基于CSSCI的1981―2014年我国学科建设研究知识图谱分析.docVIP

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基于CSSCI的1981―2014年我国学科建设研究知识图谱分析.doc

基于CSSCI的1981―2014年我国学科建设研究知识图谱分析   摘要:学科建设在我国起步较晚,其研究成果更是匮乏。为深入了解我国学科建设研究的发展历程,运用CiteSpace软件对中国知网学术平台中所刊载1981-2014年的学科建设中CSSCI研究论文进行计量研究,探析我国学科建设研究演变路径。结果表明:学科建设研究论文年度载文量整体呈上升趋势;在本世纪初,翟亚军对我国学科建设研究进行了系统的探讨;中国人民大学马克思学院是学科建设研究的主要阵地;“人才培养”、“科学研究”、“教学与科研条件”、“人才队伍”、“学术氛围”、“学科方向”等是学科建设研究的核心关键词。   关键词:学科建设;CiteSpace;CSSCI   中图分类号:G644.4 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2016)012-000-03   Abstract: Disaster Education starts relatively late in our country. What‘s more, its research is still scarce. For an indepth understanding of the development of disaster education research in China, I have made an analysis on the evolution path of disaster education research by CiteSpace, in the method of quantitative study on disaster education research papers from 1981to 2014 that published on CNKI. It shows that published article volume is on the rise as a whole. At the beginning of this century, Zhai Yajun made systematical discussion on discipline construction and research. Institute of Marxism of Renmin University of China is the main front of disaster education. Talent cultivation, Scientific Research, Teaching and Scientific Research Conditions, Talent Team, Academic Atmosphere, Discipline Orientation are the key words of discipline construction and research.   Key words: discipline construction; CiteSpace; CSSCI   一、引言   学科建设是一项复杂的系统工程,内涵丰富、外延宽广,它不仅涉及学科方向、学科队伍、学科制度、科学研究等软环境建设,还涉及教学和科研设备、后勤服务保障设施等必要的物质条件建设[1]。大学学科作为资源会聚之地和智力辐射之源,提供了提升科技创新能力的基本平台和培养创新人才的肥沃土壤,基础性、原创性重大创新科研成果从这里产生,拔尖创新人才从这里走出,加强学科建设,不仅是实现大学使命和价值的必然要求,同时也是大学面对机遇,迎接挑战的必然选择[2]。   部分学者也对学科建设研究进行了阶段性总结,相丽君[3]、王梅[4]对我国高校学科建设现状、问题与发展趋势进行系统的研究综述。王树荫[5]、张景荣[6]则对我国思想政治教育学科的建设问题进行系统梳理。   为了更好的梳理我国学科建设研究的脉络,在系统总结前人研究的基础上,本文运用文献计量方法及其可视化工具,综合利用定性和定量方法,深入分析了1981-2014年学科建设研究的科学知识图谱,以期清晰把握我国学科建设研究的发展历程,为学科建设事业发展提供有益的参考。   二、研究方法与数据来源   (一)研究方法   科学知识图谱具体使用的方法包括引文分析、同被引分析、共词分析、聚类分析、词频分析、社会网络分析、多维尺度分析等。目前常用的绘制软件有CiteSpace、WordsmithTools、Bibexcel、SPSS、Pa-jek等[7]。CiteSpace是近几年全球信息可视化分析领域中常用的、具有影响力的信息可视化工具。通过CiteSpace 分析和可视化共引网络,能够帮助分析知识

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