基于CiteSpace的國際MOOC研究可視化分析

翟莉莉，孫忠梅

（1.深圳大學圖書館，廣東 深圳 518060；2.深圳大學 在線教育研究中心，廣東 深圳 518060）

0 引 言

大規(guī)模在線開放課程（Massive Open Online Course,MOOC）是近年來開放教育領域出現(xiàn)的一種新課程模式，具有開放學習過程、大規(guī)模參與等特性。MOOC 這一術語最早由加拿大學者于2008年提出，后在美國迅速發(fā)展，并于2013年引入我國。經(jīng)過十多年發(fā)展，目前MOOC 研究已經(jīng)形成規(guī)模，研究成果也大量涌現(xiàn)。因此，有必要全面厘清國際MOOC 領域的發(fā)展脈絡和研究現(xiàn)狀，及時展現(xiàn)國際領域的研究熱點與前沿，以期能夠為國內MOOC 領域發(fā)展提供借鑒與參考。

1 數(shù)據(jù)來源及分析工具

本文以Web of Science 數(shù)據(jù)庫（SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、CPCI-S）中的文獻為數(shù)據(jù)來源，以TS=（“MOOC” or “MOOCs” or “Massive Open Online Courses” or “Massively Open Online Courses” or “massive open online course” or “massive online open course”）為檢索式進行高級檢索，檢索時間設置為2008—2021年，文獻類型選取“Article、Proceedings、Editorial Material”，共檢索得到3 621 篇相關文獻，數(shù)據(jù)更新時間為2021年5月25日。

分析工具選用的是由陳超美教授開發(fā)的可視化軟件CiteSpace，通過CiteSpace 繪制知識圖譜，從年代及期刊分布、國家或地區(qū)分布、機構及作者合作、重要文獻、研究熱點及前沿等方面對國際MOOC 研究文獻進行分析，從而展示MOOC 研究的發(fā)展狀態(tài)。

2 結果與分析

2.1 文獻年份分布

文獻的年份分布情況是了解這一研究領域發(fā)展狀況的重要指標。MOOC 領域研究論文的年份分布如圖1所示。

由圖1可知，MOOC 領域的研究大致可以劃分為3 個階段：2008—2012年為起步階段，這一階段的發(fā)文數(shù)量較少，且增長緩慢，表明這一領域的研究剛剛興起，開始有學者關注到MOOC 研究。從2013年開始，這一領域論文成果不斷涌現(xiàn)，發(fā)文數(shù)量快速增加，并在2017年達到最高641 篇，表明該領域已成為學者們關注的熱點領域，對MOOC 的相關研究發(fā)展到了一個新階段。從2018年開始，MOOC 領域的論文數(shù)量逐步減少，可以看出研究熱度有所下降，相關研究逐步趨于穩(wěn)定。

圖1 MOOC 研究的年度發(fā)文量分布

2.2 研究力量分布

2.2.1 機構分布

不同機構在MOOC 領域的研究水平是有所差異的。將檢索到的樣本數(shù)據(jù)導入CiteSpace，節(jié)點類型依次選取“Institution”，設置相應的時間切片和閾值，運行軟件得到節(jié)點259 個、連線163 條、網(wǎng)絡密度為0.004 9 的MOOC 領域機構共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜，如圖2所示。在圖2中，節(jié)點代表發(fā)文機構，節(jié)點的大小與機構發(fā)文量正相關，節(jié)點間的連線反映合作關系強度。

圖2 2008—2021年MOOC 領域機構共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜

從網(wǎng)絡的整體分布來看，MOOC 領域研究機構眾多，機構類型以高校為主。從發(fā)文量來看，排名靠前的機構依次 有MIT、Univ Carlos III Madrid、Stanford Univ、Open Univ Netherlands、Open Univ 等。其中在我國研究機構中，清華大學、華中師范大學、北京師范大學、北京大學、以及香港科技大學等發(fā)文較多，表明這些高校在這一領域具有較強的研究實力。

2.2.2 作者分布

分析MOOC 領域的作者分布及其合作關系，可在一定程度上洞察該領域作者的科研實力及合作現(xiàn)狀。節(jié)點類型選取為“Author”，設置合適的時間切片和閾值，運行CiteSpace 生成MOOC 領域作者共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜，如圖3所示。

圖3 2008—2021年MOOC 領域作者合作網(wǎng)絡圖譜

在圖3中，共生成317 個節(jié)點，412 條連線，網(wǎng)絡密度為0.008 2。從合作角度看，該領域的作者合作并不十分緊密，其中作者合作的最大子網(wǎng)絡是由Carlos Delgado Kloos、Carlos Alariohoyos、Mar Perezsanagustin、Pedro J Munozmerino 等組成的，這些研究人員主要來自Univ Carlos III Madrid、Pontificia Univ Catolica Chile、Univ Cuenca等機構。

從發(fā)文量來看，MOOC 領域發(fā)文量排名位居前列的作者是Christoph Meinel，Carlos Delgado Kloos、Mar Perezsanagustin、Carlos Alariohoyos、Pedro J Munozmerino 等。

2.3 期刊分布

期刊是學術成果的主要載體，分析某一領域文獻所引用的期刊，能夠更為全面地識別該領域的高質量期刊。選擇“Cited Journal”為研究對象，繪制MOOC 領域期刊共被引圖譜，如圖4所示。表1展示的是MOOC 領域排名前十的高被引期刊，這些期刊主要分布于教育學和教育研究、計算機科學、心理學及多學科等領域。

圖4 2008—2021年MOOC 領域期刊共被引網(wǎng)絡圖譜

表1 MOOC 領域高被引期刊（TOP10）

中介中心性是測度節(jié)點在網(wǎng)絡中重要性的一個指標。具有較高的中介中心性的節(jié)點通常在網(wǎng)絡圖譜中占據(jù)著樞紐位置。據(jù)統(tǒng)計，10 種高被引期刊中有4 種期刊的中心性大于0.1，依次為International Review of Research in Open and Distributed Learning（0.48）、British Journal of Educational Technology（0.26）、Computers &Education（0.21）、Computers in Human Behavior（0.11），這些期刊既有高的被引頻次，又有著高中心性，其刊載的論文被MOOC 領域的研究人員關注并引用，是該領域的重要期刊。

2.4 高被引文獻

文獻共被引分析能夠展現(xiàn)某一研究領域的高被引文獻。圖5是MOOC 領域文獻共被引網(wǎng)絡圖譜，圖5中的節(jié)點代表所引用的文獻，節(jié)點大小與該文獻的被引次數(shù)正相關，選取被引次數(shù)高于100 次的文獻作為MOOC 領域的高被引文獻，共有7 篇高被引文獻。

圖5 2008—2021年MOOC 領域文獻共被引網(wǎng)絡圖譜

被引頻次排在首位的是Breslow L 等在2013年發(fā)表的文獻“Studying Learning in the Worldwide Classroom Research into edX’s First MOOC”，高達172 次。這篇論文主要對edX 首個MOOC 課程“Circuits and Electronics”的用戶數(shù)據(jù)進行調查與評估分析，結果發(fā)現(xiàn)：學生訪問論壇時，超過90%的活動是僅查看已存在的主題內容，并不發(fā)布問題、答案或評論；194 個國家的注冊用戶中美國人數(shù)最多，有26 333 人，而中國注冊用戶僅有622 人，遠不及預期等。

Jordan K 于2014年在期刊the International Review of Research Open and Distance Learning 上發(fā)表的論文“Initial Trends in Enrolment and Completion of Massive Open Online Courses”排在高被引文獻的第二位，被引166 次。該文試圖通過收集公開數(shù)據(jù)來探討影響MOOC 課程注冊人數(shù)和完成人數(shù)的因素，結果發(fā)現(xiàn)：注冊數(shù)隨著課程開始時間的推移而減少，且與課程長度呈正相關關系；完成率則與課程開始時間、大學排名、總注冊人數(shù)相一致的，但和課程長度之間存在顯著的負相關關系等。

被引頻次排在第三的是Liyanagunawardena TR 等在2013年 發(fā)表的名為 “MOOCs：A Systematic Study of the Published Literature 2008—2012”的論文，其被引頻次為154次。此文主要是對2008—2012 這5年間發(fā)表的45 篇MOOC領域相關文獻進行定量和定性分析，其中定量分析根據(jù)文獻類型、出版時間來進行，定性分析則使用開放編碼內容分析對文獻進行分類研究。

位列高被引文獻第四、第五位的依次是Kizilcec RF 等發(fā)表于2013年的文獻“Deconstructing Disengagement：Analyzing Learner Subpopulationsin Massive Open Online Courses”和Margaryan A等在2015年發(fā)表的名為“Instructional quality of Massive Open Online Courses（MOOCS）”論文，其被引頻次依次為139 次、138 次。前一篇文獻針對MOOC課程完成率低的問題，以三門計算機領域MOOC 課程為例，采用了一種分類機制來描述用戶的課程參與行為，為后續(xù)MOOC 課程設計提供參考；后一篇文獻主要對隨機抽取的76 門MOOC 課程的教學設計質量進行分析，結果發(fā)現(xiàn)大多數(shù)MOOC 課程在材料的組織和呈現(xiàn)方面表現(xiàn)較好，但教學設計質量較低。

Hew KF 等在2014年發(fā)表的 “Students’ and instructors’ use of massive open online courses（MOOCs）：Motivations andChallenges”一文以及Littlejohn A 等發(fā)表于2016年的論文“Learning in MOOCs： Motivations andselfregulated learningin MOOCs”分別排在高被引文獻的第六、第七位，被引頻次分別為132 次、118 次。前者通過文獻綜述來總結用戶使用MOOC 的動機，還總結了學生輟學的原因和MOOC 教學所面臨的挑戰(zhàn)；后者主要通過用戶定量調查和跟蹤訪談的方式來研究MOOC 學習者的使用動機與自主學習策略的關系。

總體而言，MOOC 領域高被引文獻的研究內容以用戶分析和課程實踐為主，包括用戶行為分析、使用動機及挑戰(zhàn)、課程教學質量、課程完成率等方面，也少量涉及自主學習策略和綜述研究。

2.5 研究熱點分析

關鍵詞是一篇文獻主要內容的結晶，如果在若干篇文獻中含有某個關鍵詞的頻次越多，說明這個關鍵詞是這些文獻的研究熱點。在CiteSpace 中，選取“keyword”為研究對象，運行軟件繪制MOOC 領域關鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖6所示。圖中節(jié)點代表相應的關鍵詞，節(jié)點大小與關鍵詞頻次正相關。

圖6 2008—2021年MOOC 領域關鍵詞共現(xiàn)圖譜

在圖6展示的MOOC 領域關鍵詞共現(xiàn)圖譜中，頻次最高的關鍵詞是mooc，高達2 042 次。高頻關鍵詞反映的MOOC 領域研究熱點還包括education、e-learning、higher education、student、online learning、motivation、learning analytics、online、performance、engagement、model、blended learning、open online course、technology、online education、open education、pattern、flipped classroom、connectivism 等。

對這些高頻關鍵詞進行歸納總結，MOOC 領域研究熱點大致可以分為3 類：

一是理論分析，既包括MOOC 領域相關概念及發(fā)展歷程，也涉及MOOC 對高等教育、在線教育的影響與關系研究，代表性關鍵詞有mooc、education、higher education、online learning、online education、open education、connectivism。如學者Daniel John 在研究中提到，MOOC 在發(fā)展過程中逐漸演變?yōu)閮深?，即基于?lián)通主義的cMOOC 和基于行為主義的xMOOC；如FreitasSI de 等認為MOOC 的產(chǎn)生有可能會改變當前高等教育的課程交付和收入模式。

二是技術關聯(lián)，主要涉及學習分析、機器學習等新興技術在MOOC 領域的運用，高頻關鍵詞有l(wèi)earning analytics、technology 等。如YANG T Y 等收集學生觀看課程視頻點擊流的數(shù)據(jù)并合并到機器學習特征集中，采用訓練時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡方法來預測MOOC 課程學生成績的演變。

三是應用實踐，又可以分為用戶研究、教學與課程實踐兩個方面，涉及關鍵詞有student、motivation、performance、engagement、open online course、model、blended learning、pattern、flipped classroom 等。

MOOC 用戶研究，既包括學習者，也包括教學者，主要涉及使用動機、效果評估、表現(xiàn)、環(huán)境影響、教學挑戰(zhàn)等內容。如ZHENG S J 等人研究發(fā)現(xiàn)學習者使用MOOC 學習的動機包括滿足當前需求、為未來做準備、滿足好奇心、與人溝通這四個方面。如DOO M Y 等人對142 名MOOC教學者的動機和職業(yè)發(fā)展進行調研，結果發(fā)現(xiàn)教學者使用MOOC 的動機主要與內在動機相關，而教學最大的挑戰(zhàn)是缺乏互動，在教學情境中嚴重依賴異步交流。教學與課程實踐，主要涉及教學改革、教學方法、課程模式設計、盈利方式、課程完成率等方面。如LINDSEY T B 等基于教學認識論和社會維度的教學方法框架，通過多案例分析法來研究24 門MOOC 課程的教學工具和教學方法，結果發(fā)現(xiàn)MOOC課程趨向于使用客觀主義—個體教學法，而構建主義—小組教學法不太常見。

2.6 研究前沿

在CiteSpace 中，關鍵詞的突變分析是把握相關主題研究前沿的一個重要指標，突變的關鍵詞代表這一領域研究新的動態(tài)方向。圖7是MOOC 領域突變性位列TOP15 的關鍵詞圖譜。

由圖7可知，2011—2013年突變性較高的關鍵詞為Connectivism、e-learning、online education，這表明聯(lián)通主義、在線學習及在線教育是這一時期的前沿領域，可以看出這一階段主要側重于基礎理論研究。

圖7 2008—2021年國際MOOC 領域突變性關鍵詞

2014年的突變性關鍵詞為oer、spoc，即開放教育資源、小規(guī)模限制性在線課程，可知這一時期的MOOC 研究主要是對現(xiàn)有理論和形式的新探索，反映出MOOC 領域研究在不斷探索新發(fā)展新形式。2015—2016年的突變詞是big data、innovation、evaluation，可以歸為新興技術關聯(lián)、領域創(chuàng)新與價值等方面的主題。

2018—2019 年的突變詞比較多，包括engagement、behavior、performance、quality、achievement、strategy、participation，可以歸納為用戶行為與表現(xiàn)、課程質量與成績、學習策略等方面的研究，可知這一時期的前沿主題更多關注的是用戶和課程的實踐研究。

整體來看，隨著MOOC 研究的不斷深入，突變性關鍵詞也發(fā)生著明顯的變化，即從基礎理論研究到理論探索再到技術、應用實踐研究，反映出近些年MOOC 領域的研究前沿在從理論研究逐步過渡到應用與實踐研究。

3 結 論

本文基于計量學理論和方法，借助CiteSpace 軟件對國際MOOC 領域相關文獻進行多維度分析，結果表明：（1）國際MOOC 研究經(jīng)歷了萌芽、發(fā)展和穩(wěn)定的階段，研究機構以高校為主，作者合作并不十分緊密；（2）高被引期刊主要分布于教育學、計算機科學及心理學、多學科等領域，高被引文獻內容以用戶分析和課程實踐為主；（3）研究熱點集中在理論分析、技術關聯(lián)、應用實踐這三方面。

可以看到，國際MOOC 領域的研究已逐步進入穩(wěn)定階段，領域前沿在不斷從理論擴展到技術、應用實踐研究，正在進一步探索MOOC 用戶行為和教學實踐效果。在未來研究中，技術創(chuàng)新、教學質量與效果、用戶使用體驗等方面可能會成為研究者們所關注的重點。