国外慕课(MOOC)最新研究热点与前沿的可视化分析.pdf

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1、学术探讨·综述国外慕课(MOOC)最新研究热点与前沿的可视化分析熊秋娥1沈青2(1．南通大学现代教育技术中心，江苏南通2260192．南通大学教育科学学院，江苏南通226019)[摘要]自2012年起，MOOC席卷了全球，众多学者加入Mooc研究行列。本研究运用Citespace&4牛-、以webofsci—ence核心文献为数据来源，对2012—2017年Mooc研究文献，进行共词矩阵分析和内容分析。结果表明，学习分析、翻转课堂、交互学习主题是当前研究热点，未来将持续关i主MOOC的课程设计、学习行为、体验感受等影响学习效果．及M

2、OOC课程的完成率方面的研究。[关键词]MOOC；可视化分析；CiteSpace中图分类号：G434文献标识码：A1引言慕课(MOOC)的出现被喻为教育史上“一次教育风暴”[1】。2012年被公认为“慕课元年”，自此国内外涌现出大量研究文献，也曾出现过多篇关于MOOC研究热点与前沿的研究成果。然而笔者发现，多数研究选取国内相关文献为数据源，而且，目前国内MOOC研究还停留在MOOC课程和教学的理论阶段，属于研究的基础阶段，研究有待进一步深入。另一方面，现有的MOOC课程存在很多问题。例如，MOOC课程形式单一，MOOC完成率低等等。

3、本文分析国外的MOOC热点与前沿，通过直观的可视化分析结果，期待为国内研究者掌握最新MOOC的研究动态提供数据依据，给我国的MOOC研究与实践带来一些启发。2研究方法和技术路线为捕捉国外最新的MOOC研究动态，笔者选取了2012．2017年的文献，在原有研究基础上采用共词矩阵分析方法和内容分析方法。研究问题包括：f1)MOOC目前主要研究热点包含哪些?(2)MOOC未来研究主题是什么?(3)本研宄给我国MOOC研究带来什么启发?为了能够搜索到高质量的文献的，让分析的结果更具有代表性，本研究数据来源是webofscience核心文集，

4、时间跨度是2012—2017年，以“MOOC”、“MOOCs”、“MassiveOpen文章编号：1008—6609(2017)05—0050—04OnlineCourses”为主题进行检索，具体检索条件为主题：“MOOC”OR“MOOCs”OR“MassiveOpenOnlineCourses”，精炼依据：webofscience，类别：EDUCATIONEDUCATIONALRESEARCH，索引=SSCI，时间跨度=2012．2017。研究采用共词矩阵分析和内容分析法。共词矩阵分析通过对文献指定区域中关键词共现矩阵的构建，判断

5、学科领域主题间的关系。本研究先采用CitespacelII软件进行共词分析，采用内容分析方法，梳理研究热点和前沿，绘制MOOC研究知识图谱。3研究结果3．1描述性统计分析通过webofscience核心文集数据库检索，笔者共检索到1042篇文献，从每年出版的文献数(图1)来看，2012年文献数量最少，2013年文献数量激增，并且在接下来数年时间持续增长。笔者由此预测，MOOC仍然是2017年的研究热点之一。从国家地区(图2)来看，研究主要分布在美国、中国、西班牙、印度、德国等国家。从研究方向上看，MOOC研究主要在计算机科学(COM

6、PUTERSCIENcE)、教育研究(EDUCATIONEDUCATIONALRESEARCH)和工程学(EN—GINEERING)等领域。作者简介：熊秋娥(1972一)，女，江西贵溪人，硕士，副高，研究方向为教育信息化、网络教育。一50—学术探讨·综述表1MOOC高频关键词序号高频关键词频数序号高频关键词频数1mOOC28811onlineeducation2l2mOoCS21812Elearning203e-learning7213blendedlearning194education5414students17massiveo

7、penon—54415flippedclassroom17linecourses6learninganalytics4216accessibility167onlinelearning3817gamification168highereducation3l18bigdata15massiveopenon—collaborative9231915linecourselearning10motivation2220design15图12012—2017每年文献数字段国家，地区记录数占1042的％柱状图USAPEOPLESRCHl}tAS

8、PAINfNDIAGERMA}吖ENGLANDAUSTRALIAFRANCESWITZERLANl3了Al媳AN图2国家地区分布年，nodetype(节点类型)选keyword，意思是以关键词作为分析对象，对收集的数据进行共引词频及聚