应用可视化分析工具CiteSpace分析2012—2016年东北三省的研究热点和学科趋势,以Web of Science数据库中SCI-E、SSCI、CPSI三大核心数据库收录的2012—2016年的吉林、黑龙江、辽宁三省的文献为数据源,首先分析了发文量和高被引文献,其...应用可视化分析工具CiteSpace分析2012—2016年东北三省的研究热点和学科趋势,以Web of Science数据库中SCI-E、SSCI、CPSI三大核心数据库收录的2012—2016年的吉林、黑龙江、辽宁三省的文献为数据源,首先分析了发文量和高被引文献,其次采用CiteSpace软件进行机构合作、关键词共词和学科共现的科学知识图谱分析。东北三省的发文量一直处于上升趋势,核心机构是吉林大学、中国科学院(指在东北的机构)和中国医药大学,在化学、医学和工程学领域取得了丰硕的研究成果。通过分析,提出了政府对未来东北三省发展政策制定的建议,在科学分析的基础上对东北三省的经济领域和科研创新领域方面的发展提出参考意见。展开更多
目前,培养具有创新精神与实践能力的复合性人才已经成为当今世界各国教育改革的重要任务。STEM教育的理念出现,无疑成为了解决学科间深度融合问题的有效途径。从传统的分科教学到如今强调学科之间的深度融合,STEM教育为学生科学探究思...目前,培养具有创新精神与实践能力的复合性人才已经成为当今世界各国教育改革的重要任务。STEM教育的理念出现,无疑成为了解决学科间深度融合问题的有效途径。从传统的分科教学到如今强调学科之间的深度融合,STEM教育为学生科学探究思维的培养带来了革命性的变化。《2017中国STEM教育白皮书》的发布、"中国STEM教育2029创新行动计划"的启动无疑成为了我国助推STEM教育的开展与相关产业快速发展的巨大动力。国际上,科学教育与教育技术相关领域的专家学者普遍关注STEM教育的基础理论研究与实践路径研究,着眼于STEM教育的课程内容设计、人才培养目标、教师因素与环境因素对教学效果的影响、STEM教育相关产业发展等诸多问题。尤其是在STEM教育、科学教育过程中如何基于有效的问题情境设计课程活动、怎样利用与开发相关教育资源、如何树立学生正确的科学观等成为了教育实践中的新课题与新挑战。Samson Nashon博士是不列颠哥伦比亚大学(University of British Columbia)课程与教学论专业(Department of Curriculum&Pedagogy)教授、科学教育(Science Education)系主任,主要从事有关STEM教育和科学教育的教学方法与学习方法的相关研究。Samson教授关注科学教育过程中的学生的元认知与学习,并以建构主义理论为指导在科学教育的教学法、研究的设计与方法、教师教育等多个方面取得了丰硕的研究成果。他曾受邀在各类国际学术会议上发表科学教育主旨演讲20余场,发表学术论文100余篇,出版数部关于科学教育的教材、专著,如:Contemporary Science Teaching Approaches:Promoting conceptual understanding in science(2012年)、Promoting conceptual understanding in science(2012年)、Revision mathematics for primary teacher education(1996年)等。现主持20余项加拿大社会科学和人文研究委员会(SSHRC)、不列颠哥伦比亚省教育厅、不列颠哥伦比亚大学(UBC)各级各类项目,从事技术基础下的科学课程教学实践、理解跨情境学习、学生的科学话语认识方式等问题的研究。在本次访谈中,Samson教授从STEM与科学教育的关系、STEM环境设计因素的作用、STEM教育中的教师、STEM开展的关键策略、加拿大STEM教育研究开展状况等问题与我们进行了深入交流,着重介绍了STEM教育的情境设计策略与实践情况,对相关教学资源的建设与使用方法进行了探讨。以期为我国STEM教育的开展提供理论参考,为科学教育的开展与实践提供了可实施化路径。展开更多
云计算、数据挖掘、学习分析和人工智能等的发展与创新,拓宽了智能学习环境的开发与应用,为推进探究式学习与问题解决的智能教育带来新的契机。文章基于彼斯沃思团队研发的STEM智能学习环境,探讨了STEM智能学习环境的设计理念与结构对...云计算、数据挖掘、学习分析和人工智能等的发展与创新,拓宽了智能学习环境的开发与应用,为推进探究式学习与问题解决的智能教育带来新的契机。文章基于彼斯沃思团队研发的STEM智能学习环境,探讨了STEM智能学习环境的设计理念与结构对学生思维和能力培养的影响;依据模型驱动机制和代理对话提供的适时反馈,探究了学生认知和元认知的发展;基于学生学习活动日志文件,采用数据提取算法挖掘学生的学习行为特征;根据捕获的学习行为数据,分析了隐含的学习参与和知识理解程度等。彼斯沃思教授系范德堡大学电子工程和计算机科学(EECS)学院的计算机科学、计算机工程和工程管理学教授,也是该校软件整合系统学院高级研究科学家,兼任智能系统中心副主任,国际期刊《IEEE关于系统、人与控制论学报》副主编、美国计算机协会(ACM)、美国人工智能协会(American Association for Artificial Intelligence,简称AAAI)和希格玛赛(Sigma Xi)学会高级成员。2014年,他荣膺美国电气电子工程师学会院士(IEEE Fellow),曾承担美国国家航空航天局(NASA)、国家科学基金会(NSF)、国防部高级研究计划局(DARPA)等项目,主要研究领域包括STEM领域智能学习环境的设计和实施、复杂嵌入系统的混合建模(Hybrid Modeling)、仿真和分析。展开更多
文摘应用可视化分析工具CiteSpace分析2012—2016年东北三省的研究热点和学科趋势,以Web of Science数据库中SCI-E、SSCI、CPSI三大核心数据库收录的2012—2016年的吉林、黑龙江、辽宁三省的文献为数据源,首先分析了发文量和高被引文献,其次采用CiteSpace软件进行机构合作、关键词共词和学科共现的科学知识图谱分析。东北三省的发文量一直处于上升趋势,核心机构是吉林大学、中国科学院(指在东北的机构)和中国医药大学,在化学、医学和工程学领域取得了丰硕的研究成果。通过分析,提出了政府对未来东北三省发展政策制定的建议,在科学分析的基础上对东北三省的经济领域和科研创新领域方面的发展提出参考意见。
文摘目前,培养具有创新精神与实践能力的复合性人才已经成为当今世界各国教育改革的重要任务。STEM教育的理念出现,无疑成为了解决学科间深度融合问题的有效途径。从传统的分科教学到如今强调学科之间的深度融合,STEM教育为学生科学探究思维的培养带来了革命性的变化。《2017中国STEM教育白皮书》的发布、"中国STEM教育2029创新行动计划"的启动无疑成为了我国助推STEM教育的开展与相关产业快速发展的巨大动力。国际上,科学教育与教育技术相关领域的专家学者普遍关注STEM教育的基础理论研究与实践路径研究,着眼于STEM教育的课程内容设计、人才培养目标、教师因素与环境因素对教学效果的影响、STEM教育相关产业发展等诸多问题。尤其是在STEM教育、科学教育过程中如何基于有效的问题情境设计课程活动、怎样利用与开发相关教育资源、如何树立学生正确的科学观等成为了教育实践中的新课题与新挑战。Samson Nashon博士是不列颠哥伦比亚大学(University of British Columbia)课程与教学论专业(Department of Curriculum&Pedagogy)教授、科学教育(Science Education)系主任,主要从事有关STEM教育和科学教育的教学方法与学习方法的相关研究。Samson教授关注科学教育过程中的学生的元认知与学习,并以建构主义理论为指导在科学教育的教学法、研究的设计与方法、教师教育等多个方面取得了丰硕的研究成果。他曾受邀在各类国际学术会议上发表科学教育主旨演讲20余场,发表学术论文100余篇,出版数部关于科学教育的教材、专著,如:Contemporary Science Teaching Approaches:Promoting conceptual understanding in science(2012年)、Promoting conceptual understanding in science(2012年)、Revision mathematics for primary teacher education(1996年)等。现主持20余项加拿大社会科学和人文研究委员会(SSHRC)、不列颠哥伦比亚省教育厅、不列颠哥伦比亚大学(UBC)各级各类项目,从事技术基础下的科学课程教学实践、理解跨情境学习、学生的科学话语认识方式等问题的研究。在本次访谈中,Samson教授从STEM与科学教育的关系、STEM环境设计因素的作用、STEM教育中的教师、STEM开展的关键策略、加拿大STEM教育研究开展状况等问题与我们进行了深入交流,着重介绍了STEM教育的情境设计策略与实践情况,对相关教学资源的建设与使用方法进行了探讨。以期为我国STEM教育的开展提供理论参考,为科学教育的开展与实践提供了可实施化路径。
文摘云计算、数据挖掘、学习分析和人工智能等的发展与创新,拓宽了智能学习环境的开发与应用,为推进探究式学习与问题解决的智能教育带来新的契机。文章基于彼斯沃思团队研发的STEM智能学习环境,探讨了STEM智能学习环境的设计理念与结构对学生思维和能力培养的影响;依据模型驱动机制和代理对话提供的适时反馈,探究了学生认知和元认知的发展;基于学生学习活动日志文件,采用数据提取算法挖掘学生的学习行为特征;根据捕获的学习行为数据,分析了隐含的学习参与和知识理解程度等。彼斯沃思教授系范德堡大学电子工程和计算机科学(EECS)学院的计算机科学、计算机工程和工程管理学教授,也是该校软件整合系统学院高级研究科学家,兼任智能系统中心副主任,国际期刊《IEEE关于系统、人与控制论学报》副主编、美国计算机协会(ACM)、美国人工智能协会(American Association for Artificial Intelligence,简称AAAI)和希格玛赛(Sigma Xi)学会高级成员。2014年,他荣膺美国电气电子工程师学会院士(IEEE Fellow),曾承担美国国家航空航天局(NASA)、国家科学基金会(NSF)、国防部高级研究计划局(DARPA)等项目,主要研究领域包括STEM领域智能学习环境的设计和实施、复杂嵌入系统的混合建模(Hybrid Modeling)、仿真和分析。