关键词共现可视化分析的实践研究

在CitesSpace中，选择分析时间从2006年到2016年；网络节点类型Node Types的值为关键词Keyword；对Top100的节点进行数据分析；Pruning裁剪功能区选择Pathfinder和Pruning the merged network。通过上述裁剪能够在网络节点数量不变的情况下，大大减少连线数量[4]。绘制关键词的知识图谱。共计得到节点650个，连线1630条。分析数据的结果可以看到，在进行合并网络裁剪后连线的数量仍然远远大于节点的数量；同时从图谱参数分析：Modularity网络的聚类度的值为0.9087，值越大表示网络的聚类结果越好。Mean Silhouette衡量网络同质性指标的值为0.5606，反映网络的同质性较高[5]。

上述的数据说明各个关键词之间的相关联性极强。文章的作者在对师范生教学技能做相关研究时，其研究领域、研究方法、研究对象的同类性很强，研究的深入层度很大。表明这些作者从各个方面展开了对大学生教学技能的深入研究。

CiteSpace软件分析的关键词共词网络（如图2所示）。

图2　关键词共词网络

通过图2可以看到“教学技能”、“师范生”、“微格教学”这三个关键词的节点年轮最大，表示研究者的关注点和研究点更多地在这些领域。但是“教学技能”和“师范生”是作为知网搜索的词汇，故这两个词的呈现率最大，而且不能计入整体的分析模型中。(www.xing528.com)

同时CiteSpace的分析得出了“师范生教学技能”相关论文里高频关键词的排名，排除排名前两位的“教学技能”和“师范生”两个关键词，得出排名前20的高频关键词，如表1所示。

表1　“师范生教学技能”排名前20高频关键词

对这些热点关键词分析可发现，近年来发表的研究论文主要对“微格教学”、“培养模式”、“教学改革”、“实践教学”、“信息技术改革”等教育教学方面的改进做出研究。