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[摘 要] 个体学习和群体知识的建构彼此不是分离的，而是可以相互支持和“供养”。文章在知识建构和知识创造理论的基础上，从系统论和认知角度提出基于社会性软件的“认知和社会系统共同发展模型”，“模型”主要关注认知系统和社会系统间知识的相互“内化”和“外化”两个过程。对社会标签和Wiki平台提供的实验数据进行研究，发现二者都能引起“认知冲突”，借助社会性软件平台，学习者可以通过“同化”或“顺应”来平衡冲突，个体和集体知识就是在“平衡—不平衡—新平衡”的循环中得到共同发展。
[关键词] 社会性软件； 知识建构； 知识创造； 社会标签； Wiki
[中图分类号] G442[文献标识码] A
[作者简介] 杨文正（1979—），男，白族，云南大理人。讲师，在读博士，主要从事教育技术学、教育信息化等方面的研究。E-mail：yang121@yeah.net。
一、引 言
伴随计算机和网络技术的发展，涌现出很多应用于协作学习（Collaborative Learning）和知识建构（Knowledge Building）的新工具（如Blog、Wiki、Tags等）。它们统称为社会性软件（Social Software）。社会性软件是指任何可以促使团体或者社群沟通和写作的软件。[1]它能够促进用户社会关系网络的建立，促进集体协作行为和关系的形成，促进个体和群体知识的共同发展。
个体的学习和群体知识的建构彼此不是分离的，社会性软件能够促进二者的交叉或“融合”。在某种意义上，个体和群体知识的发展是可以相互支持和“供养”的。同时，社会性软件的发展呼吁一个新的理论模型来探讨二者之间的关系。
本文在玛琳·斯卡德玛丽亚（Marlene Scardamalia）与卡尔·贝莱特（Carl Bereiter）的知识建构理论和野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）与竹內弘高（Hirotaka Takeuchi）的知识创造理论基础上，从系统论和认知角度提出基于社会性软件的“认知和社会系统共同发展模型”。“模型”主要涉及群体知识协作建构的社会过程和个体学习的认知过程，说明两个过程是如何相互影响的。最后，我们以社会标签（Social Taggings，简称Tags）和维基（Wiki）为例，来说明社会性软件能够支持两个过程（个体和群体）的共同发展。
二、知识建构理论和知识创造理论
（一）知识建构理论
知识建构理论是由加拿大多伦多大学教授Scardamalia 和Bereiter一起开发并完善的。他们将知识建构定义为产品和某社区价值观的不断改善，主要通过提高个体在社区中所获取的远大于个体所付出的可能性，并且成为拓展文化成就的组成部分。[2]知识建构是在社群内发生的社会/文化过程，旨在产生一些有益于社群成员理解社会的“人工制品 （Artifacts） ”，如社群成员可以共享的理论、模型、实例和事实等。即，知识建构的目标是为学习社群形成具有某种价值的公共知识，而不是简单地提高个体头脑中的内容。[3]
Scardamalia和Bereiter也提出了知识建构共同体KBC（Knowledge Building Community） 的概念并声称“KBC是一个以思想的形成和持续改进为关注点的团体，其成员通过建构性的互动过程发展对于共同体有价值的思想”。[4]KBC是由共享和促进公共知识的个体组成的任意团体，其成员与他人分享自己的观点，并对他人的观点进行分析、评判。这样，思想在成员不断的交流协商中达成共识，知识得到新的建构。共同体内的每一位成员都向集体贡献着有价值的思想，从而促进集体智慧的形成和持续发展，成员在提升共同体知识的同时，也能发展自己的知识。
他们将课堂学习和在KBC中的学习作过对比研究，得出：知识建构有可能在所有社群中发生，教育软件如CSILE（Computer-Supported Intentional Learning Environments）或KF（Knowledge Forum）能够支持知识建构。这些软件能够提供协作创设的共享数据平台，在此平台中，知识以“短文”的形式呈现并可以随时对其查看、检索、评论、参考和修订。[5]通过平台可以观察集体观念（Ideas）的改进，因此需要有相应的原则（Scardamalia于2002 年提出了知识建构的12 条原则）来保证有效的知识建构。共同体的成员应该贡献他们最前沿的知识和关注最真实的问题（Authentic Real-Life Problems），真实的问题应当是可改进的思想，而不是寻求一个完美的答案。
知识是在与同伴一起从事问题解决过程中建构的，学习是一个在所探讨的领域中建立相互理解的过程。知识建构理论主要解决社群及成员的知识是如何发展的问题，它强调建构过程中概念的“人工制品”间的相互影响，计算机及网络技术是它的物质基础。它是一个特别适用于解释社会性软件如何支持集体知识发展的理论。
（二）知识创造理论
知识创造理论是日本著名的管理学教授野中郁次郎[6][7]和竹內弘高在迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）的隐性知识（Tacit Knowledge）和显性知识（Explicit Knowledge）分类基础上，从知识管理（Knowledge Management）的角度提出的。理论的创立者认为，一个组织内部仅有很少的一部分是以显性知识的形式来利用，更多的知识以隐性的形式存在于个人的经验之中，隐性知识几乎不能用言语表达，很难与他人交流，而知识创造需要交流与共享。知识创造是存于隐性知识与显性知识之间的一个持续的、互动的过程，并以螺旋式进行，形成四种模式：社会化（Socialization）、外在化（Externalization）、组合化（Combination）和内在化（Internalization），即SECI模型，如图1所示。
“社会化”是通过共享经验来获取他人的隐性知识并将其变成自己的隐性知识的过程，最典型的就是师傅带徒弟的过程。学习者通过观察、模仿和实践等手段获得新知识，但仍是隐性的。因此，“外在化”就很有必要，它包括隐性知识的表达和隐性到显性的转化，方式有隐喻、类比、概念和模型等。在此过程中，人们对隐性知识进行系统的整理并将其清楚地表达出来，以某种便于他人理解的形式出现，有利于创造新知识。“外在化”之后就到了“组合化”过程，组合是各种显性知识的连接和系统化，它需要人与人之间的共享，它将来自多方面的显性知识进一步整合。最后，显性知识通过“内在化”过程变为个体的隐性知识，这是个人将从多种渠道得到的显性知识进行消化、吸收的过程。显性知识将成为个体知识的一部分，“内在化”主要通过“做中学”来完成。四种不同的知识转化模式是一个有机的整体，它们都是团体知识创造过程中不可或缺的部分。
总体上说，知识创造的动态过程可以概括为高度个人化的隐性知识通过共享化、概念化和系统化，在整个团体内部进行传播，并被所有成员吸收和升华的过程。知识创造理论关注隐性知识的建构和转化，它普遍应用于知识管理领域，教育和学习科学领域却很少关注。虽然SECI模型没有明确地提出需要计算机和网络的支持，但我们认为用它的主要观点来解释社会性软件如何帮助知识建构也是很有用的。
三、认知和社会系统共同发展模型
在知识建构和知识创造理论的基础上，从系统论和认知角度，我们提出基于社会性软件的“认知和社会系统共同发展模型”。“模型”重点关注群体知识协作建构的社会过程和个体学习的认知过程，其研究假设主要有：（1）学习能导致个体信念、态度或技能的改变，知识建构则会促成公共知识的创建或修正。（2）协作知识建构被看作是认知系统与社会系统的相互作用，并将学习过程和知识建构过程看作是系统对“刺激”的反应。本研究中的社会系统主要指由社会性软件平台所建立的虚拟学习社群（共同体）。（3）两个系统的运作方式不同且不能简单地合并，但它们都是开放的，它们的发展是可以相互影响的，社会系统的知识不是系统内成员个体知识的简单相加，即“整体大于部分之和”。（4）社会性软件有助于隐性知识和显性知识的相互转化，促进知识共享与创造，提升学习者的协作学习能力。
假设中所述的“刺激”可以用皮亚杰（J．Piaget）“认知冲突（Cognitive Conflict）”概念来解释，当个体从环境中获取的新知识与先前的知识不一致时，冲突就发生，并认为个体的认知系统就是通过“认知冲突”的平衡才得以发展。平衡有两种类型：“同化（Assimilation）”和“顺应（Accommodation）”。“同化”是个体把外界刺激所提供的信息整合到自己原有认知结构的过程；“顺应”是指外部环境发生变化，而原有认知结构无法“同化”新信息时，个体认知结构发生重组与改造的过程。无论哪种平衡类型，都支持个体的认知发展，个体都要从外部环境中内化信息，个体的认知系统就变得更加复杂，这就是传统上所谓的学习。
“模型”阐述了在认知系统内以“内化”发生的过程同样在社会系统内以“外化”的方式发生。通过“外化”，个体将对社群贡献自己的知识，学习者不仅表达自己的隐性知识与社群成员分享，而且也从社群获取知识，同时，社群其他成员通过“内化”新知识来学习，社会系统也能通过组合新信息来学习并且通过“同化”和“顺应”来发展新知识，即社群成员的认知结构数量的扩充或认知结构性质的改变（图式改变）。通过平衡会产生新的效果：导致共同体的知识结构更加复杂和成员个体的认知系统将发生新的平衡，结果是成员为共同体提供知识内容，共同体本身也为用户提供新的信息和解决新的冲突。更为重要的是“内化”和“外化”的过程（个体学习和群体知识建构）不是彼此独立的，是一个持续改变的动态过程。个体和社会系统的认知结构就是通过“内化”和“外化”过程逐步建构起来，并在“平衡—不平衡—新平衡”的循环中得到不断的丰富、提高和发展，即共同发展，如图２所示。
现在，可以将SECI模型应用于“认知和社会系统共同发展模型”。我们把隐性知识显性化和显性知识隐性化的过程等同为“外化”和“内化”两个过程，这会更利于理解认知系统和社会系统之间的信息交互。“外化”就是SECI模型中的“外在化”和“组合化”两个过程。当成员把自己的知识引入共同体时，首先要“外化”自己的知识，也就是需要用言语表达自己的认知概念，便于他人的理解。为了充分有效地表达自己的想法，他们需要认真分析共同体内原有可用的知识和信息。“内化”则是SECI模型中的“内在化”和“社会化”两个过程，当成员需要从共同体内吸收知识的时候，他们通过共同体来“挖掘”相应的信息，这样，他们聚合相关的信息，进而改变或重组自己的认知结构。随后我们将通过两个社会性软件（Tags和Wiki）来说明这两个转化的过程。
四、社会性软件支持知识建构的实例
（一）社会标签（Tags）
Tags是有表征含义的关键词（One-Word Descriptors），[8]它用于标注虚拟环境（Internet 或者Intranet）中的数字化资源，如网页、图片、视频、研究论文等。用户可以选用一个或多个自由词作为标签对资源的内容进行描述，便于信息的组织与管理。本质上，Tags是一种分类系统，信息构建专家Thomas Wander Wal把它称为分众分类（Folksonomy）。分众分类是“群众”自发性定义的平面非等级标签分类，所得的类与类之间没有从属关系，它在潜移默化中为网络用户建立了多种沟通的渠道，促进了社会网络的形成。
Tags体现了群体的力量，它使得信息之间的相关性和用户之间的交互性大大增强。Tags贴近用户的个人感受及情感体验，富有人性化，它体现的是普通人的思维，它是网络用户自由发挥主体能动性的产物。因为它的主体是人，所以Tags所标记的资源是有生命力的，它不仅反映所标记事物/事件的物理属性和精神属性，甚至还与任何相关的其他事物/事件相关联，其核心价值在于“分享”。通过Tags可以让大量的用户信息积累、聚类，从而构建一个更广阔的信息服务空间，也可以根据不同的用户所标注的同样标签，聚合出“标签云（Tags Cloud）”，如图３所示。Tags在虚拟学习环境中伴演着重要的角色，它代表着用户关于特定知识对象的概念、分类的联系，用户在网络信息空间中浏览，获取任何感兴趣的主题信息，并将其转化为知识，从而，促进非正式学习（Informal Learning）的发生。由于网络技术阶段性发展的限制，Tags也有局限性：[9]网络用户弃用、滥用，甚至误用Tag的随意性导致公共服务效率的降低，过于个性化的表述导致传播内容聚合难度的增加等。但使用信息结构化和过滤技术是可以克服的。
当用户处理（添加，搜索，浏览等）标签系统时，他们需要“外化”自己的知识，同时也要“内化”相应的信息。用户为特定的资源提炼关键词，添加标签的过程就是知识外化的过程，为此，用户通常要用自己的认知概念来描述知识对象并且将其转化为关键词。他们关注对象的本质，这迫使用户对知识更为精细和彻底地理解，常常涉及额外的认知努力（Cognitive Effort），结果将导致个体学习的发生也能引起知识的建构。标签云在单个标签的逐步增加过程中得以发展，并形成一个关键词网络，它代表用户关注的资源或关键词的关联程度。
“内化”是用户将新的信息整合到原有认知系统的过程。在社会标签系统内，用户通过浏览网页来探寻相关的资源，将标签作为向导，标签云有助于用户在信息空间中导航和查找相关的信息。在浏览的时候，系统用户会注意到其他用户批注过的关键词，他们将组合不同类别的知识和概念，从而向他人学习，而且，标签云可以显示新的概念与他们原有知识之间的关系，标签元数据（Metadata）所隐含的信息能导致个体知识的获得和原有认知结构的改变。如果用户意识到新信息、新概念和新的分类方式与自己的认知结构不同时，个人的知识就得到增长，新的理解就得以形成。前面，我们将学习定义为知识的“同化”和“顺应”两个过程。“同化”是个体认知结构数量的扩充，学习者只获得知识对象的附加事实，而没有发生认知结构的重大改变。例如，当用户学习与他们先前知识相一致的新标签和概念时，只能扩展他们的事实性知识（Factual Knowledge），而不能形成新的概念。以下的例子说明了这个过程，数据来源于大学一年级教育技术专业的被试学生。参与者需要在标签系统的帮助下，搜索和浏览信息，并展开大胆的猜想来学习“知识建构（Knowledge Building）”这个概念。一个参与者的过程记录如下：“知识建构是Scardamalia 和Bereiter提出的……他们也提出知识建构共同体（KBC）的概念……并认为教育软件（CSILE和KF）能够支持知识建构……这我都学过，我点击‘KBC’和‘KF’标签，想了解更多的知识细节。同时我也查看了‘CKB（协作知识建构）’和‘虚拟社区（Virtual Community）’两个标签……”
通过标签系统，增强了学习者对“知识建构”概念的理解，但这主要取决于他的所学知识。学习者浏览相应的标签，补充了原有的知识，但认知结构性质没有改变。与“同化”过程相比，“顺应”则指学习者对知识对象有本质上新的理解并且改变或重组原有认知结构，形成新观念的过程。如果有人使用了一个非常独特（对于学习者差异较大）的标签，很显然，与标签链接的资源或概念将会明显不同。因此，用户学习这些新概念时，其认知结构也就发生本质的改变。另一个被试的例子说明了“顺应”过程：“我认为它与建构主义有关……的确，标签系统中有‘建构主义’，就点击这个Tag，同时还看到‘知识管理’标签的字体和字号很突出，‘共享’也是，我想，知识建构、知识管理和共享之间一定有联系，但我不是很清楚，就主动地单击这两个标签……”
即使参与者没有找出（给定时间内）知识建构，知识管理和共享之间的关系，她的原有知识不足以“同化”新的信息，这恰恰是学习者发生“顺应”的先决条件。其他被试也有同样的经历：“我不仅看到‘知识管理’和‘知识共享’的Tag，而且还让我很好奇的是‘世界3’标签，点击进去，才知道是波普尔‘三个世界’的观点……还有‘Web2.0’、‘Blog’和‘CSCL’等标签也很醒目……”
当社群成员使用标签在互联网上导航和浏览时，认知和社会系统都得到了发展，并且还“偶然”发现相关的信息和资源，产生“灵感”。“内化”的认知过程和新信息的获取促使用户主动去标注他们自己发现的新资源。这样，个人的隐性知识就得到“外化”并将其整合到元数据聚合体（标签云）内，使整个社会系统得到发展。标签系统内的所有用户就能持续不断地提供和获得知识，标签系统以用户不断添加新资源和标注新标签来产生新信息、新联系和新观念。
（二）Wiki
Wiki是一种立足互联网技术而产生的新型交互平台，是一种支持面向社群学习与交流的协作式写作的超文本系统，也是一组支持这种写作的辅助工具。[10]任何人都可以根据自己的判断对 Wiki 文本进行浏览、创建、更改、删除而且操作简单。Wiki 用户为某一特定主题相互协作并创建新的内容，自然构成了一个社群。作为社会性软件，它具有低成本性、易用性、共享性、开放性和社会性等特点，其中最明显的是群创性，它能实现知识的积累、共享、交流、传播和再创造，“开放、合作、平等、共创、共享”是 Wiki 的理念精髓。Wiki不仅可以用于正规教育（学校教育），也适用于非正式学习环境。例如，社群成员共同讨论一个科学问题，特别是有争议的主题时，他们平等地发表自己的看法，从自己的角度给别人提出建议，也可以表达反对的观点。当用户通过Wiki来探讨一个话题时，他们能实现知识的交流和获取，以此，知识建构可以看作是有共同目的（如学习任务、问题解决等）的个体，在Wiki平台中互相协作并最终形成某种观念、理论或假设等智慧产品的活动，个体在该公共知识的形成过程中获得了自己想得到的知识。
成员个体通过Wiki内化信息可以获得新的知识。他们或多或少地浏览Wiki中的信息，如果找到相关的信息，就需要将其整合到自已的认知系统中。因此，“内化”过程就是个体知识增长和概念获得的过程。如果信息只是原有知识的补充，就采用“同化”的方式，如果信息既不是原有的公共知识，也不是个体的先前知识，而是新的方法和概念，对原有认知结构有本质上的改变或革新，就采用“顺应”的平衡方式。个体成员利用Wiki将其“顿悟”、灵感、新问题、新观点和新思路描述出来，也可以通过吸收知识条目上的新知识，与自身已有的知识结合后重新出现新的灵感和观点。Wiki上不仅有个人的知识积累，更多的是集体智慧的结晶。
当社群成员想要为Wiki作出贡献时，他们需要外化自己某一方面的知识。成员个体要将新知识引入Wiki系统，他必须将自己的认知概念转化为别人易于理解的书面语言而且还应考虑系统中原有的信息。对Wiki贡献个体知识，不仅支持Wiki系统自身的发展也能支持个体的学习；外化知识就要对知识进行精加工，这种认知努力有助于对知识有更加深刻的理解，达到自明（Self-Explanation）的效果。外化后的知识独立于个体，而被其他成员进一步深化。Wiki系统同样以“同化”或“顺应”的方式来内化来自成员个体的信息。如果信息只是对系统原有信息的事实性补充，没有引起重组或改变，就采用“同化”的平衡方式，以下例子说明这个过程，数据来源于另一个实验研究，参与者需要在Wiki上探讨“学习（Learning）”相关的问题。Wiki上原有的词条分别从行为主义、认知心理学、学习类型、过程模型和学习条件几个侧面对“学习”进行阐述。
“学习是外在环境刺激引起的行为的变化……学习是内在倾向或能力的变化……综合两大学派可以这样来定义学习：学习是因经验而引起的行为或内在倾向与能力的较为持久的变化。”
这个参与者增加了一个“精华”词条，因为它从行为主义和认知理论的观点出发，得出一个关于“学习”的综合性定义，对社群成员有一定的参考价值，但没有提出新的观点或从新的角度去理解“学习”。一个良好组织的Wiki系统不能只局限于“同化”信息，只在原有信息的基础上添写内容，而应该对原有信息的本质改变或引入新的观点和方法，即要有“顺应”的信息。另一些被试说明了这个过程：
“……《辞源》指出，‘学’乃‘仿效’也，即是获得知识；‘习’乃‘复习’、‘练习’也，即是复习巩固。……最早把学与习联系起来的是孔子，《论语》曰：‘学而时习之，不亦说乎！’……《礼记》又曰：‘鹰乃学习’，……这就是学习一词的由来”。
“建构主义认为，学习是获取知识的过程，但知识不是通过教师传授得到，而是学习者在一定的情境即社会文化背景下，借助他人的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的方式而获得……‘情境’、‘协作’、‘会话’、‘意义建构’是学习环境中的四大要素……
……任何学习活动，即使是最简单的学习也不是靠单个细胞的活动，而是靠大量神经元的综合活动，这些神经元之间构成复杂的关系网络……”。
当社群成员共同关注一个问题时，他们常常在Wiki上聚在一起来寻求解决方案；当成员修改一个词条或补充内容时，可以实现对原有知识的巩固和强化；当一个新的观点或方法引入系统时，它将激起其他成员的求知欲。学习者通过Wiki系统，不仅可以改变自己的知识结构，而且可以对集体知识的发展作出贡献。Wiki不仅支持个人学习，而且是一个强有力的知识建构工具。Wiki的主要目的是协作，个体成员和系统随时都发生知识的“内化”和“外化”，通过认知平衡的循环，个体和集体的知识得到持续地增长，认知和社会系统也能持续地发展。
五、结束语
本文主要在知识创造和知识建构理论的基础上，从系统论和认知角度，提出“认知和社会系统共同发展的模型”，“模型”基于社会性软件平台，将知识建构看作是个体认知和社会系统的共同发展。最后运用社会标签和Wiki来说明“模型”的“内化”和“外化”两个过程。某种意义上，社会性软件支持知识建构的程度取决于它引起认知冲突的可能性。
社会性标签由个体内部概念结构和元数据聚合体之间的差异引起冲突，个人通过改变原有认知结构来平衡冲突。Wiki在引起冲突和平衡（“同化”和“顺应”）方面具有很大的潜力，Wiki词条的内容可以与个体先前的认知结构和理解有明显不同，如果用户要改变Wiki文本，他需要通过重组和重新概念化新信息来适应原有的内容。这个过程对于集体知识的发展和建构是很有必要的。总之，社会性软件在学习和知识建构方面是很有应用前景的，它们能促进个体和集体知识的共同发展。
[参考文献]
[1] 庄秀丽，刘双桂．拥抱2004社会软件年[J]．中国电化教育，2004，（5）：61~64．
[2] Scardamalia，M．，& Bereiter，C．Knowledge Building[A]．In Encyclopedia of Education(2nd ed)[C]．New York：Macmillan Reference．2003：1370~1373．
[3] 赵建华．知识建构的原理与方法[J]．电化教育研究，2007，（5）：9~15．
[4] Scardamalia，M．& Bereiter，C．Computer Support for Knowledge Building Communities[J]．The Journal of the Learning Sciences，1994，（3）：265~283．
[5] 斯琴图亚，魏志慧．如何使学习者为知识社会做好准备——访国际知名教育心理学家玛琳·斯卡德玛丽亚教授[J]．开放教育研究，2009，（2）：4~9．
[6] Nonaka，I．The Knowledge-Creating Company[J]．Harvard Business Review，1991，（69）：96~104．
[7] Nonaka，I．A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation[J]．Organization Science，1994，（5）：14~37．
[8] Delicious．What Are Tags? [DB/OL]．http://www.delicious.com/help/faq#tags，2010-10-2．
[9] 邓天颖．Tag——无序中有序的个性化分类传播[J]．河北大学学报，2006，（2）：131~133．
[10] 谭支军．WIKI在教育教学中的应用初探[J]．中国远程教育，2005，（5）：66~68．
[关键词] 社会性软件； 知识建构； 知识创造； 社会标签； Wiki
[中图分类号] G442[文献标识码] A
[作者简介] 杨文正（1979—），男，白族，云南大理人。讲师，在读博士，主要从事教育技术学、教育信息化等方面的研究。E-mail：yang121@yeah.net。
一、引 言
伴随计算机和网络技术的发展，涌现出很多应用于协作学习（Collaborative Learning）和知识建构（Knowledge Building）的新工具（如Blog、Wiki、Tags等）。它们统称为社会性软件（Social Software）。社会性软件是指任何可以促使团体或者社群沟通和写作的软件。[1]它能够促进用户社会关系网络的建立，促进集体协作行为和关系的形成，促进个体和群体知识的共同发展。
个体的学习和群体知识的建构彼此不是分离的，社会性软件能够促进二者的交叉或“融合”。在某种意义上，个体和群体知识的发展是可以相互支持和“供养”的。同时，社会性软件的发展呼吁一个新的理论模型来探讨二者之间的关系。
本文在玛琳·斯卡德玛丽亚（Marlene Scardamalia）与卡尔·贝莱特（Carl Bereiter）的知识建构理论和野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）与竹內弘高（Hirotaka Takeuchi）的知识创造理论基础上，从系统论和认知角度提出基于社会性软件的“认知和社会系统共同发展模型”。“模型”主要涉及群体知识协作建构的社会过程和个体学习的认知过程，说明两个过程是如何相互影响的。最后，我们以社会标签（Social Taggings，简称Tags）和维基（Wiki）为例，来说明社会性软件能够支持两个过程（个体和群体）的共同发展。
二、知识建构理论和知识创造理论
（一）知识建构理论
知识建构理论是由加拿大多伦多大学教授Scardamalia 和Bereiter一起开发并完善的。他们将知识建构定义为产品和某社区价值观的不断改善，主要通过提高个体在社区中所获取的远大于个体所付出的可能性，并且成为拓展文化成就的组成部分。[2]知识建构是在社群内发生的社会/文化过程，旨在产生一些有益于社群成员理解社会的“人工制品 （Artifacts） ”，如社群成员可以共享的理论、模型、实例和事实等。即，知识建构的目标是为学习社群形成具有某种价值的公共知识，而不是简单地提高个体头脑中的内容。[3]
Scardamalia和Bereiter也提出了知识建构共同体KBC（Knowledge Building Community） 的概念并声称“KBC是一个以思想的形成和持续改进为关注点的团体，其成员通过建构性的互动过程发展对于共同体有价值的思想”。[4]KBC是由共享和促进公共知识的个体组成的任意团体，其成员与他人分享自己的观点，并对他人的观点进行分析、评判。这样，思想在成员不断的交流协商中达成共识，知识得到新的建构。共同体内的每一位成员都向集体贡献着有价值的思想，从而促进集体智慧的形成和持续发展，成员在提升共同体知识的同时，也能发展自己的知识。
他们将课堂学习和在KBC中的学习作过对比研究，得出：知识建构有可能在所有社群中发生，教育软件如CSILE（Computer-Supported Intentional Learning Environments）或KF（Knowledge Forum）能够支持知识建构。这些软件能够提供协作创设的共享数据平台，在此平台中，知识以“短文”的形式呈现并可以随时对其查看、检索、评论、参考和修订。[5]通过平台可以观察集体观念（Ideas）的改进，因此需要有相应的原则（Scardamalia于2002 年提出了知识建构的12 条原则）来保证有效的知识建构。共同体的成员应该贡献他们最前沿的知识和关注最真实的问题（Authentic Real-Life Problems），真实的问题应当是可改进的思想，而不是寻求一个完美的答案。
知识是在与同伴一起从事问题解决过程中建构的，学习是一个在所探讨的领域中建立相互理解的过程。知识建构理论主要解决社群及成员的知识是如何发展的问题，它强调建构过程中概念的“人工制品”间的相互影响，计算机及网络技术是它的物质基础。它是一个特别适用于解释社会性软件如何支持集体知识发展的理论。
（二）知识创造理论
知识创造理论是日本著名的管理学教授野中郁次郎[6][7]和竹內弘高在迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）的隐性知识（Tacit Knowledge）和显性知识（Explicit Knowledge）分类基础上，从知识管理（Knowledge Management）的角度提出的。理论的创立者认为，一个组织内部仅有很少的一部分是以显性知识的形式来利用，更多的知识以隐性的形式存在于个人的经验之中，隐性知识几乎不能用言语表达，很难与他人交流，而知识创造需要交流与共享。知识创造是存于隐性知识与显性知识之间的一个持续的、互动的过程，并以螺旋式进行，形成四种模式：社会化（Socialization）、外在化（Externalization）、组合化（Combination）和内在化（Internalization），即SECI模型，如图1所示。
“社会化”是通过共享经验来获取他人的隐性知识并将其变成自己的隐性知识的过程，最典型的就是师傅带徒弟的过程。学习者通过观察、模仿和实践等手段获得新知识，但仍是隐性的。因此，“外在化”就很有必要，它包括隐性知识的表达和隐性到显性的转化，方式有隐喻、类比、概念和模型等。在此过程中，人们对隐性知识进行系统的整理并将其清楚地表达出来，以某种便于他人理解的形式出现，有利于创造新知识。“外在化”之后就到了“组合化”过程，组合是各种显性知识的连接和系统化，它需要人与人之间的共享，它将来自多方面的显性知识进一步整合。最后，显性知识通过“内在化”过程变为个体的隐性知识，这是个人将从多种渠道得到的显性知识进行消化、吸收的过程。显性知识将成为个体知识的一部分，“内在化”主要通过“做中学”来完成。四种不同的知识转化模式是一个有机的整体，它们都是团体知识创造过程中不可或缺的部分。
总体上说，知识创造的动态过程可以概括为高度个人化的隐性知识通过共享化、概念化和系统化，在整个团体内部进行传播，并被所有成员吸收和升华的过程。知识创造理论关注隐性知识的建构和转化，它普遍应用于知识管理领域，教育和学习科学领域却很少关注。虽然SECI模型没有明确地提出需要计算机和网络的支持，但我们认为用它的主要观点来解释社会性软件如何帮助知识建构也是很有用的。
三、认知和社会系统共同发展模型
在知识建构和知识创造理论的基础上，从系统论和认知角度，我们提出基于社会性软件的“认知和社会系统共同发展模型”。“模型”重点关注群体知识协作建构的社会过程和个体学习的认知过程，其研究假设主要有：（1）学习能导致个体信念、态度或技能的改变，知识建构则会促成公共知识的创建或修正。（2）协作知识建构被看作是认知系统与社会系统的相互作用，并将学习过程和知识建构过程看作是系统对“刺激”的反应。本研究中的社会系统主要指由社会性软件平台所建立的虚拟学习社群（共同体）。（3）两个系统的运作方式不同且不能简单地合并，但它们都是开放的，它们的发展是可以相互影响的，社会系统的知识不是系统内成员个体知识的简单相加，即“整体大于部分之和”。（4）社会性软件有助于隐性知识和显性知识的相互转化，促进知识共享与创造，提升学习者的协作学习能力。
假设中所述的“刺激”可以用皮亚杰（J．Piaget）“认知冲突（Cognitive Conflict）”概念来解释，当个体从环境中获取的新知识与先前的知识不一致时，冲突就发生，并认为个体的认知系统就是通过“认知冲突”的平衡才得以发展。平衡有两种类型：“同化（Assimilation）”和“顺应（Accommodation）”。“同化”是个体把外界刺激所提供的信息整合到自己原有认知结构的过程；“顺应”是指外部环境发生变化，而原有认知结构无法“同化”新信息时，个体认知结构发生重组与改造的过程。无论哪种平衡类型，都支持个体的认知发展，个体都要从外部环境中内化信息，个体的认知系统就变得更加复杂，这就是传统上所谓的学习。
“模型”阐述了在认知系统内以“内化”发生的过程同样在社会系统内以“外化”的方式发生。通过“外化”，个体将对社群贡献自己的知识，学习者不仅表达自己的隐性知识与社群成员分享，而且也从社群获取知识，同时，社群其他成员通过“内化”新知识来学习，社会系统也能通过组合新信息来学习并且通过“同化”和“顺应”来发展新知识，即社群成员的认知结构数量的扩充或认知结构性质的改变（图式改变）。通过平衡会产生新的效果：导致共同体的知识结构更加复杂和成员个体的认知系统将发生新的平衡，结果是成员为共同体提供知识内容，共同体本身也为用户提供新的信息和解决新的冲突。更为重要的是“内化”和“外化”的过程（个体学习和群体知识建构）不是彼此独立的，是一个持续改变的动态过程。个体和社会系统的认知结构就是通过“内化”和“外化”过程逐步建构起来，并在“平衡—不平衡—新平衡”的循环中得到不断的丰富、提高和发展，即共同发展，如图２所示。
现在，可以将SECI模型应用于“认知和社会系统共同发展模型”。我们把隐性知识显性化和显性知识隐性化的过程等同为“外化”和“内化”两个过程，这会更利于理解认知系统和社会系统之间的信息交互。“外化”就是SECI模型中的“外在化”和“组合化”两个过程。当成员把自己的知识引入共同体时，首先要“外化”自己的知识，也就是需要用言语表达自己的认知概念，便于他人的理解。为了充分有效地表达自己的想法，他们需要认真分析共同体内原有可用的知识和信息。“内化”则是SECI模型中的“内在化”和“社会化”两个过程，当成员需要从共同体内吸收知识的时候，他们通过共同体来“挖掘”相应的信息，这样，他们聚合相关的信息，进而改变或重组自己的认知结构。随后我们将通过两个社会性软件（Tags和Wiki）来说明这两个转化的过程。
四、社会性软件支持知识建构的实例
（一）社会标签（Tags）
Tags是有表征含义的关键词（One-Word Descriptors），[8]它用于标注虚拟环境（Internet 或者Intranet）中的数字化资源，如网页、图片、视频、研究论文等。用户可以选用一个或多个自由词作为标签对资源的内容进行描述，便于信息的组织与管理。本质上，Tags是一种分类系统，信息构建专家Thomas Wander Wal把它称为分众分类（Folksonomy）。分众分类是“群众”自发性定义的平面非等级标签分类，所得的类与类之间没有从属关系，它在潜移默化中为网络用户建立了多种沟通的渠道，促进了社会网络的形成。
Tags体现了群体的力量，它使得信息之间的相关性和用户之间的交互性大大增强。Tags贴近用户的个人感受及情感体验，富有人性化，它体现的是普通人的思维，它是网络用户自由发挥主体能动性的产物。因为它的主体是人，所以Tags所标记的资源是有生命力的，它不仅反映所标记事物/事件的物理属性和精神属性，甚至还与任何相关的其他事物/事件相关联，其核心价值在于“分享”。通过Tags可以让大量的用户信息积累、聚类，从而构建一个更广阔的信息服务空间，也可以根据不同的用户所标注的同样标签，聚合出“标签云（Tags Cloud）”，如图３所示。Tags在虚拟学习环境中伴演着重要的角色，它代表着用户关于特定知识对象的概念、分类的联系，用户在网络信息空间中浏览，获取任何感兴趣的主题信息，并将其转化为知识，从而，促进非正式学习（Informal Learning）的发生。由于网络技术阶段性发展的限制，Tags也有局限性：[9]网络用户弃用、滥用，甚至误用Tag的随意性导致公共服务效率的降低，过于个性化的表述导致传播内容聚合难度的增加等。但使用信息结构化和过滤技术是可以克服的。
当用户处理（添加，搜索，浏览等）标签系统时，他们需要“外化”自己的知识，同时也要“内化”相应的信息。用户为特定的资源提炼关键词，添加标签的过程就是知识外化的过程，为此，用户通常要用自己的认知概念来描述知识对象并且将其转化为关键词。他们关注对象的本质，这迫使用户对知识更为精细和彻底地理解，常常涉及额外的认知努力（Cognitive Effort），结果将导致个体学习的发生也能引起知识的建构。标签云在单个标签的逐步增加过程中得以发展，并形成一个关键词网络，它代表用户关注的资源或关键词的关联程度。
“内化”是用户将新的信息整合到原有认知系统的过程。在社会标签系统内，用户通过浏览网页来探寻相关的资源，将标签作为向导，标签云有助于用户在信息空间中导航和查找相关的信息。在浏览的时候，系统用户会注意到其他用户批注过的关键词，他们将组合不同类别的知识和概念，从而向他人学习，而且，标签云可以显示新的概念与他们原有知识之间的关系，标签元数据（Metadata）所隐含的信息能导致个体知识的获得和原有认知结构的改变。如果用户意识到新信息、新概念和新的分类方式与自己的认知结构不同时，个人的知识就得到增长，新的理解就得以形成。前面，我们将学习定义为知识的“同化”和“顺应”两个过程。“同化”是个体认知结构数量的扩充，学习者只获得知识对象的附加事实，而没有发生认知结构的重大改变。例如，当用户学习与他们先前知识相一致的新标签和概念时，只能扩展他们的事实性知识（Factual Knowledge），而不能形成新的概念。以下的例子说明了这个过程，数据来源于大学一年级教育技术专业的被试学生。参与者需要在标签系统的帮助下，搜索和浏览信息，并展开大胆的猜想来学习“知识建构（Knowledge Building）”这个概念。一个参与者的过程记录如下：“知识建构是Scardamalia 和Bereiter提出的……他们也提出知识建构共同体（KBC）的概念……并认为教育软件（CSILE和KF）能够支持知识建构……这我都学过，我点击‘KBC’和‘KF’标签，想了解更多的知识细节。同时我也查看了‘CKB（协作知识建构）’和‘虚拟社区（Virtual Community）’两个标签……”
通过标签系统，增强了学习者对“知识建构”概念的理解，但这主要取决于他的所学知识。学习者浏览相应的标签，补充了原有的知识，但认知结构性质没有改变。与“同化”过程相比，“顺应”则指学习者对知识对象有本质上新的理解并且改变或重组原有认知结构，形成新观念的过程。如果有人使用了一个非常独特（对于学习者差异较大）的标签，很显然，与标签链接的资源或概念将会明显不同。因此，用户学习这些新概念时，其认知结构也就发生本质的改变。另一个被试的例子说明了“顺应”过程：“我认为它与建构主义有关……的确，标签系统中有‘建构主义’，就点击这个Tag，同时还看到‘知识管理’标签的字体和字号很突出，‘共享’也是，我想，知识建构、知识管理和共享之间一定有联系，但我不是很清楚，就主动地单击这两个标签……”
即使参与者没有找出（给定时间内）知识建构，知识管理和共享之间的关系，她的原有知识不足以“同化”新的信息，这恰恰是学习者发生“顺应”的先决条件。其他被试也有同样的经历：“我不仅看到‘知识管理’和‘知识共享’的Tag，而且还让我很好奇的是‘世界3’标签，点击进去，才知道是波普尔‘三个世界’的观点……还有‘Web2.0’、‘Blog’和‘CSCL’等标签也很醒目……”
当社群成员使用标签在互联网上导航和浏览时，认知和社会系统都得到了发展，并且还“偶然”发现相关的信息和资源，产生“灵感”。“内化”的认知过程和新信息的获取促使用户主动去标注他们自己发现的新资源。这样，个人的隐性知识就得到“外化”并将其整合到元数据聚合体（标签云）内，使整个社会系统得到发展。标签系统内的所有用户就能持续不断地提供和获得知识，标签系统以用户不断添加新资源和标注新标签来产生新信息、新联系和新观念。
（二）Wiki
Wiki是一种立足互联网技术而产生的新型交互平台，是一种支持面向社群学习与交流的协作式写作的超文本系统，也是一组支持这种写作的辅助工具。[10]任何人都可以根据自己的判断对 Wiki 文本进行浏览、创建、更改、删除而且操作简单。Wiki 用户为某一特定主题相互协作并创建新的内容，自然构成了一个社群。作为社会性软件，它具有低成本性、易用性、共享性、开放性和社会性等特点，其中最明显的是群创性，它能实现知识的积累、共享、交流、传播和再创造，“开放、合作、平等、共创、共享”是 Wiki 的理念精髓。Wiki不仅可以用于正规教育（学校教育），也适用于非正式学习环境。例如，社群成员共同讨论一个科学问题，特别是有争议的主题时，他们平等地发表自己的看法，从自己的角度给别人提出建议，也可以表达反对的观点。当用户通过Wiki来探讨一个话题时，他们能实现知识的交流和获取，以此，知识建构可以看作是有共同目的（如学习任务、问题解决等）的个体，在Wiki平台中互相协作并最终形成某种观念、理论或假设等智慧产品的活动，个体在该公共知识的形成过程中获得了自己想得到的知识。
成员个体通过Wiki内化信息可以获得新的知识。他们或多或少地浏览Wiki中的信息，如果找到相关的信息，就需要将其整合到自已的认知系统中。因此，“内化”过程就是个体知识增长和概念获得的过程。如果信息只是原有知识的补充，就采用“同化”的方式，如果信息既不是原有的公共知识，也不是个体的先前知识，而是新的方法和概念，对原有认知结构有本质上的改变或革新，就采用“顺应”的平衡方式。个体成员利用Wiki将其“顿悟”、灵感、新问题、新观点和新思路描述出来，也可以通过吸收知识条目上的新知识，与自身已有的知识结合后重新出现新的灵感和观点。Wiki上不仅有个人的知识积累，更多的是集体智慧的结晶。
当社群成员想要为Wiki作出贡献时，他们需要外化自己某一方面的知识。成员个体要将新知识引入Wiki系统，他必须将自己的认知概念转化为别人易于理解的书面语言而且还应考虑系统中原有的信息。对Wiki贡献个体知识，不仅支持Wiki系统自身的发展也能支持个体的学习；外化知识就要对知识进行精加工，这种认知努力有助于对知识有更加深刻的理解，达到自明（Self-Explanation）的效果。外化后的知识独立于个体，而被其他成员进一步深化。Wiki系统同样以“同化”或“顺应”的方式来内化来自成员个体的信息。如果信息只是对系统原有信息的事实性补充，没有引起重组或改变，就采用“同化”的平衡方式，以下例子说明这个过程，数据来源于另一个实验研究，参与者需要在Wiki上探讨“学习（Learning）”相关的问题。Wiki上原有的词条分别从行为主义、认知心理学、学习类型、过程模型和学习条件几个侧面对“学习”进行阐述。
“学习是外在环境刺激引起的行为的变化……学习是内在倾向或能力的变化……综合两大学派可以这样来定义学习：学习是因经验而引起的行为或内在倾向与能力的较为持久的变化。”
这个参与者增加了一个“精华”词条，因为它从行为主义和认知理论的观点出发，得出一个关于“学习”的综合性定义，对社群成员有一定的参考价值，但没有提出新的观点或从新的角度去理解“学习”。一个良好组织的Wiki系统不能只局限于“同化”信息，只在原有信息的基础上添写内容，而应该对原有信息的本质改变或引入新的观点和方法，即要有“顺应”的信息。另一些被试说明了这个过程：
“……《辞源》指出，‘学’乃‘仿效’也，即是获得知识；‘习’乃‘复习’、‘练习’也，即是复习巩固。……最早把学与习联系起来的是孔子，《论语》曰：‘学而时习之，不亦说乎！’……《礼记》又曰：‘鹰乃学习’，……这就是学习一词的由来”。
“建构主义认为，学习是获取知识的过程，但知识不是通过教师传授得到，而是学习者在一定的情境即社会文化背景下，借助他人的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的方式而获得……‘情境’、‘协作’、‘会话’、‘意义建构’是学习环境中的四大要素……
……任何学习活动，即使是最简单的学习也不是靠单个细胞的活动，而是靠大量神经元的综合活动，这些神经元之间构成复杂的关系网络……”。
当社群成员共同关注一个问题时，他们常常在Wiki上聚在一起来寻求解决方案；当成员修改一个词条或补充内容时，可以实现对原有知识的巩固和强化；当一个新的观点或方法引入系统时，它将激起其他成员的求知欲。学习者通过Wiki系统，不仅可以改变自己的知识结构，而且可以对集体知识的发展作出贡献。Wiki不仅支持个人学习，而且是一个强有力的知识建构工具。Wiki的主要目的是协作，个体成员和系统随时都发生知识的“内化”和“外化”，通过认知平衡的循环，个体和集体的知识得到持续地增长，认知和社会系统也能持续地发展。
五、结束语
本文主要在知识创造和知识建构理论的基础上，从系统论和认知角度，提出“认知和社会系统共同发展的模型”，“模型”基于社会性软件平台，将知识建构看作是个体认知和社会系统的共同发展。最后运用社会标签和Wiki来说明“模型”的“内化”和“外化”两个过程。某种意义上，社会性软件支持知识建构的程度取决于它引起认知冲突的可能性。
社会性标签由个体内部概念结构和元数据聚合体之间的差异引起冲突，个人通过改变原有认知结构来平衡冲突。Wiki在引起冲突和平衡（“同化”和“顺应”）方面具有很大的潜力，Wiki词条的内容可以与个体先前的认知结构和理解有明显不同，如果用户要改变Wiki文本，他需要通过重组和重新概念化新信息来适应原有的内容。这个过程对于集体知识的发展和建构是很有必要的。总之，社会性软件在学习和知识建构方面是很有应用前景的，它们能促进个体和集体知识的共同发展。
[参考文献]
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