基于大數(shù)據(jù)的工科院校 智能生命防疫教育平臺構(gòu)建研究

郭卓維 魏振宇 梁洪 馮偉興

摘? ?要：疫情期間開展生命科學教育是高等院校衛(wèi)生防疫的重要環(huán)節(jié)?；谖覈た圃盒５慕虒W現(xiàn)狀，文章利用ESI及Altmetric數(shù)據(jù)庫優(yōu)選緊隨社會脈搏及被科技界廣泛關(guān)注的生命防疫教學話題群;利用社交網(wǎng)絡有關(guān)高校在線教育評論的文本大數(shù)據(jù)，探尋在線教育體驗者的關(guān)注焦點及癥結(jié)所在，有針對性地選擇教學方式;合理制定工科院校生命科學在線教學策略，協(xié)同微信社交網(wǎng)絡構(gòu)建在線教學社區(qū)，打造高效智能的工科院校生命科學課程防疫教育體系。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);ESI;Altmetric;社交網(wǎng)絡;智能防疫教育

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2021）09-0043-06

面對全球肆虐的新冠肺炎疫情，生態(tài)環(huán)境惡化，各種健康危機與矛盾凸顯，暴露了普通民眾包括高校學生生命健康教育素養(yǎng)的缺失，在此情況下加強高校學生的生命科學教育變得十分重要。工科院校學生思想活躍，知識焦點常集中在工科新科技領域，面對新冠肺炎疫情，加強生命科學教育，進行高效的防疫宣傳，緩解疫情期間的焦慮恐懼并進行輿情引導顯得尤為重要。

以往的工科院校生命科學教育多依賴傳統(tǒng)課堂，網(wǎng)絡課堂多為輔助性的混合教育模式。疫情時期，網(wǎng)絡教學凸顯了極大的重要性，給傳統(tǒng)教學帶來了巨大挑戰(zhàn)。教師不僅要面對全新的教育模式改變，也要格外努力提高學生興趣，確保教學順利進行，在這個過程需要進行科學決策。本研究依托工科院校的《生命科學導論》課程，建立以大數(shù)據(jù)為指導的科學教學路徑，構(gòu)建完整的生命科學防疫教學活動體系。

大數(shù)據(jù)作為一種工具在教育研究實踐方面大放異彩，其研究熱點從單純數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析及應用[1][2]。國內(nèi)教育大數(shù)據(jù)多用于大型平臺或區(qū)域的整體學生狀況分析，或用于學生狀況追蹤[3]，在具體課程平臺的應用不多。本研究直接利用各大型平臺的數(shù)據(jù)進行全程教學活動的決策，包括在國內(nèi)率先利用基本科學指標數(shù)據(jù)庫（Essential Science Indicators，簡稱ESI）及在線科研數(shù)據(jù)庫Altmetric進行教學防疫話題群的構(gòu)建;在國內(nèi)率先利用社交網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)進行在線教學的決策;利用前述成果打造智能生命學習平臺;利用微信社交網(wǎng)絡構(gòu)建工科院校防疫教學社區(qū)。相關(guān)研究成果不僅取得了良好的防疫教學效果，也有利于培養(yǎng)多學科交叉的創(chuàng)新型人才。

一、工科院校生命科學教學防疫體系路徑具體構(gòu)建

1.基于科研大數(shù)據(jù)優(yōu)選在線生命科學防疫教學話題

疫情時期，大學教育高度依賴在線教育。工科院校生命科學課程承擔了為多專業(yè)、多層次學生進行生命健康知識宣講，進行科學課程防疫的重任。該課程覆蓋面很廣，包含微生物學、生態(tài)學、認知與腦科學、精準醫(yī)學與技術(shù)等生命科學各領域及交叉學科的相關(guān)知識。為更好地吸引學生，滿足多專業(yè)多層次學生的授課需求，本研究重新篩選《生命科學導論》課程教學內(nèi)容。由于教材的知識點更新常有滯后，本研究利用兩大科學數(shù)據(jù)庫ESI和Altmetric進行生命科學課程防疫教育資源庫的建立。

（1）基于ESI數(shù)據(jù)庫探尋生命科學科研熱點領域并引入教學

ESI由世界著名的學術(shù)信息出版機構(gòu)ISI（美國科技信息研究所）推出，基于SCI（科學引文索引）和SSCI（社會科學引文索引），共收錄全球12000多種學術(shù)期刊，涵蓋生命科學各領域。ESI目前廣泛應用于評價各個領域?qū)W術(shù)機構(gòu)的國際學術(shù)水平及影響力[4]，也用于探索各學科領域的科研發(fā)展熱點及預測未來發(fā)展趨勢[5]。本研究在國內(nèi)率先通過探尋生命科學各領域的高水平論文數(shù)據(jù)（Top Paper即高水平論文，分為熱點論文及高被引論文），并對其關(guān)鍵詞共性信息進行抽取，同時結(jié)合新冠疫情防疫所需，有效構(gòu)建了基于防疫及生命科學教學所需的案例方向指引。

以與新冠病毒疫情直接相關(guān)微生物學及免疫學領域為例。本研究在ESI數(shù)據(jù)庫中選擇微生物學領域及免疫學領域，依據(jù)微生物與免疫各細分領域高水平論文出現(xiàn)頻次為基準來判定該領域的研究分支熱點。導出研究分支熱點數(shù)據(jù)，將研究分支熱點按熱度由高到低排序。對排名前五十的熱點分支領域進行內(nèi)容提取，內(nèi)容涉及微生物的耐藥性及藥物治療、微生物的高致病性、微生物所致免疫損傷、微生物基因組測序、疫苗研制等多個細分領域，為教學提供良好的指引。同時，ESI的分支熱點亦可直接引入教學。如近年來ESI在微免領域排名第一的熱點為艾滋病的中和抗體，該抗體的研究為疫苗的研制打下基礎，疫苗的出現(xiàn)將成為艾滋病預防的堅實保障。授課時以此為例并結(jié)合防疫原理與學生引申討論新冠疫苗的研發(fā)問題。

（2）基于Altmetric數(shù)據(jù)庫篩查有重大社會影響力的生命科學科研熱點話題并引入教學

本研究在國內(nèi)率先利用在線科研數(shù)據(jù)庫Altmetric的大數(shù)據(jù)研究指引教學案例的選擇。Altmetric作為一種新型評估方式，對學術(shù)評價體系的改變有著重要的影響力[6]，目前Altmetric在學術(shù)研究領域越來越受到關(guān)注。Altmetric的數(shù)據(jù)來源廣泛，有新聞、公共政策、社交媒體、專家推薦、大型科學英文索引數(shù)據(jù)庫Web of Science等。Altmetric科技成果排名更多關(guān)注科研成果的實際社會傳播影響力，比如它的衡量因素中社會大眾包括媒體的關(guān)注被放到了很重要的位置，也包括各項科研成果的實際應用價值，在排名計分衡量因素中，專利、公共政策及公開教學大綱的權(quán)值也很大。與其它數(shù)據(jù)庫相比，它的數(shù)據(jù)衡量也很看重專業(yè)人士的認可度，數(shù)據(jù)來源之一的F1000匯聚全球頂尖的6000名生物及臨床醫(yī)學專家的業(yè)內(nèi)科研成果推薦。Altmetric每一年度都會推出高社會影響力的Altmetric論文100篇——TOP100。以2019年為例，Altmetric共追蹤6250萬份數(shù)據(jù)，其中涉及270萬份研究成果，經(jīng)過計算，得到最具有社會關(guān)注度及影響力的前100項研究[7]。

仍以與疫情高度相關(guān)的微生物學及免疫學領域為例。本研究對近5年TOP100文章條目進行梳理，其中涉及多項與防疫有關(guān)的研究。如病毒疫苗與自閉癥發(fā)病是否相關(guān);疫苗的安全性、病毒的致病機理對人體的長期影響;防疫消殺的有效性;藥物治療等問題。這些問題形成完整的開放性教育資料庫。

本研究依據(jù)ESI及Altmetric數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了一系列緊跟時事及世界科技進步的教學系列話題。如針對新冠肺炎疫情的一系列“微生物—免疫學教學”系列話題;針對異常天氣及引發(fā)的疫情變化的“環(huán)境—生態(tài)—時事政治”話題;針對疫情期間加強營養(yǎng)的生命的“化學—營養(yǎng)學”教學話題;針對人對疫情的認知及心理應激的“腦科學—認知—人工智能”話題。此外還有針對基因檢測等問題的“基因—基因診斷—精準醫(yī)學”話題。對這些話題的研討不僅強化了學生生命科學基礎知識，更大大加深了其對生命科學的理解，形成有效的生命科學課程防疫平臺，受到了學生的廣泛好評。

2.基于社交網(wǎng)絡平臺大數(shù)據(jù)分析在線教育體驗者關(guān)注焦點及困惑

疫情的爆發(fā)使高校迅速進入在線教育時期，各種矛盾頻現(xiàn)，大數(shù)據(jù)被用作有效的工具理解教學。然而國內(nèi)關(guān)于學生教學觀感的數(shù)據(jù)多源于學校官方各類問卷調(diào)查匯總或大型教學平臺的教學數(shù)據(jù)統(tǒng)計。為了更好地對在線教育進行全景描述，了解學生在學習中的困惑與痛苦，本研究引入社交網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)進行分析[8][9]。

本研究課題收集微博及某問答社區(qū)（2019年12月至2020年5月）關(guān)于大學生網(wǎng)絡課程的評論貼數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)清洗去噪，去除廣告及垃圾信息，具體實例見表1。

利用SnowNLP模塊對文本進行關(guān)鍵詞提取，得到排名前100位的關(guān)鍵詞，發(fā)現(xiàn)學生的關(guān)注點集中在網(wǎng)課、老師、直播、考試、作業(yè)等，將這些關(guān)鍵詞繪制詞云（見圖1）。

觀察評論問題焦點，分別對具有特殊意義的高頻關(guān)鍵詞的特征文本單獨進行進一步信息特征提取，如分別進一步提取關(guān)鍵詞為老師、直播、錄播、視頻、作業(yè)、考試、網(wǎng)絡、會議、平臺、課堂、網(wǎng)課等的評論文本的關(guān)鍵詞信息，以發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)。對這些信息加以聚類，以發(fā)現(xiàn)學生的關(guān)注焦點信息。結(jié)合評論文本將學生的關(guān)注焦點及主要問題進行總結(jié)，結(jié)果如表2所示。

通過以上研究發(fā)現(xiàn)，相對官方的數(shù)據(jù)，分析社交網(wǎng)絡這種相對私人的領域可以更全面地了解學生的真實狀態(tài)，學生在社交領域中的表現(xiàn)也能反映他們的心理狀況[10]，掌握這些數(shù)據(jù)可以幫助教師更好地進行課程調(diào)整。研究也發(fā)現(xiàn)，在線教育對于積極性高的自主學習者可以起到超過線下的學習效果，學習者可以利用網(wǎng)絡資源充分自由學習，并對一些較難的知識點反復鉆研。此外，在線教育非常適合上討論課，線上學生常常大膽發(fā)言，而且學術(shù)討論可以打破時空限制，并突破一個時間點只能有一人發(fā)言的情況，形成很好的研討氛圍，做到教學相長。

本課程給學生做了多次調(diào)查問卷，也驗證了這些問題。為此，本課程積極實行減負策略，將教學平臺簡單化，使用“騰訊課堂+微信群”的模式，知識講授選擇“直播”方式，充分發(fā)揮在線研討的功能，盡可能在啟發(fā)興趣的前提下保障教學內(nèi)容圓滿完成;全部教學資料上網(wǎng)供學生自習，如果網(wǎng)速不好，學生可以利用自己預先下載的資料進行自學;網(wǎng)課中穿插動畫、短視頻，使學生學習更輕松;課程采用靈活的學習考核方式，以完成教學任務為導向，課后僅留合理的作業(yè)。

3.利用數(shù)據(jù)智能實施生命科學防疫教學

面對突發(fā)的疫情，教育跨越時空，多層次多專業(yè)的學生同時涌入在線課堂開展居家學習，學生的自主學習空前重要，不能單純地把線下課堂搬到線上[11]。因此本研究在大數(shù)據(jù)的指引下探索智能教育體系。

（1）靈活的學習時間安排及多樣化的學習資料選擇

本課程有相當一部分內(nèi)容要靠學生自學來完成，為此，線上平臺儲備了多樣的學習資料，包括短視頻、電子書、在線專業(yè)學習網(wǎng)站、多種MOOC平臺資源的鏈接、教學大綱以及教學課件等，可以供學生自由選擇學習[12]。由于本課程是針對綜合性理工科院校學生的大班講授，需要面對各個層次的不同專業(yè)學生，因此，本課程采用科普式教學，資料推薦由淺入深，教學目標準確到每一講的每個知識點，并明確不同專業(yè)學生對知識點掌握需要達到的標準。

（2）彈性的教學方法

除了課堂講授，本課程充分通過微信群學習小組開展話題探討。在小組內(nèi)有目的地引導以一個個教學單元為基礎的教學話題研討活動。教學話題的篩選來自兩大科學數(shù)據(jù)庫ESI和Altmetric。依據(jù)學生的反映對教學話題進行不斷更新與篩選，形成包括課程基本知識點的話題群，讓學生在充分的研討中輕松習得重點難點知識。

（3）自由的學習伙伴選擇

在學習過程中，學生自發(fā)組成各種興趣小組，不同專業(yè)的學生因為共同的興趣點圍繞不同的話題進行自主學習，達到百花齊放，專業(yè)互補的效果。

（4）多層次的教學評價

不同于傳統(tǒng)的課程成績評價，本課程以多種方式考核學生。文科類專業(yè)學生生命學科基礎較薄弱，在網(wǎng)絡平臺進行知識測試時可以采用較低階測試，而理工科學生則采用高階測試，學習進階過程形成測試分數(shù)計入成績。課程發(fā)言頻次、研討質(zhì)量及撰寫的小論文質(zhì)量作為重要的學業(yè)積分影響因素計入成績，此舉可以客觀動態(tài)地對每一個學生的修學情況進行評估[13]，為教學活動提供很好的參考和評價基礎。通過這種多層次教學評價的方式，以數(shù)據(jù)作為支撐，細化教學，追蹤每一個學生的進步情況，合理地對他們的學業(yè)進行評價。這種彈性教育體制有效打破了傳統(tǒng)評價體系方式單一、無法精準衡量學生的狀況，極大刺激了學生的求知欲望。

（5）通過教學結(jié)果進行微調(diào)

在完成每一輪的教學后，通過小問卷及小測試對教學內(nèi)容完成情況進行評測，并與預期教學目標標準進行比對。如果教學目標低于預期，則找尋原因，對教學內(nèi)容、教學方法、教學測試進行微調(diào)，如果教學問題難度偏大，學生接受困難則適當降低難度，反之亦然。在此過程中，完善的教學記錄給本課題提供了重要的教學參考與支持。通過對教學流程進行分析，構(gòu)建多層次智能教學平臺（見圖2）。

基于以上研究成果，本研究構(gòu)建了智能型多角度跨時空的學習平臺。本研究發(fā)現(xiàn)，通過將不同層次學生引入靈活多樣的學習平臺，并督促他們不斷進階，學生（尤其是基礎薄弱的學生）積極性大為提高，課程結(jié)束后，很多基礎薄弱的學生進步神速。而對于基礎好的學生，可以引領他們進入更高層次的學習，使他們的學習直接與全世界科技前沿對接，大大地提高了他們的科技視野與學術(shù)水平。本研究涉及的學生全部完成了基礎學習，文科學生69%完成了較高難度的學習，理科工科學生全部完成了較高難度學習，有59%完成了高難度學習。

4.基于社交網(wǎng)絡的生命科學學習社區(qū)建立

在教學過程中，在線教學孤獨感是很重要的教學影響因素。有相當多的學生認為，居家隔離的孤獨感會降低學習士氣，使學習效率低下。為了更好地服務于教學，本課程建立了微信教學社區(qū)。微信社區(qū)不僅可以模擬真實課堂的討論情形而且效果遠超線下。在線上課堂，學生們可以克服羞怯，大膽主動發(fā)言，發(fā)言亦可以打破線下一次只能容納一人的情形，而變?yōu)槎嗳送瑫r發(fā)言并討論，教學中的難題因熱烈的討論迎刃而解。課后的問題可以及時上傳群內(nèi)，隨時引發(fā)眾人關(guān)注，討論問題也不僅限于學術(shù)，有時亦涉及生活的方方面面，極大地緩解了學生的孤獨感。

同時，在社群中活躍的學生也能夠適度帶動欠活躍的學生更積極地投身于學習。通過對微信群中意見領袖的挖掘，本研究發(fā)現(xiàn)，如果能在學習生活中有的放矢地將學習話題分發(fā)給學生中的意見領袖，督促他們更深入地學習并積極在微信群里發(fā)表自己的意見，能夠?qū)虒W起到事半功倍的效果[14]。

此外，社交網(wǎng)絡中話題的活躍度也與問題類型高度相關(guān)，單純的陳述性問題引發(fā)討論的熱度較低，探究性開放型的問題則參與度會高得多。例如，在一次關(guān)于疫情的探討中，如果僅就新冠肺炎病毒能否在人體中轉(zhuǎn)變?yōu)槁詳y帶狀態(tài)，105名學生中僅有19名發(fā)言，話題基本集中為是或否。但如果話題設置為新冠肺炎對人體可能產(chǎn)生哪些長期影響及該影響的社會長期作用，該話題的探討就可以引申開來，從艾滋病病毒慢性攜帶推測新冠肺炎慢性攜帶的情形，對人體的長期影響，到該病是否會導致老年癡呆風險增高及在人際社會產(chǎn)生的長期影響，話題活躍度大為增高。在105名學生中，有56人對此話題積極發(fā)言，其中高活躍狀態(tài)者為24人，人均發(fā)言2次及以上。

在對學生的問卷調(diào)查中，有76%的學生認為，學習社區(qū)對學習有很好的促進作用。基于微信群的混合式學習不僅可以促進學生學習，也可以促進師生關(guān)系，加強學生群體的正向激勵作用。本研究發(fā)現(xiàn)，社區(qū)中越活躍的學生在教學活動中表現(xiàn)就越突出，而教師對活躍學生的積極反饋反過來會加強這些學生的積極行為。同時，在教學活動中，基于教師和積極學生的促進作用，社交網(wǎng)絡有更活躍的趨勢。學生群體由開課初期的不熟悉，較為羞怯，到慢慢在虛擬社區(qū)中更活躍，談論話題由局限于專業(yè)學習到課后生活的積極分享，使得社區(qū)突破了傳統(tǒng)教學的束縛與限制，成為生活的一部分，這也帶動了原本低活躍度的學生，促使他們更加投入。此社區(qū)不僅可以促進學生學習生命科學課程，完成疫情教育，也有助于該群體的科學防疫。

二、總結(jié)與評價

本研究率先基于美國ESI數(shù)據(jù)庫及在線科研數(shù)據(jù)庫Altmetric，有效篩查了緊跟社會脈搏、科研潮流的教學話題組。該話題組貫穿生命科學各個部分，構(gòu)成生命科學教學防疫的有效教學資源庫。本研究在國內(nèi)率先利用微博及某“乎”上的大學生網(wǎng)絡課程公開評論大數(shù)據(jù)，通過評論文本進行關(guān)鍵詞提取和關(guān)鍵詞信息抽取，分析探尋學生在線學習的關(guān)注焦點與困惑，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡擁堵、教學平臺功能不足是學生抱怨最多的問題。此外，直播上課效果雖較好，但多教學平臺共用及多任務并行的教學方式讓學生勞累，學習效率降低，學生普遍反映作業(yè)壓力大。據(jù)此，本研究采取減負型以任務為導向的教學方式，并依據(jù)工科綜合型院校學生專業(yè)基礎的差異構(gòu)建智能型教學體系，包括靈活的時間安排、多樣化的教學資料選擇、授課中講授與研討并重、學生自由組合成學習小組自行完成很多內(nèi)容學習的進階過程。生命教育微信社區(qū)的構(gòu)建對促進教學順利進行、緩解學生的孤獨感也起到了重要作用。教學調(diào)查問卷統(tǒng)計結(jié)果見表3。

本研究采用多種方式對學生進行考核，學生不僅要完成基礎知識的學習，還要專注于學習成果狀態(tài)的躍升。本研究涉及的學生全部完成了基礎知識的學習，其中文科學生有69%完成了較高難度的學習，理科工科學生全部完成了較高難度學習，有59%完成了高難度學習。在專門針對疫情防控的小測驗中，合格率達到100%，成績優(yōu)加良的比率占到了81%，還有很多學生測驗后在微信群中專門分享自己的抗疫體驗以及相信會安全度過的樂觀情感。

本研究不僅專注于生命科學課程教學，還致力于通過教學對學生進行多方面創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。通過學生大量的自學以及對教學案例的研討，培養(yǎng)工科院校學生的安全防疫意識，促進多學科的融合與交叉，為培養(yǎng)雙一流創(chuàng)新型人才進行生命科學的教育儲備。

三、討論與展望

本課程將教學資料選擇由單純的經(jīng)驗推理變成可由數(shù)據(jù)量化指導的過程，受到學生好評。不過，單純依據(jù)ESI及Altmetric數(shù)據(jù)庫來尋找教學熱點依然會有不足。例如：ESI數(shù)據(jù)庫內(nèi)一些原本冷僻的領域產(chǎn)生巨大突破后短時間內(nèi)研究者迅速增多，ESI排名也大大提前，可在此之前則藉藉無名[15];Altmetric數(shù)據(jù)庫充分考慮研究成果的社會影響力及大眾接受程度，但其數(shù)據(jù)評價權(quán)重中的門德利（Mendeley）讀者數(shù)和Web of Science文獻引用等均不計入分數(shù)，這是因為Altmetric堅持任何計分的內(nèi)容必須完全透明的緣故。此外，雖然這兩大數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)很新，但因為社會影響力及科技傳播需要一定的時間，所以還是有一些滯后性，這是今后在授課時需要充分關(guān)注的問題[16]。

為了更好地探究學生網(wǎng)絡課程的真實體驗，本研究在國內(nèi)率先利用社交網(wǎng)絡微博及某問答社區(qū)大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，深入了解學生的關(guān)注焦點及困惑，并以此科學制定教學策略。但在數(shù)據(jù)挖掘過程中，由于涉及數(shù)據(jù)隱私問題，無法提取出更多的用戶信息，因此對數(shù)據(jù)整體挖掘利用尚存不足[17]。

基于以上研究成果，本研究綜合多方來源大數(shù)據(jù)，科學選擇教學案例資料、教學方式，并構(gòu)建了智能的教學體系，取得了良好的教學效果。與此同時，構(gòu)建教學社區(qū)，促進研討式教學，對提高教學質(zhì)量、緩解教學的孤獨感起到了良好的作用。不過，學生學習的狀況和他們的心理特質(zhì)密切相關(guān)[18]，本研究在未來將在此方面更加深入挖掘與探究，積極關(guān)注學生的心理與專業(yè)成長的關(guān)系，更好地為生命科學防疫教學服務。

參考文獻：

[1]Bienkowski MA， Feng M， Means B. Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics： An issue brief[EB/OL].https：//tech.ed.gov/wp-content/uploads/2014/03/edm-la-brief.pdf.

[2]ISTE. ISTE standards for educators[EB/OL].https：//www.iste.org/standards/for-educators.

[3]馮仰存.數(shù)據(jù)驅(qū)動的教師教學決策研究綜述[J].中國遠程教育，2020，41（4）：65-75.

[4]張爽，夏琬鈞，何雪梅.高校 ESI 學科排名影響因素解析及提升路徑研究[J].情報雜志，2020，39（1）：162-166.

[5]王博，王昌祿.ESI學科領域高影響力學術(shù)群體與學科主題熱點研究[J].情報工程，2020，6（1）：71-83.

[6]林曉華.基于Altmetrics指標的學術(shù)論文綜合影響力研究[J].高校圖書館工作，2018，38（5）：36-40.

[7]Altmetric.Altmetric-Top100Articles-2019[EB/OL].https：//www.altmetric.com/top100.

[8]陳興蜀，常天祐，王海舟等.基于微博數(shù)據(jù)的“新冠肺炎疫情”輿情演化時空分析[J].四川大學學報（自然科學版），2020，57（2）：409-416.

[9]王劉飛.疫情下的知識青年政策認知研究——以知乎社區(qū)為例[J].華東理工大學學報（社會科學版），2020，35（2）：83-93.

[10]Erin E， FerrisAL. Facebook self-disclosure： Examining the role of traits， social cohesion， and motives[J]. Computers in Human Behavior， 2014，30（1）：50-58.

[11]黃榮懷，汪燕，王歡歡等.未來教育之教學新形態(tài)：彈性教學與主動學習[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2020，32（3）：3-14.

[12]胡姣，張文蘭.面向個性化學習的網(wǎng)絡課程資源構(gòu)建路徑探索[J].教學與管理（理論版），2019（33）：18-20.

[13]劉湉祎，李立國.覆蓋學習全過程：“以學習為中心”評價的趨勢[J].中國大學教學，2020（5）：68-74.

[14]張婧婧，王軒，沈靈亮等.微博視角下的MOOCs學習特征：自主性、社會性、多樣性與開放性[J].中國遠程教育，2019（11）：38-47.

[15]羅宏，周杰.ESI學科分類與評價缺陷及其風險探討[J].江蘇高教，2018（11）：55-59，63.

[16]匡登輝.從Altmetrics熱點論文看科技期刊影響力——以Altmetric.com Top 100論文為例[J].中國科技期刊研究，2016，27（11）：1188-1194.

[17]特里·安德森，肖俊洪.社交媒體在高等教育中的應用：挑戰(zhàn)與機會[J].中國遠程教育，2020（2）：21-31，76.

[18]劉爽，何進軍.大學生學習特征、人格特質(zhì)與課堂疏離感的關(guān)系[J].教育導刊，2017（12）：43-48.

（編輯：王曉明）