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教育信息化背景下数字教材的研究现状与展望

2023-09-09  |  所属栏目: 来稿选登  |  阅读次数: 

本文作者:李小琴 冯锦芳 发表期数:现代职业教育 2023年15期

  [摘           要]  教育信息化迅速发展,数字教材应时而生。主要采用共词分析法,分析在中国知网收集到的754篇有效文献,分析文献发表年度、参与单位、期刊分布、关键词以及聚类结果。结果表明,数字教材主题文献发布数量上整体呈现跨越式增长的态势;参与单位基本形成了全国范围内高校参与和学术期刊关注的研究现状;研究主要包括数字教材出版、数字电子技术、教材数字化转型三大类。但文献分布较为零散,研究主题不够集中,研究尚未形成体系。未来数字教材的发展需要不断提升技术水平,完善开发标准,保持数字教材作为教材的初心使命,与传统教材互为补充,服务教学。
  [关    键   词]  教育信息化;数字教材;共词分析法
  [中图分类号]  G642                    [文獻标志码]  A                  [文章编号]  2096-0603(2023)15-0141-04
   一、引言
   在教育信息化迅速发展的同时,教材作为教育教学中不可或缺的一环,其设计、内容以及使用等方面,均受到了教育变革的影响。为适应时代发展,充分利用教育资源,数字教材应时而生。2017年以来,国家政策出现重大调整,教材建设上升至“国家事权”的高度,数字教材在教育政策层面被纳入教材创新建设工作;2018年教育部发布《教育信息化2.0行动纲要》,指出将国家数字教育资源公共服务体系建设成为数字化教育资源的供给、应用主渠道。至2022年,基于数字教材进一步发展的现实需求,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布了三项关于数字教材的推荐性国家标准,于2022年11月1日正式实施,对数字教材提出了更高的出版要求。
   数字教材得到广泛关注的同时,获得了一定的发展。吴永和等从电子书和教科书的区别出发,分析了数字教材内涵、特性与属性,认为数字教材是按科学结构整合的教学资源包,有基础的阅读和教学功能,又拥有富媒体性、关联性、开放性和交互性[1]。也有学者从电子书包的角度界定了数字教材,电子书包是融合了数字出版、互联网、多媒体、无线通信等技术的全新体系,其中最主要的教育内容是数字教材[2]。目前,信息化环境下的教材还未形成统一的概念,出现了电子教材、电子教科书、数字课本等说法。在未严格区分概念含义的情况下,本文认定“电子”和“数字”的含义一致,课本与教科书也等价于狭义的教材,非引用状态下,采用“数字教材”作为统称。本文中数字教材指利用互联网技术将传统教学内容进行数字化处理,成为可以通过各种设备进行互动的教材。值得注意的是,数字教材并非单一指向纸质教材的数字化,涉及技术、出版、教材建设等多个方面。为进一步了解我国数字教材发展的研究现状,本文采用关键词共词分析法分析相关文献,尝试为后续研究提供参考。
   二、研究方法
   (一)文献来源
   在中国知网数据库检索主题为“数字教材”的文献,共获得1355篇文献,去除会议、特色期刊等非学术性研究文本以及没有关键词、没有作者署名和期刊选题等无效文献,最终获得754篇有效文献。样本数据由来源库、题名、作者、单位、文献来源、关键词、摘要和发表时间构成。检索时间为2022年12月1日。
   (二)研究方法
   本文主要研究方法为共词分析法。共词分析主要是对文献中关键词共同出现次数进行统计,对统计结果进行聚类分析,以聚类结果表示词汇之间关系的研究方法。通常一组词汇出现的频次越高,则代表主题的联系越紧密。由此,借助共词分析可以形成文献研究主题之间的关系网络,直观表示众多研究对象之间的关系。学者储节旺提出借助Excel实现构建共词矩阵的方法[3]。在此基础上,利用统计软件SPSS.27,实现共词矩阵的聚类分析和多维尺度分析,利用可视化图表直观反映的信息,对当前研究现状进行分析。
   (三)研究过程
   1.构建共词矩阵。以两个关键词共同出现的次数构建关键词的共词矩阵,分析关键词之间的联系。考虑数据分析的工作量,选取25×25的高频关键词矩阵。
   2.生成高频关键词的相似和相异矩阵。利用SPSS.27的数据分析功能实现高频关键词的相关分析,得到高频关键词的25×25相似系数矩阵。相似系数矩阵中的数字越接近于1,表明关键词之间的距离越近;相反,数值越接近于0,表明关键词之间的距离越远。在相似矩阵的基础上,得到相异矩阵,消除关键词共同出现频次差异的影响。相异矩阵的数值含义与相似矩阵相反。
   3.进行聚类分析。通过高频关键词之间的远近关系,分析关键词背后的研究信息。将相异系数矩阵导入SPSS.27进行聚类分析。以类别表示各关键词之间的远近关系,分析当前数字教材主题研究的方向和趋势。
   4.多维尺度分析。采用SPSS.27对上述相异矩阵进行多维尺度分析。多维尺度分析所构成的图谱中,每个小圆圈代表高频关键词所处的位置,圆圈距离越近,代表关键词之间的关系越紧密。多维尺度分析图中坐标分为代表向心度和密度,横坐标向心度表示领域之间关键词相互影响的强度,纵坐标密度表示领域内部联系的强度[4]。第一象限的密度和向心度都高,表示当前研究内部联系紧密,与其他研究也有较为密切的联系,研究整体趋于成熟。第二象限的密度较高,向心度较低,表明当前研究内部结构较为紧密,且形成了一定规模,但研究重要性有待提升。第三象限的密度和向心度较低,表示当前研究主题内部结构松散,研究尚不成熟,处在边缘位置。第四象限向心度较高,密度较低,表明当前研究主题领域相对集中,结构不紧密,较为松散,但具有发展空间,有潜在的发展趋势。 相关阅读:
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