基于CiteSpace的国内外泛在学习研究演变可视化分析*

上海理工大学 刘 芹 刘鸿颖

提 要： 本文使用CiteSpace 5.6.R2，对国内外核心期刊中的泛在学习研究论文进行可视化分析。研究发现国内外关于泛在学习研究呈现多领域、多视角、平稳发展的特点；研究热点主要聚焦于泛在学习环境和网络资源，国内研究更注重学习资源的分析，国外研究更注重学习模型的建构和实践。在研究趋势方面，国内外均经历了理论建构和模型设计的阶段，逐步向实证研究转变，但国内实证研究并不突出且缺乏传承性，有待国内研究者进一步补充。

1. 引言

泛在学习(ubiquitous learning，简称U-learning)指在日常生活中根据需要利用网络服务在任何时间、任何地点、任何环境中进行学习，使终身学习成为可能。泛在学习由Weiser(1991)提出的“泛在计算”衍生而来，强调在任意时间和任意地点，以各种方式获取信息和处理信息。基于此概念，泛在学习也具有以泛在性为核心的特点，泛在学习中的学习者可以随时随地使用任何接收终端按需(自发需求)或按须(教师要求)获取适量、适度的学习内容，有助于提高学习自主性和学习效率。信息技术的发展为泛在学习所围绕的信息化学习方式和个性化学习方式创造了无限可能(孟宇、陈坚林，2019)。

随着国家对信息技术利用、教育资源开发、终身学习的推广，泛在学习受到了广大师生和研究者的重视。《教育信息化2.0行动计划》(教育部，2018)要求加快面向下一代网络的高校智能学习体系建设，形成泛在化、智能化学习体系，推进信息技术和智能技术深度融入教育教学全过程，打造教育发展国际竞争新增长极。该领域的学术研究有利于泛在学习理论的精细化和本土化，能够为促进信息技术与学习方式的深度融合提供理论指导。因此，用客观科学的方式整理国内外泛在学习文献，展示历史演变情况，分析未来发展趋势，比较国内外研究的异同点，对我国信息时代下泛在学习研究具有理论和现实意义。

2. 数据来源和研究方法

本文研究对象为截止到2019年底的国内外相关期刊论文。国内数据来源于中国全文期刊数据库(CNKI)中的北大核心期刊和CSSCI期刊，以“泛在学习”、“普适学习”、“无缝学习”为搜索主题，选取所有时间跨度进行全文献研究，手动剔除访谈记录、会议纪要、培训或会议通知等非研究论文类条目，最终获得相关文献共244篇。国外数据来源于WebofScience核心合集，以“Ubiquitous learning”、“U-learning”为检索关键词，选取所有年份作为时间跨度，索引选择其中的SSCI期刊和A&HCI期刊，类别选取Education和Linguistics相关类别，文献类型选定为ARTICLE(研究论文)和PROCEEDINGS PAPER(会议论文)(1)在会议论文中，本文仅选用了12篇详尽探讨泛在学习相关研究主题的论文。，检查所有摘要并剔除不相关文献，共获得297篇论文。作者使用可视化软件CiteSpace 5.6.R2中的关键词共现、聚类和时区图等功能对上述文献进行可视化分析。

3. 研究结果和讨论

1) 年度发文总量分析

国内外核心期刊的年度发文总量可以有效反映该研究领域的整体情况，在时间维度上体现该领域的历史发展以及各个时期的活跃程度。由图1可见，国外1995年即发表了第一篇论文，2008年发表13篇，之后总体呈现增长趋势。2010年至2019年是国外期刊发文的高峰阶段，在十年间增长了3倍，尤其在2017年高达40篇。2017年后，国外期刊中关于泛在学习的研究论文有所下降，但仍然保持平稳态势，且相关发文总量高于国内期刊，这说明泛在学习作为较为活跃的主题受到了国外研究者的持续关注。

图1. 国内外期刊年度发文总量

国内关于泛在学习的研究始于2002年，之后呈现了整体攀升的趋势。虽然起步较晚，但国内研究者对泛在学习这个研究领域逐步重视。在2013年到2015年的连续三年间，国内对泛在学习的关注程度更是超过了国外，期刊发文量在2015年达到顶峰，计32篇。随后国内对于泛在学习的研究兴趣逐步下降，但仍然在数量上与国外研究基本持平。

图2. 国内泛在学习研究关键词聚类图谱

国内外对于泛在学习的研究在2006年后受到了越来越多的关注，这和时代大背景密不可分。随着互联网和信息技术的发展，互联网与教育的结合是科学技术发展的必然趋势。研究者也开始探究如何利用科技创造泛在学习环境，对其理论内涵、标准建构和学生及教师角色开展深入研究。

2) 研究领域与研究热点

笔者在CiteSpace软件中对国内文献进行聚类分析，选择“Cluster”(聚类)进行关键词共现操作，得到34个网络节点，24条连线的共现词图谱，网络密度为0.042 8。聚类模块值为0.654 5， 大于0.3，表明聚类效果显著。通过采用对数似然比(LLR)算法，共得到三个主要聚类，观察其聚类内容将其总结为两类研究内容(见图2)。

第一类研究内容主要聚焦泛在学习资源的讨论上，包括#0“‘云’”资源”及#1“学习资源”。#0号聚类“‘云’资源”主要围绕采用网络资源的泛在学习展开，主要包括的关键词有国家开放大学、泛在学习、移动学习、资源共享等。#1号聚类“学习资源”围绕采用纸质资料的泛在学习展开，主要包括普适计算、学习资源、发展趋势、学习元等关键词。对于泛在学习的开展，不少国内学者聚焦于情境感知的泛在学习，溯源泛在学习理论和情境感知理论(赵萱，2016)，认为泛在学习能够利用科技检测学习行为并提供直接的、个性化的学习支持(黄国祯等，2011)。随着对终身学习的倡导，为提高学生学习效果，关于泛在学习的实证研究也在逐步开展(赵慧勤等，2016；李晓东、王保云，2017)。此外，数字化资源也能够促进资源共享(杨现民、余胜泉，2010)和建立多路径师生学习共同体(汪雅霜等，2018)。

程罡等(2009)提出“学习元”学习资源组织模型，为其实际应用奠定了技术基础。杨现民、余胜泉(2010)对学习元和学习对象进行了多维比较研究；陈敏、杨现民(2016)以“学习元”平台为例，设计出内容个性化推荐模型；高辉等(2012)开发出学习元的安卓移动平台；杨现民等(2013)以学习元模型为核心开发了学习元平台并对应用场景进行分析；郑庆思等(2013)、杨现民(2014)发现泛在学习资源有分散、共享性差和聚合不足的缺点，有必要研究其深度聚合问题。此外，泛在学习中的交互研究大多集中在学习者与学习资源之间的交互设计(多召军等，2014)，开放教育的学习资源和学习者在新环境中的需求平衡(梁小庆，2014)等。

图3. 国外泛在学习研究关键词聚类图谱

第二类研究内容主要讨论泛在学习环境，体现在#2号聚类“泛在学习环境”，主要包括的关键词有泛在学习环境、深度学习、泛在计算、u-learning和人工智能。在研究早期，陈月茹(2002)基于泛在计算的内涵特点及其历史发展将其与教育结合，对泛在学习进行理论引入和初步尝试。本着以人为本的教育理念，研究者开始注重学习者在泛在学习环境中的个体体验(杨文正等，2013)。路颖晓、戴伟辉(2018)结合神经科学和人工智能技术，实时监测和识别情感信息，为情感教学提供智能手段；郑洁红、彭建升(2018)认为新一代人工智能有力支撑大学教育；原昉、乜勇(2019)研究发现人工智能为泛在学习的应用提供了技术支持，推动了个性化和深度学习的发展。

笔者在CiteSpace软件中采用对数似然比(LLR)算法对国外文献进行聚类分析后，得到122个网络节点，552条连线的共现词图谱，网络密度为0.074 8。聚类模块值为0.037，小于0.3；但平均轮廓值为0.43，显示较为合理的聚类结果，值得探究。根据得到的七个主要聚类，可以总结出三类研究内容(见图3)。

第一类研究围绕泛在学习环境开展，主要是#0号聚类“互动学习环境”，主要关键词有科技、多媒体系统、策略、互动学习环境、动机等。对科技的研究主要包含科技增强教学、移动设备科技、教育科技和信息交流科技。O’Hagan(1995)发现在高等教育中使用视频技术可以制作学习资料，让学生进行远程学习；Liu et al. (2003)通过集成无线局域网等设备建立无线技术增强型教室以支持无缝学习；Markett et al. (2006)建立了泛在学习的互动学习环境；Sez-López et al. (2019)发现合理设计的泛在学习环境能够显著改善学生的学习动机和学习能力。

第二类研究内容集中在泛在学习工具及技术研究，包括#1号聚类、#2号聚类、#3号聚类和#6号聚类。#1号聚类为“教育领域的电脑使用”，主要包含的关键词有移动学习、泛在计算、增强现实和教育技术。研究表明，手持设备是促进面对面协作学习的有效工具(De-Marcos et al.， 2010)，如将计算系统集成到教室环境中，以便为教室和户外活动提供支持(Ogata et al.， 2008)；结合射频识别和虚拟现实等技术完善泛在学习环境(Liu et al.， 2009)等。#2号聚类为“智能手机”，主要关键词包括设备、社交网络和手机应用。学生对移动学习和使用移动设备学习外语普遍持积极态度，但在使用移动设备进行非正式学习和获取学校资源的同时，智能手机也分散了课堂注意力，阻碍了知识的获得。#3号聚类为“信息和交流技术”，包含教室、多媒体、情境感知和计算机辅助语言学习等。教室环境由于尚未能支持学生进行新的合作模式和思想共享，研究者开始设计使学生在教室内开展实时通信交流的设备(Tissenbaum & Slotta， 2019)。#6号聚类“移动”规模较小，内容基本与#2号和#3号重合。

第三类研究内容为泛在学习的实际应用研究，包括#4号聚类“学习”和#5号聚类“学科领域的应用”。主要关键词有学生、教师、教学、表现等。以学生为对象的研究聚焦于对泛在学习的接受度、泛在学习课堂上的实际表现、学习动机和个人体验等，发现互动性的泛在学习环境可以提高学生的积极性(Markett et al.， 2006)；研发技术设备(Liu et al.， 2003)和提高技术水平(Evans et al.， 2019)可以提高教师的泛在教学能力。

笔者在基于聚类数据对国内外泛在学习的研究领域进行概述后，通过抽取文献关键词的方法探究研究热点及前沿课题。笔者设置以下参数对国内外期刊进行关键词聚类，生成关键词共现图谱： 国内文献出版时间设置为“2002—2019”，国外为“1995—2019”；时间切片单位为1年，即抽取每一年间频次最高的关键词，节点类型选择“Keyword”(关键词)，得到国内外关键词共现图谱如下(图4、5)。

图4. 国内泛在学习关键词共现图谱

图5. 国外泛在学习关键词共现图谱

图4显示，“泛在学习”、“泛在学习环境”、“学习资源”、“移动学习”、“学习元”、“学习环境”和“深度学习”成为国内研究论文中的重要关键词；相关研究主要集中在学习环境(如“泛在学习环境”和“学习环境”)、学习资源(如“学习资源”和“开放教育”)和“云”资源(如“移动学习”、“学习元”、“云计算”和“MOOC”)。图5显示，“泛在学习”、“科技”、“系统”、“移动学习”、“教育”、“学生”、“设计”、“环境”、“策略”、“表现”、“科学”和“模型”是国外泛在学习研究的核心关键词，主要研究包括泛在学习技术、学习模型建构、教育应用、网络资源和学习环境等。

通过对比表1中关键词出现的频次来看，国内期刊关于泛在学习的研究主要聚焦于学习环境、学习资源及移动学习的探究，而国外期刊主要聚焦于科技、系统、移动学习和教育。由此可见，国内学者关注泛在学习资源的开发和设计，试图结合科技发展的趋势开发和探寻不同的泛在学习平台，例如“学习元”和“人工智能”；而国外对泛在学习模型的建构和泛在学习教育中学生的实际表现和所用的学习策略更为关注，即更加注重泛在学习教育带来的实际效果。

表1. 国内外期刊高频关键词(节选)

在CiteSpace中，中介中心性(centrality)超过0.1的节点称为关键节点。在国内期刊中，学习环境、泛在学习、泛在学习环境、学习资源、学习元、移动学习、泛在计算和深度学习等每个时期的重要节点呈现了泛在学习研究的转折点，也反映了泛在学习与信息技术相融合的历史进程。然而虽然很多关键词出现了较高的频次，但是软件并未检测到表示前沿性的突变系数，这说明国内对泛在学习并没有较为突出的研究焦点。

在国外期刊中，泛在学习、教育、科学、系统、科技、设计、模型和移动学习是泛在学习研究的关键节点。经过关键词突变系数检验，得到四个突变词，分别为泛在学习(ubiquitous learning)、泛在计算(ubiquitous computing)、移动学习(mobile learning)和情境感知(context awareness)(详见图6)。这些突变词的出现时间分别为2006、2007和2008年，结束时间均为2010年，表明这段时间该主题的研究文献和研究者出现大幅激增，具有重要的转折意义。

图6. 国外期刊泛在学习研究突变词

3) 研究趋势探讨

CiteSpace关键词聚类的时区视图以时间为维度，可以展现热点关键词随着时间变化的演进过程，用连线表示各节点间的传承关系。图7和图8分别显示国内外泛在学习研究中关键词共现分析的时区视图。

图7. 国内泛在学习研究关键词共现时区视图

图8. 国外泛在学习研究关键词共现时区视图

由图7可知，国内泛在学习研究热点从2007年开始显现。在前期的2007—2008年处于理论构建阶段，研究热点为“学习环境”、“普适计算”和“泛在学习”，基于泛在计算对泛在学习的内涵进行深入探讨，基本理论研究不断完善。2009—2013年间，泛在学习研究开始注重基于网络资源的泛在学习环境开发和创建，泛在学习环境和学习资源成为研究热点。2014—2016年间，泛在学习研究的应用性不断增强，响应国家开放大学和开放教育的号召，将泛在学习和深度学习相结合，逐步出现了对学习模式、资源共享的研究。2017—2019年间，成人教育和大学生成为了热点研究对象，2019年着重开展人工智能和实证方面的研究。上述研究领域较为均衡，未出现前沿性突变系数。从各节点之间的连线上看，2007—2012年连线较多，有一定的传承性，而2014年后相邻节点几乎没有连线，前后之间缺乏传承性，随着时间推移，不同研究热点呈现孤立状态。

由图8可知，虽然国外泛在学习研究起步较早，但研究热点从2002年才开始显现(由于相对频次较小，此处隐去了图中2002年的节点“移动”)，2006出现大量研究热点，同国内泛在学习研究的蓬勃时期基本一致。2006至2008年国外泛在学习的研究热点集中在泛在学习、泛在计算、技术、框架和设计等方面，处于理论研究和框架设计阶段。2010—2012年开始出现有关教学的实证研究，研究重心集中在教育领域，主要有学习模型的构建和应用、教学设计、互动型泛在学习环境和学生表现，其中分别针对教师和学生的不同角色都有大量研究，例如教师的教学干预、学生对泛在学习的接受程度及动机等。2014年以后，关于泛在学习的研究主题更为多元，也出现了更加细化的实证研究，如针对词汇教学和英语学习的泛在学习研究。此外，国外泛在学习共现时区图中各节点之间连线密集，存在较强的传承关系。

4. 结论与展望

首先从年度发文情况来看，国外期刊的发文总量高于国内；国内外期刊中关于泛在学习的研究在大幅度增长后，均呈现平稳的趋势。其次，在研究领域和研究热点上，国内外对泛在学习的研究都聚焦于学习环境，体现了国内外研究者对泛在学习环境的重视程度。不同之处在于国外研究者更加关注泛在学习模型的建构和实践效果，而国内研究者仍停留在开发学习资源、结合现代科技构建泛在学习平台的阶段。最后，就研究趋势而言，国外在开展实证研究的同时，更关注泛在学习效果，研究主题更加广泛且聚焦点更为细化，各节点之间具有较强的传承关系，因而研究得以层层递进，研究结果的可信度较高。反之，虽然国内对泛在学习的研究经历了理论引进、学习环境及资源、学习模式和学习实际效果的发展历程，体现了从理论建构、模型设计逐步向实证研究的转变，但根据突变系数可以看出，实证研究并不突出。结合时区图也可以发现，国内泛在学习的研究传承性较弱。由此可见，国内对泛在学习的研究重点不突出，针对学习效果的实证研究较少，缺乏研究结果的可信度。

随着2020年初全国从“线下教学模式”转向“线上教学模式”和“线上线下混合教学模式”，泛在学习成为师生、学校和社会关注的热点，相关研究也将成为学术研究的重要方向。建议国内学者细化泛在学习研究的各个领域，以“学生”为主体开发学习资源、设计学习模式，并开展实证研究，检验其实际应用效果。

本研究分析对比国内外泛在学习研究的演变脉络，有助于清晰展现国内外研究的整体情况和预见未来发展趋势，对国内泛在学习的进一步研究具有重要现实意义。在收集数据的过程中，为保证文献具有代表性和精确度，仅收集了国内外核心期刊中的研究论文和小部分相关性较大的国际会议论文，未涵盖访谈记录、会议纪要、培训或会议通知等非研究类论文，也未涉及所有期刊。CiteSpace软件中具有更多数据分析功能，本文也并未全部运用，有待未来进一步展开。