多维视阈下国内MOOC的研究进展及可视化分析--以中国MOOC为例_在线教育论文

多维视阈下的国内MOOC研究进展与可视化分析——以我国MOOC研究领域为例，本文主要内容关键词为：多维论文,研究进展论文,为例论文,研究领域论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       【中图分类号】G434 【文献标识码】A 【文章编号】1009-458x(2015)02-0038-07

       一、问题的提出

       美国新媒体联盟(New Media Consortium，简称NMC)发布的《2013年地平线报告》预测MOOC将在一年内大规模应用[1]。MOOC也被认为2013-2014年最有前景的教育技术之一。目前，MOOC已经逐渐成为教育技术领域的核心和研究热点，得到了学术界、商业界、教育界的广泛关注。在全球MOOC发展的浪潮中，高等教育正在随着MOOC的出现而革新。正因为MOOC的迅速发展，MOOC的实施与研究需要广泛的实践者和研究者共同推进。探讨和分析某领域中的研究成果，可以为准确地了解到某领域的研究现状、掌握该领域的研究趋势和方向以及后续研究做准备。目前，通过查阅中国知网发现对我国MOOC研究领域词频分析文章很少，例如申灵灵针对2008-2014年MOOC领域的国际文献以及研究的态势、研究内容以及特点与趋势进行了分析与探讨[2]；郝丹在梳理国内MOOC相关的学术和非学术文献的基础上，分析了我国MOOC研究的现状、特点和值得关注的问题[3]；但是从多维研究视角研究领域下分析我国MOOC的研究现状与发展趋势还是比较缺乏。本文主要是以国内CNKI为来源数据库，以“MOOC or MOOCs”为主题名进行检索，选取了中国知网所有与MOOC有关的期刊文章632篇，利用BICOMB词频分析软件、UCINET社会网络分析工具和SPSS软件绘制高频词的共词网络图和聚类图谱的分析，多维角度呈现了我国MOOC研究的现状、热点和发展趋势，以期为进一步研究MOOC提供借鉴。

       二、研究设计

       (一)研究思路

       首先将在中国知网检索到的关键词通过书目共线分析系统(Biocmb)统计关键词出现的频次，得到关键词的词篇矩阵和共词矩阵；其次将高频关键词共词矩阵导入SPSS中进行因子分析，再用UCI-NET软件进行聚类分析；最后通过UCINET社会网络分析软件得出高频关键词共词网络图、网络密度、中心性分析和核心-边缘结构分析。

       (二)研究方法

       共词分析法是一种重要的信息计量学研究方法，它主要是利用文献集中词汇对或名词短语共同出现的情况，来确定该文献集所代表学科中各主题之间的关系。词汇对在同一篇文献中出现的次数越多，则代表各主题的关系越紧密。

       统计同一篇文献中的主题词两两之间在同一篇文献中出现的频率，便可形成一个由这些词对关联所组成的共词网络，网络内节点之间的远近便可以反映主题内容的亲疏关系[4]。因此通过共词分析法可以揭示某一主题学科结构的变化，从而确定某一领域的研究现状与热点。

       社会网络分析法是用于研究社会成员之间关系的一种定量方法，通过社会网络形成的社群图、中心性可以发现当前的研究热点与未来发展趋势。

       为此，本文采用词频分析法和社会网络分析法，既可以对我国MOOC研究领域中的应用特点进行归纳，又可以分析我国MOOC研究领域的研究现状、热点与发展趋势。

       (三)数据来源

       本研究数据来源于中国学术期刊网(CNKI)网络出版的数据，内容检索条件为高级检索中的“主题”为检索项，以“MOOC”or“MOOCs”词频模糊进行检索，截至时间到2014年8月16日，共检索出相关文献790篇，删除学术会议，报纸，重复等与研究无关的文献后得到632篇文献。

       (四)研究工具

       本研究主要采用书目共线分析系统(BICOMB)、SPSS软件和社会网络分析软件(UCINET)进行分析。

       三、研究结果与分析

       (一)高频关键词共词分析

       1.高频关键词词频统计与分析

       通过BICOMB分析系统得出我国MOOC研究领域中关键词总的频次为3546次。我们以频次大于7的作为高频关键词进行分析，频次大于7次的关键词有1139次，出现的累计百分比为32.12％。因此，这些高频关键词可以反映出我国MOOC的研究现状与热点。本研究以频次大于7次的作为高频关键词进行分析，得到高频关键词分布表如表1所示。

      

       通过表1我们可以看出超过频次20的有12个关键词，分别是MOOC(201次)，MOOCs(91次)，在线课程(80次)，在线教育(74次)，斯坦福(37次)，高等教育(33次)，慕课(33次)，学习者(29次)，远程教育(24次)，教学模式(23次)，信息技术(23次)，开放课程(21次)。由此可以看出，我国现在MOOC的研究多以在线课程和在线教育研究为主。

       2.高频关键词矩阵分析

       将高频关键词通过BICOMB软件构建共词矩阵如表2所示。这个高频关键词共词矩阵是一个无向对称关系矩阵，当两个关键词在同一篇文献中出现时，则表示这两个关键词中存在联系。其中矩阵中对角线的数字代表关键词出现的频次，如矩阵中第一行和第三列相交的数字是23，表明MOOC与在线教育在同一篇文献中出现过23次。

      

       3.高频关键词聚类分析

       共词聚类分析法是将距离较近的主题词聚集在一起，形成概念相对独立的类团。通过聚类分析关键词之间的亲疏关系，可以进一步反映我国MOOC研究热点与趋势[5]。将表2中的高频关键词矩阵导入UCINET软件中，沿着路径Tools-Cluster Analysis-Hierarchical进行聚类分析，得到高频关键词的聚类图，结果如图1所示。

      

      

      4.因子分析

       因子分析法把相关性密切的几个变量划在同一类中，每类变量为一个因子，从而可以用较少的几个因子反映原始资料的大部分信息[6]。本研究利用SPSS软件，把相关矩阵导入进行因子分析，得到解释的总方差如表3所示，成分矩阵如表4所示以及碎石图如图2所示。

      

      

      

       根据解释的总方差，我们按照“特征值大于1的因子保留，特征值小于1的因子舍弃”以及提取的因子累积百分比要大于50％的原则，从关键词中提取了19个符合条件的因子。这些因子累积的解释总方差为67.123％。也就是说，我们可以将59个高频关键词分为19个类别，但这样会不利于对我国MOOC研究领域的热点与发展趋势的总结。从碎石图中可以看出，前19个因子特征值都大于1，但是在第六个因子那出现最大拐点处。因此结合解释的总方差图、成分矩阵图、碎石图，我们可以发现前6个因子类别比较清晰，所以我们将MOOC研究分为六类。

       根据系统聚类和因子分析法，我们将我国MOOC研究领域分为以下六类：

       研究领域一：MOOC本身的研究。主要研究与MOOC相关的基本问题，主要探讨MOOC发展的理论，教育技术理论基础如何支持MOOC的发展，探讨什么样的MOOC在我国能持续的发展，受到追捧。

       研究领域二：MOOCs与在线教育、在线课程相关的研究。MOOC的发展历程与在线教育、在线课程有着密切的关系，他们将是教育改革的新一轮浪潮，将对传统教育产生革命性的影响。

       研究领域三：远程教育中慕课学习者的研究。主要包括慕课、高等教育、学习者、远程教育、信息技术、开放课程等关键词；主要研究MOOC中学习者学习效率、学习效果、学习者特征、质量监控、学分认证和辍学率等因素，并研究我国MOOC学习者的分类和与传统学生的区别以及MOOC的学分与课程认证情况探讨。

       研究领域四：主要研究MOOC的发展历程与起源。这方面的研究主要与斯坦福大学有关，如Udacity和edX等在线教育平台的创建都是斯坦福大学的教授，研究了MOOC所产生的证书的效益以及能为学习者带来什么?

       研究领域五：高等教育中教与学模式的创新。主要包括课程平台、翻转课堂、微课、教学改革、教育模式、教育信息化以及传统教育等关键词。主要研究在教育信息化大力发展的过程中，高等教育进行教与学模式的创新。基于课程平台教学的支持系统、MOOC的教与学模式的创新研究将成为未来研究的热点，MOOC对高等教育带来的挑战，并不断推动MOOC在我国的可持续发展。

       研究领域六：MOOC与学习分析、教育游戏化、学习活动、课堂教学、精品课程等关键词的研究。主要研究基于学习分析情况下MOOC的发展，MOOC对我国精品课程建设的启示，MOOC与网络教育的对比研究等。

       (二)高频关键词的社会网络分析

       社会网络分析法是指社会行动者及社会行动者之间关系的集合。基于社会网络分析研究的视角，对高频关键词进行可视化分析，通过构建高频关键词矩阵，形成一个虚拟的关键词网络。共词网络分析对于了解一个研究主题的成熟度、知识结构、研究规模等状况具有非常重要的意义[7]。

       1.高频关键词的社群图

       利用UCINET软件中的NetDraw绘制出高频关键词的社群图，高频关键词社群图可以形象直观地反映出我国MOOC研究领域的整体特点与发展趋势，得到高频关键词社群图如图3所示。

      

       从图3中我们可以看出：第一，MOOC、MOOCs、在线课程、教学模式、高等教育处于网络图的中心，而且这些词出现的频次很高，说明这些关键词与其他关键词出现的频次较多，在我国MOOC的研究领域中处于核心地位，是目前研究的重点，MOOC的大多数研究都是围绕它们展开的。第二，远程教育、学习过程、在线学习、网络课程、学习者等研究内容处于网络的中间位置，表明MOOC研究正在以远程教育学习者的学习过程研究进行大规模研究。第三，学习分析、游戏化、学习活动、开放教育资源等处于网络图的边缘，如何将MOOC与开放教育资源更好的整合，MOOC与学习分析更好的结合，作为高频关键词的网络边缘，他们将成为我国MOOC领域研究的热点与发展趋势。

       2.高频关键词的社会网络密度

       社会网络密度是指整个网络节点之间联系紧密的程度[8]。我们发现高频关键词的社会网络密度越接近1，越表明关键词之间的关系越紧密。我们利用UCINET软件，沿着路径Network-Cohesion-Density得出我国MOOC研究领域的高频关键词的网络密度为0.6178，表明高频关键词之间的联系比较紧密，体现了我国MOOC研究领域知识多元化发展，不会出现研究领域中知识孤独现象。

       3.中心性分析

       W.H.Lee认为中心性的3个指标(节点中心性、中间中心性、接近中心性)能很好地反映社会网络中的结点和网络的整体特征，不但可以发现某一领域的研究热点，还可以识别未来的发展趋势。在某个研究领域中，节点中心度较高的度通常代表着当前的研究热点，节点中心度和接近中心度两项指标较低，而中间中心度较高的节点代表着新的发展趋势。从表5中可以看出MOOC、MOOCs、在线教育、在线课程、高等教育、学习者的中间中心度明显高于其他关键词，他们在关键词的社会网络中起着桥梁的作用，但是有两个关键词在杜克大学和开放大学的中间中心度为0，表明他们与其他关键词的共现存在缺陷。

      

       接近中心性是指网络中某个节点与其他节点的接近程度，即该点是否通过比较短的路径与其他点相连。路径短说明该点在信息传递时较少依赖其他点，路径长则需要通过其他点来传递信息[9]。在高频关键词中，关键词的接近中心性越小，说明该关键词在该研究领域占有核心位置[10]。从表5中我们可以看出，MOOC、MOOCs、在线教育、在线课程、高等教育等关键词的接近中心性较小，表明这些关键词通过较短的路径与其他关键词相连，这些关键词在信息传递时很少依靠其他的关键词。而学习过程、翻转课堂、学习分析、课程建设、精品课程等关键词接近中心性较大，表明在我国MOOC研究领域中，翻转课堂、学习分析需要借助MOOC来进行更深层次研究，这些关键词需要通过其他关键词来传递信息。

       特征根向量是刻画行动者中心性以及网络中心势的一种标准化测度，能在网络整体结构意义上，找到网络中的核心成员[11]。特征根向量值越大，表明在该网络中的位置越靠近核心位置。从表5中可以看出，MOOC、在线课程、在线教育等关键词特征根向量值较大，处于MOOC研究领域中的核心位置。

       4.核心-边缘结构分析

       核心-边缘模型是现实社会网络中的一种简明关系视图，也是量化核心度的一个重要基础[12]。核心结构反映了这些关键词在研究领域中的重要组成部分，而边缘结构中的关键词在目前研究领域中还比较薄弱，但是核心关键词和边缘关键词之间还是存在很大的紧密关系的。我们将核心度进行可视化，结果如图4所示。

      

       核心度数值大于0的关键词为核心关键词；核心度数值小于或等于0且大于或等于0.05的关键词为半边缘关键词；核心度数值小于0.05的关键词为边缘关键词。对表5的数据和图4进行归类，得到我国MOOC研究领域中详细的核心-边缘分类如表6所示。

      

       四、结论

       本研究主要通过对MOOC高频关键词词频统计、高频关键词矩阵分析、聚类分析和因子分析来得出我国MOOC研究的热点；再借助UCI-NET软件进行可视化分析，运用社会网络分析法绘制出高频关键词共现网络图；然后进行中心性分析、核心-边缘结构分析我国MOOC研究领域的热点与发展趋势，分析结果如下：

       (一)目前我国MOOC研究领域的特点

       第一，MOOC、MOOCs、在线教育、在线课程、高等教育等关键词在我国MOOC研究领域中处于核心位置，同时也是与其他关键词共现的桥梁，引领着MOOC其他研究领域的展开。

       第二，高频关键词网络中的“远程教育、信息技术、学习者、教学模式、学习过程”等关键词也是目前我国MOOC研究领域的重点。

       第三，学习分析、开放教育资源、课程建设与设计、学习活动等关键词处于网络的边缘，与其他关键词联系较少，表明这些词在我国MOOC研究领域相对较少，是我国MOOC研究领域的发展趋势。

       第四，从整体来看，我国MOOC研究领域主要以MOOC、在线教育为主，分析学习者的学习过程以及对教与学的模式的研究，将会对我国高等教育产生深刻影响。

       (二)我国MOOC未来研究趋势

       第一，MOOC与学习分析。在大数据背景下，对MOOC学习数据分析尤为重要。分析MOOC学习者的学习质量、学习成绩、完成率以及减少辍学率等因素是我国目前MOOC的研究者与实践者研究的趋势。我们通过MOOC平台收集学生在线学习的大量数据，运用学习分析、大数据分析学习者在学习MOOC的学习过程和学习特点，使教师能更好地掌握学习者的学习过程，提高学习者的学习效率。因此对大数据进行开发、挖掘、研究、分析是我国MOOC研究领域发展趋势。

       第二，MOOC教学模式的变革与创新。微课和翻转课堂的出现已经受到了全世界的关注，对MOOC教学模式的创新应该从多角度多方面进行创新，包括教学目标的创新以及教学观念的创新、教学内容的创新、教学评价的创新以及教学方法的创新、教学技术的创新，使MOOC能引领我国教育信息化的大力发展，走向常态化。

       第三，MOOC课程设计与学习活动设计。针对我国学习者的特点与需求进行MOOC教学设计与平台制作的研究还比较少，尤其MOOC制作研究方面更为缺乏。因此我们也应该更多地去关心MOOC的理论研究，例如：如何与其他理论更深度融合等问题，高校可以从MOOC学习者学习需求、教学方法创新以及教学技术创新等方面来探讨MOOC在我国的可持续发展。

       第四，MOOC在商业与企业领域的研究。MOOC在商业模式领域研究是近几年发展的研究热点与发展趋势。目前企业对MOOC投入很大，为MOOC提供技术平台，但是探讨MOOC能否为企业带来效益这方面的研究在国内还几乎没有，可以探讨MOOC的运行机制，如MOOC的商业模式、资源流动机制和教学服务形态的研究。

       第五，对MOOC的接受与认可的研究。目前我国MOOC教学与研究正处在于起步阶段，如何保障MOOC能大范围被接受与认可，成为教学的有效助力，从而更好地推动我国教学的改革已经成为一种趋势。而在线教育平台的时代，教学质量能否得到保证，如何设计我国MOOC教学质量标准与认证机制，是我们目前推动MOOC探索，保证MOOC在我国能更好地运行与发展[13]。

       第六，MOOC催生的在线教育、在线课程。随着MOOC与在线教育技术的不断发展，高校如何面对在线教育对传统教育带来的挑战与机遇，如何使在线教育和传统教育既能共存又能很好地发展，如何处理高校、学生、教师、社会等方面的平衡。

       第七，MOOC的适用范围研究。如MOOC的教育形态，课程类型，学习者类型，学习者学习过程的研究；MOOC的教学原理研究，如MOOC的教学设计、教学原则、教学关系、教学组织等；MOOC可能给中国的高等教育带来政治、经济、文化的影响，这些都是我国MOOC研究领域值得研究与关注的问题。

       随着信息技术的不断发展，我国政治、经济、文化的不断进步，在新技术新媒体的引领下，教育也在发生革命性的变化。目前国内学者正在对MOOC进行越来越深入的探讨，本研究通过共词分析法、SPSS统计和社会网络分析法得出我国MOOC研究领域的研究热点和发展趋势。本研究的不足之处在于仅仅对关键词进行分析，要想更深入了解MOOC研究热点与发展趋势，也可以从国内和国外两个视角维度进行比较分析，对量的研究进一步深化，做到客观、严谨。

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