1. 引言
加快形成新质生产力是新时代背景下我国赢得全球竞争高地、实现高水平科技自立自强的必由之路，更是抢占未来发展先机、重塑国际竞争新格局的关键突破与坚实支撑[1]。新质生产力的“新”锚定在关键性技术的突破，这就需要人才具备自主创新能力[2]。教育通过再生产劳动力和科学技术知识推动生产力的发展，新质生产力的发展亟需优化教育系统，为新质产业培养富有创新精神的新质人才([3], p. 53)，在未来相当长的时期内，教育发展在推动新质生产力提升方面，将呈现出重大的全局性战略价值。
当前，在新质生产力视角下教育发展的研究中，学者们普遍倾向于采用纯文字描述的质性研究方法，而对于该主题文献的研究量化分析则相对不足。本文利用文献计量学技术，基于中国知网2023至2024年间关于新质生产力视角下教育研究的文献，运用CiteSpace软件进行可视化分析，通过对作者分布、研究机构、关键词共现、热点主题聚类等知识图谱分析，以期全面了解当前该领域研究状况、趋势，为新质生产力视角下教育的深度研究提供参考。
2. 数据来源与研究方法
2.1. 数据来源
本文以中国知网(CNKI)为数据源库，以“新质生产力”为主题，“教育”为篇关摘，设置文献检索时间范围为2023年10月15日至2024年10月15日，共计检索文献795篇。为保证检索结果的有效性，对文献进行筛选，剔除与主题不相关、会议记录、书评、咨询报告等无实质内容，共计文献636篇文献，以RefWorks格式导出。将文献数据导入CiteSpace可视化软件后，系统自动排除无效数据，最终以608篇文献为分析样本，进行可视化分析。
2.2. 研究方法
本文采用CiteSpace 6.4.R1高级版对新质生产力视角下教育发展的相关文献进行可视化分析，通过梳理发文量趋势、核心作者及机构、关键词共现、关键词聚类等数据，客观反映了新质生产力与教育的关联性、研究热点、发展动态，为新质生产力视角下教育发展研究提供了参考和支持。
3. 发文量趋势分析
按照发表时间对已筛选文献进行排序，分析其时间变化，可以看出不同时间段新质生产力视角下教育研究态势和热点分布，由于“新质生产力”这一理论提出时间较短，故本文发文量变化按照月份进行具体分析。有关新质生产力视角下教育研究与发展的发文量大致可以分为三个阶段(见图1)。
第一阶段即2023年10月至次年1月，新质生产力与教育相结合的理论研究逐渐开始，月发文数量均为个位数，文章发表数量处于缓慢增长阶段。这表明，随着对新质生产力在教育领域应用潜力的认识不断加深，越来越多的学者开始涉足这一研究领域。
第二阶段即2024年1至2月，此类研究的论文发表数量呈现显著下滑趋势。这一变化可能归因于2024年1月31日习近平总书记对新质生产力内涵的深刻阐释及对发展新质生产力所提出的具体要求[4]。此时，新的阐述与前述理解存在差异，学术界深入沉淀研究，为进一步探讨新质生产力视角下教育研究发展道路积蓄力量。
第三阶段即2024年3至9月，新质生产力与教育研究的文献数量激增，发文数量较于2024年2月之前成倍数增长，2024年8月份之后单月发文数量超过100篇，表明这一研究议题受到学术界的高度关注和深入探讨。
Figure 1. Distribution of number of research literature from October 2023 to September 2024
图1. 2023年10月至2024年9月研究文献数量分布图
4. 核心作者及机构分析
空间分布主要考察研究者及其所属机构形成的空间特点及其合作关系。本文分别以合作作者(Author)和机构(Institution)为节点类型，设置单个时间区间长度为1年，生成作者合作网络图谱和机构合作网络图谱。图中节点大小代表发文量多少，连线表示作者或机构的合作关系。
4.1. 发文作者与合作
通过分析发文作者及其相互之间的合作关系，可以明确该领域的核心研究者群体，并判断研究共同体是否已经成形。研究图谱(见图2)表明，共识别出61位作者，他们经由21条联系相互连接，形成了一个网络密度为0.0115的合作网络体系。研究可见，群体发文数量较少，合作关系较为分散，研究群体呈现出局部集结，整体零散的态势。
依据普赖斯定律：
(Nmax代表所有研究者中发文量最高作者的发文数)，当某一作者发文量大于M时，即可被视为核心作者。利用CiteSpace软件对作者发文量进行统计可知单个作者最高发文量为5篇(见表1)，根据公式计算可得M约为2，即发文量在两篇及以上可以视为核心作者。另外，学界普遍认为当所有的核心作者发文量达到研究领域总发文数的半数以上时，本领域就形成了核心作者群[5]。在所有有效文献中，只有18.6%的文献是由已发表2篇及以上文章的作者所撰写，大部分文献(81.4%)来自发文数量较少的作者。由此可见，新质生产力视角下的教育这一研究领域目前尚未形成成熟的核心作者合作网络，这在一定程度上制约了教育研究广度与深度的进一步拓展。
Table 1. Authors and units with 2 or more publications in 2023~2024
表1. 2023~2024年2篇及以上发文量的作者及单位
序号 |
作者 |
发文量 |
序号 |
作者 |
发文量 |
序号 |
作者 |
发文量 |
1 |
徐政 |
5 |
16 |
叶林茂 |
2 |
31 |
郭高萍 |
2 |
2 |
祝智庭 |
5 |
17 |
温搏 |
2 |
32 |
王光兆 |
2 |
3 |
陈亮 |
5 |
18 |
张学英 |
2 |
33 |
徐平利 |
2 |
4 |
韩飞 |
4 |
19 |
陈书洁 |
2 |
34 |
张海 |
2 |
5 |
刘振天 |
4 |
20 |
张明依 |
2 |
35 |
袁亮 |
2 |
6 |
郭广帅 |
4 |
21 |
邱世琛 |
2 |
36 |
姚凯 |
2 |
7 |
张姣玉 |
4 |
22 |
沈书生 |
2 |
37 |
吴桂兰 |
2 |
8 |
吴江 |
3 |
23 |
顾绍通 |
2 |
38 |
徐兰 |
2 |
9 |
陆宇正 |
3 |
24 |
李琳 |
2 |
39 |
陈凤英 |
2 |
10 |
任保平 |
3 |
25 |
胡筱萌 |
2 |
40 |
李名梁 |
2 |
11 |
戴岭 |
3 |
26 |
陈小平 |
2 |
41 |
龙宝新 |
2 |
12 |
陈劲 |
3 |
27 |
李云飞 |
2 |
42 |
康蓉 |
2 |
13 |
王竹立 |
3 |
28 |
尹俊 |
2 |
43 |
仇国贤 |
2 |
14 |
汪金英 |
2 |
29 |
马陆亭 |
2 |
44 |
赵晓伟 |
2 |
15 |
景媛媛 |
2 |
30 |
翟金鹏 |
2 |
|
|
|
Figure 2. Mapping of author collaboration networks, 2023~2024
图2. 2023~2024年作者合作网络图谱
在作者合作网络图谱(见图2)中，作者之间的合作主要有以祝智庭为核心，包括赵晓伟、戴岭、沈书生在内的合作关系，以徐政为核心，包括张姣玉、李宗尧在内的合作关系，吴江、景媛媛、仇国贤三者合作关系，通过进一步探查研究者之间的身份发现，在现有合作关系网络中，大部分合作关系主要集中在导师和其指导的研究生之间，这种基于师徒关系的合作模式虽然对于培养新一代教育研究者具有重要意义，但也在一定程度上限制了更广泛、更高水平的学术交流与合作。相比之下，发文机构与其他院校，尤其是跨地区的高校之间的合作关系显得更加匮乏。
4.2. 发文机构与合作
通过分析发文机构及其合作关系，我们可以深入了解2023至2024年间，在新质生产力不断发展的背景下，发文机构的分布情况，以及这些机构之间所形成的合作态势。在研究机构的合作网络中，节点的大小反映了各个机构发表论文的数量，标签的字体大小表示各机构的重要程度，标签之间的连接线则表示这些机构之间存在着合作关系。
由主要发文机构表可知(见表2)，共有27个机构的发文量均超过了2篇，其中陕西师范大学教育学部发文量遥遥领先，发表文章篇数为9篇，其次是北京大学马克思主义学院、华东师范大学开放教育学院、天津大学教育学院和贵州师范大学经济与管理学院，发表文章篇数分别为5篇。从机构的类型这一维度进行深入观察，可以发现发文机构主要分布在师范性质的学院或大学以及职业院校之中，他们在教育研究领域具有较高的活跃度和贡献度；同时，也有一部分发文机构集中分布在经管学院以及党校、研究基地等，这些机构也在不同程度上推动教育研究的发展。
Table 2. Main issuing organizations (top 10)
表2. 主要发文机构(排名前十)
序号 |
发文机构 |
发文量 |
1 |
陕西师范大学教育学部 |
9 |
2 |
北京大学马克思主义学院 |
5 |
3 |
华东师范大学开放教育学院 |
5 |
4 |
天津大学教育学院 |
5 |
5 |
贵州师范大学经济与管理学院 |
5 |
6 |
中共江苏省委党校经济学教研部 |
4 |
7 |
北京大学教育学院 |
4 |
8 |
华东师范大学教育学部 |
4 |
9 |
南京大学数字经济与管理学院 |
4 |
10 |
厦门大学教育研究院 |
4 |
从机构间的合作关系来分析，我们可以发现师范院校之间以及党校与师范院校之间的合作相对频繁，这些合作往往聚焦于教育领域内的共同研究与发展，对于提升教育质量、推动教育改革等方面起到了积极作用。由图可知(见图3)，中共江苏省委党校经济学教研部与中央民族大学经济学学院、北京大学教育学院等形成了合作关系。然而，这些合作大多局限于某一特定地域范围内，缺乏跨区域、跨学科的广泛联动。如，华中师范大学开放教育学院与南京师范大学教育科学学院、浙江大学教育学院的合作仅局限于长三角地区。这种局限于特定地域和单一形式的合作模式，阻碍了教育研究成果的有效扩散与深度利用。
Figure 3. Research organization collaboration network mapping 2023~2024
图3. 2023~2024年研究机构合作网络图谱
5. 研究热点趋势分析
5.1. 关键词共现分析
运用CiteSpace对某一研究领域关键词进行分析，可以迅速把握该领域的研究热点。本文以关键词为节点，将同义关键词进行整理合并，设置单个时间区间为1年，生成关键词图谱，共出现134个节点、138条连线(见图4)。根据关键词的数据处理分析表明，图谱分析值Q = 0.8296 > 0.3，表明划分的关键词结构具有显著性。根据关键词中介中心性表(见表3)可知，关键词频次排序为“职业教育”“人才培养”“科技创新”“产教融合”“实践路径”。
Figure 4. Keyword co-occurrence knowledge graph
图4. 关键词共现知识图谱
关键词的中介中心性是衡量知识图谱网络中该节点对与之彼此相连的另外两个节点的控制能力，在一定程度上可以表征该关键词在整个网络中的重要地位和作用[6]。关键词中介中心性表(见表3)可以发现，新质生产力视角下教育发展研究所涉及的关键词均展现出较高的中介中心性。其中，关键词“新质人才”显示出极高的中介中性，这表明“新质人才”这一关键词在探讨新质生产力视角下的教育发展问题时，是一个非常重要的联结点。如徐政等强调，当前我国仍需进一步夯实新质生产力的人才储备基础，从构建符合科技需求的教育体系和完善人才培养的动态调整机制两个方面出发，对解决人力资源优势无法充分发挥和高级人才严重流失等问题进行了探讨([7], p. 56)。祝智庭等在探讨新质人才的培养问题时首次对新质人才的特质进行分析解读：新质人才不同于以简单重复性体力劳动为主的普通技能型人才，需要通过持续成长心态与高意识学习特质，具备较强的人机协同能力、人文精神与科技合伦行动力，通过开拓精神与跨边界学习能力，彰显创想能力与实践智慧，进而建立人类共同体思维与跨文化合作能力([3], p. 54)。卢建军提出要坚持坚持由企业主导，产学研深度融合，探索教育科技人才一体化路径，构建与新质生产力相适应的新型生产关系，推动新质生产力发展[8]。此外，还有研究者提出要培养有地方特色拔尖创新人才，因地制宜发展新质生产力[9]。随着认识的深入，“新质人才”的内涵愈发丰富，界定也变得更加明确和全面。
Table 3. Keyword mediated centrality table
表3. 关键词中介中心性表
序号 |
关键词 |
中介中心性 |
频次 |
序号 |
关键词 |
中介中心性 |
频次 |
1 |
职业教育 |
0.33 |
84 |
16 |
教育强国 |
0.03 |
7 |
2 |
人才培养 |
0.45 |
43 |
17 |
新质教育 |
0.41 |
7 |
3 |
科技创新 |
0.14 |
33 |
18 |
共同富裕 |
0.06 |
6 |
4 |
产教融合 |
0.08 |
30 |
19 |
教育改革 |
0.14 |
6 |
5 |
实践路径 |
0.71 |
22 |
20 |
内在逻辑 |
0.03 |
6 |
6 |
人才 |
0.73 |
18 |
21 |
数字化 |
0.47 |
6 |
7 |
新质人才 |
0.74 |
16 |
22 |
理论逻辑 |
0.46 |
6 |
8 |
创新 |
0.18 |
13 |
23 |
数智时代 |
0.17 |
6 |
9 |
高职院校 |
0.06 |
13 |
24 |
基础教育 |
0.13 |
6 |
10 |
赋能 |
0.11 |
12 |
25 |
数字经济 |
0.03 |
5 |
11 |
科教融汇 |
0.33 |
11 |
26 |
现实挑战 |
0.82 |
5 |
12 |
科技 |
0.62 |
11 |
27 |
实现路径 |
0.49 |
5 |
13 |
人工智能 |
0.43 |
11 |
28 |
协同育人 |
0.27 |
5 |
14 |
高职教育 |
0.27 |
10 |
29 |
绿色发展 |
0.06 |
5 |
15 |
劳动教育 |
0.03 |
7 |
30 |
创新能力 |
0.29 |
4 |
5.2. 关键词聚类分析
基于上述关键词共现的数据，进一步利用CiteSpace的聚类功能来分析新质生产力研究领域中的关键词聚类情况，从而得到新质生产力研究关键词聚类群的具体分类结果，其中，标签的序列号越小，意味着它所涵盖的关键词数量越多，即聚类的规模越大。CiteSpace利用网络结构和聚类清晰度的两个指标——模块值(Q值)和平均轮廓值(S值)，为我们提供了评估图谱绘制效果的标准。Q值位于[0, 1)区间内，当Q > 0.3时，表明划分出的社群结构是显著的；而S值达到0.7时，聚类效果高效且令人信服；若S值在0.5以上，则聚类通常被认为是合理的[10]。由数据结果可见，Modularity Q = 0.8296，Silhouette值为0.9615 > 0.7，说明聚类分析信度较高。根据数据分析可视图(见图5)共得到12类聚类标签词：“现实挑战”“数智时代”“职业教育”“人才培养”“高职教育”“教育资源”“实践路径”“行动策略”“教育”“人工智能”“新质人才”“科技创新”。依据主要关键词及关键词轮廓值统计表(见表4)可知。
Figure 5. Keyword clustering knowledge graph
图5. 关键词聚类知识图谱
第一，由聚类的轮廓值可以看出，聚类#2职业教育、#3人才培养、#4高职教育这三个聚类的关键词高度集中。在人才培养过程中，职业教育和高职教育的目标定位相似，它们都是为社会培养具备专业技能和实践操作能力的人才。这两种教育形式都高度重视理论学习与动手实践的深度融合，通过系统的课程设计和实训实践，来培养学生的职业技能和职业素养。通过人力资源开发、产业结构优化升级、科技创新，以创新成果驱动新质生产力朝着更高水平、更可持续的方向发展[11]。三个聚类主要研究的角度都是职业教育与经济、社会及其他教育等要素发展关系。要促进生产力的发展，教育应首先着重于职业教育。如姜朝晖强调，职业教育的支撑度决定产业转型升级和制造业强国建设的效度[12]。职业教育人才培养有利于满足制造业的人才需求，为新质生产力发展提供高端人才。李名梁等提出，职业教育作为与经济社会发展密切相关的类型教育，具有促进经济高质量发展的经济价值、增强滞后群体致富能力的社会价值和促进实现教育公平的教育价值。要把握好职业教育服务城市高质量发展的逻辑，为城市高质量发展提供智力支持[13]。
第二，科技创新。科技创新是加快形成新质生产力的根本驱动力([7], p. 52)。它不仅在推动社会进步、经济增长方面发挥着举足轻重的作用，更是引领产业变革、优化经济结构的核心力量，大力发展科技创新能够促进新质生产力的快速形成与持续发展。因此，如何通过教育来推动在新的生产力视角下科技创新的发展亦或是通过科技创新赋能教育进步是研究者争相探讨的热点话题。如范旭提出，要提升新时代科教融合对于区域科技创新能力的正向作用，强调以满足科技需要为目标的教育改革和创新范式变革，重视整体协同，促进创新体系整体效能提升[14]。缪巧玲等基于TOE (“技术–组织–环境”)理论视角，探讨乡村学校科学教育高质量发展路径。通过数字赋能乡村教育发展，借助数字化平台，打破时空限制，弥补城乡学校实验教学短板[15]。
第三，现实挑战。新质生产力作为一个相对新颖的概念，是当前学界需要在理论和实践中不断探讨的重大课题，当前教育领域对新质生产力的贡献和支撑作用尚需进一步加强，需要明确教育在新质生产力发展中的定位和角色。此外，教育推动新质生产力的发展仍然面临诸多挑战，如教育制度改革、教师教育培养、课程设置和评价体系创新等。因此，学术界需持续探索在新质生产力视角下，如何实现教育的优质发展，以符合新时代的发展需求。
Table 4. Main keywords and keyword profile value statistics
表4. 主要关键词及关键词轮廓值统计表
聚类标签 |
轮廓值 |
主要关键词LLR |
#0 现实挑战 |
0.976 |
现实挑战；实现路径；理论逻辑；实践；课程思政 |
#1 数智时代 |
0.958 |
数智时代；终身学习；重构主义；新质教育；新知识观 |
#2 职业教育 |
1 |
新质人才；培养路径；高等教育；新质素养；数据要素 |
#3 人才培养 |
1 |
人才培养；数字经济；高职；融合发展；农业 |
#4 高职教育 |
1 |
高职教育；赋能；高职院校；劳动教育；路径 |
#5 教育资源 |
0.971 |
教育资源；教育强国；教育质量；乡村振兴；共同富裕 |
#6 实践路径 |
0.905 |
实践路径；内在逻辑；时代价值；工匠精神；科教融汇 |
#7 行动策略 |
0.9 |
行动策略；教育改革；基础教育；发展策略；创新 |
#8 教育 |
0.973 |
教育；科技；人才；生产力；创新驱动 |
#9 人工智能 |
0.88 |
人工智能；文科生；新文科；创新能力；信息技术 |
#10 新质人才 |
0.92 |
新质人才；培养路径；高等教育；新质素养；数据要素 |
#11 科技创新 |
0.995 |
科技创新；绿色发展；产业结构；人力资本；职业教育 |
5.3. 关键词聚类时间线图谱分析
Figure 6. Keyword clustering timeline mapping
图6. 关键词聚类时间线图谱
通过分析关键词聚类的时间线图谱(见图6)，可以清晰地观察到，2023至2024年间该研究领域内的热点话题经历了显著变化。以2024年1月为分界线，在此之前，新质生产力框架下的教育研究主要聚焦于讨论基础理论，该框架内的核心研究热点聚焦于如何利用人才培养来推动实体经济与数字经济的发展。同时，高度重视科技创新所扮演的角色，旨在通过生产力的显著提升来加快未来产业发展，实现自立自强。进入2024年之后，新质生产力视角下的教育发展研究呈现出多元化的趋势，学者们从多种角度深入探索数智时代下的人才培养策略。这个阶段，研究热点扩展至职业教育、高职教育、思政教育等领域，职业教育培养作为连接理论与实践、促进技能型人才培养的关键环节，贯穿教育发展研究，始终是广大学者持续关注与深入研究的热点话题。同时，“新质教育”“新质人才”等新兴概念也开始频繁出现在研究讨论之中。
6. 研究结论及展望
6.1. 结论
本文借助CiteSpace可视化软件，对2023至2024年间新时代背景下教育发展研究领域的文献进行了深入的可视化分析，并据此得出了以下结论：1) 通过发文量趋势分析方向，自2024年3月以来该领域的文献发表数量呈现出快速增长的态势，且这一增长趋势仍在持续中。2) 通过发文核心作者分析和发文机构分析发现，核心作者和机构的发文量较多但是总体占比不高，发文作者和机构之间尚未建立起显著的合作网络。3) 通过关键词共现分析发现，“职业教育”“人才培养”“科技创新”“产教融合”的中心度值最高。4) 过关键词聚类分析发现，关键词聚类共有12组，研究领域丰富。聚类“职业教育”“人才培养”“高职教育”的轮廓值均为1，表明它们在研究领域中具有代表性。5) 通过关键词聚类的时间线分析发现，2023至2024年间新时代背景下教育发展研究领域内的热点话题呈现相对集中的趋势。
6.2. 展望
构建研究共同体。当前新质生产力视角下教育研究领域目前尚未形成成熟的核心作者合作网络和核心机构合作网络。为了深化对新质生产力视角下教育发展的研究，我们需要积极构建跨院校、跨区域的研究共同体，打破传统学术研究的孤立状态，促进不同院校、不同区域之间的知识共享与资源整合。首先，可以加强政策支持。政府和相关部门出台政策，为跨院校、跨区域的研究合作提供资金、税收等方面的支持，营造良好的合作环境；通过资助联合培养研究生、访问学者等方式，加强人才流动和交流。其次，要搭建科研合作平台。通过网络合作平台等现代信息手段共享资源实时交流研究进展以提高科研效率，从而加速研究成果的产出与应用。
拓展研究方法和研究视角。作为一个具有前瞻性的新概念，当前学术界对于新质生产力视角下教育发展的研究大多采用理论研究等定性研究方法。为了深入研究这一领域，需要拓展研究方法、引入更多元化的研究视角。其一，加强定量研究。通过问卷资料、统计分析、大数据挖掘等方式收集信息，基于资料构建理论模型并展开分析；其二，开展实证研究。通过案例分析和深度访谈的方式开展个案研究，探讨新质生产力视角下教育发展研究遇到的实际问题；其三，丰富研究视角。将经济学、管理学、社会学、心理学等学科理论融入到新质生产力视角下教育发展研究之中。
加强各学段教育对于促进新质生产力发展的研究。在新质生产力发展的背景下，职业教育因其独特的实践性和应用性直接赋能新质生产力，如何发展高质量职业教育、促进职业教育转型升级无疑成为学术界的热点话题。然而，高等教育作为畅通教育、科技、人才良性循环的关键汇聚点，是推动社会生产力发展的基础性环节[16]，促进我国新质教育整体发展的核心在于推动高等教育的变革与升级。此外，新质生产力的发展催生了对新质人才的迫切需求，要求基础教育通过创新性提升实现对具备新质素养后备人才的培养[17]。如何加强基础教育、高等教育的研究以推动新质生产力的发展、如何协调与平衡各级各类教育之间的关系，使之相互促进、共同发展，是学术界亟待深入研究和探讨的重要课题。
细化职业教育研究。职业教育赋能新质生产力主要通过职业教育的变革来实现。职业教育紧密围绕产业发展需求，企业的科技需求与职业院校科研和教学相挂钩，采用“企业提出需求，学校开展科研，借助企业环境资源开展教学并引导学生实践”的模式实现企业和学校联合培养，提高人才培养的针对性和实效性。企业和学校共同研发新兴技术能够加速技术创新和成果转化，进而提升生产力水平。此外，要实现这一变革，要从教师教育，教材改革，课程设置等微观方面进行更加系统的研究。
综上，新质生产力视角下教育发展未来的研究将更加注重构建新质生产力视角下教育研究共同体、拓展研究方法和研究视角、加强各学段教育对于促进新质生产力发展的研究以及细化职业教育研究。这将有利于构建更加高效、创新且适应新质生产力发展需求的教育体系。通过展望能够为新质生产力视角下教育的深度研究提供参考。