孫思莉
(薛城區(qū)龍?zhí)秾?shí)驗(yàn)學(xué)校, 山東 棗莊 277000)
智能教育,主要利用AI技術(shù)分析用戶(hù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)[1],建立個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式,實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)立體型的綜合教學(xué),逐步覆蓋多層次教育體系。當(dāng)前,智能教育研究多側(cè)重于主觀(guān)定性評(píng)價(jià)。為全面認(rèn)識(shí)與把握智能教育相關(guān)研究的前沿動(dòng)態(tài),運(yùn)用CiteSpace5.8.R3(可視化文獻(xiàn)分析軟件)梳理國(guó)內(nèi)智能教育研究知識(shí)體系,描繪我國(guó)智能教育相關(guān)研究總體發(fā)展脈絡(luò),為本領(lǐng)域相關(guān)研究提供參考與借鑒。
以Chinese Social Sciences Citation Index(CSSCI)數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)索引來(lái)源,以“篇名(詞)或關(guān)鍵詞=智能”,“文獻(xiàn)類(lèi)型=期刊論文”,文獻(xiàn)時(shí)間設(shè)定為“1998—2021年”,于2022年1月10日檢索,數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)檢索到相關(guān)文獻(xiàn)5175篇,剔除重復(fù)或不相關(guān)文獻(xiàn),通過(guò)人工篩選得到本主題相關(guān)文獻(xiàn)5167篇。
CiteSpace5.8.R3不僅可以定量測(cè)量知識(shí)熱點(diǎn)的輪廓分布及相互之間的關(guān)系,還可以描述和預(yù)測(cè)某一特定研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)[2]。筆者借助CiteSpace5.8.R3分析工具,實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)智能教育主題的前沿信息可視化呈現(xiàn)。
文獻(xiàn)計(jì)量已成為人文社科領(lǐng)域內(nèi)諸多學(xué)者開(kāi)展學(xué)術(shù)研究的重要分析方法,它可較好的描繪某一研究主題熱點(diǎn)的分布情況及變化趨勢(shì)。從表1和圖1可以看出,我國(guó)智能教育主題相關(guān)研究于2017年處于小高峰,1998-2000年的發(fā)文數(shù)量相對(duì)較少, 2016至今處于快速發(fā)展期,2020年發(fā)文數(shù)量達(dá)到了1039篇,為歷史最高。
表1 近20年國(guó)內(nèi)智能教育研究領(lǐng)域論文統(tǒng)計(jì)
圖1 國(guó)內(nèi)智能教育研究領(lǐng)域論文數(shù)(1998-2021)
對(duì)20多年來(lái)以智能教育為主題的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)主題詞或關(guān)鍵詞梳理歸納,以便開(kāi)展熱點(diǎn)追蹤。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是分析工作的前提。時(shí)間間隔設(shè)置為1年。其中,聚類(lèi)詞包括標(biāo)題、關(guān)鍵詞及摘要;以關(guān)鍵詞為節(jié)點(diǎn)類(lèi)型[3]。按照被引頻次篩選關(guān)鍵詞50個(gè)/時(shí)區(qū),網(wǎng)絡(luò)分析圖擁有2246個(gè)節(jié)點(diǎn)和4440條線(xiàn),見(jiàn)圖2。智能教育研究涉及關(guān)鍵詞的被引頻次與其中心性無(wú)明顯的相關(guān)性(見(jiàn)表2)。被引頻次、中心性等指標(biāo)值較大的關(guān)鍵詞基本代表了本領(lǐng)域研究涉及的主題、路徑及方法。
表2 智能教育領(lǐng)域研究前40個(gè)高頻關(guān)鍵詞(1998-2021)
如圖2所示,人工智能、大數(shù)據(jù)、智能化、智能教育、智能制造等詞的節(jié)點(diǎn)比較顯著,位居前五位;智能時(shí)代、算法、智能技術(shù)、多元智能,以及深度學(xué)習(xí)等詞的頻次大于60。圖2最大的節(jié)點(diǎn)——“人工智能”,代表智能教育研究領(lǐng)域的聚焦點(diǎn)?!按髷?shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“遠(yuǎn)程教育”“數(shù)據(jù)挖掘”等詞與最大節(jié)點(diǎn)相連,代表了近年來(lái)國(guó)內(nèi)智能教育相關(guān)研究的關(guān)注點(diǎn)?!爸悄軝z索”“智能教室”“多元智能”等節(jié)點(diǎn)雖小,但應(yīng)引起重視,可能會(huì)成為將來(lái)的研究熱點(diǎn)。
圖2 國(guó)內(nèi)智能教育研究領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)共現(xiàn)圖譜(1998-2021)
節(jié)點(diǎn)中介中心性代表其在網(wǎng)絡(luò)中的重要性[4],其值大小表示其控制的信息流多少。“人工智能”中介中心度值為0.50,位居首位,“多元智能”“智能化”緊隨其后。
在我國(guó)智能教育研究領(lǐng)域,發(fā)文2篇的作者為838人,占不少于2篇作者人數(shù)(1398人)的59.94%,其值接近洛特卡定律常數(shù)(60.79%)[5]。發(fā)文6篇及以上的作者人數(shù)為87人,占不少于2篇作者人數(shù)的6.22%。這表明其研究不夠深入系統(tǒng)。發(fā)文10篇及以上的作者人數(shù)共28人。發(fā)文數(shù)量最大的作者是來(lái)自華東政法大學(xué)的高奇琦,發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)26篇;發(fā)文超過(guò)20篇的還有武漢大學(xué)的張玉峰、華東政法大學(xué)的劉憲權(quán)。
高產(chǎn)作者不一定是核心作者,作者共被引分析有利于捕捉某研究領(lǐng)域的核心作者[6]。智能教育相關(guān)研究領(lǐng)域作者共被引圖譜見(jiàn)圖3,包括7046個(gè)節(jié)點(diǎn)和2495個(gè)連接,網(wǎng)絡(luò)密度值為0.001。節(jié)點(diǎn)大小表示該作者出現(xiàn)頻次的高低。文獻(xiàn)共被引前10位的作者可看作我國(guó)智能教育領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物,吳漢東、祝智庭、余勝泉、劉憲權(quán)、黃榮懷等人相關(guān)研究最具影響力。
圖3 國(guó)內(nèi)智能教育發(fā)文作者共被引圖譜(1998-2021)
通過(guò)對(duì)我國(guó)智能教育相關(guān)研究的發(fā)文機(jī)構(gòu)進(jìn)行梳理,高校占主體,主要集中于高校內(nèi)教育類(lèi)院系和新聞信息類(lèi)院系,這可能與智能教育這一主題相關(guān),見(jiàn)表3。發(fā)文頻次前20的機(jī)構(gòu)中,教育類(lèi)、新聞信息類(lèi)院系占比70%。法學(xué)與哲學(xué)類(lèi)院系緊隨其后,發(fā)文相對(duì)較多。其學(xué)科特點(diǎn)也影響了智能教育相關(guān)研究的走勢(shì),比如人工智能帶來(lái)的制度及倫理問(wèn)題等。
表3 國(guó)內(nèi)智能教育研究領(lǐng)域發(fā)文頻次前20的機(jī)構(gòu)(1998-2021)
從發(fā)文頻次視角來(lái)看,不少于10次的發(fā)文機(jī)構(gòu)共52家,僅1家非高校科研機(jī)構(gòu)——訊飛教育技術(shù)研究院。武漢大學(xué)信息管理學(xué)院、天津大學(xué)教育學(xué)院、華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系位居前三,其發(fā)文數(shù)量占TOP20的26.70%。
一般來(lái)講,針對(duì)某一主題某期刊的載文數(shù)量越多,代表該期刊對(duì)這一主題的研究越重視。我國(guó)智能教育相關(guān)研究文獻(xiàn)分布于338個(gè)期刊,涉及科技、經(jīng)濟(jì)、法學(xué)、情報(bào)學(xué)等學(xué)科。筆者提取載文數(shù)量前20位的期刊進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)共發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)1630篇,占相關(guān)文獻(xiàn)總量31.55%。前20位期刊發(fā)文占比見(jiàn)圖4?!吨袊?guó)電化教育》《電化教育研究》本主題的發(fā)文數(shù)量,均占文獻(xiàn)總量的3.42%,位居第一。前20位期刊中,復(fù)合影響因子1.50以上的期刊有13個(gè)。
期刊被引率是期刊影響力的重要指標(biāo),一般期刊影響力與被引率呈正相關(guān)。期刊共被引圖譜見(jiàn)圖5,《中國(guó)電化教育》《電化教育研究》《遠(yuǎn)程教育雜志》《開(kāi)放教育研究》《現(xiàn)代教育技術(shù)》是共被引TOP5的期刊。
對(duì)近20余年智能教育研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析,通過(guò)計(jì)量工具挖掘分析智能教育研究的研究熱點(diǎn)、經(jīng)典文獻(xiàn)、文獻(xiàn)作者、發(fā)文機(jī)構(gòu)、發(fā)文期刊等系列指標(biāo),對(duì)智能教育研究綜述作一個(gè)較為全面的梳理分析。研究得出以下結(jié)論:
一是國(guó)內(nèi)智能教育研究2016年之前發(fā)展緩慢,2017年之后呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。與“人工智能”直接相連的“大數(shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“遠(yuǎn)程教育”“數(shù)據(jù)挖掘”等關(guān)鍵詞,很大程度上反映了近年來(lái)國(guó)內(nèi)智能教育領(lǐng)域發(fā)展與改革的現(xiàn)狀與風(fēng)向。
二是從文獻(xiàn)作者角度看,發(fā)文2篇作者人數(shù)占不少于2篇作者人數(shù)的59.94%,接近洛特卡定律常數(shù)(60.79%)。吳漢東、祝智庭、余勝泉、劉憲權(quán)、黃榮懷等人相關(guān)研究最具影響。
三是從發(fā)文機(jī)構(gòu)看,武漢大學(xué)信息管理學(xué)院、天津大學(xué)教育學(xué)院、華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系位居前三,發(fā)文數(shù)量占TOP20發(fā)文數(shù)量的26.70%。
四是從發(fā)文期刊看,《中國(guó)電化教育》和《電化教育研究》針對(duì)智能教育研究主題的文獻(xiàn)最多,《中國(guó)電化教育》影響最大。
蘭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)2022年3期