基于CiteSpace的国内自我调节学习研究知识图谱可视化分析

陈倩楠，钱志刚，王贝贝，金桂芳，张雪茹

（1.蚌埠医学院，安徽蚌埠，233000；2.安徽省太和县中医院，安徽太和，236600）

自我调节学习指学习者从制定目标到完成目标的一系列自我调节行为的过程，这一过程包括建立目标、实施计划、应用策略、自我监控与评估等诸多要素［1］。近年来，自我调节学习研究的文献发文量整体呈上升趋势，通过检索数据库的方式已经不能满足及时了解学科最新动态的需求，需要一种新的、客观性、科学性方法了解学科的最新进展。科学知识图谱定义为以知识为对象，以文献计量学、情报学、科学学、网络分析学等为理论基础，运用信息可视化技术揭示科学知识的发展进程与结构关系的知识图谱［2］。CiteSpace软件［3］是由国际著名的美国德雷塞尔大学计算机与情报专业陈超美教授依据Java语言开发用于分析动态、多元、分时复杂网络的可视化工具。通过将时间划分为均匀的片段，在每个时间段中形成共现网络，许多网络合并将某个领域研究的规律、结构、分布情况通过形成整体的可视化网络以知识图谱的方式直观呈现出来，为挖掘某领域研究的热点和前沿信息提供参考，该软件是近年来文献计量与可视化分析最具有影响力的软件之一［4］。本研究基于CiteSpace软件对中国知网中自我调节学习相关研究文献进行分析，梳理该领域的研究现状、热点、前沿，以期为护理工作者及科研者开展研究提供参考。

1 资料与方法

1.1 数据来源

以中国知网为文献统计来源，检索时间2021年5月2日，检索式：“发表时间=1994年1月1日—2021年5月1日，主题词=自我调节学习”，知网检索到773条记录。为保证获取资料的可靠性和科学性，2名研究者分别进行文献筛选和查重，手动删除研究推介、专题策划、研究要点、会议通知等无法反映刊文信息的记录，并交叉核对所纳文献，对有分歧文献进行讨论分析，最终获得有效记录627条。

1.2 研究方法

本研究将符合检索条件的627条记录以Refworks格式导出，分别以“download_.txt”进行命名，在“C盘”中建立“input、output、data、project”文件夹，对中国知网中导出的627条记录保存至“input”文件夹中，以CiteSpaceV软件内置功能对数据进行格式转换保存到“output”文件夹中，再把“output”文件夹中的数据复制到“data”文件夹中。选定project及data路径后，设置时间跨度为1994年1月1日—2021年5月1日；时间切片设为5；术语来源设置为默认全选状态；每个节点阈值TopN设为50项数据；算法选择最小生成树算法；以关键词为节点进行分析是剪裁方式设置为“寻径网络和剪裁合并网络”，以作者和机构为节点是不进行网络剪裁；最后分别以关键词、作者、机构为网络节点进行可视化分析。可视化知识图谱中，节点直径大小和发文量频次呈正比，节点圆圈宽度与对应不同年份发文量呈正比，节点连线表示共现情况，连线粗细与共现频次呈正比［5-7］。

2 结果

2.1 文献发文量分析

对纳入的627篇文献按时间进行分布（2021年发文量仅统计到5月1日）。结果如图1所示，发文量整体呈上升趋势，平均每年发文量23.22篇；虽然2005年、2010年、2012年、2014年、2015年，2019年发文量较前后时间发文量降低，但发文量较开始时间仍较高，文献于2020年达到峰值64篇，期刊论文于2020年达到峰值43篇，硕博论文于2018年达到峰值32篇。

图1 文献发文量

2.2 文献作者分析

应用CiteSpace软件对文献作者进行共现分析，绘制作者合作关系图谱如图2所示：节点有191个，连线89条，网络密度0.0049。其中方平（首都师范大学）发文量最多为9篇，发文量≥5篇的作者共有方平（9篇）、刘儒德（北京师范大学）（8篇）、周国韬（东北师范大学）（7篇）、李爱萍（北京大学）（6篇）、张先庚（成都医学院）（5篇）、赵蔚（东北师范大学）（5篇）、路海东（东北师范大学）（5篇），7人共发文45篇。由作者共现知识图谱可知，本研究领域未形成广泛联系的作者合作网络，整体松散，虽形成了几个合作团队，但不同团队间合作较微缩。团队内合作紧密如方平、宋娟、苏丹之间，王红艳、张夏梦、张先庚之间连线较粗，说明合作次数较多；此外图谱中散落节点较多，说明大部分学者进行独立研究。应用CiteSpace软件中突现词检测分析，发现突现强度最高的是陈雨萍为4.93，在1994年至2005年发文量较高，李爱萍为近年来突现度最高的作者，突现强度为3.59，在2017年至2018年发文量较高。然而，所有作者中心度均为0，说明作者间的合作强度有待加强。

图2 文献作者共现分析知识图谱

2.3 文献机构分析

科研机构对提升国家科研水平创新性方面具有至关重要作用［8］，通过对不同科研机构发表论文量进行分析，可以了解自我调节学习研究领域中研究力量的分布。对纳入的627篇文献所属机构进行共现分析，绘制机构共现知识图谱如图3所示：节点有163个，连线43条，网络密度0.0033。通过图谱可知，对自我调节学习的研究机构以师范高校为主，发文量最高的机构为北京大学对外汉语教育学院（8篇），紧随其后的是北京师范大学心理学院（7篇）、四川护理职业学院（6篇）、东北师范大学教育科学学院（5篇）、华东师范大学心理与认知科学学院（4篇）。由图可知机构间有合作如华东师范大学心理与认知科学学院、天津师范大学心理与行为研究院、首都师范大学教育学院之间，四川护理职业学院、成都医学院四川养老与老年健康协同创新中心、成都中医药大学护理学院之间。然而，机构的中心度均为0，说明机构合作强度不够。

图3 文献机构共现分析知识图谱

2.4 关键词分析

2.4.1 关键词共现分析：关键词是文章的精髓，是文献主题和核心内容的高度概括，基于关键词共现和聚类可视化分析能够敏锐、直接地反映出研究主题热点和发展趋势［9-11］。节点中心度是衡量节点在网络中信息交流能力的重要指标，中心度越大说明某关键词在该领域中与各个主题的关联性越强［12］。以关键词为节点进行共现可视化分析得到前20个高频关键词如表1所示，其中中心度＞0.1的关键词有12个。

表1 文献高频关键词

2.4.2 关键词聚类分析：在关键词共现基础上进行聚类分析得到关键词聚类知识图谱：节点有310个，连线543条，网络密度0.0113。共有11个聚类：“#0 自我调节学习”、“#1 自我调节”、“#2 学习策略”、“#3学业拖延”、“#4元认知”、“#5自我效能感”、“#6 学业成就”、“#7 大学生”、“#8mooc”、“#9学习能力”、“#10影响因素”。CiteSpace提供了模块值（Q值）和平均轮廓值（S值）作为衡量图谱绘制效果的依据，一般认为Q值＞0.3说明聚类结构显著，S值＞0.5说明聚类结果合理，S值＞0.7说明聚类结果具有较高的可信度［13-15］。本研究中Q值为0.728，S值为0.9033，说明聚类成员一致性程度较高，结果合理。由关键词共现及聚类可知，自我调节学习研究热点主题主要为：从自我调节学习现况调查及相关性分析到基于自我调节学习理论进行教学模式改革研究，最后到自我调节学习的干预研究。

2.4.3 关键词突现分析：突现词为某段时间内通过关键词频次变化将突然大量出现的词探索出来，较单独研究关键词出现频次而言，关键词突现词能有效反映研究的前沿和趋势［16-17］。关键词突现得到63个突现词，表2为突现至今的14个突现词。对63个突现词进行总结和文献回顾可知：从1999年开始大量研究自我调节学习与成就目标、自我效能感、归因的相关性研究并持续到2008年，研究对象主要为初中生；1999年至2003年大量研究自我调节学习与元认知、时间压力、学习动机、学习自主性相关方面研究，查阅文献可知研究对象主要为大学生；2014年至2018年开始大量研究在线学习中自我调节学习相关研究，研究对象主要为高中生，大学生次之；2019年至2021年主要研究通过干预措施提高学生在线学习的自我调节学习能力，研究对象以高中生为主、大学生次之，干预研究热点持续至今，研究方向已成为主流，研究内容逐步深入，有望成为未来的研究前沿。

表2 文献关键词突现分析表

3 讨论

本研究依据CiteSpace软件对中文数据库中主题词为“自我调节学习”相关文依据文献作者、机构、关键词进行可视化分析，并绘制相关图谱。

3.1 尚未形成大范围合作群，且地域发文量差异大

在学术研究和临床工作中，团队合作不仅对护理学的发展有重要意义，还对学术研究具有优势互补作用［18］，加强团队合作能进一步提升自我调节学习的广度和深度。通过对文献作者、机构进行可视化分析可知作者中心度为0，机构中心度为0，独立研究机构较多，说明作者间及机构间的合作有待进一步加强。研究机构以师范类高校为主，研究对象主要为学生，一方面对自我调节学习的研究适用人群主要为学生；另一方面对自我调节学习的相关研究需要具有一定的专业知识和科研水平，高校研究者符合以上条件。从发文机构地区分布可知，发文前5名的机构中有2所来自北京地区，1所来自上海地区，刊文地区分布不均匀，存在地域性。原因可能为经济发达地区对科研重视程度较高，具有较高的学术水平。为加强自我调节学习相关研究的科研成果产出，一方面不同机构间及不同地区机构间应加强合作相互促进交流；另一方面应加强心理学和医学、社会学、教育学、公共卫生管理等学科进行更大范围的交叉合作，在不同学科基础上构建出新的理论和知识，不断丰富自我调节学习理论内容。

3.2 热点分析

聚类“#0自我调节学习”、“#1自我调节”、“#3学业拖延”、“#7 大学生”、“#8mooc”、“#9 学习能力”、“#10影响因素”显示，自我调节学习在学习中的研究越来越多，特别是在线学习自我调节学习的干预研究。随着国家深入推进《教育信息化“十三五”规划》的政策［19］，我国教育理念、教学资源和教学方式等都已发生巨大变化，学校发展并利用现代化技术实现智能化教学，在线学习已成为重要的学习方式，据统计我国慕课数量和应用规模已达到世界第一［20］。由于在线学习具有自主性、不易掌控性、开放性等特点更需要学习者对自我学习过程进行管理和调节，拥有自我调节学习能力和策略是保证在线学习效果的重要前提［21］。如何提升大学生的在线自我调节学习水平、对其自我调节学习过程进行干预是在线学习研究需要重点关注的议题，对在线学习自我调节学习的干预研究，对理解自我调节学习的本质具有重要的理论价值，对干预理论和方法的扩展有重要意义，对指导和改进在线课程的教学设计具有重要的现实意义［22］。

聚类“#2学习策略”、“#6学业成就”、“#8mooc”显示基于mooc、混合式教学、传统教学对自我调节学习进行研究，自我调节学习在基于教学中发挥着重要的作用，也就意味着这种教学需要更加关注学习者层面的自我调节学习因素，良好的自我调节学习可以帮助学生形成良好的学习习惯。

聚类“#3学业拖延”、“#4元认知”、“#5自我效能感”显示自我调节学习与知识水平、学业拖延、自我调节学习效能感、学业情绪、学习效率、父母教养方式、学习倦怠、感知教师情感支持、学业情绪、学习效率、父母教养方式、课堂教学、学业自我效能感等相关性研究。

在当前的自我调节学习研究领域中，传统的综述总结方式难以将研究结果形象直观的展现出来。本研究采用CiteSpace软件通过分析关键词、作者、机构得到可视化知识图谱，结合文献回顾形式分析研究热点和前沿。由于万方、维普数据库数据导出格式限制，未对维普和万方数据库中相关文献进行分析，虽然中国知网数据库作为中国最大的全文数据库，但仅对中国知网进行查询，文献的查全率在一定程度上可能受到影响。关键词分析发现自我调节学习和医学交叉研究不多，建议医学研究者应加大自我调节学习理论在医学生中的应用。

利益冲突声明：作者声明本文无利益冲突