基于词频分析的国内智慧校园研究综述

赵楠 王滨 余亮

（1.西南大学 计算机与信息科学学院，重庆 400715； 2.陕西师范大学 教育学院，陕西 西安 71006 2）

基于词频分析的国内智慧校园研究综述

赵楠1王滨2余亮1

（1.西南大学 计算机与信息科学学院，重庆 400715； 2.陕西师范大学 教育学院，陕西 西安 71006 2）

学校是促进个体和社会发展的重要场所，随着教育信息化的发展，智慧校园这一名词逐渐进入公众的视野，我国也开始进入如火如荼的智慧校园研究时代。本文通过书目共现分析软件Bicomb2.0对高频关键词进行提取，构建高频关键词的共现矩阵，利用社会网络分析与可视化工具Ucinet和NetDraw绘制出高频关键词的共词网络图。由客观准确的数据得出国内智慧校园的研究现状，以期为今后国内智慧校园的研究提供参考。

智慧校园；词频分析；共词网络图

对于智慧校园，不同学者从不同角度对这一概念进行了定义。有学者从信息技术的视角来定义智慧校园，例如黄荣怀教授认为，智慧校园是指能全方位感知校园物理环境，识别每个学习者学习特征和情景，提供全覆盖网络通信，有效分析、评价和智能决策教学过程的开放教育教学环境和便利舒适的生活环境，它以面向师生个性化服务为其基本理念[1]。沈洁和黄宇星认为，智慧校园是指在信息化背景下将人、设备、环境、资源以及社会因素有机整合的独特校园系统；该系统以物联网技术（传感器）为基础，以信息的相关性为核心，以及时的双向交流平台依托多渠道的信息传递来提供[2]。还有学者从教育学视角对智慧校园的内涵进行解读，认为智慧校园是以学习者智慧得以发展作为智慧环境、智慧教学和智慧学习的出发点和归宿[3]。综合以上观点，我们可以认为，智慧校园就是以物联网技术为基础，使校内学习、工作与生活变得智慧化的一体化环境，该一体化环境以各种应用服务系统为载体，充分融合校内教学、科研、管理和生活，为广大师生以及其他校内工作人员提供一种开放的教育教学环境和便利舒适的生活环境。

智慧校园这一概念最早可以追溯到IBM于2008年所提出的智慧地球。随后，智慧校园作为教育信息化的理想追求，也逐渐进入了公众的视野，我国开始进入如火如荼的智慧校园研究时代。本研究基于词频分析法和共词分析法，分析得出国内智慧校园的研究现状与趋势，以期为今后智慧校园的研究提供有益的参考。

一、数据与方法

（一）数据来源

（二）研究方法

通过对期刊论文的统计分析可以全面了解智慧校园目前的发展情况。本文所采用的研究方法是词频分析法和共词分析法。词频分析法是一种文献计量方法，它通过揭示在某一研究领域文献中核心内容的关键词或主题词出现的频次来确定该领域研究的热点和未来发展趋势[4]。共词分析法是内容分析法的一种，它通过统计一组词在同一篇文献中出现的次数来反映它们之间的亲疏关系[5]。

二、研究结果与分析

（一）文献时空分布

1.年限分布

国内智慧校园领域的研究发展总趋势能够通过该领域期刊论文的年限分布从侧面来反映。根据文献发表的年份数据，绘制出国内智慧校园研究文献年度分布折线图，如图1所示。智慧校园的研究最早可以追溯到2010年，来自南京邮电大学的宗平等[6]在《智慧校园设计方法的研究》中，首次提出了智慧校园的概念以及智慧校园的总体设计方法。之后的六年里，国内智慧校园的研究论文数量每年呈指数型增长，尤其是到了2016年已经达到了280篇之多。随着学习分析技术、学习情景感知技术、移动互联技术的发展，国内智慧校园的研究越来越多。教育从信息化走向智慧化是大势所趋，作为智慧教育的重要支撑，智慧校园在教育现代化进程中的作用显著。可以预测，未来国内智慧校园的研究热度将持续上升。

图1 国内智慧校园研究文献年度分布

2.作者分布

研究者是推动学科发展的中坚力量，通过对国内智慧校园研究领域的作者发文规律及其数量关系进行统计分析，可以明确该领域的核心作者群与重要作者，为学术交流提供了便利，推进了学术发展。为保证研究的信度，本研究仅对第一作者进行统计。在697篇论文中，有第一作者625人。其中，发表4篇及以上的第一作者有5人，分别是任斌7篇，王永建6篇，于长虹5篇，严思静和常红春各4篇。发表3篇的第一作者有6人，发表2篇的第一作者有36人，发表1篇的第一作者有578人。美国统计学家洛特卡指出：作者数与发表论文数量之间存在某种关系，如果仅发表1篇论文的作者数与所有作者数的比值低于60%，则该研究领域已形成核心队伍，反之亦然[7]。国内发表一篇论文的作者占比为92.5%，表明该领域未形成核心队伍且缺乏深入的研究者。

习惯的养成，需要同学之间的帮助、监督和纠正，需要日积月累、循序渐进、持之以恒的培养。这就需要组内成员间在日常的学习和生活中展开竞争，在问题的互助与解决过程中展开竞争，此外，组与组之间也要展开竞争。而合作互助小组的竞争，很大程度上又取决于小组成员的团结协作，取决于成员间互助的默契，取决于每个成员良好习惯的养成。学生互相启发、帮助，竞争意识、团队意识和创新精神定会大大加强，对学生成长具有积极的影响。

3.期刊来源分布

文章截取发文期刊出现频次在6次以上的期刊，其发文总量为330篇，占697篇论文的47.3%，可以说它们是国内智慧校园研究中载文量较高的期刊，如表1所示。

表1 期刊来源分布

（二）研究领域主题分析

1.高频关键词统计

高频关键词选择标准可以依据普赖斯计算公式确定，其公式为M=0.74其中Nmax为区间论文被引最高频词，M为高频阈值[8]。通过检索，得到被引频次第一的是于长虹等的论文《智慧校园的智慧性设计研究》，被引频次为25次，带入公式得出，高频阈值M为4，将频次阈值为4的关键词确定为高频关键词，得到高频关键词共计42个，且频次在4次以上。笔者将同义相似词如一卡通、校园一卡通、物联网、物联网技术等关键词进行合并操作。由于文章篇幅的限制，笔者截取前30个高频关键词，如表2所示。词频排名前十位的分别是智慧校园、物联网、云计算、教育信息化、大数据、数字校园、应用、RFID（射频识别技术）、信息技术和校园一卡通。

表2 高频关键词统计

（续表）

2.高频关键词共词矩阵构建

在书目共现分析软件Bicomb2.0中，设置频次阈值为≥4，从而共42个的高频关键词被生成了42×42的共词矩阵，如表3所示。表3中的行和列分别代表42个关键词，当行和列某两个关键词同时出现在一篇文献中，表明其具有某种关系，关键词交集中的数值则代表两个关键词在同一篇文献中出现的频次。如在矩阵中的第七行和第二列对应的数字是38，表明智慧校园和数字校园在同一论文中出现的次数是38次。由于文章篇幅限制，仅列出部分共词矩阵。

表3 高频关键词共词矩阵

3.高频关键词共词网络图构建

高频关键词的共词网络图能够反映出共词网络的总体特征。笔者在社会网络分析软件Ucinet中导入高频关键词共词矩阵并保存生成为.##h格式文件，再将文件导入NetDraw中，从而构建出高频关键词的共词网络图。在共词网络图中，每个节点代表一个高频关键词，每条直线则代表关键词之间的联系，即两个关键词在同一文章中共现，箭头代表关键词的指向，连线次数表示某一关键词与其他关键词发生联系的数量[9]。

从高频关键词的共词网络图可知，智慧校园、物联网、云计算、教育信息化、大数据、数字校园、“互联网+”、校园一卡通等关键词出现在共词网络图的中心位置且与其他高频关键词关系密切，这表明国内智慧校园的研究目前主要集中于由这些关键词构成的领域中。而一些关键词如架构设计、校园网、数据中心、网络安全、数据挖掘、智慧校园建设等尽管处于边缘位置，较少地与其他关键词有联系，但这并不能说明上述的这些关键词没有价值。这些关键词有可能代表智慧校园领域未来的研究方向。而处于中间的关键词如应用、高职、高校、RFID、应用系统、建设等，它们是连接中心和边缘关键词的桥梁。

三、研究热点与发展趋势

通过对高频关键词的统计以及共词网络图的生成，并结合对已有文献的内容分析，进而阐述国内智慧校园研究领域的当前研究热点与发展趋势。

（一）中心节点——当前研究热点

1.智慧校园的技术支撑

智慧校园的关键技术有学习情景感知技术、社会网络技术、学习分析技术、移动互联技术、数字资源组织和共享技术。这些技术支撑主要涉及物联网、云计算、大数据、RFID、学习分析、数据挖掘等方面。云计算和大数据能够为智慧校园中流动的信息提供存储空间，也能针对这些信息提供适合的计算和服务能力。RFID为射频识别技术，它能够将信息传递到计算机中，追踪和识别研究对象，打造平安校园。学习分析和数据挖掘能够为学习者提供个性化学习资源，促进学习者个体发展。例如，李胜等在《RFID智慧校园安防管理系统研究与应用》中，提出了基于RFID远距离自动识别技术的校园安全管理系统设计方案并进行实践。莫伟健等在《基于物联网的智慧校园无线视频监控系统》中，设计了基于物联网的无线视频监控系统，以提高对校园的视频监控力度，降低学校成本，维护师生安全。在智慧校园内相关技术的支撑是不可忽视的，正是有这些技术的支撑，智慧校园的构建才更智慧和全面。

2.智慧校园相关概念的辨析

随着数字校园的进一步发展，智慧校园应运而生。作为一个新兴的概念，人们对于智慧校园的内涵、特征以及同数字校园之间的关系等缺乏深刻的认识，甚至有些人认为智慧校园就是数字校园。因此，国内一些学者对智慧校园相关概念进行了解析。例如，黄荣怀等在《智慧校园——数字校园发展的必然趋势》中，分析了数字校园的缘起、内涵和特征，并提出了智慧校园的内涵和特征。王运武在《数字校园向智慧校园的转型发展研究——基于系统思维的分析思辨视角》中，运用系统思维分析了数字校园的内涵及其建设中的复杂性问题，提出了数字校园发展的不足、数字校园和智慧校园的“耦合关系”，最后提出智慧校园是数字校园的必然趋势。要真正地做好智慧校园的应用，必须明确智慧校园的相关概念，消除国内某些学者对于智慧校园和数字校园的误解，从而保证智慧校园的良好发展。

（二）边缘节点——未来研究趋势

1.智慧校园应用

国内智慧校园的应用研究主要来自高校和职业院校。例如，华东师范大学的吴旻瑜等认为随着时代的发展，高等教育面临着新的挑战，因此，需要构建高校智慧校园建设的新阶段，并提出了当下智慧校园在高校应用的关键举措。还有人提出了高职院校的智慧校园建设与应用实践，例如尹伟民等在《智慧校园：江苏职业教育的实践与展望》中，为我们展示了江苏职业教育智慧校园建设的实践探索。众所周知，基础教育阶段对一个人一生的发展起着非常重要的奠基作用，在基础教育阶段构建智慧校园也非常重要，然而，国内关于这方面的研究较少。因此，加强智慧校园在基础教育领域的应用将会是未来发展的趋势。

2.智慧教育

智慧校园是智慧教育的重要组成部分之一，是智慧教育的支撑与保障，因而智慧校园和智慧教育的智慧本质上是一致的，也就是说，智慧校园的智慧使得智慧教育的智慧得以保障，为了更加深刻地理解智慧校园的本质，必须更加清晰透彻地论述智慧教育[10]。因此，我们要加强智慧教育、智慧校园在方法、技术、理论等方面的研究，推进智慧校园的科学发展。

四、结语

国内智慧校园的研究尚处于起步阶段，其建设也处于摸索阶段，由于缺乏理论和方法的支撑，在智慧校园设计方面有理所当然化的倾向，国内对于数字校园如何向智慧校园过渡、智慧校园的智慧性设计、智慧校园建设标准与评价体系的制定、智慧校园网络数据的安全性如何保障，智慧校园建设成本控制等也缺乏深入研究。只有通过不同领域的专家学者共同努力，才能真正实现智慧校园。

[1]黄荣怀，张进宝，胡永斌，等.智慧校园：数字校园发展的必然趋势[J].开放教育研究,2012，(4)：14.

[2]沈洁，黄宇星.智慧校园及其构建初探[J].福建教育学院学报 ,2011，(6)：122-125.

[3]于长虹,王运武,马武. 智慧校园的智慧性设计研究[J].中国电化教育,2014，(9)：7-12.

[4]彭伟.基于词频分析法的信息技术与课程整合研究现状分析[J].中国教育技术装备,2013，(27)：12-15.

[5]冯璐,冷伏海.共词分析方法理论进展[J].中国图书馆学报,2006，(2)：88-92.

[6]宗平,朱洪波.智慧校园设计方法的研究[J].南京邮电大学学报（自然科学版）,2010，(4)：16-21.

[7]叶鹰,武夷山.情报学基础教程(第二版) [M].北京:科学出版社,2012：4-6.

[8]王佑镁,伍海燕. 中国高教研究领域高频被引论文的学术特征分析——基于《中国高教研究》2000—2011年刊载论文的计量分析[J].中国高教研究,2012，(1)：33-37.

[9]刘成新,张松,苌雨.我国教育技术领域云计算研究现状评述[J].电化教育研究,2014，(3)：41-45.

[10]陈琳,王蔚,李佩佩,等. 智慧校园的智慧本质探讨——兼论智慧校园“智慧缺失”及建设策略[J]. 远程教育杂志,2016，(4)：17-24.

A Review of Research on Smart Campus in China Based on Word Frequency Analysis

ZHAO Nan1,WANG Bin2,YU Liang1
(1.College of Computer & Information Science,Southwest University,Chongqing,China 400715;2.School of Education,Shaanxi Normal University,Xi’an,Shaanxi,China 710062)

School is an important place to promote individual and social development.With the development of educational informatization,the term of smart campus has been gradually known by the public.Subsequently,our country has begun to enter the era of smart campus research.By using the analysis software Bicomb2.0to extract high frequency keywords,we constructed a co-word network diagram of high frequency key words.By utilizing social network analysis and visualization tools Ucinet and NetDraw,we drew a high frequency keywords co-word network diagram.Based on the objective and specific data,the research status of smart campus in China was revealed.Hopefully,the findings of this study may provide some reference for future research on smart campus in China.

smart campus;word frequency analysis;co-word network diagram

G40-05 7

A

2096-0069（2017）06-0016-05

2017-04-20

赵楠（1994— ），女，河南三门峡人，西南大学计算机与信息科学学院硕士研究生，主要研究方向为网络与远程教育；王滨（1993— ），女，河南三门峡人，陕西师范大学教育学院硕士研究生，主要研究方向为信息技术教育应用；余亮（1979— ），男，西南大学计算机与信息科学学院博士，副教授，主要研究方向为网络与远程教育。

(责任编辑 乔磊)