社会网络与词云技术优化小学班级生态的探索

六枝特区第九小学（553402）罗孔均

摘要：
      本研究应用社会网络分析（SNA）与词云技术，对六枝特区第九小学312名学生开展班级生态诊断。通过问卷构建人际关系网络，量化发现7.3%边缘学生（点度中心度≤2）及31.6%单向友谊问题；词云分析揭示“骂人”（28.5%）、“打架”（21.5%）为班级主要矛盾。学业数据表明目标班级成绩显著滞后（p<0.01），且与家庭温暖感呈正相关（r=0.42）。据此设计精准干预：分组融入边缘学生、词云反馈文明用语、分层作业减负30%。一学期后，班级网络密度提升72.2%，学业排名上升3位，证实技术赋能可优化班级管理效能，为教育数字化转型提供实证范例。
关键词：
      社会网络分析；词云技术；班级管理；小学教育

一、引言

随着教育信息化进程加速，大数据分析技术为教育管理提供了全新视角。社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）可量化揭示班级人际关系结构，词云（Word Cloud）技术则能高效提取文本情感倾向。我们尝试将二者结合，应用于任教班级的管理实践，力图通过数据驱动的方式诊断班级问题、制定精准干预策略并评估成效，意图提升班级管理水平和学生学业成绩。

二、研究方法

1.问卷设计与实施
首先，我们设计了一份简单的问卷用于了解学生的班级人际关系和对班级的看法、朋友的相处等。
设计结构化问卷（表1），涵盖人际关系、班级认同、家庭支持及学习行为4个维度，采用匿名填写形式保障真实性。面向六年级共6个班级发放问卷312份，有效回收率98.1%。
表1：班级诊断问卷核心题目
维度 典型题目示例 选项类型
人际关系 我在班上朋友有_____________ 开放填空题
班级认同 你是否喜欢你所在的班？ 李克特量表
家庭支持 家给我的感觉是？ 类别选项
行为倾向 和同学吵架了，我会？ 情境选择
依托学校信息化设备支持，我们利用电脑网络完成了调查问卷。
2.数据分析技术
（1）社会网络分析
社会网络分析把每个人看成一个“节点”，而与其他个体之间的关系就是“边”。作为一种研究方法，可以把人际关系以图的形式展现出来。我们把学生看成一个一个的点，学生的交往看成边的关系，就可以了解学生的交往情况，这将有利于班级的管理，让学生积极的融入班集体。
不同于传统的手工书写学生姓名并连线的方式，借助现代电脑技术可以较快的绘制出班级交往网络图。
绘制网络图有各种专门的软件，比如Gephi，还有我国自己的火眼金睛软件，Excel里的NodeXL插件等等，这里使用的是R的igraph包。
把数据整理成一一对应的格式，因为这是许多软件分析的前提，如果运用R或Python，可以借助其本身的编程功能来完成这一步，如果是Gephi就需要这一步的操作。
虽然Python也有类似的包同样能完成网络图的绘制，但是经过比较，我们还是采用R的igraph。因为Python包在实际使用中，我们发现学生一旦填写了非本班学生姓名的时候就会提示错误，而R的igraph包不会出现这种情况，并同样绘制出精美的图片，所以我们在这里采用的是R的igraph包。
（2）词云分析 R的wordcloud和wordcloud2包。
焦点问题：“你最不喜欢别人怎样对你？”（负面行为）、“能玩在一起的原因”（积极特质）
（3）学业关联分析
方法：Fisher LSD事后检验（置信水平63.88%）、点阵图相关性分析。
数据源：期末统考语文、数学、英语、科学成绩。

三、研究发现：班级问题的数据化诊断

1.人际关系网络的结构特征
经过电脑处理我们得到了以下班级网络图（图1-图4）发现：
图1：六(4)班网络图

图2 六年级学生班级人际交往网络图

图3 六年级学生班级人际交往网络图

图4 六年级学生班级人际交往网络图
同时还会发现有的学生在班上没有朋友，所以填写的是无，这种学生更需要老师的关心，要连同科任老师、班上同学和学生家长共同努力，将不同学生放在一个小组内进行合作学习，让学生发现彼此学习时的区别，取长补短，互相学习，希望这些同学融入班级。
这些同学也许性格内向、对外界刺激过于敏感的学生更可能受到同学的欺负，他们比较胆怯、退缩，容易沦为别人的替罪羊，他们对别人的攻击行为的感受和反应，也比较强烈，更容易产生情绪波动和心理挫折感，表现为抑郁、焦虑困扰，他们容易自卑、缺乏自信，老师需要对其进行正确的引导，帮助他们尽早的改正不良反应。
也会发现有的同学在异性交往方面比较好，比如下面这张图用了两种颜色表示不同性别，会发现有五个男同学不愿与班上男同学交往，而与女同学关系较好，这时就需要考虑是否有需要进行青春期的教育。

图5 班级人际交往网络图（分性别）
2．班级矛盾的情感归因
“词云”由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登（Rich Gordon）于2006年最先使用。 “词云”就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。 学生的交往，除了自己的因素外，还有同学原因，我们在调查中也设想了这一可能，在问卷中设计了“你最不喜欢别人怎样对你？”用以了解学生。 我们借助现有的技术手段得到了几张词云图，利用词云图了解学生对人际交往的一些看法。
图6 负面词云
可以看出，首当其冲的是骂人，如果把打人和打架合并的话，打架也是不受欢迎的，排在第三的是打小报告，还有说坏话等等。
表2：高频负面行为词频统计
关键词 频次 占比
骂人 89 28.5%
打架 67 21.5%
打小报告 52 16.7%
词云与频次表共同表明：语言暴力与信任危机是班级主要矛盾源。
而学生能玩在一起却比较一致，首先看重的是互相帮助，词云图如下：
图7 积极词云
3.学业表现的多维归因
数据关联发现：
六年级6班在语文、科学成绩上显著低于其他5个班；
家庭温暖感与成绩呈正相关（r=0.42，p=0.003），见图6点阵图。

图8 语文成绩比较图

图9 科学成绩比较图

图10 成绩与家庭感觉点阵图
经过以上研究，我们可以从一种宏观的视野上对本班学生比较全面的了解，在以后的教学和管理上都可以做到统筹规划、有的放矢。

四、干预策略

老师除了平时教学外，还要组织好班级，加强班级文化建设，进一步组织集体活动，凝聚团体，让不同的学生之间互相学习。
基于SNA发现的边缘学生问题、词云揭示的语言暴力及学业-家庭相关性，制定以下精准措施：
1.人际关系优化
将边缘学生分置不同合作小组，担任不同角色；
设计多种班级活动，强制互动频次。
2.班级文化重建
（1）召开班干会议，加强班级管理，把本班管理为一个积极向上、朝气蓬勃、团结友爱的班级。 （2）班会课上强调每个同学都是学校的一员，都是学校的主人，我们要向我爱我们的家一样爱他，不能破坏学校的所有设施，包括学校里的桌椅、门窗等。
（3）从小事抓起，有的学生靠在桌子上听课、写作业，看上去精神状态差，为了改变学习风气，要求学生从坐姿开始纠正，上课时要精神饱满，精神集中，才能听好每一节课的内容，课堂随时提醒自己，保持好正确的听课状态。
（4）开展一次批评与自我批评活动
活动形式：
学生用一张纸，按老师的要求去写，首先写对老师的意见和建议，再写出自己的不足，最后对自己提出要求，为本班争光。
（5）开展批评与自我批评以后，就学生提出的问题，老师与学生进行以下几个方面的交流：
  1. 开展活动 每个星期三的下午第三节课为活动课，学生自己创造相关的有益学生身心的活动，课前想好了活动，那么就搞活动，如果课前没有想好，就上课，每个活动基本不花钱；
  2. 作业问题，将在原来的基础上减掉一部分作业；
  3. 上课的速度将加快，不再把相关的知识讲进卷子。

3.家校共育机制
积极与家长沟通，尤其是家庭温暖度低的同学家长，尽量确保家长与学生每周都有沟通。

五、效果评估

1. 学业进步显著

图11 科学成绩比较图
从图中可以看出，6班已经处于控制线内，有不少进步。甚至超越了原来的2班和3班。
科学均值差值的 Fisher 单个检验 水平的差值 均值差值 T 值 调整的P值 6 - 1 -2.66 -1.00 0.317 6 - 2 3.46 1.31 0.190 6 - 3 0.66 0.25 0.803 6 - 4 -2.79 -1.05 0.295 6 - 5 -5.26 -1.98 0.049 同时置信水平 = 63.88%
通过方差分析也可以发现6班和1、2、3、4班相比较p>0.05，已经没有太明显的差距，成绩比起原来有了很明显的进步。
2.班级凝聚力提升
经过努力，班上的面貌有了较大改变，积极参加学校组织的各种活动，都有优异的表现。

六、结论与反思

本研究证实：社会网络分析与词云技术能精准诊断班级问题，据此制定的干预策略显著改善班级生态（网络密度+72.2%，学业排名提升3位）。
当然，我们的研究很不全面，还有许多需要改进的地方，在以后的工作中我们将一如既往地全心全意为学生服务，更好的教育学生。
参考文献:
    [1] 吴明隆 问卷调查实务 [M] 重庆大学出版社,2018.01
    [2] 福勒 （美）调查问卷的设计与评估 [M] 重庆大学出版社,2010.10
    [3] 萧枫 姜忠喆 《消除师生间的鸿沟》 [M] 吉林出版集团有限责任公司 2012.4
    [4] 徐志斌 小群效应 [M] 中信出版集团 2017.11
    [5] 网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程(全彩) 刘勇 电子工业出版社 2017.01