高丹陽　張雙梅

摘? ?要：智能技術(shù)對人們的生活方式和思維方式具有不可忽視的影響。人工智能與教育的融合，對我國教育教學(xué)的變革起到了巨大作用。為進一步了解人工智能在我國教育領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀，本文以中國知網(wǎng)（CNKI）為數(shù)據(jù)來源，以2015-2019年發(fā)表的264篇國內(nèi)人工智能研究文獻為對象，運用CiteSpaceⅤ分析工具進行可視化分析，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析的方法，梳理并闡述了當(dāng)前我國人工智能的研究現(xiàn)狀，并運用內(nèi)容分析法分析人工智能在國內(nèi)教育中的研究特征，以期為后續(xù)研究做好基奠。

關(guān)鍵詞：人工智能;知識圖譜;CiteSpaceⅤ;社會網(wǎng)絡(luò)分析

中圖分類號：G434 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2019）13-0028-05

一、引言

隨著科技的快速發(fā)展，各種新技術(shù)層出不窮。人工智能作為當(dāng)前的新興技術(shù)，在各個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用，推動了社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化的躍升，深刻改變著人們的生活方式和思維模式。人工智能是通過機器延伸，提高人們社會治理能力和水平的新興技術(shù)，它涉及心理學(xué)、計算機科學(xué)、信息科學(xué)、哲學(xué)等多個學(xué)科的融合研究[1]。國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，隨著人工智能的快速發(fā)展，教育呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用越來越重要[2]。近年來，人工智能技術(shù)與教育的融合，從很大程度上推動了我國教育的發(fā)展，智能教室、智能助手等技術(shù)的應(yīng)用，在教育教學(xué)中發(fā)揮了巨大作用。研究人工智能在我國教育領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀及特征，有利于促進我國教育科研的發(fā)展，同時增強人工智能技術(shù)與教育的深度融合。

二、數(shù)據(jù)來源及研究過程

本文聚焦人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用研究，通過檢索中國知網(wǎng)（CNKI）核心期刊以及CSSCI期刊，對人工智能相關(guān)研究的作者、關(guān)鍵詞及熱點主題內(nèi)容進行了探討，繪制了人工智能的知識圖譜，并對國內(nèi)人工智能的研究特征進行了詳細論述。

1.數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)全部來源于中國知網(wǎng)，以“人工智能”為主題在社會科學(xué)Ⅱ輯中的教育理論與教育管理、學(xué)前教育、初等教育、中等教育、高等教育、職業(yè)教育、成人教育與特殊教育等幾個教育學(xué)科范圍內(nèi)進行文獻檢索。來源類別為核心期刊和CSSCI期刊，檢索時間跨度為2015-2019年，共得到524條檢索結(jié)果。然后經(jīng)過多次篩選，共剔除會議通知類、訪談記錄類、文件解讀類、無作者、無關(guān)鍵詞以及其他與研究主題相關(guān)性較低的文章等260篇，最終得到有效文章264篇。

2.研究過程

首先從中國知網(wǎng)進行相關(guān)文獻的檢索并篩選有效文章，然后用Excel軟件統(tǒng)計2015-2019年相關(guān)文章的發(fā)文量，分析其研究趨勢;接著利用CiteSpaceⅤ分析軟件將這些文章進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換及導(dǎo)入，對264篇文獻進行作者合作網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析以及聚類分析等，并生成相關(guān)知識圖譜，呈現(xiàn)出國內(nèi)人工智能的可視化研究主題現(xiàn)狀;最后通過內(nèi)容分析法，分析人工智能在教育領(lǐng)域中的文獻研究特征并進行詳細闡述。

三、研究現(xiàn)狀

1.發(fā)文量統(tǒng)計

發(fā)文量統(tǒng)計圖能夠比較清晰地顯示人工智能在教育領(lǐng)域中發(fā)表的文章數(shù)量。將篩選好的文章進行各年份發(fā)文量統(tǒng)計，利用Excel軟件錄入文章的發(fā)表年份及各年的發(fā)文量，然后做出發(fā)文量與時間的折線統(tǒng)計圖，并顯示其線性。圖1所示為2015-2019年人工智能的發(fā)文量統(tǒng)計，從圖中可以看出，教育領(lǐng)域關(guān)于人工智能的研究從2015年到2018年一直呈上升趨勢，說明人工智能的研究一直在發(fā)展，2017-2018年是發(fā)展的飛速時期，眾多學(xué)者開始關(guān)注人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用。從線性圖中還可以發(fā)現(xiàn)，2015-2019年由于發(fā)文量與時間呈線性關(guān)系，發(fā)文量逐年增加，由此可以推測2019年人工智能與教育的研究還會呈上升趨勢，將會是近幾年相關(guān)學(xué)者研究的熱點內(nèi)容?！督逃畔⒒?.0行動計劃》中也指出，要實施“智慧教育創(chuàng)新發(fā)展行動”，大力推進智能教育，推動人工智能在教學(xué)、管理等方面的全流程應(yīng)用，利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革等。因此，關(guān)于人工智能的研究還會呈增長態(tài)勢，研究內(nèi)容將更廣泛、深入。

2.研究作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

為了能夠快速而清楚地了解到研究智慧學(xué)習(xí)的核心作者及其研究團隊信息，對研究作者進行了合作網(wǎng)絡(luò)分析。選定時間范圍為2015-2019年，切片間隔為一年，節(jié)點類型（Node Types）為作者（Author），其他為默認(rèn)值，經(jīng)過調(diào)整，最終生成如圖2所示的作者合作網(wǎng)絡(luò)圖。導(dǎo)出節(jié)點信息，得到相關(guān)作者及其發(fā)文量，可以發(fā)現(xiàn)祝智庭為發(fā)文量最多的作者，共發(fā)表相關(guān)文章5篇，對人工智能在教育中的研究貢獻較大;其次，是程平、賀相春、南旭光、盛群力、牟智佳、張進良以及郭紹青等人，發(fā)文量均在3篇及以上，對該領(lǐng)域的研究也作出了較大貢獻。

通過分析生成的作者合作網(wǎng)絡(luò)圖，可以發(fā)現(xiàn)，人工智能在教育領(lǐng)域中的研究已經(jīng)形成了幾個研究小團體，其中，賀相春、郭紹青、張進良等人的研究小團體比較有影響力。但是在該領(lǐng)域研究中尚未形成一個比較大的研究合作團體，各學(xué)者之間還缺乏一定的溝通交流，需加強團隊合作。

3.研究熱點分析

（1）關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

為了清晰地了解當(dāng)前人工智能的研究熱點，對關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析。先將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)項目導(dǎo)入到CiteSpaceⅤ中，時間范圍選擇2015-2019年，時間切片為1年，節(jié)點類型選擇關(guān)鍵詞（Keyword），其他為默認(rèn)值，生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。然后對同義詞進行合并，得到的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖3所示。圖中共有99個節(jié)點、214條連線，密度（Density）為0.0441。

根據(jù)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率可以發(fā)現(xiàn)人工智能在教育領(lǐng)域中的熱點研究內(nèi)容?？梢砸罁?jù)普萊斯定律確定頻次的臨界值，計算公式為M=0.749（Nmax）1/2，其中M為關(guān)鍵詞的最低出現(xiàn)頻次，Nmax為指定時間范圍內(nèi)關(guān)鍵詞的最高出現(xiàn)頻次[3]，當(dāng)某個關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次不低于M時，這個關(guān)鍵詞就可以認(rèn)為是該領(lǐng)域研究的一個熱點內(nèi)容。除去基本的關(guān)鍵詞人工智能（AI）后，可以發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)次數(shù)最多是深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，各出現(xiàn)15次，根據(jù)普萊斯定律，Nmax=15，計算得出M=2.9，即出現(xiàn)3次及以上的關(guān)鍵詞為研究熱點，如表1所示的核心關(guān)鍵詞及其出現(xiàn)頻次，共有44個熱點詞匯。其中人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、機器人、智慧教育和人才培養(yǎng)出現(xiàn)的次數(shù)均在10次以上，是研究的核心熱點，其次還有教育大數(shù)據(jù)、智能教育、機器學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析、創(chuàng)客教育、計算思維等關(guān)鍵詞的頻次均大于3，也是研究的熱點內(nèi)容。

（2）關(guān)鍵詞時區(qū)分析

關(guān)鍵詞時序分布圖可以幫助我們更加清晰地了解各個時區(qū)人工智能與教育研究的主要內(nèi)容。從人工智能關(guān)鍵詞時序分布圖（如圖4所示）可以看出：2015年最初主要是關(guān)于機器人的研究，研究的內(nèi)容比較單一;到2016年，對人工智能的研究逐漸增多，2016年到2018年是人工智能研究的發(fā)展時期;隨著時間的推移，2018年人工智能在教育領(lǐng)域中的研究角度更加廣泛，不僅僅局限于人工智能技術(shù)的研究，而呈多元化發(fā)展，如人工智能時代、機器人教育、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等。

通過以上對各時間人工智能研究內(nèi)容的分析，可以推測，2019年關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域中的研究會更加深入，一方面是在現(xiàn)有基礎(chǔ)研究的基礎(chǔ)上繼續(xù)深入討論;另一方面是挖掘不同的角度，比如對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)分析、學(xué)習(xí)支持、精準(zhǔn)教學(xué)等方面的研究。

（3）主題聚類分析

①聚類結(jié)果

采用LLR（Log-Likelihood Rate）算法進行聚類分析，對關(guān)鍵詞進行分類整理，從而了解人工智能在教育中的研究主題類別。運用CiteSpace中的聚類功能進行聚類分析，共得到七個聚類結(jié)果，其中Modularity=0.5872、Mean Sihouette=0.6547，說明聚類結(jié)果比較成功。這七個結(jié)果依次為：#0智能教育、#1教育、#2深度學(xué)習(xí)、#3個性化學(xué)習(xí)、#4教學(xué)、#5大數(shù)據(jù)智能、#6信息技術(shù)。

第一，#0智能教育包括教育信息化、教育現(xiàn)代化、智慧教育、信息素養(yǎng)、人機協(xié)同、“互聯(lián)網(wǎng)+”教育、未來教育、田園教育、人工智能課程、融合創(chuàng)新、核心素養(yǎng)、混合智能、AI教育、個性化教育、教學(xué)設(shè)計等關(guān)鍵詞。主要針對人工智能技術(shù)進入教育領(lǐng)域，對教育所產(chǎn)生的一系列影響，將技術(shù)與教育進行融合，進行信息化、智能化的教育。

第二，#1教育包括學(xué)習(xí)方式、通用人工智能、轉(zhuǎn)識成智、自然智能、智能教學(xué)系統(tǒng)、軟技能、慕課、教師專業(yè)發(fā)展、機器教育、STEM/STEAM、人工智能教育應(yīng)用、智慧教育、智能教育、人機共教、教師職業(yè)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、教育應(yīng)用、自主智能系統(tǒng)等關(guān)鍵詞。

第三，#2深度學(xué)習(xí)包括高等教育、教學(xué)改革、產(chǎn)教融合、校企合作、教育應(yīng)用、集成服務(wù)、泛在學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)科學(xué)、精準(zhǔn)管理、多元智能、非正式學(xué)習(xí)、智慧教學(xué)、仿腦機理、情感智能、智能學(xué)科與技術(shù)、深度教學(xué)、工具性思維、人工智能思維、智能材料、語義分析等關(guān)鍵詞。

第四，#3個性化學(xué)習(xí)包括個性化學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析、教育大數(shù)據(jù)、人工智能+教育、學(xué)習(xí)空間、精準(zhǔn)教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂、個性化教學(xué)、人機協(xié)作、學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測、交互、學(xué)習(xí)服務(wù)、深度融合、虛擬課堂、因?qū)W定教、學(xué)習(xí)行為等關(guān)鍵詞。

第五，#4教學(xué)包括大數(shù)據(jù)、在線學(xué)習(xí)、人工智能教育、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、知識圖譜、智適應(yīng)學(xué)習(xí)、智慧學(xué)習(xí)環(huán)境、遠程教育、物聯(lián)網(wǎng)、信息交互、研究性學(xué)習(xí)、教學(xué)交互、系統(tǒng)設(shè)計、腦科學(xué)、學(xué)習(xí)通用設(shè)計、模型構(gòu)建、移動學(xué)習(xí)、智慧教室、遠程開放學(xué)習(xí)、技術(shù)賦能學(xué)習(xí)、開放教育資源、教育決策等關(guān)鍵詞。

第六，#5大數(shù)據(jù)智能包括大數(shù)據(jù)智能、人才培養(yǎng)、終身學(xué)習(xí)、人工智能2.0，職業(yè)教育、跨媒體智能、個性化教育、自主智能系統(tǒng)、群體智能、跨媒體學(xué)習(xí)、智能圖書館、素質(zhì)培養(yǎng)、教育管理、數(shù)據(jù)融合、智能賬務(wù)、計算機博弈、試題關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、試題推薦系統(tǒng)等關(guān)鍵詞。

第七，#6信息技術(shù)包括信息技術(shù)、機器人、機器人教育、創(chuàng)客教育、教學(xué)設(shè)計、合作學(xué)習(xí)、教育教學(xué)、機器智能、教育機器人、機器人競賽、配對編程、配對學(xué)習(xí)、功能定位、創(chuàng)客學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)體驗、創(chuàng)新技能教育、融合方式、教學(xué)模式、混合現(xiàn)實、智創(chuàng)空間等關(guān)鍵詞。

②聚類分析

通過對有效文獻進行內(nèi)容分析，進一步歸納總結(jié)為理論研究與信息技術(shù)研究兩個大方面研究內(nèi)容。具體來講，理論研究涉及到教育教學(xué)變革、學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)、人才培養(yǎng)等研究;信息技術(shù)研究包含技術(shù)及其成果等研究。

教育教學(xué)的變革研究：具體來說主要是教學(xué)模式的研究以及智能教學(xué)、教師專業(yè)發(fā)展等理論研究。如劉勉、張際平在研究虛擬現(xiàn)實概念的基礎(chǔ)上，將虛擬現(xiàn)實技術(shù)融入課堂教學(xué)，構(gòu)建了未來課堂環(huán)境的“Va A（VR and AR）”教學(xué)模式[4];尹睿等人在汲取神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了人工智能教學(xué)系統(tǒng)，推動智能課程的產(chǎn)生[5];宋靈青等從立德樹人、重塑教師角色、變革教學(xué)方式等八個方面闡述了“AI”時代教師專業(yè)發(fā)展的途徑[6]?？傮w來講，對教育教學(xué)的變革研究主要就是人工智能技術(shù)與教學(xué)的深度融合，帶動課堂教學(xué)、教師角色等的轉(zhuǎn)變。

學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的相關(guān)研究：主要體現(xiàn)在學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)環(huán)境等方面。學(xué)習(xí)方式的研究主要有深度學(xué)習(xí)、個性化學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等[7-9];王萍等人在對智能虛擬助手的概念及其關(guān)鍵技術(shù)分析的基礎(chǔ)上，提出了涵蓋交互層、功能層、技術(shù)層以及能力層在內(nèi)的智能虛擬助手下的學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)框架，并討論了其開發(fā)和實現(xiàn)方式[10];塔衛(wèi)剛從學(xué)習(xí)科學(xué)的角度出發(fā)，研究了學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計的問題，并提出了學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計面臨的人機共生的交互、反思學(xué)習(xí)的需求以及創(chuàng)新創(chuàng)造思維這三大挑戰(zhàn)[11]。人工智能技術(shù)的發(fā)展，在學(xué)生的學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析以及個性化需求等方面發(fā)揮著重要作用，為學(xué)生提供了各方面的學(xué)習(xí)支持，促進其學(xué)習(xí)效果的提升。

人才培養(yǎng)研究：主要包括人工智能人才的培養(yǎng)以及人工智能背景下其他各方面人才的培養(yǎng)。如張茂聰?shù)热嗽谟懻撐覈斯ぶ悄苋瞬排囵B(yǎng)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從科學(xué)建設(shè)人工智能一級學(xué)科、鼓勵高校培養(yǎng)人工智能交叉人才以及推進產(chǎn)學(xué)研合作的培養(yǎng)模式三個方面提出我國人工智能人才的培養(yǎng)途徑[12];李秋斌闡述了人工智能技術(shù)的發(fā)展對職業(yè)教育產(chǎn)生的影響，提出人工智能背景下職業(yè)教育中人才培養(yǎng)的四個問題，并就如何進行職業(yè)教育人才培養(yǎng)進行了詳細的論述[13]。人工智能的發(fā)展對人才培養(yǎng)提出了要求，智能機器人、機器人助理等產(chǎn)品興起，人們在學(xué)習(xí)生活中的角色也發(fā)生了一系列變化，為適應(yīng)社會技術(shù)的發(fā)展，人才培養(yǎng)的方向也是一個值得思考的問題。

信息技術(shù)研究：人工智能技術(shù)在教育中關(guān)于信息技術(shù)方面的研究，主要是關(guān)于人工智能技術(shù)產(chǎn)生的一系列成果的討論研究，如智能機器人、學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)等。魏雪峰等人提出了教育測評機器人理念構(gòu)想，具有三大功能模塊、四層系統(tǒng)架構(gòu)與五個應(yīng)用策略，并在實際課程中展開了實踐研究，驗證了教育測評機器人對于提升學(xué)生成績和自我效能感是有效的，可以滿足學(xué)生的個性化需求[14];陳凱泉論述了人工智能技術(shù)應(yīng)用在教育中催生新型智能教學(xué)系統(tǒng)，可以進行更加精準(zhǔn)的學(xué)情判斷和科學(xué)的學(xué)習(xí)路徑推薦，用以支持學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)[15]。教育信息化發(fā)展以及學(xué)生的個性化需求等促進了相關(guān)學(xué)者對智能技術(shù)的研究，智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、智能教師等的研發(fā)，能夠有效地促進學(xué)生的智能學(xué)習(xí)。

四、研究特征

通過對以上內(nèi)容的研究分析，可以發(fā)現(xiàn)，人工智能在教育領(lǐng)域中的研究呈現(xiàn)出從理論到實踐、從現(xiàn)象到本質(zhì)、從單一到多元等特征。

首先，人工智能在教育領(lǐng)域中的研究是從理論討論到實踐應(yīng)用的研究。人工智能這一新技術(shù)的出現(xiàn)，受到了教育領(lǐng)域各專家學(xué)者的諸多關(guān)注，對人工智能理論進行討論，如深度學(xué)習(xí)、AI時代的教師專業(yè)發(fā)展以及課堂的教學(xué)模式等等。伴隨人工智能技術(shù)的發(fā)展以及國家政策的大力支持，人工智能的一些成型產(chǎn)品也應(yīng)用到了實際教育教學(xué)當(dāng)中，如學(xué)習(xí)分析技術(shù)、智能助手等，并對其教育教學(xué)的應(yīng)用效果進行了討論分析，從而促進教學(xué)質(zhì)量的提升。

其次，人工智能在教育領(lǐng)域中的研究是從現(xiàn)象到本質(zhì)的遞進研究。人工智能技術(shù)初期在教育領(lǐng)域中的研究僅限于外部層次，對這一技術(shù)的了解不夠充分，只能是基于表層研究，如簡單的機器人研究;隨著研究的逐漸深入，開始對人工智能在教育中一些比較具體的問題進行深入探討，如人機交互、智能考試系統(tǒng)、智能助教、智能感知等問題，研究的層次逐漸深入。由此可以發(fā)現(xiàn)，我國對于人工智能的研究呈現(xiàn)出層層遞進的特征，而后期的研究也會更加深入，研究視角也會更多樣化。

最后，人工智能在教育領(lǐng)域中的研究是從單一到多元化的研究。從研究的關(guān)鍵詞時序圖可以明顯發(fā)現(xiàn)，人工智能領(lǐng)域的研究主題逐漸增多，不僅僅是簡單的機器人研究，研究的內(nèi)容越來越多樣化。單純對技術(shù)的研究已不能滿足新時代下教育教學(xué)變革的要求，為應(yīng)對新形勢、新挑戰(zhàn)，要從當(dāng)前教師教學(xué)和學(xué)生的需求出發(fā)，研究人工智能在教學(xué)和學(xué)習(xí)中的應(yīng)用及其效能。從多角度去探討人工智能在教育領(lǐng)域中所發(fā)揮的功能作用，如智能識別、智能助手、精準(zhǔn)教學(xué)等等，從而滿足學(xué)生的個性化需求，提升教學(xué)質(zhì)量，促進教育信息化2.0時代我國教育教學(xué)的不斷發(fā)展。

五、結(jié)束語

為促進教育信息化的發(fā)展，還需不斷加強對人工智能的研究，將技術(shù)與教育深度融合，構(gòu)建信息化學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)資源，加強課堂教學(xué)的智能評價、人機交互以及智能學(xué)習(xí)分析，深入討論如何運用人工智能做到精準(zhǔn)教學(xué)等，從多角度、多層次去探討，不斷推動學(xué)校教育教學(xué)質(zhì)量的提升以及人工智能人才的培養(yǎng)。

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（編輯：王曉明）