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本访谈已发表于《远程教育杂志》2015年第6期54-61页，可参照阅读。
受学习者自身因素、信息技术水平 、互动频率、亲密度、学习主题等多重因素影响，网络学习行为具有独特的特点。作为联结网络学习者之间彼此的要素集合——“关系”，也潜在地嵌入到网络学习的过程中，改变学习者的行为方式，对网络共同体的形成具有重要的影响。“关系”在网络学习的过程中发挥着功能性的作用，形成了不同于网络学习行为的特质。通过对真实的网络学习场景进行调查，对学习者之间的“关系”进行测量，并对网络学习的不同类型的“关系”属性进行研究，分析出不同类型的“关系”属性对网络学习行为的多重影响。并根据数据调查的结果进行分析，对网络学习行为进行分类，力求透过“关系”视角对不同类型的网络学习行为的内容、规则等特征进行分析。 随着新媒体在远程学习中得到广泛的应用，网络学习系统自身的功能在不断延展，使得网络学习的时间、空间变得快捷、方便，同时也方便学习者能够有效地利用碎片化时间进行学习。以微信、微博、QQ 为代表的即时通信工具 ，特别是 MOOC、微课在网络学习中的大规模使用，影响与变革着网络学习者的意识、态度与行为，使得学习者之间的“关系”也在发生着微妙的变化。虽然学习共同体形式己经存在于其他时空中，但是新媒体的技术范式的使用却为网络学习提供了新的物质基础；信息技术是网络学习的根本物质基础，只有当学习者之间结成一定的学习共同体，并用各种显性或者隐性的“关系”联接在一起时，网络学习才能得以实现【１】。 就网络学习的本质而言，学习者只有在具备着网络化的社会结构与关系，以及网络学习资源整合的网络学习环境中，才能进行有效的学习。而这种环境具有一定的虚拟性，他们通过微博、微信、QQ 等网络学习工具彼此之间进行“互惠”、“支持”、互动、交流，使得网络学习不断地由“虚拟”转向“实质”，这样学习者之间的“关系”才能进行持续性的互动。在网络学习空间中，学习者的学习呈现出与现实社会学习方式迥然不同的特质，同时，也在不断地改造着学习者之间的关系，形成新的群体结构，如，去网络学习的去中心化、交流的互动性、学习时空的压缩、学习时间碎片化利用、学习者重塑自我、学习群体分化、学习者二元交织等，以此赋予网络学习者的独特个性与参与学习的方式，进而实现了网络学习的拓展与自我延伸【２】。 吉登斯在研究中指出，对于网络学习的现代性的本质探寻，需要关注学习者在实际学习的场域，以及在虚拟的网络中，是如何维持他们彼此之间的关系；将研究者置身于网络学习的现代性环境中，就会发现一些传统的、面对面的交流方式在网络社会逐渐失去话语权，这种新与旧的交替，改变着现行社会学习方式，推动着网络学习的发展【３】。因此，对于网络学习者行为的研究，不应该拘泥于对学习者在网络中的参与性研究，而是需要立足于学习者的个体感受、心理因素、学习的感知、文化习惯等相关的因素中，探寻学习者之间“关系”内在的形成过程。 网络学习作为远程教育的一种基本途径，对网络学习行为的研究有利于分析网络学习中“关系”嵌入的途径。网络学习行为指学习者利用网络学习工具，为满足学习需要而实现自身价值的行为，它包括以下几个方面： 第一，网络学习者必须借助网络学习工具（如，网络、微博、微信、QQ 等）才能实现，这与传统的学习方式有着明显的区别，网络学习工具成为学习者主要学习途径。在学习的过程中，学习者需要克服网络时间、空间上的障碍，使用通信工具进行交流与合作，使学习者的学习行为变得更为便捷。而微信、微博、微课、MOOC等新媒介的出现，则提升了学习者网络学习的真实感与体验感。 第二，网络学习者的学习行为是以获得知识为目标，以满足自身发展与需求为目的，这是网络学习行为的根本内驱力，它具有多元化的特征。学习需求的完成，需要学习者借助“关系”网络才能实现。传统的学习与网络学习之间存在着彼此的差异，使得网络学习呈现出独有特征与功能，学习者会根据 “关系”的需要选择符合自己的学习行为，在学习的过程中进行交流与互动。因此，与传统的学习相比，网络学习中的“关系”呈现出其独有特征。 第三，网络学习行为是一个动态发展的过程。网络学习行为是学习者逐步提高的过程，网络学习的场景不同于面对面的交流，在学习的过程中不会受到太多的客观因素影响，如，时间、交通、空间、沟通阻碍等，为学习者提供了便利的学习条件和动态化的学习方式，通过网络的实时持续互动，促使网络学习共同体的形成，进而使得网络学习行为形成为持续的信息流、行为流，直到学习者的学习过程结束。 网络学习行为是一个完整的行为过程，要求学习者从开始到结束都要注重对学习的投入，学习者在网络环境下，充分运用多种通讯工具，依照学习论坛（共同体）的规则进行学习，并通过及时的互动，完成知识的主动建构，直至达成各阶段的学习目标。在现代网络环境的条件下，网络学习的部分环节资源和信息传递以及学习者之间的互动的便捷性等方面，往往比课堂学习更具有优势，传统/网络环境下的学习行为过程比较见图 1 所示。 网络学习行为与课堂学习不同，网络学习集合了情境性、互动性、便捷性、碎片性、多样性、流动性、建构性、时空压缩性等相关的优势。网络学习特质是在各种互动的、虚拟的环境中形成的，并不是以往课堂学习行为的元素简单“叠加”，是学习者通过网络不断修正、保留、摒弃、改变、延伸的过程，是对不同的学习方式进行不断“筛选”的结果，即形成更为契合网络学习行为需求的行为模式。即网络学习行为特征的形成，一方面是由于网络环境自身的功能性作用，为学习行为构建了一个互动、多元化的新的学习场景；另一方面是学习者的主观建构的过程，这种行为构建的关键因素是学习者主动参与。 第一，个体因素。学习者的个体因素包括年龄、地域、教育程度、信息技术水平等相关的因素，它是网络学习行为的基础性条件。从不同的因素分析，不同的学习主体赋予网络学习行为不同的内涵，就年龄而言，年轻人有更多的时间在网络上学习；就教育程度，一般认为，受过良好教育或富有的人喜欢上网学习。目前，网络学习主体的结构已经发生变化，学习者的个体因素对网络学习行为的影响也变得十分重要。 第二，观察心理因素。网络学习行为动机蕴含的心理过程，主要体现为学习者对知识的渴求、追求网络学习的个性化服务、学习者之间的互动、寻求便捷与高效的网络学习产品等方面，它们构成网络学习行为的潜在动力，促进有意义网络学习的发生。 第三，风险感知。主体身份的匿名性给网络学习带来了一定的风险，这为行动主体提供了介入性可能，同样也为网络学习者带来一定的风险感知，特别是学习者在咨询相关学习问题，而学习“关系”不是强关系时，这种风险感知就会更加明显。网络作为一个开放、多元的学习环境，对网络学习风险的感知，主要源自于学习者信息的泄露。 第四，网络文化因素。课堂学习被认为是教学的主流而稳固地延续至今，对学习者的学习具有十分重要的影响。网络触发了现代远程教育学习的变革，包括网络学习语言、网络思维、学习方式、合作方式等。但伴随着网络学习群体的分化与扩大，以及新媒体在网络教育中的应用逐步加深，网络教育与学习逐渐成为教育的重要组成部分，也开始与课堂学习行为交织共生，影响着网络学习者的意识、交互的观念、学习的态度与学习行为。 第五，关系因素。 “关系”作为网络学习的一个重要的影响变量，对学习者产生潜在的影响，往往被研究者忽视。作为课堂教学元素，“关系”通常是作为师生、生生之间的互动、交流、信任等方式呈现的。而在网络环境中，由于学习者之间在相识、交流与互动等方面与传统的课堂之间产生的关系有着明显的不同，故网络学习中的“关系”也展现出与传统课堂形式“关系”的不同，在网络学习群体中有着不同的结构划分。 对于网络学习中的“关系”分析，要从学习者之间的交流与互动方式进行研究，不能简单的理解为“划圈子”的过程。学习者在网络学习过程中，通过各种不同的活动，促进网络学习群体的分化，各个学习者之间的关系也就变得十分清晰，其中蕴含着“熟、亲、信”等传统属性。 第一，学习者的社会性因素。这种社会性的关系主要体现在对学习者网络学习动机、学习共同体的形成、知识共享的影响因素进行研究。例如，Moore将远程教育的网络互动分为学习者与媒介内容的互动、学习者之间的互动，师生之间的互动三种类型，这种网络学习主要体现在学习的主客体与交互媒介之间的“关系”嵌入【4】。 第二，学习者之间“线上”与“线下”关系的叠加。网络学习呈现出虚拟化与落地化两种虚拟学习社区，通过各种交流方式，促进学习者之间的相互交往，使得网络虚拟学习社会成员之间的交往方式多种多样，形成学习社区的“线上”与“线下”两种交往关系的叠加，促成了网络学习社区的群体分化，形成一种复杂的虚拟社会的学习环境【5】。 第三，非对称性的社会交换关系。网络学习者之间的交互，是一种典型的非对称社会交换关系，体现在学习者之间的相互请教与学习上，也只有学习者之间掌握的知识不对等，网络学习共同体才能形成。因此，在网络学习中，学习者之间的每一次具体信息交流就是非对称“关系”，而这种交互存在着工具性与情感性交换，它是学习者为实现自己学习目标而选择的学习方式，本质还在于对网络学习行为的“关系”本身的关注【6】。 学习者在网络学习中并不是独立存在的，而是嵌入在一定的社会关系网络之中，无论这种关系是现实的还是虚拟的，通过对学习者之间“关系”的研究，有利于对学习共同体形成的社会性进行分析。学习行为作为学习者的学习活动，需要仔细考虑学习者所处的网络结构以及个人或群体间的具体互动与交流，即学习者之间相互的“关系”【7】。 根据学习者之间的相互联系，从相识的时间长短、互动频率、亲密程度、学习支持四个维度将“关系”划分为“强”关系与“弱”关系。弱关系在网络学习共同体中具有高度的异质性，这种异质性在学习共同体的形成初期十分重要，促进学习者快速地获得知识。而强关系在网络学习中通过彼此之间的相互合作与信任，学习者之间往往会被不同的交流者“照顾”，也能提高学习者的积极性与主动性【8】。 “关系”的嵌入性不仅体现在网络学中，其本身的意义存在于更为广阔的网络学习的实践场景之中，对任何学习实践都起到了潜在的影响作用，只是“关系”的表现形式与促进学习的功能不同，对学习者之间的影响也存在差异【9】。 “关系 ”对网络学习者的影响是潜在的 、作用也是十分巨大的，影响着学习者在网络学习中的行为、动态、交互与合作等。 “关系”在虚拟学习团体中显现出与传统课堂迥然不同的特征， 课堂教学中的 “关系”是建立在学习者彼此之间面对面、直接的互动交往之中，学习者之间的“关系”更为直接。而在网络学习环境中，“关系”就体现出交往的间接性，跨越时空性、虚拟性等相关的特点。在网络学习行为中，“关系”的建立、存在、发展，对网络学习行为达成产生着重要的促进作用。 “关系”是一个抽象的人际化网络平台，在网络学习中形成独有的特征。所以，网络学习行为是学习者之间“关系”重要表现形式之一【10】。“关系”的嵌入与网络学习行为的实现，是学习者之间的互动与互构的过程，“关系” 的属性不仅影响着抽象的人际化网络平台， 同时也作用于具体的学习行动之中。 网络学习中的“关系嵌入”，对于学习者的促进作用并不是直接的，而是通过网络中的知识共享来实现学习者之间的交流与合作。综合前面的理论分析，我们认为，网络学习中学习者的基本特征、学习者之间的关系强弱、学习者的信息技术能力、学习者之间的网络交往频率，对学习者之间的关系影响比较大，进而也影响着学习者在网络学习中的效率。 首先，网络学习者的基本特征（教育水平、性别、年龄等）影响着学习者之间交往的关系建立，关系嵌入到网络学习中，并维持着学习者之间的持续交往。其次，学习者之间的关系强弱直接影响着网络学习的发生与维持，关系强弱是由多种因素影响而形成的，而学习者信息技术能力直接影响学习者对网络学习资源的应用，间接地对学习者之间的关系起到促进的作用。第三，学习者之间的网络交往频率，直接形成学习者之间的网络交流，对学习者之间的关系强弱有着直接的影响。学习者之间的关系嵌入，影响着网络学习中的各种关系的形成。所以，本文提出如下的假设： H1：学习者之间的 “关系 ”强弱直接影响着网络学习的行为和网络学习的发生，也直接影响着学习者直接的交流、讨论与合作，也影响着学习者交流讨论主题的形成。 H2：由于当前网络学习已经出现泛化的现象，网路学习者的教育水平、年龄、性别等因素，对于学习者之间的网络关系影响不是十分明显。 H3：学习者信息技术能力水平与网络学习之间存在着正相关，能够促进网络学习者形成较强的网络学习“关系”，也能够在网络学习中形成相应的“圈子”。 H4：网络学习者之间的交往频率越高，相识的时间越长，参与网络学习的时间越多，同伴之间能够提供较多的情感支持，就能够形成较强的“关系”，进而促进学习者之间的相互交往。网络学习行为不能仅仅通过学习者的个人需求、学习动机、学习目标与环境来进行说明，由于学习者存在学习群体的网络关系中，不同的合作方式，就会带来不同的学习效果，“关系” 就意味着个人或学习群体间的有效联系方式，以加强每个学习者之间的联系，将每一位学习者都嵌入其中，进而能够在学习中进行彼此交互，将具有相同学习目标的学习者联系一起。学习者的“关系嵌入”在网络学习中，形成多样化的社交关系，对学习者的行为产生重要的影响。根据上述的假设，我们提出如图 2 所示的网络学习“关系嵌入”模型： 本研究的目标是分析“关系”对网络学习行为的影响，分析不同“关系”属性在网络学习行为中的作用机制。从社会学的角度分析网络学习的特征，探“关系 ”网络学习中的作用，运用新的观察视角来研究网络学习行为，拓展网络学习理论研究的新领域。对“关系”元素的深度发掘，研究学习者之间的潜在“关系”，能够有利于人们清晰地认识到网络虚拟学习的实践逻辑以及学习者之间的互动关系，便于人们对网络学习有一个真实的认识【11】。 对网络学习行为中的“关系”研究，需要结合具体的实践场景，确定具体数据的测量与分析的方法，进而对网络学习行为的“关系”属性的强弱程度进行判定。在网络学习中，对“关系”的测量选取了与学习者个性相关的变量（指标）选择，见表1所示： 在“关系”测量变量（指标）确定以后，对网络学习行为有直接影响的“关系”强弱因素有交往频率、相识的时间长短、学习者之间的亲密程度、互惠/互助水平四个因素。这样，明确“关系”属性的测量变量后，就需要对网络学习本身的属性进行描述，因此，选择学习者最近一次的学习、学习的频率、学习的时长作为观察网络学习行为的属性，以便能够更好地确定网络学习行为的属性、特质与影响，同时，也便于对其进行测量。 根据对网络学习者的特征分析，主要选择年龄、学习者的信息技术水平、受教育程度与学习者的性别作为控制变量。 研究要测量的是“关系”对网络学习行为的影响与促进作用，所以，将网络学习行为作为因变量。 4.回归方程的确定在确定相关的变量之后， 运用 logistic 回归分析，构建的回归模型如下：Logit P = β0 β1x1 β2x2 β3x3 β4x4 β5x5 β6x6 β7x7 β8x8 β9x9 β10x10 β11x11 ε 本文以单个虚拟学习社区学习者行为为研究对象，重点对网络学习行为有直接影响的“关系”强弱因素，包括交往频率、相识的时间、亲密程度、互惠水平、最近一次的学习、学习的频率、学习的时长等相关的要素进行分析。以在线调查的方法进行，将问卷上传到国内某个著名的学习论坛由学习者自行作答，调查的时间为 2014年 3 月-2015 年 3 月，回收的问卷以会员的 ID 命名，这样能够有效预防重复的问卷。 在调查的过程中，问卷访问数量达到了 6012次，共回收到调查问卷 511 份，剔除回答重复和无效的问卷19 份， 有有效问卷为 492 份，有效问卷率为96.3%。 具体的数据信息见表 3 所示。 研究采用 SPSS17.0 统计分析软件对回归方程进行分析，首先对问卷调查的信度进行分析。 对 问 卷 的 信度采 取 了 内 在 一 致性 信 度 系 数（Cornbach α）与分半信度（split-half reliability）相结合的方法进行分析，保证问卷信度能够满足要求，具体验证分析的数据如表 4 所示。 在表 4 的数据分析中，信度系数 Cornbach α 为0.801，分半信度为 0.796。 根据国内外的研究 ，如果量表的Cornbach α 系数高于 0.50，表明量表的可信度就比较高，说明测试问卷的信度能够满足研究的要求。 从表 5的回归模型分析，可以看出模型一、模型二、模型三的 Nagelkerke R Square 平稳在 0.69-0.74 之间，说明模型具有较强的解释力。从回归模型的拟合度分析（表 5 所示），Homser Lemeshow的Sig= 0.03，小于显水a=0.05，而且似然比（-2LogLikelihood）检验统计量的值也较小，说明 logistic 回归方程显著，因此，模型的拟合度较好。 第一，网络群体的基本特征对网络学习行为的影响。从表 5 的模型一到模型三的数据分析可以看出：年龄、性别、教育程度等检验 p 值均小于 0.05，表明这些因素对于网络学习行为的影响都不显著。以往的观点认为，教育程度低、年龄小的男性在网络学习中，表现得比较活跃，在同一学习共同体中男性占比较多，网络中丰富的学习资源，能够给予男性学习者更多的选择机会，在性别因素上，网络学习行为存在显著性差距。但是此次调查发现，网络学习的性别之间并未出现显著性差异，即男性与女性在网络学习行为中表现出一致性。年龄、教育程度影响的不显著说明了网络学习群体已经突破了传统的年轻化、高学历化限制，成为大众化的学习行为方式，网络学习行为已趋向泛化。从学习者的信息技术水平来看，信息技术水平低的学习者对网络学习行为影响不是十分明显，主要是因为他们在学习中不会有效地利用学习工具；而对于信息技术水平高的学习者来说，他们对网络学习行为影响显著，主要是因为他们具备较高的信息素养，对信息的探究比较快速，学习效果也较好。 第二，“关系”强度变量分析。在表5的模型一与模型三中，学习者之间相识时间长短、学习互动的频率、亲密程度、互助/互惠水平的 p 值均大于 0.05，表明这些因素对网络学习行为的“关系”影响都十分明显，呈现出了显著性特征。从学习者之间的相识时间长短分析，发现它与学习者的网络学习行为呈现正相关影响。由此可见，网络学习虽然大部分是陌生人学习的场所，但是经过一段时间的相识之后，学习者会寻找自己熟悉的人作为学习伙伴。从互动频率来看，学习者之间的互动频率越高，学习者之间的关系就越亲密，网络学习行为就越明显。从亲密程度的影响因素来看，学习者之间的“关系”越亲密，越有助于提高自己的学习行为，实现自己的学习目标。在互助/互惠水平方面，学习者之间的“关系”的存在，是基于学习者彼此之间对知识与学习的追求，也是基于学习者之间的互动与交流，其主要的功能性作用不仅在于学习者之间的彼此联结，更为重要的是促进学习者之间相互帮助、交流、互动，并在学习中获取相应的学习行动收益。对网络学习“关系”强弱测量的结果进行分析，对相应的弱关系表述为：认识时间长短小于 6 个月学习者之间的互动频率一般或者较少，学习者之间的亲密程度一般或者不亲密，学习者之间的互惠水平往往不能满足、部分满足学习需要，主要原因是学习者之间的交往还没有形成较强的合作意识，参与学习的互动还在逐步的形成过程中。强关系表述为：认识时间长短在 6 个月以上，学习者之间的互动频率比较高，而且亲密程度较高，互助/互惠水平能够全部满足要求。通过数据统计分析，从模型一、模型三中发现“强关系”在网络学习中比“弱关系”更具主导性作用，学习者之间能够产生互动，进行相互学习，并能够在网络学习中形成一个稳定的学习群体。 第三，关于学习者信息技术使用能力水平，从模型一、、模型三观察来看，p 值均大于 0.05，说明网络学习者之间的交流频率、采用信息技术工具查找学习资源的能力对网络学习行为的影响十分显著。同时还可以发现，信息技术水平能力强的学习者直接影响着最终网络学习行为的达成，促进网络学习群体的形成，能够及时地向群体推荐学习资源，参与网络学习的互动中，并在网络学习群体中成为学习的意见领袖。第四，对关系属性（强弱关系）与交互学习频率、学习时长进行交互性分析，结果发现：不同交互、交流的频率，对网络学习过程中所依赖的“关系”属性也不一样，对最终的网络学习行为达成有着显著性差异（p 值明显大于 0.05）。网络交互的频率高、学习时间长的学习者，比较容易完成学习任务，达成学习目标。由此表明，网络学习者依据彼此之间的“关系 ”强弱，在网络学习行为中形成不同的学习团体，对不同的网络学习频次采取着不同的应对策略，同时也与同伴之间保持着常态的交流，“关系” 在网络学习中发挥着重要的作用， 促进学习者完成学习任务【12】。 根据上述调查与数据分析的结果，选取学习者之间的“关系”属性、网络学习行为影响两个维度，通过对相关的影响因素进行分析，采用二维视图对网络学习者的学习行为进行构建，以此对网络学习行为的类型进行分析。网络学习行为依据“关系”属性可以分析以下三种情况，形成三种网络学习的类型，如图3 所示： 第一类为自主性网络学习行为。在网络学习过程中。 学习者不受外界因素的影响，独立自主地进行学习，这种学习类型具有一定的目的性、明确性，学习者在学习过程中对外界的抗干扰能力较强，主要是运用网络中丰富的资源进行学习。 第二类为远缘网络学习行为。学习者在学习的过程中由于受到“弱关系”的影响，特别是学习者之间存在异质性，往往能够促进学习者之间进行合作与交流，进而在学习的过程中不固定地参与到网络交流中。 这类学习者在网络学习行为中缺乏固定的学习交往对象，主要有赖于网络上丰富的学习资源进行学习，在网络学习中也可以与其他不熟识的学习者进行交流，以获得相关的学习知识。 第三类则为近缘网络学习行为。在这类网络学习行为中，学习者主要依赖网络学习中的“强关系”进行互动、交流。在学习的过程中，学习者有具体固定的交流对象与学习“圈”（学习共同体，学习者比较关注“圈子”中的某个人（圈子中的意见领袖）的发言，以及他对问题的理解和分析情况，并将该人对问题的见解作为自己分析问题与解决问题的依据，将他的行为作为自己学习行为选择的参考对象，进而能够完成自己的学习目标【13】。 网络社会所触发的远程学习方式的变革， 影响着学习者的多个方面，使得学习者在课堂学习中所熟悉的环境、行为、观念产生位移，要求研究者能够重新审视网络学习行为的本原，探究学习者之间关系的形成。网络学习行为作为学习者自我提高的一种方式，内嵌在网络学习中的“关系”，对网络学习的影响也是十分深刻的。 采用网络进行学习的前提条件是学习者对网络、计算机操作技术具有一定的掌握与了解，随着网络智能化的发展，人们信息技术水平的提高，更多的学习者在网络学习的过程中逐渐突破了年龄、性别、文化程度等相关因素的限制，网络学习形成了一个普遍的现象，共同构建了一个网络学习社区。网络学习行为不再被赋予特定的标签， 而是逐渐被广大学习者所接受，通过微信、微博、QQ 等即时通讯工具，学习者可以进行线上与线下交流。真实的学习环境与网络学习之间的界限开始变得模糊，网络学习的群体也在不断地扩大，学习者可以在这两个不同的学习环境中进行自由的切换与选择。在网络学习的过程中，学习者通过网络将“陌生人”变成自己的“熟人”，而且使得这种人“关系”逻辑在网络学习中得到运用与延续，形成的网络学习的 “关系” 的强弱对于网络学习行为有着显著的影响， 也促进网络学习者之间的互动行为不断地发生变化。通过学习者之间的交流与协作，促进学习者之间的知识建构，网络学习中的“弱关系”能够转变为“强关系 ”，而且这一作用在网络学习行为的 “关系 ”形成中具有十分重要的作用。对网络学习行为来说，“强关系”有利于学习者快速寻求到自己需要的学习资源，也有利于促进网络学习资源的再生与利用，对网络学习行为的达成有着更为重要的作用【14】。 在课堂学习中，学习者的“圈子”、“熟人”往往只是局限在某一班级中，而在网络学习中，通过关系的形成，学习者的“圈子”、“熟人”也在不断地扩大，不断地突破原有的“圈子”，形成新的“关系”、“圈子”、“熟人”，从而帮助学习者形成更为有效的网络学习共同体。 自主性网络学习行为、远缘网络学习行为、近缘网络学习行为三类不同类型的网络学习行为，在网络学习的过程中，有着各自不同的内在属性与特征，在具体的网络学习过程中，随着网络学习者之间的相互交流，三者之间的界限也逐渐变得模糊。由于网络学习中的 “关系嵌入”，学习者之间的交互频率、学习者的学习时长、信息技术的水平、相互之间关系的变化，往往会增加学习者之间学习资源的利用与选择，进而使得这三种网络学习行为的界限变得模糊。就虚拟学习共同体的形成而言，由“强关系”所主导的近缘学习行为成为网络学习共同体形成的主要类型，也是网络学习者追求的主要目标。它的形成主要是依赖于网络学习的“关系”在网络学习中的表现形式和互为构建的过程，具有一定的动态性与持续性。[1]王崇 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