基于CiteSpace的網絡學習知識圖譜分析*

張子石，吳 濤，金義富

(1.嶺南師范學院 信息科學與技術學院，廣東 湛江 524048；2.嶺南師范學院 教育技術研究所，廣東 湛江 524048；3.廣東高等學校數字化學習工程技術開發中心，廣東 湛江 524037)

基于CiteSpace的網絡學習知識圖譜分析*

張子石1，吳 濤2，金義富3

(1.嶺南師范學院 信息科學與技術學院，廣東 湛江 524048；2.嶺南師范學院 教育技術研究所，廣東 湛江 524048；3.廣東高等學校數字化學習工程技術開發中心，廣東 湛江 524037)

網絡學習已經并將持續成為教育技術領域廣泛關注的研究方向之一，在構建學習型社會和終身學習體系過程中占有不可或缺的地位。為探究國內網絡學習研究的演進路線與研究前沿，以中國期刊網數據庫收錄的期刊論文及碩博士學位論文為研究對象，利用可視化網絡分析工具CiteSpace繪制了國內網絡學習科學知識圖譜，以直觀的方式揭示我國網絡學習科學的發展狀況，包括年產出論文量、年投入作者數、年論文投入產出比等時間分布圖譜，機構、作者、期刊等空間分布圖譜，關鍵詞共現網絡、研究前沿時序等內容分析圖譜。在此基礎上，給出了進一步的總結和建議，探尋國內網絡學習的發展與演進，并為國內網絡學習領域的未來發展和預測提供依據。

網絡學習；科學知識圖譜；可視化；實證研究；CiteSpace

一、引言

優先發展教育、實現教育現代化是促進人全面發展和提升國民素質的根本途徑，國家“教育發展規劃綱要”指出建立開放的終身教育體系，大力開展繼續教育，積極創建學習型組織。網絡學習作為一種學習新形式，一直以來都受到廣泛關注，在網絡環境的支持下探索公平、靈活、高效的學習形式，在構建學習型社會和終身學習體系過程中占有不可或缺的地位，開展網絡學習、推進教育信息化是當前教育改革與發展的方向之一[1-3]。在網絡學習環境中，學生、教師、資源之間的交互達到了前所未有的廣度和深度，正深刻變革著傳統教育教學模式[4]。近年來，國內外學者研究了系列網絡學習框架和理論，也開發了大量網絡學習系統[5-8]。盡管如此，網絡學習的成效并不顯著，其研究任重而道遠。

有鑒于此，作者團隊在教育部人文社會科學研究項目的支撐下開展網絡學習的相關機理研究，本文是整個過程中的基礎性環節，即擬選用CNKI數據庫，利用CiteSpace等軟件繪制網絡學習主題詞論文的科學知識圖譜，分析歷年來網絡學習科學研究的領域結構，探明學科領域的產生發展和前沿。科學知識圖譜是文獻計量學中的術語，通過將數學、圖形學、可視化技術、信息統計等學科的理論與方法與文獻計量學共現分析等方法結合，利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構并達到多學科融合目的的新理論，可為學科研究提供切實、有價值的參考[9]，目前在眾多領域不同程度開展了知識圖譜及其可視化研究[10-14]。本文針對國內網絡學習領域的研究期望利用CiteSpace的知識圖譜可視化分析以更直觀的方式揭示我國網絡學習科學的發展狀況，以窺探歷年來我國網絡學習研究的開展情況，為國內科研機構在網絡學習項目的規劃與管理，為國內期刊在欄目選材和發表刊用，為國內網絡學習研究者在科研選題等方面提供全面、切實的學術參考和借鑒。

二、研究方案

(一)數據來源

鑒于本文的目的在于可視化分析國內網絡學習方向的科學知識圖譜，需要全面、完整地把握國內該領域的各類研究。因此，以中國知識基礎設施工程數據庫(CNKI，China National Knowledge Infrastructure)為基礎數據源，以“網絡學習”為主題詞進行檢索，檢索時間為2014年8月25日，全庫檢索結果獲得的全部文獻共13784篇。為保證足夠的相關性，在此基礎上對數據進行清洗，選擇三個公認度高的學術數據庫(即期刊、博士、碩士)，剔除了其他數據庫，同時剔除了神經網絡學習、貝葉斯網絡學習等本質上與本文研究范疇無關的冗余記錄，剩余文獻記錄共6592篇。由于CNKI單頁最多顯示50篇文獻，單次檢索只能列出120頁共6000篇文獻，單次只能導出500條文獻記錄。因此，按年度分兩批次檢索下載，第一批次2005年及以前1023篇，第二批次2006年至今5707篇。將檢索結果依次保存為.txt格式的純文本文件，第一批3個，第二批12個，共15個獨立文件，每個完整的文本文件包含500條記錄，每個批次僅1個文件不足500條。每條記錄均按RefWorks格式規范地列有10余個字段，其中本文實際處理的字段包括5項：AU來源作者、CL機構名稱、DE主題詞、SO來源期刊、PY出版年代。

考慮到CNKI檢索結果與CiteSpace軟件存在格式和字符兼容方面的問題，本文利用CiteSpace對基礎數據源采取了如下預處理步驟：(1)依次打開上述15個獨立的文本文件，將原編碼ANSI格式修改保存為UTF-8；(2)將CNKI數據格式轉換(菜單Data—Import/Export—CNKI_RefWorks)，最終的預處理結果文本文件作為本文的數據源，以供CiteSpace進一步處理。

(二)研究工具

CiteSpace由美國德雷塞爾大學(Drexel University)華人學者陳超美基于Java語言開發[15]，是一款可視化文獻分析軟件，能夠顯示學科或知識域在一定時期發展的趨勢與動向，形成研究前沿的演進歷程，在知識圖譜可視化領域取得了廣泛應用。此處僅簡單說明與本文密切相關的若干步驟和操作：

1.主菜單創建項目File—New Project并選擇好數據源，在偏好Preferences中選好中文支持。

2.主窗口右側配置分析，其中時間窗口Time Slicing為1998至2014，時間切片Years Per Slice為1，節點類型Node Type分別為Author、Institution、Keyword，閾值選擇Threshold結合下文說明，精簡和合并網絡Pruning策略為Pathfinder Network Scaling算法，展示Visualization為靜態聚類模式Cluster View。

3.在靜態聚類模式時可以交互式的選擇各種顯示方式，包括節點大小、節點標簽字號等，在后續時序分析時，將Cluster View更改為Time Zone View即可。

此外，本文也使用到了Microsoft Office Excel辦公處理軟件，此處不再贅述。

三、時空知識圖譜及其分析

(一)網絡學習研究的時間分布圖譜

為考察網絡學習研究的成果產出情況，統計了歷年來的論文數量，逐年變化趨勢如圖1所示。我國網絡學習研究起源于1998年，中國知網可查詢的第一篇學術論文是上海師范大學金振坤發表的《論構建開放教育網絡學習新環境》，可謂該領域的開山之作。隨后論文量穩步上升，到2007年陡增并呈井噴狀態，2010年趨于平緩，2012年開始再次銳增。2014年由于數據量尚不完整，但可以預見上升趨勢仍然保持不變。如圖1所示，我國網絡學習研究成果豐富，整體表現為蓬勃發展的態勢。

圖1 文獻量變化趨勢圖

為考察參與網絡學習研究的科研人員投入情況，統計了歷年來作者數量，變化趨勢如下頁圖2所示。總體上，我國網絡學習研究者群體的規模越來越大，從2003年開始以每兩年成倍增長的趨勢擴張，直到2013年的約十年時間內，作者數增長約6倍。

為考察網絡學習研究的科研人員投入產出比，統計了歷年單篇論文參與人員數，逐年變化趨勢如下頁圖3所示。1998年開始的兩年中，參與網絡學習研究的群體較小；隨后的兩年，投入產出比迅速上升；2001年開始，上升趨勢放緩但仍基本處于上升態勢；截止到2014年，平均每篇學術論文1.6個作者。圖1至圖3的結果表明，我國網絡學習研究不僅科研成果數量和科研群體規模不斷增長，也投入了更多人力，加強了科研合作，一定程度上可以保證成果質量。

圖2 作者數量變化趨勢圖

圖3 單篇論文參與人員比變化趨勢圖

(二)網絡學習研究的空間分布圖譜

1.機構分布

為發現我國網絡學習研究的核心學術團體和機構，統計了各個研究單位在網絡學習方向發表的論文數量，共涉及3615個單位，其中高產機構如圖4所示。

圖4 網絡學習研究的高產機構

其中華中師范大學信息技術系、浙江師范大學教師教育學院以較大優勢占據發文量的前兩名，表明這兩個機構在網絡學習方面較強的研究潛力和交流意識，側面反映了其在網絡學習某個方向研究的影響力。隨后排名前十的機構發文量勢均力敵，顯示出我國網絡學習研究受到廣泛關注，多點開花、百花齊放。

為考察不同機構之間的合作情況，設置閾值(2,2,20)(4,3,20)(4,3,20)，生成了網絡學習研究的機構合作圖譜，如圖5所示。節點為機構名稱，節點大小代表發文量，節點環表示年輪，標簽字號大小代表中心性，邊描述機構合作。圖5的結果表明，機構合作網絡中僅1條邊，網絡整體密度低至0.0012，我國網絡學習研究團體分散，不同機構的作者各自為陣，相互之間鮮有合作。

圖5 機構合作圖譜

為考察不同機構在不同時間窗口內的網絡學習研究情況，按時間片統計了機構研究時序圖譜，如圖6所示。上方年代顏色對應了節點年代環顏色，下方為年代時序，在剪枝后僅顯示部分高產機構。南京師范大學早在2000年就介入網絡學習研究，但整體影響力并不太大，表明該方向關注度下降，科研投入持續性和穩定性不足，原因多種多樣，尚不得而知，如核心成員畢業或離職等。

圖6 機構時序圖譜

圖6同時表明，華中師范大學于2004年涉及網絡學習領域，此后保持了穩定和持續的群體，近年來逐步形成了代表性成果，并成為機構時序網絡的核心節點。2007-2009年，我國網絡學習研究呈井噴狀態，大量高產機構在此時初涉網絡學習。此外，即2014年呈現出我國網絡學習研究未來可預期的另一高潮，南京大學等機構異軍突起之勢明顯。

2.作者分布

為考察網絡學習研究的作者分布情況，從全部文獻所包含的7398個作者中人工剔除同名不同機構的作者，并根據文獻計量學中關于高產作者的定律，選擇發文4次及以上的146個作者視作高產作者。發文量排名前十的部分高產作者及其機構如圖7所示。1999年至今的15年時間內，高產作者年均近1篇論文，表明這些作者在網絡學習研究上具有足夠的專注度。圖4中發文量的前五名機構中，基本沒有高產作者進入前十，表明這些機構的網絡學習研究團隊成員更多。

圖7 高產作者發文量

為考察作者合作情況，從上述146個高產作者中統計獲得了51組作者合作，合作頻次排名前十的作者組合及其機構如圖8所示，東北師范大學趙蔚/姜強以8篇合作論文高居榜首，遼寧師范大學李玉斌/姚巧紅以5篇居次席。對比圖8和圖4，趙蔚/姜強占東北師范大學發文量的47.1%，李玉斌/姚巧紅占遼寧師范大學發文量的23.2%，表明這些作者構成了其所在機構的網絡學習研究主力軍。更進一步分析發現，圖4中發文量的前五名機構中，基本沒有作者合作進入前十，表明這些機構的研究力量相對分散，即使所處同一機構，仍然缺乏科研合作。

圖8 高產作者合作情況

在圖8的基礎上，設置閾值(1,1,14)(4,3,20)(4,3,20)，生成了作者合作圖譜，如圖9所示。節點代表作者，節點大小代表作者合作頻度，節點環表示年輪，標簽字號大小代表中心性，邊描述作者合作。圖9的結果表明，作者合作網絡中包含79條邊，網絡整體密度為0.0065，仍然處于較低水平。我國網絡學習研究力量分散，多數作者各自為陣，相互之間鮮有合作，未能形成極具凝聚力的科研群體，一定程度上將會制約網絡學習研究成效。

圖9 作者合作圖譜

3.期刊分布

為考察期刊發表論文情況，除去博碩士論文，統計了各個期刊論文中網絡學習方面研究的數量，共涉及1237個刊物，部分高頻期刊如圖10所示。中國電化教育以162篇論文居載文量首席，中國遠程教育以155篇位列其次，教育技術兩刊中的另一個刊物電化教育研究以104篇排第6。

圖10 期刊載文量

經中國知網二次檢索發現，各個期刊的總載文量依次中國電化教育7631篇，中國遠程教育4820篇，軟件導刊2995篇，中國教育信息化7084篇，現代教育技術4946篇，電化教育研究 4809篇，中國教育技術裝備21275篇，現代遠程教育研究1470篇，開放教育研究2179篇，現代遠距離教育2901篇。除了中國教育技術裝備外，大多數期刊發表網絡學習研究的論文量均占總載文量的2%-4%，占比均不高。巧合的是，中國電化教育與電化教育研究均約為總載文量的2%。該結果一方面再次顯示網絡學習的廣泛關注度，另一方面也說明教育技術類期刊的載文偏好基本均衡，面面俱到。在任何學科，少量專業方向全面的綜合性刊物有存在的必要。但是，如果所有刊物都如此缺乏個性，換個角度理解，就可以認為該學科的現有期刊群缺乏專業性，彼此側重方向重疊，不具備專業特色，缺乏專業深度發展。

此外，需要留意到，網絡學習有關的刊物國際化程度低。上述期刊群中，沒有英文期刊，中文期刊均未被國際化的學術數據庫檢索，甚至大部分刊物沒有英文標題和摘要，更沒有實質上的國際影響力。事實上，可參考和借鑒其他專業學科，以網絡學習為主題開辟新的專門刊物，或者邀請客座編輯開設專輯和專欄，找準期刊定位和特色，不斷提高網絡學習知識共享和交流的針對性，從期刊層面推動網絡學習研究的持續穩定良性發展。

四、內容知識圖譜及其分析

(一)關鍵詞共現網絡圖譜

為考察論文的研究主題情況，統計了關鍵詞在論文中出現的頻次，共包含7760個關鍵詞，詞頻排名前15的部分高頻詞匯如圖11所示。除去檢索的主題詞網絡學習、自主學習以245次高居首席，網絡課程、網絡教學等其次。但大學生(118次)、信息技術(94次)這樣標識性不強的詞匯，并占據使用頻次較高的位置，表明網絡學習研究者在某些情形下未能注意到關鍵詞是論文核心的濃縮和提煉，忽視了關鍵詞標識作用，不利于文獻共享與交流。

圖11 高頻關鍵詞

為考察關鍵詞組合情況，從7764個關鍵詞中選擇使用詞頻6次以上的418個關鍵詞組，位列前十的部分詞組如圖12所示，包括網絡環境/自主學習(24次)、網絡環境/自主學習(24次)、大學英語/自主學習(18次)、學習策略/自主學習(14次)、大學生/調查/網絡學習行為(11次)、網絡學習環境/學習過程/學習活動(10次)、網絡教學/自主學習(10次)。與其他學科專業相比[16]，網絡學習領域文獻的關鍵詞組合重復頻度相對較低，沒有持續穩定的關鍵詞詞組，網絡學習科學領域尚未形成足夠影響力的研究主題。此外，注意到問題/對策(9次)出現頻次占較高的比例，結合前述大學英語/自主學習、大學生/調查/網絡學習行為兩個組合，側面反映了網絡學習研究以特定對象、特殊范圍的調查研究為主，不具有普適性意義，更鮮有網絡學習本質問題的研究。

圖12 高頻關鍵詞詞組

在圖12的基礎上，設置每年前20個關鍵詞(Top 20 Per Slice)為分析對象，生成了關鍵詞共現圖譜，如圖13所示，節點代表關鍵詞，邊描述關鍵詞共現情況。與作者、機構的知識圖譜相比，關鍵詞數量眾多，邊較復雜，為簡化展示，交互式地修改了可視化方式。因此，去除了節點大小、節點年代環、標簽字號大小，僅以顏色區分不同關鍵詞組合類，且過濾了部分低頻次的關鍵詞組標簽。圖13的結果表明，關鍵詞共現網絡中包含125條邊，網絡整體密度為0.0225。相比機構合作網絡、作者共現網絡，盡管關鍵詞共現網絡結構形態和性能已經具有很大優化和提升，但是總體上看，關鍵詞共現網絡結構仍然松散、密度不高，這就要求相關研究者除了做好作者科研合作以外，還需在研究主題上保持足夠的專注度，針對國情和現實需求，選準圍繞一個主題展開縱深研究，不能點到即止、面面俱到，追求廣度、缺失深度，同樣不利于網絡學習研究的良性發展。

圖13 關鍵詞共現圖譜

同樣，也要注意到諸如“高校”“網絡”“設計”這樣標識功能不強的學術論文關鍵詞出現，再次反映出部分作者的文獻計量意識不強，部分期刊規范缺失，一定程度上影響了網絡學習科學的知識交流，阻礙了網絡學習研究發展。

當然，也要關注新理論和新技術在網絡學習研究中的快速涌現，例如MOOC、云計算、混合式學習等，僅從研究主題上看，在一定程度上是值得鼓勵的。

(二)研究前沿關鍵詞時序圖譜

為考察不同關鍵詞在不同時間窗口內的使用情況，在圖13基礎上，按時間片統計了網絡學習研究前沿關鍵詞時序圖譜，如圖14所示。國內網絡學習研究早在2000年就開始了網絡學習環境的探索，在2002年至2004年達成研究主題蓬勃發展態勢。

特別留意到，云計算、MOOC在2012年開始引入，2013年就成為當年排名前二十的關鍵詞，不到兩年時間，發展成網絡中影響力較大的次核心節點。一方面，如圖13的分析，體現了研究的先進性、值得鼓勵；但另一方面，短時間的迅速提升，透過表象分析內涵，不得不令人質疑是否屬于一窩蜂地盲從。事實上，以云計算為例，在計算機科學領域，云計算的核心在于按需計算與服務，云計算尚遠遠不成熟[17]。二次查閱文獻的結果也驗證了上述推斷，在兩年的時間內，大量新理論、新概念的炒作，“云計算視野下的**學習環境建構”“基于云計算的**教育信息化模型”“**智慧校園云體系架構”等，或者傳統網絡系統改投換面稱之為云計算系統，如“基于云計算的**教育資源系統”“基于云計算的**協作學習平臺”“云計算環境下**遠程教學互動平臺”等，均未能把握云計算的內涵本質，更不可能達到實用階段。

圖14 研究前沿時序圖譜

此外，研究前沿時序也看到“信息技術”“學習者”這樣毫無標識意義的研究主題，竟然是當年使用頻次排名前20的關鍵詞(Top 20 Per Slice)，不得不令人深思。

從圖14中依次抽取了每年的研究前沿，列在下表中，總體上，網絡學習的研究前沿時序變換迅速，在2002年至2004年，甚至每年同時一次性產生多個較大影響的研究主題，研究主題在短時間蓬勃發展，此后趨于衰落，似乎可以看成是知識發展的自然周期性結果。

盡管如此，仍然應該保障關鍵詞的研究范疇，畢竟這些研究主題并未特別指代某種具有時效性的技術細節，而是更多隸屬于概念范疇，例如網絡學習環境、教學模式、自主學習、網上學習，相關研究理應遠離浮躁，如下表所示。縱深專注于這一范疇，而不是云計算出來“炒”云計算，物聯網出來“炒”物聯網，大數據出來“炒”大數據，嚴重阻礙網絡學科發展。

網絡學習的研究前沿一覽表

五、結論與建議

綜上，本文關于網絡學習研究的主要結論及建議如下：

(一)時間分布圖譜表明，我國網絡學習研究成果數量豐富，在量上整體表現為蓬勃發展的趨勢，參與網絡學習研究的科研人員投入情況不斷增長，逐漸加強了科研合作，已經并需要持續關注研究成果的質量，從量向質轉變。

(二)機構分布圖譜表明，參與網絡學習研究的機構眾多，呈現多點開花、百花齊放，但未能形成在該方向具有足夠影響力的科研機構，相關研究團體分散，不同機構的作者各自為陣，相互之間鮮有合作。建議科研機構在增加科研人員投入的同時，建立持續穩定的長效機制，改革和創新科研評價機制，采用政策鼓勵和引導的方法，保障科研人員的研究主題專注度，形成良性循環，快速催生高影響力的網絡學習研究群體。

(三)作者分布圖譜表明，網絡學習研究備受關注，作者數量逐年增加，科研群體規模不斷壯大。但是，在表面繁榮的背后，必須清醒地認識到，大量作者跟風盲從、各自為陣，缺乏科研合作，未能產生足夠影響力的網絡學習領軍作者。總體上，關于網絡學習內涵不明確，質的研究長期處于停滯狀態，沒有成為研究主流導向，若干基礎性問題研究浮于表象。因此，加強網絡學習內涵的基礎研究是現階段極為緊迫的工作。

(四)期刊分布圖譜表明，網絡學習相關的期刊眾多，發表論文量大，但是國際化程度低、缺乏專業性和針對性。建議相關期刊找準特色和定位，保持學科引領作用，探索領域專門化，甚至可以借鑒其他學科，成立專門以網絡學習為主題的特色刊物，推進期刊國際化水平，至少增加與論文基本信息相關的英文對照，避免國內優秀科研成果發表外流。在刊用選材上，大力鼓勵和加快本土創新，減少或杜絕不符合國情的、表面新穎實無參考價值的國外經驗和技術的翻譯、盲從、跟風之作，從根本上推動網絡學習學科持續、穩定、高質量的發展。

(五)關鍵詞共現圖譜表明，網絡學習研究成果的關鍵詞共現網絡相對結構松散、密度不高，作者也未能認識到其文獻標識功能。因此，需要研究者拋開浮躁，保持研究主題的縱深專注度，在發表或宣傳成果時，重視文獻規范，發揮關鍵詞的作用，從個人的角度為網絡學習知識的共享和交流做出努力。當然，除了作者以外，期刊也要協助作者提高文獻質量，嚴格規范化，特別要從粗放式數量評價向集約式質量發展。

(六)研究前沿時序圖譜表明，網絡學習研究前沿主題較多，時序圖譜變換迅速，影響力相對弱小，沒有形成持續、穩定的研究主題，跟風現象嚴重，技術研究大都是浮于表象，研究對象多為特定領域、小范圍，研究方法多為問卷調查與統計分析等，實際研究結果千篇一律，缺乏研究技術的針對性，深層次本質分析明顯不足。因此，有必要開展跨領域、跨學科的科研合作，引入新技術手段，縱深研究網絡學習及其交互本質，在新的網絡環境下拓展新研究方向，開辟新研究范式。既要重視理論基礎，也要關注應用實踐，更需要抓住網絡學習的建構理論與實際績效之間的本質因果關系，建立網絡學習理論、技術、方法和應用的一套整體科學高效的研究體系。

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張子石：高級實驗師，碩士，研究方向為教育信息化、學習技術(zhangzishi5@163.com)。

吳濤：副教授，博士，研究方向為教育技術理論與應用。

金義富：教授，博士，研究方向為知識工程、教育信息化。

2015年4月23日

責任編輯：李馨 宋靈青

CiteSpace-based Analysis of Knowledge Map on Web-based Learning

Zhang Zishi1,Wu Tao2,Jin Yifu3
(1.College of Information Science and Technology,Lingnan Normal University,Zhanjiang Guangdong 524048;2.Institute of Education Technology,Lingnan Normal University,Zhanjiang Guangdong 524048;3.Digital Learning Engineering Technology Development Center of Guangdong College,Zhanjiang Guangdong 524037)

Web-based learning has and will continue to be wide attention by the research direction in the field of education technology,and it locates an indispensable position in the process of constructing a learning society and a lifelong learning system.Using the articles in the CNKI database,the evolution route and the research frontier of web-based learning research are explored,the corresponding scienti fi c knowledge map is rendered by a visual network analysis tool CiteSpace,and the development on web-based learning science is visually revealed through a series of visual analysis methods,including the time distribution maps of annual output of papers,annual number of authors and annual input-output ratio,the spatial distribution maps of organizations,authors,journals,as well as the content analysis maps of keyword co-occurrence network and research front time-series.In addition,a further summary and some suggestions are also provided,the development and evolution of domestic network learning is explored,which is as the information and suggestions for the development and forecast of web-based learning.

Web-based Learning; Scienti fi c Knowledge Map; Visualization; Empirical Research; CiteSpace

G434

A

1006—9860(2015)08—0077—08

* 本文系教育部人文社會科學研究青年基金項目“網絡學習的數據場交互機理分析”(項目編號：14YJCZH161)、廣東省哲學社會科學“十二五”規劃課題“未來教育空間站的混合學習模式研究”(項目編號：GD12XJY12)、廣東省高等學校教學質量與教學改革工程項目“未來教育空間站的教學應用研究”(項目編號：ZSJG1205)成果。