我國高校體育課堂教學評價研究熱點及趨勢研究

郭文平，俞優莉

（臺州學院 電子與信息工程學院，浙江 臺州 318000）

大學生的體質健康關系到國家和民族未來。為切實提高高校學生體質健康水平，教育部先后發布了《全國普通高等學校體育課程教學指導綱要》［1］和《高等學校體育工作基本標準》［2］。我國第七次大規模學生體質健康調查數據顯示，大學生體質健康水平整體呈現逐年下降趨勢［3］。高校體育課程作為提升大學生身體素質的重要途徑，越來越引起人們的關注。體育課堂評價是圍繞體育課堂教學活動收集學生活動水平和教師行為的數據進行綜合評估［4］。體育課堂教學評價因體育教學的動態性、復雜性、互動性等特點而面臨量化評價的困難，一直是高校體育研究領域的難題［5］。本文旨在通過對體育課堂教學評價建立知識圖譜，挖掘該領域研究的熱點和發展趨勢，為我國體育課堂教學評價研究提供新的思路。

一、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本研究數據來源于中國知網（CNKI）數據庫，檢索主題詞為“課堂評價”、檢索篇名詞為“體育”，時間跨度為1991—2020年，并將文獻來源類別設定為全部期刊，搜索結果顯示該時間跨度里一共有208篇文獻。經過對比篩選后，剔除非高校體育課堂教學評價的相關文獻，得到有效文獻138篇。從發文量總數來看（見圖1），文獻較少，在2010年達到頂峰后開始緩慢下降，說明高校體育課堂教學評價研究的活躍度不高，也表明該問題仍然是高校體育研究領域的難題。

（二）研究方法

2003年，美國國家科學院提出科學知識圖譜的概念（簡稱知識圖譜），并于2005年首次引入中國［6］。它是一個新興的跨學科科學領域，旨在繪制、挖掘、分析、整理，實現知識的導航和顯示的過程，能夠直觀反映該領域的研究現狀、知識基礎和研究前沿。實現知識圖譜的軟件很多，陳超美博士開發的CiteSpace軟件應用最廣［7］。因此，本文采用CiteSpace作為研究工具，以可視化方式建立知識圖譜，對相關文獻進行數據挖掘與分析，以把握我國高校體育課堂教學評價的研究熱點與發展趨勢。

二、體育課堂評價可視化分析

（一）研究機構及合作情況

利用CiteSpace軟件對1991—2020年間研究體育課堂評價的機構情況建立合作知識圖譜（見圖2）。其中網絡節點數為148，節點連線數量為21條，網絡密度為0.0019。從圖2可以看出，研究機構分布非常分散，可以看出各機構之間合作聯系較少。

圖2 研究機構合作知識圖譜

（二）研究熱點分析

關鍵詞聚類分析可以迅速發現相關研究主題。在CiteSpace軟件中，選擇參數節點類型為關鍵詞（Keyword）和主題詞（Team），時間段為1991—2020年，時間間隔為1年，其他值為默認，建立研究主題知識圖譜（見圖3）。從圖3中可以發現高校體育課堂評價的相關研究中高頻詞匯主要有體育課堂教學、評價、指標體系、發展性評價、評價體系、體育教師、高校以及教學目標等關鍵詞。

圖3 研究主題知識圖譜

關鍵詞的中心度反映了其在共現網絡中的重要性，本文構建了知識圖譜的關鍵詞共現頻次、中心性及年份（見表1）。

表1 關鍵詞共現頻次、中心性及年代（部分）

體育課堂教學研究在1991年處于起步期，重點關注的是體育課堂教學。2000—2010年，開始關注教學質量，重視教學評價，發文量也急劇增加。2011年以后的關鍵詞共現頻次較低，說明該領域的研究處于停滯不前的狀況。

（三）時間線演進分析

基于體育課堂評價的相關文獻，CiteSpace軟件進行可視化分析了研究主題的時間線分布（見圖4）。由圖4可知，體育課堂評價的研究于1991年開始，但研究主題較單一且文獻量不多。2002年，教育部發布了《全國普通高等學校體育課程教學指導綱要》，豐富多元的研究熱點在這一階段涌現，以評價、教學、量化指標等內容為主要關鍵詞，我國學術界對此展開了廣泛的研究。到2010年，我國對于體育課堂評價的研究達到了頂峰，文獻量大幅上升。2016年至今，我國對體育課堂評價的研究逐年減少，但隨著科技發展，可以看到近幾年的研究熱點與互聯網有一定的關聯。

圖4 研究主題時間線分布

三、總結與展望

通過以上可視化分析，可以得出如下結論。目前，我國高校體育課堂評價研究關注度不高，成果較少；相關研究機構比較分散，合作不多，難以形成共識；研究熱點的聚焦度不夠，難以形成高質量的研究成果。

根據以上結論，提出如下建議，以促進我國高校體育課堂教學評價的發展。各級教育管理部門應加大力度，引導相關教師和研究人員開展體育課堂教學評價研究，可考慮設立專項基金，并依托基礎比較好的高校（如華東師范大學等）建立體育課堂教學評價中心，持續開展與體育課堂教學評價相關研究。《全國普通高等學校體育課程教學指導綱要》明確規定體育課程評價包括對學生的學習、教師的教學和課程建設等三個方面［1］。在現有體育課堂教學評價指標體系研究的基礎上，建立完善的體育課程教學評價指標體系，并推廣應用。最后，隨著人工智能和大數據技術的迅猛發展，人工智能與體育的深度融合是大勢所趨。高校應充分運用最新的人工智能技術，如動作檢測、人臉表情識別技術等，加快課堂教學評價的智能化，以適應體育課堂教學的需要。