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摘要：作为一种新的学习形式，网络学习已经并将持续成为教育技术领域所广泛关注的研究方向之一，在构建学习型社会和终身学习体系过程中占有不可或缺的重要地位。该文以中文社会科学引文索引数据库收录的期刊论文为研究对象，在文献计量学的框架体系下，统计了高产作者、高频关键词，采用社会网络分析方法探究了近年来我国网络学习领域的作者合作和关键词共现情况，在此基础上进一步构建作者一关键词耦合矩阵，挖掘了我国网络学习领域潜在可能的作者合作网络，并通过主题类团分析法探寻了我国网络学习领域作者未来的合作主题演化，也给出了相关的结论及反思。
关键词：网络学习；社会网络分析；实证研究；科研合作
一、引言
从IPv4到IPv6，从Web1.0到Web3.0，从Internet到The Internet of Things（物联网），网络环境一直走到云计算、大数据的今天，已经并将持续从根本上改变人类的工作、生活和学习方式，教育当然也不例外。在网络环境下开展终身教育、建设学习型社会是可以预见的未来发展趋势。网络学习中的交互性、社会性、服务性等显著特征正在不断深刻地转变着传统教育教学模式。近年来，国内外学者研究了系列宏观的网络学习框架和理论，也实现了大量微观的网络学习系统。尽管如此，在迄今为止的时间窗口内，表面繁荣的背后总体上仍然存在众多关于网络学习领域的文献计量问题不得而知。例如，国内网络学习领域的核心研究主题有哪些，是否存在稳定的研究群体和持续的研究热点，网络学习方向的研究者之间是否存在知识交流和科研合作，这些研究者如何快速挖掘具有相似学术兴趣的最优科研合作伙伴并打造更具凝聚力的科研团体，是否可以预测网络学习研究领域未来的合作趋势等。上述问题的求解对于网络学习科学研究中降低科研成本、提高科研效率、深化知识共享传播等具有积极重要的意义。
事实上，我国网络学习方向的学术论文作者多为国内参与该领域的科学研究主力军，其中优秀高产作者更代表了网络学习科学发展的前沿，其研究成果在—定程度上反映网络学习领域的主要研究内容、方向和热点。关键词理应是学术论文关键内容的高度概括和抽象，高频关键词通常全面刻画了整个领域的主体研究内容和方向。因此，作者合作共现分析可以探明网络学习研究的稳定科研群体形成，关键词共现分析可以阐释网络学习研究的持续研究热点。更进一步，高产作者在其学术论文中出现的高频关键词集合反映了该作者在网络学习科学领域的主要研究方向。于是，作者—关键词耦合分析可以挖掘网络学习研究者之间的相似性并发现潜在的合作可能。社会网络分析方法为高产作者合作共现分析、高频关键词共现分析、作者—关键词耦合分析等提供了科学可行的解决方案。
在此背景下，本文对国内网络学习领域现有的核心学术论文进行深入和细致地定性、定量分析，从实证的角度探讨网络学习研究领域的科学文献计量问题，试图回答前述与研究者合作有关的若干未解问题。具体采用单模社会网络分析的方法展开作者共现分析和关键词共现分析，采用双模社会网络分析的方法展开作者—关键词耦合分析，以期发现国内网络学习领域的主要研究主题和作者真实合作情况，并进一步探索作者潜在合作网络，最终在文献计量学的框架体系下利用社会网络分析方法为促进网络学习研究群体的成长、提升网络学习研究知识的共享、推动网络学习研究领域的发展等提供一定的参考和借鉴。
二、研究设计
（一）数据样本及预处理
本文的目的在于分析作者真实合作网络并发现作者潜在合作网络，需要考察长期系统的权威研究文献和重要成果，偶有所得、泛泛而谈之作均不应列入本文的研究对象范畴。因此，以南京大学中国社会科学研究评价中心的中文社会科学引文索引数据库（Chinese Social Sciences Citation Index，缩写为CSSCI）为基础数据源样本，该数据库由各领域专家精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊，一定程度上可以保证文献的核心性。以“网络学习”为关键词检索结果获得的全部文献共414篇，另包含引文3775条。将检索结果依次保存为.txt格式的纯文本文件，共21个，每个文本文件包含20条记录，每条记录均规范罗列有16个数据字段。其中本文实际待处理的数据字段包括5项：来源篇名、来源作者、文献关键词、发表期刊和发表时间等，具体参考后文相关分析。
考虑到CSSCI检索结果与后续国外开源文献数据处理软件存在引文格式、中文字符等方面的不兼容性问题，本文对基础数据采取了如下预处理步骤：（1）依次打开上述21个独立的文本文件，将原编码的ANSI格式修改保存为UTF-8；（2）利用CSSCIREC格式转换程序，将CSSCI数据格式转换为可以由BibExcel处理的WOS（Web of Science，科学引文索引）格式；（3）利用免費的网络软件FileJoin将所有文本文件合并为一个新的文本文件；（4）打开上述新文本文件，将字符编码的UTF-8格式再次修改保存为ANSI，最终的预处理结果文本文件作为本文的数据源，以供文献计量工具Bibexcel进一步处理。
（二）研究工具
本文主要试图采用文献计量法作为基本理论原理，利用社会网络分析法实现网络学习领域作者合作研究，所采用的核心研究工具也与此对应地包括两种，可供选择的工具很多，这里仅对本文涉及的两个主要研究工具做出简单说明。
一个是文献计量工具BibExcel，软件目的是协助分析WOS书目数据，或任何以类似方式格式化的数据，生成数据记录可以导入到Excel电子表格的矩阵数据格式文件，或被其他任何矩阵程序进一步处理。
另一个是社会网络分析工具UCINET，目的是处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序，软件能够处理的原始数据多为矩阵数据，也支持包括文本文件在内的其他多种文件格式，与本文选用的文献计量工具BibExcel能够无缝兼容。 此外，本文在基本数据统计分析、作者关键词耦合分析等研究阶段也使用到了众所周知的Microsoft Office Excel办公处理软件，此处不再赘述。
（三）研究方法和步骤
本文总体的研究思路与方法包括：第一步利用Excel实施基本统计、计算合作度和合作率，根据文献计量中的普莱斯（Prince）定律确定高产作者作为进一步的核心研究对象；第二步利用BibExcel产生作者共现、关键词共现等以实施文献单特征共现分析，并由UCINET将共现矩阵可视化，展示国内网络学习领域的真实作者合作网络结构；最后，利用BibExcel产生作者一关键词耦合矩阵，并由UCINET可视化，挖掘国内网络学习领域的作者潜在合作网络结构。
三、实证结果与分析
（一）基本统计结果
将前述处理的数据记录中414篇文献作为研究对象，经Excel统计分析，结果表明，合作论文共261篇，合作率（即合作论文数/论文总数）约为63.04%；涉及的作者總人次数为802，不考虑作者的重名，作者人数665人，合作度（即作者总人次数/论文总数）为1.94。详细的作者合著情况如下页图1所示，占比最多的是两人合作论文达40.10%，依次是独撰论文约占36.96%，最多合著人数6人，仅占比0.48%，大体上可以说明网络学习领域的作者以1-3个为主。仅从作者合作数量看，相比其他学科方向，网络学习领域的科学研究合作力度明显偏小，以单打独斗为主的独著论文竟然高达三分之一以上。也就是说，这部分作者研究风格本身都无法与网络学习强调的网络性、交互性、社会性等特质相契合，其成果质量可见一斑。
论文数量统计情况如下页图2所示，我国网络学习研究起源于1998年左右，随后逐年增加，直至2007年左右成为教育技术领域研究的热点，2007年至2010年形成了稳定的研究态势，保持载文量在40篇左右，2011年开始逐年减少，仅表面上看，似乎网络学习研究随之走向周期性衰落，由此可以管窥我国网络学习研究减弱的趋势。但是，这种论文刊载量的减少只是一种非正常的相对衰落，而不是绝对衰落。实际上，在云计算、物联网、大数据等新技术的支撑下，网络学习领域尚存在极大的研究和拓展空间。
将1998年-2013年网络学习领域的历年合作论文数除以当年论文总数，列出了网络学习相关的论文合作率逐年统计情况如右图3所示，可以看出，十余年来论文的合作率一直维持在50%以上，该方向的作者重视科研合作，合作率总体处于较高水平，网络学习领域的合作研究基本形成了科学共同体，但是，从整体趋势上看，合作率处于震荡波动态势，在2007-2010年虽然论文数量处于稳定，论文合作率出现了明显的波峰，除2008年外，其他年度的论文合作率低于平均水平，这就从侧面表明，这一时间段的相当大部分研究都缺乏科研合作与交流，似乎在热点领域盲从。换句话说，网络学习研究的蓬勃发展是一种假象，与网络学习相关的研究主体并未细化、专门流派尚未形成、科学问题仍亟待解决。
文献计量学中的普莱斯定律表明，在同一主题中，半数论文为若干高产作者所撰，这一作者集合的数量约等于全部作者总数的平方根。根据本文的研究情况，25为高产作者发表文献数量的阈值。为不失一般性，本文将发表网络学习研究论文量在2篇以上的80位作者视为高产作者，抽取这80位高产作者构成了本文待处理的核心作者网络。部分高产作者如表1所示，总体上看，这些作者在网络学习领域的研究并不多，大多数作者的研究专注度不高，同时，高产作者中属于早期的研究成果，2007年以后作者跟风盲从的现象更明显。
更进一步，本文抽取了部分高产作者的研究主题，即使高产作者的研究主题也极为广泛，包括了网络学习共同体、网络协作学习、网络学习环境、网络学习行为等。这一方面说明网络学习研究范围广、内容多、技术更新快，本质上仍然处于低位早期发展阶段，远未达到稳定发展期；另一方面也说明网络学习领域的作者在缺乏科研合作的情况下，很难深度专注某一细分主题。
（二）高产作者的真实合作网络
1.高产作者共现分析
本文利用社会网络分析的方法构建了高产作者的真实合作网络，利用BibExeel产生了80位高产作者的共现矩阵。合作频次位于前三的高产作者情况如下页表2所示，可以看出，合作频度不大，合作类型相对单一，主要为同高校、同机构的同事合作或师生合作。对比表1和下页表2，高产作者并没有高频合作，通过深入查阅资料，结果也表明，一部分高产作者独撰论文，没有团队，缺乏科研合作；另一部分作者是合作者的研究生导师，虽有团队和合作，但仍然无法保障持续稳定的合作关系，也存在研究中断的风险，两者都不利于网络学习研究的良性发展。
将高产作者共现矩阵导入到UCINET中，生成可视化的网络结构如图4所示，每个节点代表一个作者，节点的大小代表网络中的度数，一般度数越大，节点对于子网络相对比较重要，每条边代表真实网络中两个高产作者之间存在合作情况。为简化显示效果，本文剔除了零度节点。
从图4可以发现，其中仅包含46个非零度节点，但存在20个连通的子网络，平均2个节点构成一个子网络，且每个子网络之间相互独立，没有任何边连接。换句话说，在80位高产作者中，近半数属于独撰，未与任何人合作，即使合作的46组中，也仅限于至多2名高产作者之间。整个真实合作网络结构松散，连通性弱，耦合度低。结果再次表明，现实网络学习领域的作者合作力度极小，未能形成足够影响力的研究团队，即在图4中缺乏足够密度的子网络结构。
更进一步，利用UCINET分析了高产作者共现网络的中心性测度，结果如右表3所示，相关的网络评价指标，如度数（Degree，简记为D，下同）、平均距离（Closeness，简记为C）、介数（Betweenness，简记为B）等都不具有区分度。查阅资料证实，表3中作者多限于辽宁师范大学、华中师范大学、陕西师范大学等机构，虽然相关作者承担了网络学习领域的多项科研课题，开展了若干主题研究，但仅限于单位内部合作。在全国范围内，网络学习的稳定科研和合作团体远未形成。同时，UCINET统计表明，该网络整体网络密度低至0.0406，一定程度上也可推断，缺乏科研合作导致的网络体系松散。 2.高频关键词共現分析
关键词是表示文献主题概念和实质意义的自然词组，代表了科研文献中核心内容的浓缩和提炼。经统计，本文数据样本共涉及关键词1558个，详细统计隋况如表4所示，篇均3.75个，基本符合国家规范化文献的要求，即3-5个关键词，这也侧面反映了CSSCI收录期刊的质量规范，本文呈现的结果将具备足够的客观说服力。但仍然注意到7个、甚至9个关键词的论文出现，也不得不让网络学习领域研究者反思，并在未来成果发表中关注关键词的标识意义，注意关键词的选取，特别控制无效关键词个数。
剔除“网络学习”以后，选择使用频次5次以上的词组视作高频关键词，共25个。其中词频位列前10的关键词使用情况如表5所示，结果表明，我国网络学习领域研究侧重于环境、共同体、行为、社区、平台等方面，强调自主学习、协作学习等学习方式，重视学习资源建设。但表5中高频关键词的共现频次并不高，以网络学习环境为例，仅不到10%的论文采用了该关键词，这也就导致了下文关键词共现网络呈现出稀疏结构，侧面说明了研究热点的热度不高。
统计关键词在单篇文献中的出现情况，构建了25*25的关键词共现矩阵，共现网络如下页图5所示。关键词是论文检索标识，高频关键词是核心研究主题的体现。但下页图5中的网络结构仍较离散，连通度较低，结果表明，国内网络学习的研究主题广而散，科研网络缺乏足够凝聚度，侧面反映现有主题在深度上存在缺失。此外，注意到“大学生”也成为一个较高频次的、有影响的关键词，这似乎并不合适，文献标识性不强，不利于网络学习领域的作者文献检索和知识共享交流。
更进一步，统计了关键词共现网络的中心性测度，如表6所示，相关评价指标的区分度仍然不太明显，但该网络的整体密度为0.1533，相比作者真实合作网络，密度更高，连通性更好，可为后续作者关键词耦合提供基础，通过关键词的联系提高作者合作并探寻潜在多样合作网络是可行的。
（三）高产作者的潜在合作网络
1.利用作者关键词耦合的合作网络
本文将文献视作行动者，将文献中出现的关键词看作事件，关键词出现在作者撰写文献的关键词列表中，通过双模网络分析作者与关键词的关联，关键词在作者文献中出现次数越多，可以认为关联性越强，并进一步探索作者相似性。
选择前述80位高产作者、25个高频关键词，构建了80*25的作者关键词双模多值矩阵，如右表7所示。作者—关键词的耦合强度用关键词在作者论文中出现的频次表示，例如，表7第一行张建伟与网络教学的矩阵值为1，代表该作者历年仅合作发表了一篇以网络教学为关键词的学术论文，网络教学不应是其主要研究方向。又如，表7最后一行彭文辉与网络学习行为的矩阵值为3，表示该作者历年共发表3篇网络学习行为方面的学术论文，网络学习行为可以推断为其核心研究主题，资料查阅也证实，彭文辉与杨宗凯在“网络学习行为分析、建模与应用研究”等项目的支持下合作开展了若干相关的研究。
在表7的基础上，通过聚类分析剔除了度为0和1的节点，获得作者一关键词耦合双模网络，如图6所示，两种不同形状的节点分别代表了行动者集合、参与事件集合，圆圈为作者集合，方块为关键词集合，每个节点的大小依赖于介数，介数越大，节点越大。图6中，网络学习环境、网络学习平台、网络学习行为、网络学习社区、网络学习共同体等关键词具有较大的度数和介数，郭绍青等作者具有较大的影响力，以网络学习为背景，多名作者之间可以依赖多个不同关键词展开不同形式的深度合作。
利用UCINET统计了作者潜在合作网络的中心性测度，中心性测度指标区分度明显，如下页表8所示。整体网络密度为0.1094，结构严密。相比真实作者共现网络，密度更高，提升两倍以上，连通性更好。对比下页表8与上页表3，真实合作网络中的高影响力作者仍然具有较大的凝聚度，但西北师范大学郭绍青、清华大学张建伟、北京师范大学黄荣怀与庄秀丽、华南师范大学尹睿等人不同程度地跃升成为新的网络核心节点，和前文表2真实合作网络一起构成未来网络的核心影响团体，其中大多数均是博、硕士生导师，已成为教育技术领域的著名学者，具备引领网络学习学科发展的潜能，两个作者合作网络的有效融合无疑将进一步推动我国网络学习领域的持续稳定发展。对比表8和表6，相比关键词共现网络，虽网络密度没有提升，核心关键词没有显著变化，但结构性能明显优化。
2.潜在合作网络作者类团主题分析
在上页图6和表8的基础上，对潜在合作网络展开进一步分析，获得以主题为准则的作者类团分析，影响力较大的5个类团如下：（1）网络学习环境类团：该类团处于网络中绝对核心的位置，以网络学习环境为研究主题，包括了郭绍青、庄秀丽、曾祥跃、王佑镁、武法提、任瑞仙、尹睿、王广新、白成杰、邹景平、王兄、李锋、张家年、冯锐等多位作者。在研究内容方面可以是大数据、云计算、物联网等新兴技术环境，也可以是情感交流、群体动力等核心交互环境。在作者合作上，除了建立上述合作网络以外，还可以选择跨学科交叉，保障技术的先进性和针对性；（2）网络学习行为类团：该类团处于网络中次核心的位置，以网络学习行为为研究主题，包括了李玉斌、姚巧红、褚芸芸、徐恩芹、郭绍青、曾祥跃、尹睿等多位作者。在研究内容方面可以是概念建模、过程监控等理论分析，也可以是影响调查、因素评价等实证分析，更需要理论与实证结合。在合作对象上以潜在合作网络为基础选择跨地域、跨机构的作者，尽可能保证研究样本的鲁棒l生和结果的普遍性；（3）网络学习社区类团：该类团处于网络中较核心的位置，以网络学习社区为研究主题，包括了黄荣怀、赵建华、郭绍青、庄秀丽、武法提、任瑞仙、王佑镁等多位作者。具体研究内容包括社区因素影响与绩效评价、社区黏度、交互本质、自组织形态等。由于概念上与虚拟学习社区存在叠合，除上述合作网络以外，还可以考虑与虚拟学习社区领域的作者合作研究；（4）网络学习共同体类团：该类团以网络学习共同体为研究主题，包括了曾祥跃、尹睿、王兄、李锋、郭绍青、张秀梅等多位作者。目前该类团尚存在巨大的可拓展空间，研究内容可以包括国外学习共同体启示、新媒体学习共同体（QQ、微博、微信、维基百科、云计算、物联网、大数据等）、专业学习共同体（语文、英语、数学等）、新设备驱动的学习共同体、知识构建及传播、共同体自适应分组策略等；（5）网络学习平台类团：该类团以网络学习平台为研究主题，包括了黄荣怀、余胜泉、郭绍青、张豪锋、王以宁等多位作者，但目前在合作网络中尚处于相对次要的位置，原因在于：一方面，大量网络学习平台研究以理论研究为主，关注概念和模型，核心实验尚处于初级小范围探索阶段，论文冠以理论化的关键词，而非平台类；另一方面，众多商用网络学习平台忽视科研交流，应付、堆砌资源，甚至更多的是噱头，以营利为目的。需加强合作，更重视网络学习平台的建构理论与实际绩效之间的因果关系。 四、结论与反思
综合前文分析，对近年来我国网络学习领域作者合作的社会网络分析结论如下：（1）网络学习研究成果丰富，论文数呈逐年增长趋势，科研群体规模不断壮大；（2）网络学习研究的作者真实合作网络连通度不高、整体密度较低、网络结构分散，作者合作类型单一，学术联系不紧密；（3）网络学习研究的主题不突出，核心研究专注度缺失，作者缺乏合作在一定程度上阻碍了学科的发展；（4）网络学习研究的关键词数量规范，但部分关键词缺乏标识性，一定程度上阻碍了学科知识的共享和交流；（5）作者潜在合作网络科学可行，连通性好、整体密度高、网络结构严谨，作者团体学术联系增强，高学术造诣的作者联系增多，具备推动网络学习研究持续稳定发展的潜力。纵观已有成果，结合前述结论，对近年来我国网络学习作者合作的研究反思如下：（1）重视网络学习的跨学科科研合作，引领网络学习研究向新的开放范式演進。现有的网络学习研究大都是集中面向对特定领域、特定范围内的研究对象，表面上似乎具备多样性，但实际研究结果通常千篇一律，缺乏研究技术的针对性。此外，所采用的研究方法多为小范围问卷调查与统计分析等实证类型，深层次分析明显不足，在研究网络学习这种新技术带来的新学习理论时，并未用好计算机等一类新技术支持下的研究方法，存在明显的滞后性。因此，有必要引入开展学科交叉合作，利用新技术手段纵深研究网络学习及其核心交互过程；（2）重视网络学习领域内的科研合作，凝炼网络学习内涵研究的契合点。表面上看关于网络学习内涵特征的研究成果较为丰富，但关于质的研究长期处于停滞状态，没有成为研究主流导向，致使网络学习若干基础性问题研究浮于表象。所产生的直接后果是网络学习概念难以达成共识、内涵难以统一界定、特征难以彰显、影响因素难以明晰。这既不利于有效解决网络学习实践中存在的问题，也不利于网络学习理论体系的构建。因此，在网络学习领域内加强科研合作，展开关于本质内涵的基础性研究应是现阶段极为紧迫的工作；（3）重视教育技术学科的科研合作，架设理论研究和应用研究的桥梁，开拓网络学习研究新视野。目前与网络学习相关的理论研究多为概念、框架、表象的陈述，系统平台多为应付、堆砌、盈利、无吸引，大量研究偏重于宏观理论体系和微观实践技术，缺乏理论体系与系统效能之间的因果联系模型，总体上尚未构成深入完整的理论体系，也尚未建立科学高效的实践体系，表现为网络学习研究无法成型、系统性研究严重不足。因此，要求教育技术工作者通过科研合作深入挖掘网络学习理论、技术和应用的关联，并形成一套科学高效的研究体系。
关键词：网络学习；社会网络分析；实证研究；科研合作
一、引言
从IPv4到IPv6，从Web1.0到Web3.0，从Internet到The Internet of Things（物联网），网络环境一直走到云计算、大数据的今天，已经并将持续从根本上改变人类的工作、生活和学习方式，教育当然也不例外。在网络环境下开展终身教育、建设学习型社会是可以预见的未来发展趋势。网络学习中的交互性、社会性、服务性等显著特征正在不断深刻地转变着传统教育教学模式。近年来，国内外学者研究了系列宏观的网络学习框架和理论，也实现了大量微观的网络学习系统。尽管如此，在迄今为止的时间窗口内，表面繁荣的背后总体上仍然存在众多关于网络学习领域的文献计量问题不得而知。例如，国内网络学习领域的核心研究主题有哪些，是否存在稳定的研究群体和持续的研究热点，网络学习方向的研究者之间是否存在知识交流和科研合作，这些研究者如何快速挖掘具有相似学术兴趣的最优科研合作伙伴并打造更具凝聚力的科研团体，是否可以预测网络学习研究领域未来的合作趋势等。上述问题的求解对于网络学习科学研究中降低科研成本、提高科研效率、深化知识共享传播等具有积极重要的意义。
事实上，我国网络学习方向的学术论文作者多为国内参与该领域的科学研究主力军，其中优秀高产作者更代表了网络学习科学发展的前沿，其研究成果在—定程度上反映网络学习领域的主要研究内容、方向和热点。关键词理应是学术论文关键内容的高度概括和抽象，高频关键词通常全面刻画了整个领域的主体研究内容和方向。因此，作者合作共现分析可以探明网络学习研究的稳定科研群体形成，关键词共现分析可以阐释网络学习研究的持续研究热点。更进一步，高产作者在其学术论文中出现的高频关键词集合反映了该作者在网络学习科学领域的主要研究方向。于是，作者—关键词耦合分析可以挖掘网络学习研究者之间的相似性并发现潜在的合作可能。社会网络分析方法为高产作者合作共现分析、高频关键词共现分析、作者—关键词耦合分析等提供了科学可行的解决方案。
在此背景下，本文对国内网络学习领域现有的核心学术论文进行深入和细致地定性、定量分析，从实证的角度探讨网络学习研究领域的科学文献计量问题，试图回答前述与研究者合作有关的若干未解问题。具体采用单模社会网络分析的方法展开作者共现分析和关键词共现分析，采用双模社会网络分析的方法展开作者—关键词耦合分析，以期发现国内网络学习领域的主要研究主题和作者真实合作情况，并进一步探索作者潜在合作网络，最终在文献计量学的框架体系下利用社会网络分析方法为促进网络学习研究群体的成长、提升网络学习研究知识的共享、推动网络学习研究领域的发展等提供一定的参考和借鉴。
二、研究设计
（一）数据样本及预处理
本文的目的在于分析作者真实合作网络并发现作者潜在合作网络，需要考察长期系统的权威研究文献和重要成果，偶有所得、泛泛而谈之作均不应列入本文的研究对象范畴。因此，以南京大学中国社会科学研究评价中心的中文社会科学引文索引数据库（Chinese Social Sciences Citation Index，缩写为CSSCI）为基础数据源样本，该数据库由各领域专家精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊，一定程度上可以保证文献的核心性。以“网络学习”为关键词检索结果获得的全部文献共414篇，另包含引文3775条。将检索结果依次保存为.txt格式的纯文本文件，共21个，每个文本文件包含20条记录，每条记录均规范罗列有16个数据字段。其中本文实际待处理的数据字段包括5项：来源篇名、来源作者、文献关键词、发表期刊和发表时间等，具体参考后文相关分析。
考虑到CSSCI检索结果与后续国外开源文献数据处理软件存在引文格式、中文字符等方面的不兼容性问题，本文对基础数据采取了如下预处理步骤：（1）依次打开上述21个独立的文本文件，将原编码的ANSI格式修改保存为UTF-8；（2）利用CSSCIREC格式转换程序，将CSSCI数据格式转换为可以由BibExcel处理的WOS（Web of Science，科学引文索引）格式；（3）利用免費的网络软件FileJoin将所有文本文件合并为一个新的文本文件；（4）打开上述新文本文件，将字符编码的UTF-8格式再次修改保存为ANSI，最终的预处理结果文本文件作为本文的数据源，以供文献计量工具Bibexcel进一步处理。
（二）研究工具
本文主要试图采用文献计量法作为基本理论原理，利用社会网络分析法实现网络学习领域作者合作研究，所采用的核心研究工具也与此对应地包括两种，可供选择的工具很多，这里仅对本文涉及的两个主要研究工具做出简单说明。
一个是文献计量工具BibExcel，软件目的是协助分析WOS书目数据，或任何以类似方式格式化的数据，生成数据记录可以导入到Excel电子表格的矩阵数据格式文件，或被其他任何矩阵程序进一步处理。
另一个是社会网络分析工具UCINET，目的是处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序，软件能够处理的原始数据多为矩阵数据，也支持包括文本文件在内的其他多种文件格式，与本文选用的文献计量工具BibExcel能够无缝兼容。 此外，本文在基本数据统计分析、作者关键词耦合分析等研究阶段也使用到了众所周知的Microsoft Office Excel办公处理软件，此处不再赘述。
（三）研究方法和步骤
本文总体的研究思路与方法包括：第一步利用Excel实施基本统计、计算合作度和合作率，根据文献计量中的普莱斯（Prince）定律确定高产作者作为进一步的核心研究对象；第二步利用BibExcel产生作者共现、关键词共现等以实施文献单特征共现分析，并由UCINET将共现矩阵可视化，展示国内网络学习领域的真实作者合作网络结构；最后，利用BibExcel产生作者一关键词耦合矩阵，并由UCINET可视化，挖掘国内网络学习领域的作者潜在合作网络结构。
三、实证结果与分析
（一）基本统计结果
将前述处理的数据记录中414篇文献作为研究对象，经Excel统计分析，结果表明，合作论文共261篇，合作率（即合作论文数/论文总数）约为63.04%；涉及的作者總人次数为802，不考虑作者的重名，作者人数665人，合作度（即作者总人次数/论文总数）为1.94。详细的作者合著情况如下页图1所示，占比最多的是两人合作论文达40.10%，依次是独撰论文约占36.96%，最多合著人数6人，仅占比0.48%，大体上可以说明网络学习领域的作者以1-3个为主。仅从作者合作数量看，相比其他学科方向，网络学习领域的科学研究合作力度明显偏小，以单打独斗为主的独著论文竟然高达三分之一以上。也就是说，这部分作者研究风格本身都无法与网络学习强调的网络性、交互性、社会性等特质相契合，其成果质量可见一斑。
论文数量统计情况如下页图2所示，我国网络学习研究起源于1998年左右，随后逐年增加，直至2007年左右成为教育技术领域研究的热点，2007年至2010年形成了稳定的研究态势，保持载文量在40篇左右，2011年开始逐年减少，仅表面上看，似乎网络学习研究随之走向周期性衰落，由此可以管窥我国网络学习研究减弱的趋势。但是，这种论文刊载量的减少只是一种非正常的相对衰落，而不是绝对衰落。实际上，在云计算、物联网、大数据等新技术的支撑下，网络学习领域尚存在极大的研究和拓展空间。
将1998年-2013年网络学习领域的历年合作论文数除以当年论文总数，列出了网络学习相关的论文合作率逐年统计情况如右图3所示，可以看出，十余年来论文的合作率一直维持在50%以上，该方向的作者重视科研合作，合作率总体处于较高水平，网络学习领域的合作研究基本形成了科学共同体，但是，从整体趋势上看，合作率处于震荡波动态势，在2007-2010年虽然论文数量处于稳定，论文合作率出现了明显的波峰，除2008年外，其他年度的论文合作率低于平均水平，这就从侧面表明，这一时间段的相当大部分研究都缺乏科研合作与交流，似乎在热点领域盲从。换句话说，网络学习研究的蓬勃发展是一种假象，与网络学习相关的研究主体并未细化、专门流派尚未形成、科学问题仍亟待解决。
文献计量学中的普莱斯定律表明，在同一主题中，半数论文为若干高产作者所撰，这一作者集合的数量约等于全部作者总数的平方根。根据本文的研究情况，25为高产作者发表文献数量的阈值。为不失一般性，本文将发表网络学习研究论文量在2篇以上的80位作者视为高产作者，抽取这80位高产作者构成了本文待处理的核心作者网络。部分高产作者如表1所示，总体上看，这些作者在网络学习领域的研究并不多，大多数作者的研究专注度不高，同时，高产作者中属于早期的研究成果，2007年以后作者跟风盲从的现象更明显。
更进一步，本文抽取了部分高产作者的研究主题，即使高产作者的研究主题也极为广泛，包括了网络学习共同体、网络协作学习、网络学习环境、网络学习行为等。这一方面说明网络学习研究范围广、内容多、技术更新快，本质上仍然处于低位早期发展阶段，远未达到稳定发展期；另一方面也说明网络学习领域的作者在缺乏科研合作的情况下，很难深度专注某一细分主题。
（二）高产作者的真实合作网络
1.高产作者共现分析
本文利用社会网络分析的方法构建了高产作者的真实合作网络，利用BibExeel产生了80位高产作者的共现矩阵。合作频次位于前三的高产作者情况如下页表2所示，可以看出，合作频度不大，合作类型相对单一，主要为同高校、同机构的同事合作或师生合作。对比表1和下页表2，高产作者并没有高频合作，通过深入查阅资料，结果也表明，一部分高产作者独撰论文，没有团队，缺乏科研合作；另一部分作者是合作者的研究生导师，虽有团队和合作，但仍然无法保障持续稳定的合作关系，也存在研究中断的风险，两者都不利于网络学习研究的良性发展。
将高产作者共现矩阵导入到UCINET中，生成可视化的网络结构如图4所示，每个节点代表一个作者，节点的大小代表网络中的度数，一般度数越大，节点对于子网络相对比较重要，每条边代表真实网络中两个高产作者之间存在合作情况。为简化显示效果，本文剔除了零度节点。
从图4可以发现，其中仅包含46个非零度节点，但存在20个连通的子网络，平均2个节点构成一个子网络，且每个子网络之间相互独立，没有任何边连接。换句话说，在80位高产作者中，近半数属于独撰，未与任何人合作，即使合作的46组中，也仅限于至多2名高产作者之间。整个真实合作网络结构松散，连通性弱，耦合度低。结果再次表明，现实网络学习领域的作者合作力度极小，未能形成足够影响力的研究团队，即在图4中缺乏足够密度的子网络结构。
更进一步，利用UCINET分析了高产作者共现网络的中心性测度，结果如右表3所示，相关的网络评价指标，如度数（Degree，简记为D，下同）、平均距离（Closeness，简记为C）、介数（Betweenness，简记为B）等都不具有区分度。查阅资料证实，表3中作者多限于辽宁师范大学、华中师范大学、陕西师范大学等机构，虽然相关作者承担了网络学习领域的多项科研课题，开展了若干主题研究，但仅限于单位内部合作。在全国范围内，网络学习的稳定科研和合作团体远未形成。同时，UCINET统计表明，该网络整体网络密度低至0.0406，一定程度上也可推断，缺乏科研合作导致的网络体系松散。 2.高频关键词共現分析
关键词是表示文献主题概念和实质意义的自然词组，代表了科研文献中核心内容的浓缩和提炼。经统计，本文数据样本共涉及关键词1558个，详细统计隋况如表4所示，篇均3.75个，基本符合国家规范化文献的要求，即3-5个关键词，这也侧面反映了CSSCI收录期刊的质量规范，本文呈现的结果将具备足够的客观说服力。但仍然注意到7个、甚至9个关键词的论文出现，也不得不让网络学习领域研究者反思，并在未来成果发表中关注关键词的标识意义，注意关键词的选取，特别控制无效关键词个数。
剔除“网络学习”以后，选择使用频次5次以上的词组视作高频关键词，共25个。其中词频位列前10的关键词使用情况如表5所示，结果表明，我国网络学习领域研究侧重于环境、共同体、行为、社区、平台等方面，强调自主学习、协作学习等学习方式，重视学习资源建设。但表5中高频关键词的共现频次并不高，以网络学习环境为例，仅不到10%的论文采用了该关键词，这也就导致了下文关键词共现网络呈现出稀疏结构，侧面说明了研究热点的热度不高。
统计关键词在单篇文献中的出现情况，构建了25*25的关键词共现矩阵，共现网络如下页图5所示。关键词是论文检索标识，高频关键词是核心研究主题的体现。但下页图5中的网络结构仍较离散，连通度较低，结果表明，国内网络学习的研究主题广而散，科研网络缺乏足够凝聚度，侧面反映现有主题在深度上存在缺失。此外，注意到“大学生”也成为一个较高频次的、有影响的关键词，这似乎并不合适，文献标识性不强，不利于网络学习领域的作者文献检索和知识共享交流。
更进一步，统计了关键词共现网络的中心性测度，如表6所示，相关评价指标的区分度仍然不太明显，但该网络的整体密度为0.1533，相比作者真实合作网络，密度更高，连通性更好，可为后续作者关键词耦合提供基础，通过关键词的联系提高作者合作并探寻潜在多样合作网络是可行的。
（三）高产作者的潜在合作网络
1.利用作者关键词耦合的合作网络
本文将文献视作行动者，将文献中出现的关键词看作事件，关键词出现在作者撰写文献的关键词列表中，通过双模网络分析作者与关键词的关联，关键词在作者文献中出现次数越多，可以认为关联性越强，并进一步探索作者相似性。
选择前述80位高产作者、25个高频关键词，构建了80*25的作者关键词双模多值矩阵，如右表7所示。作者—关键词的耦合强度用关键词在作者论文中出现的频次表示，例如，表7第一行张建伟与网络教学的矩阵值为1，代表该作者历年仅合作发表了一篇以网络教学为关键词的学术论文，网络教学不应是其主要研究方向。又如，表7最后一行彭文辉与网络学习行为的矩阵值为3，表示该作者历年共发表3篇网络学习行为方面的学术论文，网络学习行为可以推断为其核心研究主题，资料查阅也证实，彭文辉与杨宗凯在“网络学习行为分析、建模与应用研究”等项目的支持下合作开展了若干相关的研究。
在表7的基础上，通过聚类分析剔除了度为0和1的节点，获得作者一关键词耦合双模网络，如图6所示，两种不同形状的节点分别代表了行动者集合、参与事件集合，圆圈为作者集合，方块为关键词集合，每个节点的大小依赖于介数，介数越大，节点越大。图6中，网络学习环境、网络学习平台、网络学习行为、网络学习社区、网络学习共同体等关键词具有较大的度数和介数，郭绍青等作者具有较大的影响力，以网络学习为背景，多名作者之间可以依赖多个不同关键词展开不同形式的深度合作。
利用UCINET统计了作者潜在合作网络的中心性测度，中心性测度指标区分度明显，如下页表8所示。整体网络密度为0.1094，结构严密。相比真实作者共现网络，密度更高，提升两倍以上，连通性更好。对比下页表8与上页表3，真实合作网络中的高影响力作者仍然具有较大的凝聚度，但西北师范大学郭绍青、清华大学张建伟、北京师范大学黄荣怀与庄秀丽、华南师范大学尹睿等人不同程度地跃升成为新的网络核心节点，和前文表2真实合作网络一起构成未来网络的核心影响团体，其中大多数均是博、硕士生导师，已成为教育技术领域的著名学者，具备引领网络学习学科发展的潜能，两个作者合作网络的有效融合无疑将进一步推动我国网络学习领域的持续稳定发展。对比表8和表6，相比关键词共现网络，虽网络密度没有提升，核心关键词没有显著变化，但结构性能明显优化。
2.潜在合作网络作者类团主题分析
在上页图6和表8的基础上，对潜在合作网络展开进一步分析，获得以主题为准则的作者类团分析，影响力较大的5个类团如下：（1）网络学习环境类团：该类团处于网络中绝对核心的位置，以网络学习环境为研究主题，包括了郭绍青、庄秀丽、曾祥跃、王佑镁、武法提、任瑞仙、尹睿、王广新、白成杰、邹景平、王兄、李锋、张家年、冯锐等多位作者。在研究内容方面可以是大数据、云计算、物联网等新兴技术环境，也可以是情感交流、群体动力等核心交互环境。在作者合作上，除了建立上述合作网络以外，还可以选择跨学科交叉，保障技术的先进性和针对性；（2）网络学习行为类团：该类团处于网络中次核心的位置，以网络学习行为为研究主题，包括了李玉斌、姚巧红、褚芸芸、徐恩芹、郭绍青、曾祥跃、尹睿等多位作者。在研究内容方面可以是概念建模、过程监控等理论分析，也可以是影响调查、因素评价等实证分析，更需要理论与实证结合。在合作对象上以潜在合作网络为基础选择跨地域、跨机构的作者，尽可能保证研究样本的鲁棒l生和结果的普遍性；（3）网络学习社区类团：该类团处于网络中较核心的位置，以网络学习社区为研究主题，包括了黄荣怀、赵建华、郭绍青、庄秀丽、武法提、任瑞仙、王佑镁等多位作者。具体研究内容包括社区因素影响与绩效评价、社区黏度、交互本质、自组织形态等。由于概念上与虚拟学习社区存在叠合，除上述合作网络以外，还可以考虑与虚拟学习社区领域的作者合作研究；（4）网络学习共同体类团：该类团以网络学习共同体为研究主题，包括了曾祥跃、尹睿、王兄、李锋、郭绍青、张秀梅等多位作者。目前该类团尚存在巨大的可拓展空间，研究内容可以包括国外学习共同体启示、新媒体学习共同体（QQ、微博、微信、维基百科、云计算、物联网、大数据等）、专业学习共同体（语文、英语、数学等）、新设备驱动的学习共同体、知识构建及传播、共同体自适应分组策略等；（5）网络学习平台类团：该类团以网络学习平台为研究主题，包括了黄荣怀、余胜泉、郭绍青、张豪锋、王以宁等多位作者，但目前在合作网络中尚处于相对次要的位置，原因在于：一方面，大量网络学习平台研究以理论研究为主，关注概念和模型，核心实验尚处于初级小范围探索阶段，论文冠以理论化的关键词，而非平台类；另一方面，众多商用网络学习平台忽视科研交流，应付、堆砌资源，甚至更多的是噱头，以营利为目的。需加强合作，更重视网络学习平台的建构理论与实际绩效之间的因果关系。 四、结论与反思
综合前文分析，对近年来我国网络学习领域作者合作的社会网络分析结论如下：（1）网络学习研究成果丰富，论文数呈逐年增长趋势，科研群体规模不断壮大；（2）网络学习研究的作者真实合作网络连通度不高、整体密度较低、网络结构分散，作者合作类型单一，学术联系不紧密；（3）网络学习研究的主题不突出，核心研究专注度缺失，作者缺乏合作在一定程度上阻碍了学科的发展；（4）网络学习研究的关键词数量规范，但部分关键词缺乏标识性，一定程度上阻碍了学科知识的共享和交流；（5）作者潜在合作网络科学可行，连通性好、整体密度高、网络结构严谨，作者团体学术联系增强，高学术造诣的作者联系增多，具备推动网络学习研究持续稳定发展的潜力。纵观已有成果，结合前述结论，对近年来我国网络学习作者合作的研究反思如下：（1）重视网络学习的跨学科科研合作，引领网络学习研究向新的开放范式演進。现有的网络学习研究大都是集中面向对特定领域、特定范围内的研究对象，表面上似乎具备多样性，但实际研究结果通常千篇一律，缺乏研究技术的针对性。此外，所采用的研究方法多为小范围问卷调查与统计分析等实证类型，深层次分析明显不足，在研究网络学习这种新技术带来的新学习理论时，并未用好计算机等一类新技术支持下的研究方法，存在明显的滞后性。因此，有必要引入开展学科交叉合作，利用新技术手段纵深研究网络学习及其核心交互过程；（2）重视网络学习领域内的科研合作，凝炼网络学习内涵研究的契合点。表面上看关于网络学习内涵特征的研究成果较为丰富，但关于质的研究长期处于停滞状态，没有成为研究主流导向，致使网络学习若干基础性问题研究浮于表象。所产生的直接后果是网络学习概念难以达成共识、内涵难以统一界定、特征难以彰显、影响因素难以明晰。这既不利于有效解决网络学习实践中存在的问题，也不利于网络学习理论体系的构建。因此，在网络学习领域内加强科研合作，展开关于本质内涵的基础性研究应是现阶段极为紧迫的工作；（3）重视教育技术学科的科研合作，架设理论研究和应用研究的桥梁，开拓网络学习研究新视野。目前与网络学习相关的理论研究多为概念、框架、表象的陈述，系统平台多为应付、堆砌、盈利、无吸引，大量研究偏重于宏观理论体系和微观实践技术，缺乏理论体系与系统效能之间的因果联系模型，总体上尚未构成深入完整的理论体系，也尚未建立科学高效的实践体系，表现为网络学习研究无法成型、系统性研究严重不足。因此，要求教育技术工作者通过科研合作深入挖掘网络学习理论、技术和应用的关联，并形成一套科学高效的研究体系。