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基于CiteSpace的高校外語課程思政的可視化分析

2021-05-14 13:01楊婷張景偉
錦繡·上旬刊 2021年5期
關鍵詞:可視化分析思政教育

楊婷 張景偉

摘要:本文運用CiteSpace可視化分析軟件,以中國知網數據庫(CNKI)中117篇“外語課程思政”為主題的文獻為數據來源,分析發文量、文獻下載頻次、關鍵詞,并繪制關鍵詞聚類圖譜進行熱點分析。研究發現外語課程與思政教育的融入是教育領域的一顆新星,越來越多的高校教師和學者從融入策略和實踐角度進行研究,試圖將顯性的課堂教學和隱性的思政教育結合,落實立德樹人的關鍵任務,培養外語綜合性人才。

關鍵詞:CiteSpace;外語課程;思政教育;可視化分析

隨著世界各國的聯系日益密切,外語溝通世界的橋梁地位也變得更加突出。與此同時,各國文化不斷交流碰撞,學生在學習外語的過程中受到外來意識形態的影響,容易在不經意間吸收外來文化。因此,教師在教學實踐中,要重視思想教育,引導學生辯證地看待問題。近年來教育部對課程思政建設越來越重視,外語課程思政融入策略也成為了課程思政的熱點之一。為了詳細了解高校外語課程思政融入的現狀,本文借助CiteSpace軟件,以中國知網數據庫中的相關文獻為樣本,對發文量、文獻下載頻次等進行分析。

一、研究背景

《高等學校課程思政建設指導綱要》中提到高校教師對課程教學內容要做到深入理解、深入研究,讓思政教育潛移默化地融于課程教學中。對于外語課程,大學生作為文化傳播的重要主體,除了扎實的基本功外,還必須具有政治認同、家國情懷、憲法法治意識等基本素養,才能向世界客觀傳遞中國聲音,進而為國家的發展做出貢獻。由此可見,做好高校外語課程思政建設不僅必要,而且是一項長期性、系統性的工程。

二、理論基礎

陳超美教授開發的可視化軟件CiteSpace能把海量的文獻數據以一種多元的、可視的形式呈現出來,通過巧妙的空間布局,把該領域的演進歷程等信息集中體現在一張知識圖譜上,還能提供其他知識單元之間的共現分析功能??茖W研究的重點隨著時間發生變化,科學研究的發展是可以通過其足跡從已發表的文獻中提取的,因此通過對“外語課程思政”關鍵詞的搜索和各年度出現的頻次進行統計分析,可以解釋該領域研究現狀與趨勢,通過可視化圖譜分析該領域研究熱點。

三、中國知網數據庫文獻研究

1、發文量分析

截止2021年2月,中國知網數據庫中有關“外語課程思政”主題的文獻共117篇,其分布情況如圖一,考慮到收集數據時,2021年的數據不全,因此發文量趨勢僅僅參考2014年—2020年??梢园l現:“外語課程思政”是教育領域的一顆新星,最早提及“外語課程思政”的文獻為2014年,2018年以前學術界對該方向的關注幾乎為零,從2017年起呈上升趨勢,由曲線趨勢推測,未來幾年有關“外語課程思政”的研究將持續增大。

2、文獻下載頻次分析

文獻的下載頻次,在一定程度上可以反映出在特定時間段下該主題的研究方向,為學者在研究方向上提供一定的參考。在中國知網上檢索“外語課程思政”關鍵詞,選取下載頻次最高的10篇文獻,如圖三:有關外語課程思政的探索與實踐下載頻次最高,下載頻次最高的10篇文獻主要集中在2019年,通過分析發現,在“外語課程思政”主題下,2019年多為對外語課程思政融入的策略、實踐的相關研究。目前,對外語課程思政融入策略的研究正處于上升期,各大高校和學者也開始對教學革新進行探索,實踐需要時間去證明,因此可以推測,接下來會有更多的學者從具體的教學方法、教材設計等實踐方面提供良策。

3、關鍵詞和熱點分析

(1)、數據處理

經過CNKI數據采集和轉換,在CiteSpace中對關鍵詞進行分析時,將Node Types 選擇為Keyword,點擊Go進行數據分析,Time Frame為2014-2021,Qualified Records為116,得到節點數(Nodes)為129,連接數(Links)為166。數據分析后點擊Visualize進入關鍵詞共現分析的可視化界面。刪掉3條與本研究不相關的關鍵詞后,重新得到節點數(Nodes)為126,連接數(Links)為156,通過對相關參數的調整得到關鍵詞共現圖(圖四),關鍵詞是對學術論文主題的高度凝練,圓圈節越大,表示關鍵詞出現的頻次越高。

在此基礎上,在快捷菜單欄中選擇Find clusters,由Label clusters with indexing terms獲得聚類標簽。CiteSpace通過算法將關系緊密的關鍵詞進行聚類,給每一個關鍵字一個值,同一聚類中值最大即為該類的代表,成為聚類標簽。最后通過菜單欄中Clusters將色塊顯示出,調整節點得到圖五。

圖五中Q(模塊值)為0.3328,S(平均輪廓值)為0.8996,均用于判斷圖譜的繪制效果。當Q>0.3時,表明劃分聚類結構是顯著的,當S>0.5表示聚類合理,S越趨近于1,表示網絡同質性越高。因此,該圖網絡社團結構和聚類效果合理有效。圖五顯示,高頻關鍵詞共分為9個有效聚類:0#教學、#1文化自信、#2外語教學、#3思政教育、#4原則、#5高職院校、#6大學英語、#7立德樹人、#8實踐路徑。編號越小則包含的成員信息量就越大。

(2)、熱點分析

在圖五基礎上通過Summary Table功能得出圖六。其中LSI、log-likelihood ratio, P-level、mutual information表示三種不同聚類算法,本研究選用第二種log-likelihood ratio。Size相當于一個類團中的成員數量,Size<10,一般認為聚類效果差,Silhouette相當于一個類團內部成員的緊密程度,Silhouette>0.7,一般認為緊密程度良好。由此可以看出,高校外語課程思政領域研究的熱點主要包括教學、文化自信、外語教學、思政教育。

教學是高校外語課程思政領域研究的第一大熱點,與其聯系緊密的關鍵詞包括課程思政、外語類課程等。通過對相關文獻的梳理發現,有關“教學”的研究方向主要有教材內容、課程評估、實踐。教材內容多為以該外語為母語的作者編寫,涉及到該語言的文化特點和思維方式,因此,倡導教師在教材內容上深入挖掘思政元素,在教材背景中多聯系與中國歷史和當代契合的元素進行對比分析,將具有中國特色的文化符號貫穿于教材內容。在課程評估方面,高校調配形成性評估和終結性評估的比值,注重學生在階段性學習中的表現。因此,近年來不斷有高校、學者將課程學習、教學方法、課程評估有機統一,在不斷的實踐中更加“以學生為中心”。

文化自信是研究的第二大熱點,涉及外語專業、融合等關鍵詞。在多元文化交融的時代,學生思想容易受到影響,因此,高校和教師有責任將文化自信教育融合到課程教育當中,在課堂活動中融入愛國教育、國內外社會熱點等。然而文化自信的建立是潛移默化的,這對教師的文化功底和思想理念有一定的挑戰性。因此,不斷有高校教師團隊優化課程設計,不斷有學者相互借鑒和交流,努力探索出先進的教學方法,推進文化自信在外語課堂上的建立。外語學科是與多元文化接觸最為密切的學科,基于文化自信的語言能力培養是實現中華民族偉大復興的必然要求。

外語教學作為熱點之一,中西方文化、價值觀引領、跨文化交際等核心詞與外語教學協同效應,其實就是將顯性的外語教學和隱性的思政教育相統一。有學者認為外語教學具有人文性,其課程內容不僅有專業的外文知識,也涉及當地的風土文化。同時,外語教學具有直觀性,外語教學直接以聽、說、讀、寫的方式鍛煉學生的運用能力。比如在英語中常聽到“How are you”這句話,經過長期的英語學習,就會自然地把“你好嗎”作為問候語運用到日常交流中,外語專業的直觀性直接影響學生的行為。直觀性可以理解為顯性的外語教學,人文性則為隱性的思政教育,包括文化熏陶、價值觀的引領等。因此,直觀性與人文性的有機融合和協同效應是高校外語教師面臨的挑戰。

思政教育是該研究的另一熱點,與外語課程、傳統文化、社會主義核心價值觀等核心詞密切聯系。通過總結文獻觀點,發現思政教育是培養綜合性人才的有力支撐,是提高外語教師團隊政治意識的有效手段,同時也是學生在外語學習中堅定政治立場、形成正確價值觀的重要保障。事實上,外語課程涉及到政治、經濟、文學、歷史、外交、法律、社會文化等各方面內容,這些內容與思政課程內容聯系緊密。利用教學手段將相關內容反復深入到課程中,深化學生的認知理解,進而引起學生對思政教育的重視,深度參與思政學習。

四、結語

本文運用CiteSpace可視化分析軟件,對“外語課程思政”領域的文獻進行了統計和可視化分析。以2014年—2021年2月的117篇文獻為樣本,通過對文獻發表時間分布、文獻下載頻次、關鍵詞、關鍵詞聚類的定量分析和對文獻的定性研究解讀,得出結論:

1、外語課程思政于2014年被學者關注,2015、2016年學術界對此沒有關注,從2017起該研究熱度持續上升,但外語課程思政領域研究成果總體偏少。

2、外語課程思政自有熱度以來,學者主要從外語課程與思政教育的融入策略和實踐進行研究,由此推測未來該趨勢將持續上升,并會逐漸出現更多更為具體的教學改良措施。

3、高校外語課程思政領域研究的熱點主要包括教學、文化自信、外語教學、思政教育。

本研究通過可視化分析將該領域的現狀、未來研究趨勢、現階段熱點呈現出來以供高校教師、學者參考,但截至目前中國知網數據庫文獻數量有限,限制了該領域知識圖譜的完整性、系統性。未來,將繼續深入挖掘圖譜信息,推進高校外語課程思政的有效融入。

參考文獻

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基金項目:2020年吉林省創新訓練項目《高校外語課程中課程思政融入策略研究》(項目標編號:202010193135)

作者簡介:楊婷,女,吉林農業大學外國語學院英語本科, 研究方向:英語.

張景偉(1976-)男,吉林長春人,碩士,教授,研究方向:外國語文學,翻譯.

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