摘要：CSCL研究中常需要处理小组变量和学习者个体变量两种数据，而个体嵌套在小组中，形成两层结构数据。传统的方差分析或线性回归模型仅能针对单层数据，处理多层数据时，易出现标准误差偏移，影响分析的可信度。多层线性建模尽管受CSCL领域样本数的限制，在组层次可能产生偏移量，但能处理稀疏数据，能比较、评估不同层次变异对总变异的贡献度，确定不同层次变量对因变量的影响程度，反映因变量测量随时间变化的发展轨迹，是CSCL领域比较合适的研究方法。

关键词：多层线性建模 cscl 研究方法 优势与局限 

单位：西南大学计算机与信息科学学院 重庆400715 重庆教育学院计算机科学系 重庆400062