基于CiteSpace的网络学习知识图谱分析*

张子石，吴 涛，金义富

(1.岭南师范学院 信息科学与技术学院，广东 湛江 524048；2.岭南师范学院 教育技术研究所，广东 湛江 524048；3.广东高等学校数字化学习工程技术开发中心，广东 湛江 524037)

基于CiteSpace的网络学习知识图谱分析*

张子石1，吴 涛2，金义富3

(1.岭南师范学院 信息科学与技术学院，广东 湛江 524048；2.岭南师范学院 教育技术研究所，广东 湛江 524048；3.广东高等学校数字化学习工程技术开发中心，广东 湛江 524037)

网络学习已经并将持续成为教育技术领域广泛关注的研究方向之一，在构建学习型社会和终身学习体系过程中占有不可或缺的地位。为探究国内网络学习研究的演进路线与研究前沿，以中国期刊网数据库收录的期刊论文及硕博士学位论文为研究对象，利用可视化网络分析工具CiteSpace绘制了国内网络学习科学知识图谱，以直观的方式揭示我国网络学习科学的发展状况，包括年产出论文量、年投入作者数、年论文投入产出比等时间分布图谱，机构、作者、期刊等空间分布图谱，关键词共现网络、研究前沿时序等内容分析图谱。在此基础上，给出了进一步的总结和建议，探寻国内网络学习的发展与演进，并为国内网络学习领域的未来发展和预测提供依据。

网络学习；科学知识图谱；可视化；实证研究；CiteSpace

一、引言

优先发展教育、实现教育现代化是促进人全面发展和提升国民素质的根本途径，国家“教育发展规划纲要”指出建立开放的终身教育体系，大力开展继续教育，积极创建学习型组织。网络学习作为一种学习新形式，一直以来都受到广泛关注，在网络环境的支持下探索公平、灵活、高效的学习形式，在构建学习型社会和终身学习体系过程中占有不可或缺的地位，开展网络学习、推进教育信息化是当前教育改革与发展的方向之一[1-3]。在网络学习环境中，学生、教师、资源之间的交互达到了前所未有的广度和深度，正深刻变革着传统教育教学模式[4]。近年来，国内外学者研究了系列网络学习框架和理论，也开发了大量网络学习系统[5-8]。尽管如此，网络学习的成效并不显著，其研究任重而道远。

有鉴于此，作者团队在教育部人文社会科学研究项目的支撑下开展网络学习的相关机理研究，本文是整个过程中的基础性环节，即拟选用CNKI数据库，利用CiteSpace等软件绘制网络学习主题词论文的科学知识图谱，分析历年来网络学习科学研究的领域结构，探明学科领域的产生发展和前沿。科学知识图谱是文献计量学中的术语，通过将数学、图形学、可视化技术、信息统计等学科的理论与方法与文献计量学共现分析等方法结合，利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构并达到多学科融合目的的新理论，可为学科研究提供切实、有价值的参考[9]，目前在众多领域不同程度开展了知识图谱及其可视化研究[10-14]。本文针对国内网络学习领域的研究期望利用CiteSpace的知识图谱可视化分析以更直观的方式揭示我国网络学习科学的发展状况，以窥探历年来我国网络学习研究的开展情况，为国内科研机构在网络学习项目的规划与管理，为国内期刊在栏目选材和发表刊用，为国内网络学习研究者在科研选题等方面提供全面、切实的学术参考和借鉴。

二、研究方案

(一)数据来源

鉴于本文的目的在于可视化分析国内网络学习方向的科学知识图谱，需要全面、完整地把握国内该领域的各类研究。因此，以中国知识基础设施工程数据库(CNKI，China National Knowledge Infrastructure)为基础数据源，以“网络学习”为主题词进行检索，检索时间为2014年8月25日，全库检索结果获得的全部文献共13784篇。为保证足够的相关性，在此基础上对数据进行清洗，选择三个公认度高的学术数据库(即期刊、博士、硕士)，剔除了其他数据库，同时剔除了神经网络学习、贝叶斯网络学习等本质上与本文研究范畴无关的冗余记录，剩余文献记录共6592篇。由于CNKI单页最多显示50篇文献，单次检索只能列出120页共6000篇文献，单次只能导出500条文献记录。因此，按年度分两批次检索下载，第一批次2005年及以前1023篇，第二批次2006年至今5707篇。将检索结果依次保存为.txt格式的纯文本文件，第一批3个，第二批12个，共15个独立文件，每个完整的文本文件包含500条记录，每个批次仅1个文件不足500条。每条记录均按RefWorks格式规范地列有10余个字段，其中本文实际处理的字段包括5项：AU来源作者、CL机构名称、DE主题词、SO来源期刊、PY出版年代。

考虑到CNKI检索结果与CiteSpace软件存在格式和字符兼容方面的问题，本文利用CiteSpace对基础数据源采取了如下预处理步骤：(1)依次打开上述15个独立的文本文件，将原编码ANSI格式修改保存为UTF-8；(2)将CNKI数据格式转换(菜单Data—Import/Export—CNKI_RefWorks)，最终的预处理结果文本文件作为本文的数据源，以供CiteSpace进一步处理。

(二)研究工具

CiteSpace由美国德雷塞尔大学(Drexel University)华人学者陈超美基于Java语言开发[15]，是一款可视化文献分析软件，能够显示学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向，形成研究前沿的演进历程，在知识图谱可视化领域取得了广泛应用。此处仅简单说明与本文密切相关的若干步骤和操作：

1.主菜单创建项目File—New Project并选择好数据源，在偏好Preferences中选好中文支持。

2.主窗口右侧配置分析，其中时间窗口Time Slicing为1998至2014，时间切片Years Per Slice为1，节点类型Node Type分别为Author、Institution、Keyword，阈值选择Threshold结合下文说明，精简和合并网络Pruning策略为Pathfinder Network Scaling算法，展示Visualization为静态聚类模式Cluster View。

3.在静态聚类模式时可以交互式的选择各种显示方式，包括节点大小、节点标签字号等，在后续时序分析时，将Cluster View更改为Time Zone View即可。

此外，本文也使用到了Microsoft Office Excel办公处理软件，此处不再赘述。

三、时空知识图谱及其分析

(一)网络学习研究的时间分布图谱

为考察网络学习研究的成果产出情况，统计了历年来的论文数量，逐年变化趋势如图1所示。我国网络学习研究起源于1998年，中国知网可查询的第一篇学术论文是上海师范大学金振坤发表的《论构建开放教育网络学习新环境》，可谓该领域的开山之作。随后论文量稳步上升，到2007年陡增并呈井喷状态，2010年趋于平缓，2012年开始再次锐增。2014年由于数据量尚不完整，但可以预见上升趋势仍然保持不变。如图1所示，我国网络学习研究成果丰富，整体表现为蓬勃发展的态势。

图1 文献量变化趋势图

为考察参与网络学习研究的科研人员投入情况，统计了历年来作者数量，变化趋势如下页图2所示。总体上，我国网络学习研究者群体的规模越来越大，从2003年开始以每两年成倍增长的趋势扩张，直到2013年的约十年时间内，作者数增长约6倍。

为考察网络学习研究的科研人员投入产出比，统计了历年单篇论文参与人员数，逐年变化趋势如下页图3所示。1998年开始的两年中，参与网络学习研究的群体较小；随后的两年，投入产出比迅速上升；2001年开始，上升趋势放缓但仍基本处于上升态势；截止到2014年，平均每篇学术论文1.6个作者。图1至图3的结果表明，我国网络学习研究不仅科研成果数量和科研群体规模不断增长，也投入了更多人力，加强了科研合作，一定程度上可以保证成果质量。

图2 作者数量变化趋势图

图3 单篇论文参与人员比变化趋势图

(二)网络学习研究的空间分布图谱

1.机构分布

为发现我国网络学习研究的核心学术团体和机构，统计了各个研究单位在网络学习方向发表的论文数量，共涉及3615个单位，其中高产机构如图4所示。

图4 网络学习研究的高产机构

其中华中师范大学信息技术系、浙江师范大学教师教育学院以较大优势占据发文量的前两名，表明这两个机构在网络学习方面较强的研究潜力和交流意识，侧面反映了其在网络学习某个方向研究的影响力。随后排名前十的机构发文量势均力敌，显示出我国网络学习研究受到广泛关注，多点开花、百花齐放。

为考察不同机构之间的合作情况，设置阈值(2,2,20)(4,3,20)(4,3,20)，生成了网络学习研究的机构合作图谱，如图5所示。节点为机构名称，节点大小代表发文量，节点环表示年轮，标签字号大小代表中心性，边描述机构合作。图5的结果表明，机构合作网络中仅1条边，网络整体密度低至0.0012，我国网络学习研究团体分散，不同机构的作者各自为阵，相互之间鲜有合作。

图5 机构合作图谱

为考察不同机构在不同时间窗口内的网络学习研究情况，按时间片统计了机构研究时序图谱，如图6所示。上方年代颜色对应了节点年代环颜色，下方为年代时序，在剪枝后仅显示部分高产机构。南京师范大学早在2000年就介入网络学习研究，但整体影响力并不太大，表明该方向关注度下降，科研投入持续性和稳定性不足，原因多种多样，尚不得而知，如核心成员毕业或离职等。

图6 机构时序图谱

图6同时表明，华中师范大学于2004年涉及网络学习领域，此后保持了稳定和持续的群体，近年来逐步形成了代表性成果，并成为机构时序网络的核心节点。2007-2009年，我国网络学习研究呈井喷状态，大量高产机构在此时初涉网络学习。此外，即2014年呈现出我国网络学习研究未来可预期的另一高潮，南京大学等机构异军突起之势明显。

2.作者分布

为考察网络学习研究的作者分布情况，从全部文献所包含的7398个作者中人工剔除同名不同机构的作者，并根据文献计量学中关于高产作者的定律，选择发文4次及以上的146个作者视作高产作者。发文量排名前十的部分高产作者及其机构如图7所示。1999年至今的15年时间内，高产作者年均近1篇论文，表明这些作者在网络学习研究上具有足够的专注度。图4中发文量的前五名机构中，基本没有高产作者进入前十，表明这些机构的网络学习研究团队成员更多。

图7 高产作者发文量

为考察作者合作情况，从上述146个高产作者中统计获得了51组作者合作，合作频次排名前十的作者组合及其机构如图8所示，东北师范大学赵蔚/姜强以8篇合作论文高居榜首，辽宁师范大学李玉斌/姚巧红以5篇居次席。对比图8和图4，赵蔚/姜强占东北师范大学发文量的47.1%，李玉斌/姚巧红占辽宁师范大学发文量的23.2%，表明这些作者构成了其所在机构的网络学习研究主力军。更进一步分析发现，图4中发文量的前五名机构中，基本没有作者合作进入前十，表明这些机构的研究力量相对分散，即使所处同一机构，仍然缺乏科研合作。

图8 高产作者合作情况

在图8的基础上，设置阈值(1,1,14)(4,3,20)(4,3,20)，生成了作者合作图谱，如图9所示。节点代表作者，节点大小代表作者合作频度，节点环表示年轮，标签字号大小代表中心性，边描述作者合作。图9的结果表明，作者合作网络中包含79条边，网络整体密度为0.0065，仍然处于较低水平。我国网络学习研究力量分散，多数作者各自为阵，相互之间鲜有合作，未能形成极具凝聚力的科研群体，一定程度上将会制约网络学习研究成效。

图9 作者合作图谱

3.期刊分布

为考察期刊发表论文情况，除去博硕士论文，统计了各个期刊论文中网络学习方面研究的数量，共涉及1237个刊物，部分高频期刊如图10所示。中国电化教育以162篇论文居载文量首席，中国远程教育以155篇位列其次，教育技术两刊中的另一个刊物电化教育研究以104篇排第6。

图10 期刊载文量

经中国知网二次检索发现，各个期刊的总载文量依次中国电化教育7631篇，中国远程教育4820篇，软件导刊2995篇，中国教育信息化7084篇，现代教育技术4946篇，电化教育研究 4809篇，中国教育技术装备21275篇，现代远程教育研究1470篇，开放教育研究2179篇，现代远距离教育2901篇。除了中国教育技术装备外，大多数期刊发表网络学习研究的论文量均占总载文量的2%-4%，占比均不高。巧合的是，中国电化教育与电化教育研究均约为总载文量的2%。该结果一方面再次显示网络学习的广泛关注度，另一方面也说明教育技术类期刊的载文偏好基本均衡，面面俱到。在任何学科，少量专业方向全面的综合性刊物有存在的必要。但是，如果所有刊物都如此缺乏个性，换个角度理解，就可以认为该学科的现有期刊群缺乏专业性，彼此侧重方向重叠，不具备专业特色，缺乏专业深度发展。

此外，需要留意到，网络学习有关的刊物国际化程度低。上述期刊群中，没有英文期刊，中文期刊均未被国际化的学术数据库检索，甚至大部分刊物没有英文标题和摘要，更没有实质上的国际影响力。事实上，可参考和借鉴其他专业学科，以网络学习为主题开辟新的专门刊物，或者邀请客座编辑开设专辑和专栏，找准期刊定位和特色，不断提高网络学习知识共享和交流的针对性，从期刊层面推动网络学习研究的持续稳定良性发展。

四、内容知识图谱及其分析

(一)关键词共现网络图谱

为考察论文的研究主题情况，统计了关键词在论文中出现的频次，共包含7760个关键词，词频排名前15的部分高频词汇如图11所示。除去检索的主题词网络学习、自主学习以245次高居首席，网络课程、网络教学等其次。但大学生(118次)、信息技术(94次)这样标识性不强的词汇，并占据使用频次较高的位置，表明网络学习研究者在某些情形下未能注意到关键词是论文核心的浓缩和提炼，忽视了关键词标识作用，不利于文献共享与交流。

图11 高频关键词

为考察关键词组合情况，从7764个关键词中选择使用词频6次以上的418个关键词组，位列前十的部分词组如图12所示，包括网络环境/自主学习(24次)、网络环境/自主学习(24次)、大学英语/自主学习(18次)、学习策略/自主学习(14次)、大学生/调查/网络学习行为(11次)、网络学习环境/学习过程/学习活动(10次)、网络教学/自主学习(10次)。与其他学科专业相比[16]，网络学习领域文献的关键词组合重复频度相对较低，没有持续稳定的关键词词组，网络学习科学领域尚未形成足够影响力的研究主题。此外，注意到问题/对策(9次)出现频次占较高的比例，结合前述大学英语/自主学习、大学生/调查/网络学习行为两个组合，侧面反映了网络学习研究以特定对象、特殊范围的调查研究为主，不具有普适性意义，更鲜有网络学习本质问题的研究。

图12 高频关键词词组

在图12的基础上，设置每年前20个关键词(Top 20 Per Slice)为分析对象，生成了关键词共现图谱，如图13所示，节点代表关键词，边描述关键词共现情况。与作者、机构的知识图谱相比，关键词数量众多，边较复杂，为简化展示，交互式地修改了可视化方式。因此，去除了节点大小、节点年代环、标签字号大小，仅以颜色区分不同关键词组合类，且过滤了部分低频次的关键词组标签。图13的结果表明，关键词共现网络中包含125条边，网络整体密度为0.0225。相比机构合作网络、作者共现网络，尽管关键词共现网络结构形态和性能已经具有很大优化和提升，但是总体上看，关键词共现网络结构仍然松散、密度不高，这就要求相关研究者除了做好作者科研合作以外，还需在研究主题上保持足够的专注度，针对国情和现实需求，选准围绕一个主题展开纵深研究，不能点到即止、面面俱到，追求广度、缺失深度，同样不利于网络学习研究的良性发展。

图13 关键词共现图谱

同样，也要注意到诸如“高校”“网络”“设计”这样标识功能不强的学术论文关键词出现，再次反映出部分作者的文献计量意识不强，部分期刊规范缺失，一定程度上影响了网络学习科学的知识交流，阻碍了网络学习研究发展。

当然，也要关注新理论和新技术在网络学习研究中的快速涌现，例如MOOC、云计算、混合式学习等，仅从研究主题上看，在一定程度上是值得鼓励的。

(二)研究前沿关键词时序图谱

为考察不同关键词在不同时间窗口内的使用情况，在图13基础上，按时间片统计了网络学习研究前沿关键词时序图谱，如图14所示。国内网络学习研究早在2000年就开始了网络学习环境的探索，在2002年至2004年达成研究主题蓬勃发展态势。

特别留意到，云计算、MOOC在2012年开始引入，2013年就成为当年排名前二十的关键词，不到两年时间，发展成网络中影响力较大的次核心节点。一方面，如图13的分析，体现了研究的先进性、值得鼓励；但另一方面，短时间的迅速提升，透过表象分析内涵，不得不令人质疑是否属于一窝蜂地盲从。事实上，以云计算为例，在计算机科学领域，云计算的核心在于按需计算与服务，云计算尚远远不成熟[17]。二次查阅文献的结果也验证了上述推断，在两年的时间内，大量新理论、新概念的炒作，“云计算视野下的**学习环境建构”“基于云计算的**教育信息化模型”“**智慧校园云体系架构”等，或者传统网络系统改投换面称之为云计算系统，如“基于云计算的**教育资源系统”“基于云计算的**协作学习平台”“云计算环境下**远程教学互动平台”等，均未能把握云计算的内涵本质，更不可能达到实用阶段。

图14 研究前沿时序图谱

此外，研究前沿时序也看到“信息技术”“学习者”这样毫无标识意义的研究主题，竟然是当年使用频次排名前20的关键词(Top 20 Per Slice)，不得不令人深思。

从图14中依次抽取了每年的研究前沿，列在下表中，总体上，网络学习的研究前沿时序变换迅速，在2002年至2004年，甚至每年同时一次性产生多个较大影响的研究主题，研究主题在短时间蓬勃发展，此后趋于衰落，似乎可以看成是知识发展的自然周期性结果。

尽管如此，仍然应该保障关键词的研究范畴，毕竟这些研究主题并未特别指代某种具有时效性的技术细节，而是更多隶属于概念范畴，例如网络学习环境、教学模式、自主学习、网上学习，相关研究理应远离浮躁，如下表所示。纵深专注于这一范畴，而不是云计算出来“炒”云计算，物联网出来“炒”物联网，大数据出来“炒”大数据，严重阻碍网络学科发展。

网络学习的研究前沿一览表

五、结论与建议

综上，本文关于网络学习研究的主要结论及建议如下：

(一)时间分布图谱表明，我国网络学习研究成果数量丰富，在量上整体表现为蓬勃发展的趋势，参与网络学习研究的科研人员投入情况不断增长，逐渐加强了科研合作，已经并需要持续关注研究成果的质量，从量向质转变。

(二)机构分布图谱表明，参与网络学习研究的机构众多，呈现多点开花、百花齐放，但未能形成在该方向具有足够影响力的科研机构，相关研究团体分散，不同机构的作者各自为阵，相互之间鲜有合作。建议科研机构在增加科研人员投入的同时，建立持续稳定的长效机制，改革和创新科研评价机制，采用政策鼓励和引导的方法，保障科研人员的研究主题专注度，形成良性循环，快速催生高影响力的网络学习研究群体。

(三)作者分布图谱表明，网络学习研究备受关注，作者数量逐年增加，科研群体规模不断壮大。但是，在表面繁荣的背后，必须清醒地认识到，大量作者跟风盲从、各自为阵，缺乏科研合作，未能产生足够影响力的网络学习领军作者。总体上，关于网络学习内涵不明确，质的研究长期处于停滞状态，没有成为研究主流导向，若干基础性问题研究浮于表象。因此，加强网络学习内涵的基础研究是现阶段极为紧迫的工作。

(四)期刊分布图谱表明，网络学习相关的期刊众多，发表论文量大，但是国际化程度低、缺乏专业性和针对性。建议相关期刊找准特色和定位，保持学科引领作用，探索领域专门化，甚至可以借鉴其他学科，成立专门以网络学习为主题的特色刊物，推进期刊国际化水平，至少增加与论文基本信息相关的英文对照，避免国内优秀科研成果发表外流。在刊用选材上，大力鼓励和加快本土创新，减少或杜绝不符合国情的、表面新颖实无参考价值的国外经验和技术的翻译、盲从、跟风之作，从根本上推动网络学习学科持续、稳定、高质量的发展。

(五)关键词共现图谱表明，网络学习研究成果的关键词共现网络相对结构松散、密度不高，作者也未能认识到其文献标识功能。因此，需要研究者抛开浮躁，保持研究主题的纵深专注度，在发表或宣传成果时，重视文献规范，发挥关键词的作用，从个人的角度为网络学习知识的共享和交流做出努力。当然，除了作者以外，期刊也要协助作者提高文献质量，严格规范化，特别要从粗放式数量评价向集约式质量发展。

(六)研究前沿时序图谱表明，网络学习研究前沿主题较多，时序图谱变换迅速，影响力相对弱小，没有形成持续、稳定的研究主题，跟风现象严重，技术研究大都是浮于表象，研究对象多为特定领域、小范围，研究方法多为问卷调查与统计分析等，实际研究结果千篇一律，缺乏研究技术的针对性，深层次本质分析明显不足。因此，有必要开展跨领域、跨学科的科研合作，引入新技术手段，纵深研究网络学习及其交互本质，在新的网络环境下拓展新研究方向，开辟新研究范式。既要重视理论基础，也要关注应用实践，更需要抓住网络学习的建构理论与实际绩效之间的本质因果关系，建立网络学习理论、技术、方法和应用的一套整体科学高效的研究体系。

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张子石：高级实验师，硕士，研究方向为教育信息化、学习技术(zhangzishi5@163.com)。

吴涛：副教授，博士，研究方向为教育技术理论与应用。

金义富：教授，博士，研究方向为知识工程、教育信息化。

2015年4月23日

责任编辑：李馨 宋灵青

CiteSpace-based Analysis of Knowledge Map on Web-based Learning

Zhang Zishi1,Wu Tao2,Jin Yifu3
(1.College of Information Science and Technology,Lingnan Normal University,Zhanjiang Guangdong 524048;2.Institute of Education Technology,Lingnan Normal University,Zhanjiang Guangdong 524048;3.Digital Learning Engineering Technology Development Center of Guangdong College,Zhanjiang Guangdong 524037)

Web-based learning has and will continue to be wide attention by the research direction in the field of education technology,and it locates an indispensable position in the process of constructing a learning society and a lifelong learning system.Using the articles in the CNKI database,the evolution route and the research frontier of web-based learning research are explored,the corresponding scienti fi c knowledge map is rendered by a visual network analysis tool CiteSpace,and the development on web-based learning science is visually revealed through a series of visual analysis methods,including the time distribution maps of annual output of papers,annual number of authors and annual input-output ratio,the spatial distribution maps of organizations,authors,journals,as well as the content analysis maps of keyword co-occurrence network and research front time-series.In addition,a further summary and some suggestions are also provided,the development and evolution of domestic network learning is explored,which is as the information and suggestions for the development and forecast of web-based learning.

Web-based Learning; Scienti fi c Knowledge Map; Visualization; Empirical Research; CiteSpace

G434

A

1006—9860(2015)08—0077—08

* 本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目“网络学习的数据场交互机理分析”(项目编号：14YJCZH161)、广东省哲学社会科学“十二五”规划课题“未来教育空间站的混合学习模式研究”(项目编号：GD12XJY12)、广东省高等学校教学质量与教学改革工程项目“未来教育空间站的教学应用研究”(项目编号：ZSJG1205)成果。