数据集概述
本数据集是关于人工智能驱动公立大学素质教育的文献计量分析结果，涵盖1987-2024年Scopus收录的488篇文献，包含文献基础信息、年度增长、资助机构等结构化数据及语义图谱、研究趋势等可视化图表，为研究AI在教育领域的应用提供数据支持。
文件详解
- 数据文件（CSV格式）：
- Main_Information.csv：包含数据集核心信息，如时间跨度（1987-2024）、文献数量（488篇）、年度增长率（12.5%）等统计字段
- Scopus-10-Analyze-Doctype.csv：文献类型分布数据
- Scopus-10-Analyze-Country.csv：国家分布数据
- Scopus-10-Analyze-FundingSponsor.csv：资助机构分布数据
- Scopus-10-Analyze-Source.csv：文献来源分布数据
- Scopus-10-Analyze-Affiliation.csv：机构分布数据
- RPYS_Documents.csv：文献年度发表数据
- 可视化文件（PNG格式）：
- o1y61-2a-evoluci-n-de-las-investigaciones.png：研究发展趋势图
- o1y61-2b-principales-autores.png：主要作者分布图
- o1y61-3a-principales-pa-ses.png：主要国家分布图
- o1y61-3b-principales-patrocinadores.png：主要资助机构分布图
- o1y61-3c-tipos-de-documentos.png：文献类型分布图
- 文献文件：
- scopus 83 documentos.ris：83篇文献的RIS格式引用数据
- 语义文件：
- Mapa semántico.txt：语义图谱数据，包含节点id、标签、坐标、聚类等字段
适用场景
- 教育技术研究：分析AI在公立大学素质教育中的应用趋势与研究热点
- 文献计量学分析：探究该领域的核心作者、机构、国家及资助分布特征
- 教育政策制定：为AI教育应用的伦理规范与教师培训策略提供数据参考
- 学术资源建设：识别高质量教育AI相关文献及研究方向
