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    基于Web of Science和CNKI的在線學習投入研究文獻計量分析(2000—2021)

    2022-09-02 12:27:26考書健
    高等繼續(xù)教育學報 2022年4期
    關鍵詞:發(fā)文圖譜聚類

    考書健,艾 黛

    (同濟大學 a.繼續(xù)教育學院,b.職業(yè)技術教育學院,上海 200092)

    《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出:“發(fā)揮在線教育優(yōu)勢,完善終身學習體系,建設學習型社會?!盵1]體現(xiàn)了國家對在線教育的重視,表明在線教育正逐步成為學習的重要模式。而在線學習投入是影響學習者在線教育中學習質(zhì)量的重要因素,國內(nèi)外相關研究發(fā)展較快,相關文獻數(shù)量日益增多。研究和分析國內(nèi)外在線學習投入的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,對推動在線教育研究和發(fā)展具有重要的理論意義和實踐意義??梢暬治鲕浖﨏iteSpace通過對特定領域文獻進行計量和可視化圖譜的繪制形成領域演化潛在動力機制的分析和領域發(fā)展前沿的預測[2]。目前尚未有研究人員對2003—2021年(自首度出現(xiàn)在線學習投入相關研究至今)國內(nèi)外在線學習投入領域的研究現(xiàn)狀做系統(tǒng)研究。本文基于文獻細讀,對在線學習投入相關研究進行綜合分析,并對2000—2021年間的相關文獻,運用CiteSpace知識圖譜,對國內(nèi)外在線學習投入的變化趨勢、在線學習投入研究的國家及地區(qū)分布、國內(nèi)外在線學習投入研究熱點及發(fā)展趨勢,進行可視化分析和研究。

    一、研究設計

    (一)數(shù)據(jù)來源

    文獻數(shù)量分布能夠衡量學科及細分領域發(fā)展狀況,直接反映了領域的知識數(shù)量變化情況,間接地反映了該學科領域的發(fā)展趨勢。就國內(nèi)而言,由于中國知網(wǎng)(CNKI)是目前世界上最大的連續(xù)動態(tài)更新的中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫,并且知網(wǎng)的“CSSCI期刊”收錄了中國在社會科學領域科研水平較高且具前沿性的研究成果,所以本文選取CNKI數(shù)據(jù)庫作為中文文獻數(shù)據(jù)來源。而就國外而言,由于Web of Science(科學網(wǎng))是全球最大、覆蓋學科最多的綜合性學術信息資源庫,所以本文選取Web of Science數(shù)據(jù)庫作為外文文獻數(shù)據(jù)來源。

    (二)數(shù)據(jù)篩選與使用

    以CNKI數(shù)據(jù)庫作為中文文獻數(shù)據(jù)來源,輸入檢索條件,因?qū)W習投入與學習參與內(nèi)涵一致,故選取篇名=“在線學習投入”“在線學習參與”“網(wǎng)絡學習投入”“網(wǎng)絡學習參與”“遠程學習投入”“遠程學習參與”,類別限定為“CSSCI”,考慮到自21世紀初起,信息技術得以普及,并應用于學習領域,所以將時間限定為2000年1月1日—2021年12月31日,進行高級檢索。根據(jù)標題以及摘要對檢索結(jié)果進行二次篩選后,最終得到在線學習投入相關論文143篇。

    以Web of Science數(shù)據(jù)庫作為外文文獻數(shù)據(jù)來源,時間限定為2000年1月1日—2021年12月31日,文獻類型設置為“article”,語種限定為“English”。輸入檢索條件,類別選定為SSCI學科分類,文獻類別設置為“EDUCATION EDUCATIONAL RESEARCH”,共檢索到2241個結(jié)果。根據(jù)標題以及摘要對檢索結(jié)果進行二次篩選后,最終得到與在線學習投入相關論文1523篇。

    (三)研究方法

    基于大量文獻計量數(shù)據(jù),采用科學知識圖譜方法,展示研究的機構(gòu)、關鍵詞等關鍵信息,分析國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,總結(jié)研究成果,為在線學習投入研究提供理論和實踐參考。研究選取CiteSpace作為分析工具,通過對所需領域文獻進行計量分析,探尋學科領域演化的關鍵路徑及知識拐點,并通過繪制可視化圖譜,分析學科演化潛在動力機制,探察學科發(fā)展前沿[3]。

    二、研究現(xiàn)狀概覽

    本研究從在線學習投入研究的總體趨勢、文獻發(fā)表地理與機構(gòu)分布、基于高頻關鍵詞的研究熱點等三個方面對國內(nèi)外在線學習投入的發(fā)文數(shù)量、作者、機構(gòu)及關鍵詞進行分析,從而分析國內(nèi)外在線學習投入的研究變遷與發(fā)展態(tài)勢。

    (一)總體趨勢

    國內(nèi)自2006年正式拉開在線學習投入研究的序幕,相關研究數(shù)量持續(xù)上漲,新發(fā)文獻數(shù)量于2019年有所回落,降至11篇,后在新冠疫情等因素影響下,2020年新發(fā)文獻數(shù)量呈直線式增長,發(fā)文數(shù)量達到25篇,2021年新發(fā)文獻達到38篇,如圖1所示。

    圖1 國內(nèi)在線學習投入研究年文獻數(shù)量

    根據(jù)加德納技術成熟度曲線理論(Gartner Hype Cycle)[4],國內(nèi)在線學習投入研究的“膨脹期望值”于2017年達到頂峰,2019年進入“失望低谷期”,大體經(jīng)歷了從迅速升溫到逐漸回落的過程。在國內(nèi)實踐不斷開展以及因新冠疫情影響而使在線學習相關研究激增的情況下,在線學習的特點和發(fā)展趨勢引起了大家的研究興趣,2020年開始在線學習投入的相關研究持續(xù)增加。但就總體而言,國內(nèi)在線學習投入研究歷時短,研究文獻數(shù)量較少,在線學習投入研究尚屬于新興領域,需要進行更為深入的研究。

    通過研究國外新發(fā)文獻數(shù)量,發(fā)現(xiàn)國外2003年就開始了在線學習投入的研究。2003—2008年,國際上關于在線學習投入的研究數(shù)量少,發(fā)文量緩慢增長,每年增長量約在3篇左右。2008年以后,隨著信息技術的快速發(fā)展,在線學習投入的相關研究也進入了蓬勃發(fā)展階段。相關文獻數(shù)量雖在2017年有所回落,但總體上仍呈現(xiàn)顯著增長態(tài)勢。2018年之后國外在線學習投入研究文獻數(shù)量進入大幅增長階段,2021年文獻數(shù)量達到最高峰,年發(fā)文量達到299篇。

    對比分析圖1和圖2可以發(fā)現(xiàn),在國際在線學習投入研究增速的影響下,國內(nèi)2006年才開始在線學習投入的研究,比國際研究晚了3年,國內(nèi)在線學習投入研究的文獻數(shù)量呈現(xiàn)明顯的上升態(tài)勢,且年度文獻數(shù)量有明顯的起伏??傮w而言,年發(fā)文數(shù)量已經(jīng)有了較大的提高。

    圖2 國際在線學習投入研究年文獻數(shù)量

    (二)文獻發(fā)表地理分布與機構(gòu)分布

    為更好地分析在線學習投入研究較多的國家/地區(qū),基于Web of Science數(shù)據(jù)庫中英文文獻資料,使用CiteSpace繪制了高發(fā)文國家/地區(qū)可視化圖譜。圖譜中,不同節(jié)點代表不同區(qū)域所發(fā)表的文獻,節(jié)點大小代表統(tǒng)計分析的文獻對象出現(xiàn)的頻次。節(jié)點越大,表明該區(qū)域發(fā)表的文獻數(shù)量越多。從圖3可看出,美國的節(jié)點居于最大的位置,表明美國的在線學習投入研究文獻最多。

    圖3 國際高發(fā)文國家/地區(qū)可視化圖譜

    根據(jù)表1高發(fā)文國家/地區(qū)統(tǒng)計顯示,美國的發(fā)文量是481篇,占所有國家/地區(qū)總發(fā)文量的31%,在世界其他國家/地區(qū)中遙遙領先。中國、澳大利亞分別排名第二位和第三位,文獻發(fā)表量大體逐年增加,是該研究領域的重要力量。中介中心性指的是一個節(jié)點擔任其它兩個節(jié)點之間最短路的橋梁的次數(shù)。一個節(jié)點充當“中介”的次數(shù)越高,它的中介中心性值就越大。由表1可見,英國的中介中心性值為0.34,美國的中介中心性值只有0.27,低于英國,排名第二,而中介中心性值排名第三、第四的國家/地區(qū)分別是澳大利亞和中國。可以發(fā)現(xiàn)美國雖然發(fā)文量最高,但是與各國家/地區(qū)的合作交流以及使在線學習投入更受關注的貢獻度上落后于英國。英國雖然發(fā)文量少于美、中、澳三國,但在在線學習投入研究領域的重要性較為明顯,其國際合作范圍廣,成為歐洲國家之間在線學習投入研究的橋梁,分享和傳遞了美國等國家/地區(qū)在在線學習投入領域研究的經(jīng)驗,在國際合作中起到了引領作用。雖然我國在在線學習投入領域研究起步較晚,但在該領域仍有一席之地,發(fā)文量位居第二,年發(fā)文數(shù)量占比13%,中介中心性為0.10。這表明我國在在線學習投入領域具有一定的研究實力,產(chǎn)生了一批有成效的研究成果,還在國際合作交流中發(fā)揮了重要作用。由于國內(nèi)學者發(fā)表在國際上的202篇在線學習投入領域文獻立足于國內(nèi)在線教育實踐經(jīng)驗,從不同角度開展在線學習投入有關研究,故在展開對比分析時,可認為這部分文獻與國內(nèi)該領域文獻特征一致,可被歸為一類。

    表1 國際發(fā)文排名前14的國家/地區(qū)

    科研機構(gòu)的共現(xiàn)分析可以體現(xiàn)國際上在線學習投入研究的主要力量及其影響力分布。經(jīng)統(tǒng)計分析,發(fā)文數(shù)量排名前15的科研機構(gòu)如表2所示。

    由表2可以看出,美國印第安納大學和中國香港大學發(fā)文量最高,2000—2021年間各發(fā)文18篇,位列第一。但是美國印第安納大學發(fā)表文獻的中介中心性更強,而香港大學發(fā)文的中介中心性為0,表明香港大學在線學習投入的研究主要是獨立進行的,跨院校、跨機構(gòu)合作還有待提升。排名第三的是英國開放大學,由于英國開放大學是世界上第一所實施遠程教育的大學,使用Future Learn、Open Learn等數(shù)字平臺開發(fā)學習者參與的新模式,重點開發(fā)支持數(shù)字技術參與相關項目等[5],對在線學習相關研究的關注度較高。

    (三)主要研究者

    在CiteSpace操作界面中,節(jié)點類型選擇作者進行共現(xiàn)分析,繪制作者共引知識圖譜,中文與外文作者發(fā)文頻次排名,如表3所示。

    表3 國際發(fā)文量排名前10的研究者

    通過對發(fā)文作者的分析,能在一定程度上引出所研究領域的主體??梢园l(fā)現(xiàn),國內(nèi)發(fā)文數(shù)量最多的是北京師范大學李爽教授,發(fā)文量為9篇;其次是安徽開放大學朱祖林教授和中央財經(jīng)大學喻忱教授,發(fā)文量均為5篇。國外發(fā)文量最多的是Hew K.F,發(fā)文量為10篇,他主要關注了信息技術對學生在線學習投入的影響。

    三、研究熱點主題與前沿趨勢分析

    (一)研究熱點分析

    1.基于知識圖譜的高頻關鍵詞分析

    研究熱點是某一時間段內(nèi),數(shù)目較多且具有一定內(nèi)在聯(lián)系的共同探討的研究問題或?qū)n}。運用可視化軟件CiteSpace分別對國內(nèi)和國際文獻進行高頻關鍵詞統(tǒng)計、關鍵詞共現(xiàn)分析以及聚類分析,能夠直觀地探究在線學習投入的研究重點和熱點。關鍵詞可以高度概括和凝練文章主題,高頻關鍵詞的中介中心性代表著節(jié)點在整個網(wǎng)絡中的媒介能力,是測量節(jié)點在網(wǎng)絡中重要性的指標,關鍵詞之間的親疏關系可以反映當前的研究熱點[6]。

    中國知網(wǎng)(CNKI)相關研究高頻關鍵詞知識圖譜如圖4所示,國內(nèi)研究主要集中在“學習投入”與“在線學習”兩個關鍵詞,研究主題以這兩個關鍵詞為核心,集中在學習投入影響因素及如何開展在線學習等方面,如:學習投入的三個主要影響因素:“行為投入”“認知投入”“情感投入”,以及開展方式:“在線教學”“學習分析”“協(xié)作學習”“混合學習”“云課堂”“慕課mooc”等。對“學習所獲”也有較多關注,如“學習產(chǎn)出”“學習效果”“學習效率”“學習評價”等;對“學習過程”有一定關注,如“學習行為”“學習狀態(tài)”“參與度”等,另外“學習評價”也是研究者關注的主題之一。

    圖4 國內(nèi)在線學習投入研究關鍵詞圖譜

    中國知網(wǎng)(CNKI)CSSCI在線學習投入研究高頻關鍵詞統(tǒng)計如表4,結(jié)合高頻關鍵詞和中心性兩方面分析,國內(nèi)在線學習投入研究呈現(xiàn)出明顯的聚集性。

    表4 國內(nèi)在線學習投入研究前20的關鍵詞排名

    由圖5和表5可以發(fā)現(xiàn),Web of Science國際在線學習投入研究各關鍵詞較為分散,有很多下分主題,但各關鍵詞之間的連線較為緊密,表明國際上對該領域的研究更具廣度和深度。從教學體系角度看,“Online learning”(在線學習)和“higher education”(高等教育)頻次較高,連線較為緊密。

    圖5 國際在線學習投入研究關鍵詞圖譜

    表5 國際在線學習投入研究高頻關鍵詞統(tǒng)計

    從中國知網(wǎng)(CNKI)與Web of Science上的在線學習投入高頻關鍵詞對比來看,國際相關研究中,高頻關鍵詞出現(xiàn)頻次高,且分布均勻,研究同時具備廣度與深度;而國內(nèi)相關研究中,高頻關鍵詞較少,分布也不均勻;表明國內(nèi)在線學習投入研究的深度與多樣性有待加強。就具體的高頻關鍵詞而言,在線學習投入的行為投入、認知投入、情感投入等三個維度以及在線學習投入的影響機制與改善對策等關鍵詞是國際和國內(nèi)共同關注的高頻關鍵詞,說明以學習者為中心、關注學習者的個人因素是在線學習投入共同的研究熱點。國內(nèi)關于在線學習行為描述和影響因素分析的研究采取文獻研究、問卷調(diào)查、訪談及網(wǎng)絡日志分析等方法對學習者的學習行為、參與度以及影響參與度的因素進行研究[7]。但與學生在線學習投入緊密相關的achievement(成就)、motivation(動力)、experience(體驗)、satisfaction(滿意度)等在國際文獻中出現(xiàn)的高頻詞或未出現(xiàn)在中文文獻的高頻詞表中,或未給出,或頻次極少。由此可以看出,國際對學習投入執(zhí)行過程、學習投入反饋等方面的研究較多,是研究熱點之一,但還沒有受到國內(nèi)研究者的廣泛關注。但國內(nèi)對在線學習投入的具體維度,特別是基于心理學維度的學習心理、學習行為的關注較多。

    2.基于知識圖譜的關鍵詞聚類分析

    基于以上分析,使用CiteSpace軟件對篩選過的CNKI文獻的關鍵詞進行聚類分析,由此得出國內(nèi)研究文獻的7個主要分類:學習投入、在線學習、行為投入、遠程教育、影響因素、網(wǎng)絡課程、學習狀態(tài)、在線教育。其排列順序為0到7,數(shù)字越小,代表聚類中包含的關鍵詞越多。在網(wǎng)絡圖中需注意Modularity(聚類模塊值,即Q值)和Silhouette(聚類平均輪廓值,即S值)兩個代表聚類的程度的好壞。一般認為,當Q大于0.3,這個聚類結(jié)構(gòu)顯著,當S大于0.5,這個聚類是合理的,而S大于0.7代表這個聚類是令人信服的。

    從圖6中可以看出,Q值>0.3且S值>0.7,因而可認為國內(nèi)有關在線學習投入繪制的關鍵詞聚類圖譜聚類結(jié)構(gòu)顯著、結(jié)果合理、令人信服;另外,圖譜中顯示的聚類關鍵詞數(shù)量相對合理,且具有較強的可讀性。第0~2個聚類“學習投入”“在線學習”“行為投入”排列順序在前3位,目前在在線學習投入領域,研究者對在線學習投入本身以及投入的具體維度展開分析,并以此分析在線學習投入的影響因素,研究的方向較為集中。

    圖6 國內(nèi)關鍵詞聚類圖譜

    而就Web of Science文獻的關鍵詞進行聚類分析,由于文獻數(shù)量較多,故選擇時間切片為3年,如圖7所示。Q值>0.3且S值>0.7,因而可認為國際有關在線學習投入繪制的關鍵詞聚類結(jié)構(gòu)顯著、結(jié)果合理、令人信服;另外,圖譜中顯示的關鍵詞數(shù)量相對合理,且具有較強的可讀性。國際研究文獻共聚為8類,按照0~7的順序分別為“classroom(教室)”“facebook(臉譜網(wǎng))”“l(fā)earner engagement(學習者參與)”“teaching/learning strategies(教學/學習策略)”“attitude(態(tài)度)”“gender(性別)”“action research(行動研究)”“inquiry-based learning(探究式學習)”“involvement(卷入)”。聚類結(jié)果較國內(nèi)聚類結(jié)果有較大的差異,國際在線學習投入環(huán)境及學習方式、學習態(tài)度及與性別相關研究內(nèi)容是國內(nèi)聚類中沒有出現(xiàn)的。

    圖7 國際關鍵詞聚類圖譜

    基于以上分析,從聚類和時間維度進一步探討在線學習投入研究的熱點演進情況,如圖8和圖9所示??梢詫鴥?nèi)7個聚類標簽及國際8個聚類標簽融合分為三個階段:一是2010年之前,研究聚焦于在線學習投入技術層面,如網(wǎng)絡課程、world wide web(萬維網(wǎng))、computer system(計算機系統(tǒng));第二個階段是2010—2016年,研究集中在在線學習投入個體層面,如學業(yè)情緒、satisfaction(滿意度)、self efficiency(自我效能感)等;第三個階段是2016年之后,研究視角拓寬,研究內(nèi)容更加多元化,國內(nèi)外文獻均進行了在線學習投入信息媒介相關研究,如信息素養(yǎng)、media(媒介)等標簽。2021年國內(nèi)文獻中出現(xiàn)“疫情防控”聚類標簽,表明相關研究與時俱進。

    圖8 國內(nèi)研究熱點演進時間線

    圖9 國際研究熱點演進時間線

    (二)研究趨勢分析

    繪制CiteSpace的突現(xiàn)關鍵詞圖譜可以直觀呈現(xiàn)各個時間段內(nèi)的突現(xiàn)關鍵詞及其生命周期和突現(xiàn)前途,以呈現(xiàn)不同時期的研究熱點和趨勢。如圖10所示,共檢測到國內(nèi)研究突現(xiàn)關鍵詞20個。

    圖10 國內(nèi)關鍵詞突現(xiàn)圖譜

    首先是“投入學習”,強度為1.33,并從2006年國內(nèi)出現(xiàn)在線學習投入研究開始,持續(xù)至2009年。表明在信息技術尚未完全普及的背景下,在線學習投入研究的重點放在投入本身。在線學習成果:質(zhì)量及學習績效分別位列第4位和第14位,強度分別是1.14和0.93,迪克森創(chuàng)制的《在線學習投入量表》是在線學習成果測量的有效工具[8]?;ヂ?lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和普及使在線學習投入研究的視角更加寬廣,針對“大數(shù)據(jù)”“網(wǎng)絡環(huán)境”等與在線學習技術相關的研究分別排在第6和11位,且強度分別是1.19和0.98?!坝绊懸蛩亍钡膹姸茸畲?,達到1.6,排列在第17位的“影響機制”漸漸成為研究的重點。自2006年至今,國內(nèi)在線學習投入研究以現(xiàn)狀分析等實證研究作為基礎,關注學習方式和信息技術的應用,研究逐漸側(cè)重在線學習投入的影響機制,開始關注學科反思及大學生這一學習對象。

    圖11 國際關鍵詞突現(xiàn)圖譜

    如圖11所示,國際研究前沿分析共檢測出20個突變詞。首先是“internet(因特網(wǎng))”,強度為6.21,并從2003年持續(xù)到2017年,這充分說明網(wǎng)絡技術與在線學習投入的研究熱度居高不減。第2位和第3位分別是“skill(技能)”和“computer(電腦)”,強度分別為3.73和3.6。關注近幾年的突現(xiàn)詞,可以發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的“analytics(分析學)”“social media(社交網(wǎng)絡媒介)”“challenge(挑戰(zhàn))”是領域較為前沿的詞,相關研究涉及如何使用社交網(wǎng)絡工具(推特等)促進學生的學習投入度[9]等,出現(xiàn)的時間是2018年,且持續(xù)到了2021。這三個詞未在國內(nèi)前沿突現(xiàn)詞中出現(xiàn)。

    四、結(jié)論與建議

    本文使用CiteSpace可視化分析軟件對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中CSSCI來源文獻以及WOS全球數(shù)據(jù)資源庫中2003—2021年在線學習投入研究領域共計1666篇文獻進行可視化計量分析,并進行了文獻述評。

    (一)研究結(jié)論

    從在線學習投入研究總體趨勢、文獻發(fā)表地理與機構(gòu)分布、基于高頻關鍵詞研究熱點的研究和分析中,可以得出如下結(jié)論:

    1.國內(nèi)外在線學習投入研究的數(shù)量呈持續(xù)增長態(tài)勢,同時具備廣度和深度。總體上,自2017年起,在線學習投入的文獻增長率呈直線上升趨勢,表明信息技術的快速發(fā)展以及新冠疫情影響,相關研究進入迅猛發(fā)展階段。并且國內(nèi)近五年來研究成果增長趨勢較為明顯,表明國內(nèi)對在線學習投入的研究已經(jīng)成為教育教學領域的關注熱點。

    2.美國發(fā)文量最高,但中介中心性不如英國。中國發(fā)文量排名第二,中介中心性排名第四,表明我國在在線學習投入領域具有較強的研究實力,且在國際合作交流中發(fā)揮了重要作用。從發(fā)文機構(gòu)分布看,美國印第安納大學和中國的香港大學發(fā)文數(shù)量并列第一,表明中美高校高度關注在線學習投入的研究,科研實力雄厚,是國際在線學習投入研究的重要力量。

    3.國內(nèi)與國際對在線學習投入研究方向呈現(xiàn)一致性,可將研究演進歸納為三個階段:一是2010年之前,研究聚焦于在線學習投入技術層面;二是2010—2016年,研究集中于在線學習投入個體層面;三是2016年之后,研究視角拓寬,研究內(nèi)容更多元化。國內(nèi)外文獻均進行了在線學習投入信息媒介相關研究,2021年國內(nèi)文獻中出現(xiàn)“疫情防控”聚類標簽,表明相關研究與時俱進。但國際學習投入研究關鍵詞外延更廣,而國內(nèi)的研究關鍵詞呈現(xiàn)聚集的特征,整體性較為突出,對其內(nèi)在結(jié)構(gòu)關系的研究還可以更加深入[10]。國外所關注的analytics(分析學)、social media(社交網(wǎng)絡媒介)、challenge(挑戰(zhàn))等領域較為前沿的詞,目前尚未受到國內(nèi)研究人員的廣泛關注。國內(nèi)研究人員關注學習方式和信息技術的應用,研究側(cè)重點是在線學習投入的影響機制,并開始關注學科反思及大學生這一學習對象。

    (二)發(fā)展建議

    綜合以上對文獻的研究以及可視化分析,筆者對國內(nèi)在線學習投入研究提出如下建議。

    1.加強跨學科研究,提升國際學術影響力。隨著信息技術的發(fā)展,在線學習投入相關研究日漸加快步伐,目前部分研究方向還存在空白,亟待研究者對在線學習投入進行跨學科研究。從2003—2021年有關在線學習投入相關文獻分析,國內(nèi)研究更多地傾向于思辨研究,跨學科和實證研究數(shù)量較少,研究主題分散,集中性不夠,需要研究人員深入學校環(huán)境,觀察和測量學生真實的在線學習投入,并將在線學習投入與心理學、計算機科學技術等學科相結(jié)合,進行跨學科研究,提升國際學術影響力。

    2.加強微觀研究,提高研究的廣度和深度。近年來在線教育的學習投入研究已取得豐碩成果,但依然存在很多問題,如國內(nèi)研究大多停留在宏觀層面,主要集中于在線學習投入的評估和測量、學生在網(wǎng)絡學習環(huán)境中總體投入情況和影響因素等,如NSSE量表的應用等。而國際上對在線學習投入研究兼具廣度和深度,同時注重社會因素對學習者在線學習投入的影響,這些是國內(nèi)研究所缺乏的,亟需改進和加以研究。

    3.加大信息技術融合力度,探索在線學習新模式。研究應加大與最新技術和理論融合力度,開展跨學科、跨機構(gòu)、跨地域的團隊合作和學術交流,進一步緊跟信息技術的發(fā)展步伐,順應數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化、智慧化發(fā)展趨勢,選擇、研究和設計相應技術工具,提升在線學習者學習投入程度,優(yōu)化目前的在線學習系統(tǒng)功能,推進優(yōu)質(zhì)數(shù)字資源的共享,加強5G、AR/VR、人工智能等前沿技術在在線學習投入領域的應用,為在線學習賦能,探索和形成在線學習的新模式,這是未來在線學習投入研究需要解決的關鍵問題。

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