学习环境研究的可视化分析：技术赋能的学习变革

李芳芳，柴玲玲

(1.陇东学院 信息工程学院，甘肃 庆阳 745000；2.武汉大学 计算机学院，湖北 武汉 430072；3.陇东学院 教育学院，甘肃 庆阳 745000)

一、问题的提出

信息技术的迅猛发展及其在教育领域内的广泛应用，引起了学习观念、学习内容、学习方式和手段的深刻变革，人类进入了一个全新的学习时代，学习环境也变得更为复杂和更为重要，学习环境的变化也让我们重新思考学习的本质。Nada Dabbagh等人认为个人学习环境是一种潜在的有前途的教学方法，可以利用社交媒体整合正式和非正式学习，并基于此提出了一个三级教学框架，学生在导师和同伴的帮助下，参与自我导向的反馈系统，他们会变得有动力和能力创造有效和可持续的学习成果[1]。Juho Hamari等人通过研究证明教育视频游戏是可以提供有趣和愉快的学习挑战的有效手段，参与、沉浸和个性化定制在基于游戏的学习是非常重要的。有效的教育游戏设计所面临的挑战是游戏如何跟上学习者的成长能力，以促进游戏学习环境中的持续学习[2]。学习环境是以学习者为中心的物质条件和非物质条件的统一，并伴随着学习进程而不断变化。学习环境的构建是实现学与教的方式变革的基础，当代对学习环境的创新及变革开展深入研究，已成为教育理论研究者、实践者以及政策制定者等共同面对的重要问题。以人工智能、全息技术、虚拟现实技术等为代表的信息技术掀起了第四次教育革命，深刻地改变了技术与教育的关系,引发新一轮教育变革,重构学与教的方式,构建未来学习环境,使教育进入了一个技术赋能的时代[3]。

二、数据来源与处理

(一)研究工具

Cite Space是应用Java语言开发的一款信息可视化软件，它主要基于共引分析理论(co-ciation)和寻径网络算法(path Finder)等，对特定领域文献(集合)进行计量，以探寻出学科领域演化的关键路径及其知识拐点，并通过一系列可视化图谱的绘制来形成对学科演化潜在动力机制的分析和学科发展前沿的探测[4]。研究通过运用Citespace 5.7.R3，对学习环境的研究热点和前沿进行分析，并对该领域的发展进行综述和展望。

(二)数据的来源

学习环境是学习发生的场所，是教育技术、学习科学等学科的重要概念范畴，研究者关注大数据、人工智能、物联网、MOOCs、翻转课堂等新技术如何构建以学习者为中心的学习环境，不仅关注技术，更关注在技术环境中人们的研究行为，探究技术环境下学习的变革。因此最后确定检索词为“learning environment”，文献来源为web of science核心数据集。

1.文献的年分布量走势。2020年12月7日，在web of science数据库以学习环境为关键词搜索到数据记录24007条，第一条数据出现的年份是1949年。从1949年到1990年，每年的发文量不超过10篇，发文量较少，这一阶段属学习环境研究的萌芽期。从1991年起，有关学习环境研究的论文逐年增长，此阶段是学习环境研究的发展期。2015年是一个节点，从2015年到现在，有关学习环境研究的发文量迅速增长，这一阶段成为学习环境研究的快速增长期(如图1所示)。

近年来，信息技术迅猛发展，各项技术广泛应用于教育教学领域，极大地改变了学习环境，学习环境的研究也相应增加。

2.研究方向。在web of science数据库的查询分析结果显示，学习环境的相关研究共有114个研究方向，其中重点方向主要集中于教育科学研究(56.646%)和计算机科学(28.483%)。工程(12.567%)、心理学(6.182%)、护理(3.420%)、商业经济学(3.112%)、社会科学其他专题(3.107%)、医疗保健科学服务(3.087%)、情报学、图书馆学(2.229%)、语言学(1.820%)、科学技术其他专题(1.341%)、普通内科(1.270%)等各领域。

3.国家/地区发文量分析。在web of science数据库的查询分析结果显示，学习环境相关研究的国家地区发文量排名依次是：美国5110篇(21.285%)，中华人民共和国2771篇(11.542%)，英格兰1647篇(6.860%)，澳大利亚1309篇(5.453%)，西班牙1039篇(4.328%)，德国905篇(3.770%)，加拿大849篇(3.536%)，马来西亚772篇(3.216%)，土耳其680篇(2.833%)。

三、数据分析与讨论

(一)关键词分析

在Cite Space中，通过高频关键词和突变词可以反映出研究热点。从1991年开始，学习环境研究进入发展期，发文量开始逐年增长(如图1所示)，因此，研究取值年份跨度为1991—2020年。

1.关键词共现分析。Cite Space的节点类型设置为关键词(Keywords)，时间切片为1年，Top N=50，阈值分别为(2，2，10)、(2，2，20)、(2，2，20)，运行得到图2关键词共现图。

图2 学习环境关键词共现图

图谱中的节点表示关键词，节点的大小表示出现的频次多少。节点内圈中的颜色及厚薄度表示不同时间段出现频次，节点间的连线表示关键词共现关系。此图从1991到2020年对应的颜色为浅色到深色；此图的颜色变化，边缘为浅色，中心为深色，所有的研究从1991到2020年最终汇聚在中心，出现频次较高的节点也主要集中在中心位置，为深色。这表明学习环境研究一直是教育教学研究的重点。高频关键词频率大于400的有27个，除去检索词学习环境(learning environment)和常用词教育(education)、学生(student)、学习(learning)、学校(school)、老师(teacher)、教室(classroom)、环境(environment)、高等教育(higher education)、科学(science)、技术(technology)，以下16个高频关键词电子学习(e-learning)、感知(perception)、性能(performance)、动机(motivation)、模型(model)、设计(design)、知识(knowledge)、混合学习(blended learning)、经验(experience)、虚拟学习环境(virtual learning environment)、成就(achievement)、影响(impact)、系统(system)、协作学习(collaborative learning)、技能(skill)、模拟(simulation)体现了学习环境研究的热点和知识基础。

2.突变分析。关键词引用的突变爆发往往更能反映出一个研究热点的真实存在(李杰,2016)[5]。近30年来，学习环境的关键词突变共104个，图3呈现了前25个，图中深色表示这些关键词的年份活跃程度。

图3 关键词突发检测

结合图2和图3，共现频次最高的16个关键词和突变强度最大的25个关键词。表明近30年来学习环境研究的热点：(1)信息技术的发展及教学应用一直是研究的热点，从早期的多媒体(multimedia)技术、计算机(computer)技术、网络(internet)技术和信息通信技术(ICT)的发展到近年来web 2.0版、互动学习环境(interactive learning environment)、虚拟学习环境(virtual learning environment)、游戏化(gamification)等学习环境的发展，都充分表明了信息技术的发展从宏观到微观影响着学习环境，对学习的变革有着深远的意义。(2)课程平台和课程组织形式也发生着变化，从远程教育(distance education)到电子学习(e-learning)，Moodle，移动学习(mobile learning)、混合学习(blended learning)等课程的组织形式也因为技术的变革发生着变化，而这些学习的变革都与技术的发展息息相关。(3)建构主义(constructivism)、本体论(ontology)等教育理论是学习环境研究的重要理论基础，曾经一度是构建课程，创设学习环境的指导性的理论，有着深远的影响。(4)动机(motivation)、学习风格(learning style)、满意(satisfaction)、感知(perception)、经验(experience)、成就(achievement)表明了研究者的关注点发生了转移，即从注重外在的知识技能转向学习者本身的学习机制、认知神经科学和脑科学等学习科学研究。(5)自我效能感(self-efficacy)、积极学习(active learning)说明学习环境研究注重学习者的体验，强调了学习的价值和意义，体现了学习者本位的观念。(6)以人工智能，大数据，物联网，数据挖掘等为基础的学习分析(learning analytics)技术，为学生个性化的精准学习提供了有力的支撑。(7)教学设计(instructional design)、模型(model)、性能(performance)、系统(system)、影响(impact)、约定(engagement)、观点(perspective)、模拟(simulation)、创新(innovation)等关键词，表明构建适合学生的学习系统不仅仅依赖技术，更依赖学习理论、学习观念、学习模型所构建的学习环境。(8)护生(nursing student)、医学生(medical student)关键词表明，近年来医学、护理学也注重学习环境的技术优势，在模拟情境中培养学生的医学技能和护理技能。(9)重视知识(knowledge)学习和技能(skill)培养，更注重协作学习(collaborative learning)能力的提升。以上研究热点表明，信息技术的发展，引起了学习物质环境和学习方式的变化，引发了我们对学习本质的新思考，学习始终要以学习者为中心，从注重外在的知识技能转向学习者本身的学习机制、认知神经科学和脑科学等学习科学研究也为学习环境的变革提供了坚实的理论基础。

(二)参考文献分析

1.参考文献共被引分析。共被引分析是指两篇文献出现在共同的施引文献的参考文献目录中，则这两篇文献形成共被引关系。通过对一个引文网络进行文献共被引关系挖掘的过程，就可以认为是文献共被引分析的过程。共被引次数越多，则说明这两篇文献相似之处越多，关联强度也越大。论文引用其他论文的行为是知识从不同的研究主题流动到当前所进行的研究，是知识单元从游离状态到重组产生新知识的过程。由于这种引证行为的客观存在，随着科学研究的不断推进，引文网络也就自然而然地形成了。

在CiteSpace进行共被引网络分析，节点类型设置为参考文献(Reference)，年份跨度设置为1991—2020年，时间切片为5年，共6个时间切片，Top N=100，点击运行生成共被引网络，通过聚类得到共被引网络图谱，如图4所示。分析结果显示：Modularity Q=0.8913，Weighted Mean Sihouette S=0.9635，Har monic Mean(Q,S)=0.926，均大于0.5，表明聚类较好。

图4 参考文献共被引网络

共被引网络的聚类是指对共被引网络的集合按照类似的对象进行分组的分析过程，以分析对象的相似性为基础。利用Citespace聚类功能进行文献共被引的聚类分析，挖掘相似文献的共同主题是文献共被引的意义所在。聚类后，从施引文献标题中提取聚类命名术语。图谱中的节点表示参考文献，节点的大小表示被引的频次多少。节点内圈中的颜色及厚薄度表示不同时间段被引频次。节点间的连线用来表示参考文献共被引关系，其粗细表明共现的强度次数的多少。此图从1991年到2020年对应的颜色为淡黄色到深红色，通过网络合并，节点数(Nodes)=9612,链路数(Links)=29564。聚类编号的不连续是因为生成聚类的过程中根据算法自动过滤掉不符合条件的聚类。

图4中，从左至右的六个时间段，分别是91-95，96-00，01-05，06-10，11-15，16-20，值得关注和思考的是，聚类有着明显的时间分隔，这表明在教育技术发展过程中，人们对于新技术的出现有相当的敏感度，人们热衷于对新技术的探究，对旧的技术研究的热度随之降低了。在91-95年之间的三个聚类是：#5非正统思想(unorthodox thought)、#6中学(middle school)、#12批判性思维项目(critical thinking project)，96-00年之间的聚类是：#3培养学生的教育观念(developing education students conception)、#7多元研究方法(multiple research method)、#8学习环境差异(learning environment difference)，01-05年间的聚类是：#2历史发展(historical development)、#17应用无线技术(applying wireless technologies)、#21计算机支持普适学习(computer-supported ubiquitous learning)、#36建模方法(modelling approach)，06-10年之间的聚类是：#0元认知监控(metacognitive monitoring)、#15临床科(clinical department)，11-15年之间的聚类是：#4泛在学习(ubiquitous learning)、#19运动医学生认知(sports medicine students perception)，在15-20年之间的聚类是：#1智能学习环境(smart learning environment)、#10临床学习环境(clinical learning environment)、#11健康课程(wellness curricula)。以下是按照聚类顺序，分别对与本研究相关的重要主题进行描述。

主题1：元认知监控(metacognitive monitoring)，元认知关注个体对自身认知活动的监控与调节,是心理学研究的热点之一,受到了来自认知心理学、发展与教育心理学、神经心理学学科的持续关注与深入探讨[6]。元认知监控的下属子过程主要有：难度判断、难度感知、知晓感、信心判断、以及学习判断等(Nelson,1992)[7]。这一聚类主要是在各种复杂的技术环境中，学习者认知与其他因素的相互关系，学习有效性研究，学习者控制，异步小组、合作学习、协作学习中的认知与群体认知及认知建构。

在实施一个成功的e-learning环境时，学习者的计算机焦虑、教师对网络学习的态度、网络学习课程的灵活性、网络学习课程质量、感知有用性、易用性和评价的多样性七个关键因素是影响学习者感知满意度的关键因素[8]。混合学习环境下，学生对合作学习的感知与社会存在感和满意度之间存在着统计上的正相关关系。课程结构、情感支持、沟通媒介是与学生对合作学习、社交存在和满意度的感知相关的关键因素[9]。无指导或最小指导忽视了人类认知结构、专家-新手差异和认知负荷，不如那些强调指导的教学方法有效，只有当学习者具有足够高的先验知识来提供“内部”指导时，指导的优势才开始减弱[10]。学习者可以在一定程度上决定学生在学习环境中控制教学的节奏、顺序和内容。学习者控制的程度更高，学生取得更好的成绩。技术中介的虚拟学习环境在学习中的有效性包括四个类别：学习成就、自我效能、满意度和学习气氛[11]。

主题2：智慧学习环境(smart learning environment)是能够适应学习者并支持个性化教学和学习的学习环境。与智慧相关的属性为适应性、有效性、高效性、参与性、灵活性、深思熟虑等。智慧学习环境至少有三个基础领域：认识论、心理学和技术，为智慧学习环境的设计、开发和部署提供有意义的汇聚和输入[12]。目前，高等教育机构所依赖课程和学习管理系统，更突出教师传播工具而不是学生学习工具，而社交媒体是允许学习者管理和维护的一个学习空间，是可以跨越时间和地点的社交网络。个人学习环境是e-learning文献中的一个新结构，它以社交媒体为前提，并作为学生学习的有效平台，PLE是社交媒体为学习者提供的工具的结果，使他们能够创建、组织和共享内容。研究表明，社交媒体可以促进学习者创造学习成果，帮助学习者聚合和分享学习成果，参与集体知识生成，并管理自己的意义创造[13]。翻转课堂是让学生积极参与主动学习的学习环境之一。翻转课堂教学法注重创造学习环境，使学生成为学习过程的中心。翻转课堂创造的学习环境可满足学生对能力、自主性和关联性的需求，从而激发更高水平的内在动机；能满足学生自主学习的需要，学生对能力的需求，学生对关系的需求，从而激发更高水平的外在动机。翻转课堂中学生在预先录制的讲座中自我调整节奏可以减少认知负荷；教育者在设计学习活动时做出某些选择，从而能够更恰当地管理认知负荷，有助于学生在翻转的课堂环境中学习[14]。主动学习教室是支持主动和协作学习的教室设计，其特点是有可移动的座位支持小组学习，提供无线互联网检索资源，利用白板和学生电脑投影功能分享作业，多个麦克风方便学生小组之间汇报和交流知识成果。课堂设计的最终效果是创造一个支持主动学习和协作解决问题的学习环境。在积极学习的课堂上，基于能力倾向的学生的表现优于传统课堂中的学生，学生对学习结果的期望也高；学生也意识到主动学习课堂的空间在参与度、丰富度、自信、有效使用、房间适合度和灵活性等诸多属性上优于传统教室[15]。

在线学习环境中的成功很大程度上取决于学生自主和积极参与学习过程的能力，并促进学生的自主学习。因此，在线学习者自我生成的控制、管理和计划学习行为的能力尤为重要，这种调节过程被称为自我调节学习。时间管理策略、元认知策略、努力调节策略和批判性思维策略与学业成绩呈正相关。自我调节学习与学业成就之间的关系是在社会认知观点下建立起来的，是通过自我观察、自我判断和自我反应三个元素相互作用而获得的[16]。MOOCs教学质量普遍较低，Merrill提出的五大教学原则，包括以问题为中心、激活、示范、应用、整合，主要集中在学习活动上。另有五项补充原则侧重于学习资源和学习支持，包括集体知识、协作学习、差异化、真实资源、反馈。这十大原则框架可用于分析更广泛平台和更大样本MOOCs，是教学质量的基本标准，它们可以用来评估任何形式的结构化教学课程[17]。游戏化的教学视频可增加学习者的参与度，是一种有意义的学习方式，具有良好的发展前景。挑战、技能、参与度和沉浸感等是良好学习体验具有的心理特征。根据心流理论，挑战和技能可以增加投入和沉浸感，产生流的心理状态，进而促进学习者更专注于学习[18]。游戏化提供了积极的效果，然而这种效果在很大程度上取决于游戏化的学习环境以及使用它的用户[19]。

主题3：历史发展(historical development)，这一聚类集中于早期学习环境研究，涉及的论题有：认识、学习和研究的现状；学与教的和谐与摩擦；对不同群体和背景下研究清单方法的反应模式；设计元认知活动；建构主义促进知识工程中的反思；走向问题解决的设计理论；自我决定理论和促进内在动机、社会发展和幸福感；真实学习环境的教学设计框架；专业知识逆转效应；识别计算机支持的协作学习环境中的社交陷阱；关于课程网上讨论的内容分析；以技术为中介的学习研究评论；远程教育课程中的学生困境；对在线课程与讲座满意度的评价；不同学习环境下大学生对教学方式反应的差异；利用贝叶斯网络解决学生建模中的不确定性等。

主题4：培养学生的教育观念(developing education students conception)。这一聚类主要探讨学生对学习的正确认知和学习能力的培养。设计有效的学习环境，鼓励学生设定个人目标，收集有意义的信息，监督和评估自己的学习。基于计算机的软件包HyperCard、StudyAdvisor等系统可以支持师生提高学习技能，获得学习策略方面的帮助，对学生完成学业任务的方式产生重大影响[20]。开放式学习是指以个体的独特意图和目的为中介的学习过程。对于解决诸如批判性思维、科学探究和问题解决等难以教授的问题可能更有效。它的潜在价值在于能够支持传统环境下很难促进的自我调节学习[21]。

主题5：泛在学习(ubiquitous learning)，是一种任何人可以在任何地方、任何时刻获取所需的任何信息的方式。基于web2.0的社会工具和技术能够支持非正式对话、自反式对话和互动内容的生成，从而能够访问大量的内容和观点。如果使用得当，这些工具可以通过促进学习者的代理，自主性地参与跨多个真实和虚拟学习空间的社交网络，将控制权转移给学习者。为了实现自主学习，学生不仅需要个性化的学习工具和内容，而且还需要获得必要的支架来支持他们的学习[22]。自我调节学习对学生学业成绩有显著的影响，计算机跟踪、有声思维、学习日记、直接观察和微观分析对自我调节过程有重要作用[23]。在线参与是在线学习的基础，是一个自我投入并与他人保持互动关系的复杂过程。如果想要加强在线学习，就必须提升在线学习者的参与度[24]。传统的电子学习课程的开发和完善离不开数据分析方法和工具。这些方法和工具可以用来观察学生的行为，并协助教师发现可能的错误和缺点，完善课程。传统数据分析使用归纳方法挖掘数据中存在的隐藏信息，是基于研究或人为驱动的。而目前的数据挖掘分析方法是数据驱动的，使用这种分析模型是发现学生学习数据和行为模式的一种趋势[25]。研究者提出了“数字原住民”的概念，认为年轻人拥有信息技术方面的尖端知识和技能，有着不同于以往学生的学习偏好或风格。因此认为教育必须根本改变，以满足这些“数字原住民”的需求。但迄今为止的研究证据表明，部分年轻人非常精通技术，并依赖技术进行一系列信息收集和交流活动，也有相当一部分年轻人不具备这种能力，常常被忽视。因此，我们应该对数字原居民的假设和观点进行反思[26]。在混合式电子学习系统环境下，电脑自我效能感、绩效期望、系统功能、内容特性、互动与学习气氛是影响学生学习满意度的主要因素[27]。

2.引文突发检测和中介中心性检测。Citespace提供的引文突发(Burst)检测功能是用来探测在某一时段引用量有较大变化的情况，发现某一个主题衰落或者兴起。中介中心性(Centrality)是测度节点在网络中重要性的一个指标。高中介中心性节点代表与多篇文献形成共被引关系的文献，在一定程度上代表着相应时期的研究热点。表1是有关引用频次、引文突发和中介中心性较高的文献列表，以中介中心性强度进行排序，可以反映学习环境研究的研究热点和重点方向。

通过突发检测和中介中心性检测，我们可以发现研究者的研究聚焦于学习者本身：一是主动学习和有意义学习的研究；二是学生的参与度、满意度、学习态度、学习动机、学习效率、学习效果的研究；三是学习机制研究，认知负荷的改善，自我调节的学习行为的研究；四是学习分析，数据挖掘的研究；五是正式和非正式学习环境的研究。个人学习环境、合作学习环境、班级学习环境、游戏化学习环境、虚拟学习环境、混合学习环境等则是目前研究的重点。

四、结语

(一)智慧学习环境成为学习环境的发展和研究重点

从20世纪60年代开始，早期的学习环境研究主要关注物理环境、社会环境、家庭环境和人文环境以及在这些环境中学习者的态度、认知发展和学习效果。从90年代开始，信息技术迅猛发展，资源大量增长，各种支持性的条件发生着巨大的改变，技术环境下学习者的发展是此阶段的主要关注点。尤其近十年来，随着人工智能、大数据、物联网等新型技术的发展，智慧学习环境下的学习研究和学习分析是学习环境研究的重点。智慧学习环境是数字学习环境的高端形态，可促进学习者轻松、有效地进行学习。

(二)学习环境的构建要以“学习者为中心”

人们热衷于研究新技术环境下的学习行为，尤其关注智慧学习环境，如翻转课堂、MOOCs、e-learning、混合学习环境等，但也关注主动学习环境的建设。学习环境研究始终以学习者为中心，以学习者为中心的环境类型主要有基于问题的学习，学习者自主参与，由促进者提供必要的学习支架，以便开发出可行的解决方案；另一种是以学习共同体的形式，通过每个人都参与、建立和谐的伙伴关系，共同创造相互协作的学习环境。以学习者为中心的学习环境重点关注提高学生满意度和自我效能感的主动学习环境，增加参与度和沉浸性的游戏化学习环境。

(三)关注学习个性化的泛在学习环境受到重视

在传统的学校教育的正式学习之外，还存在非正式学习，信息技术的发展，丰富和扩充了各种学习资源，可以根据不同学习者的要求，提供高效的个性化服务。无处不在的学习被称为泛在学习，在泛在学习中，学习者可以随时随地获取学习资源，学习者的主体性和个性化可以得到充分的发展。泛在学习是未来学习的理想模式，也是下一代数字化学习的重要发展方向。研究者还探究学习分析技术，为学生提供个性化的精准学习和自适应学习环境。

(四)创新学习环境成为研究趋势

经济合作与发展组织的创新学习环境研究中提出了学习者、教育者、学习内容和学习资源等核心要素是创新学习环境的基石。学习者范围的扩大、教育者角色的增多、学习内容可获得性的提高、学习资源的构建是创新学习环境研究的发展趋势。

信息技术与教育的融合构建了未来学习环境后，技术变革教育让我们重新反思教育和学习问题，只有当技术与教育形成新生态时，才能变革教育，驱动着新时代教育的新发展。人工智能、机器人、虚拟现实、全息技术等技术在教育领域的广泛应用，需要我们在未来的学习环境中学习如何与机器共存，如何实现人机的有效对话交流，这将是研究者持续关注的。