基于知識圖譜的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)研究綜述

王川芳 姚苗苗

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)受到了廣大學(xué)習(xí)者親睞，如何評價(jià)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果則成為目前研究者關(guān)注的焦點(diǎn)。以CSSCI數(shù)據(jù)庫收錄的271篇文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)來源，運(yùn)用BICOMB與SPSS軟件對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)的發(fā)展現(xiàn)狀、熱點(diǎn)問題及發(fā)展趨勢等進(jìn)行聚類分析，以期為未來研究提供參考。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；在線學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)評價(jià)；知識圖譜

DOI：10. 11907/rjdk. 182400

中圖分類號：TP3-0 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2019）005-0009-04

Abstract：With the rapid popularization of Internet of Things and intelligent environment， online learning has been favored by the majority of learners. How to learn the benefits or effects of online learning has become the focus of current scholars. This paper takes 271 literatures included in CSSCI database as data sources， uses BICOMB and SPSS software， analyzes the development trend of network learning evaluation through high-frequency institutions， authors， keyword frequency statistics， clustering and multidimensional scale analysis， etc. so as to provide useful references for future research.

Key Words： network learning； online learning； learning evaluation； knowledge map

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)的普及，推動了教育與學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)變，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)成為目前的主流學(xué)習(xí)方式之一。為進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)質(zhì)量，需要對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果進(jìn)行評價(jià)。因此，本文運(yùn)用BICOMB與SPSS軟件，通過關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)、聚類與多維尺度分析等方式對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢等進(jìn)行研究。

1 研究方法與工具

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究主要以CSSCI作為數(shù)據(jù)庫來源，以“在線學(xué)習(xí)評價(jià)”、“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)”為檢索詞，搜索時(shí)間不限。共檢索到271篇期刊文獻(xiàn)，作為該研究的分析樣本。為了保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性，將關(guān)鍵詞“在線學(xué)習(xí)”替換為“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)”，將“混合式學(xué)習(xí)”替換為“混合學(xué)習(xí)”，將“MOOCs”替換為“MOOC”。

1.2 研究方法與工具

本研究將詞頻分析法、多維尺度分析法等方法相結(jié)合，主要研究工具為BICOMB詞頻分析和SPSS統(tǒng)計(jì)軟件等工具，從而對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)發(fā)展現(xiàn)狀、熱點(diǎn)問題及發(fā)展趨勢等進(jìn)行聚類分析。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 高產(chǎn)機(jī)構(gòu)分析

為揭示我國網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)的核心機(jī)構(gòu)，本文對樣本文獻(xiàn)產(chǎn)出機(jī)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，選擇發(fā)文量排名前10的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)，如圖1所示。

從圖1中可以看出，排名前五的機(jī)構(gòu)是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)研究的主要機(jī)構(gòu)。通過對比發(fā)現(xiàn)，除北京師范大學(xué)遠(yuǎn)程教育研究中心外，其它9所研究機(jī)構(gòu)的發(fā)文量相差不大。

2.2 核心作者分析

本文采用BICOMB軟件對文獻(xiàn)中的第一作者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出，牟智佳、黃越嶺、鄭勤華等是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)研究的核心學(xué)者。其中發(fā)文量最多的為牟智佳[1-2]，其主要專注于教育大數(shù)據(jù)背景下的智能測評、電子書包環(huán)境下的個(gè)性化學(xué)習(xí)分析與學(xué)習(xí)評價(jià)等方面研究。

2.3 高頻關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞可傳遞一篇文章的核心內(nèi)容信息。為了精準(zhǔn)計(jì)算出高頻關(guān)鍵詞，根據(jù)普賴斯定律，其計(jì)算公式為：M=0.749×[Nmax]（其中M為高頻閾值，[Nmax]表示區(qū)間關(guān)鍵詞被引頻次最高值）[3]。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：關(guān)鍵詞最高值為82，通過公式計(jì)算得到M=6.7。因此，確定頻次在7以上的23個(gè)關(guān)鍵詞為高頻關(guān)鍵詞，具體如表2所示。

2.4 關(guān)鍵詞聚類分析

關(guān)鍵詞聚類是指通過BICOMB軟件將高頻關(guān)鍵詞生成詞篇聚類，并將生成的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件中進(jìn)行聚類分析，生成的知識圖譜如圖2所示。

聚類1：學(xué)習(xí)分析、個(gè)性化學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)行為3個(gè)關(guān)鍵詞。學(xué)習(xí)分析的出現(xiàn)促進(jìn)了個(gè)性化學(xué)習(xí)的發(fā)展。毛剛等[4]以學(xué)習(xí)分析技術(shù)為核心，建立了以學(xué)習(xí)過程、自我評價(jià)、同伴互評為主體的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)模型；牟智佳[5]對個(gè)性化學(xué)習(xí)進(jìn)行詳細(xì)分析，提出基于數(shù)據(jù)支持的肖像模型個(gè)性化學(xué)習(xí)實(shí)施方案；馮曉英等[6]探索在線學(xué)習(xí)行為與在線認(rèn)知水平之間的關(guān)系，構(gòu)建在線認(rèn)知水平評價(jià)的學(xué)習(xí)分析模型。由此可見，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)既要注重教學(xué)質(zhì)量評價(jià)，又要注重學(xué)習(xí)質(zhì)量評價(jià)。學(xué)習(xí)有了技術(shù)支撐，可對學(xué)生學(xué)習(xí)過程進(jìn)行記錄并挖掘其行為數(shù)據(jù)，使評價(jià)更具有操作性。

聚類2：評價(jià)模型、評價(jià)體系兩個(gè)關(guān)鍵詞。針對如何高效實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)，諸多學(xué)者進(jìn)行了大量研究。盧宇等[7]提出一種采用改進(jìn)LMBP算法設(shè)計(jì)的在線評價(jià)模型；惠兆陽等[8]運(yùn)用模糊綜合評價(jià)法，根據(jù)大學(xué)英語網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)特點(diǎn)及學(xué)習(xí)者特征，構(gòu)建了大學(xué)英語網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的量化與非量化評價(jià)指標(biāo)體系，并設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)模型；唐文秀等[9]從學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)效果3方面構(gòu)建面向混合學(xué)習(xí)的五維評價(jià)模型；文獻(xiàn)[10]借鑒已有成果建立新的評價(jià)指標(biāo)體系，并基于學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)挖掘?qū)δ痴n程進(jìn)行自動評分。通過對文獻(xiàn)的綜述，發(fā)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)評價(jià)研究主要集中于基于學(xué)習(xí)分析的在線認(rèn)知水平評價(jià)模型、綜合評價(jià)參考模型、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)模型、學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測框架以及在線學(xué)習(xí)測評綜合建模方法等方面[11]。

聚類3：MOOC、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)、網(wǎng)絡(luò)課程、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)、混合學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)評價(jià)、遠(yuǎn)程教育等8個(gè)關(guān)鍵詞。MOOC近年來發(fā)展迅速，其教學(xué)質(zhì)量也成為學(xué)者們的關(guān)注焦點(diǎn)[12]。有學(xué)者提出MOOC教育質(zhì)量評估流程至少應(yīng)包含4個(gè)階段：評估準(zhǔn)備、評估實(shí)施、評估分析、評估結(jié)項(xiàng)[13]。學(xué)習(xí)評價(jià)指標(biāo)作為教學(xué)質(zhì)量評價(jià)的核心，從資源、課程團(tuán)隊(duì)、學(xué)習(xí)用戶、環(huán)境4個(gè)方面構(gòu)建了MOOC傳播效果評價(jià)指標(biāo)體系[14]。在線課程作為對傳統(tǒng)課堂的補(bǔ)充，主要從媒體技術(shù)、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)活動、學(xué)習(xí)支持和聯(lián)通度5個(gè)維度對其進(jìn)行評價(jià)[15]。

聚類4：形成性評價(jià)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、學(xué)習(xí)活動、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、評價(jià)5個(gè)關(guān)鍵詞。

評價(jià)是對學(xué)習(xí)過程與結(jié)果的價(jià)值判斷。研究樣本中所涉及的在線課程評價(jià)方法主要包括專家評價(jià)法、層次分析法、正交試驗(yàn)法、模糊綜合評價(jià)法、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)方法及社會網(wǎng)絡(luò)分析法等[16]。研究中還發(fā)現(xiàn)一系列新的評價(jià)方法和工具，如學(xué)習(xí)契約、量規(guī)、檔案袋、績效評價(jià)、學(xué)生自評、小組互評、教師評價(jià)等。該在線學(xué)習(xí)考評機(jī)制除注重總結(jié)性評價(jià)外，也能更多地關(guān)注過程性評價(jià)。由此可見，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的學(xué)習(xí)評價(jià)不應(yīng)僅是基于結(jié)果的評價(jià)，還應(yīng)對學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)效果及學(xué)習(xí)態(tài)度等進(jìn)行全面評價(jià)。

聚類5：網(wǎng)絡(luò)教育1個(gè)關(guān)鍵詞。隨著互聯(lián)網(wǎng)+的逐漸普及，網(wǎng)絡(luò)教育由于具有可隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)等優(yōu)勢受到了人們歡迎。網(wǎng)絡(luò)教育目標(biāo)應(yīng)從關(guān)注學(xué)習(xí)者“學(xué)會”到關(guān)注“會學(xué)”，學(xué)習(xí)者不僅是簡單地接受知識，而是能自主探究學(xué)習(xí)內(nèi)容，達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的[17]。為了提升網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量，可構(gòu)建“內(nèi)部控制+外部控制”共同作用的“網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量全域控制系統(tǒng)”[18-19]。針對網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量評價(jià)，也有部分學(xué)者進(jìn)行了研究，如黃越嶺等[20]在情境學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上，深入探討了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情境性評價(jià)內(nèi)容與策略?？梢?，網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量評價(jià)需要貫穿學(xué)習(xí)全過程，是提升網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量的一種有效手段。

2.5 研究趨勢分析

圖3為戰(zhàn)略坐標(biāo)圖，用來表現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)發(fā)展趨勢。圖中圓圈表示關(guān)鍵詞位置，圓圈越近說明關(guān)系越近，反之則關(guān)系越遠(yuǎn)。其中，學(xué)習(xí)分析、個(gè)性化學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)行為（領(lǐng)域1）位于第三象限，處于邊緣位置，說明其發(fā)展尚不夠成熟；評價(jià)體系和評價(jià)模型（領(lǐng)域2）目前研究較多，但其在實(shí)踐中的應(yīng)用仍然較少，應(yīng)當(dāng)加大實(shí)踐力度，用實(shí)踐結(jié)果證明模型、體系的合理性；MOOC等（領(lǐng)域3）橫跨4個(gè)象限，其研究范圍較廣，但關(guān)鍵詞之間比較松散，說明其需要在深度上進(jìn)行拓展；形成性評價(jià)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、學(xué)習(xí)活動、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、評價(jià)（領(lǐng)域4）是當(dāng)前研究熱點(diǎn)；網(wǎng)絡(luò)教育（領(lǐng)域5）位于第四象限，說明對該領(lǐng)域研究較少。綜上，在橫向維度，學(xué)習(xí)評價(jià)主要針對評價(jià)體系、評價(jià)模型以及在線學(xué)習(xí)行為特征分析等方面進(jìn)行理論探討；在縱向維度，研究者們已開始關(guān)注在線學(xué)習(xí)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)課程、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)等方面的實(shí)踐探索情況。

3 研究結(jié)論

從人才培養(yǎng)方面來看，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的逐漸普及，針對在線學(xué)習(xí)的研究也越來越多，相關(guān)領(lǐng)域發(fā)文量逐年上升，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)已引起研究者廣泛關(guān)注。但從文獻(xiàn)分析可以看出，國內(nèi)研究人員的學(xué)術(shù)研究能力與合作能力尚有待提升。因此，教育部門需要加大力度資助該領(lǐng)域相關(guān)課題，以培養(yǎng)更高層次的學(xué)術(shù)隊(duì)伍。

從評價(jià)體系與評價(jià)模型方面來看，在線學(xué)習(xí)評價(jià)領(lǐng)域內(nèi)容從理論研究到實(shí)踐應(yīng)用，也是一個(gè)逐步發(fā)展的過程。根據(jù)不同理論，學(xué)者們構(gòu)建出不同的模型與體系，但各體系和模型尚缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。另外，模型構(gòu)建需要應(yīng)用于實(shí)證研究，應(yīng)鼓勵學(xué)者積極參與實(shí)踐，避免發(fā)生理論與實(shí)踐脫節(jié)的現(xiàn)象。

從對學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用方面來看，目前國內(nèi)平臺雖然將學(xué)習(xí)分析融入到學(xué)習(xí)評價(jià)中，但由于收集的過程性數(shù)據(jù)不完整、對數(shù)據(jù)分析不夠深入等原因，導(dǎo)致在線課程無法真正實(shí)現(xiàn)形成性評價(jià)。因此，對學(xué)習(xí)者的評價(jià)需要構(gòu)建綜合評價(jià)模型，通過多元化的評價(jià)數(shù)據(jù)對教師進(jìn)行有效的教學(xué)干預(yù)。

從在線學(xué)習(xí)評價(jià)方面來看，以MOOC為代表的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)課程的出現(xiàn)，為眾多學(xué)習(xí)者提供了優(yōu)質(zhì)服務(wù)。目前針對在線課程的評價(jià)方式有兩種：機(jī)器評價(jià)與同伴互評。但機(jī)器評價(jià)僅限于客觀題，而學(xué)生評價(jià)也存在評價(jià)效率低下的問題。因此，需積極采用多樣化的方法解決評價(jià)問題，培養(yǎng)學(xué)生的批判與反思能力。

4 結(jié)語

本文將詞頻分析法、多維尺度分析法等方法相結(jié)合，采用BICOMB與SPSS等可視化工具對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)的發(fā)展現(xiàn)狀、熱點(diǎn)問題及發(fā)展趨勢等進(jìn)行聚類分析。雖然當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，但其為精準(zhǔn)教學(xué)、個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了契機(jī)。隨著教育信息化2.0時(shí)代的到來，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)將為教育信息化發(fā)展提供強(qiáng)大推動力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 牟智佳，俞顯. 教育大數(shù)據(jù)背景下智能測評研究的現(xiàn)實(shí)審視與發(fā)展趨向[J]. 中國遠(yuǎn)程教育，2018（5）：55-62.

[2] 牟智佳. 電子書包中基于教育大數(shù)據(jù)的個(gè)性化學(xué)習(xí)評價(jià)模型與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2014，32（5）：90-96.

[3] 王佑鎂，伍海燕. 中國高教研究領(lǐng)域高頻被引論文的學(xué)術(shù)特征分析[J]. 中國高教研究，2012（1）：33-37.

[4] 毛剛，劉清堂. 融入學(xué)習(xí)分析的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)模型與應(yīng)用研究[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2016，34（6）：20-27.

[5] 牟智佳. 學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)肖像支撐下的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑破解——學(xué)習(xí)計(jì)算的價(jià)值賦予[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2016，34（6）：11-19.

[6] 馮曉英，鄭勤華，陳鵬宇. 學(xué)習(xí)分析視角下在線認(rèn)知水平的評價(jià)模型研究[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2016，34（6）：39-45.

[7] 盧宇，陳錦瑩，謝靜，等. 基于LMBP算法的在線學(xué)習(xí)評價(jià)模式研究[J]. 中國遠(yuǎn)程教育，2016（3）：28-32，80.

[8] 惠兆陽，梁玉，梅樹美. 基于模糊理論的大學(xué)英語網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)模型設(shè)計(jì)[J]. 中國遠(yuǎn)程教育，2012（2）：21-25.

[9] 唐文秀，石晉陽，陳剛. 混合學(xué)習(xí)五維評價(jià)模型的構(gòu)建與應(yīng)用——以“現(xiàn)代教育技術(shù)”公共課程為例[J]. 現(xiàn)代教育技術(shù)，2016，26（8）：89-95.

[10] 魏順平. 在線學(xué)習(xí)自動評價(jià)模式構(gòu)建與應(yīng)用研究[J]. 中國遠(yuǎn)程教育，2015（3）：38-45，79.

[11] 畢磊，朱祖林，郭允建，等. 我國遠(yuǎn)程教育研究2016年度進(jìn)展報(bào)告[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（5）：15-26.

[12] 王瑩超. MOOC平臺用戶滿意度評估模型研究[D]. 武漢：武漢大學(xué)，2017.

[13] 劉路，劉志民，羅英姿. 歐洲MOOC教育質(zhì)量評價(jià)方法及啟示[J]. 開放教育研究，2015，21（5）：57-65.

[14] 馬瑞， 吳曉璇， 孫倩君， 等. MOOC傳播效果評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J]. 現(xiàn)代教育技術(shù)， 2015， 25（6）：71-77.

[15] 孫洪濤，鄭勤華，陳耀華，等. 基于學(xué)習(xí)分析的在線學(xué)習(xí)測評建模與應(yīng)用——課程綜合評價(jià)參考模型研究[J]. 電化教育研究，2016，37（11）：25-31.

[16] 李運(yùn)福，楊曉宏，周效章. 我國在線課程評價(jià)研究熱點(diǎn)可視化分析與啟示[J]. 中國遠(yuǎn)程教育，2018（7）：70-78.

[17] 李寶敏，祝智庭. 從關(guān)注結(jié)果的“學(xué)會”，走向關(guān)注過程的“會學(xué)”——網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)力測評與發(fā)展對策研究[J]. 開放教育研究，2017，23（4）：92-100.

[18] 鄭勤華，時(shí)芝平，許洋. 網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)生感知服務(wù)質(zhì)量的影響因素研究[J]. 中國遠(yuǎn)程教育，2013（12）：47-51，96.

[19] 曹中一，王紅霞，朱穎. 論網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量全域管理：戰(zhàn)略擇定與系統(tǒng)構(gòu)建[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)：社會科學(xué)版，2015，21（4）：269-276.

[20] 黃越嶺，朱德全. 情境學(xué)習(xí)理論視閾下的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評價(jià)：體系與策略[J]. 中國電化教育，2015（2）：29-33.

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