潘瑋，李沖沖，陳興智，楊樞

(蚌埠醫(yī)學院 衛(wèi)生管理系，安徽 蚌埠 233030)

0 引言

教育信息化突出數字化、多媒體化和網絡化，是教育現代化的重點和核心內容[1].教育信息化變革了傳統(tǒng)的教學手段，豐富了教育信息資源，大大提高了教學質量.云計算是信息技術在教育領域中的重要應用[2].云計算是分布式計算、網格計算和虛擬化等多種技術融合而成的基于互聯網的超級計算服務模式.在該模式下，用戶以按需付費的方式隨時隨地獲得“云”提供的網絡資源、計算服務和數據存貯，而無需自己購買基礎硬件、操作系統(tǒng)和軟件.自2008年上海師范大學黎加厚教授論述了云計算對教育信息化的影響，并展望了云計算在教育領域的應用前景之后[3]，云計算在教育領域的應用研究方興未艾，取得了大量的研究成果.為了擴展研究思路，進一步深化云計算應用于教育領域的理論與實踐研究，首先需要從整體上對已有研究的研究現狀和發(fā)展脈絡進行全面的總結和梳理.但是對于全面闡述云計算應用于教育領域的研究熱點及系統(tǒng)梳理領域發(fā)展脈絡的研究偏少.本研究基于共詞分析方法對云計算應用于教育領域的相關文獻進行分析，以識別該領域的研究熱點，梳理該領域的發(fā)展脈絡.

1 數據來源和研究方法

1.1 數據來源

研究以CNKI期刊數據庫和學位論文數據庫為數據來源，其中期刊數據庫的論文來源限定為CSSCI.兩數據庫的文獻分類目錄限定為社會科學Ⅱ輯下的教育理論與教育管理、學前教育、初等教育、中等教育、高等教育、職業(yè)教育和成人教育與特殊教育，檢索時間限定為2008年1月1日-2017年8月15日.研究以“云計算”、“云環(huán)境”、“云平臺”、“云服務”、“云技術”和“云模式”為檢索詞進行主題檢索，共獲得文獻561篇，其中期刊文獻311篇，博碩士論文250篇.通過人工篩選將會議通知、編者按、廣告、書評及征求意見稿等非研究類文獻剔除，最終獲得研究樣本文獻544篇.將樣本文獻的題錄信息以EndNote格式從CNKI數據庫中導出，存儲于.txt文件中供進一步分析.

1.2 數據清洗

對樣本數據題錄信息中的關鍵詞進行清洗[4].包括①整合不一致關鍵詞，如將“MOOC”、“慕課”及“MOOCs”等同義詞統(tǒng)一整合為“MOOC”.②補充缺失關鍵詞，即根據文獻內容和關鍵詞的語義關系添加適當的關鍵詞，如一篇文獻的某關鍵詞為“高等教育信息化”，根據文獻內容補充該關鍵詞的兩個上位詞即“高等教育”和“教育信息化”為關鍵詞，這樣做的目的一方面能夠減少共詞網絡中的孤立節(jié)點，提高聚類的準確性；另一方面對關鍵詞進行了規(guī)范，能夠提高研究熱點識別的準確性.

1.3 研究方法和工具

研究以共詞分析法為基礎，通過知識圖譜分析[5]，對云計算在教育應用于教育領域的研究熱點和發(fā)展脈絡進行識別和梳理.共詞分析法的基本思想是：當兩個濃縮科學研究領域的關鍵詞共同出現在同一篇文獻中時，表明兩個關鍵詞之間存在某種內在聯系，且兩個關鍵詞在不同文獻中共同出現的頻次越高，說明其內在聯系越緊密，因此通過分析文獻集中關鍵詞共同出現的情況，能夠確定文獻集所代表研究主題之間的關聯.在共詞分析的基礎上，一方面運用社會網絡分析中的凝聚子群分析，依據關鍵詞之間的共現頻次將各關鍵詞進行歸類，使得相同類別內關鍵詞的關聯程度最高，且不同類別之間關鍵詞的關聯程度最低，通過進一步分析各類別內關鍵詞之間的關系歸納出整個研究領域的研究熱點；另一方面通過描述各類別關鍵詞的時間分布可以梳理出整個研究領域的發(fā)展脈絡.研究使用的研究工具包括文獻題錄信息統(tǒng)計軟SATI 3.2，社會網絡分析軟件Ucinet 6.0和數據分析可視化軟件Citespace Ⅲ.

2 研究結果

2.1 篩選高頻關鍵詞

將數據清洗后的以EndNote格式保存的.txt文件導入SATI 3.2軟件，抽取關鍵詞字段并對其進行詞頻統(tǒng)計，共得到1399個關鍵詞.根據普賴斯計算公式 確定高頻關鍵詞閾值，其中M為高頻關鍵詞閾值，Nmax為樣本數據中文獻的最高被引次數.本研究樣本數據中Nmax=148，代入公式得M=9，因此選擇詞頻≥9次的40個關鍵詞為高頻關鍵詞，研究列出頻次排名前20位的高頻關鍵詞如表1所示.

2.2 構造高頻關鍵詞共現矩陣

關鍵詞共現矩陣是進行關鍵詞社會網絡分析的基礎，運用SATI 3.2軟件構造高頻關鍵詞共現矩陣，以Excel文件保存，部分如表2所示.在關鍵詞共現矩陣中，行與列交叉的數據表示兩關鍵詞的共現次數，矩陣對角線上的值為關鍵詞與自身的共現次數，即高頻關鍵詞的頻次.

2.3 構造高頻關鍵詞社會網絡

為去除高頻關鍵詞與自身之間的聯系，將共現矩陣對角線上的值統(tǒng)一改為“0”后導入Ucinet 6.0軟件，構造高頻關鍵詞社會網絡，如圖1所示.在圖1中，節(jié)點表示高頻關鍵詞，節(jié)點之間的連線表示高頻關鍵詞間的共現關系，節(jié)點的大小與高頻關鍵詞的頻次成正比，連線的粗細與關鍵詞之間的共現次數共成正比.由圖1可知，研究篩選的40個高頻關鍵詞均展現在社會網絡中，沒有孤立節(jié)點，說明每個高頻關鍵詞至少與其余關鍵詞中的一個存在共現關系，可見該研究領域從整體上看聯系較為緊密.社會網絡中各節(jié)點的大小及節(jié)點之間連線的粗細不同，說明各在整個研究領域中各關鍵詞的地位，及各關鍵詞間的親疏關鍵各不相同.

表1 教育領域云計算研究高頻關鍵詞(部分)

表2 教育領域云計算研究高頻關鍵詞共現矩陣(部分)

圖1 教育領域云計算研究高頻關鍵詞社會網絡

2.4 高頻關鍵詞聚類

運用Ucinet 6.0軟件對高頻關鍵詞社會網絡進行凝聚子群分析，對各高頻關鍵詞進行歸類，每一類代表整個研究領域的一個研究熱點.凝聚子群分析采用Factions派系算法，通過計算子群密度矩陣將社會網絡中的各節(jié)點進行聚類，子群關系密度值能夠反應聚類效果：子群內部的關系密度值比子群之間的關系密度值越大，說明聚類效果越好.經過重復調試研究發(fā)現將高頻關鍵詞分為五個子群聚類效果最好.子群密度矩陣如表3所示，聚類結果如表4所示.

表3 子群密度矩陣

表4 高頻關鍵詞聚類

2.5 高頻關鍵詞的時間分布

運用Citespace Ⅲ軟件對高頻關鍵詞的時間分布進行描述，如圖2所示.在圖2中圓點表示高頻關鍵詞，圓點的大小與高頻關鍵詞的頻次成正比，圓點的位置表示高頻關鍵詞第一次出現的年份，圓點之間的連線表示高頻關鍵詞之間的共現關系.由圖2可知教育領域云計算研究高頻關鍵詞最早出現于2008年，多集中于2009年至2012年間，截至2015年所有高頻關鍵詞均已出現.

3 教育領域云計算研究熱點分析

由表4可知教育領域云計算的研究熱點包括以下五個：

3.1 云計算輔助教學的技術支撐與應用

計算機網絡技術的發(fā)展，使傳統(tǒng)教育方式悄然改變，在云計算的基礎上，運用云計算網絡輔助教學平臺構建全新的教學思路，對我國高校現代化事業(yè)的發(fā)展和進步起到了巨大的促進作用[6].云計算輔助學習是指教育機構利用云服務實現個性化教學，具體表現為教師的有效教學和學生的主動學習.云計算技術跨平臺的特點能夠為各類終端提供服務，打破了傳統(tǒng)高校的數字課程資源必須局限于某一特定平臺的限制，使課程資源共享成為可能，從根本上解決了高校優(yōu)質課程資源配置不平衡的問題.尤其對于珍貴的課程資源和教學經驗，真正做到了按需分配，使學習者可以隨時隨地通過網絡訪問平臺上的相關資源，解決了高等教育信息孤島的問題.云服務和信息技術是云計算輔助教學的技術支撐，決定著教學的效率和效果，其中谷歌公司為云計算輔助教學提供了重要的服務平臺.協(xié)作學習和混合式學習是云計算輔助教學的重要應用模式.基于云計算輔助教學的混合式學習及協(xié)作學習均是現代信息技術環(huán)境下教學模式的改革與創(chuàng)新，云計算輔助教學通過平臺即服務(PaaS)為混合式學習的線上學習資源提供存儲服務，為協(xié)作學習提供信息獲取、交流和反饋等功能[7]，而無論是學習資源的存儲還是信息的獲取、交流和反饋實質上都屬于云計算輔助教學的知識管理功能.

圖2 教育領域云計算研究高頻關鍵詞時間分布

3.2 云學習過程中的資源管理

互聯網上的數字資源雖然處于爆炸式的增長中，但其地域分布不平衡，資源與平臺之間兼容性差等特點使行原有的數字教學框架不能滿足當下多元的、需要知識共建及知識共享的需求，云計算最大的作用之一就在對于資源、信息的整合處理，之后再將其進行共享.在云計算的架構下，各個學校、平臺可以根據自身的學科、專業(yè)優(yōu)勢，進行聯合教育資源的開發(fā)，模塊化設計.形成統(tǒng)一、優(yōu)質的精品課程庫、課件庫、教學案例庫、教學音視頻庫等等.對于現有資源，可以通過云計算平臺對資源進行有效整合，形成較大規(guī)模的資源儲存庫，統(tǒng)一為用戶輸出優(yōu)質資源[8].云學習是一種利用云計算服務的以學習者為中心，以協(xié)作為形式，以資源為核心的學習模式.實現學習者的智慧學習和自主學習是云學習的重要目標，云學習架構對多學習場景和多學習風格的支持為實現智慧學習和自主學習提供了技術支持和智能導航[9].在云學習的過程中實現有效的資源管理是決定云學習效率效果的關鍵因素.圍繞云學習過程中資源管理這一主題，對如何開發(fā)新的工具如電子書包實現云學習過程中的資源管理，如何實現大數據時代云學習有效的資源管理，如何使云學習過程中需要的教育資源更好的數字化等問題進行了擴展研究.

3.3 基于云技術的移動學習模式

移動學習是指學習者在非預先設置的位置發(fā)生的學習，或利用移動技術發(fā)生的學習.云技術提供的云服務器存儲服務和資源傳輸功能，降低了移動學習終端的硬件要求并實現了用戶資源的共享，從而解決了制約移動學習發(fā)展的終端設備限制和學習資源稀缺問題，為移動學習提供了一種新的模式.作為高校教育信息化改革與實踐的重要組成部分，基于云技術的移動學習模式憑借自身的諸多優(yōu)勢成為高校課程信息化改革實踐的重要應用領域.而面對著移動互聯時代學生更容易受多元思潮影響導致思想不穩(wěn)定以及“手機控”沖擊課堂教學的重災區(qū)，主動將基于云技術的移動學習模式引入思想政治教育課以代替被動沖擊成為高校思想政治教育提高教學效果、做好輿情監(jiān)管的重要手段[10].

3.4 基于云平臺的網絡學習研究

利用云平臺開展網絡學習一方面能夠運用云計算彈性擴展的特性動態(tài)分配教育資源，一方面可以利用云存儲為網絡學習提供豐富的學習資源[11].因此基于云環(huán)境的網絡學習解決了傳統(tǒng)網絡學習中負載大、成本高和管理難的問題，為網絡學習的發(fā)展提供了新的思路和解決方案.圍繞這一研究主題，對如何借助“互聯網+”深化教育信息化水平，如何利用教育云開展更有效的遠程教育，如何在虛擬化的網絡學習空間中有合理有效的管理和分配教育資源等問題進行了擴展研究.

3.5 基于云服務的智慧教育研究

智慧教育是指信息技術支持下的，為發(fā)展學生智慧能力的教育.依靠云服務智慧教育能夠實現其開放的、泛在的、按需分配的教育理念.智慧教育是繼電化教育和數字化教育之后教育發(fā)展的新階段，其中翻轉課堂是智慧教育的教育理念，MOOC、微課、網絡課程是智慧教育的教學模式，智慧校園是開展智慧教育的物質載體，基于智慧教育理念的教學設計是實現智慧教育的重要手段，這些教育理念、教學模式、教育載體和教育手段的變化是智慧教育的實質與核心，共同構成了智慧教育的結構體系和生態(tài)系統(tǒng)[12].

4 教育領域云計算研究發(fā)展脈絡分析

由圖2可知2008年-2017年十年間，我國教育領域云計算研究的發(fā)展大致可以劃分為以下三個階段：

4.1 理論奠基階段(2009-2010年)

以“教育云”、“云計算輔助教學”、“云學習”和“虛擬化”等高頻關鍵詞為代表，有關云計算應用于教育領域的具體概念及理論相繼出現，在此基礎上對于云計算在“遠程教育”、“移動學習”、“網絡學習”和“協(xié)作學習”中的具體應用模式和問題解決機理進行了理論探索.這一階段的特點是有關教育領域云計算的概念、機理、模式及應用領域的關鍵詞大量涌現，為云計算在教育領域中的具體應用的實踐奠定了理論基礎，并初步確定了應用場景.

4.2 技術應用階段(2011-2012年)

以2011年“云平臺”、“云技術”和“數字化”等高頻關鍵詞的出現為標志，可以認為教育領域云計算研究進入技術應用階段.該階段以云平臺的構建為核心對教育資源包括硬件和軟件進行整合和連接.2012年“智慧校園”和“智慧教育”等高頻關鍵詞的涌現代表了云計算在教育領域中的應用進入了實質性階段.

4.3 情景擴展階段(2013-2015年)

隨著教育領域新理念和新事物的涌現，教育領域云計算的研究與這些新事物和新理論不斷的融合，使教育領域云計算的應用情景不斷的擴展.具有代表性例子包括隨著“大數據”和“互聯網+”理念的興起，2013年和2015年教育領域云計算研究分別開始在大數據和“互聯網+”的環(huán)境探索其相應的應用機理和模式；隨著“微課”、“MOOC”等新事物的出現，2013年和2014年教育領域云計算研究分別開始尋求針對微課和MOOC的切入點進行相關研究，由此可以預見當教育領域再有新理念和新事物涌現后，教育領域云計算的研究仍會與其相結合，使自身的研究情景不斷擴展.