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國內(nèi)外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)研究領(lǐng)域知識圖譜
本文由《數(shù)字教育》授權(quán)發(fā)布
作者:孫夢洋 乜勇
摘要

隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,教育領(lǐng)域開始引入相關(guān)技術(shù)來豐富教學(xué)。本文從學(xué)習(xí)動機的角度出發(fā),將CNKI中國知網(wǎng)、Web of Science數(shù)據(jù)庫作為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源,使用SPSS、CiteSpace等文獻(xiàn)計量分析軟件,對國內(nèi)外對學(xué)習(xí)動機與技術(shù)相關(guān)研究的關(guān)注領(lǐng)域進行科學(xué)計量及分析。

關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)動機;技術(shù);SPSS;CiteSpace;文獻(xiàn)分析


引言

自20世紀(jì)末以來,計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展,逐漸滲透到各行各業(yè)。教育領(lǐng)域開始引入虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、信息技術(shù)、人工智能、云計算等各項新興技術(shù),豐富教學(xué)形式。合理使用這些技術(shù)能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機,提高教學(xué)效果。

文章的關(guān)鍵詞是整篇文章的核心,是對表述論文的中心內(nèi)容有實質(zhì)意義的語匯,通常代表著該篇文章的主要內(nèi)容以及創(chuàng)新之處。因此,本文主要分析國內(nèi)外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞。本文利用Bicomb 2.0、Ucinet 6.0及SPSS 22.0軟件,采取共詞聚類、詞頻分析、多維尺度分析及社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法,對國內(nèi)學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的研究熱點進行了分析;利用CiteSpace軟件,使用關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、聚類分析、突現(xiàn)詞分析等方法,對國外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的研究熱點進行了分析。

1

國內(nèi)學(xué)習(xí)動機與技術(shù)研究領(lǐng)域


國內(nèi)外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)研究領(lǐng)域知識圖譜

(一)數(shù)據(jù)收集

選擇CNKI中國知網(wǎng)作為國內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的文獻(xiàn)來源。在中國知網(wǎng)的全部期刊中,將文獻(xiàn)分類目錄限定為“社會科學(xué)Ⅰ輯”“社會科學(xué)Ⅱ輯”和“信息科技”,以“學(xué)習(xí)動機”為關(guān)鍵詞,以“技術(shù)”為主題進行檢索,并限定范圍為中文文獻(xiàn)。共檢索出

247篇中文文獻(xiàn),過濾掉研究報告等無關(guān)文獻(xiàn),共篩選出241篇文獻(xiàn)。將這241篇文獻(xiàn)以Note?rst格式導(dǎo)出,作為下一步分析的數(shù)據(jù)來源。

(二)數(shù)據(jù)分析與可視化

1.數(shù)據(jù)分析流程

使用Bicomb 2.0書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)提取高頻關(guān)鍵詞,并得到相應(yīng)的詞篇矩陣及共現(xiàn)矩陣。將詞篇矩陣導(dǎo)入SPSS 22.0軟件,生成相似性矩陣,對其進行系統(tǒng)聚類,得到聚類樹狀圖并分析;將相似性矩陣轉(zhuǎn)化為相異矩陣,對相異矩陣進行多維標(biāo)度(ALSCAL)分析。將共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Ucinet 6.0中,生成社會網(wǎng)絡(luò)分析圖并進行分析。

2.高頻關(guān)鍵詞詞頻

在Bicomb 2.0書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)中,將關(guān)鍵詞閾值設(shè)為5。由于搜索條件以學(xué)習(xí)動機為關(guān)鍵詞,因此將學(xué)習(xí)動機排除,頻次高于5的關(guān)鍵詞共有17個,頻次由高到低分別為信息技術(shù)、興趣、信息技術(shù)教學(xué)、體育教學(xué)、策略、學(xué)習(xí)興趣、應(yīng)用、教學(xué)方法、影響因素、激發(fā)、學(xué)習(xí)效果、個性心理特征、教學(xué)效果、在線學(xué)習(xí)、現(xiàn)代教育技術(shù)、多媒體技術(shù)、動機。

3.關(guān)鍵詞聚類樹狀圖

在Bicomb 2.0中將這17個關(guān)鍵詞生成詞篇矩陣及共現(xiàn)矩陣。將詞篇矩陣導(dǎo)入到SPSS 22.0中,生成相似性矩陣,部分相似性矩陣如表1所示。

對相似性矩陣進行系統(tǒng)聚類,得到這些關(guān)鍵詞的聚類樹狀圖,如圖1所示。

由樹狀圖可得,可以將國內(nèi)學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)分為四個領(lǐng)域。

第一個領(lǐng)域為教學(xué)中技術(shù)與動機的關(guān)系,這些文章談到在實際教學(xué)中使用多種技術(shù)能夠提高其學(xué)習(xí)動機,其中信息技術(shù)教學(xué)所占比例較多,包含的關(guān)鍵詞有興趣、個性心理特征、信息技術(shù)教學(xué)和動機。例如,一篇名為《個性化自主學(xué)習(xí)——小學(xué)信息技術(shù)課教學(xué)探索》的文章中提到福建省安溪縣實驗小學(xué)以培養(yǎng)學(xué)生具有較強的自主學(xué)習(xí)動機和自主學(xué)習(xí)能力為目標(biāo),在多媒體網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下開展個性化自主學(xué)習(xí)的教學(xué)實驗,滿足不同層次學(xué)生的發(fā)展需求[1]。

第二個領(lǐng)域為技術(shù)應(yīng)用對激發(fā)動機的影響,包含的關(guān)鍵詞有體育教學(xué)、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)效果、激發(fā)、策略、應(yīng)用、信息技術(shù)、多媒體技術(shù)。例如,一篇名為《信息技術(shù)與小學(xué)語文融合教學(xué)》的文章指出把各種信息技術(shù)手段與信息資源完美地融合到小學(xué)語文學(xué)科教學(xué)中,充分利用多媒體技術(shù)、電子白板、微課、云教學(xué)平臺、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源等進行教學(xué),能有效激發(fā)學(xué)生潛在的學(xué)習(xí)動機和求知欲望,讓他們積極主動地獲取知識,從而提升課堂效益[2]。

第三個領(lǐng)域為使用技術(shù)進行學(xué)習(xí)時,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機的影響因素,包含的關(guān)鍵詞是影響因素和在線學(xué)習(xí)。例如,《影響教育虛擬社區(qū)中學(xué)習(xí)動機激發(fā)因素的實證分析》一文在基于課程“學(xué)習(xí)科學(xué)與技術(shù)”的教育虛擬社區(qū)學(xué)習(xí)實踐的基礎(chǔ)上,實證分析了教育虛擬社區(qū)中學(xué)習(xí)動機激發(fā)的影響因素,并提出了影響教育虛擬社區(qū)學(xué)習(xí)動機激發(fā)因素的分析模型[3]。

第四個領(lǐng)域為實際教學(xué)中如何使用相關(guān)技術(shù)來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機,包含的關(guān)鍵詞是教學(xué)效果、現(xiàn)代教育技術(shù)、教學(xué)方法。在《運用現(xiàn)代教育技術(shù)激發(fā)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)動機》一文中,遵循小學(xué)數(shù)學(xué)的學(xué)科特點和兒童的認(rèn)知規(guī)律,在多媒體教學(xué)環(huán)境下,研究激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機的模式和有效策略[4]。

4.多維尺度分析

將相似性矩陣導(dǎo)入Microsoft Excel中,得到相異矩陣,在SPSS 22.0中對相異矩陣進行多維尺度分析,結(jié)果如圖2所示。

由圖中可以看出,在第一象限中的關(guān)鍵詞是領(lǐng)域2的大部分,應(yīng)用相關(guān)技術(shù)激發(fā)學(xué)習(xí)動機是國內(nèi)學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的關(guān)注重點。在第二象限,領(lǐng)域1的關(guān)鍵詞相互間聯(lián)系較為緊密,且整體離主軸較近,但相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量較少,不是關(guān)注重點領(lǐng)域;領(lǐng)域3兩個關(guān)鍵詞分別位于第三和第四象限,但兩者聯(lián)系緊密,表明該領(lǐng)域的文獻(xiàn)內(nèi)容相互間有交叉,但相關(guān)研究成果不多;領(lǐng)域4的關(guān)鍵詞有兩個位于第四象限且距離較近,有一個關(guān)鍵詞位于第三象限且與其他兩個相距較遠(yuǎn),表明領(lǐng)域4結(jié)構(gòu)較為松散,易受其他領(lǐng)域影響。

5.社會網(wǎng)絡(luò)分析

將Bicomb 2.0中得到的共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Ucinet 6.0,生成關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)圖,并進行中心性可視化處理。社會網(wǎng)絡(luò)圖中各節(jié)點大小反映關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中地位與作用的大小,節(jié)點越大,其地位越重要,作用越大;節(jié)點間距離反映關(guān)鍵詞之間的密切程度,距離越小,關(guān)鍵詞與關(guān)鍵詞之間越密切;節(jié)點間連線粗細(xì)則反映關(guān)鍵詞之間關(guān)系的強弱,連線越粗,關(guān)系就越強[5]。從圖3可以得出以下結(jié)論:信息技術(shù)、體育教學(xué)是學(xué)習(xí)動機與技術(shù)相關(guān)研究的熱點,在線學(xué)習(xí)、影響因素兩者聯(lián)系緊密,但與其他關(guān)鍵詞共現(xiàn)較少;教學(xué)效果和現(xiàn)代教育技術(shù)與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系很少。此結(jié)論與多維尺度分析及社會網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果基本符合。

2

國外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)研究領(lǐng)域


國內(nèi)外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)研究領(lǐng)域知識圖譜

(一)數(shù)據(jù)收集

本文使用Web of Science(WOS)數(shù)據(jù)庫作為國外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)的檢索平臺。在期刊收錄方面,WOS數(shù)據(jù)庫以ISI Web of Knowledge作為檢索平臺,共包括8000多種世界范圍內(nèi)最有影響力的、經(jīng)過同行專家評審的高質(zhì)量的期刊,其中包括1700多種社會科學(xué)期刊和1100多種人文類期刊[6]。在WOS數(shù)據(jù)庫的Web of Science核心合集中,以下列條件為檢索條件進行文獻(xiàn)檢索:以learning motivation和technology為主題;將文獻(xiàn)類型設(shè)定為ARTICLE(期刊論文)或REVIEW(綜述);文獻(xiàn)為OPEN ACCESS(開放獲?。粸楸WC數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,將檢索時間設(shè)置為1986年,與中文最早一篇文獻(xiàn)的出現(xiàn)時間保持一致;索引為SCI-EXPANDED,SSCI,CPCI-S,CPCI-SSH,CCR-EXPANDED,IC。以上述檢索條件進行檢索,共得到602篇文獻(xiàn),將這些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以純文本形式導(dǎo)出。

(二)數(shù)據(jù)分析與可視化

1.數(shù)據(jù)分析步驟

將得到的純文本數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace5.1.R6,將Time Slicing(時間分割)設(shè)置成1986—2020年,NoteTypes(網(wǎng)絡(luò)節(jié)點類型)選擇Key word(關(guān)鍵詞),詞頻閾值(Top N)設(shè)置成20,設(shè)置完成后點擊“GO”運行軟件,進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、聚類分析、突現(xiàn)詞分析。

2.關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

運行軟件后得到國外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞知識圖譜。前20個高頻關(guān)鍵詞如表2所示。從表中可以看出,國外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的研究主要集中在如何使用技術(shù)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機、提高學(xué)生的成就感和自我效能感等。

在CiteSpace中對關(guān)鍵詞進行聚類(選擇LLR算法),結(jié)果如圖4所示。這些關(guān)鍵詞被分為10類(聚類標(biāo)號從#0開始),第一類為achievement goal framework(成就目標(biāo)框架),第二類為blended learning(混合學(xué)習(xí)),第三類為adoption(采納),第四類為access(成就),第五類為nurse(培養(yǎng)),第六類為satisfaction(滿意),第七類為mathematics(數(shù)學(xué)),第八類為psychiatricrehabilitation(精神康復(fù)),第九類為ontology(存在論),第十類為computer supported collaborative learning(計算機支持的協(xié)作學(xué)習(xí))。

經(jīng)過觀察,筆者認(rèn)為可以將這十個聚類劃分成三大領(lǐng)域:領(lǐng)域一為聚類#0achievement goal framework(成就目標(biāo)框架)、#1 blended learning(混合學(xué)習(xí))、#3access(成就)、#7 psychiatric rehabilitation(精神康復(fù)),主要研究如何在教學(xué)中通過技術(shù)使學(xué)生獲得成就感、激發(fā)學(xué)習(xí)動機。一篇文章中總結(jié)了在外語(FL)學(xué)與教中使用技術(shù)的有效性的證據(jù),重點是將新技術(shù)與更傳統(tǒng)的方法或材料的使用進行比較的實證研究,對于技術(shù)在FL學(xué)習(xí)中產(chǎn)生可觀影響的說法的強烈支持來自對計算機輔助發(fā)音訓(xùn)練,特別是自動語音識別(ASR)的研究[7]。

領(lǐng)域二為聚類#2 adoption(采納)、#6 mathematics(數(shù)學(xué))、#8 ontology(存在論),主要研究采用相關(guān)算法得出的相關(guān)結(jié)論及理論內(nèi)容。如有的文章擴展了技術(shù)接受模型,并將836名大學(xué)生的反饋意見用于測試所提出的結(jié)構(gòu)模型。數(shù)據(jù)顯示,技術(shù)支持對感知的易用性和有用性具有顯著的直接影響,而感知的易用性和有用性是影響使用WebCT的學(xué)生態(tài)度的主要因素[8]。

領(lǐng)域三為聚類#4 nurse(培養(yǎng))、#5 satisfaction(滿意)、#9 computer supported collaborative learning(計算機支持的協(xié)作學(xué)習(xí)),主要研究技術(shù)支持下激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機的影響因素。有文章開發(fā)了一個具有六個維度的集成模型——學(xué)習(xí)者、講師、課程、技術(shù)、設(shè)計和環(huán)境,并進行了一項調(diào)查,以調(diào)查影響學(xué)習(xí)者在電子學(xué)習(xí)中滿意度的關(guān)鍵因素。結(jié)果表明,學(xué)習(xí)者的計算機焦慮,教師對電子學(xué)習(xí)的態(tài)度,電子學(xué)習(xí)課程的靈活性,電子學(xué)習(xí)課程的質(zhì)量,感知的實用性,感知的易用性以及評估的多樣性是至關(guān)重要的影響學(xué)習(xí)者滿意度的因素[9]。

3.突現(xiàn)詞分析

對關(guān)鍵詞進行突現(xiàn)分析,得到圖5所示的5個突現(xiàn)關(guān)鍵詞,分別為environment環(huán)境(2013年)、online在線(2015年)、system系統(tǒng)(2017年)、classroom教室(2018年)、performance績效(2020年)。由此可以看出,國外關(guān)于學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的相關(guān)研究從環(huán)境、在線形式等物理因素逐漸轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)、績效等更為全面、整體的研究。

3

總結(jié)


國內(nèi)外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)研究領(lǐng)域知識圖譜

通過對國內(nèi)外學(xué)習(xí)動機與技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)進行計量分析,我們可以看到,國內(nèi)相關(guān)研究主要分為四個領(lǐng)域:教學(xué)中技術(shù)與動機的關(guān)系;技術(shù)應(yīng)用對激發(fā)動機的影響;使用技術(shù)進行學(xué)習(xí)時,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機的影響因素;實際教學(xué)中如何使用相關(guān)技術(shù)來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機。國外相關(guān)研究主要分為三個領(lǐng)域:如何在教學(xué)中通過技術(shù)使學(xué)生獲得成就感、激發(fā)學(xué)習(xí)動機;采用相關(guān)算法得出的相關(guān)結(jié)論及理論內(nèi)容;技術(shù)支持下激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機的影響因素。

我們可以看到國內(nèi)外的關(guān)注點有共同之處,比如國內(nèi)外大部分學(xué)者都認(rèn)同使用恰當(dāng)技術(shù)可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機,同時,對于在教學(xué)中使用技術(shù)會如何影響學(xué)習(xí)動機,國內(nèi)外都有一定的研究。同時,國內(nèi)外相關(guān)研究各有特色,如國內(nèi)體育教學(xué)對學(xué)習(xí)動機與技術(shù)較為關(guān)注,以及信息技術(shù)課程如何在實際教學(xué)過程中激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機;國外一些研究會構(gòu)建模型或模式,并用收集到的數(shù)據(jù)去改進模型或模式。

在后續(xù)研究中,我國學(xué)者在結(jié)合我國教學(xué)特色的同時,也可以借鑒國外的研究思路,研究學(xué)習(xí)動機與技術(shù)相關(guān)的系統(tǒng)、績效等方面。國外也有相當(dāng)一部分學(xué)者會構(gòu)建學(xué)習(xí)模型或模式,并通過教學(xué)實踐收集數(shù)據(jù),以便進一步改進,這種方式可以更為直觀、有效地促進教學(xué)活動,保證研究成果的真實性與可行性。

參考文獻(xiàn):
[1]陳培生,鐘敬賓.個性化自主學(xué)習(xí):小學(xué)信息技術(shù)課教學(xué)探索[J].人民教育,2002(5):47-49.
[2]嚴(yán)振龍.信息技術(shù)與小學(xué)語文融合教學(xué)[J].福建教育學(xué)院學(xué)報,2015(11):29-30.
[3]胡凡剛,仇秀娟,劉瑋,等.影響教育虛擬社區(qū)中學(xué)習(xí)動機激發(fā)因素的實證分析[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2013,31(4):52-59.
[4]彭思壽.運用現(xiàn)代教育技術(shù)激發(fā)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)動機[J].軟件導(dǎo)刊,2006(6):14-15.
[5]凡妙然.國內(nèi)教育游戲研究現(xiàn)狀的可視化分析:熱點與趨勢[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育,2018(2):27-34.
[6]辛剛.國內(nèi)外電子政務(wù)可視化比較研究[D].合肥:安徽大學(xué),2014.
[7]GOLONKAE M.Technologies for Foreign Language Learning:AReview of Technology Types and Their Effectiveness[J].ComputerAssisted Language Learning,2014,27(1):70-105.
[8]NGAIE W T.Empirical Examination of the Adoption of WebCT UsingTAM[J].Computers&Education,2007,48(2):250-267.
[9]SUNP,TAIR J,F(xiàn)INGERG.What Drives a Successful E-Learning:AnEmpirical Investigation of the Critical Factors Influencing LearnerSatisfaction[J].Computers&Education.2008,50(4):1183-1202.

作者簡介:
孫夢洋(1997—),女,內(nèi)蒙古包頭人,陜西師范大學(xué)教育學(xué)院碩士研究生,主要研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用;
乜勇(1970—),男(藏族),青海貴德人,教授,陜西師范大學(xué)教育學(xué)院博士生導(dǎo)師,主要研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用。

轉(zhuǎn)載自:《數(shù)字教育》 2020年 第4期
本期編輯 | 慕編組 郭嘉瑋
排版、插圖來自公眾號:MOOC(微信號:openonline)
本文系“MOOC”公號轉(zhuǎn)載、編輯的文章,編輯后增加的插圖均來自于互聯(lián)網(wǎng),對文中觀點保持中立,對所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或者完整性不提供任何明示或暗示的保證,不對文章觀點負(fù)責(zé),僅作分享之用,文章版權(quán)及插圖屬于原作者。如果分享內(nèi)容侵犯您的版權(quán)或者非授權(quán)發(fā)布,請及時與我們聯(lián)系,我們會及時內(nèi)審核處理。
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