基于CiteSpace的教育大數據研究熱點與趨勢分析*

王 娟 陳世超 王林麗 楊現民

（江蘇師范大學 智慧教育學院，江蘇徐州，221116）

基于CiteSpace的教育大數據研究熱點與趨勢分析*

王 娟 陳世超 王林麗 楊現民

（江蘇師范大學 智慧教育學院，江蘇徐州，221116）

大數據時代來臨，教育領域積累了海量數據。文章以中國知網（CNKI）數據庫收錄的924篇及Google學術收錄的204篇與教育大數據相關的期刊論文為研究對象，運用信息可視化軟件CiteSpace，以時空知識圖譜及內容知識圖譜分析為主要研究方法，揭示了國內外教育大數據的研究熱點及發展趨勢。分析發現，教育大數據研究呈現如下特點：從時間上看，研究在2013年開始集中涌現，2014～2015年進入大規模發展階段；從內容上看，研究熱點有“大數據”、“大數據時代”、“學習分析及技術”、“數據挖掘”等。為此，文章給出進一步的總結和思考，以期為教育大數據的深入研究、實踐探索和產業推進提供參考。

教育大數據；熱點；趨勢；CiteSpace

引言

近年來，移動通信、云計算、物聯網等新一代信息技術的快速發展和應用，為教育研究提供了數據獲取、存儲、分析和決策等方面的支持，大規模的數據正在急速產生和流通[1]。2012年聯合國發布的《大數據促發展：挑戰與機遇》白皮書中指出：“大數據時代已經到來，大數據的出現將對社會各領域產生深刻影響”。美國于2012年啟動“大數據研究和發展”計劃，以大力推進大數據的收集、訪問、組織和開發利用等相關技術的發展[2]。2015年國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，指出“數據已成為國家基礎性戰略資源”。因此，大數據的重要性已上升到國家戰略層面，引起了社會各界的廣泛關注和高度重視。教育大數據是大數據的一個子集，特指教育領域的大數據，是整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要采集到的、一切用于教育發展并可創造巨大潛在價值的數據集合[3]。

20世紀80年代以來，教育數據出現了“爆炸式”增長。2014年3月，教育部發布《2014年教育信息化工作要點》，指出應加強對動態監測、決策應用、教育預測等相關數據資源的整合與集成，為教育決策提供及時和準確的數據支持[4]。教育領域部署的眾多學習管理系統中存儲著海量的學習數據，如何利用這些數據，使這些數據轉變為信息、知識，并為教學決策、學習優化服務，已成為教育工作者們關注的重點[5]。目前學界對教育大數據研究熱點進行分析的文獻不多，為此，本研究采用文獻計量法和科學知識圖譜方法，對檢索到的國內外教育大數據文獻進行了多層次的研究，即利用CiteSpace知識圖譜對教育大數據進行可視化分析，探測教育數據應用快速發展以來教育大數據的發展狀況。通過對教育大數據研究機構、作者分布、熱點主題聚類等知識圖譜分析，以期為教育大數據的深入研究、實踐探索和產業推進提供參考。

一 研究方案

1 研究工具

CiteSpace是美國德雷賽爾大學陳超美教授研發的一款專門用于學術文獻分析的信息可視化工具，適用于多元、分時、動態的復雜網絡分析，可以探測出某一學科或領域的熱點主題及其演進，目前已廣泛應用于探測、分析學科研究前沿的變化趨勢以及研究前沿與知識基礎之間、不同研究前沿之間的相互關系。CiteSpace軟件的功能按鈕主要有關鍵詞（Keyword）、作者被引（Cited Author）、雜志被引（Cited Journal）、文獻被引（Cited Reference）等。關鍵詞作為學術論文的重要組成部分和精髓，其關鍵詞共現能夠敏銳、直接地反映出某一領域的研究熱點與前沿[6]。

CiteSpace分析教育大數據研究的具體步驟如下：以CiteSpace自帶數據格式轉換工具，將CNKI中導出為Refworks格式的文獻轉化為CiteSpace可識別的數據格式；將時間跨度設置為2008～2015，間隔為1年；設置閾值（c、cc、ccv，c為文獻的被引頻次、cc為文獻的共被引頻次、ccv文獻的共引系數）為（2、2、20）；選擇路徑發現（Pathfinder）的剪切連接方式以簡化網絡結構突出重要特征，并采用聚類靜態（Cluster View-static）和展示整個網絡（Show Merged Network）的可視化方式呈現最終分析圖譜。

2 數據來源

研究主要針對國內外教育大數據文獻的關鍵詞進行詞頻、聚類、熱點以及突現詞分析。在分析前需要對原始文獻數據的關鍵詞進行統一的過濾、篩選與分析，但原始教育大數據文獻數據中部分文獻缺乏關鍵詞，因此，本研究對缺乏關鍵詞的文獻進行了提煉，提煉過程由3名具有一定專業基礎的研究人員完成。本研究以CNKI學術文獻及Google學術的全部期刊為檢索數據庫，因為CNKI及Google相較于其它數據庫，文獻數量較多、覆蓋面較全[7]。

在CNKI中選擇“高級檢索”類型，選擇“主題”檢索，檢索條件為“教育&大數據”、“教學&大數據”、“學習&大數據”、“教學資源&大數據”、“教育管理&大數據”、“學校&大數據”、“教育應用&大數據”，截止到2015年12月30日，共檢索出1010篇相關文獻。由于大數據的教育應用近3年才出現，國內最早的研究始于2012年，因此本研究選取了教育數據應用快速發展以來的文獻，通過手工篩選，剔除報道、會議通知、文件、征稿啟事、卷首語等，共得924篇有效文獻，包括作者、標題、摘要、關鍵詞、作者單位、參考文獻等字段。同理，通過Google學術以“big data”、“learning analytics”、“data analytics”、“data mining”、“big data era”、“data models”等為關鍵詞，檢索到相關文獻223篇，篩選后最終得到有效文獻204篇。

二 時空知識圖譜及其分析

1 教育大數據研究的時間分布圖譜

CiteSpace可以顯示聚類視圖和時區視圖兩種不同的視圖方式。時區視圖可顯示共引網絡中節點隨時間變化的結構關系[8]。為考察教育大數據的研究成果，本研究統計了2008～2015年發表的文獻如圖1所示。圖1顯示，自2013年以來圍繞教育大數據的研究文獻急增，尤其是國內研究成果豐富、發展迅速。這一方面歸結于大數據時代到來，教育數據的應用發展被推向了“快車道”，尤其是云計算、物聯網、移動通信等新型信息技術的應用，使得教育數據的采集更加實時、連貫和全面；另一方面，2013年是中國大數據元年，這一年教育領域掀起了基于大數據技術促進教育改革和創新發展研究的熱潮，教育大數據研究迅速發展。此外，從2012年開始，美國、英國、法國、日本等發達國家相繼推出各自的大數據研究與開發計劃，紛紛將開發利用大數據作為奪取新一輪競爭制高點的重要抓手，實施大數據戰略。

圖1 教育大數據的文獻統計

圖1還顯示，2015年國內教育大數據的研究呈現爆發式增長的趨勢，說明大數據受到了廣泛的關注，這主要源于國家政策的導向和引領——2015年國務院提出“大眾創業、萬眾創新”構想，指出發展需要依托“互聯網+”、大數據等，建立和完善線上與線下、境內與境外、政府與市場開放合作等創新機制；同時，創客教育、STEAM教育逐漸走進中小學課堂，使得越來越多的智能產品進入教育市場，也越來越需要利用數據挖掘和學習分析技術解決教學中的難題。

2 教育大數據研究的空間分布圖譜

為找出國內教育大數據研究的核心學術團體和機構，本研究統計了各個研究單位在教育大數據方向發表的論文，其中高產機構如圖2所示。圖2顯示，江蘇師范大學教育研究院、中國傳媒大學南廣學院戲劇影視學院、南京大學信息管理學院以及廣州工商學院以較大優勢占據發文量前四名，表明這四個機構在教育大數據方向具有較強的研究潛力。而排名前20的機構發文量相當，顯示我國教育大數據研究已受到多部門、多機構的廣泛關注。

圖2 教育大數據研究的高產機構

為考察不同機構間的合作情況，研究生成了教育大數據研究的機構合作圖譜，如圖3所示。其中，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[9]；機構合作網絡中共有節點63個，連線3條，網絡整體密度僅為0.0015，說明我國教育大數據研究團體分散，不同機構的作者之間合作較少，研究較為分散，尚未形成極具凝聚力的科研群體。

圖3 教育大數據研究機構的合作圖譜

為考察不同機構在不同時間內教育大數據的研究情況，研究生成了機構研究時序圖譜，上方為年代時序，年代顏色對應了節點年代環顏色（見圖4）。圖4顯示部分高產機構，其中無錫科技職業學院早在2010年介入大數據教育應用研究，但整體影響力較弱，表明該機構在教育大數據方向的關注度下降、穩定性不足；江蘇師范大學、北京師范大學、華東師范大學、華南師范大學、南京師范大學等機構自2013年開始關注教育領域大數據的研究，此后研究群體較為穩定，其中江蘇師范大學逐步形成了代表性的成果，并成為機構時序的核心節點；東北師范大學、西南大學、洛陽師范學院等機構自2015年開始逐漸形成代表性觀點，其中西南大學的影響力較強。這都說明，2013～2015年我國教育大數據研究呈井噴狀態，多數高產機構在這個時間段展開了教育大數據的相關研究。

圖4 教育大數據研究機構的時序圖譜

三 內容知識圖譜及其分析

1 教育大數據研究熱點

從知識理論的角度看，中心度和頻次高的關鍵詞代表著一段時間內研究者共同關注的問題，即研究熱點。中心性作為衡量節點權力的大小，反映了該點在網絡中的重要性。關鍵詞的共現頻次越高，點中心性越高，說明節點在該領域愈重要。如表1所示，國內研究文獻中出現頻次較高的關鍵詞有“大數據”、“大數據時代”、“學習分析及技術”、“教育與教學改革”、“數據挖掘”、“慕課”、“云計算及技術環境”、“高職教育”、“教育教學信息化”、“個性化教育教學”等，國外研究文獻則主要聚焦在“big data”、“learning analytics”、“higher education”、“data mining”、“educational technology”、“big data era”等領域——這反映了教育大數據在推進、發展過程中關注領域的聚焦和變化。

表1 關鍵詞共現頻次、中心性及年代（部分）（跨年度：1年）

CiteSpace的關鍵詞聚類功能可以明確某研究領域的熱點和發展趨勢[10]。在知識圖譜中，圓表示關鍵詞節點，圓越大說明對應主題出現的頻次越高。節點年輪顏色及厚度表示出現時段，即圓內色環越厚，表明該顏色對應年份出現的頻次越高。將CNKI和Google下載的教育大數據文獻數據進行處理，切分年代為1年，聚類詞來源選擇標題、摘要、作者信息、關鍵詞、節點類型等，剪切連線設置為路徑探測算法，進而得到教育大數據文獻聚類圖譜[11]。

聚類結果分析顯示（見圖5），國內外研究中“大數據（Big data）”的中心性最高，可說明大數據的重要性和基礎性；國內研究中“大數據”出現的頻次最高，其次是“大數據時代”、“學習分析及技術”、“數據挖掘”、“慕課”、“教育教學改革”，再次是“云計算及技術環境”、“思想政治教育”等；國外研究中“big data”出現的頻次最高，其次是“learning analytics”、“higher education”、“data mining”等，這與關鍵詞共現頻次的統計呈現一致。中心性越高說明節點越重要，因此根據中心性，國內研究節點較高的是“大數據”（0.62）、“慕課”（0.25）、“數據挖掘”（0.21）、“教育與教學改革”（0.17）、“大數據時代”（0.16）、“學習分析及技術”（0.16）等；國外則是“data mining”（0.33）、“big data（0.32）”、“higher education”（0.29）、“learning analytics（0.18）”等。

圖5 教育大數據關鍵詞共現頻次聚類圖譜（跨度：1年）

圖5顯示，國內教育大數據研究關鍵詞共現網絡中共有節點92個，連線95條，網絡整體密度為0.0227；國外研究共有節點439個，連線900條，網絡密度為0.0094。相對于機構合作網絡，關鍵詞共現網絡的結構形態和性能已有較大的優化和提升，但總體上關鍵詞共現網絡結構仍比較松散、密度不高。未來應要求相關研究者做好機構科研合作，同時還需要在研究主題上保持足夠的專注度，選擇合適主題展開精準研究、深入研究，避免淺嘗輒止。

2 教育大數據研究趨勢

突變詞指在較短時間內出現較多或使用頻率較高的詞，根據突現詞的詞頻變化可以判斷研究領域的前沿與趨勢。根據CiteSpace相關分析，得到教育大數據突現主題及對應的凸顯率和被引歷史曲線，如圖6所示。“數據挖掘”、“學習分析及技術”、“高職院校”是教育大數據研究的熱點，其中“高職院校”主要體現在2010～2011年，“數據挖掘”體現在2010～2013年，“學習分析及技術”體現在2011～2013年，并且研究趨勢表現為逐年上升。這在一定程度上說明，目前國內教育大數據研究前沿主要體現在數據挖掘、學習分析及技術以及高職教育領域。

圖6 教育大數據關鍵詞突現率（跨年度：1年）

研究在聚類圖基礎上，按時間片段統計了教育大數據前沿關鍵詞時序圖譜，如圖7所示。國內教育大數據的發展脈絡大致分為四個階段：第一階段是醞釀期（2011～2013年），可以看成是大數據的理論基礎或思想根源，主要涉及數據挖掘和教育管理應用；第二階段是起步期（2013年），涉及大數據應用于教育教學、云計算及學習分析技術；第三階段是發展期（2014年），涉及在線教學、職業教育、思政教育、數據素養的全面突起；第四階段是成熟期（2015年），涉及大數據技術引發的教育變革及思政領域的應用。

國外教育大數據的發展脈絡大致分為三個階段，不同時期的關鍵詞也略有不同：①發展初期（2009～2012年）：“Big data”；②發展期（2012～2014年）：“learning analytics”、“Big data era”、“data mining”和“educational technology”；③成熟期（2014～2015年）：“cloud computing”、“ideological and political education”和“MOOC”等。可見，隨著教育大數據理念、技術、產業、實踐等的日益成熟，對教育大數據的深入認知及具體應用必將成為大數據時代的重要議題和發展趨勢。

圖7 國內外教育大數據研究前沿關鍵詞時序圖譜

基于大數據的數據挖掘與學習分析技術是實現智慧教育的兩大基石[12]。美國教育部教育技術辦公室在2012年發布的《通過教育數據挖掘和學習分析提升教與學：議題簡述》中提出，應用數據挖掘和學習分析技術是解決教學實際問題的途徑。當下，教育數據呈現“爆炸式”增長，使得教育數據應用步入一個全新的歷史時期，教育大數據作為重要資產的價值被逐漸認識和重視，未來教育數據的應用將更偏向于對用戶的深層認知和了解。

四 結論與思考

1 研究結論

本研究通過CiteSpace軟件,對CNKI及Google數據庫中2008～2015年有關教育大數據的文獻生成的圖譜及相關數據進行了不同層次的分析和可視化研究，研究得出以下結論：

(1)時間分布譜圖表明：教育大數據研究具有十分重要的價值，最早始于2008年，但研究在2013年開始集中涌現，在2014～2015年進入大規模、快速發展階段，并受到了廣泛的關注；我國教育大數據研究成果數量豐富，整體呈現出日益發展的上升趨勢，但國內外相關成果的數量仍明顯不足，未來期待更多研究者的投入與關注。

(2)空間分布圖譜表明：參與教育大數據研究的機構較多，科研人員隊伍不斷壯大，呈現出“百家爭鳴、百花齊放”的態勢，但仍缺少具有足夠影響力的科研機構和領軍人物，既有的研究機構各自為陣，合作較少。未來需要宏觀引領，建立長效的保障機制，保障科研機構和作者之間的研究關注度，形成主流研究方向，促進教育大數據研究的良性循環。

(3)關鍵詞共現圖譜表明：教育大數據研究的熱點是“大數據（big data）”、“大數據時代”、“學習分析（learning analytics）及技術”、“數據挖掘（data mining）”、“慕課（MOOC）”、“教育教學改革”、“higher education”等。關鍵詞共現網絡結構相對松散、密度不高，未來需要研究者保持研究主題、研究內容、研究方向的縱深研究并提高關注度。

(4)研究前沿時序圖譜表明：國內教育大數據的研究前沿體現在“數據挖掘、學習分析及技術，以及高職教育”領域，國外則體現在“big data”、“data analytics”、“data mining”等領域；從早期的教學管理及應用，到大數據技術的教育教學，到培養信息素養與數據素養，再到職業教育、思政教育的應用，這印證了國內教育大數據的發展，也展現了數據挖掘和學習分析的前進足跡；從最初的“big data”，到“learning analytics”、“big data era”、“data mining”、“educational technology”，再到“cloud computing”、“ideological and political education”，這印證了國外教育大數據的發展。時序圖譜也反映出：教育大數據研究的主題較單一、研究領域及范圍較小，需要借助新技術開拓新的研究方向，有必要開展跨學科、跨領域的合作。

2 研究思考

教育大數據的真正發展始于近幾年，目前的理論和實踐研究都處于初步發展、探索應用階段。本研究對教育大數據研究熱點和前沿進行探討的同時，也發現了一些問題，引發了一些思考：數據采集技術、學習分析技術是當前教育大數據研究必須解決的問題。如何研發專用的教育數據分析決策模型、工具與算法，實現教育數據處理的高效能與數據應用價值的最大化；如何對學習過程中記錄下來的相關行為數據進行有目的的分析，挖掘出隱藏在行為數據背后的有價值信息[14]；教育大數據應用如何落地、融通共享、進行高質量管理等，這些問題亟待解決。

教育大數據應用還不太成熟。當前的理論研究多在教育大數據驅動教育政策科學化、驅動教育評價體系重構、助推學校教育質量提升、為廣大師生“減負”等層面展開[15]；或從技術層面進行實踐分析，如教育大數據的平臺架構、關鍵技術實現等，但教育大數據應用需要技術、設備、資源、產業、政策、環境等的不斷更新，需要廣大研究者與實踐者在實際研究和實踐中不斷地對其應用的功能設計及技術實現進行修正與完善。

大數據時代，教育大數據的建設與發展已逐步引起教育管理部門、企業、學校及教育研究者的廣泛關注；大數據為教育信息化、教育教學的改革發展帶來了深刻的影響[16]。但教育大數據是新生事物，其應用與發展需要結合國情，借鑒國外先進的理念和經驗，并在實踐中不斷地完善與發展。因此，隨著教育大數據理念、技術、產業等的日益成熟，對教育大數據的深入認知及具體應用，必將成為大數據時代的重要議題和發展趨勢，未來大數據在教育領域的應用將會越來越廣泛、也越來越深入。

[1][3]楊現民,王柳卉,唐斯斯.教育大數據的應用模式與政策建議[J].電化教育研究,2015,(9):54-61.

[2]本刊編輯部.國外大數據政策環境一瞥[J].中國建設信息,2015,(3):46-49.

[4]劉鳳娟.大數據的教育應用研究綜述[J].現代教育技術,2014,(8):13-19.

[5]魏順平.學習分析技術:挖掘大數據時代下教育數據的價值[J].現代教育技術,2013,(2):5-11.

[6]閆守軒,朱寧波,曾佑來.十二年來我國課程研究的熱點主題及其演進——基于2001-2012年CSSCI數據庫關鍵詞共現知識圖譜的可視化分析[J].全球教育展望,2014,(3):64-72.

[7][11]晏齊宏,杜智濤,付宏.國內在線學習主要模式演化的知識圖譜分析[J].中國遠程教育,2015,(9):25-31.

[8]蔡建東.國外CSCL理論的演進與前沿熱點問題——基于Citespace的可視化分析[J].現代教育技術,2012,(5):10-16.

[9]張子石.基于CiteSpace的網絡學習知識圖譜分析[J].中國電化教育,2015,(8):77-84.

[10]段春雨,蔡建東.國際泛在學習領域知識圖譜研究[J].現代遠程教育研究,2016,(1):85-95.

[12]柯清超.大數據與智慧教育[J].中國教育信息化,2013,(24):7-10.

[13]Department of Education Office of Educational Technology.Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning analysis:An issue brief[OL].

[14]楊現民,王懷波,李冀紅.滯后序列分析法在學習行為分析中的應用[J].中國電化教育,2016,(2):17-23.

[15]楊現民,唐斯斯,李冀紅.教育大數據的技術體系框架與發展趨勢——教育大數據研究與實踐專欄之整體框架篇[J].現代教育技術,2016,(1):5-12.

[16]楊現民,唐斯斯,李冀紅.發展教育大數據:內涵、價值和挑戰[J].現代遠程教育研究,2016,(1):50-61.

The Analysis of Research Hot Spot and Trend on Big Data in Education based on CiteSpace

WANG Juan CHEN Shi-chao WANG Lin-li YANG Xian-min
(School of Smart Education,Jiangsu Normal University,Xuzhou,Jiangsu,China 221116)

With the era of big data coming,huge amount of data has been accumulated in education field.Taking CNKI and Google as research object,which including 924 and 204 journal papers about big Data in education respectively,adopting knowledge map of time and space and content knowledge map as main research methods,and applying the information visualization software CiteSpace,research hot spot and development trend of big data in education were revealed.It found the research of big data in education presented the following features:from the perspective of time,the research began to emerge centrally in 2013,and entered the stage of large-scale development in 2014-2015; from the view of content,the hot topic has “big data”,“big data era”,“study analysis and technology”,“data mining”,and etc.The further summary and reflection were given,in order to provide reference for deep study,practical exploration and industry promotion of big data in education.

big data in education; hot spots; trend; CiteSpace

小西

G40-057

A 【論文編號】1009—8097（2016）02—0005—09

10.3969/j.issn.1009-8097.2016.02.001

本文為江蘇高校優勢學科建設工程資助項目“江蘇師范大學教育學省優勢學科建設”(項目編號：蘇政辦發〔2014〕37號)的階段性研究成果。

王娟，副教授，博士，研究方向為現代遠程教育、開放課程，郵箱為wjuan8@163.com。

2016年2月5日