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基于Ucinet的虚拟学习社区可视化分析

时间:2024-11-06 03:35:52

文/贵佳琳李永先

摘要:以CNKI数据库中2003-2015年的载文量为数据来源,通过对文献关键词的词频统计,利用社会网络分析软件ucinet对关键词进行可视化分析,理清了虚拟学习社区的研究现状、趋势以及研究热点主题,分别有非正式学习、网络学习、知识管理、网络学习共同体四个方面。

关键词:虚拟学习社区;可视化分析;综述

引言

虚拟学习社区是指一些具有相同兴趣、共同爱好的人,摆脱了时空的束缚,通过网络通信技术来进行交流、互动等形式,以实现协作学习和研究为目标的学习型组织。虚拟学习社区可以不再局限于学习的环境、学习地点、学习群体和学习的时间,依靠大家的共同的兴趣爱好自愿形成的一种非正式的虚拟学习的场所。虚拟学习社区的出现,打破了传统的正式教学模式,虚拟学习社区的产生是非常符合当今社会的现实需求和社会发展规律的,它解决了单一从课堂、讲座、报告等正式场合所局限的范围,正式场合的学习往往由于时间和资源的有限,而不会满足所有人求知的要求,往往疑惑无法得到详细的解答,或是思维、想法得不到充分的分享和表达。于是,虚拟学习社区便应运而生,是学习者在闲余时间里拓展知识,与兴趣相同者进行沟通、交流的一个最佳选择。尤其是信息爆炸式增长的今天,大量的信息任意分布和传播,造成信息泛滥和信息冗余,阻碍了我们在知识的海洋中及时有效的找到需要的信息。这时,我们需要在组织之间出现一个以信息技术为联接、协调手段的临时性的动态联盟形式的组织,以最快的速度提供高质量、低成本的产品和服务。

目前,许多的专家学者都对虚拟学习社区产生了极大的兴趣,他们从不同的研究角度,采用不同的方法手段对虚拟学习社区进行研究,并取得了丰富的研究成果。但研究内容大多都是定性研究,量化分析比较少见。为了理清当前的发展现状和趋势,本文尝试用词频分析法来对虚拟学习社区的相关研究进行整理和分析,通过关键词来分析该领域的研究现状和发展趋势,深入挖掘虚拟学习社区的研究热点和重点问题,对日后的研究具有十分重要的借鉴意义。

1、数据采集与处理

1.1数据来源

本文选取中国知网(CNKI)的中国学术期刊网络出版总库作为数据来源,时间区域选择为2003-2015年,检索时间为2015年12月13日。之所以选取2003-2015年作为时间区域是因为虚拟学习社区的概念从1997年由Kowch明确提出后,我国的研究学者在2000年才开始进行有关方面的研究,并且在初始阶段没有吸引到大量的研究学者的兴趣,研究也缺乏深度和广度,因此在2000-2003年之间研究的文献数量较少,不具有代表性。其次由于学科发展的速度较快,产生了很多新的概念和研究领域,为了掌握最新的研究进展,所以选择靠近的时间段进行研究,可以更好的把握前沿动态和发展趋势。

1.2数据采集

数据的选取对象为2003—2015年所刊载的所有文献记录,在“输入目标文献内容特征”中选择“主题”检索项,并输入“虚拟学习社区”检索词,于2015年12月13日共检索到1523条记录,在此剔除书评、年鉴、报纸、会议文摘、商业评论等非论文形式的报道后,共得到1289条有效记录。通过统计2003—2015年每年关于虚拟学习社区的载文量,绘制成图,可以发现有关虚拟学习社区的研究文献数量总体呈上升趋势,如图1所示。整体上看,2003年到2011年是知识服务研究的起始阶段,这个时间段的明显特征是还处于探索阶段,发文量较少,但是会稳步递增。2011年到2013年是快速发展阶段,这个时间段内文献量的增长幅度较大,这一数量特征反映了知识服务研究开始获得关注,且研究兴趣日益升温。而在2010年到2015年之间,发文量正处于一个平稳阶段,这说明知识服务研究已经跨越了学科诞生期和学科发展期,正逐渐走向成熟。

图12003-2015年虚拟学习社区相关文献发文量趋势图1.3数据处理

本文采用社会网络分析方法,将下载的关键词信息以文本格式保存到本地。为了保证检索内容的相关性,只选择核心期刊里的文献做研究,剔除书评、年鉴、会议文摘等非论文形式的报道,只选择有关键词的文献作为研究对象,排除一稿多投文献。最后,于2016年1月13日检索共得到1348条有效记录。剔除无效信息后,共有1287条有效记录。借助“bibexcel”软件分析高频关键词,将关键词矩阵导入到社会网络分析软件“ucinet”中,最后应用“ucinet”所附带的图形软件“netdraw”生成关键词可视化图像。

2、数据分析

2.1高频关键词统计分析

经过对关键词的筛选和对高频关键词的统计分析,对获得的关键词按照词频的降序排列,最终选择词频超过15的关键词作为研究对象,其中,将同义但不同表述的词还有相同英文单词区分大小写的词分别进行合并处理后,得到34个高频关键词。如表1所示。

2.2关键词的可视化分析

该研究通过“ucinet”得到虚拟学习社区高频关键词共现网络如图1所示。图1中的圆点代表高频关键词节点,节点越大,位置越靠近中间,代表节点在网络中的中心性越大。节点之间的连线越多,颜色越深,代表其相互作用关系越强。从图2中可以看出,高频关键词网络围绕虚拟学习社区最近的是社会网络分析和网络学习,这两个节点与其他节点的联系最紧密,是该领域的核心关键词。

图2虚拟学习社区高频关键词共现网络从图1可以看出来,学习共同体、社会网络分析、远程教育、知识构建、Web2.0、非正式学习、虚拟社区、知识共享、知识管理、教师专业发展等是近几年关注的热点问题。还有一种情况,有些关键词出现的频率较低,但在近几年来的突现值却很高,这类关键词虽然没有得到广泛的关注,却很有可能成为该领域内新兴的热点词汇,代表了一个领域中可能的发展方向,成为以后重要的研究主题,因此这类词汇也不能忽视,如:移动学习。

2.3研究主题的确定

小团体分析是在社会网络分析的基础上,对网络中关系紧密的子群进行一个更为详细的划分。通过“小团体分析”能够映射出该知识领域内的深层次交互关系,为研究者提供更为精确的研究视角,对整个虚拟学习社区研究有着重要的意义。为了研究主题之间的关系,本文将关键词在图1的基础上,以距离计算的小团体,可以设定一个临界值n作为凝聚子群中的成员之间距离的最大值,经过反复试验n=10时数值出现拐点,确定n=9为临界值,选取9个小团体的时候,所得到的fitness值达到最佳。构建小团体分析的可视化表示,如图3所示。根据图示,整理出九个小团体,如表2所示。

图3高频关键词共现的小团体分析

整理热点小团体如表2所示,通过归纳总结,最终概括出四个热点主题,分别是非正式学习、网络学习、知识管理和网络学习共同体,以下就这四个热点主题分别进行阐述。

3、研究主题分析

3.1非正式学习

从现有文献来看,关于非正式学习的概念没有统一的界定,需要通过比较正式学习来确定。非正式学习的发生地点在正规教学机构之外的非正式场所,学习者因共同的兴趣爱好或目标,通过社会媒体技术自发进行的一种不受时间、地域限制的非教学性质的学习。非正式学习具有以下基本特点:①自发性,学习者根据自己的需要,不受外界环境干涉的情况下,能够根据自己的喜好由学习者自我发起学习,在这里学习者的意愿起到了主导作用;②自控性,不同于正式学习,在网络环境中没有监督和约束,需要学习者自己掌控学习的实践和地点以及学习的内容、形式。③灵活性,Web2.0时代的到来对我们的日常生活产生了巨大的变革,由之前高度集中、线性、单一的传播模式正在向分布式、个体化、以用户为中心的模式发展,由于社会媒体技术的特征,使学习者可以不受时间地点和学习形式的限制,获得更加灵活和自由的学习体验。④社会性,学习者需要在非正式学习的虚拟网络平台中形成自己自的社会网络,学习者通过这种社会网络的互动,在生产、生活的社会活动中获取必要的知识。

3.2网络学习

网络学习为学习者提供了更为自由的开放环境,它是建立在互联网的基础之上跨越时空的界限而形成的一种生态型学习模式。它是由学习者和助学者共同构成的一个交互的、协作的学习团体。每个成员之间通过网络和通信工具,在学习的网络环境中,通过提出问题、参与讨论、发表意见、专家咨询来进行沟通、交流,进而达到学习的目的。网络学习中的成员具有共同的利益、兴趣、爱好,每一位成员的思想观点、信息共享、交流互动都是学习网络中的主要学习内容和宝贵资源。都有参与创建和维护社区的权力和责任,来促进自身的学习和发展。但是由于学习者知识水平、年龄、喜好的差异,网络学习方式的自发和松散,使学习者对话题的展开缺乏深度和持久度。因此,需要网络学习成员自觉承担起创建和维护网络学习可持续发展的责任,培养出一个积极向上、求知探索的学习团体。

3.3知识管理

虚拟学习社区的实质就是显性知识和隐性知识的相互转化的过程,通过显性知识和隐性知识的流动、转化来扩大学习者的知识,达到学习的目的。因此,知识管理是虚拟学习社区中的重要环节,它直接决定了虚拟学习社区的质量和效果。知识的传递是通过四种转化方式来实现的,其中存在于人们脑海中尚未得到开发的隐性知识占了很大一部分,因此,研究隐性知识的转化是非常有意义的,而虚拟学习社区最大的优势就是有利于隐性知识的转化。由于虚拟学习社区是一种非正式学习,不同于正式的教学场所,学习者可以在这里不受时间、地域的限制,没有规章制度的约束,可以畅所欲言。对感兴趣的话题可以积极参与、各抒己见。在这种宽松的学习氛围中,知识的来源渠道是多元化的。学习者利用各自的知识储备和经验积累,通过资源共享、经验分享,在参与讨论的交流、沟通中,既成为知识的传授者,又成为知识的受益者。通过这种协作式的学习使存在于个人的思想、经验等隐性知识很容易在社区中转化,产生新的知识并形成集体智慧。

3.4网络学习共同体

网络学习共同体强调的是所处网络学习中的学习成员及其成员间的复杂网络关系。一个有效的非正式网络学习共同体是由相同的兴趣爱好、目标和利益的成员构成的,他们虽然有不同的知识构成、价值观念和研究领域,但是不同的专业知识正蕴含在社会网络中,通过网络学习共同体中成员之间的互动可以有效的为学习者搭建一条有效的知识通道,这种积极的学习氛围和行动被建构起来,知识就很容易在网络学习环境中被挖掘出来,更容易在不同的专业交叉中找到创新点,从而实现知识的传播与增值。网络学习共同体最大的特点就是作为一个整体,它可以充分发挥成员间的彼此协作能力,强调学习者个体之间交互作用同个体独自活动相比的优越性。通过协作化理论有助于了解网络学习共同体中人际互动和知识流动的特点,在网络空间内可以按照人们的意愿,自发地形成大大小小、凝聚性强、协作性高、互动性好的虚拟学习网络,从而改变人们现实交往方式和互动关系。

4、结语

本文首先运用词频分析法,对2003~2015年收录的虚拟学习社区文献中的关键词进行了统计,确定了高频关键词。运用社会网络分析的方法和可视化技术,发现了四个目前研究的热点问题:非正式学习、网络学习、知识管理、网络学习共同体,并就以上四个热点问题分别展开论述。但是本文由于研究手段和方法的局限,没有抓住一些词频较低却同等重要的新兴词汇,这些词汇无法通过词频分析来反映出来,而失去了对研究内容最新动态的把握,是本文研究的不足之处。因此,关于虚拟学习社区中一些比较复杂的关系还需要更深层次的探究,有待日后的研究学者进行进一步的完善。

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作者简介:贵佳琳,辽宁师范大学管理学院研究生,研究方向:情报学理论与方法;李永先,辽宁师范大学管理学院教授,研究方向:情报学理论与方法。
   

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