本体与与网络本网络本体体指标的指标的定性描述定性描述A 提出观点并形成构想；B 根据 A 的观点进行教学设计，在教案中进行情境导入；C 与 B 沟通想法；B、C 沟通后，C 负责融合多学科知识，然后进一步丰富、修改方案；D 将游戏化学习方法引入方案并与 B 沟通；E 在此基础上进行设计调整；E 丰富了游戏活动的探究主题，完成实践报告；F 进行完善；F 与 A 沟通，进一步丰富了案例；B 与 A 根据形成的方案进行汇总。A 与 B 通过头脑风暴提出重要观点；C推翻了 A 与 B 的想法；A、B 进行第二次头脑风暴；D 与 F 梳理观点逻辑；A 设计文档并布置分工；B 设计教案；C 设计学习任务单；F 优化教案，D 与 E 搜集相关资源；并制作汇报 PPT；F 撰写说课稿并整理思路。由表 6 可知，同样为型，两组的协同流程有明显差异：第 1 组的特征是分工明确，关键环节可以提出修正意见；第 10 组的特征是多环节协同，实施环节多、修正步骤少。此外，第 1组能实现每个关键环节都有反馈，并且有专门的负责成员；而第 10 组虽然实施环节多，但是分工过于细化，组员失去了对主题的关注。两组定量分析的相关数值都表现较好，在定性观察中，第 1 组稍高于第 10 组，其积极提升组员参与度从而提升沟通协调效果；而第 10 组虽能保证价值共创的实施，但实施环节过多，使共创效率降低。因此，在价值共创的小组协同中，应保证关键的环节上有专人负责，并且多轮迭代，这样才能更好地促进价值生成与有效共创。型与型的定性比较。在 12 个小组中，第 9 组与第 11 组得分相对较低，虽然指标评价中存在主观偏差，但是指标在一定程度上却能够客观反映现实状况，型与型的定性比较如表 7 所示。通过对两组进行定性观察与分析发现，两组均存在协同上的不足：第 9 组属于型组，在各类小组中人数最多，但是通过协同流程可以发现，其主要执行者为 A，在整个过程中，A 负责多个关键环节，没有充分调动各个组员的共创参与，也没有充分发挥各个组员的特长；而第 11 组属于型，人数稍少，通过分析发现 5 人组中实际执行者只有 A、B、C 三人，D、Vol.33 No.10 202382E 仅负责辅助工作，没有充分发挥小组协同性。因此，在价值共创过程中，应关注每一种主体的共创作用，只有调动组员的积极性，才能充分发挥小组共创的价值，实现共创价值的最大化。表表 7型与型与型的定性比较型的定性比较第第 9 组（组（型）型）第第 11 组（组（型）型）定量定量分析分析投入值产出值学习成效投入值产出值学习成效8.686.1681.608.096.0279.00协同协同流流程程知识本知识本体体与与网网络本体络本体B 向 A 提出观点；A、B、C 向 D 补充观点；D 确定架构；A 组织小组分工；七人完成任务汇总给 A；D、E 帮助 A完善课件；A 进行试讲与报告完善；A进行最终修改，确定成果。A 提出了重要观点；B 提出着手进行情景导入的设计；C 认为应该改用另一案例进行融入；B 进行了优化；C 完成了最终提交任务；D 与E 认为可以将主题更深入一些；并参加了辅助工作。4 对研究假设的验证对研究假设的验证基于上述在线教育知识传播投入-产出度的定量与定性分析，验证了本研究的假设：基于价值共创理论的在线教育传播模式可产生多维教育价值。根据价值共创支持的在线教育知识传播模式内涵，在线教育价值包括教育劳动价值和教育使用价值，本研究按投入公式（1）、产出公式（2）对上述价值进行界定。在线教育传播模式以投入-产出度表征多维教育价值。根据图 4 分析发现，剔除组型因素对投入-产出度的干扰，小组投入度越高，产出度也越高，投入-产出呈现单向正相关关系，但反之产出度高并不代表投入度一定高，这种单向的相关性表明投入-产出度能够表征教育价值。在线教育的价值共创因素对教育价值产生影响。单向的投入-产出度能够表征教育价值，证明在线教育的价值共创因素对教育价值产生了影响，如投入度中小组讨论时间（S1）越高或教师投入（I）越高，相应的教育产出也就越高，由此促进产生了学习效能（L）、自我效能（E）、知识扩散（D）、知识碰撞（C）等；另外，组型区别影响投入-产出度，在对组型的比较中可以发现，型与型能够进一步促进投入-产出度的提升。四四 基于价值共创的在线教育知识传播策略基于价值共创的在线教育知识传播策略根据上述研究可知，在线教育的价值共创因素影响教育价值的产生效果，为了促进教育价值的提升，本研究提出以下策略：1 通过缩小组员心理距离以提高小组价值共创水平通过缩小组员心理距离以提高小组价值共创水平根据对不同组型的价值共创研究发现，小组的价值共创与其小组成员之间的交互过程有关，Vol.33 No.10 202383小组成员联系越紧密、环节投入度越高，其共创的价值也就越高，这体现出了一种小组心理距离的问题。心理距离是指个体主观判断感知的距离，当小组拥有相近的文化和背景时，个体之间的社会关系具有更强的信任度，个体行为会受到自身因素及其所嵌入的社会结构和关系网络的双重制约24。在线教育背景下，学生的心理距离越小，其彼此之间的合作关系越稳定，这样能提高合作创新效益，促进高价值的共创。为缩小在线教育中小组间的心理差距，教师可从共创主体心理、共创主体关系、共创价值焦点等方面进行干预。此外，教师也需要关注学生特征，通过创建符合学情的教学环境，调整在线教育的课堂组织结构，使学生减少心理距离，积极参与在线教育的知识共创，提高其价值共创绩效。2 构建双维匹配的构建双维匹配的共创心智模式共创心智模式以提高共创价值以提高共创价值本研究采用定量、定性的分析方法，对不同小组共创价值过程进行研究，产生价值差异的原因是群体心智模式发挥了作用，心智模式是指人用以对事件进行预测、归因以及做出解释的系统行为，可以分为任务型、活动型、作业型等25。本研究针对小组协同提出构建双维匹配的共创心智模式策略，双维匹配是在“投入度与产出度”“任务类型与小组类型”两个维度上的匹配策略。投入度与产出度匹配的心智模式是基于本研究的研究假设提出的，通过研究验证了投入值与产出值存在协同增效的关系，即投入越多、产出越多，投入越多维、产出越高效。另外，任务型与小组型匹配的心智模式是通过对各种类型进行协作流程的定性分析发现的，研究中部分小组将任务细分为不同环节，每个环节由一个主要主体负责（如第 1 组），这是一种与任务型匹配的共创心智模式。因此，教师在在线教育过程中，应引导学生生成面向不同在线任务型的共创心智模式，以进一步提高在线教育传播过程的共创价值。3 通过通过多多要要素价值素价值投入提高投入提高在线知识传播在线知识传播效率效率本研究在案例研究的具体情境下，提出了面向教育技术学专业学生和具体课程目标的教育共创价值。虽然在不同的情境下，共创的价值内涵将存在较大区别，但本研究发现了群体价值共创机制，即在价值共创理论指导下的在线教育过程应关注更加多维的价值要素，从而在教育教学过程中共创出多维度、多样化的教育价值。根据本研究的研究结果，价值共创过程调动了所有成员的积极性，激发了成员之间的互动讨论，能够创造出更高的教育价值，并且随着时间要素、资源优势等要素的投入，能够进一步提升价值共创成效。因此，教师需要通过多要素投入开展在线教育知识传播，从价值共创的不同范畴促进在线教育知识传播过程中不同维度价值的产出。教育价值不同于一般生产活动，更强调教育的过程性和育人性，因此价值的共创并非单纯的“投入-生产-消费”过程，而应是通过多要素投入产生价值，如促进学生认知（价值共识）、促进学生创造（价值共生）、促进学生之间协同（价值共享）、促进学生个体与小组共同发展（价值共赢）等。五五 结语结语本研究对在线教育过程辅助及参与主体发挥的作用进行了深入讨论，尝试提出促进在线教育知识传播的相关策略。在价值共创理论的基础上，本研究融入马克思劳动价值论观点，对在线教育传播过程中的价值生产过程进行论证，并构建以“投入-产出”为核心的在线教育知识传播模式。为验证价值共创理论对在线教育知识传播的有效性，本研究以某高校专业课堂中小组协作共创作品为例，对在线教育知识传播过程中的“投入值”“产出值”“学习成效”以及小Vol.33 No.10 202384组协同过程进行探讨和分析，通过结果分析验证研究的假设，并依据结论提出了在线教育知识传播的策略，丰富了在线价值共创的内涵，可为知识传播、在线教育价值共创的研究提供了借鉴。但是本研究依然存在不足，如实验过程中的研究样本局限在一个教学班；在评价指标选择及定量研究方法上需要更加科学的评价手段等。为此，后续的研究将扩大研究的实验规模，增加实验研究样本，并应用更加客观、科学的评价指标视角和方法进行价值评价。参考文献参考文献1Prahalad C K,Ramaswamy V.Co-opting customer competenceJ.Haver Business 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education.Then,taking a professional course in a university as an example,this paper analyzed the input-output degree of theeducational value of learning groups work co-creation,defined the educational value connotation in the disseminationprocess of online educational knowledge through the factor analysis of the participants early educational input