我国高校体育课堂教学评价研究热点及趋势研究

郭文平，俞优莉

（台州学院 电子与信息工程学院，浙江 台州 318000）

大学生的体质健康关系到国家和民族未来。为切实提高高校学生体质健康水平，教育部先后发布了《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》［1］和《高等学校体育工作基本标准》［2］。我国第七次大规模学生体质健康调查数据显示，大学生体质健康水平整体呈现逐年下降趋势［3］。高校体育课程作为提升大学生身体素质的重要途径，越来越引起人们的关注。体育课堂评价是围绕体育课堂教学活动收集学生活动水平和教师行为的数据进行综合评估［4］。体育课堂教学评价因体育教学的动态性、复杂性、互动性等特点而面临量化评价的困难，一直是高校体育研究领域的难题［5］。本文旨在通过对体育课堂教学评价建立知识图谱，挖掘该领域研究的热点和发展趋势，为我国体育课堂教学评价研究提供新的思路。

一、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本研究数据来源于中国知网（CNKI）数据库，检索主题词为“课堂评价”、检索篇名词为“体育”，时间跨度为1991—2020年，并将文献来源类别设定为全部期刊，搜索结果显示该时间跨度里一共有208篇文献。经过对比筛选后，剔除非高校体育课堂教学评价的相关文献，得到有效文献138篇。从发文量总数来看（见图1），文献较少，在2010年达到顶峰后开始缓慢下降，说明高校体育课堂教学评价研究的活跃度不高，也表明该问题仍然是高校体育研究领域的难题。

（二）研究方法

2003年，美国国家科学院提出科学知识图谱的概念（简称知识图谱），并于2005年首次引入中国［6］。它是一个新兴的跨学科科学领域，旨在绘制、挖掘、分析、整理，实现知识的导航和显示的过程，能够直观反映该领域的研究现状、知识基础和研究前沿。实现知识图谱的软件很多，陈超美博士开发的CiteSpace软件应用最广［7］。因此，本文采用CiteSpace作为研究工具，以可视化方式建立知识图谱，对相关文献进行数据挖掘与分析，以把握我国高校体育课堂教学评价的研究热点与发展趋势。

二、体育课堂评价可视化分析

（一）研究机构及合作情况

利用CiteSpace软件对1991—2020年间研究体育课堂评价的机构情况建立合作知识图谱（见图2）。其中网络节点数为148，节点连线数量为21条，网络密度为0.0019。从图2可以看出，研究机构分布非常分散，可以看出各机构之间合作联系较少。

图2 研究机构合作知识图谱

（二）研究热点分析

关键词聚类分析可以迅速发现相关研究主题。在CiteSpace软件中，选择参数节点类型为关键词（Keyword）和主题词（Team），时间段为1991—2020年，时间间隔为1年，其他值为默认，建立研究主题知识图谱（见图3）。从图3中可以发现高校体育课堂评价的相关研究中高频词汇主要有体育课堂教学、评价、指标体系、发展性评价、评价体系、体育教师、高校以及教学目标等关键词。

图3 研究主题知识图谱

关键词的中心度反映了其在共现网络中的重要性，本文构建了知识图谱的关键词共现频次、中心性及年份（见表1）。

表1 关键词共现频次、中心性及年代（部分）

体育课堂教学研究在1991年处于起步期，重点关注的是体育课堂教学。2000—2010年，开始关注教学质量，重视教学评价，发文量也急剧增加。2011年以后的关键词共现频次较低，说明该领域的研究处于停滞不前的状况。

（三）时间线演进分析

基于体育课堂评价的相关文献，CiteSpace软件进行可视化分析了研究主题的时间线分布（见图4）。由图4可知，体育课堂评价的研究于1991年开始，但研究主题较单一且文献量不多。2002年，教育部发布了《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》，丰富多元的研究热点在这一阶段涌现，以评价、教学、量化指标等内容为主要关键词，我国学术界对此展开了广泛的研究。到2010年，我国对于体育课堂评价的研究达到了顶峰，文献量大幅上升。2016年至今，我国对体育课堂评价的研究逐年减少，但随着科技发展，可以看到近几年的研究热点与互联网有一定的关联。

图4 研究主题时间线分布

三、总结与展望

通过以上可视化分析，可以得出如下结论。目前，我国高校体育课堂评价研究关注度不高，成果较少；相关研究机构比较分散，合作不多，难以形成共识；研究热点的聚焦度不够，难以形成高质量的研究成果。

根据以上结论，提出如下建议，以促进我国高校体育课堂教学评价的发展。各级教育管理部门应加大力度，引导相关教师和研究人员开展体育课堂教学评价研究，可考虑设立专项基金，并依托基础比较好的高校（如华东师范大学等）建立体育课堂教学评价中心，持续开展与体育课堂教学评价相关研究。《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》明确规定体育课程评价包括对学生的学习、教师的教学和课程建设等三个方面［1］。在现有体育课堂教学评价指标体系研究的基础上，建立完善的体育课程教学评价指标体系，并推广应用。最后，随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，人工智能与体育的深度融合是大势所趋。高校应充分运用最新的人工智能技术，如动作检测、人脸表情识别技术等，加快课堂教学评价的智能化，以适应体育课堂教学的需要。