我國碎片化學習研究的文獻計量學分析

方必基，劉彩霞

（1.韶關學院 教育科學學院，廣東韶關 512005；2.韶關學院 圖書館，廣東韶關 512005）

隨著互聯網、云計算、物聯網、ChatGPT 等為代表的數字技術的快速發展，學習領域的新技術、新產品不斷出現[1-3]。在工作生活之余，人們隨時隨地可以借助隨身攜帶的移動電子設備，利用零散的碎片化時間，自由地在海量信息中穿梭學習并獲取各種有意義的知識碎片[4]。碎片化學習儼然已經成為現代人的一種學習方式。但囿于零碎隨意的客觀事實，碎片化學習一直備受爭議，深化對碎片化學習的研究已成為必然。我國學者最早于2010 年開始對碎片化學習進行系統研究。近些年，學者們對我國不同人群的碎片化學習狀況進行了大量理論和實證研究，取得了一定的研究成果[5-8]。然而，當前卻鮮有學者通過長時間跨度對我國碎片化學習進行縱向分析。因此，為準確掌握該領域的發展現狀和特點，非常有必要利用文獻計量學方法對我國碎片化學習研究的相關文獻進行統計分析，從而整理出我國碎片化學習研究的熱點和規律，以期為相關學者在該領域的進一步研究提供借鑒參考。

1 對象和方法

1.1 對象

在中國知網、維普和萬方三個文獻數據庫進行我國 “碎片化學習” 中文文獻的專業檢索。以 “篇名”或者 “關鍵詞” 為檢索項，以 “碎片化學習” 為檢索詞，發表時間不限。最終，獲得我國 “碎片化學習” 相關的中文文獻3 597 篇。其中，中國知網共檢出1 043 篇文獻，維普數據庫共檢出733 篇文獻，萬方數據庫共檢出1 821 篇文獻。在Web of Science 核心合集數據庫中進行我國 “碎片化學習” 英文文獻的專業檢索。在高級檢索處輸入以下檢索式：（TI="fragmentation learning" or TI="fragmented learning"） and AD=China。最終，獲得我國 “碎片化學習” 相關的英文文獻12 篇。

1.2 文獻篩選標準

中文文獻篩選標準：（1）對三個中文文獻數據庫中收錄的相同作者撰寫的相同文獻，僅保留一篇文獻，刪除其他重復文獻；（2）對研究主題為碎片化學習但研究范圍不是關于我國碎片化學習研究的文獻予以刪除。結果刪除1 219 篇，剩余1 838 篇中文文獻。英文文獻篩選標準：刪除針對其他國家進行的碎片化學習相關文獻。結果刪除0 篇，剩余12 篇英文文獻。對符合要求的中、英文文獻進行合并。最終獲得符合要求的文獻1 850 篇。

1.3 方法

1.3.1 文獻計量學分析

利用文獻計量學方法從文獻的類型、發表年度、被引次數、文獻學科、研究機構、關鍵詞、核心作者、基金來源和期刊來源等方面對符合要求的1 850 篇相關文獻進行量化分析。

1.3.2 核心作者分析

美國學者洛卡特最早提出了描述科技期刊論文作者動態的量化定律，他認為：寫n 篇論文的作者數量約為寫1 篇論文作者數量的n 平方分之一[9]。在此基礎上，學者進一步提出了普賴斯定律：某一領域的核心作者是指發文量超過0.749 與該領域發文量最多的研究者發文量平方根乘積的學者，即M≈0.749[10]。其中，M 為核心作者發文量，Nmax 為該研究領域發文最多的研究者的發文數。

2 結果與分析

2.1 文獻類型分析

對符合條件的1 850 篇文獻進行文獻類型分析。結果顯示，1 764 篇為期刊論文，占總文獻量的95.35%；79 篇為碩、博學位論文，占總文獻量的4.27%；25 篇為會議論文，約占總文獻量的1.35%。

2.2 文獻數量年度分析

對符合條件的1 850 篇文獻的發表年份進行統計分析發現：2010—2011 年，該領域發文量較少，均在10 篇以下；2012—2015 年，發文量呈逐年上升態勢，從2012 年的14 篇，逐年上升到2015 年的130篇；2016—2019 年，發文量開始明顯上升，并在2019年，該領域達到最高發文量，為294 篇，但隨后發文量開始呈現下降趨勢，在2022 年發文量下降至94 篇。

2.3 文獻被引次數分析

對符合條件的1 850 篇文獻進行被引次數分析。結果表明，共有14 篇文獻的被引次數在100 次以上。具體如表1 所示。

2.4 文獻學科分析

對符合條件的1 850 篇文獻進行所屬學科的量化分析，結果顯示：在我國碎片化學習研究領域，文化科學方面的文獻量最多，高達1 234 篇，約占66.70%；其次是工業技術，文獻數為384 篇，約占20.76%；之后依次是語言文字、經濟、醫藥衛生、政治法律、社會科學總論等，分別為74 篇、32 篇、31 篇24 篇和16 篇，占比分別為4.00%、1.73%、1.68%、1.30%和0.86%；其他學科發文量較少，均不超過15篇。這表明，文化科學是我國碎片化學習研究的主力軍。

2.5 文獻研究機構分析

對符合條件的1 850 篇文獻進行研究機構的分析。結果顯示，發文量在4 篇以上的研究機構共有24 個，師范類大學是我國碎片化學習研究的主要機構。具體如表2 所示。

表2 我國碎片化學習研究文獻的機構分析情況

2.6 關鍵詞分析

文獻關鍵詞分析能反映出該領域中各研究方向的情況，利于了解與掌握該領域的研究深度和廣度，認識研究現存的優勢和弱點，有助于明確未來的研究重點和方向。對我國碎片化學習文獻關鍵詞的統計分析顯示：關鍵詞為碎片化學習的文獻最多，占48.54%；其次是碎片化，占20.97%；移動學習、自主學習和 “互聯網+” 的發文量分別占8.38%、2.92%和2.76%。

2.7 核心作者分析

在符合條件的1 850 篇相關文獻中，發文量最多的作者在該領域發表的文獻數量為10 篇。根據普賴斯公式可知，在我國碎片化學習這一研究領域中，發文量3 篇及以上的作者即可稱為核心作者。發文量在3 篇及以上的核心作者共有23 位。同時，核心作者總體的發文量不高。最高發文量作者是中山大學的王竹立，發文量為10 篇，并列第二的是南通師范高等專科學校的黃建鋒、湖南鐵道職業技術學院的張翠英和陜西師范大學的張磊，發文量均為6 篇，其余核心作者發文量均在5 篇及以下。這表明，我國碎片化學習研究領域內具有突出影響力的學者還不多。

2.8 期刊來源分析

期刊來源分析能為學者在相關領域的研究提供便利與專業的指導意見。對符合條件的1 850 相關研究文獻進行期刊來源的量化分析。結果顯示，發文量在10 篇及以上的期刊共有21 個，詳見表3。

表3 我國碎片化學習研究文獻期刊來源分析情況

由表3 可知，發文量排前三的期刊發文量分別為27 篇、25 篇和25 篇，約占總文獻量的4.16%。這提示研究者需要進一步提升在碎片化學習方面的研究質量，以期更多有關碎片化學習方面的論文能在高質量核心期刊上發表。

2.9 文獻基金來源分析

對符合條件的1 850 篇研究文獻進行文獻基金來源的量化分析。結果顯示，共有568 篇文獻得到各類基金資助，約占總文獻的30.70%。其中發文量達到3 篇及以上的基金項目18 個。具體詳見表4。

表4 我國碎片化學習研究文獻基金資助情況

由表4 可知，資助文獻數最多的基金為全國教育科學規劃課題，資助發文量為10 篇，其次是國家社會科學基金、教育部人文社會科學研究項目和江蘇省教育廳高等學校哲學社會科學基金項目，發文量均為9 篇。進一步分析發現，各省市的教育類基金高達10 個，約占總數的55.56%，表明各省市教育部門對碎片化學習研究有了一定程度的重視。

3 討論與結論

綜上所述，自2010 年我國學者開始對碎片化學習進行系統研究以來，國內學者對碎片化學習的研究熱度一直持續上升，并在2019 年達到頂峰，發文量為294 篇，隨后研究熱度稍有下降，2022 年的發文量下降至94 篇。這表明，碎片化學習已經引起國內學者的重點關注。文獻被引次數分析顯示，被引次數最高的文獻被引次數已經超過500 次，被引次數超200 次的文獻有6 篇。這表明碎片化學習的研究激起了我國廣大學者的研究興趣，同時在碎片化學習研究領域有一些被廣大學者認可的經典之作。由于學習屬于教育的范疇，而教育又被劃分到文化科學學科。因此，文獻的學科分析顯示，文化科學成了碎片化學習研究的主力軍。文獻的關鍵詞分析顯示，碎片化學習、碎片化、移動學習和自主學習成為該領域的主要關鍵詞，這與碎片化學習的零散性和移動性密切相關。同時，碎片化學習由于資源的豐富性和學習的自主性，急需學習者的自主自律，因而自主學習也成為該領域的一個主要熱點。文獻的核心作者分析顯示，我國碎片化學習研究的核心作者有18位，其中發文量最多的學者在碎片化學習領域僅發表10 篇論文。這表明，我國碎片化學習領域中影響力突出的研究者還不太多。我國在碎片化學習研究領域的研究深度還有待于進一步挖掘，提示年輕的學者，碎片化學習領域還有很大的研究空間。文獻的研究機構分析顯示，師范類大學是我國碎片化學習研究的主要研究機構，這與師范類大學的培養方向大致一致。期刊來源分析顯示，發文量在10 篇及以上的期刊均為普通期刊，沒有核心期刊的身影。這提示，碎片化學習方面的研究有待于向更深和更高的方向推進，研究論文的總體質量有待于進一步提升。同時，也希望各核心期刊可以開辟碎片化學習相關的主題，以引導提升碎片化學習研究的質量。文獻的基金資助分析顯示，文獻的基金資助率約三分之一，其中各省市的教育類課題基金占比超過四成。這說明各省市教育部門對學生碎片化學習研究不僅非常重視，而且給予了大力支持。

4 結束語

總而言之，當前我國碎片化學習研究已經初步取得成效。但我國學者在碎片化學習研究領域的總體發文質量和數量不高，高產核心作者人數偏少。各級各類教育和科研主管部門需要加大對碎片化學習研究的支持力度，為學者在該領域的研究提供更多便利，以不斷促進和豐富相關研究的深化。同時，相關學者也應努力提升自身研究素養，不斷提高碎片化學習的研究質量和研究水平，以促進全民學習效率的提升。