我国个性化教育研究热点主题及发展走向

刘建清　赵红霞

摘要：个性化教育已经成为新时代中国教育变革与发展的基本趋势。本研究借助SATI软件和CiteSpace软件对已有研究成果进行可视化分析，发现国内个性化教育研究聚焦于个性化教育理论研究、高等院校中的应用创新、大数据技术支持研究等三大研究热点，并呈现出上升的发展态势。促进个性化教育研究的深入发展并推动个性化教育的实践改革，既需要从个性化教育理论研究体系、操作模型及技术应用三个层面深化研究，更需要构建个性化教育改革的实践模式。

关键词：个性化教育;知识图谱;大数据

中图分类号：G519文献标识码：A文章编号：1674-7615（2022）02-0099-10

伴随着教育改革的持续深入，个性化教育对教育改革与创新发展具有重要影响，并正逐渐形成推动世界各国教育改革发展的潮流和趋势。个性化教育在国内教育领域日益受到关注，2010年政府颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》强调，“关注学生不同特点和个性差异，发展每一个学生的优势潜能”。在《纲要》的指导下，我国教育理论工作者开始展开个性化教育及相关问题的研究，并在宏观、微观两个方面都作了探索，在教育领域研究中所占的比重呈现增长态势。为更好地推动个性化教育及相关问题的研究，本文基于客观数据，采用量化研究方法，借助SATI软件进行矩阵共词分析，并运用CiteSpace软件进行可视化分析，对国内个性化教育及其相关问题的研究热点主题和发展趋势进行归纳分析，以期准确地把握个性化教育发展的时代特点和需求，提升人才培养的质量。

一、研究设计

（一）相关工具与研究方法

本研究应用CiteSpace软件（引文空间分析工具）与SATI软件（文献题录信息统计分析工具）进行数据处理与分析，其中个性化教育研究的可视化分析使用CiteSpace，共词分析使用SATI。CiteSpace的开发者是陈超美教授，基于Java平台开发，软件用于知识可视化，是一款着眼于科学分析中蕴含的潜在知识，在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件，通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。SATI的开发者是国内学者刘启元等人，基于dotNET平台开发，软件利用共现分析、聚类分析等数据分析方法对期刊全文数据库题录信息进行处理分析，并以可视化图形的形式进行展示。

本文研究方法是使用CiteSpace与SATI对CNKI数据库近20年的数据进行知识图谱与共词分析，分析领域包含如下主题：相关论文的出版年份、核心作者、高影响力机构、热点关键词分布年份。

（二）数据来源

本文研究数据来源于CNKI知网数据库（2019年9月25日采集）。数据采集的主题为“个性化教育”，论文出版时间从2000年至2019年，期刊来源包括CSSCI、核心期刊等全部期刊，共检索出1 126篇相关文献。对采集的文獻通过手工剔除会议、通知等与研究主题无关的数据，并用工具进行数据去重处理，得到有效文献1 110篇。根据分析工具的要求，处理后的数据按年份分别以Refworks（用于CiteSpace分析）和Endnote（用于SATI分析）格式导出文献记录。每条记录由作者、单位、题目、摘要、关键词、期刊等数据项构成，与CNKI数据库中的论文一一对应。

（三）研究过程

研究过程分四个步骤进行：第一步为数据搜集，从CNKI中“个性化教育”主题检索相关文献，手工剔除会议、通知等与研究主题无关的文献，以Refworks格式导出数据;第二步为数据清洗，通过NoteExpress对搜集的数据进行查重去重处理并分别以Refworks、Endnote两种格式导出数据，将去重后的Refworks格式数据应用CiteSpace 5.5R2转换为WoS格式;第三步为知识图谱分析，应用CiteSpace 5.5R2对WoS格式的数据进行相关主题（核心作者共现、高影响力机构共现、关键词共现）分析，生成图形图像展示分析结果;第四步为计量分析，应用SATI 4.0（Web）进行相关主题（来源期刊分析、相异度矩阵）分析，生成图表格式展示分析结果。

二、我国个性化教育研究的现状分析

（一）文献出版时间分析

一段时期内，某一研究领域文献的出版数量可以反映该领域在该时期内的研究热度。从图1可以看出，个性化教育研究热度大致分为三个阶段：第一阶段为2000—2010年，文献出版数量开始呈波动趋势逐渐增长，年均发文量为38篇，表明个性化教育研究处于“慢热”阶段。第二阶段为2011—2013年，文献出版数量呈爆发式增长，反映这一时期个性化教育研究快速展开，相关论文数量增长很快。分析发现，个性化教育研究出版文献数量的快速增加与《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020）》的颁布时间点非常契合，《纲要》的颁布与实施促进了个性化教育研究的发展。其中，2012年文章数量突破100篇，有关个性化教育及相关问题成为学者们研究的热点，表明政府的政策导向对科学研究的引领作用。第三阶段为2014年至今，文献发文数量（2019年只有部分数据）呈逐年下降趋势，反映热度递减。但从部分关键词突现（个性化学习、大数据）来看，研究的内涵和外延不断深入;从研究成果的角度来看，理论研究与方法论层面并没有实现显著的突破。可见，个性化教育研究领域还处于经验知识的积累阶段，尚未进入理论知识的建构阶段。

（二）核心作者分析

核心作者分析采用CiteSpace 5.5R2进行。在CiteSpace中进行数据文件夹设置后，将分析节点类型（Node Types）设置为作者（Author）;设置时间区间（Timespan）为2000—2019（采集的文献出版时间在2000年至2019年之间）;考虑到时间切片对统计同一作者在不同年份发表文章时容易出现误差，时间切片值（Years Per Slice）设置为20，相当于不进行时间切片;筛选策略为Top N，值设置为50;不进行图谱网络修剪（Pruning），静态聚类（Cluster View-Static）显示方式，显示合成网络（Show Merged Network）。个性化教育研究最高产作者的文献量是7篇，通过普莱斯公式可以计算出核心作者的筛选标准为2，即个性化教育研究的核心作者文献发文量最少应发表2篇文献。因此，我们将CiteSpace生成的分析图像的显示阈值（Threshold）设定为2，生成核心作者共现知识图谱（见图2）。

关于我国个性化教育研究，发表7篇文章的作者1人，发表6篇文章的作者1人，发表5篇文章的作者2人，发表4篇文章的作者3人，发表3篇文章的作者16人，发表2篇文章的作者112人，这些核心作者共发表文章300篇，约占该领域发文量的27%。从图2可以看出，本次分析共发现节点134个，网络连线29条（网络密度0003 3），表明这些核心作者之间合作很少。图中节点的年轮表示作者发表文章的次数，可以发现个性化教育研究领域高产量的作者比较少，发表5篇文章以上的作者依次是刘献君、刘彦文、王振权、袁桂林，表明这4位作者在个性化教育研究领域发表文章较多，在该领域研究中占据重要位置。这4位作者都是高校研究者，表明在高校正在形成以个性化教育研究的群体，可以预测个性化教育研究向深度、广度、推广度发展的趋势。同时可以看出，4位高产作者中只有刘彦文与袁桂林的节点之间有连线（合作5次），其他2位高产作者没有与其他作者共同发表过个性化教育相关的文章。从网络密度0003 3来看，个性化教育研究领域研究者之间合作程度较低，研究者尚处于独立研究阶段。

（三）机构共现分析

高影响力机构采用CiteSpace 5.5R2进行，其中参数设置除分析节点类型（Node Types）選择Institution（机构）外，其他参数与核心作者分析一致。个性化教育研究发文最多的机构是徐州工程学院，文献量是38篇，通过普莱斯公式可以计算出核心作者的筛选标准为5，即高影响力机构最低应满足的文献量是5篇。因此，我们将CiteSpace生成的分析图像的节点显示阈值（Threshold）设置为5，生成机构共现图谱（见图3）。

对比这些研究机构发现：以高等院校为主，发文数量排序靠前的有徐州工程学院（38篇）、文华学院（28篇）、河北科技大学（21篇），其次为华中师范大学（17篇）、广东农工商职业技术学院（16篇）、北京师范大学（13篇）、华东师范大学（10篇）等，华中科技大学（9篇）、清华大学（8篇）和西南大学（6篇）也都有6篇以上。这说明高等院校正在成为个性化教育研究的主阵地，且呈现多类型多层次样态。此外，研究还发现：节点之间连线较少，节点较为分散，表明个性化教育研究机构之间合作程度并不密切，呈现出各自为战的局面。

（四）来源期刊分析

通过SATI对来源期刊进行统计，共得到566种来源期刊。其中，381种期刊发文量各为1篇，102种期刊发文量各为2篇，共占期刊总数的853%。566种来源期刊中共有学报226种，占399%。从载文数量排前20的期刊信息来看，发表文章数量较多的期刊档次不高。566种来源期刊中尽管也包含了《中国教育学刊》《教育发展研究》等CSSCI期刊与《中国成人教育》《教育与职业》《中国校外教育》《人民教育》等核心期刊，但CSSCI和核心期刊的数量仅占1%左右，整体上说明研究成果的档次不够高，个性化教育研究成果不够深入（见表1）。

（五）关键词分析

1.关键词词频分析

通过SATI软件抽取关键词字段进行统计，共得到1 753个关键词。在高频关键词阈值选择方面，有研究指出，可以选择累积频次的34%进行高频词的选择，作为热点高频词来分析研究热点[1]。依据普莱斯公式，我们提取频次20次以上的关键词为核心关键词，得到17个核心关键词，其总频次为1 472次，占关键词总频次的34.3%。从这17个核心关键词，我们可以初步分析出个性化教育、个性化、高等教育、个性、大学生、策略（占比大于1%）是个性化教育研究领域的热点（见表2）。

2.关键词相异度矩阵分析

通过SATI构建关键词相异度矩阵，生成表3。相异度矩阵的分析原理是：相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性，表现形式是一个n×n维的矩阵。d（i，j）是对象i和j之间相异性的量化表示，通常为非负值，两个对象越相似或“接近”其值越接近0，越不同其值越接近1，且d（i，j）=d（j，i），d（i，i）=0。从表3可以发现，核心关键词与个性化教育距离由近及远依次为：高等教育、个性、个性教育、学生个性、高职院校、大学生，其中相似度较大的是高等教育。这表明在个性化教育研究领域，学者倾向于高等教育研究领域，且个性化教育在高等教育的应用与实践是热点主题。

3.核心关键词分析（阈值20）

核心关键词共现采用CiteSpace 5.5R2进行，将分析节点类型（Node Types）设置为关键词（KeyWord）;时间区间（Timespan）设置为2000—2019;时间切片单位（Years Per Slice）设置为1;选择策略设置为Top N（值设置为50）;图谱网络修剪（Pruning）参数勾选“最小生成树”（Minimum Spanning Tree）、“修剪切片网络”（Pruning sliced network）与“修剪合并网”（Pruning the merged Netword）等3个参数;显示方式设置为静态聚类，同时显示合成网络。根据普莱斯公式，对节点显示阈值（Threshold）设置为20，生成核心关键词共现图谱（见图4）。

核心关键词图谱中每个关键词与一个节点一一对应，用十字架标识节点，大小代表关键词的出现频次占比，节点之间的连线表示线两端节点对应的关键词在某些文章中同时出现。图谱中共有162个节点，有184条连线，网络密度0014。其中“个性化教育”以非常明显的大十字架标识，反应了该关键词的高频程度（占比1733%），其他如“个性化”“高等教育”“大学生”等就小了许多。观察图谱可以发现，这17个关键词都有比较多的连线，表明这些关键词是个性化教育研究的热点所在，其他词都是围绕其展开研究。同时也可以发现，大学生、高等教育与个性化教育研究领域有相当高的研究关联性，再次证明了个性化教育在高等教育中的运用既是研究的热点主题又是今后发展的趋势。同时，大数据支持的个性化教育研究也逐渐成为个性化教育研究领域的热点。

4.关键词聚类分析（27个聚类mean=0.501 6，q值0.800 4）为了更直观地分析个性化教育研究的关键词，对其进行关键词聚类分析。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样一个过程，所以，同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。应用CiteSpace对核心关键词图谱使用“Cluster”视图，研究结果如图5，Q值为0800 4，说明聚类结果显著。从图5可以看出，聚类名称共有23类，比较显著的有中学生、ipq（个性化职业教育模式）、高等教育、思想政治教育、大数据、素质教育、美术课堂教学、实践、个性化教学、教学实验。

5.关键词突现分析

应用CiteSpace对核心关键词图谱使用“TimeZone”视图，得到关键词突现分析图像（见图6）。

该图谱展现了个性化教育研究的发展脉络：2000—2008年研究主题有素质教育、个性教育、学生个性、学校、个性、个性发展、主体性。这一阶段研究者更多关注的是个性化教育理论研究，但从分布来看，研究主题比较分散，表明个性化教育研究领域尚处于理论探索阶段。2009—2014年研究主题有独立学院、创新型人才、高校。这一阶段个性化教育进入教育实践探索阶段，应用型本科院校开始把创新型人才的培养作为个性化教育的核心内容。2015—2019年研究主题有个性化学习、大数据、创新创业、个性化教学。这一阶段个性化教育研究进入应用研究的深化阶段，个性化教育在应用型本科院校的实践研究也逐渐形成一定的结构，着重研究个性化教育的实现途径和技术，研究成果不断丰富。同时，通过这一时期的研究主题，可以推测出个性化学习、大数据、创新创业是个性化教育未来一段时间内的研究前沿。

三、我国个性化教育研究主题的热点

综合以上可视化分析，现阶段我国个性化教育研究热点主题依次是个性化教育理论研究、个性化教育在高等院校中的应用创新、个性化教育大数据技术支持研究。

（一）个性化教育理论研究

个性化教育理论研究使得个性化教育的实现成为可能。该研究热点主题侧重于为每个学生提供最合适的教育，促进其全面和谐发展。个性化教育作为一种教育理念，形成了多种认识。有学者从培养人的稳定独特个性特征出发，强调个性化教育就是“使之逐步形成稳定的心理倾向和心理特征”[2]。同时，产生了诸多个性化教学组织形式的变革，如分组教学、个别化教学、一对一教学。有学者从社会需要多样化人才出发，强调提供多样化教育，并进行了愉快教育、成功教育等个性化教育模式理论与实践探索研究。有学者从培养人的自主性和独特性出发，认为个性化教育是“采取个性化、特色化的手段，促进个体生命更好地朝着个性化的方向发展”“培养学生独立人格和独特个性，促进个体生命自由和谐发展”“促使每个学生在关系性实践中努力成为最自信、最精彩的个体，协助学生深刻体认生命的价值意义”[3-5]。

纵观以上对个性化教育概念不同学科不同视角的研究可知，个性化教育正朝着从关注外在价值和需求到重视内在价值和需求的趋势发展，这一趋势表明个性化教育正逐渐向教育本质回归。然而，我们不难发现，以概念为核心建构个性化教育理论体系是研究者们关注的重点。从本质上看，个性化教育概念体系的建构多是承袭了邻近属“个性”概念的要素，其倡明的尊重个体生命价值、挖掘个体生命潜能、促进个体生命自由发展的理念与现代化教育发展导向有许多共通之处，导致个性化教育概念在运用上存在泛化和体系兼容现象，研究边界不明确，尚未形成系统化、结构化的研究体系。在新时代语境下，个性化教育的概念和外延都会有新的元素与特质，个性化教育必将有独特的时代需要和时代问题，从研究新时代问题的逻辑框架体系来思考和解决新时代的需求，将是个性化教育获得新的生命力的可取之道。

（二）个性化教育在高等院校中的应用创新

个性化教育在高等院校中的应用创新能够实现本科教育质量的提升。该研究热点主题侧重探讨在高校人才培养同质化、划一性倾向下，如何利用个性化教育理念推动创新性人才培养的实现。我国一些高校围绕本科教育人才培养开展了许多创新性实践。例如，北京大学率先于2001年成立“元培计划”实验班，开展本科个性化人才培养模式改革探索;许多“211工程”和“985工程”高校相继进行了个性化人才培养模式实践，如中国人民大学“拔尖创新人才培养实验班”、南京大学“匡亚明学院”、北京师范大学“励耘实验班”、华中农业大学“张之洞实验班”、武汉大学“弘毅学堂”、华中师范大学“博雅计划”、湖北大学“楚才学院”。这些实验班培养模式的基本特点是以学生的学习兴趣为出发点来选拔优秀学生，强调多学科交叉培养，加强导师尤其是名师的指导，实施因材施教，提倡知行合一及拓宽学生的国际视野等[6]。在2010年政府颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》的指导下，国内学者开始应用型本科高校个性化人才培养探索，形成了多样化研究成果。例如，南京理工大学泰州科技学院院长刘玉海教授结合应用型本科现场工程师的人才培养定位，提出了“帮助学生把潜能发挥到极致”的主体个性化教育理念[7];华中科技大学教育科学研究院刘献君教授以文华学院为实验基地，在多年探索中形成了“三个关键点、三类学生、三个一行动”的“三九”个性化教育模式[8]和“一个中心，三个关键，五个注重”的个性化教育体系[9]。一些学者基于课堂教育实践，探索出了一些多样化的教学方法，如翻转课堂模型、学习兴趣为导向的个性化教育的新模式、分层教学法等。与一流大学相比，应用型本科院校个性化人才培养实践的基本特点是，以學生的特征和需要为出发点面向全体学生，实施个性化教育，培养社会需要的多样化应用型创新人才。

从以上分析可见，研究者们将个性化教育理念运用于应用型高等院校教育研究，实现了教育对象从个体向全体的扩展，从而为全体意义上的个性化教育理念提供了一种可能的实现路径。但从个性化教育应用的内部而言，研究者多是以本校的经验事实为依据描述和解释问题，缺少基于证据的实证研究，使得研究结论的可信度明显不足。增加高质量的实证研究，形成成熟稳定的研究范式，有助于个性化教育操作模型的建构。

（三）个性化教育大数据技术支持研究

教育大数据技术的运用给个性化教育提供了全新的视角和途径，并逐渐成为研究热点。该研究热点主题主要侧重于大数据技术支持下的个性化教学和个性化学习分析研究。以电子书包为基础的个性化教学从理论内容和应用路径两个方面展开研究，章怡等人提出了基于电子书包在线学习数据个性化分析模型构建的理论探讨和提供个性化资源推送的实现路径[10]。大数据学习分析使个性化教育的实现成为可能，我国学者通过泛在学习、弹性化和定制学习、互动学习及虚拟实境的体验学习等方式开展个性化学习研究[11]。例如，吴忭等人从个性化学习与成绩的关联度上提出了“概念建构——假设提出——推理论证”的个性行为模式，李彤彤等人从学习干预分析的角度构建了“状态识别——策略匹配——干预实施——成效分析”四环节循环结构干预模型[12]，姜强等人从学习质量分析角度构建了个性化自适应在线学习分析模型[13]。

由此可见，将大数据技术运用于个性化教育，使“以学生为中心”的理念从理想向现实前进了一大步，重心从教师的课程教学向学习者的自主学习转变，这种转变必将引起个性化教育范式的改变。但我们从目前的研究中发现，大数据运用于个性化教育的实践，多数研究仅作为一种工具载体，没有很好地实现大数据与个性化教育的深度融合。推动个性化教育传统优势同信息技术高度融合，精准把握网络信息时代学生行为特征和规律，探索个性化教育新路径，具有重要的现实意义。

四、我国个性化教育研究主题的发展趋势基于个性化教育研究热点主题分析，探讨其未来发展趋势，精准把握个性化教育发展的时代特点和需求，提升人才培养的质量。

（一）基于问题指向的个性化教育理论研究体系架构研究问题的逻辑框架主要包含基本问题、核心问题与关键问题、派生问题及问题间关系。架构问题指向的个性化教育理论研究体系是以个性化教育核心价值为中心，形成以个性化教育理论体系为半径的问题范围，在问题范围内明确影响个性化教育理想实现的核心与关键问题，通过分析派生问题的表现形式、发展脉络和可能造成的结果，厘清问题间的关联。从研究问题的逻辑框架建构个性化教育理论研究体系，有助于更加全面、科学地理解个性化教育的内涵和外延，明确研究边界，形成系统化、结构化的个性化教育理论体系。

（二）基于数据实证研究的个性化教育操作模型建构个性化教育操作模型是一个由多项要素共同构成的实践机制，需要通过数据实证研究对个性化教育中的案例、数据、事实等进行观察、实验和调查，建立和检验关于个性化教育活动与现象的经验知识。基于数据的实证研究构建的个性化教育操作模型，可以弥补理论研究、经验研究、实证研究的不足，用经验的观测和验证来检验与发展业已成熟的实践，提高个性化教育实践的有效性，形成成熟稳定的操作模型。

（三）基于信息技术支撑的个性化教育新范式构建基于信息技术支撑的个性化教育是一种基于学生行为的数据分析，以精准把握学生需求、问题和成长规律，实施优势教育，促进学生自由和谐发展的一种教育范式。在信息技术时代，个性化教育要充分运用大数据优势，构建行为数据模型，精准把握学生个性特征，变革教育目的、教育组织、教育内容、教育方式和教学规模，构建出彰显信息技术支撑下的个性化教育理论范式、基本要素和实践模式，促进个性化教育与技术的深度融合，形成自主学习、终身学习的理念。

五、结语

从因材施教到个性化教育，已经成为新时代中国教育变革与发展的基本趋势。但纵观个性化教育发展历程，其实现与发展需要一个渐进的过程，其基本理论、操作模式及技术应用等方面的研究尚不成熟，还需进一步探讨。但我们应该认识到，个性化教育的实现意义不仅在于发展学生的个性，而是在于尊重个体生命的独特价值，发掘个体生命的潜能，促进个性生命自由和谐发展，这将是个性化教育乃至整个教育的价值取向。在深化个性化教育理论研究的同时，当前要特别关注个性化教育的实践改革与探索，关注个性化人才的培养，这也是课题研究的主旨所在。

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[13]姜强，赵蔚，王朋娇，等.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育，2015（1）：85-92.

Abstract：Personalized education has become the basic trend of China's education reform and development in the new era. With SATI software and CiteSpace software， this research conducts visual analysis of the existing research results. It is found that domestic personalized education researches focus on the theoretical research of personalized education， the application innovation in colleges and universities， and the big data technology support research， and these researches are on the rise. To promote the in-depth research development and the practice reform of personalized education， it is necessary to deepen the research from the aspects of theoretical research system， operation model and technology application of personalized education， as well as to construct the practice mode of personalized education reform.

Key words：personalized education; knowledge map; big data

（責任编辑：杨波）