Knowledge Map Construction and Analysis on International Edu

  本文关键词：国际教育技术学科学术群体知识图谱构建与分析，由笔耕文化传播整理发布。

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Bai??WenqianZhejiang??University

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2013.6?中国电化教育?总第317期文章编号:1006—9860(2013)06—0031—08

国际教育技术学科学术群体知识图谱构建与分析*

白文倩1，李文昊2

(1.浙江大学 教育学院，浙江 杭州 310007；2.华中师范大学 信息与新闻传播学院，湖北 武汉 430079)摘要：教育技术学作为教学科学分支下的一门新兴的综合性、交叉性学科，受到教育学、心理学、传播学、计算机科学等学科理论的影响，多样的理论基础决定了其宽阔的研究领域，不同工作背景和职业下的研究者从不同角度出发，在不同层次上对它进行了大量的探索，在这一过程中形成了不同流派的学术群体和迥异的研究方向。该研究在SSCI数据库检索出1985-2011年与教育技术相关的引文记录，运用作者共引分析方法、多元统计分析方法与社会网络分析方法，借助Bibexcel、SPSS、Ucinet和NetDraw软件，构建出教育技术学科学术群体知识图谱，揭示了该领域中八大学术群体背后所代表的研究流派——教学策略和学习方法理论研究流派、远程教育和网络学习流派、数字化学习研究流派、教育技术相关学科的理论研究流派、信息技术与课程、教学改革以及教师教育信息化流派、学习科学流派、基于认知学习理论基础的教学设计流派、基于建构主义的教学设计、学习环境和学习社区研究流派；以及若干权威人物——Jonassen DH、Mayer RE、Collins A、Wenger E、Shulman LS、Salomon G、Brown JS、Clark RE、Cuban L、Sweller J等人。该研究提供了一个研究教育技术学的系统入口，并希望为大家提供一种新型的文献综述方法。

关键词：教育技术；学术群体；知识图谱；作者共引分析；多元统计分析；社会网络分析中图分类号：G434 文献标识码：A

一、引言

教育技术学是当教育技术发展到一定阶段时，逐渐产生的一个专门用于研究教育技术现象和规律的学科，目的是探求提高教学效果的技术手段和教学过程优化的理论、规律和方法[1]。它作为教育科学分支下的一门新兴的综合性、交叉性学科，受到许多相关学科理论的影响，如教育学、心理学、传播学、系统科学、计算机科学等。这些学科的发展对教育技术的影响，虽然作用不尽相同，但都会带动教育技术学的发展变化，从而推动教育技术的发展演进。教育技术学多样的理论基础决定了其宽阔的研究和实践领域，不同工作背景和职业下的研究者从不同角度出发，在不同层次上对它进行了大量的探索，在这一过程中形成了不同流派的学术群体和迥异的研究方向。

知识图谱是科学计量学的研究范畴，在图书情报界被称为知识域可视化[2]。知识图谱是显示科学知识的演变进程与结构关系的一种图形，它可以用

可视化技术描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术研究的合作与深入[3]。知识图谱的发展为研究学科的关键知识结构、关键人物和他们之间的联系提供了可能。构建教育技术学科的知识图谱能直观地可视化出教育技术学科的学术群体，并能据此探讨揭示出每个学术群体背后所代表的研究流派，从而为教育技术领域的专家学者提供一个系统的入口，帮助其从宏观层面快速概览到该领域的知识结构。

二、数据来源及研究方法

知识图谱的构建需要建立在引文分析的基础上，引文分析是指运用数学和逻辑学等方法对期刊、论文、专著等研究对象的引用和被引用现象和规律进行计量分析，以揭示出它们蕴含的研究对象所具有的特征或对象之间的关系的一种研究方法，

*本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目“信息技术支持下的职前教师实践性知识发展调查研究”(项目编号：10YJCZH074)成果之一。

包括作者共引分析、期刊共引分析、文献共引分析等[4]。在整个科学文献体系中，科学文献之间并不是彼此孤立存在的，而是相互关联的。正如英国著名学者吉曼(Ziman, J.M.)所说，没有一篇科学论文是孤立存在的，它是被深嵌在各个学科的文献体系之中[5]。一篇论文或一本专著在撰写的过程中，一般都要参考引用其它的相关文献，并在发表论文或专著时标出其所参考引用的这些文献，这种相互联系情况就形成了科学文献之间引用和被引用的关系。

本研究将从SSCI(Social Sciences Citation Index)社会科学引文索引数据库Web of Science选项卡中选取1985—2011年与Education Technology(教育技术)主题相关的引文，然后在JCR@类别中精炼检索与教育技术紧密相关的“EDUCATIONAL RESEARCH、COMPUTER SCIENCE INTERDISCIPLINARY APPLICATION和EDUCATION SCIENTIFIC DISCIPLINES”三类刊物与著作进行筛选，并再次精选Article文献，得出2670条引文记录。将引文数据导入Bibexcel软件中进行作者共引分析，继而借助SPSS、Ucinet和NetDraw软件，应用多元统计分析方法(包括因子分析、聚类分析和多维尺度分析)以及社会网络分析方法(社群图分析、点度中心度分析、核心—边缘结构分析)，绘制出教育技术学科学术群体知识图谱。利用可视化技术划分出为教育技术的演进历程做出贡献的学者间的相互联系及力量分布，并且通过对比运用统计分析方法和社会网络分析方法构建的两种不同的教育技术学科学术群体知识图谱，寻找出两者之间的联系，分析出两者的异同，比较出两者的优劣。三、多元统计分析构建教育技术学科学术群体知识图谱研究

引文数据确定之后，在Bibexcel软件中进行处理，运用作者共引分析方法选择被引频次较高的前65位作者，将他们作为教育技术研究历程中的杰出人物或为教育技术的理论发展做出过很大贡献的代表人物，如表1所示，然后根据作者的共引情况构造成共引矩阵，再导入SPSS中进行Pearson相关系数处理，重构矩阵，便可以运用多元统计分析方法绘制知识图谱。多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一种综合分析方法，它能够研究客观事物中多个变量或多个因素之间相互依赖的统计规律。根据多元统计分析的原理，利用统计分析中的降维技术：因子分析、聚类分析和多维尺度分析功能可以绘制出某科学领域的知识图谱，确定出该领域的学术群体和知识结构。

2013.6?中国电化教育?总第317期??

表1?前65位作者(机构)及被引频数

作者名1.Jonassen DH4.Lave J7.Mayer RE10.Laurillard D13.Becker HJ16.Brown JS19.NAT RES

COUNC22.Prensky M25.Zhao Y28.Kozma RB31.MIN ED34.Brown AL40.Piaget J43.Roschelle J46.Ajzen I49.Bates AW52.Salmon G55.Kolb D58.Bruner J61.Anderson JR64.Sweller J

被引频数9489797470676262595855524947464342404038

作者名

被引频数9385797469646261595755524846454340403938

作者名

被引频数11089837568626260595654534947464543404039

1872.Cuban L

5.Selwyn N8.Brusilovsky P11.Wenger E14.Fullan M17.Davis FD20.Dede C23.Salomon G26.Venkatesh V29.Bloom BS32.Jonassen D35.Felder RM41.Dewey J44.Collis B47.US DEP ED50.Johnson DW53.Roth WM56.Barab SA59.Merrill MD62.Conole G65.Cohen J

1313.Vygotsky LS

6.Bandura A9.Papert S12.OECD18.Clark RE21.Warschauer M24.Gee JP27.Collins A30.Rogers EM33.Ertmer PA36.Linn MC39.UNESCO42.Pelgrum WJ45.Koper R48.EUR COMM51.Gagne RM54.Shulman LS57.Miles MB60.Foucault M63.Pea RD

15.Scardamalia M73

37.Bransford JD5438.Engestrom Y53

(一)因子分析绘制的知识图谱及解读

因子分析是研究从多个实测变量中提取共性因子的统计技术。它的基本思想是在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子，根据相关性把本质相同的变量归入一个因子，以达到以最少的不可观测的、互不相关的潜在因子合理地解释存在于原始变量间的相关性，并简化变量的维数和结构[6]。利用因子分析里的主成分分析可以确定出教育技术研究领域的主要学术群体数目。在教育技术学研究学者的共引Pearson相关系数矩阵中，选择因子分析中的主成分分析方法来解释所有的变量数据。结果是原有的65个变量可以在大体上划分为8个主成分因子，8个因子能在82.246%的程度上解释原来所有信息，因此可以把这8个学术群体作为教育技术学研究历程中的主要力量流派。此外因子分析还可以显示出第一个因子的信息量为21.282%，第二个因子的信息量为16.418%，第三个因子的信息量为14.014%，第四个因子的信息量为9.186%，第五个因子的信息量为6.356%，第六个因子的信息量为5.588%，第七个因子的信息量为5.300%，第八个因子的信息量为4.098%，所以8个因子累积就能在

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82.246%的程度上解释出教育技术学原有的65个学者所具有的全部信息，有一定的群体代表性。

在因子分析得出的碎石图谱(如图1所示)中也可以得出，前8个因子的特征根值都较高，对解释原来65个变量的贡献很大，而第8个以后的因子特征根值都较小，对解释原来变量的贡献很小，所以可以被忽略为高山脚下的碎石，不用再做考虑。

图1?学术群体碎石图谱

(二)聚类分析构建的知识图谱及解读

聚类分析是根据研究对象的特征，将研究对象分为相对同质的群组的降维统计分析技术。它的目标就是在相似的基础上收集数据来分类，原则是同一类的对象相似性比较大，不同类的对象差异性比较大。在分析教育技术学科学术群体的聚类图时，采用系统聚类方式中的组间聚类和欧式距离。分析出教育技术学科学术群体聚类树形图，如图2所示。

分析65个作者的聚类树形图，结合因子分析出的8个主成分，可以把教育技术学科的学术群体划分为八个，每个群体的学者具体如表2所分。

表2?

八大学术群体作者(机构)

群体1：Johnson DW、Felder RM、Salmon G、Koper R、Merrill MD、Kolb D、Brusilovsky P

群体2：Bates AW、Collis B、Foucault M、EUR COMM、MIN ED、US DEP ED、UNESCO、OECD

群体3：Gee JP; Prensky M; Warschauer M; Conole G; Selwyn N群体4：Cohen J; Rogers EM; Ajzen I; Venkatesh V; Davis FD; Bandura A

群体5：Shulman LS; Zhao Y; Pelgrum WJ; Ertmer PA; Fullan M; Becker HJ; Cuban L

群体6：Roth WM; Engestrom Y; NAT RES COUNC; Miles MB; Barab SA; Linn MC; Dede C; Collins A; Roschelle J; Brown AL; Scardamalia M

群体7：Anderson JR; Kozma RB; Gagne RM; Clark RE; Sweller J; Mayer RE

群体8：Pea RD; JONASSEN D; Bransford JD; Salomon G; Laurillard D; Bloom BS; Bruner J; Papert S; Wenger E; Brown JS; Lave J; Piaget J; Vygotsky LS; Dewey J; Jonassen DH

图2?学术群体树形图谱

(三)多维尺度分析建立的知识图谱及解读

多维尺度分析是指通过测定观测变量之间的距离来发现数据结构，可以将高维空间的数据通过非线性转换变为低维空间的数据，变换的低维数据仍能近似地保持原来高维数据间关系的一种降维技

术。在建立教育技术学科学术群体知识图谱时运用SPSS工具的多维尺度分析图示功能，然后在聚类图谱分析出来的8个教育技术学的学术群体及其包含的学者信息基础上，手动画圈标明学术流派的边界，处理后的结果如图3所示。

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图3?学术群体多维尺度图谱

从多维尺度知识图谱中可以直观、形象地看出

在教育技术学的研究过程中形成了8个学术群体。根据每个群体在图中的坐标位置，还可以清晰地看出群体间关系的紧密程度，如群体3和群体1、2、4的联系紧密，群体7和群体6、8关系密切，而群体8与群体1、2的交流则比较少，图中群体间的相对位置在现实中代表的是其研究领域的相似和相关程度。下面将具体分析每个群体中学者的研究背景，从而总结确定出各个群体的研究方向，据此划分学术流派。

群体(1)：教学策略和学习方法理论研究流派结合群体一作者的研究背景分析，该流派的主要研究内容是教学策略和学习方法，是教育技术学中经典研究领域教学设计的核心部分。流派代表人物Merrill MD的教学组织微策略：成分显示理论(目标—内容二维模型)和首要教学原理为教学设计中教学内容的组织和安排提供了科学依据。Johnson DW、Felder RM和Kolb D在合作学习、主动学习和经验学习理论方面有重要贡献，Salmon G、Koper R和Brusilovsky的成果集中于基于计算机和网络的电子学习、远程学习方法上。该流派偏向于理论研究，对教育技术其它流派的发展起着基础指导作用。

群体(2)：远程教育和网络学习流派

仔细分析此群体作者，不难发现本流派不仅包括在远程教育和网络学习研究中做出贡献的专

家学者Bates AW(研究领域：远程教育中的课程设计与管理、技术在远程教育和高等教育中的选择与应用、远程教育中教师的培训、网络学习的成本—效益问题等)、Collis B(研究领域：混合学习、基于网络的学习、计算机在教育应用的测量与评估以及

技术在教育中的应用)；而且包括与教育相关的各种国家机构：EUR COMM欧洲委员会、US DEP ED美国教育部、MIN ED新西兰教育部、UNESCO联合国教科文组织和OECD经济合作与发展组织，这些组织均会以文献和报告的方式展现它们在计算机支持的学习方面的调查研究和改进研究领域做出的贡献，如OECD2009年的PISA报告等。

群体(3)：数字化学习研究流派

总结该群体中学者的研

究背景共同点，很容易发展，他们的兴趣都集中在数字化学习领域，这是教育技术在当今时代的发展努力方向，是顺应信息高速化的潮流表现。在此领域做出贡献的学者Prensky M，代表作品：Teaching Digital Natives; Digital Game-Based Learning; Don't bother me Mom, I'm learning! how computer and video games are preparing your kids for twenty-first century success and how you can help!已在全世界风靡传播，，被众人所知；而Warschauer M建立了数字化学习实验室，解释了数字鸿沟和如何和为什么在学校中应用云技术；Conole G致力于数字化学习开发和发展研究；Selwyn N集中于正式的和非正式的成人数字化学习探索；Gee JP则把兴趣放在了视频游戏和学习研究上，他们都为此领域的发展贡献了一份力量。

群体(4)：教育技术相关学科的理论研究流派本群体的研究者为教育技术学的发展奠定了理论基础，在根本上推动了教育技术的演进历程。如Rogers EM的创新扩散理论，属于传播学的研究内容；Ajzen I的计划行为理论，是新的行为理论研究模式；Bandura A的社会学习理论是心理学的研究内容；Cohen J的统计力量和规模效应属于统计学的研究范畴；Venkatesh V则置身于多项跨文化的研究：如计算机在商业学习方面的知识管理探究、社会网络与IT实施对学习的影响等。该领域的学者虽然没有直接置身于教育技术学科的研究，但他们的

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