人工智能对学生教学影响的文献计量分析

摘要：教育改革在不断的进行着，各种各样的意外也在跌踵而至，为适应不同环境下的教育教学，教育改革的需求导致相应的科学技术手段的更新相同步适应。而不断发展的人工智能对教学的交互作用体现在哪些地方以及目前的科学技术对教育的影响到了怎样的地步，做到了怎样的配适。通过对Web of science的2010到2020年的核心数据集利用关键词等基于R语言的Biblioshiny程序进行科学计量和可视化分析。得到结论国家在政策上支持且鼓励人工智能教学的发展与创新，发展的趋势在人工智能与教师的协调合作以及在大数据环境下人工智能系统的发开，将教学作用在学生的身上。而关于人工智能教学的普及以及在软件上和计算公式上的创新开发还存在问题以及可以研究的趋势。

关键词：人工智能;R語言;Biblioshiny;Bibliometrix;教学模式

引言：科学技术的更新换代，也在变相的使教学教育的方式方法不断的改革与创新着，使科学技术的发展与学生的教学和学习模式相适应，因此将发生很大的变动，随着互联网技术发展、大数据应用、云计算更新、区块链的多方面应用等技术的发展，人工智能这一词出现在了大众的视野当中，而且以很快的速度在的教学中出现它们的身影。而随着人工智能在的生活中的越来越应用广泛，其应用及产品也已融入人们的工作、生活和学习之中，并在生活的各种各种智能产品、应用、系统或行业（领域）之中使用。而人工智能的出现对于传统的教学模式来说是一种新的挑战，或是机遇，其对于教育的应用在疫情期间已经开始得到了广泛的应用。现在就Web of science的核心数据集对于2010年到2020年的发表的相关文献进行筛选然后利用R语言的Bibloshiny包对其数据进行可视化分析以及文献计量分析，让对于目前人工智能与教育教学的结合到了哪种地步，主要的研究方向是什么以及相关的复杂的问题是什么等等进行研究。用以了解过去10年内和人工智能教育相关的发表的文献期刊的研究进展以及具体方向，对进行相关的科学研究做好相关的准备。

1研究设计

1.1数据来源以及研究工具

Biblioshiny是一款基于R语言的包，是一位意大利的那不勒斯费德里克二世大学MassimoAria博士基于Bibliometrix使用了R语言的shiny软件包的基础上进行二次开发完成的。Biblioshiny和Bibliometrix程序均开源、免费，不同的是，Bibliometrix的操作模式为文本命令行，Biblioshiny使用了shiny软件包，对Bibliometrix的核心代码进行了封装，为了让用户可以在交互式的网页界面上进行相关的科学计量及可视化分析工作，大大降低用户的信息输入强度和使用门槛，因此创建了一个基于网页的数据分析框架得以解决。

数据来源是从WOS TM（Web Of Science）上的核心合集数据库搜索Artificial Intelligence education进行文献检索，而数据的时间范围为2010年数据起始至数据下载准备的检索时间（ 2021 年 5月 31 日下午左右） ，文献类型限定为 Article类型并且对关键词进行了筛选，勾选了与自己认为研究最相关的education educational research（教育教育研究）、computer science artificial intelligence（计算机科学人工智能）、computer interdisciplinary application（计算机跨学科应用）以及education scientific disciplines（教育科学学科）这四项共1157条数据进行数据下载并进行处理用以后面准备。

1.2研究框架

科学计量就是从相关文献综合，其中包括了理论基础分析和比较分析等原理，分析其中特征主要是从文献的机构分布、作者分布、时间期刊特征、顺序特征等维度展开计量分析;而内容特征主要是从文献中的主题、关键词等展开分析，重点运用到聚类分析等。而基于改革教育这个时间序列是不断前进的时间流，所以在进行分析时会结合一些当时的政策之类的解释对数据的异常波动进行解释。

2 人工智能与教育的科学计量及可视化分析

2.1数据导入

在R语言的Bibliometrix 导入数据，对下载的数据进行整理分析及可视化，获取纳入研 究的基本情况、高产作者、高引论文、主来源期刊等信息。

2.2 作者发文数量分析

为了观察作者的学术活跃度，可以从观察论文的发表数量上得到体现。对图1可知道发文数量最高的前三名作者的发文时间以及影响力最大的发表于哪一年。

排名第一的是Prof. Yu-Dong Zhang，于2004获得BE学位;他作为精神卫生研究基金会的助理研究科学家，曾于2013至2017年间担任南京师范大学教授。其本人是一名教授目前就职于英国莱斯特大学信息系。张教授是IET的研究员。2014年至2018年，他被爱思唯尔评为“中国被引用最多的研究人员（计算机科学）”。

排名第二的是Utku Kose，在苏莱曼德米雷尔大学计算机工程系就读，在2008年开始直到2013年一直研究于教育工具，在2016年开始才将重点转移到了人工智能于教育工具的交互作用上。但是从学术指数上来说，在前三名中他反而是最低的。

排名第三的是Rosemary Luckin，现在在London Knowledge Lab工作，其只要研究以及文献发布主要是从1996年到2010年左右，其中包括是教学软件等，研究内容错综复杂。但是在2010年后就集中于研究教育科学技术。其高被引文献在是集中在2005年到2008年发布的。而这些文献的发布对于后面的相关文献的发布起到了很大的引导作用。

2.3 关键词被引频次分析

表1 中是对关键词被引频次以及中心性的分析排行表，关键词被引频次可以反映某一领域的研究热点。对被引频次超过20的关键词聚类分析。

第一的是education，artificial intelligence和design关键词组成的人工智能教学系统设计的热点子群。“人工智能教学系统设计”是在人工智能在教育领域的交互基础上进行相关设计。另外，为了把握、指导人工智能研发的整体方向，由 MLAI 委托“网络与信息技术研发分委员会”（Subcommittee on Networking and Information Technology Research and Development ，NITRD）编写的《国家人工智能研发战略规划》也在同一时间并发布。在不断的创新以及各种新技术的发展中，其设计自然是必不可少的。但是从中心性中可以知道在这几个中排名最为靠后，所以可以说相关技术的研发都是离不开最后的设计，但是设计的中心还是创新以及各种相关技术。

第二是artificial-intelligence，big data和students关键词组成的基于大数据人工智能学生的作用。因为时代发展，学生承受压力变的各不相同，学生的心理健康与学籍动机等不在同以前一样的简单明确，在实施教学的同时，要注意学生的学习目标，学习动机，学习情况，以及及时的对某些异常学生进行及时的发现诊断，在大数据分析的基础上，能够较为准确的得到各个不同地区学生的心里状况从而进行不同的分级式的教学。中心性上来说正好是中间的一位，所以这方面也是一个热点的研究方向。

第三位是design，students和styles 关键词组成的针对学生的教学风格设计，因为在上一关键词热点子群中就已经提出，学生各不相同，在人力难以实现的基础上，人工智能能够做到每个人不同的分级教学，分级教学就是为了不同的学生而设计不同的教学模式，因为每个人的接受能力以及人格倾向和智力发育程度不一致，學习的 进度以及节奏在同一教学中可能导致过快没能跟上因而失去学习的信心或者过慢而导致失去挑战性，让学习变的乏味而失去了兴趣。智能导师系统是人工智能在教育领域的一个重要应用，能根据学生自己的情况去调整利用艾宾浩斯曲线等科学的记忆方法让人们更好的科学的学习，增加学习效率以及学习的动机。智能导师的首次出现是在1982 年，它主要是由计算机模拟教师教学的经验和方法，为每一个不同的学生制定属于自己的独特的学习计划和相匹配的学习风格，提高学习的兴趣和东西，增加先导性知识，时学习充满挑战性，满足学生的成就动机，从而增加对学习的感官。从表一中看出其中心性其实不高，但是影响是在这其中是最高的，所以对于学生的学习兴趣的培养是靠学习风格改变与设计，这也是在一定程度上是可以得出结论的。

第四是students，knowledge和engagement关键词组成的学生参与式的知识学习。这强调的就是人工智能是怎样同人们一起学习，人工智能产品不仅仅是学校教育中教师与学生的助手，同时也可以代替父母给家中的孩子寄予陪伴和智力启蒙。中心性是排在第二，也就是说将人工智能教学技术研发的方向运用在和人交流等两者的交互上是完全可取的，也是一个值得研究的发展方向。

最后，第五位是technology ， teachers和artificial-intelligence 关键词子群组成的智能导师，而智能导师系统是以脑神经科学、数学建模、心理学、教育学、计算机科学、人工智能等为基础形成的智能化学习环境。它通过对学习大数据进行智能评估判断和聚类分析，预测学生当前的学习水平，发现学习中出现的相关问题，推荐个性化学习策略和资源，进而实现个性化精准学习和辅导。在智能评估方面，智能导师系统不仅可以评估学习者个人学习，还可以评估学习系统和研究机构。从被引词频上是相对最低的，但是中心性上确实最高的。对于他的关注度其实是一直存在的，所以在考虑研究应用上可以考虑在这方面做研究。

3 知识图谱分析

3.1 关键词共现图谱

人工智能教育的热点讨论方向主要集中在6个关键词簇群当中，整体为向中间集中的方式，外围是big data，systems和knowledge，中间最为集中相互交错且最大的education，students和technology中心性最高的三大簇群，这就是将要讨论的关键词簇群。

人工智能教学应用当然是对学生的教学应用（artificial-intelligence，students）。具体应用在了人工智能机器人，个性教育方案规划，智力培养等方面。 例如，由北京紫光优蓝机器人技术有限公司研发的“爱乐优”家庭 亲子机器人，就是针对 0-12 岁儿童而设计的同伴机器人。不仅仅是能够对小孩完成启蒙教育，还能陪伴小孩，利用科宇的方式配合幼儿的快速的学习和心理发展，并对提供相对应的学习材料等，而且还能为儿童提供补习照顾，成为一人一机的学习小助理，促进儿童的智力发育以及常识的学习，达到寓教于乐的效果。智能机器人“小胖”还可以陪伴儿童一起观看电影视频等。人工智能机器人和人们的参与式学习会大大提高幼儿的学习兴趣，对于启蒙教学来说是具有重大的研究意义。

其次，图中发现热点方向是设计，因为科技就应该服务与社会，而讨论的是关于人工智能的对于教育的改革，那么设计是人工智能关于教学的重中之重。人工智能是研发用于学生的学习，知识在不断的更新，那么关于教育的设计也要不断的进行创新，对知识进行包容性，层次性，多样性和协同性的整理在对教学进行知识的输出，人工智能就能对于学生的表现进行反馈，利用科学技术对人工智能进行深化改革。这就对相关的知识整合等有着很高的要求以及很大的挑战。

4 结论与讨论

人工智能于未来教育的改革的转折点就是现在，因为在各种的科学技术的不断完善下，国家的实际情况以及各种政策的推动下，人们理应更好的去迎接教学从线下到线上的转变是一种大趋势，。而从上述的分析中，得出了以下的结论及问题。

第一，人工智能技术在教学方面技术的不断完善，最接近生活的就是小度以及“小胖”，他们能够在一定程度上的代替人类进行陪伴和一些呵护，在大数据的背景下，他们或许比老师更加懂得怎样去指导教学和改善教学的教学方式等，且人工智能机器人是不知疲倦的，这也解决了老师过度疲劳等问题。但是与此同时，应该关注的问题是人工智能是否真的能取代老师的位置，答案当然是不能的。所以研究方向应该放在人工智能与老师的教学的合作教学系统上，达到相辅相成的模式。在教育领域，怎样将人工智能教学系统与线下的教师教学相结合，使教师与人工智能系统之间实现协同工作，发挥各自的优势，扬长避短，以最大限度地发挥二者的协作优势，共同为学生提供更有效的、个性化的独特教学体验，这是当前教育人工智能研究需要深入探讨的问题之一。

第二，人工智能的使用限制以及普及问题，人工智出现在大众视野中常常是人工智能机器人的形式被大众所接触，但是其实相关的专门的教学软件的研发也可以提上日程。从“软件工程、兼容性、可追溯性、可用性、安全、性能、安全与隐私、指标”等诸多方面以及人们使用的操作难度都是需要注意的，过于繁琐会引起厌恶，过度简单就不存在交流，会降低兴趣。所以相关软件的开发应用以及普及和操作的可行性等在为了实现大众化的基础上，也是一个需要重点探究的问题之一。

最后，人工智能时代的教育目标更强调信息素養、社会交互、高阶思维、价值观等要素，并且将呈现出新的教学模式，包括教学方式突出基于人机协同的精准教学，教学组织形式更加灵活多样、师生关系趋向平等与合教学、内容由标准化转向定制化作等。而这也代表需要大量的数据计算等，虽然处于大数据时代，但是要做到对每个学生和教师相适应，这涉及到了大量的计算以及数据的处理收集，这其实就是对于相关公式和科学技术的创新问题。

参考文献：

[1]臧维， 张延法，and 徐磊."我国人工智能政策文本量化研究——政策现状与前沿趋势." .（）：. doi：10.6049/kjjbydc.2020110302.

[2]冯鑫， et al."近10年大数据研究热点演进及平台发展——以智慧教育领域1469篇文献计量分析为例." .Z1（2021）：43-47. doi：10.16209/j.cnki.cust.2021.z1.009.

[3]郭兵， et al."基于Web of Science数据库石油污染土壤生物修复研究的文献计量分析." .02（2021）：11-18. doi：10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2021.02.003.

[4]孙洋， et al."中小学人工智能课程内容设计与探讨." .13（2020）：217-219. doi：CNKI：SUN：XXDL.0.2020-13-080.

[5]陈颖博，and 张文兰."国外教育人工智能的研究热点、趋势和启示." .04（2019）：43-58. doi：10.13966/j.cnki.kfjyyj.2019.04.005.

[6]宋灵青，and 许林."人工智能教育应用的逻辑起点与边界——以知识学习为例." .06（2019）：14-20. doi：.

[7]杨正，and 田进."国际视野下政府数据开放利用研究的科学计量分析." .05（2019）：79-84. doi：10.13833/j.issn.1007-7634.2019.05.013.

[8]谢忠新， 曹杨璐，and 李盈."中小学人工智能课程内容设计探究." .04（2019）：17-22. doi：.

[9}李昊."国际科研评价研究的科学计量及可视化分析——基于Biblioshiny程序." .12（2018）：36-44. doi：CNKI：SUN：KJQB.0.2018-12-008.

作者简介：王鹏宇 （1998，11—），男，彝族， 贵州省毕节市人，天津市宝坻区天津财经大学珠江学院，网络金融专业 本科生，研究方向：文献计量。

天津财经大学珠江学院 天津 301811