獨立學院視角下我國高校教育大數據研究脈絡可視化分析

張勝 趙玨

摘要：隨著大數據技術的蓬勃發展，對教育大數據的研究為高校教育改革發展提供了新的契機。文章以2012—2017年CNKI數據庫收錄的1406篇國內高校教育大數據研究論文為樣本，使用Tableau等工具設計繪制可視化視圖并進行多元智能統計分析，從年代分布、機構分布、研究熱點等方面分析國內高等教育大數據研究的現狀和脈絡，結合獨立學院的教育改革發展，提出完善和加強的建議。

關鍵詞：獨立學院;大數據;研究脈絡;可視化

中圖分類號：G40-034 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9324（2020）21-0001-03

一、引言

近十年來，大數據技術發展迅速，但對教育領域尤其是高等教育領域的應用研究還處于起步階段。2018年5月，《中國基礎教育大數據發展藍皮書（2016—2017）》明確提出了用數據推動教學以及教育大數據六大發展趨勢與面臨的五大挑戰。

我國教育大數據的運用存在的難題與挑戰主要集中在技術、應用和觀念三個層面。技術上，主要體現在大數據挖掘的四個環節中，即數據收集、存儲、處理和可視化呈現[1-3]。應用上，人才缺乏是短板，人才合作是關鍵[4]。觀念上，大數據意識與觀念淡漠，數據公開與共享缺乏政策引導和法律保障。解決教育管理者的數據素養與能力問題成為當務之急[5]。

本文以中國知識基礎設施工程中國知網（CNKI）為信息源，數據來源時間為2012年1月—2017年12月，一共檢索到文獻1406篇。運用文獻計量學研究方法和可視分析方法，對其中關于大數據應用于高校教育中的文獻數據進行統計對比分析，并通過可視化方法分析我國高校教育大數據技術發展以來的歷史脈絡、熱點方向等，希望為我國高校教育大數據技術研究，尤其是獨立學院教育大數據研究提供參考和借鑒。

二、可視化分析

（一）研究年代分布

通過對1406篇文獻按照年份進行統計和分析，形成如圖1的柱形圖。

可以看出，2012年是大數據元年，大數據各方面的研究開始起步，針對教育行業的文章數量并不多，2012年至2014年年產文獻量呈現緩慢增長的態勢，屬于萌芽期。到2015年，教育大數據方面的文章增長迅速，呈現出快速增長的趨勢。究其原因，從2015年開始，我國教育工作者開始重視教育大數據的作用，通過對教育大數據研究來指導實踐活動。所以《中國基礎教育大數據發展藍皮書（2014—2015）》中認為，2015年是我國教育大數據發展的元年。從2015年開始，教育大數據方面的文章會進入穩定的發展階段。

（二）研究機構地域分布

通過對主要研究力量在地圖上進行標注，可以發現研究機構非常多，不利于分析研究，為了清晰地突出主要研究對象，我們對機構進行了篩選，去除了文獻≤3篇的對象。從地圖上可以看出文章出產量前5位的單位有電子科技大學、武漢大學、中國礦業大學、西南大學、福建師范大學等，而影響力大的單位有電子科技大學、廈門大學、西南大學、華東師范大學、廣西師范大學、武漢大學等。電子科技大學主要研究學生管理和思想政治工作，武漢大學研究較廣，從圖書服務、人才培養到思想政治方面均有涉及，中國礦業大學在預算管理和英語教學評價方面獨樹一幟，西南大學在教育質量和教育改革方面研究成績突出，廈門大學在高等教育的影響、發展趨勢和挑戰等方面做出了較全面的概括。

（三）研究熱點分布

按照每兩年一個階段，將2012—2017年分三個階段繪制出關鍵字文字云。從圖2可以發現，應用研究主題的主要焦點一直集中在高校圖書館和思想政治教育工作，在三個階段中均有明顯的體現，隨著時間的推進，研究的范圍不斷擴大，研究的內容不斷深入。

研究內容方面，第一階段高校圖書館最為突出，然后是思想政治教育、智慧校園方面，而人才培養和教學這兩個關鍵字涵蓋面較大，從全局方面闡述大數據的作用，總體來說，研究范圍較窄，停留在大數據概念上較多，實際應用少。在第二階段增加了教學改革（如：英語教學、翻轉課堂等）、高校管理（檔案管理、學生管理、教學管理）、學科服務、個性化服務等內容，研究范圍明顯擴大，研究深度不斷增加。第三個階段增加了教學模式、財務管理、信息管理三個重要方面。領域不斷細化、升級和多樣化。

而研究技術方面，第一階段從頂層設計提及云計算與信息服務，第二階段重在數據挖掘、數據分析等大數據技術，第三階段更加強調的是大數據思維、數據素養，從外部技術向人內在的認知轉化。新技術不斷被開發和應用，從理論向實踐轉化。

應對思路方面，第一階段關鍵詞為挑戰，教育者發現了大數據，提出了大數據時代帶來的新挑戰。第二階段關鍵詞為改革、創新、策略，為了適應大數據時代而要進行一系列適應性的改變，就是改革和創新。第三階段關鍵詞為對策、應用、路徑、機遇，表示教育工作者已經找到了大數據時代的落腳點，要將大數據應用到高校教育管理中，為教育管理服務。整體的思路是從遇到問題、分析問題，到解決問題，最終深化應用。

圖3繪制了2012—2017年關鍵字共現網絡，共現網絡利用文獻中名詞短語共同出現的情況來確定該文獻集所代表學科中各主題之間的關系。網絡內節點的大小表示關鍵字出現的次數，節點之間連接粗細可反映主題內容的親疏關系。圖3展示了所有文獻主題的親疏情況，聚類數為3。從圖中可以發現，大數據與高校聯系緊密，應用方向集中在圖書館、思想政治教育、學生管理、教學改革、教學模式、信息服務，應用的主要方法是信息化和數據挖掘，應對的手段是創新、挑戰和對策。其中右下角有一個藍色的節點—智慧校園，智慧校園經歷了校園信息化、數字校園的階段，是大數據應用在校園里最好的體現方式，強調大數據環境下如何提升智能服務能力，包括智慧教育、智慧學習、智慧環境和智慧服務等，涵蓋了教育管理的各方面。

（四）獨立學院大數據研究分析

獨立學院教育大數據相關研究文獻也是從2012年開始，但是研究文章數量很少，截至本文檢索時，一共61篇。

圖4繪制了獨立學院教育大數據研究文獻關鍵字共現網絡，從圖中可以發現，與圖3略有差異。獨立學院與大數據聯系緊密，因為獨立學院特有的教學管理需求，應用方向也以教學效果、教學改革、人才培養為主，而高校圖書館需求相對弱化。

三、研究結論與啟示

教育大數據并非單純描繪教育數據量巨大的概念，尤其重要的是，立足于大量數據深度挖掘與科學分析背后的隱含關系與價值，對教育大數據的研究在本質上已經轉化為一種新的思維方式、一種新的技術、一種新的解決問題的方式[6]。從目前的發展來看，運用大數據推動高校教育管理尤其是獨立學院教育管理，還需加強研究的廣度和深度。特別是獨立學院大數據研究，更應該積極推進共享平臺，降低技術難度。未來高校教育研究應以大數據技術為工具，尋找教與學現象背后的內在聯系，為教育改革和決策提供最精準的支撐服務。建立有效的資源共享機制，通過多種途徑匯聚教學、研究和管理數據，構建使用簡單、自助服務式、可視化的技術平臺，才能更好地推動大數據技術在高等教學領域中的普及和應用。

參考文獻：

[1]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013，（04）：47-49.

[2]徐鵬，王以寧，劉艷華，等.大數據視角分析學習變革—美國《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告解讀及啟示[J].遠程教育雜志，2013，31（06）：11-17.

[3]王法玉，閆小芹，王勁松.大數據時代下的教育管理信息化建設實踐與探索[J].中國教育信息化，2016，（01）：46-48.

[4]桑新民，謝陽斌，楊滿福.“慕課”潮流對大學影響的深層解讀與未來展望[J].中國高等教育，2014，（Z1）：12-15.

[5]周湘林.大數據時代的教育管理變革[J].中國教育學刊，2014，（10）：25-30.

[6]金陵.大數據與信息化教學變革[J].中國電化教育， 2013， （10）：8-13.

Abstract： With the rapid development of big data technology， the study of educational big data provides a new opportunity for the reform and development of higher education. In this paper， 1406 education big data research papers of Chinese universities including CNKI database from 2012 to 2017 are taken as samples. Tableau and other tools are used to design and draw visual views and conduct multi-intelligent statistical analysis. From the aspects of chronological distribution， institutional distribution， and research hotspots， the current situation and trends of Chinese higher education big data research are drawn. Finally， Combined with the development of educational research in independent colleges， suggestions for improvement and strengthening are put forward.?

Key words： independent colleges; big data; research context; visualization