APP下载

基于SNA的我国教学设计研究主题分析

2014-11-08陈瑜林黄丽婷

嘉应学院学报 2014年4期
关键词:共词高频词结点

陈瑜林,黄丽婷

(嘉应学院 教育科学学院,广东 梅州 514015)

教学设计研究是教育技术研究的重要研究领域,纵观我国30多年的教学设计研究,取得了众多丰硕的研究成果。对教学设计研究历史和现状的分析,也成为教育技术学者们的一个重要研究方向。如张华回顾了教学设计的百年历史,分析了教学设计研究的未来发展的趋势[1];高文以时间为线索对教学设计的由来、教学设计的起源及早期发展等发展阶段进行梳理,回顾和总结了教学系统设计形成与发展的历史[2]。随着新分析技术的发展,研究者们开始采用新的技术和方法来研究教学设计的现状和热点问题,如那一沙等学者运用词频分析和共词聚类分析方法研究了教学设计领域的热点问题[3]。

社会网络分析(Social Network Analysis,简称SNA)是“对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法,它主要分析的是不同社会单位所构成的关系的结构及其属性”[4]。而目前采用社会网络分析方法对教学设计研究状况进行分析的成果还比较少。针对这一不足,本文通过整理期刊论文数据,构建我国期刊论文中的教学设计研究高频词知识图谱,并采用社会网络分析法中的整体属性分析、个体中心性分析、核心-边缘结构分析等方法,从知识图谱的视角分析我国教学设计研究领域的研究主题等状况,以便为相关研究提供有益借鉴和参考。

一、研究对象和过程

本研究的数据来自中国期刊全文数据库,以“教学设计”为第一检索词,以“教学系统设计”为第二检索词,精确检索篇名和关键词,检索出1980年至2012年间的共21 907篇期刊论文,然后整理这些论文所标注的所有关键词,并作为研究对象。关键词是表达文献主题概念的自然语言词汇,它们反映了研究成果的核心内容。通过对21 907篇论文的关键词进行词频统计,并用“合并、集中、舍去”[5]1-5三种数据清洗方法梳理关键词及其词频,从而对关键词进行规范。如把“教师”和“老师”统一为关键词“教师”,把“教育技术”和“现代教育技术”统一为关键词“教育技术”等。然后用Excel软件进行分类汇总,梳理出频次排前50位的关键词,即前50位高频词,如表1所示。这50个高频词一定程度上代表了我国教学设计研究领域的主要研究主题。

利用词频统计软件两两统计50个高频词在期刊论文关键词中共同出现的频次,可以得出高频词共现矩阵,如表2所示。将高频词矩阵导入社会网络分析软件UCINET中,构建出高频词共词网络知识图谱,就可以清楚地展现各个高频词之间的联结关系,并从整体属性、中心性、凝聚子群、核心-边缘结构等方面对其进行分析。图1为软件依据关键词矩阵绘制的我国教学设计研究高频词共现网络知识图谱,图中圆点代表高频词,其大小反映了高频词的结点中心度的大小,即高频词共现频次的高低;点度中心度较高的圆点,一般居于图谱的较中心位置;每两个圆点之间的线条表示两个高频词之间有共现关系;相互之间的共现频次越多,线条就越粗。

表2 我国教学设计研究高频词原始矩阵(部分)

二、整体属性分析

社会网络的整体属性包括网络密度、小世界效应和网络聚集度等几个方面,本文主要通过这3个方面来分析。

在网络图中,密度是为了汇总各个线的总分布,以便测量该分布与完备图的差距有多大;结点之间的连线越多,图的密度就越大,因而密度指的是一个图中各个点之间联络的紧密程度。[6]运用UCINET软件进行计算,得出共词网络的密度是11.7208,因而它是一个密度较大的网络,说明我国教学设计研究领域中的各个研究主题结合的比较紧密,学术联系比较广泛,反映出我国教学设计研究比较成熟,研究有一定深度。

共词网络如果存在小世界效应,那么任意一个高频词仅通过简单几个高频词作为中介即可与其他任何高频词产生联系,因而该网络会是一个研究主题紧密联系的网络[7]。通过软件计算得出,我国教学设计研究高频词共词网络的各结点的平均距离是1.193,因而每两个高频词通过1.193个高频词即可相互建立学术联系;而所有成员之间的“平均距离数值不超过10的网络就可以说具有小世界效应”[8],所以这个 共词网络具有显著的小世界效应,是一个研究主题互相之间结合得很紧密的网络。

网络聚集度反映的也是各个结点之间的紧密程度,网络聚集度的“取值位于0和1之间,值越大说明整个网络越紧密,否则越疏松”[9]。通过软件计算可以得出,我国教学设计研究高频词共现网络的网络聚集度是0.904,网络聚集度非常高,说明研究主题之间的联系很紧密,有很好的结合度。

三、个体属性分析

高频词的个体属性分析主要是指高频词的中心性分析,中心性是“关于行动者在社会网络中的中心性位置的测量概念,描述的是个人或组织在其所处的社会网络中的地位及其重要性”[10]。中心性包括结点中心性、中间中心性和接近中心性三种类型。

(一)结点中心性

结点中心性又叫度数中心性,在高频词共词网络中,“度数中心度越高,则反映其在网络中的地位越高,越有可能是主题研究中的热点”[11],即某个高频词的结点中心度越高,表明它的共现频次越高,因而它经常出现在学术论文的关键词中,是得到广泛关注的研究主题,是研究热点。

通过软件可以计算出共词网络所有高频词的结点中心度,各高频词相对结点中心度的雷达图如图2所示,“教师”和“教学目标”这两个高频词的相对结点中心度最高,说明“教师”和“教学目标”这两个高频词的共现词频最多,位于整个共词网络的中心,它们是我国教学设计的最热门研究主题。“教学内容”、“教学过程”、“引导学生”和“学生”的相对结点中心度也比较高,跟后面几位的高频词拉开了一定的距离,因而它们也处于比较中心的位置,也是我国教学设计的热门研究主题。

(二)中间中心性

图2 高频词相对结点中心度雷达图

中间中心性又叫中介中心性,在共词网络中,中间中心度表示共现网络中某个高频词影响其它高频词在同一篇论文中共现的能力大小,即对其他研究主题的学术联系是否起重要促进作用;所以中间中心度越高的高频词,它对其他高频词以及整个网络的影响力越大。图3为高频词相对中间中心度的雷达图,“学生”具有最大的相对中间中心度,因而“学生”对其他研究主题以及整个共词网络的影响力最大,是各研究主题的最主要“联络者”和“沟通者”,它促进了各研究主题的研究结合,并对我国教学设计研究共词网络的形成起着最重要的作用。“信息技术”、“教学方法”、“教师”、“教学目标”的中间中心度也比较高,他们也具有较强的影响力,也对各研究主题的学术联系和共词网络的形成起着重要的作用。

图3 高频词相对中间中心度雷达图

(三)接近中心性

接近中心性又叫亲近中心性、紧密中心性,是依据网络中各结点之间的紧密性或距离而测量的,接近中心性用接近中心度或相对接近中心度来衡量。在UCINET软件中,高频词相对接近中心度数值越大,则表明该高频词与其他高频词的共现几率越大,比较容易跟其他高频词产生直接的活间接的学术联系,表明该高频词与其他高频词的学术联系比较紧密。由图4高频词相对接近中心度雷达图可知,各高频词的相对接近中心度显现出平缓的下降趋势。其中“学术”、“教师”、“教学目标”、“信息技术”、“教学方法”、“教学效果”这6个高频词的接近中心度都比较大,居于前列,因而这6个高频词比较容易与其他高频词产生共现关系,它们很容易跟其他研究主题结合在一起,与各研究主题都比较容易产生紧密的学术联系。

图4 高频词相对接近中心度雷达图

综合以上3种中心性分析可知,“教师”、“学生”、“教学目标”、“教学内容”、“教学方法”、“教学过程”这6个高频词始终居于三种中心度的前6位,说明这6个高频词是共词网络的中心高频词,具有最重要的影响力。

四、核心—边缘结构分析

核心-边缘结构分析是社会网络分析的重要方法,其“目的是研究社会网络中哪些结点处于核心地位,哪些结点处于边缘地位,其本质是将实际数据与理想的模型数据进行比较,通过计算两者的相关性来分析实际数据是否具有核心-边缘结构”。软件计算结果显示,实际数据与理想模型之间的相关系数为0.901,属于高等强度相关,说明数据分组与理想模型是比较符合的,我国教学设计研究高频词共词网络存在较典型的核心-边缘结构。软件还算出了每个高频词在网络中的核心度,本文划分核心-边缘高频词的标准为:核心度大于0.3的高频词是核心高频词,代表了核心研究主题;核心度介于0.1与0.3之间的是半边缘高频词,代表了主要研究主题;核心度小于0.1的是边缘高频词,代表了相对没有那么主要的研究主题。依据此评判标准,高频词共词网络共有3个核心高频词、8个半边缘高频词和39个边缘高频词,具体情况如图5所示。

由软件计算的核心度可知,“教师”的核心度达到了0.474,大于其他高频词的核心度,因而“教师”是最核心的高频词,是我国教学设计研究的最核心研究主题;“教学目标”和“教学内容”这2个高频词的核心度也非常高,是核心高频词,它们是我国教学设计研究的核心研究主题;“教学过程”、“引导学生”、“学生”、“课堂教学”、“教学方法”、“培养学生”、“教学效果”和“教学活动”这8个高频词是半边缘高频词,它们是我国教学设计研究的主要研究主题;其他39个高频词则是边缘高频词,它们的研究关注度相对低一些。

图5 我国教学设计研究高频词共词网络的核心-边缘结构

五、小结

通过构建我国教学设计关键词网络和学者合著网络知识图谱,并通过社会网络分析方法展开分析,可以得到以下结论:

1.我国教学设计研究已经比较成熟和深入。由高频词整体属性分析可得知我国教学设计研究共词网络的是一个密度较大的网络,同时具有显著的小世界效应,网络聚集度也是非常高的,说明我国教学设计研究领域中的各个研究主题结合的比较紧密,整个领域的研究已经比较成熟和深入。

2.我国教学设计研究存在中心研究主题。由高频词个体属性分析可知,“教师”、“学生”、“教学目标”、“教学内容”、“教学方法”、“教学过程”6个高频词在三种中心性分析中均始终居于前列,因而它们是我国教学设计领域的热门研究主题和中心研究主题,它们在领域研究中具有很强的影响力,促进教学设计其他研究主题的结合和发展,对教学设计研究起着重要的推动作用。

3.信息技术主题扮演着越来越重要的角色。受历史条件的影响,虽然“信息技术”在结点中心度上的排位不是很高,但“信息技术”主题在近十多年的研究主题发展中呈现“井喷”的态势。由高频词个体属性分析可以了解到,“信息技术”在中间中心度和接近中心度都比较高,表明“信息技术”这一研究主题已经跟教学设计领域的其他主题紧密联系在一起,并且促进对其他主题的研究发展。可见,“信息技术”已经成为教学设计研究的重要研究主题,并将扮演着越来越重要的角色。

4.“教”的研究仍重于“学”的研究。近十年以来,“以学为中心”、“学生为主体”以及学习科学理论引入教学设计领域的研究和实践,教学设计研究中的“学”方面的研究比重越来越大。不过,无论是从高频词个体属性分析,还是共词网络的核心-边缘结构分析,都表明“教师”、“教学目标”、“教学内容”、“教学过程”、“课堂教学”、“教学方法”、“教学活动等”教“方面的研究主题占据比较前列、中心的位置。因而从30多年的总体情况上看,我国教学设计研究中”教“方面的研究仍重于”学“方面的研究。

[1]张华.教学设计研究:百年回顾与前瞻[J].教育科学,2000(4):25-29.

[2]高文.教学系统设计(ISD)研究的历史回顾——教学设计研究的昨天、今天与明天(之一)[J].中国电化教育,2005(1):17-22.

[3]那一沙,袁玫,杜修平.基于词频分析和共词聚类的教学设计热点问题的研究[J].现代教育技术,2013(3):31-35.

[4]林聚任.社会网络分析:理论、方法与应用[M].北京:北京师范大学出版社,2009:4.

[5]魏瑞斌,王三珊.基于共词分析的国内Web2.0研究现状[J].情报探索,2011(1).

[6]刘军.社会网络分析导论[M].北京:社会科学文献出版社,2004:100.

[7]陈瑜林.基于SNA的我国教育技术研究分析[J].广州:广播电视大学学报,2013(1):20-26.

[8]张玥,朱庆华.Web 2.0环境下学术交流的社会网络分析——以博客为例[J].理论与探索,2009(8):28 -32.

[9]袁润,王慧.基于社会网络分析的图书馆学论文合著现象研究[J].图书馆情报研究,2010(3):37-40.

[10]刘军.整体网分析讲义——UCINET软件使用指南[M].上海:上海出版社,2009:97-118.

[11]李亮,朱庆华.社会网络分析方法在合著分析中的实证研究[J].情报科学,2008(4):549-555.

猜你喜欢

共词高频词结点
30份政府工作报告中的高频词
省级两会上的高频词
28份政府工作报告中的高频词
省级两会上的高频词
我国高校辅导员研究热点分析——基于共词分析的视角
基于突变检测与共词分析的深阅读新兴趋势分析
Ladyzhenskaya流体力学方程组的确定模与确定结点个数估计
基于共词知识图谱技术的国内VLC可视化研究
基于Raspberry PI为结点的天气云测量网络实现
基于共词分析的近十年国内网络团购研究热点分析