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基于热点知识的远程教育论文(共5231字) 一、资料来源与研究方法 （一）资料来源 首先，查找资料。进入中国学术期刊网络出版总库的硕博士论文库，内容检索条件采用主题词为“远程教育”，共查阅到学位论文3179篇，其中硕士学位论文3079篇，博士学位论文100篇。查阅时间为2013年6月9日。其次，对文献进行取舍。在3179篇文献中，剔除9篇不符合要求的学位论文，共得到有效文献3170篇。最后，标准化材料。将不同单位来源的学位论文的关键词进行格式和内容标准化。 （二）研究工具 中国医科大学医学信息学系崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司开发的Bicomb共词分析软件；SPSS20。 （三）研究进程 首先，确定高频关键词。其次，建立高频关键词共词频矩阵。再次，进行高频关键词聚类分析。将高频关键词共词矩阵导入SPSS20中，进行样本聚类，得出高频关键词的聚类图。第四，结合聚类结果，运用SPSS20对高频关键词相异系数矩阵进行多维尺度分析，绘制出关键词知识图谱。最后，结合聚类和知识图谱进行相应的内容解释和分析。 二、研究结果与分析 （一）高频关键词词频统计及分析 关键词呈现总频次为14307次，对标准化后的50个高频关键词进行排序，结果见表1。从表1可以看出，50个高频关键词，总呈现频次为2792次，占关键词总频次14307次的19.51%。其中，前8位关键词出现频次均达到67次，它们依次为远程教育（527次）、现代远程教育（153次）、流媒体（120次）、网络课程（117次）、网络教育（108次）、Java（88次）、J2EE（72次）、XML（67次），其余42个关键词出现频次均大于25次。通过表1可以初步看出，远程教育多以流媒体和网络课程在现代远程教育中的应用研究为主。 （二）关键词相异系数矩阵 为对高频关键词进行数据挖掘，找出它们之间潜在的重要信息，用Bicomb共词分析软件对50个高频关键词进行共词分析，生成词篇矩阵。将该矩阵导入SPSS20，选取Ochiai系数将其转化为共词相似矩阵。再采用相异矩阵=1-相似矩阵，生成相异矩阵（见表2）。相异矩阵中的数值的大小表明对应的两个关键词间的距离远近，数值越接近1，表明关键词间的距离越远，相似度越小；数值越接近0，表明关键词间的距离越近，相似度越大。从表2可以看出，各个关键词距离远程教育由近及远的顺序依次为：Java（0.870）、J2EE（0.897）、流媒体（0.924）、网络课程（0.940）、网络教育（0.950）、现代远程教育（0.993）。它表明，远程教育研究中将Java与J2EE和流媒体结合在一起进行研究的几率，大于其与另外3种关键词的结合。表2中有2对关键词间距离较为接近，分别为：网络教育和网络课程、Java和J2EE。这个结果初步揭示出，在已发表的关于远程教育的学位论文中，经常会将Java和J2EE的运用结合在一起，或者将网络课程与网络教育结合在一起。 （三）关键词聚类分析 为了更直观地展示50个高频关键词间的亲疏关系，将Bicomb产生的50个高频关键词词篇矩阵导入SPSS20进行聚类分析，具体结果见表3。种类1为远程教育支持系统及其应用技术研究，包含Java、J2EE、UML、远程教育等11个关键词。它又可以细分为2小类：类1为远程教育支持系统，包括Java、J2EE、UML、远程教育、XML等5个关键词。阐述了目前我国的网络远程教育却仅仅是传统远程教育的“网络版”，远远没有把网络远程教育的优势发挥出来。[7]要实现网页的交互作用，就必须使用JavaScript等脚本语言编辑脚本程序，[8]而J2EE所定义的开放式多层体系结构，其技术特点很适合于构架远程教育这样一个基础平台，[9]UML建模方法可以通过概念建模、逻辑建模、物理建模来完成数据库的设计和实现。[10]Ajax（异步的JavaScript和XML）作为一种新的Web应用交互模型，[11]为今后的远程教育提供了一种新的Web设计方法。类2为远程教育的应用技术，包括建构主义、JSP、远程教学、数据挖掘、移动学习、高等教育等6个关键词。强调了建构主义对远程教育系统所起到的指导作用，指出了良好的远程教育系统能够根据学生的学习状态、目的，动态地生成所要学习的知识并进行导航，以达到个性化的要求。[12]现代远程教育综合管理信息系统采用三层结构的Brower／Server模型，使用JSP作为中间件，[13]可以便捷地满足各用户通过浏览器运行。粗集理论可以较好地解决现代远程教育中的评价系统收集评价数据，经过数据挖掘，获得评价的决策。[14]Android手机操作系统可以较好使移动学习成为可能。[15]种类2为