關(guān)鍵詞：人工智能教育；CiteSpace；VOSviewer；研究熱點(diǎn)

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）26-0017-05開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

近年來，人工智能開始受到廣泛關(guān)注，特別是在2016年，AlphaGo擊敗了人類圍棋冠軍，使得人們對(duì)人工智能的興趣持續(xù)上漲。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，該文件明確提出，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用需進(jìn)一步推廣和深化，要在中小學(xué)階段開設(shè)人工智能課程，開展跨學(xué)科探索性研究[1]。2019年，教育部辦公廳發(fā)布了《2019年教育信息化和網(wǎng)絡(luò)安全工作要點(diǎn)》，并出版了多套人工智能教育相關(guān)教材[2]。2022年發(fā)布的《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》涉及人工智能教育，并肯定了其重要性[3]。此外，美國(guó)、日本、英國(guó)和新加坡等國(guó)也將機(jī)器人學(xué)習(xí)、人工智能教育、跨學(xué)科STEM課程以及編程課程納入中小學(xué)課程體系[4]。中小學(xué)階段的人工智能教育在推動(dòng)全民智能教育普及與基礎(chǔ)構(gòu)建方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，同時(shí)具有普遍適用性和基礎(chǔ)支撐性[5]。此外，將人工智能納入中小學(xué)教育中，對(duì)提升學(xué)生的計(jì)算思維、智能素養(yǎng)和創(chuàng)新能力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此，在中小學(xué)階段開展人工智能教育是大勢(shì)所趨。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以中國(guó)知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫作為主要的數(shù)據(jù)來源，選擇“高級(jí)檢索”功能，選擇“主題”檢索，以“中小學(xué) AND 人工智能教育”為主題詞，選擇“篇名”檢索，篇名設(shè)置為“人工智能教育”或“人工智能教學(xué)”或“教育人工智能”，依此進(jìn)行二次檢索，所有匹配范圍均設(shè)定為“精確”，以確保篩選結(jié)果的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。時(shí)間跨度為2014至2023年，分別檢索出673篇和903篇，共計(jì)1 576篇相關(guān)文獻(xiàn)，并對(duì)檢索文獻(xiàn)進(jìn)行人工篩除無效文獻(xiàn)（即去除會(huì)議35篇、報(bào)紙18篇、圖書1 篇、成果3篇）、軟件去重和研讀文獻(xiàn)的摘要部分，最終得到760篇有效文獻(xiàn)作為本次研究的樣本，檢索時(shí)間為2023年12月12日。將篩選得到的文獻(xiàn)導(dǎo)出為ref?works文獻(xiàn)格式，并以download_*.txt格式保存，再分別導(dǎo)入CiteSpace和VOSviewer軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

1.2 研究方法

本研究綜合運(yùn)用CiteSpaceV 6.2.R6和VOSviewer 軟件，從關(guān)鍵詞和發(fā)文作者入手繪制圖譜，主要通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜、聚類圖譜和突變?cè)~檢測(cè)圖譜分析，旨在全面揭示該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、前沿動(dòng)態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)。此外，本研究還結(jié)合了文獻(xiàn)分析和內(nèi)容分析法，這兩種方法旨在深入揭示文獻(xiàn)內(nèi)容的本質(zhì)特征，并據(jù)此預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。通過這種綜合分析方法，可以確保研究結(jié)果的客觀性和可信度[5]。

1.3 研究工具

在科學(xué)計(jì)量領(lǐng)域，可視化軟件中被研究人員廣泛使用的是CiteSpace和VOSviewer。本研究運(yùn)用的可視化數(shù)據(jù)分析工具CiteSpace是由美國(guó)的陳超美博士在Java平臺(tái)上研發(fā)的一款軟件[6]。VOSviewer是由荷蘭的Van等[7]開發(fā)的文獻(xiàn)可視化軟件，這兩款軟件具有操作簡(jiǎn)便、功能強(qiáng)大等優(yōu)點(diǎn)。

2 人工智能教育的研究現(xiàn)狀分析

2.1 年度發(fā)文量分布

為了解我國(guó)近十年人工智能教育的發(fā)文量情況，從而探究該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，本研究從CiteSpace中導(dǎo)出數(shù)據(jù)，并使用Excel軟件分析近十年我國(guó)中小學(xué)人工智能教育的發(fā)文量隨年份變化的情況，分析結(jié)果如圖1所示。自2017年開始，人工智能教育相關(guān)的文獻(xiàn)數(shù)量逐年上升，其中2018年和2019年的上升幅度最大，尤其在2022年達(dá)到了109篇的峰值。由此可知，自2017年以來，人工智能教育受到了前所未有的關(guān)注，這與我國(guó)政策的實(shí)施緊密相連。從整體來看，人工智能教育領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量在近十年呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，可分為三個(gè)階段：萌芽期（2014—2016年）、快速發(fā)展期（2017—2020年）以及持續(xù)發(fā)展期（2021—2023 年）。總之，我國(guó)對(duì)于人工智能教育相關(guān)研究仍在不斷探索中，且未來還將持續(xù)發(fā)展。

2.2 發(fā)文作者分布

運(yùn)用VOSviewer軟件繪制的發(fā)文量超過三篇的作者知識(shí)圖譜（如圖2所示），旨在深入探究人工智能教育領(lǐng)域的主要研究力量及其關(guān)系。從圖譜中可以看到，發(fā)文量為3篇以上的作者形成了42個(gè)聚類。圓圈的大小代表作者的發(fā)文量，圓圈越大表示該作者發(fā)文越多，作者之間的連線表示他們有合作關(guān)系。

例如，華東師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)系的顧小清和李世瑾是該領(lǐng)域的主要研究代表，他們的研究主題包括人工智能教育的現(xiàn)狀、發(fā)展與應(yīng)用；華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院的胡小勇和王同聚則集中在教育人工智能的發(fā)展和中小學(xué)人工智能師資培訓(xùn)上。

這些研究機(jī)構(gòu)的研究人員致力于從人工智能教育的前沿發(fā)展與應(yīng)用角度，在中小學(xué)貫徹落實(shí)人工智能教育。同時(shí)，他們也涉及人工智能教育的倫理道德判斷研究，但需要進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)研究成果的輸出和推廣。

3 人工智能教育的研究結(jié)果分析

3.1 研究熱點(diǎn)可視化分析

3.1.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

本研究通過CiteSpace對(duì)中小學(xué)人工智能教育相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了關(guān)鍵詞共現(xiàn)和中介中心性分析，旨在更直觀地探知和把握文獻(xiàn)的研究方向及重點(diǎn)。選取Keywords為節(jié)點(diǎn)，并將關(guān)鍵詞出現(xiàn)的閾值調(diào)整為5，進(jìn)而得到基于CiteSpace 的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖3 所示。在該圖譜中，網(wǎng)絡(luò)密度為Density=0.0103，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)N=275個(gè)，網(wǎng)絡(luò)連線數(shù)E=388條，表明圖譜中各個(gè)關(guān)鍵詞的聯(lián)系較為緊密。

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，每個(gè)圓圈代表一個(gè)關(guān)鍵詞，圓圈的大小反映了該關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次。頻次越大，圓圈越大。兩個(gè)關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中共現(xiàn)時(shí)會(huì)有一條連線，連線的粗細(xì)和密集程度反映了關(guān)鍵詞之間聯(lián)系的緊密程度。圖譜頂部的橫軸使用不同顏色來表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)的年份。

從圖3可以看出，出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞包括“人工智能”“中小學(xué)”“教育”“機(jī)器人”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“智能教育”“智能素養(yǎng)”“創(chuàng)客教育”“深度學(xué)習(xí)”等。這表明我國(guó)中小學(xué)人工智能教育的研究與這些前沿研究熱點(diǎn)詞匯緊密相關(guān)，且這些熱點(diǎn)詞匯將是未來研究者可能關(guān)注的重要研究方向。

中介中心性是衡量關(guān)鍵詞在整體共現(xiàn)圖譜中重要性的指標(biāo)，通常中心性數(shù)值超過0.1的節(jié)點(diǎn)被視為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。通過對(duì)2014—2023年間人工智能教育相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行中心性分析和共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)，可以揭示出這一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

在表1中，統(tǒng)計(jì)了排名前20的關(guān)鍵詞，并分析了其共現(xiàn)情況。關(guān)鍵詞的重要性不僅體現(xiàn)在其中心性上，也體現(xiàn)在出現(xiàn)的頻次上。當(dāng)關(guān)鍵詞具有高中心性和高頻次時(shí)，意味著它們?cè)谀扯螘r(shí)期內(nèi)成了研究者共同關(guān)注的焦點(diǎn)。因此，這些關(guān)鍵詞能夠揭示出當(dāng)前研究的熱點(diǎn)[8]。

根據(jù)表1，該領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞包括“機(jī)器人”“智能教育”“機(jī)器人教育”“創(chuàng)客教育”“深度學(xué)習(xí)”和“編程教育”。這些關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次分別為18、16、15、13、12和10，且它們的中心性均超過0.1。中心性越高，這些關(guān)鍵詞就越能反映出當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和趨勢(shì)。在當(dāng)下及未來的研究中，這些熱點(diǎn)詞匯也許會(huì)繼續(xù)受到廣泛關(guān)注，這為研究者指明了潛在的研究方向。

根據(jù)對(duì)圖3和表1的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，可以觀察到，頻次排名靠前的關(guān)鍵詞與中心性超過0.1的關(guān)鍵詞大致相同，這反映出它們?cè)趪?guó)內(nèi)中小學(xué)人工智能教育中的核心地位。盡管人工智能教育并不等同于機(jī)器人教育、智能教育、創(chuàng)客教育或編程教育，但從分析結(jié)果中可以推斷，我國(guó)當(dāng)前的人工智能教育與這些熱點(diǎn)領(lǐng)域存在緊密的聯(lián)系。

3.1.2 關(guān)鍵詞聚類視圖分析

關(guān)鍵詞聚類分析能夠更深入地理解特定領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)，它通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，將大量的關(guān)鍵詞共現(xiàn)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為幾個(gè)主要的聚類，從而更容易地識(shí)別出核心概念和主題。在此基礎(chǔ)上，本研究使用對(duì)數(shù)似然比算法（LLR算法）進(jìn)行聚類分析，得到了聚類數(shù)量為9的知識(shí)圖譜，如圖4所示。聚類圖中的模塊值Q=0.6829（大于0.3） ，平均輪廓值S=0.9397（大于0.7） ，Q和S值均表明該聚類是顯著的，結(jié)論也是可信的。因此，可以將聚類結(jié)果劃分為人工智能教育、機(jī)器人教育、信息技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、教學(xué)模型和倫理判斷等六大領(lǐng)域。

1） 人工智能教育。與人工智能教育相關(guān)的聚類包括#0人工智能、#1中小學(xué)、#2智能教育、#3教育，主題詞涵蓋“人工智能”“中小學(xué)”“教育”“智慧教育”“智能教育”等。人工智能教育的關(guān)鍵技術(shù)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、知識(shí)圖譜、人機(jī)交互和機(jī)器人。智慧教育即通過人機(jī)協(xié)同作用來優(yōu)化教學(xué)過程和促進(jìn)學(xué)習(xí)者更好發(fā)展的未來教育范式[9]?？梢?，人機(jī)協(xié)同與智慧教育等都與人工智能教育密切相關(guān)。

2） 機(jī)器人教育。與機(jī)器人教育相關(guān)的聚類為#5 機(jī)器人，主題詞包括“機(jī)器人”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“人機(jī)協(xié)同”“編程教育”。機(jī)器人教育是涉及機(jī)器人基本知識(shí)與技能的學(xué)習(xí)過程，并探討如何利用教育機(jī)器人改進(jìn)和優(yōu)化教育教學(xué)效果的理論與實(shí)踐[10]。將教育機(jī)器人程序設(shè)計(jì)課程分為初級(jí)、中級(jí)和高級(jí)三個(gè)階段，在編程設(shè)計(jì)中引入機(jī)器人可有效提高學(xué)生計(jì)算思維能力[11]。可見，我國(guó)機(jī)器人教育與編程教育關(guān)系緊密。

3） 信息技術(shù)。與信息技術(shù)相關(guān)的聚類為#8信息技術(shù)，主題詞包括“信息技術(shù)”“信息素養(yǎng)”“智能素養(yǎng)”等。培養(yǎng)學(xué)生的信息意識(shí)是信息技術(shù)核心素養(yǎng)之一，信息技術(shù)教學(xué)的目標(biāo)是讓學(xué)生了解、感知和體驗(yàn)人工智能，在中小學(xué)信息技術(shù)教學(xué)中融入人工智能教學(xué)對(duì)于普及信息技術(shù)新知識(shí)具有重要意義[12]。當(dāng)前教育中，我們努力在信息技術(shù)教學(xué)中從強(qiáng)調(diào)“信息素養(yǎng)”轉(zhuǎn)向注重培養(yǎng)“智能素養(yǎng)”。

4） 深度學(xué)習(xí)。與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的聚類為#4深度學(xué)習(xí)，主題詞包括“深度學(xué)習(xí)”“計(jì)算思維”等。深度學(xué)習(xí)是在學(xué)習(xí)科學(xué)視角下，信息深度加工、教師深度引導(dǎo)及技術(shù)深度支持的最佳融合[13]。中小學(xué)教育領(lǐng)域的研究主要旨在解決教學(xué)中的實(shí)際問題，以提升學(xué)生的計(jì)算思維能力為核心的素質(zhì)教育。計(jì)算思維成為智能時(shí)代學(xué)習(xí)者必須具備的素養(yǎng)。

5） 教學(xué)模型。與教學(xué)模型相關(guān)的聚類為#6教學(xué)模型，主題詞包括“教學(xué)模式”“教學(xué)設(shè)計(jì)”等。何克抗教授提出的建構(gòu)主義教育思想從“以學(xué)生為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲗?dǎo)—主體相結(jié)合”[14]?！耙詫W(xué)生為中心”的教學(xué)模式有助于發(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性與創(chuàng)造性，而“主導(dǎo)—主體相結(jié)合”的模式則增強(qiáng)了學(xué)生知識(shí)內(nèi)化的程度。

6） 倫理判斷。與倫理判斷相關(guān)的聚類為#7倫理判斷，主題詞包括“倫理原則”等。人工智能技術(shù)在推動(dòng)教育變革的同時(shí)，伴隨潛在的、難以預(yù)見的倫理風(fēng)險(xiǎn)。錢小龍等[15]從宏觀與微觀層面探討教育人工智能系統(tǒng)的倫理原則，并預(yù)測(cè)未來可能遇到的倫理問題，基于我國(guó)國(guó)情提供教育人工智能面臨倫理問題時(shí)的建議。趙磊磊等[16]對(duì)教育人工智能的倫理原則進(jìn)行了四個(gè)向度的梳理，即算法向度、關(guān)系向度、情感向度和資源向度，并據(jù)此構(gòu)建了四個(gè)維度的風(fēng)險(xiǎn)消除路徑。

3.2 研究前沿：突變?cè)~檢測(cè)圖譜分析

突變?cè)~檢測(cè)在CiteSpace中用于識(shí)別那些在某些年份中頻次突然增加的詞語，無論是高頻詞還是低頻詞，這種頻次增長(zhǎng)率的突然增加可能標(biāo)志著該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)發(fā)生了變化，從而反映該領(lǐng)域的研究前沿[17]。在CiteSpace 軟件中選擇Burstness View 功能，將γ設(shè)置為0.6（范圍為[0，1]） ，Minimum Duration設(shè)置為2，由此得到9個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞，如圖5所示。

從突現(xiàn)的時(shí)間跨度來看，“智慧教育”“機(jī)器人”“深度學(xué)習(xí)”都始于2017 年，這一年被稱為我國(guó)的“人工智能教育元年”。此后出現(xiàn)的“編程教育”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“計(jì)算思維”都在一定程度上擴(kuò)展和延伸了人工智能教育，其熱度在2023年依舊不減。可以預(yù)測(cè)，未來一段時(shí)間這些領(lǐng)域仍然是研究者重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。從突現(xiàn)強(qiáng)度來看，智慧教育的突變強(qiáng)度最高，為3.45，其次是機(jī)器人，突變強(qiáng)度為3.31，再次是編程教育，突變強(qiáng)度為1.98。這三個(gè)關(guān)鍵詞都是人工智能領(lǐng)域重要的研究熱點(diǎn)，也說明人工智能教育與智慧教育和機(jī)器人教育密不可分。

4 人工智能教育的研究發(fā)展建議

通過對(duì)近十年該領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的梳理研究，發(fā)現(xiàn)人工智能在基礎(chǔ)教育階段的研究熱度仍然處于上升期，但相關(guān)研究者對(duì)人工智能教育還處于探索期，因此未來的人工智能教育領(lǐng)域還有很大的挖掘空間。基于此，為了更好地推動(dòng)人工智能在我國(guó)中小學(xué)教育中的應(yīng)用，本研究嘗試分別從政府、學(xué)校、技術(shù)與實(shí)踐四個(gè)層面提出人工智能教育的未來發(fā)展建議。

4.1 政府層面，加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)與規(guī)劃

從當(dāng)前的發(fā)展趨勢(shì)來看，大多數(shù)中小學(xué)為了推動(dòng)人工智能教育的特色發(fā)展和彌補(bǔ)國(guó)家課程的不足，圍繞校本課程進(jìn)行了諸多創(chuàng)新，比如編程教育、機(jī)器人教育、創(chuàng)客教育等。但由于人工智能教育缺乏統(tǒng)一的課程標(biāo)準(zhǔn)，市面上隨之而來的各種人工智能教材與人工智能培訓(xùn)，其內(nèi)容、難易程度、重難點(diǎn)存在很大差異。鑒于此，政府及其相關(guān)部門應(yīng)加速推進(jìn)統(tǒng)一課程標(biāo)準(zhǔn)的制定與完善政策法規(guī)，以增強(qiáng)人工智能與中小學(xué)信息技術(shù)教育的融合。在確立教學(xué)目標(biāo)、設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容和優(yōu)化教學(xué)過程方面，需要整合各方資源，聯(lián)合多方力量，以構(gòu)建規(guī)范的中小學(xué)人工智能課程體系。

4.2 學(xué)校層面，組織專業(yè)化的培訓(xùn)

學(xué)校教育需要形成“思維比知道重要、問題比答案重要、邏輯比羅列重要”的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)新思維[18]。人工智能跨學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu)要求教師具備相適應(yīng)的多元化、專業(yè)化的知識(shí)體系。一方面，大量的中小學(xué)教師本身缺乏對(duì)人工智能的知識(shí)儲(chǔ)備。作為未來基礎(chǔ)教育階段人工智能教育的領(lǐng)頭羊，教師需要不斷更新知識(shí)體系，擴(kuò)展人工智能知識(shí)，創(chuàng)新教育教學(xué)方法。另一方面，盡管教師自身努力是關(guān)鍵，學(xué)校應(yīng)為教師提供學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)與平臺(tái)，定期組織專業(yè)化的培訓(xùn)，讓教師深入理解人工智能，從而能夠?qū)W以致用，為學(xué)生提供更好的人工智能教育。

4.3 技術(shù)層面，利用信息加密技術(shù)

隨著AIGC（生成式人工智能）時(shí)代的來臨，基于AI的大語言模型的問世，為教育領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，未來需要充分利用信息加密技術(shù)并關(guān)注倫理道德問題。其一，當(dāng)人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，不可避免地會(huì)接觸到學(xué)生的隱私數(shù)據(jù)等敏感信息。一旦這些信息被泄露，可能會(huì)給學(xué)生帶來心理傷害。因此，需要采用高效的加密技術(shù)來保護(hù)這些信息，確保安全[19]。其二，人工智能技術(shù)的使用需要遵循法律和倫理準(zhǔn)則，否則可能引發(fā)一系列問題。因此，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)倫理道德問題的關(guān)注和監(jiān)管，確保技術(shù)的健康發(fā)展，為學(xué)生成長(zhǎng)創(chuàng)造更好的環(huán)境。

4.4 實(shí)踐層面，重視情感教育力量

人工智能技術(shù)的發(fā)展需要輸入感知，經(jīng)過決策處理，輸出技術(shù)模型[20]。以“立德樹人”作為教育的根本任務(wù)，這明確了教育的發(fā)展，歸根到底是為了培養(yǎng)品德高尚的人才。在實(shí)踐層面，更需注重“人本理念”，重視情感教育力量的培養(yǎng)，將人工智能教育內(nèi)化為學(xué)生的技能和知識(shí)。這將為培養(yǎng)具有智能素養(yǎng)、計(jì)算思維和信息素養(yǎng)的全面發(fā)展的人才打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

5 結(jié)論

本研究基于CNKI數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用CiteSpace和VOS?viewer軟件對(duì)中小學(xué)人工智能教育的發(fā)展現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及前沿趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析。從宏觀來看，人工智能教育仍處于發(fā)展探索期，未來具有廣闊的研究空間。人工智能教育的發(fā)展與完善需要各方共同努力，其中包括政府、中小學(xué)、教師以及研究者等多主體的合力推進(jìn)，才能更好地緊跟人工智能教育的前沿。

總體而言，本研究存在一定的局限性，后續(xù)研究將增加文獻(xiàn)來源期刊和高被引文獻(xiàn)等其它相關(guān)內(nèi)容的分析，以便更全面地解釋研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)，從而進(jìn)一步增強(qiáng)結(jié)論的可靠性。