生成式人工智能在教学应用场景中的文献计量分析
乔海英, 单玉梅
河北开放大学, 河北 石家庄 050080
起止页码: 36--43页
DOI:
摘要：
生成式人工智能的快速发展为教育领域带来了技术赋能与范式革新的双重机遇，但其在教学应用场景中的系统性影响需深入探索。以中国知网2023—2025年的396篇文献为样本，运用CiteSpace工具，通过关键词共现、时间区图及聚类分析，揭示生成式人工智能在教学应用场景中的研究现状与发展趋势。研究发现：截至2025年2月，发文量呈爆发式增长，研究热度持续攀升；研究热点聚焦于个性化学习、大语言模型、人机协同与教学改革等核心领域，职业教育和高等教育为实践重心；研究演进历经“技术探索—应用深化—场景拓展—生态重构”四阶段，逐步从工具赋能转向教育系统性变革；研究主题分为技术基础与通用应用场景、教学应用场景、个性化学习模式、教育价值与社会意义四方面，具体特征为技术驱动教学场景创新、教学场景全流程重构、个性化学习模式深化、教育价值与社会影响并存。基于此，提出从技术优化与场景适配、跨学科应用与普惠教育延伸、伦理治理与动态政策协同、教育生态重构与核心价值回归四方面开展实践探索，推动教育智能化、个性化与人性化的协同发展。
Bibliometric Analysis of Generative Artificial Intelligence in Teaching and Learning Scenarios
QIAO Haiying, SHAN Yumei
Hebei Open University, Shijiazhuang, Hebei 050080, China
Abstract:
The rapid development of generative AI has brought the dual opportunities of technological empowerment and paradigm innovation in the field of education, but its systematic impact in teaching application scenarios needs to be explored in depth. Taking 396 documents from the CNKI during 2023-2025 as samples, the study uses CiteSpace tools to systematically reveal the research hotspots and evolution paths of generative AI in teaching application scenarios through keyword co-occurrence, time-area maps, and clustering analyses. It finds that: the number of articles published by February 2025 shows an explosive growth trend, and the research heat continues to rise; the research hotspots focus on the core areas of personalized learning, large language model, human-computer collaboration and teaching reform, with vocational and higher education as the centre of gravity of the practice; the research evolution has gone through the process of “technology exploration - application deepening - scenario expansion - ecological reuse”, gradually shifting from tool empowerment to education systematic change. The research themes are technology foundation and general application scenarios, teaching scenarios and modes, personalised learning modes and education reform and value, and the specific features are technology-driven innovation of teaching scenarios, reconstruction of the whole process of teaching scenarios, deepening of personalised learning modes, and co-existence of education value and social impact. Based on this, it is proposed that the next step is to carry out deeper exploration in four aspects, namely, technology optimisation and scene adaptation, interdisciplinary application and extension of universal education, ethical governance and dynamic policy synergy, and reconstruction of education ecology and return of core values, so as to promote the synergistic development of education intelligence, personalisation and humanisation.
收稿日期: 2025-3-9
基金项目: 2024年度河北省社会科学发展研究课题“数据分析视角下成人在线教学效果提升路径研究”（202402129）；河北开放大学2025年度校级教学改革研究与实践项目“生成式人工智能在在线教育个性化教学中的探索与应用”（JG 202503）
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