基于CiteSpace的國內人工智能教學研究熱點及趨勢分析

陳池荷 張文泉 李 琛 王強國

（1.陸軍工程大學軍械士官學校 湖北·武漢 430075；2.陸軍裝備部駐武漢地區軍代局駐武漢地區第三軍代室 湖北·武漢 430300；3.中國人民解放軍69243部隊 新疆·昌吉 831500）

1 研究背景及數據來源

1.1 研究背景

近年來，人工智能的發展推動著教育發生深層次變革，《新一代人工智能發展規劃》顯示：在教育領域中，我國提倡構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系，推動人工智能在教學、管理、資源建設等全流程應用。當前正處在新工業革命時代，人工智能教學是教育技術領域頗受關注的研究課題之一。

1.2 數據來源

本文研究數據引用自中國知網（CNKI）“北京大學中文核心數據庫”。以“主題”為檢索項，以“人工智能&教學”為檢索式，以“2016年到2021年”為檢索時間范圍，以“北大核心”為檢索類別，共檢索894篇文獻。通過人工方法刪除會議通知、人物訪談、文件講話、重復發表的文獻及與主題不相關文獻之后，最后一共得到834篇有效文章。

2 研究結果統計與分析

2.1 人工智能教育領域期刊論文統計分析

2.1.1 作者分析

運行CiteSpace得到人工智能教學研究的作者共現圖譜。該網絡十分零散（密度:Density=0.0054），雖然作者數量較多（節點數：N=222），但絕大多數作者之間缺少合作（連線數:E=132），大多數作者都為獨立研究，僅存在少量兩至三人的小規模合作團體。

2.1.2 機構分析

機構發文量分析。從表1發文量前10位機構來看，發文量最多的是北京師范大學教育學部，高達20篇。西南大學教育學部次之，發文量為15篇。分列三至十位的均為師范類高校，這表明其已成為該研究領域的主力，并且已取得了較為豐碩的學術成果。

表1：發文量前10位機構（單位：篇）

圖1：機構合作網絡分析圖

圖2：關鍵詞聚類分析圖

機構合作關系分析。從圖1機構合作網絡分析圖看出，人工智能教學領域內共有209家研究機構，機構間的連線數為144，密度僅為0.0066。表明各機構分布零散，僅有少數幾個機構之間存在著合作。主要存在三種合作形式：一是師范類高校之間的合作。如北京師范大學教育學部和西南師范大學教育學部的合作等；二是同一研究機構內部之間的部分合作：例如華東師范大學內部學院之間的合作；三是以某些師范類高校為中心，和同一地區內政府機構的合作，如華東師范大學與上海市教育委員會等之間的合作。

以上兩點反映了該領域的研究雖然得到學術團體的關注，但多為獨立研究或者地區性的少數機構間的合作研究。總體而言，研究人員和機構合作意識不夠，知識與研究成果的共享與流動性不強。

2.2 人工智能教學研究熱點分析

2.2.1 人工智能教學的研究熱點呈現

衡量研究熱點的兩個重要指標分別為關鍵詞頻次和中心性。結合高頻關鍵詞與中心性兩方面分析結果，發現國內人工智能教學研究熱點集中于人工智能、大數據、人才培養、智能教育等方面；連接兩個不同教學領域的關鍵樞紐為人工智能、大數據、智能教育、人才培養，具有高中心性的關鍵詞對其他關鍵詞具有較高影響力

2.2.2 基于人工智能教學關鍵詞聚類的研究熱點分析

為了進一步探索研究前沿，本研究利用CiteSpace軟件的關鍵詞聚類分析，經過聚類計算后模塊值(Modularity，Q值)為0.5027，Q值＞0.3，表明劃分出來的社團結構是顯著的。平均輪廓值（Silhouette，S值）為0.8062，S值在0.7時，聚類是高效率令人信服的。

因此，這些聚類一定程度上折射出我國人工智能教學研究領域的研究熱點，包括#0人才培養、#1人工智能、#2教育人工智能、#3智能教育、#4智慧教育等共10個主要聚類標簽。關鍵詞聚類分析圖如圖2所示，其中十字標志表示每個聚類包含的標識詞。

因文章篇幅所限，僅對前五個聚類進行分析：

聚類#0人才培養：包含前五個關鍵詞為人才培養；課程體系；人工智能時代；模仿學習；學科發展。處于中心位置的節點分別是人才培養和課程體系。在人工智能時代的人才培養研究領域方面，劉蘭等演研究者認為，工作任務的變遷呈現了新特征。與之相適應的，技能人才培養模式應作出調整，從改變過于偏重知識灌輸的教學模式和轉變教學內容兩方面入手，構建數字技能、創新創造、人際交往相結合的人才培養體系。

聚類#1人工智能：包含前五個關鍵詞為人工智能；大學教學；開放大學；大數據；人工智能時代。在人工智能與大數據背景下，智能技術以其特殊優勢在大學教學場景中被廣泛應用，有研究者指出，現今的大學教學正在遭受“技術”“同質”“單向”等思維特征的束縛，李洪修，吳思穎認為大學的教學思維應回歸學生生命本真的本原思維，促進學生個性化發展的異質思維，塑造交互性共同體的交互思維。

聚類#2教育人工智能：包含前五個關鍵詞為教育人工智能；數據挖掘；人工智能倫理；數據倫理；學科建制。不僅限于大學教學思維方面，羅生全，王素月認為，大學以往的教學倫理正在發生變革，為應對教學倫理面臨的挑戰與變革，應注重大學教師基于人工智能的教學倫理素養的有力提升以及大學生基于人工智能的教學倫理素養的著力培養。許多學者將目光投向了教育人工智能的利益相關者倫理、社會倫理、數據倫理等方面，不少學者認為，在將教育人工智能大范圍的投入應用之前，有必要慎重考慮教育人工智能倫理原則的構建。

聚類#3智能教育：包含前五個關鍵詞為智能教育；數字孿生；教育應用；人機共生；數智融合。智能教育聚類中這些關鍵詞的出現，表明了目前，很多學者已經逐漸將研究方向轉移至后人工智能教育時代的學習形態，例如：“人機學習共生體”，數智融合驅動下的數字孿生技術等富有前瞻性的研究領域。

聚類#4智慧教育：包含前五個關鍵詞為智慧教育；教育變革；職業教育；地平線報告；互聯網+教育。人類目前處于第四次工業革命時代，教育變革正朝著智慧教育（以互聯網+教育為代表）發展。其中節點“地平線報告”表明，在人工智能教學研究方面，我國目前許多研究仍是基于美國高等教育信息化協會（EDUCAUSE）發布的《地平線報告》。這表明，我國的許多研究仍建立在借鑒領先國家研究成果的基礎之上。

3 結論與討論

綜合前文的統計分析和可視化分析，梳理出國內人工智能教學研究熱點及趨勢有如下特征。一是人工智能正在推動教育革新，人才培養體系正在做出相適應的調整，教育的思維變革正在悄然發生；二是教育人工智能的倫理原則亟待構建，在教育人工智能的大規模投入應用前，需要為其安全有效的利用奠定倫理道德基礎；三是人工智能教學研究主題更加多元化，未來幾年可能將聚焦于“機器人”“新工科”以及“人機學習共生體”等更加多元化的主題。