林子艦 馮超超 王廷振 王 槿,2

(南開大學 1物理科學學院； 2基礎物理國家級實驗教學示范中心，天津 300071)

1 簡介

物理實驗是科學研究的基本方法之一，其作為科學教育的基本手段引入大學物理教育已有100多年的歷史。目前，在新工科建設和課程思政建設的背景下，物理實驗課的教學設計也需要不斷提升[1-3]。物理實驗的教學標準化設計是提高物理實驗教學水平的有效途徑。在進行實驗教學標準化工作時，需要考慮相關知識體系演化。教師們發(fā)現基于關鍵詞等輸入的傳統(tǒng)搜索局限于機械地比對查詢詞和信息庫之間的匹配關系，難以建立不同學科領域間的關聯關系，因此對于特定實驗課題的熱點、前沿等信息分析會耗費大量時間精力。另外，對于同一主題的實驗，不同學校的實驗裝置、內容和考核標準等各不相同，在進行標準化制定時信息過于瑣碎。即使是實驗教學經驗豐富的教師們在實驗標準化建設中依舊面臨諸多新問題。

科學知識圖譜是以網絡分析和可視化為核心方法，利用相關的可視化軟件，將各節(jié)點及其關系依據其自身屬性以圖譜的形式表現[4]?？茖W知識圖譜涵蓋了“圖”和“譜”特點，即同時具有可視化的知識圖形與序列化的知識譜系兩個特征。知識圖譜展現了諸多學科與知識之間相互交叉、相關影響的復雜關系，這些復雜關系之中又包含了無數隱藏的新知識。通過對某一領域的文獻進行計量分析，可以展現相關課題的基本形勢、熱點變遷、發(fā)展趨勢。迄今為止，科學知識圖譜已廣泛應用于科學學、管理學和圖書情報學等諸多領域[5]。CiteSpace是美國德雷塞爾大學(Drexel university)計算與信息計量學院陳超美教授基于Java語言開發(fā)的信息一款引文可視化軟件，是目前常用的科學知識圖譜繪制工具之一[6-7]。在該軟件的應用方面，2012年一篇關于再生醫(yī)學領域的CiteSpace應用論文[8]識別出日本京都大學山中伸彌團隊的兩篇論文在該領域具有優(yōu)異表現和重要影響，在該文發(fā)表后5個月，山中伸彌憑借這兩篇論文涉及的研究成果獲得諾貝爾生理學獎。該事例體現了CiteSpace在獲取知識信息方面的價值。截至2020年4月13日，中國知網上關于CiteSpace的文獻已達到3696篇之多。

本文首先以聲速的測量等實驗為例介紹科學知識圖譜的可視化技術，進行樣本庫的數據可視化分析，再結合目前物理實驗課程標準化的具體要求，探討知識圖譜技術對實驗課程標準化的輔助功能及在基礎物理實驗教學中的應用。

2 數據庫構建及研究方法

文中的數據構建均來自中國知網(CNKI)數據庫。在庫中分別以“聲速測量”“轉動慣量測量”“多普勒效應”為主題或關鍵詞進行檢索，并根據文獻的標題、關鍵詞、摘要等信息，篩選分別得到422篇、600篇和1984篇文獻作為聲速測量、轉動慣量測量以及多普勒效應實驗的樣本文獻。圖1給出了以“聲速測量”為關鍵詞構建的數據庫特征，圖中設置了每四年為一個時間切片查看該詞被引用的歷史頻次。從圖中曲線趨勢可知，關鍵詞“聲速測量”的被引頻次可以分為兩個階段：第一階段為2001年之前，此時間段內該領域的施引文獻發(fā)文量維持在低水平；第二階段為2001年之后，此時間段內該領域的施引文獻發(fā)文量開始明顯增多。

圖1 關鍵詞“聲速測量”被引頻次歷史

3 數據可視化分析

論文的關鍵詞反映了該項研究的主題概念。文中進行信息抽取時選取關鍵詞為聚點類型，再對時區(qū)選擇、聚點類型、閾值調節(jié)等功能參數進行調節(jié)形成知識圖譜數據庫，根據模塊值和平均輪廓值評估知識圖譜的清晰度與可信性。多次調節(jié)相關參數，得到理想的知識圖譜，進而對相關詞頻、突顯詞、相關詞和時區(qū)分布等信息進行分析。

以聲速的測量實驗為例，將各功能參數設置為：①時間切片：1990年至2020年，每年設置一個切片；②聚點類型：關鍵詞；③選擇標準：每個時間切片中選取其中被引頻次最高的50個詞；④剪枝與可視化：默認剪枝類型；靜態(tài)聚集視圖；顯示合并的網格。設置完成后運行，出圖后對節(jié)點、連線等進行美化，再顯示圖譜。

3.1 關鍵詞詞頻分析

表1展示了詞頻排名前18名的關鍵詞的名稱、引用頻次以及中心性。其中引用頻次最高的兩個關鍵詞為“聲速”和“聲速測量”，頻次分別為101次和97次，而且中心性分別為0.30、0.41，說明其與大多數其它關鍵詞有共被引關系，證明了數據的可信性。關鍵詞“駐波”“超聲波”“駐波法”的頻次分別為34、24、17，這與目前聲速測量實驗中常運用超聲波作為波源進行測量、使用駐波法為常用實驗方法的事實一致。

表1 “聲速測量”實驗關鍵詞詞頻排前18名

3.2 關鍵詞聚類分析

LLR算法(Log Likelihood Ratio)即對數似然比算法，具有簡單有效且易實現的特點，是計算相似度的一種常用算法[9]。形成聚類圖后，軟件自動生成19個聚類群，并按照LLR算法對每個聚類群提取標簽詞。為保證聚類的準確性，使用軟件的過濾器功能并選擇展示具有最大關聯程度的聚類群，如圖2所示。對“關鍵詞”為聚點的聚類進行處理后我們發(fā)現，樣本中“聲速測量”領域主要圍繞6個聚類群展開。表2展示了各聚類群中LLR對數似然值由大到小排列的前四位標簽詞。

圖2 “聲速測量”的聚類圖譜(如果需要清晰的圖片，請掃描二維碼 下載本篇全部的圖。)

表2 聚類標簽詞排列前四位

由自動生成的聚類群可知，目前“聲速測量”領域的文獻主要集中在聲速測量的原理研究、實驗方法以及實際應用三個方面。聚類群#2聚焦于聲速測量中相關原理的討論；聚類群#1、#6、#0則從軟件仿真、測量方法方面集中于實驗方法的研究；聚類群#3、#4從聲速測量的應用方面進行研究。

通過點擊聚類群中的任意一個節(jié)點，可以查看此聚類的信息總結，得到該聚類中各關鍵詞的使用情況以及該聚類的施引文獻，精讀這些文獻可做該聚類的內容分析。通過點擊節(jié)點也可以查看被引歷史，該關鍵詞被引的時間切片關系圖或該關鍵詞的施引文獻，進而得到對應文獻基本信息。

3.3 時間線視圖分析

在CiteSpace中，時間線視圖是聚類視圖的另一種表現形式。聚類視圖測重表示基于一定知識基礎的研究前沿，而時間線視圖側重于描述聚類之間的關系和某個聚類中施引文獻的時間跨度。如圖3所示，同一聚類的關鍵詞被串連在一條水平線上，這條水平時間線展示了該聚類群的歷史成果。在這條時間線上，可以獲知哪些年份在某個聚類中出現了具有影響力的文獻，并如何影響這個聚類的發(fā)展，或如何影響著其他聚類的出現或終結。通過對時間線視圖的分析，可以更直觀了解實驗的歷史發(fā)展脈絡。例如在2010年附近出現了聲速實驗相關的虛擬儀器。

圖3 “聲速測量”的時間線視圖

3.4 時區(qū)圖與突變詞圖譜分析

時區(qū)圖是另一種側重于從時間維度上表示知識演進的視圖，它可以清晰地展現文獻的更新和相互影響。圖4的時區(qū)視圖展示了節(jié)點之間的演化關系。

圖4 “聲速測量”的時區(qū)視圖

CiteSpace可以通過分析突變詞生成突變詞圖譜，計算出相關詞引用量在哪一年份激增，并且直觀呈現出該詞的流行時間。如圖5所示，圖中year，strength，begin和end分別表示為該詞首次出現時間、研究熱度、開始流行時間與趨冷時間。突變次圖譜適用于對知識點和測量方法等的分析。

圖5 “聲速測量”的突變詞圖譜

圖5中，突變詞“氣相聲速”和“圓柱定程干涉法”不僅在突顯時間上一致，還存在共被引的關系。這后面的物理知識背景包括，2009年國際溫度咨詢委員會推動通過重新測量玻爾茲曼常數來重新定義熱力學溫度，這引起了相關學者的廣泛關注[10]。氣相聲速是流體的基本熱力學參數之一，也是測量準確度最高的熱物性參數之一。在氣相聲速測量方法中，圓柱定程干涉法可以取得較高的精度。清華大學建立了測量高壓氣相聲速的實驗系統(tǒng)，為該領域研究奠定了研究基礎[11]。因此，在2013年與2014年間，清華大學熱科學與動力工程教育部重點實驗室在“氣相聲速”和“圓柱定程干涉法”及相關領域的發(fā)文量激增，在國內形成了該領域知識演化的一個突變點。在基礎物理實驗中，將這項內容結合2018年11月的第26屆國際計量大會中對于千克、安培、開爾文和摩爾4個基本單位改由普朗克常量、基本電荷常量、玻爾茲曼常數和阿伏伽德羅常數來定義的計量領域背景知識講述，可以豐富學生對國際單位制趨于穩(wěn)定性和通用性的發(fā)展過程的認識。

在標準化過程中，時區(qū)圖和突變詞圖譜可以幫助教師對該實驗課題的歷史發(fā)展格局有直觀的了解，了解知識的發(fā)展歷程。

4 科學知識圖譜對實驗標準化的輔助作用

下面將結合實驗標準化工作中的課程思政、分層次教學、能力培養(yǎng)、知識點、關聯學科與延伸實驗等模塊，分析知識圖譜技術的關鍵詞詞頻分析、關鍵詞聚類分析、時間線視圖分析、時區(qū)圖與突變詞圖譜分析等功能所提供的信息，探討其與實驗教師的專業(yè)背景結合輔助標準化設計可行性。

4.1 課程思政

實驗課程中的課程思政元素涵蓋了科學精神、實驗思想、物理規(guī)律的發(fā)現過程、科學辯證法等諸多因素。在用CiteSpace輔助課程思政設計時，我們應重點關注與關鍵詞有直接關聯的其他關鍵詞，因此作圖之前調整選擇標準為“g index”，并設置其參數k=25。圖6展示了“聲速測量”節(jié)點及其直接關聯的節(jié)點。在直接關聯的節(jié)點中選擇“實驗物理教學”關鍵詞，查看其引文歷史找到相關文獻。18世紀德國物理學家孔脫在前人工作的基礎上于1866年首創(chuàng)測量聲速的方法，他發(fā)明的孔脫管仍在基礎物理實驗中得到應用[12]。以同樣的方式對“換能器”節(jié)點進行分析，可以找到其它若干篇文章，白福義等介紹了一種采用脈沖回鳴原理的聲速測量裝置[13]，這種裝置與適當探頭配合使用，可以測量液體、固體、生物軟組織等多種媒質的的聲速。

圖6 “聲速測量”的節(jié)點及其相關節(jié)點

通過對聚類圖中的高頻引用節(jié)點以及主要聚類的分析，還可以得到國內外對于相關領域研究的深度、廣度以及方向上的不同信息。例如，在“多普勒效應驗證”實驗的可視化分析中，我們對國內外文獻樣本進行綜合分析。通過查看圖7中的節(jié)點“bench-scale experiment”“estimation theory”“interference suppression”的施引文獻，可見國外該領域在實驗方法及相關原理上的側重點。

圖7 “多普勒效應”的聚類分析圖

4.2 分層次教學

在進行分層次教學工作時可以通過分析實驗的聚類情況，找到聚類中關于實驗方法中的聚類群，重點分析此聚類群。通過表2中我們總結出聚類群#0是關于聲速測量實驗方法的聚類。查看聚類群#0的信息總結，在該聚類群中詞頻排在前幾位的關鍵詞有：聲速、不確定度分析、變頻測距法、聲速測量、數字示波器、時差法、相位法、超聲波、駐波法。該聚類的施引文獻對測量聲速經典方法，包括駐波法、相位法、時差法、變頻定距法、超聲光柵法的原理進行了簡單分析[14]。

此外，分析聚類圖時可以由大到小調節(jié)顯示節(jié)點標簽的門檻，先后顯示引用程度較高的關鍵詞。如圖8所示，“轉動慣量測量”實驗中引用程度較高的幾個關鍵詞中，與實驗方法有關的關鍵詞的引用程度較高，如關鍵詞“三線擺”“扭擺”“復擺”等，再通過分析單個關鍵詞節(jié)點的引用歷史可以進一步獲得有價值的信息。

圖8 “轉動慣量測量”的聚類圖譜

4.3 學科關聯

以聲速的測量為例，分析表2得到聚類群#3、#4是從聲速測量應用的角度進行聚類的。首先對聚類群#3進行聚類內容分析，施引文獻中，石明吉等設計了一種利用單片機及步進電機等搭建了全自動聲速測量系統(tǒng)，并利用駐波法和相位比較法進行聲速測量，在數據處理上應用了傅里葉變換方法去除次峰的影響，顯著減小了數據的相對誤差[15]。對聚類#4做同樣分析，陳軍等通過光纖探針探知沖擊波與三氯甲烷間作用的發(fā)光強度，測得炸藥超壓爆轟的拉格朗日聲速，并確定熱力學CJ態(tài)[16]。此外，樣本檢索條件放寬的知識圖譜分析中，會產生更多相關聚類，通過聚類分析，可以得到聲速測量與其它學科關聯情況。例如在“神經網絡”聚類中，鄭大騰等闡述了如何在神經網絡算法等手段下通過測量聲速得到壓力的大小[17]。說明了在復雜工程應用背景下，正是聲速具有與溫度、介質的成分等相關的物理本質，導致傳統(tǒng)測量方法不適用，進而產生了利用人工智能算法進行聲速測量的新方法。在時區(qū)視圖中，節(jié)點“聲學溫度計”中的文獻展示了通過聲速的測量獲得高精度的熱力學溫度的技術方法[18]。在節(jié)點“熱力學性質”中，張凱將液相以及超臨界區(qū)聲速作為流體的熱力學性質進行分析，并通過一定方法獲得了超低偏差的純水液態(tài)聲速[19]。此外，節(jié)點“測量”中的文獻，光學Mach-Zehnder干涉儀被用于海水的聲速測量，并取得了高精度的測量結果[20]，這個知識點也與聲吶技術在海洋學領域廣泛應用相關。課堂中，結合這些案例進行分析，一方面可以強化學生對聲波的物理本質的理解，例如聲音的波動特性，聲速與溫度、介質的成分等相關的性質；另一方面，可以增強學生對于工程應用、信息技術、人工智能等跨學科領域的理解。

轉動慣量測量實驗的各聚類如圖9所示。聚類“#14 matlab”提示了 matlab軟件在教學中的應用。聚類“#4 單片機”展示了單片機在改進實驗裝置方面的應用。對聚類#4、#14分析，可以得到轉動慣量的測量與信息技術、電子技術等學科關聯。

圖9 “轉動慣量測量”的聚類圖譜

上述例子顯示出在新工科背景下，利用知識圖譜技術在基礎物理實驗教學中融入學科關聯，培養(yǎng)復合型、應用型人才的優(yōu)勢。

4.4 延伸實驗

分析圖2中“聲速測量”的聚類圖譜中的“多普勒效應”節(jié)點，并對該節(jié)點對應的關鍵詞及其所在聚類分析，得到該節(jié)點屬于聚類#0。提取聚類信息總結中的文獻[21],任常愚等對傳統(tǒng)聲速測量實驗的實驗裝置改進，實現了利用超聲波的多普勒效應和拍來測量聲速。同樣可以對圖2中聚類#1中的節(jié)點“遠程實驗”做引用歷史分析，周旋等[22]提出的一種應用Labview軟件等實驗平臺進行聲速測量的遠程實驗辦法。通過對節(jié)點或者聚類的分析，可以實現不同實驗之間的關聯信息。

5 總結與展望

知識圖譜技術利用軟件進行知識可視化分析，能夠從海量、模糊的知識中合成清晰有效的信息，并對相關領域研究做出科學分析。本文以聲速的測量等經典實驗為例，以CNKI數據庫中的論文作為樣本，探討引文可視化軟件CiteSpace在實驗課程標準化中的應用。直觀的知識圖譜可以在課程思政、分層次教學、學科關聯與延伸實驗等各個環(huán)節(jié)提供信息，輔助實驗教師高效分析相關知識領域的知識演化進程，從而提高實驗教師工作效率。在物理實驗教學領域引入人工智能，從海量信息中提取相關領域的演進歷程與方向，以此獲得的知識點和知識體系演化等知識也可用于后續(xù)的實驗教學和研究，為今后的實驗教學發(fā)展提供了啟示。