学术文献引文推荐在高校教学活动中的应用

尽管目前国内外很多高校已经将学术文献的阅读与研讨作为高年级学生，特别是研究生培养过程中一种有效的手段与形式，但在文献的筛选、阅读效率等方面仍存在一定难点与不足。大多采取的教学形式为教师推荐的方式，即任课教师根据授课内容向学生推荐或安排任务，从而完成学术文献的阅读。但这种教学方式在实践过程中效果并不明显。本文首先对学术文献在高校教学活动中的意义进行梳理，总结目前以学术文献阅读作为教学内容的不足，基于此，将学术文献引文推荐模型应用于高校教学活动中，旨在提高学术文献的筛选与阅读效率，切实发挥学术文献在高校教学中的作用。

一、学术文献在高校教学活动中的作用

学术文献作为知识传播的载体，能够起到“站在巨人肩膀之上”的作用，特别是伴随着互联网技术的发展，学术文献以电子化存在的形式不仅避免了文献在印刷过程中造成的大量资源浪费，更促进了知识传播的速度与范畴。因此，将学术文献的阅读与讨论引入到高校的教学活动中，不仅能够使学生站在学科前沿，掌握本专业、领域的发展动态，更能使学生脱离课本的学习，具备更高的科研能力。

高等学校的教学目标不仅要使学生牢固地掌握本专业、学科的基础理论知识与内容体系，更要使学生能够掌握专业、学科的前沿发展，拓宽学生的知识面，培养学生自主学习的能力。为了实现这一目标，目前各高等学校在制订培养计划的时候，通常会将基础课、理论课安排在低年级，而将应用类课程、综合性课程、实践实验性课程等安排在高年级进行。特别是对于研究生教学来讲，不仅要培养学生具备专业技能，更重要的是培养学生具备科研能力，为从事科学研究等相关工作奠定基础。

学术文献是科研机构、科研人员研究成果的体现，是知识传播载体的一种形式，其与教材、专著相比往往具有传播速度更快，范围更广的特点，特别是对于掌握学科、行业发展前沿来讲，学术文献具有不可替代的优势。因此，学术文献不仅仅作为对研究人员考核的标准，更是科研工作者获得信息资讯的有效手段。

二、高校教学活动中学术文献的推荐方式

在对某一领域知识进行学习的过程中，特别是当学生从书本上掌握了基本理论与方法后，要想培养更高的科研能力，那么学术文献阅读与学习是必不可少的环节。在实践中，大多采用如下方式：①任课教师推荐。为了达到教学目标，教师往往会为学生推荐相关文献进行阅读与学习，以拓宽学生的知识面。②借助检索工具自行搜索。高年级学生基本具备文献搜索与查询的能力，因此，也有教师会在教学过程中根据学习内容指定方向，再由学生主动查询文献进行学习。

无论采用上述哪种学习方式，在实际教学环节中都存在一定的不足。①由教师进行文献推荐的方式。一般来说，教师可以被认为是某一领域的专家，那么由他们直接推荐或要求阅读的学术文献往往在该领域内具有一定的权威性，同时，教师根据学生的学习背景、课程的教学内容所推荐的文献也往往与该课程教学目标较为匹配，从而可以获得较好的教学效果。但在实际教学过程中，一方面由于选课人数的问题，教师不可能为每一名学生推荐特定的文献；另一方面，受到学习背景、学习环境的影响，不同的学生对同一教学内容的接受程度不同，进而造成差异性。②通过检索工具主动搜索文献的方式。在实际中，也有不少教师鼓励学生进行自主学习，例如给定该课程的学习范围或主题，由学生根据自身特点进行学习，再集中对学生进行考核。这样的方式尽管能够给学生创造更多的空间和机会去接触自己感兴趣的问题，但受文献检索工具的限制，影响了这一学习方式的效率。

三、学术文献引文推荐技术的兴起

推荐系统的概念是由David Goldberg等人于1992年建立邮件系统Tapestry时候提出的，称为协同过滤（Collaborative Filtering，CF）方法。目前，常用的推荐系统模式包括基于内容的推荐方法（Content-based）和基于协同过滤的推荐方法（Collaborative Filtering），前者通过计算内容本身的相似度进行推荐，后者通过分析用户间的相似度进行推荐。

近几年，越来越多的研究者将推荐系统的概念引入到文献检索的研究之中，并取得丰富的研究成果。文献推荐 (document recommendation)是根据用户个性化信息，为用户推送符合其偏好的文献信息。一般来说，在文献推荐时，研究者根据写作需求在网上检索合适的资源，通过仔细阅读手动筛选出自己所需的参考文献，再将参考文献与特定的引文句一一对应。事实上，这一过程仍然需要研究者花费大量时间在信息的过滤与筛选上。

与文献推荐有着较大的差别的引文推荐（citation recommendation）返回的是一个重要相关文献列表，缩小了研究者的选择范围。也就是，引文推荐是为目标文档或者目标文档中的某个引文上下文（citation context）寻找可供支持的已有研究成果。引文推荐则可以理解为，需要深入到文献内容中，是一种更细粒度单元的文献推荐，其要考虑的特征因素远多于传统的文献推荐。

由此可见，学术文献引文推荐技术的兴起很好地解决了学术资源的筛选问题，极大程度地节省了科学研究的成本，提高了信息检索的效率，更为高校的科研教学活动提供了有利的支撑。一般来讲学术文献推荐包括三个过程：①文档库的建立。即将待推荐的文档作为处理对象进行信息的抓取与索引，为信息的查询与推荐奠定基础；②用户的需求。任何搜索引擎或推荐模型都存在冷启动的问题，即系统采集或捕捉到用户的需求后方可给出针对性方案；③需求的匹配。无论是主动搜寻还是被动推荐，其本质都是需要将形成的需求与文档库中的内容进行匹配，从而将最优的结果进行输出。

四、高校教学活动中引文推荐模型的设计

在高校教学活动中，为了更好地进行学术文献引文推荐模型的应用，因此，拟在传统学术文献推荐的三个过程中，加入高校教学活动的影响因素，建立基于高校教学活动的学术文献引文推荐模型，如图1所示。

图1 学术文献引文推荐模型

首先，在高校教学活动中，不同课程不同教师所建立的目标文档库是有所区别的，因此，拟在该模型中加入相关文献评价方法，并针对评价后的结果建立索引，使推荐目标更好地满足个性化需求。然后，以在校学生为对象，将其所在专业、先行课、以往成绩、籍贯、兴趣爱好等作为用户模型的结构，形成用户的个性化需求。接着，将以用户的个性化需求与目标文档库建立的索引模型进行匹配，选出满足用户需求的最佳结果进行推荐。最后，再由用户对推荐结果进行反馈，形成新的需求。

本文在梳理了学术文献在高校教学活动中的作用后，列举了在教学中常见的两种学术文献推荐方式并阐述了其优缺点，进而形成基于机器学习方法的学术文献引文推荐技术在高校教学活动中的应用需求，并最终设计了高校教学活动中的学术文献引文推荐模型，该模型更多地考虑了用户及课程的个性化差异程度。依托该模型将更好地提高学术文献的筛选与阅读效率，切实发挥学术文献在高校教学中的作用。可以说，科学研究离不开学术文献的支撑，高校教育的教学更离不开学术文献的传播，因此，如何快速、准确地让信息需求者获得相应的信息满足是本文研究的初衷和目标。

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