1、我国学习成果认证及转换研究关键词可视化分析打开文本图片集【摘要】学习成果认证及转换的研究是当前教育改革中的一个热点，但对相关研究的可视化分析十分稀少。利用 Bicomb 和 SPSS 软件对学习成果认证及转换研究的关键词进行提取，建立共现矩阵，计算因子累计方差解释贡献率，并绘制学习成果认证及转换高频关键词的聚类结果树状图和多维尺度研究热点知识图谱。结果发现，学习成果认证及转换研究的热点主要集中在四大领域：学习成果认证及转换的涵盖范同和宏观运行机制研究；学习成果认证及转换的比较研究；学习成果认证及转换的沟通研究；学习成果认证及转換的建构研究。通过热点知识图谱的分析，发现部分研究之间存在空白，尚有
2、可待发掘的空间；一些研究处在较为边缘的位置，重要度不够。未来的相关研究应从宏观视野转向微观视角，不断拓展主题，深入挖掘和提高影响力水平。【关键词】知识图谱；学习成果认证及转换研究；关键词；可视化分析【中图分类号】G420【文献标码】A【文章编号】1009-458 x（2017）05-0035-08学习成果认证及转换的研究在我国教育界是一个热点，已经成为构建终身教育立交桥，打通不同类型、不同层次教育界限的重要主题。与国际上相比，我国的相关研究在最近十来年才被广泛关注，研究者们亦进行了一定的探索（江颖，2014）。但目前对于这一领域的分析较多采用的是传统的描述性文献综述方法，鲜有使用文本可视化（I
3、nbrmation Visualiza-tion）的识别方法进行研究。一、研究设计（一）研究问题本研究运用 Bicomb 和 SPSS19.0 的数据处理功能，将文献进行可视化转换，拟探索以下问题：绘制相关文献增长拟合曲线，计算“2003-2013 年学习成果认证及转换的相关研究发表文献”的增长拟合并分析；统计文献关键词数和累计频次，建立高频词词篇矩阵和共现矩阵；以共现矩阵为基础计算因子累计方差解释贡献率；对词篇矩阵进行聚类分析，呈现聚类分析结果树状图；对高频关键词相异矩阵进行多维尺度分析，建立研究热点知识图谱，确定各主题在相关研究领域的关注度和影响力。（二）样本数据本研究以文献篇名为选择依据
4、，选取当前中文来源期刊覆盖面最广的 CNKI（中国知网）期刊数据库进行引文分析。检索条件输入时采取：“条件：篇名=学习成果认证或含篇名=学分银行或含篇名=学习成果转化或含篇名=学习成果转换或含篇名=学习成果互认或含篇名=学习成果认定或含篇名=学习成果认证体系或含篇名=学习成果评价”8 项词频，采用精确搜索的匹配方式。截至 2015 年 12 月 31 日，共搜索到来源期刊文献 363篇，去除结果中的新闻、征稿启事、会议通知等无关信息，最终共获取有效文献 336 篇。从图 1 可以看出，有关学习成果认证及转换的相关文献研究始于 2001 年，从 1篇发展到 2015 年的 71 篇，15 年间平
5、均每年 22.4 篇，但并不都是均匀分布和匀速增长。除 2007 年出现的一个小高峰之外（12 篇），从 2011 年文献开始快速增长，基本每年维持 30 篇以上的规模，这与我国 2010 年国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020 年）（以下简称“纲要”）发布，提出“建立学习成果认证体系”的理念相吻合。这一段时期，也正是我国学界开始关注学习成果认证及转换研究的时间点。总而言之，我国的学习成果认证及转换的相关研究文献数量变化是由国家开始关注终身立交桥和学习成果互换的政策引发的。一方面是中国面临经济转型，急需由量的扩张转向质的保障，高等教育需要全面综合改革，促进潜在经济的增长、人力资
6、源的增加以及创新社会的发展；另一方面，世界各国越来越重视并倡导学习型社会的建立，实施学习成果认证与转换，满足人们日益增长的教育个性化需求。由上可见，相关研究基本呈增长趋势。美国科学计量学家普赖斯（D.Price）提出科学文献“指数增长规律”，认为文献增长大体可描述为四个阶段：缓慢增长的初始阶段、指数增长阶段、线性增长阶段和缓慢增长阶段（王崇德，1997，PP.89-98）。本研究从 2001 年开始计算学习成果认证及转换相关研究逐年累积的文献量，年度编号用 X 表示，逐年累积文献量用 Y 表示，对两组数据用 SPSS19.0 进行回归分析，建立文献增长规律模型，进行拟合分析（见图2）。研究发现
7、，累积的文献量呈逻辑曲线分布，建立的回归方程也具有较好的拟合度。再结合图 1，可以看出，2001-2010 年期间，学习成果认证及转换相关文献处于起步阶段，绝对文献数量少，增长十分缓慢，符合普赖斯曲线当中的缓慢增长的初始阶段；2010 年之后，进入高速增长期，论文增长拟合曲线显示为向上攀升，这正是普赖斯曲线当中的指数增长阶段，说明我国的学习成果认证及转换相关文献研究目前仍处于第二阶段发展时期，尚未真正进入高峰期和平稳期。随着国家的重视和高等教育改革的不断深化，学习成果认证及转换的研究必然会继续发展。（三）研究方法研究利用 Bicomb 和 SPSS19.0 进行数据转化，呈现可视化效果。本研究
8、以文献中提取的关键词为分析对象，进行关键词词频、共词相似和相异矩阵、因子分析、聚类分析和多维尺度分析。研究利用关键词进行分析是因为：关键词是文献核心思想与内容的精炼表达，可以反映论文的研究主题（储节旺，郭春侠，2011）。关键词具有相关性和预测性。如果不同的文献具有相同的关键词，能反映出它们关注的是同一主题，存在关联度（田亚玲，2011）。聚合之后更能辅助预测该研究领域的总体内容特征和前沿热点。具有可计量性。文献中的关键词通常只有 3-5 个，有利于对其进行计量分析。本研究具体方法是：建立关键词矩阵和聚类，即以关键词出现的频率为分析对象，利用聚类统计学方法把复杂的共词网状关系简化为若干类群关系
9、；关键词因子分析，采用降维的方法把变量归结为少数综合因子；多维尺度分析，将个体间的相异数据转换成空间构图，分析对象位置间的距离，揭示其亲疏关系，判断研究主题的热点和发展轨迹。二、结果分析（一）关键词的提取采用中国医科大学医学信息学系崔雷教授团队研发的 Bicomb（书目共现分析系统）软件，将 CNKI 的数据以 TXT 格式导入软件中，对 336 篇文献的关键词进行提取。因为同一意义的关键词在不同文献中的标注可能会有差异，对共词分析造成影响，因此在提取之前，研究者对词义接近或相同的关键词进行了标准化合并处理。如，将“学分银行制度”“学分银行制”“学分银行模式”“学分银行系统”“学分银行体系”统
10、一标准化表述为“学分银行”，“学分转化”标准化表述为“学分转换”，“学分认证”标准化表述为“学习成果认证”，等等。最后，共提取出 678 个关键词，总计出现频次为 1，474 次，平均每个关键词出现次数为 2.17 次。最高的关键词出现频次为 259 次，最低的关键词出现频次为 1 次。同时也发现，仅有少数的词为高频词，如“学分银行”“终身教育”“成人教育”“学分转换”“学习成果认证”等，出现 5 次及以上的关键词占全部关键词的 6%，出现频次占 42.4%；绝大部分关键词为低频词，出现 5次以下的关键词占全部关键词的 94%，出现频次占 57.6%，说明低频词共现的频率并不高。（二）高频关键
11、词的阈值限定目前，科学计量学对于高频关键词的操作定义尚无统一标准。如果关键词选择范围过大，会对共词分析过程造成干扰，模糊主题范围；如果选择范围过小，则不能准确而科学地反映主题内容特征和热点范畴。因此，本研究选取高频关键词的依据是高频被引频次阈值确定原则。（三）共现矩阵和相异系数矩阵高频关键词在一定程度上虽能体现该领域的研究热点，但是单凭词频的统计并不能准确反映出发展轨迹和变化。因此，运用 Bicomb 生成 32 个关键词共现频次的共现矩阵，见表 2。表 2 共現矩阵为截取出的高频关键词，并根据它们在同一文献记录中共同出现的次数而生成（崔雷，2010）。为了进一步对关键词进行聚类分析，将学习成
12、果认证及转换文献高频关键词共词矩阵导入 SPSS19.0，选取 Ochiai 系数将其转化为一个 3232 的共词相似矩阵，消除由关键词贡献次数差异带来的影响。采用相异矩阵=1-相似矩阵，产生相异矩阵（见表 3）。相异矩阵中的数值越接近 1，表明关键词间的距离越远，相异度越小；数值越接近 0，表明关键词的距离越近，相似度越大。从表 3 可以看出，学习成果认证及转换文献高频关键词距离学分银行由近及远的顺序为：终身教育（0.493）、学分转换（0.729）、学习成果认证（0.758）、开放大学（0.780）、继续教育（0.780）、成人教育（0.793）、学习成果（0.938）。由此表明，学分银行
13、与终身教育和学分转换结合起来论述的文献，多于与其他关键词结合在一起论述的文献。对其中系数大小和距离远近进行分析后发现，学分银行与终身教育、学分转换等关键词经常共同呈现；开放大学、学习成果认证、学分转换、继续教育和成人教育等关键词经常较多呈现在一起。同时也说明，在已有的研究成果中，最常论述学分银行与终身教育和学分转换、开放大学与学习成果认证、学分转换等的关系。（四）关键词因子分析以抽取的关键词共现矩阵为基础，对 32 个高频关键词进行因子分析，采用Principal Components 主成分法和平均正交旋转（Equamax）方法进行操作，见表 4。结果表明，有 15 个因子被提取，累积方差解
14、释贡献率为 63.152%。也就是说，将 32 个关键词分为 15 个类别，就可解释学习成果认证及转换相关研究 63.152%的信息。其中，前 10 个因子解释的方差累积达到 45.318%，表明这是最重要的领域。通过图 3 将学习成果认证及转换相关研究的 32 个成分按其特征根大小进行排序，可以直观反映各成分大小，可以看出，前三个成分（学分银行、终身教育、成人教育）在整个碎石图中所占的份额最大，也表明了前三个成分是最重要的成分。（五）高频关键词聚类分析研究采用系统聚类法的凝聚聚类算法分析 32 个学习成果认证及转换相关研究的高频关键词的亲疏关系。采用组间连接的聚类方法（见表 5），区间为平方
15、Euclidean 距离，度量标准为 Ochiai 二分类，得出聚类分析结果，见图 4。通过图 4 高频关键词聚类分析图分析结果。最左边的标号和数字代表学习成果认证及转换相关研究的高频关键词，最上方的带有数字的标尺表示分类对象之间的距离。首先，每一个关键词单独组成一类，接着将组间距离最近的关键词再合成一类，随着被分类的关键词间的距离越来越大，最终将所有关键词聚成一类。由此可以看出，聚类树图结构根据相关研究需要（相关性不大的种类未纳入其中，如：职业教育与课程；实践、制度建设和建设；社区教育、制度和构建），可以分为 4 大种类，见表 6。从表 6 可以看出，学习成果认证及转换相关的研究具体可分为如
16、下四大类主题领域：种类一为宏观层面的研究，即终身教育体系下学分银行涵盖范围和宏观运行机制的研究。从聚类结果看，它是由学分银行与终身教育、学分转换与学分互认以及认证体系组成一小类，非学历教育、休闲教育、终身学习理念与各类教育组成另一小类，远程教育、成人教育、学习成果互认组成第三小类，最后聚集为一个 12 个关键词组成的大类。可以看出，尽管属于一类，具有相关性，但这些关键词彼此之间仍然存在一定的亲疏远近关系，如学分银行和终身教育常常在一起被论述，学分转换和学分互认及认证体系常组成研究对象。具体分析种类一领域，发现“学分银行”的提法占据了相当重要的一席之地，之所以如此，与学界长期的认知和纲要的提法有
17、关。因为一开始我国学者论述学习成果认证及转换的概念时就披上了“学分银行”的外衣，如 2003 年王家钧沿用韩国“学分银行制”概念，最早提出有关远程高等教育结构学分银行和模块课程超市的构建理念（王家钧，2003）。在此后的研究中，基于学术路径依赖和范式，研究者们均或多或少采取了“学分银行”的说法，再加上 2010 年纲要中“建立学习成果认证体系，建立学分银行制度”的提出，使“学分银行”正式成为“学习成果认证及转换相关研究”的代名词。因此，在此领域研究中，以学分银行关键词为中心，通过对框架的设想，横向沟通不同的教育类型（终身教育、成人教育、非学历教育与休闲教育领域）和纵向衔接不同的教育领域，设立课程标准和运行系统（杨黎明，2005），或是辨析继续教育、学分、学分制与学分银行等概念，剖析学分银行在构建继续教育立交桥中的重要作用（丁鹏，2011），探讨时代背景下终身学习与学分银行教育管理模式所承载的战略任务（郝克明，2012）。同时，也关注资格框架在学习成果认证及转换运行方面发挥的作用，如提出建立我国学习成果框架，以“框架+标准”为技术路径，在国家层面进行学习成果认证、积累与转换制度的架构设计（鄢小平，2015）；确定框架等级、等级描述、学习成果类型及其所属领域，整合各级各类学习成果，为实现不同类型学习成果的互认与转换奠定基础（卢玉梅，等，2013）。
