中国环境教育研究的现状与问题——基于CNKI学术期刊1992-2016环境教育文献的可视化分析

在社会发展下,工业化进程伴随着对资源的过渡开发和环境的破坏,传统教育模式问题显现,环境教育的重要性日益显著,深入了解环境教育的发展状况是环境持续良好发展的基础.本文使用Cite Space可视化软件对中国学术期刊网络出版总库(CNKI)收录的1992-2016年以"环境教育"为题的权威期刊文献进行研究,以检索所得的CNKI的大数据为基础,绘制知识图谱,研究主要涉及发文趋势、发文期刊分布、核心作者群、热点问题以及研究前沿等,其中关键部分为对热点问题的研究以及对研究前沿的分析.热点问题研究共分为两个部分,其一为关键词分析,通过运行结果得出研究期限内出现频次30以上的关键词,并从纵向深入将各高频关键词的出现缘起、研究现状和主流取向进行整合和分析;其二为关键词聚类,将同质性关键词进行聚合,得到16个以核心关键词命名的聚类,对聚类的分析主要通过横向分析,探究环境教育涉及研究领域广度,发掘对环境教育研究发挥作用但重要性尚未彰显的研究领域.研究前沿分析首先对突现词进行探测,将突现词检测结果和与时区视图相结合把整个研究期划分为三个阶段(浅绿色阶段、过渡阶段、深绿色阶段)并对不同阶段环境教育取向的形成因素和显著特点进行探究.最终,参考分析的结果,得出环境教育理论基础的探究不足、环境教育实证研究方法比较缺乏、环境教育涉及学科领域过于狭窄等现存等问题,寻求在环境教育在研究方法和研究内容中更加深入的发展.     

人工智能研究的热点动态及其发展趋向——基于近十年中外文献知识图谱镜像扫描

人工智能是计算机对人脑进行模拟发展研究及其深化的重要领域,当今世界人工智能发展势头正猛,未来必将在全球诸多行业和多个场域得到广泛运用.深度学习有力地推动了人工智能的快速发展,其发展势头已经引起了世界各国的高度重视.本文通过绘制人工智能研究的知识图谱,全面分析梳理当下国内外人工智能领域的研究热点动态,准确分析其未来发展态势,以便给予研究或产业提供准确判断,为人工智能的进一步深入研究及实践探索提供重要依据.人工智能从提出到现在,国内外关于人工智能的研究在基础理论、核心算法、应用领域等方面有其差异性,国外人工智能的学者更加关注人工智能的算法研究及对农业、工业、交通业等方面的应用研究,国内的学者们更加关注人工智能技术的研究及其在教育、新闻等方面的应用研究,专家系统、神经网络、遗传算法等将是未来人工智能的研究趋势.