教育神经科学研究的热点、发展趋势与启示
2021-04-19陈丹刘璐璐
陈丹 刘璐璐
[作者简介]*陈丹(1989—),女,广东潮州人。博士研究生,主要研究方向为教育神经科学、跨学科融合教育。
[摘要]使用文献计量网络构建工具CiteSpace,对CNKI 数据库1994~2020年教育神经科学相关文献数据进行可视化分析。研究结果显示,20年间我国教育神经科学研究经历了开荒期、破茧期和新兴期,其研究热度不断提升,已积累一定的研究基础,但总体发展速度较为平缓,根本原因为跨学科研究人才短缺、跨级别机构合作薄弱。促进该领域发展,需培养与发掘有开拓精神的跨学科研究人才,营造跨领域内循环氛围,关注社会性教育问题,使研究成果服务于我国的社会与教育。
[关键词]教育神经科学;脑科学与教育;学科发展;知识图谱可视化
[中图分类号]G642.4[文献标识码]A[文章编号]1005-4634(2021)02-0001-09
0引言
在教育发展与改革日趋复杂与多元化的大背景之下,教育神经科学在教育循证的未来發展中占据着重要的地位。教育神经科学是一门整合了神经科学、心理学、教育学,专注于研究人类教育现象及规律的新兴交叉学科,其教育理论与实践研究汲取了神经科学的研究成果,从神经科学的角度解析教育现象与规律,为教育理论、教育实践与教育政策等方面奠定了科学基础,提供客观有效的科学依据,对教育科学发展产生极其重要的影响[1-3]。
20年的辛勤耕耘,教育神经科学已累积了一定的研究成果。但目前分析我国教育神经科学的研究发展动态与发展现况的研究还存在不足与空缺。本研究使用文献数据可视化网络构建软件进行文献数据的可视化分析,基于文献数据的角度,客观把握我国教育神经科学研究发展动态与现状,分析其研究发展问题,并提出相关建议,以期为推进教育神经科学研究发展做出指引与启示。为此,研究借助CiteSpace软件生成作者与机构混合合作网络、关键词共现与聚类图谱、时区图谱、突显词图谱等并对其进行分析。
1研究方法与数据采集处理
1.1研究方法
该研究采用文献计量分析方法,运用CiteSpace知识图谱可视化工具,对CNKI数据库1994~2020年间的期刊文献数据进行可视化统计分析。CiteSpace是Citation Space的简称,它是基于Java语言开发的一款数据可视化软件,也是一款多元、分时、动态的引文可视化分析软件,可用于计量和分析科学文献数据[4]。
CiteSpace知识图谱分析通过数据可视化的形式直观展示数据所蕴含的知识,如知识脉络、研究热点、前沿领域等信息。可视化技术可用来绘制学科不断发展的领域结构,还可支持信息检索与分类等,可对某领域的研究热点、主题演化和研究发展趋势、核心作者和机构等进行分析,通过分析不仅可以了解到多领域交叉学科中起到中介作用的关键主题,还可观察目前研究领域内作者和机构之间的合作关系情况等[5,6]。
研究热点主题及其演变过程,主要通过对关键词出现的频次和关键词首次出现的时间点等情况进行统计和分析。研究者通过关键词出现的频次可确定某个特定时期的研究中最受关注的研究主题[7];通过关键词共现与聚类分析可了解脑科学与教育学之间的知识协作互通的情况。核心作者和核心机构分析可以识别学科研究的核心研究人员与发文机构,有利于把握领域中的核心研究动态与主流观点,可总结出领域内的知识交流模式[8]。
例如,Etemad和Lee在2003年发表的文章中使用了文献计量分析,根据287篇文章发现了国际企业家精神研究中高频被引用的书籍、作者文章及附属机构等信息[9]。冯瑞和周国正使用CiteSpace对国内数字图书馆相关的期刊文献进行了分析,并发现近10年相关研究主题及不同年份的主题突变情况、主要发文机构及机构之间的交流情况[10]。
1.2数据采集
研究数据来源于中国知网数据库(www.cnki.net),笔者在数据库检索页面中使用高级检索功能,通过编制检索条件(TI=‘教育神经科学or脑科学与教育or心智、脑与教育*神经科学与教育or神经科学与学习;限中文所有类型期刊;无时间限定),检索结果为663篇相关文献(未筛查数据)。数据时间跨度为1994~2020年(数据检索及筛选时间:2020年6月18日)。
1.3数据处理与分析设置
数据处理分为检索数据导出与数据预处理。首先,从CNKI数据库中导出Refwork格式数据663条,再将数据导入Excel进行2次数据筛查(数据去重、剔除不相干文献),最后得到456条有效数据,之后将过滤完的数据导入CiteSpace中进行数据转换并分析。
CiteSpace操作界面的基本设置,将年份设置为1994~2020年,时间片(time slicing)设置为1年,主要来源选择摘要、关键词、标题、作者等。节点类型(node types)根据不同分析目的,分次选择作者、机构、作者与机构、关键词并进行相应的阈值设置,最后生成相关图谱,基本的数据采集处理与分析流程见图1。
2教育神经科学研究的发文现况
基于CNKI数据库,我国教育神经科学研究文献始于1994年,并在2001年首次突破了个位数发文量。2006~2020年之间的年发文量呈现平缓上升趋势,年发文量平均值为23.93篇,年发文量高峰为2018年(40篇)。根据图2,我国教育神经科学近20年的研究整体发展趋势较为缓慢,但总体呈现上升趋势的发文量显示,加入教育神经科学研究队列的研究人员越来越多或者是研究团队的研究力量正在逐渐增长的事实。
根据数据统计结果,目前大部分教育神经科学研究成果主要刊登在《全球教育展望》《教育生物学杂志》《教育发展研究》等期刊上。大多数期刊为月刊和双月刊。虽然,高刊文量的期刊往往被视为是某一类研究的主要核心期刊,但我国目前除了《教育生物学杂志》之外,还未发现以脑科学与教育相关研究为主要征文范围的学术期刊。主要发文期刊的具体情况如下表1。
3教育神经科学的核心研究人员与机构分析
高发文量作者与机构被认为是领域内的核心作者与核心机构,核心作者与核心机构在其所在的领域具有一定的学术影响力和代表性。根据图3可知,研究人员周加仙、王亚鹏、董奇、尚俊杰、唐孝威等研究人员为教育神经科学研究领域的主要核心作者。图3中,节点大小代表发文量的多少,节点越大即研究人员的发文数量越多。节点与节点之间的连线则代表研究人员之间的共同合作关系,节点的连线越多证明研究人员的对外合作次数越多,其中最具代表性的研究人员为周加仙。通过图3还可知,大部分核心研究人员之间存在相互合作关系,并且拥有较高的研究合作意识和研究合作能力。目前,我国教育神经科学的研究人员主要来自心理学、神经科学、认知神经科学、教育学、教育心理学领域。
图4中,华东师范大学和北京师范大学的节点也最为显著,是合作网络中最大的子网络中心点。由此可知,华东师范大学和北京师范大学为教育神经科学研究的核心机构,且在合作网络中占据重要地位。其中,北京师范大学在2005年创建了“认知神经科学与学习国家重点研究室”;华东师范大学在2010年成立了“教育神经科学研究中心”。从节点之间的连线上可以看出,华东师范大学与北京师范大学之间存在良好且密切的合作关系。
根据发文机构之间的合作情况,发文机构拥有各自不同的合作风格。例如,华东师范大学与北京师范大学、哈尔滨师范大学、中国传媒大学之间的合作比较密切,同时与海外高校(哈佛大学、伊利诺伊大学、俄亥俄州立大学、威斯康星大学)以及阿根廷教育科学院、日本的日立公司基础研究所等海外机构也存在合作关系。在合作风格上,华东师范大学具有国际性、多元性与均衡性的研究合作特点。
而北京师范大学与国内的高校、研究所、中小学都曾有过显著的研究合作关系。其中,与华东师范大学、北京大学的合作关系最为密切,其次是教育科学研究院、中国科学院心理研究所、淮阴师范学院教育科学学院、北京部分中小学等机构,体现了研究合作方面的全面性和均衡性。教育神经科学研究发文机构之间存在校际合作和国际合作两种类型。虽然通信科技的发展打破了地域局限性,提升了沟通交流的便利性[11],但研究机构的所在地区发展特点和文化背景仍对研究机构的合作产生一定的影响和限制。
在當下这个强调跨学科融合的时代,人们重视并提倡加强跨领域研究实力的培养,但独立研究能力的增强也依然十分重要。实际上,个人的研究力量成长也意味着整个研究团队力量的增长。在进行跨学科和跨领域研究合作的过程中,多个领域之间的知识发生融合变化,在打破学科界限的同时,探索各个不同领域之间知识互通的奥秘,通过多个领域的角度分析问题,有助于人们看到更多的可能性。培养良好的跨领域和跨学科研究合作力量对研究人员的个人发展也具有深远的意义。
4教育神经科学的研究热点分析
4.1高频关键词的情况
关键词的分析通过CiteSpace的关键词统计得出941个节点和2 453条节点连线,具体如图5所示。图5中的节点大小代表了关键词出现的频率,关键词出现的频率越高,其节点越大,节点标签越明显,节点地位越重要。在高频关键词中,“脑科学”“教育神经科学”“认知神经科学”的节点最为显著,这表示“脑科学”“教育神经科学”“认知神经科学”是该领域中的主要核心关键词。
高频关键词中关于脑科学术语的关键词有“敏感期”“关键期”“可塑性”“脑功能”“脑机制”等;关于教育学的术语的关键词有“早期教育”“素质教育”“教学设计”“教育技术”“数学教育”“道德教育”“音乐教育”等;此外,一些作为关键词出现的学科名称,如“脑科学”“认知神经科学”“教育神经科学”“心理学”“认知心理学”“教育生物学”“学习科学”等。
关键词中,“脑科学”出现的频次最高,其次为“教育神经科学”“认知神经科学”“神经科学”“学习科学”“关键期”“可塑性”等,具体内容如表3。我国教育神经科学研究在“早期教育”“音乐教育”“道德教育”“数学教育”等方面的相关研究受到较多关注并取得一定成果。例如,一项关于学龄前儿童的研究结果表明,与存在行为障碍或社会化问题的儿童相比,那些具有良好社会化和情绪化行为的儿童能够更好地掌握数学技能。而且接受社会化问题和情绪化问题干预教育的儿童比没接受干预教育的儿童,能更好地提高他们的数学技能[12]。音乐教育的相关研究结果也表明,音乐训练对早期与晚期的脑结构和功能、认知、情绪等方面具有积极良好的影响[13]。
此外,教育神经科学在学科发展过程中也存在一些困难。其中,比较具有代表性是“学习科学”与“教育神经科学”之间的学科混淆问题,在我国有部分研究人员混淆了这两个学科的概念。
而这种混淆有可能来自经济合作与发展组织曾出版的两本书的书名《理解脑:走向一门新的学习科学》和《理解脑:一门新的学习科学的诞生》。而实际上,第一本书所认为的新的学习科学是指将研究方法与理论体系完全不同的神经科学(认知神经科学)、医学和教育学等学科进行融合沟通与深度整合,以形成一套独特话语体系的一个新兴研究领域。而另外一本书则明确地将这“一门新的学习科学”称为“教育神经科学”。而且这两本书的编著者Bruno Della Chiesa本人也赞同将这门新学习科学称为“教育神经科学”,经济合作与发展组织也强调了这是一门侧重研究学习的脑与认知机制及其对教育决策与教育实践的运用价值的新学习科学,非传统意义上的学习科学[14]。
其实,学习科学在研究领域的层面上涵盖了人类学习、动物学习和机器学习等与学习相关的研究领域,即学习科学在研究领域层面上泛指了大部分与学习相关的学科研究。在人类学习的研究领域当中,教育神经科学虽被认为是一门新的学习科学,但是属于交叉学科,且与传统学习科学研究的侧重点有所不同。传统意义上的学习科学主要侧重于教育环境的设计,是把真实世界的学习作为研究对象。而教育神经科学不仅侧重于“学习脑”的教育研究,同时也重视“教学脑”的教育研究,把贯穿人类一生各个阶段的脑与教育作为研究对象。即传统学习科学侧重与人类学习相关的外在因素,而教育神经科学侧重的是人类脑与教育的内外在因素。
4.2关键词聚类分析
关键词聚类分析选择了LLR算法下的聚类标签,聚类后的Q值为0.7712,S值为0.8619,Q值越大意味着聚类结构越显著,S值大于0.5代表聚类具有合理性,以下聚类S值大于0.7,代表该聚类具有令人信服的合理性,关键词聚类总共为52个,具体如图6。
表4为主要的关键词聚类内容,我国大部分教育神经科学研究主要围绕青少年儿童群体的脑科学与教育研究,而对成年人或老年人群体的脑科学与教育的研究较为薄弱。关键词聚类中的前3个聚类“脑科学”“教育神经科学”“认知神经科学”是教育神经科学研究中的高频关键词,也是该领域的研究核心要素。教育神经科学的研究主要是从人脑学习与认知等脑科学角度出发,对人类教育现象与问题展开探索,为教与学的行为提供脑科学的验证依据。即教育神经科学研究内容应是包含了这些核心要素(验证过的脑科学理论与数据)的教与学的研究,这是教育神经科学研究区别于其他学科研究的特点之一。
根据关键词聚类统计,表4中的#0“脑科学”聚类为第一大聚类,包含156个关键词,其中主要的关键词为脑科学、教育神经科学、儿童少年;第二大聚类#1“教育神经科学”聚类中有100个关键词,教育神经科学、奖励系统、多巴胺为主要关键词;第三大聚类 #2“认知神经科学”聚类下有83个关键词,主要关键词为认知神经科学、阅读障碍儿童、学习的关键期。即以儿童少年群体为研究对象展开的脑科学与教育的研究在该领域中备受关注,研究成果也比较多。其中教学与奖励系统、多巴胺,阅读障碍和学习关键期等相关主题是教育神经科学研究中常见的研究主题。
目前,脑与学科教学的研究也逐渐得到扩展。例如,语言教育、数学教育、音乐教育、道德教育、体育教育等二级学科教学实践相关的研究已取得了一定的成果,为一线教育实践提供了参考依据。此外,青少年儿童的隔代养育与脑科学、婴幼儿期的身心障碍测评及早期干预、贫困对大脑结构的影响及教育干预、儿童的注意力问题与教育应用、有害压力及教育对策研究[15-19]等方面的研究成果对促进教育实践、教育问题解决与教育决策等方面也做出了一定的贡献。神经科学在教育领域中的应用,在一定程度上已促進了教育科学研究的深入发展。
4.3关键主题的时区分布与突现
关键词时区图展示了各个时间段出现的关键词,每个时期所出现的关键词代表了一个新研究主题的出现,同时也展示了教育神经科学研究发展的历程。图7中“素质教育”“脑科学”“认知神经科学”“早期教育”首次出现在1998~2003年之间的学科研究开荒期,“教育神经科学”“可塑性”“教育生物学”“人工智能”等则出现在2008~2014年之间的学科研究破茧期。
表5展示了各个时间段出现的具体关键词。根据现有数据,我国教育神经科学的相关研究文献始于1994年,于2000年前后相关研究开始逐渐增多,其中关于幼儿教育和儿童少年教育与脑科学相结合的研究开始得最早,研究成果最多。2001年,大学教育和成人教育(职业教育)的相关研究逐渐出现,关于教师继续教育的相关研究首次出现在2009年,性别差异化研究首次出现在2012年,成人脑可塑研究首次出现在2016年等,目前尚未发现老年人脑与教育相关的显著关键词。
1994~2005年是我国“脑科学+教育”研究的起步时期,在这个时期虽然累积了一定的有效研究成果,但也出现了一些关于脑半球侧重化、关键期假说、健脑操等不科学的教育观点,这些观点被称为“神经神话”。2006~2015年教育神经科学的研究对象从幼儿早期发展到成人期,其中还包含了一般人群和特殊人群,如功能障碍群体、学困群体、贫困群体等群体都是该领域所关注的研究对象。在这个时期,情感、压力和社会化等对儿童教学与成长的影响问题开始受到关注;不客观的假说与“神经神话”也在这个时期开始受到批判。
“神经神话”是教育神经科学研究中的一个发展障碍。在教育神经科学研究发展的第一个阶段,一些研究误用了未经验证的神经科学研究成果,并得出了不正确或不客观的教育理念与观点,而这些理念和观点被称为“神经神话”。而非神经科学领域的研究人员缺乏能够判断脑科学或神经科学成果是否具备有效性和合理性的判断力,因此夸大或扭曲脑科学成果对教育的影响[20,21],从而导致“神经神话”的出现。为了避免“神经神话”的再度出现,有研究人员认为相关研究需要保持严谨与客观的研究精神,并建立一个促进科学与教育工作者之间相互沟通的平台[22]。
2016~2020年,教育神经科学开始关注教育发展战略、教育规律、二级学科教育、创意性思维、脑机接口等主题的研究。到目前为止,我国教育神经科学研究已涵盖了“学习脑与教育”和“教学脑与教学”的研究,例如青少年儿童人群的语言、数学和道德等二级学科的教育问题,情绪与认知的脑机制,脑的可塑性、记忆力、注意力、执行功能等学习功能研究,还有教学效果与过程、教育计划与决策、课程与教学设计、教师教育、创造性学习评价等教学方面的研究。大脑是一个复杂的系统,具有可塑性和可修复性,对人类的终身学习产生重大影响[23,24],在全球渐入老龄化与少子化的时代里,也许成年人与老年人的“脑科学+教育问题”需要得到更多的关注。
4.4研究前沿主题的变迁
1995~2020年,教育神经科学的前沿主题从“素质教育”研究向“关键期”“儿童智力”“可塑性”“教育神经科学”等研究主题转变。“关键期”假说作为前沿主题从1999年到2010年一直在教育神经科学研究被反复分析与探讨。根据图8,“教育神经科学”为当下的前沿主题。研究前沿主题从2000年的“脑科学”,到2011年的“认知神经科学”,再到2018年的“教育神经科学”的演变路线与前面关键词分析的结果相符,具体情况如图8所示。
教育神经科学的研究发展经历了起步阶段的混沌期与开荒期、发展阶段的破茧期和新兴期。
第一, 起步阶段的混沌期与开荒期(1994~2005)。20世纪90年代,美国的“脑的十年(decade of the brain)”,引领了全球首场“脑计划”风潮。在这个大背景下,脑科学与教育结合的跨学科研究也开始受到了各界的广泛关注,同时也推动了我国的脑科学与教育研究的开展。1999年,经济合作与发展组织提出了“学习科学与脑科学研究”项目。2004年,北京师范大学成立了认知神经科学与学习研究所。认知神经科学与学习研究所成为了我国“脑科学与教育”发展的奠基石,为我国后来的教育神经科学的发展奠定了良好的基础。
第二,发展阶段的破茧期和新兴期(2006年至今)。教育神经科学相关研究发文量于2007年前后开始大量涌现,2008~2009年以“教育神经科学”为主题的期刊论文和书籍陆续刊登与出版,学科认知度持续上升。2010年,我国华东师范大学成立了首个教育神经科学研究中心,各相关领域之间的研究合作开始增多,研究主题范围得到开拓,研究对象范围扩大,教育神经科学进入新兴期。2018~2019年,首届与第二届“脑科学与教育国际论坛”研讨会在我国举行,教育神经科学的发展逐步升温并受到更加广泛的关注[25]。
5结论与展望
5.1结论
为教育循证于科学,探索神经科学与教育学的兼容与应用,教育神经科学研究的发展道路可谓荆棘满布,道阻且长。教育神经科学研究是一个横跨了神经影像实验室、心理行为实验室和教学现场试验的一种跨学科研究,极具复杂性。如果能够实现将神经科学数据与实践行为数据相结合,进行教学问题分析与解释的话,这些研究成果将可以突破人类长久以来缺乏科学依据的“主观式”和“思辨式”教育的界限。另外,教育神经科学研究发展受限于脑科学研究成果的发展程度,也受限于研究人员的跨学科研究力量,受限于国家政策与财政对其关注的程度等,这是近20年来我国教育神经科学研究发展速度比较平缓的原因。当然,研究人员的跨学科研究力量不足及跨学科研究人才短缺才是影响其发展速度的最根本原因。
目前,我国教育神经科学研究的各相关领域之间拥有良好的研究合作态度与能力。核心机构与核心作者在教育神经科学研究领域中具有较高的学术影响力,也是推动该研究领域发展的重要群体。大部分核心作者是合作网络中的中介中心点,在促进研究合作方面占据重要地位,而各核心机构拥有各自的发展风格与路线。例如,上海的华东师范大学主要突出了国际化合作特点,而北京师范大学则突出了全面化合作特点。另一方面,我国教育神经科学的研究主力集中在上海与北京。在研究合作中,高校之间的校际合作比较显著,而高校与中小学或幼儿园之间的合作较为薄弱。为了促进研究成果与教学实践的应用,有必要加强各级学校之间的研究合作,特别是一线教师的参与对推进教育神经科学研究与实践的发展具有重要意义。
教育神经科学研究发展经历了开荒期、破茧期和新兴期,研究对象范围涵盖了婴幼儿早期、青少年儿童期和成年期,包括一般人群和特殊人群(脑功能障碍等)。早期研究以儿童的“学习脑与教育”研究为焦点,到了破茧期“教学脑与教育”的研究也开始受到关注。目前,我国教育神经科学在这两方面的研究已积累了一定的研究成果。例如,“记忆与学习”“情绪与学习”“注意力与学习”等的学习脑与教育,及“课程与教学设计”“教学技术”等教学脑与教育研究。此外,在有效研究成果得以丰收的同时,“神经神话”和学科混淆等学科发展障碍问题,一方面阻碍了学科的发展,但另一方面也促使研究人员对研究领域的不足进行反思与改善,在一定程度上推动了教育神经科学研究的发展。
5.2未来展望
促进教育神经科学发展,需加强不同领域之间知识的沟通与交流,营造我国跨领域的内循环氛围,培养与发掘更多具有开拓精神的跨学科研究人才。而在研究发展方面,可加大对社会性教育问题的关注,使教育神经科学研究成果服务于我国社会与教育,以下为本文对该领域在研究发展上的未来展望。
第一,关注正在变化的生活方式和工作学习模式对人们的影响。例如“久坐族”与“低头族”的体能弱化、校园“抑郁症”自杀率的上升等问题,需要人们通过脑科学的角度来分析其实际的身心危害性,并尝试通过教育调整或教育干预等来改善。
第二,加大对家庭教育的关注。学生父母作为教育同共体中的组成部分,对青少年儿童的成长影响重大。关注家庭教育与脑科学的研究有助于提高家庭教育的科学性,降低家庭的养育焦虑与家庭矛盾的发生。
第三,关注老年人群体。随着我国人口高峰期出生的人们逐漸步入老年期,社会年龄结构发生变化,神经系统退行性疾病患者越来越多。为了预防老年人神经系统疾病的发生,降低家庭与社会的负担,有必要关注老年人群体的再教育与干预教育的研究。
参考文献
[1] 王道阳, 戚冬, 陈天刚.教育神经科学的发展现状、影响及对策[J].教育生物学杂志,2016(3):144-147.
[2] 周加仙.教育神经科学视角的知识创造与知识判断标准[J].教育发展研究,2018(24):48-53.
[3] 佘燕云,文超.教育神经科学研究进展[J].开放教育研究,2011(4):14-24.
[4] KATY B, CHAOMEI C, KEVIN W B.Visualizing knowledge domains[J].Annual Review of Information Science and Technology,2003(37):179-255.
[5] 李杰,陈超美. CiteSpace:科技文本挖掘及可视化[M].北京:首都经济贸易大学出版社,2017:2-209.
[6] CHAOMEIC.CiteSpace Ⅱ: detecting and visualizing emerging trends and transicent patterns in scinetificliterature[J]. Journal of American Society for Information Science and Technology,2005(3):359-377.
[7] 滕立.基于超网络的作者—机构—国家混合共现网络研究[J].情报学报,2015(34): 28-36.
[8] ETEMAD H, LEE Y. The knowledge network of international entrepreneurship: theory and evidence[J]. Small Business Economics,2003(1):5-23.
[9] 冯瑞,周国正.基于CiteSpace的国内数字图书馆期刊论文计量学分析[J].中国科技信息,2020(9):88-91.
[10] 郑思思,陈卫东,徐铷忆,等.数智融合:数据驱动下教与学的演进与未来趋向——兼论图形化数据智能赋能教育的新形态[J].远程教育杂志,2020(4):27-37.
[11] 张德玄,贾明龙,邓翌超.道德认知神经科学对道德教育的启示[J].杭州师范大学学报(社会科学版),2011(2):119-123.
[12] DOBBS J, DOCTOROFF G L, FISHERP H,et al. The association between preshcool children′s socio-emotional functioning and their mathematical skills[J].Journal of Applied Development Psychology,2006(27):97-108.
[13] 宋蓓,候建成. 教育神经科学视野中的音乐教育创新[M].北京:教育科学出版社,2006.
[14] 周加仙.“教育神经科学”与“学习科学”的概念辨析[J].教育发展研究,2016(6):25-38.
[15] 王亚鹏.脑科学视野中的隔代教养及其对教育的启示[J].中国教育学刊,2014(2):44-47.
[16] 周加仙,王臻璐.教育神经科学视野下的有害压力研究及教育对策[J].华东师范大学学报(教育科学版),2014(4):71-79.
[17] 苏雪云,汪海萍,方俊明.美国早期干预政策的发展:基于婴幼儿脑科学研究的变革[J].全球教育展望,2016(10):121-128.
[18] 王丹丹,周加仙.贫困对大脑结构与功能的影响及教育干预策略[J].教育生物学杂志,2017(1):47-54.
[19] 文雅童,何清华.儿童的注意研究——基于教育、心理与神经科学的整合视角[J].教育发展研究,2018 (24):54-63.
[20] 周加仙.“神经神话”的成因分析[J].华东师范大学学报(教育科学版),2008(26):60-83.
[21] 乔文达,董奇.神经神话与早期教育[J].中国教育学刊,2006(5):9-12.
[22] DEKKER S,LEE N C,HOWARD-JONES P, et al. Neuromyths in education: prevalence and predictors of misconception among teachers[J].Frontiers in Psychology,2012(3):1-8.
[23] 王亚鹏,董奇.基于脑的教育:神经科学研究对教育的启示[J].教育研究,2010(11):42-46.
[24] 周加仙.理解脑:走向新的学习科学[M].北京:教育科学出版社, 2006.
[25] 郭菁荔,王沐源.“脑科学与教育”国际论坛落幕[N].青岛日报,2019-05-13(2).
AbstractWe use the bibliometric network construction tool CiteSpace,conducted a visual analysis of Educational Neuroscience-related literature date from 1994 to 2020 in CNKI database.The results of the study revealed that research in Educational Neuroscience in China has gone through a pioneering,cocooning,and emergent period in the past 20 years.the research enthusiasm has been increasing,and it has accumulated a certain research foundation,but the overall development rate is relatively slow,and the root cause is the shortage of interdisciplinary talents and weak cooperation among cross-level institutions.To promote the development of this field,it is necessary to cultivate and explore interdisciplinary research talents with pioneering spirit,to create an atmosphere of interdisciplinary circulation,to focus on social education issues,and to make the research results serve the society and education in China.
Keywordseducational neuroscience;brain science and education;discipline development;knowledge graph visualization
[責任编辑孙菊]