張芬娜,趙海暉
(中國石油大學(華東) 機電工程學院,山東 青島 266580)
當前我國實驗室發展迅速,已逐漸形成較為完善的國家高校教學重點實驗室體系,該體系共包括260個依托國家科研院所和高校成立的重點實驗室,國家高校重點實驗室綜合體系改革對于提升我國科研水平有著關鍵的作用,其中起決定性作用的為實驗室的基礎研究能力。由于我國高校教學實驗室的整體科研實力仍與一些發達國家的水平相差甚遠,因此高校教學實驗室需要進行綜合改革提升,本文將對高校教學實驗室綜合改革模型進行分析。
文獻[1]中采用BP神經網絡構建依據云平臺的可信性分析模型,用于分析高校教學實驗室的綜合改革效果,該方法采用BP神經網絡構建評價模型,該模型將實驗室綜合改革模型的各項評價指標作為模型的輸入,將評價結果作為結果輸出,但是該方法仿真得到分析結果與實際結果偏差較大,實用性較差。文獻[2]中采用隨機—認知不確定性的相關性分析模型,采用樣本相關系數描述實驗室改革模型內不同變量和證據變量間的關聯性,依據這些關聯性有效分析高校教學實驗室改革模型的有效性,但是該種方法具有偶發性的缺陷。因此,本文提出基于知識圖譜的高校教學實驗室綜合改革模型分析方法,實現對實驗室改革的全面有效分析。
本文采用知識圖譜和Citespace軟件對高校教學實驗室綜合改革模型實施定量的可視化分析,Citespace軟件能描繪某學科或知識領域在特定時間段的研究前沿、研究領域、研究熱點以及代表性。本文文獻資源來源自CSSCI數據庫,采用該數據庫有2點原因:①我國高校實驗室的一些研究熱點、研究領域以及代表性的研究成果均以文獻的形式予以體現[3],且這些期刊均發表在國家重點學術期刊上;②該數據庫對于分析高校教學實驗室綜合改革模型具有重要作用。
雖然由CSSCI數據庫提供的典型文獻資源能從整體上分析高校教學實驗室綜合改革的成果,卻無法實現改革效果的深層次分析。因此,本文采取以下兩種方法進行彌補[4]:①考慮到高校實驗室綜合改革模型數據庫與所研究領域間的相關性、權威性以及可實現性,本文將CNKI作為備用數據庫;②加強對高校教學實驗室研究領域中相關的重點學術雜志的關注度。
20世紀80年代,我國已經逐步建設高校教學實驗室,因此本文設置文獻檢索時間的跨度由1980-06-30~2017-06-30。將高校教學實驗室作為主題詞在CSSCI數據庫中檢索,獲取116篇的文獻資料[5];又在CNKI數據庫中的博碩士學位論文和CSSCI部分檢索得到266篇文獻。一一比對2次檢索結果,得到CSSCI數據庫136篇文獻和CNKI-CSSCI數據庫284篇文獻[6]。將檢索范圍放寬,并補入前兩個數據庫文獻檢索獲取的資料,共計460篇文獻資料。本文以CSSCI一級數據庫、CNKI-CSSCI二級數據庫以及CNKI三級數據庫為依據,得到獲取高校教學實驗室綜合改革模型數據,為后續高校教學實驗室綜合改革模型分析提供可靠數據分析依據。
Citespace軟件在數據處理過程中因閾值設置或數據庫的選擇等原因會造成分析結果誤差偏大,因此本文通過篩選數據庫的形式降低數據庫對分析結果的影響[7],同時結合數據預處理方法,挖掘出高校教學實驗室綜合改革模型中的有價值數據。
1.2.1 基于信息歸納的概率粗糙集挖掘算法SRII
基于信息歸納的概率粗糙集挖掘算法SRII實現過程如下:
(1) 映射原始數據集到一個便于粗糙集處理的數據空間。將原始數據映射到便于粗糙集處理的數據空間,該映射能根據不同屬性的概念分類層次樹對不同屬性泛化到固定好的概念層次中[8],獲取變換后的數據表,使數據表中各個元組的表達形式為:(p,caculate(p),att1,…,attn)元組標識用p表示,att1,…,attn用于表示數據表的不同屬性,原始數據表(att1,…,attn)映射到當前表中的元組數p用計數屬性caculate(p)表示。根據計數caculate定義結果數據表中的各個元組的權值[9];將評判元組泛化的程度用tuple-weight表示,元組p1覆蓋元組數與整個表{p1,…,pn}覆蓋元組數比為:
(1)
高的或小的tuple_weight值分別代表該元組分別由大量的數據整理分析得到或從一些罕見的意外數據中分析得到[10]。通過設置tuple_weight的方法能降低偶然性規則的發生。
(2) 基于原始數據集的信息歸納并計算各個屬性集合的近似統計值。令原始數據表(U,N,F)的結果數據表為(U,caculate,N,F),原始數據表中的U、N和F代表論域、條件屬性和決定屬性的集合[11],同上文一致caculate為計數屬性,在松弛因子β規定的數值內,基于原始數據集的信息歸納變換,計算變換后數據表的條件屬性集合N的近似統計約簡過程采用如下的啟發式算法:
算法sReduct://計算近似統計約簡
輸入:變換后數據表(U,caculate,N,F),某個固定的微小正數β//β
輸出:近似統計約簡sReduct開始:
當N1=N
對任意一個N屬于N1
如果If‖H(F*|(N1-{c})*-H(F*|N1*‖<βThen
開始N1=N1-{n}
Loop While
End
End If
EndFor
Exit While
End While
sReduct=C1
END
算法說明:
(1) 計算近似統計約簡是一個啟發式過程,該過程要求從條件屬性集合中刪除屬性[12],刪除一個屬性后若繼續存在β范圍內的相對統計依賴,將繼續刪除屬性直至相對統計依賴超出β范圍。
(2) 熵H(D*|A*)表示D對A的信息度依賴度量,熵值的運算步驟為:
若F*={Y1,Y2,…,Ym},A*={X1,X2,…,Xm},且u∈U代表元組,存在:

(2)
式(2)中存在:
(3)
故
(4)
上述過程完成對高校教學實驗室綜合改革模型數據的有效數據挖掘,加強知識圖譜的分析效果。
1.2.2 閾值測試
閾值的設置決定著高校教學實驗室綜合改革模型分析最終的可視化圖片效果,也對網絡圖中節點、聚類以及網絡的整體控制有一定程度的影響[13],因此閾值設置的好壞是影響數據預處理過程的關鍵,而閾值的確定是一個不斷調整的動態變化過程,因此閾值測試是Citespace軟件正確分析高校教學實驗室綜合改革模型的基礎。采用極大值和極小值界定法對上述3個數據庫實施測試,測試結果如表1所示。
1.2.3 數據庫和閾值的選擇
先比較各個數據庫中的4次閾值測試結果,因為可視化后得到的節點和連線等結果能清楚地表達在圖像上,所以只需要通過觀察可視化圖像[14],從每個數據庫中各篩選出最佳閾值,并將3個閾值比對,從中選出最佳閾值,將該閾值對應的數據庫作為本文分析的基礎數據庫和閾值。因為頻率出現高的關鍵詞通常為知識圖譜的節點[15],所以本文將比較3個數據庫最佳閾值運行結果中出現頻率在前12%關鍵詞。且經測試得出二級數據庫及其閾值的代表性強,因此選取二級數據庫及其閾值作為研究高校教學實驗室綜合改革模型的數據庫和閾值。

表1 3個數據庫閾值測試結果
注:*表示的默認的閾值
實驗為驗證本文方法的有效性,采用本文方法實證分析某高校的圖學教學實驗室綜合改革模型,對高校教學實驗室的研究熱點進行分析。
因為高校教學實驗室綜合改革模型的數據包括大量的相似、包含或者相同的關鍵詞,因此需先歸納整理關鍵詞,降低干擾數據的影響,增強知識圖譜對高校教學實驗室改革模型的分析效果。
高校教學實驗綜合改革模型中的關鍵詞為改革模型的核心,其在模型中出現的頻率為該改革模型的研究重點,可以通過關鍵詞詞頻來分析高校教學實驗室改革模型的研究重點,實驗將部分意義相近或相同的關鍵詞有效合并,得出高校教學實驗室綜合改革模型的高頻關鍵詞,采用Citespace軟件對關鍵詞進一步解析,分析1988~2018年國內高校體育實驗室教學改革模型中關鍵詞的變化趨勢,用中心介性進行表示,如表2所示。
表2 高校教學實驗室綜合改革模型的高頻關鍵詞及變化趨勢

序號關鍵詞頻次/次中心介性1教學方法5860.362圖學教學4730.433高校2480.164改革2290.285教師1930.166終身教育1510.157模式990.118高職院校790.149快樂體育720.1210微格教學710.1311圖學教育640.0812識圖鍛煉590.1013大學生540.0714教學活動500.0815教學內容490.0416創新480.06
分析表2數據可見,高校教學實驗室綜合改革模型中“教學方法”“圖學教學”的出現頻率最高,其中高校出現的頻率高達248次,說明高校教學實驗室綜合改革的關鍵場所在高校。因為高校中具有高素質高水平的研究人員數量較多,匯聚了大量的來自不同學科的頂尖人才;此外高校中的環境設備條件較高,相較于中等專科院校來講,高校實驗室的儀器設備以及教師的水平均較高,對高校教學實驗室的工作展開創造有利的環境條件;高校對實驗室科研的重視度較高,在高校中實驗室教學與課堂教學同等重要,而中等技術學校等,教學的比重要高于實驗室教學,因此本文方法分析得出高校教學實驗室綜合改革模型以高校為研究場所,是因為高校擁有科研的大環境。
表2中的“改革”關鍵詞出現229次,說明改革在高校教學實驗室的綜合改革占據關鍵地位,科學技術的發展、教學內容的不斷擴充、學生的發展以及新課標的實施,使得高校實驗室教育不斷發生變革。根據分析可知,許多教學方法都是在不斷的實踐中總結和歸納得出的,雖然高校實驗室教學在不斷的進步和完善,但實驗室教學的根本目標、功能和價值是不變的,因此在追求高校教學實驗室綜合改革的同時,還要認真學習和發揚以往的豐富教育經驗。
本文方法分析得到高校教學實驗室綜合改革模型中關鍵詞“模式”出現99次,說明對模式的研究一直是高校教學綜合改革模型的主要方向,或者可以說高校教學實驗室的改革是隨著模式的變革而變革的,上世紀80年代,我國高校教學實驗室改革全面開始,該改革以教學思想為先導,結合先進的教學手段,依照該方法改革一段時間后,學者發現該改革手段容易出現理論教育與實踐教育的脫節。在20世紀80年代后期,產生與教學方法和教學思想有關的教學過程結構的研究,其主要為教授課和教學板塊的實際應用。許多專家學者此后提出多種高校教學實驗室綜合改革模型,為教育事業的發展提供良好基礎。如:整開式模式;復合式教學模式以及探索式教育模式逐漸興起,對改革高校的教育有顯著影響。
本文方法分析得出“微格教學”的出現頻率為71次,在對高校教學實驗室綜合改革模型分析中微格教育是明確提出的教學方法,微格教育教學過程是將繁瑣的教學分解為具體的學習技能。采用微格教學及時反饋教學技能,微格教學在高校教學實驗室綜合改革模型中具有方法合理、目標明確、操作性便捷以及反饋及時的特點。同時微格教學具有增強教育技術的理解和掌握能力。
表2中的中心介性代表本文方法分析的高校教學實驗室綜合模型的核心關鍵詞匯,“圖學教學”、“教學方法”的中心介詞性分別為0.43和0.36,說明二者在高校教學實驗室綜合改革模型中具有較強地位,中心介詞性排在第三的是“改革”為0.28,說明綜合改革模型中改革與其他關鍵詞的關系緊密度高,是本文方法分析的重點。從整體分析上述關鍵詞均表現為增強長的趨勢,在1988~2006年這些關鍵詞均表現為上升趨勢,在2006年達到研究的高峰,在2006~2018年內,前幾位的詞匯表現出頻率降低的趨勢,排在后面的高頻詞匯,如“終身教育”在2018年出現高達50次,“高職院校”出現頻率為29次,呈現出從極低值開始增長的趨勢,這種詞匯在前面的詞匯出現頻率變低,排名在后詞匯出現頻率提高,說明本文方法在分析高校教學實驗室綜合改革模型上有顯著的成效。
將高校教學實驗室綜合改革模型的相關文獻導入Cite Space可視化軟件,設置節點類型為關鍵詞,設置單個時間分區長度為1年,本文方法分析得出的高校教學實驗室綜合改革模型熱點情況如圖1所示,圓圈中文字代表關鍵詞,關鍵詞出現頻率高低用圓圈的大小描述。

圖1 高校教學實驗室綜合改革模型關鍵詞
從圖1可以看出,采用本文方法呈現出了高校教學實驗室綜合改革模型的未來改革熱點的直觀分析結果,主要在圖學教學和教學方法的改革上,此外對終身教育的關注也較高,說明采用本文方法能對高校教學實驗室綜合改革熱點有效分析。
(1) 增強實驗設備管理與維護。實驗設備完整、性能良好,才能很好地保證實驗室教學數據的準確性。在以往教學中,因為存在對實驗室建設重視程度不足,實驗室內設備常常短缺,造成高校實驗教學活動無法有效開展。但隨著國家教育部以及各級部門對高校實驗室教學的逐漸重視,有關教學實驗室的改革也逐漸進入人們的事業,一些高校在原本實驗室設備結構單一、實驗室設備老舊的基礎上重新作出修正,進一步提高實驗設備數據測量的精度,提高實驗教學質量。
(2) 增強實驗室教學隊伍建設。高校實驗室教學不僅是課堂理論內容與實踐能力的連接,也是培養人才的有效方法,需要增強對實驗室教學隊伍的建設,充分發揮教師的主導作用,提高實驗室教學質量。合理配備實驗室隊伍,挑選同時具備知識水平和實踐能力的人員,有計劃地組織培養青年教師,營造良好的學術環境,打造一支高效、結構合理的實驗教學隊伍。此外,還需要充分調動實驗室教學隊伍的積極性,合理制定薪酬獎勵制度。
(3) 開設實驗室獨立課程。實驗教學不同于普通教學,具有其自身的發展規律,開設實驗室獨立課程勢在必行。凸出該校的專業性,提升實驗室的綜合效益。通過實驗室校系兩級管理以及實驗獨立設課同時進行的教學組織形式,提高實驗考核的可操作性等綜合改革的措施。
目前,實驗室教學體系雖取得了一定的規模,但仍舊存在許多不足,需要對教學實驗室綜合改革方法進行研究。本文提出的基于知識圖譜的高校教學實驗室綜合改革模型分析方法,運用知識圖譜方法和Citespace可視化軟件,總結全國已有文獻中關于高校教學實驗室綜合改革的內容,獲取改革模型數據,通過基于信息歸納的概率粗糙集挖掘算法SRII,實現對實驗室綜合改革模型數據的有效挖掘和分析。實驗結果說明,所提方法能有效分析高校教學實驗室綜合改革模型的研究熱點,深入加強高校教學實驗室的綜合改革效果,為推動實驗教學體系的發展提供了參考作用。然而,實驗室教學改革是一項艱巨的系統工程,應與時俱進,積極探索更加符合社會發展的實驗室教學方式,及時轉變觀念,深化改革,為高校實驗室教學質量的提高不斷努力,促進學生的全面發展。