Введение.

Являясь одной из ключевых сфер развития современного общества, образование определяет основные параметры качества жизни, социального, культурного и индустриального развития. Одним из важных критериев качества современного образования является его технологическая оснащенность. Интенсивное развитие информационных технологий, представляющееся основным фактором трансформации современного образования, и связанное с этим кратное увеличение возможностей в прикладных социальных, культурных, производственных сферах модулирует развитие интереса к образовательным технологиям как средству повышения образовательной и учебной эффективности. Причем это касается не только обеспечения образовательного процесса продуктами новейших достижений IT-сферы, но и востребованности в обазовательной практике непосредственных  педагогических технологий, исследовательских технологий, ориентированных на повышение эффективности обучения и образования и много другого.

Обзору отдельных отраслей в сфере образовательных технологий уделено внимание в ряде исследования последних пяти лет. Так, анализу и возможностям применения гибридных и смешанных образовательных технологий посвящены работы [1, 2, 3], проблематике внедрения искусственного интеллекта в образовании работы [4, 5, 6, 7, 8, 9], проблематике применения информационно-коммуникационных технологий в образовании [10, 11, 12, 13, 14], технологиям дополненной реальности в образовании [15, 16, 17, 18] и многие другие. Приведенные работы указывают на решающую роль цифровизации в транформации современного образования. Оптимистические прогнозы влияния фактора цифровизации на улучшение качества и доступности образования можно приветствовать, однако выраженный в этом процессе цифровой акцент (а вместе с ним доминанту опосредованных методов и технологий) создает риски вытеснения непосредственных, собственно педагогических методов и технологий в образовании. Анализ характерных тенденций в исследованиях по пролематике образовательных технологий в научно-информационном пространстве ведущих мировых научных журналов поможет выяснению наличия или отсутствия перекосов в дихотомии опосредованного-непосредственного в технологическом оснащении образования.

Настоящее исследование посвящено выявлению современных исследовательских трендов в научной проблематике образовательных технологий.

Материалы и методы

Для формирования эмпирической базы исследования – массива публикаций по проблематике образовательных технологий была выбрана информационная платформа Web of Science, в полной мере отражающая современные мировые научно-исследовательские тенденции.

Задачи исследования:

1. Выявление посредством связей ключевых слов тематических направлений в публикациях по проблематике образовательных технологий;
2. Выявление посредством основных библиометрических характеристик в исследованиях по проблематике образовательных технологий параметров тематических направлений, указывающих на актуальные публикационные тренды.
3. Выявление посредством наукометрических характеристик востребованности в научно-информационном пространстве исследований по тем или иным тематическим направлениям в проблематике образовательных технологий.

В исследовании применялись методы библиометрического картирования  реализуемые общедоступным программным обеспечением VOSviewer 1.6.17¹ [19], количественные библиометрические методы: частота встречаемости ключевых слов, количество связей термина с другими терминами в ключевых словах публикаций, общая сила связи термина, а также использовался показатель средней цитируемости публикаций. Описание используемых библиометрических и наукометрических методов представлено нами в [20] и [21].

Отбор публикаций проводится по критерию наличия терминов "educational technology", "educational technologies", "learning technology", " learning technologies" в названиях публикаций и ключевых словах. Поисковый запрос формировался с использованием расширенного поиска и был сформулирован следующим образом: «TI=("educational technology" OR "educational technologies" OR "learning technology" OR "learning technologies") OR AK=("educational technology" OR "educational technologies" OR "learning technology" OR "learning technologies") OR KP=("educational technology" OR "educational technologies" OR "learning technology" OR "learning technologies")». В результате применения данного поискового запроса был получен массив из 14882 публикаций с временным диапазоном от 1975 до 2021 года включительно².

При помощи VOSviewer 1.6.17 был проведен кластерный анализ терминов австорских ключевых слов, встречающихся в публикациях сформированного публикационного массива. Кластеры образованы совместной встречаемостью терминов в публикациях исследуемого массива.  Программное обеспечение VosWiever использует для построения графа меру сходства силу ассоциации между элементами, представляющую собой отношение количества совместных появлений двух элементов к общему количеству появлений каждого элемента [19]. Таким образом, в данном исследовании библиометрическая карта кластеров авторских ключевых слов представляет собой предметную структуру в исследованиях по проблематике образовательных технологий, а каждый кластер – направление исследований, объединяющее метапредметной тематикой различные релевантные исследовательские темы.

Для анализа был установлен порог встречаемости ключевых слов в массиве публикаций – не менее 10 раз. Кроме того, предварительно был проанализирован весь перечень встречающихся в массиве публикаций авторских ключевых слов (24857 терминов) на предмет их синонимичности. В результате анализа был составлен окончательный тезаурус авторских ключевых слов, включающий 23064 термина. Из анализа были также исключены термины, составлявшие элементы поискового запроса, а также отражающие область исследований: «educational technologies», «learning technologies», «educational», «learning», «technology», «technologies». Таким образом, для анализа были отобраны 652 ключевых слова, встречающихся не менее 10 раз в публикациях массива.

Разультаты и обсуждение.

Кластерный анализ выявил 8 кластеров, принимаемых в качестве тематических направлений научных исследований образовательных технологий. На рис. 1 представлена библиометрическая карта кластеров ключевых слов в публикациях по результатам исследований образовательных технологий. Особенно выделяются 8 кластер (коричневая индикация) и 2 кластер (зеленая индикация) как менее связанные с другими, что указывает на своеобразность исследовательской тематики в данных кластерах. 

В таблица представлены топ-20 ключевых слов по общей силе связи с другими ключевыми словами, т.е. максимально и интенсивно вовлеченными в связь с другими терминами. Под максимальной вовлеченностью в данном случае понимается связанность с максимальным количеством других терминов, интенсивность учитывает параметр количества связей двух терминов (или количества публикаций, в которых эти два термина встречаются).

Очевидно, что самыми вовлеченными терминами являются ключевые слова, связанные с проблематикой информационных технологий и образования: дистанционного образования, электронного обучения, виртуальной и дополненной реальности, смешанного обучения, разработки архитектуры информационных образовательных сред, а также проблематикой технологий машинного обучения и глубокого обучения. Вовлеченность указывает на вхождение проблематики, предметно обозначенной термином в широкий круг иных тематических направлений (захват), формируя актуальные межпредметные исследовательские тренды.

Темпоральная библиометрическая карта кластеров авторских ключевых слов отражает средний год выхода публикации по проблематике образовательных технологий, тем самым указывает на временную концентрацию исследовательской активности по направлениям исследований во временном диапазоне от 1975 г. до 2021 г. Отмечается, что наиболее новыми являются работы по проблематике машинного обучения (желтая индикация рис. 2). Работы же по образовательному инжинирингу и разработке образовательных сред (синяя индикация рис. 2) имеют интенсивную временную концентрацию около 2010 года (индикация глубокого сине-зеленого спектра рис. 2).

В таблица Приложения представлены кластеры авторских ключевых слов, образующих тематические направления научных исследований в русле проблематики образовательных технологий. Ниже будут представлены отдельные количественные аспекты и характеристики этих кластеров.

1. Кластер 1 (красная индикация рис. 1) – «Инновационные педагогические технологии».

Кластер сформирован публикациями, объединенными общей метапредметной тематикой «инновационные педагогические технологии». Всего кластер включает 113 ключевых слов, встречающихся в массиве 10 и более раз. Кластерообразующие термины, т.е. имеющие наибольшее количество связей с другими терминами являются ключевые слова «blended learning» («смешанное обучение») – 199 связей и «online learning» («онлайн обучение») – 190 связей. Эти же ключевые слова имеют наибольшую интенсивность связей с другими терминами: 447 и 461 соответственно.

 Наиболее частотные (встречающиеся более 100 раз в массиве) авторские ключевые слова кластера: «blended learning» («смешанное обучение»), «online learning» («онлайн обучение»), «virtual reality» («виртуальная реальность»), «collaborative learning» («обучение в сотрудничестве»), «learning analytics» («аналитика обучения»), «assessment» («оценка»), «active learning» («активное обучение»), «technology enhanced learning» («обучение, улучшенное технологиями»).

При этом наибольшую среднюю цитируемость (более 15 цитирований в среднем на одну статью с ключевым словом) в кластере имеют слова: «instruction» («инструкция»), «learning theory» («теория обучения»), «cognition» («познавательная способность»), «situated learning» («ситуативное обучение»), «mixed reality» («смешанная реальность»), «game design» («игровой дизайн»), «open educational resources» («открытые образовательные ресурсы»), «cooperative learning» («обучение в сотрудничестве»), «academic development» («академическое развитие»), «science education» («научное образование»), «design-based research» («исследование, основанное на проектировании»), «virtual worlds» («виртуальные миры»), «virtual reality» («виртуальная реальность») (здесь и далее см. таблицу приложения). Публикации с данными ключевыми словами, а следовательно, и исследования, представленные в них, имеют наибольшую востребованность в научно-информационном пространстве.

Термины ключевых слов кластера интенсивно вовлечены в связи с терминами других кластеров. Это касается также и кластерообразующих терминов. В связи с этим тематическое единство всех терминов кластера выделить трудно. Однако большинство терминов могут быть объединены тематикой инновационных педагогических технологий, включающих и информационные инновации, и непосредственные педагогические технологии инновационного характера. Другие термины, напрямую не связанные с проблематикой педагогической инновационности, могут быть отнесены к указанной тематике релятивно.

2. Кластер 2 (зеленая индикация рис. 1) – «Машинное обучение/ искусственный интеллект».

Кластер 2 представлен публикациями, объединенными общей метапредметной тематикой «машинное обучение/искусственный интеллект». Кластер представлен 107 терминами ключевых слов. Кластерообразующие ключевые слова: «machine learning» («машинное обучение») и «deep learning» («глубокое обучение»). Данные ключевые слова имеют наибольшую интенсивность связей: 874 и 1023, соответственно. Указанная интенсивность является самой высокой во всем рассматриваемом публикационном массиве. Также данные ключевые слова входят в тройку самых высокочастотных терминов массива с встречаемостью 638 и 747, соответственно.

Наиболее частотные термины ключевых слов 2-го кластера (первые 10): «deep learning» («глубокое обучение»), «machine learning» («машинное обучение»), «artificial intelligence» («искусственный интеллект»), «convolutional neural network» («сверточная нейронная сеть»), «training» («обучение»), «big data» («большие данные»), «feature extraction» («извлечение признаков»), «cloud computing» («облачные вычисления»), «data mining» («сбор данных»),  «transfer learning» («трансферное обучение»).

Наиболее востребованными (с наибольшим средним цитированием) публикациями кластера являются работы с ключевыми словами: «speech recognition» («распознавание речи») – среднее цитирование публикаций с данным ключевым словом – 31,58, «data analysis» («анализ данных») – 30,65 цитирований, а также (более 15 цитирований в среднем на публикацию с ключевым словом)  «clustering» («кластеризация»); «neural network» («нейронная сеть»); «random forest» («случайный лес»); «pattern recognition» («распознавание образов»); «recurrent neural network» («рекуррентная нейронная сеть»); «healthcare» («здравоохранение»); «computer vision» («компьютерное зрение»); «convolution» («свертка»); «k-means» («k-средних»); «measurement» («измерение»); «reliability» («надежность») .

Данный кластер достаточно обособлен (см. рис. 1) и включен в рассматриваемый массив в связи с использованием термина «обучение» в качестве метафоры по аналогии с применением к обучению человека. Однако мы не будем пренебрегать данным кластером в анализе, поскольку: а) искусственный интеллект в настоящее время приобретает все больший вес в образовании; и б) термины данного кластера многочисленно связаны с терминами других, собственно отражающих проблематику образовательных технологий, кластеров, что указывает на межпредметные связи проблематики образования людей и проблематики искусственного интеллекта.

3. Кластер 3 (синяя индикация рис. 1) – «Информационно-коммуникационные образовательные технологии / дистанционное обучение».

3-й кластер представлен публикациями метапрадметной тематики «информационно-коммуникационные образовательные технологии / дистанционное обучение». Кластер составляют 99 терминов ключевых слов, объединенных тематикой, связанной с дистанционным образованием и коммуникацией в образовании. Кластер представляется мультипредметным, однако в представленных в нем ключевых словах достаточно ясно прослеживается коммуникативная доминанта. Кластерообразующие ключевые слова: «distance learning» («дистанционное обучение») и «information and communication technologies» («информационно-коммуникационные технологии»). Интенсивность связей кластерообразующих терминов также наиболее высокая: 364 и 242, соответственно; как и встречаемость данных ключевых слов в исследуемом публикационном массиве: 189 и 130, соответственно.

Высокочастотные (встречающиеся 35 и более раз) термины ключевых слов кластера (кроме кластерообразующих): «information technology» («информационные технологии»), «modem educational technologies» («современные образовательные технологии»), «students» («студенты»), «educational innovation» («образовательные инновации»), «creativity» («креативность»), «digital technologies» («цифровые технологии»), «case studies» («тематические исследования»), «teaching methods» («преподавательские методы»), «communication» («коммуникация»), «interaction» («взаимодействие»), «university» («университет»), «distance learning technologies» («технологии дистанционного обучения»).

Наиболее востребованными работами являются публикации с ключевыми словами (среднее цитирование – более 10): «dialogue» («диалог»), «patient educaiton» («обучение пациентов»), «university» («Университет»), «multimodality» («мультимодальность»), «early childhood education» («дошкольное образование»), «web-based education» («онлайн образование»), «participation» («участие»), «web-based learning» («онлайн обучение»).

Кластер имеет среднюю вовлеченность в связи с другими кластерами. Кластерообразующие термины, в свою очередь, имеют различную вовлеченность: если «distance learning» («дистанционное обучение»), будучи кластерообразующим, связан с теми или иными ключевыми словами всех других кластеров, выполняя при этом интегрирующую функцию, то «information and communication technologies» («информационно-коммуникационные технологии») связан внешними связями только с двумя другими кластерами и в основном является определяющим внутреннего пространства и, соответственно, тематики кластера. Средняя дифференцированность кластера позволяет более четко определить тематическую специфику исследований – «Информационно-коммуникационные образовательные технологии / дистанционное обучение», представленную ключевыми словами кластера. 

4. 4-й кластер (желтая индикация рис. 1) – «Эффективность образовательного процесса».

Кластер представлен публикациями с ключевыми словами, формирующими метапредметную тематику исследований, связанную с проблематикой эффективности образования, образовательного процесса и образовательных технологий («эффективность образовательного процесса»), а также проблематикой профессионального развития преподавателей, которая также является релятивной проблематике эффективности образования. В кластер вошли 89 терминов. Наиболее связанные термины ключевых слов: «innovation» («инновация»), «evaluation» («оценка») и «teacher education» («педагогическое образование»). По интенсивности связей в данном кластере лидируют термины «innovation» («инновация»), а также «teacher education» («педагогическое образование). Кластерообразующими терминами следует признать ключевые слова «evaluation» («оценка») «teacher education» («педагогическое образование») и «technology integration» («технологическая интеграция») в силу их средней вовлеченности в связи с терминами других кластеров и многочисленности внутренних связей. Термины «innovation» («инновация») и «evaluation» («оценка») являются для кластера интегрирующими в межкластерные связи.

Наиболее частотные термины кластера (первые 15, встречаются более 40 раз): «innovation» («инновация»), «teacher education» («педагогическое образование»), «technology integration» («технологическая интеграция»), «evaluation» («оценка»), «professional development» («профессиональное развитие»), «technology acceptance model» («модель принятия технологии»), «design» («дизайн»), «student engagement» («вовлечение студентов»), «tpack» («TPACK»), «systematic reviews» («систематические обзоры»), «technology acceptance» («принятие технологии»), «primary education» («начальное образование»), «feedback» («обратная связь»), «digital literacies» («цифровая грамотность»), «self-efficacy»  («самоэффективность»).

Наибольшую среднюю цитируемость обеспечивают термины ключевых слов кластера (приведены ключевые слова в публикациях со средним цитированием не менее 25): «acceptance» («принятие»), «metaanalysis» («метаанализ»), «self-regulation» («саморегулирование»), «program evaluation» («оценка программы»), «teacher preparation» («подготовка учителей»), «systematic reviews»  («систематические обзоры»), «k-12», «research methodologies» («методологии исследования»), «perceived usefulness» («воспринимаемая полезность»), «digital natives» («цифровые аборигены»), «cognitive load theory» («теория когнитивной нагрузки»), «gender differences» («гендерные различия»), «behavioral intentions» («поведенческие намерения»).

Кластер в виду сильной вовлеченности в межкластерные связи слабо дифференцирован, в связи с чем трудно выявляется тематическое единство, объединяющее термины ключевых слов. Предполагаемая метапредметная тематика, объединяющая ключевые слова кластера – «эффективность образования» – может быть уточнена в дальнейших исследованиях. Однако, на данном этапе в перечне терминов кластера прослеживается единство тематики эффективности посредством реляций терминов, связанных с непрерывным образованием учителей и преподавателей, профессиональным развитием, как факторов эффективности, а также терминов, напрямую относящихся к оценке эффективности образовательного процесса.

5. Кластер 5-й (фиолетовая индикация рис. 1) – «мобильные и медиа-образовательные технологии».

Кластер 5 образован ключевыми словами в публикациях, объединенных метапредметной тематикой «мобильные и медиа-образовательные технологии», а также связанной с ними проблематикой цифровой компетентности. В кластер входят 87 терминов ключевых слов. Наиболее связанные термины: «higher education» («высшее образование») и «mobile learning» («мобильное обучение»). Эти же термины имеют наибольшую интенсивность связей: 1032 и 467, соответственно; а также наибольшую встречаемость: 514 и 250, соответственно. Кластерообразующим, т.е. имеющим большую внутреннюю связанность, ключевым словом является «mobile learning» («мобильное обучение»). 

К наиболее встречающимся терминам ключевых слов кластера относятся (частотность более 50):  «augmented reality» («дополненная реальность»), «ict» («информационно-коммуникационные технологии»), «pedagogy» («педагогика»), «m-learning» («мобильное обучение»), «social media» («социальные медиа»), «teacher training» («подготовка преподавателей»), «instructional technologies» («учебные технологии»),  «mathematics» («математика»), «teachers» («учителя»), «mobile device» («мобильное устройство»), «mobile technologies» («мобильные технологии»).

Наиболее цитируемыми публикациями (более 15 ссылок на публикацию с ключевым словом) являются работы с ключевыми словами кластера: «twitter», «facebook», «research trends» («тенденции исследований»), «attitudes» («отношения»), «computers» («компьютеры»), «literature reviews» («обзоры литературы»), «achievement» («достижение»), «content analysis» («анализ содержания»), «equity» («капитал»).

Кластер негомогенный, слабо дифференцирован, кроме того достаточно сильно вытянут по времени. Элементы кластера имеют многочисленные связи с элементами из других кластеров, поэтому можно утверждать тематическую доминанту, наблюдаемую в сходстве ключевых слов и многочисленных релеваций терминов общей тематике цифровой компетентности и применения мобильных устройств в образовании.

6. 6-й кластер (голубая индикация рис. 1) – «Образовательный инжиниринг».

Кластер образован ключевыми словами публикаций, объединяемых метапредметной тематикой «образовательный инжиниринг» или проблематикой разработки информационных образовательных ресурсов. Кластер представлен 73 ключевыми словами. Наиболее связанные термины ключевых слов – «e-learning» («электронное обучение») и «learning management system» («система управления обучением»). Эти же термины имеют наибольшую силу связи с другими ключевыми словами: 1280 и 249, соответственно; а также имеют наибольшую частотность среди терминов кластера: они встречаются 708 и 115 раз соответственно. Следует отметить, что термин «e-learning» имеет наибольшую интенсивность связи с другими терминами ключевых слов во всем исследуемом массиве публикаций, таким образом, этот термин является наиболее вовлеченным в исследовательскую проблематику образовательных технологий. Кластерообразующими терминами, в виду их большей вовлеченности во внутренние связи кластера следует признать «learning management system» («система управления обучением») и «instructional design» («учебный дизайн»)

Кроме указанных для данного кластера наиболее частотными терминами в нем являются (вместе с указанными первые 15 по частотности, встречаются 40 и более раз): «instructional design» («учебный дизайн»), «engineering education» («инженерное образование»), «internet» («Интернет»), «moodle», «computer aided instruction» («компьютерное обучение»), «computer science education» («образование в области информатики»), «adaptive learning» («адаптивное обучение»), «ontologies» («онтологии»), «learning objects» («учебные объекты»), «stem» («STEM»), «knowledge management» («управление знаниями»), «learning styles» («стили обучения»).

Наибольшую цитируемость публикациям приносят следующие ключевые слова кластера (среднее цитирование – не менее 10): «laboratories» («лаборатории»), «computer based learning» («компьютерное обучение»), «personalization» («персонализация»), «text mining» («анализ текста»), «information retrieval» («поиск информации»), «internet» («Интернет»), «course design» («проектирование курса»), «computer architecture» («компьютерная архитектура»), «computer aided instruction» («обучение, осуществляемое компьютерными программами»), «student experiments» («студенческие эксперименты»).

Кластер также не гомогенен и слабо дифференцирован от других. Ввиду сильной вовлеченности «флагмана» – «e-learning» («электронное обучение») – в связи с терминами ключевых слов других кластеров можно говорить о выраженной тематической дисперсии кластера, однако, даже выраженный разброс обнаруживает общее основание для тематического единства – проблемы разработки образовательных ресурсов и программ, не обязательно электронных.

7. 7-й кластер (оранжевая индикация рис. 1) – «Образовательные технологии в медицинском (сестринском) образовании».

Кластер представлен терминами ключевых слов, объединенных метапредметной тематикой «образовательные технологии в медицинском (сестринском) образовании». Кластер включает 58 ключевых слов. Флагманскими терминами кластера являются ключевые слова: «distance educaiton» («дистанционное обучение») и «covid-19». Эти же термины являются наиболее частотными в кластере – частотность их появления: 201 и 162, соответственно, и имеющими наибольшую интенсивность связей с другими терминами: 365 и 310, соответственно.

Кроме флагманских наиболее частотными терминами (встречаются более 40 раз) ключевых слов в кластере являются: «flipped classroom» («перевернутый класс»), «medical education» («медицинское образование»), «nursing» («уход за больными»), «dental education» («стоматологическое образование»), «health education» («санитарное просвещение»), «simulation» («симуляция»), «online education» («онлайн-образование»), «multimedia» («мультимедиа»), «computer assisted instruction» («обучение с помощью компьютера»), «mobile application» («мобильное приложение»), «nursing education»  («медсестринское образование, «problem-based learning» («проблемное обучение»), «validation studies» («валидационные исследования»).

Наибольшая средняя цитируемость (более 10 цитированию в среднем) публикаций связана с ключевыми словами кластера: «patient simulation» («симуляция пациента»); «urology» («урология»); «computer simulation» («компьютерное моделирование»); «adolescents» («подростки»); «medical education» («медицинское образование»); «simulation» («симуляция»); «educational methodologies» («образовательные методики»); «computer assisted instruction» («обучение с помощью компьютера»); «diabetes mellitus» («сахарный диабет»); «medical students» («студенты-медики»); «graduate medical education» («высшее медицинское образование»); «review» («обзор»); «undergraduate» («бакалавриат»); «academic performance» («академическая успеваемость»); «dental education» («стоматологическое образование»).

Кластер хорошо дифференцирован (см. рис.1), имеет немногочисленные связи с другими кластерами, что позволяет образовать относительно гомогенное тематическое пространство внутренних связей ключевых слов, объединенных тематикой медицинского образования. Отмечается вхождение в кластер ключевых слов, связанных с тематикой исследований по проблемам дистанционных образовательных технологий, дистанционного (онлайн) обучения. Вероятно, это связано с актуализацией необходимости удаленного обучения медицинских специалистов и медицинского персонала в период пандемии covid-19. Таким образом глобальная ситуация пандемии представляется катализатором исследований по проблематике дистанционных технологий в образовании и флагманской сферой в связи с этим является сфера здравоохранения.

8. 8-й кластер (коричневая индикация рис. 1) – «Информационная образовательная среда».

Кластер представлен ключевыми словами, объединенными метапредметной тематикой «информационная образовательная среда». Кластер включает 26 ключевых слов. Флагманы кластера: «intelligent tutoring systems» («интеллектуальные системы обучения») и «lifelong learning» («обучение на протяжении всей жизни»). В кластере следует выделить термины «architectures for educational technology» («архитектуры для образовательных технологий») и «interactive learning environments» («интерактивная среда обучения»), с силой связей: 553 и 369, соответственно, являющиеся наиболее вовлеченными и в связи с этим кластерообразующими, т.е. формирующими внутреннее пространство связей кластера.

Наиболее частотными терминами (встречаются более 40 раз) ключевых слов кластера являются: «architectures for educational technology» («архитектуры для образовательных технологий»), «interactive learning environments» («интерактивная среда обучения»), «intelligent tutoring systems» («интеллектуальные системы обучения»), «teaching/learning strategies» («стратегии преподавания/обучения»), «lifelong learning» («обучение на протяжении всей жизни»), «pedagogical issues» («педагогические проблемы»), «secondary education» («среднее образование»), «improving classroom teaching» («улучшение аудиторного преподавания»), «computer mediated communication» («компьютерно-опосредованная коммуникация»), «elementary education» («начальное образование»).

Кластер представлен терминами ключевых слов, связанными с наиболее цитируемыми публикациями. Практически все термины (кроме «learning strategies» («обучающие стратегии») – в среднем 3,93 цитирования на публикацию) представлены публикациями со средним цитированием более 10. К терминам публикаций с наибольшим средним цитированием относятся: «distance education and teleleaming» («дистанционное образование и телеобучение»), «adult learning» («обучение взрослых»), «multimedia/hypermedia systems» («мультимедийные/гипермедийные системы»),  «media in education» («СМИ в образовании»), «teaching/learning strategies» («стратегии преподавания/обучения»), «cooperative/collaborative learning» («кооперативное/совместное обучение»), «computer mediated communication» («компьютерно-опосредованная коммуникация»), «applications in subject areas» («приложения в предметных областях»), «architectures for educational technology» («архитектуры для образовательных технологий»), «distributed learning environments» («распределенные среды обучения»), «interactive learning environments» («интерактивная среда обучения»), «human-computer interface» («человеко-компьютерный интерфейс»).

Кластер хорошо дифференцирован, мало связан с другими кластерам и представлен относительно гомогенной тематикой исследований. Высокая средняя цитируемость публикаций, связанных с ключевыми словами кластера, позволяет утверждать устойчивую востребованность тематической проблематики со стабильным (малодинамичным) терминологическим аппаратом. Кластер «захватывает» терминологию, связанную с различными инновационными формами обучения, образовательными компетенциями и др., связывая собственную проблематику с наиболее адаптивными для этого прикладными областями. 

 Выводы.

1. Анализ позволил выделить восемь тематических направлений научных исследований, являющихся доминирующими на протяжении последних 25 лет и определяемых как метапредметные области высокого исследовательского интереса и прикладного значения в сфере образовательных технологий: инновации в педагогических технологиях, искусственный интеллект, информационно-коммуникационные образовательные технологии, эффективность образования, мобильные и медиа-образовательные технологии, образовательный инжиниринг, технологии в медицинском (сестринском) образовании, информационные образовательные среды.
2. Наиболее интегрированным и вовлеченным в широкий спектр исследовательской проблематики образовательных технологий является направление, связанное с инновациями в педагогических технологиях, понимаемых максимально широко: от информационных технологий до непосредственных педагогических инноваций. Данное метапредметное тематическое направление представляется наиболее универсальным для междисциплинарных коллабораций и благоприятным для возникновения новых решений в сфере образовательных технологий. В связи с чем, данное направление представляется донорским для новых тематических направлений в исследуемой сфере.
3. Отмечается высокая интегрированность исследовательской проблематики в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, являющейся самостоятельной областью исследований, в проблематику образовательных технологий и формирование в связи с этим нового исследовательского тренда с наибольшей концентрацией исследовательской и публикационной активности в последние четыре года.
4. Наиболее востребованным и устойчивым метапредметным тематическим направлением исследований в сфере образовательных технологий является проблематика информационных образовательных сред, включающая вопросы разработки, применения в различных образовательных системах, спецификации, эффективности образовательных сред и др.
5. Второй по значимости в научном информационном пространстве исследований по проблемам образовательных технологий является проблематика эффективности образовательного процесса, обнаруживающая широкий перечень методов, методик и технологий оценки образовательного процесса, а также эффективноориентированных собственно образовательных средств. Дальнейшее рассмотрение данного тематического направления представляется наиболее приоритетной задачей продолжения исследований образовательных технологий.
6. Высокоинтегрирующим, а следовательно – междисциплинарным, хотя и более специфичным, является такая область исследований образовательных технологий как мобильные образовательные технологии и медиа-образовательные технологии. Сфера достаточно молодая, но затрагивающая широкий спектр проблем социальной и образовательной практики: от инклюзивного образования до непрерывного образования специалистов.
7. К универсальным сферам, обладающим интегрирующим статусом можно отнести сферу информационных коммуникационных образовательных технологий. Однако, наблюдения, сделанные в рамках данного исследования, позволяют предположить возможный распад данной сферы исследований на проблематику дистанционного образования в части разработки и функционирования образовательных сред и проблематику образовательной коммуникации в непосредственной и опосредованной формах. В этой связи исследовательская проблематика дистанционного образования видится как имеющая тренд на убывание.
8. Отдельным трендом в проблематике образовательных технологий отмечается тематика медицинского (сестринского) образования, выделенная в самостоятельное и новое направление глобальной проблемой пандемии COVID-19, актуализировавшей востребованность удаленных форм обучения, телемедицины, цифровой грамотности медицинских специалистов и др.
9. Также отдельны трендом, связанным с профессиональной образовательной спецификой, является направление образовательного инжиниринга, во многом опосредующего проблематику искусственного интеллекта и образовательных технологий. С одной стороны, проблематика образовательного инжиниринга связана с подготовкой специалистов для реализации AI-решений в образовании, с другой стороны – это собственно проблематика разработки и информационных решений в образовании.
10. Выявленные тенденции позволяют очертить круг перспективных задач в исследовании проблематики образовательных технологий, в частности: в области отраслевых акцентов в исследованиях образовательных технологий, а также анализа выявленных метапредметных направлений как отдельных областей исследований. Дальнейшие исследования публикационного массива, сформированного исследовательской тематикой образовательных технологий в ведущих мировых научных изданиях могут быть посвящены представлению содержания выявленных метапредметных направлений: исследованиям конкретных образовательных технологий, их взаимосвязей и др. Данные исследования будут проведены с учетом корректировки тезауруса ключевых слов (объединения терминов ключевых слов с их аббревиатурами, уточнения синонимов и др.), а также с понижением порога встречаемости терминов ключевых слов при анализе отдельных кластеров для обогащения картины научного ландшафта.

1.↑ https://www.vosviewer.com/ (дата обращения: 12.12.2021).

2.↑ По состоянию на 12.12.2021 г.