关键路径——基于科学知识图谱的分析
学科知识图谱构建的整体流程
学科知识图谱构建的整体流程学科知识图谱构建的整体流程主要包括以下步骤：
（一）需求分析：明确构建目的，界定学科范围，分析目标用户需求，确定知识图谱应涵盖的核心概念和实体。
（二）数据收集：从教材、学术文献、数据库及网络资源中收集相关学科信息，包括实体数据（如人物、事件、理论）和关系数据（如因果、归属关系）。
（三）数据预处理：清洗、去重数据，进行文本解析，为后续步骤准备好结构化数据。
（四）本体设计：构建学科本体，定义实体类型、属性及关系，形成知识框架，这是知识图谱的骨架。
（五）知识抽取：运用自然语言处理、机器学习等技术，从文本中自动或半自动抽取实体、属性和关系，包括命名实体识别、关系抽取等。
（六）知识融合：解决实体歧义，合并重复信息，标准化数据格式，确保知识的一致性和完整性。
（七）图谱构建：根据本体和抽取的知识，利用图数据库技术，构建实体-关系-实体三元组形式的知识图谱。
（八）质量评估：通过专家审核、算法评估等方法，确保图谱的准确性和覆盖度。
（九）应用开发：基于构建好的知识图谱，开发查询系统、推荐系统等上层应用，服务于教学、科研和学习。
（十）维护更新：持续监控数据源，定期更新图谱内容，适应学科发展变化，保持图谱时效性。
科学知识图谱方法及应用
❖ 美藉华人陈超美1999年率先发表了该领域的第一 部专著《信息可视化》，创办了国际期刊《 Information visualization》。
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1.知识可视化概述
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2.知识图谱概述——基本概念
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ 上世纪50年代，加菲尔德创制 SCI，并以编年体形式手工绘制 引文网络图谱；随后 “文献耦 合”（Kessler，1963），“科 学引文网络”（Price，1965）， “同被引”（Small，1973）、 “共词”（Callon，1983）、 “引文可视化”（White， 1998）相继提出
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2.知识图谱概述——基本概念
19
2.知识图谱概述——基本概念
❖ ①较形象、定量、客观、真实地显示学科结构、 热点、演化与趋势，是学科基础研究新视角。
❖ ②知识图谱可发现、描述、解释、预测和评价 科学知识。
❖ ③对图书情报学科具有更重要意义，也有助于 信息检索、信息分类与信息服务等。
耗时、 费力、 难以重复、 较主观 盲人摸象
默创立“三维构型图谱”three
dimensional configuration map
之后出现“多维尺度图谱”multi-
dimensional scaling map
卡尔提出“自组织映射图谱 ”self-organizing map
实
例
： 某 学 术 群
体 知 识 图
谱 24
实例：
某学科期刊高频关键词共词网络2个知识群
33
耦合
知识图谱在科学研究中的应用分析
知识图谱在科学研究中的应用分析摘要：知识图谱广泛应用于各个领域，包括科学研究。
本文将讨论知识图谱在科学研究中的应用，并分析其在数据集成、专家发现、关联分析和科学知识管理等方面的优势。
通过对知识图谱应用案例的分析，本文旨在提供了解知识图谱在科学研究中应用的深入了解。
1. 引言知识图谱是一种以图为基础的知识表达和呈现方式，通过构建图结构来表示实体及其属性之间的关系。
在科学研究中，知识图谱能够有效地将分散的数据整合起来，并提供了一个可视化的方式来展示和理解复杂的本体。
2. 知识图谱在科学研究中的应用2.1 数据集成科学研究往往涉及多个领域的数据集成。
知识图谱提供了一种统一的数据模型，能够将各种数据源进行整合，将不同领域的数据连接起来。
例如，在生物医学研究中，研究者可以将医学文献、基因组数据、蛋白质互作网络等数据整合到一个知识图谱中，便于研究者对数据进行综合分析。
2.2 专家发现在科学研究中，发现领域内的专家是一项重要的任务。
通过构建一个专家知识图谱，可以将与专家相关的信息整合到一个图中，包括他们的研究领域、发表的论文、合作关系等。
研究者可以利用知识图谱来发现潜在的专家，为合作和学术推广提供便利。
2.3 关联分析知识图谱可以通过分析实体之间的关系，揭示出数据中的潜在关联和规律。
在科学研究中，这种关联分析对于发现新的关联和趋势具有重要意义。
例如，通过分析论文的引用关系，可以了解到不同研究领域的交叉点和热门研究方向。
这种关联分析可以帮助研究者更好地了解已有研究的局限性和发展方向。
2.4 科学知识管理在科学研究中，大量的科学知识需要进行有效的管理。
知识图谱提供了一种结构化的方式来组织和管理科学知识，可以将不同的知识元素连接起来，形成一个完整的知识网络。
研究者可以通过知识图谱来浏览、查询和更新科学知识，从而更好地管理和利用科学研究成果。
3. 知识图谱应用案例分析为了进一步说明知识图谱在科学研究中的应用，我们选择了几个典型案例进行分析。
基于关键词提取的知识图谱构建研究
基于关键词提取的知识图谱构建研究从搜索引擎、自然语言处理到机器学习，人工智能技术一直在飞速发展。
知识图谱是人工智能里面比较重要的一个技术，它能够将不同领域的知识进行连接，并且可以帮助我们更好的理解和应用这些知识。
而基于关键词提取的知识图谱构建研究正是其中一个热门的研究方向。
关键词提取是一个非常基础的自然语言处理技术，它的目的就是从一段文本中提取出重要或有代表性的单词。
在知识图谱中，关键词提取应用的方向更大，不仅进行了单词的提取，同时还可以进行概念的提取，这些概念的关系可以构成一个完整的知识图谱体系。
在基于关键词提取的知识图谱构建研究中，最关键的部分就是实体识别。
实体识别的目的是在一篇文章中找到具有代表性的人物、地点、组织、事件等实体，并将它们进行标注。
实体的标注可以让机器更好地理解文章的内容，也可以方便我们对文章进行更深入更系统的分析。
实体的标注是由人工智能技术来完成的。
在这个过程中，需要用到一些先进的技术，例如自然语言处理、机器学习等等。
这些技术的应用可以让机器更准确地进行实体的识别，同时也可以提高整个知识图谱的质量和准确性。
在实体识别的基础上，还需要进行实体的链接。
实体的链接意味着将不同文章中提到的相同实体进行关联，从而形成一个更为丰富的知识图谱模型。
实体链接技术也是目前人工智能研究的热点之一，它应用广泛，可用于信息检索、自然语言处理等多个领域。
基于关键词提取的知识图谱构建研究还需要考虑到知识图谱的可拓展性。
知识图谱中包含的实体和关系实在太多了，如果要将所有的实体和关系都放在一个大的图谱中进行管理，无疑是不可行的。
因此，一种有效的解决方案就是将图谱分离成多个子图谱，每个子图谱负责管理某个特定领域的实体和关系。
这样，每个子图谱的规模就会更小，维护和管理起来更加容易。
综上所述，基于关键词提取的知识图谱构建研究是深度学习和自然语言处理等人工智能技术在技术前沿应用的典型范例，它不仅包含了与实体和关系的识别和链接，还包括了图谱的可拓展性等多个方面。
科学知识图谱视角下CiteSpace_的学科基础与原理分析
264研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2024.01 （上）等领域不可或缺的工具。
狭义的知识图谱特指一类知识表示，本质上是一种大规模的语义网络；广义的知识图谱是大数据时代知识工程一系列技术的总称。
从狭义角度考察，此种大规模的语义网络包括实体、概念及其之间的各种关系，其中，语义网络是知识图谱的本质。
与传统的语义网络相比，知识图谱代表的语义网络规模巨大、语义丰富、质量精良、结构友好。
语义网络是一种以图形化的形式，通过点与边描述知识关系的方法。
图形中的点可以描述实体、概念和属性。
实体称为对象或实例，它是一切属性的物质基础，是有明确指代意义的。
概念又称类别、类，其是指一类人，这类人有相同的特征。
概念所对应的动词称为概念化和范畴化，概念化一般指识别文本中的相关概念的过程，例如，拉格朗日的中值思想；范畴化一般指实体形成类别的过程，如具有若干哲学思想的人们组成某个特定的哲学派别，则这一学派的形成就是典型范畴化的过程。
每个实体都有一定的属性值，包括数值、日期、文本等，知识图谱的推理即是建立在实体、属性与关系之上。
科学知识图谱在图书馆学情报学应用领域，包括识别学科领域热点、展示学科研究前沿、分析引用关系等。
2 CiteSpace 的主要学科基础理论从哲学、社会学、数据科学，数学等学科入手，可全面理解软件包含的学科基础知识。
2.1 科学革命的结构CiteSpace 设计灵感之一，是来源于托马斯•库恩的《科学革命的结构》。
库恩重塑了科学的真理形象，其“范式论”“不可通约论”为科学史研究提供了新的视角。
库恩思考的根本问题可以概括为“科学进步的机制是什么”。
这是需要借助科学史研究才能回答的问题，但传统的研究方法存在缺陷，而作者尝试从科学史的编著工作中找到突破口。
科学知识的历史不是简单增长过程，其中某个阶段必定会发生根本性的转变，新的科学观应以研究此类根本性转变为宗旨。
我国教育技术学主干理论演进的关键路径——基于科学知识图谱的分析
得到只突出关键节点的关键路径演进网络图谱 （ 如
下图） 。
运 用 Ｃｔ ｐｃ 可视化 分 析软件 ，对上 述结 果进 ｉ ｓａｅ ｅ
行 Ｅ 聚类 分 析 。选 择 “ ｕｈｒ （ 者 ） Ｙ ａ” Ｍ Ａ ｔｏ” 作 、“ ｅｒ （ 代 ） “ｏｍｅ （ 源 ） “ ｅｔ ｌｙ （ 心 性 年 、 Ｓｕ ” 来 、 Ｃ ｎａｔ ｒｉ” 中
关 键词 ： 育技 术 学 ；主 干理 论 ；演 进路 径 ；知 识 图谱 ；Ｃｉｓａｅ 教 ｔ ｐｃ ｅ
中图 分 类 号 ：４ — ５ 文献 标 识 码 ： 文章 编 号 ：０ ９ ５ ９ （０ １０ — ０ ８ ０ ｏｌ．９ ９ ．ｓ．０ ９ ５ ９ ．０ １０ ． ６ Ｇ ００７ Ａ １０ — １５ ２ １ ） １０ ３ — ７ｄ ｉ ３ ６ ￣ｉ ｎ１０ — １５２ １．１ ０ Ｏ ｓ ０
件 ，以教育技 术学ＣＳ Ｃ 期刊 ９２ 篇来源文献 （０ ０ ２０ ）为数据 ，通过 Ｃ ｔｐ ｃ探 索关键路 径的Ｐ ｔＦｎ ｅ算 ＳＩ ３９ ２０ — ０ ９ ｉ ｓａｅ ｅ ａ ｉｄ ｒ ｈ 法绘制教育技 术学主干理论知识图谱 以及Ｅ Ｍ聚类 ，在此基础上梳理并分析我 国教 育技术学主干理论演进的关键路 径以及各发展阶段的特点 ，以期为更好地构建中国特色的教 育技术学理论体 系提供参考依据 。
科学知识图谱是 以科学知识为对象 ，显示科学 知识 的发 展进 程与结 构关 系的一种 图形 ，它 具有 “ 图”和 “ 谱”的双重性质与特征 ：既是可视化的知 识 图形 ，又是 序列化 的知 识谱 系 ，显 示 了知识 元或 知识 群之 间 网络 、结 构 、互动 、交 叉 、演化或 衍生 等诸 多复 杂的关 系 。（ 刘则渊等，２０） 助科 学知识 ０９ 借 图谱 的方 法与 技术 ，我们 可 以透视 教育 技术学 庞 大 的知 识体 系 ，理顺教 育技 术学 复杂 的知识 网络 ，把 握教育技术 学主干理论及其演 进的关键路径 。
第1讲 CiteSpace与科学知识图谱
《第四范式》是基于Jim Gray生前最后一次演讲稿整理 而成。在这次演讲中，Jim Gray将人类科学的发展定义 成为四个“范式”，并描绘了自己关于第四范式的愿景： 几千年前的科学，以记录和描述自然现象为主，称为
“实验科学”，即第一范式，其典型案例如钻木取火；
数百年前，科学家们开始利用模型归纳总结过去记录的
• 科学范式的形成与变革=共引聚类的形成与演变=共性： 知识单元的游离、 重组与更新。
• 知识的重组不是简单的“物理反应”而是“化学反应”。
高锰酸钾加热可以分解，生成锰酸钾、二氧化锰和氧气
S+O2=SO2
二氧化硫
高锰酸钾
分解反应： 知识游离可能产生新的知识
化合反应： 知识经过重组后产生新知识
同样的可以将其他类似的化学反应用到知识单元的游离和重组中来。 如，置换反应、复分解反应等。
现象，发展出“理论科学”，即第二范式，其典型案
例如牛顿三定律、麦克斯韦方程组、相对论等； 过去数十年，科学计算机的出现，诞生了“计算科学”， 对复杂现象进行模拟仿真，推演出越来越多复杂的现象， 即第三范式。其典型案例如模拟核试验、天气预报等； Jim Gray认为今天，以及未来科学的发展趋势是，随着 数据量的高速增长，计算机将不仅仅能做模拟仿真，还 能进行分析总结，得到理论。也就是说，过去由牛顿、 爱因斯坦等科学家从事的工作，未来可以由计算机来做。
我国深度学习研究热点及其发展趋势——基于CiteSpace可视化知识图谱分析
后，排除会议和征稿信息，最终得到和深度学习主 题直 接 相 关 的 有 效 文 献 为 ２１９ 篇， 它 们 多 发 表 在 《电化教育研究》 《中 国 电 化 教 育》 《现 代 教 育 技 术》 《远程教育杂志》 等教育技术类期刊上 。
（二） 研究过程与方法 研究过程主要包括三个阶段：首先，研究者整 理各年度发文量，分析预测发文量的变化趋势；其 次，研究 者 对 文 献 的 关 键 词 进 行 聚 类 分 析； 最 后， 研究者依据整理的数据和分析的结果对国内深度学 习的研究进行展望。 本研究主要采用了共词分析法。共词分析法主 要用于揭示某一研究领域内研究主题的研究方法， 这一方法通过对某一研究领域内主题关系的研究， 来分析研究主题的发展历史和推断主题未来的发展 趋势等。研究者通过对深度学习文献关键词的聚类 分析，考 察 了 深 度 学 习 研 究 的 发 展 脉 络 和 热 点 领域。
１２０ ２４ １０ １０ ９ ７ ７ ６ ５
０．８９ ０．２８ ０．５５ ０．０５ ０．０４ ０．１６ ０．１８ ０．０４ ０．００
２００６ ２０１４ ２００７ ２０１６ ２００７ ２０１５ ２０１７ ２００９ ２０１２
深度教学 学习分析 教育信息化 问题解决 机器学习 高等教育 课堂教学改革
二、研究结果与分析
（一） 深度学习研究年发文量变化趋势分析 通过分析每年的发文量，我们可以得知深度学 习相关主题研 究 的 发 展 阶 段 。 如 图 １ 所 示， 自 ２０１２ 年之后，深度学习主题的论文年度发表数量增加迅 速，呈直线上升 趋 势 ，２０１６—２０１８ 年 该 主 题 的 发 文
Ｔｅａｃｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｆｏｒｕｍ·教师教育论坛 ４ ５
图１ 深度学习年度发文量变化趋势 （２００７－２０１８年）
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被视为当今科学知识图谱研究的最新阶段。美国德 雷克塞尔大学的陈超美教授被认为是该阶段的国际 前沿领军人物。本研究采用陈超美开发的信息可视 化分析软件 Citespace，应用其中探索关键路径的 PathFinder 算法绘制我国教育技术学主干理论演进的 关键路径图谱，并结合 EM 聚类对我国教育技术学 主干理论演进路径进行具体分析。
2004 中国电化教育
0.02 cluster6
2003 中国远程教育
0.04 cluster6
2004 中国电化教育
0 cluster6
2005 电子工业出版社
0.01 Cluster6
2005 中国电化进的路径
通过对文献共被引网络图谱关键节点路径的分 析，我们可以梳理以关键节点文献为代表的分支理 论演进的路径，结合 EM 聚类提供的文献节点聚类信 息，按照教育技术学科主干理论演进的时间顺序， 进一步分析教育技术主干理论演进的逻辑体系。
学》 是整个文献共被引网络关键路径演进的核心。以 其为中心，分别同南国农、何克抗、桑新民、丁兴富 等形成辐射各个方向的演进路径，进而逐步形成这一 时期教育技术学科基本理论体系架构、远程教育学基 本理论架构、建构主义学习理论以及基于建构主义的 教学设计为主体框架的教育技术学科主干理论。
何克抗 2002 年出版的 《教育技术学》 是当时 “面向 21 世纪课程教材”中的教育技术学专业主干 课程系列教材之一。该系列教材是当时教育部高等 学校教育技术学专业教学指导委员会为规范教学与 课程设置的代表性举措。这本具有导论性质的教材 体现了我国教育技术学转型后新的理论框架，其内 容囊括了教育技术学主要的基本理论问题。从教材 体系看，该教材受当时国内盛行的 AECT94 定义的 影响较大，主要包括学习资源与教学过程的设计、 开发、利用、管理和评价 5 大范畴。在具体内容 上，既吸取了当时国外最新的理论研究成果，又包 括一定的本土化研究成果。《教学技术：领域的定义 与 范 畴》 是 1994 年 美 国 教 育 传 播 与 技 术 协 会 （AECT） 组织全美上百位教育技术专家，历时 5 年 之久，讨论形成的教育技术的定义。它代表了当时 美国教育技术学界对教育技术最主流的理解。乌美 娜 1999 年将该书翻译并出版，为我国处于转型期的 教育技术打开了国际视野。此后相当一段时间，国 内教育技术学研究领域掀起了定义研究的热潮，黎 加厚“e-Education：电化教育的新定义”是这一时 期定义研究的代表。AECT94 定义的引入深化了我国 教育技术研究者对教育技术的认识，对我国教育技 术研究至少在三个方面产生了重要影响：第一，从 重视教的研究转向重视学的研究；第二，从重视硬 件建设、媒体使用和管理，转向重视学习过程和学 习资源建设；第三，从孤立地研究和发展技术、提 供设备和技术的维修与服务，转向重视技术与教育 的内在结合，尤其是信息技术环境下学习与教学模 式之创新。（桑新民，2003）
二、研究方法与数据来源
严格意义上的科学知识图谱演变历程大致可以 分为三条路径并形成知识图谱的三个阶段：基于共 引分析的科学知识图谱、网络分析和科学引文网络 图谱、信息可视化与科学前沿知识图谱。（刘则渊等， 2008） 三条路径缘起的背景不同，借助的手段与方法 也不同。其中信息可视化与科学前沿知识图谱路径 开创了信息可视化技术与科学计量学的有机结合，
2005 上海教育出版社
0 cluster3
2004 电化教育一研一究Ｒｕ－一
0 cluster3
2004 中国远程教育
0 cluster3
2004 电化教育研究
0 cluster3
2004 中国远程教育
0 cluster3
2005 电化教育研究
0.01 cluster3
2004 中国远程教育
0 cluster3
2003 中国轻工业出版社
0.02 cluster3
2005 电化教育研究
0 cluster3
何克抗 杨开城 李克东 黎加厚 乌美娜 黄荣怀 黄荣怀 南国农 任为民 余胜泉 任为民 南国农 张尧学 郝丹 何克抗 何克抗 徐琤 何克抗 谢幼如 杨开城
2002北京师范大学出版社 0.02 cluster3
2.20 世纪 90 年代中期至 21 世纪初 20 世纪 90 年代中期至 21 世纪初是我国“电化 教育”更名为“教育技术”的转型期。这一时期我 国教育技术理论与方法表现出明显的由传统电教向 与国际接轨的现代教育技术转向的倾向。从图谱节 点与 EM 聚类结果 Cluster2 和 Cluster4 节点文献来 看，这一时期是我国教育技术主干理论的奠基时 期，是整个主干理论知识结构的“拐点”。尤其是 Cluster2，其节点文献在全部聚类中中心性最大，在 图谱中这些节点也最为明显。从 EM 聚类结果的节 点文献内容来看，这一时期我国教育技术主干理论 的发展主要以引介国外教育技术理论为主要特征。 在这一时期，何克抗 2002 年出版的 《教育技术
2005 电子工业出版社
0 cluster3
2001 电化教育研究
0 cluster4
2000 电化教育研究
0.01 cluster4
1999中央广播电视大学出版社 0.06 cluster4
2006 中国远程教育
0 cluster5
2007 科学出版社
0 cluster5
2006 电化教育研究
0 cluster5
三、我国教育技术学主干理论关键路径知识 图谱与 EM 聚类
利用前面整理的相关数据，在文献聚类网络的 基础上，通过 Citespace 中 PathFinder 算法，对网络 图谱进行修剪与合并，可以得到基于文献共被引的 关键路径合并网络图谱。图谱中共包含文献节点 123 个，连线 113 条。点击控制面板中的“Spotlight”， 得到只突出关键节点的关键路径演进网络图谱 （如 下图）。
1.20 世纪 80 年代至 90 年代初 自 1978 年我国电化教育事业二次起步后，我国 电化教育经历了长期地调整和重建的过程。从图谱
现代远程教育研究 2011年1期／总109 期
万方数据
. 39 .
经 【理论 纬】我国教育技术学主干理论演进的关键路径
的演进结构来看，这一时期教育媒体 → 教育电 视 → 教育传播 → （多媒体） 教学设计构成了我国 电化教育学理论与方法的主要支撑。EM 聚类结果中 的 Cluster1 包含了这一时期的关键节点文献。南国 农 1985 年出版的 《电化教育学》 是我国电教事业二 次起步后的第一本电化教育著作。该书是南国农以 现代教育媒体研究和应用为核心的“七论”理论体 系的体现，是我国教学媒体理论早期重要的代表 作。20 世纪 80-90 年代，电视是我国远程教育的主 要手段，教育电视作为现代远程教育的前身在当时 的电化教育领域起着重要的作用。李运林 1991 年 《电视教材编导与制作》 是我国较早系统引介、梳理 教育电视的著作。教育传播理论一直被视为电化教 育重要的基本理论之一。然而，上世纪 80 年代以 前，我国的教育传播理论几乎为一片空白。直到 1982 年，华南师范大学在创办电化教育专业时邀请 香港传播学学者余也鲁及其导师施拉姆讲学，首次 将传播学理论引入我国电化教育领域，对我国电教 事业与学科发展产生了重要影响。EM 聚类中 1995 年南国农与李运林合作出版的 《教育传播学》 是我 国最早系统研究教育传播的代表著作。事实上，从 1985 年开始 《教育传播学》 就被正式列为国家教委 制定的“十五”规划教材。在 1989 年，最早接触传 播理论的华南师范大学李运林教授曾经出版过 《传 播理论》，该书是我国电教领域最早系统介绍传播理 论的著作。20 世纪 80 年代后期我国电教领域与教学 论领域开始引入教学设计思想，20 世纪 90 年代后我 国教学设计开始进入理论研究阶段。电教领域早期 的教学设计带有较强的“媒体”旨趣，代表性著作 是李克东 1992 年出版的 《多媒体组合教学设计》 （1994 再版）。从图谱上可以看出，《多媒体组合教学 设计》 与 《教育传播学》 直接相连，这体现了教学 设计以传播过程为研究对象的思想。
Year
Source
C CL
1991 高等教育出版社 1995 高等教育出版社 1992 科学出版社
0 cluster1
ｏ0 Cluster1
0 cluster1
1978Harvard University Press 0 cluster1
1985 高等教育出版社
0.02 cluster1
2001北京师范大学出版社 0.09 cluster2
0.08 cluster2 0.15 cluster2 0.2 cluster2
1998 高等教育出版社
0.13 cluster2
1997 电化教育研究
0 Cluster2
2004 华东师范大学出版社
0 cluster3
2004 中国远程教育
0 cluster3
2002华东师范大学々出７版一社ｄ＋ＨＨ“0 cluster3
/度） 等为聚类变量，得到 EM 聚类节点文献信息 （如下表）。
表 EM节点文献聚类信息①
Author 李运林 南国农 李克东 Vygotsky-L.S. 南国农 丁兴富 基更·德斯蒙德(丁新译) 基更·德斯蒙德（丁新译） 乌美娜 戴维·H·乔纳森(郑太年译) 桑新民 丁兴富 何克抗 南国农 何克抗 J·莱夫&E·温格(王文静译) 陈丽 莱斯利·P·斯特弗(高文译) 余胜泉 何克抗 陈丽 李克东 陈丽 何克抗 陈丽 白甫丽·艾碧（丁兴富译） 何克抗
科学知识图谱是以科学知识为对象，显示科学 知识的发展进程与结构关系的一种图形，它具有“ 图”和“ 谱”的双重性质与特征： 既是可视化的知 识图形，又是序列化的知识谱系，显示了知识元或 知识群之间网络、结构、互动、交叉、演化或衍生 等诸多复杂的关系。（刘则渊等，2009） 借助科学知识 图谱的方法与技术，我们可以透视教育技术学庞大 的知识体系，理顺教育技术学复杂的知识网络，把 握教育技术学主干理论及其演进的关键路径。