国内学习分析研究热点探究
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作者:刘兵茹
[摘 要]随着互联网的不断发展，教育信息化不断推进，信息技术教育不断被应用到教育教学中，人对教育的要求越来越高，因此，学习分析技术进入教育领域并成为热门主题。文章通过对2011～2020年国内有关学习分析研究的学术期刊论文进行分析，总结归纳教育信息化时代有关学习分析的研究热点问题，帮助研究者把握教育信息化时代学习分析的研究脉络，找出存在的不足，提出相关的建议。
[关键词]学习分析;共词分析;教育信息化
[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1008-7656（2021）06-0024-04
引言
随着教育信息化的不断推进，学习分析作为教育信息化时代的新兴热点，越来越受到国内外研究者的关注，但是国内关于学习分析的研究不够系统化，因此，本文通过对2011～2020年国内有关学习分析研究的学术期刊论文进行分析，总结归纳教育信息化时代有关学习分析的研究热点问题，帮助研究者把握教育信息化时代学习分析的研究脉络，找出存在的不足，提出相关的建议，也可以帮助教育工作者了解学习分析的现状，以便于进一步开展有关学习分析的探究。
一、研究方法及过程
（一）研究方法
本研究使用文献分析法对相关文献进行分析，采用共词分析方法，提取文献关键词，利用SATI、SPSS软件对其进行统计分析，通过分析研究结果了解该领域的主要研究方向，把握各研究方向的主题。
（二）研究过程
本研究的过程包括以下几个部分。
1.收集数据：在中国知网中以高级检索的方式进行检索，检索主题是学习分析并且关键词含“学习分析”，检索时间设定为是2011～2020年，检索出所有相关的中文文献，共得到有效文献600篇。
2.关键词分析：将有效文献以Endnote导出，并使用SATI软件，进行转换为.xml格式，对关键词进行字段抽取，统计频次，对其进行相似性处理，将文献进行关键词梳理。
3.聚类分析：将SATI得到的词频矩阵导入至SPSS软件，利用统计分析软件SPSS进行层次聚类。
4.研究结果分析：针对数据结果，进行文本分析，得出研究结论，提出建议。
二、研究结果
（一）文献描述性统计分析
1.文献发表数量
学习技术是这几年的一个热门词汇。通过对文献进行计量分析，有助于帮助深入研究并预测未来的学习技术的研究走向。
从2011～2020年的论文发表数量来看，我国有关学习分析研究的文献数量一直呈上升趋势，2014年之前，国内对学习分析的研究还处于起步阶段，研究论文数量不多。2014年之后，学习分析研究步入快速发展时期，受到越来越多的关注，研究热度越来越高，因此，有关学习分析的研究成果逐年增多，2019年与学习技术相关的文献数量达到统计区间的峰值（见图1所示）。
2.期刊统计分析
当前，国内与学习分析相关的研究成果集中的期刊中，刊载量大于等于20的有6本是属于教育技术专业八大核心期刊，且可以看出，前4本期刊刊载文献数量更多，这些期刊更加关注学习分析研究，这些期刊在该领域研究的权威性较高（见表1）。
（二）高频关键词结果
将知网检索到的文献导入SATI软件中进行关键词提取，得到关键词的频次结果，选择关键词频次大于6的关键词进行分析，共得到35个关键词，表2是部分关键词频次表。
（三）聚类分析结果
在统计出关键词词频之后，将词频统计结果生成相似矩阵，以矩阵中的35个关键词为聚类变量进行层次聚类分析，根据最终的树状图结果，将关键词聚为10个类别（见表3所示）。
三、数据分析
（一）关键词分析
通过对关键词词频的分析可以发现，除去“学习分析”这个与主题最密切的关键词外，排名靠前的是“大数据”和“数据挖掘”这两个关键词，说明在与学习分析相关的研究中，这两个概念是学习分析领域的重要研究方向。当然，这两个词汇也是当前教育信息化时代的热门词汇，更是人工智能领域的重要支撑，这两个概念不仅是两个独自的研究领域，也是学习分析研究的重要组成部分。其次，出现频次较多的是“在线学习”“个性化学习”，说明这两个概念也是学习分析研究中的热点问题。
（二）聚类结果分析
学习分析研究的聚类分析结果将学习分析研究领域分为10个类别，笔者将这10个类别归为4个主题，对这些主题的相关论文依次进行分析。
1.学习分析的理论研究
笔者根据聚类结果将第1类和第3类关键词归为一个主题，通过对文献进行分析，目前学习分析中与大数据、数据挖掘相关的文献大都是将其作为学习分析的研究背景，且研究文献较多，说明是学习分析的重要研究点，但是学者们较少将大数据作为其他部分研究;而关于学习科学，学习分析作为学习科学的子领域，正受到越来越多研究者的关注与重视[1]，但是相关文献数量较少，说明有关学习科学的研究并不是学习分析领域的重点研究，关注较少，而对于学习设计，学者们通过研究得出，学习分析的结果为学习设计提供依据，学习设计为学习分析提供支撑性理论框架，学习分析支持学习设计的修正，学习分析验证学习设计的研究假设、评估学习设计的有效性[2]。总体来说，关于学习分析的理论研究，主要从理论框架、研究背景等方面进行分析，不同的学者从不同的角度选择不同的理论模型进行研究。
2.学习分析技术实践研究
本主题是由第2类和第5类关键词归类而得，从这两类关键词可以看出，随着对学习分析技术研究的不断深入，学者们开始进行将学习分析与网络课程平台进行融合，例如MOOC、Moodle平台等，对此展开具体的实践研究。通过分析该领域有关自适应学习和人工智能的文献表明，人工智能未来可能会成为自适应学习的主要驱动技术，随着深度学习、机器学习技术的发展，学者更关注应用人工智能开展学习分析，推进个性化学习[3]。
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