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本研究的目的是确定深度学习（DL）在教育中的作用、趋势和发展。所采用的研究方法是使用 VOSviewer 工具的文献计量分析方法。VOSviewer 用于分析每年在不同国家、机构、期刊、作者中的文献分布以及出现的关键词之间的关系。本研究的结果表明，教育领域关于 DL 文章的出版物增长了 31.69%，而作为学习媒体的 DL 文章增长了 11%。在教育领域发表与 DL 相关的文章最多的国家是美国，共有 460 篇相关文献和 13,162 次引用。研究教育领域 DL 成果最多的机构是斯坦福大学，共发表了 21 篇文章。此外，IEEE Access 中成果最多的期刊共发表了 58,219 篇文章，引用分数为 4.8。作者关系显示，与张燕的合著网络是最大的网络，共有 24 篇合著文章。出现次数最多的关键词是“深度学习”，它与“数据分析”和“人工智能”直接相关。还可以看出，未来研究可能出现的主题是与“深度学习”相关的主题，而“深度学习”与“虚拟现实”或“教育心理学”相关。这项研究有助于发现教育领域在开发或实施深度学习方面的研究空白，以提高教育质量并解决与教育世界相关的问题。
深度学习教育研究的文献计量分析
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