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[摘 要] 以ISI Web of knowledge收录的文献题录作为数据样本，利用可视化动态网络分析工具——CiteSpace Ⅱ对所采集的数据进行文献共引分析和聚类分析，绘制出E-learning研究发展演进的知识图谱，揭示了E-learning研究的三个不同时期，得出各个时期的代表人物和代表文献，展现了以E-learning相关理论研究、医疗教育应用为代表的热点研究领域，呈现了E-learning研究和应用将更趋于广泛化和深入化的发展趋势。
[关键词] E-learning； CiteSpaceⅡ； 知识图谱； 研究前沿； 研究热点
[中图分类号] G434[文献标识码] A
[作者简介] 寇继虹（1968—），女，副教授，主要从事E-learning与知识管理研究。E-mail：hotwen_l@sina.com。
一、引 言
E-learning这一术语最早在1999年美国洛杉矶计算机辅助训练（CBT）系统研讨会上出现，当时人们将E-learning的内涵界定为：由网络电子技术支撑或主导实施的教学或学习体验，那些通过互联网络、广播、电视、CD-ROM等电子媒介进行的学习与教学活动都被称之为E-learning。[1]
经过近些年的发展，E-learning已广泛应用到教育教学、企业培训等领域，教育学研究者、E-learning系统设计者和知识管理学家等都对E-learning作了深入研究，并对E-learning的应用前景持乐观态度。
本文旨在对E-learning研究的历史、现状、热点、前沿和趋势进行定量考察和可视化分析，形象地展示E-learning研究不同阶段的代表人物、代表作品，通过词频分析方法确定E-learning研究的热点领域，通过检测词频变动趋势显著的主题词确定E-learning研究的前沿领域和发展趋势，使广大学者能够直观地了解E-learning的研究取向。
二、数据来源与研究方法
本文通过主题词检索的方式确定数据源，分析的数据均来自美国科学情报研究所的ISI Web of Knowledge数据库，每一条数据记录主要包括文献的作者、题目、摘要和文献的引文。检索式是与E-learning有关的主题词，如“e-learn*”、“online learn*”、“distance learn*”等，选取的数据库为SCIE，时间范围为1986—2010年，共检索到4053篇文献。采集数据时间为2010年12月10日。
研究所采用的基本方法是借助陈超美博士开发的信息可视化软件CiteSpace Ⅱ，[2]并依据所采集的数据绘制E-learning研究的科学知识图谱，从而将E-learning的理论根源和研究脉络以可视化的形式直观地展现出来。
三、E-learning研究发展的知识图谱
将采集到的4053篇文献数据输入到CiteSpace Ⅱ软件中，网络节点确定为被引文献（Cited Reference），选择适当阈值，运行CiteSpace Ⅱ软件得到E-learning研究领域代表人物与代表作品时间序列图谱如图1所示，共包含了1055个节点、4561条连线。
图中每个节点代表一篇文献，节点的大小代表该文献被引用次数的多少，节点越大，则该文献被引用次数越多。节点间的连线代表文献间的引用关系，连线的粗细代表文献间的相互引用次数，连线越粗代表文献间相互引用次数越多。[3]由图中所显示的时间跨度来看， E-learning的研究已经走过了半个多世纪的历史。依据图谱中引文的分布和被引频次的大小，可将E-learning的研究大致分为三个阶段：奠基阶段（1936—1975）、起步阶段（1976—1988）和全面发展时期（1989—至今）。
（一）E-learning研究的奠基阶段（1936—1975）
E-learning的思想可以追溯到1936年统计学先驱费舍尔(R.A.Fisher)基于多次测量的分类问题的研究。[4]在此后的近40年中，相关的研究比较分散，涉及的主题也不多，大多是进行与统计学、分类问题有关的理论研究工作，其中，较为突出的是布鲁姆(B.S.Bloom)于1956年出版的著作《教育对象分类学：教育目标的分类（Taxonomy of educational objectives : the classification of educational goals）》，书中重点提出认知领域的六个层次，分别是对信息的辨识、领会、应用、分析以及综合形成知识和评价。辨识是布鲁姆分类法的最低水平，是对信息的识别和回忆;只有当学习者能够回忆信息时，认知过程才能到第二个层次——领会，即理解并给予信息含义;第三个层次是学习者运用所领会到的知识和原则来解决现实生活中的一些实际问题；第四个层次是分析，是指将复杂信息分解成在前面的分类层级上已学习过的简单组成要素；第五级是在分析的基础上，对分解的各要素进行全面的加工和整合以形成新的知识，从而综合地、创造性地解决问题；评价是布鲁姆教育目标的最高层次，是综合各种资料和信息并依据一定的标准而作出的符合客观事实的推断。[5]布鲁姆提出的教育目标分类法的价值体现在两个方面：一是引导教师在教学的同时注重学生在不同学习阶段的重要区别，在首先保证较低层次目标掌握的基础上为高层次目标的掌握奠定基础；二是为评估学生在各目标层次上的学习表现提供基础衡量标准。[6]
1975年，M.Fishbein在其著作《信念，态度，意图和行为的理论与研究简介》中对信念、态度、意图和行为这四个概念进行了介绍，并力图让读者从理论和实证角度了解认知行为科学，推动了教育教学的研究和发展。[7]
（二）E-learning研究的起步阶段（1976—1988）
由E-learning研究領域代表人物、代表作品时间序列图谱，可以看出这一时期有几个被引频次较高的节点。经过分析发现，这些节点代表的作者和作品多分布在心理学、统计学、行为科学和数学等学科领域，反映了E-learning的多学科历史渊源。
1. 维果斯基（L.S.Vygotsky）的教育学理论
维果斯基是前苏联著名的教育学家和心理学家，他创立的“心理发展观理论”不仅对苏联，而且对西方心理学产生了广泛的影响。该理论强调了社会历史文化背景在学习者认知过程中所起的作用，并提出了关于教学与发展的重要思想——最近发展区理论，认为学生的发展有两种水平：一种是学生的现有水平，另一种是学生在教育实施者的帮助下可能达到的发展水平。两者之间的差距就是最近发展区。最近发展区理论对教育实践影响巨大，主张教学应着眼于学生的最近发展区，为学生提供带有难度的内容，调动学生的积极性，充分发挥其主观能动性和潜能，超越其最近发展区而达到具有一定难度才能发展到的水平，然后在此基础上进行下一个发展区的发展。[8]时间序列图谱中显示的维果斯基的代表作是1978年翻译出版的《社会的思维》，该著作集中反映了维果斯基的教育思想。维果斯基的理论目前已被应用于教与学的各个方面，如“角色互换”教学法、随机访取教学、学徒制教学方法，以及协作学习、自主学习、反思性学习和情境性学习的学习方法等等，并且在E-learning的实践中得以继续发展。
2.Littlestone的“winnow线性阈值算法”
1988年N.Littlestone所代表的节点是这一时期最大的节点，同时也是全图中第二高被引的节点。Littlestone提出的“winnow线性阈值算法”是一种错误驱动型的分类算法，即当出现错分的实例时才更新权值向量。Littlestone等人认为，学习器对训练样例的错误分类次数是有一定限度的，这个次数即为出错限值，该限值可很好地用于判断机器学习的质量。[9][10]winnow线性阈值算法的时空复杂度仅随分类对象的相关属性呈线性变化，当其应用于高维问题，特别是存在许多无关属性，且目标概念只依赖于特征空间中的少数特征时，会表现出良好的分类效果。[11]该节点的高被引反映出该分类算法在E-learning系统中得到了广泛的应用。
（三）E-learning研究的全面发展时期（1989至今）
这一时期的节点占图谱中节点的绝大多数，图谱中显示出的37个高频被引节点，有31个是属于这一阶段。由此，有关E-learning的研究进入了理论研究和实际应用全面发展的阶段。
1.认知学习理论研究
1989年，F.D.Davis的技术接受模型（Technology Acceptance Model，简称TAM）研究得到众多学者的追捧，在图中显示的节点较大，被引频次较高。Davis在其技术接受模型中提出两种新的指标解释及测量用户对信息系统的接受度，并验证了指标的效度，这两种指标就是认知有用性和认知易用性。认知有用性指的是用户认为采用某个信息系统对他工作绩效提高的程度，认知易用性指用户认知到采用某信息系统的容易程度。他们研究发现有用性和使用行为比易用性更有显著的相关性，[12][13]说明人们在接受信息系统时更注重其有用性，这一发现对E-learning理论研究或是电子学习系统的开发都有指导作用。V.Venkatesh和Davis在2000年进一步推进他们的理论，旨在提高对用户行为的理解。[14]这为以后研究用户对E-learning的接受度奠定了基础。
2.群体学习理论研究
在图1中，有关群体学习的节点都比较突出，其中被引频次最高的是J.Lave于1991年出版的著作《群体学习》。他认为不能把学习当作社会同化认知的过程，而是把它当作群体练习的一个过程，这样，思想、文化、历史和社会就会成为相互关联的过程。[15]Lave的合作者E.Wenger（1998）阐述了将知识和群体学习联系在一起应用的观点，[16]他认为学习需要依靠一个社会政治环境和历史背景，需要融于一个群体。[17]而早在1989年，J.S.Brown也在其论文《情景认知与学习文化》中对知识是如何影响学生对学习的理解问题进行了探讨，他认为知识是融于情景中的，指出传统的学校教育常常忽视学校文化对学生的影响。[18]这些研究对现今网上协作学习的研究和推广奠定了良好的基础，网上协作学习正是基于建构主义理论、群体学习理论等发展起来的能够为学习者群体提供丰富的信息共享和交流合作的一种学习模式。
3. E-learning模式研究
E-learning模式研究是E-learning研究的核心问题。图1中的一些代表性节点作者为最初E-learning学习模式的构建提出了自己的见解，为现代E-learning模式的发展作出了贡献。其中，具有开创性的是1989年M.Moore在其文章《三种远程学习的交互方式》所界定的三种远程教育的交互类型，即学生和内容的交互、学生和教师的交互以及学生之间的交互。他提出的这一理论框架在其后的具体实践中得到了更多的证实，并得到进一步的改进和拓展，成为远程教育理论中的关键工程之一，并成功地应用于其他领域。[19]基于此，D.E.Leidner于1995年，J.Webster于1997年都对基于信息技术的电子化教学模式进行了探讨，指出信息技术的应用将推动教育信息化的发展。[20][21]
4.E-learning与传统教学比较的“无明显区分现象”
“无明显区分现象”一词来源于T.L.Russell于1999年的著作《No Significant Difference Phenomenon》。他比较了远程教育和传统教学技巧对教学成果的影响，发现两者并无显著差别。于是和他的合作者们对远程教育提出了质疑，他们认为既然远程教育和优良的教学技巧收到的效果相同，而远程教育又要花费更高的经济代价，那优良的教学技巧更能让人们接受。[22]2000年A.R.Leasure和2001年G.Piccoli的研究也认为这两种方式无明显区分，只是不同的学生对不同的教学方式各有偏好而已。[23][24]他们的质疑给E-learning研究提出了挑战，E-learning的研究和实践开始走下坡路，众多公司建立的电子学习系统纷纷关闭，到2002年陷入谷底，之后由于新世纪信息科技的迅猛发展，电子学习所依赖的科技成本明显降低，E-learning研究又开始处于上升期。在图1中，2005年M.D.Fordis等人所作的研究表现出积极的一面，他们以实测数据对基于Internet的医疗继续教育和现场互动方式进行了比较，发现在线教学能够客观衡量学生的认知行为和知识掌握程度，它能和现场互动方式相媲美，甚至优于后者。[25]
5. 神经网络与E-learning
当前，神经网络技术在E-learning中已得到了越来越广泛的应用，如基于神经网络技术创设个性化E-learning系统、运用神经网络技术评测E-learning效能、利用神经网络技术进行E-learning环境中学习行为的认知等。图谱中节点K.S.Narendra（1990）发表文章指出神经网络可有效地用于识别和控制非线性动力学系统，[26]这对以后生物学家、脑科学家和心理学家等的智能控制技术研究提供了依据，并为E-learning系统的研究与开发提供了模型工具。C.T.Lin等人（1996）則将神经网络作为一种工具融入到已有的模糊系统中，整合创造出神经模糊系统。[27]这些学者对神经网络的研究旨在增强知识的表示、获取与推理，从而为智能控制技术更好地服务于E-learning作出贡献。[28]
6.医疗教育应用
E-learning目前已广泛应用于各领域的教育教学中，图谱显示E-learning在医疗教育中的应用尤为突出，有七个节点均表示的是与医疗教育有关的研究。其中最大的节点是J.G.Ruiz于2006年发表的文章《E-learning对医疗教育的影响》，它也是全图中被引频次最高的节点。文章介绍了E-learning在医学教育的应用现状，概述了E-learning的关键术语以及E-learning的实施对师资的要求，详细地指明了如何对网上教学过程和效果进行评估以及如何对实施网上教学教师的学术成就加以认定等。[29]全文归纳详细，描述清晰、准确，在短短的四年时间里成为被引最高的节点。D.M.Billings于2000年提出了网络护理课程的评估框架，包括教职员支持、学习者支持、教育实践、技术使用和教学成果五个部分。2001年D.M.Billings等发文对在线护理课程学习社区的最佳实践框架和过程进行了描述，并基于高等教育的循证研究确立了最佳实践标杆，进而在三个州立护校进行了试点应用。[30][31]另外，L.Atack、D.Davis和M.Fordis等人都对医疗教育的学习经验、继续教育等作了相关研究。
四、E-learning研究热点与前沿的知识图谱
利用文献题录中的关键词，并借助CitespaceⅡ软件可以确定E-learning的研究热点。关键词在一篇文章中所占的篇幅虽然不多，往往只有3~5个，但这几个关键词却是作者对于文章核心的概括和精炼，是一篇文章的精髓。因此对文章的关键词进行分析，频次高的关键词常被用来确定一个研究领域的热点问题。[32]另外，从文章中提取的名词短语也可以在一定程度上代表某领域的研究热点。
1.E-learning研究热点知识图谱
将相关文献数据输入到CiteSpace Ⅱ软件中，将网络节点确定为名词短语，同时选择适当的阈值，运行CiteSpace Ⅱ软件，就会得到由名词短语生成的一个网络时间线图谱，如图2所示。导出CiteSpace Ⅱ中的数据，经整理得出E-learning研究热点信息，如表1所示。
每个三角形的节点代表一个名词短语，节点的大小代表该名词短语出现的频次，出现频次较多的名词短语在一定程度上代表该领域的研究重点。[33]
Online Learning、Distance Education等后，教育、互联网是出现频次在200以上的名词短语，这与E-learning源自教育，又依赖于互联网得以发展相应；出现频次低于200而高于100的热点词汇有E-learning系统、学习过程和学习环境。 E-learning系统的研究和开发是E-learning研究的重要环节，自2002年E-learning经历低谷又转至稳固上升期以来，各公司开发的电子学习系统重新投入使用，业界又开始了对E-learning系统新的探索；[34]学习过程是教学情景的再现，与上文所述的布鲁姆教育目标分类相一致；E-learning学习环境则使学习者实现了从传统的被灌输知识的方式到自主、协作、交互式学习方式的变革。其他出现频次小于100的热点词是E-learning研究中最常涉及到的一些关键词，如信息技术、学生、教学设计、远程教育和在线教育等。值得一提的是，神经网络一词的出现频次较高，说明在E-learning的研究和实践中已更多地应用到了神经网络技术；而医学教育一词的高频次则表明了E-learning在医学教育应用中的广泛性，这些都与时间序列图谱（图1）中分析得到的结果是基本一致的。
2.E-learning研究前沿知识图谱
E-learning的研究前沿和发展趋势是利用CiteSpace Ⅱ软件中提供的膨胀词探测技术和算法，通过考察词频的时间分布，将其中频次变化率高的词从大量的主题词中探测出来，依靠词频的变动趋势来确定的。同样将采集到的4053篇文献数据输入到CiteSpace Ⅱ软件中，选择适当阈值，运行软件，一共探测出了957个膨胀词，得到E-learning研究前沿与发展趋势图。
学习系统、协作学习和学习对象是三个频次变化最高的名词短语，成为近年来E-learning研究的重要前沿领域。学习系统是E-Learning供应商为学习者提供的数字化学习环境，是实施E-Learning的基础；学习对象是指存放于学习系统中的一些经数字化處理的可重用的包括课件、作业、考卷及静态阅读清单等在内的学习资源，是实施E-Learning的核心；协作学习是指教学双方利用学习系统和学习对象展开的一种以学习者为中心的交流合作学习方式，是E-Learning的一种重要模式。这三个领域正好与E-learning的三大构成要素——学习环境、学习资源及学习方式相吻合。
其次，频次变化率值较高且相近的名词短语按年代先后排列，有在线教学、医疗教育、大规模、护理学学生、学习工具、学习内容和学习表现。其中学习内容和学习表现位于图谱的最前端，说明二者是近两三年及其后E-learning研究关注的焦点，对学习内容的设计和管理是E-learning实施的核心，学习表现则是E-learning实施成功与否的重要测度指标；对学习工具研究的关注体现了在电子化学习方式中对新型电子学习工具的需求；医疗教育和护理学学生的出现说明E-learning在医疗教育领域尤其是护理学专业学生学习中的广泛应用和研究的不断深入；大规模给出了E-learning向大型化发展的一种趋势；有效的在线教学方式则是E-learning研究的一个持续性重点研究领域。
此外，图中以小号和浅色字体标志的频次变化相对较低的名词短语还有（按年代先后排列）实时、学习资源、基于案例的、有效学习、混合学习、心理健康、工程教育、学习过程、循证和现实生活。实时是指在E-learning系统中实现指导者和学习者以及学习者与学习者之间的同步交流，与E-learning系统中的核心学习资源是E-learning研究长期以来比较关注的两个问题；基于案例的E-learning、混合学习以及现实生活E-learning是对E-learning学习模式的一种递进式创新探索；工程教育和心理健康位于前端，说明E-learning重点应用近年来已扩展至工程教育和心理健康领域中。另外，循证E-learning、学习过程和有效学习则是与E-learning的有效性以及如何使E-learning的实施更为有效的研究密切相关的。
五、结 论
本文对从ISI Web of Knowledge中检索到的与E-learning相关的4053篇文献题录进行知识图谱可视化分析，得到以下结论：
（1） E-learning从最初的萌芽到现在，经历了三个时期，发表了多部理论著作，文章用知识图谱表示得出了以Bloom的《教育对象分类学：教育目标的分类》为奠基，以Vygotsky的教育学为理论依据，以E-learning理论与模式研究及医疗教育应用为主的著作体系，同时涌现不少杰出的学者，特别是医疗教育的研究队伍尤为庞大，为E-learning的研究和发展起着推动作用。
（2） 随着时代的变化，E-learning的研究热点也在发生变化，由CiteSpace Ⅱ对E-learning研究热点与前沿进行的分析结果，可以确定E-learning系统、学习对象、协作学习、在线教学、学习表现、学习工具、大规模和循证E-learning等是E-learning研究中的重要热点及前沿领域。同时，E-learning重点应用在向工程教育和心理健康领域扩展。
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[关键词] E-learning； CiteSpaceⅡ； 知识图谱； 研究前沿； 研究热点
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[作者简介] 寇继虹（1968—），女，副教授，主要从事E-learning与知识管理研究。E-mail：hotwen_l@sina.com。
一、引 言
E-learning这一术语最早在1999年美国洛杉矶计算机辅助训练（CBT）系统研讨会上出现，当时人们将E-learning的内涵界定为：由网络电子技术支撑或主导实施的教学或学习体验，那些通过互联网络、广播、电视、CD-ROM等电子媒介进行的学习与教学活动都被称之为E-learning。[1]
经过近些年的发展，E-learning已广泛应用到教育教学、企业培训等领域，教育学研究者、E-learning系统设计者和知识管理学家等都对E-learning作了深入研究，并对E-learning的应用前景持乐观态度。
本文旨在对E-learning研究的历史、现状、热点、前沿和趋势进行定量考察和可视化分析，形象地展示E-learning研究不同阶段的代表人物、代表作品，通过词频分析方法确定E-learning研究的热点领域，通过检测词频变动趋势显著的主题词确定E-learning研究的前沿领域和发展趋势，使广大学者能够直观地了解E-learning的研究取向。
二、数据来源与研究方法
本文通过主题词检索的方式确定数据源，分析的数据均来自美国科学情报研究所的ISI Web of Knowledge数据库，每一条数据记录主要包括文献的作者、题目、摘要和文献的引文。检索式是与E-learning有关的主题词，如“e-learn*”、“online learn*”、“distance learn*”等，选取的数据库为SCIE，时间范围为1986—2010年，共检索到4053篇文献。采集数据时间为2010年12月10日。
研究所采用的基本方法是借助陈超美博士开发的信息可视化软件CiteSpace Ⅱ，[2]并依据所采集的数据绘制E-learning研究的科学知识图谱，从而将E-learning的理论根源和研究脉络以可视化的形式直观地展现出来。
三、E-learning研究发展的知识图谱
将采集到的4053篇文献数据输入到CiteSpace Ⅱ软件中，网络节点确定为被引文献（Cited Reference），选择适当阈值，运行CiteSpace Ⅱ软件得到E-learning研究领域代表人物与代表作品时间序列图谱如图1所示，共包含了1055个节点、4561条连线。
图中每个节点代表一篇文献，节点的大小代表该文献被引用次数的多少，节点越大，则该文献被引用次数越多。节点间的连线代表文献间的引用关系，连线的粗细代表文献间的相互引用次数，连线越粗代表文献间相互引用次数越多。[3]由图中所显示的时间跨度来看， E-learning的研究已经走过了半个多世纪的历史。依据图谱中引文的分布和被引频次的大小，可将E-learning的研究大致分为三个阶段：奠基阶段（1936—1975）、起步阶段（1976—1988）和全面发展时期（1989—至今）。
（一）E-learning研究的奠基阶段（1936—1975）
E-learning的思想可以追溯到1936年统计学先驱费舍尔(R.A.Fisher)基于多次测量的分类问题的研究。[4]在此后的近40年中，相关的研究比较分散，涉及的主题也不多，大多是进行与统计学、分类问题有关的理论研究工作，其中，较为突出的是布鲁姆(B.S.Bloom)于1956年出版的著作《教育对象分类学：教育目标的分类（Taxonomy of educational objectives : the classification of educational goals）》，书中重点提出认知领域的六个层次，分别是对信息的辨识、领会、应用、分析以及综合形成知识和评价。辨识是布鲁姆分类法的最低水平，是对信息的识别和回忆;只有当学习者能够回忆信息时，认知过程才能到第二个层次——领会，即理解并给予信息含义;第三个层次是学习者运用所领会到的知识和原则来解决现实生活中的一些实际问题；第四个层次是分析，是指将复杂信息分解成在前面的分类层级上已学习过的简单组成要素；第五级是在分析的基础上，对分解的各要素进行全面的加工和整合以形成新的知识，从而综合地、创造性地解决问题；评价是布鲁姆教育目标的最高层次，是综合各种资料和信息并依据一定的标准而作出的符合客观事实的推断。[5]布鲁姆提出的教育目标分类法的价值体现在两个方面：一是引导教师在教学的同时注重学生在不同学习阶段的重要区别，在首先保证较低层次目标掌握的基础上为高层次目标的掌握奠定基础；二是为评估学生在各目标层次上的学习表现提供基础衡量标准。[6]
1975年，M.Fishbein在其著作《信念，态度，意图和行为的理论与研究简介》中对信念、态度、意图和行为这四个概念进行了介绍，并力图让读者从理论和实证角度了解认知行为科学，推动了教育教学的研究和发展。[7]
（二）E-learning研究的起步阶段（1976—1988）
由E-learning研究領域代表人物、代表作品时间序列图谱，可以看出这一时期有几个被引频次较高的节点。经过分析发现，这些节点代表的作者和作品多分布在心理学、统计学、行为科学和数学等学科领域，反映了E-learning的多学科历史渊源。
1. 维果斯基（L.S.Vygotsky）的教育学理论
维果斯基是前苏联著名的教育学家和心理学家，他创立的“心理发展观理论”不仅对苏联，而且对西方心理学产生了广泛的影响。该理论强调了社会历史文化背景在学习者认知过程中所起的作用，并提出了关于教学与发展的重要思想——最近发展区理论，认为学生的发展有两种水平：一种是学生的现有水平，另一种是学生在教育实施者的帮助下可能达到的发展水平。两者之间的差距就是最近发展区。最近发展区理论对教育实践影响巨大，主张教学应着眼于学生的最近发展区，为学生提供带有难度的内容，调动学生的积极性，充分发挥其主观能动性和潜能，超越其最近发展区而达到具有一定难度才能发展到的水平，然后在此基础上进行下一个发展区的发展。[8]时间序列图谱中显示的维果斯基的代表作是1978年翻译出版的《社会的思维》，该著作集中反映了维果斯基的教育思想。维果斯基的理论目前已被应用于教与学的各个方面，如“角色互换”教学法、随机访取教学、学徒制教学方法，以及协作学习、自主学习、反思性学习和情境性学习的学习方法等等，并且在E-learning的实践中得以继续发展。
2.Littlestone的“winnow线性阈值算法”
1988年N.Littlestone所代表的节点是这一时期最大的节点，同时也是全图中第二高被引的节点。Littlestone提出的“winnow线性阈值算法”是一种错误驱动型的分类算法，即当出现错分的实例时才更新权值向量。Littlestone等人认为，学习器对训练样例的错误分类次数是有一定限度的，这个次数即为出错限值，该限值可很好地用于判断机器学习的质量。[9][10]winnow线性阈值算法的时空复杂度仅随分类对象的相关属性呈线性变化，当其应用于高维问题，特别是存在许多无关属性，且目标概念只依赖于特征空间中的少数特征时，会表现出良好的分类效果。[11]该节点的高被引反映出该分类算法在E-learning系统中得到了广泛的应用。
（三）E-learning研究的全面发展时期（1989至今）
这一时期的节点占图谱中节点的绝大多数，图谱中显示出的37个高频被引节点，有31个是属于这一阶段。由此，有关E-learning的研究进入了理论研究和实际应用全面发展的阶段。
1.认知学习理论研究
1989年，F.D.Davis的技术接受模型（Technology Acceptance Model，简称TAM）研究得到众多学者的追捧，在图中显示的节点较大，被引频次较高。Davis在其技术接受模型中提出两种新的指标解释及测量用户对信息系统的接受度，并验证了指标的效度，这两种指标就是认知有用性和认知易用性。认知有用性指的是用户认为采用某个信息系统对他工作绩效提高的程度，认知易用性指用户认知到采用某信息系统的容易程度。他们研究发现有用性和使用行为比易用性更有显著的相关性，[12][13]说明人们在接受信息系统时更注重其有用性，这一发现对E-learning理论研究或是电子学习系统的开发都有指导作用。V.Venkatesh和Davis在2000年进一步推进他们的理论，旨在提高对用户行为的理解。[14]这为以后研究用户对E-learning的接受度奠定了基础。
2.群体学习理论研究
在图1中，有关群体学习的节点都比较突出，其中被引频次最高的是J.Lave于1991年出版的著作《群体学习》。他认为不能把学习当作社会同化认知的过程，而是把它当作群体练习的一个过程，这样，思想、文化、历史和社会就会成为相互关联的过程。[15]Lave的合作者E.Wenger（1998）阐述了将知识和群体学习联系在一起应用的观点，[16]他认为学习需要依靠一个社会政治环境和历史背景，需要融于一个群体。[17]而早在1989年，J.S.Brown也在其论文《情景认知与学习文化》中对知识是如何影响学生对学习的理解问题进行了探讨，他认为知识是融于情景中的，指出传统的学校教育常常忽视学校文化对学生的影响。[18]这些研究对现今网上协作学习的研究和推广奠定了良好的基础，网上协作学习正是基于建构主义理论、群体学习理论等发展起来的能够为学习者群体提供丰富的信息共享和交流合作的一种学习模式。
3. E-learning模式研究
E-learning模式研究是E-learning研究的核心问题。图1中的一些代表性节点作者为最初E-learning学习模式的构建提出了自己的见解，为现代E-learning模式的发展作出了贡献。其中，具有开创性的是1989年M.Moore在其文章《三种远程学习的交互方式》所界定的三种远程教育的交互类型，即学生和内容的交互、学生和教师的交互以及学生之间的交互。他提出的这一理论框架在其后的具体实践中得到了更多的证实，并得到进一步的改进和拓展，成为远程教育理论中的关键工程之一，并成功地应用于其他领域。[19]基于此，D.E.Leidner于1995年，J.Webster于1997年都对基于信息技术的电子化教学模式进行了探讨，指出信息技术的应用将推动教育信息化的发展。[20][21]
4.E-learning与传统教学比较的“无明显区分现象”
“无明显区分现象”一词来源于T.L.Russell于1999年的著作《No Significant Difference Phenomenon》。他比较了远程教育和传统教学技巧对教学成果的影响，发现两者并无显著差别。于是和他的合作者们对远程教育提出了质疑，他们认为既然远程教育和优良的教学技巧收到的效果相同，而远程教育又要花费更高的经济代价，那优良的教学技巧更能让人们接受。[22]2000年A.R.Leasure和2001年G.Piccoli的研究也认为这两种方式无明显区分，只是不同的学生对不同的教学方式各有偏好而已。[23][24]他们的质疑给E-learning研究提出了挑战，E-learning的研究和实践开始走下坡路，众多公司建立的电子学习系统纷纷关闭，到2002年陷入谷底，之后由于新世纪信息科技的迅猛发展，电子学习所依赖的科技成本明显降低，E-learning研究又开始处于上升期。在图1中，2005年M.D.Fordis等人所作的研究表现出积极的一面，他们以实测数据对基于Internet的医疗继续教育和现场互动方式进行了比较，发现在线教学能够客观衡量学生的认知行为和知识掌握程度，它能和现场互动方式相媲美，甚至优于后者。[25]
5. 神经网络与E-learning
当前，神经网络技术在E-learning中已得到了越来越广泛的应用，如基于神经网络技术创设个性化E-learning系统、运用神经网络技术评测E-learning效能、利用神经网络技术进行E-learning环境中学习行为的认知等。图谱中节点K.S.Narendra（1990）发表文章指出神经网络可有效地用于识别和控制非线性动力学系统，[26]这对以后生物学家、脑科学家和心理学家等的智能控制技术研究提供了依据，并为E-learning系统的研究与开发提供了模型工具。C.T.Lin等人（1996）則将神经网络作为一种工具融入到已有的模糊系统中，整合创造出神经模糊系统。[27]这些学者对神经网络的研究旨在增强知识的表示、获取与推理，从而为智能控制技术更好地服务于E-learning作出贡献。[28]
6.医疗教育应用
E-learning目前已广泛应用于各领域的教育教学中，图谱显示E-learning在医疗教育中的应用尤为突出，有七个节点均表示的是与医疗教育有关的研究。其中最大的节点是J.G.Ruiz于2006年发表的文章《E-learning对医疗教育的影响》，它也是全图中被引频次最高的节点。文章介绍了E-learning在医学教育的应用现状，概述了E-learning的关键术语以及E-learning的实施对师资的要求，详细地指明了如何对网上教学过程和效果进行评估以及如何对实施网上教学教师的学术成就加以认定等。[29]全文归纳详细，描述清晰、准确，在短短的四年时间里成为被引最高的节点。D.M.Billings于2000年提出了网络护理课程的评估框架，包括教职员支持、学习者支持、教育实践、技术使用和教学成果五个部分。2001年D.M.Billings等发文对在线护理课程学习社区的最佳实践框架和过程进行了描述，并基于高等教育的循证研究确立了最佳实践标杆，进而在三个州立护校进行了试点应用。[30][31]另外，L.Atack、D.Davis和M.Fordis等人都对医疗教育的学习经验、继续教育等作了相关研究。
四、E-learning研究热点与前沿的知识图谱
利用文献题录中的关键词，并借助CitespaceⅡ软件可以确定E-learning的研究热点。关键词在一篇文章中所占的篇幅虽然不多，往往只有3~5个，但这几个关键词却是作者对于文章核心的概括和精炼，是一篇文章的精髓。因此对文章的关键词进行分析，频次高的关键词常被用来确定一个研究领域的热点问题。[32]另外，从文章中提取的名词短语也可以在一定程度上代表某领域的研究热点。
1.E-learning研究热点知识图谱
将相关文献数据输入到CiteSpace Ⅱ软件中，将网络节点确定为名词短语，同时选择适当的阈值，运行CiteSpace Ⅱ软件，就会得到由名词短语生成的一个网络时间线图谱，如图2所示。导出CiteSpace Ⅱ中的数据，经整理得出E-learning研究热点信息，如表1所示。
每个三角形的节点代表一个名词短语，节点的大小代表该名词短语出现的频次，出现频次较多的名词短语在一定程度上代表该领域的研究重点。[33]
Online Learning、Distance Education等后，教育、互联网是出现频次在200以上的名词短语，这与E-learning源自教育，又依赖于互联网得以发展相应；出现频次低于200而高于100的热点词汇有E-learning系统、学习过程和学习环境。 E-learning系统的研究和开发是E-learning研究的重要环节，自2002年E-learning经历低谷又转至稳固上升期以来，各公司开发的电子学习系统重新投入使用，业界又开始了对E-learning系统新的探索；[34]学习过程是教学情景的再现，与上文所述的布鲁姆教育目标分类相一致；E-learning学习环境则使学习者实现了从传统的被灌输知识的方式到自主、协作、交互式学习方式的变革。其他出现频次小于100的热点词是E-learning研究中最常涉及到的一些关键词，如信息技术、学生、教学设计、远程教育和在线教育等。值得一提的是，神经网络一词的出现频次较高，说明在E-learning的研究和实践中已更多地应用到了神经网络技术；而医学教育一词的高频次则表明了E-learning在医学教育应用中的广泛性，这些都与时间序列图谱（图1）中分析得到的结果是基本一致的。
2.E-learning研究前沿知识图谱
E-learning的研究前沿和发展趋势是利用CiteSpace Ⅱ软件中提供的膨胀词探测技术和算法，通过考察词频的时间分布，将其中频次变化率高的词从大量的主题词中探测出来，依靠词频的变动趋势来确定的。同样将采集到的4053篇文献数据输入到CiteSpace Ⅱ软件中，选择适当阈值，运行软件，一共探测出了957个膨胀词，得到E-learning研究前沿与发展趋势图。
学习系统、协作学习和学习对象是三个频次变化最高的名词短语，成为近年来E-learning研究的重要前沿领域。学习系统是E-Learning供应商为学习者提供的数字化学习环境，是实施E-Learning的基础；学习对象是指存放于学习系统中的一些经数字化處理的可重用的包括课件、作业、考卷及静态阅读清单等在内的学习资源，是实施E-Learning的核心；协作学习是指教学双方利用学习系统和学习对象展开的一种以学习者为中心的交流合作学习方式，是E-Learning的一种重要模式。这三个领域正好与E-learning的三大构成要素——学习环境、学习资源及学习方式相吻合。
其次，频次变化率值较高且相近的名词短语按年代先后排列，有在线教学、医疗教育、大规模、护理学学生、学习工具、学习内容和学习表现。其中学习内容和学习表现位于图谱的最前端，说明二者是近两三年及其后E-learning研究关注的焦点，对学习内容的设计和管理是E-learning实施的核心，学习表现则是E-learning实施成功与否的重要测度指标；对学习工具研究的关注体现了在电子化学习方式中对新型电子学习工具的需求；医疗教育和护理学学生的出现说明E-learning在医疗教育领域尤其是护理学专业学生学习中的广泛应用和研究的不断深入；大规模给出了E-learning向大型化发展的一种趋势；有效的在线教学方式则是E-learning研究的一个持续性重点研究领域。
此外，图中以小号和浅色字体标志的频次变化相对较低的名词短语还有（按年代先后排列）实时、学习资源、基于案例的、有效学习、混合学习、心理健康、工程教育、学习过程、循证和现实生活。实时是指在E-learning系统中实现指导者和学习者以及学习者与学习者之间的同步交流，与E-learning系统中的核心学习资源是E-learning研究长期以来比较关注的两个问题；基于案例的E-learning、混合学习以及现实生活E-learning是对E-learning学习模式的一种递进式创新探索；工程教育和心理健康位于前端，说明E-learning重点应用近年来已扩展至工程教育和心理健康领域中。另外，循证E-learning、学习过程和有效学习则是与E-learning的有效性以及如何使E-learning的实施更为有效的研究密切相关的。
五、结 论
本文对从ISI Web of Knowledge中检索到的与E-learning相关的4053篇文献题录进行知识图谱可视化分析，得到以下结论：
（1） E-learning从最初的萌芽到现在，经历了三个时期，发表了多部理论著作，文章用知识图谱表示得出了以Bloom的《教育对象分类学：教育目标的分类》为奠基，以Vygotsky的教育学为理论依据，以E-learning理论与模式研究及医疗教育应用为主的著作体系，同时涌现不少杰出的学者，特别是医疗教育的研究队伍尤为庞大，为E-learning的研究和发展起着推动作用。
（2） 随着时代的变化，E-learning的研究热点也在发生变化，由CiteSpace Ⅱ对E-learning研究热点与前沿进行的分析结果，可以确定E-learning系统、学习对象、协作学习、在线教学、学习表现、学习工具、大规模和循证E-learning等是E-learning研究中的重要热点及前沿领域。同时，E-learning重点应用在向工程教育和心理健康领域扩展。
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