我國深度學(xué)習(xí)研究的演進(jìn)階段及熱點趨勢分析

胡曉玲 范博 趙凌霞

摘 要：本文以教育技術(shù)八種核心期刊中與深度學(xué)習(xí)主題相關(guān)的214篇論文為研究對象，在利用COOC、SPSS等軟件對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞詞頻分析、時區(qū)分布分析、聚類分析及多維尺度分析的基礎(chǔ)上繪制知識圖譜。根據(jù)高頻關(guān)鍵詞時區(qū)分布及文獻(xiàn)梳理情況，將國內(nèi)深度學(xué)習(xí)研究劃分為依托學(xué)習(xí)科學(xué)基本研究的萌芽階段、融入多種學(xué)習(xí)方式及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展階段、扎根智慧教育的成熟階段三個階段。關(guān)鍵詞聚類樹狀圖及多維尺度圖譜結(jié)果表明，當(dāng)前我國深度學(xué)習(xí)研究主要集中在技術(shù)支持、教學(xué)模式、學(xué)習(xí)活動以及應(yīng)用領(lǐng)域四個方面。展望未來，技術(shù)支持的深度學(xué)習(xí)研究常態(tài)化、不同教學(xué)模式深度學(xué)習(xí)影響因素分析、深度學(xué)習(xí)研究在學(xué)習(xí)科學(xué)分支中進(jìn)一步細(xì)化以及拓寬深度學(xué)習(xí)研究的學(xué)科融合度將是我國深度學(xué)習(xí)研究的重點。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);演進(jìn)階段;熱點及趨勢;可視化分析

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2096-0069（2020）05-0009-05

收稿日期：2020-05-25

基金項目： 2020年蘭州大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項目“大學(xué)生混合式學(xué)習(xí)效果的影響因素研究”（2020jbkyxs030）

作者簡介：胡曉玲（1975— ），女，山東濟(jì)寧人，蘭州大學(xué)高等教育研究院，博士，副教授，研究方向為高等教育信息化;范博（1995— ），男，甘肅臨夏人，蘭州大學(xué)高等教育研究院碩士，研究方向為教育信息化;趙凌霞（1996— ），女，甘肅甘南人，蘭州大學(xué)高等教育研究院碩士，研究方向為教育信息化;穆萍（1996— ），女，寧夏中衛(wèi)人，陜西師范大學(xué)教育學(xué)院碩士，研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用。

關(guān)于教育領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀，國內(nèi)有多名學(xué)者已進(jìn)行了闡釋，例如沈霞娟等對國外近十年深度學(xué)習(xí)的主題、情境、方法及結(jié)果展開了實證研究[1];彭紅超、祝智庭通過計量統(tǒng)計與內(nèi)容分析的方法對中外深度學(xué)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行解讀，并提出了深度學(xué)習(xí)發(fā)展的脈絡(luò)與存在的瓶頸[2]。雖然上述研究系統(tǒng)地分析了國內(nèi)外深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀，但是依然存在對國內(nèi)深度學(xué)習(xí)的綜合研究不足等問題。因此，本研究基于國內(nèi)教育技術(shù)八大核心期刊論文的可視化分析，從多維度對我國深度學(xué)習(xí)研究的熱點及趨勢進(jìn)行梳理分析，以期為后續(xù)深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究提供借鑒。

一、研究方法及文獻(xiàn)來源

本研究主要采用詞頻分析法、共詞分析法以及科學(xué)知識圖譜。詞頻分析法是文獻(xiàn)計量法的一種，該方法用能表達(dá)文獻(xiàn)核心內(nèi)容的高頻或主題詞在相關(guān)研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究熱點和發(fā)展動向。共詞分析法通常指利用文獻(xiàn)中名詞短語共同出現(xiàn)的情況， 來確定所屬文獻(xiàn)集所代表研究領(lǐng)域中各主題之間的聯(lián)系。[3]科學(xué)知識圖譜是用圖形等量化的方式把抽象數(shù)據(jù)反映出來，進(jìn)而從宏觀、中觀、微觀等各個層面揭示一個領(lǐng)域、學(xué)科的發(fā)展概況。上述研究方法與Endnote、COOC、Citespace、SPSS這些可視化分析和數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具相結(jié)合，在文獻(xiàn)篩選、文獻(xiàn)計量、高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計、聚類以及多維尺度分析的基礎(chǔ)上，從多個角度全面地分析深度學(xué)習(xí)研究的熱點及趨勢。

文獻(xiàn)來源方面，筆者在中國知網(wǎng)的高級檢索中，以主題為“深度學(xué)習(xí)”或“深層次學(xué)習(xí)”進(jìn)行檢索，文獻(xiàn)來源為CSSCI來源期刊目錄（2019-2020）中教育學(xué)學(xué)科下與教育技術(shù)學(xué)相關(guān)的八種期刊（含CSSCI擴(kuò)展版），分別為《開放教育研究》《中國電化教育》《電化教育研究》《現(xiàn)代教育技術(shù)》《現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究》《遠(yuǎn)程教育雜志》《中國遠(yuǎn)程教育》《現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育》，其中《現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育》為CSSCI擴(kuò)展版來源期刊，發(fā)表時間截止到2019年12月31日，檢索到相關(guān)文獻(xiàn)240篇。而后，筆者利用Endnote文獻(xiàn)管理軟件對文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，刪除會議通知、綜述以及計算機(jī)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)后，最終保留了214篇有效文獻(xiàn)作為研究數(shù)據(jù)。

二、研究結(jié)果分析

1.高頻關(guān)鍵詞分析

本研究在關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，以關(guān)鍵詞頻次排列前十位作為截點繪制了部分高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計表（如表1所示）?？梢姵吧疃葘W(xué)習(xí)”這一主題關(guān)鍵詞外，“翻轉(zhuǎn)課堂”“人工智能”“學(xué)習(xí)分析”“在線學(xué)習(xí)”“MOOC”等排列在前五位，這在一定程度上反映出深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)模式、應(yīng)用領(lǐng)域及技術(shù)支持等。

2.高頻關(guān)鍵詞時區(qū)分布分析

各學(xué)科領(lǐng)域的研究在不同的發(fā)展階段研究焦點是不同的， 各階段文獻(xiàn)集中的高頻關(guān)鍵詞可以體現(xiàn)出該階段的研究焦點。本研究通過在Citespace軟件中導(dǎo)入已篩選過的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，將文獻(xiàn)的時間區(qū)域設(shè)置在2007年至2019年之間，時間切片（Time Slicing）設(shè)置為一年，Top N值設(shè)置為50后進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜分析并繪制高頻關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜（如圖1所示）。

3.聚類分析

通過上述的高頻關(guān)鍵詞可以初步了解深度學(xué)習(xí)研究的熱點。為進(jìn)一步了解我國深度學(xué)習(xí)研究的主題分布情況，本研究對高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行了聚類分析，即通過聚類分析把本研究樣本文獻(xiàn)的所有關(guān)鍵詞中關(guān)聯(lián)密切的關(guān)鍵詞聚集在一起形成不同的類，以此來表達(dá)深度學(xué)習(xí)研究分支的組成情況。本研究利用COOC軟件（6.3）生成了文獻(xiàn)集的相異矩陣，并將其導(dǎo)入數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件SPSS中展開多維尺度分析，在系統(tǒng)聚類的基礎(chǔ)上生成高頻關(guān)鍵詞聚類樹狀圖（如圖2所示）。

4.多維尺度分析

在聚類分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合樹狀圖可基本確定我國深度學(xué)習(xí)研究主題的大致分布情況。為明確相關(guān)主題在深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域中的位置，本研究對文獻(xiàn)集數(shù)據(jù)進(jìn)一步展開多維尺度分析，進(jìn)而分析深度學(xué)習(xí)的研究熱點及未來研究趨勢。多維尺度分析是將多維空間的研究樣本通過簡化到低維空間進(jìn)行定位、分析和歸類，并將對象間原始關(guān)系進(jìn)行保留的一種數(shù)據(jù)分析方法。本研究將上述相異矩陣導(dǎo)入到SPSS中，在“度量”中展開多維尺度分析，并生成分析圖譜（如圖3所示）。

三、我國深度學(xué)習(xí)研究的演進(jìn)階段劃分

在繪制高頻關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜的基礎(chǔ)上，依據(jù)高頻關(guān)鍵詞的時區(qū)分布情況，本研究將我國深度學(xué)習(xí)的研究演進(jìn)過程劃分為如下三個階段。

1.依托學(xué)習(xí)科學(xué)基本研究的萌芽階段（2007年至2011年）

學(xué)習(xí)科學(xué)研究的不斷深入，催生了眾多分支，深度學(xué)習(xí)就是其中之一。國內(nèi)深度學(xué)習(xí)一詞，由上海師范大學(xué)黎加厚教授于2005年首次提出。他認(rèn)為建立在理解的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)者批判性地學(xué)習(xí)新思想和新知識，并把所學(xué)新知識融入原有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中，在達(dá)到知識遷移水平的基礎(chǔ)上，做出決策并解決問題的學(xué)習(xí)就是深度學(xué)習(xí)。[4]由此，國內(nèi)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究相繼迸發(fā)而出。本研究所選的文獻(xiàn)集中，詹青龍和顧小清于2007年提出信息技術(shù)教師培訓(xùn)必須要以深度學(xué)習(xí)為中心。[5]而后，隨著相關(guān)研究的不斷深入，段金菊于2011年針對依托Moodle平臺的課程展開基于設(shè)計的研究，提出深度學(xué)習(xí)的核心特征是高水平思維的培養(yǎng)[6]，并對教師提出針對基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的深度學(xué)習(xí)培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的高水平思維能力要求。綜上所述，結(jié)合圖1可知，2011年后深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究出現(xiàn)頻次較多的關(guān)鍵詞分別是“互聯(lián)網(wǎng)”“學(xué)習(xí)分析”等，說明基于技術(shù)支持的深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究逐漸出現(xiàn)，標(biāo)志著我國深度學(xué)習(xí)研究由依托學(xué)習(xí)科學(xué)基本分支的萌芽階段逐步進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持且與多種學(xué)習(xí)方式融合的下一階段。

2.融入多種學(xué)習(xí)方式及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展階段（2012年至2016年）

隨著教育信息化的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)廣受國內(nèi)教育技術(shù)界的關(guān)注。由圖1發(fā)現(xiàn)，自2012年開始，本研究所選的文獻(xiàn)集中，深度學(xué)習(xí)研究的高頻詞有“學(xué)習(xí)分析” “在線學(xué)習(xí)” “翻轉(zhuǎn)課堂” “MOOC”等，說明該階段深度學(xué)習(xí)的研究主要是依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和學(xué)習(xí)分析等技術(shù)，結(jié)合在線學(xué)習(xí)、翻轉(zhuǎn)課堂、混合式學(xué)習(xí)等多種學(xué)習(xí)方式進(jìn)行的。例如，張琪在其文中分析了網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的影響因素，并提出提升網(wǎng)絡(luò)自我效能感，可以促進(jìn)學(xué)習(xí)者使用更加多元化的學(xué)習(xí)策略，進(jìn)而促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的發(fā)生[7];曾明星等從MOOC到SPOC的發(fā)展出發(fā)構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)模式，并提出SPOC支持的深度學(xué)習(xí)需要加強(qiáng)情境、交互和反思三個要素。[8]近年，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的教育應(yīng)用，逐漸帶動深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究扎根于智能教育，并向成熟階段過渡。

3.扎根智慧教育的成熟階段（2017年至今）

從圖1發(fā)現(xiàn)，2017年開始深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究，與“人工智能”“教育大數(shù)據(jù)”及“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間”等相融合，這一階段的深度學(xué)習(xí)研究已扎根于智慧教育相關(guān)的研究之中，以期促進(jìn)學(xué)習(xí)者的深度理解及高階思維能力。本研究文獻(xiàn)集中，何聚厚等學(xué)者構(gòu)建了基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的深度學(xué)習(xí)場域模型[9];姚巧紅等通過研究得出“在面向深度學(xué)習(xí)的翻轉(zhuǎn)課堂模型、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間和學(xué)習(xí)支架的綜合作用下， 通過課前的整合性學(xué)習(xí)、課中的高階學(xué)習(xí)和課后的反思性學(xué)習(xí)有效促進(jìn)了學(xué)生的深度學(xué)習(xí)”[10]的結(jié)論。此外，沈霞娟等在2019年對國外近十年深度學(xué)習(xí)研究展開了綜述，提出在與學(xué)習(xí)方式、技術(shù)融合的基礎(chǔ)上，我國深度學(xué)習(xí)研究應(yīng)與學(xué)科相融合并關(guān)注其具體路徑。[11]

從上述我國深度學(xué)習(xí)研究的三個演進(jìn)階段來看，目前我國教育技術(shù)學(xué)界對深度學(xué)習(xí)的研究已步入成熟階段，并逐步嘗試以個性化學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等技術(shù)支持的學(xué)習(xí)方式構(gòu)建深度學(xué)習(xí)新模型。

四、我國深度學(xué)習(xí)研究熱點及趨勢分析

如圖2及圖3所示，深度學(xué)習(xí)研究的高頻關(guān)鍵詞聚類樹狀圖聚類情況與多維尺度圖譜中的分類基本保持一致。本研究在上述基礎(chǔ)上，對我國深度學(xué)習(xí)研究的主題進(jìn)行劃分，并將我國深度學(xué)習(xí)研究的熱點及趨勢概括為以下四個領(lǐng)域：

1.深度學(xué)習(xí)的技術(shù)支持研究

該主題主要由“人工智能”“學(xué)習(xí)分析”及“教育大數(shù)據(jù)”等18個關(guān)鍵詞組成，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)分析得知，該主題緊緊圍繞深度學(xué)習(xí)研究的科學(xué)化對數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性的要求以及深度學(xué)習(xí)研究對學(xué)習(xí)方式靈活性的訴求展開。其中，學(xué)習(xí)分析、教育大數(shù)據(jù)等技術(shù)是數(shù)字教育時代深度學(xué)習(xí)研究開展的核心支持要素，上述技術(shù)為深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究的科學(xué)性提供了一定的保障。此外，自適應(yīng)學(xué)習(xí)、個性化學(xué)習(xí)以及混合式學(xué)習(xí)等多種新型學(xué)習(xí)方式為深度學(xué)習(xí)研究拓寬了研究視域，進(jìn)而大大提高了學(xué)習(xí)方式選擇的靈活性。

2.深度學(xué)習(xí)的教學(xué)模式研究

該主題由 “翻轉(zhuǎn)課堂”“MOOC”“SPOC”“教學(xué)模式”等21個關(guān)鍵詞組成。該主題主要圍繞深度學(xué)習(xí)的在線教學(xué)模式研究和深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計研究展開。首先，在線教學(xué)的不斷精進(jìn)衍生出混合式教學(xué)、MOOC、翻轉(zhuǎn)課堂等多種教學(xué)方式，國內(nèi)學(xué)者大多以上述教學(xué)模式展開基于深度學(xué)習(xí)的教學(xué)模式研究，隨著混合式教學(xué)模式、翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式的逐漸成熟，深度學(xué)習(xí)的在線教學(xué)模式研究也逐漸成形;其次，教學(xué)設(shè)計作為深度學(xué)習(xí)最核心的關(guān)聯(lián)要素，其教學(xué)策略的選擇會直接影響學(xué)習(xí)者高階思維的提升，在關(guān)注深度交互的基礎(chǔ)上力爭相關(guān)研究促進(jìn)學(xué)習(xí)者的深度學(xué)習(xí)。

3.深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)活動研究

該主題由“學(xué)習(xí)活動”“學(xué)習(xí)策略”“協(xié)同知識建構(gòu)”等8個關(guān)鍵詞組成，主要涉及深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)活動設(shè)計研究、深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)策略研究兩方面。其中，學(xué)習(xí)科學(xué)相關(guān)研究的細(xì)化加速了學(xué)習(xí)活動設(shè)計相關(guān)研究的發(fā)展，國內(nèi)類似于促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)活動設(shè)計一類的研究也隨之成熟起來，如秦瑾若等依托“現(xiàn)代教育技術(shù)”課程，基于深度學(xué)習(xí)理論展開MOOC學(xué)習(xí)活動的設(shè)計研究[12]。此外，國內(nèi)深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)策略研究也不斷豐富起來，如段金菊對促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的深度學(xué)習(xí)策略展開研究，并依據(jù)激發(fā)外顯學(xué)習(xí)行為和促進(jìn)認(rèn)知加工兩階段進(jìn)行策略設(shè)計和驗證。[13]

4.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域研究

該主題主要涵蓋了“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間”“高等教育”等7個關(guān)鍵詞，可見深度學(xué)習(xí)在高等教育領(lǐng)域研究中的應(yīng)用十分廣泛。首先，高等教育信息化的不斷蓬勃發(fā)展催生了數(shù)字化學(xué)習(xí)時代的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間等教育信息化產(chǎn)物，深度學(xué)習(xí)研究逐漸基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間展開;其次，復(fù)合型人才培養(yǎng)的核心是批判性思維等高階思維能力的培養(yǎng)，因此深度學(xué)習(xí)相關(guān)的研究主要集中在高等教育領(lǐng)域，以期培養(yǎng)復(fù)合型人才，為我國在世界舞臺上的競爭盡一份綿薄之力。

綜上所述，我國深度學(xué)習(xí)的研究主要圍繞四個領(lǐng)域進(jìn)行，即深度學(xué)習(xí)的技術(shù)支持、教學(xué)模式、學(xué)習(xí)活動以及應(yīng)用領(lǐng)域。本研究認(rèn)為可將我國深度學(xué)習(xí)的未來研究重點放在如下方面：首先，推進(jìn)技術(shù)支持的深度學(xué)習(xí)研究常態(tài)化發(fā)展，在與計算機(jī)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)加以區(qū)別的同時，普及新型技術(shù)對深度學(xué)習(xí)的支持研究，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)研究與“教育信息化2.0”時代接軌;其次，加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)在不同教學(xué)模式中的影響因素研究，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)影響因素指標(biāo)體系，進(jìn)而進(jìn)一步完善深度學(xué)習(xí)模型;再次，進(jìn)一步細(xì)化深度學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)科學(xué)視域下的研究，在關(guān)注學(xué)習(xí)活動設(shè)計研究的基礎(chǔ)上，對學(xué)習(xí)過程中的深度交互、深度反思等要素展開實證研究;最后，拓寬深度學(xué)習(xí)研究的學(xué)科融合度，通過對已有文獻(xiàn)的梳理，筆者發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的研究主要停留在與人文社會科學(xué)相關(guān)的學(xué)科，尤其是教育學(xué)領(lǐng)域，缺少與理工科等學(xué)科領(lǐng)域的交叉，應(yīng)加強(qiáng)多學(xué)科融合，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)研究精準(zhǔn)、全面地深化。

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[13]段金菊.e-Learning環(huán)境下促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的策略研究[J].中國電化教育，2012（5）：38-43.

（責(zé)任編輯 王策）

Abstract： This paper regards 214 papers related to the theme of deep learning in the eight core journal papers of education and technology as research object，and utilizes software like COOC，SPSS，etc.to make analysis of frequency of key words，time zone distribution analysis，cluster analysis，and multidimensional scale analysis，based on which knowledge map is drawn.According to the condition of time zone distribution of high-frequent key words and literature review，this research has divided the research of deep learning into three phases，namely，the budding phase relying on the basic research of learning science，the developing phase of integrating many kinds of learning styles and network technology，and mature phase being rooted in smart education.The results of key words cluster tree map and multidimensional scale maps show that the present national research of deep learning mainly focuses on four aspects， namely，the technical support，teaching mode，learning activity，and application field of deep learning.Looking forward to the future，the key points of the research on deep learning in China will be the normalization of deep learning research of technical support，the analysis of the influential factors of deep learning of different teaching modes，the further refinement of deep learning research in the branch of learning science，and the integration of disciplines of broadening deep learning research.

Key words： deep learning;evolution phase;hotspot and trend;visualized analysis