2021年12月21日，人民日报全国党媒信息公共平台对我系马志强教授的专著《社会性认知互动的多维刻画：协作学习投入理论建构与实践探索》发表了高度评价，以下是书评原文：

马志强教授的专著《社会性认知互动的多维刻画：协作学习投入理论建构与实践探索》将国际学习科学的前沿研究议题与我国教与学的本土实践相结合，通过构建概念框架与评测指标、探索评价与可视化表征方法、阐释实施案例等系统研究社会性认知互动问题，其学术贡献主要体现在以下三个方面：

首先，拓展了社会认知互动理论。选择协作学习投入作为表征社会认知互动 的理论视角，关注小组协作学习过程中，成员在行为表现、知识建构、关系维系、 任务调节等方面的综合状态。

在主体间性理论的指导下，聚焦于小组内部意义共 享与协商的投入过程，从理论层面建立协作学习投入分析的概念框架与指标体系， 研究突破了单维度互动分析视角的局限性，采用多维融合的视角来获得对社会认 知互动的全方位理解。

其次，系统构建了协作学习投入分析的基本架构。建立了协作学习投入的四 维分析框架（BSOR），聚焦参与者在群体认知与社会性互动过程中体现的行为参 与、关系维护、观点建构以及共享调节状态。

行为参与投入关注学习者对协作学 习任务的注意力集中度、沉浸度、以及与同伴的协调度。关系维护投入反映学习 者对维系与发展小组内部社会关系的投入水平，包括协调度、引领度与响应度。

观点建构投入表征学习者对小组观点的分享与加工，考察学习者的观点贡献质量与加工策略。共享调节投入关注学习者对观点加工过程的调控，包括对整个过程的计划、监控与反思。

第三，探索了协作学习投入分析与表征的创新方法。协作学习投入分析方法 以多维性、动态性与持续性的投入分析为基本目标，探索多维数据收集、动态数 据采样、持续数据积累与融合的手段与方法。

引入了经验取样法来动态获取并持 续刻画协作学习者的多重投入状态；采用多模态交互分析来提取并融合动态、多维度的投入信息，通过信息采集、信息特征提取、信息融合分析三个阶段完成多模态交互信息的采集与分析。利用社会认知网络分析，将学习者之间的社会关系网络与群体认知网络进行叠加，通过指标数据与图形化表征结合的方式直观呈现社会网络与认知网络的相互关联，并借助多轮次模型对比分析群体社会性认知网络的变化规律。

作者马志强教授在计算机支持的协作学习、学习分析与评价领域深耕多年， 研究成果丰硕，该专著不仅是一本有独特视角、创新性强的学术著作，还是一本结合了中国本土案例的最佳研究实践集。希望专著对于推动我国学习科学的研究， 深化对于协作学习机制认识有所助益。