基于CiteSpace的我國中小學人工智能教育研究可視化分析

張雯雯，張浩

（貴州師范大學教育學院，貴州貴陽 550000)

0 引言

人工智能發展已引起世界范圍內的廣泛關注，涉及計算機科學、哲學、醫學、金融等眾多領域，各行各業均迫切需要一支高素質且極具創造性的智能人才隊伍，在中小學開展人工智能教育已成為國際普遍共識。2019年教育辦公廳發布《2019年教育信息化和網絡安全工作要點》，明確指出啟動中小學信息素養測評，并推動在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育[1]。2022 年《義務教育信息科技課程標準(2022年版）》把“信息技術”調整為“信息科技”，將信息科技及其所占課時從綜合實踐活動課程中獨立出來。鑒于人工智能教育的重要戰略地位，故本研究利用CiteSpace軟件對中小學人工智能教育的研究現狀、熱點和前沿開展可視化分析，為后續人工智能教育的實踐和理論深化提供重要信息支撐，以推動中小學人工智能教育的發展、不斷培養新時代的智能人才。

1 數據源與研究方法

1.1 研究樣本

本文以中國知網(CNKI)文獻資源庫為數據源，以“中小學”“人工智能教育”為主題，篩選出在2002年1月1日至2022年12月31日期間發表的文獻，共計606篇相關文獻。為保證文獻的可靠與一致性，須對檢索結果進行逐一核查，剔除報紙、會議、目錄以及與本文研究主題相關度不高的文獻，最終得到有效文獻497篇。以上述497篇中文文獻為研究樣本，對國內中小學人工智能教育展開可視化分析。

1.2 研究方法與工具

CiteSpace 是一款與Java 相關的可視化文檔分析軟件，可將一個知識領域的演進歷程和研究前沿以知識圖譜的形式展現出來[2]?；诖耍狙芯窟\用文獻計量分析軟件CiteSpace(6.2.1 版本）繪制可視化知識圖譜。首先根據CiteSpace的要求，將檢索結果以Refworks格式導出并命名為Dowload_1-497，將該文檔導入CiteSpace中，完成文檔代碼轉換后進行相應的文獻分析。其次運用CNKI自帶的計量可視化分析功能得出發文量趨勢圖。最后，利用CiteSpace軟件分析生成相關圖譜，探尋目前我國中小學人工智能教育的前沿與趨勢。

2 發文量趨勢分析

圖1是中國知網(CNKI)2002年1月1日至2023年12月31日期間我國中小學人工智能教育研究文獻發文數量變化趨勢圖。由圖1可知，發文量整體呈現不斷增長的發展趨勢。依據增長率因素，將2002—2022時間區間劃分為兩部分。第一部分設置為2002—2016，從圖中可看出該區間內年度發文量呈震蕩上行趨勢，經計算得到年平均發文量為3篇。第二部分設置為2017—2022 年，經計算年度平均發文量約為75篇，呈現爆發式增長，遠遠高于第一部分區間的發文量平均值。2017 年，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，該政策強調了開展全民智能教育的重要性，要求在中小學階段設立人工智能相關科目、逐步推廣編程教育[3]。2017 年至今，我國中小學人工智能教育的研究受到積極關注，說明了國家相關政策在一定程度上促進了該領域的快速發展。

圖1 CNKI文獻發文量分析

3 基于關鍵詞聚類的研究熱點分析

3.1 關鍵詞頻率

關鍵詞頻率是指從文獻中概括抽象出的能代表其核心內容的主題詞頻率分布，反映了一個特定的時間點及研究方向。本文統計了出現頻率最高的前10個關鍵詞（見表1)分別是“人工智能”“中小學”“編程教育”“機器人”“計算思維”“創客教育”“教學設計”“信息技術”“課程”“教育”，其中頻次最高的是“人工智能”197次，“中小學”141次，“編程教育”29次，說明這類課題是我國中小學人工智能教育研究的重點。

表1 關鍵詞詞頻和中心性情況統計

3.2 關鍵詞中心性

關鍵詞“中心性”是指在整個共線網中，中心度高于0.1的關鍵詞，亦可稱為關鍵節點，以表示在整個共線網絡中的中心地位。表1中人工智能排第一位，其中心度為0.99；其后依次為中小學，中心性為0.42；編程教育中心性為0.07，機器人中心性為0.17。其中“人工智能”節點中心性最高，說明關鍵詞“人工智能”在該研究領域處于核心地位。

3.3 基于CiteSpace的關鍵詞聚類圖譜

通過CiteSpace軟件中得到關鍵詞聚類圖譜（見圖2)。在該聚類圖中，Q值為0.5744、S值為0.8381，表明該聚類是真實可靠的。通過關鍵詞聚類分析，得到了“中小學”“人工智能”“機器人”“計算思維”“編程教育”“智能教育”“信息輸出”“創客教育”“教學實踐”“智慧教育”等10個類別，表明這些是當前我國中小學人工智能教育研究領域的熱點。通過對圖5中“關鍵詞聚類圖譜”的分析，可將當前我國中小學人工智能教育的研究內容劃分為：

圖2 關鍵詞聚類圖

1)中小學人工智能課程研究

人工智能課程研究的關鍵詞包括課程建設、課程教材、機器人課程、STEAM 課程、編程課程、創客課程等。課程是人才培養的藍圖，隨著國家政策《新一代人工智能發展規劃》的發布，國內學者紛紛開始關注人工智能課程各方面的研究。王本陸、千京龍等從宏觀角度提出應從中小學不同年齡階段逐步落實和開展人工智能課程，應充分考慮到學生的年齡特點、個性專長以及學校教育的特點規劃不同的課程內容[4]。教材是課程建設和實施的重要藍本。尚曉晶、江豐光從編寫理念、結構安排、內容體系、學習目標四個方面對臺灣地區的人工智能教材進行了分析，并對比兩岸教材的異同提出相應的建議[5]。除此之外，我國中小學與人工智能相關的課程有STEAM課程、編程課程、創客課程等。楊金勇、王夢珂探討了STEAM 與創客教育課程建設存在的問題，試圖整合構建STEAM 與創客教育的課程體系[6]。

2)中小學人工智能教學研究

人工智能教學涵蓋了教學模型、教學平臺、教學資源等關鍵詞。開展人工智能教育已上升為國家戰略。設計有效地適應人工智能教學的模型逐漸受到研究者的關注。例如：丁美榮、王同聚設計了“知識構建、STEAM、創客”三位一體的教學模型以培養學生的高階思維能力、提升學生的核心素養[7]。曾海、王竹青構建了基于元模塊法的人工智能教學應用模型，該模型具有靈活高效的特點[8]。信息時代，人工智能給教學理念、教學方法、教學環境帶來顛覆式改變，引發了研究者對人工智能整合教學的討論。崔向平、趙龍對18029 篇相關文獻進行分析形成了關鍵技術、理論基礎、融合形態、應用素養四個研究主題[9]。

3)中小學人工智能信息素養研究

人工智能素養包括的關鍵詞主要有教師智能素養、計算思維、創新能力等。2018年《教育部辦公廳開展人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知》指出要提升教師的智能素養，幫助教師把握人工智能技術進展，為智能教育開展培養一批“種子”[9]。胡小勇、徐歡云將智能素養結構劃分為知識基礎層、能力聚合層、思維支撐層、文化價值深化層，并闡明了各層結構中的核心構成要素[10]。在鄉村振興的背景下，鄉村教師的智能素養也逐漸得到學者們的關注。權國龍、杜華等研究者認為鄉村教師的智能素養包括AI教育意識、AI教育知識、AI教育能力和AI教育規范4個維度[11]。除了關注教師的智能素養，學生的信息素養主要包括計算思維、創新能力等。王羅那、王建磐對近十年的計算思維相關文獻進行分析、認為計算思維經歷了萌芽-探索-發展階段[12]。

4)人工智能教育應用研究

人工智能教育應用研究涵蓋了教學實踐、人工智能教育應用模型等關鍵詞。目前，各類智能教育平臺和系統已經開始使用以深度學習為基礎的學習者模型、推薦模型、自動批閱模型等。這些模型決定了平臺的智能性和服務性。例如：鐘卓和鐘紹春運用人工智能技術，提出了一種能描述智慧學習的E-GPPE-C學習者模式，并對其特征、要素和運行機理進行說明[13]。李建偉、武佳惠等提出一種從課程、學習任務兩個維度進行學習路徑推薦的個性化學習路徑推薦模型[14]。姜淑慧、江世銀等探討了人工智能教育對教學過程、學校管理、教育評價的重塑。并強調技術應用應關注“人”的互動、強調管理共生、重視學評結合[15]。

4 基于CiteSpace的關鍵詞時間線圖譜分析

時間線圖譜能夠清楚地反映研究主題范圍的變化、研究的關聯性與繼承性、研究的重點演化路徑。本文利用CiteSpace 軟件對我國不同階段的中小學人工智能教育發展現狀進行分析（見圖3)。聚類號#0人工智能課程，從2003至今一直備受研究者關注，研究重點是人工智能與中小學課堂整合，包括人工智能課程在中小學的課程開發、課程設計等方面的探索。2013年的關注度最高，之后出現下滑趨勢。聚類號#1中小學，從2003-2022年起，它與人工智能的融合成為熱門話題，2013年的研究熱度更是達到頂峰。研究內容主要是人工智能在中小學的應用。聚類號#2計算思維，隨著新版《普通高中信息技術課程標準(2017年版）》的發布，將計算思維作為該課程學科核心素養之一，通過編程教育培養學生計算思維得到越來越多的關注。聚類號#3機器人，僅2006-2020年度的研究熱度很高，其中針對小學機器人課程的教學設計與教學評價在2020年后相關研究大幅度下降。聚類號#4創客教育，針對中小學的人工智能教育涉及線上線下相結合，線上平臺提供虛擬人工智能體驗服務，線下以開源硬件或機器人教學方式為主。這些先進的技術服務為創客教育帶來新的生機，研究側重人工智能背景下創客教育的課程設計。聚類號#5編程教育，自2017以來，編程教學關注度一直很高，以Scratch 程序設計為研究對象，旨在提高學生的計算思維和能力。聚類號#6 教學實踐，研究聚焦為人工智能教育的實踐研究。聚類號#7信息輸出，聚焦智能機器人、智能移動機器人的教學。聚類號#8智能教育，伴隨著人工智能技術的發展，智能教育應運而生，主要涉及AI課程的設計與應用。聚類號#9智慧教育，聚焦于智慧教育平臺的構建，智慧教育體系構建以及關鍵技術的實現。

圖3 關鍵詞時間線圖譜

5 研究啟示與展望

5.1 重視人工智能教育評價體系研究

課堂評價是課堂教學的重要組成部分，更是教育工作有效開展的依據。然而已有研究關于人工智能課程評價的關注度還不夠，現有的課程評價缺乏相應的理論指導，以及構建完整的課程評價體系。因此未來的研究應該關注科學評價體系的構建。研究人員可根據《深化新時代教育評價改革方案》文件的要求并結合不同年齡段學生的身心發展特點逐步建立和完善評價制度，制定不同的評價指標。

5.2 倡導多元主體協作研究

未來研究應該整合研究力量，發揮核心研究力量在人工智能基礎教育領域中的引領作用。通過培養核心研究團隊、鼓勵多種研究力量參與等方式構建中小學人工智能教育研究共同體。同時，加強研究的合作交流、加強不同學科背景與不同研究機構的研究者協作研究，增強合作產出，促進我國中小學人工智能教育研究的發展。

5.3 加強對人工智能教育實踐研究

當前人工智能教育產品缺乏對教育實踐問題的考察，各類教育系統和平臺使用的各種模型的設計主要源于自然語言處理、自動批閱、商品推薦領域，忽略了對人工智能教育經典案例的分析與總結，導致研發出的產品滿足不了教育產業對個性化、智能化教育服務的需求。由于缺少經驗和相關理論的支撐，人工智能教育的實踐性不強。因此研究者應加強對人工智能教育的實踐研究，引導企業面向教育的實踐問題。