基于文本大數據的學科知識可視化教學探索與實踐

摘 要：[目的/意義]適應數據智能時代的教育教學改革需求，發揮大數據等新興信息技術融入知識可視化的優勢，基于文本大數據進行學科知識可視化教學探索與實踐。[方法/過程]以知識可視化理論為基礎，構建是什么（know-what）、為什么（know-why）、怎么樣（know-how）、會怎樣（know-will-be）的學科知識可視化教學模式，選擇科學知識圖譜作為可視化教學路徑。以情報學為例，運用Citespace針對情報概念、情報流程、情報系統/體系、突發事件情報等教學內容，開展學科知識可視化教學實踐。[結果/結論]實踐結果表明，基于文本大數據的知識可視化能夠促進學生對于知識的了解、識記、思考和創新，有效提升學科教學中知識傳播的表達力和知識創新的穿透力。

關鍵詞：文本大數據;知識圖譜;知識可視化;教學模式;情報學

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.02.010

〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2022）02-0104-13

Exploration and Practice of Visual Teaching of

Subject Knowledge Based on Text Big Data

——Take Informatics as an Example

Xia Yixue

（China People's Police University，Langfang 065000，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Meet the needs of education and teaching reform in the era of data intelligence，give full play to the advantages of integrating emerging information technologies such as big data into knowledge visualization，explore and practice visual teaching of subject knowledge based on text big data.[Method/Process]Based on the knowledge visualization theory，subject knowledge visual teaching model of what，why，how and know will be was built，and the Mapping Knowledge Domain was selected as the visual teaching path.Taking informatics as an example，CiteSpace was used to carry out visual teaching practice of subject knowledge for teaching contents such as information concept，information process，information system and emergency information.[Results/Conclusion]The practice results show that knowledge visualization based on text big data can promote students' understanding，memorization，thinking and innovation of knowledge，and effectively improve the expression of knowledge dissemination and the depth of knowledge innovation in subject teaching.

Key words：text big data;mapping knowledge domain;knowledge visualization;teaching model

大數據時代的發展，為知識可視化提供了可供聚合關聯和深度挖掘的海量資源，也極大豐富了知識可視化的技術和方法，讓人們得以從廣闊的全局視角來俯瞰知識發展歷程，從多維度切入來探索知識的結構和關系、涌現和創新。大數據的核心是預測，在全面推進知識傳播的同時，大數據對于知識可視化的價值更體現在預測趨勢、發現未來，并成為知識創新的重要途徑。

我國知識可視化相關研究起始于2005年，其研究主題包括：①知識可視化的基本手段，如視覺表征;②知識可視化的基礎，如信息可視化等;③知識可視化的方法，如知識地圖、知識圖譜、思維導圖、概念圖等;④特定知識類型的可視化，如學科知識、隱性知識等;⑤知識可視化在教學中的應用等（我國知識可視化研究關鍵詞聚類圖譜如圖1所示）。通過梳理發現，現有研究在知識可視化的理論、方法、應用等方面進行了重點研究，但是隨著網絡、信息、媒體等新興技術的快速更迭，知識可視化領域亟需深化理論研究、融入新興技術，才能滿足與時俱進的教育教學改革需求，并引領數據智能時代的教育教學改革潮流。

知識可視化自21世紀初提出以來，伴隨教育信息技術的發展，有力推動了教學模式轉變和教學質量提升。但是，知識可視化在教育領域的應用，仍然存在理念滯后、方法局限等問題。重塑數據智能時代的知識可視化理念，探索更具表達力和創新性的知識可視化路徑，是當前教育教學改革中極具理論價值和實踐意義的研究課題。本文以“預測知識發現、探索知識創新”為理念，運用大數據與人工智能領域的重要方法——知識圖譜，以情報學為例，基于科學文獻所形成的文本大數據，對學科知識的主題分布、范式更迭、演進過程和前沿趨勢進行可視化呈現，進行“是什么—為什么—怎么樣—會怎樣”的全周期學科知識可視化教學實踐，探索學科知識可視化教學的新模式。

1 基于大數據的知識可視化及其教學應用

1.1 知識可視化理論

知識可視化（Knowledge Visualization）是在科學計算可視化、數據可視化、信息可視化基礎上發展起來的新興研究領域，應用視覺表征手段，促進群體知識的傳播和創新[1]。其理論基礎是雙重編碼理論，即將知識以圖解的方式表示出來，同時以視覺形式和語言形式進行知識傳播，能夠增強記憶和理解。

知識可視化的重要價值在于改變看世界的方式，根據科學哲學家卡爾·波普爾關于3個世界的宏觀哲學理論[2]，一般科學研究看世界的方式是世界2通過人的視覺等體視化方式直觀認識世界1，而知識可視化是世界2通過“視覺頓悟”“視覺思維”等方式，通過分析世界3的抽象知識，繪制知識圖譜來認識世界1，從而“改變看世界的方式”[3]，如圖2所示。這種融合抽象化知識和形象化圖像的知識可視化方式，有助于從更多維、更全局的視角對世界1進行更深入、更具預見性的認識和研究。

1.2 知識可視化的教學應用

伴隨信息技術、網絡技術等發展，知識可視化的技術和方法日益豐富，如概念圖、思維導圖、認知地圖、語義網絡、知識圖譜等二維知識可視化，以及利用虛擬現實、增強現實、全息投影等技術進行的三維、沉浸、全景的知識可視化。在大數據時代，知識資源的海量擴充與技術方法的快速更新，為知識可視化提供了新的發展契機，其教學應用也愈加豐富、深刻。

1）知識可視化豐富學科知識教學方法。在傳統的教材講授、文獻研讀基礎上，提出一種通過學科知識圖譜進行知識傳授的教學方法。從學科歷史、學科概念、學科方法到學科趨勢，在以學科知識傳授為主的課程中，可以大量使用知識可視化的教學方法。一是在時間維度上，知識可視化能夠刻畫知識產生、演進、更迭的歷時性過程，從而呈現知識發展模式等科學規律。科學哲學家托馬斯·塞繆爾·庫恩提出科學發展模式理論，指出科學發展經歷的歷史過程：前科學→常規科學→反常/危機→科學革命→新的常規科學……[4]，在科學知識圖譜中由一個知識領域引文聚類的形成、積累、擴散、轉換來揭示知識領域研究主題的突現與演變進程，是對這一理論的形象闡釋。二是在空間維度上，知識可視化能夠多維刻畫學科知識全貌，基于大數據的多模態知識可視化建構了立體圖景，目前知識圖譜鏈接的實體形態日益多樣化，包括文本語料、圖形圖像、聲音語音、視頻動畫等，知識可視化由平面可視化向立體可視化發展。

2）知識可視化深化學科教學中知識創新的教學目標。在傳播知識的基礎上，學科教學應當更加注重知識創新，知識可視化為實現這一教學目標提供了模型和方法。預測是大數據的核心價值，基于大數據的知識可視化技術，以生成新知識、預測知識發展趨勢為顯著特征。例如知識圖譜中運用OWL本體語言、Datalog語言等，基于Tableaux、Hypertableau、RETE、Path Ranking等算法進行本體推理、邏輯推理等知識推理，能夠根據已有的知識推理出新的知識[5]。又如科學知識圖譜中基于知識單元的特定知識領域所構成的復雜自組織知識系統，能夠展示知識的基礎、中介和前沿，知識的結構、演化和重組，知識的涌現、斷層和變革[3]，并且對知識網絡中關鍵節點及關鍵位置的發現技術，如高被引、高突現性論文的發現，能夠預測知識轉折點。

2 基于文本大數據的學科知識可視化教學探索

基于大數據的知識可視化能夠有效探索知識發展規律并預測未來發展趨勢，為教學方法改革提供了新思路。特別是針對某一學科，其知識領域由若干科學文獻構建而成，伴隨近年來科學文獻的海量增長和數字化，已經形成了文本大數據資源，基于科學文獻的文本大數據，進行學科知識可視化的教學探索，推進學科知識的創新性講授，將有助于增強知識理解的程度，提升知識傳播的效果。

2.1 學科知識可視化教學模式

知識可視化研究的重要開拓者馬丁·愛普提出，設計可視化教學方法時應該關注的問題，例如怎樣傳播是什么（know-what）的知識，講述為什么（know-why）的知識，呈現怎么樣（know-how）的知識等[6]。基于大數據的知識可視化教學探索，其核心是預測，由此，本文融入預測會怎樣（know-will-be）的知識，建構全周期的學科知識可視化教學模式，如圖3所示。

其中，是什么的知識，側重于知識的基本單位——概念，包括概念的內涵（屬性）和外延（范圍），以及某一概念在知識體系中的位置。為什么的知識，包括知識生產、傳播和應用的內在規律、知識發展的演進模式，以及影響這一過程的外在環境。怎么樣的知識，包括知識的具體內容，以及內容生成、組合、創新的方法。會怎樣的知識，包括知識的熱點和前沿，可能產生新知識的知識點或領域，以及知識發展的未來趨勢。

依照這一模式所建構的學科知識體系，首先能夠有效傳播知識，讓學生對知識體系有全景式認識，并了解其生成機理和演進模式，從而促進知識的理解和內化;其次，能夠有效推進知識創新，這一模式為知識創新提供了全面支持，包括創新的基礎（是什么）、創新的內在規律和外在影響（為什么）、創新的方法（怎么樣）、創新的方向（會怎樣）等，從而激發知識創新過程、提高知識創新效率。

2.2 基于科學知識圖譜的可視化教學路徑

海量科學文獻形成的文本大數據為知識可視化教學提供了基礎資源，目前針對知識領域文本大數據的可視化方法主要是知識圖譜，因此選取科學知識圖譜的可視化方法，在展示知識全貌和歷史進程的同時，標識當前熱點，以實現學科前沿探測和趨勢預測的目的。科學知識圖譜是以知識域為對象，顯示科學知識的發展進程與結構關系的一種圖像。具有“圖”和“譜”的雙重性質與特征：既是可視化的知識圖形，又是序列化的知識譜系[3]。

1）科學知識圖譜是一個復雜關聯的知識體系，通過對知識單元或知識群之間網絡結構及相互關系的可視化呈現，能夠精準定位知識點，包括某一知識點在知識體系中所處的位置，并且通過度中心性、中介中心性、接近中心性、特征向量中心性、PageRank、突發性等指標的計算，呈現知識網絡中哪些是中心點、轉折點、前沿點等。

2）科學知識圖譜通過關鍵路徑、分時連線等可視化方法呈現知識發展中新主題的生成路徑、研究主題的遷移路徑、知識網絡隨時間的歷時演進過程等，從而揭示知識領域的生成機理和演進模式。

3）科學知識圖譜通過學科領域共現、期刊疊加分析、地理可視化等方法呈現知識領域的學科分布和重心漂移、跨學科融合和地理分布等宏觀圖景。

4）科學知識圖譜通過文本挖掘、主題挖掘、潛在語義分析等方法挖掘深層知識，通過數據挖掘進行網絡結構分析，進而深入探索知識涌現和創新的規律。

目前，繪制科學知識圖譜的軟件工具主要有BibExcel、Citespace、CitNetExplorer、HistCite、SCI of SCI、VOSviewer等，其中Citespace是應用Java語言開發的科學知識圖譜軟件，基于共引分析理論和尋徑網絡算法等，對特定學科領域文獻進行可視化分析，探尋學科領域演化的關鍵路徑及其知識拐點，探測學科演化潛在動力機制和學科發展前沿[3]。Citespace科學知識圖譜能夠展示知識領域的過去、現在和未來。通過作者、機構、國家的合作圖譜，主題、關鍵詞、學科分類的共現圖譜等展示“是什么”的知識;通過突發性探測、關鍵路徑、分時連線，文獻、作者和期刊的共被引圖譜以及共同資助圖譜等展示“為什么”的知識;通過主題和關鍵詞的聚類視圖、時區視圖和時間線視圖，節點、連線、聚類的詳細信息列表等展示“怎么樣”的知識;通過標識作為知識基礎的引文節點文獻，以及文獻耦合、共引聚類所表征的研究前沿等展示“會怎樣”的知識。因此，具體教學路徑是依照學科知識可視化教學模式，使用Citespace進行學科知識可視化教學，創新學科知識教學方法，促進探究式、自主式學習，提升學科知識教學效果。

3 基于文本大數據的學科知識可視化教學實踐

按照學科知識可視化教學模式和路徑，以情報學為例，運用Citespace科學知識圖譜進行學科知識可視化教學實踐。首先，構建情報學知識體系;其次，針對不同教學內容，選擇適合的可視化圖譜，講授是什么、為什么、怎么樣和會怎樣的知識。

3.1 基于情報學知識體系的可視化教學方法

按照學科知識可視化教學模式，構建情報學知識體系，如圖4所示。其中，以情報概念為例，運用共現圖譜的可視化教學方法進行理論性知識點的講解實踐;以情報流程為例，運用時區圖譜和突現圖譜進行規律性知識點的講解實踐;以情報系統/體系為例，運用聚類圖譜和時間線圖譜進行知識點細節的講解實踐;以專項情報為例，運用分時連線圖譜進行知識創新的講解實踐。

3.2 情報概念知識可視化教學實踐

在情報概念這一教學內容的講授過程中，存在概念講解易于抽象晦澀、不同定義難以分辨梳理等問題，特別是學術界對于情報概念存在多種認識，經歷過多次爭論。因此，針對這一教學內容，主要采用展示知識點全貌的可視化教學方法，幫助學生掌握情報學領域中是什么（know-what）的知識。

在中國知網，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘定義’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘概念’）），選擇“精確匹配”，選擇學術期刊數據庫，共獲取260篇文獻，文獻時間范圍為1980—2020年。運用Citespace繪制關鍵詞共現圖譜，如圖5所示。其中，節點大小代表關鍵詞出現頻次大小，節點和連線的不同顏色代表不同的關鍵詞聚類。

情報概念關鍵詞共現圖譜能夠展示自1980年以來，情報概念研究的知識點全貌和每個知識點的分布情況，結合圖譜可以為學生講授某一區域中不同關鍵詞如何從不同角度闡釋情報概念，形象化展示情報概念中的關鍵要素。

在展示全貌的基礎上，為清晰梳理出情報概念的若干角度，對共現圖譜進行聚類分析。設定關鍵詞出現頻次的閾值≥7，得到圖6。根據聚類結果，可以提煉出情報概念知識點的6個方面，分別是1區，信息視角下的情報概念，著重從信息、知識及其與情報之間的關系視角，闡釋情報概念。2區，科技情報視角下的情報概念，著重基于期刊、文獻，從科技情報視角闡釋情報概念。3區，競爭情報視角下的情報概念，著重從面向企業競爭的情報產品生產等方面闡釋情報概念。4區，軍事、公安情報視角下的情報概念，著重從戰爭、對抗視角闡釋情報概念。5區，數學視角下的情報概念，著重運用數學模型進行情報量化，闡釋情報概念。6區，國家情報視角下的情報概念，著重從國家安全、國際競爭等國家層面闡釋情報概念。通過聚類分析，從客觀數據出發，幫助學生從更多元視角理解情報概念。

運用可視化方法將情報概念主題的相關知識點進行全面梳理，對于理解“情報是什么”這類是什么（know-what）的知識，提供了更廣闊視野，有助于形成知識領域的整體認識，為后續知識點學習打下基礎。

3.3 情報流程知識可視化教學實踐

在情報流程這一教學內容的講授過程中，需要解析不同時期情報流程的組成要素，加深學生對于各個組成要素在整體流程中作用的認識。因此，采用時區圖譜和突現圖譜的可視化方法，細致講授情報學領域中為什么（know-why）的知識。

在中國知網，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘流程’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘過程’）），選擇“精確匹配”，選擇學術期刊數據庫，共獲取237篇文獻，文獻時間范圍為1980—2020年。運用Citespace繪制關鍵詞共現時區圖譜，如圖7所示。同時基于關鍵詞共現圖譜進行突發性檢測，得到關鍵詞突現圖譜，如圖8所示。其中，時區圖能夠展示情報流程主題自1980年以來關鍵詞的歷時演進過程，其中，節點大小代表關鍵詞的共現頻次大小，連線代表關鍵詞之間的共現關系。突現圖能夠展示在歷時發展過程中哪些關鍵詞在共現頻次上存在突增，這些存在突增的關鍵詞是相應時區的研究前沿，并在一段時區內成為研究熱點。

結合圖7和圖8，講授情報流程主題的3個發展階段，以及每個階段中情報流程的基本要素和突現關鍵詞。通過突現關鍵詞分析，啟發學生尋找情報流程主題演進的關鍵知識點，思考該知識領域發展的內在規律和演進模式。

一是1980—2000年，突現關鍵詞的突現起始年份集中于1980—1990年，結束年份集中于2000年之前，其中突現強度較大的關鍵詞如情報信息（Strength=3.6416）、情報研究方法論（Strength=2.5701）、情報用戶（Strength=2.1431）等，表明情報流程主題在這一階段，其聚焦點由情報系統、情報流向情報信息、情報研究方法和情報用戶遷移，展示出這一知識領域由一般的情報系統、情報工作、情報流等，向更深入的情報本體（信息）、獲取情報方法（研究方法論）、情報服務（用戶、產品）等演進。

二是2001—2015年，突現關鍵詞的突現起始年份集中于2001—2010年，結束年份集中于2010—2015年，其中突現強度較大的關鍵詞如競爭情報（Strength=11.3425）、企業（Strength=3.1605）、技術競爭情報（Strength=2.2194）、情報失察（Strength=1.7532）等，表明情報流程主題在這一階段，出現了一個清晰的主題演進，即競爭情報主題的突現，表明這一知識領域經由第一階段從一般性情報要素向特定情報要素的深入演進之后，又向具體情報應用領域演進。

三是2016—2020年，突現關鍵詞是大數據（Strength=3.1944），表明情報流程領域經歷從理論到應用這一相對完整的知識建構過程后，主要通過融合技術創新的方式實現知識創新，開啟新一輪知識主題的演進。同時，最新的突現關鍵詞還標識著這一知識領域的研究前沿并預示其未來發展方向。

通過時區圖譜，幫助學生了解情報流程及其基本要素的發展歷程。通過突現圖譜，引導學生自主探索推進知識演進的關鍵節點，掌握知識領域的演進模式，對于理解“情報為什么發展”這類為什么（know-why）的知識，提供了探尋規律的可行方法，有助于學生加深理解并啟發更深入思考。

3.4 情報系統/體系知識可視化教學實踐

在情報系統/體系這一教學內容的講授過程中，針對不同領域情報具有不同系統/體系的問題，需要為學生全局展示不同情報系統/體系的組成和特點，同時清晰刻畫某一情報系統/體系的知識點細節，因此，采用聚類圖譜和時間線圖譜的可視化方法，詳盡講授情報學領域中怎么樣（know-how）的知識。

在中國知網，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘系統’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘體系’）），選擇“精確匹配”，選擇CSSCI期刊數據庫，共獲取655篇文獻，文獻時間范圍為1998—2020年。運用Citespace繪制關鍵詞聚類圖譜，如圖9所示。聚類圖譜中不同顏色代表了不同的關鍵詞聚類，并根據索引詞生成聚類標簽，展示了情報系統/體系這一知識領域中不同主題的分布和規模。為了更詳細分析不同聚類的具體信息，基于聚類圖譜繪制關鍵詞時間線圖譜，如圖10所示。時間線圖譜按照聚類規模從上至下排列，聚類規模即每個聚類中關鍵詞數量，數量越多，規模越大。該圖譜歷時性描繪了每一個聚類的關鍵詞分布，聚類中節點大小代表關鍵詞頻次大小，連線代表關鍵詞之間存在共現，節點在時間軸上的位置代表其首次出現時間。

結合圖9，運用聚類標簽和類間距離，剖析不同領域情報系統/體系的相互關系，使學生掌握情報系統/體系的核心領域以及不同情報系統/體系的特點。具體而言，最大的聚類區域是#0競爭情報系統、#1競爭情報、#5企業競爭情報系統、#7中小企業、#15競爭情報體系等共同組成的競爭情報子網絡，這幾個關鍵詞聚類都圍繞競爭情報，因而在整體網絡中形成聚集。其次，規模較大的聚類區域分別是#2情報體系、#3情報系統、#4國家情報等，這幾個關鍵詞聚類在網絡中相對獨立。最后是一些在網絡中比較疏離的關鍵詞聚類，例如#6情報分析、#8反恐情報、#9反競爭情報等。由此，競爭情報子網絡在圖譜中位于中心位置，競爭情報是情報系統/體系的核心領域。#4國家情報更接近#2情報體系，#8反恐情報更接近#3情報系統，說明國家情報更關注宏觀層面的體系建設，而反恐情報更注重微觀層面的系統建設。

結合圖10，加深對于不同領域情報系統/體系的認識，并據此詳盡闡釋某一領域的知識點細節，解析其形成時間、演進過程以及研究前沿。以#4國家情報為例，可以看到這一聚類起始于2001年，科技情報系統、對策研究是國家情報領域的關注點。2005年仍然關注科技情報，但出現兩個新趨勢，一是對IBM等企業的案例分析、對照美國的比較研究等表明這一階段實證研究的特征;二是開始進行國家情報體系建設的研究。到2008年，在前期基礎上，向技術競爭情報等更具體的領域深入，同時在國際競爭中由借鑒他方向自主創新演進。2015年是這一聚類研究主題的轉折點，代表性關鍵詞是國家安全，表明國家情報研究重心由科技領域向安全領域的轉變，同時現代情報體系、認知對抗理論等關鍵詞表明理論研究的加強。2017—2019年，研究重心仍然是國家安全情報，并且展示出這一聚類的研究前沿，包括國家安全情報（“防衛政策”）、新信息技術應用（“人工智能”）、基于建模的規律研究（“模型構建”）、系統性研究（“情報一體化”）等。

通過時間線圖譜的剖析，為學生展示了知識點生成、組合、創新的過程，例如國家情報領域研究重心由科技競爭向安全保障、由發展向安全的轉移，由對策→體系→能力的主題變遷所體現出的分散→系統→一體化的研究趨勢，研究方法上由對策研究→比較研究→理論研究→量化研究的演進等。通過聚類圖譜和時間線圖譜的可視化方法，豐富了“情報怎么樣發展”這類怎么樣（know-how）的知識呈現和講授方式，有助于提升知識主題的提煉和把握能力，促進具體知識內容的理解和識記。

3.5 專項情報知識可視化教學實踐

在專項情報這一教學內容的講授過程中，在前期知識講授基礎上，重點突出知識創新的教學目標，主要采用分時連線圖譜的可視化方法，標識研究前沿，啟發學生探尋未來發展趨勢，為情報學領域中會怎樣（know-will-be）的知識提供一種全新的教學方法。

以專項情報中突發事件情報為例，在中國知網，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘突發事件’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘應急’）），選擇“精確匹配”，選擇學術期刊數據庫，共獲取161篇文獻，文獻時間范圍為2003—2020年。運用Citespace繪制關鍵詞共現圖譜，為把握未來研究方向，選取2018年、2019年、2020年繪制分時連線圖，如圖11～13所示。分時連線圖通過時間切片和突出顯示的方式，按年顯示關鍵詞共現圖譜，能夠展示圖譜的演進過程和趨勢，從而標識該主題的熱點、前沿和趨勢。

具體講授過程分為3個部分：一是通過分時連線圖譜標識研究主題的演進過程，建立學生對研究主題及其發展的整體認識;二是引導學生自主發現研究前沿并進行趨勢預測;三是構建學科支撐，凝練未來研究方向和主題。

1）基于分時連線圖譜建立整體認識

觀察圖11可知，2018年的關鍵詞共現有兩個子主題，一是應急響應、情報感知、大數據、物聯網、智慧城市、復雜工程等組成的子主題1;二是應急決策、群體性突發事件、公共突發事件、預警機制、風險防控、態勢感知、對策等組成的子主題2。

觀察圖12可知，2019年延續2018年子主題的是：子主題1中情報感知向情景分析、相似度延伸;子主題2中應急決策、預警機制、風險防控向暴力沖突、體育情報延伸。2019年的新主題是：突發事件、情報體系、應急情報分析、案例解析等組成的子主題3;突發事件、應急管理、情報介入、知識圖譜、可視化等組成的子主題4;突發事件應急管理、生命周期理論組成的子主題5。

觀察圖13可知，2020年延續2019年子主題的是：子主題1中情報感知向社交媒體、情感特征提取延伸，并通過情報主導與子主題4形成連接;子主題1中大數據向情報收集、情報整合延伸;子主題2和子主題1形成連接，并向情報支撐、重大突發事件、情報智慧、智能決策、圖書館、機制延伸;子主題3和子主題4通過案例研究、情景切分、運行機理等形成連接，并向情報系統、情報體系建設、應急決策情報能力、互聯網延伸。2020年的新主題是：情報甄別、內外部數據一致性組成的子主題6。

2）發現研究前沿并進行趨勢預測

指導學生按照研究新興點→研究熱點→研究前沿點→研究趨勢點的演進邏輯，分析不同子主題在圖譜中所處的位置并進行預測。綜合上述3個分時連線圖譜分析發現：以情報感知為中心的子主題1不斷發展，并與子主題2、4形成連接，是這一領域的研究前沿，其中社交媒體是研究趨勢點。以應急決策為中心的子主題2也在不斷發展，其中重大突發事件、智能決策是研究趨勢點。以案例分析為中心的子主題3和以知識圖譜可視化為中心的子主題4形成連接，是研究熱點，并呈現不斷深入的發展趨勢，將形成未來的研究前沿。以生命周期理論為中心的子主題5是研究熱點，可能形成未來的研究前沿點。以情報甄別為中心的子主題6是研究新興點，可能成為未來的研究熱點。

3）凝練研究方向和主題

為實現知識創新的教學目標，在趨勢預測基礎上，指導學生自主凝練突發事件情報的未來研究方向和主題。首先，構建突發事件情報研究的學科支撐“魚骨”，如圖14所示，啟發學生從不同學科視角進行思考;其次，從突發事件的內在機理和外在環境兩個方向，啟發學生進行研究方向和主題的梳理，內在方向的研究主題圍繞突發事件自身展開，例如事件分類、事件分期、事件分級、事件鏈等，外在方向的研究主題圍繞突發事件所處的人文社會環境、科學技術環境展開，例如網絡社會、信息社會、智能社會等，如圖15所示。

由此，通過分時發展分析與未來趨勢預測，結合研究方向和主題的梳理，能夠較好刻畫“情報發展趨勢”這類會怎樣（know-will-be）的知識，為知識創新提供重要指引，在創新點探索和發現的可視化過程中，促進學生創新思維的培養和創新實踐能力的提升。

4 結 語

本文以知識可視化理論為基礎，發揮大數據等新興信息技術融入知識可視化的優勢，基于文本大數據進行學科知識可視化教學探索，構建“是什么—為什么—怎么樣—會怎樣”的全周期學科知識可視化教學模式，選擇科學知識圖譜作為可視化教學路徑。進而利用Citespace科學知識圖譜，以情報學為例，開展學科知識可視化教學實踐。通過可視化教學實踐，發現基于文本大數據的知識可視化能夠促進學生對于知識的了解、識記、思考和創新，有效提升學科教學中知識傳播的表達力和知識創新的穿透力，助推教學效果實現質的飛躍。

參考文獻

[1]趙國慶，黃榮懷，陸志堅.知識可視化的理論與方法[J].開放教育研究，2005，（1）：23-27.

[2]卡爾·波普爾.客觀知識——一個進化論的研究[M].上海：上海譯文出版社，1987.

[3]陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace知識圖譜的方法論功能[J].科學學研究，2015，33（2）：242-253.

[4]托馬斯·塞繆爾·庫恩.科學革命的結構[M].金吾倫，胡新和，譯.北京：北京大學出版社，2004.

[5]官賽萍，靳小龍，賈巖濤，等.面向知識圖譜的知識推理研究進展[J].軟件學報，2018，29（10）：2966-2994.

[6]趙慧臣，王淑艷.知識可視化應用于學科教學的新觀點——訪瑞士知識可視化研究開拓者馬丁·愛普教授[J].開放教育研究，2014，20（2）：4-10.

（責任編輯：郭沫含）

收稿日期：2021-08-03

基金項目：河北省高等教育教學改革研究與實踐項目“公安情報可視化教學系統構建研究與實踐”（項目編號：2018GJJG445）。

作者簡介：夏一雪（1983-），女，副教授，博士，碩士生導師，研究方向：文本大數據。