e-learning中外主题文献的社会网络分析

发布时间：2017-08-08 05:07

  本文关键词：e-learning中外主题文献的社会网络分析

  更多相关文章： e-learning 社会网络分析 内容分析 聚类分析 因子分析 多维尺度分析

【摘要】：随着计算机技术的普及和家庭办公软件的使用,学习方式也从普通的课堂学习转变为多媒体技术支持的学习。E-learning这种新型的教学与学习方式也迅速的成为世界各地教育学习的一个重要方式。为了从整体上更好的把握e-learning研究领域的情况,需要对国内外e-learning已有的研究做一个定量的实证分析,通过比较国内外e-learning研究领域的状况,为我国e-learning的发展提供借鉴。对于e-learning的研究,本文通过对国内外e-learning相关文献进行比较研究,得出国内外有关e-learning领域研究的差异,进而为我国e-learning的发展提供方向。在研究中,首先从文献计量的视角出发,研究2010年至2014年这五年e-learning研究领域的现状,进而通过对文献内容的分析以及对研究方法的了解,基本了解国内外e-learning的研究情况,最后通过社会网络分析对国内外e-learning文献进行研究。在进行社会网络分析时,先是高频关键词的选取以及获得关键词共现次数,得出社会网络图,再对社会网络中的高频关键词的中心性以及网络整体密度进行分析,得出边缘与核心的关键词来分析e-learning研究中形成的社会网络中的内部结构。利用多元统计分析方法中的因子分析、聚类分析和多维尺度分析对整个社会网络进行研究,最终以直观形象化的形式呈现结果,揭示目前国内外e-learning研究领域的变迁和发展趋势。本研究的主要内容有以下几个方面:首先,对e-learning进行国内外的现状分析,进而通过文献计量分析法分析e-learning所涉及的学科以及作者的情况,评价e-learning目前发展的状况以及国内外在e-learning的研究中研究者的情况。其次,通过对文献内容的分析,得出e-learning研究的主要方面以及不足之处,同时对研究目的以及研究方法进行分析,得出国内外对于e-learning的研究是处于理论研究还是实证研究以及在研究中主要采用了哪些研究方法,这有利于对e-learning的研究有更深入的了解,并且通过对e-learning文献中使用的研究方法的研究,使e-learning的研究更加多样化。再次,通过对e-learning文献进行社会网络的分析,得到高频关键词,构建高频关键词矩阵,画出社会网络图,并对整个网络的网络密度以及中心性进行分析,来揭示高频关键词之间隐含的内在关系。从次,通过因子分析、聚类分析和多维尺度分析的多元统计分析方法,得出有关e-learning主题研究的发展态势,并总结目前e-learning研究的主题分布,为后续e-learning的研究和实践提供有价值的参考。最后,对国内外e-learning主题文献进行比较研究,给出启示和建议。
【关键词】：e-learning 社会网络分析 内容分析 聚类分析 因子分析 多维尺度分析
【学位授予单位】：曲阜师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5;G434
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 研究目标与内容13-14
• 1.2.1 研究目标13
• 1.2.2 研究内容13-14
• 1.3 研究方法与思路14-22
• 1.3.1 研究方法14-21
• 1.3.2 研究思路21-22
• 1.4 论文主要创新点22-23
• 第2章e-learning主题研究综述23-34
• 2.1 e-learning的内涵23-24
• 2.2 e-learning的发展24-26
• 2.3 e-learning国内外研究现状26-31
• 2.3.1 e-learning国内研究现状26-28
• 2.3.2 e-learning国外研究现状28-31
• 2.4 研究中存在的问题31-32
• 2.5 研究工具及其软件32-34
• 第3章 国内e-learning文献数据分析34-68
• 3.1 文献来源与样本选取34-35
• 3.2 文献计量分析35-40
• 3.2.1 文献数据的收集35
• 3.2.2 文献数量的统计与分析35-37
• 3.2.3 文献作者的统计与分析37-40
• 3.3 内容分析40-44
• 3.3.1 研究对象的选取40
• 3.3.2 确定类目和分析单元40-41
• 3.3.3 评判记录和信度分析41
• 3.3.4 论文内容分析41-44
• 3.4 社会网络分析44-46
• 3.4.1 关键词的选取44-45
• 3.4.2 构建关系数据矩阵45-46
• 3.5 社会网络的关联性分析46-53
• 3.5.1 构建网络社群图46-47
• 3.5.2 网络密度分析47-48
• 3.5.3 中心性分析48-52
• 3.5.4 核心——边缘分析52-53
• 3.6 e-learning网络的多元统计分析53-66
• 3.6.1 构造相关矩阵与相异矩阵53-55
• 3.6.2 因子分析55-61
• 3.6.3 聚类分析61-65
• 3.6.4 多维尺度分析65-66
• 3.7 小结66-68
• 第4章 国外e-learning文献数据分析68-92
• 4.1 文献来源与样本选取68-69
• 4.2 文献计量分析69-73
• 4.2.1 文献数据的收集69
• 4.2.2 文献数量的统计与分析69-71
• 4.2.3 文献作者的统计与分析71-73
• 4.3 内容分析73-75
• 4.4 社会网络分析75-77
• 4.4.1 关键词选取75-76
• 4.4.2 构建关系数据矩阵76-77
• 4.5 社会网络的关联性分析77-81
• 4.5.1 构建网络社群图77-78
• 4.5.2 网络密度分析78
• 4.5.3 中心性分析78-80
• 4.5.4 核心——边缘分析80-81
• 4.6 多元统计分析81-90
• 4.6.1 构建相似矩阵、相异矩阵81-83
• 4.6.2 因子分析83-88
• 4.6.3 聚类分析88-90
• 4.6.4 多维尺度分析90
• 4.7 小结90-92
• 第5章 国内外e-learning文献数据比较分析及建议92-101
• 5.1 国内外e-learning年度、学科库比较分析92-95
• 5.1.1 2010——2014文献数量变化对比分析92-93
• 5.1.2 2010——2014文献所在学科库比较分析93-94
• 5.1.3 2010——2014文献作者情况比较分析94-95
• 5.2 国内外e-learning研究内容比较分析95-97
• 5.2.1 国内外研究主题比较分析96
• 5.2.2 国内外研究方法比较分析96-97
• 5.2.3 国内外研究目的比较分析97
• 5.3 国内外e-learning社会网络比较分析97-99
• 5.3.1 网络社群图比较分析97-98
• 5.3.2 网络密度、中心性比较分析98-99
• 5.3.3 多元统计分析的比较99
• 5.4 小结99-101
• 第6章 总结与展望101-104
• 6.1 内容回顾101-102
• 6.1.1 论文所做的工作101-102
• 6.1.2 论文的创新点102
• 6.2 论文中存在的不足及展望102-104
• 参考文献104-107
• 附录107-126
• 在校期间发表的学术论文126-127
• 致谢127

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本文编号：638313