國外智慧教育研究現(xiàn)狀分析—基于詞頻分析和可視化共詞網(wǎng)絡(luò)圖的方法

張 歡

陜西師范大學(xué)教育學(xué)院,西安 710062

IBM提出智慧教育未來發(fā)展的五大代表性方向,分別是學(xué)習(xí)者的技術(shù)沉浸、多元且具有個性的學(xué)習(xí)路徑、服務(wù)型經(jīng)濟(jì)的知識技能、系統(tǒng)文化資源的全球整合以及為21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起關(guān)鍵作用[1]。在當(dāng)前快速發(fā)展的新型技術(shù),如大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等的支撐與推進(jìn)下,世界多數(shù)區(qū)域已經(jīng)把智慧教育作為其未來教育發(fā)展的重要戰(zhàn)略,從數(shù)字教育轉(zhuǎn)變?yōu)橹腔劢逃呀?jīng)成為全球教育發(fā)展的一個必然趨勢[2]。文章擬對當(dāng)下國外的智慧教育研究的熱點(diǎn)進(jìn)行詞頻分析,構(gòu)建國外智慧教育熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖,借助可視化共詞網(wǎng)絡(luò)圖對國外智慧教育發(fā)展的熱點(diǎn)及未來趨勢進(jìn)行分析。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

文章將在詞頻分析法以及共詞分析法的基礎(chǔ)上,結(jié)合國外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析研究。詞頻分析法能統(tǒng)計出文獻(xiàn)核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞所出現(xiàn)的頻次,當(dāng)某個關(guān)鍵詞在某個領(lǐng)域多次出現(xiàn)時,這個詞就能反映出這一領(lǐng)域的研究重點(diǎn)及熱點(diǎn)[3];共詞分析法能夠計算出某組詞在同一文獻(xiàn)中共同出現(xiàn)的頻次。在相同文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)越多,說明這組詞關(guān)系越緊密,進(jìn)而反映出這些詞之間的親疏關(guān)系[3]。

1.2 研究工具

該次研究使用三種分析工具,即文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計分析工具(statistical a nalysis toolkit for informetrics,SATI)[4]、綜合型社會網(wǎng)絡(luò)分析工具(UCINET)及內(nèi)部集成的可視化工具(netdraw)。其中,SATI能夠協(xié)助研究者進(jìn)行某研究領(lǐng)域的相關(guān)字段抽取,如關(guān)鍵詞、作者、年代等字段的抽取;可以進(jìn)行關(guān)鍵詞的詞頻

統(tǒng)計;還可以生成如高頻詞共生矩陣、相似共生矩陣、

相異共生矩陣等多種矩陣形式[5]。

2 數(shù)據(jù)分析過程

2.1 數(shù)據(jù)來源與準(zhǔn)備

國外數(shù)據(jù)來源:主題＝“Smart Education”或“wisdom education”“Smart learning”以及“Smart school”,時間跨度為2013—2017年,數(shù)據(jù)庫為Web of Science的子庫Web of scienceTM核心合集,設(shè)置查找領(lǐng)域范圍并進(jìn)行檢索,去除無關(guān)的會議報告等文獻(xiàn),最終得到1 062篇有效的文獻(xiàn),將這些有效文獻(xiàn)的題錄信息導(dǎo)出并保存成HTML格式的本地文件。

2.2 詞頻分析

研究中使用SATI打開國外智慧教育關(guān)鍵詞的文件夾,文獻(xiàn)數(shù)據(jù)使用“Text—(Web of Science)”進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。選擇“關(guān)鍵詞”選項進(jìn)行字段的抽取,手動合并意義相同的關(guān)鍵詞,刪除與該次研究無關(guān)的詞匯,最后使用SATI進(jìn)行“頻次統(tǒng)計”,選取國外文獻(xiàn)的前36個高頻詞匯,如表1所示。

表1 國外智慧教育的高頻關(guān)鍵詞

2.3 構(gòu)建共詞矩陣與共詞網(wǎng)絡(luò)圖

2.3.1 共詞矩陣 根據(jù)上面所提取的高頻關(guān)鍵詞,將36個關(guān)鍵詞組成一個36×36的共詞矩陣,該共詞矩陣為無向?qū)ΨQ關(guān)系矩陣。行與列分別表示36個關(guān)鍵詞,當(dāng)兩個關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)時表明兩者之間存在某種關(guān)系。例如表2中,第五行與第四列交集是3,說明“l(fā)earning”與“Intelligent tutoring systems”在同一篇文章中出現(xiàn)了3次。在矩陣中對角線上的數(shù)字代表該關(guān)鍵詞的頻數(shù)。以下是國外高頻關(guān)鍵詞的部分矩陣。2.3.2 共詞網(wǎng)絡(luò)圖 將關(guān)鍵詞共詞矩陣導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet中,保存格式為.＃＃h的本地文件,之后將本地文件導(dǎo)入可視化工具—Netdraw中,進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的調(diào)整之后可得到國外智慧教育的高頻關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)圖,如圖1所示。共詞網(wǎng)絡(luò)圖可以直觀地反映出共詞網(wǎng)絡(luò)的整體特征。在共詞網(wǎng)絡(luò)圖中,每個節(jié)點(diǎn)代表一個關(guān)鍵詞,每條直線代表兩個關(guān)鍵詞之間的關(guān)系,就是說這兩個關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中共同出現(xiàn)過,直線的箭頭表示詞組之間關(guān)系的指向,連線次數(shù)表示與某一關(guān)鍵詞有聯(lián)系的其他關(guān)鍵詞的數(shù)量[5]。

表2 國外智慧教育高頻關(guān)鍵詞的共詞矩陣(局部)

圖1 國外智慧教育高頻關(guān)鍵詞的共詞網(wǎng)絡(luò)圖

3 分析與結(jié)論

從國外智慧教育高頻關(guān)鍵詞的可視化共詞網(wǎng)絡(luò)圖中可以直觀的看出:第一,一些處于網(wǎng)絡(luò)圖中心位置的關(guān)鍵詞,說明這些詞與其他詞聯(lián)系緊密,目前大多研究者在重點(diǎn)研究這些中心詞,其他的研究基本上都是圍繞這些中心關(guān)鍵詞開展的,由此可以確定位于中心位置的詞是智慧教育領(lǐng)域目前的研究熱點(diǎn);第二,某些詞處于網(wǎng)絡(luò)圖比較邊緣的位置,這些詞之間的聯(lián)系比較稀疏,但這并不代表這些詞不重要,而是目前研究者對這方面的關(guān)注相對來說比較少。而這些詞多出自近期的文章,反而可以說明邊緣位置的詞是智慧教育領(lǐng)域未來的研究趨勢及研究方向;第三,某些詞處于網(wǎng)絡(luò)圖的中間位置,它們是聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)和邊緣節(jié)點(diǎn)的橋梁[5]。文章將結(jié)合可視化網(wǎng)絡(luò)圖以及相關(guān)文獻(xiàn)對國外智慧教育領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及未來研究趨勢進(jìn)行相關(guān)分析:

3.1 國外智慧教育研究熱點(diǎn)與趨勢分析

3.1.1 中心節(jié)點(diǎn)—當(dāng)前研究熱點(diǎn)

①技術(shù)支持學(xué)習(xí)。從關(guān)鍵詞“Machine learning”“artificial intelligence”等可以看出,技術(shù)在教育中扮演著非常重要的角色,計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展為教育領(lǐng)域帶來了巨大的變革。在人工智能領(lǐng)域,人工智能企圖探索智能的本質(zhì),并研發(fā)出一種新的能夠做出與人類智能類似反應(yīng)的智能機(jī)器,這一領(lǐng)域的研究內(nèi)容主要包括機(jī)器人、語言及圖像識別和專家系統(tǒng)等[6]。在智能教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)方面,外國的研究成果包括南加州大學(xué)的RIDES智能教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)工具,北卡大學(xué)的INSTRUCT系統(tǒng),斯坦福大學(xué)的MMAP協(xié)作型教學(xué)模式的教學(xué)系統(tǒng)等[7];在虛擬現(xiàn)實技術(shù)領(lǐng)域,學(xué)生和教師能在生動而逼真的學(xué)習(xí)環(huán)境開展教學(xué)活動,具有較強(qiáng)的可參與性,對突破傳統(tǒng)教學(xué)的缺陷、重點(diǎn)、難點(diǎn)的分析和破解,學(xué)生技能的培養(yǎng),學(xué)習(xí)積極性的調(diào)動等方面都將起到積極的影響[8]。雖然高新技術(shù)與教育的融合仍在起步階段,但是不可否認(rèn)的是技術(shù)為教育的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。

②學(xué)習(xí)模式。從關(guān)鍵詞“E-learning”“mobile learning”可以看出,隨著信息技術(shù)的發(fā)展,國外對數(shù)字化學(xué)習(xí)、移動學(xué)習(xí)、混合式學(xué)習(xí)、泛在學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)等多種教學(xué)模式進(jìn)行了探索研究。在傳統(tǒng)教學(xué)中,由于環(huán)境的限制,部分教學(xué)活動無法有效開展。而在信息環(huán)境中,信息通信技術(shù)的出現(xiàn)給教育帶來了創(chuàng)新,新型的教學(xué)方法使教師和學(xué)習(xí)者的角色發(fā)生了變化[9]。智利大學(xué)開展基于移動設(shè)備PDA的交互式游戲?qū)W習(xí),在學(xué)習(xí)活動中,孩子們以實際的動物園觀察為基礎(chǔ),基于學(xué)習(xí)游戲來進(jìn)行物種進(jìn)化以及演進(jìn)的科學(xué)小實驗,這一學(xué)習(xí)游戲活動可以提升學(xué)習(xí)者在科學(xué)實驗課程中解決相關(guān)問題的技能[10]。在這種實際環(huán)境中,以情境理論與通信技術(shù)為支撐,學(xué)生帶著自己的問題,以一種求知探索的精神去學(xué)習(xí),移動設(shè)備不僅僅只是擔(dān)當(dāng)信息的傳遞工具,更是一種幫助學(xué)生構(gòu)建知識體系的學(xué)習(xí)工具。

3.1.2 邊緣節(jié)點(diǎn)—未來研究趨勢

①智慧學(xué)習(xí)環(huán)境。智慧學(xué)習(xí)環(huán)境是一種能夠促進(jìn)學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)場所或者活動空間,它可以感知學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情景、識別學(xué)習(xí)者的特征,并為學(xué)習(xí)者提供適合的學(xué)習(xí)資源以及便利的互動學(xué)習(xí)工具,還可以自動記錄學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程,評測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成果[11]。智慧學(xué)習(xí)環(huán)境與數(shù)字學(xué)習(xí)環(huán)境的不同之處在于,智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的核心是怎樣通過各種數(shù)據(jù)的分析為學(xué)習(xí)者提供適合他們特點(diǎn)的學(xué)習(xí),而數(shù)字學(xué)習(xí)環(huán)境主要是關(guān)注各種基礎(chǔ)設(shè)施與資源的建設(shè)。從邊緣詞“smart learning environment”“data mining”可以看出,智慧學(xué)習(xí)環(huán)境與數(shù)據(jù)挖掘緊密結(jié)合。智慧學(xué)習(xí)環(huán)境研究的下一步是結(jié)合教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析、智能輔導(dǎo)等技術(shù),聯(lián)合不同的研究項目和研究成果,促進(jìn)信息安全無縫流動,為學(xué)習(xí)者提供最優(yōu)化的學(xué)習(xí)支持服務(wù),這需要學(xué)習(xí)者的信息可以從一個系統(tǒng)無縫流動到另一個系統(tǒng),系統(tǒng)間的無縫整合將是智慧學(xué)習(xí)環(huán)境研究的重心[12]。

②重視認(rèn)知與動機(jī)。從關(guān)鍵詞“motivation”“cognition”中可以看出,在學(xué)習(xí)活動的設(shè)計方面,國外比較注重學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力的提升以及學(xué)習(xí)動機(jī)的激發(fā)。例如:Frog Dissection這款生物學(xué)習(xí)的APP,它可以為學(xué)生提供虛擬青蛙和虛擬的解剖工具,給學(xué)生提供一種真實實驗室桌面的感覺,同時在解剖的過程中會有詳細(xì)的語音輔導(dǎo)和相關(guān)教程,這種虛擬實驗可以刺激學(xué)生的感官,幫助學(xué)生深入認(rèn)識青蛙這一生物的內(nèi)部結(jié)構(gòu),從而增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機(jī),培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的個人認(rèn)知能力。

③學(xué)習(xí)效果的評價。從“assessment”“evaluation”這兩個關(guān)鍵詞來看,國外逐步重視學(xué)習(xí)效果的評價。在美國圣地亞哥州立大學(xué)所開展的mGage研究項目中,研究人員探索如何將移動學(xué)習(xí)與學(xué)校的課程進(jìn)行深入的融合。該mGage研究項目被劃分為兩個階段,第一個階段是結(jié)合內(nèi)容分析法,對學(xué)生的作業(yè)進(jìn)行相關(guān)分析,其中實驗組參與了移動學(xué)習(xí)項目,而對照組沒有參與學(xué)習(xí)項目;第二個階段采取基于設(shè)計的研究,以及對mGage在課堂應(yīng)用具體情況的實地考察[13]。項目組的研究人員設(shè)計出一套評價工具,從認(rèn)知過程、協(xié)作過程等16個維度對學(xué)習(xí)者進(jìn)行評價,該研究的實驗結(jié)果表明,移動技術(shù)與課程學(xué)習(xí)相結(jié)合能很好地提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果[13]。

3.2 對研究的總結(jié)與思考

通過對國外智慧教育研究熱點(diǎn)及研究趨勢分析可得出以下啟示:國外智慧教育研究的著重點(diǎn)主要是在情境中設(shè)計教學(xué)活動,技術(shù)設(shè)備與現(xiàn)實教學(xué)充分融合?？梢钥闯?構(gòu)建完整的智慧教育網(wǎng)絡(luò),要充分發(fā)揮出智慧教育的優(yōu)勢,不局限于技術(shù)的開發(fā),應(yīng)該是:

一是智慧教學(xué)模式的設(shè)計。要以學(xué)習(xí)者為中心,注重學(xué)習(xí)者的動機(jī)、情感需要以及認(rèn)知能力的培養(yǎng),要使學(xué)習(xí)者愛學(xué)習(xí),會學(xué)習(xí)。有研究者在界定智慧學(xué)習(xí)的內(nèi)涵與構(gòu)建的智慧學(xué)習(xí)概念框架的基礎(chǔ)上,設(shè)計出四種智慧學(xué)習(xí)模式,包括獨(dú)立自助式學(xué)習(xí)模式、群組協(xié)作式學(xué)習(xí)模式、入境學(xué)習(xí)模式、創(chuàng)客學(xué)習(xí)模式等智慧學(xué)習(xí)模式,用以滿足自主學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)、實踐學(xué)習(xí)等不同的學(xué)習(xí)需求[14]。當(dāng)前存在的問題是教學(xué)模式實踐研究較為缺乏,應(yīng)不斷通過實證研究去改進(jìn)完善。

二是智慧教育平臺與資源的開發(fā)。技術(shù)對智慧教育的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用,在未來的發(fā)展中構(gòu)建智慧教育公共服務(wù)平臺,是智慧教育環(huán)境建設(shè)的關(guān)鍵[15]。智慧教育平臺可以為公眾提供公共教育信息,促進(jìn)優(yōu)質(zhì)資源的普及、共享,并在服務(wù)提供者與使用者之間搭建互動、交流、共享的環(huán)境[16]。要利用現(xiàn)有技術(shù)對當(dāng)前教育資源進(jìn)行全方位的整合,建設(shè)全國范圍的教育云平臺,構(gòu)建完整的教育性優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)資源庫。

三是構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)評價體系。學(xué)習(xí)分析逐漸成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn),應(yīng)借鑒國外經(jīng)驗,結(jié)合學(xué)習(xí)分析開展實證研究,通過實證研究不斷構(gòu)建與完善智慧教育的多維度評價體系,以便對智慧教育成果的有效評價,并進(jìn)一步促進(jìn)智慧教育行業(yè)的規(guī)范化發(fā)展。