摘 要：[目的/意義]適應(yīng)數(shù)據(jù)智能時代的教育教學(xué)改革需求，發(fā)揮大數(shù)據(jù)等新興信息技術(shù)融入知識可視化的優(yōu)勢，基于文本大數(shù)據(jù)進行學(xué)科知識可視化教學(xué)探索與實踐。[方法/過程]以知識可視化理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建是什么（know-what）、為什么（know-why）、怎么樣（know-how）、會怎樣（know-will-be）的學(xué)科知識可視化教學(xué)模式，選擇科學(xué)知識圖譜作為可視化教學(xué)路徑。以情報學(xué)為例，運用Citespace針對情報概念、情報流程、情報系統(tǒng)/體系、突發(fā)事件情報等教學(xué)內(nèi)容，開展學(xué)科知識可視化教學(xué)實踐。[結(jié)果/結(jié)論]實踐結(jié)果表明，基于文本大數(shù)據(jù)的知識可視化能夠促進學(xué)生對于知識的了解、識記、思考和創(chuàng)新，有效提升學(xué)科教學(xué)中知識傳播的表達力和知識創(chuàng)新的穿透力。

關(guān)鍵詞：文本大數(shù)據(jù);知識圖譜;知識可視化;教學(xué)模式;情報學(xué)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.02.010

〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2022）02-0104-13

Exploration and Practice of Visual Teaching of

Subject Knowledge Based on Text Big Data

——Take Informatics as an Example

Xia Yixue

（China People's Police University，Langfang 065000，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Meet the needs of education and teaching reform in the era of data intelligence，give full play to the advantages of integrating emerging information technologies such as big data into knowledge visualization，explore and practice visual teaching of subject knowledge based on text big data.[Method/Process]Based on the knowledge visualization theory，subject knowledge visual teaching model of what，why，how and know will be was built，and the Mapping Knowledge Domain was selected as the visual teaching path.Taking informatics as an example，CiteSpace was used to carry out visual teaching practice of subject knowledge for teaching contents such as information concept，information process，information system and emergency information.[Results/Conclusion]The practice results show that knowledge visualization based on text big data can promote students' understanding，memorization，thinking and innovation of knowledge，and effectively improve the expression of knowledge dissemination and the depth of knowledge innovation in subject teaching.

Key words：text big data;mapping knowledge domain;knowledge visualization;teaching model

大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，為知識可視化提供了可供聚合關(guān)聯(lián)和深度挖掘的海量資源，也極大豐富了知識可視化的技術(shù)和方法，讓人們得以從廣闊的全局視角來俯瞰知識發(fā)展歷程，從多維度切入來探索知識的結(jié)構(gòu)和關(guān)系、涌現(xiàn)和創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測，在全面推進知識傳播的同時，大數(shù)據(jù)對于知識可視化的價值更體現(xiàn)在預(yù)測趨勢、發(fā)現(xiàn)未來，并成為知識創(chuàng)新的重要途徑。

我國知識可視化相關(guān)研究起始于2005年，其研究主題包括：①知識可視化的基本手段，如視覺表征;②知識可視化的基礎(chǔ)，如信息可視化等;③知識可視化的方法，如知識地圖、知識圖譜、思維導(dǎo)圖、概念圖等;④特定知識類型的可視化，如學(xué)科知識、隱性知識等;⑤知識可視化在教學(xué)中的應(yīng)用等（我國知識可視化研究關(guān)鍵詞聚類圖譜如圖1所示）。通過梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究在知識可視化的理論、方法、應(yīng)用等方面進行了重點研究，但是隨著網(wǎng)絡(luò)、信息、媒體等新興技術(shù)的快速更迭，知識可視化領(lǐng)域亟需深化理論研究、融入新興技術(shù)，才能滿足與時俱進的教育教學(xué)改革需求，并引領(lǐng)數(shù)據(jù)智能時代的教育教學(xué)改革潮流。

知識可視化自21世紀初提出以來，伴隨教育信息技術(shù)的發(fā)展，有力推動了教學(xué)模式轉(zhuǎn)變和教學(xué)質(zhì)量提升。但是，知識可視化在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，仍然存在理念滯后、方法局限等問題。重塑數(shù)據(jù)智能時代的知識可視化理念，探索更具表達力和創(chuàng)新性的知識可視化路徑，是當(dāng)前教育教學(xué)改革中極具理論價值和實踐意義的研究課題。本文以“預(yù)測知識發(fā)現(xiàn)、探索知識創(chuàng)新”為理念，運用大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域的重要方法——知識圖譜，以情報學(xué)為例，基于科學(xué)文獻所形成的文本大數(shù)據(jù)，對學(xué)科知識的主題分布、范式更迭、演進過程和前沿趨勢進行可視化呈現(xiàn)，進行“是什么—為什么—怎么樣—會怎樣”的全周期學(xué)科知識可視化教學(xué)實踐，探索學(xué)科知識可視化教學(xué)的新模式。

1 基于大數(shù)據(jù)的知識可視化及其教學(xué)應(yīng)用

1.1 知識可視化理論

知識可視化（Knowledge Visualization）是在科學(xué)計算可視化、數(shù)據(jù)可視化、信息可視化基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興研究領(lǐng)域，應(yīng)用視覺表征手段，促進群體知識的傳播和創(chuàng)新[1]。其理論基礎(chǔ)是雙重編碼理論，即將知識以圖解的方式表示出來，同時以視覺形式和語言形式進行知識傳播，能夠增強記憶和理解。

知識可視化的重要價值在于改變看世界的方式，根據(jù)科學(xué)哲學(xué)家卡爾·波普爾關(guān)于3個世界的宏觀哲學(xué)理論[2]，一般科學(xué)研究看世界的方式是世界2通過人的視覺等體視化方式直觀認識世界1，而知識可視化是世界2通過“視覺頓悟”“視覺思維”等方式，通過分析世界3的抽象知識，繪制知識圖譜來認識世界1，從而“改變看世界的方式”[3]，如圖2所示。這種融合抽象化知識和形象化圖像的知識可視化方式，有助于從更多維、更全局的視角對世界1進行更深入、更具預(yù)見性的認識和研究。

1.2 知識可視化的教學(xué)應(yīng)用

伴隨信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等發(fā)展，知識可視化的技術(shù)和方法日益豐富，如概念圖、思維導(dǎo)圖、認知地圖、語義網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜等二維知識可視化，以及利用虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、全息投影等技術(shù)進行的三維、沉浸、全景的知識可視化。在大數(shù)據(jù)時代，知識資源的海量擴充與技術(shù)方法的快速更新，為知識可視化提供了新的發(fā)展契機，其教學(xué)應(yīng)用也愈加豐富、深刻。

1）知識可視化豐富學(xué)科知識教學(xué)方法。在傳統(tǒng)的教材講授、文獻研讀基礎(chǔ)上，提出一種通過學(xué)科知識圖譜進行知識傳授的教學(xué)方法。從學(xué)科歷史、學(xué)科概念、學(xué)科方法到學(xué)科趨勢，在以學(xué)科知識傳授為主的課程中，可以大量使用知識可視化的教學(xué)方法。一是在時間維度上，知識可視化能夠刻畫知識產(chǎn)生、演進、更迭的歷時性過程，從而呈現(xiàn)知識發(fā)展模式等科學(xué)規(guī)律?？茖W(xué)哲學(xué)家托馬斯·塞繆爾·庫恩提出科學(xué)發(fā)展模式理論，指出科學(xué)發(fā)展經(jīng)歷的歷史過程：前科學(xué)→常規(guī)科學(xué)→反常/危機→科學(xué)革命→新的常規(guī)科學(xué)……[4]，在科學(xué)知識圖譜中由一個知識領(lǐng)域引文聚類的形成、積累、擴散、轉(zhuǎn)換來揭示知識領(lǐng)域研究主題的突現(xiàn)與演變進程，是對這一理論的形象闡釋。二是在空間維度上，知識可視化能夠多維刻畫學(xué)科知識全貌，基于大數(shù)據(jù)的多模態(tài)知識可視化建構(gòu)了立體圖景，目前知識圖譜鏈接的實體形態(tài)日益多樣化，包括文本語料、圖形圖像、聲音語音、視頻動畫等，知識可視化由平面可視化向立體可視化發(fā)展。

2）知識可視化深化學(xué)科教學(xué)中知識創(chuàng)新的教學(xué)目標。在傳播知識的基礎(chǔ)上，學(xué)科教學(xué)應(yīng)當(dāng)更加注重知識創(chuàng)新，知識可視化為實現(xiàn)這一教學(xué)目標提供了模型和方法。預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心價值，基于大數(shù)據(jù)的知識可視化技術(shù)，以生成新知識、預(yù)測知識發(fā)展趨勢為顯著特征。例如知識圖譜中運用OWL本體語言、Datalog語言等，基于Tableaux、Hypertableau、RETE、Path Ranking等算法進行本體推理、邏輯推理等知識推理，能夠根據(jù)已有的知識推理出新的知識[5]。又如科學(xué)知識圖譜中基于知識單元的特定知識領(lǐng)域所構(gòu)成的復(fù)雜自組織知識系統(tǒng)，能夠展示知識的基礎(chǔ)、中介和前沿，知識的結(jié)構(gòu)、演化和重組，知識的涌現(xiàn)、斷層和變革[3]，并且對知識網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點及關(guān)鍵位置的發(fā)現(xiàn)技術(shù)，如高被引、高突現(xiàn)性論文的發(fā)現(xiàn)，能夠預(yù)測知識轉(zhuǎn)折點。

2 基于文本大數(shù)據(jù)的學(xué)科知識可視化教學(xué)探索

基于大數(shù)據(jù)的知識可視化能夠有效探索知識發(fā)展規(guī)律并預(yù)測未來發(fā)展趨勢，為教學(xué)方法改革提供了新思路。特別是針對某一學(xué)科，其知識領(lǐng)域由若干科學(xué)文獻構(gòu)建而成，伴隨近年來科學(xué)文獻的海量增長和數(shù)字化，已經(jīng)形成了文本大數(shù)據(jù)資源，基于科學(xué)文獻的文本大數(shù)據(jù)，進行學(xué)科知識可視化的教學(xué)探索，推進學(xué)科知識的創(chuàng)新性講授，將有助于增強知識理解的程度，提升知識傳播的效果。

2.1 學(xué)科知識可視化教學(xué)模式

知識可視化研究的重要開拓者馬丁·愛普提出，設(shè)計可視化教學(xué)方法時應(yīng)該關(guān)注的問題，例如怎樣傳播是什么（know-what）的知識，講述為什么（know-why）的知識，呈現(xiàn)怎么樣（know-how）的知識等[6]?；诖髷?shù)據(jù)的知識可視化教學(xué)探索，其核心是預(yù)測，由此，本文融入預(yù)測會怎樣（know-will-be）的知識，建構(gòu)全周期的學(xué)科知識可視化教學(xué)模式，如圖3所示。

其中，是什么的知識，側(cè)重于知識的基本單位——概念，包括概念的內(nèi)涵（屬性）和外延（范圍），以及某一概念在知識體系中的位置。為什么的知識，包括知識生產(chǎn)、傳播和應(yīng)用的內(nèi)在規(guī)律、知識發(fā)展的演進模式，以及影響這一過程的外在環(huán)境。怎么樣的知識，包括知識的具體內(nèi)容，以及內(nèi)容生成、組合、創(chuàng)新的方法。會怎樣的知識，包括知識的熱點和前沿，可能產(chǎn)生新知識的知識點或領(lǐng)域，以及知識發(fā)展的未來趨勢。

依照這一模式所建構(gòu)的學(xué)科知識體系，首先能夠有效傳播知識，讓學(xué)生對知識體系有全景式認識，并了解其生成機理和演進模式，從而促進知識的理解和內(nèi)化;其次，能夠有效推進知識創(chuàng)新，這一模式為知識創(chuàng)新提供了全面支持，包括創(chuàng)新的基礎(chǔ)（是什么）、創(chuàng)新的內(nèi)在規(guī)律和外在影響（為什么）、創(chuàng)新的方法（怎么樣）、創(chuàng)新的方向（會怎樣）等，從而激發(fā)知識創(chuàng)新過程、提高知識創(chuàng)新效率。

2.2 基于科學(xué)知識圖譜的可視化教學(xué)路徑

海量科學(xué)文獻形成的文本大數(shù)據(jù)為知識可視化教學(xué)提供了基礎(chǔ)資源，目前針對知識領(lǐng)域文本大數(shù)據(jù)的可視化方法主要是知識圖譜，因此選取科學(xué)知識圖譜的可視化方法，在展示知識全貌和歷史進程的同時，標識當(dāng)前熱點，以實現(xiàn)學(xué)科前沿探測和趨勢預(yù)測的目的?？茖W(xué)知識圖譜是以知識域為對象，顯示科學(xué)知識的發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖像。具有“圖”和“譜”的雙重性質(zhì)與特征：既是可視化的知識圖形，又是序列化的知識譜系[3]。

1）科學(xué)知識圖譜是一個復(fù)雜關(guān)聯(lián)的知識體系，通過對知識單元或知識群之間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及相互關(guān)系的可視化呈現(xiàn)，能夠精準定位知識點，包括某一知識點在知識體系中所處的位置，并且通過度中心性、中介中心性、接近中心性、特征向量中心性、PageRank、突發(fā)性等指標的計算，呈現(xiàn)知識網(wǎng)絡(luò)中哪些是中心點、轉(zhuǎn)折點、前沿點等。

2）科學(xué)知識圖譜通過關(guān)鍵路徑、分時連線等可視化方法呈現(xiàn)知識發(fā)展中新主題的生成路徑、研究主題的遷移路徑、知識網(wǎng)絡(luò)隨時間的歷時演進過程等，從而揭示知識領(lǐng)域的生成機理和演進模式。

3）科學(xué)知識圖譜通過學(xué)科領(lǐng)域共現(xiàn)、期刊疊加分析、地理可視化等方法呈現(xiàn)知識領(lǐng)域的學(xué)科分布和重心漂移、跨學(xué)科融合和地理分布等宏觀圖景。

4）科學(xué)知識圖譜通過文本挖掘、主題挖掘、潛在語義分析等方法挖掘深層知識，通過數(shù)據(jù)挖掘進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析，進而深入探索知識涌現(xiàn)和創(chuàng)新的規(guī)律。

目前，繪制科學(xué)知識圖譜的軟件工具主要有BibExcel、Citespace、CitNetExplorer、HistCite、SCI of SCI、VOSviewer等，其中Citespace是應(yīng)用Java語言開發(fā)的科學(xué)知識圖譜軟件，基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等，對特定學(xué)科領(lǐng)域文獻進行可視化分析，探尋學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑及其知識拐點，探測學(xué)科演化潛在動力機制和學(xué)科發(fā)展前沿[3]。Citespace科學(xué)知識圖譜能夠展示知識領(lǐng)域的過去、現(xiàn)在和未來。通過作者、機構(gòu)、國家的合作圖譜，主題、關(guān)鍵詞、學(xué)科分類的共現(xiàn)圖譜等展示“是什么”的知識;通過突發(fā)性探測、關(guān)鍵路徑、分時連線，文獻、作者和期刊的共被引圖譜以及共同資助圖譜等展示“為什么”的知識;通過主題和關(guān)鍵詞的聚類視圖、時區(qū)視圖和時間線視圖，節(jié)點、連線、聚類的詳細信息列表等展示“怎么樣”的知識;通過標識作為知識基礎(chǔ)的引文節(jié)點文獻，以及文獻耦合、共引聚類所表征的研究前沿等展示“會怎樣”的知識。因此，具體教學(xué)路徑是依照學(xué)科知識可視化教學(xué)模式，使用Citespace進行學(xué)科知識可視化教學(xué)，創(chuàng)新學(xué)科知識教學(xué)方法，促進探究式、自主式學(xué)習(xí)，提升學(xué)科知識教學(xué)效果。

3 基于文本大數(shù)據(jù)的學(xué)科知識可視化教學(xué)實踐

按照學(xué)科知識可視化教學(xué)模式和路徑，以情報學(xué)為例，運用Citespace科學(xué)知識圖譜進行學(xué)科知識可視化教學(xué)實踐。首先，構(gòu)建情報學(xué)知識體系;其次，針對不同教學(xué)內(nèi)容，選擇適合的可視化圖譜，講授是什么、為什么、怎么樣和會怎樣的知識。

3.1 基于情報學(xué)知識體系的可視化教學(xué)方法

按照學(xué)科知識可視化教學(xué)模式，構(gòu)建情報學(xué)知識體系，如圖4所示。其中，以情報概念為例，運用共現(xiàn)圖譜的可視化教學(xué)方法進行理論性知識點的講解實踐;以情報流程為例，運用時區(qū)圖譜和突現(xiàn)圖譜進行規(guī)律性知識點的講解實踐;以情報系統(tǒng)/體系為例，運用聚類圖譜和時間線圖譜進行知識點細節(jié)的講解實踐;以專項情報為例，運用分時連線圖譜進行知識創(chuàng)新的講解實踐。

3.2 情報概念知識可視化教學(xué)實踐

在情報概念這一教學(xué)內(nèi)容的講授過程中，存在概念講解易于抽象晦澀、不同定義難以分辨梳理等問題，特別是學(xué)術(shù)界對于情報概念存在多種認識，經(jīng)歷過多次爭論。因此，針對這一教學(xué)內(nèi)容，主要采用展示知識點全貌的可視化教學(xué)方法，幫助學(xué)生掌握情報學(xué)領(lǐng)域中是什么（know-what）的知識。

在中國知網(wǎng)，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘定義’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘概念’）），選擇“精確匹配”，選擇學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫，共獲取260篇文獻，文獻時間范圍為1980—2020年。運用Citespace繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖5所示。其中，節(jié)點大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次大小，節(jié)點和連線的不同顏色代表不同的關(guān)鍵詞聚類。

情報概念關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜能夠展示自1980年以來，情報概念研究的知識點全貌和每個知識點的分布情況，結(jié)合圖譜可以為學(xué)生講授某一區(qū)域中不同關(guān)鍵詞如何從不同角度闡釋情報概念，形象化展示情報概念中的關(guān)鍵要素。

在展示全貌的基礎(chǔ)上，為清晰梳理出情報概念的若干角度，對共現(xiàn)圖譜進行聚類分析。設(shè)定關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次的閾值≥7，得到圖6。根據(jù)聚類結(jié)果，可以提煉出情報概念知識點的6個方面，分別是1區(qū)，信息視角下的情報概念，著重從信息、知識及其與情報之間的關(guān)系視角，闡釋情報概念。2區(qū)，科技情報視角下的情報概念，著重基于期刊、文獻，從科技情報視角闡釋情報概念。3區(qū)，競爭情報視角下的情報概念，著重從面向企業(yè)競爭的情報產(chǎn)品生產(chǎn)等方面闡釋情報概念。4區(qū)，軍事、公安情報視角下的情報概念，著重從戰(zhàn)爭、對抗視角闡釋情報概念。5區(qū)，數(shù)學(xué)視角下的情報概念，著重運用數(shù)學(xué)模型進行情報量化，闡釋情報概念。6區(qū)，國家情報視角下的情報概念，著重從國家安全、國際競爭等國家層面闡釋情報概念。通過聚類分析，從客觀數(shù)據(jù)出發(fā)，幫助學(xué)生從更多元視角理解情報概念。

運用可視化方法將情報概念主題的相關(guān)知識點進行全面梳理，對于理解“情報是什么”這類是什么（know-what）的知識，提供了更廣闊視野，有助于形成知識領(lǐng)域的整體認識，為后續(xù)知識點學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

3.3 情報流程知識可視化教學(xué)實踐

在情報流程這一教學(xué)內(nèi)容的講授過程中，需要解析不同時期情報流程的組成要素，加深學(xué)生對于各個組成要素在整體流程中作用的認識。因此，采用時區(qū)圖譜和突現(xiàn)圖譜的可視化方法，細致講授情報學(xué)領(lǐng)域中為什么（know-why）的知識。

在中國知網(wǎng)，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘流程’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘過程’）），選擇“精確匹配”，選擇學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫，共獲取237篇文獻，文獻時間范圍為1980—2020年。運用Citespace繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)圖譜，如圖7所示。同時基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜進行突發(fā)性檢測，得到關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜，如圖8所示。其中，時區(qū)圖能夠展示情報流程主題自1980年以來關(guān)鍵詞的歷時演進過程，其中，節(jié)點大小代表關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次大小，連線代表關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系。突現(xiàn)圖能夠展示在歷時發(fā)展過程中哪些關(guān)鍵詞在共現(xiàn)頻次上存在突增，這些存在突增的關(guān)鍵詞是相應(yīng)時區(qū)的研究前沿，并在一段時區(qū)內(nèi)成為研究熱點。

結(jié)合圖7和圖8，講授情報流程主題的3個發(fā)展階段，以及每個階段中情報流程的基本要素和突現(xiàn)關(guān)鍵詞。通過突現(xiàn)關(guān)鍵詞分析，啟發(fā)學(xué)生尋找情報流程主題演進的關(guān)鍵知識點，思考該知識領(lǐng)域發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律和演進模式。

一是1980—2000年，突現(xiàn)關(guān)鍵詞的突現(xiàn)起始年份集中于1980—1990年，結(jié)束年份集中于2000年之前，其中突現(xiàn)強度較大的關(guān)鍵詞如情報信息（Strength=3.6416）、情報研究方法論（Strength=2.5701）、情報用戶（Strength=2.1431）等，表明情報流程主題在這一階段，其聚焦點由情報系統(tǒng)、情報流向情報信息、情報研究方法和情報用戶遷移，展示出這一知識領(lǐng)域由一般的情報系統(tǒng)、情報工作、情報流等，向更深入的情報本體（信息）、獲取情報方法（研究方法論）、情報服務(wù)（用戶、產(chǎn)品）等演進。

二是2001—2015年，突現(xiàn)關(guān)鍵詞的突現(xiàn)起始年份集中于2001—2010年，結(jié)束年份集中于2010—2015年，其中突現(xiàn)強度較大的關(guān)鍵詞如競爭情報（Strength=11.3425）、企業(yè)（Strength=3.1605）、技術(shù)競爭情報（Strength=2.2194）、情報失察（Strength=1.7532）等，表明情報流程主題在這一階段，出現(xiàn)了一個清晰的主題演進，即競爭情報主題的突現(xiàn)，表明這一知識領(lǐng)域經(jīng)由第一階段從一般性情報要素向特定情報要素的深入演進之后，又向具體情報應(yīng)用領(lǐng)域演進。

三是2016—2020年，突現(xiàn)關(guān)鍵詞是大數(shù)據(jù)（Strength=3.1944），表明情報流程領(lǐng)域經(jīng)歷從理論到應(yīng)用這一相對完整的知識建構(gòu)過程后，主要通過融合技術(shù)創(chuàng)新的方式實現(xiàn)知識創(chuàng)新，開啟新一輪知識主題的演進。同時，最新的突現(xiàn)關(guān)鍵詞還標識著這一知識領(lǐng)域的研究前沿并預(yù)示其未來發(fā)展方向。

通過時區(qū)圖譜，幫助學(xué)生了解情報流程及其基本要素的發(fā)展歷程。通過突現(xiàn)圖譜，引導(dǎo)學(xué)生自主探索推進知識演進的關(guān)鍵節(jié)點，掌握知識領(lǐng)域的演進模式，對于理解“情報為什么發(fā)展”這類為什么（know-why）的知識，提供了探尋規(guī)律的可行方法，有助于學(xué)生加深理解并啟發(fā)更深入思考。

3.4 情報系統(tǒng)/體系知識可視化教學(xué)實踐

在情報系統(tǒng)/體系這一教學(xué)內(nèi)容的講授過程中，針對不同領(lǐng)域情報具有不同系統(tǒng)/體系的問題，需要為學(xué)生全局展示不同情報系統(tǒng)/體系的組成和特點，同時清晰刻畫某一情報系統(tǒng)/體系的知識點細節(jié)，因此，采用聚類圖譜和時間線圖譜的可視化方法，詳盡講授情報學(xué)領(lǐng)域中怎么樣（know-how）的知識。

在中國知網(wǎng)，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘系統(tǒng)’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘體系’）），選擇“精確匹配”，選擇CSSCI期刊數(shù)據(jù)庫，共獲取655篇文獻，文獻時間范圍為1998—2020年。運用Citespace繪制關(guān)鍵詞聚類圖譜，如圖9所示。聚類圖譜中不同顏色代表了不同的關(guān)鍵詞聚類，并根據(jù)索引詞生成聚類標簽，展示了情報系統(tǒng)/體系這一知識領(lǐng)域中不同主題的分布和規(guī)模。為了更詳細分析不同聚類的具體信息，基于聚類圖譜繪制關(guān)鍵詞時間線圖譜，如圖10所示。時間線圖譜按照聚類規(guī)模從上至下排列，聚類規(guī)模即每個聚類中關(guān)鍵詞數(shù)量，數(shù)量越多，規(guī)模越大。該圖譜歷時性描繪了每一個聚類的關(guān)鍵詞分布，聚類中節(jié)點大小代表關(guān)鍵詞頻次大小，連線代表關(guān)鍵詞之間存在共現(xiàn)，節(jié)點在時間軸上的位置代表其首次出現(xiàn)時間。

結(jié)合圖9，運用聚類標簽和類間距離，剖析不同領(lǐng)域情報系統(tǒng)/體系的相互關(guān)系，使學(xué)生掌握情報系統(tǒng)/體系的核心領(lǐng)域以及不同情報系統(tǒng)/體系的特點。具體而言，最大的聚類區(qū)域是#0競爭情報系統(tǒng)、#1競爭情報、#5企業(yè)競爭情報系統(tǒng)、#7中小企業(yè)、#15競爭情報體系等共同組成的競爭情報子網(wǎng)絡(luò)，這幾個關(guān)鍵詞聚類都圍繞競爭情報，因而在整體網(wǎng)絡(luò)中形成聚集。其次，規(guī)模較大的聚類區(qū)域分別是#2情報體系、#3情報系統(tǒng)、#4國家情報等，這幾個關(guān)鍵詞聚類在網(wǎng)絡(luò)中相對獨立。最后是一些在網(wǎng)絡(luò)中比較疏離的關(guān)鍵詞聚類，例如#6情報分析、#8反恐情報、#9反競爭情報等。由此，競爭情報子網(wǎng)絡(luò)在圖譜中位于中心位置，競爭情報是情報系統(tǒng)/體系的核心領(lǐng)域。#4國家情報更接近#2情報體系，#8反恐情報更接近#3情報系統(tǒng)，說明國家情報更關(guān)注宏觀層面的體系建設(shè)，而反恐情報更注重微觀層面的系統(tǒng)建設(shè)。

結(jié)合圖10，加深對于不同領(lǐng)域情報系統(tǒng)/體系的認識，并據(jù)此詳盡闡釋某一領(lǐng)域的知識點細節(jié)，解析其形成時間、演進過程以及研究前沿。以#4國家情報為例，可以看到這一聚類起始于2001年，科技情報系統(tǒng)、對策研究是國家情報領(lǐng)域的關(guān)注點。2005年仍然關(guān)注科技情報，但出現(xiàn)兩個新趨勢，一是對IBM等企業(yè)的案例分析、對照美國的比較研究等表明這一階段實證研究的特征;二是開始進行國家情報體系建設(shè)的研究。到2008年，在前期基礎(chǔ)上，向技術(shù)競爭情報等更具體的領(lǐng)域深入，同時在國際競爭中由借鑒他方向自主創(chuàng)新演進。2015年是這一聚類研究主題的轉(zhuǎn)折點，代表性關(guān)鍵詞是國家安全，表明國家情報研究重心由科技領(lǐng)域向安全領(lǐng)域的轉(zhuǎn)變，同時現(xiàn)代情報體系、認知對抗理論等關(guān)鍵詞表明理論研究的加強。2017—2019年，研究重心仍然是國家安全情報，并且展示出這一聚類的研究前沿，包括國家安全情報（“防衛(wèi)政策”）、新信息技術(shù)應(yīng)用（“人工智能”）、基于建模的規(guī)律研究（“模型構(gòu)建”）、系統(tǒng)性研究（“情報一體化”）等。

通過時間線圖譜的剖析，為學(xué)生展示了知識點生成、組合、創(chuàng)新的過程，例如國家情報領(lǐng)域研究重心由科技競爭向安全保障、由發(fā)展向安全的轉(zhuǎn)移，由對策→體系→能力的主題變遷所體現(xiàn)出的分散→系統(tǒng)→一體化的研究趨勢，研究方法上由對策研究→比較研究→理論研究→量化研究的演進等。通過聚類圖譜和時間線圖譜的可視化方法，豐富了“情報怎么樣發(fā)展”這類怎么樣（know-how）的知識呈現(xiàn)和講授方式，有助于提升知識主題的提煉和把握能力，促進具體知識內(nèi)容的理解和識記。

3.5 專項情報知識可視化教學(xué)實踐

在專項情報這一教學(xué)內(nèi)容的講授過程中，在前期知識講授基礎(chǔ)上，重點突出知識創(chuàng)新的教學(xué)目標，主要采用分時連線圖譜的可視化方法，標識研究前沿，啟發(fā)學(xué)生探尋未來發(fā)展趨勢，為情報學(xué)領(lǐng)域中會怎樣（know-will-be）的知識提供一種全新的教學(xué)方法。

以專項情報中突發(fā)事件情報為例，在中國知網(wǎng)，采用如下檢索條件：（（題名=‘情報’） AND （題名=‘突發(fā)事件’）） OR （（題名=‘情報’） AND （題名=‘應(yīng)急’）），選擇“精確匹配”，選擇學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫，共獲取161篇文獻，文獻時間范圍為2003—2020年。運用Citespace繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，為把握未來研究方向，選取2018年、2019年、2020年繪制分時連線圖，如圖11～13所示。分時連線圖通過時間切片和突出顯示的方式，按年顯示關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，能夠展示圖譜的演進過程和趨勢，從而標識該主題的熱點、前沿和趨勢。

具體講授過程分為3個部分：一是通過分時連線圖譜標識研究主題的演進過程，建立學(xué)生對研究主題及其發(fā)展的整體認識;二是引導(dǎo)學(xué)生自主發(fā)現(xiàn)研究前沿并進行趨勢預(yù)測;三是構(gòu)建學(xué)科支撐，凝練未來研究方向和主題。

1）基于分時連線圖譜建立整體認識

觀察圖11可知，2018年的關(guān)鍵詞共現(xiàn)有兩個子主題，一是應(yīng)急響應(yīng)、情報感知、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、復(fù)雜工程等組成的子主題1;二是應(yīng)急決策、群體性突發(fā)事件、公共突發(fā)事件、預(yù)警機制、風(fēng)險防控、態(tài)勢感知、對策等組成的子主題2。

觀察圖12可知，2019年延續(xù)2018年子主題的是：子主題1中情報感知向情景分析、相似度延伸;子主題2中應(yīng)急決策、預(yù)警機制、風(fēng)險防控向暴力沖突、體育情報延伸。2019年的新主題是：突發(fā)事件、情報體系、應(yīng)急情報分析、案例解析等組成的子主題3;突發(fā)事件、應(yīng)急管理、情報介入、知識圖譜、可視化等組成的子主題4;突發(fā)事件應(yīng)急管理、生命周期理論組成的子主題5。

觀察圖13可知，2020年延續(xù)2019年子主題的是：子主題1中情報感知向社交媒體、情感特征提取延伸，并通過情報主導(dǎo)與子主題4形成連接;子主題1中大數(shù)據(jù)向情報收集、情報整合延伸;子主題2和子主題1形成連接，并向情報支撐、重大突發(fā)事件、情報智慧、智能決策、圖書館、機制延伸;子主題3和子主題4通過案例研究、情景切分、運行機理等形成連接，并向情報系統(tǒng)、情報體系建設(shè)、應(yīng)急決策情報能力、互聯(lián)網(wǎng)延伸。2020年的新主題是：情報甄別、內(nèi)外部數(shù)據(jù)一致性組成的子主題6。

2）發(fā)現(xiàn)研究前沿并進行趨勢預(yù)測

指導(dǎo)學(xué)生按照研究新興點→研究熱點→研究前沿點→研究趨勢點的演進邏輯，分析不同子主題在圖譜中所處的位置并進行預(yù)測。綜合上述3個分時連線圖譜分析發(fā)現(xiàn)：以情報感知為中心的子主題1不斷發(fā)展，并與子主題2、4形成連接，是這一領(lǐng)域的研究前沿，其中社交媒體是研究趨勢點。以應(yīng)急決策為中心的子主題2也在不斷發(fā)展，其中重大突發(fā)事件、智能決策是研究趨勢點。以案例分析為中心的子主題3和以知識圖譜可視化為中心的子主題4形成連接，是研究熱點，并呈現(xiàn)不斷深入的發(fā)展趨勢，將形成未來的研究前沿。以生命周期理論為中心的子主題5是研究熱點，可能形成未來的研究前沿點。以情報甄別為中心的子主題6是研究新興點，可能成為未來的研究熱點。

3）凝練研究方向和主題

為實現(xiàn)知識創(chuàng)新的教學(xué)目標，在趨勢預(yù)測基礎(chǔ)上，指導(dǎo)學(xué)生自主凝練突發(fā)事件情報的未來研究方向和主題。首先，構(gòu)建突發(fā)事件情報研究的學(xué)科支撐“魚骨”，如圖14所示，啟發(fā)學(xué)生從不同學(xué)科視角進行思考;其次，從突發(fā)事件的內(nèi)在機理和外在環(huán)境兩個方向，啟發(fā)學(xué)生進行研究方向和主題的梳理，內(nèi)在方向的研究主題圍繞突發(fā)事件自身展開，例如事件分類、事件分期、事件分級、事件鏈等，外在方向的研究主題圍繞突發(fā)事件所處的人文社會環(huán)境、科學(xué)技術(shù)環(huán)境展開，例如網(wǎng)絡(luò)社會、信息社會、智能社會等，如圖15所示。

由此，通過分時發(fā)展分析與未來趨勢預(yù)測，結(jié)合研究方向和主題的梳理，能夠較好刻畫“情報發(fā)展趨勢”這類會怎樣（know-will-be）的知識，為知識創(chuàng)新提供重要指引，在創(chuàng)新點探索和發(fā)現(xiàn)的可視化過程中，促進學(xué)生創(chuàng)新思維的培養(yǎng)和創(chuàng)新實踐能力的提升。

4 結(jié) 語

本文以知識可視化理論為基礎(chǔ)，發(fā)揮大數(shù)據(jù)等新興信息技術(shù)融入知識可視化的優(yōu)勢，基于文本大數(shù)據(jù)進行學(xué)科知識可視化教學(xué)探索，構(gòu)建“是什么—為什么—怎么樣—會怎樣”的全周期學(xué)科知識可視化教學(xué)模式，選擇科學(xué)知識圖譜作為可視化教學(xué)路徑。進而利用Citespace科學(xué)知識圖譜，以情報學(xué)為例，開展學(xué)科知識可視化教學(xué)實踐。通過可視化教學(xué)實踐，發(fā)現(xiàn)基于文本大數(shù)據(jù)的知識可視化能夠促進學(xué)生對于知識的了解、識記、思考和創(chuàng)新，有效提升學(xué)科教學(xué)中知識傳播的表達力和知識創(chuàng)新的穿透力，助推教學(xué)效果實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

參考文獻

[1]趙國慶，黃榮懷，陸志堅.知識可視化的理論與方法[J].開放教育研究，2005，（1）：23-27.

[2]卡爾·波普爾.客觀知識——一個進化論的研究[M].上海：上海譯文出版社，1987.

[3]陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace知識圖譜的方法論功能[J].科學(xué)學(xué)研究，2015，33（2）：242-253.

[4]托馬斯·塞繆爾·庫恩.科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)[M].金吾倫，胡新和，譯.北京：北京大學(xué)出版社，2004.

[5]官賽萍，靳小龍，賈巖濤，等.面向知識圖譜的知識推理研究進展[J].軟件學(xué)報，2018，29（10）：2966-2994.

[6]趙慧臣，王淑艷.知識可視化應(yīng)用于學(xué)科教學(xué)的新觀點——訪瑞士知識可視化研究開拓者馬丁·愛普教授[J].開放教育研究，2014，20（2）：4-10.

（責(zé)任編輯：郭沫含）

收稿日期：2021-08-03

基金項目：河北省高等教育教學(xué)改革研究與實踐項目“公安情報可視化教學(xué)系統(tǒng)構(gòu)建研究與實踐”（項目編號：2018GJJG445）。

作者簡介：夏一雪（1983-），女，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：文本大數(shù)據(jù)。