A small team. An open horizon.
Open ENA brings together learning science, quantitative ethnography, artificial intelligence, and educational technology.
We are building a transparent and approachable path into Epistemic Network Analysis—one where methods, interface decisions, and future capabilities can be inspected rather than hidden.
Openness is more than access.
It means making the path from evidence to interpretation visible: what the model receives, what the computation does, what the figure shows, and what it cannot claim.
Open ENA منصة غير تجارية مخصصة للأغراض التعليمية والبحثية، وستبقى مجانية إلى الأبد.
The Education University of Hong Kong
Educational researcher · Application developer
His work spans technology-enhanced learning, learning analytics, artificial intelligence in education, network analysis, and content and language integrated learning.
EdUHK profile
3D ENA Research Group · Hong Kong
ENA variants · Dimensionality-reduction algorithms
He has played a pioneering role in advancing ENA variants such as 3D ENA and dimensionality-reduction algorithms for ENA. As the key developer of 3D ENA 1.0, he combines computer science and psychology to develop interactive research tools.
3D ENA team profile
National Taiwan University of Science and Technology
Assistant Professor · Graduate Institute of Digital Learning and Education
Her work spans artificial intelligence in digital learning, cognitive and social networks, data literacy, data visualization, and graph analysis.
Taiwan Tech profile
Meredith College, North Carolina, USA
Open ENA team
A member of the Open ENA team affiliated with Meredith College, North Carolina, USA.
Forthcoming conference paper · 2026
Hu, D., Hamilton, E., Tu, Y. F., & Xu, Q. (2026, November). Design and development from rENA to jENA: Accelerating the creation of web-based Open ENA tools. [Conference paper]. International Conference on Quantitative Ethnography.
ICQE 2026 · Publication details forthcoming
Journal article · 2025
Tu, Y. F., Hwang, G. J., & Hu, D. (2025). Effects on the learning achievement, approaches to learning, and multi-stage reflection quality of students with different levels of digital self-efficacy in a data literacy course: An ARCS-based self-reflective online learning model. Computers & Education, 238, 105397. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105397
View journal article
Conference paper · 2024
Yu, J., Hu, D., & Wang, C. H. (2024). Development of ENA 3D: A tool for epistemic network analysis in three-dimensional space. In Y. J. Kim & Z. Swiecki (Eds.), Advances in quantitative ethnography (Communications in Computer and Information Science, Vol. 2278, pp. 152–165). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76335-9_11
View conference paperتستند Open ENA إلى النظريات والمناهج البحثية في Quantitative Ethnography (QE) وEpistemic Network Analysis (ENA). نتقدم بالشكر إلى University of Wisconsin–Madison، والأستاذ David Williamson Shaffer، والباحثين ومطوري البرمجيات والمتعاونين في Epistemic Analytics Lab التابع لـ Wisconsin Center for Education Research، تقديرًا لإسهاماتهم التأسيسية والمستمرة في QE وENA وأداة webENA.
يجمع QE بين الفهم النوعي للأنشطة البشرية في سياقاتها وبين التحليل الكمي. (Shaffer, 2017)
يحلل ENA التزامن في ظهور العناصر المرمّزة ضمن سياقات ذات معنى لبناء شبكات من الروابط، ويتيح تمثيل هذه الشبكات بصريًا ومقارنتها إحصائيًا. (Shaffer et al., 2016)
تستند Open ENA إلى هذه الأبحاث لتنظيم البيانات المرمّزة وإعدادات النماذج ومقارنات الشبكات ضمن سير عمل بحثي في المتصفح. ويظل تفسير النتائج مرتبطًا بأسئلة البحث وأسس الترميز والمواد النوعية الأصلية. (Shaffer & Ruis, 2017)
استخدم فريق Open ENA أداة webENA واتخذها مرجعًا عند تحديد المظهر والتخطيط الأوليين لواجهة هذه المنصة. ونقر بوضوح بأن هذا المرجع الأولي للواجهة يعود إلى فريق ENA الأصلي وعمله على تصميم webENA في ماديسون بولاية ويسكونسن في الولايات المتحدة (Madison, Wisconsin, USA).
يسترشد التمثيل البصري لشبكات ENA أيضًا بالأبحاث المتعلقة بالتصميم البصري والتفسير. (Tan et al., 2022)
Open ENA منصة مستقلة يتولى فريق Open ENA صيانتها.