教師專業學習共同體知識圖譜研究

趙媛媛 哈燕

摘 要：為整體把握和探析教師專業學習共同體的研究現狀及其未來發展方向，文章采用關鍵詞共詞分析法，利用BICOMB軟件及SPSS軟件繪制了從中國知網查詢到的312篇文獻的相關研究知識圖譜。研究結果表明，教師專業學習共同體的相關研究主要包括教師專業學習共同體與教師專業發展、高校教師專業成長、教師合作、教師專業標準之間的關系，且教師專業學習共同體本身自成一個獨立的研究領域。通過對知識圖譜的分析可以發現，教師專業學習共同體與教師專業發展的研究已相對成熟，未來應注意加強對教師合作、教師專業標準的研究。

關鍵詞：教師專業學習共同體；研究熱點；知識圖譜；專業發展

一、引言

教師“專業學習共同體”（Professional Learning Communities，PLC）是在學校改革的時代背景下基于對“學習共同體”的研究而產生的一種教師專業發展模式。教師專業學習共同體的研究于20世紀80年代起源于美國。1997年，赫德（Hord）首次提出教師專業學習共同體這一概念。赫德指出，“專業學習共同體是由有共同愿景的教師和教育管理者共同建構的團隊，他們在學習中共同探究、相互分享、注重實踐，以此促進教師和學生的共同發展”[1]。“概念提出至今已在學校和課堂層面的改革中表現出了不可忽視的影響力”。[2]

在我國，最早提出“教師專業學習共同體”這一概念的是華南師范大學的商利民，他于2005年在論文《教師專業學習共同體研究》中通過對“教師專業學習共同體”發展的歷史演進進行考察，建構基本理論體系，希望借此優化我國教師專業學習共同體的運作[3]。從2005年以后，教師專業學習共同體開始引起我國學者的廣泛關注，但是，“國內對教師專業學習共同體的研究大多是用理論思辨研究方式分析專業學習共同體的內涵、特征與構建過程中存在的問題、所需條件、改進策略及構建模式等，雖然取得了一定的理論成果，但是缺少對教師專業學習共同體建設的實踐性指導”。[4]

因此，為了解教師專業學習共同體的已有研究成果并探究其未來研究方向，筆者采用關鍵詞共詞分析、聚類分析、多維尺度分析等多種研究方法，繪制了與教師專業學習共同體相關的文章的知識圖譜。通過對知識圖譜的分析可以發現，教師專業學習共同體的研究主要集中在教師專業發展、教師教育、共同體的建構等領域。

二、資料來源與研究方法

（一）資料來源

首先，在中國知網（CNKI）期刊庫上以“教師專業”和“學習共同體”為主題詞進行檢索，共查閱到與教師專業學習共同體研究有關的文獻775篇，查閱時間為2017年1月1日。然后，對查閱到的775篇文獻進行篩選，剔除與教師專業學習共同體研究無關的文章，如征稿啟事、報紙、會議通知等，且在檢索時設定來源期刊類別為核心期刊和中文社會科學引文索引（CSSCI）期刊，共檢索得到有效文獻312篇。

（二）研究方法

筆者主要采用共詞分析軟件BICOMB2.0和統計分析軟件SPSS20，進行教師專業學習共同體研究的熱點領域與發展趨勢的分析。具體操作步驟如下。第一，確定“教師專業”和“學習共同體”為關鍵詞，導出在中國知網檢索到的相關文獻的關鍵詞，使用BICOMB軟件進行統計，總計793個。第二，根據文章研究需要，抽取出和教師專業學習共同體研究相關的前23個詞頻大于等于4的關鍵詞為主要關鍵詞。第三，利用BICOMB軟件對最終確定的與研究主題相關的23個關鍵詞進行共詞分析，產生共詞矩陣。第四，將第三步建立的共詞矩陣導入SPSS20中，用樣本聚類法進行分析，得出關鍵詞聚類樹圖。第五，結合聚類結果，利用SPSS20對共詞矩陣進行多維尺度分析，繪制出教師專業學習共同體相關研究的知識圖譜。最后，結合聚類結果和知識圖譜內容對教師專業學習共同體的有關研究進行解釋和分析。

三、研究結果與分析

（一）關鍵詞詞頻統計與分析

統計得出總關鍵詞為793個，對標準化后的23個關鍵詞按頻次進行排序，部分排序結果見表1。

從表1可以看出，標準化后的23個關鍵詞呈現頻次為347次，占關鍵詞總頻次793次的43.76%，在關鍵詞樣本中占有一定貢獻率比重。其中，前6位關鍵詞出現頻次均大于等于8，它們依次為教師專業發展（82次）、學習共同體（74次）、專業發展（35次）、專業學習共同體（26次）、教師（23次）、專業成長（8次），其余17個關鍵詞出現頻次均大于等于4次。這一結果初步說明，教師專業學習共同體多以對教師專業發展與成長和學習共同體的發展研究為主。為揭示高頻關鍵詞之間的聯系與研究熱點領域等問題，還需通過知識圖譜分析做進一步的研究與探討。

（二）關鍵詞相異系數矩陣

為深入分析關鍵詞之間的關系，文章使用BICOME共詞分析軟件對提取出的23個高頻關鍵詞進行共詞分析，生成共詞矩陣。然后將該矩陣導入SPSS20，選取Ochiai系數①將其轉化為10×10的共詞相異矩陣②（見表2）。

根據BICOMB軟件，相異矩陣中的數值大小表明關鍵詞間的距離遠近，數值越接近1，表明關鍵詞的距離越遠；數值越接近0，表明關鍵詞間的距離越近，是研究的熱點。從表2可以看出，“教師專業發展”這一重要關鍵詞與其他高頻關鍵詞的共現文獻中，“專業發展”“教師”“專業成長”三個關鍵詞最接近0，又因為“教師”是我們研究的主體，所以教師的“專業發展”和“專業成長”是研究的熱點領域。教師培訓（0.042）、教師教育（0.042）、實踐性知識（0.042）等與教師專業發展密切相關。同時，專業學習共同體（0.087）、農村教師（0.126）、學習共同體（0.221）的密切程度較高。“利用矩陣進行共詞分析是對一組詞兩兩統計它們在同一篇文獻中出現的次數，以此為基礎對這些詞進行聚類分析，從而反映出這些詞之間的親疏關系，進而分析這些詞所代表的學科或主題的結構與變化”[5]。具體相關熱點領域的研究還需進一步通過系統聚類和多維尺度進行分析。

（三）關鍵詞聚類分析

為清晰明了地展現關鍵詞之間的關系，將表2中的關鍵詞相異系數矩陣導入SPSS20進行聚類分析，結果見圖1。

從圖1可以看出教師專業學習共同體相關文獻的關鍵詞被分為5類，它們的具體分布結果見表3。

可視化是將數據、信息、知識等內容轉換為圖形進行展示的一種方法，最早出現于計算機科學領域。“在教育技術領域，知識可視化指知識可視化視覺表征形式，與此相對應的是承載知識的圖解手段”[6]。為深入挖掘高頻詞之間的關系，將表2中的高頻關鍵詞相異矩陣導入SPSS20中進行聚類分析和多維尺度分析，以此為依據來探尋教師專業學習共同體研究的熱點和前沿。從圖1可以看出，教師專業學習共同體高頻關鍵詞可分為5個種類。種類1為教師專業學習共同體與教師專業發展研究。種類1可以劃分為2個子類：子類1為教師專業發展的研究，包含“教師專業共同體”“共同體”“教師專業發展”“教師學習共同體”“教師專業化”“教師學習”6個關鍵詞；子類2為農村教師的教師教育相關研究，包括“農村教師”“教師教育”2個關鍵詞。種類2為教師專業學習共同體與高校教師專業成長研究。種類2可以劃分為2個子類：子類1為高校教師的專業發展研究，包括“專業發展”“高校教師”“專業學習共同體”“教師發展”4個關鍵詞；子類2為基于教師專業成長的知識管理相關研究，包括“教師”“專業成長”“學習共同體”“知識管理”4個關鍵詞。種類3為教師專業學習共同體與教師合作的研究。種類3可以劃分為2個子類：子類1為教師實踐性知識的研究，包括“知識共享”“教師知識”“實踐性知識”“教師合作”4個關鍵詞；子類2為教師培訓的研究，包括“教師培訓”1個關鍵詞。種類4和種類5成為獨立的研究領域，分別為“教師專業標準”和“教師專業學習共同體”，教師專業標準在教師專業學習共同體的研究中占有重要地位。

（四）關鍵詞多維尺度分析

圖2中“各個小圓圈代表各個高頻關鍵詞所處的位置，圖中圓圈間距離越近，表明它們之間的關系越緊密；反之，則關系越疏遠。影響力最大的關鍵詞，其所表示的圓圈距離戰略坐標的中心點越近”。[7]

戰略坐標中，四個象限代表不同的研究現狀空間與趨勢。第一象限的教師專業共同體、專業學習共同體、教師教育、專業發展等距離較近，聯系緊密，處于研究網絡的中心地位，說明已有研究者對此進行了大量研究。第二象限的教師、教師發展、專業成長等分布比較松散，聯系不緊密，還需加強進一步研究，即將成為本領域研究的熱點。第三象限的實踐性知識、教師知識、知識共享等關鍵詞間聯系緊密，但它們在研究中尚處于邊緣地位。處于第四象限的教師學習相關研究成果數量較少，在整個研究中處于邊緣地位，尚未引起研究者的足夠重視，需要進一步加大此方面的研究力度。

從圖2可以看出，領域1的研究主題是教師專業學習共同體與教師專業發展的研究。關鍵詞主要集中在第一象限和第四象限，領域內“教師學習共同體”“教師專業化”的聚合度較高，距離關鍵詞“教師專業發展”“教師學習”較遠，聚合度較低，說明在教師專業學習共同體的建構過程中，對教師專業發展和教師學習的關注度不夠，還有待進一步觀察和探討。“農村教師”“教師專業共同體”“教師教育”“共同體”4個關鍵詞聚集在一起，說明在建構教師專業學習共同體及教育改革的過程中，要加強對農村教師的教育和培訓，為農村教師提供繼續學習的機會，幫助其建構專業學習共同體。“當前，農村教師專業學習共同體發展緩慢，無論在外部環境上，還是在農村教師的內在驅動上，都存在一些問題”[8]。要想解決這些問題，需要轉變農村教師的觀念，加強對其專業學習共同體的構建，從而有利于促進農村教師的專業發展。

領域2的研究主題是教師專業學習共同體與高校教師專業成長的研究。該領域的關鍵詞跨度較大，第一象限、第二象限和第三象限均有分布，內部結構比較松散，在整個研究領域中所占比重較大，較為重要。關鍵詞“專業發展”“專業學習共同體”“高校教師”“教師發展”和“專業成長”5個關鍵詞距離較近，說明關注高校教師的專業發展和專業成長是構建專業學習共同體的重要因素。“構建教師專業學習共同體是促進高校教師專業發展、保障高等教育改革順利進行的必由之路”[9]。這5個關鍵詞與關鍵詞“教師”距離較遠，因此在以后的研究中應加強對教師的研究。關鍵詞“知識管理”和“學習共同體”距離較近，說明在學習共同體建構的過程中，應加強對知識的管理。另外，這兩個關鍵詞與其他關鍵詞距離較遠，說明在教師專業學習共同體研究的過程中，知識管理尚處于邊緣地帶和融合階段，有待進一步研究。

領域3的研究主題是教師專業學習共同體與教師合作的相關研究。該領域內關鍵詞處于第三象限和第四象限，且主題領域內部分關鍵詞之間聯系緊密。“實踐性知識”“教師知識”“知識共享”3個關鍵詞聚集在一起，說明教師所擁有的實踐性知識和其知識之間的共享有利于促進教師專業學習共同體的建構。關鍵詞“教師培訓”距離3個關鍵詞較遠，說明在共同體的建構過程中，應加強對教師實踐性知識的培訓，重視實踐性知識和教師間的知識共享在共同體建構過程中的作用。這些關鍵詞都與“教師合作”距離較遠，說明教師專業學習共同體與教師合作的研究需要進一步加強。“教師合作不僅是一種工作方式、學習方式，也是現代教師素養的一種體現，善于合作是教師人文精神的重要組成部分”[10]。總之，在競爭日益激烈的國際背景下，加強教師間的合作已是大勢所趨。

領域4和領域5的關鍵詞位于第一象限和第二象限。“教師專業標準”“教師專業學習共同體”自成一個獨立的研究領域，說明教師專業標準在教師專業學習共同體的建構過程中具有重要作用，且在整個研究中占有非常重要的地位。

從圖2圍繞在戰略坐標軸的距離來看，“專業發展”“高校教師”“教師專業學習共同體”“教師專業標準”“教師合作”等處于戰略坐標的核心地位，說明高校教師的專業發展和學習共同體的建立是整個研究關注的重點，因此應加強高校教師之間的合作，共同致力于建構教師專業學習共同體。

四、結論與展望

通過對我國教師專業學習共同體研究熱點知識圖譜的分析，可以發現我國教師專業學習共同體研究主要圍繞上述五大領域展開。雖已取得一定成果，但在知識圖譜研究過程中反映出來的以下問題同樣值得關注。

首先，教師專業學習共同體的概念，興起于歐美國家，我國現階段的研究還處于譯介階段，沒有形成自己完整的理論體系。學者段曉明認為，“我國關于教師專業共同體的研究多是停留于對國外理論框架的借鑒，過于強調理性思辨，缺乏實證研究”[11]。但地域、文化背景等的差異要求新概念在引進的過程中本土化，加強基于中國學校組織特點的教師專業學習共同體的實踐研究才能真正促進我國教師專業學習共同體的建構。

其次，在教師專業學習共同體的研究中，實踐探索仍然不夠，教師專業學習共同體的構建困難重重。“專業學習共同體的具體實踐是一個相當復雜的過程，現實的蕪雜以及改革者本身的局限往往導致現實與理想發生脫節，致使變革的過程很容易變得負擔沉重、瑣碎和缺乏一致性。”[12]

最后，研究方法簡單。如前所述，從國內已有的研究文獻來看，對教師專業學習共同體的研究到目前為止大多還是集中在對其理論的譯介上，而對教師專業學習共同體的實踐探索、量化與質性研究仍顯不夠。“已有的研究成果大多是使用理論思辨的研究方法，對實證法、調查法等運用較少，缺乏多元研究方法的有力支撐。”[13]

要突破上述不足，我國教師專業學習共同體在以后的研究過程中應著重從以下三個方面入手。

第一，理論研究應本土化。在我國特有的學校環境和文化背景下，需要深入挖掘“專業學習共同體”這一概念的適用范圍，結合當下我國教師專業發展所面臨的困境，使“教師專業學習共同體”的建構促進教師的發展，最終實現真正的本土化。

第二，實踐研究應具體化。對教師專業學習共同體的研究不應只停留在理論的探索階段，具體的實踐研究也應落到實處。“當前學習共同體只是一個架構，要使之成為一個能夠推動教師及學校發展的批判性的平臺，形成學校文化，則還要進一步深入了解和把握其理論內涵，通過結合現實的時空場域和話語背景，深刻地領悟它生成的思想內核，才能在實踐中有效地加以培育和發展。”[14]

第三，研究方法應多元化。在研究的過程中，應根據實際需要，不斷完善研究方法體系。應根據教師專業學習共同體的差異性，注重使用質性研究與量化研究相結合的研究方法。

建構教師專業學習共同體不是一朝一夕就能完成的，它需要一個過程。“我們希望更多的研究者立足中國實際，挖掘教師專業學習共同體的本土化意涵和理論深度，推動形成符合中國社會和文化特點的教師專業學習共同體。”[15]

注釋：

①Ochiai系數即將共詞矩陣中的每個數字都除以與之相關的兩個詞頻次開方的乘積，用公式表示為：Ochiai系數=A、B兩詞出現的頻次/（A詞頻次的算術平方根×B詞頻次的算術平方根）。

②共生成23×23的相似矩陣，篇幅所限，故表2中只呈現出局部的10×10矩陣。

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