我国深度学习研究的演进阶段及热点趋势分析——基于教育技术八种核心期刊论文的可视化分析

发布时间：2021-10-10 17:43

　　本文以教育技术八种核心期刊中与深度学习主题相关的214篇论文为研究对象,在利用COOC、SPSS等软件对文献数据进行高频关键词词频分析、时区分布分析、聚类分析及多维尺度分析的基础上绘制知识图谱。根据高频关键词时区分布及文献梳理情况,将国内深度学习研究划分为依托学习科学基本研究的萌芽阶段、融入多种学习方式及网络技术的发展阶段、扎根智慧教育的成熟阶段三个阶段。关键词聚类树状图及多维尺度图谱结果表明,当前我国深度学习研究主要集中在技术支持、教学模式、学习活动以及应用领域四个方面。展望未来,技术支持的深度学习研究常态化、不同教学模式深度学习影响因素分析、深度学习研究在学习科学分支中进一步细化以及拓宽深度学习研究的学科融合度将是我国深度学习研究的重点。 

【文章来源】：数字教育. 2020,6(05)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

深度学习研究高频关键词时区图谱

深度学习研究高频关键词聚类树状图

在聚类分析的基础上,结合树状图可基本确定我国深度学习研究主题的大致分布情况。为明确相关主题在深度学习研究领域中的位置,本研究对文献集数据进一步展开多维尺度分析,进而分析深度学习的研究热点及未来研究趋势。多维尺度分析是将多维空间的研究样本通过简化到低维空间进行定位、分析和归类,并将对象间原始关系进行保留的一种数据分析方法。本研究将上述相异矩阵导入到SPSS中,在“度量”中展开多维尺度分析,并生成分析图谱(如图3所示)。三、我国深度学习研究的演进阶段划分

【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习研究：发展脉络与瓶颈[J]. 彭红超,祝智庭.  现代远程教育研究. 2020(01)
[2]国外近十年深度学习实证研究综述——主题、情境、方法及结果[J]. 沈霞娟,张宝辉,曾宁.  电化教育研究. 2019(05)
[3]基于虚拟现实技术的深度学习场域模型构建研究[J]. 何聚厚,梁瑞娜,韩广欣,肖鑫,梁玉帅.  电化教育研究. 2019(01)
[4]整合网络学习空间和学习支架的翻转课堂研究——面向深度学习的设计与实践[J]. 姚巧红,修誉晏,李玉斌,陈小格.  中国远程教育. 2018(11)
[5]基于深度学习理论的MOOC学习活动设计——以“现代教育技术”课程为例[J]. 秦瑾若,傅钢善.  现代教育技术. 2017(05)
[6]从MOOC到SPOC:一种深度学习模式建构[J]. 曾明星,李桂平,周清平,覃遵跃,徐洪智,张彬连,黄云,郭鑫.  中国电化教育. 2015(11)
[7]e-Learning环境中大学生自我效能感与深度学习的相关性研究[J]. 张琪.  电化教育研究. 2015(04)
[8]e-Learning环境下促进深度学习的策略研究[J]. 段金菊.  中国电化教育. 2012(05)
[9]技术支撑下的团队深度学习设计研究[J]. 段金菊.  中国远程教育. 2011(01)
[10]共词分析法研究（一）——共词分析的过程与方式[J]. 钟伟金,李佳.  情报杂志. 2008(05)



本文编号：3428850