人工智能视域下机器学习在教育研究中的应用
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2.3.4 高频关键词共词分析

(1)高频关键词分析

本研究将数据导入CiteSpace软件,节点类型选择关键词(Keyword),图表视图选择时区图(TimeZone View)进行高频关键词可视化分析。时区图反映了关键词在时间跨度上的知识演进,可以直观反映关键词的演进路径。基于时区图分析可发现人工智能从2000年起步,并以爆发性的态势发展。至2002年,人工智能技术大发展,人工智能与教育相结合,并出现了机器人教育研究。随后在2007年与人工智能相关的教育信息化、智能教学系统被大量提起,表明这一时期研究还是以人工智能在教育中的应用为主,特别是智能导学系统的研究。2016—2019年,教育大数据、智慧教育、个性化教学开始兴起与发展,这个阶段是人工智能教育的大爆发时期,人工智能与教育深度融合并引发了教育教学形式的巨大变化,不仅出现了未来教育、智能教育、智慧教育等大的教育概念,同时还出现了创客教育、个性化学习、深度学习、计算思维等相关领域的热点词汇。

本研究将文献数据导入Bicomb软件进行关键词的提取、统计与分析,主要统计高频关键词出现的频次。将数据矩阵导入Ucinet软件计算得出关键词的中介中心性,表2-2列出了频次≥3次的关键词的频次和中介中心性。

表2-2 高频关键词列表(词频≥3)

由表2-2可见,人工智能领域的研究围绕人工智能在教育中的应用领域、人工智能关键技术、人工智能教育相关教育载体等展开。其主要涉及个性化教学、智能教学系统、机器人教育、机器学习、深度学习、编程教育、STEAM教育、计算思维等核心关键词汇。

(2)高频关键词共现分析

关键词共现矩阵反映了关键词之间的联系,一般认为两个关键词在同一篇论文中出现,表明这两个关键词有比较密切的联系。研究利用Bicomb软件研究选取共现频次>2的关键词形成关键词共现矩阵,并将生成的共现矩阵导入Ucinet软件进行可视化分析。如图2-3所示,节点的中心度大小通过节点的大小表示。节点之间的连线表示关键词的共现关系,连线越多,证明关键词之间的联系越密切。由此可以明显看出,人工智能的节点最大,中心度最高,占据核心位置。外围与之相连的关键词包含人工智能教育应用、教育信息化、个性化教学、机器学习等。最外围包含编程教育、计算思维、创客教育、学习分析等概念,表明了以人工智能为核心的教育应用、技术、方法、载体、目标等各个维度的广泛研究及其之间的密切联系。

图2-3 高频关键词共现网络图