李晓坤,初艳杰,宫 舒
我国少数民族学生体质健康研究的可视化分析
李晓坤,初艳杰,宫 舒
山东财经大学东方学院,山东泰安,271000。
研究者从中国知网(CNKI)获取数据,利用可视化分析软件CiteSpace 5.5进行处理并绘制知识图谱。利用软件关键词共现分析、突变词分析、时区图等功能,直观的展示了少数民族学生体质健康研究的现状及知识演进脉络。结果发现:少数民族学生体质的研究整体呈上升趋势;作者间的合作具有明显地域性特点;研究对象从大学生向低学龄段的青少年和儿童转变。亟待解决的问题是少数民族学生体质健康促进和干预的研究匮乏。建议:学者间应加强跨机构、跨领域间的合作;以学校体育为切入点,加强民族地区学生体质健康促进的研究,因地制宜的制定措施,精准干预。
少数民族学生;体质健康;知识图谱;可视化分析
国民的体质健康是衡量一个国家综合国力的重要组成部分,国民体质的改善与增强不仅是国家经济发展的结果,也是社会发展的不竭动力。学生是国家发展的后备力量,近年来,学生体质健康的研究不断涌现,少数民族学生体质的研究也逐渐受到关注。本文将借助可视化分析软件对我国少数民族学生体质健康研究现状进行客观分析,以期为今后的相关研究提供借鉴和帮助。
本研究所用的数据来自中国学术期刊网络出版总库(CNKI),为了保证数据的权威性和代表性,选择来源类别为北京大学图书馆“中文核心期刊”及南京大学“中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊”,文献类型均为期刊论文。检索时间为2019年10月5日。检索主题为“学生体质”和“体质健康”,分别并含主题“少数民族”进行检索。为了研究资料收集更加完备,将主题“少数民族”替换为具体的“X族”进行补充,经过整理,共获取237篇文献资料。
在补充检索过程中,有16个民族的学生体质健康研究是空白的,这些民族是:保安族、布朗族、鄂伦春族、俄罗斯族、鄂温克族、高山族、景颇族、门巴族、珞巴族、仫佬族、畲族、水族、塔吉克族、塔塔尔族、乌兹别克族、锡伯族、裕固族、赫哲族。
本研究使用了Excel和CiteSpace 5.5 R2版本软件。CiteSpace是美国费城德雷赛尔大学陈超美教授开发的基于java平台的可视化分析软件,利用软件关键词共现分析、突变检测、时区图等功能,可绘制相应的知识图谱,客观清晰的展示某一领域研究的动向和研究热点。此外,笔者通过CNKI导出包含检索文献详细信息的.xls格式文件,用于补充研究。
将下载文献转换格式后导入软件中,时间跨度为1992—2019年。由于研究时间跨度大,故将时间切片设置为2年。主题词来源为软件默认Title(标题)、Abstract(摘要)、Author Keywords(DE)(作者关键词),Keywords Plus(ID)(关键词加),连接强度算法为默认Cosine方法,阈值默认为Top N=50,不设定裁剪算法。采用Clustering(快速聚类)进行聚类,利用Burstness(突变检测)获取突变词。利用Timezone(时区图)绘制知识演进图谱[1]。
图1 少数民族学生体质健康研究发文量
经观察(图1),少数民族学生的体质健康研究从1992年开始至今,整体呈上升的趋势,2002年以后进入到了发文的高峰时期。1979—2000年进行的5次全国性大规模学生体质状况调研[2],为很多早期民族地区学生体质的研究提供了参照。2002年7月《学生体质健康标准(试行方案)》发布,全国性学生体质健康测试逐步展开,关于学生体质的研究逐渐增多。在2008奥运年达到了发文的高点。同一年,我们国家提出了要从“体育大国”向“体育强国”的转变。一系列政策的出台,加速了少数民族学生体质健康研究的升温。
我们选取软件网络节点Author+keywords(作者+机构)生成了异质化作者合作网络,并绘制研究团队的知识图谱。经聚类分析,得到参照值Modularity Q值=0.8358,Silhouette=0.6296,聚类的结果合理,网络结构显著[3]。这也就是说,关于少数民族体质健康研究的核心团队已经形成。图谱中,圆圈越大代表合作发文量越多。其中,最具影响力的是以张天成教授为首的吉首大学体育学院团队,发文27篇。并且在前10位高被引文献中有5篇来自张天成,可见其影响力。更难得的是该团队研究的对象、地域都较为广泛,研究内容从学生体质动态评价到营养状况、龋齿、贫血等都有涉猎,在本领域研究中具有重要地位。另外,以阿力木江·依米提·塔尔肯、杨俊敏等老师为代表的新疆师范大学体育学院有28篇文章发表,但稍有遗憾的是这些研究的对象都限于维吾尔、哈萨克等本地区的民族和学生。此外,还有以朱永莉、段连丽、王帆、沈凌锟等人为代表的云南大学体育学院团队,发文量7篇,同样仅限于云南地区的少数民族研究。由于对一个民族学生的跟踪测量要耗费长期时间和精力,这也成为学者的研究对象较为单一的重要原因。通过进一步查阅作者合作信息,发现该领域的研究有着明显的地域性特点,作者合作多限于本地区、本学校或是本院系。这使得很多宝贵的经验不能有效的迁移和共享。另外,研究人员多来自体育和医疗卫生领域,但两者间合作很少,仅有的体医合作也是高校医学院的内部合作。
图2 核心研究团队聚类图谱
关键词是学者对文章的概括和凝练,通过关键词的共现分析可以让我们更好的把握某一领域研究热点。我们在CiteSpace软件选取网络节点keyword(关键词)运行软件,得到数据表(表1),并绘制出关键词共现图谱(图3)。图谱中关键词出现频次越多,十字图形面积越大。由图可见,学生、少数民族、体质是三大主要关键词,也是中介中心性最高的三个词,这说明其连接各个节点的作用最强。大多数的研究都是围绕着这3个关键词展开的。随着国家体质健康工作的开展,身体素质、身体形态、身高、体重、肺活量等也成为高频热词。由于少数民族地区多属经济欠发达地区,由此也引发了学者们对民族地区学生营养状况、生长发育的关注。一般关键词中介中心性>0.1就被认为是一个领域研究的热点[4]。在本研究中,中心性>0.1的还有中小学生(0.1)、健康(0.1)两个关键词。
图3 关键词共现图谱
CiteSpace软件开发者陈超美教授认为研究前沿是一组突现的动态概念和潜在的研究问题。所谓突变词,是指在较短时间内增长速度突然加快或使用频率突然提高的术语[5]。通过软件的突变节点检测(Brustness),共出现了6个突变词(图3)。较早出现的突变词为汉族(1994—2002)一词。该词的出现与学者的研究方式有关,少数民族学生的体质研究常采用种族的差异比较法。与汉族学生的对比研究一直是重要的研究手段。随后出现了青藏高原(2002—2005)、维吾尔族(2011—2015)两词,这源于吉首大学体育学院和新疆师范大学体育学院研究团队对高原地区和维吾尔族学生的集中关注。而在2013—2015年,学生的营养状况也成为学者集中关注点。当前,学者最新关注的前沿是低学龄段的青少年和儿童。经查阅数据,2014年以后有80篇文献发表,其中有60篇是围绕着低学龄段学生展开的,占到了总数的75%。
青少年是祖国的未来,2005年学生体测结果表明,学生的速度、耐力等素质整体成下滑趋势[6]。引起了党和国家领导人高度重视,仅在2007-2017年期间,我国就有88项青少年体质健康相关政策出台,一时间呈现出政府顶层设计、各部门及地方协同促进的局面[7]。民族地区越低学龄段的中小学,越难以保障基本的锻炼条件。“阳光体育”在很多民族地区学校成为一纸空文。民族地区的青少年体质更应受到关注,可预期的是今后一段时期内研究的重点还将继续围绕着低学龄的青少年、儿童展开。
图4 突变关键词信息一览
为了研究民族地区学生体质健康与当前学生体测大环境情况的对比,笔者查阅到体质健康研究的两篇知识图谱分析,将三者提取的热词做比对。选取的两篇文章均来源于CSSCI核心期刊,为重点基金项目,具有较高的参考价值和信效度。在罗艳蕊(研究1)文献中,我们提取到排名前14的热词[8]。在李玉周(研究2)文献中,我们提取到12个热词[9]。虽然三者时间跨度有别,但通过与两篇文献关键词差异比较后发现:少数民族学生体质健康研究最重要的缺失是少了“学校体育”及相关词汇(表1)。
表1 关键词对比信息一览表
在2012年国务院办公厅《关于进一步加强学校体育工作的若干意见》中指出:学校体育仍是教育工作中的薄弱环节,学校体育未能得到足够重视,将影响和制约着学生体质健康水平的提升。学校是学生体质健康促进的主战场[10]。当前被普遍认同的体质干预措施是构建学校、社区、家庭三位一体的干预体系,其中,学校体育要占据主导地位[11]。对于经济欠发达的民族地区,学校体育扮演的角色更加重要。学校承担着传播健康知识、引导学生养成锻炼习惯的责任,也是政策施行、体质测试、体育课程改革的主体。要实现对民族地区学生体质健康的有效干预,首先需要改革的就是学校体育。
通过CiteSpace的关键词共现时区图(timezone)功能可以研究文章的更新和相互影响,它能清晰地呈现出不同时间段研究主题演变的情况[12]。节点首次集中出现即被固定在时间轴上,后再次出现时,节点频次加1,随之十字形面积也会加大,节点的连线代表了主题的传承关系。笔者设置时间切片为5年,1992—2019年被划分为6个时区。由图谱可见(图5),少数民族学生的体质研究自2002年开始进入了繁荣时期。这时期的研究围绕着学生体质健康多点开花。针对某一民族的研究也开始出现累积,如图中的藏族、维吾尔族。但在2012年以后,再没有大的研究节点出现,新节点连线也多指向之前的研究,研究进入瓶颈期。而此时期,大环境下学生体质的研究更多的走向了干预和促进阶段[9]。由图可视,这时期并未见有体质健康促进相关的高频节点出现,这说明少数民族学生体质健康促进的研究尚处在起始阶段。受限于自然条件、社会、家庭、民族传统等多方面因素[13],很多东部地区的体质促进手段并不能在民族地区有效迁移应用。针对性的制定措施、精准干预将是以后关注的重点。虽然体质健康促进的研究尚未成熟,但已有学者开始关注到这一转变。在仅有的几篇研究中,有学者从课程模式入手(王帆,2009)[14]、有学者从运动干预角度出发(武杰,2011;王志锋,2013)[15][16]、也有学者从民族地区学生体质影响因素进行探讨(桂祝,2018)[17]。
图5 关键词共现时区图
(1)少数民族学生体质健康的研究总体呈上升趋势,但仍有一些极少数民族没有得到关注。研究存在地域性特点,作者间以本地、本校合作为主,跨领域合作较少,研究对象单一。
(2)少数民族、学生、体质是三大高频关键词,具有高中介性。相较体质健康研究的大环境,研究者对民族地区学校体育上的关注较为薄弱。
(3)关于民族地区青少年和儿童的体质研究是当前学者们关注的前沿。2002年以后,研究围绕“学生体质健康”主题多点开花,但体质健康促进和干预的研究尚不完善。
(1)研究者应抛开地域和学科的界线,加强体医合作,加强东西部合作,加强跨领域合作。不同少数民族具有不同的身体素质和体质健康特征[18],建设好民族地区的体质监测平台,全面收集各个民族学生体质健康数据,有助于探寻各民族学生体质健康发展的规律。
(2)青少年是祖国的未来,民族地区中小学校普遍存在基础设施不完善、学生健康意识薄弱等问题,应该成为继续关注的重点。民族地区学生体质健康的促进应抓住学校体育这一主体,从政策施行、体育课程、师资配备、体质测试等多方面改革干预。
(3)在健康中国的大背景下,保障学生日常锻炼环境、提高家庭成员锻炼意识和健康观念将有助于构建多位一体的干预体系[19]。由于少数民族地区的特殊性,研究者需因地制宜、因族制宜、因情制宜,灵活、合理的制定体质干预措施。
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Visual Analysis of Physical Health Research of Minority Students in China
LI Xiaokun, CHU Yanjie, GONG Shu
Dongfang College, Shandong University of Finance and Economics, Taian Shandong, 271000, China.
This study obtained data from China Knowledge Network(CNKI)and processed it with visual analysis software CiteSpace 5.5 and mapped the knowledge map. Using software keyword co-occurrence analysis, burst word analysis,time zone map and other functions, it visually demonstrates the status quo and knowledge evolution of minority students' physical health research. The results show that the research of the physique of minority students is rising; the cooperation among authors has regional characteristics; the research subjects change from college students to adolescents and children. The urgent problem that needs to be solved is the lack of research on the promotion and intervention of minority students' physique health. Suggestions: strengthen inter-agency and inter-disciplinary cooperation among scholars, take school sports as an entry point, strengthen research on the promotion of physique health of students in minority areas, and formulate measures according to local conditions and accurately intervene.
Minority students; Physical health; Knowledge graph; Visual analysis
G804.49
A
1007―6891(2022)01―0046―04
10.13932/j.cnki.sctykx.2022.01.11
2020-03-18
2020-04-27