基于知識圖譜的高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析

張芬娜，趙海暉

(中國石油大學(xué)(華東) 機(jī)電工程學(xué)院，山東 青島 266580)

0 引 言

當(dāng)前我國實驗室發(fā)展迅速，已逐漸形成較為完善的國家高校教學(xué)重點實驗室體系，該體系共包括260個依托國家科研院所和高校成立的重點實驗室，國家高校重點實驗室綜合體系改革對于提升我國科研水平有著關(guān)鍵的作用，其中起決定性作用的為實驗室的基礎(chǔ)研究能力。由于我國高校教學(xué)實驗室的整體科研實力仍與一些發(fā)達(dá)國家的水平相差甚遠(yuǎn)，因此高校教學(xué)實驗室需要進(jìn)行綜合改革提升，本文將對高校教學(xué)實驗室綜合改革模型進(jìn)行分析。

文獻(xiàn)[1]中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建依據(jù)云平臺的可信性分析模型，用于分析高校教學(xué)實驗室的綜合改革效果，該方法采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建評價模型，該模型將實驗室綜合改革模型的各項評價指標(biāo)作為模型的輸入，將評價結(jié)果作為結(jié)果輸出，但是該方法仿真得到分析結(jié)果與實際結(jié)果偏差較大，實用性較差。文獻(xiàn)[2]中采用隨機(jī)—認(rèn)知不確定性的相關(guān)性分析模型，采用樣本相關(guān)系數(shù)描述實驗室改革模型內(nèi)不同變量和證據(jù)變量間的關(guān)聯(lián)性，依據(jù)這些關(guān)聯(lián)性有效分析高校教學(xué)實驗室改革模型的有效性，但是該種方法具有偶發(fā)性的缺陷。因此，本文提出基于知識圖譜的高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析方法，實現(xiàn)對實驗室改革的全面有效分析。

1 基于知識圖譜的高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析

1.1 軟件選取與數(shù)據(jù)統(tǒng)計來源

本文采用知識圖譜和Citespace軟件對高校教學(xué)實驗室綜合改革模型實施定量的可視化分析，Citespace軟件能描繪某學(xué)科或知識領(lǐng)域在特定時間段的研究前沿、研究領(lǐng)域、研究熱點以及代表性。本文文獻(xiàn)資源來源自CSSCI數(shù)據(jù)庫，采用該數(shù)據(jù)庫有2點原因：①我國高校實驗室的一些研究熱點、研究領(lǐng)域以及代表性的研究成果均以文獻(xiàn)的形式予以體現(xiàn)[3]，且這些期刊均發(fā)表在國家重點學(xué)術(shù)期刊上；②該數(shù)據(jù)庫對于分析高校教學(xué)實驗室綜合改革模型具有重要作用。

雖然由CSSCI數(shù)據(jù)庫提供的典型文獻(xiàn)資源能從整體上分析高校教學(xué)實驗室綜合改革的成果，卻無法實現(xiàn)改革效果的深層次分析。因此，本文采取以下兩種方法進(jìn)行彌補(bǔ)[4]：①考慮到高校實驗室綜合改革模型數(shù)據(jù)庫與所研究領(lǐng)域間的相關(guān)性、權(quán)威性以及可實現(xiàn)性，本文將CNKI作為備用數(shù)據(jù)庫；②加強(qiáng)對高校教學(xué)實驗室研究領(lǐng)域中相關(guān)的重點學(xué)術(shù)雜志的關(guān)注度。

20世紀(jì)80年代，我國已經(jīng)逐步建設(shè)高校教學(xué)實驗室，因此本文設(shè)置文獻(xiàn)檢索時間的跨度由1980-06-30～2017-06-30。將高校教學(xué)實驗室作為主題詞在CSSCI數(shù)據(jù)庫中檢索，獲取116篇的文獻(xiàn)資料[5]；又在CNKI數(shù)據(jù)庫中的博碩士學(xué)位論文和CSSCI部分檢索得到266篇文獻(xiàn)。一一比對2次檢索結(jié)果，得到CSSCI數(shù)據(jù)庫136篇文獻(xiàn)和CNKI-CSSCI數(shù)據(jù)庫284篇文獻(xiàn)[6]。將檢索范圍放寬，并補(bǔ)入前兩個數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)檢索獲取的資料，共計460篇文獻(xiàn)資料。本文以CSSCI一級數(shù)據(jù)庫、CNKI-CSSCI二級數(shù)據(jù)庫以及CNKI三級數(shù)據(jù)庫為依據(jù)，得到獲取高校教學(xué)實驗室綜合改革模型數(shù)據(jù)，為后續(xù)高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析提供可靠數(shù)據(jù)分析依據(jù)。

1.2 改革模型的數(shù)據(jù)分析

Citespace軟件在數(shù)據(jù)處理過程中因閾值設(shè)置或數(shù)據(jù)庫的選擇等原因會造成分析結(jié)果誤差偏大，因此本文通過篩選數(shù)據(jù)庫的形式降低數(shù)據(jù)庫對分析結(jié)果的影響[7]，同時結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，挖掘出高校教學(xué)實驗室綜合改革模型中的有價值數(shù)據(jù)。

1.2.1 基于信息歸納的概率粗糙集挖掘算法SRII

基于信息歸納的概率粗糙集挖掘算法SRII實現(xiàn)過程如下：

(1) 映射原始數(shù)據(jù)集到一個便于粗糙集處理的數(shù)據(jù)空間。將原始數(shù)據(jù)映射到便于粗糙集處理的數(shù)據(jù)空間，該映射能根據(jù)不同屬性的概念分類層次樹對不同屬性泛化到固定好的概念層次中[8]，獲取變換后的數(shù)據(jù)表，使數(shù)據(jù)表中各個元組的表達(dá)形式為：(p,caculate(p),att1,…,attn)元組標(biāo)識用p表示，att1,…,attn用于表示數(shù)據(jù)表的不同屬性，原始數(shù)據(jù)表(att1,…,attn)映射到當(dāng)前表中的元組數(shù)p用計數(shù)屬性caculate(p)表示。根據(jù)計數(shù)caculate定義結(jié)果數(shù)據(jù)表中的各個元組的權(quán)值[9]；將評判元組泛化的程度用tuple-weight表示，元組p1覆蓋元組數(shù)與整個表{p1,…,pn}覆蓋元組數(shù)比為：

(1)

高的或小的tuple_weight值分別代表該元組分別由大量的數(shù)據(jù)整理分析得到或從一些罕見的意外數(shù)據(jù)中分析得到[10]。通過設(shè)置tuple_weight的方法能降低偶然性規(guī)則的發(fā)生。

(2) 基于原始數(shù)據(jù)集的信息歸納并計算各個屬性集合的近似統(tǒng)計值。令原始數(shù)據(jù)表(U,N,F)的結(jié)果數(shù)據(jù)表為(U,caculate,N,F)，原始數(shù)據(jù)表中的U、N和F代表論域、條件屬性和決定屬性的集合[11]，同上文一致caculate為計數(shù)屬性，在松弛因子β規(guī)定的數(shù)值內(nèi)，基于原始數(shù)據(jù)集的信息歸納變換，計算變換后數(shù)據(jù)表的條件屬性集合N的近似統(tǒng)計約簡過程采用如下的啟發(fā)式算法：

算法sReduct://計算近似統(tǒng)計約簡

輸入：變換后數(shù)據(jù)表(U,caculate,N,F)，某個固定的微小正數(shù)β//β

輸出：近似統(tǒng)計約簡sReduct開始：

當(dāng)N1=N

對任意一個N屬于N1

如果If‖H(F*|(N1-{c})*-H(F*|N1*‖<βThen

開始N1=N1-{n}

Loop While

End

End If

EndFor

Exit While

End While

sReduct=C1

END

算法說明：

(1) 計算近似統(tǒng)計約簡是一個啟發(fā)式過程，該過程要求從條件屬性集合中刪除屬性[12]，刪除一個屬性后若繼續(xù)存在β范圍內(nèi)的相對統(tǒng)計依賴，將繼續(xù)刪除屬性直至相對統(tǒng)計依賴超出β范圍。

(2) 熵H(D*|A*)表示D對A的信息度依賴度量，熵值的運算步驟為：

若F*={Y1,Y2,…,Ym}，A*={X1,X2,…,Xm}，且u∈U代表元組，存在：

(2)

式(2)中存在：

(3)

故

(4)

上述過程完成對高校教學(xué)實驗室綜合改革模型數(shù)據(jù)的有效數(shù)據(jù)挖掘，加強(qiáng)知識圖譜的分析效果。

1.2.2 閾值測試

閾值的設(shè)置決定著高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析最終的可視化圖片效果，也對網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點、聚類以及網(wǎng)絡(luò)的整體控制有一定程度的影響[13]，因此閾值設(shè)置的好壞是影響數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的關(guān)鍵，而閾值的確定是一個不斷調(diào)整的動態(tài)變化過程，因此閾值測試是Citespace軟件正確分析高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的基礎(chǔ)。采用極大值和極小值界定法對上述3個數(shù)據(jù)庫實施測試，測試結(jié)果如表1所示。

1.2.3 數(shù)據(jù)庫和閾值的選擇

先比較各個數(shù)據(jù)庫中的4次閾值測試結(jié)果，因為可視化后得到的節(jié)點和連線等結(jié)果能清楚地表達(dá)在圖像上，所以只需要通過觀察可視化圖像[14]，從每個數(shù)據(jù)庫中各篩選出最佳閾值，并將3個閾值比對，從中選出最佳閾值，將該閾值對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫作為本文分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和閾值。因為頻率出現(xiàn)高的關(guān)鍵詞通常為知識圖譜的節(jié)點[15]，所以本文將比較3個數(shù)據(jù)庫最佳閾值運行結(jié)果中出現(xiàn)頻率在前12%關(guān)鍵詞。且經(jīng)測試得出二級數(shù)據(jù)庫及其閾值的代表性強(qiáng)，因此選取二級數(shù)據(jù)庫及其閾值作為研究高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的數(shù)據(jù)庫和閾值。

表1 3個數(shù)據(jù)庫閾值測試結(jié)果

注：*表示的默認(rèn)的閾值

2 高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析

實驗為驗證本文方法的有效性，采用本文方法實證分析某高校的圖學(xué)教學(xué)實驗室綜合改革模型，對高校教學(xué)實驗室的研究熱點進(jìn)行分析。

2.1 高校教學(xué)實驗室研究的熱點分析

因為高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的數(shù)據(jù)包括大量的相似、包含或者相同的關(guān)鍵詞，因此需先歸納整理關(guān)鍵詞，降低干擾數(shù)據(jù)的影響，增強(qiáng)知識圖譜對高校教學(xué)實驗室改革模型的分析效果。

高校教學(xué)實驗綜合改革模型中的關(guān)鍵詞為改革模型的核心，其在模型中出現(xiàn)的頻率為該改革模型的研究重點，可以通過關(guān)鍵詞詞頻來分析高校教學(xué)實驗室改革模型的研究重點，實驗將部分意義相近或相同的關(guān)鍵詞有效合并，得出高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的高頻關(guān)鍵詞，采用Citespace軟件對關(guān)鍵詞進(jìn)一步解析，分析1988～2018年國內(nèi)高校體育實驗室教學(xué)改革模型中關(guān)鍵詞的變化趨勢，用中心介性進(jìn)行表示，如表2所示。

表2 高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的高頻關(guān)鍵詞及變化趨勢

序號關(guān)鍵詞頻次/次中心介性1教學(xué)方法5860.362圖學(xué)教學(xué)4730.433高校2480.164改革2290.285教師1930.166終身教育1510.157模式990.118高職院校790.149快樂體育720.1210微格教學(xué)710.1311圖學(xué)教育640.0812識圖鍛煉590.1013大學(xué)生540.0714教學(xué)活動500.0815教學(xué)內(nèi)容490.0416創(chuàng)新480.06

分析表2數(shù)據(jù)可見，高校教學(xué)實驗室綜合改革模型中“教學(xué)方法”“圖學(xué)教學(xué)”的出現(xiàn)頻率最高，其中高校出現(xiàn)的頻率高達(dá)248次，說明高校教學(xué)實驗室綜合改革的關(guān)鍵場所在高校。因為高校中具有高素質(zhì)高水平的研究人員數(shù)量較多，匯聚了大量的來自不同學(xué)科的頂尖人才；此外高校中的環(huán)境設(shè)備條件較高，相較于中等?？圃盒碇v，高校實驗室的儀器設(shè)備以及教師的水平均較高，對高校教學(xué)實驗室的工作展開創(chuàng)造有利的環(huán)境條件；高校對實驗室科研的重視度較高，在高校中實驗室教學(xué)與課堂教學(xué)同等重要，而中等技術(shù)學(xué)校等，教學(xué)的比重要高于實驗室教學(xué)，因此本文方法分析得出高校教學(xué)實驗室綜合改革模型以高校為研究場所，是因為高校擁有科研的大環(huán)境。

表2中的“改革”關(guān)鍵詞出現(xiàn)229次，說明改革在高校教學(xué)實驗室的綜合改革占據(jù)關(guān)鍵地位，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展、教學(xué)內(nèi)容的不斷擴(kuò)充、學(xué)生的發(fā)展以及新課標(biāo)的實施，使得高校實驗室教育不斷發(fā)生變革。根據(jù)分析可知，許多教學(xué)方法都是在不斷的實踐中總結(jié)和歸納得出的，雖然高校實驗室教學(xué)在不斷的進(jìn)步和完善，但實驗室教學(xué)的根本目標(biāo)、功能和價值是不變的，因此在追求高校教學(xué)實驗室綜合改革的同時，還要認(rèn)真學(xué)習(xí)和發(fā)揚以往的豐富教育經(jīng)驗。

本文方法分析得到高校教學(xué)實驗室綜合改革模型中關(guān)鍵詞“模式”出現(xiàn)99次，說明對模式的研究一直是高校教學(xué)綜合改革模型的主要方向，或者可以說高校教學(xué)實驗室的改革是隨著模式的變革而變革的，上世紀(jì)80年代，我國高校教學(xué)實驗室改革全面開始，該改革以教學(xué)思想為先導(dǎo)，結(jié)合先進(jìn)的教學(xué)手段，依照該方法改革一段時間后，學(xué)者發(fā)現(xiàn)該改革手段容易出現(xiàn)理論教育與實踐教育的脫節(jié)。在20世紀(jì)80年代后期，產(chǎn)生與教學(xué)方法和教學(xué)思想有關(guān)的教學(xué)過程結(jié)構(gòu)的研究，其主要為教授課和教學(xué)板塊的實際應(yīng)用。許多專家學(xué)者此后提出多種高校教學(xué)實驗室綜合改革模型，為教育事業(yè)的發(fā)展提供良好基礎(chǔ)。如：整開式模式；復(fù)合式教學(xué)模式以及探索式教育模式逐漸興起，對改革高校的教育有顯著影響。

本文方法分析得出“微格教學(xué)”的出現(xiàn)頻率為71次，在對高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析中微格教育是明確提出的教學(xué)方法，微格教育教學(xué)過程是將繁瑣的教學(xué)分解為具體的學(xué)習(xí)技能。采用微格教學(xué)及時反饋教學(xué)技能，微格教學(xué)在高校教學(xué)實驗室綜合改革模型中具有方法合理、目標(biāo)明確、操作性便捷以及反饋及時的特點。同時微格教學(xué)具有增強(qiáng)教育技術(shù)的理解和掌握能力。

表2中的中心介性代表本文方法分析的高校教學(xué)實驗室綜合模型的核心關(guān)鍵詞匯，“圖學(xué)教學(xué)”、“教學(xué)方法”的中心介詞性分別為0.43和0.36，說明二者在高校教學(xué)實驗室綜合改革模型中具有較強(qiáng)地位，中心介詞性排在第三的是“改革”為0.28，說明綜合改革模型中改革與其他關(guān)鍵詞的關(guān)系緊密度高，是本文方法分析的重點。從整體分析上述關(guān)鍵詞均表現(xiàn)為增強(qiáng)長的趨勢，在1988～2006年這些關(guān)鍵詞均表現(xiàn)為上升趨勢，在2006年達(dá)到研究的高峰，在2006～2018年內(nèi)，前幾位的詞匯表現(xiàn)出頻率降低的趨勢，排在后面的高頻詞匯，如“終身教育”在2018年出現(xiàn)高達(dá)50次，“高職院?！背霈F(xiàn)頻率為29次，呈現(xiàn)出從極低值開始增長的趨勢，這種詞匯在前面的詞匯出現(xiàn)頻率變低，排名在后詞匯出現(xiàn)頻率提高，說明本文方法在分析高校教學(xué)實驗室綜合改革模型上有顯著的成效。

將高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的相關(guān)文獻(xiàn)導(dǎo)入Cite Space可視化軟件，設(shè)置節(jié)點類型為關(guān)鍵詞，設(shè)置單個時間分區(qū)長度為1年，本文方法分析得出的高校教學(xué)實驗室綜合改革模型熱點情況如圖1所示，圓圈中文字代表關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率高低用圓圈的大小描述。

圖1 高校教學(xué)實驗室綜合改革模型關(guān)鍵詞

從圖1可以看出，采用本文方法呈現(xiàn)出了高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的未來改革熱點的直觀分析結(jié)果，主要在圖學(xué)教學(xué)和教學(xué)方法的改革上，此外對終身教育的關(guān)注也較高，說明采用本文方法能對高校教學(xué)實驗室綜合改革熱點有效分析。

2.2 高校教學(xué)實驗室教學(xué)改革建議

(1) 增強(qiáng)實驗設(shè)備管理與維護(hù)。實驗設(shè)備完整、性能良好，才能很好地保證實驗室教學(xué)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在以往教學(xué)中，因為存在對實驗室建設(shè)重視程度不足，實驗室內(nèi)設(shè)備常常短缺，造成高校實驗教學(xué)活動無法有效開展。但隨著國家教育部以及各級部門對高校實驗室教學(xué)的逐漸重視，有關(guān)教學(xué)實驗室的改革也逐漸進(jìn)入人們的事業(yè)，一些高校在原本實驗室設(shè)備結(jié)構(gòu)單一、實驗室設(shè)備老舊的基礎(chǔ)上重新作出修正，進(jìn)一步提高實驗設(shè)備數(shù)據(jù)測量的精度，提高實驗教學(xué)質(zhì)量。

(2) 增強(qiáng)實驗室教學(xué)隊伍建設(shè)。高校實驗室教學(xué)不僅是課堂理論內(nèi)容與實踐能力的連接，也是培養(yǎng)人才的有效方法，需要增強(qiáng)對實驗室教學(xué)隊伍的建設(shè)，充分發(fā)揮教師的主導(dǎo)作用，提高實驗室教學(xué)質(zhì)量。合理配備實驗室隊伍，挑選同時具備知識水平和實踐能力的人員，有計劃地組織培養(yǎng)青年教師，營造良好的學(xué)術(shù)環(huán)境，打造一支高效、結(jié)構(gòu)合理的實驗教學(xué)隊伍。此外，還需要充分調(diào)動實驗室教學(xué)隊伍的積極性，合理制定薪酬獎勵制度。

(3) 開設(shè)實驗室獨立課程。實驗教學(xué)不同于普通教學(xué)，具有其自身的發(fā)展規(guī)律，開設(shè)實驗室獨立課程勢在必行。凸出該校的專業(yè)性，提升實驗室的綜合效益。通過實驗室校系兩級管理以及實驗獨立設(shè)課同時進(jìn)行的教學(xué)組織形式，提高實驗考核的可操作性等綜合改革的措施。

3 結(jié) 語

目前，實驗室教學(xué)體系雖取得了一定的規(guī)模，但仍舊存在許多不足，需要對教學(xué)實驗室綜合改革方法進(jìn)行研究。本文提出的基于知識圖譜的高校教學(xué)實驗室綜合改革模型分析方法，運用知識圖譜方法和Citespace可視化軟件，總結(jié)全國已有文獻(xiàn)中關(guān)于高校教學(xué)實驗室綜合改革的內(nèi)容，獲取改革模型數(shù)據(jù)，通過基于信息歸納的概率粗糙集挖掘算法SRII，實現(xiàn)對實驗室綜合改革模型數(shù)據(jù)的有效挖掘和分析。實驗結(jié)果說明，所提方法能有效分析高校教學(xué)實驗室綜合改革模型的研究熱點，深入加強(qiáng)高校教學(xué)實驗室的綜合改革效果，為推動實驗教學(xué)體系的發(fā)展提供了參考作用。然而，實驗室教學(xué)改革是一項艱巨的系統(tǒng)工程，應(yīng)與時俱進(jìn)，積極探索更加符合社會發(fā)展的實驗室教學(xué)方式，及時轉(zhuǎn)變觀念，深化改革，為高校實驗室教學(xué)質(zhì)量的提高不斷努力，促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。