一、“人工智能与思想政治教育”研究的时空分布

某一领域文献的发表量在年度上的增减变化可以在一定程度上反映研究者对该领域的关注度。本研究以CNKI数据库平台收录的有关“人工智能与思想政治教育”研究的期刊论文作为文献来源，检索方式采用高级检索，检索主题设定为“人工智能”并含“思想政治教育”或含“智能思政”，检索时间范围设定为2000—2022年，限定期刊来源为所有期刊。为了保证文献的可靠性与一致性，逐一核对了检索出的文献，删除导读与专栏导语、学术会议信息、年度总目次、新闻报道、人物介绍及机构介绍等非研究性文献，最终得到有效文献信息911条。

1.年度发文量总体趋势分析

由图1-1可知，21世纪以来，“人工智能与思想政治教育”的研究呈现由“鲜有关注”到如今大规模聚焦研究的整体趋势，并逐步演化成稳定持久的中心研究领域。2000—2017年，“人工智能与思想政治教育”研究发文量较少，且关注点大多集中于“学习素质”“教育方法”“高职教育”“教学改革”“网络”“自媒体”“大数据”等与思想政治教育网络化相关的新概念、新思维、新模式、新机制。2017年为“人工智能与思想政治教育”研究的拐点。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，我国人工智能发展迎来新纪元。自此，学界围绕人工智能概念模型、人工智能规则演化、人工智能科技体系构建、人工智能科技伦理以及“人工智能+”等问题进行了深入研讨。“人工智能与思想政治教育”融合创新之问也同样产生了研究领域的“群簇”效应，并在近年呈现“井喷式增长”。

图1-1 “人工智能与思想政治教育”研究年度发文量趋势图

2.代表性研究机构

研究机构是研究者的发源地，也是科研知识诞生、转化和应用的聚集地，对研究机构进行分析有助于把握当前某一领域的主要发文阵地及发文机构之间的互动关系。对21世纪以来“人工智能与思想政治教育”发文机构来源进行分类统计，运用科学知识图谱分析软件中的机构共现功能，绘制出该领域机构共现图（见图1-2）。从可视化知识图谱分析，得出以江西财经大学马克思主义学院、北京邮电大学马克思主义学院、上海师范大学马克思主义学院、湖北师范大学马克思主义学院等为代表的机构是开展智能思政研究的中坚力量。需要引起重视的是，除了以上海师范大学为中心形成的小范围的机构合作群之外，其他机构均为级别单向联系，并未形成系统性的学术群簇现象。概言之，关于本专业机构之间的合作交流尚有较大的提升空间。发文量排名前10的核心机构见表1-1。

图1-2 “人工智能与思想政治教育”研究机构知识图谱

表1-1 发文量排名前10的核心机构

3.核心作者

核心作者是指某一学科或专业领域中发文量较多且质量较高、理论观点受到学界普遍认可的杰出作者。依据核心知识生产者分布方程（普赖斯定律），代表所有研究者中最高产作者的发文数。其中M为最小论文发表数，Nmax为所有研究者中最高产作者的发文量，发表论文数在M篇以上的作者即为核心作者候选人。为了进一步把握发文作者之间是否存在研究协作关系，利用CiteSpace软件生成作者共性合作知识图谱进行可视化透视。利用合作知识图谱中圆圈节点的大小来说明核心作者的发文贡献，即节点循环越大说明作者研究成果越显著；同时，每位作者之间的连线代表作者之间发文存在一定的合作关系（如图1-3所示），其中，有作者节点266个，连线64条，网络密度0.0018。根据普赖斯定律，对于核心作者候选人的计算方式，我们得出在本研究领域发文量大于等于1.498的作者为高产作者，即核心作者候选人。由分析可知，在266名作者中，有40名作者为高产作者（见表1-2）。其中，王芳、郭建勤、许书君，以及陈沧杰、王鹏、何帆、杨攀构成了两个闭合型作者群。同时，汪凤莲、吴冬梅、王宏、杨妙春、缪文海等人率先对该领域展开了研究，而丁凯、丁文锋、万力勇、万小朋、万永菁是近年来本专业研究的新秀。总体来看，从事“人工智能与思想政治教育”研究的作者较多，但个体间存在的合作关系链条松散，表明在该研究领域的学术合作十分欠缺，该领域还处于较为离散的学术分割状态。

图1-3 “人工智能与思想政治教育”研究作者合作知识图谱

表1-2 “人工智能与思想政治教育”研究高产作者情况（共40名）

表1-2（续）