Learning model in adapted physical education based on online: the bibliography analysis in publication 2018 – 2023

• Erick Burhaein ^[2] ; Rasyid Zuhdi ^[3] ; Diajeng Tyas Pinru Phytanza ^[1] ; Yogy Ferdy Irawan ^[3]
  1. [1] Yogyakarta State University

     Yogyakarta State University

     Indonesia

     
  2. [2] Universitas Ma'arif Nahdlatul Ulama Kebumen (Indonesia)
  3. [3] Universitas Ma'arif Nahdlatul Ulama Kebumen

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• Localización: Retos: nuevas tendencias en educación física, deporte y recreación, ISSN-e 1988-2041, ISSN 1579-1726, Nº. 61, 2024, págs. 466-478
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelo de aprendizaje en educación física adaptada basado en online: el análisis de la bibliografía en la publicación 2018 – 2023
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• Resumen
  • español

    Este estudio tiene como objetivo determinar las condiciones en el rango de 2018-2023 relacionadas con los mapas científicos, las tendencias de publicación y el alcance de la investigación temática en el campo. Sobre el tema del modelo de Aprendizaje de Educación Física Adaptada (APE) en línea, especialmente los artículos publicados en revistas internacionales con indexación de Scopus, PubMed y Crossref. Además de las fuentes de investigación y datos que se utilizarán en el análisis bibliométrico, se encontraron hasta 2200 artículos a través de las palabras clave "learning model", "APE", y "online" en el título y resumen del artículo". Explorar e identificar las áreas temáticas clave, así como los temas que aparecen en las publicaciones mediante el análisis de co-ocurrencia de palabras clave. Apoyar los procesos de análisis y visualización de datos obtenidos a partir de las aplicaciones Publish or Perish y VOSviewer de Harzing. Los resultados de este estudio muestran que el modelo de aprendizaje en línea en APE es una tendencia de investigación que ha tenido una gran demanda en los últimos 5 años y que sigue desarrollándose. En la sección de visualización, la alta densidad de palabras clave se presenta en 8 clusters, a saber: (1) estudiante; (2) práctica; (3) tratamiento; (4) estudio; (5) experiencia; (6) paciente; (7) padre; y (8) estrategia. El análisis bibliométrico en forma de mapeo proporciona información sobre los patrones de desarrollo de las publicaciones en el campo del aprendizaje en línea en APE. Estos hallazgos contribuyen a la investigación futura, especialmente la necesidad de una investigación en profundidad centrada en uno o más temas que aún son poco estudiados, como el tratamiento, los factores de riesgo, los modelos de aprendizaje en profundidad, la angustia, el control saludable, el ciberacoso, la salud profesional y las herramientas digitales.

  • English

    This study aims to determine the conditions in the range of 2018-2023 related to scientific maps, publication trends, and the scope of thematic research in the field. On the theme of the online-based Adapted Physical Education Learning (APE) model, especially articles published in international journals with indexation of Scopus, PubMed, and Crossref. In addition to the research and data sources to be used in the bibliometric analysis as many as 2200 articles were found through the keywords "learning model”, “APE”, and “online" in the article title & abstract". To explore and identify key thematic areas as well as topics that appear in publications using keyword co-occurrence analysis. To support data analysis and visualization processes obtained from Harzing's Publish or Perish and VOSviewer applications. The results of this study show that the online learning model in APE is a research trend that has been in great demand in the last 5 years and is still developing. In the visualization section, high keyword density is presented in 8 clusters, namely: (1) student; (2) practice; (3) treatment; (4) study; (5) experience; (6) patient; (7) parent; and (8) strategy. Bibliometric analysis in the form of mapping provides information about publication development patterns in the field of online learning in APE. These findings contribute to future research, especially the need for in-depth research focusing on one or more themes that are still rarely studied such as treatment, risk factors, deep learning models, distress, healthy control, cyberbullying, professional health, and digital tools.