基于知识图谱的我国智慧教育研究热点与趋势分析
国内大数据背景下精准教学研究热点及展望
国内大数据背景下精准教学研究热点及展望作者：赖显静陈贵平来源：《电脑知识与技术》2022年第13期摘要：利用中國知网有关大数据背景下精准教学文献为研究对象，使用社会网络分析法绘制202篇大数据精准教学研究热点知识图谱。
通过分析发现，我国大数据背景下精准教学研究主要围绕精准教学理论研究、精准教学模式研究、精准教学平台应用研究、大数据助力精准学习分析研究、大数据驱动教学变革研究等五个方面开展。
未来可以加强师生数据素养的培养、大数据背景下精准教学平台构建、大数据与教学深度融合等方面的研究。
关键词：大数据;精准教学;社会网络分析;知识图谱中图分类号：G642 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）13-0016-031 问题的提出20世纪60年代，奥格登·林斯利在行为主义的基础上，提出精准教学关注学生学习过程中发生的变化，认为根据标准变速图表做出教育决策促进学生学习[1]。
早期的精准教学利用人工进行记录，局限性很大，没有得到快速的发展。
我国大数据不断发展，2016年，祝智庭教授将信息技术引入精准教学中，利用信息技术激发精准教学的活力[2]，从此开启了我国利用技术促进精准教学研究的大门。
大数据的兴起，为我国精准教学的深入研究提供重要契机。
利用大数据进行教学设计、教学实践和教学决策等，从而实现因材施教。
基于此，本研究通过对文献的梳理，利用共词分析法探索我国大数据背景下精准教学研究的现状、热点、趋势等，以期能为后续的研究提供参考和借鉴。
2 研究设计2.1研究方法共词分析法利用文献中词组出现的情况，来确定某一学科中各主题之间的关系[3]。
通过共词分析，能探索当前文献集中关注的主题，挖掘某一学科的热点、焦点和范式。
本研究使用的软件：文献题录信息统计分析工具——SATI3.0、SPSS 26、UCINET 6等软件。
2.2数据来源本研究的目的是探索我国大数据背景下精准教学的研究热点与趋势，为确保研究的可行性与代表性，本文选取中国知网（CNKI）期刊全文数据库作为文献的检索平台。
智慧图书馆研究领域的知识图谱可视化分析
342022年 第14期兰台内外图书情报文献分析随着科技水平的不断发展，我国的信息技术水平也明显提高，在建立智慧图书馆时，通过不断开展相关研究，使智慧图书馆的发展得到智能化信息技术的支持，为智慧图书馆的发展提供了坚实基础。
智慧图书馆的首次提出者为芬兰学者艾托拉，提出时间为2003年，其在我国首次被提出的时间为2010年，随着我国关于智慧图书馆的研究报道数量不断增加，关于智慧图书馆的主题也变得更为多元化，将重点加重在物联网标志技术应用、智慧化特征分析以及图书馆工作人员整体素质提升等方面。
对于读者而言，智慧图书馆的发展不仅从管理层面得到提升，还在教育内容上实现了从知识教育到娱教结合，让读者可以通过图书馆设备将一成不变的传统阅读变为听书、情景感受等等多样化的表现形式。
传统图书馆升级为“智慧图书馆”，摆脱了阅读枯燥无味的刻板印象，给读者带来形式多样、创新时尚的沉浸式体验，更生动地享受到阅读的乐趣。
近年来，关于智慧图书馆的相关研究报道中并未过多关注智慧图书馆的发展现状，本文应用相关的分析软件，以可视化方式对近十年来我国智慧图书馆的研究热点与趋势开展分析。
一、研究方法CiteSpace分析软件是基于对知识内容开展科学分析，并结合计量学、数学模型及信息可视化技术，实现引文可视化分析。
本次研究选取的数据均来自中国知网数据库，为保障文献的质量以及可靠度，将检索条件设置为主题和关键词，主题为智慧图书馆，关键词为智慧图书馆、智慧化、智慧馆员、智慧服务、智慧图书馆员、智慧空间，检索时间段为2010年至今，将相关度低的文献去除，共获取318篇，由于在2010年并没有相关的文献，因此将文献时间默认为2011年至2020年。
二、数据处理方法在处理数据时，经由中国知网网页生成的信息，通过格式化处理，将其导入CiteSpace分析软件中。
在时区分割的选项下，将时间设置为2011年至2020年，默认的分割时间为年，在通过生成关键词后，形成一种具备共现性的网络知识图谱。
智慧教育平台的建设与实现
智慧教育平台的建设与实现近年来，随着人工智能技术的快速发展，智慧教育平台成为了教育领域的一个热点话题。
智慧教育平台是一种基于互联网和云计算技术的综合性教育信息化管理平台，可以帮助学校、教师和学生更加高效地进行教育教学。
本文将探讨智慧教育平台的建设与实现。
一、智慧教育平台的特点智慧教育平台的特点主要包括以下几个方面：1.综合性：智慧教育平台是一个综合性的教育信息化管理平台，包含教学、管理、科研等多个方面。
2.开放性：智慧教育平台是一个开放性的平台，可以方便地进行信息共享和交流。
3.个性化：智慧教育平台支持教师和学生个性化学习和教学，可以根据不同的需求进行设置。
4.高效性：智慧教育平台可以提高教职工、学生和学校的工作效率，提高教学质量。
二、智慧教育平台的建设步骤智慧教育平台的建设需要经过以下几个步骤：1.需求分析：在开始建设智慧教育平台之前，需要进行需求分析，了解学校、教职工和学生的需求，确定智慧教育平台的功能和特点。
2.系统设计：根据需求分析的结果，对智慧教育平台进行系统设计，包括架构设计、功能设计和技术选型等。
3.开发实现：根据系统设计的结果，进行软件开发，实现智慧教育平台的各项功能。
4.测试运维：在软件开发完成后，进行测试，确保系统能够正常运行，同时进行运维管理，保障系统的稳定性和安全性。
三、智慧教育平台的应用场景智慧教育平台可以在学校的教学、管理、科研等方面得到应用，主要包括以下场景：1.教学场景：智慧教育平台可以为教师和学生提供个性化学习和教学服务，包括课程设置、教学资源管理和在线学习等。
2.管理场景：智慧教育平台可以提供学生管理、选课管理、考试管理等各种管理服务，帮助学校提高办学效益。
3.科研场景：智慧教育平台可以提供科研管理、数据分析等服务，支持学校的科研工作。
四、智慧教育平台的未来发展趋势随着人工智能技术的快速发展，智慧教育平台的未来发展趋势主要包括以下几个方向：1.深度学习：利用深度学习技术，通过模拟人类大脑神经元网络的方式来训练机器，提高系统的自主学习能力。
基于CiteSpace的国内智慧治理研究的知识图谱分析
基于CiteSpace的国内智慧治理研究的知识图谱分析
韩凯歌
【期刊名称】《现代信息科技》
【年(卷),期】2024(8)1
【摘要】信息产业和人工智能的发展推动了治理变革,智慧治理应运而生。
文章运用CiteSpace软件对2014—2022年间国内智慧治理研究CSSCI及核心期刊文献进行可视化分析,全景式追溯我国智慧治理研究热点嬗变样态与前沿动态。
分析结果表明:我国的智慧治理研究热点包括智慧治理的概念界定、应用领域、模式构建三类主题;研究前沿聚焦于法治、数字乡村、多元共治、社区治理和善治等内容。
未来国内的智慧治理研究应当促进智慧治理本土化,重视研究方法的多元化,加强研究内容的系统化。
【总页数】6页(P155-159)
【作者】韩凯歌
【作者单位】燕山大学公共管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
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数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析
DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.012数智驱动下基于CiteSpace的智慧图书馆研究的知识图谱分析＊蒋丽艳（东北师范大学图书馆，吉林 长春 130024）摘 要：以大数据、人工智能、数智驱动技术为核心的信息技术正助力着现代图书馆由传统模式向智慧方向转变。
通过运用先进CiteSpace 技术可视化的方法，对CNKI （中国知网）数据库中主题词是“智慧图书馆”、发文时间在2012-12-01—2022-12-01期间的论文进行统计和可视化分析。
通过对智慧图书馆各类型机构论文产出分布、高产机构论文产出分布及论文发表期刊分布图谱进行详细研究，以期为智慧图书馆的模式构建及实践路径提供强有力的借鉴。
关键词：CiteSpace ；智慧图书馆；知识图谱；可视化分析中图分类号：G250.7 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0045-04——————————————————————————＊［基金项目］吉林省教育科学“十四五”规划2023年度一般课题“创新驱动发展战略下吉林省校地文化深度融合协同育人机制研究”（编号：GH23790）信息技术的蓬勃发展，为智慧图书馆构建注入全新动力。
在大数据、数智驱动技术、人工智能快速发展的环境下，网络信息资源非常丰富，开放共享已经成为最主要的趋势。
先进的创新智慧技术已经成为智慧图书馆最主要的技术支撑，用数智驱动、云计算、物联网等特定的先进技术和全新的管理理念作为主要辅助，产生不受时空束缚且可被感知的新一代图书馆模式。
图书馆崭新的管理模式和服务能力因为智慧图书馆的出现而发生重要改变。
复合图书馆和数字图书馆全新发展理念与实践的延续、整合与升华的终极产物就是智慧图书馆，是目前图书馆的全新发展模式。
率先在欧美建立名为“Smart Library ”图书馆联盟的是加拿大渥太华，建立时间在2001年前后，是国外关于智慧图书馆的最早实践。
基于Cite Space的我国智慧体育研究动态、热点与趋势分析
基于Cite Space的我国智慧体育研究动态、热点与趋势分析吕浩;肖祥梅
【期刊名称】《体育科技文献通报》
【年(卷),期】2024(32)4
【摘要】为进一步了解国内2014—2023年智慧体育领域的总体研究进展,以中国知网(CNKI)核心数据库作为数据来源,利用Cite Space 6.2R6软件绘制出了作者、科研机构、关键词聚类和突现等知识图谱,对国内2014—2023年智慧体育进行可视化分析,对智慧体育研究动态及研究热点加以梳理,探讨发展趋势。
研究显
示,(1)2021年以来智慧体育的研究得到了越来越多学者的重视,发文数量骤增,开启了智慧体育研究的新篇章;(2)发文作者较多,但该领域核心作者群较少,合作关系不够密切;(3)研究机构以体育类院校为主、师范类与综合类院校为辅;(4)研究热点聚焦于体育产业高质量发展、智慧科技助力竞技体育、全民健身智慧化发展。
【总页数】5页(P243-247)
【作者】吕浩;肖祥梅
【作者单位】西南大学;西南财经大学体育学院
【正文语种】中文
【中图分类】G812
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基于知识图谱的我国智慧教育研究热点与趋势分析 随着物联网、大数据、云计算、无线通信等新型网络技术的出现与飞速发展，教育信息 化时代已全面到来，依托这些网络新技术的智慧教育应运而生。作为当代教育信息化发展的 新境界和教育现代化追求的重要目标，智慧教育是紧随IBM首席执行官彭明盛在2008年所 提出的智慧地球的战略所提出来的，它正在引领全国教育信息化的发展方向，成为技术变革 教育时代发展的主旋律［1］。越来越多的国内外研究者开始关注到智慧教育，赋予其新的内涵， 也从理论与实践层面对其开展了比较丰富的研究，这为本研究的开展提供了丰富的理论依 据。 本研究将采用文献计量学方法，运用关键词共现分析技术，结合定性与定量分析，对我 国智慧教育研究领域的相关热点进行梳理，并结合知识图谱，进一步归纳和分析我国智慧教 育的未来发展趋势与研究热点，以便为后续研究提供有力依据与支持。 一、研究方法与数据处理 1. 研究工具与研究方法
本研究所采用的研究工具为Bicomb书目共现分析软件和SPSS 19.0数据统计分析软件， 采用的主要研究方法为词频分析法、文献共词分析法与多维尺度分析法。其中，词频分析法 是指，利用表达文献核心内容的关键词或主题词在某一领域文献中出现频次的高低，来确定 该领域的研究热点和发展动向的一种文献计量学方法［2］；共词分析法是一种定性与定量相结 合的研究方法，通过分析文献关键词两两在同一篇文章中出现的次数进行统计，并在此基础 上进行分层汇聚，以分析、揭示该研究主题的现有研究结构［3］。多维尺度分析实质是根据关 键词之间的“距离”即关系的紧密程度对研究问题进行聚类，以全面反应
研究领域的主要研 究角度和热点［气 2. 数据采集
本研究以中国知网（CNKI）数据库为文献来源，采用高级检索，以主题=“智慧教育”或 关键词=“智慧教育”为限制条件进行检索，截止到2017年5月18日，共检索出1273篇文 献，剔除会议通知、会刊征稿通知、重复文献与学术性不强文章，得到有效文献483篇。 3. 数据处理 对数据的处理主要分为以下几个步骤：（1）文献数据导出。将筛选出的483篇文献从中 国知网中导出，并保存为NoteFi rst编码文本格式；（2）提取关键词。利用Bicomb软件对 数据进行关键词提取、清洗及词频统计，根据词频g指数方法确定高频关键词阈值，进行共 词分析；（3）高频关键词聚类分析。利用SPSS 19.0对词篇矩阵进行聚类分析；（4）多维尺 度分析。将高频关键词相异矩阵导入SPSS中进行多维尺度分析，最终产生知识图谱。下图 1即为数据采集与数据处理的流程图。
/ ------------------ 筛选文献，并导出 为NoteFirst编码 文本格式
图1数据采集与处理流程图
二、数据统计与研究结果 1. 共词分析
利用Bicomb软件对483篇文献数据进行关键词提取，共得到1374个关键词，合并其中 一些含义相同的关键词，如将“教学信息化''并入“教育信息化''；删除世相、一曰、蒙自、副 主任、周洪宇等与研究主题关系不大且不影响研究结果的关键词，将“大成教育''、“大成智 慧学”合并入“大成智慧教育”，但根据智慧教育的内涵方面考虑，删除了与大成智慧教育关 键词，确定了最终选用的关键词989个。本研究采用的确定高频关键词阈值的方法为词频g 指数方法，确定高频词的阈值为25,从高频关键词表中看到第25个关键词频次为7,因此 频次大于等于7的所有25个关键词即为高频关键词，如下表1所示，25个关键词累计出
统计关键词， 确定高频关键
聚类分析，获取 高频关键词 Ochiai系数相似
矩阵、相异矩阵
L L J-L八 4-r*
新建项目，提 取、清洗关键词
在CNKI中键入 检索条件，查找 论文 生成高频关键词共现矩
阵与词篇矩阵并导出
进行聚类分析与 ； 多维尺度分析， ； 构建知识图谱 ； 现 总次数为658，占总关键词累计频次的34%，可以较好的代表国内智慧教育的研究热点。 表1智慧教育高频关键词表 序号 关键字段 出现频次 累计百分比％ 序号 关键字段 出现频次 累计百分比％ 1 智慧教育 304 15.7350 14 智慧城市 10 29.5031 2 教育信息化 65 19.0994 15 学习空间 9 29.9689 3 信息技术 30 20.6522 16 智慧教室 9 30.4348 4 互联网+ 24 21.8944 17 教学模式 8 30.8489 5 智慧校园 23 23.0849 18 学习分析 8 31.2629 6 智慧 22 24.2236 19 学习过程 8 31.6770 7 大数据 20 25.2588 20 创客教育 8 32.0911 8 智慧课堂 15 26.0352 21 MOOC 8 32.5052 9 云计算 14 26.7598 22 翻转课堂 8 32.9193 10 智慧学习 12 27.3810 23 大学生 8 33.3333 11 物联网 11 27.9503 24 微课 7 33.6957 12 教育技术 10 28.4679 25 信息化 7 34.0580 13 班班通 10 28.9855 从上表可以看出，除了检索词“智慧教育”外，排在该领域的前十位高频关键词分别为教 育信息化（65）、信息技术（30）、互联网+ （24）、智慧校园（23）、智慧（22）、大数据（20）、 智慧课
堂（15）、云计算（14）、智慧学习（12）、物联网（11）。这十个关键词反映了在信息 技术、互联网+、物联网等技术环境下，为了加速推进教育信息化，研究教育大数据，以智 慧为指导理念，创建智慧课堂、推进智慧学习，最终实现建设智慧校园、达到智慧教育的目 标。 智慧教育领域的研究热点不仅体现在关键词的呈现频次上，关键词之间的共现关系也是 研究重点，因此，利用Bicomb软件建立高频关键词之间的共现矩阵（25*25），如表2所示， 表中行与列交叉部分即为关键词两两在同一篇文献中出现的次数。 表2高频关键词共现矩阵（部分） 智慧教育 教育信息化 信，息技术 互联网+ 智慧校园 智慧 智慧教育 304 52 13 20 15 16 教育信息化 52 65 1 5 5 2 信息技术 13 1 30 1 1 0 智慧校园 20 5 1 24 2 1 智慧 15 5 1 2 23 0 大数据 16 2 0 1 0 22
为消除关键词自身频次造成的影响，以揭示它们之间隐含的真正亲疏关系，笔者又用 Bicomb软件进行词篇矩阵的统计，并将词篇矩阵导入到SPSS 19.0中，选取Ochiai系数构 造出高频关键词相似系数矩阵（表3所示）。相似矩阵中的数字表明数据间的相似性，数字 的大小表明了相应的两个关键词之间的距离远近，其数值越接近1，表明关键词之间的距离 越近、相似度越大；反之，数值越接近0，则表明关键词之间的距离越大、相似度越小。最 后，将相似矩阵导入到Excel中，经过采用相异系数矩阵=1-相似系数矩阵的公式计算，生 成高频关键词相异系数矩阵，如表4所示，其数字表明数据间的相异
性，其含义与相似系数 矩阵意义相反，数值越接近1,表明关键词之间的距离越大。另外，相异矩阵的构建，对于 后续进行聚类分析和多维尺度分析提供了基础。 表3高频关键词Ochiai系数相似矩阵（部分）
Case Ochia i Measure 1:智慧教育 2:教育信息化 3:信息技术 4:互联网+ 5:智慧校园 6：智慧
1:智慧教育 1.000 .362 .136 .235 .180 .196 2:教育信息化 .362 1.000 .023 .129 .131 .054 3:信息技术 .136 .023 1.000 .037 .038 .000 4：互联网+ .235 .129 .037 1.000 .085 .044 5:智慧校园 .180 .131 .038 .085 1.000 .000 6：智慧 .196 .054 .000 .044 .000 1.000 表4高频关键词相异矩阵（部分） 1:智慧教育 2:教育信息化 3:信,息技术 4：互联网+ 5:智慧校园 6：智慧
1:智慧教育 .000 .638 .864 .765 .820 .804 2:教育信息化 .638 .000 .977 .871 .869 .946 3:信息技术 .864 .977 .000 .963 .962 1.000 4:互联网+ .765 .871 .963 .000 .915 .956 5:智慧校园 .820 .869 .962 .915 .000 1.000 6：智慧 .804 .946 1.000 .956 1.000 .000
由表3与表4统计发现，与智慧教育由近至远的关键词分别为教育信息化（0.362）、互 联网+（0.235）、智慧（0.196）、智慧校园（0.180）、智慧学习（0.166）、物联网（0.152）、 微课（0.152）、信息化（0.152），这一结果说明，国内对智慧教育的研究更多的与教育信息 化、互联网、智慧校园、智慧学习等结合在一起进行讨论。 2. 高频关键词聚类分析