国内协作学习的研究现状、热点领域与发展趋势——基于Citespace的可视化分析

侯雪瑶

（新疆师范大学教育科学学院，新疆 乌鲁木齐 830017）

0 引言

协作学习是学习者按照一定规则和学习目标要求结成小组,通过人际沟通、互助与协同知识建构,提高小组与个人学习绩效的一种教学策略[1]。进入21世纪，大数据和人工智能等新兴技术在教育领域的应用促进了协作学习的发展，新的研究内容和方法也不断涌现[2]。作为一种学习策略或学习组织形式，协作学习已被众多研究证明是促进学习的有效途径[3]，在提升学习者学业表现、知识建构与创生、复杂问题解决等高阶思维能力方面和促进团队协作能力方面具有巨大的潜力[4]。针对协作学习过程中的实践问题，协作学习研究的主题和热点是什么？本研究拟通过对国内协作学习的相关研究文献进行搜集、整理、分析和总结，揭示我国协作学习研究的进展、热点和发展趋势，为未来协作学习领域的研究提供参考资料和发展建议。

1 研究方法与研究过程

1.1 研究方法

本研究使用文献计量分析、科学合作分析、关键词共现分析、聚类分析等方法，利用可视化软件CiteSpace对研究样本进行可视化分析和呈现。

1.2 研究过程

首先，本研究选定CNKI（中国知网）数据库作为数据来源，使用数据库的高级检索功能，以“协作学习”“CSCL（计算机支持的协作学习）”为主题词，为保证期刊文章的权威性，以“CSSCI（中国社会科学引文索引）”和北大核心为期刊来源类别，检索发表时间截至2022年7月，共检索到2036篇文章，经人工逐篇查阅，筛选出与研究主题不相符的文献以及报道、摘要、学者访谈等，最终确定660篇学术期刊论文作为研究样本。其次，利用知识可视化分析工具对研究样本进行发文量分析、期刊分布分析、作者合作分析、机构合作分析、关键词共现分析、聚类分析和关键词突现分析，以梳理和展示我国协作学习的研究现状和热点领域。最后，根据协作学习的演进趋势提出发展建议。

2 文献计量分析

2.1 发文量分析

对协作学习研究进行发文量分析可以在一定程度上展示其演进脉络。如图1（P45）所示，协作学习研究从1997年开始2002年缓慢发展，2003年至2009年文献数量整体持续上升至顶峰，2010年至2011年文献数量有略微下降，2012至2013年文献数量重回高峰，2014至2015年文献数量开始下降，2016至2021年文献数量基本保持不变，2022年的文献未完全收录，因此数量偏少。由此可见，协作学习的研究大致经历了从缓慢发展到迅速升温，再到逐渐稳定的过程。

图1 年度发文量

2.2 期刊分析

对协作学习研究所在期刊进行载文量分析可以在一定程度上展示其分布情况。经统计，660篇文章共发表在106种期刊上。其中载文量排名前八的期刊均属于教育技术领域，共450篇，占比68.18%，载文量处于首位的是《电化教育研究》，刊发协作学习相关文章116篇，其次是《中国电化教育》，刊发协作学习相关文章105篇，位列第三的是《现代教育技术》，刊发协作学习相关文章58篇。此外，除了教育技术，协作学习也渗透在教育领域的其他方面，如中小学教育、成人教育、职业教育、教育管理、图书情报、计算机工程等。其中，作为信息技术与教育的结合，计算机支持的协作学习随着网络教学的普及越来越受关注，因此，计算机工程类学科也对协作学习领域的研究有关注点。

3 科研合作网络分析

3.1 作者合作分析

如图2所示，该图谱由453个节点、455条连线组成，节点的大小体现作者在该研究领域的地位，节点越大，表明该作者在领域中的研究时间越长，资历越深，节点与节点之间的连线表示相关作者有合作。从图中可以看到，网络的密度比较松散，独立节点较多，说明该领域作者之间的合作程度较低，彼此之间的互动交流较少。其中，两人或三人之间的合作较多，大多是研究生导师与学生的合作。但也存在几个合作比较紧密的团队，如以黄荣怀、赵建华、李克东、徐晓东、郑兰琴、李艳燕为代表的团队规模较大，其中以黄荣怀为代表的团队与其他研究团队的合作较多，共同为协作学习的研究和发展做出了较大贡献。

图2 作者合作网络图谱

3.2 机构合作分析

对机构的合作情况进行分析可以帮助了解机构分布以及机构间的科研合作情况。通过CiteSpace生成的机构合作网络图谱显示，对协作学习进行研究的机构主要有以华南师范大学教育信息技术学院、北京师范大学教育技术学院、华东师范大学教育信息技术系为核心的研究圈，其中，华南师范大学教育信息技术学院的相关科研成果最多，北京师范大学内部不同院系的合作较多。由此可见，机构间的合作密度较小，跨校和跨区域的交流较少，因此，应加强机构间的合作，多机构共同为协作学习研究开辟新方向。

4 基于关键词的研究热点与发展历程分析

通过CiteSpace生成关键词共现知识图谱，可同时获得关键词的频次。经统计，660篇文献共出现538个关键词，“协作学习”的频次为297，与其后的关键词频次有巨大断层，说明该领域的研究核心稳定，研究有深度；其中出现不足5次的关键词共 514个，占总数的95.53%，只出现1次的关键词共390个，占总数的72.49%，大量的低频关键词说明协作学习领域涉及的研究主题广泛。

4.1 关键词共现分析

关键词共现图谱能够反映一段时间内关键词在该领域被关注的程度，节点的大小代表关键词出现频率的大小，即相关主题在该领域的热点程度，节点与节点之间的连线表示关键词之间共现的强度。协作学习研究的关键词共现图谱如图3（P46）所示，该图谱由538个节点、918条连线组成。“协作学习”作为该领域研究的中心主题，出现的频次有波动，大致经历了从不断升温到逐渐平稳的过程；在协作学习周围分布较明显的关键词有协作、知识建构、学习分析、学习模式、内容分析、学习策略、学习者、教学模式、协同学习、交互分析等，说明研究者在对协作学习进行研究时，比较关注学生的学习过程。此外，学习小组、协作模型、智能代理、网络平台等关键词虽处于边缘，但与核心关键词存在着网络关系，是协作学习相关研究主题的关注点。

图3 关键词共现图谱

4.2 关键词聚类分析

聚类分析的原理是将共词网络中联系很紧密或是相似的关键词进行聚类，给每个关键词赋值，类团内值最大的关键词当选为该类别的代表，被打上标签，并把类团进行编号排序，编号越小说明类团越大。使用LLR算法对协作学习领域的关键词进行聚类，共分析出23个类团，其中排名靠前的类团主要包括协作学习、协作、同伴互评、知识建构、学习者、合作学习、网络环境、协同学习、学习模式等。通过对聚类关键词的相关文献进行梳理和总结，协作学习领域的研究主题集中在面向问题解决的协作学习、计算机支持的协作学习、基于知识建构的深度学习、协作学习中的教学模式和教学设计、学习者的学习策略、协作脚本对小组合作的影响等。

4.3 关键词突现分析

通过CiteSpace进行突现关键词分析生成的关键词突现图谱，可以显示该领域研究兴趣的骤然增长和研究前沿。协作学习领域研究中，依次出现的突现关键词为学习者、教学设计、网络环境、知识建构、学习分析、共享调节、群体感知。其中，“学习者”是协作学习中研究者们一开始就注意到的方面；“教学设计”的突现时间（1998年-2008年）相对最长，说明教学设计是协作学习领域非常重要的一部分；“学习分析”的突现时间（2016年-2022年）相对较长并且还在延续，说明学习分析是当前乃至未来协作学习研究的重要主题；“共享调节”和“群体感知”于2019年突现并且仍在发展，共享调节涉及个人及团队在知识（计划、目标、策略、监控、评价等）、社会关系（动机、情感、信念等）以及学习成果等方面的共建、协商、维持与共享的过程[5]，群体感知指个体对团队和情景信息建立整体性感知的过程[6]，二者都是各类协作活动的重要组成部分，同时也指向了协作学习领域的研究前沿。总的来说，突现的关键词由中观的教学要素逐渐转向微观的教学过程、学习策略等，说明协作学习领域的研究在不断深入。

5 结语

综上所述，我国协作学习的研究进展逐渐稳定，除了一开始的基础理论研究以外，后续研究逐渐聚焦于教学过程、学习策略等；科研合作方面，还需继续加强研究者之间的合作和机构间的合作；根据对关键词的共现、突现分析可以得出，我国协作学习的研究主题不断地向协作学习过程的细节深入，并且更加关心对学习者高阶能力的培养，此外，伴随着技术的发展和公共卫生事件的影响，近年来协作学习的研究逐渐从线下的协作学习转向计算机支持的协作学习，并且发展到线上线下混合式协作学习。总的来说，未来研究的发展趋势主要体现在计算机支持的协作学习、面向知识建构的协作学习、网络课程、教学模式、学习分析、共享调节、群体感知等方面。