国内近五年人工智能教育的研究热点及趋势——基于多维尺度和社会网络分析的方法
摘要
为了解我国人工智能教育领域的研究现状与趋势，并对其研究和发展提供建议。以2016—2020年知网数据库期刊论文为数据来源，利用Bicomb2.0、Ucinet6.0及SPSS26.0软件，对国内人工智能教育研究的主题进行聚类，通过多维尺度分析把握人工智能教育领域的研究现状与发展趋势，结合社会网络的可视化图谱和关键词中心度进行分析，并对研究热点及各关键词之间的关系进行深入分析。研究结果表明，国内人工智能教育领域的研究主要集中在理论概念、技术服务、教育应用及发展方向4个方面，并对未来人才培养、课程设置、教师队伍建设和伦理教育的发展趋势提出建议。
关键词
人工智能教育; 聚类分析; 多维尺度分析; 社会网络分析
0 引言
随着信息技术发展，人工智能在现代社会发展中发挥着重要作用，尤其在教育领域更为显著。1956年美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会上首次正式提出“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）这一术语。美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）在2017年《关于教学中的人工智能你应当知道的7件事》报告中将人工智能定义为“承担通常被认为需要人类认知过程和决策能力的任务的计算机系统”［1］。在2017-2021年《地平线报告》中人工智能被选为对未来1~5年内的教育有着重要影响的技术之一，充分体现了其推动教育改革和发展的潜力。人工智能在解决教育问题与应用中发挥重要作用，应用主要包括智能导师系统、自动化测评系统、教育游戏与教育机器人［2］。
如图1所示，据知网数据统计近20年人工智能在教育领域相关研究的文献数量总体呈上升趋势。其中，2000-2014年相关论文的发文量较少且增长缓慢