基于知識(shí)圖譜的國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析*

◆馬卉 王曉春 張功云

基于知識(shí)圖譜的國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析*

◆馬卉 王曉春 張功云

學(xué)習(xí)分析，作為一個(gè)新興的交叉研究領(lǐng)域，受到國內(nèi)外教育研究者的廣泛關(guān)注，成為當(dāng)前教育技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。為探究國內(nèi)學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)，基于科學(xué)知識(shí)圖譜的基本理論與方法，利用可視化網(wǎng)絡(luò)分析軟件CiteSpace對(duì)中國期刊全文數(shù)據(jù)庫中收錄的144篇國內(nèi)學(xué)習(xí)分析文獻(xiàn)樣本的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析。

學(xué)習(xí)分析；知識(shí)圖譜；可視化分析；CiteSpace；關(guān)鍵詞分析

1 引言

隨著教育大數(shù)據(jù)的迅猛增長，學(xué)習(xí)分析（Learning Analytics）［1］作為一種新興的交叉技術(shù)，通過深度挖掘、分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)背后所隱藏的含義，得出有效的結(jié)論來指導(dǎo)和干預(yù)教學(xué)、優(yōu)化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)環(huán)境，更好地為教育決策和學(xué)生學(xué)習(xí)提供服務(wù)［2］。由于學(xué)習(xí)分析技術(shù)的這種實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，使其受到國內(nèi)外教育研究者的廣泛關(guān)注，成為教育信息化領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。

2010年，加拿大阿塞巴斯卡大學(xué)G.Siemens教授［3］在博客中宣布將于2011年2月舉辦第一屆學(xué)習(xí)分析國際會(huì)議并解釋何為學(xué)習(xí)分析，由此拉開學(xué)習(xí)分析技術(shù)領(lǐng)域形成的序幕。2011年，美國新媒體聯(lián)盟公布的地平線報(bào)告［4］把學(xué)習(xí)分析技術(shù)列為未來4～5年被廣泛應(yīng)用的技術(shù)。2012年，Educational Technology & Society［5］出版了10篇關(guān)于學(xué)習(xí)與知識(shí)分析的系列專題論文。2013年，由國際知名學(xué)者組成的、經(jīng)過法律批準(zhǔn)的學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究學(xué)會(huì)（SOLAR）［6］正式成立，并于同年開始舉辦學(xué)習(xí)分析暑期學(xué)院。2014年，《學(xué)習(xí)分析》雜志［7］正式出版第一卷第一期，學(xué)習(xí)分析技術(shù)在國際上不斷壯大與發(fā)展。

從2012年開始，國內(nèi)也掀起了學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究熱潮，并出現(xiàn)一些有關(guān)學(xué)習(xí)分析綜述的文章：顧小清等［8］分析了學(xué)習(xí)分析技術(shù)的前世今生、關(guān)鍵技術(shù)以及應(yīng)用趨勢(shì)；李青等［9］總結(jié)了學(xué)習(xí)分析技術(shù)的技術(shù)來源、方法和工具；吳青等［10］介紹了學(xué)習(xí)分析的源起、主要研究內(nèi)容、實(shí)現(xiàn)技術(shù)與應(yīng)用等；王良周等［11］從大數(shù)據(jù)視角分析了學(xué)習(xí)分析的相關(guān)概念，綜述了學(xué)習(xí)分析的框架、技術(shù)和應(yīng)用；等等。但這些綜述多以介紹國外的學(xué)習(xí)分析技術(shù)為主，對(duì)國內(nèi)發(fā)展情況的介紹相對(duì)較少，而且這些綜述以人工梳理為主。

為了更全面、完整地把握國內(nèi)學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究熱點(diǎn)和發(fā)展脈絡(luò)，本文利用科學(xué)知識(shí)圖譜技術(shù)，對(duì)中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CNKI）中的學(xué)習(xí)分析相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

數(shù)據(jù)來源 中國知網(wǎng)（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）的中國期刊全文數(shù)據(jù)庫是目前世界上最大的連續(xù)動(dòng)態(tài)更新的數(shù)據(jù)庫（每日更新），收錄的期刊文獻(xiàn)全面且質(zhì)量較高［12］，能夠較為全面地反映國內(nèi)學(xué)術(shù)研究情況，故本研究選其作為數(shù)據(jù)來源。在檢索時(shí)，以“學(xué)習(xí)分析技術(shù)”“學(xué)習(xí)分析”或“Learning Analytics”為檢索詞，在篇名和關(guān)鍵詞中進(jìn)行精確檢索（時(shí)間跨度為2010—2015年，檢索時(shí)間為2016年5月20日），共獲得191篇文獻(xiàn)。為了保證研究的準(zhǔn)確性，在此基礎(chǔ)上剔除重復(fù)、主題不相關(guān)或相關(guān)度小的文獻(xiàn)，最終選擇144篇作為有效文獻(xiàn)。

*項(xiàng)目來源：本文受到北京市教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃重點(diǎn)課題“基礎(chǔ)教育學(xué)校課堂教學(xué)實(shí)驗(yàn)研究”（基金編號(hào)：ABA150008）、北京市教育委員會(huì)科技計(jì)劃面上項(xiàng)目“移動(dòng)終端授課環(huán)境下學(xué)生行為的實(shí)時(shí)分析與可視化技術(shù)”（基金編號(hào)：KM201410028018）資助。作者：馬卉、張功云，首都師范大學(xué)教育技術(shù)系，研究方向?yàn)榻逃畔⒒冃Ъ夹g(shù)；王曉春，博士，首都師范大學(xué)教育技術(shù)系碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榻逃畔⒒冃Ъ夹g(shù)（100048）。

研究方法與工具 本文的研究和分析是以科學(xué)知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，以采集到的144篇國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究文獻(xiàn)為對(duì)象，通過關(guān)鍵詞分析，借助關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜和關(guān)鍵詞時(shí)序圖譜來探究該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)以及主題演化趨勢(shì)。

美國費(fèi)城德雷克賽爾大學(xué)陳超美博士開發(fā)的信息可視化軟件CiteSpace是一種知識(shí)圖譜可視化工具，包含了關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析等多種功能［13］，能夠滿足本文的可視化分析需求，因此被選為本文的研究工具，在本文出現(xiàn)的各種知識(shí)圖譜都是借助CiteSpace 3.8.R6繪制的。

3 研究結(jié)果與分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 雖然關(guān)鍵詞在一篇文章中所占的篇幅不大，卻是作者對(duì)于文章核心的概括和精煉，是一篇文章的精髓，因此，常用高頻關(guān)鍵詞來探測(cè)某領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)［14］。本文以關(guān)鍵詞（剔除了檢索詞“學(xué)習(xí)分析”“學(xué)習(xí)分析技術(shù)”和“Learning Analytics”）為節(jié)點(diǎn)，設(shè)置Top N per slice為30，Threshold Interpolation為｛（2，2，30），（4，3，20），（4，3，20）｝，采用最小生成樹法（Minimum Spanning Tree），繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，共得到98個(gè)節(jié)點(diǎn)，88條連線，結(jié)果如圖1所示。

圖1 國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（2010—2015年）

如圖1所示，圖譜中的節(jié)點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞頻度，節(jié)點(diǎn)越大，說明該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高；內(nèi)部不同年輪的顏色代表出現(xiàn)的相應(yīng)年份，年輪越多說明研究時(shí)間跨度越長，年輪越厚說明該關(guān)鍵詞在當(dāng)年的研究熱度越高。外部年輪為紫色的節(jié)點(diǎn)，與其他節(jié)點(diǎn)相比，具有高中介中心性。中介中心性高的節(jié)點(diǎn)，對(duì)其他節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系起到控制作用，反映了其在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的重要地位［14］，說明此節(jié)點(diǎn)代表的關(guān)鍵詞主題性強(qiáng)。為了突出重點(diǎn)，圖中顯示了頻次≥3的關(guān)鍵詞。

由圖1中節(jié)點(diǎn)大小可知，關(guān)鍵詞大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻次最高，其次是數(shù)據(jù)挖掘、個(gè)性化學(xué)習(xí)、教育數(shù)據(jù)挖掘、在線學(xué)習(xí)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等，這說明它們具有學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域最高的研究熱度。由圖譜還可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、個(gè)性化學(xué)習(xí)等關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)外部年輪為紫色，這表明它們具有高中介中心性，但依據(jù)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)在圖譜所處的位置不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘的中介中心性高于大數(shù)據(jù)。這說明與大數(shù)據(jù)相比，數(shù)據(jù)挖掘雖然中介中心性高，主題性強(qiáng)，但沒有大數(shù)據(jù)受到的關(guān)注度高，這與大數(shù)據(jù)研究在當(dāng)前學(xué)習(xí)分析研究領(lǐng)域中的研究熱度有關(guān)。同時(shí)，這也說明關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次與其中介中心性兩者之間并不一定嚴(yán)格呈正相關(guān)，關(guān)鍵詞的中介中心性并不一定隨著其出現(xiàn)頻次的增加而增長。

為進(jìn)一步探究學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域內(nèi)關(guān)鍵詞頻次與中介中心性的關(guān)系，從而反映出學(xué)習(xí)分析的當(dāng)前研究熱點(diǎn)和主題性，在對(duì)圖1知識(shí)圖譜進(jìn)行宏觀分析的基礎(chǔ)上，對(duì)關(guān)鍵詞的頻次和中介中心性進(jìn)行二次統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示。對(duì)比表中關(guān)鍵詞的頻次和其相應(yīng)的中介中心性發(fā)現(xiàn)，關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)的頻次為20，低于大數(shù)據(jù)的24，但數(shù)據(jù)挖掘的中介中心性為0.43，高于大數(shù)據(jù)的0.36，因此，大數(shù)據(jù)具有更高的熱度，這與從圖譜中觀察到的結(jié)果一致。

表1 關(guān)鍵詞頻次及其中介中心性對(duì)照表（頻次≥3）

同理，通過對(duì)比關(guān)鍵詞頻次排名和其中介中心性排名可知，大數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)挖掘、在線學(xué)習(xí)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、智慧教育、教育大數(shù)據(jù)、MOOCs等關(guān)鍵詞相對(duì)于主題性而言，都表現(xiàn)出更高的研究熱度。

通過對(duì)圖1和表1中學(xué)習(xí)分析高頻關(guān)鍵詞的語義關(guān)系做進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，教育大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的下位詞，教育數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的下位詞。在學(xué)習(xí)分析研究中，大數(shù)據(jù)往往特指教育大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘也往往特指教育數(shù)據(jù)挖掘，二者既是獨(dú)立研究領(lǐng)域，又是學(xué)習(xí)分析的技術(shù)支撐基礎(chǔ)，成為除學(xué)習(xí)分析和學(xué)習(xí)分析技術(shù)之外出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞，而且具有較高的中介中心性。個(gè)性化學(xué)習(xí)、智慧教育、智慧學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究目的，個(gè)性化學(xué)習(xí)研究有著悠久的歷史，智慧教育、智慧學(xué)習(xí)是近幾年的研究熱點(diǎn)，它們與學(xué)習(xí)分析技術(shù)相互促進(jìn)、相互發(fā)展。學(xué)習(xí)過程，作為學(xué)習(xí)分析技術(shù)的主要研究對(duì)象，在國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究中也是備受關(guān)注。MOOCs和MOOC是同義詞，二者是在線學(xué)習(xí)的下位詞，在線學(xué)習(xí)又是在線教育的下位詞，從而反映出學(xué)習(xí)分析的實(shí)際應(yīng)用主要集中在在線教育領(lǐng)域。特別是MOOC的迅速發(fā)展為學(xué)習(xí)分析提供了大量的真實(shí)數(shù)據(jù)［15］，成為當(dāng)前學(xué)習(xí)分析應(yīng)用的主要實(shí)踐基地。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析［16］作為一種新的分析方法，被應(yīng)用于學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域，不僅可以將學(xué)習(xí)者個(gè)體作為研究對(duì)象，通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析算法分析學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)群體中的活躍程度、影響力、與同伴的交互狀況等，還可以將學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)作為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)和分析學(xué)習(xí)社群，關(guān)注群體學(xué)習(xí)過程中的信息產(chǎn)生及流動(dòng)，成為當(dāng)前學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究熱點(diǎn)。

關(guān)鍵詞時(shí)序分析 為考察國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究主題的變化趨勢(shì)，借助CiteSpace軟件繪制國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究的高頻關(guān)鍵詞時(shí)序圖譜（頻次≥3），具體如圖2所示。為便于分析，本文將學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究分為2012年、2013—2014年和2015年三個(gè)階段。

2012年標(biāo)志著國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究的起步，其研究論文的核心關(guān)鍵詞為大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘，它們主題性強(qiáng)，說明二者是國內(nèi)學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究基礎(chǔ)；通過對(duì)相關(guān)論文的研讀分析發(fā)現(xiàn)，這一年的研究以理論研究、總結(jié)和吸收國外學(xué)習(xí)分析思想為主。而另外三個(gè)重要關(guān)鍵詞為學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)過程和個(gè)性化學(xué)習(xí)，分別代表學(xué)習(xí)分析技術(shù)的數(shù)據(jù)來源、分析內(nèi)容和主要目標(biāo)，充分體現(xiàn)了學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究的內(nèi)涵。

2013—2014年，學(xué)習(xí)分析技術(shù)開始向細(xì)粒度的學(xué)習(xí)分析主題發(fā)展，研究內(nèi)容由理論研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用層面。在這一階段，2012年的核心關(guān)鍵詞——大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘演化為教育大數(shù)據(jù)、教育數(shù)據(jù)以及教育數(shù)據(jù)挖掘，充分體現(xiàn)了研究者對(duì)學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的進(jìn)一步思考和定位。在此階段，學(xué)習(xí)分析逐漸被應(yīng)用于MOOC、MOOCs、電子書包等實(shí)際應(yīng)用中，由此表明此階段學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用與實(shí)踐主要集中于在線教育領(lǐng)域。此外，該階段學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究的目的是實(shí)現(xiàn)智慧教育，并開始關(guān)注學(xué)習(xí)分析中的關(guān)鍵技術(shù)。

2015年，國內(nèi)學(xué)習(xí)分析的研究目的從2013—2014年的智慧教育向智慧學(xué)習(xí)和教學(xué)設(shè)計(jì)等更細(xì)粒度聚焦，并開始注重學(xué)習(xí)環(huán)境優(yōu)化、教學(xué)優(yōu)化和學(xué)習(xí)優(yōu)化；同時(shí)該階段的研究也不再停留于對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的淺層分析，而是引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等先進(jìn)模型對(duì)各種數(shù)據(jù)背后所隱藏的含義進(jìn)行深度分析，并結(jié)合智慧學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)優(yōu)化和環(huán)境優(yōu)化。

從2012—2015年的研究主題變化趨勢(shì)來看，首先，未來幾年的學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究將更加細(xì)化，與學(xué)習(xí)分析相關(guān)的具體應(yīng)用分析、經(jīng)驗(yàn)和案例分析將成為熱點(diǎn)；其次，在技術(shù)方面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與學(xué)習(xí)分析技術(shù)的結(jié)合研究才剛剛起步，因此，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析或基于各種先進(jìn)算法與模型的學(xué)習(xí)分析研究也將會(huì)是近期的研究熱點(diǎn)；最后，依據(jù)G.Siemens教授［17］的分析，學(xué)習(xí)分析學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)、教育數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、學(xué)習(xí)科學(xué)、學(xué)習(xí)心理學(xué)等領(lǐng)域密切相關(guān)，特別是隨著具體應(yīng)用的展開，學(xué)習(xí)科學(xué)、學(xué)習(xí)心理學(xué)與學(xué)習(xí)分析的結(jié)合研究也將成為近期國內(nèi)的研究熱點(diǎn)。

4 結(jié)論

本研究在中國期刊全文數(shù)據(jù)庫中，選擇以2010—2015

圖2 國內(nèi)學(xué)習(xí)分析研究高頻關(guān)鍵詞時(shí)序圖譜

年為發(fā)表時(shí)間，以“學(xué)習(xí)分析”“學(xué)習(xí)分析技術(shù)”“Learning Analytics”為檢索詞在篇名和關(guān)鍵詞中進(jìn)行精確檢索，收集文獻(xiàn)樣本，借助CiteSpace III的可視化分析功能，從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的角度以知識(shí)圖譜的方式展現(xiàn)國內(nèi)學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主題演化趨勢(shì)，得出以下結(jié)論。

1）通過對(duì)研究熱點(diǎn)及研究主題的演化分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)分析技術(shù)經(jīng)歷了從理論到實(shí)踐、從總體框架到細(xì)節(jié)的研究發(fā)展過程。其中學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘，當(dāng)前的主要應(yīng)用領(lǐng)域是MOOC等在線教育領(lǐng)域，應(yīng)用目的從開始的個(gè)性化學(xué)習(xí)向智慧學(xué)習(xí)、教學(xué)設(shè)計(jì)等具體目標(biāo)轉(zhuǎn)變，研究內(nèi)容也從關(guān)鍵技術(shù)概述向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等具體模型的應(yīng)用方向發(fā)展。

2）依據(jù)應(yīng)用研究的科學(xué)發(fā)展規(guī)律，學(xué)習(xí)分析技術(shù)的研究將更加細(xì)化，注重與實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合；技術(shù)方面注重社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等新技術(shù)的引入與利用；從G.Siemens教授的分析來看，學(xué)習(xí)科學(xué)、學(xué)習(xí)心理學(xué)與學(xué)習(xí)分析的結(jié)合研究也將成為近期國內(nèi)的研究熱點(diǎn)。

［1］Greller W， Drachsler H. Translating Learning into Numbers: A Generic Framework for Learning Analytics［J］.Educational technology & society，2012，15（3）：42-57.

［2］Ferguson R. Learning analytics: drivers， developments and challenges［J］.International Journal of Technology Enhanced Learning，2012，4（5-6）：304-317.

［3］Siemens G. What Are Learning Analytics？［DB/OL］.［2016-05-20］.http://www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-arelearning-analytics.

［4］The Horizon Report 2011 edition［DB/OL］.［2016-05-20］. https://library.educause.edu/resources/2011/2/2011-horizon-report.［5］Journal of Educational Technology & society［DB/OL］. http://www.ifets.info/issues.php？id=56.

［6］Society for Learning Analytics Research （SoLAR）［DB/OL］.［2016-03-10］.https://solaresearch.org.

［7］Journal of Learning Analytics［DB/OL］.［2016-03-10］. http://epress.lib.uts.edu.au/journals/index.php/JLA/index.

［8］顧小清，張進(jìn)良，蔡慧英.學(xué)習(xí)分析：正在浮現(xiàn)中的數(shù)據(jù)技術(shù)［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2012（1）：18-25.

［9］李青，王濤.學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究與應(yīng)用現(xiàn)狀述評(píng)［J］.中國電化教育，2012（8）：129-133.

［10］吳青，羅儒國.學(xué)習(xí)分析：從源起到實(shí)踐與研究［J］.開放教育研究，2015（1）：71-79.

［11］王良周，于衛(wèi)紅.大數(shù)據(jù)視角下的學(xué)習(xí)分析綜述［J］.中國遠(yuǎn)程教育，2015（3）：31-37.

［12］中國期刊全文數(shù)據(jù)庫：簡介［DB/OL］.［2016-05-20］. http://www.cnki.net/jianjie/jj1.htm.

［13］Chen C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientifi c literature［J］.Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，57（3）：359-377.

［14］劉澤淵，陳悅，侯海燕.科學(xué)知識(shí)圖譜方法與應(yīng)用［M］.北京：人民出版社，2008.

［15］Milligan S. Crowd-sourced learning in MOOCs: learning analytics meets measurement theory［C］//Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge. ACM，2015： 151-155.

［16］Cela K L， Sicilia M á， Sánchez S. Social network analysis in e-learning environments: A Preliminary systematic review［J］. Educational Psychology Review，2015，27（1）：219-246.

［17］Siemens G. Learning analytics: envisioning a research discipline and a domain of practice［C］//Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. ACM，2012：4-8.

Research Hotspots and Trend Analysis of Learning Analytics in China based on Mapping Knowledge Domain

MA Hui， WANG Xiaochun， ZHANG Gongyun

Learning analytics， as a new intersectant research field，has attracted wide attention among educational researchers and is becoming a current research focus in educational technology fi eld. To explore the research hotspots and the development trend on Learning Analytics in China， based on the basic theory and method of mapping knowledge domain， analyze keywords from 144 pieces sample literatures within Chinese Journal Full-Text Database（CJFD）with a visibility network analysis software， CiteSpace.

learning analytics； mapping knowledge domain； visual analysis； CiteSpace； keywords analysis

G652

B

1671-489X（2016）18-0001-04

10.3969/j.issn.1671-489X.2016.18.001