教育数据量的急剧增长、类型的多样性与可获取性以及教育计算的兴起推动了教育数据研究的发展,并引起了国际研究者的深度关注与探索。研究以Web of Science数据库中的教育数据挖掘类文献为样本数据,以知识图谱分析、社会网络分析、聚类...教育数据量的急剧增长、类型的多样性与可获取性以及教育计算的兴起推动了教育数据研究的发展,并引起了国际研究者的深度关注与探索。研究以Web of Science数据库中的教育数据挖掘类文献为样本数据,以知识图谱分析、社会网络分析、聚类分析为研究方法,分别采用CiteSpcae Ⅲ、Unicet 6.0、Bicomb 2.0、SPSS 20.0对数据进行定量分析。研究结果显示,数据刻画学习者模型、生成有效学习的教学支持、学习行为模式与特征、学习表现预测、学习反馈与评价等为主要研究热点。最后,文章从学习情感识别与计算、人工智能分析与应用、学习推荐系统、个性化学习路径等方面对研究趋势进行讨论。展开更多
[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以...[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以图书情报领域中2011—2022年Web of Science数据库中的机器学习研究论文为例,融合LDA和Word2vec方法进行主题建模和主题演化分析,引入主题强度、主题影响力、主题关注度与主题新颖性指标识别热点主题与新兴热点主题。[结果/结论]研究结果表明,(1)Word2vec语义处理能力与LDA主题演化能力的结合能够更加准确地识别研究主题,直观展示研究主题的分阶段演化规律;(2)图书情报领域的机器学习研究主题主要分为自然语言处理与文本分析、数据挖掘与分析、信息与知识服务三大类范畴。各类主题之间的关联性较强,且具有主题关联演化特征;(3)设计的主题强度、主题影响力和主题关注度指标及综合指标能够较好地识别出2011—2014年、2015—2018年和2019—2022年3个不同周期阶段的热点主题。展开更多
文摘[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以图书情报领域中2011—2022年Web of Science数据库中的机器学习研究论文为例,融合LDA和Word2vec方法进行主题建模和主题演化分析,引入主题强度、主题影响力、主题关注度与主题新颖性指标识别热点主题与新兴热点主题。[结果/结论]研究结果表明,(1)Word2vec语义处理能力与LDA主题演化能力的结合能够更加准确地识别研究主题,直观展示研究主题的分阶段演化规律;(2)图书情报领域的机器学习研究主题主要分为自然语言处理与文本分析、数据挖掘与分析、信息与知识服务三大类范畴。各类主题之间的关联性较强,且具有主题关联演化特征;(3)设计的主题强度、主题影响力和主题关注度指标及综合指标能够较好地识别出2011—2014年、2015—2018年和2019—2022年3个不同周期阶段的热点主题。
