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高等教育文献研究范式的嬗变、问题及反思

范文

马小燕　郑晓齐

摘要：长期以来，高等教育文献研究范式以思辨性描述为主。近几年，计量理念与技术出现并广泛应用于高等教育文献研究中，为过去单一思辨分析无法解决的问题提供了新的研究思路。引入之初，确实给人以耳目一新的感觉。但随着研究的深入，尤其是文献可视化分析热潮的不断高涨，引用相关概念混淆不清、表述不规范，专业名词性术语运用不准确，研究样本的统计口径难以理清，研究对象的独特性易被淹没等问题逐渐涌现，需要引起重视。未来该领域研究的立足点要端正：计量分析的意义在于采用一种新的语言对问题进行重新描述，而不是对问题的解释，高等教育文献研究需要“计量”但不能唯“计量”，不论是哲学思辨还是知识计量都只是手段，研究的重点应始终放在对问题进行合情合理的深度理论辨析上。

关键词：高等教育;文献研究范式;历程;问题;反思一、前言

在高等教育领域，传统文献①研究范式以思辨性描述为主。随着文献的持续激增、计算机系统功能的日益强大以及软件的不断成熟，计量分析出现并广泛应用于高等教育文献研究中，越来越多的学者开始采用计量科学领域数理统计的方法对高等教育文献研究问题进行量化描述和评价。或利用软件进行数据采集与挖掘，或利用数学模型进行计算，将文献中有意义的文本和符号转变为客观、可测量的数据，进行信息的深入挖掘，为过去单一思辨分析无法解决的问题提供了新的研究思路。但计量分析在文献研究领域显示出独特价值的同时，问题也不断涌现，却少有学者关注。基于此，本文在尝试梳理高等教育文献研究范式发展脉络的基础上，对计量分析在实际应用过程中涌现的突出问题进行整理，以期为今后的相关研究提供必要的指导和借鉴，进而推动高等教育文献研究由局部知识创造向系统知识体系构建迈进。二、发展阶段

（一）前期思辨性描述的研究范式

思辨性描述是一种以经验为本的研究范式，主要基于研究者的主观经验，以个体能够寻找到的相关文献资料为对象，通过梳理总结文献的基本观点，以明确今后的研究方向。[1]2011年以前，思辨性描述是高等教育文献研究最主要的研究范式。同现在盛行的计量分析对象源于系统抽样的样本选择，或是突破样本选择限制进行大数据抓取不同，思辨分析的研究者在进行文献资料的选择时，倾向于易做深入研究的小样本，而且选择的动机主要源于研究者是否能够准确判断一篇文献的研究价值，并适当做出取舍。因此，思辨分析对文献资料的数量特征和完整程度要求不高，只要某一文献中包含着所研究主题的重要思想和内容，便满足了研究的要求，通常不会从形式上进行研究的大样本选择。[2]

此外，研究过程虽然不排除进行一些简单必要的数量分析，但思辨性描述更注重对文献内容本身进行分析，而非文献内外部结构的解读。研究者倾向于运用逻辑推理探索文献之间的逻辑关系，发现特殊性，并对其进行解释说明，重点在探索研究领域的客观规律，而不是它们的数量关系，因此，研究比较灵活，对研究过程的规范程度没有硬性规定，这通常被看作是一种人文社会科学的主观研究范式。[3]

这种研究范式对研究者本人的学术素养和眼光要求较高。研究者需要对相关文献进行广泛阅读，在浩如烟海的资料中，找到有价值的内容，并将其进行合理的概括总结，才能形成一篇好的研究综述。对于长期学习某一个学科，对该领域发展状况十分熟悉，并且有很好专业训练和专业洞察能力的人，这种文献梳理方式是合适的。对文献的搜集与研究，本领域的大家，他们甚至不需要对文献逐一梳理，就能洞见研究主题的现状和发展趋势，揭示出发展方向，进而对问题产生高瞻远瞩式理解和把握。但对于刚进入某研究领域的新手，如果采用这种文献研究方式，短期内很难明了研究的重点。[4]此时，计量分析便应运而生。

（二）计量分析的萌芽和发展

高等教育文献计量分析是指用计量的方式对高等教育文献信息进行客观、系统的量化描述。在计量分析视域下，研究者不是凭经验，而是按照一定规则和操作步骤对文献信息进行处理。文献就是样本对象，研究过程就是将文献资料转变成数据，进行数量关系的探究和计算分析，以形成对某一问题总体认识的过程。这通常被看作是一种自然科学的客观研究范式。

计量分析在高等教育文献研究中的最初应用主要停留在文献外部信息的统计上，如作者、机构、影响力、科研产出等。随着研究的深入，有学者开始融合数学工具对文献的内部信息进行分析，出现对文献主题词和关键词数目与频次的量化统计，以及对文献内容的数学模型分析、矩阵分析、网络分析等，知识的数学化成为该阶段发展的主要特征。[5]经常使用的软件与工具有EXCEL、SPSS以及MATLAB等。

相较于传统的哲学思辨研究，这种借助计算机的计量分析，收集的文献信息数据全面、准确，分析的速度更快。对某一主题的文献研究不再停留于过去概念分歧的咬文嚼字上，而是采用计量方法揭示出文献内外部信息中的各种特征和规律，用重复可验证的形式来表达相关命题。一种全新的研究范式出现在高等教育文献研究中，使该领域诸多问题有了新的解决路径，数量的概念在研究中进一步深化，為今后更深更广的研究奠定了条件和基础。[6]

不过，需要注意的是，虽然这一阶段的计量分析方法和技术在高等教育文献研究中取得了一些成果，但此时的研究比较分散，规模不大。前期因为技术和方法的限制，研究大多局限于文献外部信息的收集、整理和统计，后期由于计算和使用的复杂，计量分析技术并没有被大多数学者所熟悉和采用。因而，总体上，此时的计量分析在高等教育文献研究中的应用并不十分普遍。

（三）计量分析的普及应用

随着计量软件的不断成熟，尤其是以CiteSpace为代表的文献可视化工具的出现，不需要进行复杂的数学计算，只需将文献数据按照软件规定的要求格式化，并依据相关步骤进行参数设置，软件就可以自动进行数据的分析与整理。这种类似于傻瓜相机的操作，简单易学，迅速被研究者熟悉掌握，并运用在高等教育文献研究中。突破过去对文献信息的知识单元进行或简单或复杂的数学统计和模型计算，采用动态网络分析的可视化技术，可以将知识信息的动态结构和发展脉络通过软件更加简单、直观地呈现出来[7]，高等教育文献计量研究开始朝着个性化、模型化和智能化的方向发展。

CiteSpace、Vosviewer、BibExcel等免费开放的可视化软件成为该领域研究创新的核心动力，促进了高等教育文献计量研究基础支撑的变化及研究方法的改进。[8]研究主题上突破了问题综述性分析，扩展到期刊评测、学科比较等方面;研究类项上不仅可以进行作者、机构、发表期刊等外部信息的可视化分析，还可以基于关键词共现频次挖掘出研究主题的热点，通过知识图谱的聚类分析、突现词的探索、时区图、时间线图的转变，展示出若干年来某主题衍生、渗透与扩散的发展轨迹以及研究前沿的渐强渐弱趋势。计量分析在高等教育研究中扮演着越来越重要的角色，高等教育文献计量研究出现前所未有的活跃局面。利用CNKI的高级检索功能，输入检索条件：主题词=文献计量∪科学计量∪信息计量∪知识图谱∪情报计量，文献分类目标限定为高等教育，该研究领域呈现的具体典型特征如下。

1.发展迅猛

如图1所示，2010年以前，计量分析应用于高等教育文献研究的成果稀少且分散，2010年以后，尤其是以CiteSpace为代表的可视化软件应用后，大量研究者使用计量学领域业已成熟的可视化软件与技术解决高等教育文献研究中遇到的问题，成果呈指数倍增，虽然在2017年偶有波折，但从萌芽期迅速完成了向高速发展的普及应用期过渡的整体趋势明显。这是高等教育文献计量研究发展的一个显著特点。

2.长于宏观指导，偏重应用研究

高等教育文献计量研究倾向于通过大量全面的计量分析，寻找文献情报的分布特征，探讨其体系结构，从非体系的数量关系中寻找规律。这种从整体着眼的研究逻辑决定了运用计量分析进行文献研究得出的结论和建议往往是宏观指导性的。此外，高等教育文献研究自引入计量分析初始，就偏重于计量方法、软件、工具的技术应用。检索发现目前仅有两篇理论探讨类型的论文：蔡建东教授于2013年发表的《教育理论研究的量化与技术化路径》[9]，郭文斌老师于2015年发表的《关键词共词分析法：高等教育研究的新方法》[10]。但二者也仅是从理论层面介绍了计量分析方法的具体用途，并结合实例展示了计量软件的使用情况，其理论研究深度还有待挖掘，这正是本文所关注和研究的内容。

3.有学术嗅觉敏锐的典型研究团体

图2显示出高等教育文献计量研究发文量排名前十的机构，排名第一的大连理工大学，较之其他团体，有明显的发文优势。大连理工大学历来有计量分析的传统，早在2005年，就成立了WISE实验室，信息可视化软件CiteSpace的开发者陈超美教授作为大连理工大学长江学者讲座教授，率领WISE实验团队率先在中国应用和推广CiteSpace知识可视化技术，同时致力于网络计量学、信息计量学、科学计量学和经济计量学的研究，为计量分析的推广和应用分享出大量学习资料和培训机会。[11]基于网络分析的可视化知识图谱软件在计量学科领域初兴起的时候，以刘则渊、侯剑华、姜春林为代表的诸多大连理工大学的学者就将其借鉴到高等教育文献研究领域，显示出敏锐的研究嗅觉。

4.可视化软件里尤其偏爱CiteSpace

目前学术界常见的科技文本挖掘及可视化软件已经有三十多种。在上述检索结果中并入检索條件：全文=CiteSpace，如图3所示，CiteSpace在高等教育文献计量分析中使用率达到22%，是近几年使用率最高的计量软件。该软件功能强大，集过去诸多功能于一身。网络中的节点可以代表关键词、作者、机构;连线代表节点之间的连接关系;常用的指标有：度、中心度、密度、连通性、中心性、中介中心性、小团体、聚类系数。[12]该软件以独到的视觉思维方式直接显示出科学知识的发展过程与结构关系[13]，绘制的知识图谱具体形象，便于理解和接受，在可视化软件中脱颖而出，被研究者广泛使用。

5.研究选题进一步拓宽，研究水平较以往有很大提高

过去高等教育文献研究的选题方向多围绕某一主题进行文献综述性分析。计量分析引入后，选题方向更加宽广，信息挖掘的科技文本类型更加多样：高等教育核心期刊的评测分析，高等教育学科比较分析，高等教育政策、工作报告、大学建设方案、大学章程、大学校训、使命陈述等文本分析。

目前已基本实现了对承载着思想理论的文献资料和中外数据库信息的计量分析，近两年研究对象又有了新发展，扩展到高等教育网络页面载体知识的信息数据分析。较典型的研究有华东师范大学宋齐明博士2018年发表的论文——《劳动力市场需要什么样的本科毕业生——基于近14万条招聘信息的量化分析》[14]。文中，作者把某大型招聘网站平台某一天发布的招聘信息当作研究样本，使用网络爬虫软件，抓取到14万条招聘信息，通过内容分析，将这些信息进行整理和编码，转化为可以量化的数据，以此为基础，明确了雇主在招聘过程中对本科毕业生能力素质需求的现状和特征。这种对网络页面信息的数据分析在计量学领域发展已较为成熟，但在高等教育领域，研究还不多见。三、问题与反思

高等教育文献计量是对过去单一思辨分析充满研究者主观判断且缺乏事实基础的不满中兴起的[15]，强调量化程度决定了研究的科学程度。不可否认，计量分析强调的研究标准化、精确化，严谨的逻辑推理，客观的研究结论，正是高等教育文献研究所追求的目标[16]。但计量分析的进入是否使文献研究真正达到了“科学化”水平？现在还不能做出肯定的结论，其中存在的一些问题需要引起重视。

（一）部分研究存在描述不规范、不准確的现象

计量分析的引入，在充实高等教育学方法论体系的同时，也出现“前规范时期”研究过于泛化的趋势，即不考虑高等教育的学科语境，直接将计量学科常用的术语搬来，结果出现对某些基本概念认识不一，专业名词性术语表述和使用不准确等问题。

1.概念混用：文献计量学？科学计量学？信息/情报计量学？

同样是对文献的内外部特征进行计量分析，研究设计思路相同，使用的计量软件也相同，但在方法描述上，有研究“采用文献计量学的方法”[17]，有研究使用“科学计量学的方法”[18]，有研究同时出现“利用文献计量法”“运用科学计量方法”[19]，还有少部分研究使用“情报学”“情报计量学”，这些表述多出现在标题、摘要及关键词等显要位置，但很多学者在使用时并没有进行特别说明，大多是看别人怎样用，自己也就这样用了。在高等教育文献研究中，这种运用是否恰当，是否需要进行统一规范？本文尝试在此进行说明。

文献计量学、科学计量学以及情报/信息计量学概念在产生之初，关于其内涵的界定与理清，在情报学领域已经引发过若干次大的国际国内讨论，直到现在，三者的概念仍然没有统一，国际情报学领域甚至将其称为“巴比伦混乱”。[20]著名科学计量学家蒋国华教授和情报学家邱均平教授曾经在各自专门的著作和文章中对这些概念进行过区分，结果也并不一致，概念间存在着重叠交叉的学科脉络关系。从研究对象、研究主题、研究内容、研究方法、数据来源、主要计量指标来看[21]，现有高等教育文献计量研究成果对上述几大概念分别均有涉及，因此，并不能统一规定哪类研究必须使用哪个固定的计量概念。尽管如此，基于目前高等教育研究的应用范围和技术来看，分析过程一般只会涉及到某一种计量学科的概念。也就是说，一般情况下，在高等教育文献计量的应用型研究中，方法层面的表述不应该同时出现两种或以上不同计量学科的名称。未来学者们在使用计量学科的概念时，首先要明确这些概念的涵义，并在此基础上审慎使用，切不可人云亦云。

2.概念表述不规范

不少研究的开头都有这样的描述：“针对过去文献研究中定性分析的不足，本文使用定量研究……”这种将使用了计量分析的研究描述为定量研究的主张有待商榷。区别于情报学领域经常使用“定量研究”“定量化管理”“定量依据与支持”等字眼来描述研究的进展，在高等教育学语境下，学者应谨慎使用这些概念术语。

定量研究是一种需要研究假设的验证性分析范式，完整规范的定量研究需要理论作支撑。计量分析尽管列出了统计数据、表格，并以这些量化资料为依据提出了自己的观点和结论，但这并不能被视为定量研究。因为这种研究只是对于数据的说明，虽然可以表现具体数据之间的关系，作者基于此可以进行清晰的量化描述性分析、可验证的判断以及趋势性预测，但这种研究没有理论假设作前提，目的并不是建立定量研究要达到的因果关联的理论解释，且关注的重点是文献的特征描述以及不同类项间可能存在的相关性，是一种“量化而非定量”的研究，在社会科学领域通常被定义为“事后解释性文本”。[22][23]

3.专业名词性术语运用不准确

研究中混淆了研究策略、具体研究方法和研究技术之间的关系。有研究在开篇就介绍本文使用的是“可视化分析方法”，而有些则介绍“使用的是文献计量分析方法”，这些表述需进一步厘清。“文献计量分析”是文献研究策略下一种具体的量化研究方法，因此在文中可以被描述为研究方法。而“可视化”是分析方法下一种专门生成网络知识图谱的手段，是对数据进行处理的过程，其准确定位应是一种研究技术。技术与方法是完全不同的两个概念，要区别使用，较为准确的说法可以是“可视化（分析）技术”[24]。此外，还存在这样的描述：“目前……研究的成果中，大多数是以传统的应用统计学方法或文献计量分析的方法取得的，笔者使用文献信息可视化技术对期刊文献进行知识计量分析……”[25]可视化分析是运用信息可视化软件对文献进行分析的一种手段，既可以在应用统计学方法中使用，也可以运用于文献计量分析方法中。上面的表述将可视化技术独立于应用统计学和文献计量学方法之外，颠倒了三者的概念逻辑。

（二）研究样本的统计口径难以理清

根据知识发展的一般规律，当研究发展到一定程度，相关学术文献数量将按指数倍增。在如今的高等教育研究中，某一主题的研究文献数量往往是相当庞大的，操作中很难实现全部文献资料的量化分析，因此研究者大多倾向于抽取部分文献进行研究。到底多少样本才能解释清楚研究问题，受研究者个人主观因素影响，统计时因人而异，没有统一标准。同一主题的计量分析，有的研究把CNKI全部文献数据当作研究对象，有的则把发表在CSSCI期刊上的文献数据当作研究对象②;若从时间区间跨度上看，差别更大，1年、3年、5年、10年不等，类似的研究每年层出不穷。但同一主题，统计口径不同，就可能出现不同的结论，到底哪个研究更可信，很难进行判断。

为克服传统抽样样本有限的缺陷，有学者引入大数据理念对文献进行计量分析。突破过去以样本推断总体的预测方法，大数据直接对总体进行统计分析。相较于传统的计量分析，大数据研究不存在样本，总体就是样本。[26]理论上，大数据研究从文献样本的抽取到数据的运行是可以实现的，但实际操作并不容易，至少使用现今的计量软件进行超大样本的分析，有一定难度。以近几年大热的CiteSpace为例，笔者曾进行过上万条数据的分析，遇到的困难有：为使研究结论尽可能精确，数据的清洗需要耗费大量时间（需人工去除广告、启事等无关信息）;进行数据分析需要软件连续运行几十个小时甚至更多，数据量越多，运行速度越慢;结果容易出现乱码，而乱码出现的原因，往往源于软件本身，非人力所能控制……这些都会降低研究过程的信效度，从而影响结果的准确性和科学性。

（三）研究对象的独特性易被淹没

计量分析通过软件，以大样本为基础，在掌握研究文献的共性、普遍性和发展趋势方面有重要意义。但文献研究的对象与其他研究不同，每一篇文章都是独立的个体，有自身独特的学术价值，彼此之间亦有差异性，单靠统计未必能抓住事物的本质特征。很多大家、名家的观点极具代表性与可解读性，这种独特性并不能做出普遍的概括，也不能与其他流于形式的一般观点混同。高等教育学领域专家学者的研究成果价值突出，应该重点把握。计量研究用统计量化的方式淹没了研究对象“质”的差异，经过充分混合个体独特性“统计研磨机”的加工，这些独特性往往就消失殆尽了。因此，过分强调量化分析，常常使研究非人本化，不能对研究问题做出真正科学以及符合教育规律的解释。[27]

此外，不同文献对知识的贡献率以及在研究中的地位和作用不同，这就需要对不同文献信息的价值进行分析和评判。科学测定某研究领域的经典文献受众多因素的影响，是一项非常细致、复杂的工作，需要建立文献的综合评价指标：相对被引频次、年平均被引率、不同作者引用率、前三年被引频次、最大引文年限的被引频次等，并根据科学裁定的原则，赋予各个指标不同的权重，进行综合运算后，才能最终确定经典文献。[28]在高等教育文献计量分析中，不少研究者根据被引频次或中介中心性进行经典文献的评定，这种单因素或简单多因素的评定方式只要借助软件就可以得到，较为便捷，但这种确定经典文献的方式是否具有说服力，有待商榷。

（四）完全的价值中立在文献研究领域难以成立

价值中立是实证主义的标志，往往不考虑研究者对研究对象的影响，强调对研究对象一视同仁，不会厚此薄彼。计量分析虽然以实证主义为逻辑起点，但在文献研究领域，由于研究对象的特殊性，价值中立却很难实现。在此，引用后解释学中主体与客体的关系试加说明：后解释学反对主客二分的观点，认为研究者与被研究者之间是一种互为主体的关系，研究不是主体对客体的客观认识或说明，而是不同主体在互动过程中达成意义建构的过程，研究者的“先见”、“倾见”在解释中不仅不可避免，而且是进行理解的必备条件。在文献研究中，研究者与文献互为主体，相互渗透。研究者个人的专业背景、价值观、知识积累等都在很大程度上影响问题的提出、框架的设计、数据的处理、结论的有意义解释。因此，完全的价值中立在高等教育文献研究中是不存在的，研究者与文献之间不可能如其他实证研究所要求的那样截然分离。[29][30]四、总结与展望

早期的高等教育文献研究，带有浓重哲学思辨的味道，以观察、论辩的形式存在。随着文献资料的不断丰富，各种计量软件的逐渐成熟以及线上数据库建设的不断完善，文献的检索、收集愈加便利，拒绝形而上思考的实证主义思潮开始流行，传统思辨性描述的中心地位受到挑战，数字化为特征的计量分析逐渐走向研究的中心。[31]

计量分析的优点不言而喻，但近几年在高等教育领域，只要进行文献研究，必然以计量的视角进行切入分析，这种现象值得深思。面对纷繁复杂的高等教育文献研究问题，计量分析固然有精确化、可验证的优势，但如果缺乏深层的理性思考，只是机械地移植应用，或只是利用各种看似酷炫的计量工具进行资料的收集和浅显分析，这种计量研究终会演变成简单的技术操作，陷入工具至上主义误区，其学术价值并不大。同样，真正的思辨研究需要以深厚的理论修养和丰富的实践经验作背景，缺乏其中任何一项，研究都可能沦为拙劣。有些思辨研究仅从个体感性经验出发，缺乏对文献的深刻钻研，特别是对高等教育发展的基本规律认识不足，不能结合发展中出现的实际问题进行思考，研究结论很容易变成自说自话的感性议论，而不是有深度的思考和论辩，这种思辨研究终会落入俗套。

综上所述，传统的思辨研究常被误解，需要澄清，计量研究还存在迷信，需要以辯证的态度端正。[32]未来高等教育文献研究不论以何种方式进行，都需要学者本身具备敏锐的专业洞察力和扎实深厚的理论素养，以问题为根本出发点，科学规划研究设计，深入挖掘理论解释的深度，合理构建研究结论的合法性，最终科学揭示出文献表象背后的内在逻辑机理与规律。唯有此，才能做出有价值、有深度、有水平的研究，促进高等教育文献研究朝着正确的方向迈进。

（本文系作者在台湾中山大学交换学习期间完成）注释：

①文献是通过一定的方法和手段、运用一定的意义表达和记录体系记录在一定载体的有历史价值和研究价值的知识，本文取文献的广义概念，即记录知识的一切载体。

②这里的CSSCI是指在CNKI中选择的检索条件是CSSCI，而不是在“CSSCI中文社会科学引文索引”中直接进行检索。“CSSCI中文社会科学引文索引”中虽然可以区分来源期刊和扩展版来源期刊，并且可以在CiteSpace中进行被引文献的计量分析，但因为该数据库的数据来源缺失较多，所以使用者稀少，即使在文中出现，也大多作为辅助研究存在。参考文献：

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（责任编辑刘第红）

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