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我國教育人工智能研究熱點及趨勢

2024-10-31 00:00:00張宇宇張燕
現(xiàn)代信息科技 2024年17期

摘 要:為了促進(jìn)人工智能在教育領(lǐng)域的深度應(yīng)用,加快實現(xiàn)人工智能為教育賦能,以“教育+人工智能”為主題對中國知網(wǎng)(CNKI)的CSSCI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,最終篩選出1 395篇文獻(xiàn)作為研究樣本,利用CiteSpace和VOSviewer工具進(jìn)行全面分析,發(fā)現(xiàn)目前我國教育人工智能的研究主要包括人工智能與教育理論的探討、人工智能與教育的技術(shù)研究、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用以及人工智能對教育的影響。未來,研究還需強(qiáng)化理論基礎(chǔ),加強(qiáng)技術(shù)突破,注重實證研究和關(guān)注倫理問題。

關(guān)鍵詞:教育人工智能;可視化分析;知識圖譜;CiteSpace;VOSviewer

中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-4706(2024)17-0159-06

0 引 言

人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要驅(qū)動力量,在多個領(lǐng)域發(fā)揮其價值,其中教育領(lǐng)域也不例外。近年來,我國對于人工智能與教育的深度融合給予了極高的關(guān)注,相繼頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》《中國教育現(xiàn)代化2035》等政策文件,積極引導(dǎo)人工智能與教育的融合發(fā)展。那么,我國教育人工智能的研究熱點和研究趨勢有哪些?本研究以中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫中的文獻(xiàn)為研究對象,借助可視化分析工具,深度剖析關(guān)鍵研究節(jié)點和聚類結(jié)果,更好地揭示我國教育人工智能領(lǐng)域的研究熱點與未來趨勢,進(jìn)而把握我國教育人工智能的發(fā)展脈絡(luò)。本文的“教育人工智能”指的是人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文以中國知網(wǎng)(CNKI)為數(shù)據(jù)來源,通過檢索式:SU%= '人工智能'*'教育'OR TI%= '人工智能'*'教育'OR SU%= 'AI'*'教育'OR TI %= 'AI'*'教育',以CSSCI庫作為篩選標(biāo)準(zhǔn),檢索時間跨度為1998年至2023年,剔除無關(guān)文獻(xiàn)后共獲得1 395篇文獻(xiàn)作為研究樣本,樣本文獻(xiàn)的年度發(fā)文數(shù)量及趨勢如圖1所示。

1.2 研究工具及方法

本文主要對文獻(xiàn)進(jìn)行知識圖譜分析、聚類分析、共線性分析等定量分析,主要采用的工具是CiteSpace 6.1.6和VOSviewer 1.6.20,通過知識圖譜可視化、基于LLR算法的聚類分析、關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計等方法,對我國教育人工智能領(lǐng)域的研究熱點及發(fā)展趨勢進(jìn)行梳理歸納。研究過程可分為三個階段:首先是數(shù)據(jù)的收集與篩選。以中國知網(wǎng)(CNKI)中的CSSCI庫作為數(shù)據(jù)來源,通過檢索式檢索符合要求的文獻(xiàn),將篩選后的1 395篇文獻(xiàn)作為研究樣本。其次是數(shù)據(jù)的處理與可視化。主要借助CiteSpace和VOSviewer兩款工具,對研究樣本進(jìn)行可視化分析。最后是數(shù)據(jù)的深度剖析。根據(jù)聚類分析的結(jié)果,對具有代表性的文獻(xiàn)進(jìn)行精讀,從而全面揭示我國教育人工智能發(fā)展的規(guī)律和趨勢。

2 統(tǒng)計結(jié)果

從圖1所示的發(fā)文趨勢圖來看,2016年以前我國教育人工智能的研究處于低谷時期,其中2007—2008年論文數(shù)量略有浮動,之后又趨于平緩,2016年以后發(fā)文量迅速增長,一直持續(xù)到2019年,2020年稍有減緩,到2021年數(shù)量又有所增加,2022年數(shù)量略有減少,但仍處于較高水平,截至2023年發(fā)文量處于最高狀態(tài)。

2.1 文本分析:教育人工智能的研究熱點

2.1.1 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

借助VOSviewer對作者的合作情況進(jìn)行可視化展示,反映領(lǐng)域內(nèi)作者合作關(guān)系。如圖2所示,全面展示了教育人工智能領(lǐng)域作者的合作情況。圖中節(jié)點數(shù)為2 108,即包含2 108位作者,連線數(shù)為3 317,即作者之間存在3 317條合作關(guān)系連線,連線強(qiáng)度為3 624,即領(lǐng)域總合作關(guān)系強(qiáng)度為3 624。因此,作者之間存在一定的合作關(guān)系,但相較于整體規(guī)模,其合作強(qiáng)度尚顯不足。

如表1所示,從發(fā)文量來看,華東師范大學(xué)的顧小清(35篇)發(fā)文最多,其后依次為北京師范大學(xué)的鄭永和(19篇)和王一巖(17篇)、華東師范大學(xué)的李世瑾(14篇)、北京師范大學(xué)的黃榮懷(13篇)。根據(jù)普萊斯定律公式(M=0.749×)計算領(lǐng)域內(nèi)核心作者發(fā)文量[1],其中Nmax表示最高發(fā)文量,得出M≈4.43,即核心作者的發(fā)文量需不低于4篇。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果,該領(lǐng)域內(nèi)共有53位核心作者,共發(fā)文550篇,占總文獻(xiàn)量的39.43%,說明該領(lǐng)域尚未完全形成較為穩(wěn)定的核心作者群體。

2.1.2 關(guān)鍵詞被引頻次分析

關(guān)鍵詞的引用頻率是反映特定領(lǐng)域研究焦點的關(guān)鍵指標(biāo)[2]。如表2所示,從教育人工智能的關(guān)鍵詞統(tǒng)計結(jié)果來看,1998—2023年引用率最高的為人工智能667次,第二是智能教育100次,第三是ChatGPT60次,第四是學(xué)習(xí)50次,第五是教育49次。

本文通過對引用頻次超過30次的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行梳理,深入剖析了其中的代表性文獻(xiàn),進(jìn)而總結(jié)出教育人工智能領(lǐng)域的研究熱點知識子群:

1)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一是由“教育生態(tài)”“未來教育”“高等教育”“職業(yè)教育”“人才培養(yǎng)”等關(guān)鍵詞組成的“教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型”子群。教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)整合到教育的各個層面,推動教育組織在教學(xué)范式、組織架構(gòu)、教學(xué)過程以及教學(xué)評價的創(chuàng)新與變革,最終構(gòu)建一個健康的教育生態(tài)環(huán)境[3]。隨著新一代智能技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是未來教育發(fā)展的必然趨勢,但我國教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于起步階段,面臨諸多困境,大多數(shù)研究都是對于教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐策略與路徑。

2)生成式人工智能。二是由“ChatGPT”“生成式人工智能”“大語言模型”“教育潛能”以及“倫理問題”等關(guān)鍵詞形成的“生成式人工智能”子群。生成式人工智能是基于人工智能技術(shù)的大型語言對話模型,是一種新型語言處理工具,其中最具代表性的就是ChatGPT [4]。2022年11月OpenAI推出的ChatGPT模型火爆全網(wǎng),引發(fā)了研究熱潮。關(guān)于生成式人工智能的研究,主要包括生成式人工智能對教育生態(tài)變革的影響、生成式人工智能的倫理風(fēng)險以及教育應(yīng)用。

3)智慧教育。三是由“智能教育”“智能技術(shù)”“數(shù)字孿生”“混合現(xiàn)實”“人機(jī)協(xié)同”“個性化學(xué)習(xí)”等關(guān)鍵詞形成了“智慧教育”子群。只有通過智慧的教育培養(yǎng)智慧的人,充分發(fā)掘生命的內(nèi)在潛質(zhì),才能符合社會的人才需求[5]。智慧教育是運(yùn)用人工智能技術(shù)構(gòu)建智能化的學(xué)習(xí)環(huán)境,為學(xué)生提供精準(zhǔn)、個性、靈活的教育服務(wù),最終促進(jìn)學(xué)生的智慧生成。智慧教育的研究主要圍繞運(yùn)用人工智能、數(shù)字孿生、混合現(xiàn)實等技術(shù)在智慧學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)方式、教育管理等方面的路徑研究,以優(yōu)化教育生態(tài),促進(jìn)教育變革。

4)學(xué)習(xí)分析。四是由“學(xué)習(xí)”“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”“多模態(tài)數(shù)據(jù)”等關(guān)鍵詞形成了“學(xué)習(xí)分析”子群。學(xué)習(xí)分析是促進(jìn)有效學(xué)習(xí)的一種技術(shù),數(shù)據(jù)是其分析的核心,從學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情境、學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)規(guī)律和學(xué)習(xí)績效等方面進(jìn)行分析,從而揭示學(xué)習(xí)的本質(zhì)[6]。智能技術(shù)和智能設(shè)備的迅速發(fā)展,為教育數(shù)據(jù)的智能感知提供了有力支持,多模態(tài)學(xué)習(xí)分析成為解密學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)黑箱的重要手段[7]。關(guān)于學(xué)習(xí)分析的研究主要聚焦于理論、技術(shù)和方法三個方面,主要圍繞多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與挖掘、多模態(tài)感知與情緒分析、多模態(tài)表征與對象識別三大領(lǐng)域[8]。

2.1.3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指在一段時間內(nèi)某一關(guān)鍵詞引用頻次發(fā)生顯著變化,一定程度上可以反映某一領(lǐng)域的研究趨勢[2]。如圖3所示,從我國教育人工智能領(lǐng)域研究的關(guān)鍵詞突現(xiàn)的年份、強(qiáng)度以及起止時間來看,我國教育人工智能的研究呈現(xiàn)從宏觀到微觀、從單一到多元的變化趨勢。

從突現(xiàn)強(qiáng)度來看,“學(xué)習(xí)”這一關(guān)鍵詞的突現(xiàn)強(qiáng)度最大,且突現(xiàn)年份最早,該主題詞標(biāo)志著我國早期教育人工智能研究的重要方向,因此成為學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的焦點。同時,“智能時代”“學(xué)習(xí)分析”“深度學(xué)習(xí)”以及“大數(shù)據(jù)”的突現(xiàn)強(qiáng)度也比較大,是教育人工智能比較重要的研究前沿領(lǐng)域。綜合來看,“教師教育”“教育評價”“教育公平”以及“未來教育”是教育人工智能的核心前沿?zé)狳c,受到研究者的廣泛關(guān)注。

從突現(xiàn)時間來看,教育人工智能相關(guān)研究中,“學(xué)習(xí)”這一主題詞出現(xiàn)得最早,且在研究的時間軸上占據(jù)了最長的持續(xù)期,成為研究中持續(xù)關(guān)注的熱點。同時,主題詞突現(xiàn)時間跨度大于5年的有“教育技術(shù)”“知識工程”“機(jī)器人”以及“計算思維”。此外,從近3年的突現(xiàn)詞來看,智能時代的“教師教育”“教育評價”“教育公平”和“未來教育”一直從2021年持續(xù)至2023年,成為延續(xù)至今的最新研究前沿。

2.2 視圖分析:教育人工智能的研究趨勢

2.2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能夠深入揭示特定領(lǐng)域的研究動態(tài)[2]。本文運(yùn)用VOSviewer工具對關(guān)鍵詞(頻次≥3)進(jìn)行共現(xiàn)分析,如圖4所示,2018—2019年教育人工智能的熱點關(guān)鍵詞有智能教育、教育信息化、計算思維、遠(yuǎn)程教育、機(jī)器學(xué)習(xí)、終身教育。2020—2021年的研究熱點為核心素養(yǎng)、職業(yè)教育、未來教育,2022年以后的研究熱點為ChatGPT、高質(zhì)量發(fā)展、教育改革、教育評價、師生關(guān)系、倫理風(fēng)險。從研究熱點來看,我國在2018年左右教育人工智能得到快速發(fā)展,但研究方向比較分散。

2.2.2 聚類視圖分析

聚類視圖可以揭示研究領(lǐng)域的分布情況,展示研究主題及其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)與差異[2]。本研究通過LLR算法進(jìn)行聚類,得出的模塊值為0.522 6,大于0.3,從而驗證了本研究聚類結(jié)構(gòu)的顯著性。同時,平均輪廓值高達(dá)0.853,遠(yuǎn)大于0.5,證明針對教育人工智能領(lǐng)域相關(guān)研究的聚類劃分是合理且有效的。如圖5所示,最終聚類出10個主題。

聚類1是人工智能,主要聚焦于人工智能在教育領(lǐng)域的理論內(nèi)涵、技術(shù)框架、技術(shù)應(yīng)用以及中小學(xué)人工智能課程的構(gòu)建。聚類2是學(xué)習(xí),主要關(guān)注以學(xué)習(xí)者為中心的學(xué)習(xí)全過程,包括學(xué)習(xí)發(fā)生機(jī)制理論的探討、支持深度學(xué)習(xí)的算法研究以及促進(jìn)學(xué)習(xí)發(fā)生的實踐應(yīng)用三方面。聚類3是智能教育,主要關(guān)注智慧教育系統(tǒng)的框架構(gòu)建、核心技術(shù)以及實施策略。聚類4是教育技術(shù),主要聚焦于教育技術(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)科發(fā)展以及教育技術(shù)與學(xué)科結(jié)合的應(yīng)用研究。聚類5是高等教育,主要聚焦于人工智能在高校的治理的探討。聚類O1EONEcBdT43+w+wxP5LTAebMq+0MkmAx6BalvfB3ck=6是大數(shù)據(jù),主要聚焦于運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)于教育領(lǐng)域。聚類7是ChatGPT,主要聚焦于ChatGPT引發(fā)的教育生態(tài)變革的理論探討、教育應(yīng)用以及倫理問題的審視與探討。聚類8是機(jī)器人,主要聚焦于智能機(jī)器人教育的理論探討與實踐應(yīng)用,理論方面主要包括機(jī)器人教育的目的、方法以及技術(shù),實踐方面主要是教育機(jī)器人的實踐應(yīng)用。聚類9是教育應(yīng)用,聚焦于各種人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的宏觀分析。聚類10是遠(yuǎn)程教育,近幾年關(guān)于教育人工智能的遠(yuǎn)程教育的研究主要包括遠(yuǎn)程教育理論的反思與改革發(fā)展以及各技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中“教—學(xué)—測—管—評”等方面如何發(fā)揮作用,以促進(jìn)學(xué)生個性化學(xué)習(xí)和教師精準(zhǔn)化教學(xué)。

2.2.3 時間線視圖分析

時間線視圖能夠清晰地描繪出某一領(lǐng)域研究主題在時間維度上的演變脈絡(luò),追蹤描繪出研究焦點的動態(tài)演進(jìn)軌跡[2]。本研究通過結(jié)合CiteSpace工具對教育人工智能領(lǐng)域在不同時區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析。如圖6時間線視圖所示,可以發(fā)現(xiàn)我國教育人工智能的研究經(jīng)歷過兩次高潮,2006—2010年教育人工智能研究較多,2011—2015年處于研究低谷期,直到2016年3月人工智能再次成為公眾關(guān)注的焦點,主要原因是由于技術(shù)的突破,阿爾法狗擊敗了世界圍棋冠軍。從2016年起,教育人工智能的研究熱度一直保持,研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)展和豐富。2022年11月,OpenAI推出的ChatGPT模型引發(fā)了廣泛的關(guān)注,成為新的研究熱點之一。

3 未來研究展望

人工智能與教育的深度融合已是未來教育的發(fā)展趨勢,我國教育人工智能的研究方向呈現(xiàn)出多元化、研究范式更加多樣化以及研究內(nèi)容變得具體化。目前我國教育人工智能的研究主要包括人工智能與教育理論的探討、人工智能與教育的技術(shù)研究、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用以及人工智能對教育的影響。這些變化反映了我國教育人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展和進(jìn)步。結(jié)合研究現(xiàn)狀,本文對教育人工智能研究做如下思考。

3.1 強(qiáng)化理論基礎(chǔ)

教育人工智能發(fā)展的核心是要回歸教育本質(zhì),拋棄育人本質(zhì)的教學(xué)不是人工智能時代的應(yīng)然狀態(tài)[9],教育人工智能要兼顧教育與人工智能,使其協(xié)同發(fā)展,最終實現(xiàn)人的全面發(fā)展。教育系統(tǒng)的復(fù)雜性和動態(tài)性也使得教育人工智能領(lǐng)域面臨諸多挑戰(zhàn)。目前,我國教育人工智能處于發(fā)展階段,關(guān)于教育人工智能的研究大都停留在對教育本質(zhì)和教育理念的初步探討階段,理論基礎(chǔ)尚未形成體系。教育人工智能涉及多個研究領(lǐng)域,需要加強(qiáng)跨學(xué)科的合作和交流,推動理論創(chuàng)新和發(fā)展,為教育人工智能的研究提供更堅實的理論基礎(chǔ)。

3.2 加強(qiáng)技術(shù)突破

目前我國教育人工智能技術(shù)包括教育數(shù)據(jù)層、算法層、感知層、認(rèn)知層以及應(yīng)用層五個方面[10]。在教育領(lǐng)域,核心要素始終是“人”,人工智能主要作為一種輔助技術(shù)手段而存在。雖然在數(shù)據(jù)處理和知識管理等“智商”方面,教育人工智能已展現(xiàn)出超越人類的能力,但在涉及情感、意識等更為復(fù)雜和微妙的“情商”層面,它尚未取得明顯的進(jìn)步。人工智能發(fā)展仍處于弱人工智能階段,在創(chuàng)新、決策和復(fù)雜情感理解等方面還存在明顯的局限,再加上教育的復(fù)雜性,技術(shù)方面還需不斷發(fā)展與突破。在未來的教育變革中,人工智能應(yīng)在遵守著本質(zhì)目標(biāo)的前提下朝著更加智能化、個性化和人性化的方向發(fā)展,讓人工智能技術(shù)更好地服務(wù)于教育事業(yè)。

3.3 注重實證研究

具體化的研究內(nèi)容有助于深入挖掘教育人工智能的應(yīng)用潛力,為解決實際的教育問題提供有力的支持。目前,我國關(guān)于教育人工智能的研究大都停留在宏觀和中觀層面,實證類的研究較少。這主要是由于當(dāng)前教育人工智能的研究尚處于初級階段,下一步研究可以通過開展實驗研究、實地調(diào)查等方式,對教育人工智能的實際應(yīng)用情況及其效果進(jìn)行深入探討。實證研究要加強(qiáng)跨學(xué)科合作,包括教育學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等多個領(lǐng)域的研究者共同參與,以期在教育人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更大的實踐價值。同時,由于教育人工智能的應(yīng)用涉及多個領(lǐng)域和方面,其研究難度也相對較大,需要投入更多的人力和物力資源。

3.4 關(guān)注倫理問題

雖然人工智能技術(shù)與教育在逐漸的深度融合,但目前人工智能仍處于“弱”人工智能時代,教育數(shù)據(jù)生態(tài)尚未形成,共享機(jī)制和人工智能倫理尚未形成,伴隨著倫理問題不斷顯現(xiàn)。近年來,國際組織、各國政府與學(xué)界不斷探索教育領(lǐng)域的人工智能倫理,以期明晰人工智能在教育領(lǐng)域的價值導(dǎo)向。未來的教育人工智能還需要關(guān)注教育中的倫理問題,如教育公平、教育質(zhì)量和教育責(zé)任等,構(gòu)建更加公平、包容、平等和高質(zhì)量的教育體系。

4 結(jié) 論

本研究通過運(yùn)用CiteSpace和VOSviewere工具對我國教育人工智能領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行了可視化分析,系統(tǒng)整理并歸納出我國教育人工智能主要的研究熱點和可能的發(fā)展趨勢,進(jìn)一步提出未來研究展望。然而在文獻(xiàn)分析時,主題詞的劃分和歸類上可能存在偏差,并且手工篩選數(shù)據(jù)過程中可能產(chǎn)生偶然性,以上因素均有可能導(dǎo)致最終的研究結(jié)論存在一定的誤差。

對教育而言,人工智能是把“金鑰匙”,它不僅影響未來的教育,還影響教育的未來。教育人工智能是我國教育發(fā)展的必然方向,也期望未來能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)深入到教育教學(xué)和管理的全過程、全環(huán)節(jié)。相信通過與人工智能的深度融合,能夠促進(jìn)高質(zhì)量教育體系的構(gòu)建,進(jìn)一步實現(xiàn)教育強(qiáng)國的建設(shè)。

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作者簡介:張宇宇(2000—),女,漢族,陜西榆林人,碩士研究生在讀,研究方向:信息技術(shù)教育、計算機(jī)應(yīng)用;通信作者:張燕(1978—),女,漢族,甘肅天水人,副教授,博士,研究方向:計算機(jī)應(yīng)用、信息技術(shù)教育。

DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.17.031

收稿日期:2024-06-13

基金項目:新疆師范大學(xué)自治區(qū)“十四五”重點學(xué)科教育學(xué)招標(biāo)課題(23XJKD0202);新疆師范大學(xué)校級教學(xué)研究與改革項目(SDJG2022-14)

Research Hotspots and Trends of Artificial Intelligence in Chinese Education

—Visual Analysis Based on CiteSpace and VOSviewer

ZHANG Yuyu, ZHANG Yan

(College of Educational Science, Xinjiang Normal University, Urumqi 830017, China)

Abstract: In order to promote the in-depth application of Artificial Intelligence (AI) in education field and accelerate the realization of AI empowerment for education, the CSSCI database of China Knowledge Network (CNKI) is searched with the theme of “education + AI”, and 1 395 documents are finally screened as research samples, which are comprehensively analyzed by using CiteSpace and VOSviewer tools. It is found that the current research on education AI in China mainly includes the discussion of AI and education theory, the technical research on AI and education, the application of AI in education field, and the impact of AI on education. In the future, the research needs to strengthen the theoretical foundation, enhance technological breakthroughs, focus on empirical research, and pay attention to ethical issues.

Keywords: Educational Artificial Intelligence; visual analysis; knowledge graph; CiteSpace; VOSviewer

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