基于社会网络分析的体育教学研究可视化分析

吴加弘 ，袁空军

(池州学院 体育学院，安徽 池州 247000)

0 前言

自建国以来，我国的体育教学历经70多年风雨，从建国初期，社会教育思想落后，照搬学习了前苏联体育教学理论，到文革期间，教育事业陷入停滞发展状态，再到文革结束恢复发展时期，制定修改体育教学大纲，明确学校体育教学工作重点与目标，最后发展至今，坚持课程教学为学校体育工作的主阵地、主渠道，坚持依法治教、依法办学[1]，纵观我国的体育教学发展历程，辉煌成就不胜枚举。当今，我国教育正处于高速发展与深刻变革阶段，体育教学将迎来前所未有的发展机遇。体育教学如何改革是每一个体育教学理论何实践者必须面对的问题，对体育教学的深入分析与研究，既是完善体育教学发展的需求，也是体育教学实践获得更大进展突破[2]。为了我国体育教学改革的发展，笔者基于文献计量分析，将2010-2019年体育教学文献进行统计分析，对体育教学基本问题、特征、主题进行梳理、反思，并探寻体育教学未来发展的趋势。以期能够为体育教学研究提供借鉴。

1 研究设计

1.1数据来源

为对我国体育教学研究现状进行分析，本文的样本数据源来自中国知网文献库。为有效提取体育教学论文，笔者在中国知网运用高级检索方法，输入“体育教学”设为关键词精确匹配检索，文献来源类别选择“CSSCI”，时间设定为2010年至2019年，以此确定各期刊发表的体育教学论文。通过检索得到460条体育教学论文题录，为了排除不相关文献、征稿启事、人物介绍，删除不相关的文献后，最后确认的文献为456篇。

1.2 研究方法

本研究采用文献计量分析，对CSSCI数据库的有关体育教学研究的文献特征情况进行深入分析。在对体育教学研究文献特征分析时，主要采用数理统计法，针对体育教学研究文献题录信息、作者、机构分布，客观评述我国体育教学领域的发展状况。在对体育教学研究热点及未来趋势上，采用共词分析、聚类分析，因子分析等研究方法，直观的反映出体育教学研究领域热点及未来走向。共词分析法主要是对同一篇文献中词汇对或名词短语共同出现的次数进行统计，以此为基础对这些词进行分层聚类，揭示出这些词之间的亲疏关系，进而分析它们所代表的学科和主题的结构变化[3]。因子分析法是一种寻找潜在支配因子的分析方法，其作用是通过分析观测到的多个原始变量，找出少数目的、能够对原始变量起潜在作用的因子[4]。聚类分析是采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，按亲疏关系差异程度进行归类，使分类客观实际反应事物的内在必然联系[5]。

2 研究结果

2.1 体育教学研究的发文量

我国体育教学研究逐年论文产出量见图1。不难发现，近10年体育教学文献总体上年发文呈现下降趋势，说明我国体育教学研究受到的关注度陆续走低，这一时期里遭遇了发展瓶颈，因此体育教学研究期待有新的理论突破与实践创新。2010-2014年发文量从62篇下降至56篇，前5年总发文240篇，年均发文48篇，总体而言，这五年体育教学研究热度较高；从2015-2019年发文量从50篇下降至32篇，后五年发文216篇，年均发文约43篇，较前5年有明显下降，表明该领域热点下降。

图1 体育教学研究文献时间分布图

2.2 体育教学研究的期刊分布

表1为近10年年体育教学研究各期刊的载文量信息。根据布拉福德定律，学科领域论文不均匀分布在学术期刊上，载文量与所发表期刊的专业程度具有较强正相关。把期刊的载文量由高到低排序，划分为关注体育教学研究的核心区、相关区和非相关区。根据核心区数量计算公式：r0=2ln(eE*Y)。其中r0为核心期刊数，E为欧拉系数，E=0.5772，Y为刊载体育教学论文数量最多的期刊载文量[6]。即r0=2ln(1.7818*73)≈10，因此分布在核心区域的期刊有10种，这些期刊对体育教学研究的关注度较高。

表1 体育教学研究文献期刊分布

2.3 作者发文及作者合作关系

核心作者群是形成文献流的骨干力量，发挥主导向作用，从而不断地将学科推向新阶段[7]。根据普赖斯理论，确定体育教学领域核心作者发文数量，公式为N1=0.8(Nmax)1/2，N1代表核心作者至少应发表的论文数，Nmax为近10年作者发表的论文量，达到N1数量的作者为核心作者[8]。在456篇文献中，程传银发文9篇，即Nmax=9，N1≈4。得出我国体育教学领域核心作者有7人(见表2)，总发文数量为43篇，占体育教学总发文量的9.4%。与普莱斯定律的50%相比存在较大差距，说明该领域未形成强大的核心作者群体。

表2 作者发文量情况

通过SATI3.2生成100*100作者合作矩阵，利用Ucinet6绘制社会网络图(见图2)。从图中可看出，具有合作关系的子网有13个，没有大型的合作网，连通性不好。其中贾齐与朱妹、朱婷婷与周曙等之间的连线较粗，说明他们的合作关系较强。该网络图中共有四种模式的子网，单点模式：即作者独立发表的文章的子网，大多数作者属于单点型子网。双核模式：仅两位作者共同发文的子网，12个作者形成6个双核子网。桥梁模式：网络中有个中心节点，此节点有其他小节点与之链接，如季浏为核心的桥梁型子网。完备模式：任意两个作者节点皆有合作关系网，以赵富学、程传银、尚力沛、董鹏为代表的4人子网。

图2 体育教学研究作者合作关系图

2.4 研究机构分布情况

科研机构的贡献分析可以直观表现出我国高校体育教学研究的主要力量及其影响力分布[9]。通过利用SATI软件对近10年研究机构统计分析，发现456篇论文共涉及609个研究机构，从图3看出，网络整体结构较为分散，说明各个研究机构之间合作较少，缺乏稳定的合作局面。因而各研究机构要加强合作交流，便于学术信息的交流分享，以便形成犬牙交错的研究态势。从整体来看，如表3中呈现各机构发文量较低，足以说明体育教学领域研究实力较为薄弱；另外，还可发现，对体育教学领域做出贡献多以体育类院校及师范类院校为主，这些院校是体育教学领域的中坚力量。

图3 研究机构合作网络图

2.5 体育教学高频关键词与共词矩阵构建

2.5.1体育教学高频关键词及共词矩阵

通过SATI软件对样本文献提取关键词1848个。为了更好地找出近10年体育教学研究领域的热点主题，将抽取前60个频次较高的关键词进行分析。如表4所示，体育教学领域的高频关键词能够体现近10年学者们注意力的汇聚，同时代表研究的热点。利用SATI软件对高频关键词矩阵进行转换处理，再将其导出生成Excel表格，见图4。

表4 体育教学研究的高频关键词

图4 排前10位的关键词相似矩阵

2.5.2高频关键词因子分析与聚类分析

为了深入的了解我国体育教学知识网络结构，笔者使用因子分析(图5)与聚类分析方法(图6)。将60个高频关键词共现关系相异矩阵导入SPSS22.0中，进行因子分析与聚类分析。结合总方差解释(表5)，按照特征值大于1的因子被保留，提取的因子累积百分比达到60%以上以及特征值小于1的因子被舍弃原则，发现有31个关键词符合条件因子，这些因子的累计方差解释贡献率62.118%。也就是说，将60个关键词分为31个类别，能够解释体育教学领域研究热点的62.118%的信息。但若这样分类则导致小而散不利于归纳总结。结合图5与图6可看出，前6个因子类别较为明确，从第7个因子开始，曲线逐渐平缓，表明对原有变量的解释贡献力减小，可以忽略不计。同时也表明体育教学研究主题大致可分为6类。

根据因子分析与聚类分析，可将体育教学研究领域分为6类：

研究领域1：体育教学内容、目标与评价研究。主要包括教学内容、教学目标、教学评价关键词；体育教学内容是由体育教学目标决定的，教学内容的设置直接影响教学目标的实现。体育教学评价则以促进体育教学目标的实现为目的[10]。教学内容、教学目标与教学评价是学者们主要探讨热点主题之一。探讨了体育教学内容的变革[11]、体系构建[12]、内容设计[13]等；体育教学目标主要研究分析了中外对比[14，15]；体育教学评价则探讨了现状及改进措施[16-17]、国外体育教学评价[18]、体系构建[19]等。

研究领域2：高校体育教学相关研究。涉及的关键词有高职院校、核心素养、影响因素、生命教育、中学生、体育场馆、高校体育、拓展训练、教学方法、体育教师、普通高校、体育教育、体育课程、技术传习。相关学者们探讨了高校体育教学模式设计[20]、国内外体育教学模式比较[21]、高校体育教学改革[22]、高校体育教师教学[23]等。

研究领域3：体育教学质量相关研究。主要包括中小学、身体素质、体育课、快乐体育、大学体育、教学质量、体育课堂、体育锻炼、体育运动、创新关键词。不少学者探讨了高校与中小学的体育教学质量管理保障体系[24，25]、教学质量评价体系[26，27]。

研究领域4：体育教学与体育游戏研究。涉及的关键词有体育训练、教学手段、体育游戏、体育改革、素质教育、教学模式。这方面研究主要是体育游戏在体育教学中的运用[28，29]以及体育游戏在体育教学中存在的价值[30，31]。

研究领域5：体育教学主体研究。关键词包括高校体育教师、体育课程教学、公共体育、高校、改革、学校、体育教育训练学、运动训练、体育活动、人文精神、心理健康、大学生。这方面研究主要与教师以及学生有关，如石岩[32]探讨了体育教师教学的沟通能力；李启迪[33]阐述了以“学生发展为中心”的体育课程理念的意义与实施策略。主体是教学的主导因素，关于人的活动，体育教学离不开教师与学生[34]。

研究领域6：体育课程教学相关研究。主要包括运动技能、运动技术、体育学科核心素养、体育课程改革、学校体育、中国、美国、途径、学生、体育教学、分科教学法、体育、应用、教学策略、课程改革等关键词；主要研究有课程教学模式[35]、课程教学改革[36]、国外课程教学[37]等。

表5 解释总方差矩阵

表5(续)

图5 高频关键词因子分析图

图6 高频关键词聚类分析树图

2.6 社会网络分析

2.6.1 关键词网络结构图及网络密度分析

利用UCINET软件中的Net Draw绘制出近10年体育教学高频关键词网络结构图，直观反映体育教学领域整体特征(图7)。从图中可看出，体育教学、学校体育、分科教学法、体育课堂处于网络中心位置，这些关键词频次较高，说明这些关键词与其他关键词共现次数较多，也是目前研究的侧重点；从连线的粗细程度来看，教学评价、教学内容、教学目标、体育课程改革、体育学科核心素养等是近10年学者们主要探讨的热点，同时两两关键词连续越粗，说明它们的关系越密切。但从图中显示体育学科核心素养处于网络边缘，很有可能将成为体育教育研究未来发展趋势。利用UCINET进行网络密度分析，得出网络密度为0.1186，标准差为0.3234，网络密度取值范围为[0，1]，越接近1表面研究较为深入，越接近0则表示研究深入有待提升，结果表明网络连接线不通畅，反映体育教学领域研究并未成熟。

图7 体育教学关键词网络结构图

2.6.2 中心性分析

中心性分析主要包括点度中心性、中介中心性与接近中心性。它们既可以反映某个研究领域的当前研究热点，也能够预测某研究领域的未来发展趋势[38]。某学科领域中，点度中心性较高意味着是当前研究的重点；点度中心性和接近中心性较低，而中介中心性较高的点则代表该研究领域的发展趋势。利用UCINET6软件分析出点度中心性，中介中心性、接近中心性的数值。表6可发现，学校体育、分科教学法、体育教育、教学方法等是当前研究的重点；点度中心性与接近中心性较低而中介中心性较高不太明显，只有学校体育、分科教学法略有显见。由此可见，体育教学领域未来发展趋势并未十分明显，分科教学法可能是未来发展趋势。

表6 高频关键词中心性分析表

2.6.3 核心边缘分析

利用Ucinet6进行核心边缘分析，输出结果为图8。Starting fitness意指初始矩阵和理想矩阵的相关系数，Final fitness意指重振后的矩阵何理想矩阵的相关系数，Final fitness值离1越近，则说明实际数据的核心边缘分析结构模型越显著。结果显示相关系数为0.224，说明效果显著一般。图8中的1表示核心组，2代表边缘组。核心组关键词23个，在体育教学领域出现频率较高，且相互之间联系紧密；边缘组关键词则有37个，这些关键词与核心组关键词联系紧密，依赖于核心组关键词。

3 结论

本研究主要运用UCINET、SPSS22.0、Sati3.2与Excel四种统计软件，通过对体育教学领域高频关键词统计、因子分析、聚类分析来探索我国体育教学研究领域的热点、特征；再运用社会网络分析法绘制出高频关键词网络结构图，并对其进行密度、中心性、核心边缘分析，结果如下：

(1)体育教学研究领域发文量持续走低；期刊分布方面，以体育类期刊为主，刊载体育教学研究文献的核心区域期刊共有10种；作者发文及合作情况方面，体育教学领域还未形成强大的核心作者群，发文量较高的作者合作交流不多；从研究机构来看，对体育教学领域贡献较为突出的是师范类高校，但各高校之间合作发文较少。

(2)结合因子分析与聚类分析得出，近10年我国体育教学研究领域主题热点大致分为这6类：体育教学内容、目标与评价研究；高校体育教学相关研究；体育教学质量相关研究；体育教学与体育游戏研究；体育教学主体研究；体育课程教学相关研究。

(3)通过社会网络分析，从关键词网络结构图密度来说，体育教学领域研究深入性不够；从中心性来看，体育教育领域未来发展趋势并未十分明显；核心边缘分析说明关键词之间联系较少。

研究不足之处：在论文的筛选方面，难免会有漏选和错选之处，但总体而言，本研究文献样本是符合研究要求；另外，本研究仅仅对关键词进行筛选分析，要想有更深入的研究了解体育教学研究热点及未来发展趋势，还需从国内外视角进行挖掘分析，这将是笔者后期开展的研究。