随着学习科学领域的兴起,深度学习逐渐成为教育领域的核心研究主题。运用基于引文分析与共词聚类分析的方法,以Web of Science数据库2005-2015年收录的459篇文献为研究对象,通过可视化知识图谱,探析近十年来国外深度学习领域的研究现状...随着学习科学领域的兴起,深度学习逐渐成为教育领域的核心研究主题。运用基于引文分析与共词聚类分析的方法,以Web of Science数据库2005-2015年收录的459篇文献为研究对象,通过可视化知识图谱,探析近十年来国外深度学习领域的研究现状与研究热点,并进一步结合国内研究现状提出几点启示,以期对同类研究提供有益的借鉴。展开更多
近年来,深度学习已经成为人工智能教育研究领域的前沿。为了更进一步审视人工智能视角下的深度学习,文章以Web of Science(WOS)核心数据库为文献数据来源,对2006~2019年与深度学习有关的20708篇有效文献进行了知识图谱分析,发现:2014年...近年来,深度学习已经成为人工智能教育研究领域的前沿。为了更进一步审视人工智能视角下的深度学习,文章以Web of Science(WOS)核心数据库为文献数据来源,对2006~2019年与深度学习有关的20708篇有效文献进行了知识图谱分析,发现:2014年以后深度学习相关研究的年发文量激增,且重要的节点文献大多集中在计算机模式识别和视觉领域;中国、美国、英国产出的深度学习研究成果占国际发文总量的一半以上;深度学习的相关研究主要集中在大学开展;主流算法、多模态识别、教育应用场景是深度学习的三个研究热点。基于此,文章提出:深度学习主流算法支持的人工智能分析平台搭建、教育数据多模态识别范式更迭、基于场景的智慧校园生态圈构建代表了未来深度学习的教育应用趋势。展开更多
文摘随着学习科学领域的兴起,深度学习逐渐成为教育领域的核心研究主题。运用基于引文分析与共词聚类分析的方法,以Web of Science数据库2005-2015年收录的459篇文献为研究对象,通过可视化知识图谱,探析近十年来国外深度学习领域的研究现状与研究热点,并进一步结合国内研究现状提出几点启示,以期对同类研究提供有益的借鉴。
文摘近年来,深度学习已经成为人工智能教育研究领域的前沿。为了更进一步审视人工智能视角下的深度学习,文章以Web of Science(WOS)核心数据库为文献数据来源,对2006~2019年与深度学习有关的20708篇有效文献进行了知识图谱分析,发现:2014年以后深度学习相关研究的年发文量激增,且重要的节点文献大多集中在计算机模式识别和视觉领域;中国、美国、英国产出的深度学习研究成果占国际发文总量的一半以上;深度学习的相关研究主要集中在大学开展;主流算法、多模态识别、教育应用场景是深度学习的三个研究热点。基于此,文章提出:深度学习主流算法支持的人工智能分析平台搭建、教育数据多模态识别范式更迭、基于场景的智慧校园生态圈构建代表了未来深度学习的教育应用趋势。
