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网络学习类论文范文,与非正式网络学习共同体国内热点与趋势相关论文目录怎么自动生成
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【摘 要】
本研究采用书目共现和科学知识图谱可视化分析技术,以CNKI的CAJD数据库核心期刊、优秀硕士学位论文和博士学位论文数据库为文献源,对近十年国内非正式网络学习共同体的研究情况进行分析.通过分析得知,该领域已经具有专业的研究学者群,但缺乏深度交流与合作；研究对象丰富,在社会网络分析方面主题突出；具有技术与理论模型构建类、知识共享类、社会网络分析类和具体实践应用类四个研究前沿方向,且实践应用方向趋势最明显.
【关 键 词】网络学习共同体；非正式；热点；趋势；可视化分析
【中图分类号】G420【文献标识码】A【文章编号】1009—458x（2013）03—0027—06
随着技术的发展与现代生活节奏的加快,非正式学习的必要性与重要性愈来愈明显.各类非正式网络学习共同体也展现出可以满足不同群体学习需求的独特优势.本研究通过挖掘文献资料中的非正式网络学习共同体,采用文献统计与内容分析法,借助科学知识图谱可视化分析技术；系统梳理和分析近十年国内已有的研究,以期对非正式网络学习共同体的现状、热点、前沿方向及其发展趋势有个总体了解.
一、研究设计
1.研究样本的选择和收集
有关非正式网络学习共同体的研究,分数在教育学、情报学、图书馆学、互联网等多个领域,因此,本研究使用中国知网的中国优秀硕士、博士学位论文和学术期刊网络出版总库（CAJD）全文数据库,以确保样本数据的全面性.
由于Community的中文译法不同,与网络学习共同体类似的还有虚拟学习社区、虚拟社区、在线学习社区等.为了更全面地把握该领域的研究现状,本研究对学术期刊进行文献检索时使用的控制条件是：来源类别（核心期刊）；内容检索条件为：主题（学习共同体）并且
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2.研究样本的处理
首先,对收集的样本论文通过摘 要结合全文进行内容分析.内容分析的标准是：第一,研究对象是学习共同体；第二,学习共同体是网络的、在线的；第三,属于非正式学习范畴,是自主自愿参与的非教学性质的学习.同时满足这三个条件的独立论文,作为一个分析单元；只要有一个条件不满足,则不作为研究对象.然后,对符合要求的论文,通过中国知网进行文献信息的自定义存盘,保存相关题录信息.最后,使用书目共现分析系统Bib软件对书目文献信息快速扫描、准确提取并归类存储、统计计算和矩阵分析[1]；使用CiteSpace软件可视化分析本研究领域的知识基础、热点研究与前沿趋势[2][3][4],使用UCINET软件[5][6]对关系数据进行可视网络化分析；必要时采用人工统计的方法对文献数据信息进行处理与评判.
二、研究数据分析
1.研究成果产出分布
经过文献检索与内容分析,得到相关期刊文献40篇,优秀硕士学位论文27篇.使用Bib软件对筛选出的文献题录信息按年代进行统计,将结果导出为Excel格式,通过Excel软件分析得到期刊论文与硕士学位论文数量如图1所示.从中可以看出,从2005年起国内学者开始关注非正式网络学习共同体,每年的期刊论文与硕士学位论文数量整体上呈上升趋势（除2012年外,2012年仅能检索到4月份）.据此可以判断,国内学者对非正式学习的关注与研究是从2005年开始的[7].而国内对学习的建构主义、信息技术和知识社会学等学习科学领域与学习共同体相关理论的关注,引发了对非正式网络学习共同体的研究.
2.载文期刊、研究机构与研究者分布
（1）载文期刊分布
用Bib软件对发表在国内核心期刊的相关论文进行载文期刊分布统计,结果见表1.其中载文数量大于等于5次的期刊是《中国电化教育》、《电化教育研究》和《情报杂志》,占相关文献的50%.从载文期刊来看该主题的研究目前主要集中在教育学和情报学两个领域.
（2）研究机构分布
为了对文献的研究机构有明确的认识,使用Bib软件对期刊论文的研究单位和硕士论文的学位授予单位进行了统计,得到72个期刊文献研究机构和21个硕士论文研究机构.对出现频次不小于2次的研究机构进行再统计,结果如表2所示.通过比较可以看出,核心期刊论文不小于2篇的研究机构占35.19%,硕士论文研究机构占37.04%.从期刊论文数量来看,有突出贡献的是南京和上海地区的一些高校.从硕士论文数量来看,该领域研究的重镇是曲阜师范大学和华东师范大学.仔细对比可以发现,硕士论文研究机构中除了华东师范大学有核心期刊论文外,其他研究机构均没有发表相关的核心期刊文献,表明相关研究并没有得到业内同行的广泛认可,却指导发表了优秀硕士论文,这个问题值得我们深思.
使用Bib软件进一步分析核心期刊文献主要研究机构合作的情况,选择“矩阵”,以“单位”为关键字段,选取4≥频次阈值≥2的8个研究机构（频次累计百分比为35.19%）,生成研究机构共现矩阵,导出矩阵至Txt.将Txt文件转换成Excel类型,输入UCINET软件,转换成##h类型的数据集,进行可视化分析.优化生成的网络图布局如图2所示.可以看出相关研究机构针对该主题进行的合作相当少.核心期刊文献不小于2篇的研究机构中,合作的仅有南京大学信息管理系和南京财经大学信息工程学院、华东师范大学教育信息技术系和上海师范大学青年学院,原因可能是一方面该领域的研究时间比较短,另一方面相关研究机构没有进行长时间更深入地研究.（3）研究者分布
使用Bib软件以“作者”为关键字段进行提取、统计,得到期刊论文研究者73位,指导优秀硕士论文的导师有30位.经过统计发现,有3篇硕士论文有两位导师,说明没有一位导师指导过两位或多位研究该领域的硕士,表明在该领域导师们没有指导其他硕士进行更深入细致的研究.对出现频次不小于2次的研究者进行再统计,结果如表3所示.从中可知,有2次以上成果的研究者占有核心成果的整个研究群体的22.89%（在核心期刊中发表的该领域的论文即视为核心成果）.为了进一步了解这些研究者的合作情况,采用与分析研究机构之间合作同样的方法,研究者选取频次大于等于2次的,累计的频次达22.89%,结果见图3所示.从中可知,研究者间的合作也很松散.结合研究机构分析,得到有合作的研究者大都属于同一研究机构,如杨丽娜和孟昭宽的单位都是天津外国语大学教育技术与信息学院,张玥和朱庆华的单位都是南京大学信息管理系等,跨校的研究合作很少,这也从侧面反映出该领域的学者交流比较少.
三、研究热点与前沿分析
CiteSpace是国际著名信息可视化专家美国费城Drexel大学信息科学与技术学院的陈超美博士设计的,其主要数据来源是webofscience,受处理中文文本的限制和CNKI采集数据类型的影响,仅可对CNKI数据的专业术语和关 键 词进行有效处理与分析.可以通过刘盛博编制的CNKI（RefWork）格式转换程序（现已内嵌在citespace软件中）,将收集的CNKI题录信息数据转换为citespace可处理的ISIExportFormat格式,然后才能进行相关分析.
1.研究的热点
对某一研究领域的热点可以从高度概括与凝练文章研究的高频关 键 词的统计与分析来进行挖掘[8].本文使用CiteSpace3.1R3（64bit）,YearsPerSlice（时间分区）为1年,NodeTypes（节点）选择Keyword（关 键 词）,100Topperslice的阀值,对期刊文献信息进行可视化分析,得到研究热点的知识图谱,其中节点95个,连线215条,结果见表4和图4.表4列举了关 键 词中心度不小于0.01的热点关 键 词.
从表4可知,该领域的热点研究按频次从高到低依次为虚拟社区、知识共享、社会网络分析、虚拟学习社区、影响因素、学习共同体、网络学习共同体、非正式学习、学术虚拟社区、计划行为理论、分析
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