学习分析主题结构研究及可视化分析
发布时间:2017-08-23 20:37
本文关键词:学习分析主题结构研究及可视化分析
【摘要】:学习分析作为教育大数据的重要应用领域,自问世以来便迅速得到众多学者的广泛关注。为进一步探析学习分析研究主题,本研究以Web of Science核心库为数据来源,以2010-2015年间发表的674篇学习分析文献为研究对象,采用多种分析工具及可视化技术,从高被引文献、核心作者分布、论文高产机构以及高频关键词方面入手,梳理并揭示了当前学习分析研究现状。研究利用聚类分析等多元统计分析方法,以高频关键词相异矩阵为基础,介绍了学习分析框架模型、驱动力、方法工具、技术支持以及应用研究等五大领域的研究趋向;通过绘制战略坐标图,明确了应用研究在该领域的关键位置,并通过主题演化分析进一步梳理学习分析的研究方向,为后续相关研究提供参考。
【作者单位】: 北京师范大学教育技术学院智慧学习研究院;中央电化教育馆基础教育教学资源部;
【关键词】: 学习分析 共词分析 可视化 聚类分析
【基金】:国家自然科学基金项目(61075048) 北京市共建项目专项(BJ20151017)
【分类号】:G434;G353.1
【正文快照】: 研究方向,为后续相关研究提供参考。[关键词]学习分析;共词分析;可视化;聚类分析一、引言学习分析是通过对学习者及其学习情境进行测量、收集、分析和报告,以达到优化学习环境的目的(Ferguson,2012)。自学习分析问世以来,国际上众多学者从不同角度对其进行了研究。西蒙斯(Sie-
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本文编号:727225
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