基于文獻關鍵詞統計分析的我國開放與遠程教育研究現狀探析

劉時勇 常若松

摘 要：以中國知網（CNKI）為平臺，利用共詞分析方法，對2006年1月至2015年6月間公開發表在開放與遠程教育領域期刊論文的關鍵詞進行統計分析，結合SATI軟件和UCINET軟件進行數據處理，探討高頻關鍵詞之間的內在聯系，揭示我國開放與遠程教育研究的主題結構和核心領域。結果表明：此間我國開放與遠程教育領域主要存在七大研究主題；遠程學習、網絡課程、學習支持服務、學習者是該領域的研究核心；移動學習、內容分析、學習科學和遠程學習者將成為未來的研究熱點。

關鍵詞：開放與遠程教育；詞頻統計；共詞分析；因子分析；聚類分析；社會網絡分析

中圖分類號： G40-058.1 文獻標志碼： A 文章編號：1672-0539（2016）05-0110-08

函授教育作為一種獨特的教育形態，自19世紀40年代源起，在經歷“函授教育”、“遠程教育”和“現代遠程教育”（亦謂“開放和遠程教育”、“開放和靈活的遠程學習”）三個階段的發展演進后，已成為一種代表教育未來發展方向的教育形式，引領著世界各國教育領域的全面變革與革新（陳麗，2004）。在我國，《面向21世紀教育振興行動計劃》（教育部，1998）和《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》等綱領性文件的頒布、實施，有力推動了我國開放與遠程教育改革和發展的步伐。時至今日，現代遠程教育事業在我國已經顯現出跨越式發展之態勢。筆者從文獻關鍵詞的角度出發，采用共詞可視化的分析方法，探析我國開放與遠程教育研究領域的理論熱點、主題結構等現狀特點，以期對新時期該領域的研究取向以及解決所面臨的問題提供一些切實、有價值的參考。

一、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本文以CNKI為文獻數據庫來源進行檢索，期刊年限設定在2006年1月至2015年6月，選取在遠程教育領域學術水平高、具有典型性、影響相對較大的5種期刊：《開放教育研究》、《中國遠程教育》、《遠程教育雜志》、《現代遠距離教育》和《現代遠程教育研究》進行檢索，共檢索到有效的、相關主題的學術性文獻7260篇。利用CNKI提供的存儲功能，保存以上文獻的題錄信息以便接下來的統計分析。

（二）研究方法與工具

本文以共詞分析為研究方法。該方法認為關鍵詞是連接文獻數據庫和可視化分析的橋梁。其原理是利用某一文獻集中共同出現的代表主題內容的詞匯對，通過聚類分析等多種統計分析方法來確定該文獻集所代表的學科領域中各主題之間的關系。一般認為，詞匯對在同一篇文獻中出現的次數越多，則代表這兩個主題的關系越緊密（鐘偉金，2008）。運用共詞分析法進行相關研究主要包括關鍵詞的提取、高頻詞的選定、共詞矩陣的構建及其標準化、統計分析和結果展示四個步驟。

在選擇研究工具時，前期通過文獻題錄信息統計工具SATI 3.0以及Microsoft Office Excel 2010開展數據統計與篩選，然后采用社會網絡分析工具UCINET及其內部集成的可視化分析軟件Net Draw、Net Miner4進行共詞網絡分析。

二、數據統計與預處理

（一）高頻關鍵詞的確定

經過SATI 3.0進行轉換、抽取和統計等過程處理題錄數據，得到原始關鍵詞7286個。依據共詞分析中作者關鍵詞規范化處理的方法（邵作運，2012）。遵循專業性、價值性、準確性和真實性的原則，本文采取如下處理方式：將表示同義的中英文關鍵詞進行統一，如混合學習與Blending learning等；合并開放與遠程教育領域具有相同或相似含義的關鍵詞，如合作學習與協作學習等；刪除一些泛義關鍵詞如設計、對策、策略、發展、建議、啟示、思考、評價等，將與研究主題不相關的關鍵詞如西方、籌資、網上機考等也進行刪除。經過多次權衡和比對，最終確定了6784個有效關鍵詞，并依據其出現頻次的高低予以排序。采用詞頻g指數方法進行高頻關鍵詞的選擇。結果顯示：g=42，即選取前42個關鍵詞作為高頻關鍵詞（如表1所示）。

（二）關鍵詞共詞矩陣的建立

為更清楚地反映關鍵詞之間的關系，揭示開放與遠程教育領域的研究結構，對這42個關鍵詞進行兩兩配對，統計它們在同一篇文獻中共同出現的次數，形成一個42×42的共詞矩陣（見表2）。

（三）構造相似矩陣、相異矩陣

共詞矩陣中的數據是關鍵詞共現次數的直接顯示，這里引入Equivalence系數對共詞矩陣進行處理，將共詞多值矩陣轉化成相似矩陣，如表3所示。但由于相似矩陣中的零值過多，在進行統計分析時易產生誤差，這里用1與相似矩陣中的元素值相減，得到如表4所示的相異矩陣。表中數據代表兩個關鍵詞之間的異化程度，即數據越大則二者聯系越小，距離越遠，相似度越差。反之亦然。

三、數據分析

（一）因子分析

因子分析的基本思想是：根據相關性大小把變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，但不同組的變量不相關或相關性較低，每組變量代表一個基本結構——即公共因子。本文選取Kolmogorov-Smirnov單樣本檢驗，計算結果顯示K-S檢驗的顯著性水平sig=0.000，均小于0.05，即矩陣的總體分布不符合正態分布規律。

根據因子分析對數據的要求，將共詞矩陣轉化成斯皮爾曼相關系數矩陣，在此基礎上進行因子分析，通過主成分分析法、方差最大法提取因子和進行因子旋轉，輸出因子個數的碎石圖（圖1）以及旋轉后的因子載荷矩陣（表6）。

一般認為，提取累計方差貢獻率超過85%時的特征根個數為因子個數。通過因子解釋原有變量總方差（表5）的情況看出，累計方差貢獻率達到89.54%的7個因子被提取，總體上說，可代表其他因素產生的效果，因子分析的效果也很理想。相應的因子個數碎石圖直觀地顯示出最佳公因子為6-7個。所以將這42個高頻關鍵詞劃分成7個類別，便可以很好地解釋我國開放與遠程教育領域的研究主題。

因子載荷矩陣的求解是因子分析的核心內容。選取因子載荷的絕對值應該超過0.5的方為有效結果，如關鍵詞“遠程學習者”和“移動學習”在第六個因子上有較高的載荷，表明它們之間具有較強的相關性，可以歸為一類。

為更加客觀、準確、科學地展現我國開放與遠程教育領域的研究主題現狀和結構特征，這里暫不對因子進行命名，有待在下一步的聚類分析中進一步明確。

（二）聚類分析

聚類分析是根據變量數據的諸多特征按照在性質上的親密程度進行分類的一種多元統計分析方法（薛薇，2009）。具體到本研究中就是將這些高頻詞重新組合，以揭示開放與遠程教育領域的主題結構。以高頻關鍵詞的相異矩陣為基礎，利用層次聚類的方式，指定類間距的計算方法為組間連接法，選擇歐氏距離平方作為變量距離的測度方法，并輸出聚類分析的樹狀圖（圖2）。該圖清楚地展示了每一次聚類的情況，并且所有關鍵詞都參與了聚類過程，不存在遺漏的情況。

結合上述因子分析結果和聚類分析過程，經過綜合分析和比較，雖然我國開放與遠程教育領域研究的關鍵詞過多，研究的焦點存在一定程度的分散性，但可以將在此時期內的研究主題和結構概括為以下七大熱點：

第一，圍繞建構主義教學設計開展的研究。這方面的關鍵詞是建構主義、學習環境、教學設計和教育技術等。該聚類結果和因子分析中的第2個公因子相關聯。其中教育技術被認為是所有遠程教育形態的支撐基礎。建構主義被認為是教育技術學的理論基礎之一，而教學設計是教育技術學的核心內容，是教育技術開發、管理、運用與評價的基礎，它們便成了歷來教育技術研究中的重點和關鍵，相應地在開放與遠程教育領域也不例外，為開放與遠程教育的發展提供理論支撐，促使著傳統遠程教育向現代遠程教育的革新。其中基于建構主義學習理論的以“學”為主的教學設計模式正是在20世紀90年代以后隨著多媒體和網絡技術的日益普及發展起來的。建構主義教學設計基于學習環境的復雜性理論，強調學習過程中的情境創設和學習自主性，認為學習是學習者在與環境交互作用的過程中產生的，同時提供一定的認知工具，這恰好符合了開放與遠程教育中“教”與“學”的特征，因此成為該領域的基本研究內容。

第二，圍繞網絡教育開展的相關研究。關鍵詞包括學習科學、信息技術、網絡教育和網絡課程等。該聚類結果與因子分析的第3個公因子基本一致。信息技術（以多媒體計算機和網絡通信技術為核心）在教育領域的廣泛應用為網絡教育的產生和發展提供了技術基礎。網絡教育是遠程教育的一種形式，但又不局限于遠程教育，與傳統的學校教育相比，教師和學習者的角色發生了變化，學習者獲取知識的途徑也發生了改變，其中最具有代表性的當是網絡課程。信息技術帶來的這種傳統教育的變革，與學習科學最關注的問題即如何設計有效的學習環境、促進深層學習相吻合，使得彼此相互影響與促進。

第三，圍繞網絡協作學習開展的研究。包括網絡學習、協作學習、E-learning等關鍵詞。網絡協作學習是指利用計算機網絡以及多媒體等相關技術，由多個學習者針對同一學習內容彼此交互和協作，以達到對教學內容比較深刻理解與掌握的過程（謝舒瀟，2002）。該主題的研究范圍主要集中在CSCL、學習共同體、協作學習環境和模式的設計及構建、學習評價以及促進協作的策略、方法等方面。

第四，圍繞教育信息化開展的研究。包括教育信息化和網絡教學等關鍵詞。教育信息化是“實施信息化教育的結果”（包國慶，2011）。其目的是利用信息技術實現創新人才的培養。該主題的研究范圍主要集中在信息素養、信息技術教育、教育信息化理論、基礎教育信息化與高等教育信息化、區域教育信息化以及教育信息化的現狀與困境等方面。

第五，圍繞新媒體和新信息技術產生的學習方式開展的研究。包括移動學習和遠程學習者等關鍵詞。該聚類結果與因子分析的第6個公因子相一致。當前新的技術層出不窮，以云計算、web2.0、微博、移動閱讀和移動終端等為代表的網絡技術和移動通訊技術的教育功能日益顯現，為學習者提供了新的更加靈活的學習方式，學習者隨時隨地都可以實現資源的獲取，促進了知識的共享與傳播，這將對以后的開放與遠程教育發展產生重大影響，也是未來該領域的研究趨勢。

第六，圍繞在線學習中的交互開展的研究。包括在線學習、交互和內容分析等關鍵詞。該聚類結果與因子分析的第2個公因子基本一致。作為數字化時代的一種新型學習方式，在線學習對人們的生產、生活、學習和交往方式產生了較大的影響，近年來已成為教育技術、遠程教育及圖書館等多個領域的研究熱點之一。在線學習環境的特殊性決定了交互是在線學習的靈魂。該主題的研究范圍主要集中在虛擬社區、學習者之間以及學習主體與學習內容間的交互、在線交互的影響因素、交互方法的設計、交互的評價等方面。

第七，圍繞開放與遠程教育的理論體系、建設和發展開展的研究。包括開放教育、教學模式、終身學習、遠程教育、開放大學、高等教育和教育資源等關鍵詞。該聚類結果與因子分析中的第1個公因子基本一致。任何一個領域涉及到有關自身建設發展的研究都可以認為其是一個范圍較廣且富有深度的主題。該主題的研究范圍主要集中在開放大學與電大的建設、國外遠程教育的發展、成人教育與終身教育、遠程教育質量保證、學習支持服務以及遠程教育的研究方法等方面。

需要說明的是，雖然關鍵詞“網絡”在聚類分析中被單獨聚為一類，但由于其包含意義的廣泛性和豐富性，在實際意義上已經被融入到其它更小更詳細的研究主題中并以指定的形式表現出來，如網絡教育、網絡課程、網絡學習等。

（三）高頻詞共詞網絡分析

因子與聚類分析從總體上揭示了我國開放與遠程教育領域的研究主題和知識群，為了更加清晰地顯示高頻詞間的關聯性與緊密程度，需進行進一步的社會網絡分析。社會網絡分析是對社會關系結構及其屬性加以分析的一套規范和方法，其關注的主要是社會行動者及其間的關系的集合（劉軍，2004）。本文認為，共詞能夠形成一個虛擬的關鍵詞網絡，通過對該網絡的分析有助于揭示國內開放與遠程教育領域的研究熱點與重點。為梳理共詞網絡的整體結構模式，將共詞矩陣轉換成用0和1表示的二值矩陣，利用NetDraw軟件繪制共詞網絡結構圖（圖3）。

從結構圖中可以直觀地看出：網絡教育、網絡課程、開放大學、移動學習、遠程學習、信息技術和教學設計等關鍵詞位于網絡系統的中心，且其周圍聯系相當豐富，表明它們在開放與遠程教育領域得到極為廣泛的關注，研究成果豐富，發展得相對成熟。而MOOC、學分銀行、學習科學、終身教育等關鍵詞則明顯處于網絡的邊緣位置，擁有的聯系也較少，說明對此還缺乏深入的研究，在未來會逐漸成為研究的熱點。由于“遠程教育”和“開放教育”兩個關鍵詞與本研究領域的名稱重復，所以不予討論。

用密度對共詞網絡整體結構進行量化表示，密度越大則聯系越緊密。數據結果顯示，該網絡密度為0.8026，根據組織粘度概念（Krackhardt，1993），可以認為本研究中共詞網絡的密度比較適中，即關鍵詞之間的信息交流頻繁，表明了開放與遠程教育的研究已經達到一定的深度，且研究主題正朝著多元化的方向發展。

中心性分析是共詞網絡分析最常用的測度之一，用來判斷一個結點在網絡中的地位與重要性。主要有點度中心度、中間中心度和接近中心度三個維度，計算結果如表7所示。點度中心度是一個最簡單、最具有直觀性的指數，表示與某個結點相連的其它結點的個數，度數越高則反映在共詞網絡中就位于中心地位，影響力也就越大，在一個學科領域里通常認為該數值較大的結點代表著當前的研究重點（圖4）。中間中心度是指一個結點是否在其它兩個結點聯系的路徑上，

度數越高表明其他點對它的依賴性越強（圖5）。接近中心度是指某結點與其它結點的接近程度，度數越低說明其越處于核心位置。

數據結果顯示，開放大學、信息技術、教學設計、網絡課程等關鍵詞的點度中心度和中間中心度均較高，而相應的接近中心度卻較低，說明它們既是開放與遠程教育領域的研究核心與重點，還是聯系其它相關主題開展研究的橋梁。相反，某些關鍵詞如學習科學、教師專業發展、教育游戲和內容分析等還處于不成熟狀態，有望在今后成為新的研究熱點和趨勢。

四、結語

通過我國開放與遠程教育研究現狀的共詞聚類圖譜及關聯性分析，結合統計數據可以發現， 我國開放與遠程教育的研究熱點和趨勢具有顯著的時代特征和變革特點。近些年開放與遠程教育的發展進入了新的歷史時期后，呈現了深刻而復雜的多變性。相應地，圍繞其展開的研究也日益增多，對現有研究現狀與特點進行描述以確定未來的研究方向很有必

要。以上采用共詞分析可視化的方法，以5種權威期刊2006年1月至2015年6月期間刊載的7260篇學術文獻的關鍵詞為研究對象，通過對關鍵詞的提取和詞頻統計確定了開放與遠程教育領域研究的高頻關鍵詞，進而建立共詞矩陣并對矩陣數據做出相應處理。通過因子分析和層次聚類分析的方法確立了我國開放與遠程教育領域的七大研究主題結構，通過高頻詞共詞網絡分析揭示了開放與遠程教育領域的研究熱點與核心。這樣一幅有關開放與遠程教育研究的知識圖譜有助于研究者更清晰地了解該領域的研究概況，并為今后的相關研究提供一定的借鑒和參考。

誠然，本研究中確立的研究主題和研究熱點與核心并不是一直不變的，伴隨著時間的推移和研究的深入，有可能會出現新的研究主題和熱點，原有的研究主題也可能會逐漸消失，以及詞頻較低的關鍵詞可能會成為研究的前沿，等等。而且不可否認的是，本研究還存在一定的局限性，如研究文獻選取量的問題、關鍵詞的高度精確規范化等，這也是在接下來的研究中需要進一步注意和改進的地方。

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Abstract：Based on co-word analysis method， this paper takes the CNKI as platform and analyzes the keywords of research papers which are published on the Journal of Open education research from January 2006 to June 2015 Combining with the software of SATI and UCINET， we processed data and explored the internal relationship between high frequency keywords. And then revealed the topic structure and research core. The results of the research show that there are seven main topics in the field of open and distance education in China. Research core mainly include distance learning， online courses， learning support service and learner. Mobile learning， content analysis， learning science and distance learners will become the future research hotspots and trends. Finally we hope it will provide some practical and valuable reference for related research of open and distance education in the new period.

Key words： open and distance education；word frequency statistics；Co-word analysis；factor analysis；cluster analysis；social network analysis

編輯：黃航