论文我国高等教育学硕士学位论文共词聚类分析是适合不知如何写高等教育学方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于高等教育自学考试论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
[摘 要]文章以CNKI《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中收录的2588篇高等教育学硕士学位论文为数据源,利用BICOMB、Excel 2010和SPSS 20.0软件进行数据提取和共词聚类分析,研究了各高频关键词之间的关系,探索了我国高等教育学硕士学位论文的研究热点,并在此基础上进行了一系列深度思考和趋势预测.
[关键词]高等教育学 硕士学位论文 共词分析 聚类分析
[中图分类号]G64 [文献标识码]A [文章编号]1005-5843（2016）09-0125-006
[DOI]10.13980/j.cnki.xdjykx.2016.09.023
我国高等教育的研究对象先后经历了从“现象”对象到“系统”对象的嬗变.高等教育学研究对象的变革,使高等教育学的研究领域不断扩大、研究内容不断更新、研究方法不断创新,而一个时期内研究者研究焦点的聚集必然会形成某一学科的研究热点.高等教育学的研究热点,是指在一定时期内高等教育学界的研究者所共同关注的高等教育理论和实践问题.这些研究热点反映了高等教育学研究的前沿问题.
硕士论文因其学术水平要求较高,反映出某一专业的知识深度和广度,表明申请人员具备从事科研工作或独立的科研能力,其发表状况通常被认为是衡量学科发展水平和科研产出的一项重要指标.因此,本文选择从高等教育学硕士学位论文的角度来考察我国高等教育学的研究热点.
一、数据来源、研究工具和研究方法
(一)数据来源
本研究选择的是CNKI《中国优秀硕士学位论文全文数据库》,内容检索条件采用学科专业名称：“高等教育学”；匹配条件：精确；时间来源：2010年-2014年；优秀论文级别：不限；学科来源类别：全部.共检索到论文2636篇,经过筛选,剔除和高等教育相关性不大的学位论文,剩余2588篇,操作时间为2015年9月26日.下载筛选后的学位论文,并对论文的格式和内容进行标准化处理.
(二)研究工具
本研究采用的研究工具是中国医科大学崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司联合开发的BICOMB软件,以及Microsoft Excel 2010和SPSS20.0软件.
(三)研究方法
本研究采用的研究方法是共词分析法.共词分析法是一种内容分析的方法,通过统计一组词两两在同一篇文献中出现的频率,对这些词进行聚类分析,从而反映出词和词之间的亲疏关系,进而分析这些词所代表的学科和主题的研究结构研究的结果和分析.该研究方法用来研究某一学科领域的文献资料集中关注的研究主题,比较适合用来探讨某一学科领域的研究热点和前沿问题.
二、我国高等教育学硕士学位论文的共词聚类分析
(一)高频关键词词频统计和分析
利用BICOMB软件,笔者对近五年高等教育学硕士学位论文的关键词进行了统计,结果发现：2588篇硕士论文 有9480个关键词,平均每篇学位论文有关键词3.7个.为避免泛义关键词对词汇的内容指向性和语义规范性的影响,笔者对统计结果进行了规范化处理：删除对反映主题没有意义的词,如建议、发展、影响、启示、现状、策略、对策、研究等；把表述意思相同的关键词进行规范化处理,如把“高等学校”、“大学”、“我国高校”、“高职院校”等统称为“高校”,把“职业技术学院”、“职技高校”和“高职院校”等统称为“高职院校”,而后把规范化了的关键词进行词频统计和排序.经过咨询专家和数次调试比较,我们最终选取了频次≥17、累积百分比達到23.8941%的前30个关键词作为高频关键词,具体结果见表1.
如表1所示,30个高频关键词中,处于前11位的关键词出现的频次均达到50次以上,它们依次是高校（416次）、大学生（339次）、教师（170次）、高等教育（158次）、地方院校（100次）、课程（99次）、评价（79次）、人才培养（79次）、民办高校（73次）、高职院校（58次）、研究生教育（54次）,其他19个关键词出现的频次均≥17次.通过表1初步可以看出,高等教育学硕士学位论文所关注的问题比较宽泛,是以高等教育中的具体问题为主展开研究.
(二)高频关键词的共词分析
如果仅凭高频关键词统计表,我们仍然无法看出这些高频关键词之间的关系,所以需要对高频关键词做进一步的挖掘.利用BICOMB软件,笔者对表1中的高频关键词做了共词分析,生成了一个30×30的高频关键词词篇矩阵,将该词篇矩阵导入SPSS 20.0软件,选取ochiai系数,将其转化为共词相似矩阵.表2是该相似矩阵的部分数据.相似矩阵中,数值的大小反映了相应关键词之间距离的远近,数值越大,表明两个关键词之间的距离越短,相似度越大；反之,数值越小,两个关键词之间的距离越长,相似度越小.矩阵对角线上的数值为1,表明关键词完全和自身相关.
由于相似矩阵中0值过多,在统计时容易产生误差,从而影响关键词的聚类效果.因此,需要利用Excel把相似矩阵转化成相异矩阵.相异矩阵中,数值的大小也反映了对应的两个关键词之间的距离远近,数值越大,表明两个关键词之间的距离越远,相似度越小；数值越小,表明两个关键词之间的距离越近,相似度越大.表3为高频关键词相异矩阵的部分数据.
(三)高频关键词的聚类分析
为了更直观地展示30个高频关键词之间的亲疏关系,需要将关键词的相异矩阵导入SPSS 20.0软件进行层次聚类分析（Hierarchical Cluster）.选择离差平方和法（Wards Method）和离散数据类型（Count）中的斐方（Phi—Square measure）方法.聚类分析的结果可以从图1所示的树状图中展现出来.
从树状图中,我们可以清楚地看到各高频关键词之间的关系.“大学生”和“心理健康”、“高职教育”和“课程”、“教师”和“教师专业发展”、“制度”和“学术自由”的距离最近,首先可以进行类合并；其次是“通识教育”和“文化”、“高校”和“评价”、“高等教育学”和“研究生教育”、“招生”和“政策”、“民办高校”和“调查研究”；接下来是“地方高校”和“模式”、“人才培养”和“改革”、
总结:本文关于高等教育学论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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