国内知识图谱在教育中的应用研究现状分析

摘要：随着知识图谱的不断演变、发展，目前已经被广泛应用于教育领域。知识图谱由节点和边组成，象征着实体与关系。作为一种新兴的人工智能技术，知识图谱受到人们的广泛关注，研究者们从不同角度展开了对知识图谱的研究。然而，相较于国外，我国知识图谱发展较为缓慢，尤其对于知识图谱与教育的融合策略尚未开展过多研究。文章借助可视化分析软件VOSviewer，对从中国知网筛选出的963篇期刊文献进行分析总结，以期厘清知识图谱在我国教育领域的发展脉络。研究结果表明，我国教育领域的知识图谱应用开始于2007年，随后呈上升趋势，在2019年达到峰值。领域内的主要研究机构为教育技术学核心期刊，学者之间的合作较弱。知识图谱在我国教育研究中的主要趋势有两个方面，一是将其作为一种研究方法，主要是聚类分析，体现了其工具的作用；二是知识图谱作为一项新的人工智能技术，在教育实践研究领域主要用于促进知识图谱与学科教学的融合，目的是生成可以被一线教师使用的教育产品。我国教育领域知识图谱研究的热点话题是可视化分析、CiteSpace、科学知识图谱、共词分析、文献计量学、人工智能、聚类分析、研究现状、社会网络与趋势。此外，探索知识图谱模型的构建、促进自适应个性化学习也是研究的热点话题。

关键词：可视化；知识图谱；教育；聚类分析

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2023）10-0-03

0 引言

知识图谱是一种语义网络的知识库［1］。自2012年谷歌提出知识图谱的概念以来，其就受到了广泛的关注。随着知识图谱的不断演变、发展，目前已经被教育界大部分学者所认可，并将其应用于教育领域。有的学者将知识图谱作为一种研究方法、研究工具；有的学者关注知识图谱的构建研究；有的学者则关注知识图谱在学科教学中的应用。总之，知识图谱逐渐成为教育界学者们研究的热点。

目前，我国教育领域对知识图谱的研究尚不成熟。为了更好地在教育中应用知识图谱，本文采用内容分析法和文献计量法，利用国内研究常用的知识图谱软件VOSviewer，对我国教育领域知识图谱研究的各类文献内容进行梳理、分析和呈现，厘清知识图谱在教育领域的发展现状，为教育工作者更好地应用知识图谱提供参考。

1 研究设计

1.1 数据来源

在中国知网上以“知识图谱”“教育”为关键词进行检索，文献发布时间截至2022年8月。为了确保文献的质量，将期刊文献来源类别设定为北大核心和CSSCI，共检索到相关期刊文献963篇。

1.2 研究方法及工具

本文借助可视化分析软件VOSviewer，对从中国知网筛选出的963篇期刊文献进行分析。将筛选出的963条基础数据进行格式转化，从中国知网以Reforks格式导出后，导入Endnote软件，将格式转为ris文件，再将ris文件导入VOSviewer生成作者共现、高频关键词、关键词共现聚类三类可视化知识图谱，进而从中探索我国教育领域应用知识图谱的发展脉络。

2 研究结果与讨论

2.1 年度发文量分析

通过对我国教育领域知识图谱研究发文量的统计，可从整体把握我国教育领域研究知识图谱的趋势及热点。

总体来看，我国知识图谱在教育领域中应用的相关研究发文量呈增长趋势。首次發文是在2007年，发表1篇，2007—2014年呈缓慢上升趋势。2015—2016年呈猛增趋势，从50篇增长到97篇。2017—2019年趋于平稳上升，其中2018年发表127篇，2019年发表134篇。2020—2021年呈下降趋势，其中2020年发表119篇，2021年发表108篇。

2.2 发文期刊的类别及发文情况

通过对发文期刊的类别及发文情况的统计，可以分析出我国教育领域知识图谱研究的层次、质量以及具体研究内容。

在筛选出的期刊中，发文量排名前六的是《电化教育研究》《中国电化教育》《远程教育杂志》《开放教育研究》《图书情报工作》《情报杂志》，分别为32篇、26篇、16篇、15篇、7篇、5篇。发文量排名前四的均为教育技术学领域的核心期刊，四大核刊所发文章占全部文章的65.92%。由此可见，知识图谱在教育领域中的应用是教育技术学界学者研究的热点内容。2019年，四大期刊发文量均达到峰值，《电化教育研究》发表5篇，《中国电化教育》发表5篇，《远程教育杂志》发表3篇，《开放教育杂志》发表2篇。

综上所述，2019年为我国教育领域知识图谱相关研究发文量高峰。艾瑞咨询发布的《2020年中国知识图谱行业研究报告》显示，2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元［2］，对知识图谱的研究形成了一股热潮。当前，知识图谱已经应用于多种行业，其在教育领域的应用也更加深入。李振、周东岱等学者构建了教育知识图谱模型——EKGCM模型，以应对通用知识图谱在迁移中存在的识粒度模糊、领域适应性不强等问题［3］。李艳燕、张香玲等学者构建了适用于智慧教育的学科知识图谱，并在此基础上提出了学科知识图谱在智慧教育中的应用场景［4］。学者们利用知识图谱强大的可解释性、可视化分析功能来实现自适应教学。

2.3 作者共现知识图谱分析

将963篇文献导入VOSviewer软件进行作者共现分析，在知识图谱应用于教育领域的研究中，共提取出1797名作者，以发表4篇核心期刊文章为最低标准，筛选出30名教育领域知识图谱研究高产作者。

30名核心作者大多独立开展研究，其中周东岱、郭文斌的发文量与合作者较多，是教育领域知识图谱研究的关键作者。同时，形成了比较显著的两大研究合作群体，即以东北师范大学信息科学与技术学院博士生导师周东岱、东北师范大学信息科学与技术学院博士研究生李振形成的第一合作群体，与以陕西师范大学硕士生导师郭文斌、华东师范大学博士生导师方俊明形成的第二合作群体。

经分析，在知识图谱应用于教育的研究领域中，作者之间合作较弱，大多为本校教师之间或导师与学生之间的合作，且人数不超过3人。

2.4 高被引文献分析

高被引文献的内容是被大多数研究者认可的观点，通过对高被引文献的分析，可以了解到知识图谱在教育领域的基本发展趋势［5］。

剔除仅以知识图谱作为分析工具的文章以后，知识图谱在教育中的应用研究领域被引量前十的期刊文献如表1所示。

高被引文献主要涉及以下三个方面。

2.4.1 将知识图谱作为一种研究方法

郭文斌将知识图谱作为一种新的内容可视化工具，通过实例阐述了内容可视化的原理、注意事项［6］。汤建民提出了一套学科知识图谱的绘制方法，并通过案例证明了其有效性及可行性。他认为，知识图谱已经成为一种新的学科发展研究方法［7］。知识图谱作为一种新的可视化工具应用在教育研究中，可以帮助学者厘清研究思路。

2.4.2 知识图谱的构建技术

李振等学者提出了知识图谱的构建技术，将教育知识图谱的构建方法分为四个步骤［8］。鐘卓等学者提出了教育知识图谱KQA模型，并从四个维度构建了教育知识图谱KQA模型，以期解决目前教育领域存在的内容分散、能力刻画不足等问题［9］。许多学者着重研究知识图谱的构建技术，通过各类算法搭建更便捷、更简洁的知识图谱网络图，实现个性化学习。

2.4.3 知识图谱与学科教学的融合

黄焕等学者构建了课程知识图谱，并且设计了一个可供参考的课程知识图谱案例，以期提升学生对编程知识的学习能力，实现个性化学习［10］。范佳荣等学者探讨了学科知识图谱的理论依据，在此基础上构建了学科知识图谱结构模型，并且提出了基于学科知识图谱的思维发展机制［11］。由此可见，这部分学者倾向于探索技术与学科之间的融合路径，将知识图谱应用于学科教学，从而有效实现跨学科交流。

2.5 研究热点分析

将所获得的963篇文献导入VOSviewer软件进行关键词分析，在知识图谱应用于教育研究领域中，共获取1817个关键词，以单个词语词频3次为最低值进行筛选，共得到203个高频关键词，并生成高频关键词共现知识图谱，如图1所示。

对前20个高频关键词进行梳理排序，通过分析可得，可视化分析（119次）、CiteSpace（107次）、科学知识图谱（40次）、共词分析（35次）、文献计量学（33次）、人工智能（30次）、聚类分析（24次）、研究现状（21次）、社会网络与趋势（18次）等高频关键词成为当下教育领域知识图谱研究的热点话题。可见，我国教育领域大多学者将知识图谱作为一种可视化研究工具，采用聚类分析方法进行研究探索。此外，将知识图谱作为一项新的人工智能技术，现在的主要研究热点是以算法为中心，生成教育产品，为实现智慧教育服务，从而满足学生自适应个性化学习的需求。

3 结语

本研究通过内容分析法和文献计量法，利用可视化软件VOSviewer对知识图谱在我国教育中的应用研究进行分析。研究结果表明，知识图谱在我国教育研究中的主要趋势有两个方面，一是将其作为一种研究方法，主要是聚类分析，体现了其工具的作用；二是知识图谱作为一项新的人工智能技术，在教育实践研究领域促进知识图谱与学科教学的融合，进而生成可以被一线教师使用的教育产品。此外，知识图谱在技术层面如何完善、发展，如何更高效地应用在教育教学中，这些问题仍值得进一步研究。

参考文献：

［1］ 漆桂林，高桓，吴天星.知识图谱研究进展［J］.情报工程，2017，3（1）：4-25.

［2］ 去往认知海洋的一艘船 中国知识图谱行业研究报告 2019年［C］//艾瑞咨询系列研究报告（2020年第4期）. 2020：863-907.

［3］ 李振，周东岱.教育知识图谱的概念模型与构建方法研究［J］.电化教育研究，2019，40（8）：78-86，113.

［4］ 李艳燕，张香玲，李新，等.面向智慧教育的学科知识图谱构建与创新应用［J］.电化教育研究，2019，40（8）：60-69.

［5］ 何文滢，钟志勇.国内混合式学习研究评述与展望（2005—2021年）：基于VOSviewer的可视化分析［J］.教育文化论坛，2022，14（5）：124-135.

［6］ 郭文斌.知识图谱：教育文献内容可视化研究新技术［J］.华东师范大学学报（教育科学版），2016，34（1）：45-50，114.

［7］ 汤建民.学科知识图谱的绘制及在学科发展监测与评价中的应用［J］.情报理论与实践，2009，32（10）：55-59.

［8］ 李振，周东岱.教育知识图谱的概念模型与构建方法研究［J］.电化教育研究，2019，40（8）：78-86，113.

［9］ 钟卓，唐烨伟，钟绍春，等.人工智能支持下教育知识图谱模型构建研究［J］.电化教育研究，2020，41（4）：62-70.

［10］ 黄焕，元帅，何婷婷，等.面向适应性学习系统的课程知识图谱构建研究：以“Java程序设计基础”课程为例［J］.现代教育技术，2019，29（12）：89-95.

［11］ 范佳荣，钟绍春.学科知识图谱研究：由知识学习走向思维发展［J］.电化教育研究，2022，43（1）：32-38.

作者简介：陈一鸣（1996—），女，河南南阳人，硕士在读，研究方向：信息技术教育应用。