原创《基于文献关键词统计分析我国开放和远程教育现状探析》：本论文可用于统计分析论文范文参考下载，统计分析相关论文写作参考研究。
摘 要：以中国知网（CNKI）为平台,利用共词分析方法,对2006年1月至2015年6月间公开发表在开放和远程教育领域期刊论文的关键词进行统计分析,结合SATI软件和UCINET软件进行数据处理,探讨高频关键词之间的内在联系,揭示我国开放和远程教育研究的主题结构和核心领域.结果表明：此间我国开放和远程教育领域主要存在七大研究主题；远程学习、网络课程、学习支持服务、学习者是该领域的研究核心；移动学习、内容分析、学习科学和远程学习者将成为未来的研究热点.
关键词：开放和远程教育；词频统计；共词分析；因子分析；聚类分析；社会网络分析
中图分类号： G40-058.1 文献标志码： A 文章编号：1672-0539（2016）05-0110-08
函授教育作为一种独特的教育形态,自19世纪40年代源起,在经历“函授教育”、“远程教育”和“现代远程教育”（亦谓“开放和远程教育”、“开放和灵活的远程学习”）三个阶段的发展演进后,已成为一种代表教育未来发展方向的教育形式,引领着世界各国教育领域的全面变革和革新（陈丽,2004）.在我国,《面向21世纪教育振兴行动计划》（教育部,1998）和《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》等纲领性文件的颁布、实施,有力推动了我国开放和远程教育改革和发展的步伐.时至今日,现代远程教育事业在我国已经显现出跨越式发展之态势.笔者从文献关键词的角度出发,采用共词可视化的分析方法,探析我国开放和远程教育研究领域的理论热点、主题结构等现状特点,以期对新时期该领域的研究取向以及解决所面临的问题提供一些切实、有价值的参考.
一、数据来源和研究方法
(一)数据来源
本文以CNKI为文献数据库来源进行检索,期刊年限设定在2006年1月至2015年6月,选取在远程教育领域学术水平高、具有典型性、影响相对较大的5种期刊：《开放教育研究》、《中国远程教育》、《远程教育杂志》、《现代远距离教育》和《现代远程教育研究》进行检索,共检索到有效的、相关主题的学术性文献7260篇.利用CNKI提供的存储功能,保存以上文献的题录信息以便接下来的统计分析.
(二)研究方法和工具
本文以共词分析为研究方法.该方法认为关键词是连接文献数据库和可视化分析的桥梁.其原理是利用某一文献集 同出现的代表主题内容的词汇对,通过聚类分析等多种统计分析方法来确定该文献集所代表的学科领域中各主题之间的关系.一般认为,词汇对在同一篇文献中出现的次数越多,则代表这两个主题的关系越紧密（钟伟金,2008）.运用共词分析法进行相关研究主要包括关键词的提取、高频词的选定、共词矩阵的构建及其标准化、统计分析和结果展示四个步骤.
在选择研究工具时,前期通过文献题录信息统计工具SATI 3.0以及Microsoft Office Excel 2010开展数据统计和筛选,然后采用社会网络分析工具UCINET及其内部集成的可视化分析软件Net Draw、Net Miner4进行共词网络分析.
二、数据统计和预处理
(一)高频关键词的确定
经过SATI 3.0进行转换、抽取和统计等过程处理题录数据,得到原始关键词7286个.依据共词分析中作者关键词规范化处理的方法（邵作运,2012）.遵循专业性、价值性、准确性和真实性的原则,本文采取如下处理方式：将表示同义的中英文关键词进行统一,如混合学习和Blending learning等；合并开放和远程教育领域具有相同或相似含义的关键词,如合作学习和协作学习等；删除一些泛义关键词如设计、对策、策略、发展、建议、启示、思考、评价等,将和研究主题不相关的关键词如西方、筹资、网上机考等也进行删除.经过多次权衡和比对,最终确定了6784个有效关键词,并依据其出现频次的高低予以排序.采用词频g指数方法进行高频关键词的选择.结果显示：g等于42,即选取前42个关键词作为高频关键词（如表1所示）.
(二)关键词共词矩阵的建立
为更清楚地反映关键词之间的关系,揭示开放和远程教育领域的研究结构,对这42个关键词进行两两配对,统计它们在同一篇文献 同出现的次数,形成一个42×42的共词矩阵（见表2）.
(三)构造相似矩阵、相异矩阵
共词矩阵中的数据是关键词共现次数的直接显示,这里引入Equivalence系数对共词矩阵进行处理,将共词多值矩阵转化成相似矩阵,如表3所示.但由于相似矩阵中的零值过多,在进行统计分析时易产生误差,这里用1和相似矩阵中的元素值相减,得到如表4所示的相异矩阵.表中数据代表两个关键词之间的异化程度,即数据越大则二者联系越小,距离越远,相似度越差.反之亦然.
三、数据分析
(一)因子分析
因子分析的基本思想是：根据相关性大小把变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,但不同组的变量不相关或相关性较低,每组变量代表一个基本结构——即公共因子.本文选取Kolmogorov-Smirnov单样本检验,计算结果显示K-S检验的显著性水平sig等于0.000,均小于0.05,即矩阵的总体分布不符合正态分布规律.
根据因子分析对数据的要求,将共词矩阵转化成斯皮尔曼相关系数矩阵,在此基础上进行因子分析,通过主成分分析法、方差最大法提取因子和进行因子旋转,输出因子个数的碎石图（图1）以及旋转后的因子载荷矩阵（表6）.
一般认为,提取累计方差贡献率超过85%时的特征根个数为因子个数.通过因子解释原有变量总方差（表5）的情况看出,累计方差贡献率达到89.54%的7个因子被提取,总体上说,可代表其他因素产生的效果,因子分析的效果也很理想.相应的因子个数碎石图直观地显示出最佳公因子为6-7个.所以将这42个高频关键词划分成7个类别,便可以很好地解释我国开放和远程教育领域的研究主题.
统计分析论文参考资料：
结论：基于文献关键词统计分析我国开放和远程教育现状探析为关于对写作统计分析论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文统计分析方法有哪些论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
