基于知识图谱的国内智慧学习研究现状与趋势分析

2022-10-19郭浩琳肖广德张双梅

邯郸学院学报 2022年3期

郭浩琳，肖广德，张双梅

（1.邯郸市教育科学研究所，河北邯郸 056002；2.河北大学教育学院，河北保定 071002；3.北京师范大学保定实验学校，河北保定 071000）

一、引言

随着大数据、云计算、人工智能以及互联网、物联网等先进技术的不断发展，各种新技术在教育领域的应用也受到了广泛关注。教育部发布的《教育信息化 2.0 行动计划》中明确提出要实行智慧教育创新发展行动。智慧学习作为实施智慧教育创新发展行动中的重要内容，迅速成为教育领域的研究热点，受到众多学者的广泛关注。分析智慧学习研究现状，以便更好把握其未来的研究趋势，这对于落实《教育信息化 2.0 行动计划》具有重要意义。为了解国内智慧学习的研究现状，本文采取知识图谱的方法进行了研究作者、研究机构、主题、关键词等分析，并预测其未来的研究趋势，以期为后续的智慧学习研究提供一定的参考。

知识图谱(Knowledge Graph)，又称为科学知识图谱，主要是运用可视化技术挖掘、分析、绘制和显示出知识之间的复杂网络结构关系[1]，在教育领域有利于帮助分析学科的发展脉络和研究热点，并预测研究的未来发展方向等，它包括社会网络分析、共现分析、共被引分析以及聚类分析等研究方法。本研究主要采用合作网络分析、词频共现分析以及聚类分析这三种知识图谱的研究方法，对文献进行相关分析，挖掘出现有研究的深层次信息，更好了解当前国内智慧学习的研究现状。

二、数据来源及处理

研究的数据全部来源于中国知网（CNKI），以“智慧学习”为主题名进行期刊文献的检索，检索时间范围为2012 年至2022 年，共得到723 条结果记录，经过第一次筛选剔除论坛会议类文章、通知类文章、访谈对话类文章以及主题不相关等文章共151 篇，第二次进一步筛选剔除篇幅低于2页的文章 115 篇，最终得到 357 篇有用文章，然后将选中的文章题录以Refworks 格式导出，利用CiteSpaceⅤ分析软件对357 篇文献进行合作网络分析、关键词共现分析以及聚类分析，并生成研究合作网络图、关键词共现图等知识图谱。用excel 软件统计文献的年发文量并绘制成图表，进一步分析挖掘研究的深层信息，从多角度呈现出国内智慧学习的可视化研究现状并预测其发展趋势。

三、数据分析及结果

（一）研究整体趋势

为了能够比较清晰的看到关于智慧学习文章的数量，利用 Excel 软件录入文章的发表年份及各年的发文量，然后做出发文量与时间的折线图，并显示发文量与时间的线性走势图，如图1 所示，统计了2012-2022 年智慧学习的发文量。从图中可以看出，智慧学习的研究从2012 年开始，一直呈上升趋势，说明越来越多的学者开始关注智慧学习领域的研究。由于发文量与时间呈线性关系，发文量在逐年增加，由此可以推测智慧学习的研究还会呈上升趋势，是近几年各专家学者的研究热点主题。《教育信息化 2.0 行动计划》中指出，要实施“智慧教育创新发展行动”，对智慧学习进行研究，构建智慧学习支持环境。因此，关于智慧学习的研究会持续上升。

图1 智慧学习发文量与时间关系图

（二）合作网络分析

进行合作网络分析，可以得出不同作者和机构间的合作情况等信息。如果同一篇文章中出现不同的作者和机构，可以认为他们之间属于科学合作的关系[2]，即不同的作者和机构为了达到同一个目的而进行合作。通过对研究的作者和研究机构进行合作网络分析，进而详细了解智慧学习研究领域的作者、机构及其合作情况。

1.研究作者合作网络分析

为了能够快速而清楚的了解研究智慧学习领域的核心作者及其研究团队信息，对研究作者进行合作网络分析。核心作者是对在某一领域的研究具有较大贡献并对该领域的发展起到一定的促进作用的主要研究者[3]28-33。根据作者的发文量选出核心作者，可以根据普莱斯定律来确定发文量的临界值，计算公式为M=0.749(Nmax)1/2，其中M 为核心作者的最低发文量，Nmax 为指定时间范围内最大发文量[4]，当某一作者的发文量不低于M 篇时，该作者可以认为是该领域研究的核心作者。

首先将从中国知网（CNKI）中Refworks 格式的数据在CiteSpaceⅤ中进行数据的转化，然后进行文献的作者合作网络分析，选定时间范围为2012-2022 年，切片间隔为一年，节点类型（Node Types）为作者（Author），其他为默认值，经过调整，最终生成如图 2 所示的作者合作网络图。导出节点信息，得到相关作者及其发文量，可以发现黄荣怀为发文量最多的作者，共发表相关文章12 篇，即Nmax=12，计算得出M=2.59，即发文量在3 篇及以上的为核心作者，如表1 所示的核心作者及其发文量表，共有13 位作者。其中，黄荣怀、祝智庭对智慧学习的研究贡献较大，发文量均在10 篇以上；其次，是王运武、胡永斌等其他核心作者都对智慧学习做出了一定贡献。

表1 核心作者及其发文量

图2 研究作者合作网络图

从图2 的作者合作网络图中可以看出智慧学习的合作团体，其中以黄荣怀、杨俊峰、胡永斌、方海光等作者组成的团队规模最大，其次是其他的一些小规模团队，还有相当多的一部分研究作者尚未组成研究团队，缺乏合作性。而且，在已经形成的研究团队中，基本都是内部之间的合作，研究作者属于同一学校或者同一师门，大规模的核心团队合作力量尚未形成。

2.研究机构合作网络分析

对研究机构进行合作网络分析，可以了解各机构之间的合作情况以及机构开始研究的时间。节点类型设置为机构，其他的相关参数设置同作者合作网络分析，生成机构合作网络图，然后对属于同一上级机构的单位进行合并，主要对江苏师范大学、北京师范大学、东北师范大学、华东师范大学、江苏开放大学、浙江师范大学这六所学校的下属单位进行合并，然后运用画图软件修改节点名称，如将江苏师范大学智慧教育学院修改为江苏师范大学。最终得出如图3 所示的研究机构合作网络图，节点越大，表明该机构的发文量越高，最高发文量为江苏师范大学21 篇，其次是北京师范大学20 篇。根据普莱斯定律可知，Nmax=21，M=3.43，所以，发文量在4 篇及以上的机构为核心机构，共有9 个，如表2 所示核心机构信息。

表2 核心研究机构及其发文量

图3 研究机构合作网络图

图3 中共有23 个节点，5 条连线，密度为0.0198，未形成合作网络图。这表明机构之间的合作还比较少，仅有几个机构形成了极少数的线性合作网络，机构之间尚缺乏合作意识。

为了分析机构的起始时间与其发文量的关系，形成了研究机构时序图，如图4 所示。北京师范大学于2012 年最早开始做关于智慧学习的研究，其次是江苏师范大学从2014 年开始研究智慧学习。这两个机构的研究时间最早，其发文量也是最多的前两个。江苏师范大学虽不是最早开始研究智慧学习，但其发文量是最多的，这说明江苏师范大学在智慧学习方面的研究投入度高，而北京师范大学虽也一直在研究，但是其研究力度比江苏师范大学低。从2012 年一直持续到2022 年，许多机构都陆续开展了关于智慧学习的研究。

图4 机构起始研究时序图

（三）关键词及研究热点分析

对关键词进行分析，可以帮助了解当前智慧学习研究的热点。节点类型选择关键词（Keyword），生成关键词共现图谱，然后对同义词进行合并，得到的关键词共现图谱如图5 所示。图中共有71 个节点，201 条连线，密度（Density）为 0.0809。智慧学习环境与智慧学习出现的频次最高，共 101次，其次是智慧教育、大数据以及“互联网+”等关键词。

图5 关键词共现分析图

为更好把握当前智慧学习的研究内容，利用CiteSpaceⅤ中的聚类功能对关键词进行聚类分析，聚类结果网络模块度Modularity Q=0.3614，平均轮廓值Mean Silhouette=0.5578，Q＞0.3 表明聚类是可信服的，S＞0.5 表明聚类是合理的。因此，该聚类结果效果显著，共得到六个聚类，分别是：#0智慧学习环境、#1 创新创业教育、#2 智慧校园、#3 大学英语、#4 知识图谱以及#5 智慧课堂。

根据聚类的结果以及对文献内容的分析整理，最终归纳出智慧学习当前研究的热点主题及关键词。研究按照智慧学习内涵和所需环境、技术支持等，可以分为两类，即智慧学习的内涵原理研究和智慧学习的外部诉求研究。每一类下边又有具体的研究内容，具体情况如表3 所示。

表3 智慧学习研究主题及其关键词

1.智慧学习的内涵及改革研究

智慧学习的内涵及改革研究，包括相关概念及理论研究、学习变革研究和教学变革研究。关于概念的探讨，从关键词共现图可以看出智慧学习、智慧教育、智慧教室等词语出现的频次较高，因此对于与智慧学习相关的概念讨论主要集中在智慧学习、智慧教育等方面，但目前这些概念尚无一个统一的定义。不同的专家学者对同一事物的理解不尽相同。如贺斌分别从学习者视角、技术视角、人-技术环境关系视角对智慧学习的内涵进行了阐述，他认为智慧学习是一种学习者自我指导的、以学习者为中心、具有完整学习体验的新型学习范式[5]24-33,52；郭晓珊等认为智慧学习是一种学习过程，即在智慧环境下，学习者根据自己的需求来获取学习资源并开展学习活动, 从而快速有效的构建自己的知识和人际网络[6]5-12。关于智慧学习各学者都有自己的观点，相同之处是学习者在智慧学习环境下进行各种有意义的学习活动，促进学习者的学习。

就智慧学习中学习变革的研究，主要集中在包括深度学习及学习方式等的研究。何克抗教授探讨了互联网时代下进行深度学习的学习方式，并提出了建立学习共同体、创设智慧学习环境等实施深度学习的有效条件和途径[7]111-115；陈琳等在研究智慧学习内涵的基础上，创造性的提出了创新学习、联通式学习、跨界跨学科学习、新型自主学习、新型国际化学习等学习方式[8]31-37。智慧学习作为一种新的学习范式，与传统的学习方式有很大区别，更加侧重学生的自主学习以及协作学习等，让学习者能够根据自己的需求，灵活掌握自己的学习进度，并且通过分享并提出自己问题和观点，可以培养学生的沟通交流能力，提高学生的问题解决能力和创新创造能力，促进学生的学习。

对教学变革的研究主要集中在对教学模式和教学方式的研究。学习方式的变革必然会导致教学的变革，在智慧学习方式下，教师教学也进行了一系列的调整变化。祝智庭提出了基于智慧学习的翻转课堂 2.0 的教学方式理念，在该教学方式下，要求以培养学生的创新素养和创造性思维能力为主，实现创造驱动的智慧学习，培养出创新发展背景下的智慧型社会人才[9]5-12；余燕芳构建了基于移动学习的O2O 翻转课堂教学模式，将面对面教学与网络教学结合起来，进行课前预习、课中的引导与协作和课后的反馈与分析，变革了教学方式[10]47-52,67。智慧学习下，教师作为学生学习的引导者、帮助者，对学生在学习中遇到的困难及时予以反馈，而不是传统教学中的知识传授者。这种教学理念的变革下，可以促进学生自主进行知识的建构。

2.智慧学习的外部诉求研究

智慧学习的外部诉求研究，即支持或促进智慧学习发生的一系列条件，包括智慧学习环境研究、智慧学习相关的技术支持及应用研究和智慧学习的资源建设研究等。

智慧学习环境包括智慧教室、智慧校园、智慧课堂以及智慧图书馆等，它是智慧学习发生的重要基础。对智慧学习环境的研究包括理论层次研究和实践应用研究。如黄荣怀从理论层次上对智慧教室的概念及特征进行了探讨，他认为智慧教室应具有内容呈现、环境管理、资源获取、及时互动以及情境感知这五个特点[11]22-27；张凯在分析智慧教室的概念及特征的基础上，提出了智慧教室的系统模型，并且以某学校的智慧教室建设为例，就如何建设智慧教室提出了室内空间设计和软硬件环境实现的具体内容，并分析了应用效果[12]81-86。学习的发生在一定的学习环境下，对于智慧学习环境的研究比较全面，既包括了理论层次的探讨，也有实际的应用研究。但是，需要注意的是，不同的学校智慧学习环境的建设受其资金条件等的影响制约，因此，对于智慧学习环境的建设要根据各地的实际情况来设计建构，没有一个统一的建设模式。

智慧学习的开展还需要一定的技术支持。郑海昊研究了数字交互技术在学习体验中的应用，提出了促进学习者与智慧学习环境融合的交互“移情”模型[13]96-103，技术的支持促成学习者学习的认知体验；祝智庭聚焦技术引起的教育变革，具体阐述了技术推动学习方式、教育资源、学习环境等的变革，提出了技术促进教育变革的策略[14]1-9。智慧学习是教育信息化的一种重要体现，落实教育信息化 2.0 行动计划，技术对教育教学的支持至关重要，只有拥有了技术的支持，智慧学习的新方式才有可能发生。并且技术与教学的融合，可以促进学生的个性化学习，如VR 技术可以让学生在学习中有更加深入的学习体验，学习分析技术可以帮助教师了解到学生的学习情况，以便教师能够及时引导帮助学生解决学习中的问题等。

资源建设是智慧学习发生的保障，如果没有学习资源，智慧学习就无从说起。王红梅等研究了3D 视频资源在教育中的应用，3D 视频满足了智慧时代的智慧学习资源的新历程[15]19-24。智慧学习时代，不仅仅是学习环境的变革，同样也是资源的变革，倡导资源多样性和丰富性。3D 视频、数字教材以及数字图书馆等的建设，有利于学生的个性化学习和碎片化学习，更好服务学生，突出学生在智慧学习中的主体地位。

四、存在问题与研究趋势

（一）存在问题

通过对上述国内当前智慧学习的研究内容分析，发现在智慧学习的研究中还存在一定的问题。

大多是对智慧学习方面理论层次的探讨，缺乏实践应用。对实践的研究，从教师的角度来说可以帮助教师了解当前教学中的不足之处，及时调整修改自己教学的方式方法，优化课堂教学，从而为学生提供最优的教学服务；从学生的角度考虑，可以让学生反馈自己在学习中收获和不适之处，帮助学生不断优化学习体验；从学校的角度来讲，对于提升学校的教育教学质量具有重要意义。目前关于智慧学习的研究大多都是停留在理论层次，包括学习方式和教学模式的变革、智慧教室和智慧校园等智慧学习环境的构建等，基本都是从理论的角度去构建，缺乏在实践中的应用。

智慧学习中的活动研究还不够多，包括智慧学习环境下学生学的活动与教师教的活动。活动作为智慧学习中一个关键内容，其实施的情况直接关系到教师的课堂教学质量，一个好的课堂教学活动的设计和实施有利于促进学生学习的参与度以及对知识内容的认知，使学生获得有效的学习。已有研究只有极少数对智慧学习活动进行了探讨，如何通过学与教活动的设计与实施来帮助学生学习，促进学生的学习体验以及深度学习、提升教学质量，还需进一步的研究讨论。

缺乏对智慧学习的评价研究，评价机制还不够完善。学习方式发生了变化，那么对学生的评价也应有一定的调整。在智慧学习中，学生学习的过程如何，最终的学习效果怎么样，都应有对应的评价机制对学生的学习进行评价。评价是衡量学生学习效果一个重要工具，是进行智慧学与教的重要组成部分，既应有对学习过程的形成性评价，也应有对学习结果的总结性评价。具体的评价如何进行，评价指标维度是什么，目前还没有一个统一的测量标准，尚待进一步的研究讨论。

（二）研究趋势

关键词的时区分布特征可以帮助我们预测智慧学习领域的研究方向。为了能够进一步明晰智慧学习领域的研究趋势，生成了如图6 所示的关键词时区分布图。从图中可以看出，智慧学习一词最早出现在2012 年，主要是对智慧学习的概念和特征等分析；初期阶段为2012 年至2014 年，主要是对智慧学习环境、智慧教育、智慧学习的研究，研究方向比较单一；从2014 年到2018 年，研究的内容逐渐增多，包括课堂变革、教学改革、核心素养、智慧图书馆、人工智能等多个方面，智慧学习的研究得到了发展，研究成果逐渐增多；2019 年以后研究的方向更加多元化，既有对原有研究的深入探讨，还有随着新技术的发展对智慧学习产生的影响等进行研究。

图6 智慧学习关键词时区分布图

五、反思与建议

通过上述对智慧学习的相关分析，可以看出国内在智慧学习领域的研究已经取得了一定的成果，但是进一步研究的空间还比较大，可以考虑对以下几个方面内容进行研究。

（一）智慧学习评价研究

虽然已经有一些关于智慧学习评价的研究成果，但是由于评价是对学生的学习效果的测量，不同地区的实际情况不同，因此，还需要对智慧学习评价进行深入研究，通过评价来督促学生进行学习，保证学生的学习进度与学习效果，而且还可以让学生及时查看自己的知识掌握情况，发现不足，调整自己的学习方式与学习进度等。

（二）技术与教学深度融合的应用研究

当今时代，包括人工智能、大数据、云计算、互联网以及物联网等新技术的发展，在教育领域也产生了巨大影响，将这些技术融入到教育教学当中，进行教学的改革，是一个值得研究的重要内容。《教育信息化 2.0 行动计划》中明确提出“教育治理能力优化行动”，要求充分利用云计算、大数据、人工智能等新技术，助力教育教学的改革发展。