科学基金资助F0701的科学计量分析

2018年,科学基金信息科学领域增设“教育信息科学与技术”申请代码(F0701)资助教育科学基础研究。基于首批F0701科学基金申请与资助项目数据的科学计量分析显示:申请项目涵盖了个性化教学、教育大数据、机器学习、增强现实、教育机器人、学习评测、交互学习、数字资源、协同学习、资源配置等10个主题聚类。研究发现,目前的教育信息科学与技术研究仍处于技术迁移期,主要以信息领域向教育领域渗透的研究工作为主,但对教育领域的重大关键科学问题缺乏深刻凝练,深度交叉融合不足。建议研究者加强对自然科学研究范式的运用、增强研究团队的交叉融合、提高凝练科学问题的能力;建议科学基金进一步充实完善申请代码,引导评审专家根据本领域项目申请的特点进行评估,提高资助率并加大支持力度,促进我国教育信息科学与技术领域整体研究水平的提升。

2019年国家自然科学基金“教育信息科学与技术”的计量分析

文章对2019年国家自然科学基金“教育信息科学与技术”(F0701)的申请与资助情况进行了计量分析,并将结果与2018年进行了对比,发现:F0701基金项目重点关注运用信息技术解决人机融合教育场景中的问题。虽然2019年F0701申请和立项的发展势头良好,但在创新性、学科融合度以及关键科学问题凝练和定位方面仍然存在不足。文章旨在通过计量分析,对未来F0701项目申请和发展规划提供参考依据。

教育与信息科技交叉研究:现状、问题与趋势

教育与信息科技的交叉研究旨在利用信息科技的研究方法还原教育过程、感知教育情境、刻画教育主体、解释教育现象,进而挖掘深层次的教育规律,优化智能教育服务模式。该文通过对国家自然科学基金“教育信息科学与技术”(F0701)2018-2020年资助情况的系统分析,发现目前的研究要点主要集中在:多元学习情境下的教育规律研究、基于人工智能技术的学习者特征挖掘、智慧教育资源的表征、聚合与供给机制、个性化学习支持服务的关键理论与技术、智能教育产品研发与教育应用、教育大数据支持下的学习分析与测评、基于教育认知神经科学的学习发生机理阐释等方面。其潜在问题主要包括研究目标不明确、研究问题不清晰、数据标准的缺失、智能教育产品的缺失以及无法为国家教育事业发展重大问题的解决提供有效支持等。未来教育与信息科技交叉研究的开展需要从教育信息科技基础理论与方法、基于多模态数据融合的学习者特征挖掘、教育情境感知与融合计算、基于情境感知的学习者建模、智能教育服务关键理论与技术、人工智能赋能的教育评价、面向复杂教育系统的规律与机理研究以及教育信息科技支撑教育现代化建设的逻辑理路与实践框架等方面加以重视。