深度学习的研究现状与发展

龙源期刊网深度学习的研究现状与发展作者：何晓萍沈雅云来源：《现代情报》2017年第02期〔摘要〕深度学习在计算机、教育等学科领域是一个值得研究的热点话题。为更好地了解“深度学习”的研究现状和发展趋势，跟踪其研究前沿，本研究利用CiteSpaceⅢ工具，采用引文分析法，对2010-2016年间发表的深度学习研究相关文献，进行了时间、核心文献、研究热点等可视化分析。本文分别梳理和分析了学习模式、认知性存在、学习策略、同伴互助教学等10个聚类结果中研究文献代表作的相关论点。得出结论与启示：在后期研究中，需要深入学习者认知过程，关注情感积淀；提高教师信息能力，发挥主导作用；优化内容设计，改进学习方法；构建学习环境，完善评价体系，以促进深度学习的有效发展。〔关键词〕深度学习；CitespaceⅢ；引文分析法；可视化方法DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.02.029〔中图分类号〕G302〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）02-0163-08〔Abstract〕Deeplearningisahottopicindifferentfield.Forthepurposeofbetterunderstandingofthefocusandtrendofdeeplearningresearch，thisarticleusedstrategyofcitationanalysiswiththehelpofcitespaceⅢ，showedthefocusofliterature（2010-2016）aboutdeeplearning.Theresultsshowed10clusteringresults：learningpattern；cognitivepresence；learningstrategies；WMC；RPT；learningconception；learningmethod；PBL；socialmedia；trainingofskillsofteaching.Drawthefollowingconclusionandenlightenment：Moreattentionshouldbepaidtotheaffectiveattitudeofstudents；thedesignoflearningcontentshouldbechanged.Whatismore，acomprehensiveevaluationsystemaboutdeeplearningshouldbeestablished.〔Keywords〕deeplearning；citespaceⅢ；citationanalysis；visualizationmethod1976年FereneeMarton和RogerSaljo联名发表了《学习的本质区别一：结果和过程》一文，首次提出了深度学习（DeepLearning）和浅层学习（SurfaceLearning）这两个概念，并进行了详细的阐述[1]。2005年，黎加厚等人从布鲁姆的教学目标分类学的角度对深度学习进行了界定，他强调浅层学习的认知水平停留在第一、第二层，而深度学习的认知水平对应着后面的4层[1]。2010年以后，MOOC、翻转课堂、移动学习等方式给学习者带来了新的体验，从而使深度学习研究逐步深入展开。但是，学习的碎片化、微型化、在线化也带来了一系列新的问题，学生的学习只停留在浅层学习，并不能达到深度学习。这些问题引起了学者的广泛关注，针对深度学习展开了系列的研究探析，发表了大量的相关文献。为此很有必要对这些研究成果展开系统的整合与梳理，以便研究者共享深度学习研究的相关信息。龙源期刊网本文应用科学计量学的研究方法，借助CiteSpace软件工具，对2010年以来的国际上关于深度学习的重要文献展开定量与定性分析，探索文献分布的时间、空间、著者、核心文献、核心期刊，以知识图谱的形式呈现深度学习的研究现状和热点。1文献来源及研究方法11研究数据来源为确保文献的学术性与代表性，本文选择WebofScience核心合集中的SCI、SSCI两个数据库。以主题检索为检索入口，检索词为DeepLearning，时间跨度为2010-2016年，限定学科为EducationEducationalResearch，文献类型为Article，最终筛选出789篇文献作为研究样本。12研究方法本文采用引文分析法作为研究方法。引文分析法是根据文献间存在的相互引证的关系和特点，利用图论、模糊集合、数理统计数学方法及比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引用或被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量研究方法[2]。2研究结果与分析21研究文献外部特征211时域分布本文利用散点图直观地描述了所有研究文献的时间和地域分布。如图1所示，在区域分布上，深度学习的研究主要集中在8个国家，共789篇文献。美国以229篇居于首位，其次为澳大利亚和英国，发文量分别为129篇、76篇。我国的发文总量为73篇，在深度学习研究方面还有提升的空间。由图1深度学习研究文献的时间数量分布图显示了深度学习的相关发文量从2011-2013年一直处于上升阶段，2014-2016年处于平稳发展阶段。CiteSpaceⅢ使用中心性来发现和衡量文献的重要性，并用紫色圈对该类文献（或作者、期刊以及机构等）进行重点进行标注。在CitespaceⅢ界面中选择网络节点（NodeTypes）为Country和Institution，算法选择关键路径（Pathfinder），数据抽取对象为Top50，分析时间为2010-2016年。运行软件结果得到有关深度学习研究的国家和机构的综合性分析图谱，如图2所示。其中，圆形节点代表国家（或地区），处于直线分支上的小节点代表机构。节点大小代表发文数量，节点越大，说明发文数量越多；节点间的连线代表合作程度，节点间的连线越多，说明合作越密切；节点最外层的紫色圈代表中心性，中心性越大，代表在该领域的地位越重要龙源期刊网[3]。由图2左上角参数可知，共有176个节点205个连线，也即共有176个国家和机构发表了相关文章。由图2可知，节点最大的国家是美国，其次是澳大利亚、英国。美国与澳大利亚最外层的紫色圈较大，节点中心性较高，说明他们在深度学习研究领域占有重要地位。同时美国、澳大利亚、英国、加拿大等其他国家的节点间连线较多，说明，这几个国家和其他国家的合作较多。由图2可知，关于深度学习的研究机构大多集中在大学之中，如麻省理工大学、哈佛大学、格里菲斯大学、莫纳什大学、伦敦大学、康纳尔大学等。这些国家及机构在深度学习研究领域占据领先的重要地位，其系列文献奠定了理论和实践研究的基础，为后续的深度学习研究作了铺垫。212著者分布通过对作者的目前发文量和被引频次进行分析，来了解目前深度学习领域的重要研究者和学科研究带头人。由表1可见，发文数量和被引频次前10的作者。其中，国立台湾科技大学的TsaiChin-Chung教授、澳大利亚新英格兰大学PhanHuyP.、Liang、国立台湾科技大学Jyh-Chong教授的发文数量和被引频次非常高，说明这几位作者在近几年的国际深度学习领域的研究成果较多，有较高的影响力。法国安特卫普大学VanPetegemPeter教授和澳大利亚莫那什大学BliucAna-Maria教授发文量也较高，同样也具有一定的影响力。213核心文献分布文献的被引频次反映了该文献被其他研究者关注的程度以及对于其他研究者相关研究的影响程度[4]。一般而言，文献的被引频次越高，在该研究领域的影响力也就越大，可以被确定为核心文献[5]。根据表2中的排序，可以看出被引频次最高的是由Junco，Reynol等人发表的NoA4U：TheRelationshipBetweenMultitaskingandAcademicPerformance，主要是任务的多重性与大学生的学习成绩的关系研究[6]。其次是Chen，Pu-ShihDaniel等人发表的EngagingOnlineLearners：TheImpactofWeb-basedLearningTechnologyonCollegeStudentEngagement，主要研究在面对面学习和在线学习中，基于网络学习的技术对学习者参与度和学习成果的影响[7]。排名第三的是Vos，Nienke发表的EffectsofConstructingVersusPlayinganEducationalGameonStudentMotivationandDeepLearningStrategyUse，主要研究了现有游戏和重新构建游戏对学生的学习动机和深度学习策略的影响[8]。核心文献的梳理，有助于研究者的阅读，能更快、更全面地了解本领域的研究重点与核心内涵，对于进一步深入研究具有重要意义[5]。214核心期刊分布根据核心期刊发布相关文献的数量，明晰各期刊对深度学习的重视程度，从而有重点有目的的关注深度学习研究刊物的文献，更加全面的了解深度学习研究的热点话题与发展趋势。由表3可见，深度学习研究发文数量较多的期刊，是《计算机教育》（ComputersEducation）、《教育科学》（InstructionalScience）、《高等教育评估》（AssessmentEvaluationinHigherEducation）。《计算机教育》的主要研究领域在计算机科学和教育研究方面；《教育科学》的主要研究领域在教育研究和心理学方面；《高等教育评估》主要研究领域在教育研究方面。深龙源期刊网度学习研究主要呈现在计算机和教育领域，通过深入学习核心期刊中与深度学习有关的文献，可以充分了解深度学习的研究前沿和发展趋势。22研究文献内部特征221研究文献的引文聚类图表222研究热点分析2221学习模式研究聚类0代表作研究热点主要是不同学习模式下不同学者的学习效果的研究。MaaikeDEndedijk（2013）等人研究了具有不同的学习经验的学习者在不同的学习模式下的具体表现。研究结果显示，生存导向型的学习者在学习中表现不够积极；再生产导向型的学习者通过实践去改变他们的学习习惯从而提升学习；依赖导向型的学习者更容易被先前的消极经验影响；而独立导向型的学习者能够进行积极并且进行深度的学习[9]。HennaVilppu（2013）等人在研究中也提到了独立型学习者比依赖型学习者能够进行更好的深度学习[10]。而JonnaMalmberg（2013）等人研究了在不同学习策略下学习成就不同的小学生学习效果。研究结果显示，对于简单的学习内容，不管小学生的学习成就高或低，他们都习惯采用相同的学习策略。但是对于较难的学习内容，学习成就较低的小学生仍然使用浅层次学习策略，而学习成就较高的小学生则会采用深层次学习策略[11]。2222认知性存在研究聚类1代表作研究热点主要是认知性存在的研究。根据Anderson等人的定义，认知性存在是指在任何特定的探究社区中，参与者能够通过持续交流来建构意义的程度[12]。杨素娟等人将批判性思维、认知性存在和实践探究模型联系在一起，从实践探究的角度来定义批判性思维，认为认知性存在是形成批判性思维的关键要素，而批判性思维是高水平的思维和学习必不可少的要素[13]。认知性存在可以通过实践探究模型的4个阶段（触发事件、探索、整合和解决）来定义和证明[14]。ZehraAkyol（2011）等人在研究纯在线和混合式探究社群中认知性存在的问题时通过转录分析、学习成果、感知学习等来评估学习结果和学习过程。研究结果显示。在两个形式的探究社群中，学习者在认知性存在和学习结果方面都能够达到很高的等级。在探究性社群中认知存在和感知性和事实性学习成果联系较高[15]。ADa