近八年我国学习分析研究的热点与趋势分析
随着信息与技术的快速发展，“学习”也开始成为重要的研究领域。在近八年中，我
国学习分析研究领域的热点与趋势表现出如下特点。
热点一：教育技术与学习
近些年来，随着信息技术的发展，教育技术与学习的关系日趋密切。在我国，学者们
开始关注如何通过教育技术提升学习效果，探讨在线学习、移动学习等技术手段在教育领
域的应用。同时，也有越来越多的关注研究者开始探讨人机交互、个性化学习等方向，探
索如何通过技术手段帮助教育个体更好地实现学习目标。
热点二：学习过程的监测与评价
学习过程的监测与评价也成为近年来研究的热点。研究者们通过数据分析、模型构建
等方法，探讨如何对学习过程进行有效监测与评价，在此基础上推进教育形态的优化。在
此过程中，大量的大数据、机器学习等技术应用，也让相关研究具备了更多的可靠性与有
效性，为研究提供了更多数据支撑。
热点三：动机与情感的研究
研究学习背后的心理因素，也是研究领域中的一大热点。针对教育个体的动机、情感、认知等因素的研究逐渐得到重视，如何通过这些因素充分激发学生的学习兴趣与动力，已
成为学"学习研究者的重要问题。
热点四：学习策略的研究
学习策略也成为研究领域中的一大热点。研究者们致力于探讨教育个体在学习过程中
所采用的不同策略，包括阅读策略、记忆技巧、问题解决等等。研究结果表明，有效的学
习策略不仅可以提高学习质量，还能够改善学习体验和学习效率。这一领域的深入研究也
为优化教学设计、提高学习效果提供了依据。
趋势一：多样化的学习体验
随着教育技术的普及，越来越多的学生正在接受不同形式的学习体验。从在线教育、
移动学习、虚拟现实等，到个性化教育、游戏化教育等，研究者对多样化的学习体验逐渐
关注并进行了深入研究。在未来，也有必要更多地关注个体化、多元化、娱乐化等方向，
并通过技术手段实现教育个体的个性化需求。
趋势二：跨领域的合作与创新
学习研究需要涉及知识学科、教育学、心理学等多个学科领域，由此，跨领域合作也应运而生。未来，多领域合作将成为学习研究的新趋势，同时也会促进学习研究领域的不断创新。
趋势三：社交化学习
社交网络的普及是社交化学习得以发展的重要契机。在未来，越来越多的学习将通过社交平台展开实现。同时，也有必要关注社交化学习对认知、情感以及公平性等方面的影响，为社交化的学习体验提供保障。
综上所述，近年来，我国学习分析研究领域的热点与趋势显现出多样性和创新性，未来还需要更广泛的跨领域合作与不断新的 exploration。
近八年我国学习分析研究的热点与趋势分析 随着信息与技术的快速发展，“学习”也开始成为重要的研究领域。在近八年中，我 国学习分析研究领域的热点与趋势表现出如下特点。 热点一：教育技术与学习 近些年来，随着信息技术的发展，教育技术与学习的关系日趋密切。在我国，学者们 开始关注如何通过教育技术提升学习效果，探讨在线学习、移动学习等技术手段在教育领 域的应用。同时，也有越来越多的关注研究者开始探讨人机交互、个性化学习等方向，探 索如何通过技术手段帮助教育个体更好地实现学习目标。 热点二：学习过程的监测与评价 学习过程的监测与评价也成为近年来研究的热点。研究者们通过数据分析、模型构建 等方法，探讨如何对学习过程进行有效监测与评价，在此基础上推进教育形态的优化。在 此过程中，大量的大数据、机器学习等技术应用，也让相关研究具备了更多的可靠性与有 效性，为研究提供了更多数据支撑。 热点三：动机与情感的研究 研究学习背后的心理因素，也是研究领域中的一大热点。针对教育个体的动机、情感、认知等因素的研究逐渐得到重视，如何通过这些因素充分激发学生的学习兴趣与动力，已 成为学"学习研究者的重要问题。 热点四：学习策略的研究 学习策略也成为研究领域中的一大热点。研究者们致力于探讨教育个体在学习过程中 所采用的不同策略，包括阅读策略、记忆技巧、问题解决等等。研究结果表明，有效的学 习策略不仅可以提高学习质量，还能够改善学习体验和学习效率。这一领域的深入研究也 为优化教学设计、提高学习效果提供了依据。 趋势一：多样化的学习体验 随着教育技术的普及，越来越多的学生正在接受不同形式的学习体验。从在线教育、 移动学习、虚拟现实等，到个性化教育、游戏化教育等，研究者对多样化的学习体验逐渐 关注并进行了深入研究。在未来，也有必要更多地关注个体化、多元化、娱乐化等方向， 并通过技术手段实现教育个体的个性化需求。 趋势二：跨领域的合作与创新
电气工程与自动化的国内外研究热点和趋势近年来，随着科技的迅速发展和全球化的加速推进，电气工程与自 动化领域成为了全球范围内研究与发展的重点。本文将分析电气工程 与自动化的国内外研究热点和趋势，展示该领域的前沿技术与创新成果。 1. 智能电网技术 智能电网技术是当前国内外电气工程与自动化领域的研究热点之一。随着能源危机的出现以及新能源的推广应用，传统电网面临着巨大的 挑战。智能电网以其具备自动化、网络化和智能化的特点，成为解决 能源短缺、提高能源利用效率以及实现可持续发展的重要手段。当前 国内外研究集中在电网的建模与仿真、能源调度与优化、智能电表与 传感器技术等方面。 2. 高效能源转换与控制技术 高效能源转换与控制技术一直是电气工程与自动化领域的重要研究 方向。随着能源需求的不断增加和能源资源的紧缺，高效能源转换与 控制技术成为实现能源可持续发展的关键。国内外研究集中在新型电 力电子器件与系统、电力电子转换器与控制技术、能源管理与优化控 制等方面。这些技术的研究旨在提高能量转换效率，减少能源消耗， 并且为可再生能源的有效利用提供支持。 3. 人工智能在电气工程与自动化中的应用
随着人工智能技术的迅猛发展，其在电气工程与自动化领域的应用也日益广泛。人工智能技术的引入可以提高电气工程与自动化系统的智能化程度和自主决策能力，进一步优化系统的工作效率和性能。国内外研究集中在机器学习算法的研究与应用、智能控制系统的设计与优化、智能传感器技术的发展等方面。人工智能技术的应用使得电气工程与自动化系统具备了更好的适应性和智能性，能够实现更加精确的控制和监测，提高系统的运行效率和可靠性。 4. 自动驾驶技术与智能交通系统 近年来，自动驾驶技术与智能交通系统成为电气工程与自动化领域的研究热点之一。随着汽车产业的快速发展和交通拥堵问题的日益突出，自动驾驶技术和智能交通系统可以为人们提供更安全、高效的出行方式。国内外研究集中在无人驾驶技术的研究与开发、智能交通系统的设计与优化、车联网技术的推广与应用等方面。这些研究致力于提升车辆与交通系统的智能化程度，减少交通事故发生率，改善交通拥堵状况。 5. 电气工程与自动化在新兴产业中的应用 电气工程与自动化技术在新兴产业中的应用也逐渐受到国内外研究的关注。例如，在智能制造领域，电气工程与自动化技术可以实现工业生产线的智能化、高效化和灵活化。在能源领域，电气工程与自动化技术可以为新能源的开发和利用提供技术支持。在医疗领域，电气工程与自动化技术可以应用于医疗设备的研发和智能化医疗系统的设计。这些应用领域都是电气工程与自动化领域未来发展的重要方向。
近年来，大数据挖掘、探测技术应用于各个领域。本文基于文献计量统计学的方法，并结合大数据挖掘技术，探测我国高等教育研究的热点领域与前沿主题。研究选取三种CSSCI来源的高等教育学期刊（《中国高等教育》《高等教育研究》《中国高教研究》）所刊载的文献作为数据源，通过可视化软件CiteSpace分析探测出我国高等教育研究的热点和前沿，并绘制该领域相关的网络知识图谱，从宏观视角把握我国高等教育研究的演变趋势，并为国内外学者、研究者提供参考价值。 研究方法与文献数据处理 词共现分析技术，是一种文本内容分析技术，它通过分析在同一个文本主题中的款目对（单词或名词短语对）共同出现的形式，确认文本所代表的学科领域中相关主题的关系，进而探索学科的发展。关键词是文章的精髓，可以利用关键词检索到文献，还可以通过关键词了解到相关文献的内容，由此可见关键词无论是信息传递还是信息存储都处于重要角色。在本文中，笔者对高频关键词进行综合分析，结合中心性、突现率可以探测出该学科研究的热点领域及前沿主题。 本研究分析工具CiteSpace软件是科学计量普遍采用的一种新工具，功能选项主要包括合作分析、共现分析、共引分析、耦合分析。本文主要采用的是共现分析中的关键词分析。关键词共现的强度即是关键词的中心性，关键词与其他关键词共现的概率越大，该关键词在共现网络知识图谱中影响力就越大。从知识梳理角度出发，高中心性的关键词一般是一段时间内该领域研究中共同关注的问题，也就是研究的热点；而节点突现率，能理清研究的前沿主题。本文以《中国高等教育》等三种CSSCI来源高等教育学期刊作为数据库，并将检索时间设为2006-2015年，共获得10925条，通过CiteSpace中数据转换功能得到有效数据为10914条（检索日期2016年2月）。运用CiteSpace 4.0版本进行关
研究生自评学术领域的前沿与趋势随着时代的发展和科技的进步，学术领域也在不断演变和发展。作 为研究生，了解并紧跟学术领域的前沿和趋势是至关重要的，这将有 助于我们在学术研究中保持竞争力，并推动学术的进步。本文将围绕 研究生自评学术领域的前沿与趋势展开讨论。 一、学术领域的前沿研究 1.1 人工智能与机器学习 人工智能和机器学习技术近年来取得了长足的进展，已经广泛应用 于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等。研究生应 关注人工智能领域的最新进展，了解深度学习、强化学习等热门技术，并在实践中运用这些方法进行创新性的研究。 1.2 新能源与环境保护 随着全球环境问题的日益凸显，新能源技术和环境保护已成为研究 的热点。研究生应致力于开展新能源的研究，如太阳能、风能、生物 质能等，同时关注环境保护技术的发展，例如清洁能源的利用和废弃 物处理等，为保护地球环境做出贡献。 1.3 人类健康与医疗技术 随着人口老龄化和慢性疾病的不断增加，人类健康和医疗技术成为 研究的重要领域。研究生可以关注生物医学工程、精准医疗等方向，
探索基因组学、蛋白质组学等新技术在疾病诊断、治疗和预防中的应用。 二、学术领域的趋势分析 2.1 跨学科研究的兴起 学术领域的前沿研究越来越强调跨学科的合作与交流。研究生应积极参与多学科团队，加强与其他学科的合作，促进学术交流与创新。 2.2 数据驱动研究的兴盛 随着大数据时代的到来，数据驱动研究成为学术领域的一个重要趋势。研究生应具备数据分析的能力，熟练掌握统计学和机器学习等方法，以数据为依据进行科学研究和决策。 2.3 开放科学与共享知识 开放科学和共享知识逐渐成为学术界的共识。研究生应积极参与开放科学实践，如将研究数据公开共享、发表开放获取的论文等，推动科学研究的透明度和公正性。 三、研究生发展的策略与建议 3.1 深入学术研究 研究生要深入学术研究，扎实掌握本专业的基础理论和方法，不断拓展研究领域，增加学术深度和广度。 3.2 积极参与学术交流
我国医学院校解剖学课程思政研究热点及趋势——基于 CiteSpace可视化分析 引言： 解剖学是医学专业中的基础学科，具有重要的教学地位。解剖学课程的内容和教学方法对于培养医学生的临床思维、专业素养和医德医风具有重大影响。近年来，我国医学院校开始重视解剖学课程的思政教育，通过深入研究解剖学课程融入思政教育的措施和策略，以期培养更加合格的医学人才。本文将基于CiteSpace可视化分析方法，探讨我国医学院校解剖学课程思政研究的热点及趋势。 一、研究热点分析 通过CiteSpace可视化分析方法，我们可以发现我国医学院校解剖学课程思政研究主要集中在以下几个研究热点上： 1. 解剖学课程思政教育的目标与任务 解剖学课程是医学专业中的重要学科，它的思政教育目标和任务直接关系到培养医学生的政治素质和思想品德。研究人员通过探讨解剖学课程思政教育的目标与任务，提出了一些新的教育理念和方法。比如，强调通过解剖学课程培养医学生的社会责任感和人文关怀，促进他们形成正确的价值观和道德观。 2. 解剖学课程与马克思主义思想 马克思主义思想是我国高等教育的指导思想，解剖学课程与马克思主义思想的结合是培养医学生社会主义核心价值观的重要途径。研究人员通过探讨解剖学课程对马克思主义思想的传承和发展，提出了一些思政教育的新思路。比如，将马克思主义思想融入解剖学教学的各个环节，使学生在学习解剖知识
的同时，增强对社会主义核心价值观的认同和实践能力。 3. 解剖学课程与医学伦理学 医学伦理学是现代医学教育中的重要组成部分，解剖学课程与医学伦理学的关系备受研究人员关注。在解剖学课程中，研究人员提倡将医学伦理学的观念融入到对器官解剖、组织学等内容的学习中，培养医学生的医德医风和职业道德。同时，通过对医学倫理學的教育，提高医学生的社会责任感和同理心，从而确保他们能够做到以人为本的精神。 二、研究趋势展望 通过对我国医学院校解剖学课程思政研究的热点分析，我们可以看到未来的研究趋势可能表现为以下几个方面： 1. 提高医学生核心素养的培养策略 解剖学课程思政研究将更加注重培养医学生的核心素养，尤其是思想道德修养和创新能力。研究人员将致力于探索一些切实可行的培养策略和方法，以提高医学生的综合素质和职业道德。 2. 推动解剖学教学的改革与创新 解剖学课程思政研究将促进解剖学教学的改革与创新。研究人员将探索一些新的教学方法和资源，以提高解剖学课程的教学效果，增强医学生的学习兴趣和思想品质。 3. 加强学科交叉与协同研究 解剖学课程思政研究将更加注重与其他学科的交叉与协同研究。研究人员将加强解剖学与医学伦理学、马克思主义思想等学科的联系，以促进思政教育的深入开展。 结语： 我国医学院校解剖学课程思政研究已经成为医学教育的一个重要方向。通过CiteSpace可视化分析方法，我们可以发现
我国劳动教育研究的现状、热点与趋势探析 我国劳动教育研究的现状、热点与趋势探析 一、引言 近年来，随着社会的快速发展和教育改革的推进，劳动教育成为热门话题，受到广泛关注。劳动教育是指通过组织学生参与劳动实践活动，培养其劳动技能、劳动精神以及社会责任感和自我教育能力的一种教育形式。本文旨在探讨我国劳动教育研究的现状、热点与趋势，为劳动教育的改革和发展提供参考。 二、现状分析 1. 劳动教育在教育体系中的地位 劳动教育在我国教育体系中的地位逐渐提升。在过去的教育体制中，劳动教育被边缘化，仅仅作为一种附属的教育内容存在。但是，随着社会发展的需要和教育改革的进程，劳动教育逐渐得到重视。目前，劳动教育在学校课程设置中得到了合理安排，并通过各种活动得到实施。 2. 劳动教育研究的现状 目前，我国劳动教育研究涉及范围较广，研究内容包括劳动教育的意义、目标、方法与策略等。研究方法主要是文献、问卷、实证等。在研究成果方面，以劳动精神、劳动技能、劳动价值观培养等为主要成果，对学生的劳动教育效果进行评估较多。 三、热点问题 1. 劳动教育的内涵和特点 劳动教育的内涵是什么？劳动教育的目的是什么？劳动教育与其他教育形式的关系如何？这些问题是当前劳动教育研究
的热点问题。通过解决这些问题，可以更好地把握劳动教育的本质和特点，为制定科学的劳动教育方案提供理论依据。 2. 劳动教育的评估体系建设 劳动教育的评估体系是劳动教育研究的另一个热点问题。如何评估学生的劳动技能水平、劳动精神培养程度以及劳动价值观的形成情况，都是需要解决的问题。建立科学的评估体系可以帮助学校和教育部门了解学生的劳动教育效果，为进一步的劳动教育改革提供参考。 3. 劳动教育的实施策略与方法探索 劳动教育的实施策略和方法也是研究的热点问题。如何提高劳动教育的实施效果，如何调整教学模式、创新教育方法，以满足社会发展的需要，是当前研究的重点。通过对劳动教育实施策略和方法的研究，可以为教师提供宝贵的教育经验和指导，提高劳动教育的质量。 四、趋势分析 1. 劳动教育向深度发展 随着社会对人力资源和创新精神的需求不断增加，劳动教育将逐渐向深度发展。未来的劳动教育将注重培养学生的实际动手能力、实践创新能力，培养更多具有实践经验和创新精神的劳动者。 2. 劳动教育与职业教育的融合 随着新技术的快速发展，劳动教育与职业教育融合的趋势将会加强。劳动教育将不再仅仅着重培养劳动技能，还将注重培养学生的职业素养、职业规划和职业发展能力。 3. 劳动教育与终身教育的紧密结合 在知识经济和信息时代，职业发展变得日益快速和多样化，劳动教育将与终身教育紧密结合。劳动教育将不再被局限在学
国内项目式学习研究热点及趋势分析 于淑妹;杨俊仙 【期刊名称】《黑河学院学报》 【年(卷),期】2022(13)4 【摘要】项目式学习因能提高学生解决问题能力、提升学生综合素质而受到美欧等发达国家教育工作者的追逐,国内项目式学习起步较晚,近年来受关注程度逐步提升。通过文献计量、文本信息可视化的方法一览国内项目式学习研究状况,以知网704篇文献作为样本借助Citespace进行聚类分析和归类演绎的方式探讨该领域的热点和演进过程。研究发现:(1)我国项目式学习研究热点比较分散,主要集中在中小学基础课的研究试点上;(2)项目式学习的演进经历了2010年以前的建构期、2010-2012年拓展期以及2013—2019年的发展期三个阶段,目前仍处在研究探索阶段,全面推广尚需时日;(3)项目式学习广泛的研究成果仅限于少数学校的课堂,仍缺乏专业的教师队伍、符合国情的项目式学习课程、执行效果评价体系以及学习过程中遇到的问题及解决方案等。 【总页数】4页(P89-92) 【关键词】项目式学习;研究热点、发展趋势;知识图谱 【作者】于淑妹;杨俊仙 【作者单位】安徽农业大学理学院;安徽大学经济学院 【正文语种】中文 【中图分类】G642
【相关文献】 1.基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析 2.境外项目式学习研究领域的热点、趋势与启示——基于CiteSpace的数据可视化分析 3.国内外深度学习研究主题热点及发展趋势——基于共词分析的可视化研究 4.国内外深度学习研究主题热点及发展趋势——基于共词分析的可视化研究 5.国内工程项目中不安全行为研究进展及热点趋势分析——基于CiteSpace和VOSviewer的可视化分析 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
我国教育技术学研究热点与趋势概观 教育技术学是一门跨学科领域，它综合了教育学、心理学、计算机科学和通信技术等多学科的理论和方法。在信息技术快速发展的时代，教育技术学已成为教育改革、课程设计、教育评价等方面重要的理论和实践基础。针对我国当前的教育现状和未来发展趋势，本文将对我国教育技术学研究的热点和趋势进行概览。 一、研究热点 1.在线教育 在线教育是目前教育技术学研究的焦点之一。随着电子设备的普及，网络环境的优化，以及移动终端的不断更新，在线教育已不再仅仅是提供在线视频教学资料，而是向“个性化教学、移动学习、智能学习”方向转变。在线教育的发展势头迅猛，学校、培训机构甚至个人都能够设计并推出在线教育课程，丰富了人们的教育选择，提高了教育的普及性和公平性。 2.人工智能与教育 人工智能逐渐成为教育技术研究领域的新兴热点。在教育领域中，人工智能可以用来自动化教学评估、智能推荐教学内容、制作教学工具、引导学生学习等。特别是在语音和自然语言处理方面，人工智能的应用远远不止于此。人工智能的发展将推动教育技术的创新和改进，进一步提高教育的效率和质量。
3. 虚拟现实技术与教育 虚拟现实技术被认为将会是未来教育中的一个重要的技术方向，它能够将学生置身于虚拟的学习环境中，帮助他们更生动地理解和掌握知识。虚拟现实技术可以优化教育过程，提高教学的趣味性和互动性，同时也可以将学习体验与现实世界联系起来。随着虚拟现实技术硬件设备和软件平台的不断改进，虚拟现实技术在教育的应用将会更加广泛。 4.大数据与教育 在现今信息社会，我们的生活数据被不断地进行生产、传播、收集和利用。在教育领域中也不例外。大数据分析可以用来检测教学中的弱项，识别学生的学习特点和类型，解决学生需求与教师资源之间的匹配，进一步优化授课过程。由于大数据技术的建立需要进行高质量的数据收集和处理，因此保护信息隐私和数据安全也成为了大数据技术的研究重点之一。 二、研究趋势 1. 教育智能化 教育智能化是未来教育技术的一个主要方向。随着人工智能技术的发展，未来的教育系统将会逐步形成“智能学习、智能评估、智能教学、智能管理”四大特征。学生的学习数据、学习 行为、学习特点等方面数据资料的收集和分析已经成为教育科技公司和研究机构争相研究的一个重要方向。
我国教育技术学研究热点与趋势概观 随着信息技术的迅猛发展，全球教育领域也正在发生巨大变化。教育技术学作为一门交叉性的学科，旨在研究教育和科技之间的相互关系，以提升教育的质量与效率。在我国，教育技术学研究正日益受到关注，各界学者、教育工作者已经开始着手探索并应用新的教育技术手段，以更好地满足新时代教育的需求。 一、教育大数据的应用 随着数字化侵入教育领域，教育大数据的概念也渐渐地被人们所熟悉和应用。教育大数据指的是在教育过程和教育管理中产生的海量学生和教师的行为、观察、交互、评估等数据。目前，教育大数据的应用主要分为两个方向：一是以数据为依据，进行学生学习过程的个性化，为学生提供最适宜的学习支持；二是以数据为基础，对教学过程进行评估，从而更好地指导教学。 教育大数据可以帮助教育机构更好地管理学生，更好地组织教育资源，从而推进学校的教育改革与提升教育质量。在此基础上，还可以通过数据挖掘技术，探索教育行为规律，推进教育科研和教育政策制定。 二、虚拟现实技术在教学中的应用 虚拟现实技术（VR）是一种先进的有助于人们更深入地探索和相互交流的视觉和听觉交互式技术。其核心是通过计算机生成的三维场景来模拟现实中的场景，为用户带来更加真实的感官体验。在教学中，虚拟现实技术可广泛应用于课堂教学、实践教学、实验教学和虚拟仿真等领域。例如，在医学教学中，
学生可以通过虚拟现实技术进行人体的操作，以提高其实际操作能力；在历史课堂中，学生可以通过虚拟现实技术模拟历史事件，以更深入的学习记忆。 虚拟现实技术的应用对教育领域的影响巨大，其特性能够唤起学生的兴趣和探究欲望，并且能够帮助学生更好地理解和记忆知识内容。可以预见，在未来，虚拟现实技术将会成为教育技术的重要工具，深深地影响着教育方式的发展。 三、在线学习的发展 随着网络的普及，以互联网为媒介的在线学习模式逐渐成为受人欢迎的学习方式。在线学习具有灵活性、节省时间和成本、普及性等优势，而且可以支持更多样化的学习方式和需求。同时，近年来，随着移动设备的普及和进一步智能化，学习者可以在任何时间和地点进行学习，这更加符合学生的日常生活和学习需求。 在线学习在教育领域的应用具有广泛的空间，其强大的信息化支持和交互性的特点使其成为教育技术革命中的一个重要方面。基于互联网的在线学习平台不断涌现，如MOOC（大规模开放式在线课程）、微课等等。随着在线学习的发展，教育行业的竞争也将逐渐由传统的书本和课程演讲类教学向互联网或者移动APP平台的在线课程等虚拟教育领域转变。 四、人工智能技术在教学中的应用 人工智能技术（AI）是一种由机器和算法完成的数据处理和行动模拟的技术。在教育领域，人工智能技术的使用正在逐渐成为一个关键的研究领域。人工智能技术可以帮助教师更好地评估学生的学习情况和能力，为学生提供更加完善的学习支
数学教育研究的现状与趋势 （2023年） 随着现代社会对数字技能和数据处理能力的依赖程度不断提高，数学教育的重要性日益凸显。以往，数学教育研究主要关注学生的数学学习能力，通过探索不同教学方法和技术手段来提高学生的掌握度和理解力。而现今，随着教育技术的发展和AI技术的应用，数学教育研究的范围正逐步扩大到更广的领域，如教学管理和评价等方面。 大数据时代的数学教育研究 随着社会数字化和信息化的不断推进，教育数据的构建和管理成为了数学教育研究新的热点。在这个领域里，研究人员试图通过收集和分析大量教育数据来改善教学的效率和质量。 教育数据分析技术（EDA）是数据中心的一项新技术，可以用于评估教育质量和学术成果。使用EDA技术，研究人员可分析每个学生的学习情况，探索教学效果、教学方法、教师素质等多种因素与学生成绩的关系，并根据分析结果来改善教学质量，制定更好的教育策略和评估标准。 除此之外，人工智能技术(AI)也在数学教育领域有了广泛的应用。AI技术可以在短时间内收集并分析大量数据，有利于发现学生学习过程中存在的问题和教学效率不高的地方。同时，AI还可以个性化地创造数学课程，并实现对学生学习方式的个性化指导。随着技术越来越成熟，将来，AI技术还有望为数学教育带来更多的创新和进化。 数字化教育全球学习
随着全球大数据的个性化特点不断增长，数字化教育也逐渐成为全球教育的大趋势。涵盖了MOOC、AR/VR技术和网络游戏教育等领域。例如现在越来越多的机构和企业开始发展自己的MOOC课程，让更多的学生开始接受在线教育。 数学是数字化教育中必不可少的一部分，因为数学作为基础学科，始终是各个科学领域中不可替代的内容。马斯洛将数字化教育等级从最初的学习到最高的创造力分为5个阶段，即“接收、准确的理解、应用、分析、合成和创造”。然而，提高学生在数学学科中的学习效果是数字化教育的关键之一。 AR/VR技术在数学教育中的应用 AR/VR技术在数学教育研究中也很有前景。首先，这些技术可以为学生提供更多的互动性和实践经验，比如通过基于游戏或化学试验，创建一个令人愉悦的虚拟数学体验，在虚拟空间中学习如何解决算术问题或代数方程。其次，AR/VR技术可以提供更丰富的视觉体验，从而帮助学生更好地理解数学规律和概念。 数学教育效果评估 除了数学学习方法和教学技术研究外，如何构建科学有效的评估体系也是数学教育研究的热点问题。目前，传统的数学教育评估主要以学生的知识掌握度和学科成绩为核心标准。但是，这种评估体系往往无法全面评价学生的综合能力和素质。 近年来，科研人员试图构建更合理的数学教育评估体系，探索分析学生思维能力、教学效果、教育技术运用等因素对学生成绩、综合素质等方面的影响。例如，物理实验是评估学生实验能力的重要方法之一。如何将这种体验方法引入数学教育评估中，值得进一步探索。
我国社会互动的研究热点与演进趋势 随着信息技术的发展和普及，我国的社会互动方式也在不断演进和变化。研究社会互 动的热点逐渐从传统的社交方式向数字化时代的网络社交转移。下面将从以下两个方面， 分析我国社会互动的研究热点与演进趋势。 一、数字化时代的网络社交 随着互联网、移动互联网、社交媒体等新兴技术和应用的兴起，人们的社会交往方式 也越来越多地借助数字化手段实现。网络社交平台已经成为人们日常社交的重要场所，如 微信、QQ、微博、钉钉等。因此，研究数字化时代的网络社交成为当前社会发展的热点之一。 近年来，针对网络社交的研究方向主要涉及以下几个方面： 1. 社交网络理论的研究 社交网络理论是研究网络关系、结构、演化规律和预测方法的学问，是对网络社交行 为进行描述、分析和预测的基础。当前，社交网络理论的研究主要集中在人际关系与社会 网络结构、社交媒体数据分析和机器学习方法等方面。 2. 数字化社交行为对个体认知和情感影响的研究 人们通过网络社交平台进行的各类互动行为，会对个体的认知、情感、知识获取、专 业实践以及女性权益等方面产生影响。因此，研究个体在数字化时代的社交行为对其认知 和情感的影响，是当前数字化时代应关注的重点。 3. 数字化网络社交对社会组织和文化传承的影响研究 网络社交已经成为信息时代社会文化组织形态与传承的新路径。例如，网络社交已经 成为年轻人获取文化信息的渠道之一，网络文化也在通过网络社交快速传播。当前，数字 化社交对社会组织和文化传承的影响是学术研究热点。 二、基于人际关系的互动研究 传统的人际关系中，人们的互动主要靠面对面交流来进行。随着社会诸多因素的变化，如人口老龄化、城市化等，人们面对面交流的难度增加。因此，基于人际关系的互动研究 已成为当前社会发展的热点之一。 社会网络关系理论是以人际关系为研究对象，研究人们在不同环境下的关系建立、变 化和演化规律。社会网络理论研究的基本思路包括：线型图表的绘制、度数的定义和度的 数量等。研究方法主要有：结构社会性、小结构和大结构和传染病传播建模等。
我国中医学学科交叉领域研究热点可视化分 析 当前，我国中医学学科交叉领域研究已成为学科发展的重要趋势。究其原因，一方面是中医药作为世界独特的药物资源，吸引了越来越多的学者投入其中；另一方面，则是近年来我国推进中西医结合发展的一大战略。在这个大背景下，中医学的跨学科研究成为其学科发展的重点和热点。本文将以中医学学科交叉领域研究热点可视化分析为主线，结合实际例子，探讨中医学跨学科研究发展的现状、趋势和存在的问题。 一、中医学学科交叉领域研究热点： 中医学学科的交叉领域研究主要是指中医学与其他学科领域的相互融合、相互渗透、相互促进。经过分析，可以得知其研究热点主要集中在以下几个方面： 1.临床应用方面：中医药的药效学机制及其在临床上的应用； 2.基础理论方面：中西医结合的临床评价体系； 3.疾病防治方面：中西医结合在心血管疾病、肿瘤等疾病防治中的应用； 4.医学工程与技术方面：中医诊疗的技术手段、关键技术及其应用。 二、中医学学科交叉领域研究的现状： 中医学学科交叉领域研究和实践在我国已发展多年，取得了一些成果。例如，协和医院中医科和日内瓦大学共同开展的针灸与手抖症研究，发现通过针灸治疗，能在一定程度上缓解患者的症状，同时开辟了中医药在神经疾病治疗中的新思路。此外，中医学与神经科学的交叉研究，则通过“针灸脑功能成像”等多学科交叉研究手段，为“中西医结合”的发展提供了有力的支撑。
然而，中医学学科交叉领域研究也存在一些问题，其中最为突出的是学科壁垒的限制，以及需要加强与基础学科的跨学科合作。 三、中医学学科交叉领域研究的未来趋势： 未来，中医学学科交叉领域研究将更加深入，涉及的学科领域也将更加广泛。可以预见的是，通过跨学科的交叉研究，中医学将融合更多学科，发掘更多科学价值，为实现中医药的创新性发展贡献更大的力量。 四、结论： 综上所述，中医学学科交叉领域研究是中医学学科跨越发展的重要策略，是实现中医药现代化发展的必经之路。在中医药学科转型的过程中，中医学学科交叉领域研究将起到积极的作用，通过促进跨学科合作，提升中医学的学术地位和市场竞争力，推动中医文化的传承与发展。
机器学习算法的发展现状与未来趋势分析引言 随着人工智能技术的蓬勃发展，机器学习作为其中的核心技术之一，正逐渐成为各个领域的研究热点。在过去的几十年里，机器学习算法取得了长足的进步，不断推动着科学技术的发展。本文将对机器学习算法的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。 一、机器学习算法的发展现状 1.1 传统机器学习算法的应用 传统机器学习算法包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等，在过去的几十年里得到了广泛的应用。支持向量机通过寻找最优超平面实现分类和回归，可以应用于图像识别、自然语言处理等领域。决策树算法基于树状结构进行决策，被广泛应用于医学诊断、金融风控等领域。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理进行分类，主要应用于垃圾邮件过滤和情感分析等。 1.2 深度学习的兴起 深度学习作为机器学习的一种分支，近年来迅速兴起并取得了许多突破性的进展。深度学习算法通过模拟人类神经网络的结构和功能，在图像识别、语音识别等领域取得了惊人的成绩。卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法成为目前研究最为热门的方向。深度学习算法的发展使得机器学习在更广泛的领域中发挥了更大的作用。 二、机器学习算法的未来趋势 2.1 自动化机器学习
随着机器学习应用的扩大，越来越多的企业和组织面临着机器学习模型的构建 需求。然而，许多人缺乏深度学习和机器学习的专业知识。自动化机器学习算法的发展为非专业人士提供了便利。该算法通过自动化地选择特征和模型，从而减少了模型构建的复杂性，使更多人能够参与到机器学习中来。 2.2 强化学习的应用 强化学习是机器学习领域的一个重要分支，其核心是通过与环境的交互，学习 最优行为策略。随着技术的进步和硬件设施的提升，强化学习在游戏、机器人等领域取得了巨大的突破。未来，强化学习将更广泛地应用于无人驾驶、智能物流等领域，为人类创造更多智能化的解决方案。 2.3 集成学习的发展 集成学习是一种通过将多个基学习器的预测结果进行组合，从而提升整体性能 的机器学习方法。随着数据规模的增加和特征的多样性，单一的学习器往往难以达到最好的性能。集成学习通过引入不同的学习器和集成策略，可以有效地提高泛化性能。未来，随着集成学习算法的发展，更多的集成学习模型将应用于实际问题中，提供更准确的预测和决策。 结论 机器学习算法在过去的几十年里取得了长足的发展，传统算法的应用和深度学 习的兴起为各个领域带来了巨大的进步。未来，随着自动化机器学习、强化学习和集成学习等技术的发展，机器学习将进一步融入人类社会的方方面面，为我们的生活带来更多的便利和创新。机器学习算法的发展离不开大数据的支持，为了保护个人隐私，我们需要制定相应的数据安全政策，确保机器学习技术的健康发展。总之，机器学习算法的未来是充满机遇和挑战的，我们期待着它在科学技术和人类社会中的广泛应用。
我国农林类高校近10年图书情报学研究 热点分析 摘要：进入21世纪以来，随着信息技术的飞速发展，我国图书情报业发生 了根本性的变化。笔者对近10年（2010-2020）农林高校出版的图书情报学文献 进行综合研究，通过共词分析的方法探讨该领域的学术研究成果和研究热点，以 更加科学、量化的视角揭示农林高校图书情报事业的发展现状。 关键词：农林类高校；图书情报学；热点分析 一、数据获取 共词分析是一种内容分析方法。它的原理是统计一组词在同一文献中出现的 次数，对这些词进行聚类分析，然后分析这些词所代表的学科和主题的结构变化。因此，越来越多的研究人员采用共词分析法对课题成果进行分析，以获得研究进展。图书馆信息与数字图书馆是图书馆领域的重点学科，它在信息化建设中发挥 着重要作用。同时，研究成果还可以反映图书馆科学研究的发展现状。这篇文章 主要通过共词分析法及相关数据处理总结得出图书情报学研究热点。通过对其有 效利用，可以帮助相关学科发现当前的研究热点，为相关领域的研发提供有效的 参考。本研究主要分析了近10年来农林院校图书馆信息学和数字图书馆领域的 研究成果，分析了农林院校图书馆信息学的研究现状和发展趋势，由此揭示农林 院校图书馆信息学的研究现状和发展趋势，进一步促进高校图书馆与信息科学的 建设与发展。 二、数据处理 由于这些关键词是农林院校图书情报学文献中出现频率最高的词语，因此在 很大程度上可以代表农林院校图书情报学的研究热点。笔者以农林类本科院校为 研究对象，在CNKI检索农林高校近10年发表的图书馆信息学相关文献。通过统
计得到5359篇参考文献，其中82篇无关键词，所以作者将5237篇论文作为分 析对象得到6834个关键词，共20782频次，平均每篇论文关键词数为2.95。 为规范和统一关键词选取，首先对关键词进行如下处理： 1、将不同名称的 关键词合并，如“大学图书馆”和“大学图书馆”合并为“大学图书馆”； “高等学校”、“高等学校”、“高等学校”和“高等学校”合并为“高等学校”；“Lib 2.0”和“Library 2.0”合并为“Library 2.0”；“IC”、 “信息共享空间”合并为“信息共享空间”；“互联网”、“互联网”、“互 联网”合并为“互联网”；“信息素养”和“信息素养”合并为“信息素养”；“虚拟参考”和“数字参考”合并为“数字参考”等。 2、去掉一些不利于课题 研究的关键词，如“问题”、“策略”、“措施”、“发展趋势”。为突出主题，采用“词频G指数法”筛选高频关键词，并于最终得到90个高频关键词。 对90个高频关键词进行聚类分析，再根据关键词的词频以及出现时间进行 排序。发现从2012年起，“高校图书馆”、“图书馆”和“高校”等词汇就以 关键词高频词出现在各类文献中。直至2022年共计分别出现286次、159次和 49次，是出现频率最高的关键词。此外，“网络环境”、“信息时代”和“人文 管理”的频次也比较高，分别为43次、37次和26次。 三、研究结论 结合高频关键词共词分析和聚类分析结果，本文对近10年中国农林高校图 书情报学研究情况进行了总体把握，研究热点主要包括10个方面。 1、高校图书馆在网络环境下的服务研究。它包含8个关键词：学科馆员、 学科服务、信息服务、网络环境、高校图书馆、参考资料、数字参考资料、服务 模式”。近10年来，服务方面的研究主要集中在网络环境下高校图书馆的学科 服务和参考服务。 2、高校图书馆网络服务研究。包含“管理、电子阅览室、服务、图书馆、 网络环境、信息”6个关键词，主要研究高校的图书馆电子阅览室管理等相关的 网络信息服务。
近20年国内“服务学习”的研究现状及趋势 随着社会的发展和教育改革的不断深化，越来越多的国内高校开始关注“服务学习” 这一教育模式。所谓“服务学习”，就是通过学生参与社区、公益活动等服务项目来推动 教学、培养学生的综合素质和社会责任感的一种教育活动。本文将就近20年国内“服务学习”的研究现状及趋势进行分析和总结。 一、研究现状 1.研究领域 在国内，“服务学习”的研究主要集中在教育学、学科教改、社会学、心理学等学科 领域。其中，在高校层面，教育学是研究“服务学习”最为集中的学科领域。教育学研究“服务学习”的重点在于如何透过“服务学习”教育活动，提升大学生的综合素质和社会 责任感。 2.研究方法 在研究方法上，国内学者主要采用问卷调查、访谈、文献分析等方法进行研究。此外，一些研究还会借鉴国外类似研究的方法和经验。 3.研究热点 国内学者在“服务学习”的研究方面，主要关注以下几个方面的问题：服务学习对大 学生综合素质的影响、服务学习活动的设计与实施、服务学习与社会责任感的关系、服务 学习对大学生职业发展的影响等。此外，国内学者还侧重于探讨服务学习在不同场景下的 适应性和效果。 二、研究趋势 目前，国内大多数学者的研究都停留在对“服务学习”的单一经验研究上，对“服务 学习”理论研究的深入探讨还不足。在未来，国内学者有必要进一步深入探讨“服务学习”的内在逻辑和发展趋势，提出更全面和实用的“服务学习”理论和实践体系。 2.实践创新 目前，“服务学习”在国内高校仍然处于起步阶段，缺乏有效的推广和实践条例。为 了更好地发挥“服务学习”的教育作用，高校有必要在“服务学习”模式上进行创新，开 发出针对不同领域、不同专业的具有针对性的“服务学习”模式。此外，高校还需加强与 社区、政府等相关部门的合作，实现“服务学习”与社会服务的有效衔接。 3.评价体系
我国知识管理研究现状热点与趋势 石玉玲陈万明 摘要近年来大数据、人工智能等技术的兴起引起数据量激增、信息爆炸，对知识管理的研究和实践产生了巨大影响，梳理知识管理研究的现状、热点和未来研究趋势，可为后续研究的创新和突破提供有益参考。通过对 我国1998—2022年以知识管理为主题的文献进行梳理，运用数据统计、 知识图谱绘制和关键文献判读方法研究知识管理研究的现状、热点与趋势，发现我国知识管理研究已进入成熟发展阶段;研究热点集中在五大方面， 即知识的共享、转移与创新，图书馆知识服务，企业知识管理，个人知识 管理，知识管理系统;未来的研究趋势是人工智能下的知识管理、共享经 济下的知识共享和数据驱动下的知识服务。 关键词知识管理知识共享知识服务研究热点趋势分析 KeywordKnowledgemanagement.Knowledgeharing.Knowledgeervice.R eearchhottopic.Trendanalyi. 0引言 目前，知识管理研究已受到国际上学者的普遍关注，主要关注点有知 识的分类研究，知识管理的过程、对象、模式、作用、技术等[1-4]。比 较而言，国外研究较为分散，重点研究知识管理模型[5]、本体知识管理[6]等，国内研究较为集中，主要是从组织服务视角研究知识管理[7-9]。 还有些学者已经针对部分时间段、部分领域的知识管理研究进行系统梳理，例如周钟成对我国图书馆情报领域1999—2022年知识管理研究进行综述 [10]，唐婷对我国2006—2022年基金项目中的知识管理进行主题分析 [11]。鲜有学者对2022之后的知识管理研究进行梳理，然而2022年以来，
我国教育游戏研究现状、热点与趋势可视化分析 作者：况扬王倩雨江婕 来源：《现代信息科技》2022年第03期
摘要：人工智能的迅速发展以及教育的变革引发新一轮教育游戏的研究热潮。利用Citespace、VOSviewer等软件对核心期刊数据库中关于国内教育游戏研究的文献进行量化统计。通过绘制聚类视图，明晰国内教育游戲基本理论的演进历程和核心文献，并根据热点迁移时序图进行可视化分析，透析出中国教育游戏的研究热点以及未来研究趋势，报告了国内教育游戏研究现状。 关键词：教育游戏;Citespace;VOSviewer;可视化分析 中图分类号：TP391;G434 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）03-0185-04 Visualized Analysis on Current Situation， Hot Spot and Trend of Education Game Research in China KUANG Yang， WANG Qianyu， JIANG Jie （Jiangxi Science and Technology Normal University， Nanchang 330038， China）
Abstract： The rapid development of artificial intelligence and change of education set off a new round of education game research boom. By using software of Citespace and VOSviewer and so on，the literature on internal educational game research in core journal database is quantified and counted. By drawing a cluster view， this paper clarifies the evolution process and core literature of the basic theory of internal education game， and visualized analysis is performed according to the hotspot migration sequence diagram. It analyzes the research hotspots and prospective research trends of education game in China， and reports the current research status of internal education game. Keywords： education game; Citespace; VOSviewer; visualized analysis 0 引言 教育游戏是指能培养使用者的知识、技能、态度、价值等，并具有一定教育意义的计算机游戏类软件和传统的游戏活动[1]。其在教学上的用途也逐渐显现出来，成为教师、学生的得力助手。寓教于乐的理念，使这一发展领域迅速受到我国教育技术领域的关注与重视。本文通过使用科学知识图谱的方式，利用客观数据，全方位的对我国教育游戏的现状和热点进行剖析。 1 研究设计 1.1 数据来源 近年来，教育游戏取得较大的进展，为了能够直观的了解到其发展概况，通过CNKI平台的高级检索主题“教育游戏”，选择，时间跨度设置为2006年到2021年进行专业检索，检索出165篇，通过删除一些与专业不相关、会议通知的数据后，最终筛选出142篇。这两大数据库所收录的文章有着较高的学术质量，对于中国社会科学领域来讲，北大核心和CSSCI数据库所收录的文章有较高的研究价值。因此本研究的文献均来自这两大数据库。 1.2 研究方法及工具 本文采用对引用率、关键词共现等进行文献计量可视化分析;采用的工具是科学知识图谱工具CiteSpace、VOSviewer，共词分析软件Bicomb等软件。 CiteSpace是一款用于分析所选数据中心某主题近期动态和未来新趋势的可视化分析软件，对CNKI平台有良好的适配性，科学的呈现某研究领域的发展规律、动态等[2]。 VOSviewer是一款基于JAVA语言为搭建环境的信息可视化软件，与Citespace软件最大区别是在进行作者、机构偶联、高频关键词分析时，VOSviewer比Citespace的准确度更高。