Картировать научный ландшафт: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Строка 43: Строка 43:


<graphviz>
<graphviz>
digraph Forum {
digraph Forum {
layout = "neato";
layout = "neato";
Строка 49: Строка 48:
"alfnheim" -> "Azura Ren"
"alfnheim" -> "Azura Ren"
"deadline14" -> "Kureha"
"deadline14" -> "Kureha"
}
</graphviz>


==== Пример графа собранных понятий ====
<graphviz>
digraph G {
rankdir = LR ;
"enrollment" -> "international students"
"career goals" -> "graduate employability"
"gender differences" -> "internationalisation of tertiary education"
"the effect of a double major on bachelor's degree recipients" -> "earnings"
"Implementation of a graduate program" -> "Components"
"graduate school enrollment" -> "increase the attainment"
"high-quality post-baccalaureate programs" -> "gender"
"international students" -> "investing resources"
"graduate employability" -> "alignment of research concerns"
"internationalisation of tertiary education" -> "closing of the gender gap"
"earnings" -> "initial earnings penalty"
"Components" -> "experiences"
"gender" -> "transitions"
"increase the attainment" -> "federal funds"
"gender" -> "degrees"
"investing resources" -> "OECD countries"
"alignment of research concerns" -> "educational goals"
"closing of the gender gap" -> "labour market"
"initial earnings penalty" -> ""
"experiences" -> "the development of skills"
"transitions" -> "career interventions"
"federal funds" -> "Post-Baccalaureate Achievement Program"
"degrees" -> "enrollment"
}
}
</graphviz>
</graphviz>

Версия от 14:22, 3 июня 2025

Описание Как картировать научный ландшафт - собрать с поля данные, выделить кластеры, сформировать тезаурус, посмотреть результаты
Область знаний NetSci, Литература
Область использования (ISTE) Computational Thinker
Возрастная категория 16


Поясняющее видео
Близкие рецепту понятия Макроскоп, Сетевой анализ, CSV
Среды и средства для приготовления рецепта: Notepad++, Zotero, VOSviewer, VUE, Graphviz, NetLogo, ACM Digital Library, WoS

Последовательность действий
  1. Собираем данные в репозитории - Scopus, WoS, ACM Digital Library
  2. Подготавливаем данные внутри библиоменеджера -Zotero, Mendeley - переводим в формат RIS см. Category:Dataset
  3. В конкретном примере получили при помощи VOSviewer избыточную карту понятий - о чём пишут авторы из МГПУ https://tinyurl.com/22jv4qm2
  4. Используем VUE для представления кластеров
  5. Используем сетевой вариант graphviz - https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline
    1. Получаем - https://bit.ly/44nhzPg


Zotero - библиотечный менеджер

Скачали, установили, создали подборку (коллекцию), переместили (скопировали) из одного раздела в другой, поискали внутри E-library, библиотеке ACM (отдельно о прелестях ACM)

{{#widget:YouTube|id=vNvRVTWYwlw|start=5}} <br clear=all />

Ходим по библиотекам, собираем дата-сеты

ACM Digital Library, ELibrary.Ru, Scopus, WoS

Категория:Dataset


Рассматриваем поле при помощи макроскопов


Пример графа собранных понятий