1. 引言
在科学技术不断发展，日趋激烈国际竞争的今天，科学教育的重要性逐渐凸显。科学教育是公民科学素养和创新能力培养与发展的重要途径。在到了现在的二十一世纪时代，许多西方的国家将科学教育培养的重点从“科学探究”能力转向“科学实践”能力，科学实践成为实现“学生学习真正科学”的关键。美国《k-12框架》将科学实践分成了八项实践活动，其中包含了科学建模，但这些八项科学实践的位置与侧重点并不是相似的，其他学科的重点的是由科学建模支撑与串联起来的，是最为关键与核心的科学实践。自然科学的每个学科中都有一个相同且共有的基本要素——科学建模，它不但具有跨学科的共同特性，又具备了学科领域方面的独特性 [1]。虽然自然学科的学科基本要点是物理学，但是物理建模却是最关键，最能突出科学建模的环节。我国物理学科核心素养指标体系已经将物理能力进行了收纳，使其变为高中生物理核心素养中的关键能力。建模之于科学及科学教育的重要性被广泛地认同，但建模能力的重要性与目前学生建模能力的发展水平并不匹配。经过许多的研究得出，中学生对于模型建构以及建模的本质内涵了解的不够深入，欠缺运用模型和建模的能力，我们国家中学生的物理建模能力以及水平还有待于进一步提高。学生的物理建模能力的培养需要更高质量的研究成效作为理论支撑并用来指导实践。然而，对于物理建模能力的学习与研究，我国教育界起步较晚，所以对于物理建模能力的深层次含义还没有形成一致性的认识，物理建模能力的结构也没有达到清晰的认识，对于学生建模能力的学习与培养的操作实施途径还缺少更进一步的思考。总而言之，不论是受国家科技竞争力提高的外部环境的驱动，还是科学教育范式转变的内在的要求与需要，都存在着一定的必要去培育学生物理建模能力。理清物理建模能力的结构，是培养学生物理建模能力的基本和前提 [2]。
2. 资料来源与研究方法
2.1. 资料来源
首先，查找资料。在中国学术期刊在线出版通用数据库中，期刊的检索控制条件不受期限以及年限限制，内容检索条件采用主题词“模型构建”和“教学设计”相结合，共检索到符合要求的文献218篇。查阅时间为2021年12月8日。最后，对文献进行取舍。在218篇文献中，删除重合文献，共得到检索得到有效文献167篇。
2.2. 研究工具
中国医科大学医学信息学系崔雷教授和沈阳市弘盛计算机技术有限公司开发的BICOMB2.0共词分析软件，SPSS23。
2.3. 研究进程
首先，确定关键词。其次，建立关键共词词频矩阵。再次，进行聚类分析。将共词矩阵引入SPSS23中，采用样本聚类，得出样本聚类，得出关键词的聚类树图。第四，结合聚类结果，对共词矩阵运用SPSS23进行多维尺度分析，绘制出关键词知识图谱。最后，联系聚类和知识图谱内容开始解释和分析。
3. 研究结果与分析
3.1. 关键词词频统计及分析
总关键词为388次，对标准化后的33个关键词进行排序，结果见表1。
从表1可以得出，33个关键词，总呈现频次为290次，占关键词总频次643次的45.10%。其中，前13位关键词出现频次均大于等于7，它们依次为模型建构(51次)、教学设计(40次)、高中生物(25次)、模型(15次)、物理模型(13次)、数学模型(12次)、核心素养(12次)、高中生物学(9次)、模型教学(9次)、教学策略(8次)、教学实践(8次)、生物教学(7次)、模型建构教学(7次)，其余20个关键词出现频次均大于2次。这一结果初步说明，模型建构教学设计多以对高中生物、物理和数学的研究为主。但要揭示它们之间隐藏的更多的重要信息，还需要进行更多的数据挖掘(Data Mining, DM)。
3.2. 关键词系数相似矩阵
为了能够更好地探索关键词之间的联系，使用BICOMB共词分析软件对33个关键词进行分析，生成词矩阵。将该矩阵引入到SPSS20，选取Ochiai系数将其转化为一个33 × 33的共词相似矩阵。Ochiai系数相似矩阵中的数值如果越近似于1，就说明这两个关键词间距越相近，它们的相似度越大；反之，则表明关键词之间的间距越大，相似度就越小。
Table 2. Keyword Ochiai coefficient similarity matrix (part)
表2. 关键词Ochiai系数相似矩阵(部分)
从表2可以看出，各个关键词距离模型建构由近及远的顺序依次为：数学模型(0.000)、模型(0.108)、模型教学(0.140)、高中生物学(0.187)、核心素养(0.202)、教学设计(0.221)、高中生物(0.224)、物理模型(0.350)。它表明，在选取的文献中，研究将模型建构与数学模型和模型进行研究的概率较大，大于将其与后6种关键词的结合。而且，从教学设计、核心素养、教学设计、高中生物、模型、高中生物学、模型教学这6个关键词的距离来看，核心素养、教学设计、高中生物的距离非常接近，说明它们经常结合在一起呈现。对表中系数的仔细分析表明，模型和模型教学、核心能力和教学设计通常一起呈现(最接近的距离)。
3.3. 关键词聚类分析
为了更直观地显示关键词之间的相互联系的关系，将表2中的关键词相异系数矩阵引入到SPSS23进行聚类分析，结果如图1。
从图1可以直观地看出模型建构教学设计关键词被分为5类，它们的具体分布结果见表3。
从表3可以看出，模型建构教学设计研究的5类研究具体分布为：
种类1为课堂教学研究，包含初中生物、课堂教学2个关键词。该领域研究属于我国近5年来五大研究领域之一。教师活动中的重要组成成分是课堂研究，它是教育教学的过程中最通常运用的一种手段，它是教师向学生传授知识和技能的整个过程，主要包含了老师的讲解，学生的问答。教学活动和教学的过程中会用到的全部教具，也称“班级上课制”。与“个别教学”相对 [3]。将年龄和知识水平相同或相近的学生安排成固定数量的班级集体；根据各学科教学大纲规定的内容，组织教材，选择合适的教学方法；并按照固定的时间表，向全班的同学开始授课的教学组织形式。
种类2为模型建构的现状及实践研究，包括生物教学、应用研究、模型建构、现状、实践、减数分裂、建构、模型等关键词。
种类3为建模能力及建模教学研究，包括模型方法、建模能力、生物模型、建模教学等关键词。
种类4为核心素养下的模型建构研究，包括模型认知、高中化学、教学实践、实验探究、高中生物、模型建构教学、模型教学、高中生物学、科学思维、模型建构、物理模型、教学策略、教学设计、教学模型、核心素养、教学情境、建构模型等关键词。
种类5为模型建构教学模式，包括双向建构、教学模式。
Figure 1. Clustering tree of keywords in model construction instructional design
图1. 模型建构教学设计关键词聚类树状图
Table 3. Results of keyword cluster analysis
表3 关键词聚类分析结果
3.4. 关键词多维尺度
为了进一步挖掘关键词之间隐藏的内涵，使用SPSS23对33个关键词组成的差异矩阵进行多维尺度分析，并选择Z分数作为标准化方法。再联合多维尺度分析图和聚类分析图(见图1)，绘制出模型建构教学设计研究热点知识图谱，结果如图2所示。
Figure 2. Map of hot knowledge in model construction instructional design research
图2. 模型建构教学设计研究热点知识图谱
图2中的坐标称为战略坐标，每个小圆圈代表每个关键字的位置。圆圈越接近，它们之间的关系就越为密切；反之，则相反。圆圈越靠近战略坐标的中心点，它所代表的关键词就越有影响力。在战略坐标中，第一象限的主题领域紧密相连，处于研究网络的中心。第二象限的主题领域结构就相对于来说比较松散。这些领域的工作还有着更进一步的提升发展空间，在整个研究网络中具有着更大的潜在重要性。第三象限的主题领域紧密相连，主题较为明确，有研究机构正在对其进行正式研究。但是在整个研究网络中处于边缘。第四象限主题领域是边缘领域，在整体工作研究中不那么重要。从图2可以看出，核心素养下的模型建构(领域4)主要处于一四象限是研究的热点，主题之间连接紧密，并处于整个模型建构的核心地位。
4. 结论与展望
物理模型法作为一种重要的物理研究和学习方法，应该为物理教学提供更可靠、更全面的作用。在现代教育心理学的指导作用下，可以依据学生的问题解决策略和影响因素进行分析，对物理模型进行总结和研究，有利于学生对知识的深入理解和应用 [4]。物理模型的理论学习以及实践对更全面管饭的研究有着需求，物理模型的教学可以更有助于学生科学思维以及科学素养的提高 [5]。物理模型在学习中所显示出来的特性应该在教学中着重展现。物理模型的图景为学生发展创造力提供了一种可能的途径，模型的可视化和简单性为建立直觉思维提供了有效的资源。通过有效的空间想象和模型特征的认识与辨别，学生将对科学的思维方法有更深入的见解，促进他们良好的学习动机和兴趣的形成 [6]。