何曉萍　沈雅云

〔摘要〕深度學習在計算機、教育等學科領域是一個值得研究的熱點話題。為更好地了解“深度學習”的研究現狀和發(fā)展趨勢，跟蹤其研究前沿，本研究利用CiteSpaceⅢ工具，采用引文分析法，對2010-2016年間發(fā)表的深度學習研究相關文獻，進行了時間、核心文獻、研究熱點等可視化分析。本文分別梳理和分析了學習模式、認知性存在、學習策略、同伴互助教學等10個聚類結果中研究文獻代表作的相關論點。得出結論與啟示：在后期研究中，需要深入學習者認知過程，關注情感積淀；提高教師信息能力，發(fā)揮主導作用；優(yōu)化內容設計，改進學習方法；構建學習環(huán)境，完善評價體系，以促進深度學習的有效發(fā)展。

〔關鍵詞〕深度學習；CitespaceⅢ；引文分析法；可視化方法

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.02.029

〔中圖分類號〕G302〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）02-0163-08

〔Abstract〕Deep learning is a hot topic in different field.For the purpose of better understanding of the focus and trend of deep learning research，this article used strategy of citation analysis with the help of citespace Ⅲ，showed the focus of literature（2010-2016）about deep learning.The results showed 10 clustering results：learning pattern；cognitive presence；learning strategies；WMC；RPT；learning conception；learning method；PBL；social media；training of skills of teaching.Draw the following conclusion and enlightenment：More attention should be paid to the affective attitude of students；the design of learning content should be changed.What is more，a comprehensive evaluation system about deep learning should be established.

〔Key words〕deep learning；citespaceⅢ；citation analysis；visualization method

1976年Ferenee Marton和Roger Sal jo聯名發(fā)表了《學習的本質區(qū)別一：結果和過程》一文，首次提出了深度學習（Deep Learning）和淺層學習（Surface Learning）這兩個概念，并進行了詳細的闡述[1]。2005年，黎加厚等人從布魯姆的教學目標分類學的角度對深度學習進行了界定，他強調淺層學習的認知水平停留在第一、第二層，而深度學習的認知水平對應著后面的4層[1]。2010年以后，MOOC、翻轉課堂、移動學習等方式給學習者帶來了新的體驗，從而使深度學習研究逐步深入展開。但是，學習的碎片化、微型化、在線化也帶來了一系列新的問題，學生的學習只停留在淺層學習，并不能達到深度學習。這些問題引起了學者的廣泛關注，針對深度學習展開了系列的研究探析，發(fā)表了大量的相關文獻。為此很有必要對這些研究成果展開系統(tǒng)的整合與梳理，以便研究者共享深度學習研究的相關信息。

本文應用科學計量學的研究方法，借助CiteSpace軟件工具，對2010年以來的國際上關于深度學習的重要文獻展開定量與定性分析，探索文獻分布的時間、空間、著者、核心文獻、核心期刊，以知識圖譜的形式呈現深度學習的研究現狀和熱點。

1文獻來源及研究方法

11研究數據來源

為確保文獻的學術性與代表性，本文選擇Web of Science核心合集中的SCI、SSCI兩個數據庫。以主題檢索為檢索入口，檢索詞為Deep Learning，時間跨度為2010-2016年，限定學科為Education Educational Research，文獻類型為Article，最終篩選出789篇文獻作為研究樣本。

12研究方法

本文采用引文分析法作為研究方法。引文分析法是根據文獻間存在的相互引證的關系和特點，利用圖論、模糊集合、數理統(tǒng)計數學方法及比較、歸納、抽象、概括等邏輯方法，對科學期刊、論文、著者等各種分析對象的引用或被引用現象進行分析，以揭示其數量特征和內在規(guī)律的一種文獻計量研究方法[2]。

2研究結果與分析

21研究文獻外部特征

211時域分布

本文利用散點圖直觀地描述了所有研究文獻的時間和地域分布。如圖1所示，在區(qū)域分布上，深度學習的研究主要集中在8個國家，共789篇文獻。美國以229篇居于首位，其次為澳大利亞和英國，發(fā)文量分別為129篇、76篇。我國的發(fā)文總量為73篇，在深度學習研究方面還有提升的空間。由圖1深度學習研究文獻的時間數量分布圖顯示了深度學習的相關發(fā)文量從2011-2013年一直處于上升階段，2014-2016年處于平穩(wěn)發(fā)展階段。

CiteSpaceⅢ使用中心性來發(fā)現和衡量文獻的重要性，并用紫色圈對該類文獻（或作者、期刊以及機構等）進行重點進行標注。在CitespaceⅢ界面中選擇網絡節(jié)點（NodeTypes）為Country和Institution，算法選擇關鍵路徑（Pathfinder），數據抽取對象為Top50，分析時間為2010-2016年。運行軟件結果得到有關深度學習研究的國家和機構的綜合性分析圖譜，如圖2所示。

其中，圓形節(jié)點代表國家（或地區(qū)），處于直線分支上的小節(jié)點代表機構。節(jié)點大小代表發(fā)文數量，節(jié)點越大，說明發(fā)文數量越多；節(jié)點間的連線代表合作程度，節(jié)點間的連線越多，說明合作越密切；節(jié)點最外層的紫色圈代表中心性，中心性越大，代表在該領域的地位越重要[3]。由圖2左上角參數可知，共有176個節(jié)點205個連線，也即共有176個國家和機構發(fā)表了相關文章。由圖2可知，節(jié)點最大的國家是美國，其次是澳大利亞、英國。美國與澳大利亞最外層的紫色圈較大，節(jié)點中心性較高，說明他們在深度學習研究領域占有重要地位。同時美國、澳大利亞、英國、加拿大等其他國家的節(jié)點間連線較多，說明，這幾個國家和其他國家的合作較多。由圖2可知，關于深度學習的研究機構大多集中在大學之中，如麻省理工大學、哈佛大學、格里菲斯大學、莫納什大學、倫敦大學、康納爾大學等。這些國家及機構在深度學習研究領域占據領先的重要地位，其系列文獻奠定了理論和實踐研究的基礎，為后續(xù)的深度學習研究作了鋪墊。

212著者分布

通過對作者的目前發(fā)文量和被引頻次進行分析，來了解目前深度學習領域的重要研究者和學科研究帶頭人。由表1可見，發(fā)文數量和被引頻次前10的作者。其中，國立臺灣科技大學的Tsai Chin-Chung教授、澳大利亞新英格蘭大學Phan Huy P.、Liang 、國立臺灣科技大學Jyh-Chong教授的發(fā)文數量和被引頻次非常高，說明這幾位作者在近幾年的國際深度學習領域的研究成果較多，有較高的影響力。法國安特衛(wèi)普大學Van Petegem Peter教授和澳大利亞莫那什大學Bliuc Ana-Maria教授發(fā)文量也較高，同樣也具有一定的影響力。

213核心文獻分布

文獻的被引頻次反映了該文獻被其他研究者關注的程度以及對于其他研究者相關研究的影響程度[4]。一般而言，文獻的被引頻次越高，在該研究領域的影響力也就越大，可以被確定為核心文獻[5]。根據表2中的排序，可以看出被引頻次最高的是由Junco，Reynol等人發(fā)表的No A 4 U：The Relationship Between Multitasking and Academic Performance，主要是任務的多重性與大學生的學習成績的關系研究[6]。其次是Chen，Pu-Shih Daniel等人發(fā)表的Engaging Online Learners：The Impact of Web-based Learning Technology on College Student Engagement，主要研究在面對面學習和在線學習中，基于網絡學習的技術對學習者參與度和學習成果的影響[7]。排名第三的是Vos，Nienke發(fā)表的Effects of Constructing Versus Playing an Educational Game on Student Motivation and Deep Learning Strategy Use，主要研究了現有游戲和重新構建游戲對學生的學習動機和深度學習策略的影響[8]。核心文獻的梳理，有助于研究者的閱讀，能更快、更全面地了解本領域的研究重點與核心內涵，對于進一步深入研究具有重要意義[5]。

214核心期刊分布

根據核心期刊發(fā)布相關文獻的數量，明晰各期刊對深度學習的重視程度，從而有重點有目的的關注深度學習研究刊物的文獻，更加全面的了解深度學習研究的熱點話題與發(fā)展趨勢。由表3可見，深度學習研究發(fā)文數量較多的期刊，是《計算機教育》（Computers Education）、《教育科學》（Instructional Science）、《高等教育評估》（Assessment Evaluation in Higher Education）?！队嬎銠C教育》的主要研究領域在計算機科學和教育研究方面；《教育科學》的主要研究領域在教育研究和心理學方面；《高等教育評估》主要研究領域在教育研究方面。深度學習研究主要呈現在計算機和教育領域，通過深入學習核心期刊中與深度學習有關的文獻，可以充分了解深度學習的研究前沿和發(fā)展趨勢。

22研究文獻內部特征

221研究文獻的引文聚類圖表

222研究熱點分析

2221學習模式研究

聚類0代表作研究熱點主要是不同學習模式下不同學者的學習效果的研究。Maaike DEndedijk（2013）等人研究了具有不同的學習經驗的學習者在不同的學習模式下的具體表現。研究結果顯示，生存導向型的學習者在學習中表現不夠積極；再生產導向型的學習者通過實踐去改變他們的學習習慣從而提升學習；依賴導向型的學習者更容易被先前的消極經驗影響；而獨立導向型的學習者能夠進行積極并且進行深度的學習[9]。Henna Vilppu（2013）等人在研究中也提到了獨立型學習者比依賴型學習者能夠進行更好的深度學習[10]。而Jonna Malmberg（2013）等人研究了在不同學習策略下學習成就不同的小學生學習效果。研究結果顯示，對于簡單的學習內容，不管小學生的學習成就高或低，他們都習慣采用相同的學習策略。但是對于較難的學習內容，學習成就較低的小學生仍然使用淺層次學習策略，而學習成就較高的小學生則會采用深層次學習策略[11]。

2222認知性存在研究

聚類1代表作研究熱點主要是認知性存在的研究。根據Anderson等人的定義，認知性存在是指在任何特定的探究社區(qū)中，參與者能夠通過持續(xù)交流來建構意義的程度[12]。楊素娟等人將批判性思維、認知性存在和實踐探究模型聯系在一起，從實踐探究的角度來定義批判性思維，認為認知性存在是形成批判性思維的關鍵要素，而批判性思維是高水平的思維和學習必不可少的要素[13]。認知性存在可以通過實踐探究模型的4個階段（觸發(fā)事件、探索、整合和解決）來定義和證明[14]。Zehra Akyol（2011）等人在研究純在線和混合式探究社群中認知性存在的問題時通過轉錄分析、學習成果、感知學習等來評估學習結果和學習過程。研究結果顯示。在兩個形式的探究社群中，學習者在認知性存在和學習結果方面都能夠達到很高的等級。在探究性社群中認知存在和感知性和事實性學習成果聯系較高[15]。ADarabi（2011）等人在研究在線學習中的認知性存在的問題時提出，在線討論能夠彌補在線學習過程缺少的面對面學習時的深層次學習。研究者采用4種不同的促進深度學習的討論策略，分別是結構性的討論、腳手架式的討論、一般討論、角色扮演討論。結構性的討論策略一般對應認知性存在的觸發(fā)事件階段，腳手架式的討論對應解決階段，討論和角色扮演一般對應認知策略的探索和整合階段[16]。

2223學習策略研究

聚類2代表作研究熱點主要是學習策略的研究。馬鄭豫等（2015）認為，學習策略是有助于提高學習者學習質量與學習效率的程序、規(guī)則、方法、技巧及調控方式[17]。Mckeachie等人認為，學習策略包括元認知策略、認知策略和資源管理策略三部分，元認知策略包括計劃策略、監(jiān)控策略、調節(jié)策略；認知策略分為復述策略、精細加工策略和組織策略；資源管理策略包括時間管理策略、學習環(huán)境管理策略、努力管理策略、尋求支持策略等[18]。Derek Cheung（2015）等人研究學習策略使用對學生自我效能感的提升作用。研究結果顯示結構化的學習策略能夠提升學生的自我效能感，并且能夠直接影響他們的深度學習[19]。

Claudia Leopold（2015）等人研究了元認知策略的使用對學習者學習內容理解的影響。研究結果顯示，對不同層次的學習內容的學習，應當采用不同的認知策略，當被訓練后的認知策略缺乏效果時，元認知策略中的調節(jié)策略就會起作用，并提高學習者的學習效果[20]。

2224工作記憶能力研究

聚類3代表作研究熱點主要是工作記憶能力的研究。工作記憶（Working Memory）是個體在執(zhí)行認知任務過程中，暫時儲存與加工信息的能量有限的系統(tǒng)，包括注意控制、信息儲存和信息操作等多重成分的復雜認知結構，測量工作記憶能力（WMC）的最常用方法是復雜廣度任務（Complex Span Tasks）[21]。Eva Kyndt（2012）等人研究了工作記憶能力（WMC）、注意力、學習方法三者的相互關系。在注意力和深度學習方法存在負相關關系，即低注意力學習者容易采用深度學習方法，而高注意力學習者采用淺層次的學習方法。工作記憶能力高的學習者不太使用各種深淺層次的學習方法，而低工作記憶力的學習者卻相反。研究者認為工作記憶能力高的學習者不需要使用探究策略而可以直接獲取、消化、整合信息[22]。同年，Eva Kyndt（2012）等人也研究了工作量、學習動機、工作記憶能力（WMC）、學習方法的相互關系。研究結果顯示，工作記憶力高，動機一般的學習者傾向于淺層次學習方法，而工作記憶力能力低，動機較高的學習者傾向于高層次學習方法[23]。

2225同伴互助教學研究

聚類4代表作研究熱點主要是互助教學的研究。博根等（2002）認為同伴教學是一種以同伴為中介的學習體制，其中學習者既對自己的教學進程負責又要為他人提供同伴的教學輔助[24]。Sandra ECarr（2016）等人研究了同伴互助學習（PAL）的學習效果。結果顯示，同伴互助學習（PAL）提升了學習者的自信心，敢于表達想法并給予反饋，提高討論和臨場發(fā)揮的技巧，提高學生輔導伙伴的技巧。在輔導過程中，促進學習者自己的深度理解[25]。Rainer Lueg（2016）等人在研究深度學習、教師的指導、同伴互助教學（RPT）的關系中表示，同伴互助教學（RPT）方法在學生的學習成就、問卷調查結果、測試內容都表現出令人滿意的效果，同時，同伴互助教學（RPT）的在深度學習的學習效果方面比教師指導的學習效果要好[26]。

2226學習觀研究

聚類5代表作研究熱點主要是學習觀的研究。劉儒德教授認為，學生的學習觀對他們的學習成績、認知過程策略、自我調節(jié)以及學習動機具有一定的影響，特別在復雜和結構不良的情景中，學習觀影響學生對事物性質的理解與策略的選用[27]。所以，在科學教育教學中，對學習者的學習觀研究是很重要的。Yu-Fang Yang（2010）等人在研究在線同輩互評（PA）的學習方法和學生觀時提出不同等級的學生觀，采用不同的深淺層次學習方法，帶有整合觀念的學習者在同輩評價系統(tǒng)中比較傾向于深度學習[28]。Guo-Li Chiou（2012）等人在研究在生物課堂中大學生的學習觀和學習方法時強調了性別的差異性，研究結果顯示，女性學習者比男性學習者更容易表達復雜的學習觀[29]。

2227學習方法研究

聚類6代表作研究熱點主要是學習方法的研究。鐘祖榮（1999）認為學習方法，就是人們學習活動所應遵循的原則以及采用的程序、方式、手段[30]。Huy Phuong Phan（2010）等人研究一種發(fā)展式學習方法，將經驗模型、掌握目標和學習趨向目標結合。研究結果顯示，個人的掌握目標隨著時間的推移能夠提高學習成就，但是，學習趨向目標卻不能達到這種效果[31]。同年，Huy Phuong Phan等人研究了概念化的框架，即學習目標、自我效能感、自我尊重感、研究加工策略的整合的學習方法對學習效果的影響。研究結果顯示，自我效能感、自我尊重促進深度學習。掌握目標對深度學習也有積極作用。同時，自我尊重感對自我效能感有一定的影響，而且在性別上表現有所差距，女性所比男性有更高的自我尊重感[32]。

2228教師技能培訓研究

聚類7代表作研究熱點主要是教師技能培訓的研究。高校教師應該注重自身職業(yè)技能的提高，在技能培訓方面至少應包括課堂教學技能、應用現代教學媒體技能、組織管理技能等方面的內容，以便提高整個學校的師資質量和人才質量[33]。Fouad Abd-El-Khalick（2013）等人研究表明，教師需要發(fā)展對科學的本質（NOS）有深度、穩(wěn)固、綜合的理解，這樣才能讓教師傳遞給學生歷史的、哲學的、社會的、心理的科學印象和實踐過程，同時也能構造穩(wěn)定的探究式的學習環(huán)境，真實的實踐，有效的教學工具，分享典型的科學教學實踐[34]。Helen Jossberger（2015）等人認為，教師在教育教學的改革中需要支持和引導，并要確保教師在他們教授的課程中是被提前培訓過的[35]。

2229社交媒體研究

聚類8代表作研究熱點主要是深度學習的社交媒體研究。安東尼·梅菲爾德將社交媒體定義為一種給予用戶極大參與空間的新型在線媒體，具有以下幾個特征：參與、公開、交流、對話、社區(qū)化、連通性[36]。Shelley Rap（2016）等人在研究社會網絡小組中化學學科的交互效果。研究結果表明，在社會網絡小組討論中主要有7個不同的交互種類，普通討論、有組織的討論、根據學習材料的討論、社會交互等。他們認為社會網絡學習交互是一種能夠促進學習這深度學習的學習方法[37]。Elson Szeto（2016）等人研究了職前教師如何整合社交媒體來進行教學。研究主要是通過利用社交媒體來加深教師對教學法的深度理解，研究結果表示，教師可以在社交媒體中利用直接法、建構法、參與法3種教授法進行教學[38]。

22210基于問題的學習研究

聚類10代表作研究熱點主要是基于問題的學習方法的研究。Duch（1995）認為基于問題的學習（PBL）是一種對于學生學會學習以及分組合作尋求解決真實世界中的問題提出挑戰(zhàn)的一種學習方法。通過運用這些問題來吸引學生的好奇心，促進學科知識的學習[39]。Tee，Meng Yew（2011）等人在研究通過基于問題的學習提升教師的信息技術與課程整合（TPACK）能力。采用知識社會化、外顯化、知識整合、知識內化4個方面指導的基于問題的學習提升教師信息技術與課程整合（TPACK）能力。研究結果顯示，教師在信息技術與課程整合（TPACK）方面確實有所提升，并且能夠靈活豐富的對信息技術與課程進行整合[40]。Megan yih chyn akek（2011）等人在研究基于問題的學習促進批判性思維技巧時表示，基于問題的學習作為教育學的有力方法能夠在各個學科促進學生的批判性思維的發(fā)展，文章詳細解釋了批判性思維是什么，批判性思維技巧是什么，如何教授這種技巧以及基于學習教授批判性思維的技巧中基于問題的學習方法所承受的作用[41]。

3研究結論與啟示

綜合以上聚類代表作研究熱點的論述，分別是從學習者的角度、教師技能培訓、學習方法、學習環(huán)境入手進行探究的，從中得到如何促進深度學習的相關啟示。

31深入認知過程，關注情感積淀

聚類1、3、5的代表作以學習者的角度，分別從認知性存在、工作記憶能力、學習觀等3個主要方面來闡述如何促進深度學習的。學習過程中樹立正確的學習觀，培養(yǎng)學習者的高階思維能力，提高學習者的批判性思維是非常重要的。學習者的認知過程和情感積淀過程是交織在一起的，這就要求我們在關注學習者認知過程的同時，對學習者的情感態(tài)度也多做了解，以促進學習者深度學習。

32提高教師信息能力，發(fā)揮主導作用

聚類7的代表作主要是從教師技能培訓的角度來闡述如何促進深度學習的。通過對教師的信息技術、信息認知、信息獲取、信息組織利用、信息協(xié)助等能力的培訓，從而提高教師的信息技術與課程整合的能力，充分發(fā)揮教師在教學中的主導作用，促進學習者深度學習。

33優(yōu)化內容設計，改進學習方法

聚類0、2、4、6、10的代表作主要從學習方法的角度來闡述如何促進深度學習的。教師和學習者在教學過程中，采用不同的方法，產生不同的學習效果。但不同的學習方法的使用，是促進深度學習的外部壓力，而知識內容的設計從學習內容本身著手，是知識的內在吸引力，是促進深度學習的根本。一方面需要改變知識的呈現方式（思維導圖）；另一方面，要使知識內容具有問題性、開放性，這樣的內外結合能更好地促進深度學習。

34構建學習環(huán)境，完善評價體系

聚類8主要是從學習環(huán)境的角度來闡述如何促進深度學習的。通過對支持深度學習的環(huán)境的構建，使學習者的學習從簡單的“復制”轉為復雜的“創(chuàng)造”過程。但是如何有效地利用這些環(huán)境？是否真正的達到了預期的學習效果？這就需要一個完善的評價體系來衡量它的有效性了。通過完善評價體系，從而更好地評價深度學習效果，促進深度學習的發(fā)展。

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（本文責任編輯：郭沫含）