国内互联网医学教育文献计量学分析
颜勇卿，虞 宵，陈广祥，许忆菁，陈 姗，杨惠林，赛吉拉夫，徐人杰，*
（1.中国科学院大学宁波华美医院，浙江 宁波 315010；
2.南京医科大学附属苏州医院/苏州市立医院，江苏 苏州 215000；
3.苏州大学骨科研究所，江苏 苏州 215000）
随着互联网技术和移动智能设备的普及，信息的传播速度和传播形式有了重大改变，这对医学教育而言既是挑战也是机遇[1]。医学教育具备较高门槛，医疗系统相对封闭，在线医学教育平台要做到对医生进行系统培训并非易事，针对不同级别、不同岗位、不同需求侧重的医生群体进行医学教育内容策划是互联网医学教育的难点。目前医学生对于手机App、微信、云课程等较为熟悉，广大学者也积极将其引入医学教育中，研究教学模式的革新并发表了相应的论文，但这部分研究的整体情况如何，却甚少研究。本研究针对可以查到的1997—2021 年互联网医学教育的论文进行文献计量学分析，为进一步深入研究提供参考。
1.1 资料
以中国知网（CNKI）、万方、维普等数据库期刊全文为论文数据来源，检索1997 年1 月1 日至2021 年12 月31 日发表的关于“互联网医学教育”的论文，检索时间2022-01-21。检索策略相关的词组：（1）“互联网”“云平台”“微信”“QQ”“微博”“微课”“慕课”“网络”“移动”“App”；
（2）“教育”“教学”“带教”“示教”；
（3）“医学”“临床”“护理”“外科”“实习”“见习”“轮转”“住院医师规范化培训”“外科”“内科”“骨科”“妇科”“儿科”“产科”“影像科”“超声科”“核医学”“中医”“口腔”“麻醉”“检验科”。根据篇名（1）+摘要或篇名（2）+摘要或篇名（3）进行检索，将结果去重，去除医院简介、通知类文章、新闻稿、人物报道、会议论文等，手动去除与研究不相关的文献。
1.2 方法及工具
使用Noteexpress（3.2 版本）进行去重和格式转换，在CiteSpace（5.52 R2）下进行关键词分析及可视化（参数：关键词出现的次数不低于2 次，共现次数最低为2，并且满足标准化后的余弦标准化强度不小于0.2，时间切片步长1 年，节点关联强度Cosine 方法，范围时间切片内，节点提取依据TOP N，剪枝算法Pathfinder）分析，Python 3.74 下编写程序脚本，利用高德Web 地理位置编码API 获取作者单位的经纬度信息，进行地理位置的可视化分析及作图（IDE：PyCharm 2019.2.2 社区版，地理可视化folium 库，jieba 库进行分词）。
2.1 概述
共检索到5 721 篇论文，经过去重和剔除不符合的论文，最终纳入研究的1 630 篇。
2.2 时间分布
数据库中记录完整的第1 篇论文发表于1997 年，之后近10 余年发文量略有增加，但2015 年起明显增加，2018 年当年发表306 篇，之后逐年减少（见图1）。
图1 1997—2021 年“互联网医学教育”发文量年度变化
2.3 期刊统计
共计371 本期刊发表过相关论文，发文量前10 的分别为《中国继续医学教育》（110 篇）、《卫生职业教育》（92 篇）、《中国高等医学教育》（80 篇）、《继续医学教育》（44 篇）、《中国卫生产业》（35 篇）、《教育教学论坛》（31 篇）、《中国医学教育技术》（28篇）、《基础医学教育》（27 篇）、《中国中医药现代远程教育》（27篇）、《课程教育研究》（20 篇）。
2.4 作者单位
1 630 篇论文中，共计703 个作者单位（统计到单位，同一单位不同科室算作一个），其中发文量最高的是中国医科大学附属盛京医院（25 篇），其次为湖南中医药大学（15 篇）、遵义医学院附属医院（12 篇）。研究发现发文5 篇以上的单位多集中于省会城市、直辖市以及东南沿海城市，分布基本与各地行政、经济中心一致，地区间分布不均衡。
2.5 关键词
2.5.1 关键词共现 关键词节点142，网络密度0.063，中介中心性（Betweenness centrality）是测度节点在网络中重要性的一个指标，CiteSpace 中使用此指标来发现和衡量文献的重要性[2]。共有19 个中介中心性大于0.1 的高频关键词（见表1、图2），此外，检索策略相关的关键词“翻转课堂”“PBL”“护理教学”“教学效果”“实践教学”“移动学习”“教学改革”中介中心性大于0.1。
图2 关键词共现可视化（CiteSpace，阈值5，剪枝算法Pathfinder）
表1 高频关键词（中介中心性＞0.1）
2.5.2 关键词聚类 Pruning：Pathfinder 网络模块化的评价指标Modularity Q=0.328，Q＞0.3 提示网络社团结构是显著的，共得到8 个聚类标签（见图3），聚类结果中“教学改革”“护理”“PBL”“翻转课堂”“规范化培训”“Web”的Silhouette 大于0.7，结果具有可信性[3]。
图3 关键词聚类分析（CiteSpace，阈值5，Timeline View）
2.6 作者及作者单位共现聚类分析
作者及作者单位共现均较为分散，未能形成有意义聚类。
2.7 突发主题（Burst Terms）
未检测到突发主题。
2.8 文章标题分析
在Python 3.74 下以jieba 库对文献标题分词，其中名词性的高频词见表2。
表2 文献标题分词结果（除检索策略相关的词组）
互联网技术应用于医学教育领域，具有丰富教学资源、便于师生互动、有利于利用碎片化时间、结合大数据实时掌握学习情况[4-5]等优点，既是“互联网+”时代背景下的要求，也是提高医学教育水平的主动选择。近年来，相应研究广泛开展，本研究根据已发表的文献，进行统计分析，明确发展趋势，探索发展热点，评价现有研究情况，为今后进一步进行相应研究提供基础。
3.1 互联网医学教育的研究文献近年增长快速，但缺乏权威研究团队
本研究结果显示，2015 年之前“互联网医学教育”的相关研究较少，2015 年之后发文量明显增加，这可能与2015 年国务院在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中提出，在构建新型的医疗健康服务模式中需要医护人员在“互联网+”的大时代潮流趋势中迎接挑战，合理利用资源有关[6-7]，可见国家的政策导向是“互联网医学教育”研究大力开展的重要推动力。本研究的作者单位以国内医学院校附属医院及大型三甲医院为主，且地域间发展较不平衡，研究单位主要集中在经济文化较发达的地区。论文的作者和单位较为分散，未形成明显的学术团队及研究中心，各大院校各自进行研究，故研究中对作者及研究单位进行聚类分析，未能形成有意义聚类结果，提示虽然目前很多大型医学院附属医院开展了相关研究，但是尚缺乏权威的研究机构或者研究团队，缺乏深入的研究。
3.2 互联网医学教育的关注点始终侧重护理教育和住院医师规范化培训，但形式不断变化
从本研究关键词共现的结果来看“互联网医学教育”研究较为集中于翻转课堂、PBL、护理教学、移动学习。结合关键词聚类分析的结果，护理教育和住院医师规范化培训作为互联网技术的重要应用领域一直贯穿“互联网医学教育”整个研究时段，但其形式有所侧重，早期侧重远程教育和网络教学[8-10]，而随着微信的普及，2015 年之后出现微信、云平台等形式，研究也更加多样化，并且研究范围扩展到各专业学科。2016 年左右，微课等形式大量出现，并且出现互联网医学教育结合PBL、翻转课堂等教学模式的论文，研究也进一步细化，量化分析教学改革后的成效、满意度等。经历2018 年发文量的高峰之后，近两年，发文量有所下降，其原因主要是由于医学教育研究热点的转移，实际教育过程中互联网技术的使用有增无减，随着使用的广泛性其科研意义下降，医学教育中互联网技术已从小范围的科学研究转向广泛的使用。从图2 可以看出，互联网教育的形式不断变化，但是针对某种特定形式却缺乏长期性研究。
3.3 目前互联网医学教育研究的文献常较为初步，缺乏量化和深入的研究
由于目前尚缺乏判断中文文献内容类型的工具，本研究中以文献标题的分词结果的名词大致判断文献内容。研究数据中最多的文献标题是互联网教学的“应用”（638 篇），阐述“互联网医学教育”的“实践”的文献有108 篇；
此外，理论探讨的标题也占了较大比例（“探讨”88 篇，“探索”80 篇，“思考”33 篇，“初探”28 篇）；
标题偏向研究性的文献总体数量不高（“研究”172 篇，“分析”45 篇，“评价”32 篇），粗略来看，“互联网医学教育”的文献整体质量不高，缺乏确切的量化的研究性文献，介绍某种教学模式的文献和理论探讨的文献偏多。
近年来，互联网医学教育得到了更加广泛推广，互联网医学教育，具有可以有效地利用有限的教育资源，便于整合优势学科资源，有利于利用碎片化时间，教学资料可以反复利用等多种优点，尤其在理论教学中有较大优势[11-12]，但由于时间所限，目前文献报道多集中在初步应用上，长期效果有待进一步研究[1，13-14]。同时，在这个过程中也暴露出一些有待改进之处，部分高年资教师不擅长利用信息技术，难以确认学生的学习进度和状态，实践相关教学内容教授困难，知识系统性有待提高[15-17]。
3.4 互联网医学教育的评价体系不一，缺乏统一标准
互联网医学教育作为一种新兴的医学教育模式，有别于传统的课堂形式，对其进行过程性考核，建立长效的形成性评价机制是一大难点。武汉大学通过开设网络循证医学课程等，进行了互联网医学教育考核评价的初步探索，通过网络形式，根据不同的课程类型设置了考核指标[18]，在理论课上，其多是作为辅助教学资源及教学过程管理平台，可提供线上教学视频、打卡签到、自评和测试、评教等功能；
针对结合实践的授课内容，信息技术可提供互动式虚拟模拟训练、辅助实践操作演练等，考评内容也多聚焦学生对知识的综合性理解和运用能力。也有学者通过课前阶段、课中阶段、课后阶段分三阶段进行评价[19]；
还有学者利用信息技术的优势，进行实时性的反馈评价[5]。但是目前国内研究尚缺乏较大样本研究，以提供可量化和可移植的互联网教育评价体系[20-22]。互联网医学教育本身具有数字化和信息化的特征，在教育过程中及事后评价时可获取大量数字化的信息，数据获取虽然较传统方式容易，但是也造成了各个院校平台等评价体系的不一致，而国家层面尚未颁布统一的标准，这也是今后进一步研究的重点。目前涉及互联网医学教育评价体系的文献还较少，而且大部分文献的研究对象也较少，不同平台或者形式的信息化数据如何归一化乃至获取大范围的数据仍然存在一定困难。
综上所述，随着社会的发展，对医学教育的要求也日渐提高，互联网技术成为医学教育工作的重要辅助，护理教学和住院医师规范化培训是其重要的应用领域，目前尽管研究的文献数量已有了明显增长，但是存在地域间不平衡、高质量文献尚少、未能形成代表的团队等问题。本研究尚存在以下不足之处，研究数据来源仅为国内几个常用数据库，未能纳入其他外文文献；
数据选取存在文献质量参差不齐的问题，检索关键词仅限常见的互联网应用，可能有遗漏；
研究热点部分，根据关键词的出现频数和中心度来确定该领域的研究热点，值得进一步探讨；
Citespace 工具图谱设定时，阈值的选择具有主观性，尤其剪枝算法求解时可造成一定的误差。