基于共词聚类的我国慕课研究热点分析
我国慕课研究现状、热点聚焦与发展建议基于知识图谱的可视化分析
２研究者合作情况 研究中抽取作者共计 ８５６０人，其中发文量在 ３
篇及以上的有 ４０４人，而发文量在 ５篇及以上的只 有 ７２人。从研究者总量来看，慕课研究在国内得到 广泛的参与，但是持续关注慕课的研究者并不多，仅 占研究者总数的０．８４％。我国慕课领域具有精密合
作关系的研究共同体为数不多，其中具有显著合作 关系的团体只有 １０个（见图 ２），并且这些研究团体 主要由师生或同事构成，缺少跨地区、跨领域的合作 研究。这些研究者基本来自于高校，而企业和相关 社会组织并没有表现出良好的慕课研究热情。
２０１９第１期 （总第 ３８４期）
成人教育
ＡＤＵＬＴＥＤＵＣＡＴＩＯＮ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１８７９４．２０１９．０１．００６
Ｎｏ．１２０１９ ＴｏｔａｌＮｏ．３８４
我国慕课研究现状、热点聚焦与发展建议
———基于知识图谱的可视化分析
田生湖，姚建峰，崔同宜
（云南财经大学，昆明 ６５０２２１）
我国慕课研究现状热点聚焦与发展建议基于知识图谱的可视化分析目录一研究方法与数据处理二慕课研究基本情况载文期刊分布三慕课研究热点分析提升慕课教学质量的关键要素及其对传统教育和远程教育的启示慕课冲击下的图书馆角色定位与服务创新研究一是慕课促进图书馆角色的转变二是慕课视野下的图书馆服务创新基于spoc的混合式教学研究正文摘要
条件，以“ＭＯＯＣ”“慕课”“大规模在线开放课程”为 关键词，共检 索 到７６２０条 记 录。 剔 除 会 议 通 告、咨 询和相关报 道 等，有 效 文 章 共 计７４７８篇，作 为 本 研 究的基础数据。研究中主要采用 ＳＡＴＩ３．２和 Ｎｅｔ ｄｒａｗ等软件为分析工具。ＳＡＴＩ３．２软件是一个专门 分析国内期刊论文题录信息的小巧精准工具，可抽 取指定字段信息、统计条目出现频率、构建知识单元 共现矩阵等。［２］Ｎｅｔｄｒａｗ是专门进行社会网络图谱分 析的软件，它经常用来配合 ＳＡＴＩ３．２软件绘制关键 信息的可 视 化 图 谱，广 泛 应 用 于 图 书 情 报 学、管 理 学、教育学等领域。
基于共词聚类分析的我国数字图书馆研究热点
基于共词聚类分析的我国数字图书馆研究热点孙红霞林东亮（闽江学院图书馆，福建福州350108）[摘要]从中国学术期刊网络出版总库（CAJD）中收集1996~2011年间核心期刊登载的4581篇有关数字图书馆的文章题录信息作为样本数据，对样本论文数量以及主题进行统计分析，发现我国数字图书馆研究论文年发文量和研究主题随时间的推移而变化显著。
从数量上看，发文量依次经历了上升、下降、基本持平3个阶段，从内容上看，以资源建设、信息技术、知识服务等主题相互结合、渗透的线索发展。
[关键词]数字图书馆定量分析共词聚类分析[分类号]G252.8数字图书馆的建设及相关研究起步于20世纪90年代初的美国。
我国国家图书馆自1995年起开始跟踪国际上数字图书馆的研发进展。
1997年，由国家图书馆、中山图书馆等单位共同承担的“中国试验型数字图书馆（CPDLP）项目”，标志着我国数字图书馆事业进入到了试验阶段；1998年，国家图书馆向文化部提出申请，由国家立项实施“中国数字图书馆工程”，并开始了中国数字图书馆工程的筹备工作；同年，中国高等教育文献保障体系（CALIS）三级文献保障体系（全国中心—地区中心—高校图书馆）开始建设，1999~2001年，文化部与国家图书馆启动了中国国家数字图书馆工程，标志着中国数字图书馆进入实质性操作阶段[1-3]。
经历了10余年的发展，我国数字图书馆领域的研究课题立项逐渐增多，研究内容日益广泛，研究成果大量发表，其中也出现了一些关于数字图书馆研究文献定量分析的论文，在2007年前，与数字图书馆相关文献的定量分析内容主要集中在对文献量、著者、机构、期刊、引文的频次进行统计和描述，对研究主题较少涉及[4]。
2009~2012年，董伟、苏娜、邱均平、殷沈琴、苏新宁、何嘉凌等学者先后运用共词分析法对相关数据库中数年来收录的数字图书馆研究论文主题进行了分析[4-10]。
笔者将在上述研究的基础上，选取国内CAJD收录的1996~2011年间刊载在核心期刊的有关数字图书馆的相关研究论文，对论文的发表年代进行统计与分析。
国内慕课研究现状述评热点与趋势基于—CNKI所刊文献关键词的共词可视化分析
2、应用领域：研究慕课在不同领域的应用，如高等教育、职业教育、思想 政治教育和家庭教育等。
3、教学方法：研究主要探讨慕课环境下的教学方法和策略，如何提高学生 的学习效果和学习体验等问题。
5、国际合作与交流：随着全球化进程的加速，国际合作与交流成为慕课研 究的热点。研究者开始国际知名慕课平台的比较分析和合作机会的挖掘，推动国 内慕课平台的国际化发展。
结论
本次演示通过对国内慕课研究现状的述评，总结了当前研究的热点与趋势。 研究发现，国内慕课研究主要集中在教学模式创新、应用领域多元化、个性化学 习推荐、教学质量保障和国际合作与交流等方面。然而，仍存在一些问题和挑战， 如教学质量保障体系的完善、个性化学习推荐算法的优化和国际合作与交流的深 化等。未来研究需要这些问题，提出切实可行的解决方案和发展建议，推动国内 慕课事业的持续健康发展。
参考内容
国内慕课研究现状述评热点与趋势——基于CNKI所刊文献关键词的共词可视 化分析
随着互联网技术的迅速发展，慕课（MOOC）作为一种新型在线教育模式，逐 渐受到国内外教育界的。近年来，国内慕课研究不断深入，成为一个热门领域。 本次演示通过分析CNKI所刊文献关键词的共词可视化，探讨国内慕课研究的热点 与趋势，以期为未来研究提供参考。
我国自闭症热点研究：基于关键 词共词分析的方法
自闭症是一种常见的神经发育障碍，影响着众多儿童和家庭。为了深入了解 自闭症的研究现状和发展趋势，本次演示将采用关键词共词分析的方法，对我国 的自闭症热点研究进行探讨。
自闭症的特点表现为社交困难、语言障碍和重复性行为等。全球范围内，自 闭症的患病率逐年上升，成为公共卫生领域需要密切的问题。目前，自闭症的病 因尚不明确，可能涉及遗传、环境等多种因素。在治疗方法上，以症状缓解和社 交技能训练为主，但尚无根治方法。
基于共词聚类的网络教育研究热点分析
基于共词聚类的网络教育研究热点分析1. 引言1.1 研究背景随着网络教育研究的迅速发展，研究领域变得越来越庞大和复杂。
研究者们需要更有效的方法来发现研究热点、总结研究现状、探讨未来发展方向。
基于共词聚类的技术便是一种有效的工具，可以帮助研究者在海量文献中挖掘关联信息，发现研究关键词和主题，从而有针对性地进行研究。
本文将探讨共词聚类技术在网络教育研究中的应用，分析网络教育中的研究热点，总结基于共词聚类的网络教育研究现状，并探讨共词聚类在网络教育研究中的优势和挑战。
通过对共词聚类技术的探讨和应用，为网络教育研究提供新的思路和方法，推动网络教育领域的发展和进步。
1.2 研究目的研究目的是探讨基于共词聚类的网络教育研究热点，通过分析相关文献和数据，揭示当前网络教育研究中值得关注的问题和趋势。
具体目的包括：1. 系统梳理共词聚类技术在网络教育领域的应用情况，了解其在研究中的具体作用和效果；2. 分析当前网络教育研究中的热点问题，识别重要的研究议题和领域；3. 探讨基于共词聚类的网络教育研究现状，了解该方法在领域内的应用情况和发展趋势；4. 探讨共词聚类在网络教育研究中的优势和挑战，帮助研究者更好地理解和应用这一方法。
通过实现以上目的，本研究旨在对网络教育研究进行全面而深入的分析，为未来相关研究提供参考和启示。
1.3 研究意义网络教育作为新兴的教育形式，正在逐渐改变传统的教育模式，并在教育领域中扮演着越来越重要的角色。
而基于共词聚类的网络教育研究热点分析，旨在通过现代计算机技术的支持，挖掘并分析网络教育领域中的研究热点，为研究人员提供更具有针对性和前瞻性的研究方向，有助于促进网络教育的发展和创新。
研究意义在于为研究者提供了一种新的研究视角和方法，可以帮助他们更深入地了解网络教育领域的发展动向和研究热点，从而有针对性地进行研究工作，提高研究效率和质量。
共词聚类技术的应用也可以为决策者们提供决策支持，帮助他们更好地把握网络教育的发展方向，推动教育改革和创新。
近十年我国高等教育学学科研究热点和趋势-基于研究生学位论文的共词聚类分析(上)
近十年我国高等教育学学科研究热点和趋势-基于研究生学位论文的共词聚类分析（上）摘要：对我国16所具有高等教育学博士授权点的高校近十年来高等教育学学位论文的关键词词频统计与共词聚类分析表明，结合高频关键词和聚类分析过程，研究高频关键词之间的结构关系，探究我国高等教育学硕士、博士学位论文的选题方向、研究内容及其不同特点，并基于此总结十年来我国高等教育学学科的研究热点，分析研究热点的形成原因与未来发展趋势。
关键词：高等教育学，研究热点，学位论文，共词聚类研究热点是一个时期学科研究的焦点、集约所在，表现为在一个学科问题上大量文献、学术思想的集中涌现和大量相关研究者群体的出现[1]。
学科研究热点既是学科基本理论和实践发展中的热点，也是研究者对学科发展中某一个问题的共同关注程度，表现为研究者之间的社会互动。
高等教育研究热点，则是指在高等教育研究的过程中，高等教育学界的专家、学者和科研人员所共同关注的高等教育理论与实践中的问题，它既可以是高等教育发展实践中的热点、焦点和难点问题，也可以是高等教育理论研究中的基础、关键和前沿问题。
作为研究生培养过程中的重要环节，研究生学位论文不仅能够全面反映研究生的科研能力、学术水平，也在相当程度上代表了指导教师的研究方向和研究兴趣，反映着研究生培养单位的学科方向和研究特色。
因而，从研究生学位论文这一视角来研究我国高等教育学学科的研究热点，具有独特意义和重要价值。
一、研究对象与方法由于具有高等教育学博士授权点的高校，在师资力量、学术氛围、科研条件上代表了我国高等教育学研究生培养的较高水平，在学术领域、研究方向和研究重点上代表了高等教育学研究生的研究动向，本研究选择我国16所具有高等教育学博士授权点的高校2000～2009年研究生学位论文作为研究对象，资料来源于国内学位论文收录较为全面的《CNKI中国优秀硕士学位论文全文数据库》、《CNKI中国博士论文全文数据库》与《万方中国学位论文数据库》。
基于共词分析的我国信息素质研究热点分析
显示 出该 领域 的研 究热 点 ） ， 以“ 篇名 ” 为 检索 途径 ， 以“ 信息 素质 或 信息 素养 ” 为 检索词 ， 检 索 中 国学术 期
刊 网络 出版总库 ， 剔 除重复 和不相 关 的文献 ， 最后检 索得 到相 关 文献 ４ ７ ６篇 。
２ 共 词 分 析
２ ． １ 利用 Ｂ Ｉ ＣＯＭＢ和 Ｅ ｘＣ Ｅ Ｌ确 定 高频 关键 词和 构建矩 阵
圆 ． 文 献 研 究 。
图 书 馆 研 究 （ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ）
２ ０ １ ３ 年 第１ 期
基子共词分析 的我国信息 素质研究燕点分析
陈兰 兰
（ 塔 里 木大学 图书 馆 ， 新疆 阿拉尔 ８ ４ ３ ３ ０ ０ ）
［ 摘 要 ］ 利用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 软件 ， 对 中 国学 术 期 刊 网 络 出版 总 库 收 录 的 我 国 信 息 索 质 领 域期 刊论 文 进 行 共 词 分 析 。 并 借 助 聚类 分析 与 多 维 尺 度 分 析 ， 探 讨 了 我 国信 息 素 质 领 域 的研 究 现 状 与 热 点 。
的学科 的研 究热点 、 结构 与范 式 『 １ ］ 。 本文 利用共 词分析 法 ， 对 我 国 图书情 报领域 信息 国信息 素质研 究 的现状 和热点 。
ｌ 数 据 获 取
为 了获取 统计 数 据 ， 笔者 于 ２ ０ １ ２年 ７月 ３日， 以Ｃ Ｎ Ｋ Ｉ的 中国学 术期 刊 网络 出版 总库 为 数据 来 源 ， 选择 学科 领域 为 “ 图 书情 报 与数 字 罔书馆 ” ， 来 源类 别为 “ 核 心期 刊 ” （ 因为核 心期 刊刊 载文 章 的 内容 足 以
国内外慕课的研究热点和发展趋势——基于CiteSpace(2012—2020)的可视化分析
国内外慕课的研究热点和发展趋势高教园地基于C iteS pace (2012—2020 )的可视化分析林美祯张彤吴畏上海师范大学生命科学学院摘要慕课是近年来在线教育领域的研究热点，在疫情期间发挥了重要的作用3采用可视化软件CiteSpace,通过高频关键词、关键词聚类视图以及关键词时间线图，梳理2012—2020年国内外慕课的研究动态和发展轨迹，在梳理研究现状的基础上对慕课的发展趋势进行了预测，并阐述国内外混合式教学的发展过程。
关键词慕课研究热点可视化分析趋势2012年被《纽约时报》称为“慕课”元年[1]，而2013年才是中国的“慕课”元年[2]。
“慕课”是我国对于“MOOC”这一词汇的翻译。
目前，国外MOOC三大平台分别是Udacity、Coursera、Edx。
MOOC在我国的主流平台有清华大学学堂 在线、爱课程等，越来越多的高校加人了 MOOC 学习的阵营。
为了更好地了解慕课的发展过程，本文使 用可视化分析软件CiteSpace5.5.R2,分析总结 自2012年“慕课”元年起至2020年慕课的研 究动向和发展过程，为后续的研究梳理背景。
一、数据来源与研究方法(一）数据来源将期刊年限设置为“2012—2020”，国内 来源类别设置为“CSSCI'通过使用标准检索法，在中国知网期刊总库（C N K I)查找到 807篇与“慕课”主题相关的有效研究文献。
国外选用Web o f S cience(W O S)核 心合集数据库，主题检索词为“MOOC”or “MOOCs”or“Massive Open Online Course”，限定学科领域为E d u cation E d u ca tio n a l Research (教育教学研究），共检索出1119篇有效的研究文献。
(二）研究工具与方法运行可视化分析软件CiteSpace 5.5.R2,时间限幅设置为“2012—2020”，其中年份切片设定为1，网络精简算法选择寻径(Pathfinder)和精简每个切片网络（Pruningsliced networks)〇本文节点类型根据研究内容，勾选关键词，在选择标准功能区设定Top N = 30,其余设置采取默认。
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点一、本文概述本文旨在深入探讨共词分析法及其重要应用——共词聚类分析法的原理与特点。
作为一种在文献计量学、内容分析和信息科学等领域广泛应用的文本分析方法，共词分析法通过对文献中共同出现的词汇进行分析，揭示出词汇之间的内在关联和知识结构。
而共词聚类分析法则是在此基础上，利用聚类算法对共词矩阵进行聚类，进一步挖掘出主题结构、研究热点和发展趋势。
本文将首先介绍共词分析法的基本原理和方法步骤，然后重点阐述共词聚类分析法的实现过程、优势和局限性，以期为读者提供全面而深入的理解，并为其在相关领域的实际应用提供指导和参考。
二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的分析方法，其理论基础主要包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
词频分析是共词分析法的基础。
通过统计特定领域文献中词汇的出现频率，可以揭示出该领域的研究热点和趋势。
高频词汇往往代表了该领域的研究重点和方向，而低频词汇则可能反映了新的研究动向或未受足够关注的领域。
共现分析是共词分析法的核心。
它通过分析同一篇文献中不同词汇的共同出现情况，来揭示这些词汇之间的关联性和相关性。
共现频率高的词汇对往往具有紧密的内在联系，可能代表着同一研究主题或方向的词汇群体。
聚类分析是共词分析法的重要手段。
通过运用聚类算法，可以将共现频率高的词汇对进行聚类，形成不同的聚类群体。
这些聚类群体反映了文献中不同研究主题或方向的分布情况，有助于研究者快速识别出该领域的主要研究方向和热点。
共词分析法的理论基础包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
通过这些分析手段，共词分析法能够有效地揭示出文献中词汇的关联性、相关性以及研究主题和方向的分布情况，为研究者提供有力的研究工具和方法。
三、共词聚类分析法的原理共词聚类分析法是一种基于共词分析的信息挖掘方法，它通过对特定领域文献中词汇共现情况的统计和分析，揭示出该领域的研究热点、研究前沿和发展趋势。
我国近十年中小学教学研究热点分析——基于共词聚类分析方法
一
、
数据 来 源
词频分析法是利用能够揭示或表达文献核心内容的关键主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来
确定 该领 域研究 热点 和发展 动 向的文献计 量方 法 。ｆ １ 为 了获得 分析所 需 的关 键 主题 词 ，本文 以 Ｃ Ｎ Ｋ Ｉ 中国期
刊全文数据库为数据源，以主题为 “ 教学 ＋中小学”、 期刊年限为从 ２ ０ ０ ２ 年到 ２ ０ １ ４ 年 、来源类别为核心期 刊的论文进行数据检索 ，检索时间截止 日 期是 ２ ０ １ ４ 年３ 月１ ９日。总共检索到 ３ ５ ９ ７ 条记录 ，经过去重并删 除无关如会议综述 、会议通知 、杂志征订广告、高校教学研究 、文件讲话等 ，得到有效文献 ２ ７ ３ ３ 篇 ，确定
为了避免因词频统计过程 中存在泛义的或命名不规范的关键词而影响分析结果 ，本文对 同义词和近义词
进行 了统 一化处 理 ，同时删 除 了一些 无关 的关键 词 。 经过 上述 处理 后 ，用 Ｂ ｉ ｃ ｏ ｍｂ软件 对提 取 的有效 关键 词词 频进 行排 序 。 由于关键 词较 多 ，且 较 多关键 词 处 于低 频状 态 不能代 表 领域 内 的研 究热 点 ，笔者 将 出现频 率高 于 ３ ０次 的关 键词 设定１ ６ １ ７ １ ８ １ ９
关键词 音 乐
继续 教 育
频次 ６ １ ５ ５ ５ ４ ４ ９
序号 ３ ｌ ３ ２ ３ ３ ３ ４
关键词 素质教育 教 学 内容 数学 校长
频次 ３ ７ ３ ６ ３ ６ ３ ４
教 学研 究的 学术论 文 为研 究对 象 ，依 据 关键 词展 开统计 分析 ，以可视 化 的聚 类 图谱 描述 各 个 高频 关键 词之 间的 内在 关 系。根 据 聚类结 果 ，可 以将 中小 学教 学研 究的 热点领 域分 为 四类 ，即弱 势 学科及 欠发 达地 区的 教 学 问题 与 对策研 究、教 师发展研 究、信 息技 术应 用研 究、课 程 改 革背景 下的课 堂教 学研 究 ，几个领 域 呈 现 多元 并存 的状 态。其 中，教 师发展研 究与相 邻 两个领 域之 间的关 系较 为 紧密 ，而信 息技 术应 用领域 则缺
基于共词分析的我国成人教育研究热点探析
而分析这些词所代表 的学科和主题 的结构变化 ［ 。学术论文 中的关键词是文章内容的浓缩和提炼 ，通过对 中国期刊全文
资格 的人 ， 和儿童 、 年的教育不同 ； 青少 二是“ 教育”是通过系 ， 统学习过程 ， 获得 知识 、 技能 、 价值观 的过程 ， 是通过教育继续
进行 社会化 的过程 ；三是成人教育的 目的不是为 了生活的准
２１年 ５ ０２ 月
湖南师范大学教育科学学报
Ｊ ｕ ａ ｆ Ｅ ｕ ａ ｉｎ ｌ Ｓ ｉｎ ｅ ｏ ｎ ｎ Ｎｏ ｍａ ｉ ｅｓｔ ｏ ｒ ｌ ｏ ｄ ｃ ｔ ａ ｃｅ ｃ ｆ Ｈｕ ａ ｒ ｌ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｎ ｏ ｙ
Ｖｏ ． １ Ｎｏ ３ １ １ ． Ｍ ａ ， ０１ ｙ２ ２
而是帮助人们更成功地生活 ， 更好地适应现实社会生活和 数据库 中《 中国成人教育》 《 、成人教育 》 杂志刊 载论 文的关键 备 ， 词进行共词分析 ，可 以了解文献所涉及 的核心领域 以及 内在 未来社会 发展 ；四是成 人教育是终身教育体 系的重要组成部
的关联 ， 从而分析出成人教育领域 的研究热点。 分， 而不仅仅是对少数 “ 错过教育机会的人” 进行的补偿教育 ，
点不断凸显。 借鉴共词分析 的原理和方法 ， 对近 ５ 年来我 国成
人教育研究的热点问题进行量化分析 ，得出可视化的研究结 果， 并对 我 国成人教育研究进行 总结 和展 望 ， 助于系统 、 有 全 面、 直观地 了解成人教育研究 的现状、 热点和发展趋势。
基于共词聚类的网络教育研究热点分析
基于共词聚类的网络教育研究热点分析一、共词聚类方法介绍共词聚类是一种基于词频和词语之间的关联性进行文本聚类的方法。
它通过寻找文本中频繁共现的词语，进行聚类分析，以发现不同主题的特征词语，从而揭示文本的内在语义结构。
在本文中，我们将采用共词聚类的方法，对网络教育研究领域的文献进行分析，以揭示当前研究的热点和未来的发展方向。
二、网络教育研究热点分析1. 在线学习平台在线学习平台是网络教育的基础设施，为学生和教师提供了在线学习和教学的环境。
近年来，国内外的研究者对不同类型的在线学习平台进行了广泛的研究。
在文献中，常出现与在线学习平台相关的词语有：MOOC（大规模开放在线课程）、学习管理系统、远程教育平台等。
研究者们关注在线学习平台的设计、功能、使用效果等方面的问题，以提高在线学习的质量和效果。
2. 教学设计与评价网络教育的教学设计和评价是该领域的重要研究课题。
研究者们探讨了如何设计有效的网络课程，如何评价网络教学质量等问题。
在文献中，与教学设计和评价相关的词语有：课程设计、教学评价、学习活动设计等。
研究者们试图探索更合理有效的教学设计方法，以及更客观科学的教学评价指标和方法。
3. 网络教学环境与技术网络教学环境和技术是网络教育的重要支撑，也是当前研究的热点之一。
与网络教学环境与技术相关的词语有：网络课堂、虚拟实验室、移动学习等。
研究者们关注如何构建适合网络教学的技术支持环境，以及如何应用新兴的技术手段来提升网络教学的效果。
4. 在线互动与教师角色网络教学强调学生与教师之间的互动，研究者们致力于探讨在线互动的方式和效果，以及教师在网络教学中的角色和功能。
与在线互动与教师角色相关的词语有：网络讨论、教师角色、网络交流等。
研究者们试图发现更有效的在线互动方式，以及更适合网络教学的教师角色和功能。
5. 学生学习行为分析学生学习行为是网络教育研究的重要方向之一，研究者们试图利用大数据和信息技术手段来分析学生的学习行为，揭示其规律和特点。
基于共词聚类分析法探讨我国医改研究走向
１ ９ ．９４ ：９ ５ ． ９ ６ １（）４ — １
［】侯 ２ 岩 ． 进 我 国 社 区 卫 生 服 务 发 展 的思 考 ［ ］ 国 卫 生 经 济 ， 促 Ｊ ．中
Hale Waihona Puke 完 善 新 型 农 村 合 作 医疗 保 险 制 度 ．对 推 动 我 国 农 村 经 济 和 社 会 的 发 展 具 有 重 大 的现 实 意 义 研 究 主要 集 中在 新 型 农 村 合 作 医 疗 的 制 度 建 设 方 面 ，包 括 政府 职能 定 位 、资 金 筹 措 方 式 、 农 民 参 与 方 式 、运 行 的绩 效评 价 等｜ ｔ Ｊ３ ２］ 一 ２２４ 医 院 管 理 、护 理 、市 场 ．． 由 ７ １ 、 １ 、２ 、 ０ ４ ０位 次 的 关 键 词 构 成 。 医 院 产 权 改 制 和 医 院 管 理 体 制 改 革 依 然 是 学 者 们
理 ，２ ０ ２ （）７ ８ ０ ５，５７：－ ．
［］王 正 斌 ，刘 慧 侠 ． 层 次 城 镇 医 疗 保 险 体 系 发 展 研 究 ［］ 中 国 软 ６ 多 Ｊ．
疗 保 险 制 度 ．最 终 建 立 合 理 的 医 药 价 格 形 成 机 制 与 药 费 支 付机制 。
３ 讨 论
院 的 发 展 策 略 ［］ 中华 医 院管 理 杂 志 ，０ ２ １（０ ：９ — ９ ． Ｊ． ２ ０ ，８１）５ ５ ５ ６ ［］朱 锡 光 ． 建 立 现 代 医 院 管 理 制 度 的 几 点 思 考 ［ ］ ５ 对 Ｊ ．中 国 医 院 管
我国高等教育学硕士学位论文的共词聚类分析
第9期2016年9月现代教育科学Modern Education ScienceNo.9Sept.2016[收稿日期]2016-05-06[作者简介]王中宽(1987-),男,河南信阳人,大连大学教育学院硕士研究生;研究方向:高等教育基本原理。
我国高等教育学硕士学位论文的共词聚类分析王中宽(大连大学教育学院,辽宁大连116622)[摘 要]文章以CNKI 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中收录的2588篇高等教育学硕士学位论文为数据源,利用BICOMB 、Excel 2010和SPSS 20.0软件进行数据提取和共词聚类分析,研究了各高频关键词之间的关系,探索了我国高等教育学硕士学位论文的研究热点,并在此基础上进行了一系列深度思考和趋势预测。
[关键词]高等教育学 硕士学位论文 共词分析 聚类分析 [中图分类号]G64 [文献标识码]A [文章编号]1005-5843(2016)09-0125-006[阅韵陨]10.13980/ki.xdjykx.2016.09.023 我国高等教育的研究对象先后经历了从“现象”对象到“系统”对象的嬗变[1]。
高等教育学研究对象的变革,使高等教育学的研究领域不断扩大、研究内容不断更新、研究方法不断创新,而一个时期内研究者研究焦点的聚集必然会形成某一学科的研究热点。
高等教育学的研究热点,是指在一定时期内高等教育学界的研究者所共同关注的高等教育理论与实践问题。
这些研究热点反映了高等教育学研究的前沿问题。
硕士论文因其学术水平要求较高,反映出某一专业的知识深度与广度,表明申请人员具备从事科研工作或独立的科研能力,其发表状况通常被认为是衡量学科发展水平和科研产出的一项重要指标。
因此,本文选择从高等教育学硕士学位论文的角度来考察我国高等教育学的研究热点。
一、数据来源、研究工具和研究方法(一)数据来源本研究选择的是CNKI 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》,内容检索条件采用学科专业名称:“高等教育学”;匹配条件:精确;时间来源:2010年—2014年;优秀论文级别:不限;学科来源类别:全部。
基于可视化知识图谱的中国大学慕课研究述评
基于可视化知识图谱的中国大学慕课研究述评作者：韩庆香孙玉琦申恒伦来源：《高教学刊》2022年第27期摘要：該文以中国知网数据库中2012—2020年我国慕课教学研究论文为样本，运用CiteSpace文献计量软件提供的知识图谱，通过共词分析、聚类分析和突现词分析，对国内研究的热点和趋势进行梳理，结果表明，我国慕课研究领域的主题丰富、内容多样。
慕课、翻转课堂和混合式教学是慕课领域研究的热点。
同时也发现近些年MOOC研究的文献数量下滑明显、作者合作与机构合作相对较少等问题。
关键词：慕课;CiteSpace;可视化分析;翻转课堂;混合式教学中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2022）27-0001-06Abstract： This paper takes China's MOOC teaching research papers from 2012 to 2020 years in the CNKI database as samples， and uses the knowledge graph provided by CiteSpace document metrology software to sort out the hot spots and trends of domestic research through co-word analysis， cluster analysis and emergent word analysis. The research results show that MOOC research in China has rich themes and diverse contents. MOOC， flipped classroom and blended teaching are hot spots in MOOC research. At the same time， this study also found that the number of MOOC research literature declined significantly in recent years， and there was relatively little cooperation between authors and institutions.Keyswords： MOOC; CiteSpace; visualization analysis; flipped classroom; mixed teaching由于信息技术的高速发展和信息技术在人们生活中的广泛普及，人们的教育观念、学习观念发生了巨大的变化。
基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究
2024年2月Feb.2024重庆工商大学学报(社会科学版)Journal of Chongqing Technology and Business University Social Science Edition第41卷第1期Vol.41㊀No.1doi :10.3969/j.issn.1672-0598.2024.01.011㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀∗收稿日期:2022-09-29㊀基金项目:重庆市高等教育教学改革研究一般项目(233266) 面向新文科建设的地方高校卓越会计人才培养模式探索与实践㊀作者简介:石道元(1974 ),男,湖南常德市人;重庆工商大学会计学院教授,主要从事教育信息化,知识管理研究㊂㊀本文引用格式:石道元.基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究[J].重庆工商大学学报(社会科学版),2024,41(1):130-142.基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究∗石道元(重庆工商大学会计学院,重庆㊀400067)摘要:通过对教育信息化领域高水平学术文献分析,揭示教育信息化领域的热点研究主题与发展态势,对我国教育信息化研究及发展具有深远的意义㊂以近十年CSSCI 数据库教育信息化文献数据为样本,通过构建高频关键词共词矩阵并生成共词网络,运用共词分析㊁社会网络分析㊁战略坐标分析等研究方法,以期识别分析我国教育信息化热点主题及发展态势㊂研究表明:慕课㊁人工智能㊁教学设计㊁深度学习等受到了教育研究者们的广泛关注;目前教育信息化研究主要聚焦在学习分析㊁在线学习与开放教育㊁信息化教学模式与方法㊁教育信息化理论与实践㊁教师专业发展㊁学习环境与学习资源等主题,而在线学习的学习分析是当前最活跃研究主题,且取得了丰硕的成果㊂关键词:教育信息化;共词网络;网络分析;热点主题中图分类号:G353.1;G434㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-0598(2024)01-0130-13一、引言以教育信息化带动教育现代化,是推进我国教育事业改革发展的重大战略抉择㊂2010年7月,国务院颁布‘国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010 2020年)“(以下简称‘纲要“),‘纲要“明确指出 加快教育信息化进程 把教育信息化纳入国家信息化发展整体战略 ㊂为推进‘纲要“对教育信息化建设的总体部署和发展任务,2012年3月教育部发布了‘教育信息化十年发展规划(2011 2020年)“纲领性文件(以下简称‘规划“)㊂因此,非常有必要梳理一下近年来我国教育信息化领域热点主题及发展态势㊂科学文献是科学研究成果的主要载体㊁科学知识传播的主要媒介,而关键词是科学文献核心内容的高度凝练体现㊂因此,利用教育信息化领域文献集合中关键词共词分析,可以揭示教育信息化领域研究热点㊁主题结构及发展动态[1]㊂这些年来,很多学者运用多种共词聚类技术从不同的视角㊁对象㊁年限对031第1期石道元:基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究我国教育信息化研究主题热点㊁趋势进行了充分研究[2][3][4],并取得了丰硕的成果㊂在传统主题挖掘分析过程中,各关键词均被视为独立属性变量㊂科学文献体系中,各文献知识元间交叉链接,共同构成了节点丰富㊁交错纵横的知识网络系统,如关键词之间的共现构成了共词网络㊂从网络分析的视角来看,关键词是共词网络中的知识节点,它们之间的 共现关系 不是单个关键词所拥有的属性,而是共词网络系统的属性㊂因此,基于常规统计手段(如SPSS等)属性变量分析并不适合分析共词网络关系数据,其研究结果的正确性也有待考证[5]㊂共词网络数据存在网络各节点之间,表征着节点间关联㊁接触㊁联络及群体依附等关系,适用于分析共词关系数据的方法是网络分析[6]㊂基于此,本文尝试拓展网络分析理论并将其应用于教育信息化领域知识结构的探测,以揭示我国教育信息化热点主题,进而探讨其发展态势㊂二、研究设计(一)数据处理本文研究数据处理包括数据采集㊁关键词清理㊁高频关键词筛选和共词矩阵构建四个环节㊂1.数据采集我国的教育信息化最初以 电化教育 形式参与教育教学改革,先后经历了电化教育㊁教育信息化㊁智慧教育等几个发展阶段[7][8]㊂按文献内容的学科属性和特征,‘中国图书馆分类法“将 教育信息化 主题文献归属于 G43电化教育 ,且下属划分有 G431视听教学(电化教学) G432广播㊁电视教学 G433程序教学 G434计算机化教学 G436电化教材 等㊂本研究数据来源于CSSCI数据库刊载教育信息化研究文献,限定检索条件为 中图分类号=G43电化教育 ,期刊年限为 2010 ,检索日期为 2020年5月3日 ,共返回相关文献7600篇㊂2.关键词清理由于部分文献中关键词命名存在不规范情况,在不影响分析结论的前提下,本文采取了相应规范化处理:①同义㊁近义关键词合并处理,如以统一的替代词 慕课 替换不同表达形式的关键词 MOOCs MOOC ,等等;②专指性不强,含义过于宽泛的关键词删除处理,如 影响因素 策略 等㊂经过上述处理后,将7600篇文献题录信息导入BibExcel进行关键词词频统计,共得关键词13095个,累计频次31226次,平均每篇文献关键词4.11个㊂3.高频关键词筛选关键词的频次是衡量其表征研究热点的能力和重要程度的重要指标㊂从表1可看出,词频大于等于40的关键词有64个,累计频次总占比17.51%;慕课㊁教育信息化㊁信息技术㊁翻转课堂㊁人工智能㊁学习分析㊁教学设计㊁大数据等是时域内教育信息化研究热点,也是本文研究分析的对象㊂表1 高频关键词统计关键词频次关键词频次关键词频次关键词频次慕课391深度学习90知识建构59混合式教学47教育信息化367创客教育86微课58内容分析46信息技术247网络课程77教师培训57自主学习46翻转课堂181高等教育72大学生57教学改革45131重庆工商大学学报(社会科学版)第41卷续表1关键词频次关键词频次关键词频次关键词频次人工智能167教育大数据71虚拟现实56数据挖掘45学习分析164个性化学习70网络学习54网络环境44教学设计156学习环境69在线教育54学习科学43大数据150教育游戏68教育技术学52教育变革43教学模式145实证研究68TPACK52开放教育42教育技术139网络学习空间68泛在学习51信息化教学41在线学习136基础教育67云计算50大学英语41智慧教育132学习资源65社会网络分析49教育公平41远程教育127协作学习64开放教育资源49教育应用40移动学习120混合学习64课堂教学48在线课程40互联网+109电子书包60网络教育47知识图谱40教师专业发展94信息素养59网络教学47智慧课堂40 4.共词矩阵构建利用BibExcel统计高频关键词在文献集合中共同出现的频率,构建64ˑ64的共词矩阵A ij,如表2所示㊂表2 高频关键词共词矩阵(部分)慕课教育信息化信息技术翻转课堂人工智能学习分析教学设计大数据慕课0452*******教育信息化401227204信息技术512041260翻转课堂262400253人工智能271004112学习分析1522240523教学设计130651500大数据9403122300㊀㊀注:为忽略自相关因素影响,将共词矩阵对角线元素统一赋值为 0 ㊂(二)研究方法本研究主要采用共词分析㊁社会网络分析和战略坐标分析相结合的研究方法,这样能更客观准确地描述和分析我国教育信息化热点主题结构及发展态势㊂1.共词分析法共词分析作为一种文献内容分析方法,起源于20世纪70年代,并由Callon㊁Courtial将该方法引入文献情报学领域[9]㊂当两个能表达某学科领域的主题关键词共同出现在一篇文献中时,则表明这两个词之间存在一定的相关关系[10]㊂关键词共现频数越多,它们之间关系越紧密,主题也就越相近㊂关键词的共231第1期石道元:基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究词关系可以用共词矩阵表示(参见表2),共词矩阵除可直观展示关键词之间的关系距离外,共词矩阵还是开展共词网络分析的前提和基础㊂2.社会网络分析法社会网络分析起源于矩阵论和图论,发端于20世纪30年代的英国人类学研究,旨在对社会行动者关系与结构进行分析㊂近年来,社会网络分析的思想和方法逐渐渗透到自然科学和社会科学诸多研究领域,形成了一门相对独立的网络科学[11]㊂作为一种结构主义视角下的量化分析方法,社会网络分析一方面可揭示知识网络的属性特征,如网络节点中心性等;另一方面还可定量描述网络社群关系结构,如根据知识节点在网络结构层面上的对等关系进行主题聚类等㊂3.战略坐标分析法1988年,Law等人提出通过绘制战略坐标图的方法来展现研究领域内部关系及该领域与其他领域间相互影响的情况[12]㊂战略坐标图常被用来描述分析主题聚类的发展态势[13][14]㊂战略坐标图是以主题聚类内部强度指标 密度 为纵坐标,以聚类间联系强度指标 向心度 为横坐标,以横纵坐标平均数(或中位数)为坐标原点的二维四象限坐标分布图㊂在战略坐标图中,向心度指标反映了一个主题与其他主题的联结能力,向心度越大,说明该主题与其他研究主题联系越频繁,在整个研究领域中趋于核心地位;密度指标则反映了一个主题聚类的内部聚合能力,密度指标越大,主题内部结构就越稳定,表明该主题研究发展越成熟[15]㊂三、研究结果分析(一)我国教育信息化研究热点分析在社会网络分析中,最常使用的数据处理对象是二值邻接矩阵,即矩阵中的行和列都代表完全相同的行动者,且排列的顺序相同㊂将原始矩阵A ij转换成二值矩阵B ij的转换方法为:计算A ij所有数据平均值(0.8983),设定共词频数临界值为 1 ,当小于临界值时取值为 0 ,反之取值为 1 ㊂将二值矩阵B ij 导入Ucinet,可视化结果如图1所示㊂图1㊀高频关键词共词网络331重庆工商大学学报(社会科学版)第41卷图1是一个二元无向关系网络,共包含64个关键词节点㊁1532条关系连线㊂借助共词网络社群图,一方面可以 透视 共词网络中各关键词节点位置及节点间的互动,另一方面还可通过点度中心度㊁中间中心度和接近中心度等中心性指标精确度量节点在网络中的地位和影响力㊂1.点度中心度(Degree)某点的点度中心度就是该点与其他节点直接关联数㊂对于一个拥有n个节点的无向图,节点i的点度中心度是i与其他n-1个节点的直接联系总数,其计算公式为:C D(N i)=ðn j=1X ij㊀(iʂj)如果一个点与其他很多点直接相连,就说明该点具有较高的点度中心度,表明该节点居于中心地位㊂2.中间中心度(Betweenness)中间中心度是以经过某个节点的最短路径数量来表征节点重要性的指标[16]㊂节点中间中心度愈大,就愈凸显该节点的中介作用和核心地位㊂假设g jk是节点j到节点k的捷径数,点i的中间中心度是节点i处于所有点对的中间度之和,中间中心度的计算公式为:C B(N i)=ðn jðn k g jk(i)/g jk㊀(jʂkʂi and j<k)3.接近中心度(Closeness)接近中心度测度的是该点与图中所有其他点的捷径距离之和,关注的是节点与网络中其他所有节点的接近性程度㊂假设d ij是节点i到节点j的捷径距离,接近中心度的计算公式为:C C(N i)=ðn j=1d ij表3列示了各高频关键词节点中心性计算结果及排序㊂表3 高频关键词节点中心性指标Id关键词Degree关键词Betweenness关键词Closeness 1慕课50慕课99.66慕课762教育信息化46教育信息化74.79教育信息化803人工智能42教学设计62.44人工智能844教学设计40教学模式61.93教学设计865教学模式39人工智能56.85教学模式876深度学习38深度学习49.33深度学习887学习分析38学习分析47.42学习分析888信息技术37信息技术44.15信息技术899翻转课堂37翻转课堂42.64翻转课堂8910在线学习33在线学习35.45在线学习93 431第1期石道元:基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究续表3Id关键词Degree关键词Betweenness关键词Closeness60大学生14网络教学 3.59大学生112 61网络教学13开放教育 3.01网络教学113 62教育技术学12教育技术学 2.34教育技术学114 63混合式教学11教育应用 1.40混合式教学115 64教育应用10混合式教学 1.20教育应用117统计特征最大值50最大值99.66最大值117最小值10最小值 1.20最小值76均值23.94均值19.55均值102.09标准差8.88标准差19.66标准差8.93一个高中心度的节点,会在网络中拥有更多的资源,并占据着网络中的特殊位置,而低中心度的节点一般位于网络的边缘,在关系的形成过程中是不活跃的[17]㊂结合图1㊁表3发现,慕课㊁教育信息化㊁人工智能㊁教学设计㊁教学模式㊁深度学习㊁学习分析㊁信息技术㊁翻转课堂㊁在线学习等关键词具有较高的点度中心度㊁中介中心度和较低的接近中心度,具有较高的影响力,居于网络中心地位;大学生㊁网络教学㊁教育技术学㊁混合式教学㊁教育应用等关键词则以较低的点度中心度㊁中介中心度和较高的接近中心度处在网络边缘位置㊂另外,较高的词频代表了较高的热度,但较高的研究热度未必会带来与之对应的地位与影响力,如大数据㊁信息技术虽具有较高的研究热度,但由于与之发生关系的关键词偏少㊁重要性不够,这就导致了这些研究热点在教育信息化领域重要性大大降低;反之,深度学习㊁在线学习㊁在线课程㊁教育公平㊁智慧课堂等等尽管研究热度不高甚至很低,但却居于领域研究的核心或相对重要的网络位置而具有较高的影响力㊂可见,社群网络结构属性能对节点产生能动影响㊂(二)我国教育信息化研究热点聚类主题分析在社会网络分析中,聚类的目的就是把关系性质相似的点归为一类,而把差别大的点归为另一类,从而使同类的点具有高度的同质性㊂目前聚类方法主要有组合式聚类㊁分区式聚类两种,前者将点逐步组合聚类,而后者则将大的点集逐步分化㊂从理论上讲,对初始矩阵行(列)的相似性计算及置换不会给矩阵带来任何信息改变,但这种行为有助于发现矩阵隐含的关系模式㊂CONCOR作为一种迭代相关收敛算法,它利用Pearson相关系数作为相似性测量,针对矩阵行(或列)间的相关系数进行重复计算,经过无数次的反复迭代计算,最终产生的是一个仅仅由+1(完全相关)和-1(完全无关)项组成的相关系数矩阵㊂这样每行/列分裂为两个类,每个类都由一系列关系结构对等的点构成㊂从算法上看,可对每个子矩阵继续无限细分下去,但究竟细分到何种层次,这取决于问题研究分析的层次㊂通过CONCOR算法迭代计算,初始矩阵重排分区为如表4所示的聚类矩阵㊂531重庆工商大学学报(社会科学版)第41卷表4 共词聚类矩阵结合表4,可对重排分区的六个主题聚类特征作具体分析㊂1.在线学习与开放教育(主题聚类#1)主题聚类#1是最大的知识聚类网络,主要围绕在线学习与开放教育的研究,包含慕课㊁教学设计㊁在线学习㊁网络课程㊁在线课程㊁网络学习㊁在线教育㊁移动学习㊁泛在学习㊁网络教育㊁高等教育㊁远程教育㊁开放教育资源㊁开放教育等16个高频关键词㊂随着新技术革命和信息时代的到来,人们的学习方式也在发生巨大的改变,在线学习开始受到社会关注㊂在线学习即E-Learning,又称远程教育㊁网络学习㊁在线教育等,是一种通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法[18]㊂近年来随着在线学习的不断发展与演变,又开始衍生出虚拟学习㊁移动学习㊁泛在学习等学习方式㊂为迎接以互联网为代表的信息技术给高等教育带来的挑战与变革,麻省理工学院通过大规模建设㊁发布和共享课程资源,拉开了开放教育资源运动的序幕[19]㊂2015年教育部颁布‘关于加强高等学校在线开放课程建设应用于管理的意见“,极大地推进了我国高校数字化教学资源的建设㊂开放教育资源运动的实践和推广也推动了开放在线课程(慕课)在世界范围内迅速兴起㊂目前,慕课的发展已成为当前高等教育发展新趋势,势必会对我国的高等教育产生重要影响[20]㊂2.学习分析(主题聚类#2)在主题聚类#2中,学习分析㊁教育大数据㊁大数据㊁数据挖掘㊁个性化学习㊁社会网络分析等关键词聚集在一起,表明聚类#2主要是围绕着学习分析的研究㊂学习分析是通过对学习者㊁学习环境的数据收631第1期石道元:基于共词网络的教育信息化热点主题识别与发展态势研究集㊁分析和呈现,从而实现对学习和学习情境的优化[21]㊂学习分析研究本质是从大数据的角度理解学习,教育大数据为学习分析提供了独特的机会,使研究者可从与学生相关的海量数据中辨别他们的学习行为发展趋势,可以更清楚地了解学习者的能力和进步,从而促进个性化和适应性学习体验[22]㊂早期的学习分析研究是伴随线上学习特别是慕课的发展而兴起的,如利用在线学习平台上的学生活动数据挖掘,可以开展学习行为群体特征分析㊁在线学习投入分析㊁在线学习质量分析㊁学习结果预测分析等[23]㊂近年来,随着大数据㊁商业智能及可视化技术在教育领域的持续渗透,学习分析的发展有了更为广阔的前景,学习分析的方法也从被动潜在的指标分析演变为实时动态学习分析㊂3.信息化教学模式与方法(主题聚类#3)主题聚类#3是关于信息化教学模式与方法的研究,主要包括翻转课堂㊁微课㊁教学模式㊁混合式教学㊁教学改革㊁大学生㊁知识建构㊁深度学习㊁内容分析㊁自主学习㊁协作学习等14个高频关键词㊂利用信息技术创新教学模式与学习方法,是深化教育改革发展的重要途径㊂早期的信息化教学比较重视教学模式研究实践,强调教师教学设计与策略目标的达成,不太关注学生的学习活动㊂随着科技的进步和教育的发展,基于网络的自主学习开始涌现,能够统筹线上㊁线下学习优势的混合式学习越来越受到社会的关注㊂与混合式学习不同的是,翻转课堂教学更加强调课堂外学习和课堂内知识内化提升[24]㊂翻转课堂通过重构课堂教学流程,让学生课前利用微课等学习资源进行自主学习,课堂上由教师组织学生通过小组协作学习等方式展开课堂教学,把学生学习由浅入深地引向深度学习,以提升学习者的知识建构能力[25]㊂4.教育信息化理论与实践(主题聚类#4)在主题聚类#4中,教育信息化㊁信息技术㊁信息化教学㊁教育公平㊁教育变革㊁教育技术㊁教育技术学㊁基础教育㊁电子书包㊁互联网+㊁云计算㊁人工智能㊁智慧教育㊁智慧课堂㊁网络学习空间等15个高频关键词聚集在一起,表明聚类#4主要是围绕着教育信息化理论与实践的研究㊂教育信息化是指在教育领域全面深入地运用现代信息技术来促进教育改革和教育发展的过程[26]㊂这些年我国教育信息化理论与实践均取得了长足的进展,在实现教育公平㊁提高教育质量㊁推进教育创新等方面发挥了重要支撑作用㊂联合国教科文组织把信息技术应用于教育的过程分为四个阶段:起步㊁应用㊁融合㊁创新[27]㊂在融合创新阶段,互联网+㊁云计算㊁人工智能等新一代智能信息技术与教育 双向融合 ,包含了实体空间与网络学习空间的融合,形成技术沉浸㊁信息无缝流转的智慧教育新生态[14][28]㊂另外,电子书包作为一种教育信息化移动终端设备,迎合了基础教育信息化的发展要求,促进了学生个性化学习[21]㊂5.教师专业发展(主题聚类#5)主题聚类#5是关于教师专业发展的研究,主要包括教师专业发展㊁教师培训㊁TPACK㊁信息素养㊁网络环境㊁课堂教学等关键词㊂教师是教育信息化乃至技术整合的关键因素,也是教育变革的自主行动者[29]㊂而教师培训是促进教师专业发展的一种有效途径,教师培训的有效性直接影响教师信息化教学能力的提升效果及专业发展水平[30]㊂为全面提升教师信息化教学能力,教育部先后出台了‘关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程的意见“(教师 2013 13号)‘关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见“(教师 2019 1号)‘教师教育振兴行动计划(2018 2022年)“(教师 2018 2号)等文件,对提高我国教师信息素养和信息化教学能力起到了重要作用㊂作为一套符合信息技术时代教师专业发展需要的专业知识体系,TPACK创造性地将技术㊁教学法和学科内容三种关键知识整合起来,为促进教师专业发展提供了新思路㊂731重庆工商大学学报(社会科学版)第41卷6.学习环境与学习资源(主题聚类#6)聚类#6是关于学习环境与学习资源的研究,包括学习环境㊁学习资源㊁教育应用㊁学习科学㊁虚拟现实㊁创客教育㊁教育游戏等关键词㊂随着大数据㊁虚拟现实㊁智能终端等信息技术的快速发展及学习科学㊁情境认知㊁分布式认知等理论在教育领域的兴起,为学习环境与学习资源的建设提供了新思路[31]㊂首先,新信息技术使教育空间拓展为物理空间㊁资源空间和社区空间,线上线下融合㊁真实空间和虚拟空间交互的混合式学习空间越来越多地进入学习领域[32]㊂其次,数字化学习资源趋向多元共创和开放共享,创客教育㊁STEAM课程等将成重要发展领域㊂最后,未来的学习设计中兼顾知识性和趣味性,教育游戏环境设计㊁教育游戏成效㊁游戏化教学策略等将成新的研究热点[33]㊂(三)我国教育信息化研究热点主题发展态势分析在社会网络分析中,密度指标可用来测度主题聚类内部及相互之间的连接程度㊂对于特定的主题聚类而言,密度D k的计算可以通过该聚类中所有关键词之间(不考虑自相关)共词频数的平均值来表示,而不同主题聚类间互动关系密度D kl可以通过该聚类中所有关键词与其他聚类的关键词之间共词频数的平均值来表示,具体计算方法如下:D k=ðg k i=1ðg k j=1x ijg k(g k-1)㊀(iʂj)D kl=ðg k i=1ðg l j=1x ijg k g l㊀(kʂl)其中:g k是主题聚类块矩阵βk中关键词个数,x ij表示关键词间共现频次,g l是块矩阵βkl中关键词个数,而D kl是块矩阵βk与块矩阵βkl之间关系密度值㊂结合表4,各块矩阵聚类密度计算结果如表5所示㊂表5 聚类密度矩阵#1#2#3#4#5#6#1 2.217 1.1980.8570.6000.3960.429#2 1.198 6.8000.548 1.0560.4440.357#30.8570.548 1.6260.5100.4880.327#40.600 1.0560.510 2.0380.7560.610#50.3960.4440.4880.756 1.7330.310#60.4290.3570.3270.6100.310 1.000表5揭示了所有聚类主题内部及相互间关系紧密情况,如聚类#2密度6.800(赋值关系矩阵密度可以大于1)是密度最高的聚类,表明自身内部成员间关系最为紧密,同时该主题聚类与主题聚类#1㊁主题聚类#4之间也有着紧密的渗透联系㊂总的来说,六个主题聚类内部关系比较紧密,而各主题聚类间关系相对疏远,说明主题聚类派别表现较为明显㊂为进一步揭示各主题聚类的动态特征与发展趋势,下面对各主题聚类进一步实施战略坐标分析㊂831。
运用共词聚类分析法揭示近十年中医食疗研究重点-中医食疗学论文-中医学论文-医学论文
运用共词聚类分析法揭示近十年中医食疗研究重点-中医食疗学论文-中医学论文-医学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——中医食疗学是在中医药理论指导下，研究食物的性能、配伍、制作和食法以及食物与健康的关系，并利用食物来维护健康、防治疾病的一门学科。
近年来，随着现代疾病谱的多样变化，与生活方式有关的疾病发病率逐年增高，人们越来越认识到饮食对疾病防治的重要性，将目光投注在饮食防病和保健养生上，促进了中医食疗学科研究的蓬勃发展。
共词聚类分析法作为探讨学科热点的一种常用方法，已经在众多学科领域中使用。
目前，尚未发现有研究者应用该方法来揭示中医食疗的研究热点。
1 资料与方法1．1 文献来源本研究利用中国学术期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、万方数字资源三个电子数据库，以R247．1为中图分类号进行检索，时间跨度为2000 ～2011年，查找和中医食疗相关的论文。
根据1992 版、1996 版、2000 版、2004 版和2008 版《中文核心期刊目录总览》，对检索到的文献逐年筛查核对，再从检索结果中逐篇查阅篇名、关键词，剔除简介通知、座谈会记要、会议报道、政论文章等与本文研究内容不符的文献，剔除第一作者工作单位是香港、澳门、台湾的文献，将各库文献去重后获得最终文献326 篇。
1．2 提取论文关键词关键词是在表达文献内容上具有关键作用的名词术语，是具有较高语义概括能力的主题语言，也是共词聚类分析法中常用的分析对象，因此我们对326 篇论文进行了关键词的提取。
对于关键词缺失的文献，根据文章标题和摘要，进行了人工加注关键词。
我们加注关键词的主要目的是提炼主题，故认为通过标题和摘要进行关键词的加注具有合理性和可行性。
对于意思相近但表述不同的关键词，我们进行了归纳和修正，如 1 型糖尿病、2 型糖尿病、消渴统一为糖尿病。
1．2．1 提取高频关键词关键词出现的频率可以反映某个研究领域受关注的程度，关键词出现的频率越高，该关键词所代表的研究领域就越受关注，可应用1973 年Donohue齐普夫定律推导出的高频低频词界定公式T = (槡－1 + 8 II ) /2 进行线性排列，提取高频关键词，其中，Ⅱ是词频为1 的词的个数，T 为高频词中的最低频次值，即高频、低频词词频临界值，以此得到计算结果。
MOOC学习者特征聚类分析研究综述
MOOC学习者特征聚类分析研究综述MOOC学习者特征聚类分析研究综述引言：随着科技的快速发展，人们的学习方式也在发生着巨大的变革。
而MOOC（Massive Open Online Courses）作为一种新型的学习形式，在过去几年里受到了广泛关注和应用。
MOOC的特点是免费、对所有人开放、无时空限制以及大规模在线参与学习。
面对庞大的学习者群体，学者们对MOOC学习者的特征进行研究，并运用聚类分析方法对MOOC学习者进行分类，以进一步优化课程设计、提高学习者的满意度和学习效果。
一、MOOC学习者的分类模型根据文献综述，研究者们通过探索MOOC学习者的个体特征、行为特征、认知特征和情感特征，构建了一些MOOC学习者的分类模型。
其中，个体特征主要包括性别、年龄、学历、工作经验等因素；行为特征则着重分析了学习者的学习时长、互动频率、课程完成情况等指标；认知特征从学习者的学习动机、自我调节能力、学习策略等方面进行了探讨；情感特征则研究了学习者的满意度、动机维持程度等。
这些分类模型在分析MOOC学习者特征的过程中，基本涵盖了学习者的个体差异、行为习惯、学习认知和情感体验等多个维度。
二、MOOC学习者分类的应用MOOC学习者的分类可以用于多个方面。
首先，它可以帮助教育机构和教师更好地了解学习者的个体特征和行为差异，从而进行有针对性的课程设计和教学方案制定。
其次，通过对学习者的认知特征的分析，可以帮助学生自我评估和认知调整，提高学习效果和学习动机。
另外，根据学习者的情感特征，教育机构还可以通过改善MOOC课程的内容和互动形式，提高学习者的满意度和学习动力。
三、MOOC学习者分类方法在具体的研究中，学者们运用了不同的聚类分析方法对MOOC学习者进行分类。
常用的方法主要包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
层次聚类方法根据样本之间的相似性逐步合并或拆分形成分类，适用于样本数量较少且分类结构相对简单的情况；K均值聚类则根据样本之间的距离度量，将样本划分为K个簇，适用于样本数量较多且分类结构相对复杂的情况；密度聚类则是基于样本的密度来进行分类，适用于在样本密度较高的区域内进行聚类分析。
基于共词分析的近年国内发展心理学研究热点分析
111 整体研究数据获取
笔者选取中国期刊全文数据库 (2000 - 2008 年) 的论 文为基本的数据来源 , 在检索项中选择 “中图分类号”, 检 索词键入 “B844” (发展心理学分类号) 进行检索 , 从得到
收稿日期 : 2010 - 05 - 04 作者简介 : 许梅华 (1986 - ) , 女 , 情报学专业 09 级硕士研究生 , 研究方向 : 信息计量学 。
大学 新生 01341
社会 支持 01196
影响 因素 01119
高校 01138
人格 焦虑 01060 - 01047
心理健康教育 01472 11000 01610 01391 - 01188 01062 - 01053 - 01001 - 01152 01086 - 01228 01187 01206 01017 01157 - 01082 - 01094 01691 - 01133 - 01181
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基于共词分析的我国慕课研究热点
基于共词分析的我国慕课研究热点黄晓鹂;苏丽亭;李树民【期刊名称】《中华医学图书情报杂志》【年(卷),期】2015(000)006【摘要】利用中国学术文献网络出版总库及万方数据知识服务平台，选取有关慕课研究文献的高频关键词，两两组配并统计其在同一篇文献中的共现次数，构造共词矩阵，进而转化为相关矩阵、相异矩阵，对相异矩阵进行多维尺度分析，探讨我国慕课在教学改革、开放教育、信息技术发展、资源建设、图书馆服务创新等方面的研究热点及慕课的发展趋势。
%High frequency key words in papers on MOOC were retrieved from CNKI and Wanfang Data Knowledge Service Platform.A co-words matrix was constructed , which was then transformed into correlation matrix and dis-similarity matrix, respectively.The correlation matrix was analyzed by multidimensional scaling analysis to show the hotspots in domestic MOOC studies on teaching reform, open education, information technology, resource develop-ment, library service innovation and its development trends.【总页数】3页(P1-3)【作者】黄晓鹂;苏丽亭;李树民【作者单位】河北联合大学医学信息检索教研室，河北唐山 063000;河北联合大学医学信息检索教研室，河北唐山 063000;河北联合大学医学信息检索教研室，河北唐山 063000【正文语种】中文【中图分类】G434【相关文献】1.基于共词分析的我国青少年体育研究热点探析 [J], 许治2.基于共词分析法探讨我国2010～2019年慢性伤口护理研究热点 [J], 黄琼蕾;金瑛3.基于关键词共词分析我国癌痛管理研究热点 [J], 李艳丽;杨英;李婷婷4.知识图谱视域下我国编程教育研究热点与未来展望——基于2010—2020年CNKI文献的共词分析和社会网络分析 [J], 李高祥;黎睿5.基于共词分析法的我国网络安全研究热点与趋势 [J], 华鑫鹏;黎远波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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收稿日期：２０１５－０６－０９基金项目：２０１４年度广东省高等教育教学改革项目（编号：ＧＤＪＧ２０１４１０６７）阶段成果之一作者简介：李深情（１９８９－），男，湖北咸宁人，针灸推拿学专业２０１３级硕士研究生。
通讯作者：刘步平（１９７６－），男，湖南衡阳人，研究员，博士，硕士生导师，主要从事教育卫生事业管理及中医药发展研究工作。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｂｐ７６＠ｇｚｕｃｍ．ｅｄｕ．ｃｎ基于共词聚类的我国慕课研究热点分析李深情，陈思达，钱丽欢，李 静，梁沛华，方春平，刘步平（广州中医药大学，广东广州 ５１０００６）摘要：目的分析我国慕课研究的热点。
方法检索中国学术期刊全文数据库（ＣＮＫＩ）中２０００～２０１５年３月的慕课文献，用书目共线分析系统（Ｂｉｏｃｍｂ）统计关键词频次，根据Ｄｏｎｏｈｕｅ高频词低频词界分公式确定高频关键词，采用Ｂｉｂｅｘｃｅｌ构建共词矩阵，导入ＳＰＳＳ １９．０进行系统聚类分析。
结果纳入文献１８４４篇，关键词使用９ ５８０次，高频关键词８个（实际选用３１个），关键词“在线教育”、“在线课程”、“斯坦福”、“教学视频”、“学习过程”、“自主学习”、“信息技术”、“课堂教学”、“传统教育”聚成一类；“教学改革”、“思想政治理论课”、“高校”聚成一类；“在线学习”、“开放课程”、“网络课程”、“图书馆”、“课程建设”、“教学设计”聚成一类；“翻转课堂”、“微课”、“慕课”、“教学模式”、ＳＰＯＣ”聚成一类；“远程教育”、“启示”、“开放教育”、“大数据”、“高等教育”、“影响”、“挑战”、“高职教育”聚成一类。
结论我国慕课研究已形成相关基本特征、教学改革、课程建设、应用模式、双向影响五个热点，尚有不少潜力领域。
关键词：慕课；热点；现状；趋势；共词聚类分析ＤＯＩ：１０．１３５５５／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃ．ｍ．ｅ．２０１５．０６．０１０中图分类号：Ｇ６４２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６－２７６９（２０１５）０６－０９３６－０５Ｈｏｔ Ｓｐｏｔｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ＭＯＯＣ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏ－ｗｏｒｄ ＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＬＩ Ｓｈｅｎ－ｑｉｎｇ，ＣＨＥＮ Ｓｉ－ｄａ，ＱＩＡＮ Ｌｉ－ｈｕａｎ，ＬＩ Ｊｉｎｇ，ＬＩＡＮＧ Ｐｅｉ－ｈｕａ，ＦＡＮＧ Ｃｈｕｎ－ｐｉｎｇ，ＬＩＵ Ｂｕ－ｐｉｎｇ（Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｈｏｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｐｏｔｓ ｏｆ ＭＯＯＣ ｉｎ ｃｈｉｎａ．Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｗｅ ｓｅａｒｃｈｅｄ ｔｈｅ ｄａ－ｔａｂａｓｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ＣＮＫＩ）ｆｏｒ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｎ ＭＯＯＣ ｆｒｏｍ２０００ｔｏ Ｍａｒｃｈ ２０１５．Ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｗｏｒｄｓ ｗｅｒｅ ｃｏｕｎｔｅｄ ｂｙ ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐｒｏｇｒａｍ ｎａｍｅｄ Ｂｉｂｌｉｏ－ｇｒａｐｈｉｃ Ｉｔｅｍ Ｃｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｂｕｉｌｄｅｒ（ＢＩＣＯＭＢ）．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒａｎｋｉｎｇ ｗｏｒｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｆｏｒｍｕｌａ ｂｙ Ｄｏｎｏｈｕｅ，ｗｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｔｈｅ ｈｉｇｈ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｋｅｙｗｏｒｄｓ．Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｃｏ－ｗｏｒｄ ｍａｔｒｉｘｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ Ｂｉｂｅｘｃｅｌ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｄａｔａ ｗａｓ ｉｎｐｕｔ ｉｎｔｏ ＳＰＳＳ １９．０ｓｏｆｔｗａｒｅ ｆｏｒｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｆｉｎａｌｌｙ １８４４ａｒｔｉｃｌｅｓ ｗｅｒｅ ｉｎｃｌｕｄｅｄ．９５８０ｋｅｙｗｏｒｄｓ ａｎｄ ８ｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｗｏｒｄｓ（ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅａｌ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｗａｓ ３１）ｗｅｒｅ ｔａｋｅ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ．Ｔｈｅ ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｏｎ－ｌｉｎｅ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｗｉｔｈ ｏｎｌｉｎｅ ｃｏｕｒｓｅｓ，Ｓｔａｎｆｏｒｄ，ｔｅａｃｈｉｎｇ ｖｉｄｅｏ，ｌｅａｒｎｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ，ｓｅｌｆ－ｒｅｇｕｌａ－ｔｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｃｌａｓｓｒｏｏｍ ｔｅａｃｈｉｎｇ，ａｎｄ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｋｅｙｗｏｒｄｓｔｅａｃｈｉｎｇ ｒｅｆｏｒｍ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｏｕｇｈｔ ｐｏｌｉｔｉｃｓ ｔｈｅｏｒｙ ｃｌａｓｓ，ｃｏｌｌｅｇｅｓ ａｎｄ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ．Ｔｈｅ ｋｅｙｗｏｒｄｓｏｎｌｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｗｉｔｈ ｏｐｅｎ ｃｏｕｒｓｅ，ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｕｒｓｅ，ｌｉｂｒａｒｙ，ｃｏｕｒｓｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｅａｃｈｉｎｇ ｄｅ－ｓｉｇｎ．Ｔｈｅ ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｆｌｉｐｐｅｄ ｃｌａｓｓｒｏｏｍ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｗｉｔｈ ｍｉｃｒｏ－ｌｅｃｔｕｒｅ，ＭＯＯＣ，ｔｅａｃｈｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ，·６３９·西北医学教育（ｈｔｔｐ：／／ｘｂｙｘ．ｃｂｐｔ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ）２０１５年１２月第２３卷第６期ＮＯＲＴＨＷＥＳＴ ＭＥＤ．ＥＤＵ．Ｄｅｃ．２０１５Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．６ＳＰＯＣ．Ｔｈｅ ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｗｉｔｈ ｅｎｌｉｇｈｔｅｎｍｅｎｔ，ｏｐｅｎ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，ｂｉｇ ｄａｔａ，ｈｉｇｈｅｒ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ，ｃｈａｌｌｅｎｇｅ，ａｎｄ ｈｉｇｈｅｒ ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆＭＯＯＣ ｉｎ ｏｕｒ ｃｏｕｎｔｒｙ ｆｏｒｍ ｆｉｖｅ ｈｏｔ ｓｐｏｔｓ ｉｎｖｏｌｖｅｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｂａｓｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｅａｃｈｉｎｇ ｒｅｆｏｒｍ，ｃｏｕｒｓｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｂｉｌａｔｅｒａｌ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ａ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｇｒｅａｔ ｐｏ－ｔｅｎｔｉａｌ．Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：ＭＯＯＣ；ｈｏｔ ｓｐｏｔｓ；ｓｔａｔｕｓ；ｔｅｎｄｅｎｃｙ；ｃｏ－ｗｏｒｄ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ 慕课是“Ｍａｓｓｉｖｅ Ｏｐｅｎ Ｏｎｌｉｎｅ Ｃｏｕｒｓｅ”的缩写“ＭＯＯＣ”的音译，意为“大规模在线开放课程”，２００８年从加拿大兴起，随即掀起全球热潮。
继２０１２年被美国《时代》杂志誉为“ＭＯＯＣ元年”，２０１３年又被国际社会誉为“中国ＭＯＯＣ启动年”［１］。
２０１４年以来，我国通过慕课平台进行学习的用户数呈现爆发式增长，相关研究文献大量涌现，但高水平成果不多，亟需加强引导。
高频关键词［２］可反映研究热点，其动态变化能折射研究趋势，其共词聚类分析有助于发现研究的核心命题。
因此，本研究对我国慕课高频关键词进行了共词聚类分析，以总结提示该领域研究的热点、动向及趋势。
１ 对象与方法研究对象。
选２０１２年新版中国学术期刊全文数据库（ＣＮＫＩ），于２０１５年４月１５日，用精确匹配、检索主题词为“慕课”或“ｍｏｏｃ”或“ｍｏｏｃｓ”或“大规模开放在线课程”或“Ｍａｓｓｉｖｅ ｏｐｅｎ ｏｎｌｉｎｅ ｃｏｕｒｓｅ”、发表时间为２０００年１月１日至２０１５年３月３１日的文献，获文献１ ９５９篇；剔除与慕课无关、无关键词、政府文件、会议报道、重复刊载的文献，最终纳入文献１ ８４４篇。
研究方法。
先对不同文献同义或近义的关键词进行合并，如将“慕课”、“ｍｏｏｃ”、“ｍｏｏｃｓ”、“大规模开放在线课程”合并为“慕课”，用书目共线分析系统（Ｂｉｏｃ－ｍｂ）统计关键词出现的频次。
再根据Ｄｏｎｏｈｕｅ高频词低频词界分公式Ｔ＝（－１＋１＋８×Ｉ槡１）／２确定高频关键词，采用Ｂｉｂｅｘｃｅｌ构建共词矩阵，用Ｏｃｈｉｉａ系数将次共词矩阵转换成相关矩阵，用“ｌ”与全部矩阵相减，得到表示两词间相异程度的相异矩阵［３］。
然后导入ＳＰＳＳ １９．０进行系统聚类，选择“组间平均链锁距离”，即个体与小类中每个个体距离的平均值［４］，克服极端值造成的影响［５］。
最后将主题词重新组合，结合相应主题词从ＣＮＫＩ检索出的热点文献，分析其代表的学科和主题结构，进而获得慕课的研究热点。
２ 结果高频关键词。
通过Ｂｉｏｃｍｂ获取我国慕课研究共使用关键词９ ５８０次，根据Ｄｏｎｏｈｕｅ高频词低频词界分公式算得Ｔ＝６８．８４，获取高频关键词８个，累计使用２ ３４９次，仅占总使用频次２４．５２％，难以显示研究现状，改取词频≥２１的关键词为高频关键词，如表１，累计使用３ ０６４次，占总使用频次３１．９８％。
表１ ＣＮＫＩ慕课研究高频关键词序号关键词频次序号关键词频次１慕课１６０９ １７网络课程３３２在线教育１３３ １８在线学习３２３翻转课堂１２３ １９自主学习３１４教学改革１０４ ２０启示２８５在线课程１０３ ２１教学设计２６６高等教育９９ ２２课堂教学２５７教学模式８９ ２３影响２５８图书馆８９ ２４ＳＰＯＣ ２４９学习过程５１ ２５传统教育２３１０信息技术５１ ２６高校２３１１远程教育４７ ２７开放课程２３１２微课４２ ２８思想政治理论课２２１３挑战３９ ２９教学视频２１１４斯坦福３７ ３０课程建设２１１５开放教育３６ ３１高职教育２１１６大数据３４ 高频关键词共词矩阵。
采用Ｂｉｂｅｘｃｅｌ、经Ｏｃｈｉｉａ系数转换成高频关键词相异矩阵，如表２（部分）。
高频关键词聚类分析。
用横轴的数字代表２个关键词之间的距离，纵轴的数字和文字代表高频关键词及其位次，得出高频关键词聚类分析树状图，如图１。
３ 分析与讨论关键词反映文献的具体特点，出现频率能反映相关研究领域受到关注的程度。
即关键词出现频率越高，多提示该领域是受到越高关注的热点领域。
本研究显示，我国的慕课研究目前主要集中在５个热点领域。
慕课基本特征研究。
常用关键词２，５，１４，２９，１９，９，１０，２２，２５。
学者们通过与传统教育的多维比较，多从慕课发展历程、基础技术条件、主要呈现形式等改变入手，试图揭示慕课的本质特点。