我國學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)及趨勢
——基于知識圖譜的可視化分析

陳麗楓

（福建開放大學(xué) 福建 福州 350000）

近年來，由于智慧教育的發(fā)展，教育改革由原來注重教學(xué)資源投入轉(zhuǎn)向?qū)W(xué)生教學(xué)質(zhì)量的研究，學(xué)習(xí)投入作為影響學(xué)生學(xué)習(xí)成就感的關(guān)鍵因素，日益成為各大教育機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)。本文借助科學(xué)知識圖譜，梳理2010—2021年國內(nèi)學(xué)習(xí)投入的研究內(nèi)容，直觀呈現(xiàn)學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域研究的特征和發(fā)展態(tài)勢。同時(shí)，本研究聚焦于該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和未來發(fā)展趨勢，旨在為該領(lǐng)域研究提供方向和學(xué)術(shù)參考。

一、研究背景

關(guān)于學(xué)習(xí)投入的研究應(yīng)追溯到20世紀(jì)30年代泰勒（R.Tyler）提出的“任務(wù)時(shí)間”（time-ontask）一詞。此時(shí)學(xué)習(xí)的投入主要表現(xiàn)在學(xué)習(xí)時(shí)間上[1]，A .W.Astin提出了一個(gè)“學(xué)習(xí)參與”（Student Involvement）理論，學(xué)生需積極參與學(xué)校活動(dòng)，學(xué)生的學(xué)習(xí)是參與學(xué)習(xí)的整個(gè)過程[2]，Natriello提及學(xué)生不投入（Student Disengagement ）的相對面——“投入”（Engagement）的術(shù)語[3]。至此，學(xué)者紛紛從不同的角度對學(xué)習(xí)投入展開研究。

國內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)投入深入研究起源于2009年，清華大學(xué)教育研究院使用NSSE（全美大學(xué)生學(xué)習(xí)投入度調(diào)查問卷）對國內(nèi)學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)投入研究。至今，國內(nèi)專家學(xué)者不斷加強(qiáng)對學(xué)習(xí)投入的研究，取得了豐碩的研究成果。近年來，學(xué)界雖然推出了不少研究成果，但大部分成果偏重于定性研究，缺乏對學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的定量分析，研究內(nèi)容分布層次也較淺、分散，運(yùn)用量化方法對學(xué)習(xí)投入的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及趨勢進(jìn)行整理的文章很少。因此，亟須對學(xué)習(xí)投入研究進(jìn)行整理分析，為國內(nèi)研究提供學(xué)術(shù)參考。

二、學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域研究的可視化分析

（一）數(shù)據(jù)選取和數(shù)據(jù)分析的方法

本文以中國知網(wǎng)（CNKI）為數(shù)據(jù)來源，用“學(xué)習(xí)投入”為主題詞檢索2010—2021年的期刊；期刊類別選擇“核心期刊＋CSSCI期刊”，剔除會議記錄等不相關(guān)文獻(xiàn)，最終得到614篇符合要求的文獻(xiàn)樣本。

本研究主要運(yùn)用SAIT（文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析軟件）[4]、Ucinet（社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件）、SPSS（統(tǒng)計(jì)分析軟件）、Citespace（引文空間）軟件對614篇文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化分析。SAIT用于文獻(xiàn)字段信息抽取、矩陣生成：Ucinet用于將SAIT生成的關(guān)鍵詞矩陣生成共現(xiàn)知識圖譜，分析熱點(diǎn)；SPSS用于多維聚類分析，利用Citespace軟件分析文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的演進(jìn)趨勢，探究該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。

（二）可視化分析

1.研究文獻(xiàn)的熱點(diǎn)分析

本研究將符合要求的614篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中含有相同意義的關(guān)鍵詞，如“學(xué)習(xí)投入度”“學(xué)習(xí)性投入”“學(xué)生投入”替換成“學(xué)習(xí)投入”，再將其導(dǎo)入SAIT中，設(shè)置“KEYWORD”的抽取字段，分別生成“50*50”的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣和相異矩陣。為更好地研究該領(lǐng)域，剔除“大學(xué)生”“學(xué)習(xí)”“中學(xué)生”等較為宏觀的詞匯后，將共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet中，并使用該軟件中內(nèi)嵌可視化工具“NetDraw”，生成2010—2021年學(xué)習(xí)投入高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)知識圖譜。（見圖1）

社會網(wǎng)絡(luò)知識圖譜中，圓圈代表各個(gè)節(jié)點(diǎn)，圓圈間的線條代表兩個(gè)關(guān)鍵詞間的聯(lián)系，圓圈（節(jié)點(diǎn)）的大小代表此關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，頻次越大，圓圈越大，表明該節(jié)點(diǎn)控制其他節(jié)點(diǎn)的能力就越強(qiáng)。由圖1可以看出，學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究圍繞著“學(xué)習(xí)投入”這一高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行，控制著其他主題的研究，如“影響因素”“結(jié)構(gòu)方程模型”“學(xué)習(xí)分析”。它們僅次于“學(xué)習(xí)投入”的頻次，也位于網(wǎng)絡(luò)譜圖的相對中心位置，控制著其他方面的研究。因此，“影響因素”“結(jié)構(gòu)方程模型”“學(xué)習(xí)分析”等成為學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。

圖1 2010—2021 年學(xué)習(xí)投入高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)知識圖譜

2.研究文獻(xiàn)的聚類分析

為了消除自身頻次差異帶來的影響，以揭示關(guān)鍵詞間的真正隱含關(guān)系，本研究聚類分析使用相異矩陣。在相異矩陣中剔除較為宏觀的詞匯后，將矩陣導(dǎo)入SPSS，對關(guān)鍵詞進(jìn)行多維度尺度分析，得到圖2。

圖2 2010—2021 年學(xué)習(xí)投入研究的多維尺度圖譜

根據(jù)分析結(jié)果，可以將學(xué)習(xí)投入的研究內(nèi)容劃分為三個(gè)聚類：聚類A：學(xué)習(xí)投入的結(jié)構(gòu)方程模型的研究和學(xué)習(xí)投入在學(xué)業(yè)成績起中介效應(yīng)，包含學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、自我效能感、專業(yè)承諾、學(xué)業(yè)績效等關(guān)鍵詞。聚類B：學(xué)習(xí)投入的實(shí)證研究，包含行為投入、影響因素、認(rèn)知投入、實(shí)證研究等關(guān)鍵詞。該聚類主要側(cè)重于分析不同模式、不同群體下的學(xué)習(xí)投入的基本實(shí)證研究。聚類C：學(xué)習(xí)投入的基本結(jié)果調(diào)查，此聚類包含關(guān)鍵詞有研究型大學(xué)、高等教育、學(xué)情調(diào)查、NSSE等，涉及對學(xué)生學(xué)習(xí)投入度的調(diào)查、測量等內(nèi)容。

為更了解該領(lǐng)域發(fā)展的主題方向，在上述聚類分析的基礎(chǔ)上，本文以三個(gè)聚類的數(shù)據(jù)為參數(shù)，向心度為X軸，密度為Y軸，兩者的均值作為坐標(biāo)的原點(diǎn)（6.20，12.39）建立坐標(biāo)戰(zhàn)略圖，結(jié)果如圖3所示。

圖3可示，聚類A位于第二象限，聚類B位于第四象限，聚類C位于第三象限。聚類A的向心度較高，密度相對低些，表明該聚類與其他聚類間聯(lián)系較廣泛，但內(nèi)部相關(guān)研究還有待加強(qiáng)，是需要專家學(xué)者繼續(xù)研究的方向。聚類B的向心度很低，密度卻相當(dāng)高，說明該聚類內(nèi)部結(jié)構(gòu)研究相對緊密，與其他聚類之間的聯(lián)系還有欠缺，需要進(jìn)一步完善相關(guān)研究。聚類C的向心度、密度都偏低，說明該聚類內(nèi)部結(jié)構(gòu)松散，同時(shí)缺乏跟其他聚類的聯(lián)系，一定程度上并不是專家學(xué)者研究的重點(diǎn)。

圖3 2010—2021年學(xué)習(xí)投入研究的戰(zhàn)略坐標(biāo)

3.研究文獻(xiàn)的脈絡(luò)及趨勢分析

研究脈絡(luò)趨勢不僅揭示該領(lǐng)域的整體脈絡(luò)與發(fā)展趨勢，還能快速識別領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)和前沿演進(jìn)，預(yù)測發(fā)展方向。本研究剔除無關(guān)詞條，利用Citespace分析關(guān)鍵詞的發(fā)展趨勢，節(jié)點(diǎn)類型選擇“KEYWORD”，時(shí)間跨度為2010—2021年，得到2010—2021年學(xué)習(xí)投入研究的關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖（見圖4）。

圖4 2010—2021年學(xué)習(xí)投入研究的關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖

從圖4時(shí)區(qū)圖可以看出，從2010年開始，學(xué)者就開始圍繞學(xué)習(xí)投入展開基礎(chǔ)研究，如學(xué)習(xí)投入對學(xué)習(xí)收獲的研究、深度學(xué)習(xí)下的學(xué)習(xí)投入、學(xué)習(xí)投入的影響因素、關(guān)于學(xué)習(xí)投入的實(shí)證研究等，而且這些內(nèi)容一直是研究的重點(diǎn)。其中，由于時(shí)代的變更，新的課堂教學(xué)模式不斷涌現(xiàn)，不同模式下的學(xué)習(xí)投入研究也經(jīng)歷了一定的階段：從最初的普通課堂到在線學(xué)習(xí)、2014年起學(xué)習(xí)投入的研究集中于Mooc、翻轉(zhuǎn)課堂、混合教學(xué)、移動(dòng)學(xué)習(xí)，到現(xiàn)今逐步進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能、創(chuàng)業(yè)課堂下的學(xué)習(xí)投入，開始受到學(xué)者的青睞。結(jié)合近年來學(xué)者研究的內(nèi)容，高階認(rèn)知投入、認(rèn)知序列等更深層次的研究，將成為今后的研究方向。

三、結(jié)語

本文以中國知網(wǎng)（CNKI）的核心文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)來源，采用文獻(xiàn)研究法，運(yùn)用SAIT、Ucinet、SPSS、Citespace軟件分析數(shù)據(jù)，可以得出：

首先，學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究圍繞著“學(xué)習(xí)投入”這一高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行，“影響因素”“結(jié)構(gòu)方程模型”“學(xué)習(xí)分析”等也位于網(wǎng)絡(luò)譜圖的相對中心位置，建立起與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系，代表了當(dāng)前及未來學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究方向。

其次，學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域的研究主題主要聚集在三個(gè)聚類：（A）學(xué)習(xí)投入的結(jié)構(gòu)方程模型的研究、學(xué)習(xí)投入在學(xué)業(yè)成績中起中介效應(yīng)；（B）學(xué)習(xí)投入的實(shí)證研究；（C）學(xué)習(xí)投入的結(jié)果調(diào)查；而且聚類A、聚類B尚未成熟且局限于自身，內(nèi)部相關(guān)研究還有待加強(qiáng)，與其他主題的聯(lián)系還不夠緊密，需要學(xué)者填充、完善，聚類C在一定程度上并不是專家學(xué)者的研究重點(diǎn)。

最后，學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域研究以學(xué)習(xí)投入為中心覆蓋各個(gè)方面，研究模式也從普通課堂到在線學(xué)習(xí)、翻轉(zhuǎn)課堂、混合教學(xué)、移動(dòng)學(xué)習(xí)，延伸至如今的大數(shù)據(jù)，為學(xué)習(xí)投入領(lǐng)域研究提供新的研究土壤和發(fā)展空間。研究領(lǐng)域從“影響因素”“學(xué)習(xí)分析”“實(shí)證研究”往“高階認(rèn)知投入”“認(rèn)知序列”等更深層次的方向發(fā)展。總體而言，學(xué)者對于學(xué)習(xí)投入問題的研究，時(shí)間尚短，偏重定性分析，內(nèi)容分布層也較淺、分散，仍需更廣泛的關(guān)注并不斷創(chuàng)新。