基于CiteSpace的2020—2024年中國人工智能與學科教育融合應用現狀的文獻計量分析

摘要：2017年，新一代人工智能開放創新平臺投入建設，而人工智能與具體學科融合建設也在不斷發展。為了清晰呈現人工智能與具體學科教育的融合現狀，該研究基于CiteSpace軟件，對CNKI數據庫中2020—2024年的381篇人工智能與學科教育融合應用相關期刊論文進行了文獻計量分析。研究發現，近五年來該領域發文量總體保持穩定，地域經濟發展水平與教育智能化程度正相關。研究熱點主要集中在基礎教育、高等教育和職業教育三大領域，相對應地信息科技、醫學和工程技術學科教育是主要的研究方向。

關鍵詞：人工智能教育；學科融合；文獻計量；CiteSpace

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）21-0111-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

國家高度重視教育數字化發展，并提出加快數字人才培養以支撐數字經濟發展。教育部已啟動智能教育試點，將ChatGPT、AI機器人等新型智能應用技術逐步融入學科教學。本文擬通過分析人工智能在不同學段學科中的應用現狀及未來發展趨勢，為相關研究提供參考。

1 數據來源及分析工具

本文數據來源于中國知網（CNKI） 數據庫。采用高級檢索功能，以“人工智能教育應用”或“人工智能與學科融合”為關鍵詞，檢索時間范圍為2020年1月1日至2024年6月20日，文獻類型限定為期刊論文。剔除不相關的文獻（如新聞報道、會議紀要等） 后，最終獲得381篇有效文獻。使用CiteSpace軟件對數據進行處理和可視化分析。

2 數據分析結果

2.1 年度發文量分析

通過檢索知網數據庫，對381篇文獻的年度分布情況進行可視化處理，生成相應的年度文獻量趨勢線（如圖1所示） 。因技術與教育教學融合的實踐存在一定難度，2020年研究開始小幅轉向，導致2020-2021年發文量下降，且2021-2022年間人工智能與具體學科融合應用的研究浮動不大；但在國家政策引領及諸多人工智能教育專家教授的努力下，2022-2023年該領域研究熱度增幅較大；2024年僅收集該領域前半年的發文量，前半年發文量已達到53篇，故預計2024年最終發文量將高于2023年。總體看來，我國人工智能與學科融合應用的研究熱度整體呈樂觀態勢。

2.2 發文機構統計

根據CiteSpace圖譜數據，總結出排名前9的發文機構（如表1所示） ，由表1可得，有關中國人工智能與學科教育融合應用發文最多的機構是上海師范大學，發文量3篇，其余依次為揚州大學新聞與傳媒學院2篇、東北林業大學2篇、青島大學2篇等。此外研究機構涵蓋小學等不同學段，例如豐蔭明德小學、臨洮縣椒山初級中學等。從發文機構的分布地域來看，排名前9的研究機構多分布于社會經濟較發達的地區，例如上海、揚州、青島等地；且以上發文機構中80%為師范名?；蛘呙煼秾I，該類機構也均處于人工智能教育發展的示范區?？偟膩碚f，發文機構多為師范前沿機構，機構所處地域經濟水平與教育智能化發展水平正相關。

2.3 高頻關鍵詞統計

關鍵詞能夠代表文章要說明的主要內容與思想。利用 CiteSpace 軟件對關鍵詞進行統計分析，以反映該領域的主要研究方向及熱點（如圖2所示） ；其中N=218，E=411，即存在有218個節點，說明存在有218個關鍵詞；根據文獻計量學中普萊斯定律M≈0.749× [Nmax]計算得出關鍵詞M≈12，超過12次的關鍵詞共有6個，占總數的2.75%（如表2所示） 。 根據表2可看出出現頻次最高的關鍵詞有人工智能、醫學教育、教學改革、應用、高校、職業教育等等，這些高頻關鍵詞一定程度上說明中國人工智能與學科教育融合應用的研究熱點所在。由此總結出目前中國人工智能與學科教育融合應用的研究熱點主要圍繞基礎教育、高等教育、職業教育三大領域展開；相對應地信息科技學科、醫學學科和工程技術學科教育是主要的研究方向。

3 現狀討論

人工智能教育已遍及各個學段的具體學科。以下就近五年來人工智能深度融合學科教育的發展現狀進行具體分析：

3.1 人工智能與基礎教育融合應用，信息科技課程最為契合

我國基礎教育以語數英為主科，小學學段以道德與法治、自然科學、美術等為副科，中學學段以政史地物化生等為副科。而信息技術課程遍及中小學各學段，“信息技術”在2022年新課標中更名為“信息科技”，這也是人工智能與基礎教育融合的重要成果。

人工智能與基礎教育各學科的融合在變革中穩步進行。有研究生將人際交互技術、擴展現實技術、大數據技術與高中地理學科教學相融合[1]，將虛擬現實技術等帶入地理環境與地貌的學習中，為師生創造仿真場景。更有機器人進入語言類課堂，模擬語文課文的場景對話，模擬英語短篇對話，如外語教師可用聊天機器人與學生進行雙向交流[2]、利用機器翻譯軟件幫助學習者進行自主學習等[3]，大大增強了言語類學科教學與學習的真實感；此外人工智能還可部分代替教師，模擬完成各類實驗等。由此，人工智能與基礎教育學科的融合應用成果顯著。既可減輕教師壓力，解決教學痛點；也可為學生學習搭建仿真場景，激發學習興趣，加深學習印象。

而人工智能與信息科技課程的融合，也是該課程順應時代的必然變革。有研究生以掌控板和Mind+軟件為技術支撐[4]，研究初中信息技術人工智能校本課程資源的開發；也有學者聚焦信息科技課程中人工智能教育部分，發現存在以傳統的信息技術教學方式教授人工智能課程，人工智能課程設置單一等問題[5]。由此可見，人工智能與中小學信息科技課程的融合全面且深入。

3.2 人工智能與高等教育融合應用，醫學教育最為熱門

高等教育學科眾多，可與人工智能相融合的學科門類如計算機技術、機械工程、土木水利、藝術設計、影視戲劇、體育美術、財會管理、創新創業、外語等都在進行不同程度的探索。具體來說，理工類學科中，部分高校已積極響應國家號召，開設人工智能專業甚至是人工智能學院。方兵[6]結合本校辦學方針，依據“教育、科技、人才”三位一體的內在要求，提出建設“人工智能未來技術學院”或“人工智能現代產業學院”；李光輝[7]在產教融合培養模式基礎上指出專業學位研究生培養的現存問題，也提出了對未來發展路徑的若干思考。而相較于理工類學科融入人工智能，文史類學科與人工智能融合需注入更多人文關懷與價值引導。南京傳媒學院教師馮華[8]同樣基于“教育、科技、人才”三位一體的政策要求，探討戲劇影視學科教學新模式，以培養智能時代所需的戲劇影視界人才；河北傳媒學院耿苗萍[9]利用AI數據處理和模式識別優勢，協助音樂作曲和理論分析，并通過個性化學習路徑優化教學過程，實現高校音樂課堂內容。由研究側重來看，高等教育理工類學科教育主要以AI與研究生教育融合為主，培養科研與應用兼備的高質量人才。而高等教育文史類學科主要利用人工智能技術開展創作，重在給予學生新穎有趣的體驗。

高等教育中醫學教育是與人工智能融合應用最廣且最有深度的。理論教學層面，既有借助AI技術創新醫學教育新模式，利用 AI 技術建設醫學課程資源地圖，搭建智能化教學平臺與工具助力醫學教育的[10]；也有將適用于醫學教育的AI技術歸納為四種模型并用于醫學教育服務供給體系構建，研究和探索AI技術賦能醫學人才培養途徑的[11]。實踐教學層面，ChatGPT技術已完整貫穿于醫學教育實踐中，如ChatGPT大語言模型應用于護理課程中，ChatGPT應用于醫學影像學診療中等。由此可見，人工智能與醫學教育融合應用極大地優化了醫療服務水平，解決了部分醫療難題。

3.3 人工智能與職業教育融合應用，工程技術學科最為深入

職業教育主要為社會輸送技術性人才，更需要抓住人工智能發展機遇與時俱進。從研究來看，人工智能與職業教育的融合研究多來自各大職業院校教職人員，研究內容多為智能技術如ChatGPT、NLP等引入職業教育課堂，智能手段促進專業技術教學，新質生產力促進職業技術學院發展等。關于如何利用人工智能促進職業教育的多元發展，有研究提出可利用AI技術創建真實感十足的3D環境，學生可在其中進行資源配置、進度規劃、成本控制等操作，接受即時反饋和評價[12]?？偟膩碚f，人工智能與職業教育融合深入，人工智能對新時期職業教育的轉型具有重大影響。

工程技術學科具有較強的實踐性和應用性，與人工智能的結合能夠更好地實現理論與實踐的融合，也能培養社會所需人才。深圳職業技術大學[13]人工智能工程技術專業面向多個職業群，培養具備堅實的AI理論基礎以及AI系統設計、開發、集成、部署、運維等方面的高層次技能人才；另外也有廣西農業職業技術大學人工智能工程技術研究者深度調研行業，以本專業為例構建了“四維雙軌”的職業本科課程體系，旨在培養行業所需、社會所需、國家所需的高素質技術技能型人才等[14]。由此可見，職業教育中工程技術學科與人工智能融合應用后專業能力也有大幅提升，正成長為本科專業。

4 趨勢總結

人工智能與眾多具體學科教學相融合適應了時代節奏，促進了教育數字化的發展，但同時也暴露出了諸多問題。

4.1 人工智能融入學科教育資源分布不均衡

1） 地域分布不均衡。發文機構統計結果表明，教育智能化發展受地域經濟水平影響較大。目前北上廣深等經濟發達地區，人工智能與學科教育融合意識強烈，也已實現多學科學段與人工智能融合，但其他地區仍在概念階段，未付諸實踐。可利用“傳-幫-帶”方式以示范區帶動周邊地域，分享優秀資源，縮小地域資源差距。2） 學科實際應用存在差距。從高頻關鍵詞圖譜來看，理工類學科對技術要求較高，而智能技術能更好地支撐理工類學科的實踐發展；但文史類學科傳統類知識較多，與智能技術融合難度較大，故學校會在理工類學科應用上加大智能技術投入力度；文史類學科應用與人工智能融合受限，所以投入力度會較少，也就造成了學科實際應用情況有差距的問題。可利用跨學科融合，尋找融合人工智能的切入點。

4.2 人工智能技術融入學科教育認知局限

1） 教育理念滯后。年度發文量結果表明，目前處于素質教育思維過渡時期，人工智能技術作為新時代產物，在具體的教育教學實踐中，真正融入學科教育理念并全面落地仍存在很大阻力。那么目前亟需更新教育理念，將人工智能技術循序漸進地引入學科教學中，真正做到將素質教育落到實處。2） 家校雙方一時難以接受智能產品進入課堂。從研究熱點來看，智能技術需家庭付費，學校監管；而受傳統觀念影響，人工智能作為輔助工具見效慢，被認為會干擾正常課堂秩序，教與學成效不足以支撐家校付出的成本。那么就需要進一步提升智能技術的性價比，增強其教學效果的可測性，完善學校監管制度等。

綜上，本研究通過總結近五年來人工智能與具體學科融合教育的研究現狀及趨勢，闡明了在教育數字化背景下人工智能融合具體學科開展教學的必然趨勢。在肯定人工智能對具體學科教育重要輔助作用的同時，應更多關注智能技術成本與社會接受度問題，使人工智能合理高效地被使用。此外，如何將VR仿真、元宇宙等技術與教育融合將會成為未來教育變革的又一時代熱點。

參考文獻：

[1] 王雪瑩.三種人工智能技術支持下的高中地理教學設計研究[D].石家莊：河北師范大學，2022.

[2] MICARELLI A，BOYLAN P.Conversation rebuilding：From the foreign language classroom to implementation in an intelligent tutoring system[J].Computers amp; Education，1997，29（4）：163-180.

[3] WHITE K D，HEIDRICH E.Our policies，their text：German language students' strategies with and beliefs about web-based machine translation[J].Die Unterrichtspraxis/Teaching German，2013，46（2）：230-250.

[4] 龍金燕.初中信息技術人工智能校本課程教學資源開發與實踐[D].天津：天津師范大學，2022.

[5] 魏立成.中小學信息技術課程中的人工智能教育[J].中國教育技術裝備，2021（19）：76-78.

[6] 方兵.推動我國高校人工智能學院“內涵式發展” 路徑研究：基于“教育、科技、人才” 三位一體視角[J].中國高校科技，2024（3）：94-99.

[7] 李光輝，代成龍.計算機技術專業學位研究生產教融合培養模式的探索與實踐：以江南大學人工智能與計算機學院為例[J].大學教育，2024，13（17）：10-15，20.

[8] 馮華，薛宇杉.人工智能變革背景下戲劇影視學科教育的數智化轉型研究[J].中國多媒體與網絡教學學報（上旬刊），2024（5）：41-44.

[9] 耿苗萍.人工智能在高校音樂專業教學中的創新研究[N].安徽科技報，2024-09-13（13）.

[10] 何茂章，王姝妹，丁瑞培，等.基于新醫科與AI技術融合的醫學教學模式探討[J].湘南學院學報（醫學版），2024，26（3）：63-66.

[11] 韓淏軒，呂楓楓，王強，等.人工智能技術賦能醫學人才培養的應用與探究——以首都醫科大學為例[J].中國醫學教育技術，2024，38（3）：261-265，270.

[12] 張隆博.人工智能在職業教育教學的應用[J].大連教育學院學報，2024，40（2）：73-75.

[13] 深圳職業技術大學首批本科專業簡介——人工智能工程技術[J].深圳職業技術大學學報，2024，23（3）：81.

[14] 曾恒.職業本科“四維雙軌” 課程體系構建——以廣西農業職業技術大學人工智能工程技術專業為例[J].科教導刊，2024（14）：85-88.

【通聯編輯：光文玲】