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基于文獻的網絡學習行為研究的熱點分析

2020-04-21 13:39:10趙倩
新教育時代·學生版 2020年2期

趙倩

摘 要:基于“互聯網+教育”的背景下網絡學習越來越受到人們的重視,關于網絡學習行為的研究也變得重要,本文采用文獻分析法,從文獻發表年份、高被引文獻對核心期刊刊載的網絡學習行為相關文獻進行分析,旨在揭示我國網絡學習行為的研究趨勢和研究熱點,以期為研究者了解我國網絡學習行為的發展動態、熱點研究領域提供參考與借鑒。

關鍵詞:網絡學習行為 文獻分析法 研究熱點

互聯網和移動終端的普及為網絡學習提供了便利的條件,網絡學習行為作為網絡學習的重要內容,研究者已經展開了不同層次的網絡學習行為研究。為了更好地了解我國網絡學習行為研究的發展趨勢和研究熱點,本文對核心期刊發表的相關文獻進行梳理,以期為后續研究提供些許有益參考。

一、研究樣本

本研究以中國知網CNKI學術期刊全文數據庫為樣本來源,以“學習行為”并含“在線”或“網絡”或“遠程”為篇名,文獻來源選中“核心期刊”和“CSSCI”,檢索日期為2019年10月20日,檢索獲得文獻119篇,剔除無效文獻2篇,剩余有效樣本117篇。研究采用文獻分析法,從文獻發表年份、高被引文獻對我國網絡學習行為的研究趨勢和熱點進行分析。

二、研究趨勢分析

從圖1中可以看出,2012年,網絡學習行為研究的文獻數量出現大幅增長,經過一段時間的發展后,目前網絡學習行為研究的熱度仍然很高。出現這種現象可能源于政策的導向作用,2010年7月,發布《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010—2020年)》,我國網絡教育迅速發展,因此網絡學習行為相關研究受到研究者的廣泛關注。

三、研究熱點分析

高被引文獻能夠反映該領域的熱點問題,在此部分,筆者將對高被引文獻的內容特點進行分析。為了避免新近發表的文獻引用頻次相對較低對本研究造成影響,將從不同時間跨度間(2002-2010,2011-2019)分析高被引文獻,以揭示研究主題的變化趨勢。將不同時間跨度的文章并按被引頻次降序排列,選取被引頻次前5名,共獲得10篇高被引文獻。

2002至2010年間,我國網絡學習行為研究領域主要關注網絡學習行為的基礎理論、學習者網絡學習行為特征、網絡學習行為的影響因素、網絡學習行為的監控四個研究主題。2011至2019年間,主要關注網絡學習行為的影響因素、網絡學習行為分析模型、學習者網絡學習行為特征三個研究主題。

就研究主題而言,從整體態勢上,學習者網絡學習行為特征、網絡學習行為的影響因素一直是網絡學習行為研究領域重點聚焦的問題。學習者網絡學習行為特征研究主要通過兩種方式展開,第一種是通過問卷調查的方法了解學習者網絡學習條件、網絡學習時間、資源的利用情況、學習態度等,利用SPSS和Excel進行數據的統計分析。如徐紅彩通過問卷調查在校大學生網絡學習條件、網絡學習偏好等內容,探討影響大學生網絡學習行為的主要因素,并提出相應的對策。[1]第二種是通過提取學習平臺web日志和后臺數據庫數據,使用數據挖掘的方法分析學習者網絡學習行為。例如傅鋼善等人以數據庫數據作為網絡學習行為特征數據來源,采用數據挖掘方法與統計學方法進行分析,并探討了網絡學習行為特征與學習效果的關系。[2]網絡學習行為的影響因素研究一般在一定的理論基礎上建立模型,并應用結構方程模型方法驗證模型的有效性。楊麗娜等人依據理性行為理論、計劃行為理論和技術接受模型建立了網絡學習行為發生的前因模型,分析了影響網絡學習者學習行為發生的因素,以實證的方式測量了該模型的解釋能力[3]

就研究主題而言,隨著時間的推移,網絡學習行為研究主題呈現由關注理論研究向實踐研究轉變的趨勢,且關于網絡學習行為的分析模型成為當前研究的熱點。網絡學習行為的基礎理論研究主要是探討網絡學習行為的內涵、特征、理論基礎以及構建網絡學習行為模型,彭文輝等人界定了網絡學習行為的概念,提出了網絡學習行為的一個多維度和多層次的模型。[4]胡藝齡等人探討學習者的在線學習行為的建模機制,建立了數據、機制、結果三層次學習行為分析模型,并從網絡挖掘的角度對學習數據進行分類與解析。[5]

四、研究結論與啟示

通過對有關網絡學習行為研究的統計與分析,可以發現,我國網絡學習行為的研究總體上呈現上升趨勢,接下來會有更多關于網絡學習行為的研究開展,基于前文的分析,就未來如何開展網絡學習行為研究提出幾點思考與建議:

(1)當前關于網絡學習行為的研究內容廣范,但往往不夠深入,關于網絡學習行為研究的體系需要更多研究者不斷完善。研究者不斷提出新的網絡學習行為模型,往往不具有普適性,應將這些模型整合起來以支持研究的深入開展。如何將網絡學習行為的研究結論應用于教學過程的研究,是改善網絡教學的一個突破口,應加強此方面的研究。

(2)關于網絡學習行為的研究方法,多數學者通過問卷調查發現網絡學習行為的問題,這樣得出的結果也過于單一,應該對網絡學習行為分析采用多樣的方法。目前,研究者比較關注數據挖掘技術以及學習分析技術在網絡學習行為研究中的應用,此方面的研究可以有效發現在線學習數據集中隱含的關系和學習規律,是深入研究網絡學習行為的重要手段。

參考文獻

[1]徐紅彩.在校大學生網絡學習行為的調查與研究[J].電化教育研究,2005(06):61-63+73.

[2]傅鋼善,王改花.基于數據挖掘的網絡學習行為與學習效果研究[J].電化教育研究,2014,35(09):53-57.

[3]楊麗娜,顏志軍.信息技術采納視角下的網絡學習行為實證研究[J].中國遠程教育,2011(04):36-40.

[4]彭文輝,楊宗凱,黃克斌.網絡學習行為分析及其模型研究[J].中國電化教育,2006(10):31-35.

[5]胡藝齡,顧小清,趙春.在線學習行為分析建模及挖掘[J].開放教育研究,2014,20(02):102-110.

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