我国教育技术领域云计算研究现状述评

[摘 要] 采用文献计量分析法和社会网络分析法，对国内公开发表在教育技术领域有关云计算的学术论文和学位论文进行统计分析和关键词共词网络分析，以期把握其发展脉络及研究现状，揭示教育技术领域云计算的研究热点，并展望其未来的发展趋势， 期望能为以后的相关研究提供些许参考。

[关键词] 云计算； 研究现状； 文献计量； 社会网络分析

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

[作者简介] 刘成新（1967—），男，山东邹城人。教授，博士，主要从事信息化教育与网络文化传播研究。E-mail：。

一、引 言

云计算作为一种新技术，无疑会给互联网带来意义深远的影响，它是互联网基础设施架构的一项革命性变革，必然对互联网的应用和发展产生巨大的推动作用。云计算是分布式计算、并行计算、网格计算等技术的发展，其主要提供基础设施服务、平台服务和软件服务等三个方面的服务。至今它还没有一个公认的定义，主要有以下两种说法：

云计算是面向服务的架构、分布式计算、网格计算和虚拟化等多种技术发展融合的产物[1]。刘鹏认为云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取技术能力、存储空间和信息服务[2]。

近几年云计算在教育领域的应用尤为突出。我国教育技术界围绕云计算展开的研究已初具规模。如王康、廖汉文等结合云计算及其特征，分析了我国基础教育信息化的现状，探讨城域教育云架构设计及云服务平台建设[3]。耿学华、梁林梅等探讨了云计算在高等教育信息化中的应用[4]。黎加厚教授根据云计算的教育应用提出了“云计算辅助教学”的概念。针对越来越多的研究者投入到云计算研究的这一趋势，为从整体上把握其研究现状，本文通过对国内公开发表在教育技术领域有关云计算研究的学术论文和学位论文进行统计，采取文献计量分析与社会网络分析相结合的方法，揭示教育技术领域云计算的研究热点，并展望其未来的发展趋势。

二、数据来源与研究方法

（一）数据来源

本研究选取的数据样本全部来自于中国知网（CNKI），选取教育技术领域8种核心期刊，分别是《电化教育研究》、《中国电化教育》、《现代教育技术》、《开放教育研究》、《远程教育杂志》、《现代远距离教育》、《现代远程教育研究》和《中国远程教育》，以“云计算”为主题，共检索到114篇文献，剔除有关研讨会、论坛、通知、广告和动态等与研究内容无关的文献，最终有效文献为107篇。学位论文的检索条件为“学科专业名称=教育技术学”并且“主题=云计算”，学位年度不限，共检索到28篇文献。保存以上学术论文和学位论文的题录信息，以供研究使用。

（二）研究方法与工具

本文主要采用文献计量分析法和社会网络分析法进行研究。

在选择研究工具时，前期以 Excel 2003以及文献题录信息统计工具 SATI 3.0进行数据统计与筛选，社会网络分析方面主要采用综合型社会网络分析工具UCINET 及其内部集成的可视化分析软件NetDraw、NetMiner4等软件。

三、研究论文的文献计量分析

（一）论文的年代分布

某领域研究论文的时间分布能够从侧面了解该领域的研究历史和状况，揭示其研究发展的总体趋势。教育技术领域有关云计算的135篇研究论文的时间分布情况如表1所示。可以看出，教育技术领域有关云计算的研究最先出现在2008年，只有一篇研究论文。自此之后，每年发表研究论文的数量呈直线上升趋势（2013年的回落是由于期刊网收录文献在时间上具有滞后性，因此不能真实反映这一年的研究现状和发展趋势），说明国内教育技术界对云计算的关注度越来越高，相关的研究也越来越多。可以预测，在接下来的时间里，对云计算的研究会继续呈现上升趋势。

（二）论文作者分布

通过对研究论文作者的统计分析可以看出该领域的作者力量分布。考虑到学位论文存在一定的特殊性，这里只针对学术论文进行统计。鉴于第一作者是论文的主要贡献人，对107篇文献的第一作者进行统计，共有98人。统计结果显示：在2篇及以上的有8人，分别是高宏卿3篇，高义栋、刘中宇、谢阳斌、陈巧、张怀南、曾明星、俞建华各2篇。其余作者均发文一篇，占作者总数的91.8%。美国学者洛特卡A.J.指出：作者数与数量之间具有一定关系，如果发表一篇论文的作者数与所有作者数之比低于60%的临界值，则该领域已形成核心队伍，反之亦然[5]。因此，云计算在教育技术领域的相关研究还未形成稳定的核心作者群。同时也发现该领域缺少长期深入的研究者。

（三）论文所属机构分布

通过对论文所属机构的研究，有助于发现该领域研究的主要机构及团队力量分布。经统计，在3篇以上（含3篇）的机构共11家，如图1所示。这些学校基本上可以代表目前我国教育技术领域有关云计算研究的核心机构。其中发文数量最高的是上海师范大学，达到15篇。在这11所机构中，有8所师范类学校，凸显出它们对该领域的应用和推广。

四、研究论文的社会网络分析

（一）构建共词矩阵

对检索到的135篇文献进行关键词统计，共得到原始关键词335个。删除对研究主题没有影响及过于宽泛的创新、应用、评价、对策、模式、影响因素等关键词，合并具有相同或相近含义的关键词，经过反复人工校对，最终确定了296个关键词，将这些关键词按照出现的频次由高到低进行排序。本文选取出现频次在2次及以上的前39个关键词作为高频词，如表2所示。

两两统计不同关键词在同一篇文章中共同出现的次数，形成一个39×39的共词对称矩阵（限于篇幅，这里只给出部分信息），如表3所示。

（二）社群图

理解社会网络的整体结构模式对完成社会网络的分析十分重要。将上述高频词共词矩阵导入UCINET软件中，使用可视化工具NetDraw绘制网络社群图，如图2所示。社群图是描述社会网络的一种方法，可以直观地反映共词网络的整体特征。在社群图中，每个节点都代表一个关键词，每一条直线表示两者之间的关系，也就是在同一篇文献中共现，其中箭头表示关系的指向，连线次数即表示与之发生联系的关键词的数量。

我们发现：云计算是整个网络的核心，与其他关键词都发生联系。比较靠近它的关键词有云服务、教育信息化、教学资源等，说明它们是云计算研究的重点，而处于网络边缘的一些关键词就显得比较孤立，缺少深入的研究。由于社群图中的点很多，点线之间的关系图形较为复杂，只能看到词与词间的大概趋势，很难看出其内部的子结构，因此需要进行深入分析。

（三）网络密度分析

密度表示的是网络内各个节点之间联络的紧密程度，从整体上反映网络的特征，是社会网络分析常用的指标之一。整体网络密度的计算公式Δ=m/（n （n-1））（m为已有的关系总数，n为节点总数）。在本文中，密度是指关键词之间发生的联系次数。一般认为，网络密度太低，不利于信息的传播，密度太高会使信息交流不具有针对性，容易造成信息泛化。

研究结果显示，该网络密度为0.2200，标准差为0.8108。与网络最大密度1相比，该网络密度较低，说明各关键词间的联系不是很紧密，信息交流与讨论不够深入，教育技术领域云计算研究的体系还不成熟。

（四）中心性分析

中心性是社会网络分析中的重点之一，它是衡量一个节点在网络中的重要程度和威望的重要变量。中心性分析通常包括点度中心度、中间中心度和接近中心度三个指标。

1. 点度中心度分析

点度中心度（Degree Centrality）是一个最简单、最具有直观性的指数。它表示在一个社会网络中与某个节点存在直接联系的其他节点的总数目。如果一个节点与很多其他节点存在关联，则表示该节点在网络中处于中心地位，对整个网络的影响大。

利用NetMiner4软件绘制网络点度中心度分布图，如图3所示。点度中心度越大的关键词，离图的中心越近，与该点有直接联系的词也越多。

本文将点度中心度排名和词频排名的前20名关键词进行比较发现：点度中心度的前20名中有18个关键词也同时出现在词频排名的前20名中，相似率达90%，说明点度中心度和词频统计在揭示一个领域的研究热点方面比较相似。在点度中心度中出现的不同关键词充分说明它不仅考虑了词频数，而且兼顾了关键词之间的内部联系。

2. 中间中心度分析

中间中心度（Betweenness Centrality）测量的是某个节点对网络中信息交流控制的程度。在本文中，如果一个关键词位于许多其他关键词之间的连线上，说明该关键词的中间中心度较高。这种度值较高的点在网络中往往成为沟通其他点的“桥梁”，充当中介角色。在共词网络中可以理解为其他关键词依赖中间中心度较高的关键词来传递信息。

使用UCINET软件计算各关键词的中间中心度。中间中心度值最高的为“云计算”，达到591.667，高于排在第二的“云计算辅助教学”的38.5，表明云计算在网络中扮演信息中介的角色是其他关键词进行信息交流的桥梁，同时它的作用在网络中也得到了极大的发挥。研究发现，中间中心度为0的关键词达到16个，例如“学习环境”、“学习资源”等，所占比例为41%。因此在网络中信息的垄断性很明显，这些关键词严重依赖于少数几个关键词进行信息流动。

3. 接近中心度分析

接近中心度（Closeness Centrality）是指网络中某个节点与其他节点的接近程度，即该点是否通过比较短的路径与其他点相连。路径越短说明节点处于核心位置，信息传递时对其他节点的依赖性较小。在共词网络中，描述的是某个关键词不受其他关键词“控制”的能力。

“云计算”的接近中心度值最小，在网络中位于核心位置，和其他度值较大的关键词相比，“教育信息化”、“云服务”这两个关键词在信息交流时的依赖性相对小一些。这些在共词网络接近中心度分布如图4所示。

（五）网络整体属性分析

1. 小世界效应分析

社会网络分析认为如果网络节点间的平均距离远远小于节点数，则该网络具有小世界效应。在共词网络中，平均距离反映的是网络中任意两个关键词之间的平均路径长度。网络路径的长度与节点之间信息沟通的容易度成反比。网络路径越长，表示网络内节点分散，联系较少；相反，则说明节点之间的信息交流很频繁。

使用UCINET软件计算网络节点间的平均距离，得出目前我国教育技术领域云计算研究论文的关键词网络节点平均距离（Average Distance）为1.927，说明该网络具有很好的小世界效应。

2. 派系分析

凝聚子群研究的是小团体内部的关系，目的在于发现网络中存在多少个子群体，有时也被称为小团体，它有多种分析方法，在这里选取派系分析法。

本文对关键词网络进行派系分析，可以揭示云计算研究中联系较为紧密的主题群。社会网络中的派系至少包含三个点，因此在派系分析时将最小派系尺度（Minimum Size）设置为3，派系分析结果如表4所示。该网络中共有32个派系，其中成员为3的派系共21个，所占比例达到65.6%，成员为4 的派系只有11个。表明该网络还不够紧密，网络内子群的规模比较均匀，各关键词间的互动交流处于分散状态。这是由于云计算涉及的范围较大，相应各个关键词交流的范围也较大。

同时对派系的成员组成分析发现，“云计算”在每一个派系中都出现过，显然是派系活动中最活跃的成员。这说明关键词网络是建立在以云计算节点为中心的基础上，或者可以说，这些派系是云计算这个核心关键词对其他关键词间信息交流的引导而形成的研究主题。

五、总 结

通过以上分析，可以对教育技术领域云计算的研究作出如下结论与思考。

第一，我国教育技术领域云计算的研究起步较晚，但发展势头迅猛，研究前景广阔。随着云计算的发展成熟及优点的显现，为扩大这种新技术在教育领域的应用，势必会展开越来越多的研究，这符合信息时代教育发展的特点。同时，教育部在2012年颁布的《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》以及国家拟在近期启动、组织实施的重大项目——“中国数字教育2020行动计划”都强调要充分发挥现代信息技术的作用，信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视。这些政策都为该领域的研究起到了支持作用。

第二，我国教育技术领域云计算的研究缺少具有代表性的研究者，大部分只是尝试着从浅层次方面进行研究，缺乏深入性和连续性。研究机构和团队主要集中在师范院校，说明我国师范院校重视云计算给教育带来的影响，同时成为该领域研究的主要贡献。

第三，“云计算”在关键词网络中处于核心地位，围绕它展开的一系列热点研究主题主要有教育信息化、教学资源共建共享、远程教育、移动学习、大数据、数字校园建设、教育云及云服务等。研究发现，云计算促使了云学习理念的产生，可以提供随时随地进行学习的技术支持，变革了学习方式。云计算在教学资源的共建共享上存在明显的优势，它通过网络将资源存储在云端，使用者可以轻松获取需要的资源，还可以实现资源共享。教育信息化的建设与发展一直是人们关注的问题，在云计算的研究中也不例外，如何更好地发挥云计算在教育信息化建设中的作用成为研究者们普遍关注的问题。我国远程教育经过几十年的发展已相当成熟，但也存在很多问题，因此云计算的运用到能够为远程教育事业注入新的活力。

第四，我国教育技术领域云计算的研究体系比较松散。在关键词网络中，各节点间的联系不紧密，关键词间都是稀疏连接的，信息交流较少。

第五，从纵向层面看，目前我国教育技术领域对云计算的研究出现不平衡现象，即研究主要集中在高等教育领域，缺少对中等、初等教育领域的应用研究。这跟研究人员存在一定关系，因为他们所属机构大部分属于高等教育机构，而中小学缺乏相应的基础设施和科研人员。

第六，从高频关键词来看，目前云计算的研究重点主要集中在理论层面，应用技术的研究较少。大部分文献对云计算的定义、发展历史、类型、原理、特点、优势及不足介绍得比较详细，而具体到开发某个方面的应用技术却寥寥无几。

云计算的教育应用前景良好，应受到教育技术领域研究者的普遍关注。研究人员应加大研究深度，提高研究层次，并形成一些比较权威的研究机构与团队；加强云计算在高等、中等及初等教育的协同研究。要实现云计算带来的诸多高效、便捷和专业的服务，还应加强它在实践技术方面的研究，达到理论与实践的结合。

[参考文献]

[1] Lamia Youseff，Maria Butrico， Dolma Da Silva. Toward a Unified Ontology of Cloud Computing[J].Grid Computing Environments Workshop，GCE， 2008，（24）：1～10.

[2] 刘鹏.云计算[M].北京：电子工业出版社，2010.

[3] 王康，廖汉文，张岩.云计算在基础教育信息化建设中的应用研究[J].现代教育技术，2012，（3）：5～9.

[4] 耿学华，梁林梅，王进.云计算在高等教育信息化中的应用与展望[J].现代教育技术，2012，（4）：104～106.

[5] 叶鹰，潘有能，潘卫.情报学基础教程[M].北京：科学出版社，2006.