李惠婷

【摘要】? ? 教育大數(shù)據(jù)對教育的變革與發(fā)展有著巨大的潛在價值。文章采用高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)法，對中國知網(wǎng)收錄的329篇教育大數(shù)據(jù)研究文獻進行了可視化分析，歸納了研究熱點。研究結(jié)果表明：教育大數(shù)據(jù)技術(shù)、教育大數(shù)據(jù)促進教育變革、教育大數(shù)據(jù)驅(qū)動教育治理、教育大數(shù)據(jù)應用伴隨的風險、倫理等內(nèi)容是國內(nèi)教育大數(shù)據(jù)研究的新趨向。

【關(guān)鍵詞】? ? 教育大數(shù)據(jù)? ? 可視化分析? ? 個性化學習

引言

教育大數(shù)據(jù)是教育中的大數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)家族的重要組成部分。近年來，教育大數(shù)據(jù)因其所蘊含的巨大潛在價值受到了人們的廣泛關(guān)注。2016年，教育部《教育信息化“十三五”規(guī)劃》中明確提出，要“積極利用云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，創(chuàng)新資源平臺、管理平臺的建設(shè)、應用模式”[1]。2018年，教育部《教育信息化2.0行動計劃》再次提出，要“充分利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，構(gòu)建全方位、全過程、全天候的支撐體系，助力教育教學、管理和服務的改革發(fā)展”[2]。在實踐層面，有關(guān)教育大數(shù)據(jù)的應用探索正在取得積極進展，如一些地區(qū)將教育大數(shù)據(jù)納入?yún)^(qū)域教育云應用框架[3]，積極探索大數(shù)據(jù)支持下的智慧決策等。雖然我國關(guān)于教育大數(shù)據(jù)的研究起步較晚，但近幾年的研究已經(jīng)積累了一定的研究成果。為全面把握國內(nèi)教育大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀，本文應用書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)Bicomb2.0、SPSS軟件對我國教育大數(shù)據(jù)的研究熱點和發(fā)展趨勢進行了分析。

一、研究設(shè)計

1.1研究方法

本研究應用Bicomb2.0、Ucinet6、SPSS Statistics 21等軟件，通過高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣分析技術(shù)、社會網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，對教育大數(shù)據(jù)的研究熱點和研究趨勢進行分析。

1.2數(shù)據(jù)來源與分析

本研究以中國知網(wǎng)（CNKI）為數(shù)據(jù)檢索源，限定檢索類別為期刊，以“教育大數(shù)據(jù)”為檢索關(guān)鍵詞，在文獻分類目錄社會科學II輯中進行篇名檢索（檢索日期為2020年8月1日），共檢索到中文文獻341篇，除去資訊、信息、重復文獻外，共保留有效研究樣本329篇（其中核心期刊研究論文類文獻109篇）。期刊文獻刊載數(shù)量年度變化如圖1所示，呈逐年上升趨勢，說明這一主題正在受到越來越多研究者的關(guān)注。

1.3研究過程

參照Bicomb2軟件應用說明，本研究的研究進程包括：（1）根據(jù)研究主題在中國知網(wǎng)CNKI期刊數(shù)據(jù)庫中檢索，將檢索出的文獻以“Note-First”格式導出;（2）將檢索導出的文獻數(shù)據(jù)導入Bicomb2軟件，提取文獻關(guān)鍵詞，并進行清洗和統(tǒng)計分析，確定高頻關(guān)鍵詞;（3）使用Bicomb2軟件分別生成高頻關(guān)鍵詞詞篇矩陣和共現(xiàn)矩陣;（4）應用Ucinet6軟件對高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣進行社會網(wǎng)絡(luò)分析，生成高頻關(guān)鍵詞社群圖;應用SPSS Statistics 21軟件對高頻關(guān)鍵詞詞篇矩陣進行聚類分析，生成高頻關(guān)鍵詞聚類樹圖譜;（5）依據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析和聚類分析的結(jié)果，分析教育大數(shù)據(jù)的研究熱點和趨勢。

二、研究熱點分析

2.1確定高頻關(guān)鍵詞

首先通過Bicomb2書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)提取出所有關(guān)鍵詞，然后對關(guān)鍵詞字段按照升序排列后進行清洗整理操作，重點對同義詞進行替換操作，如將“MOOC”、“MOOCs”替換為“慕課”、將“大數(shù)據(jù)安全”替換為“數(shù)據(jù)安全”、將“大數(shù)據(jù)分析”替換為“數(shù)據(jù)分析”等等。在反復修訂、對比、校對的基礎(chǔ)上，最終提取到672個不同關(guān)鍵詞，結(jié)合研究需要，將出現(xiàn)頻次 ≥4次的37個關(guān)鍵詞確定為高頻關(guān)鍵詞（見表1）。高頻關(guān)鍵詞詞頻累計為545，占詞頻累計百分比的41.63%。包含高頻關(guān)鍵詞的文獻總計311篇，占樣本總量的94.53%。這說明對所選37個高頻關(guān)鍵詞的相關(guān)分析能夠在很大程度上反映我國教育大數(shù)據(jù)的研究熱點。

2.2高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣能夠反映出行關(guān)鍵詞和列關(guān)鍵詞共現(xiàn)的次數(shù)，本研究中，應用Bicomb2軟件將高頻關(guān)鍵詞生成共現(xiàn)矩陣（見表2）。通過對共現(xiàn)矩陣中的關(guān)鍵詞共現(xiàn)次數(shù)的對比分析發(fā)現(xiàn)，教育大數(shù)據(jù)與學習分析、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、教師、教育信息化、人工智能等的共現(xiàn)頻次較高，依次為17、15、13、8、8、7，這表明教育大數(shù)據(jù)與學習分析、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、教師、教育信息化、人工智能等的關(guān)聯(lián)程度較高。

為進一步探尋高頻關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系，分析教育大數(shù)據(jù)的研究熱點和趨勢，本研究以Bicomb2軟件生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣為基礎(chǔ)，通過Ucinet6軟件的內(nèi)部集成工具NetDraw繪制了高頻關(guān)鍵詞社群圖，如圖2所示。

在圖2所示關(guān)鍵詞社群圖中，每一個方塊均代表一個關(guān)鍵詞，方塊越大，表明關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，方塊越靠近中心位置表明方塊所代表的關(guān)鍵詞在社群圖中的中心度越高;每一個雙向箭頭表示箭頭兩端的關(guān)鍵詞之間存在著共現(xiàn)關(guān)系[4]。

由圖2可知，教育大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、人工智能、學習分析、個性學習、數(shù)據(jù)采集、高等教育等關(guān)鍵詞靠近社群圖中間位置，說明教育大數(shù)據(jù)的研究重點主要集中于由這些中心點所構(gòu)成的主題中。

2.3高頻關(guān)鍵詞聚類圖譜及分析

高頻關(guān)鍵詞的聚類分析能夠進一步直觀地反映出關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系，有助于分析教育大數(shù)據(jù)研究熱點。本研究應用SPSS Statistics 21軟件對Bicomb2 所生成的37個高頻關(guān)鍵詞詞篇矩陣進行了聚類分析，選擇組間聯(lián)接的聚類方法和二分類“Ochiai”的度量標準，可生成圖3所示高頻關(guān)鍵詞聚類樹圖譜。

由圖3高頻關(guān)鍵詞聚類分析結(jié)果的連線可以看出，教育大數(shù)據(jù)的高頻關(guān)鍵詞聚合在5個類團，具體如下。

（一）教育大數(shù)據(jù)發(fā)展研究。主要包括大數(shù)據(jù)應用技術(shù)發(fā)展趨勢研究，關(guān)鍵詞有大數(shù)據(jù)應用技術(shù)、國家工程實驗室、大數(shù)據(jù)技術(shù)、教育大數(shù)據(jù)、發(fā)展趨勢、電子書包、自適應學習等;教育信息化數(shù)據(jù)治理研究，關(guān)鍵詞有教育信息化、數(shù)據(jù)治理等。

（二）教育大數(shù)據(jù)來源研究。主要包括智慧校園建設(shè)與教學管理研究，關(guān)鍵詞有智慧校園、教學管理等;基于智慧校園的學習行為分析研究，關(guān)鍵詞為學習行為分析。

（三）教育大數(shù)據(jù)挖掘研究。主要包括智慧教育支持下的精準教學策略研究，關(guān)鍵詞有精準教學、策略、智慧教育;數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持下的個性化學習研究，關(guān)鍵詞有個性化學習、人工智能、數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支持下的學習分析研究，關(guān)鍵詞有學習分析、數(shù)據(jù)挖掘、教育數(shù)據(jù)挖掘、慕課等。

（四）教育大數(shù)據(jù)應用之個性化教育研究。主要包括基于可視化分析技術(shù)的個性化教育，關(guān)鍵詞有可視化分析、個性化教育;高校大數(shù)據(jù)應用可視化分析研究，關(guān)鍵詞有高等教育、分析、大數(shù)據(jù)、教育、應用、思想政治教育、可視化等。

（五）教育大數(shù)據(jù)應用之決策服務研究。主要包括高職院校大數(shù)據(jù)平臺應用研究，關(guān)鍵詞包括高職、數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)平臺等;教師教學決策研究，關(guān)鍵詞包括教師、教學決策、深度學習等。

三、研究趨勢分析

結(jié)合當前研究熱點，研究者通過對高頻關(guān)鍵詞的閾值進行調(diào)整，形成新的關(guān)鍵詞群，在與原來高頻關(guān)鍵詞分析對比的基礎(chǔ)上，認為教育大數(shù)據(jù)的研究趨勢將聚焦在以下幾方面：

（一）教育大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)研究。教育大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)主要有數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等，教育大數(shù)據(jù)的價值源自于海量化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的采集是教育大數(shù)據(jù)價值挖掘的第一步，是教育大數(shù)據(jù)分析的前置性工作。教育大數(shù)據(jù)包括了整個教育教學過程中所有的動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集難度大，既要延用傳統(tǒng)的方式收集數(shù)據(jù)，如可對考試成績等數(shù)據(jù)進行批量化導入;還需應用人工智能、可穿戴設(shè)備等技術(shù)，應用傳感器“伴隨式收集”數(shù)據(jù)，如學生學習過程中的參與度數(shù)據(jù)等。所采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量在一定程度上影響著教育大數(shù)據(jù)的價值，在教育教學活動中，通過物理感知、視頻錄制、圖像識別、平臺采集等技術(shù)手段，采集到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，是一個值得關(guān)注的主題。教育數(shù)據(jù)挖掘是教育數(shù)據(jù)采集完成之后所進行的重要工作，通過對教育大數(shù)據(jù)有選擇地采集、存儲及分析，才可以實施基于全數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的建模和預測[5]。決策樹算法、分類、聚類等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學習分析中的應用，為診斷學習問題，預測學習績效，做出合理決策等提供了技術(shù)支撐。

（二）教育大數(shù)據(jù)促進教育變革研究。教育大數(shù)據(jù)能夠促進學習者的個性化發(fā)展。當前，個性化教育是世界范圍內(nèi)強勁的時代潮流，以班級授課制為核心的傳統(tǒng)人才培養(yǎng)模式已難以適應信息化、知識化社會對個性化、創(chuàng)造性人才的需求。而教育大數(shù)據(jù)是發(fā)掘?qū)W習者學習特征的重要渠道，通過對學習者學習軌跡、學習過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的伴隨性收集、處理和分析，能夠準確挖掘出學習者的學習特點、個性特征，為開發(fā)學習者的潛能、提升學業(yè)表現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支撐，進而為人才的個性化培養(yǎng)提供可行路徑。教育大數(shù)據(jù)還將重構(gòu)學校的教學評價方式，依靠經(jīng)驗所進行的教學評價終將為基于數(shù)據(jù)的評價所替代，大數(shù)據(jù)所記錄的學習者的學習活動軌跡，為開展過程性評價提供了便捷條件。例如，在線學習平臺能夠記錄學生作業(yè)完成情況、課堂言行、師生互動等數(shù)據(jù)，教師可基于此類數(shù)據(jù)對學生的學習情境進行評價。

（三）教育大數(shù)據(jù)驅(qū)動教育治理研究。由于教育大數(shù)據(jù)在學情監(jiān)測、學習預警、學習分析等方面的巨大應用價值，有利于學習管理的精準化和科學化。我們完全可以預測，在大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的學校治理模式必將迎來全新的發(fā)展機遇，由傳統(tǒng)的學校管理模式向基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的學校治理模式轉(zhuǎn)型勢在必行。在大數(shù)據(jù)驅(qū)動下，可通過建立校園管理大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺，從實時動態(tài)的數(shù)據(jù)中挖掘有用信息，學校的行政管理、科研管理、教務管理、人事管理、后勤管理等工作將更為高效，各項決策將更為科學。例如，可以通過學生校園餐廳消費系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，評估校園飯菜的質(zhì)量，以及進行家庭經(jīng)濟困難學生的認定等。

（四）與教育大數(shù)據(jù)應用相伴隨的風險、倫理等問題研究。技術(shù)是一把雙刃劍，大數(shù)據(jù)技術(shù)也不例外。教育數(shù)據(jù)的源頭來自廣大學生、教師、家長以及學校，數(shù)據(jù)繁雜多樣，其中部分數(shù)據(jù)會涉及個人隱私[6]。如何保護學習者的個人隱私、如何保證學習者在數(shù)據(jù)收集過程中的知情權(quán)、如何防止大數(shù)據(jù)可能帶來的不公平現(xiàn)象等，都是大數(shù)據(jù)應用所面臨的現(xiàn)實問題。面對大數(shù)據(jù)應用所伴隨的數(shù)據(jù)鴻溝、隱私泄露、數(shù)據(jù)失信等潛在風險，亟需建立數(shù)據(jù)采集倫理規(guī)范等類似規(guī)范標準，探尋用戶隱私數(shù)據(jù)的政策保障機制，增強傳統(tǒng)倫理和大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)在契合度。

參? 考? 文? 獻

[1]教育部.關(guān)于印發(fā)《教育信息化“十三五”規(guī)劃》的通知[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201606/t20160622_269367.html，2016-06-07.

[2]教育部.關(guān)于印發(fā)《教育細心和 2.0 行動計劃》的通知[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html，2018-04-13.

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[4]李運福，楊曉宏，周效章.我國在線課程評價研究熱點可視化分析與啟示[J].中國遠程教育，2018（07）：70-78.

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