國內(nèi)“微學(xué)習(xí)”研究的視域*

杜智濤+付宏+晏齊宏

摘要：通過共詞分析方法對國內(nèi)近十年“微學(xué)習(xí)”的研究成果進行了聚類分析、多維尺度分析和戰(zhàn)略坐標(biāo)分析。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)前“微學(xué)習(xí)”研究主要存在教育、計算機技術(shù)、信息傳播三大視域。其中，教育視域包括學(xué)習(xí)理念、學(xué)習(xí)模式及學(xué)習(xí)環(huán)境等，是目前研究熱點，處于核心位置，研究比較成熟;計算機技術(shù)視域特指移動終端，此類研究正在興起;信息傳播視域側(cè)重于研究方法，研究焦點是社會網(wǎng)絡(luò)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，處于邊緣位置，研究尚不成熟，是未來重點研究的方向。

關(guān)鍵詞：微學(xué)習(xí) 研究視域 共詞分析

隨著數(shù)字網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們的學(xué)習(xí)模式沿著Face-to-Face（面對面）、D-learning（遠程學(xué)習(xí)）、E-learning（數(shù)字化學(xué)習(xí)）、M-learning（移動學(xué)習(xí)）、U-learning（泛在學(xué)習(xí)）的路徑發(fā)展。[1]微學(xué)習(xí)（Micro-Learning）作為移動學(xué)習(xí)和泛在學(xué)習(xí)的一種模式，由Lindner于2004年提出。他認為微學(xué)習(xí)有三個層面：第一，微學(xué)習(xí)是在數(shù)字化微型內(nèi)容和微型媒體的基礎(chǔ)上對學(xué)習(xí)的重新規(guī)劃;第二，微學(xué)習(xí)提出松散和分布式知識、即時知識、關(guān)聯(lián)知識等概念，對現(xiàn)有教學(xué)理念提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn);第三，要用實驗方法來看待、分析、設(shè)計和開發(fā)具體的微學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和學(xué)習(xí)內(nèi)容。[2，3]Theo Hug作為最早界定微學(xué)習(xí)概念的學(xué)者之一，認為微學(xué)習(xí)是處理比較小的學(xué)習(xí)單元并且聚焦于時間較短的學(xué)習(xí)活動。[4]目前微學(xué)習(xí)概念還較模糊，直接研究微學(xué)習(xí)的文獻并不多，因此本文運用文獻計量學(xué)方法對微學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀進行概覽式描述。

一、研究方法及研究數(shù)據(jù)

1.研究方法

法國文獻計量學(xué)家M.Callon J.Law和A.Rip提出了共詞分析方法。[5]其核心思想是通過統(tǒng)計文獻中共同出現(xiàn)的詞匯，利用多種統(tǒng)計分析方法，把眾多分析對象之間的關(guān)系通過數(shù)字、圖形等表現(xiàn)出來。共詞分析有共詞聚類分析、共詞關(guān)聯(lián)分析、共詞詞頻分析、突發(fā)詞監(jiān)測四種方法。本文通過對文獻“關(guān)鍵詞”的共現(xiàn)統(tǒng)計來梳理微學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。共詞分析步驟分為：確定分析問題、確定分析單元、高頻詞選定、共詞出現(xiàn)頻率、多元統(tǒng)計分析、分析共詞結(jié)果。[6]

2.研究數(shù)據(jù)

與微學(xué)習(xí)相關(guān)的概念有移動學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、e-Learning、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)等[7]。對2004至2013年CNKI中的“微學(xué)習(xí)、微型學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、e-Learning、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)”關(guān)鍵詞進行檢索，得到有效文獻（去除會議通知、啟示聲明等無關(guān)文獻）5818篇（表1），有效關(guān)鍵詞10085個（剔除重復(fù)）。根據(jù)高頻詞低頻詞界分公式[8]，得到高頻詞閾值為141。選取前60個高頻詞作為觀測對象（表2），根據(jù)共詞分析得到高頻詞矩陣（略）。該共詞矩陣為對角矩陣，將共詞矩陣轉(zhuǎn)換為斯皮爾曼相關(guān)矩陣（Spearman），消除共詞頻次差異帶來的影響。

表1 近十年微學(xué)習(xí)相關(guān)期刊文獻篇數(shù)（去除無關(guān)）

二、數(shù)據(jù)分析

1.聚類分析

聚類分析用于解決分類問題，聚類所要求劃分的類通常是未知的，是按照樣本的數(shù)據(jù)特征，把相似的樣本傾向于分在同一類中。[9]在SPSS軟件中對相關(guān)矩陣進行聚類分析。如圖1，微學(xué)習(xí)研究包括三組：教育理論、教學(xué)模式、學(xué)習(xí)環(huán)境研究（第一組）、移動終端等計算機視域研究（第二組）、信息傳播的方法研究（第三組）。

圖1 聚類分析結(jié)果

2.多維尺度分析

多維尺度分析是通過測定觀測量之間的距離來發(fā)現(xiàn)各個觀測量之間的結(jié)構(gòu)，它將觀測量定位到概念空間（通常是二維或三維空間）中的一個特定位置，被分析的觀測量以點狀分布，每個點的相對位置反映了分析對象之間的相似性。高度相似性的對象會聚集在一起，進而形成一個類別，同時越靠近中間的對象其地位就越核心。[10]通過SPSS19.0尺度分析功能（Multidimensional Scale），距離設(shè)置為“數(shù)據(jù)為距離數(shù)據(jù)”，度量標(biāo)準(zhǔn)用區(qū)間Euclidean距離，度量水平選擇二維尺度分析，得到對應(yīng)結(jié)果（圖2）?？梢姡W(xué)習(xí)研究主要分為三大類團：一是教育理論、教學(xué)模式及學(xué)習(xí)環(huán)境視域，即學(xué)習(xí)本體研究;二是移動終端視域，主要涉及計算機技術(shù)研究;三是信息傳播視域，主要運用社會網(wǎng)絡(luò)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法來研究信息傳播的規(guī)律與模式。

圖2 微學(xué)習(xí)研究的多維尺度圖

3.戰(zhàn)略坐標(biāo)分析

戰(zhàn)略坐標(biāo)分析方法由Law等最先提出，用來描述某一研究領(lǐng)域內(nèi)部聯(lián)系情況和領(lǐng)域間的相互影響情況。[11]戰(zhàn)略坐標(biāo)圖中，X軸為向心度，Y軸為密度，分別表示領(lǐng)域間相互影響的強度、某一領(lǐng)域內(nèi)部聯(lián)系強度。坐標(biāo)原點是兩個軸的中位數(shù)或者平均數(shù)。戰(zhàn)略坐標(biāo)圖可以將每一個二維空間的題目領(lǐng)域劃分為四個象限，用來描述各主題的研究發(fā)展?fàn)顩r。第一象限表示研究主題較為核心、成熟，第二象限表示研究主題較為周邊、成熟，第三象限表示研究主題較為周邊、不成熟，第四象限表示研究主題較為核心、不成熟。[12]如圖3，教育理論、教學(xué)模式及學(xué)習(xí)環(huán)境視域研究（類團一）位于第一象限，處于核心，研究比較成熟。移動終端等計算機技術(shù)視域研究（類團二）基本處于核心，內(nèi)部結(jié)構(gòu)松散，研究尚不成熟;信息傳播方法研究視域（類團三）處于邊緣位置，研究不成熟，有較大發(fā)展空間。

圖3 戰(zhàn)略坐標(biāo)圖

三、微學(xué)習(xí)研究的三大視域

綜合聚類分析、多維尺度、戰(zhàn)略坐標(biāo)分析可以看出微學(xué)習(xí)研究主要有三大視域。

1.教育視域研究

教育視域研究主要包括教育理論、教學(xué)模式、學(xué)習(xí)環(huán)境等，主要是從教學(xué)角度對學(xué)習(xí)要素、學(xué)習(xí)理論與運用等方面進行研究。學(xué)習(xí)要素如學(xué)習(xí)主體（學(xué)習(xí)者、大學(xué)生、學(xué)生）、學(xué)習(xí)客體（學(xué)習(xí)資源、網(wǎng)絡(luò)課程）、學(xué)習(xí)狀態(tài)（在線學(xué)習(xí)、數(shù)字化學(xué)習(xí)、泛在學(xué)習(xí)）、學(xué)習(xí)模式（電子學(xué)習(xí)、企業(yè)培訓(xùn)、現(xiàn)代遠程教育、移動教育）、學(xué)習(xí)環(huán)境（學(xué)習(xí)平臺）。微學(xué)習(xí)理論與應(yīng)用研究是從教育教學(xué)的視角研究如何更好地學(xué)習(xí)，主要包括建構(gòu)主義理論、教育教學(xué)設(shè)計、培訓(xùn)等。這與張振虹等的研究結(jié)果相一致[13]。建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論反對被動接受知識，強調(diào)學(xué)習(xí)者的主動性，這正符合微學(xué)習(xí)的理念，也是對傳統(tǒng)學(xué)習(xí)模式的重大突破。endprint

2.計算機技術(shù)視域研究

學(xué)習(xí)的技術(shù)媒介環(huán)境變化是微學(xué)習(xí)得以實現(xiàn)并發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)[14]。技術(shù)視域研究主要從技術(shù)角度出發(fā)，探討移動環(huán)境下的學(xué)習(xí)情境，以及如何利用技術(shù)設(shè)備提高學(xué)習(xí)效率，獲得更好的學(xué)習(xí)體驗。微學(xué)習(xí)主要借助于移動終端進行，因此這里的計算機技術(shù)特指移動終端技術(shù)。有研究認為微學(xué)習(xí)是一種移動學(xué)習(xí)（Mobil-learning）和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)（E-learning）交叉融合的產(chǎn)物。[15]吳軍其等從技術(shù)環(huán)境、學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)者三方面出發(fā)，對手機移動終端微學(xué)習(xí)進行了研究[16]。有研究者認為聯(lián)通主義作為數(shù)字時代的學(xué)習(xí)理念，可以成為微學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，指導(dǎo)新情境下的學(xué)習(xí)。[17]

3.信息傳播視域研究

信息傳播視域下的微學(xué)習(xí)研究涉及研究方法范疇，焦點是社會網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。微學(xué)習(xí)活動系統(tǒng)是教師與學(xué)習(xí)之間、學(xué)習(xí)者之間、教師之間所構(gòu)成的社會網(wǎng)絡(luò)，人是結(jié)點，連接結(jié)點的是教學(xué)交互關(guān)系。有研究者通過對虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中成員網(wǎng)絡(luò)位置的分析，發(fā)現(xiàn)了學(xué)習(xí)社區(qū)中助學(xué)者的各種特征[18]。微學(xué)習(xí)活動中內(nèi)容推薦、協(xié)同交互、行為預(yù)測的實現(xiàn)，需要對大數(shù)據(jù)進行處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是實現(xiàn)這些功能的重要手段。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建的一種信息處理系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機具有并行分布式處理、學(xué)習(xí)功能[19]。有研究者將反饋誤差學(xué)習(xí)控制與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)的自適應(yīng)控制辦法[20]。

四、結(jié)語

微學(xué)習(xí)作為一個交叉領(lǐng)域，目前主要集中于教育、計算機技術(shù)、信息傳播三大視域。教育視域的研究處于核心位置，研究比較成熟。計算機技術(shù)視域的研究正在興起。信息傳播視域側(cè)重于研究方法，研究焦點是社會網(wǎng)絡(luò)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，處于邊緣位置，研究尚不成熟，陳向東等認為引入情報學(xué)、傳播學(xué)、管理學(xué)、社會學(xué)的理論與手段，實現(xiàn)多學(xué)科、多方法融合，推動這一領(lǐng)域研究方法的不斷深入。[21]未來微學(xué)習(xí)研究應(yīng)該更加多元化，著力于微學(xué)習(xí)的技術(shù)開發(fā)與系統(tǒng)實現(xiàn)，使之成為真正的、具有實用性的學(xué)習(xí)方式，并在信息傳播與知識傳播方法上有所突破。

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[作者：杜智濤（1977-），男，甘肅天水人，中國青年政治學(xué)院新聞與傳播系副教授，博士;付宏（1976-），男，湖北監(jiān)利人，北京市科學(xué)技術(shù)情報研究所助理研究員，博士;晏齊宏（1989-），女，甘肅蘭州人，中國青年政治學(xué)院新聞與傳播系在讀碩士。]

【責(zé)任編輯 白文軍】endprint