“教学评价”研究热点与主题可视化分析
摘 要：教学评价作为现代教育科学研究三大领域之一，对其研究热点和主题分析十分必要。文章以中国知网数据库2014-2016年核心期刊、CSSCI期刊收录的840篇教学评价研究相关的学术论文为研究对象，利用可视化技术，结合词篇矩阵、共现矩阵、聚类分析、多尺度分析、社会网络化分析等技术探究我国教学评价领域近3年研究现状和发展趋势。结果显示，教学评价研究主要围绕九个主题展开研究，当前研究主要集中在教学模式改革、教学过程和要素、评价方式等；未来需要关注教学模式改革效果评价、有意义学习等领域。
关键词：词篇矩阵；共现矩阵；聚类分析；知识图谱；社会网络化分析
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2018）01-0017-05
引言
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》明确提出了“改革考试评价制度和学校考核办法，建立科学的教育质量评价体系，改进教育教学评价”的总体发展目标。教学评价被誉为现代教育科学研究的三大领域之一，其意义不言而喻。教育评价思想开始于我国古代教育，早在西周时代已经形成比较完备的考试选拔制度，在历代的封建王朝时代，“分科举人”、“开科纳士”等考试制度，正是教育评价思想的渊源。
本研究利用社会网络化分析、多维尺度分析和聚类分析等多元分析方法，将“教学评价”领域内的重要关键词进行提取、分类、关系分析操作，从而总结归纳出该领域研究的热点和主题，以进一步掌握“教学评价”研究路线以及未来研究方向，为后续科研提供参考。
本研究同样秉承可视化分析的思路，結合多元分析方法。可视化分析是指将计算机进行科学计算的中间数据和结果数据，以某种容易理解的视觉方式展示出来的方法。[1]可视化分析利用计算机数据表示、处理技术实现数据可视化，[2]使数据用图表、曲线显示，并能对数据的相互关系和模式进行分类、组合、可视化呈现。在大数据时代，数据可视化已经逐渐成为主流。
一、数据来源与处理
1.数据来源
本研究以中国知网CNKI为搜索引擎，采用高级检索功能，检索2014-2016年在核心期刊、CSSCI期刊中发表的包含“教学评价”主题的文章，共847篇，过滤掉与主题无关的7篇文献，共得到840篇样本文献，并以NoteFirst格式导出。
2.提取高频关键词
利用BICOMB2.0书目共现分析软件，创建项目，选择“cnki..
3.构建词篇矩阵、共现矩阵与相异矩阵
采用Ucinet6和SPSS22软件对66个高频关键词做矩阵分析，首当其冲的是准备分析数据——高频关键词的词篇矩阵（见表2）、高频关键词的相异矩阵（见表3）、高频关键词的共现矩阵（见表4）。首先在BICOMB2.0软件中设置阈值条件为5≤频次≤148，生成词篇矩阵和共现矩阵；利用SPSS22软件对词篇矩阵进行相似矩阵距离分析处理，设置度量标准为二分类Ochiai系数，生成相似矩阵。为了消除由于关键词共现次数差异所带来的影响，相异矩阵由相似矩阵导出到Excel中，并利用数字“1”与相似矩阵中的相似值相减生成。[5]
二、研究热点及其关系
为了获取教学评价研究热点及其关系，需要将先前统计出的高频关键词共现矩阵导入到Ucinet6软件中，生成二维社会网络关系图谱。将共现矩阵导入到Ucinet6软件中，对高频关键词进行节点中间度分析，如表5所示，并生成可视化高频关键词社会网络关系图谱，在图谱的基础上进行中间中心度（Betweenness）操作和K-cores分析操作，得图1。
通过Ucinet6菜单项“网络-中心度-Freeman中间度-节点中间度”操作统计节点中间度。从表5中可以看出，教学评价主要围绕评价体系、教学模式、教学改革、实践教学、课堂教学、教学质量等主题展开研究的。在社会网路关系图谱中可以看出，通过中间中心度和K-cores分析，各个节点在网络中作用大小有不同大小显示和颜色变化。节点正方形大小标识占据网络核心位置，红色表示该领域的研究热点，其他研究基本都是围绕这些热点主题展开的。在社会网络关系图谱中，除了可以看出研究的热点，还可以通过热点间连线的粗细和紧密程度，说明热点研究的成熟度。除了核心关键词外，其他节点联系较为松散，说明没有形成明显的研究主题。
三、主流研究领域结构及其关系
1.高频关键词聚类分析
关键词聚类分析的原理是以关键词两两在同一篇文章中出现的频率（共词）为分析对象，利用聚类的统计学方法，把关联密切的关键词聚集在一起形成类团。[6]在SPSS22中，把词篇矩阵导入，进行系统聚类分析，聚类方法采用组之间的链接，以二分类Ochiai系数为测量标准，得到图2所示的主题谱系图。聚类结果显示，教学评价领域的研究热点主要集中在九类主题——教学评价指标、教学评价方式、教学模式改革、教学评价体系、学生评价、教学评价的意义、课程评价、教师评价、教学过程与要素。
