基于CiteSpace的國內自我調節學習研究知識圖譜可視化分析

陳倩楠，錢志剛，王貝貝，金桂芳，張雪茹

（1.蚌埠醫學院，安徽蚌埠，233000；2.安徽省太和縣中醫院，安徽太和，236600）

自我調節學習指學習者從制定目標到完成目標的一系列自我調節行為的過程，這一過程包括建立目標、實施計劃、應用策略、自我監控與評估等諸多要素［1］。近年來，自我調節學習研究的文獻發文量整體呈上升趨勢，通過檢索數據庫的方式已經不能滿足及時了解學科最新動態的需求，需要一種新的、客觀性、科學性方法了解學科的最新進展。科學知識圖譜定義為以知識為對象，以文獻計量學、情報學、科學學、網絡分析學等為理論基礎，運用信息可視化技術揭示科學知識的發展進程與結構關系的知識圖譜［2］。CiteSpace軟件［3］是由國際著名的美國德雷塞爾大學計算機與情報專業陳超美教授依據Java語言開發用于分析動態、多元、分時復雜網絡的可視化工具。通過將時間劃分為均勻的片段，在每個時間段中形成共現網絡，許多網絡合并將某個領域研究的規律、結構、分布情況通過形成整體的可視化網絡以知識圖譜的方式直觀呈現出來，為挖掘某領域研究的熱點和前沿信息提供參考，該軟件是近年來文獻計量與可視化分析最具有影響力的軟件之一［4］。本研究基于CiteSpace軟件對中國知網中自我調節學習相關研究文獻進行分析，梳理該領域的研究現狀、熱點、前沿，以期為護理工作者及科研者開展研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 數據來源

以中國知網為文獻統計來源，檢索時間2021年5月2日，檢索式：“發表時間=1994年1月1日—2021年5月1日，主題詞=自我調節學習”，知網檢索到773條記錄。為保證獲取資料的可靠性和科學性，2名研究者分別進行文獻篩選和查重，手動刪除研究推介、專題策劃、研究要點、會議通知等無法反映刊文信息的記錄，并交叉核對所納文獻，對有分歧文獻進行討論分析，最終獲得有效記錄627條。

1.2 研究方法

本研究將符合檢索條件的627條記錄以Refworks格式導出，分別以“download_.txt”進行命名，在“C盤”中建立“input、output、data、project”文件夾，對中國知網中導出的627條記錄保存至“input”文件夾中，以CiteSpaceV軟件內置功能對數據進行格式轉換保存到“output”文件夾中，再把“output”文件夾中的數據復制到“data”文件夾中。選定project及data路徑后，設置時間跨度為1994年1月1日—2021年5月1日；時間切片設為5；術語來源設置為默認全選狀態；每個節點閾值TopN設為50項數據；算法選擇最小生成樹算法；以關鍵詞為節點進行分析是剪裁方式設置為“尋徑網絡和剪裁合并網絡”，以作者和機構為節點是不進行網絡剪裁；最后分別以關鍵詞、作者、機構為網絡節點進行可視化分析。可視化知識圖譜中，節點直徑大小和發文量頻次呈正比，節點圓圈寬度與對應不同年份發文量呈正比，節點連線表示共現情況，連線粗細與共現頻次呈正比［5-7］。

2 結果

2.1 文獻發文量分析

對納入的627篇文獻按時間進行分布（2021年發文量僅統計到5月1日）。結果如圖1所示，發文量整體呈上升趨勢，平均每年發文量23.22篇；雖然2005年、2010年、2012年、2014年、2015年，2019年發文量較前后時間發文量降低，但發文量較開始時間仍較高，文獻于2020年達到峰值64篇，期刊論文于2020年達到峰值43篇，碩博論文于2018年達到峰值32篇。

圖1 文獻發文量

2.2 文獻作者分析

應用CiteSpace軟件對文獻作者進行共現分析，繪制作者合作關系圖譜如圖2所示：節點有191個，連線89條，網絡密度0.0049。其中方平（首都師范大學）發文量最多為9篇，發文量≥5篇的作者共有方平（9篇）、劉儒德（北京師范大學）（8篇）、周國韜（東北師范大學）（7篇）、李愛萍（北京大學）（6篇）、張先庚（成都醫學院）（5篇）、趙蔚（東北師范大學）（5篇）、路海東（東北師范大學）（5篇），7人共發文45篇。由作者共現知識圖譜可知，本研究領域未形成廣泛聯系的作者合作網絡，整體松散，雖形成了幾個合作團隊，但不同團隊間合作較微縮。團隊內合作緊密如方平、宋娟、蘇丹之間，王紅艷、張夏夢、張先庚之間連線較粗，說明合作次數較多；此外圖譜中散落節點較多，說明大部分學者進行獨立研究。應用CiteSpace軟件中突現詞檢測分析，發現突現強度最高的是陳雨萍為4.93，在1994年至2005年發文量較高，李愛萍為近年來突現度最高的作者，突現強度為3.59，在2017年至2018年發文量較高。然而，所有作者中心度均為0，說明作者間的合作強度有待加強。

圖2 文獻作者共現分析知識圖譜

2.3 文獻機構分析

科研機構對提升國家科研水平創新性方面具有至關重要作用［8］，通過對不同科研機構發表論文量進行分析，可以了解自我調節學習研究領域中研究力量的分布。對納入的627篇文獻所屬機構進行共現分析，繪制機構共現知識圖譜如圖3所示：節點有163個，連線43條，網絡密度0.0033。通過圖譜可知，對自我調節學習的研究機構以師范高校為主，發文量最高的機構為北京大學對外漢語教育學院（8篇），緊隨其后的是北京師范大學心理學院（7篇）、四川護理職業學院（6篇）、東北師范大學教育科學學院（5篇）、華東師范大學心理與認知科學學院（4篇）。由圖可知機構間有合作如華東師范大學心理與認知科學學院、天津師范大學心理與行為研究院、首都師范大學教育學院之間，四川護理職業學院、成都醫學院四川養老與老年健康協同創新中心、成都中醫藥大學護理學院之間。然而，機構的中心度均為0，說明機構合作強度不夠。

圖3 文獻機構共現分析知識圖譜

2.4 關鍵詞分析

2.4.1 關鍵詞共現分析：關鍵詞是文章的精髓，是文獻主題和核心內容的高度概括，基于關鍵詞共現和聚類可視化分析能夠敏銳、直接地反映出研究主題熱點和發展趨勢［9-11］。節點中心度是衡量節點在網絡中信息交流能力的重要指標，中心度越大說明某關鍵詞在該領域中與各個主題的關聯性越強［12］。以關鍵詞為節點進行共現可視化分析得到前20個高頻關鍵詞如表1所示，其中中心度＞0.1的關鍵詞有12個。

表1 文獻高頻關鍵詞

2.4.2 關鍵詞聚類分析：在關鍵詞共現基礎上進行聚類分析得到關鍵詞聚類知識圖譜：節點有310個，連線543條，網絡密度0.0113。共有11個聚類：“#0 自我調節學習”、“#1 自我調節”、“#2 學習策略”、“#3學業拖延”、“#4元認知”、“#5自我效能感”、“#6 學業成就”、“#7 大學生”、“#8mooc”、“#9學習能力”、“#10影響因素”。CiteSpace提供了模塊值（Q值）和平均輪廓值（S值）作為衡量圖譜繪制效果的依據，一般認為Q值＞0.3說明聚類結構顯著，S值＞0.5說明聚類結果合理，S值＞0.7說明聚類結果具有較高的可信度［13-15］。本研究中Q值為0.728，S值為0.9033，說明聚類成員一致性程度較高，結果合理。由關鍵詞共現及聚類可知，自我調節學習研究熱點主題主要為：從自我調節學習現況調查及相關性分析到基于自我調節學習理論進行教學模式改革研究，最后到自我調節學習的干預研究。

2.4.3 關鍵詞突現分析：突現詞為某段時間內通過關鍵詞頻次變化將突然大量出現的詞探索出來，較單獨研究關鍵詞出現頻次而言，關鍵詞突現詞能有效反映研究的前沿和趨勢［16-17］。關鍵詞突現得到63個突現詞，表2為突現至今的14個突現詞。對63個突現詞進行總結和文獻回顧可知：從1999年開始大量研究自我調節學習與成就目標、自我效能感、歸因的相關性研究并持續到2008年，研究對象主要為初中生；1999年至2003年大量研究自我調節學習與元認知、時間壓力、學習動機、學習自主性相關方面研究，查閱文獻可知研究對象主要為大學生；2014年至2018年開始大量研究在線學習中自我調節學習相關研究，研究對象主要為高中生，大學生次之；2019年至2021年主要研究通過干預措施提高學生在線學習的自我調節學習能力，研究對象以高中生為主、大學生次之，干預研究熱點持續至今，研究方向已成為主流，研究內容逐步深入，有望成為未來的研究前沿。

表2 文獻關鍵詞突現分析表

3 討論

本研究依據CiteSpace軟件對中文數據庫中主題詞為“自我調節學習”相關文依據文獻作者、機構、關鍵詞進行可視化分析，并繪制相關圖譜。

3.1 尚未形成大范圍合作群，且地域發文量差異大

在學術研究和臨床工作中，團隊合作不僅對護理學的發展有重要意義，還對學術研究具有優勢互補作用［18］，加強團隊合作能進一步提升自我調節學習的廣度和深度。通過對文獻作者、機構進行可視化分析可知作者中心度為0，機構中心度為0，獨立研究機構較多，說明作者間及機構間的合作有待進一步加強。研究機構以師范類高校為主，研究對象主要為學生，一方面對自我調節學習的研究適用人群主要為學生；另一方面對自我調節學習的相關研究需要具有一定的專業知識和科研水平，高校研究者符合以上條件。從發文機構地區分布可知，發文前5名的機構中有2所來自北京地區，1所來自上海地區，刊文地區分布不均勻，存在地域性。原因可能為經濟發達地區對科研重視程度較高，具有較高的學術水平。為加強自我調節學習相關研究的科研成果產出，一方面不同機構間及不同地區機構間應加強合作相互促進交流；另一方面應加強心理學和醫學、社會學、教育學、公共衛生管理等學科進行更大范圍的交叉合作，在不同學科基礎上構建出新的理論和知識，不斷豐富自我調節學習理論內容。

3.2 熱點分析

聚類“#0自我調節學習”、“#1自我調節”、“#3學業拖延”、“#7 大學生”、“#8mooc”、“#9 學習能力”、“#10影響因素”顯示，自我調節學習在學習中的研究越來越多，特別是在線學習自我調節學習的干預研究。隨著國家深入推進《教育信息化“十三五”規劃》的政策［19］，我國教育理念、教學資源和教學方式等都已發生巨大變化，學校發展并利用現代化技術實現智能化教學，在線學習已成為重要的學習方式，據統計我國慕課數量和應用規模已達到世界第一［20］。由于在線學習具有自主性、不易掌控性、開放性等特點更需要學習者對自我學習過程進行管理和調節，擁有自我調節學習能力和策略是保證在線學習效果的重要前提［21］。如何提升大學生的在線自我調節學習水平、對其自我調節學習過程進行干預是在線學習研究需要重點關注的議題，對在線學習自我調節學習的干預研究，對理解自我調節學習的本質具有重要的理論價值，對干預理論和方法的擴展有重要意義，對指導和改進在線課程的教學設計具有重要的現實意義［22］。

聚類“#2學習策略”、“#6學業成就”、“#8mooc”顯示基于mooc、混合式教學、傳統教學對自我調節學習進行研究，自我調節學習在基于教學中發揮著重要的作用，也就意味著這種教學需要更加關注學習者層面的自我調節學習因素，良好的自我調節學習可以幫助學生形成良好的學習習慣。

聚類“#3學業拖延”、“#4元認知”、“#5自我效能感”顯示自我調節學習與知識水平、學業拖延、自我調節學習效能感、學業情緒、學習效率、父母教養方式、學習倦怠、感知教師情感支持、學業情緒、學習效率、父母教養方式、課堂教學、學業自我效能感等相關性研究。

在當前的自我調節學習研究領域中，傳統的綜述總結方式難以將研究結果形象直觀的展現出來。本研究采用CiteSpace軟件通過分析關鍵詞、作者、機構得到可視化知識圖譜，結合文獻回顧形式分析研究熱點和前沿。由于萬方、維普數據庫數據導出格式限制，未對維普和萬方數據庫中相關文獻進行分析，雖然中國知網數據庫作為中國最大的全文數據庫，但僅對中國知網進行查詢，文獻的查全率在一定程度上可能受到影響。關鍵詞分析發現自我調節學習和醫學交叉研究不多，建議醫學研究者應加大自我調節學習理論在醫學生中的應用。

利益沖突聲明：作者聲明本文無利益沖突