非正式网络学习共同体国内研究热点与趋势分析*

随着技术的发展与现代生活节奏的加快，非正式学习的必要性与重要性愈来愈明显。各类非正式网络学习共同体也展现出可以满足不同群体学习需求的独特优势。本研究通过挖掘文献资料中的非正式网络学习共同体，采用文献统计与内容分析法，借助科学知识图谱可视化分析技术；系统梳理和分析近十年国内已有的研究，以期对非正式网络学习共同体的现状、热点、前沿方向及其发展趋势有个总体了解。

一、研究设计

1．研究样本的选择和收集

有关非正式网络学习共同体的研究，分数在教育学、情报学、图书馆学、互联网等多个领域，因此，本研究使用中国知网的中国优秀硕士、博士学位论文和学术期刊网络出版总库（CAJD）全文数据库，以确保样本数据的全面性。

由于Community的中文译法不同，与网络学习共同体类似的还有虚拟学习社区、虚拟社区、在线学习社区等。为了更全面地把握该领域的研究现状，本研究对学术期刊进行文献检索时使用的控制条件是：来源类别（核心期刊）；内容检索条件为：主题（学习共同体）并且包含（非正式）、或者主题（虚拟学习社区）并且包含（非正式）、或者主题（学习共同体）并且包含（网络）、或者主题（虚拟社区）并且包含（非正式学习）、或者主题（学习社区）并且包含（非正式）。获得期刊文献103篇（检索时间为2012年5月10日）。使用同样的内容检索条件对中国优秀硕士和博士学位论文数据库进行检索，得到221篇硕士论文和2篇博士论文。

2．研究样本的处理

首先，对收集的样本论文通过摘要结合全文进行内容分析。内容分析的标准是：第一，研究对象是学习共同体；第二，学习共同体是网络的、在线的；第三，属于非正式学习范畴，是自主自愿参与的非教学性质的学习。同时满足这三个条件的独立论文，作为一个分析单元；只要有一个条件不满足，则不作为研究对象。然后，对符合要求的论文，通过中国知网进行文献信息的自定义存盘，保存相关题录信息。最后，使用书目共现分析系统Bicomb软件对书目文献信息快速扫描、准确提取并归类存储、统计计算和矩阵分析[1]；使用CiteSpace软件可视化分析本研究领域的知识基础、热点研究与前沿趋势[2][3][4]，使用UCINET软件[5][6]对关系数据进行可视网络化分析；必要时采用人工统计的方法对文献数据信息进行处理与评判。

二、研究数据分析

1．研究成果产出分布

经过文献检索与内容分析，得到相关期刊文献40篇，优秀硕士学位论文27篇。使用Bicomb软件对筛选出的文献题录信息按年代进行统计，将结果导出为Excel格式，通过Excel软件分析得到期刊论文与硕士学位论文数量如图1所示。从中可以看出，从2005年起国内学者开始关注非正式网络学习共同体，每年的期刊论文与硕士学位论文数量整体上呈上升趋势（除2012年外，2012年仅能检索到4月份）。据此可以判断，国内学者对非正式学习的关注与研究是从2005年开始的[7]。而国内对学习的建构主义、信息技术和知识社会学等学习科学领域与学习共同体相关理论的关注，引发了对非正式网络学习共同体的研究。

2．载文期刊、研究机构与研究者分布

（1）载文期刊分布

用Bicomb软件对发表在国内核心期刊的相关论文进行载文期刊分布统计，结果见表1。其中载文数量大于等于5次的期刊是《中国电化教育》、《电化教育研究》和《情报杂志》，占相关文献的50%。从载文期刊来看该主题的研究目前主要集中在教育学和情报学两个领域。

（2）研究机构分布

表2 核心期刊论文和硕士论文研究机构分布表

为了对文献的研究机构有明确的认识，使用Bi⁃comb软件对期刊论文的研究单位和硕士论文的学位授予单位进行了统计，得到72个期刊文献研究机构和21个硕士论文研究机构。对出现频次不小于2次的研究机构进行再统计，结果如表2所示。通过比较可以看出，核心期刊论文不小于2篇的研究机构占35．19%，硕士论文研究机构占37．04%。从期刊论文数量来看，有突出贡献的是南京和上海地区的一些高校。从硕士论文数量来看，该领域研究的重镇是曲阜师范大学和华东师范大学。仔细对比可以发现，硕士论文研究机构中除了华东师范大学有核心期刊论文外，其他研究机构均没有发表相关的核心期刊文献，表明相关研究并没有得到业内同行的广泛认可，却指导发表了优秀硕士论文，这个问题值得我们深思。

使用Bicomb软件进一步分析核心期刊文献主要研究机构合作的情况，选择“矩阵”，以“单位”为关键字段，选取4≥频次阈值≥2的8个研究机构（频次累计百分比为35．19%），生成研究机构共现矩阵，导出矩阵至Txt。将Txt文件转换成Excel类型，输入UCINET软件，转换成##h类型的数据集，进行可视化分析。优化生成的网络图布局如图2所示。可以看出相关研究机构针对该主题进行的合作相当少。核心期刊文献不小于2篇的研究机构中，合作的仅有南京大学信息管理系和南京财经大学信息工程学院、华东师范大学教育信息技术系和上海师范大学青年学院，原因可能是一方面该领域的研究时间比较短，另一方面相关研究机构没有进行长时间更深入地研究。

（3）研究者分布

表3 核心期刊主要作者列举表

使用Bicomb软件以“作者”为关键字段进行提取、统计，得到期刊论文研究者73位，指导优秀硕士论文的导师有30位。经过统计发现，有3篇硕士论文有两位导师，说明没有一位导师指导过两位或多位研究该领域的硕士，表明在该领域导师们没有指导其他硕士进行更深入细致的研究。对出现频次不小于2次的研究者进行再统计，结果如表3所示。从中可知，有2次以上成果的研究者占有核心成果的整个研究群体的22．89%（在核心期刊中发表的该领域的论文即视为核心成果）。为了进一步了解这些研究者的合作情况，采用与分析研究机构之间合作同样的方法，研究者选取频次大于等于2次的，累计的频次达22．89%，结果见图3所示。从中可知，研究者间的合作也很松散。结合研究机构分析，得到有合作的研究者大都属于同一研究机构，如杨丽娜和孟昭宽的单位都是天津外国语大学教育技术与信息学院，张玥和朱庆华的单位都是南京大学信息管理系等，跨校的研究合作很少，这也从侧面反映出该领域的学者交流比较少。

三、研究热点与前沿分析

CiteSpace是国际著名信息可视化专家美国费城Drexel大学信息科学与技术学院的陈超美博士设计的，其主要数据来源是web of science，受处理中文文本的限制和CNKI采集数据类型的影响，仅可对CNKI数据的专业术语和关键词进行有效处理与分析。可以通过刘盛博编制的CNKI（RefWork）格式转换程序（现已内嵌在citespace软件中），将收集的CNKI题录信息数据转换为citespace可处理的ISI Export Format格式，然后才能进行相关分析。

1．研究的热点

对某一研究领域的热点可以从高度概括与凝练文章研究的高频关键词的统计与分析来进行挖掘[8]。本文使用 CiteSpace3．1 R3(64 bit)，Years Per Slice（时间分区）为1年，Node Types（节点）选择Key⁃word（关键词），100 Top per slice的阀值，对期刊文献信息进行可视化分析，得到研究热点的知识图谱，其中节点95个，连线215条，结果见表4和图4。表4列举了关键词中心度不小于0．01的热点关键词。

表4 非正式网络学习共同体期刊文献研究热点表

从表4可知，该领域的热点研究按频次从高到低依次为虚拟社区、知识共享、社会网络分析、虚拟学习社区、影响因素、学习共同体、网络学习共同体、非正式学习、学术虚拟社区、计划行为理论、分析、知识管理、成员角色、模型和结构方程模型。其对应生成的热点知识图谱中（见图4），其节点年环明显最大的即期刊高频关键词频次排序中最高的是虚拟社区。而节点的紫色年环的大小代表了节点的中介中心度的大小，可见虚拟社区的紫色年环最大，即中心度最高，占最核心地位，紧随其后的依次是社会网络分析、网络学习共同体、虚拟学习社区、知识共享、非正式学习、分析、学习共同体、影响因素等。

以同样的条件对优秀硕士论文的研究热点进行可视化分析。对高频关键词的共现网络进行绘制，结果如图5、表5所示，其中图5中有77个节点和181条连线，表5列举了关键词中心度不小于0．01的热点关键词。

从图5所示的热点知识图谱中关键节点的分布可以确定，研究的热点领域为非正式学习、学习共同体、社会网络分析、web2．0、虚拟学习社区、虚拟社区、sns、社会网络、社会性软件、教师博客等。从表5所统计的硕士论文频次、高频关键词中心度可以发现，非正式学习的频次最高，但学习共同体和社会网络分析的中心度更高，从图5中也可以看出学习共同体和社会网络分析的紫色年环比非正式学习大，说明这两个关键词占较为重要的核心地位。

表5 非正式网络学习共同体优秀硕士文献研究热点表

综上所述，期刊文献研究最广泛的是虚拟社区，而虚拟社区、虚拟学习社区、学习共同体、网络学习共同体、非正式学习这些关键词的频次高是易于理解的，因此隐去这些研究对象主题词，得出知识共享、社会网络分析、影响因素、学术虚拟社区、计划行为理论、分析、知识管理、成员角色、模型等是相对突出的研究热点。社会网络分析、web2．0、sns、社会网络、社会性软件、教师博客、教师专业发展等主题则在优秀硕士论文中凸显出来。值得我们注意的是，期刊文献和优秀硕士论文都显示与社会网络分析相关的研究热度较高。

为了对这些研究热点的时间分布有明确的认识，借助CiteSpace的Timeline功能做进一步的时间线图分析，结果如图6和图7所示。从图6来看，2005～2007年间，出现的研究热点较少，且中心度和研究频次相对不大；从2008年开始出现大量新的研究热点。而从图7来看，主要的研究热点是在2007年之前出现的，其中最为突出的学习共同体、社会网络分析和虚拟社区，在关注程度和出现时间上与期刊文献存在差别。从二者的整体时间分布情况来分析，2009年以后，新的研究热点出现较少，主要是继续深化以前出现的研究热点。整体上看，本领域研究的特点是趋势上静态稳定、方向上逐渐细致与成熟。

2．研究前沿

利用CiteSpace软件中词频探测技术分析研究前沿术语，选择突变专业术语Burst Terms类型进行突变探测（Detect Burst），期刊论文得到95个突变专业术语，优秀硕士学位论文得到77个，分别对各自的视图布局进行精简与合并，结果如图8和图9所示。综合分析发现，主要有显著的索引专业术语是虚拟社区、知识共享、社会网络分析、学习共同体、虚拟学习社区、学术虚拟社区、web2．0、非正式学习、影响因素、网络学习共同体、模型、构建过程、成员角色、构成要素、互动、内容分析、教师专业化发展、社会性软件等。

深入分析这些热点词语，可以把该领域的前沿方向概括为以下四类：

（1）构建策略类

由于技术的进步，特别是web2．0技术的提出与发展，带来了网络应用的极大变革。Web2．0的典型应用（如Tag、Blog、Wiki、SNS、RSS、QQ等社会性服务），为非正式网络学习共同体的形成和发展提供了天然土壤。非正式网络学习共同体的构建原则、构成要素、构建过程等构建策略研究成了一个必然趋势，包括技术平台模型的构建与理论模型的构建。对于技术平台构建主要有研究者自身开发的平台和利用互联网上现有的社会性软件平台，两者都体现出用技术支持学习，而非从技术中学习的理念，对学习的控制权也转向了学习者自身。对于理论模型，研究者从人与资源、技术的交互、共同体形成、成员角色变化、知识共享等不同角度进行了构建，虽然每个模型各有差异，但都注重参与者的异质性与平等性、建构知识的开放性与共享性、自主交互性与协作性，体现了规范、共同愿景、信任、活动、共享、互动、协作的重要性。而基于先进技术和先进理论的研究也不断涌现。

（2）知识共享类

一个有效的非正式网络学习共同体有领域、技术、环境、成员、价值等很多复杂而相关的因素共同构建，虽然不能也不应被定制，但达到知识共享是所有网络学习共同体的核心价值之所在。知识共享是指不同的知识主体自愿相互传递和分享知识的过程。知识共享能够满足网络学习共同体成员的互动性和体验性要求，能够使其充满活力，带来更强的生命力。研究者从知识建构、隐性知识、知识管理、知识共享意愿、知识共享影响因素、知识共享行为、知识转移等多个方面进行了研究，特别从知识管理理论、计划行为理论、社会交换理论、社会认知理论、行动控制理论、McClelland的成就需求理论、社会学中的社区及团体动力学的角度、社会资本论、组织公民行为理论、人本主义理论、分布式认知等不同理论出发，从个体层面、知识共享主体间相互影响等不同角度，深入研究了非正式网络学习共同体知识共享的影响因素。影响知识共享的因素很多，多样化的信息技术已经成为网络学习共同体交流和互动机制的基础，利用WiKi、BBS、BLOG等可以更加灵活地处理和表现信息以促进知识的共享。

（3）社会网络分析类

网络学习共同体的实质是共同体成员及其关系的集合，是一个社会网 络[9]。知识蕴含在社会网络中，并通过网络学习共同体中学习者的社会互动被积极地建构起来。社会网络分析，是一种从量化的角度分析社会关系内在结构的研究方法。通过对现存的非正式网络学习共同体的社会网络进行实证研究，揭示了在微观层次(行动者个体)、中观层次(行动者群体的凝聚子群)、宏观层次（整个网络学习共同体的社会网络结构）中的要素之间的相互作用与影响，更加关注网络学习共同体成员的关系和关系图式，以便更容易发现共同体成员新的行为图式、社会应用和来自新结构的集体智慧成果，有助于了解网络学习共同体中人际互动和知识流动的特点，甚至可以支持我们预测、计划和设计更好的促进非正式网络学习共同体社会的或技术的功能与环境[10]，从而拓宽研究者的视野，必然成为该领域研究的又一个增长点。

（4）具体实践应用类

非正式网络学习共同体所涉及的方式、理论和思想有其独特的优势，符合现代人快节奏的生活方式，将其与具体的实践领域相结合，可以解决不少问题。当前，教师的专业发展是我国乃至全世界的热点问题之一。非正式网络学习共同体提供的信息技术支持的新环境，使得教师突破时间与地域的限制，在数字化信息环境的平台中摆脱孤立的状态，开展同步、异步或小组、群体等各种形式的交流与协作，在反思自我教学活动的同时，分享与传播教师实践性知识。研究案例的成功和实践均表明，有效建立和应用非正式网络学习共同体能够促进教师的专业发展，形成了一个面向众体、衔接互动、多维度贯通的学习新时空[11]。非正式网络学习共同体的出现，也为成人学习、实践学习共同体等有不同学习需求的学习者提供了新思路和新方法，同时也提供了新的组织形式与实践范式。这些方面也成为该领域的研究热点与趋势。

四、研究结论与展望

本研究利用科学知识图谱可视化和书目共现分析技术，从论文数量、载文期刊、研究机构与研究者分布与合作情况、研究热点、研究前沿等方面分析了国内非正式网络学习共同体的研究状况，得出以下结论：

第一，从论文时间与数量来看，国内学者从2005年开始关注该领域，大体上呈逐年上升趋势，处于稳步发展阶段。

第二，从载文期刊分布来看，主要包括《中国电化教育》、《情报杂志》、《电化教育研究》、《中国远程教育》、《图书情报工作》、《现代教育技术》等。

第三，从研究单位及其合作情况来看，期刊论文主要包括南京财经大学、南京大学、华东师范大学、上海师范大学、天津外国语大学、西北师范大学、华南师范大学、上海电机学院等高校，但这些研究机构之间几乎没有合作。硕士论文主要分布在华东师范大学、曲阜师范大学、辽宁师范大学、河北大学等高校。

第四，从研究者及其合作来看，主要有徐美凤、朱庆华、杨丽娜、孟昭宽、张丽、张际平、张玥、叶继元、郭绍青等，他们之间缺乏深度交流与合作。

第五，基本可以将研究热点界定为虚拟学习社区、网络学习共同体、模型、虚拟社区、知识共享、社会网络分析、非正式学习、影响因素、计划行为理论、学习共同体、学术虚拟社区、web2．0、知识管理、成员角色、教师专业发展等。

第六，研究前沿主要集中在模型构建、知识共享、社会网络分析和具体实践应用四个方面。

非正式网络学习共同体的形成与发展，主要的困难不在于技术的应用，而在于有没有建立起开放、分享、协作、交流的理念，有没有在思想上和学习上做好融入其中的准备，这是学习者开始走上社会网络化和网络社会化进程的一个过程，是需要时间的。

[1]中国医科大学医学信息学系[DB/OL]．[2012-6-10]．http://www．cmu．edu．cn/information/showpage．asp?pageid=382．

[2]Chaomei Chen．CiteSpace:Visualizing Patterns and Trends in Scientific Literature[EB/OL]．[2012-6-10]．http://cluster．ischool．drexel．edu/～cchen/citespace/download．html．

[3]Chen,C．CiteSpace II:Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]．Journal of the American Society for Information Science and Technology,2006,57(3),359-377．

[4]Chen,C．Searching for intellectual turning points:Progressive Knowledge Domain Visualization[J]．Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2004,101(Suppl．1),5303-5310．

[5] S．P．Borgatti,M．G．Everett,L．C．Freeman．Ucinet 6 for Windows:Software for Social Network Analysis[J]．Harvard:Analytic Technologies．2002．

[6]刘军．整体网分析讲义：UCINET软件使用指南[M]．上海：格致出版社，2009．

[7][8]王妍莉，杨改学，王娟，杨瑞姣．基于内容分析法的非正式学习国内研究综述[J]．远程教育杂志，2011，（4）：71-76．

[9]卢强．国内学习共同体研究现状与进展分析[J]．中国远程教育，2012，（5）：29-35．

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[11]胡小勇．促进教师专业发展的网络学习共同体创建研究[J]．开放教育研究，2009，（4）：87-91．