我国网络学习绩效研究文献的可视化计量分析

我国网络学习绩效研究文献的可视化计量分析作者：宋慧玲张地坷帅传敏吕国斌来源：《中国远程教育》2017年第03期【摘要】本文以CNKI为数据源，采用词频分析、共词分析、社会网络分析、多维尺度分析等方法，对2001—2016年我国网络学习绩效的研究文献进行计量分析，重点开展期刊分布、核心研究单位及高产作者、作者合作模式、研究热点、研究趋势、研究主题方面的计量研究。

结果显示：①优秀成果较为集中地发表在继续教育类核心期刊上；②师范类院校的研究成果具有数量上的绝对优势；③同一机构内的合作居多；④从共现图谱中分析研究热点和趋势，发现研究内容不深，有较大的交叉演变空间；⑤我国网络学习绩效可分为四个研究主题：学习绩效评价及促进策略研究、学习绩效影响因素理论及实践研究、学习绩效量规设计及个性化知识服务研究以及组织学习对提高企业绩效的中介作用研究。

最后，指出本领域的研究不足并进行展望。

【关键词】网络学习绩效；知识图谱；共词分析；多元统计分析【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x（2017）03-0030-08一、引言在知识及信息爆炸的时代，学习型社会是大势所趋，终身学习已经成为当今时代的主流，基于网络的学习方式是终身学习的主要途径，网络学习不论对于个人或是组织都尤为重要。

如何提高学习者的网络学习绩效，已成为诸多学者关注的热点问题之一。

随着我国远程教育、在线学习、企业培训工作的不断发展，关于网络学习绩效的研究也不断深入，研究队伍日渐扩大，论文数量快速增加，但对研究内容进行梳理与综述的文献仅有5篇。

尹睿等（ 2010）和李旭（2011）采用内容分析法，分析网络学习自我效能感研究现状；文琴（2012）运用元分析法分析当前绩效技术在教育领域的应用研究状况；李青等（2012）采用文献分析法和案例分析法，分析学习分析技术的基本概念、组成要素和应用模型，剖析现有技术的优势和不足；万昆等（2015）利用社会网络分析和词频分析方法，分析我国绩效技术领域十年来的研究进展。

这些文献只是分析了学习绩效研究领域的部分问题，缺少对网络学习绩效研究文献的综合分析。

对网络学习绩效的主题、现状、研究热点及趋势等的计量研究，缺乏系统、科学的分析和整理。

鉴于此，本文以中国知网（CNKI）16年来收录的网络学习绩效的相关研究文献为研究对象，综合运用词频分析法、共词分析法、多维尺度分析法、知识图谱法等数据挖掘技术和科学计量手段，较为全面、系统、深入地分析我国网络学习绩效的研究现状，探索该领域研究热点和趋势，以期为相关研究提供参考和借鉴。

二、数据来源与研究方法（一）数据来源在CNKI数据库，以“网络学习绩效”为主题词进行检索，时间跨度不限定，类型不限定，检索时间为2016年6月19日，共检索到360篇文献，将检索的全部文献题录信息以txt格式保存，经分析，剔除与主题关联度低的报纸、评论、刊讯类文献和部分重复文献，共计15篇。

最终，确定345篇文献为研究对象，涵盖了教育学、计算机科学、管理学、社会学、心理学等方向的文献。

对文献研读后，发现各类网络学习绩效研究中的“网络”一词含义不同，在教育学和计算机科学中，“网络”一词多指以网络为传输媒介的实体网络概念，在管理学、社会学、心理学等文献中，“网络”一词多指各种资源形成的关系网络结构，是虚拟的网络概念，也有部分文献指实体网络概念。

随着社会网络分析技术的应用，混合学习、协作学习、学习共同体、工作场中学习等学习形式的绩效问题受到越来越多学者重视，学者从对个体学习绩效的研究逐渐扩展到对群体学习绩效的研究，群体学习机理的研究可以借鉴管理学和社会学等领域组织学习的研究成果。

因此，本文的研究对象涵盖了实体网络和虚拟网络的学习绩效研究文献。

（二）研究方法本文主要采用词频分析、共词分析、社会网络分析、多维尺度分析等文献计量方法。

主要研究工具包括：文献题录信息统计分析工具（SATI）、社会网络分析软件（Ucinet）和数据统计分析软件（SPSS）。

本文将经过阅读筛选后的研究对象的文献题录信息导入SATI，得到相关表征文献特征的数据统计结果，如关键词词频、关键词共词矩阵和关键词相异矩阵。

将关键词共词矩阵导入Ucinet，利用NetDraw绘制共词图谱，利用SPSS软件基于关键词相异矩阵进行多维尺度分析。

最终，利用以上工具和方法，基于文献计量，可视化地分析我国网络学习绩效的研究热点和趋势。

三、数据分析（一）年度分布情况我国学者对网络学习绩效的相关研究是从2003年开始的。

究其原因，教育部从2001年启动网络教育试点工作，随着网络教育的发展，如何提高学习者的学习绩效，渐渐引发学者关注，发表文献在总体上呈逐年上升趋势。

2011年相关学者对网络学习绩效的关注最多，文献达到43篇，随后，数量有所下降。

从被称为“慕课元年”的2012年起，“慕课”的诞生与火热再次激发了学者研究网络学习绩效的热潮。

2013年后，该主题的文献数量逐年上升。

各年度文献数量如图1所示。

（二）期刊分布情况345篇论文分布在158种期刊中，发文量大于4篇的期刊如图2所示。

这12种期刊中，只有《科技进度与对策》是科学研究类期刊，其他都是教育类期刊。

发文量排名前12的期刊中有9种是核心期刊，9种期刊共发文72篇，9种期刊占总刊源的5.7%，发文量占总文献的21%，说明网络学习绩效在教育领域取得了一些较好的研究成果，这些成果较为集中地发表在教育类核心期刊上，如《远程教育杂志》《中国电化教育》《现代教育技术》《开放教育研究》《中国远程教育》。

（三）受基金资助情况以网络学习绩效为主题的文献中有30篇受到国家自然科学基金资助，研究主题主要集中在网络结构与组织行为绩效、技术创新的关系研究，研究学科主要集中在管理科学与工程方向。

8篇受到国家社会科学基金资助，其中，2篇是教育技术方向，6篇是管理科学方向。

17篇受到省级基金资助。

共计55篇文献是基金类项目的研究成果，仅占文献总量的16%，说明该方向在理论上继续深入的空间较大。

（四）研究机构和高产作者情况网络学习绩效的研究机构中师范类院校居多，其中河南师范大学成果最多，共11篇文章，主要从教育技术视角探讨提高学习者学习绩效的具体方法和途径，并反思网络学习障碍的原因及解决途径，设计网络学习评价量规。

发表文献前十名的有河南师范大学教育技术系、华南师范大学教育信息技术学院、淮北师范大学教育学院、江西师范大学课程与教学研究所、浙江工业大学经贸管理学院、首都师范大学教育技术系、河南师范大学教育与教师发展学院、浙江大学管理学院、华中师范大学信息技术系、四川大学商学院和软科学研究所。

以个人名义发表网络学习绩效文献最多的是河南师范大学教育技术中心的张豪锋教授，共计6篇。

张豪锋教授的研究主要从教学策略的视角提出提高学生网络学习绩效的若干方法，如利用思维导图、学习设计、有意义交互活动、Mashup聚合技术、学习共同体等方法，并从教育技术视角反思绩效影响因素，给出基于EPSS思想的网络学习绩效测评体系。

发表四篇文献的有江西师范大学远程教育研究所的钟志贤教授。

钟志贤教授致力于提高学习者学习绩效的研究，给出了适用于网络协作学习评价量规的半结构化描述，详细阐述了开发和使用量规的基本理论与实践框架；系统分析了自我管理能力这一影响学习者学习绩效的重要因素；并从信息技术和远程教育角度深入分析提高学习者过程管理能力的方法、原则及技术支持方式。

发表四篇文献的还有淮北师范大学教育学院副教授、武汉大学信息资源研究中心博士生张家年。

他的研究成果主要受安徽省教育科学规划重点课题和安徽省高等学校教学研究项目的资助。

张家年以网络课程为研究对象，从绩效理论和实践应用的视角，研究学习者学习绩效的促进方法和网络课程的绩效评价方法。

（五）作者合作模式分析利用作者共现矩阵、社会网络分析等计量手段绘制作者之间合作研究情况的可视化图谱，可以直观地呈现合作作者研究的现实情况（刘晓，等， 2016）。

如图3所示，图中的圆圈节点大小表征该作者发表论文数量，连线的粗细则表示作者间合作的紧密程度。

作者共现图谱的网络密度为0.0022，图谱比较分散，只有13个2～4人的小合作群体。

目前，研究合作模式主要分为两类：一是协同研究，指合作作者属于同一机构或同一性质机构，可以是同事关系，也可以是师生关系。

二是跨机构合作，合作作者来自不同性质的研究机构，有的来自高校，有的来自企事业研究所，有的来自高职院校或相关教育研究院。

通过分析图3中的13个小合作群体发现，我国在该研究领域没有形成跨机构的合作团队。

跨机构合作利于异质知识的交流、共享与创新，利于拓展研究的理论基础，创新研究思路和方法。

因此，建议开展跨机构的合作研究，在不同的专业交叉中找到创新点，以促进网络学习绩效理论和研究方法的交叉演进。

（六）关键词词频分析词频分析法是一种用来分析研究热点和发展动向的文献计量方法（杨国立，等，2016）。

由于文献的关键词或主题词可代表文章的核心内容，可根据该词在文献中出现的频次高低来表征研究主题的热点排序。

提取文献中的关键词，汇总并统计分析各篇文献的关键词。

345篇文献共有613个关键词。

其中，词频超过4的关键词有49个，词频超过3的关键词有91个，词频超过2的关键词有182个。

词频普遍较小，说明该领域的研究内容较为分散。

排名前30的高频关键词如表1所示，这30个高频关键词基本能代表16年来我国网络学习绩效的研究热点。

（七）高频关键词共现网络分析共现网络分析是指对共同出现的词汇或短语计算共现词频，得到共词矩阵，然后利用可视化软件绘制共词网络图谱的一种文献可视化分析方法。

该方法可用来分析研究热点、发展趋势以及学科知识结构。

（张勤，等， 2016）本文采用共现网络分析方法，首先利用SATI软件建立49×49关键词共现多值矩阵，然后利用NetDraw绘制我国网络学习绩效高频关键词共现图谱，最后利用Ucinet进行社会网络分析，分析网络学习绩效的研究热点及研究前沿。

在共现网络图谱中，一个关键词由一个节点代表，关键词在社会网络中的中心度由节点的大小表示，关键词之间的亲疏关系由节点之间的距离反映。

图中间聚集的节点，通过K-cores分析，K值大，代表关键词处于研究的核心位置，即网络学习绩效领域的研究热点与核心。

处于边缘的节点，代表的关键词受关注度较低，在一定程度上体现了网络学习绩效研究的前沿问题。

图4的高频关键词共现图谱可以直观地反映我国网络学习绩效研究领域的现状：第一，网络学习、学习绩效、网络环境、绩效、绩效技术、自主学习等关键词处于网络中心位置，这些关键词出现的频次高，处于图谱核心位置，它们是我国网络学习绩效的研究核心和研究重点，其他领域都围绕它们展开。