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教育领域中的深度学习研究热点和研究趋势分析

2018-06-11 23:09澳门二八杠首选_二八杠绝技_二八杠小窍门编辑:admin人气:


2018-05-31 16:15 来源:数字教育 高等教育 /翻转课堂 /微课

原标题:教育领域中的深度学习研究热点和研究趋势分析

本文发表于 《数字教育》 2018年第2期(总第20期)理论探索栏目,页码:22-27。转载请注明出处。

摘 要:以中国知网(CNKI)近10 年收录的409 篇有关教育领域中深度学习的期刊论文为研究对象,通过Bicomb 2.0 对相关数据进行提取、统计等操作,并利用SPSS 21.0 和UCINET 6.0 对关键词分别进行了聚类和共现分析,绘制出教育领域中有关深度学习的研究热点知识图谱。根据以上获得的数据分别对研究文献的形式特征和内容特征进行了分析,发现我国教育领域中关于深度学习发文数量呈持续增长的趋势,其研究热点和趋势主要集中于三个方面:在微课、慕课和翻转课堂的学习过程中如何促进学生深度学习;关注深度学习的过程与评价;利用相关技术促进学生深度学习,如人工智能、大数据等技术。

关键词:深度学习;Bicomb 2.0;U C INET 6.0;研究热点

一、引言

在教育领域中关于深度学习的文献数量呈增长趋势,不同的学者关注角度存在差异,梳理和明确目前研究现状及热点可促进深度学习在教育领域中的良性发展与应用。基于此,本文借助Bicomb 2.0、SPSS 21.0 和UCINET 6.0 等工具,通过关键词聚类和共现分析对从中国知网获取的期刊论文以可视化的方式分析了我国教育领域中深度学习的研究热点和趋势,以期为同类研究提供参考。

二、研究设计

(一)数据来源

本文以中国知网作为数据来源,以“深度学习” 为主题,检索了从2007 年至2017年近10 年属于教育领域学科的相关文献共计414 篇,数据下载时间为2017 年6 月9 日。由于检索到的论文包含会议通知及其他与主题相关性不大的论文,笔者对其进行了二次筛选,最后共选取409 篇有效文献以Note First 格式导出保存至本地,导出的文件保存有每篇文献的题目、作者、文献机构、期刊名称、关键词以及摘要等,以便后续分析文献信息。

(二)研究方法与工具

1. 研究方法

本文主要采用关键词共现与关键词聚类两种方法分析深度学习研究热点和发展趋势。关键词共现(Co-word analysis)是一种常用的内容分析法,其利用现代统计技术对某领域的某些词(一般为主题词或关键词)在文献中的出现频次加以分析,进而归纳出该领域的研究热点。关键词聚类是将不同关键词分类到不同的类或者簇的过程,同一类中的关键词有很大的相似性,而不同类中的关键词有很大的差异性。

2. 研究工具

本研究通过Bicomb 2.0 书目共现分析系统对文献中的文献作者、期刊、文献机构、发表时间及关键词进行统计分析,并利用统计分析软件SPSS 21.0 和社会网络分析软件UCINET 6.0 分别进行了共词聚类和关键词共现,得出了关键词的聚类分析树状图和关键词网络分析图,进而从文献的形式特征和内容特征两个角度分析我国近10 年有关教育领域中深度学习的研究热点和发展趋势。

(三)研究流程

本文研究流程主要分为数据收集、数据整理、数据统计与数据分析四个阶段。其中数据采集阶段主要工作为将从中国知网中检索出来的409 篇有效文献导出至本地。在数据整理阶段,将第一阶段导出的文件导入Bicomb2.0 软件并提取关键词,因关键词存在同义词的现象,因此对部分关键词做了如下替换:将“深度学习研究”替换为“深度学习”,将“教育人工智能” 替换为“人工智能”,将“微课制作”“同步性微课”“微课程”“微课堂”替换为“微课”,将“翻转学习” 替换为“翻转课堂”,将“大数据学习”替换为“大数据”,将“MOOC 平台”“慕课”“MOOC 资源” 替换为“MOOC”。数据统计阶段即可利用Bicomb 2.0 导出发文时间统计表、发文机构统计表、文献来源分析表、关键词频数统计表、关键词的词篇矩阵和共现矩阵。数据分析阶段主要利用SPSS 21.0 和UCINET 6.0 分别对第三阶段获得的词篇矩阵和共现矩阵进行分析,得到关键词聚类分析树状图和关键词网络分析图。

三、研究文献的可视化分析

文献特征包括文献的形式特征和文献的内容特征两大类,两者主要的区别是与文献信息主题内容关系是否密切,若密切相关即为文献的内容特征,反之即为文献的形式特征。对文献的形式特征分析有助于对某一领域的某一主题研究热度、各个机构关注度等有一个清晰的了解,分析文献的内容特征可了解到该领域的研究热点。

(一)文献的形式特征可视化分析

1. 文献的时间分布

(来源:网络整理)

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