基于CiteSpace的國際智慧學習環境研究主題計量分析

徐新斐 鄧國民

貴州師范大學教育學院 貴陽 550025

1 引言

近年來，技術改變著各個領域。學習環境也在此社會大背景下發生改變，智慧學習環境研究成為研究熱點。它強調以學習者為中心、以技術為支持，并依據學習者特征提供學習資源，記錄評估學習結果，從而幫助教師分析學習者學習情況，采取針對性的教學措施。這促進了教師和學生進一步的交流與溝通，也有利于教師根據學習者具體情況進行個性化教學。智慧學習環境發展到現在，人工智能對智慧學習環境提出了進一步要求，新一代的“數字土著”“數字原住民”對學習環境也有著更高的標準和要求。目前，對國際智慧學習環境領域的現狀和發展脈絡進行梳理的文獻較少。因此本文使用CiteSpace工具對國際智慧學習環境領域研究主題發展主線和現狀進行梳理，以便直觀地展示智慧學習環境的進展和熱點。這對于研究人工智能技術下智慧學習環境構建，進一步完善智慧學習環境這一領域的相關研究實踐提供了一定的參考。

2 研究方法

本研究于2021年7月從綜合性學術資源數據庫Web of Science核心數據庫中進行數據檢索，確定檢索式為：TS=（smart or intelligent AND“learning environment” or “classroom”），檢索得到402篇文獻，將文獻按“全記錄與引用的參考文獻”記錄內容導出，并使用陳超美博士開發的可視化分析工具CiteSpace軟件進行分析。節點類型根據具體情況依次設定為被引文獻、機構、作者、關鍵詞等，通過共現和共被引來了解國際智慧學習環境研究領域的被引文獻情況、機構分布和作者分布等。通過統計圖上年輪等形式直觀地展示出研究領域的經典文獻和演進路線，揭示研究領域的研究熱點、發展趨勢。

3 智慧學習環境研究文獻知識圖譜分析

3.1 發文量分析

發文量和引文數可以反映一定時期研究領域的進展。如圖1可知，智慧學習環境領域在1968年出現了第一篇文獻，此后便一直處于停滯的狀態。20世紀末該領域文獻數量才開始逐漸上升，這是因為美國前副總統戈爾提出了“數字地球”等概念，而后人們開始提出數字學習環境概念。但是研究剛剛起步，文獻數量較少。在進入2010年后，文獻數量和引文數逐漸增長，每年出版的文獻數在10篇以上，每年引文數在50篇以上。在2018年文獻數量超過55篇，2019年引文數超過350篇，這表明該領域受到學界的關注和重視。

圖1 智慧學習環境研究歷年出版文獻數及引文數

3.2 重要文獻分析

通過文獻被引情況可以更好地了解某一時期研究熱點，所以利用CiteSpace軟件對收集的文獻進行共被引分析（Cited Reference）。時間閾值設置為2011-2020年，時間區間設置為1年，得到智慧學習環境研究共被引分析圖，圖2中用圓形節點表示一篇文獻，如果結點大則文獻被引次數多，結點小則文獻被引次數少，結點以年輪的形式表現，顏色代表年份，年輪厚度代表被引頻次，節點外的深色包圍圈代表文獻的中心性高，說明它們在研究發展的進程中具有關鍵的作用，中間深色的填充代表文獻的突發性強，在某一時段引用量突然升高，說明這一時段的熱點和研究方向發生轉變[1]。

圖2 智慧學習環境研究共被引文獻

3.2.1 高引文獻分析

結合結點大小和中心性，我們可以發現該領域被引次數最多的文獻。文獻的被引用次數多表明文獻的研究結論得到學界的普遍關注和認可。表1列舉了被引用次數排名前五的文獻，下面就對這些研究逐一介紹。

表1 智慧學習環境研究高引文獻表

J. Aguilar等[2]在文中構建了一個多代理系統的智慧教室并說明了智慧教室的不同組成部分及其屬性，同時他們提出了兩種類型的代理框架，一種用于表征軟件組件，另一種用于定義硬件組件，最后給出了這兩個框架在智能教室的設備和軟件中的應用示例。

G. J. Hwang等[3]從情境感知和泛在學習的角度提出了智慧學習環境的定義，他認為智慧學習環境是技術支持的學習環境，可以根據學習者的不同需求在正確的時間提供正確的支持。因此他提出了智慧學習環境的標準和一個框架來解決智慧學習環境的設計開發相關問題。最后，他提出了智慧學習環境的挑戰：研究人員可能會對智慧學習環境提出新的教學想法、利用新興技術提出新的智慧學習環境框架，技術應用在教育中的倫理問題。

M. Sanchez[4]在文中詳細介紹了一種用于智慧學習環境的基于云學習的反應中間件AMICL的體系結構，并且詳細論述了使云計算管理過程成為現實的的組件，同時還提供了利用這個中間件在云端提供學習分析服務的例子。結果表明，學生的數據和學習環境數據都得到了處理，學生的學習過程得到進一步優化。

M. Sanchez等[5]在文中提出一個新概念IECL，即IE(Intelligent Environment，智慧環境)for C-learning（Cloud-Learning，云學習），就是將云資源中可以利用的教育資源和智慧環境中的對象相結合，從而實現學習適應學生學習風格。然后論述了IECL的多層次體系結構，為了展示IECL體系結構的性能，作者在智慧教室中對其應用進行了研究，并提出未來的工作方向主要是實現IECL的模型。作者認為IECL將會為學習帶來巨大的好處，智慧學習環境會確定用戶何時使用這些云學習資源，從而適應學生的學習風格。

Z. T. Zhu等[6]討論了智慧教育的定義，并且提出了智慧教學法的四層框架，分別是基于班級的差異化教學、基于小組的協作學習、基于個人的個性化學習、基于大眾的生成性學習。同時，還提出了智慧學習環境10個關鍵功能和智慧學習的3層架構。最后列舉了智慧教育所帶來的好處和面臨的挑戰，指出了智慧城市和智慧教育系統之間互聯互通的學習服務與體驗是未來研究重點。

3.2.2 突現引文分析

突現引用是指某一時期引用率突然變高或者變低，以此表示這一主題突然受歡迎或者突然被冷落，突現性較強的文獻在研究熱點的變化方面扮演著重要作用。

如表2所示，2015-2016年P. Mikulecky等人的文獻引用量突現。其文章基于已有的智慧辦公室等智慧工作場所研究成果，探明在泛在學習和上下文感知的領域中研發的最新技術狀況，最后，重點介紹了在智慧工作場所領域的研究成果對開發新技術和用于學習的智慧學習環境的可能性[7]。說明這一時期在智慧工作場所中開發智慧學習環境受到關注。

表2 智慧學習環境研究突現引文表

2016-2018年 J. Aguilar等[2]和 M. Sanchez等[4]的文獻引用量突現，前者主要構建了一個智慧教室，同時提出了兩種類型的代理框架。后者提出一個新概念IECL，即其將云資源中可以利用的教育資源和智慧環境中的對象相結合，從而實現學習適應學生學習風格。說明這一時期作為智慧學習環境重要研究方向的智慧教室的構建受到人們的關注，同時學者們提出不同的將各種新興技術與智慧學習環境相融合的構想以便于更好促進學生的學習。

3.2.3 高中介中心性引文分析

高中介中心性的文獻結點可以銜接不同聚類，使研究人員更清晰地發現不同的聚類[8]。如表3所示，G. J. Hwang等[3]的中介中心性最高（0.18），他從情境感知泛在學習的角度介紹了智能學習環境的定義和標準，還提出了一個框架來解決智能學習環境的設計和開發問題。P.Mikulecky等[7]基于已有的智慧辦公室等智慧工作場所研究成果，探明在泛在學習和上下文感知的領域中最新技術狀況，并且重點介紹了在智慧工作場所領域的研究成果對開發新技術和用于學習的智慧學習環境的可能性。J. Aguilar等[9]在書中回顧了基于代理的工業自動化領域中的研究、調查和結果，以及支持這些研究的理論基礎。同時提出了3種基于代理的計算模型，這些模型負責任何工業自動化過程中的3個重要任務：控制、監督和計劃。據此，提出了3種“多代理系統”。Y. L. Kim等[10]學者提出了一個基于情感感應、深度學習的情緒識別和實時移動云計算的組件組成的智能教室系統。這個系統能夠通過對非言語行為（例如手勢）進行實時調整或修正，從而向老師提出實時建議。但是這個系統仍然存在挑戰，挑戰在于：將這些技術集成到整體系統設計中；它們的算法適應性允許實時執行；量化用于算法的有效教育變量。R. Koper等[11]為了滿足“更好和更快地學習”的要求，提出了人類學習接口（Human Learning Interface, HLI）的思想，即人類與外界接觸的與學習相關的交互機制集，可用于控制、刺激和學習并促進他們的學習過程。同時認為分析HLI有助于開發有效的智能學習環境條件。

表3 智慧學習環境研究高中介中心性引文表

通過重要文獻共被引分析，本文發掘出智慧學習環境領域具有影響力的英文文獻、代表研究熱點轉變的文獻和具有銜接作用的文獻，從而揭示出智慧學習環境領域研究發展的起源、發展脈絡和重要研究領域。智慧學習環境源于技術發展下學習環境的改變，傳統學習環境已經無法滿足現代“數字土著”的多樣化需求，需要更新學習環境使學生學習更加高效便捷。在研究剛剛起步階段，G. J. Hwang、R. Koper等學者注重從宏觀層面對智慧學習環境的定義、特征等從不同角度進行界定，并提出了不同的智慧學習環境框架設計想法。但是隨著信息技術和社會的發展，學者們開始轉向物理環境智能化應用，即將新興技術應用于學習環境，以促進智慧學習環境的完善和發展，J. Aguilar、M.Sanchez、Z. T. Zhu、Y. L. Kim等學者結合新興技術提出新概念來更新智慧學習環境，同時對智慧教室的新組件進行構建和實證研究。未來，隨著學習分析、人工智能與智慧學習環境的逐漸融合，新的智慧學習環境的構想和模型也將成為研究熱點。

3.3 重要機構分析

通過研究機構合作情況可以看出國際智慧學習環境研究領域研究力量與分布。利用CiteSpace軟件對研究機構進行分析，如圖3所示，研究智慧學習環境領域的主力主要是不同的大學，且不同大學研究較為分散。其中，出現頻次最高的5個機構是Cent China Normal Univ（華中師范大學）、Univ Los Andes（洛斯安第斯大學）、Fdn Res & Technol Hellas FORTH（海拉斯研究與技術基金會）、Univ Tecn Particular Loja（洛哈私立技術大學）、Univ Hradec Kralove（赫拉德茨·克拉洛夫大學），說明這些機構影響力最大。突現率最高的5個機構是Univ Hradec Kralove（赫拉德茨·克拉洛夫大學）、Univ Los Andes（洛斯安第斯大學），Univ Tecn Particular Loja（洛哈私立技術大學）、Suny Coll Oswego（紐約州立奧斯韋爾學院）和Cent China Normal Univ（華中師范大學），說明這5個機構的研究成果近些年來受到廣泛關注。

圖3 智慧學習環境研究機構

3.4 重要期刊分析

期刊的共被引分析表明了智慧學習環境的知識來源有哪些，可以回答智慧學習環境領域都引用了哪些期刊。我們發現智慧學習環境領域被引頻次最高的5本期刊有Computers& Education（Freq=73）、Lecture Notes in Computer Science（Freq=59）、Educational Technology & Society（Freq=47）、Computers in Human Behavior（Freq=41）、Thesis（Freq=33）。中介中心性最高的5本期刊有Lecture Notes in Computer Science（Centrality=0.21）、Educational Technology & Society（Centrality=0.17）、Computers & Education（Centrality=0.14）、Thesis（Centrality=0.14）、Computers in Human Behavior（Centrality=0.13）。近段時期最熱門的期刊有International Journal on Artificial Intelligence Tools（Burst=3.19），Knowledge-based Intelligent Information and Engineering Systems（Burst=3.14），Cognitive Science（Burst=3.05），User Model User-adap（Burst=3.08），Educational Technology &Society（Burst=2.91）。如圖4所示：

圖4 智慧學習環境研究期刊

3.5 重要作者分析

一個領域的核心作者具有一定的學術影響力。使用CiteSpace對智慧學習環境領域的重要作者進行共被引分析，筆者發現，其中被引頻次最高的5位作者是J. Aguilar（Freq=9）、A.Leonidis（Freq=5）、H. H. Yang（Freq=4）、J. Cordero（Freq=4）、B. Klimova（Freq=3）。J. Aguilar、J. Cordero和A. Leonidis是智慧學習環境領域中智慧教室的重要研究者，對智慧教室的軟件硬件組成進行了描述，提出了不同的系統和框架，從各個方面對智慧教室進行更新和完善，使智慧教室更好地發揮促進學生學習的作用。H. H. Yang和B. Klimova主要是對智慧學習環境工具進行開發和研究，對智慧學習環境與教師、學生的自我效能感等關系進行了定量和定性分析。突發性最強的5位作者是M.Antona（Burst=1.53），B. Klimova（Burst=1.49），J.Cordero（Burst=1.34），J. Aguilar （Burst=3.09），H. H. Yang（Burrst=1.80），表明他們在智慧學習環境知識傳播過程中扮演著重要作用。如圖5所示：

圖5 智慧學習環境研究作者

4 研究發現

通過使用文獻計量工具CiteSpace軟件對收集到的文獻進行共現和共被引分析，通過一些重要的文獻結點不僅了解到智慧學習環境起源和發展情況，還從中勾勒了研究領域研究熱點和未來發展趨勢。

4.1 智慧學習環境起源

許多年來，學習環境一直是黑板加粉筆這樣單一的環境，限制了很多教學活動的開展。但是從20世紀90年代起，信息技術快速發展，迅速席卷了社會各個方面，學習環境的各個要素也都與技術產生了不同程度的交互。

時代的發展使現代社會教育目標從學生被動學習轉為應具有批判思維的主動學習，因此新一代被稱為“數字土著”學習者從小接觸各種電子設備，他們有著與自己父母不同的思維方式，具有更強的創新能力。基于此，為了使學生養成以探究為主的主動學習習慣，在學習環境中發揮出自己最大的潛力，改變學習環境，構建智慧學習環境迫在眉睫。因此，作為數字學習環境高端形態的智慧學習環境應運而生。不同的學者為智慧學習環境的概念進行了深入的探究和發展。K. W. Chin等[12]較早提出智慧學習環境的概念，他認為智慧學習環境是一個以信息通信技術的應用為基礎、以學習者為中心的環境。G. J. Hwang等[13]對這個概念進行了發展，他不僅將智慧學習環境看作是技術支持的環境，還認為智慧學習環境可以通過分析學習者的學習行為表現，以及學習者所處的在線和現實環境來確定學習效果。后來，黃榮懷等[14]認為智慧學習環境就是一種高級的數字環境，不僅可實現上下文感知，識別學習者的特征，還可提供自適應學習資源和便捷的交互工具，自動記錄學習過程并評估學習結果。智慧學習環境的概念逐漸變得豐富。

從圖6、圖7中可知，在1994-2007年這個階段，智能輔導系統、系統、數字學習、學習環境等關鍵詞出現，智能輔導系統聚類的文獻共被引現象較強烈。智能輔導系統和數字學習的出現改變了學生的學習環境，學生學習不再局限于傳統的教室、圖書館環境，而是進行無時無刻無處不在的學習。而信息技術融入社會也使學習的方法也變得多樣化，學習環境開始發生轉變。

圖6 智慧學習環境研究關鍵詞圖

圖7 智慧學習環境研究基于關鍵詞的聚類視圖

4.2 智慧學習環境發展脈絡

近些年來，智慧學習環境已經成為重點研究方向，國內國外學者紛紛將目光投向智慧學習環境領域。從圖6中2008-2014年的共現圖中我們可以發現，教育、智慧學習環境、智慧教室、技術等關鍵詞受到關注，突發性最高的關鍵詞中就有網絡（internet）、智慧教室（smart classroom）、智慧學習環境（smart learning environment）等。而從圖7中可以看出，2008-2015年，教育、學習技術、智慧教室、評估聚類的文獻共被引比較活躍，這說明智慧學習環境起源于信息技術發展下學習環境的改變，并隨著技術的發展而不斷發展，智慧教室、智慧學習環境的概念特征，軟硬件設施等引起了學界的探討。最初學習環境只是增加了一些交互式白板，而如今多項技術的豐富發展使智慧學習環境的設備也變得多樣化與針對性。在這轉換過程中，D. M. Xu等[15]、J. Dooley等[16]、C. C.Hsu 等[17]、F. Yang 等[18]、N. Gligoric 等[19]、K.Maria等[20]等的論文起到了關鍵銜接點的作用，人們開始思考如何在新型的學習環境中進行更好的教育，提出了很多想法和觀點。

通過文獻我們了解到智慧學習環境研究領域的一些重點研究方向。首先，不同的學者將不同新興技術引入智慧學習環境中進行研究。C.C. Hsu等[21]引入傳感器技術，開發了一種在智能教室中與電子書一起使用的閱讀集中度監控系統，通過捕獲各種生理信號來檢測學生的學習行為，通過傳感器收集數據，來幫助教師在課堂學習環境中了解學生的閱讀集中度。Y. Kim等[10]通過實時感應和機器智能對學生非言語行為（例如手勢）進行實時調整或修正，從而向教師提出實時建議。潘荔霞等[22]學者引入語音處理技術，通過懸置麥克風實現零干預的課堂數據采集，設計聲波識別和語音識別算法實現對說話人身份的識別和課堂研討過程的記錄，并將結果實時反饋給課堂中的學生和教師。

最后，不同學者設計了不同的智慧學習環境模型。Y. Kim等[23]設計了一個基于云計算的智能學習環境模型，提供上下文感知系統，收集并分析學習者的行為，為他們提供個性化學習服務。Q. H. Zhang等[24]通過情境感知和數據挖掘等方法創建了一個智能學習環境模型，它可以預測學習者的潛在學習需求，收集和分析實時學習數據，了解學習者需求來進行資源訂閱。

4.3 未來發展趨勢

人工智能發展得如火如荼，如今也在智慧學習環境中扮演著重要作用。近年來，學習分析、物聯網、模型、翻轉課堂等關鍵詞共現明顯，突發性最高的10個關鍵詞中有翻轉課堂（flipped classroom）、學習分析（learning analytics）、技術（technology）、物聯網（internet of thing），同樣在2015年后，智慧學習環境、模型、問題解決模型聚類共被引比較活躍。從聚類分析時間線（圖8）中可知，關于智慧教室、智慧學習環境、學習技術聚類的文獻發生的共被引現象比較密集，說明這個聚類里存在影響力較大且關鍵的一些節點，其在智慧學習環境領域中研究較多。總之，隨著技術的不斷發展，技術與智慧學習環境融合程度越來越深，學習分析、大數據、物聯網等紛紛與智慧學習環境相聯系，多樣化的交互技術、數據處理技術多方位支持智慧學習環境建設。

圖8 智慧學習環境研究聚類分析時間線

人工智能影響下智慧學習環境教學模式、模型和智能化跨媒體學習環境建設成為重要研究方向。隨著人工智能技術不斷發展，學習環境將不斷被重構，智慧學習環境中的要素不斷被更新，構建新型智慧學習環境，多方面完善智慧學習環境是當今發展的大趨勢。

（1）強大技術支持教與學。未來，智能化跨媒體環境建設是一大重點研究方向。這些年來，不同的學者都致力于讓學習環境變得更加智能，因此各種各樣的新型跨媒體技術都被應用于構建智慧學習環境，豐富人與跨媒體內容的交互，幫助師生彼此實時交互，及時獲取開放教育資源。

在未來，隨著信息時代的高速發展，多樣的學習工具依舊會應用于智慧學習環境中，并會更加具有針對性，突出個性化。如對通過在線教育平臺和智能教育助手收集到的數據進行可視化分析，深層挖掘學習者信息，給教師提供一定的教學參考以及為學習者提供一定的反饋與學習建議；通過穿戴式設備幫助學習者擴寬其交互通道等。通過多設備、多平臺間的互聯，全方位全方面發揮好各項技術在智慧學習環境中的作用，為智慧學習環境注入新的活力[25]，更符合當今時代發展教育愿景。

（2）現實問題催生教學模式。隨著環境建設的深入，智慧學習環境下的教學模式成為另一個研究趨勢。越來越多實際問題（如教學活動開展等）的出現，代表著智慧學習環境研究方向逐漸轉變為微觀研究。不斷在現實中積累的評價體系、教學模式為之后的相關研究奠定了基礎，并提供了參考方向。

5 結論

本研究使用CiteSpace軟件，采用文獻計量方法對從Web of Science核心數據庫收集的智慧學習環境數據文獻進行共現和共被引分析，清晰地揭示了智慧學習環境領域的起源、發展脈絡、發展趨勢。研究發現，智慧學習環境起源于技術發展下學習環境的改變，學習環境智慧化促進學習者進行更高效的學習。智慧學習環境的概念、特征等已經經歷了多次完善，但是隨著時代的發展仍然不斷有新元素加入。不同時期不同的技術更新智慧學習環境、智慧教室并催生出一系列智慧學習環境模型。近些年來，人工智能發展迅速，并對智慧學習環境產生了巨大影響，新型智慧學習環境教學模式和評價體系研究、智能化跨媒體學習環境構建研究是未來的發展趨勢。