我國科普期刊人工智能議題設置優(yōu)化策略研究

【摘 要】采用BERTopic模型對中國知網(wǎng)（CKNI）科普期刊人工智能領域全時段論文進行主題分析，實現(xiàn)主題識別、主題演化趨勢解析、主題潛在關系構建；利用Gephi軟件對國內(nèi)“人工智能+科普”相關政策文本進行框架梳理與要點提煉，對比總結文獻主題相較于政策要點存在的不足，提出管理機制動態(tài)響應、基礎設施協(xié)同創(chuàng)新、科普傳播參與性拓展、科普創(chuàng)作形式多元化、教育鏈路全學段貫通等優(yōu)化策略，以期推動科普期刊人工智能領域研究實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

【關" 鍵" 詞】科普期刊；人工智能；政策文本；BERTopic模型；主題演化

【作者單位】楊琳，中國科學院文獻情報中心，中國科學院大學經(jīng)濟與管理學院信息資源管理系；李祉祺，中國科學院文獻情報中心，中國科學院大學經(jīng)濟與管理學院信息資源管理系。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.03.012

2024年12月，全國人大常委會修訂頒布《中華人民共和國科學技術普及法》（以下簡稱“《科普法》”），其中第三十一條要求鼓勵各類創(chuàng)新主體圍繞新技術、新知識開展科普，鼓勵在科普中應用新技術，引導社會正確認識和使用科技成果，為科技成果應用創(chuàng)造良好環(huán)境［1］。2022年9月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)《關于新時代進一步加強科學技術普及工作的意見》［2］，從國家戰(zhàn)略的高度出發(fā)對國家科普能力建設進行了全面部署，明確強調(diào)科普能力建設在新時代發(fā)展中的關鍵地位和重要作用。同年，科技部聯(lián)合中宣部與中國科協(xié)發(fā)布《“十四五”國家科學技術普及發(fā)展規(guī)劃》［3］，提出打造具有市場競爭力的科普類期刊集群，培育世界一流科普期刊，推動科普期刊數(shù)字化、全媒體融合發(fā)展。規(guī)劃還特別指出，要加速推進科普工作與大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等前沿技術的深度融合，打造一系列科普數(shù)字化應用示范場景。

科普期刊作為國家科普能力建設的關鍵環(huán)節(jié)［4］，其核心職能涵蓋科學知識傳播效能提升與社會群體科學素養(yǎng)培育雙重維度［5］。在國家戰(zhàn)略規(guī)劃框架下，科普期刊與人工智能的融合發(fā)展不僅能夠有效提升科普期刊的內(nèi)容質(zhì)量與學術影響力［6］，還能向公眾科普人工智能知識，滿足用戶的科普需求［7］。因此，對科普期刊人工智能議題設置情況開展研究，具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

目前，關于科普期刊與人工智能融合的研究主要集中在技術賦能路徑方面，有學者探索了人工智能時代科普期刊創(chuàng)新發(fā)展路徑，通過案例分析、對比研究和歸納總結的方法，為我國科普期刊智能化轉(zhuǎn)型升級提供策略［4］；有學者針對《大眾醫(yī)學》雜志，對大眾健康類科普期刊融合出版路徑進行了探索［8］；但尚未見學者對科普期刊人工智能議題設置情況展開系統(tǒng)性主題框架結構研究與定量分析。

為促進科普期刊與人工智能高質(zhì)量融合發(fā)展，需對人工智能主題覆蓋維度和動態(tài)演化規(guī)律展開研究：一是通過主題建模，量化科普期刊人工智能內(nèi)容的分布特征與強度演變，精準識別科普期刊的技術認知取向與實踐深度；二是借助演化路徑分析，動態(tài)追蹤研究熱點的歷時性遷移規(guī)律，深度解析人工智能科普傳播的階段性特征。此外，由于學術研究與國家戰(zhàn)略之間存在緊密聯(lián)系，通過對政策文本的分析可實現(xiàn)學術研究方向與重點的精準錨定，有效推動科研成果向國家戰(zhàn)略需求轉(zhuǎn)化。

鑒于此，本研究采用BERTopic模型［9］對科普期刊人工智能主題論文內(nèi)容進行主題挖掘，分析其主題內(nèi)容、演化過程與主題間的潛在關系；同時利用Gephi聚類軟件對與“人工智能科普”相關的國家政策進行框架梳理與要點提煉，依托政策框架對二者進行對比分析，總結文獻主題對政策要點的覆蓋度及議題欠缺情況，并基于此對科普期刊人工智能議題設置提供優(yōu)化策略建議，以推動科普期刊人工智能研究的高質(zhì)量發(fā)展。

一、 研究設計

1．研究思路

本研究圍繞科普期刊人工智能領域論文的主題與政策適配性開展主題識別與對比研究，旨在為科普期刊優(yōu)化人工智能領域議題設置提供理論參照與實踐指引。首先，通過CNKI數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)檢索國內(nèi)科普期刊中“人工智能”的主題論文，獲取標題、關鍵詞、摘要及發(fā)表時間等元數(shù)據(jù)，經(jīng)jieba分詞、數(shù)據(jù)清洗及實體對齊等數(shù)據(jù)預處理操作構建結構化語料庫。其次，運用BERTopic模型對語料庫進行動態(tài)主題建模，以實現(xiàn)主題識別、主題演化趨勢解析、主題潛在關系構建；同步采集國家層面“人工智能+科普”相關政策文本，經(jīng)去噪與實體提取后，借助Gephi軟件對其進行框架梳理與要點提煉。最后，依托政策框架將政策要點與文獻主題進行對比分析，揭示文獻主題相較于政策要點存在的偏差，并據(jù)此提出科普期刊人工智能研究議題設置優(yōu)化策略建議。具體研究設計流程如圖1所示。

2．數(shù)據(jù)來源與預處理

本研究基于多源權威數(shù)據(jù)確定科普期刊遴選范圍，采用系統(tǒng)性篩選策略確保樣本代表性：以2024年科協(xié)發(fā)布的《高質(zhì)量科技期刊分級目錄總匯第四版》優(yōu)秀科普期刊名單、2024年科技部組織評選的科技核心期刊科普卷目錄、2023年國家新聞出版署公布的“優(yōu)秀科普期刊”名錄為基準，通過交叉驗證與去重處理，最終確立74種具有行業(yè)示范性的科普期刊為研究對象。具體期刊列表如圖2所示。

論文數(shù)據(jù)采集依托CNKI數(shù)據(jù)庫，結合上述74種科普期刊，通過“人工智能”及其相關表達等主題詞進行全時段檢索（1984—2024），初步獲取1287篇文獻數(shù)據(jù)。為確保文獻數(shù)據(jù)的可研究性與有效性，先通過人工篩選去除征稿啟事、會議紀要等非學術類文獻信息，獲取有效樣本論文1255篇，其關鍵詞與摘要均為本研究主要研究對象；再通過jieba分詞、數(shù)據(jù)清洗、實體對齊等步驟對文本數(shù)據(jù)進行預處理，形成科普期刊人工智能論文語料庫，詞云圖如圖3所示。

在政策文本方面，本研究對近年來國家政策相關法規(guī)進行全文字段檢索，以“人工智能”“科普”關鍵詞為檢索條件，經(jīng)數(shù)據(jù)清洗與人工校驗后，最終篩選出5項核心政策文本，然后將該系列政策中有明確提及或討論“人工智能科普”的文本段落列為研究對象。具體政策如表1所示。

3．研究方法

BERTopic是一種結合了深度學習的語義理解能力和主題建模效率的主題建模方法，與LDA、DTM、SAO等傳統(tǒng)主題模型相比，其可以同時實現(xiàn)基于密度聚類和基于中心采樣的數(shù)據(jù)處理操作［10］。BERTopic不僅能夠處理長文本，還能夠處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，并且具有較高的主題提取準確度和穩(wěn)健性，在文本挖掘、輿情分析、信息檢索等領域已得到廣泛應用。

本研究中BERTopic主題建模按照以下步驟進行：①調(diào)用paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2句向量模型，對科普期刊人工智能相關文獻語料庫進行嵌入表示；②利用UMAP算法將高維向量映射到低維空間；③通過HDBSCAN算法進行密度聚類，將相似文檔分配到同一主題簇；④利用c-TF-IDF識別文獻的主題信息。在對科普期刊人工智能相關研究進行主題識別后，本研究使用BERTopic自帶的DTM模型獲得隨時間推移的可視化模型，探究各主題在不同時間下的頻率變化情況，同時引入scipy.cluster.hierarchy（層次聚類分析函數(shù)）創(chuàng)建集群，分析各主題間的潛在關聯(lián)。對于國家政策文本，本研究通過數(shù)據(jù)預處理，得到國家人工智能科普政策語料庫，并借助Python生成對應的節(jié)點信息和邊信息，導入Gephi生成關鍵詞語義網(wǎng)絡。

二、 實證分析

1．科普期刊人工智能論文研究主題識別

本研究引入BERTopic模型對科普期刊人工智能論文語料庫進行主題挖掘，共識別出25個主題，可歸納為技術現(xiàn)狀、技術應用、社會認知、技術預見四大維度，體現(xiàn)出科普期刊對人工智能領域的研究已經(jīng)具有較好的體系化和完備度。具體主題識別信息如表2所示。

技術現(xiàn)狀層面主要聚焦人工智能底層技術突破與核心算法迭代。其中，通用技術（Topic0）以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、計算機網(wǎng)絡等基礎技術為支撐，推動跨領域技術融合創(chuàng)新；人腦研究（Topic17）圍繞“計算機與人類智力”，探索機器認知模擬的技術邊界；類腦計算（Topic3）借助芯片設計與大腦模擬優(yōu)化計算架構。

技術應用層面可細分為應用場景與應用產(chǎn)品兩方面。在應用場景方面，教育智能化腫瘤診斷和醫(yī)學影像（Topic1）通過課程開發(fā)與學生培養(yǎng)等方式推動教學模式創(chuàng)新；健康醫(yī)學、腫瘤診斷、醫(yī)學影像（Topic7、Topic15、Topic16）聚焦疾病早期篩查與診療流程優(yōu)化，如“糖尿病”與“臨床數(shù)據(jù)”的結合顯示了人工智能在疾病管理中的應用潛力；農(nóng)村轉(zhuǎn)型（Topic6）圍繞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、鄉(xiāng)村治理的數(shù)字化升級，指向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與精準種植的技術路徑，反映出人工智能在公共服務體系中的不斷深入發(fā)展。在應用產(chǎn)品方面，機器人（Topic2）、Alphago（Topic8）、無人機（Topic20）等產(chǎn)品成為科普期刊人工智能領域的熱議話題。

社會認知層面主要聚焦公眾對人工智能技術的爭議性認知。倫理問題（Topic9）、地球危機（Topic24）等主題暴露出人工智能技術在社會化進程中的潛在風險；作品生成（Topic12）的著作權歸屬問題則凸顯了人工智能對社會生產(chǎn)相關權益的負面影響。此類爭議實質(zhì)上指向技術權力與人文價值的博弈。

技術預見層面主要聚焦技術趨勢預測與未來場景構想。其中，自動駕駛（Topic19）涵蓋無人駕駛技術研發(fā)、共享出行模式探索等，預示傳統(tǒng)交通業(yè)態(tài)向智能化方向演進的技術路線；智能識別和智能語音（Topic4、Topic11）通過信號處理、人臉識別等功能提升機器環(huán)境感知精度；宇宙探索（Topic22）與黑科技（Topic18）通過火星移民、太陽系探測等議題反映航天技術從科研向常態(tài)化應用延伸的趨勢，尤其是地外資源開發(fā)、星際航行等技術瓶頸的攻關指向；科幻電影（Topic21）雖屬文化產(chǎn)品，但客觀上承擔著科技議題的大眾傳播功能，間接影響了公眾對技術倫理與風險邊界的認知。

2．主題趨勢分析

為直觀了解各主題演化過程，本研究調(diào)用visualize_topics_over_time（動態(tài)主題建?？梢暬瘮?shù)）對采集的文本信息進行動態(tài)主題建模。具體如圖4所示。

在技術基礎層，通用技術（Topic0）的持續(xù)高頻涌現(xiàn)，反映了學術界對底層技術迭代的強聚焦；在技術應用層，教育智能化（Topic1）穩(wěn)居垂直領域首位，自適應學習系統(tǒng)、教育元宇宙的階段性熱度波動，反映了科普期刊關注人工智能與教學場景的深度融合進程。

此外，Topic2、Topic6、Topic13也在近年成為熱議話題。機器人（Topic2）與農(nóng)村轉(zhuǎn)型（Topic6）的熱度曲線在“十四五”規(guī)劃發(fā)布期間變化規(guī)律一致，體現(xiàn)了政策驅(qū)動下農(nóng)業(yè)機器人、智能灌溉等技術從實驗室向田間地頭的加速遷移；蛋白質(zhì)結構（Topic13）預測在AlphaFold2技術突破后形成持續(xù)討論熱潮，揭示了基礎研究與應用開發(fā)的共振效應。這些高頻分布詞在近年呈現(xiàn)顯著增長趨勢，一定程度上可代表科普期刊人工智能領域當前的研究熱點與議題設置動向，總體上呈現(xiàn)“技術供給—政策干預—應用需求”的演化特征。

3．主題潛在結構分析

通過層次聚類分析函數(shù)對BERTopic生成的主題進行層次聚類，不僅可以驗證維度劃分的合理性，還可以識別不同主題間的潛在關聯(lián)，為多場景融合發(fā)展提供理論依據(jù)。具體關系結構如圖5所示。

在技術現(xiàn)狀層面，技術現(xiàn)狀類主題（Topic0、Topic3）在聚類過程中優(yōu)先聚合為獨立子簇，其關鍵詞分布呈現(xiàn)顯著同質(zhì)性特征，揭示了人工智能底層技術研發(fā)的體系化規(guī)律，即算力支撐、算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)要素之間存在的關聯(lián)關系。

在技術應用領域，健康醫(yī)學（Topic7）、病毒預測（Topic10）、農(nóng)村轉(zhuǎn)型（Topic6）等主題形成緊密的主題集群，并與技術基礎類主題存在顯著關聯(lián)，表明此類應用場景在技術實現(xiàn)、數(shù)據(jù)處理等技術方法上具有交叉共性。此外，在應用產(chǎn)品中，Alphago（Topic8）與人腦研究（Topic17）、機器人（Topic2）和類腦計算（Topic3）這些主題間的關聯(lián)強度，驗證了技術驅(qū)動與領域滲透的雙向關聯(lián)機制。

在社會認知領域，倫理問題（Topic9）與作品生成（Topic12）主題關聯(lián)指向生成式AI的治理焦點，二者與ChatGPT（Topic14）的顯著聚類現(xiàn)象印證了AIGC技術在提升效率的同時，亦引發(fā)權益歸屬與責任界定的雙重挑戰(zhàn)，推動學界從權益保護與技術規(guī)制方面探索解決方案。

在技術預見層面，科幻電影（Topic21）與黑科技（Topic18）的密切關聯(lián)體現(xiàn)了未來技術愿景的傳播機制雙重性。一方面，科幻電影通過構建“星際移民”“地球危機”等宏大敘事，為深空探測、生態(tài)修復等黑科技提供大眾文化層面的認知；另一方面，黑科技議題中的“未來”等詞頻，暗示其常借助科幻元素將前沿技術具象化為可感知的社會變革驅(qū)動力。宇宙探索（Topic22）與無人機（Topic20）、地球危機（Topic24）形成緊密集群，表明部分研究在論述深空探測技術時，也同步討論無人機在太空安保中的應用潛力，同時提出“技術失控”風險作為約束條件。這反映出技術愿景需通過文化符號降低公眾認知的門檻，技術風險須通過危機預設換取發(fā)展平衡。

4．政策要點梳理

為提煉國家政策對人工智能科普的要點及需求，本研究將前期預處理的政策文本語料導入Gephi軟件進行聚類，得到人工智能科普標準框架。如圖6所示，政策層面可以總結出管理機制、基礎設施、科普傳播、科普創(chuàng)作和科普教育五方面要點。

管理機制層面：成立國家級專家委員會統(tǒng)籌規(guī)劃，與其他相關部門聯(lián)合建立垂直管理體系；通過試點示范總結經(jīng)驗，優(yōu)化政策工具并全國推廣；實施“職業(yè)素質(zhì)+創(chuàng)新能力”雙提升工程，重點培育懂技術、善創(chuàng)新的高素質(zhì)制造業(yè)隊伍；建立科普培訓體系與專家?guī)?，暢通職業(yè)發(fā)展通道；設立公民科學素質(zhì)指數(shù)和科普發(fā)展能力評估模型，實施動態(tài)監(jiān)測與年度評審；建立科普獎勵激勵制度，加大社會對科普事業(yè)的投入與支持；完善法律政策體系，構建覆蓋技術研發(fā)、科普服務、科技創(chuàng)新的多維標準體系。

基礎設施層面：面向關鍵核心技術攻關，聚焦國家科技發(fā)展重點方向，著重推進科普載體與大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術的深度融合；實施科普資源向革命老區(qū)、民族地區(qū)等特殊區(qū)域的傾斜策略；推動科普信息在智慧教育、智慧城市等場景的精準落地；同步完善人工智能科普數(shù)據(jù)庫、資源共享平臺等新型基礎設施，建立科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化示范區(qū)、高新技術產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)等，鼓勵促進科技成果落地。

科普傳播層面：推行全媒體融合傳播策略，促進主流媒體與新媒體矩陣的協(xié)同聯(lián)動；鼓勵、推廣、傳播新知識和新技術及其在重大科技任務中的部署，引導各類社會人群圍繞新技術、新知識開展科普應用，增進公眾的理解、認同和支持；深化媒體與科學共同體的內(nèi)容共建機制，建立社會熱點科普響應機制，及時響應社會熱點，發(fā)布權威科學解讀信息，加強輿論引導，提升公眾的認知水平；通過人工智能競賽、人工智能科普活動等形式推動人工智能向日常生活滲透，激發(fā)全社會參與科普的活力；實施科學傳播能力建設工程，重點提升媒體從業(yè)者的專業(yè)水平，并強調(diào)科學家、科技工作者以及全社會的共同參與。

科普創(chuàng)作層面：啟動原創(chuàng)作品與科幻電影專項扶持計劃，通過游戲、短漫、短視頻、科幻電影等多元載體健全創(chuàng)作體系；設立行業(yè)聯(lián)盟與專項基金，構建“創(chuàng)作孵化—人才培養(yǎng)—產(chǎn)業(yè)協(xié)同”的全鏈條支持機制。

科普教育層面：構建全學段貫通式教育框架，將人工智能培養(yǎng)納入基礎教育、高等教育和繼續(xù)教育體系；實施教師智能素養(yǎng)提升工程，重點強化高校教師智能教學能力；聚焦編程與游戲開發(fā)等實踐型課程，系統(tǒng)化培育學生的人工智能核心素養(yǎng)。

三、 科普期刊人工智能議題設置優(yōu)化策略

為更好地促進科普期刊與人工智能融合發(fā)展，本研究將BERTopic識別的科普期刊人工智能論文主題與Gephi歸納出的人工智能科普政策要點進行對比，分析目前科普期刊在人工智能領域研究議題設置中的不足與盲點，并依托政策框架為科普期刊提供人工智能議題設置優(yōu)化策略建議。

在維度劃分上，科普期刊人工智能主題可歸納為技術現(xiàn)狀、技術應用、社會認知、技術預見四個維度，構成“技術研發(fā)—場景驗證—倫理反思—技術趨勢”技術應用鏈條，強調(diào)人工智能對社會發(fā)展的技術賦能。國家政策已從管理機制、基礎設施、科普傳播、科普創(chuàng)作、科普教育五個方面搭建了“戰(zhàn)略布局—資源供給—內(nèi)容生產(chǎn)—公眾觸達—社會應用”的全維度框架，其全局性特征可為學術研究提供議題設置及研究方向指引?；诖耍狙芯堪颜咭c與科普期刊人工智能主題進行對照（具體如表3所示），并基于上述對比分析，提出以下科普期刊人工智能議題設置優(yōu)化策略。

1． 管理機制動態(tài)響應

國家系列政策明確要求人工智能科普領域?qū)崿F(xiàn)對機構協(xié)同、資源優(yōu)化、人才培養(yǎng)、效果評估、法治保障等方面的體系化建設，然而，科普期刊人工智能領域目前尚未形成對應的系統(tǒng)化主題集群。雖然部分研究對局部機制建設（如人才培養(yǎng)體系、監(jiān)測評估機制、智能平臺協(xié)同進化等）有所探討，但相較于國家政策明確的體系化要求仍存在維度單一等結構性缺失問題。對此，后續(xù)研究應重點補足以下方向，以實現(xiàn)期刊內(nèi)容與國家政策的深度嵌合：一是在機構協(xié)同層面，加強跨部門治理模型構建；二是在法治保障維度，加強人工智能科普倫理審查制度設計，并將評估機制從單一維度監(jiān)測拓展為“政策適配度—公眾滿意度—風險預警度”多維評價體系。

此外，國家政策還要求科普資源、社會熱點等科普信息及時觸達公眾，但科普期刊目前對于該領域政策文本的公眾化解讀呈現(xiàn)較少。后續(xù)可通過增設“政策解讀”與“政策反饋”專欄等，填補“政策文本—公眾認知”間的傳播斷層。這不僅能拓展科普期刊內(nèi)容的廣度和深度，也將科普期刊從“知識傳播者”升級為“政策翻譯者”與“公眾代言人”，助力構建“政策制定—期刊解讀—公眾實踐—反饋優(yōu)化”的協(xié)同治理閉環(huán)。

2． 基礎設施協(xié)同創(chuàng)新

國家政策規(guī)劃在基礎設施方面明確提出技術融合、應用場景落地以及加強技術平臺建設等要求，而科普期刊的技術類議題（Topic0、Topic3）主要集中于算法原理、算力優(yōu)化等底層技術，對“資源平臺建設”及“場景融合路徑”的討論較少。

關于“資源平臺建設”議題，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》［11］提出的重點任務之一是“統(tǒng)籌布局人工智能創(chuàng)新平臺”，其中涉及人工智能開源軟硬件基礎平臺、群體智能服務平臺、混合增強智能支撐平臺、自主無人系統(tǒng)支撐平臺、人工智能基礎數(shù)據(jù)與安全檢測平臺等，并要求推進各類通用軟件和技術平臺的開源開放。因此，科普期刊應該結合上述要求，針對“平臺建設進展”“國際同類平臺發(fā)展前沿”“平臺開源開放共享建設經(jīng)驗”等增設議題。同時，在“場景融合路徑”方面，《“十四五”國家科學技術普及發(fā)展規(guī)劃》要求構建智慧教育、智慧城市、智慧社區(qū)等智慧應用場景，并重點部署革命老區(qū)、邊疆區(qū)域的技術普惠工程，科普期刊可考慮增設“智能場景滲透效能評估”“區(qū)域技術適配標準”等研究專欄。

3． 科普傳播參與性拓展

相關政策主要對科普傳播提出全媒體融合、推廣新知識新技術、科普內(nèi)容共建、響應社會熱點、科普活動/競賽、全社會共同參與等要求，但科普期刊中的社會認知類主題多停留于風險討論，缺乏“參與式治理”“科普大賽機制”等操作性研究。

《“十四五”國家科學技術普及發(fā)展規(guī)劃》系統(tǒng)指明了科普傳播的實踐路徑，鼓勵舉辦國際科普論壇、全球性科普競賽、跨國青少年科技創(chuàng)新賽事等傳播活動，并通過科技活動周、全國科普日、公眾科學日等構建政產(chǎn)學研共同參與的全民科普行動網(wǎng)絡。相關配套政策還強調(diào)需深化社會群體協(xié)同機制，促進公眾對科學技術的認知認同與行為轉(zhuǎn)化。為此，科普期刊應立足政策導向，系統(tǒng)策劃專題科普活動議題（如人工智能峰會、量子計算科普挑戰(zhàn)賽等），同步設置“科普活動案例研究”專欄，重點關注大型科技賽事傳播效能評估、跨境科普活動組織模式研究等內(nèi)容，通過建立科普活動效能評估與成果轉(zhuǎn)化機制，推動期刊內(nèi)容與公眾科學素養(yǎng)提升的深度耦合。

4． 科普創(chuàng)作形式多元化

相關政策明確支持游戲、短漫等多元創(chuàng)作形式。雖然目前科普期刊相關主題對科幻電影有所涉及（Topic21科幻電影），但對游戲開發(fā)、短視頻等新型載體研究較少。《全民科學素質(zhì)行動規(guī)劃綱要（2021—2035年）》［12］在“科普信息化提升工程”中提到，要“大力開發(fā)動漫、短視頻、游戲等多種形式科普作品”。從現(xiàn)實情況看，多樣化科普傳播已成為傳播和普及科學的重要形式［13］，因此，科普期刊應接受多形式、多主題的科普作品，同時積極利用新興媒體、新技術，如在官方數(shù)字平臺（官網(wǎng)/公眾號/短視頻賬號等）開辟“微視科學”投稿通道，鼓勵研究者將學術成果轉(zhuǎn)化為動畫、情景短劇等高接受度的產(chǎn)品，這樣既能延展內(nèi)容，又可提升學術成果的公共轉(zhuǎn)化效能。

5． 教育鏈路全學段貫通

國家政策強調(diào)開展全學段人工智能教育，如《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》［14］要求通過職前培養(yǎng)與在職培訓的方式開設人工智能核心課程，提升教師的智能教育能力，著力構建多層次教育體系，推進基礎教育階段的智能素養(yǎng)啟蒙工程與高等教育階段的產(chǎn)教融合機制建設。而目前科普期刊教育智能化主題并未對不同階段的學生進行區(qū)分討論或涉及，且缺乏對教師智能素養(yǎng)、人工智能培養(yǎng)課程體系等話題的深度討論。未來，科普期刊可考慮拓展“學段課程銜接范式”“職業(yè)教育認證體系”“產(chǎn)教融合標準框架”等研究維度，加強對“全階段智能化教育”“教師智能化教學能力”“多樣化人工智能培養(yǎng)體系”等核心議題的學理性探討。

本研究將科普期刊人工智能文獻主題與國家“人工智能+科普”政策要點進行對比，揭示科普期刊人工智能議題在設置上存在的偏差，并據(jù)此提出管理機制動態(tài)響應、基礎設施協(xié)同創(chuàng)新等優(yōu)化策略。不足之處是，本研究僅以單源文獻數(shù)據(jù)為研究對象，研究結論在時效性與場景泛化性等方面亟待拓展。未來研究可整合科普期刊微信公眾號、短視頻平臺等多模態(tài)數(shù)據(jù)，進一步提升策略的生態(tài)適配價值。

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