基于CiteSpace的“大概念教学”研究知识图谱分析

2022-07-05 22:04陈展图李诗涵肖伟丽侯刘起
地理教育 2022年7期
关键词:可视化

陈展图 李诗涵 肖伟丽 侯刘起

摘 要:聚焦大概念教学可以有效整合知识内容,提升学生建构知识的能力,是落实核心素养的有效途径,因此,大概念教学越来越受到学者的关注与重视。本文以中国知网(CNKI)收录的619篇与大概念教学相关的文献为数据样本,借助可视化CiteSpace软件,对样本文献进行词频分析、共现分析、聚类分析、突现词分析等,绘制出作者合作、机构合作、关键词共现、关键词聚类等图谱进行分析。研究结果表明:(1)大概念教学领域的发文量呈现逐年增长的趋势,可划分为缓慢发展期(2012—2016年)、快速发展期(2017—2019年)及迅速发展期(2020—2021年)。(2)当前研究主体之间的合作关系不够紧密,作者合作之间呈现“大分散、小聚集”的特点,且研究机构之间缺少合作。(3)大概念教學中较热点的关键词有“大概念”“核心素养”“概念教学”“单元教学”等,通过对当前研究进行归纳分类,可分为基本理念研究、单元教学设计研究及学科教学策略研究三大类。(4)研究前沿可分为“持续型”前沿与最新前沿,“持续型”前沿有“聚类思想”“归纳思维”,最新前沿为“概念教学”。

关键词:科学知识图谱;可视化;CiteSpace;大概念教学

中图分类号:G633.55        文献标识码:A        文章编号:1005-5207(2022)07-0051-06

以学科知识为导向的教学模式常常会忽略学科的整体育人价值,较多关注零散的知识和技能,忽略对学科知识的整合与综合运用,不利于核心素养有效落实。在当前素养为本、能力为重,深化教学改革的背景下,大概念教学为培养学生核心素养提供了新理念和新方法。因此,大概念教学日益受到教育界的广泛关注,围绕大概念教学的理论探讨与实践探索已成为当前教育界研究的热门问题[1-2],也亟需对大概念教学研究现状和研究趋势进行总结与展望。然而,对大概念和大概念教学进行综述的文献或进行学术史梳理的文献较少,一是祝钱从近二十年的61篇核心论文中梳理大概念教学的发展历程、内涵与外延及其在教学实践中的发展脉络,进而从学校、教师、学生三个层面提出反思与建议[3];二是王瑞从研究内容上梳理大概念教学的研究现状,提出加强教学实践、设计教学评价的展望[4]。但二者皆以阅读和归纳的方式进行分析,缺乏应用现代科学计量学系统梳理大概念教学研究现状及概况。为此,本文以中国知网(CNKI)2012—2021年收录的619篇大概念教学文献为研究对象,采用科学知识图谱和文献计量法,利用CiteSpace软件对样本文献进行可视化分析,通过CiteSpace软件绘制出作者合作网络、机构合作网络、关键词共现、关键词聚类等知识图谱,形象直观地展示大概念教学的研究主体合作关系、热点及前沿,以期明晰国内大概念教学的发展历程,为该领域的理论研究及实践探索提供有益参考。

一、大概念教学的内涵与功能

大概念的“大”指的是“核心”而非“庞大”“基础”,包含学科大概念与跨学科大概念。“概念”不仅是指概念,还可以是观念及论题,具有一定的生活价值,可迁移到具体的生活情境[2]。大概念是对具体概念、概念与概念之间关系的抽象概括,能够有效地联结分散的知识,统摄性地解释知识关系与知识特征以帮助学生实现知识结构水平的改造。大概念的最终目标指向学生的核心素养发展,具有中心性、思维性、可迁移性和持久性的特征,即大概念位于学科的中心地位,是学科学习的核心内容,作为“具体—抽象—具体”高通路迁移的协同思维结果更不易被人遗忘,对人的发展起到持久性作用。为了解决学科知识繁杂,教师难以把握教学重点,学生对知识内容缺乏深刻理解等问题,国外学者提出课程与教学的设计要以大概念为中心的主张,把要求学生掌握的概念和技能与某种大概念联系起来,并采用适宜的表达方式来展示[5]。大概念教学是聚焦大概念建构教学单元进而组织教学的一种方式,有利于学习者获得解决真实问题的能力,提升批判思维及创新思维能力,形成有效决策力,提高元认知水平与促进学科融合。[6-7]

二、研究数据来源与研究方法

1.数据来源

中国知网(CNKI)相较于其他数据库,其覆盖面较全,文献数量较多。因此本文选取中国知网(CNKI)作为研究文献的来源,通过主题词检索方式,以“大概念教学”为主题在中国知网(CNKI)共检索到相关文献619篇,其中包含学位论文90篇,期刊论文524篇,会议论文5篇,时间分布于2012—2021年,收集数据的时间为2021年11月15日。

2.研究方法

CiteSpace是一款专门针对文献数据及专利进行可视化分析的软件,主要功能有(作者、机构、国家、术语、关键词)共现分析、(引文、作者、期刊)共被引分析、文献耦合分析及突现词或突现文献探测分析,通过聚类、时间序列与时区视图,形象直观地展示某一学科领域的发展趋势、研究进展、热点及前沿,是当前应用最广泛的科学知识图谱绘制工具之一。[8]本文通过统计大概念教学领域年发文量、年关键词词频,辨析大概念教学研究发展趋势;通过作者合作网络、机构合作网络图谱分析,明确国内合作概况;通过关键词共现分析、关键词共现聚类分析,确定研究热点;通过突现词分析,辨析研究前沿。运用CiteSpace软件对文献进行分析之前要先完成数据转换,数据转换步骤如下:在中国知网(CNKI)上检索目标文献并以Refworks格式导出,打开CiteSpace软件,点击“data”下的“Import/Export”,选择相应的文件夹路径后点击“CNKI Format Conversion (2.0)”即可转换成CiteSpace软件可识别的数据格式。时间跨度设置为2012—2021年,时间间隔为1年,可视化方式选择查看静态集群(Cluster View-Static)与显示合并后的网络(Show Merged Network),其他设置保持默认。基于以上基本设置,进一步操作输出相应的知识图谱。

三、大概念教学文献计量及其可视化分析

1.时间分布统计

对2012—2021年国内大概念教学文献进行时间分布分析(图1)。从图1可以看出,发文量逐年增长,大概念教学已进入蓬勃发展阶段。其中,2012—2016年为缓慢发展期,每年的发文量不超过5篇;2017—2019年为快速发展期,发文量从2017年的13篇增长到2019年的96篇;2020—2021年为迅速发展期,2021年的发文量已达到了285篇,占近十年大概念教学研究文献的46%。从图2对每年关键词词频(以关键词首次出现的年份作为统计依据)的统计结果可以看出,从2016年开始年关键词词频呈现逐步递增的发展趋势,表明大概念教学的热度与关注度持续增高。整体上来看,国内学者对大概念教学的研究尚处于初步探索阶段,但学者对大概念教学领域的关注度逐年递增,预测相关研究成果会持续增多。

2.国内合作概况辨析

CiteSpace软件的作者共现分析与机构共现分析功能可识别一个研究领域的核心主体与主体间的合作情况,因此,本文运用CiteSpace软件绘制出作者合作网络图谱与机构合作网络图谱以辨析大概念教学领域的核心作者、核心机构及主体间的合作关系。

(1)作者合作网络图谱分析

网络节点选择为作者(Author),输出得到节点数为162,连线数为32的作者合作网络图谱。图中的一个节点代表一个作者,发文量多少用节点大小表示,节点越大代表该作者发表相关文章数量越多。连线表示作者之间的合作关系,连线的粗细表示合作关系的强度,如图3上方所示,不同的年份有相应的颜色表示。从作者合作网络图谱来看,网络密度为0.002 7,表明作者较为分散,作者之间的合作较少。在大概念教学领域中,还存在一些学术团体,如以刘徽为核心的研究团队。此外,对发文量5篇以上的作者的发文量与半衰期进行统计,结果如表1所示。从发文量上看,华南师范大学的刘晓凡、钟柏昌与浙江大学的刘徽参与发表的相关文章数量相对较多。从作者的半衰期来看,刘晓凡的影响期限较长,为5.5年,钟柏昌的影响期限为3.5年,刘徽的影响期限为1.5年,其余作者的影响期限都较短。周玉芝的半衰期最长,其影响期限为6.5年。该作者于2012年发表了篇名为《从表层学习到深层学习——以初中化学的分子概念教学为例》的文章,目前共被引11次,引证文献的时间跨度从2013—2020年,因此该作者的影响期限较长。

(2)机构合作网络图谱分析

网络节点选择机构(Institution),输出机构合作网络图谱。该图谱共有节点136个,表明共有136个机构对大概念教学领域做过相关研究。连线数量为0,表示在该领域中还没有出现机构之间的合作。发表文章数量最多的机构是北京教育学院,共15篇(第一作者)。从该机构发表的文章来看,主要集中在对单元教学的理论研究及高中具体学科的单元教学设计探讨,涉及的学科有语文、化学、生物及地理。

3.研究热点辨析

关键词是对文章研究主题的高度概括与浓缩,关键词共現分析与关键词聚类分析可以直接地展现某一学科领域的研究热点[9-10]。因此,本文运用CiteSpace软件的关键词共现分析与聚类分析功能辨析大概念教学领域的研究热点。

(1)关键词共现图谱分析

网络节点选择关键词(Keyword),为简化网络,选择网络裁剪方式为最小生成树算法(Minimum Spanning Tree)与修剪切片网络(Pruning sliced networks),输出节点数为284,连线数为339的关键词共现图谱(图4)。节点数量表示关键词的数量,节点越大表示关键词出现的频次越高,节点出现紫色外圈表明该节点的中介中心性不小于0.1。两个关键词同时出现在一篇文章中,两个关键词之间就会有连线,连线的颜色不同表示关键词之间共现的年份不同,关键词之间的连线越粗代表关键词共现的频次越高,图中仅显示了频次大于及等于20的节点标签。表2统计了频次大于及等于20的关键词频次、中介中心性与首次出现年份。从表中可以看出,除“核心素养”“概念教学”较为特殊以外,中介中心性的高低与关键词词频的高低相关,频次越高其中介中心性越高。中介中心性是衡量节点重要程度的指标,是网络中经过某点并连接这两点的最短路径占这两点之间最短路径总数之比,大于0.1可视为关键节点[11]。中介中心性越大表示该关键词起到的“桥梁”作用越大,在网络中的重要性和关键性也越大。

综合图表可以得知,在大概念教学领域的缓慢发展期(2012—2016年)共现频次较高的关键词有“大概念”。“大概念”的共现频次与中介中心性最大,在图谱中的节点较大且带有紫色外圈,因此,可以说“大概念”是大概念教学研究领域的核心节点。“大概念”作为大概念教学领域的基础理论,在各个年份都有共现网络,且从“大概念”发文趋势来看(图5),“大概念”的发文量呈现逐年递增的趋势,预计“大概念”还会持续成为该领域的研究热点之一。在快速发展期(2017—2019年)共现频次较高的关键词有“核心素养”“概念教学”“单元教学”。自新版高中课程标准颁布以来,学者们开始以大概念教学为视角探索有效落实核心素养的教学策略,并围绕大概念进行课程与教学设计,特别是单元教学设计。迅速发展期(2020—2021年)共现频次较高的关键词有“高中地理”“小学数学”“统编教材”等,但共现频次均在10以下。

(2)关键词聚类图谱分析

在关键词共现图谱的基础上,聚类方法选择自动聚类,聚类标签选择K(Keyword,从关键词中提取),聚类名称选择LLR(Log-Likelihood Ratio,对数似然算法,选出一个聚类中特有的词),界面生成关键词聚类图谱(图6)。不同的聚类用不同颜色的色块予以表示。评判聚类图谱网络结构与清晰度的重要指标是Q值(模块值)和S值(平均轮廓值),Q值的区间为[0,1),Q>0.3表示聚类效果显著,当S>0.5,一般认为聚类是合理的,当S值在0.7时,认为聚类是高效率且较为可信的[12]。本文所生成的聚类图谱Q值为0.702 3,S值为0.943 1,说明聚类结构较好,具有良好的可信度,筛选前11个聚类,聚类序号为0~10,序号越小的聚类中包含的关键词数量越多。对这些聚类可以进一步划分归纳为基本理念研究、单元教学设计研究及学科教学策略研究三大类。

[图6 大概念教学领域关键词聚类图谱]<E:\钟兴贵\220630-\地理教育2022第7期\陈展图-6.tif>[#1 概念教学][#6 学科本质][#2 单元教学][#7 教学策略][#0 大概念][#8 单元设计][#5 教学设计][#3 高中生物] [#9 深度学习][#10 核心素养][#4 高中物理]

基础理念研究:#0大概念、#1概念教学与#9深度学习这三个聚类可以划分到基础理念研究大类中。该大类可提取的关键词有“大概念”“概念教学”“价值”“归纳思维”等。该大类是大概念教学领域的基础性研究,为大概念教学的开展奠定理论基础。如王喜斌阐述了学科大概念的具体内涵、实践意义与获取途径,为学科大概念的提取提供了路径参考[7]。还有学者在深度学习的理念指导下,研究具体学科的大概念教学策略[13-15]。

单元教学设计研究:#2单元教学、#5教学设计、#8单元设计与#10核心素养四个聚类可划分到单元教学设计研究大类中。该大类提取的关键词主要有“教学实践”“策略”“教学建议”“阅读教学”“单元整合”“课程标准”等。可以发现这四个聚类主要关注以大概念为视角的教学实践,注重以课程单元为单位进行教学设计,单元可以是连续的也可以是不连续的。大概念统摄下的单元教学是站在知识系统性的角度优化学科知识结构,有序地开展教学活动,包含完整的单元目标、内容、活动与评价[16]。

学科教学策略研究:#3高中生物、#4高中物理、#6学科本质与#7教学策略四个聚类可以划分到学科教学策略研究大类中。该大类提取的关键词有“生命观念”“核心概念”“物理教学”“历史情境”“重要概念”“教学模式”等。学者们把目光聚焦到高中具体学科的教学策略研究中,如王景花从教学设计、探究学习、概念模型、思维导图四个方面阐述了基于生物学学科大概念的教学策略[17]。在该大类的研究中,学者们探寻学科知识本质,将学科具体知识与学科大概念对接,探讨学科单元教学的具体路径、方法与案例展示。

4.研究前沿辨析

突现词是指在某段时间内,使用频次较高或出现次数较多的关键词,依靠词频变动的趋势可以判断某学科领域的研究前沿[18]。因此,本文使用突现词分析来辨析大概念教学领域的研究前沿,输出结果如图7所示。在关键词共现图谱的控制面板找到突发性节点(Burstness),突变系数检测设置保持默认,点击视图查看(View),输出得到三个突现词,分别为“聚类思想”“归纳思维”和“概念教学”。“聚类思想”与“归纳思维”的突现值分别为3.54、3.39,突现年份皆开始于2012年,终止年份为2017年。“概念教学”的突现值为3.68,突现年份为2019—2021年。从突现词分析可以将研究前沿归纳为“持续型”前沿与最新前沿。“持续型”前沿是指出现时间较早,年份跨度大并持续至今的研究主题[19]。从图7可以看出,大概念教学领域的“持续型”前沿为“聚类思想”和“归纳思维”,这两个研究主題的时间跨度大,且至今仍有该研究主题的文章发表。在最新的相关研究中,有学者认为学生的创新能力培养要以大概念、深度学习、聚类思想和归纳思维为理论指导,并以大概念为视角设计问题范例[20]。此外,由之前的统计可知,“概念教学”于2018年首次与其他关键词共同出现,近几年与“概念教学”相关的文章数量迅速增多,成为当前领域的前沿热点。

四、结论与讨论

本文应用CiteSpace软件对国内大概念教学领域的619篇文献进行可视化分析,以辨析当前该领域文献发表的时间分布、研究主体的合作概况、研究热点及研究前沿,得出以下结论。

一是从发文量来看,2012—2016年每年的发文量不超过5篇,为缓慢发展期;2017—2019年,发文量增长较快,为快速发展期;2020—2021年,发文量呈现爆发式增长,为迅速发展期。且每年新增关键词数量也持续增多,说明大概念教学受到学者的广泛关注,未来发文量有持续增长的趋势。

二是从作者合作关系来看,呈现出“大分散,小聚集”的特点,作者较为分散,合作关系不够密切,且在当前的学术团体中,仅有核心作者的贡献较大,尚未形成紧密稳定的学术团体。从机构合作关系来看,机构之间尚缺乏合作关系,机构之间的学术认同及合作意识有待加强。期待学者与机构在后续的研究中,加强学术交流与合作,通过激烈的思想碰撞推动大概念教学研究的接续发展。

三是从关键词共现图谱来看,“大概念”“核心素养”“概念教学”“单元教学”是学者较为关注和重视的研究方向。从高频关键词的时序变化可以发现研究主题的演化,经历了从对大概念基础理论的研究到围绕大概念进行课程与教学设计的过程。当前大概念教学领域的研究可以归纳为基本理念研究、单元教学设计研究及学科教学策略研究。三大类研究相互交叉,紧密相连,基本理念的研究为课程与教学设计提供理念支撑,以最终落实核心素养为目标。对于单一学科的大概念教学策略与教学设计的研究较多,在后续的研究中,应深化跨学科、跨单元的概念教学研究。

四是从对突现词的分析来看,“聚类思想”“归纳思维”为大概念教学领域的“持续型”前沿,“概念教学”既作为研究热点,又作为最新前沿,其研究成果较为丰富,主要集中于学科概念教学的策略研究与学科单元教学设计。

大概念教学在素养导向的教学改革中发挥着重要的作用,是落实核心素养的有效途径。本文通过对国内大概念教学领域文献的可视化分析,清晰地展示了该领域的发展历程、研究主体的合作情况、研究及前沿热点。当然,本研究亦存在不足。首先,本文选取的中国知网(CNKI)数据库的覆盖范围有限且数据来源以已发表的论文为主(不包括已出版的著作、研究报告等),因此,分析的数据样本覆盖范围不够广可能导致统计分析不够全面;其次,不同研究者对CiteSpace软件使用操作不同会对结果产生一定影响,例如时间切片的选择、阈值的设置、网络裁剪方式的选择以及数据的筛选等设置;最后,由于研究者的能力水平有限,对统计结果的分析可能不够全面与深入。在未来的研究中,作者会持续关注大概念教学,扩大研究数据样本,积极推进大概念教学的研究发展。

参考文献:

[1] 宗德柱.大概念教学的意义、困境与实现路径[J].当代教育科学,2019(5):25-28,57.

[2] 刘徽.“大概念”视角下的单元整体教学构型——兼论素养导向的课堂变革[J].教育研究,2020,41(6):64-77.

[3] 祝钱.国内“大概念”教学的历程检视和实践展望——基于2000—2020年间61篇核心论文的研究[J].上海教育科研,2021(6):18-23.

[4] 王瑞.国内大概念教学研究现状与展望[J].基础教育研究,2021(3):7-9.

[5] 普莱斯顿D.费德恩,罗伯特M.沃格尔.教学方法——应用认知科学,促进学习[M].王锦,曹军,徐彬,译.上海:华东师范大学出版社,2006.

[6] 程勇.学科大概念:单元教学推进的有效突破口[J].思想政治课教学,2020(10):27-30.

[7] 喜斌.学科“大概念”的内涵、意义及获取途径[J].教学与管理,2018(24):86-88.

[8] Chen Chaomei. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2005, 57(3): 359-377.

[9] 閆守轩,朱宁波,曾佑来.十二年来我国课程研究的热点主题及其演进——基于2001—2012年CSSCI数据库关键词共现知识图谱的可视化分析[J].全球教育展望,2014,43(3):64-72.

[10] 段春雨,蔡建东.国际泛在学习领域知识图谱研究[J].现代远程教育研究,2016(1):85-95.

[11] 李杰,陈超美.CiteSpace:科技文本挖掘及可视化[M].北京:首都经济贸易大学出版社,2016.

[12] 陈悦,陈超美,刘则渊,等.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究,2015,33(2):242-253.

[13] 张术雪.基于深度学习的高中生物学概念教学策略[J].中学生物教学,2020(28):14-16.

[14] 李宏彬.深度学习下的高中物理大概念教学方法探寻[J].考试周刊,2021(38):135-136.

[15] 杨巍.深度学习视角下高中历史大概念单元教学研究[J].中学历史教学参考(上半月),2021(5):27-30.

[16] 李春艳.中学地理“大概念”下的单元教学设计[J].课程·教材·教法,2020,40(9):96-101.

[17] 王景花.基于生物学学科“大概念”的教学策略[J].生物学教学,2019,44(5):19-21.

[18] 王娟,陈世超,王林丽,等.基于CiteSpace的教育大数据研究热点与趋势分析[J].现代教育技术,2016,26(2):5-13.

[19] 韩笑.改革开放四十年我国合作学习研究的进展及趋势——基于CiteSpace工具的文献计量学分析[J].当代教育科学,2018(4):76-83.

[20] 钟柏昌,刘晓凡.创新能力培养的学理机制与4C教学模式建构[J].现代远程教育研究,2021,33(4):20-32.

猜你喜欢
可视化
数据可视化在互联网产品中的设计与应用
我国健美操相关文献研究的Citespace软件可视化分析
数据可视化设计在美妆类APP中的应用
地理可视化作业设计研究
基于文献可视化的国内港口建设研究综述
画图:数学思维可视化的有效工具
思维可视化
基于GeoGebra的高中物理可视化教学研究
复变函数级数展开的可视化实验教学
复变函数级数展开的可视化实验教学