主题

LDA能够处理大量文献，实现自动文献综述，揭示主题随时间的演变。

研究旨在介绍LDA方法，并通过自动化元级文献综述，展示不同主题随时间的流行程度，帮助研究人员理解科学教育研究的历史演变。

主题按聚焦科学内容、教学和学生分组，从上至下排列，以观察各主题及三类主题随时间的发展趋势。

本研究通过总结《科学教育》杂志上个世纪的文献，揭示了科学教育研究的主要主题，并分析了这些主题随时间的流行趋势变化。

通过可视化分析，我们揭示了教育研究主题随时间的趋势变化。

尽管如此，该技术有助于理解文献并预测主题趋势，但不建议替代人工解读。

近年来，STEM领域以及科学身份与话语分析等主题的研究兴趣显著增长，形成了强大的趋势。

《科学教育》期刊研究主题的演变，表明过去半个世纪，主题1（日常生活中的科学）和主题6（科学教师的培养、课程开发和技术）逐渐淡出，而20世纪90年代前不为人知的新主题成为热点。

通过分析主题分组和普及率图表，发现除了“日常生活中的科学”（主题1）外，其他科学内容主题的流行率在一段时间内保持相对稳定。

科学实践相关主题的流行率图

科学教师培养相关主题的流行率图

主题流行度在1920-30年代下降；

整体上，各主题的流行度变化趋势在图表中有所体现。

LDA技术不仅适用于训练模型的文章分析，还能评估其他文献的主题流行度。

为展示期刊主题变化，制作了叠加区域图，其中线条宽度代表主题流行度。

例如，生物学主题的文章可能会频繁使用“生物学”和“细胞”等词，而不太可能使用与物理相关的词汇如“加速度”或“扭矩”。

这意味着在特定主题的文章中，某些词语出现的概率较高，而其他词语则较低。

利用潜在狄利克雷分配（LDA）技术，对《科学教育》期刊自1920-2020年的文献进行了主题分析，揭示了科学教育研究的发展趋势和主题变化。

2使用LDA进行主题分析

更具体地说，LDA是一种自动主题分析技术，旨在从文本集合中识别潜在主题。

本研究通过使用LDA技术，实现了对《科学教育》杂志所有文章的自动化主题分析，展示了大规模文献综述的潜力。

LDA算法通过“词袋”模型，忽略单词顺序，仅考虑单词在文档中的出现频率，以推断文档的主题分布。

本次活动的初衷是通过开放科学交流平台，促进对特刊主题的深入探讨，并希望通过特刊的出版帮助科研人员提升研究影响力。

本研究旨在利用LDA分析《科学教育》杂志上科学教育研究的主题及其随时间的变化情况。

本书收入了波波娃的15篇散文，讨论了暗物质的神秘、圆周率的无穷位数、树木的韧性、章鱼的智慧等五花八门的科学主题。

本次会议的主题是：“百年土壤学——过去的成就和未来的挑战（100yearsofsoilsciencepastachievementsandfuturechallenges）”。

每次朗诵会，波波娃及其合作伙伴如美国诗人学会，都会精心选择一些涉及科学主题的诗歌，邀请一些著名的作家、音乐家、科学家朗诵，或是邀请当代著名诗人到现场朗诵自己的作品。

对《科学教育》约一个世纪的出版史上所有撰写的文章进行了自动、定量的文献回顾和分类，揭示了该领域长期的研究主题和趋势，可发现科学教育领域几条经久不衰的研究线索，以及各种兴趣浪潮和科学教育领域从其他领域有效借鉴的证据。

一、选择一个有意义且独特的主题在写作的初始阶段，挑选一个有意义且独特的主题至关重要。

而独特的主题则是在常见话题中找到新颖的切入点，或是挖掘那些尚未被广泛关注但具有潜在价值的领域。

例如，您可以用思维导图整理您的研究发现、研究主题和文献，以帮助您在多个待解决问题之间建立可视化联系。

NaturePortfolio早在2011年就迎来了第一位专注社会科学主题的编辑，致力于在人类行为和社会动力学的交叉领域引领科学和技术的发展方向。

因此，我总是建议作者在准备投稿前仔细研究目标期刊的方向和要求，以确保论文的主题与期刊的目标匹配。

期刊都有各自的研究方向和读者群，如果论文主题不符合期刊的定位，语言再好也无济于事。

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中新网 南京6月25日电 (张传明)25日，以“智领未来，元启新篇”为主题的南京·江宁AIGC与元宇宙产业发展论坛暨元宇宙供需对接大会在南京江宁高新区举行

这些主题相互关联，科学史与科学哲学的研究成果可能为其他两个主题提供了基础，促进了对学生学习和参与科学实践的研究。

(3)某些主题是否发生了演变、转移或对该领域的历史产生了新的兴趣？

(1)历史科学教育中感兴趣的关键主题是什么？