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    大數(shù)據(jù)視角下高校教育研究現(xiàn)狀的可視化研究

    2022-06-16 14:30:50高靜龍麟
    教育現(xiàn)代化 2022年19期
    關(guān)鍵詞:聚類領(lǐng)域文獻

    高靜,龍麟

    (桂林航天工業(yè)學(xué)院 外語外貿(mào)學(xué)院,廣西 桂林)

    一 概述

    十四五規(guī)劃中將數(shù)字經(jīng)濟劃分為一個獨立章節(jié),將云計算、區(qū)域鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬/增強現(xiàn)實和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)七種技術(shù)作為重點產(chǎn)業(yè)。為實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級,實施“上云用數(shù)賦智”。高校作為人才培養(yǎng)的前線,正確認知大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀對高校教育極為重要。本研究從大數(shù)據(jù)角度對CNKI 中高校教育領(lǐng)域期刊文獻進行計量和可視化分析。本研究的目的如下:①了解本研究的學(xué)者和機構(gòu)狀態(tài);②了解該領(lǐng)域研究知識點和演繹過程;③發(fā)現(xiàn)當前研究的不足,并提出解決路徑。

    二 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    本研究數(shù)據(jù)取自CNKI,該學(xué)術(shù)平臺具有顯著的公信力,對其數(shù)據(jù)進行信息探索分析具有代表性。本研究搜索主題為“大數(shù)據(jù)”并且“高校教育”對2013 年到2020 年期間的研究期刊進行檢索;再手工去除無效文獻得到有效文獻822 篇。CiteSpace 可進行可視化效果分析[1],通過在已經(jīng)發(fā)表文獻中發(fā)現(xiàn)并提取其科學(xué)結(jié)構(gòu)的演進足跡[2],適用于大數(shù)據(jù)與教育的融合分析[3]。本研究使用CiteSpace5.7.R5 分析工具,試圖通過可視化圖形分析揭示大數(shù)據(jù)在高校教育的特征、發(fā)展狀況及未來方向。

    三 知識圖譜結(jié)果分析

    (一) 文獻研究產(chǎn)出與引文分布分析

    對文獻發(fā)表時間和引用情況進行匯總和分析,有助于了解本領(lǐng)域基本情況,并初步考察數(shù)據(jù)源的信效性。本領(lǐng)域研究分布于2013 年到2020 年期間,各年度的產(chǎn)生分布情況如表1 所示。整體而言,本領(lǐng)域的研究文獻產(chǎn)出呈上升趨勢,2013-2014 年期間,是大數(shù)據(jù)高校教育領(lǐng)域研究的初生期。該期間的文獻大多存在高引用和高下載的記錄。江南大學(xué)的桑慶兵(2013)被引用68 次下載2142 次,文中首次提及大數(shù)據(jù)在高校中的應(yīng)用:包括個性化學(xué)習(xí)、預(yù)測行為、輿情分析、高校教學(xué)質(zhì)量的評估應(yīng)用、有助于提高教師的教學(xué)能力、有助于拓展高校專業(yè)培養(yǎng)方向;此外,還對大數(shù)據(jù)可能存在的隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的憂思[4]。梁家峰和亓振華(2013)在思想教育研究發(fā)表,其被引用226 次下載7419 次,中提出大數(shù)據(jù)是高校思想政治教育工作的適應(yīng)與創(chuàng)新[5]。劉中宇和劉海良(2013)在現(xiàn)代教育技術(shù)發(fā)表,其被引用65 次,下載2339 次,研究的重點則為大數(shù)據(jù)時代在高校云資源方面的應(yīng)用[6]。2014 年最高引用量和下載量的文獻分別指向孟祥保和李愛國(被引用183 次)的《國外高校圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育研究》[7],張銳、董志和夏鑫(被引用114 次)的《大數(shù)據(jù)時代高校思想政治教育工作創(chuàng)新探索》[8]。

    表1 大數(shù)據(jù)視角下高校教育各年發(fā)表量對比表

    2015 年-2018 年期間,隨著2015 年首次突破至58 篇后,發(fā)表量持續(xù)增長,并出現(xiàn)了多篇高引用文獻。如李懷杰, 夏虎(2015)被引用237 次,提出量化集成、精準穿預(yù)判和個性化理念三個新理念,探索出可視化原則、個性化原則和即時性原因三個實踐新原則[9]。

    2019 年(392 篇)和2020 年(372 篇)則是達到了文獻產(chǎn)量的高峰期小平臺,2021 年的文獻發(fā)表量小幅回落至309 篇。從文獻發(fā)表量表現(xiàn)來看,大數(shù)據(jù)高校教育領(lǐng)域研究是仍是持續(xù)發(fā)熱的新興領(lǐng)域和新興話題,并逐漸發(fā)展為涉及多個學(xué)科同共參與的跨學(xué)科性研究。張杰(2021)提出高校可依靠大數(shù)據(jù)技術(shù),對思想政治教育工作和學(xué)生管理工作進行創(chuàng)新和改革,提升思想政治教育工作質(zhì)量[10]。江波(2021)建議對教育管理工作進行改進,積極應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)[11]。楊虎民、劉士民和張樸(2021)建議依托大數(shù)據(jù)構(gòu)建高校心理健康教育研究范式、建立大數(shù)據(jù)背景下高校心理健康教育保障機制[12]。王健和鄭旭東(2022)提出高校應(yīng)提升教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)、創(chuàng)新優(yōu)化建設(shè)體系、探索精準思想政教育模式和重視數(shù)據(jù)隱私安全,通過信息化賦能思政教育,實現(xiàn)“三全育人”[13]。

    (二) 研究熱點和演化趨勢

    研究熱點通過文獻關(guān)鍵詞頻率表示,可以準確了解文獻的研究熱點變化情況,繼而可以幫助研究者把握本領(lǐng)域的態(tài)勢[14]。CiteSpace 繪制高頻關(guān)鍵詞圖譜能集中反映了本領(lǐng)域的研究熱點[15]。如圖1 所示基于Cosine 算法所得:節(jié)點201 個,鏈接479 條,網(wǎng)絡(luò)密度值0.0238,聚類覆蓋82.66%的關(guān)鍵詞,可以認為聚類分析信度顯著。

    從圖1 可見大數(shù)據(jù)、高校、創(chuàng)新和高校教育為詞頻最高的四個關(guān)鍵詞。其中大數(shù)據(jù)和高校顯示明亮的外邊沿,代表這兩個關(guān)鍵詞在當前為熱門研究的橋連起點。為進一步分析各關(guān)鍵詞之間的關(guān)鍵,通過對201 個關(guān)鍵詞進行聚類處后,發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、高校、挑戰(zhàn)、創(chuàng)新和數(shù)據(jù)分析、教育管理等10 個聚類組。從各聚類基于關(guān)鍵詞之間共同含義而趨同聚合。通過觀察聚類及其類內(nèi)關(guān)鍵詞可以發(fā)現(xiàn),存在聚類名相似,但聚類內(nèi)的關(guān)鍵詞顯著差異。如聚類#3 創(chuàng)新和聚類#9 創(chuàng)新發(fā)展,前者的關(guān)鍵詞主要聚集于思政專業(yè)領(lǐng)域,而后者則主要關(guān)注創(chuàng)新路徑和智慧校園等。這一現(xiàn)象很可能是因為不同學(xué)科對于大數(shù)據(jù)在高校教育中的應(yīng)用場景存在差異,且未形成多學(xué)科共識性的子概念,因而在摘要中存在表述的差異。

    圖1 關(guān)鍵詞聚類分析圖

    (三) 作者和研究機構(gòu)分析

    從作者和研究機構(gòu)信息分析情況來看,均表現(xiàn)為群體合作關(guān)系不明顯的現(xiàn)象。發(fā)文頻率最高三位學(xué)者為AMELEC VILORIA、丁國勇和張慧:其中AMELEC VILORIA 顯著存在研究團隊,而其他團隊則不明顯。從研究機構(gòu)來看:廣州工商學(xué)院、陜西學(xué)前師范學(xué)院存在研究團隊,其他高校則不明顯。

    四 研究結(jié)論

    通過對CNKI “大數(shù)據(jù)”和“高校教育”主題的期刊文獻作為研究數(shù)據(jù)源,使用可視化分析對主題、作者、機構(gòu)、摘要等方面進行深挖分析和系統(tǒng)分析,得到結(jié)論:

    第一,本領(lǐng)域的時間演繹。從時間分布來看,該領(lǐng)域的研究主題已受到越來越多不同學(xué)科學(xué)者的關(guān)注,并呈現(xiàn)高發(fā)表和高被引用的特色。文獻發(fā)布數(shù)量在2015 年后增長趨勢加快,并且顯示出明顯地多學(xué)科多關(guān)鍵詞共同作用。本領(lǐng)域發(fā)展經(jīng)過了概念提出和增長性發(fā)展階段,但大數(shù)據(jù)在高校教育中應(yīng)用相關(guān)的概念仍不清晰。

    第二,研究者間合作不明顯。從作者關(guān)系看,僅存在一個研究群體;從研究機構(gòu)看,僅有兩個高校存在研究團隊。這一結(jié)果顯著,本領(lǐng)域存在較高的發(fā)表量和極少的科研團隊現(xiàn)象,研究者之間互動少,且缺少領(lǐng)軍人物和核心團體。

    第三,四個熱點詞。存在大數(shù)據(jù)、高校、高校教育和創(chuàng)新四個高度提及的熱詞,同時發(fā)現(xiàn)相似聚類名之間存在顯著不同研究關(guān)注點。這代表研究者對于本領(lǐng)域的研究仍聚集于本專業(yè)領(lǐng)域內(nèi),還未出現(xiàn)多學(xué)科共識概念。

    五 討論和建議

    (一) 討論

    本研究是基于本領(lǐng)域已發(fā)布的現(xiàn)有研究所做的統(tǒng)計計量分析,是大數(shù)據(jù)在高校教育的研究現(xiàn)狀的探討。在研究過程中,發(fā)現(xiàn)大部分研究多為具體學(xué)科研究,在被引用量最多的文獻多為思政領(lǐng)域的文獻,這代表思政方面的研究具有較大的領(lǐng)先性。排名第二的文獻為圖書館科學(xué)領(lǐng)域,而其他學(xué)科的研究明顯較弱。從文獻內(nèi)容來看,存在明顯的大數(shù)據(jù)淺層植入特點,沒有共識性概念,在本學(xué)科深挖大數(shù)據(jù)優(yōu)勢方面表現(xiàn)尤為薄弱。

    (二) 建議

    第一,加強各學(xué)科大數(shù)據(jù)的應(yīng)用型培訓(xùn)。雖然存在部分學(xué)科已經(jīng)將大數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例,但總體研究深度較淺?,F(xiàn)有文獻研究中就大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)較多,對于如何利用大數(shù)據(jù)在本學(xué)科具體應(yīng)用內(nèi)容和實例少。同時,大數(shù)據(jù)技術(shù)歷經(jīng)MapReduce、數(shù)據(jù)湖、云計算、霧計算等結(jié)構(gòu)模式的迭代[16],形成了多種多樣的交互式差異化模式,為各學(xué)科差異化的研究需求提供了有效的支持的同時,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技能也成為了高校教育者長期的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

    第二,加強大數(shù)據(jù)的共識概念體系的構(gòu)建。大數(shù)據(jù)作為全新的應(yīng)用工具,需要其他專業(yè)共識性概念的支撐,以幫助其他學(xué)校能夠在本專業(yè)領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)應(yīng)用場景和應(yīng)用過程進行準確的表述。這一體系的建立還可以幫助多學(xué)科有效的互通互融。

    第三,加強研究團隊的建設(shè)和交流。高效的研究團隊有利于統(tǒng)一共識,建立共識概念體系,更有利于大數(shù)據(jù)應(yīng)用在各學(xué)科中的深化發(fā)展,快速形成基于大數(shù)據(jù)的高校教育研究分支。高校研究團隊還有利于形成權(quán)威人士和領(lǐng)軍人物,可以起到糾偏和概念梳理等積極作用。

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