国内STEM教育研究热点及现状述评——基于2013—2019年文献关键词可视化分析

发布时间：2020-10-11 01:17

　　 本文以中国知网(CNKI)数据库2013—2019年收录的296篇深度学习研究的相关学术论文为研究对象,以共词矩阵、相似矩阵和聚类分析为研究方法,采用可视化知识图谱梳理出我国深度学习领域的研究趋势和热点。通过分析,国内STEM的研究热点可以分为四类:STEM教育特征研究、STEM教育理念探析、STEM课程研究、STEM教师发展研究。
【部分图文】：

研究过程由三部分组成，如图1所示，以中国知网为数据来源，采用标准化检索获得样本，通过Bicomb2.0书目共现分析获得STEM教育领域2013—2019年高频关键词及词篇矩阵，将高频关键词词篇矩阵导入SPSS23.0进行聚类分析和多维尺度分析，通过对树状图和知识图谱的解读分析当前STEM教育研究热点并预测其今后发展趋势。三、研究文献可计量分析

从图2中可以看出，2013—2019年间，国内STEM教育的研究文献数量总体呈逐步上升趋势，尤其是在2016—2017年间呈现井喷式增长，STEM教育成为教育领域的研究热点。STEM教育源于美国，1996年美国国家科学基金会（NSF）提出STEM教育的理念，STEM是指Science（科学）、Technology（技术）、Engineering（工程）和Mathematics（数学）的有机整合[3]。2013年，国内相关研究成果匮乏，而伴随2015年教育部《关于“十三五”期间全面深入推进教育信息化工作的指导意见》和2016年《教育信息化“十三五”规划》文件的颁布，2013—2016年国内STEM教育研究稳步上升，并于2017年达到顶峰。2017年，教育部颁布《义务教育小学科学课程标准》，倡导学生跨学科的整合学习，并且对教师的教学提出建议，鼓励教师尝试STEM教育。国务院于同年颁布《新一代人工智能发展规划》，指出逐步推广编程教育和STEM教育。在国家一系列政策的强势助攻下，2017—2019年，STEM研究步入正轨且热度居高不下。2. 研究力量空间分布

为更直观地展示高频关键词之间的亲疏关系，将表4中的高频关键词相似系数矩阵导入SPSS23.0进行聚类分析。如图3中所示，纵轴数字代表与之对应的高频关键词，横轴数字代表关键词之间的距离，数字越小表明距离越近。如果在更短的距离（横轴方向）内，两个关键词聚集在一起，说明二者相关度更高，关系更密切;反之，则相关度低[7]。根据图3中聚类分析的结果，把STEM教育的研究热点分为四类，分别为STEM教育特征研究、STEM教育理念探析、STEM课程研究、STEM教师发展研究，各类别主要关键词如表5所示。四、STEM教育研究热点分析

本文编号：2835828