國內網絡學習評價研究的可視化分析:現狀、熱點與前沿

柴艷妹,李珍珍

(中央財經大學信息學院，北京 100081)

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國內網絡學習評價研究的可視化分析:現狀、熱點與前沿

柴艷妹,李珍珍

(中央財經大學信息學院，北京 100081)

隨著網絡教學模式的日漸盛行，網絡學習評價的研究也在不斷深入，其研究成果對網絡學習資源開發、課程教學平臺建設以及教學規劃決策等都具有重要的指導作用。為了深入探索國內網絡學習評價研究的整體情況，本文選取2002年至2015年期間CNKI數據庫收錄的相關文獻，并利用CiteSpaceIII軟件分別從論文發表量、論文作者、研究熱點和遷移過程，以及前沿術語這四個角度繪制了知識圖譜，分析了國內網絡學習評價研究的現狀、熱點及前沿，總結和歸納了該研究領域的整體狀況、存在的問題以及未來發展趨勢。

網絡學習評價知識圖譜可視化分析

一、引言

自上世紀九十年代末遠程教育在我國出現以來，網絡學習評價成為考核這一新型教育模式成效的重要方法，也是網絡學習服務質量管理的核心，并引發不少學者從不同的角度對其開展研究。張倩葦等[1]對網絡環境下學習評價新模式進行了探索，提出了多元評價標準，指出要注重學習的教育性評價和發展性評價。趙蔚等[2]根據電子學檔案設計和開發了網絡學習評價系統，重點探討了學生基于聊天室或電子公告板進行在線討論學習的評價體系。馮義東[3]基于多元智能理論，從評價內容、評價實施、評價主體、評價方式及學習結果分析等5個方面展開了網絡學習評價的研究。李紹中[4]利用BP神經網絡實現了一種智能化的網絡學習評價模型，該評價模型準確率較高，能為網絡學習評價提供可靠數據。唐肝翌等[5]則將云模型與ANFIS結合，利用云模型替代模糊神經網絡的隸屬度函數，構成ANFIS云推理網絡并應用到學習評價中，取得了較好的效果。除此之外，還有其他學者分別研究了評價內容、評價原則、影響因素等相關內容。

但至今尚少有學者對網絡學習評價的整體研究狀況、熱點以及前沿進行梳理和總結。因此，本文將采用CitespaceIII可視化軟件，根據2002年至2015年間CNKI所收錄的相關文獻進行可視化研究，基于科學知識圖譜分析國內網絡學習評價的研究現狀、熱點及前沿，以期客觀地反映我國網絡學習評價研究的發展情況，發現現階段該研究領域存在的問題以及未來的發展趨勢。

二、數據來源與分析工具

由于網絡學習評價是一個相對較小的研究領域，因此為了確保數據的可靠性和準確性，本文采用CNKI數據庫作為數據來源。與CSSCI 數據庫相比，CNKI數據庫所包含的學科范圍更為廣泛，所收錄的文獻數據也更為全面。本文以“網絡學習評價”、“在線學習評價”、“e-learning學習評價”、“開放學習評價”和“遠程學習評價”為主題在CNKI數據庫上檢索，經過手工篩選最終得到397篇有效記錄。數據檢索時間為2015年6月10日。

本文的研究和分析基于科學知識圖譜。科學知識圖譜是近年來在科學計量學和文獻計量學領域新興的熱點之一，它在引文分析理論和信息科學與技術的基礎上，從動態發展的知識結構入手，通過可視化的圖像直觀地將知識和信息中的前沿領域和學科制高點展示出來[6]，并揭示出單憑個人知識累積無法直接獲得的學科結構特征與發展態勢[7]。隨著各學科研究的不斷深入和交叉融合，從宏觀上把握學科內的研究動態和發展趨勢，以及學科間的潛在聯系變得日益重要，因此，科學知識圖譜有著廣闊的應用前景。

繪制科學知識圖譜的軟件有十余種，常用的有SPSS、Bibexcel和Wordsmith Tools等，這些軟件各有優勢。本文采用的可視化分析工具是由美國Drexel大學信息科學與技術學院陳超美博士開發的CiteSpace軟件。該軟件基于Java平臺，可通過強大的共引分析功能生成科學知識圖譜，以直觀地展現科學知識領域的信息全景，分析某一科學領域中的關鍵文獻、熱點研究和前沿方向，并利用分時動態的可視化圖譜形象地展示出科學知識的宏觀結構及其發展脈絡[8]，被國際文獻計量分析領域公認為最具特色的可視化軟件。

為了展示國內網絡學習評價的發展過程和前沿內容，本文采用了CiteSpaceIII提供的共詞分析和突現性檢測功能。共詞分析是文獻計量領域的常用方法，其主要思想是找出在文獻中同時出現的關鍵詞匯，并根據其共現頻數來判斷詞匯之間的關聯程度，關聯程度越大，則這類詞匯所反映的研究主題或方向受關注程度越高，越有可能成為某個學術領域的研究熱點。所謂突現性檢測，指的是探測研究術語或相關文獻被引用頻數的變化率，這是一種依靠頻數的變動趨勢來確定前沿領域的有效方式。當某些術語或文獻在一段時期內的被引頻數突然增加時，這些研究內容極有可能是該研究的前沿問題，代表著這一領域的發展趨勢和方向。

三、網絡學習評價研究現狀的可視化分析

(一)論文發表數量分析

本文以2002年至2015年CNKI所收錄的國內關于網絡學習評價研究的文獻數據為基礎，繪制了我國在這個研究領域內發表文獻數量的年代分布圖，如圖1所示。為了保證每一個年份的數據完整性，圖中只顯示了2002年至2014年的發表情況，并畫出了線性趨勢線，用虛線來表示。

圖1　我國網絡學習評價研究論文發表數量年度統計

根據圖1可知，網絡學習評價研究誕生于本世紀初，他是伴隨著我國遠程教育起步而相應出現的。2002年開始迅速進入成長期，到2008年隨著教育部對高校遠程教育的進一步推進，該領域的研究達到一個小高峰，之后回落并平穩上升。2012年隨著MOOC的興起，吸引了大量學者將研究興趣轉移至這一更加新穎的教學方式，使得該領域的研究論文數量稍有下降，之后又進一步上升。預計在2015年，這一領域的研究文獻數量將會繼續增加。值得注意的是在整個發展過程中每一年的論文數量出現了波動現象，這和研究熱點變化及部分短期學者不斷加入或離開有很大關系。

(二)論文作者分析

本文從論文作者的角度分析了2002年至2015年之間網絡學習評價的研究情況，結果如圖2所示。圖中每個節點代表一個作者，節點越大說明該作者發表的論文數量越多，作者之間的連線代表作者之間的合作關系，連線越粗，則作者之間的合作次數越多，孤立的節點則表明該作者沒有合作關系。本文選取前14位發文量較多的作者進行分析，如表1所示。

圖2　論文作者發文量和合作關系知識圖譜

作者篇數作者篇數鐘志賢7王燕3劉革平4鮑明捷2朱德全3李紹中3王麗娜3趙蔚3張豪鋒3魏霞3朱祖林3楊亭亭3桑新民3鮮思東3

圖2所示的網絡中有相當多的孤立點，這表示該領域內的研究人員之間的合作情況較少。事實上，該網絡中共有362個節點，卻只有146條連線，充分說明了近年來相關研究基本處于隨意和分散狀態，大部分作者獨立完成研究，僅有一小部分研究人員合作程度相對較高，但合作時間仍以短期為主，并未形成穩定的長期合作關系。表1中的論文數量一方面直接反映了現階段我國對于網絡學習評價的研究力量相當薄弱，幾乎沒有高產、核心的作者，另一方面本文通過進一步了解，發現學者們對于這一領域的研究不具有連續性。例如，發表論文數量最多的鐘志賢教授，是最早研究網絡教育的學者之一，現任江西廣播電視大學副校長，江西師范大學遠程教育研究所所長。他從2007年開始關注遠程教育評價，圍繞績效評估、量規、學習契約和電子學檔等評價方法進行研究，2009年之后將研究重點轉移至遠程學習者的管理與自我認知。由此可見，大部分學者只在很短的時期內關注了網絡學習評價，并沒有對其進行長期的研究，不具備穩定性。

四、網絡學習評價研究熱點的可視化分析

研究熱點指的是在一定時間內某一研究領域的學者共同關注的焦點。分析網絡學習評價研究的熱點有利于引導我國網絡教育事業取得更多的進展，并為今后的發展方向提供理論依據。本文利用CiteSpaceIII提取數據集中的關鍵詞進行研究熱點的分析，因為關鍵詞可反映出文章的核心和精髓，是文章思想的凝練。

運行CiteSpaceIII生成關鍵詞共現圖知識圖譜，可以發現該領域的研究熱點和方向，如圖3所示。圖中每個節點代表一個關鍵詞，節點越大說明關鍵詞出現的次數越多，節點中的不同顏色表示不同的年份。一個節點在該網絡中的重要程度可由“中間中心性”來表示，中間中心性數值越高，則該節點連接網絡中其它節點的作用就越強。具體計算方法為：網絡中經過某點并連接這兩點的最短路徑占這兩點之間的最短路徑線總數之比[9]。圖3中具有紫色圓環的節點即為中間中心性大于0.1的節點，稱作關鍵節點，往往代表著研究內容發生了變革性的轉折。

本文分別以出現頻數和中間中心性為標準選取前10位高頻和高中間中心性的關鍵詞分析網絡學習評價的研究熱點。去除“網絡學習評價”、“學習評價”、“評價”等基本同義的關鍵詞，并綜合考慮頻數和中間中心性，歸納出我國的網絡學習評價研究熱點主要集中于評價指標、數據挖掘、學習過程及電子學檔等方面。

圖3　網絡學習評價研究關鍵詞共現圖

序號高頻關鍵詞高中心度關鍵詞關鍵詞出現頻數關鍵詞中間中心度1學習評價87學習評價0.552網絡學習60網絡學習0.443網絡學習評價47遠程教育0.334遠程教育39網絡學習評價0.245自主學習20評價指標體系0.186評價指標19評價指標0.177電子學檔19學習過程0.158層次分析法17電子學檔0.149評價指標體系15網絡環境0.1210數據挖掘14數據挖掘0.10

網絡學習的評價指標伴隨著網絡教育的興起而出現，其研究過程始于網絡教學評價指標和網絡課程質量標準的研究，逐漸向形成網絡課程評價指標體系過度并深化，該領域的學者先后對網絡學習交

互行為、基于學習契約和MOODLE的網絡學習、網絡環境中項目式學習、學習績效以及虛擬學習社區的構建了詳盡的評價指標體系，極大地完善了網絡課程教學質量的評估標準。

數據挖掘技術已在金融、生物醫學、電子商務等眾多領域得到了廣泛應用，從2004年開始學者們將數據挖掘與網絡學習評價結合起來，主要用于網絡學習評價系統的設計與實現、挖掘網頁記錄中的學習數據作為構建學習評價模型的信息來源、找出并分析影響學習成效的潛在因素等。由于該技術從數據中挖掘出的信息具有全面和客觀的特點，因此能夠更加科學地反應出學習者的學習情況，推動了網絡學習評價的合理化和規范化發展。

圖4繪制了網絡學習評價研究熱點的時序遷移圖，圖中展示了2002年以來研究熱點的發展脈絡。結合上述研究熱點的概要分析可以發現，早期的關鍵節點與其后的研究熱點之間存在著緊密的聯系。2002年至2005年是網絡學習評價的發展初期，國內的研究人員著重對評價系統、評價指標、評價模式等進行了初步探索，因此這一時期的研究工作尚處于基礎理論階段。2006至2010年，研究熱點則集中于數據挖掘、層次分析法、過程性評價等更為具體的評價方法和模型，還出現了針對網絡學習行為的評價研究以及更為詳盡的評價指標體系，這表明國內的相關研究已經從理論基礎研究階段發展至有效的應用研究的階段。從2011年至今，該領域已針對模糊評價、評價體系等熱點有了更深入的研究，并出現了更多新穎的評價方式，如同伴反饋、情境性評價等，而這些評價方式更加側重于技術與應用層面。綜合來看，網絡學習評價正在不斷呈現出多元化的發展態勢。

圖4　網絡學習評價研究熱點遷移時序圖

五、網絡學習評價研究前沿的可視化分析

陳超美[10]將研究前沿定義為一組突現的動態概念和潛在的研究問題，它可以是臨時形成的某個研究課題及其基礎研究問題的概念組合，也可以是在研究過程中突然興起的新主題或理論的研究發展趨勢[11]，對于把握該領域的研究方向具有重要意義。

本文利用CiteSpaceIII對數據中的關鍵詞進行突現性檢測，提取出網絡學習評價研究的前沿術語。經過調整閾值以及檢測參數，最終得到圖5所示的網絡學習評價研究前沿術語知識圖譜。

表3　網絡學習評價研究前沿術語統計表

圖5　網絡學習評價研究前沿術語知識圖譜

CiteSpaceIII提供了“涌現值”的概念，即根據關鍵詞出現頻數來衡量術語的突現程度。涌現值可代表在某一段時期內研究人員對某個研究主題的關注度急劇增加，涌現值的大小反映了研究人員對該研究主題的關注程度增加了多少。圖5中標示的紅色的節點所表示的術語即為前沿術語，也可以將其視為前沿留下的印記。根據涌現值從高到低進行排序，可以得到表3所示的前10位前沿術語以及相應的持續年份。

綜合圖5和表3可知，“電子學檔”、“量規”、“模糊綜合判斷”、“層次分析法”、“評價指標”等代表了不同時期內的研究前沿問題，可以更深入地從整體上將中國網絡學習評價前沿概括為以下兩個方向：

1.網絡學習質量的研究

從“學習評價”、“自主學習”等涌現值較高的前沿術語可看出，國內的相關研究人員對網絡學習效果較為關注。遠程教育、在線教育等網絡學習實際是一種自主學習的模式，網絡教學評價是確保網絡教學質量的有效方法。網絡學習質量的研究在前文所述的研究熱點中已經有所體現，這說明研究前沿的突現與研究熱點的發展是一致的，對于遠程教育質量的保證與遠程教育質量評價體系的研究正在逐漸趨于成熟。

2.網絡學習評價方法的研究

通過“電子學檔”、“模糊綜合評判”、“評價指標”、“層次分析法”和“數據挖掘”等高涌現值的前沿術語可以看出國內網絡學習評價研究領域的重點和難點主要集中在評價方法的研究。觀察這些前沿的持續時間可以發現，對于評價方法的探索貫穿了該研究領域發展的全程，從最初的“電子學檔”、“量規”等較為基本的評價方法，發展至“模糊綜合評判法”、“數據挖掘”等較為復雜的評價方法，最后發展為“評價體系”、“評價指標”、“評價模型”等系統的評價體系，這是一個不斷完善的過程。預計在未來較長的一段時間內，在成熟的評價體系完成之前，評價方法仍然是該研究領域的前沿，值得期待的是將會有更多多元的評價方法的出現。

六、總結

本文以CNKI為數據源，借助知識可視化軟件CiteSpaceIII對網絡學習評價領域的文獻進行研究，通過對年度文獻發表數量、作者、關鍵詞的可視化分析，探索2002年至今十幾年來網絡學習評價研究的現狀、研究熱點以及研究前沿。本文發現：(1)隨著我國網絡教育的發展，對于網絡學習評價的研究也在逐步深入，論文發表數量有不斷增加的趨勢，然而國內的研究人員在該領域缺乏連續性，合作關系也較少，尚未形成集中的、活躍的、持續的研究狀態。(2)該領域的研究熱點發展經歷了最初的理論基礎研究階段、偏重于應用的研究階段以及發展至今的技術與應用階段，整體來看我國的網絡學習評價研究呈現出從低級到高級的發展趨勢，符合事物的發展規律。(3)在研究前沿方面，前沿與熱點的發展相對應，并經歷了從網絡學習質量研究向網絡學習評價方法研究的轉變，這預示著我國的網絡學習評價研究正不斷成熟，形成體系。

本文雖然使用可視化軟件客觀地分析了相關的文獻數據，但仍然存在一些局限性：首先，本文收集的數據量較少，需要進一步地擴大以避免數據量帶來的不利影響；其次，在研究熱點的分析中，根據詞頻和中間中心度來判斷該領域的研究熱點，具有較強的主觀色彩，這一點尚需進一步探討；最后，本文由于CNKI數據記錄的限制，只利用了其中的作者和關鍵詞進行可視化分析，對于該領域的分析不夠全面。期待以后的研究人員能夠突破數據集的數量和內容的限制，并利用更多工具和方法對網絡學習評價研究進行更全面的探索，推動我國教育事業的發展。

[1]張倩葦, 桑新民. 網絡環境下學習評價新模式的探索[J]. 中國遠程教育, 2002(2)：53-55.

[2] 趙蔚, 姜強. 基于電子學檔的網絡學習評價系統設計與開發[J]. 開放教育研究, 2004 (4): 59-61.

[3] 馮義東. 基于多元智能理論的網絡學習評價[J]. 現代遠距離教育, 2007(2): 55-57.

[4] 李紹中. 基于BP神經網絡的網絡學習評價模型研究[J]. 廣州職業教育論壇, 2012 (1): 20-25.

[5] 唐肝翌, 盧桂馥, 周鳴爭等. 基于ANFIS云推理的網絡學習評價[J]. 西南師范大學學報：自然科學版, 2014(1).

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[10] 陳超美, 陳悅, 侯劍華等. CiteSpaceⅡ: 科學文獻中新趨勢與新動態的識別與可視化[J]. 情報學報, 2009 (3): 401-421.

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[12] 陶彥玲, 楊改學. 網絡教學質量及評價[J]. 現代遠距離教育, 2004 (5): 39-41.

(責任編輯：平和光)

Visualization Analysis of Chinese Online Learning Evaluation Research: the Status, Hotspots and Frontier

CHAI Yanmei，LI Zhenzhen

(SchoolofInformation,CentralUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081,China)

As the online learning model is increasingly gaining popularity, researchers and scholars begin to concern themselves with the online learning evaluation. The results of research are crucial to the design and development of e-learning resources, the construction of teaching platform, and the planning and decision of teaching. To gain better insight into the overall situation of Chinese online learning evaluation research, this paper utilizes CitespaceIII software to visualize the literature about Chinese online learning evaluation research collected from CNKI from 2002 to 2015.This paper analysis the status, hotspots, and frontier of Chinese online learning evaluation research By drawing out the knowledge domains maps of annual published articles, authors, co-keywords. Furthermore, the existing problems, the current situation and the developing trends are summarized in this paper.

online learning evaluation; knowledge domains map; visualization analysis

2015-11-11

中央財經大學教改課題“基于MOOC理念的新型在線課程教學模式創新與應用研究”(課題編號：020650514003)；中央財經大學教師教學發展中心教學方法研究課題“網絡課程教學效果評估標準研究——以《計算機應用基礎》為例”(課題編號：JFY201419)；北京市教育科學“十二五”規劃一般課題“基于 MOOC 理念的新型在線課程教學模式研究與實踐”( 課題編號：DJB14187)。

柴艷妹(1978-)，女，博士，中央財經大學信息學院副教授；研究方向：機器學習、在線學習分析。李珍珍(1990-)，女，中央財經大學信息學院碩士研究生；研究方向：MOOC教育。

G43

A

1005-5843(2016)07-0121-05

10.13980/j.cnki.xdjykx.2016.07.024