国内研究生心理健康研究综述

目前，研究生心理健康研究已经成为我国心理学、教育学及思想政治教育学等领域的一个重要课题。笔者以近十年国内关于研究生心理健康的相关研究为依据，从研究生心理健康标准、研究方法、健康状况、影响因素及健康教育等方面综述了国内研究生心理健康的研究现状，以期提高我国研究生心理健康的研究水平。     

谈历史教育学学科属性及其体系构成

历史教育学是综合历史学、教育学及心理学等学科特点的交叉性学科 ,它既反映了历史学科个性深入的特点 ,又反映了教育学、心理学等学科的一般性特征。历史教育学的体系应当由历史学、教育学、心理学等学科的基本理论与方法构成。     

利用亲情关系开展思想政治教育的理论基础

思想政治教育作为一门科学，与心理学、社会学、教育学、伦理学有着密切的联系。亲情关系是人类社会中最基本的人际关系，它与这些相关学科也有着不可分割的内在联系，是这些学科都不能忽视的研究领域之一。因此，利用亲情关系进行思想政治教育具有心理学、社会学、教育学、伦理学方面的理论基础。     

谈历史教育学学科属性及其体系构成

历史教育学是综合历史学、教育学及心理学等学科特点的交又性学科，它既反映了历史学科个性深入的特点，又反映了教育学、心理学等学科的一般性特征。历史教育学的体系应当由历史学、教育学、心理学等学科的基本理论与方法构成。     

封面图片说明：跨学科新兴领域:运动认知神经科学

 运动认知神经科学是运用运动认知神经科学技术，探讨运动改善大脑认知功能的多学科交叉领域。随着神经科学的发展，神经科学技术手段已经渗透到医学、生物学、社会学、教育学、心理学等多个领域，与其他学科相结合，形成了一大批交叉学科，极大地开拓了各个学科的研究视角，且已经出现了一大批富有原始创新意义的科学成果，推动了这些学科发展的步伐。     

浅析体育教育专业技术课程教学评价中的评价模式和方法

教学评价是衡量学校教学效果、学生学习效果的重要手段,在高等教育改革中有着十分重要的地位。技术课程既是学校体育教学的主要内容,又几乎是体育教育专业的主干课程,对体育教育专技术普修课教学评价进行研究有着重要的理论和实践意义。本文以教育学、教育评价学、心理学以及体育教育学等相关学科理论为基础,运用调查和数理统计等方法对体育教育专业技术普修课程教师教学评价现状进行分析,并对体育教育专业技术普修课程教学评价的实施及相关问题进行分析和研究。     

体育锻炼对心理健康影响研究评述

本文对国际国内十年来锻炼心理学研究现状进行了详细的回顾,重点分析了身体锻炼与心理健康研究领域的研究与存在的问题、研究成果的刊出。研究发现,身体锻炼与缓解精神压力显著相关,可以提高心理健康水平;中等强度和频度的体育锻炼对心理健康有显著影响,体育锻炼项目与心理健康无显著相关。     

基于科学知识图谱的辽宁省区域研究热点分析

为揭示辽宁省的核心机构、研究热点问题和前沿学科领域，应用科学知识图谱分析探究2012 ～ 2016年辽宁省区域的研究热点和学科趋势。以Web of Science 数据库中2012 ～ 2016 年收录的10 725 篇辽宁省文献为原始数据，首先分析了年份发文量和高被引文献，其次采用CiteSpace 软件对机构合作、关键词共词和学科共现的科学知识图谱进行分析。研究分析证明，辽宁省的核心机构是中国医科大学，在工程学、化学和医学领域取得了丰硕的研究成果。     

基于文献计量学的智能建造知识图谱构建

近年来,智能建造研究受到学者和政府的广泛关注。通过选取2000-2021年CNKI和Web of Science(WOS)数据库中智能建造相关文献,采用文献计量学方法,利用SPSS、VOSviewer等软件进行统计处理,构建国内外智能建造研究领域发文量时序分布、发文机构、学科分布、研究热点演变的各类知识图谱。研究表明：1)国内外发文量逐渐增加,但国内相比国外存在明显差距。2)CNKI数据库中发文机构主要分布在高校和企业,WOS数据库中发文机构有国内外高校,跨国机构合作相对较少。3)国内智能建造研究领域主要集中在理学、工学等基础学科领域,国外在传统学科的基础上还涉及教育、心理学、绿色与可持续发展等交叉学科。4)国内外智能建造研究热点各有侧重,现阶段,国内外研究热点都集中在人工智能与建造的集成应用。最后,提出国内外智能建造研究未来展望,以期为智能建造实践提供借鉴。     

基于知识图谱的国内外人工智能应用领域对比研究

近年来人工智能研究发展迅速,学科范围从计算机科学向脑科学、心理学等交叉学科和边缘学科扩展,受到相关领域学者的广泛关注.论文比较分析国内外人工智能领域的研究现状和前沿趋势,对科研人员进行相关研究具有重要借鉴意义.基于知识图谱的理念,以科学引文索引核心数据库及中国知网数据库作为数据来源,借助CiteSpace文献计量软件梳理 2010年—2018年发表在国内外期刊上的人工智能领域的文献,绘制科学知识图谱,并分别从年度分布、知识基础、研究热点及前沿等方面进行对比分析.结果表明,国内外人工智能领域研究均经历繁荣阶段、稳定发展阶段和新一轮发展阶段,目前国内外的研究内容虽各有侧重,但总体上在大数据、机器学习等方面的研究正在成为热点.