國內(nèi)“微學習”研究的視域*

杜智濤+付宏+晏齊宏

摘要：通過共詞分析方法對國內(nèi)近十年“微學習”的研究成果進行了聚類分析、多維尺度分析和戰(zhàn)略坐標分析。研究發(fā)現(xiàn)當前“微學習”研究主要存在教育、計算機技術、信息傳播三大視域。其中，教育視域包括學習理念、學習模式及學習環(huán)境等，是目前研究熱點，處于核心位置，研究比較成熟;計算機技術視域特指移動終端，此類研究正在興起;信息傳播視域側(cè)重于研究方法，研究焦點是社會網(wǎng)絡分析和神經(jīng)網(wǎng)絡分析，處于邊緣位置，研究尚不成熟，是未來重點研究的方向。

關鍵詞：微學習 研究視域 共詞分析

隨著數(shù)字網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們的學習模式沿著Face-to-Face（面對面）、D-learning（遠程學習）、E-learning（數(shù)字化學習）、M-learning（移動學習）、U-learning（泛在學習）的路徑發(fā)展。[1]微學習（Micro-Learning）作為移動學習和泛在學習的一種模式，由Lindner于2004年提出。他認為微學習有三個層面：第一，微學習是在數(shù)字化微型內(nèi)容和微型媒體的基礎上對學習的重新規(guī)劃;第二，微學習提出松散和分布式知識、即時知識、關聯(lián)知識等概念，對現(xiàn)有教學理念提出嚴峻挑戰(zhàn);第三，要用實驗方法來看待、分析、設計和開發(fā)具體的微學習應用程序和學習內(nèi)容。[2，3]Theo Hug作為最早界定微學習概念的學者之一，認為微學習是處理比較小的學習單元并且聚焦于時間較短的學習活動。[4]目前微學習概念還較模糊，直接研究微學習的文獻并不多，因此本文運用文獻計量學方法對微學習研究現(xiàn)狀進行概覽式描述。

一、研究方法及研究數(shù)據(jù)

1.研究方法

法國文獻計量學家M.Callon J.Law和A.Rip提出了共詞分析方法。[5]其核心思想是通過統(tǒng)計文獻中共同出現(xiàn)的詞匯，利用多種統(tǒng)計分析方法，把眾多分析對象之間的關系通過數(shù)字、圖形等表現(xiàn)出來。共詞分析有共詞聚類分析、共詞關聯(lián)分析、共詞詞頻分析、突發(fā)詞監(jiān)測四種方法。本文通過對文獻“關鍵詞”的共現(xiàn)統(tǒng)計來梳理微學習這一領域的研究現(xiàn)狀。共詞分析步驟分為：確定分析問題、確定分析單元、高頻詞選定、共詞出現(xiàn)頻率、多元統(tǒng)計分析、分析共詞結(jié)果。[6]

2.研究數(shù)據(jù)

與微學習相關的概念有移動學習、在線學習、e-Learning、虛擬學習社區(qū)等[7]。對2004至2013年CNKI中的“微學習、微型學習、移動學習、在線學習、e-Learning、虛擬學習社區(qū)”關鍵詞進行檢索，得到有效文獻（去除會議通知、啟示聲明等無關文獻）5818篇（表1），有效關鍵詞10085個（剔除重復）。根據(jù)高頻詞低頻詞界分公式[8]，得到高頻詞閾值為141。選取前60個高頻詞作為觀測對象（表2），根據(jù)共詞分析得到高頻詞矩陣（略）。該共詞矩陣為對角矩陣，將共詞矩陣轉(zhuǎn)換為斯皮爾曼相關矩陣（Spearman），消除共詞頻次差異帶來的影響。

表1 近十年微學習相關期刊文獻篇數(shù)（去除無關）

二、數(shù)據(jù)分析

1.聚類分析

聚類分析用于解決分類問題，聚類所要求劃分的類通常是未知的，是按照樣本的數(shù)據(jù)特征，把相似的樣本傾向于分在同一類中。[9]在SPSS軟件中對相關矩陣進行聚類分析。如圖1，微學習研究包括三組：教育理論、教學模式、學習環(huán)境研究（第一組）、移動終端等計算機視域研究（第二組）、信息傳播的方法研究（第三組）。

圖1 聚類分析結(jié)果

2.多維尺度分析

多維尺度分析是通過測定觀測量之間的距離來發(fā)現(xiàn)各個觀測量之間的結(jié)構(gòu)，它將觀測量定位到概念空間（通常是二維或三維空間）中的一個特定位置，被分析的觀測量以點狀分布，每個點的相對位置反映了分析對象之間的相似性。高度相似性的對象會聚集在一起，進而形成一個類別，同時越靠近中間的對象其地位就越核心。[10]通過SPSS19.0尺度分析功能（Multidimensional Scale），距離設置為“數(shù)據(jù)為距離數(shù)據(jù)”，度量標準用區(qū)間Euclidean距離，度量水平選擇二維尺度分析，得到對應結(jié)果（圖2）。可見，微學習研究主要分為三大類團：一是教育理論、教學模式及學習環(huán)境視域，即學習本體研究;二是移動終端視域，主要涉及計算機技術研究;三是信息傳播視域，主要運用社會網(wǎng)絡分析、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法來研究信息傳播的規(guī)律與模式。

圖2 微學習研究的多維尺度圖

3.戰(zhàn)略坐標分析

戰(zhàn)略坐標分析方法由Law等最先提出，用來描述某一研究領域內(nèi)部聯(lián)系情況和領域間的相互影響情況。[11]戰(zhàn)略坐標圖中，X軸為向心度，Y軸為密度，分別表示領域間相互影響的強度、某一領域內(nèi)部聯(lián)系強度。坐標原點是兩個軸的中位數(shù)或者平均數(shù)。戰(zhàn)略坐標圖可以將每一個二維空間的題目領域劃分為四個象限，用來描述各主題的研究發(fā)展狀況。第一象限表示研究主題較為核心、成熟，第二象限表示研究主題較為周邊、成熟，第三象限表示研究主題較為周邊、不成熟，第四象限表示研究主題較為核心、不成熟。[12]如圖3，教育理論、教學模式及學習環(huán)境視域研究（類團一）位于第一象限，處于核心，研究比較成熟。移動終端等計算機技術視域研究（類團二）基本處于核心，內(nèi)部結(jié)構(gòu)松散，研究尚不成熟;信息傳播方法研究視域（類團三）處于邊緣位置，研究不成熟，有較大發(fā)展空間。

圖3 戰(zhàn)略坐標圖

三、微學習研究的三大視域

綜合聚類分析、多維尺度、戰(zhàn)略坐標分析可以看出微學習研究主要有三大視域。

1.教育視域研究

教育視域研究主要包括教育理論、教學模式、學習環(huán)境等，主要是從教學角度對學習要素、學習理論與運用等方面進行研究。學習要素如學習主體（學習者、大學生、學生）、學習客體（學習資源、網(wǎng)絡課程）、學習狀態(tài)（在線學習、數(shù)字化學習、泛在學習）、學習模式（電子學習、企業(yè)培訓、現(xiàn)代遠程教育、移動教育）、學習環(huán)境（學習平臺）。微學習理論與應用研究是從教育教學的視角研究如何更好地學習，主要包括建構(gòu)主義理論、教育教學設計、培訓等。這與張振虹等的研究結(jié)果相一致[13]。建構(gòu)主義學習理論反對被動接受知識，強調(diào)學習者的主動性，這正符合微學習的理念，也是對傳統(tǒng)學習模式的重大突破。endprint

2.計算機技術視域研究

學習的技術媒介環(huán)境變化是微學習得以實現(xiàn)并發(fā)展的物質(zhì)基礎[14]。技術視域研究主要從技術角度出發(fā)，探討移動環(huán)境下的學習情境，以及如何利用技術設備提高學習效率，獲得更好的學習體驗。微學習主要借助于移動終端進行，因此這里的計算機技術特指移動終端技術。有研究認為微學習是一種移動學習（Mobil-learning）和網(wǎng)絡學習（E-learning）交叉融合的產(chǎn)物。[15]吳軍其等從技術環(huán)境、學習資源和學習者三方面出發(fā)，對手機移動終端微學習進行了研究[16]。有研究者認為聯(lián)通主義作為數(shù)字時代的學習理念，可以成為微學習的理論基礎，指導新情境下的學習。[17]

3.信息傳播視域研究

信息傳播視域下的微學習研究涉及研究方法范疇，焦點是社會網(wǎng)絡和神經(jīng)網(wǎng)絡。微學習活動系統(tǒng)是教師與學習之間、學習者之間、教師之間所構(gòu)成的社會網(wǎng)絡，人是結(jié)點，連接結(jié)點的是教學交互關系。有研究者通過對虛擬學習社區(qū)中成員網(wǎng)絡位置的分析，發(fā)現(xiàn)了學習社區(qū)中助學者的各種特征[18]。微學習活動中內(nèi)容推薦、協(xié)同交互、行為預測的實現(xiàn)，需要對大數(shù)據(jù)進行處理，神經(jīng)網(wǎng)絡方法是實現(xiàn)這些功能的重要手段。神經(jīng)網(wǎng)絡是在模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上構(gòu)建的一種信息處理系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡計算機具有并行分布式處理、學習功能[19]。有研究者將反饋誤差學習控制與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡在線學習的自適應控制辦法[20]。

四、結(jié)語

微學習作為一個交叉領域，目前主要集中于教育、計算機技術、信息傳播三大視域。教育視域的研究處于核心位置，研究比較成熟。計算機技術視域的研究正在興起。信息傳播視域側(cè)重于研究方法，研究焦點是社會網(wǎng)絡分析和神經(jīng)網(wǎng)絡分析，處于邊緣位置，研究尚不成熟，陳向東等認為引入情報學、傳播學、管理學、社會學的理論與手段，實現(xiàn)多學科、多方法融合，推動這一領域研究方法的不斷深入。[21]未來微學習研究應該更加多元化，著力于微學習的技術開發(fā)與系統(tǒng)實現(xiàn)，使之成為真正的、具有實用性的學習方式，并在信息傳播與知識傳播方法上有所突破。

————————

參考文獻

[1] 盧強.信息獲取方式變遷中的學習模式述評.中國遠程教育，2013（9）.

[2] Hug T.，Lindner M.，Bruck.P.A.Micro-learning：Emerging concepts，practices and technologies after e-learning[A].Proceedings of Micro-learning 2005[C].Australia，Innsbruck：Innsbruck University Press，2005.15

[3] Martin Lindner.What is micro-learning？[R].Proceedings of the 3rd International Microlearning2007 Conference，Autria：Innsbruck university press，2007.

[4] Theo Hug.Micro learning and narration[R].Fourth Media in Transition conference：The Work of Stories，2005，5

[5] Callon M，Law J，Rip A.Mapping the Dynamics of Science and Technology：Sociology of Science in the Real World[M].Macmillan，1986

[6] 鐘偉金，李佳.共詞分析法研究（一）——共詞分析的過程與方式.情報雜志，2008（5）.

[7] 甘永成，陶舟.e-Learning、知識管理與虛擬學習社區(qū).電化教育研究，2006（1）.

[8] 魏瑞斌.基于關鍵詞的情報學研究主題分析.情報科學，2006（9）.轉(zhuǎn)引自儲節(jié)旺，郭春俠.共詞分析法的基本原理及EXCEL實現(xiàn).情報科學，2011（6）.

[9] 王德青.統(tǒng)計分類方法的比較.中國統(tǒng)計，2008（9）.

[10] 張晗，王曉瑜，崔雷.共詞分析法與文獻被引次數(shù)結(jié)合研究專題領域的發(fā)展態(tài)勢.情報理論與實踐，2007（3）.

[11] Law J，Bauin S，Courtial J·P，Whittaker J.Policy and the Mapping of Scientific Changer：Aco-word analysis of Research into Environmental Acidification.Scientometrics，1988，14（3-4）.

[12] 鐘偉金，李佳.共詞分析法研究（二）——類團分析.情報雜志，2008（6）.

[13] 張振虹，楊慶英等.微學習研究：現(xiàn)狀與未來.中國電化教育，2013（11）.

[14] 張浩.微型學習：理念、環(huán)境與資源.現(xiàn)代教育技術，2009（4）.

[15] 吳軍其，彭玉秋，胡文鵬，等.手持終端環(huán)境下微學習資源的情境化設計方法探索.電化教育研究，2012（8）.

[16] 吳軍其，彭玉秋，呂爽，汪翠翠.基于手機終端移動微學習的可行性分析.中國教育信息化，2012（19）.

[17] 唐雅慧.聯(lián)通主義指導下的移動微型學習.軟件導刊（教育技術），2012（12）.

[18] 王陸.虛擬學習社區(qū)社會網(wǎng)絡位置分析與助學者群體的發(fā)現(xiàn).中國電化教育，2010（3）.

[19] 劉永紅.神經(jīng)網(wǎng)絡理論的發(fā)展與前沿問題.信息與控制，1999（1）.

[20] 劉志遠，呂劍虹，陳來九.基于神經(jīng)網(wǎng)絡在線學習的過熱氣溫自適應控制系統(tǒng).中國電機工程報，2004（4）.

[21] 陳向東，余錦鳳.網(wǎng)絡學習環(huán)境中交互問題的跨學科研究.中國電化教育，2006（4）.

[作者：杜智濤（1977-），男，甘肅天水人，中國青年政治學院新聞與傳播系副教授，博士;付宏（1976-），男，湖北監(jiān)利人，北京市科學技術情報研究所助理研究員，博士;晏齊宏（1989-），女，甘肅蘭州人，中國青年政治學院新聞與傳播系在讀碩士。]

【責任編輯 白文軍】endprint