国内在线学习研究文献的可视化计量分析

贾伟 柯灵儿

摘 要： 在线学习是近年来兴起的一种教育模式，全面考察国内在线学习研究趋势对今后本土化发展有重要意义。利用CNKI检索2001-2017.4月该领域相关文献，对国内在线学习研究的网络结构和聚类进行知识图谱分析。通过知识图谱的绘制和分析，总结和概括了国内现阶段在线学习研究热点，并在此基础上指出了现阶段存在的问题，认为我国在线学习研究已取得一定成果，但在理论研究、跨学科研究等方面存在不足。

关键词： 在线学习； 知识图谱； 聚类； 问题

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2018）06-14-04

Visualized bibliometric analysis of online learning research literature in China

Jia Wei， Ke Linger

（School of economics and management， Beijing university of posts and telecommunications， Beijing 100876， China）

Abstract： Online learning is an emerging educational model in recent years. It is important to investigate the research trends in the field of online learning at home and abroad for the future development of online learning. Using CNKI to retrieve research literature in online learning field from 2001 to 2017.4， the network structure and the clustering of domestic online learning are analyzed. Through the mapping and analysis of the knowledge atlas， this paper summarizes the current research hotspots and research topics of online learning in China， and on this basis， puts forward the existing problems at this stage， and it is believed that online learning research in China has made some achievements， but there are still shortcomings in theoretical research and interdisciplinary research.

Key words： online learning； knowledge atlas； cluster analysis； problems

0 引言

移动互联网快速发展，在教学领域产生了深刻的影响，“在线学习”已经渗入到每个个体的学习过程中。最开始，在线学习是一种基于互联网所联通的电子环境，以电脑和手机为载体进行教学的学习方式。到如今，在线学习的内涵已经发生了很大的改变。本文通过对在线学习领域文献的可视化，来分析国内在线学习研究领域的趋势和动向。

1 数据来源和研究方法

文章基于CNKI的数据源，将“在线学习”设定为主题词，期刊来源限定为CSSCI，时间跨度截至2017.4.10，剔除主题无关的文献共剩余419篇。本文主要运用Cite Space软件，对样本进行可视化文献分析，分别对样本数据进行了机构、作者合作网络分析，关键词共词网络分析，聚类分析，热点研究，以及技术前沿分析。

2 数据分析

2.1 时间分布图谱

通过统计2001年-2017年的CSSCI论文情况，了解到在线学习研究领域的总体趋势如图1所示。CNKI能够查询的第一篇该领域CSSCI学术论文发表于2001年，之后论文量稳步增加，2014年后呈现极速增长态势。从整体看，在线学习领域的研究显示出上升的态势，受到学者广泛关注。

由表1可知，排名前五的高产机构中高等院校占100%，显示高等院校是我国在線学习研究主要应用单位，其中师范类的学院发挥更重要的作用。

通过设置阈值形成在线学习研究领域的机构合作图谱，结果见如图2。图2的信息显示，该网络一共含边12条，合作网络的密度为0.0214，这表明各机构的合作程度低，各个研究团队的分布稀疏。

2.3 作者分布

通过设置阈值形成作者合作图谱，来考察作者之间的合作关系。图3显示，该网络含边41条，共有14个2～7人的合作群体，合作网络的密度为0.0217，作者分布较分散，科研合作较少。这说明我国在线学习作者合作关系仍与极具凝聚力的合作群体有一定差距。

2.4 期刊分布

我们比较了22个CSSCI期刊中发表的在线学习研究领域论文的数量，排名前十的期刊名称如图4所示。其中，排在第一位的是中国远程教育，其载文量为69篇，其次是中国电化教育。

关键词出现次数的排序在一定程度上能够代表该领域的研究热点排序。图5显示，关键词共现网络含边162条，网络密度达0.0433。相比于机构和作者合作图谱，研究热点知识图谱网络结构已有很大改善和提升。但整体看来，网络结构依然松散、密度低。

从图5和表2可知，在线学习的节点最大，热点词MOOC出现的次数居第二，可见MOOC是在线学习的主流模式。其次，学习分析、社会网络分析等高频关键词的出现代表了对学习行为研究是研究者关注的重点领域。远程教育和网络课程这些高频关键词的出现显示了互联网技术发展使课程建设有了新的形式和内容。除此之外，混合学习和数据挖掘等关键词表示学习模式和相关技术的研究也是当前的热点。

除了“在线学习”词频很大，其余关键词的词频都非常小，这说明国内对在线学习的研究比较笼统，主题细分不够深入。图中节点较大的关键词和表中排名靠前的高频关键词基本能够代表至今为止国内在线学习的研究热点。

中心度是测量节点在网络中重要程度的一个指标，对关键词中心度进行分析，可以发现在线学习、mooc、学习分析、远程教育、网络课程、学习活动是当前在线学习领域的研究热点。对比表3来看，仅看关键词出现的频次排序并不能完整显示当前的研究热点。

2.6 研究主题聚类知识图谱

为生成研究主题聚类知识图谱，选择以key word作为节点类型，通过LLR算法，将联系程度更紧密的关键词聚成一类，称为集群（clusters）。通过LLR算法生成的共现网络如图6所示。其中，Modularity Q=0.6283>0.3，说明得到的网络社团结构是显著的。

轮廓值是用来衡量网络同质性的指標，其值越靠近1，网络同质性越高。因此，选取轮廓值排名前五的聚类，选取#0、#1、#2、#3、#4、#5这六个聚类，如表4。

聚类0是拥有成员规模最大的聚类，其主题内容是moocs。王永固[1]等人从课程形态、教育模式以及知识创新三个方面阐述了MOOC的涵义。相比于传统课程，MOOC有数量规模大、开放性、网络化、个性化等特点，并且能够在有效性、精细掌握学习、学伴交互协作和复杂系统自组织这四项核心学习机制中进行良好的互动和学习。Moocs推动大学课堂由封闭走向开放，这个共享的过程离不开平台的支撑。程璐楠[2]等人认为在线学习发展得益于网络教学平台的支持，平台的日益完善也体现了Moocs发展的趋势，是否能够研发本土化的MOOC平台是国内当前需要面对的问题。

聚类#1的主题内容是学习行为，学习行为是影响学习绩效的重要因素，有效的学习行为能够提高学习绩效。研究者总结了学习行为的特点、评价标准，探讨了其产生的影响，并运用特定方法来分析学习行为。孙月亚[3]用“两重两轻”总结当前在线学习的行为特征，即重开端，重考核、轻视频、轻反思，这表明国内在线学习仍停留在表层，并没触碰到本质。在学习行为分析领域，学者偏向使用社会网络分析方法，从社交层面分析个体之间的互动行为，利用社会网络分析工具分析学习行为，发现个体在学习过程中出现的问题，进而改善其学习行为。

聚类2的主题内容是教学模式，新的信息技术和传播技术的发展开创了传统教学新的疆界，促进了教学模式更新换代。基于文献浏览，总结了教育模式发展历程。萌芽期：新技术的发展使得教学平台从线下转移到了线上，这一时期通过上传课堂视频和资料进行共享，并没有打破传统的教学模式。发展初期是：互联网极大改变了传统课堂的教与学，教师从知识的灌输者转变为导学、助学、促学等服务型角色，学生从知识的被灌输者转变为主动获取知识的学习者[4]。发展深入期是：传统教学与E-Learning进行优势互补，既发挥教师传道受业解惑的主导作用，也突出学生作为学习过程主体的积极主动性[5]。发展新阶段表现为：在移动互联技术的助推下，碎片化教学模式适应了当前移动端app的推广，微课模式兴盛，如知乎、微博等，这种“零存整取式”的在线教学打破了传统的教学、评价体系[6]。

聚类3的主题是在线学习活动。为了使在线学习更具针对性和长效性，研究者已对在线学习活动设计展开大量研究。在线教学活动中，教师需要协调师生、教学内容、方法及评价这些方面来实现教学目标。张文兰[7]等人开展了在教师引领下进行在线学习活动的设计与实施，认为引领式的在线学习活动对学习者的学习行为、态度和元认知能力这些方面都有不等程度的正面影响，活动的设计离不开师生的配合。乔爱玲[8]在文章中指出学习活动是学习过程的核心，并在成效理论的基础上从场景、任务、辅导支持、评价四个维度探究了教师在线活动成果。

聚类4主要涉及在线学习的支持性技术研究。研究者开始将在线学习与个体学习效果影响因素结合起来，重视对学习分析、信息资源整合技术的研究，并借助移动协作、在线协同、数据挖掘等技术来支持学习动态的跟踪检测、学习和评估方式的创新、学习障碍的识别和应对，实现改善个人学习效果和提升整体绩效的目标。冯桂尔[9]针对在线学习中个性化服务定制问题，利用路径分析、兴趣关联规则分析等数据挖掘技术跟踪学生学习过程、分析个体学习差异，从而定制个性化的学习方案。

聚类5是同质性最高的聚类，它的主要内容是课程建设。研究发现，课程建设的重点从早期只关注于数量的扩张到现在更关注个体需求的满足，赵丽[10]将这个变化过程概括为从资源“共享学习”到智慧“共生跃迁”。研究者试图从不同的框架和模型来构建网络课程，并系统的分析课程建设的内容。韩锡斌[11]等人提出课程开发应注重多种理论指导；针对不同层次的教学对象分层分类的展开教学；加强教学互动，构建能够支持多样模式的教学环境；重视多元化评价，提高学习支持与服务的能力。

3 结论与建议

从时间、机构、作者、期刊分布图谱表明，从2001年至今，我国在线学习研究领域呈现蓬勃发展的趋势，高质量的文献数量逐年增加。在研究机构和作者方面参与在线学习研究的机构众多，但主要集中在北京师范大学这样的师范类高校。相关机构、作者合作较少，建议各机构之间建立互动与合作机制，多产出、高质量紧跟国际前沿。在期刊分布方面，大多分布在教育类、语言类的杂志上，说明在多学科建设方面存在巨大的潜力。

从研究热点知识图谱表明，在线学习研究热点主要集中于在线学习、mooc、学习分析、远程教育、网络课程、学习活动这六个方面。但是存在主题细分不够深入，并且研究内容较为分散的问题，这就需要研究者后期深入研究，开拓在线学习新的研究领域。

研究主题聚类图谱表明，现阶段我国研究已涵盖moocs（大规模开放在线课程）、学习行为研究、教学模式、在线学习活动、支持性技术研究和课程建设六大主题。从图谱能够发现，包含关键词数量最大的群组是聚类#0 moocs（大规模开放在线课程），在线学习研究的热点领域是moocs，以及围绕其展开的教学模式、学习行为、支持性技术技术和课程建设研究。总体来说，我国在线学习研究已经取得一定的成果，但还需深层次的研究，开拓研究新方向，弥补在线学习在理论研究、跨学科研究方面的不足。

参考文献（References）：

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[2] 程璐楠，韩锡斌，程建鋼.MOOC平台的多元化创新发展及其

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[4] 陈鹏宇，冯晓英，孙洪涛，陈丽.在线学习环境中学习行为对知

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[6] 王竹立.零存整取：网络时代的学习策略[J].远程教育杂志，

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[7] 余亮，张文兰，俞显，刘斌. 引领式在线学习活动的设计、实施

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[8] 乔爱玲，高洁. 基于在线学习活动的教师研修模式的设计研

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[9] 冯桂尔.数据挖掘技术在远程教育中的应用[J].现代教育技

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[10] 赵丽.在线课程开发：从资源“共享学习”到智慧“共生跃迁”[J].

电化教育研究，2016.11：67-74

[11] 韩锡斌，程璐楠，程建钢.MOOCs的教育学视角分析与设计[J].

电化教育研究，2014.1：45-51