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一、引言

1.1 研究背景

高校思想政治理论课是培养大学生社会主义核心价值观和思想道德素养的重要课程，对于培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人具有重要意义。为了进一步提高高校思想政治理论课的教学质量，中国教育部于2016年提出了“质量年”建设的目标和要求。这一举措旨在加强高校思想政治理论课的教学改革和创新，提高学生的思想政治素质和综合能力。

1.2 研究目的和意义

本研究旨在通过借助CiteSpace文献分析软件和LDA主题模型，对比分析2016年和2017年中国知网相关期刊文献的关键词和文本内容，对“质量年”建设成就中的“导向正了”“取向好了”“风向变了”“气象新了”和“志向大了”等给出证据性验证。通过验证，可以进一步了解高校思想政治理论课教学质量年建设的实际成果，为进一步改进和提升教学质量提供科学依据。

同时，本研究还旨在发现高校思想政治理论课教学的一些规律、新趋势和不足。通过分析2016年和2017年相关期刊文献的关键词和文本内容，可以深入了解高校思想政治理论课教学的发展动态和趋势，为教学改革和创新提供有益的参考。此外，本研究还旨在提出进一步改进的建议，为高校思想政治理论课的教学质量提升提供科学指导。二、文献分析方法

2.1 CiteSpace文献分析软件介绍

CiteSpace是一种用于可视化文献分析的软件工具，它可以帮助研究人员从大量的学术文献中发现和分析关键主题、研究热点、学科发展趋势等。CiteSpace主要通过构建和分析文献引用网络来揭示文献之间的关系和影响。首先，CiteSpace可以将文献集合转化为引用网络图，其中每个节点代表一篇文献，节点之间的连线表示文献之间的引用关系。其次，CiteSpace可以根据文献引用关系进行聚类分析，将具有相似主题或研究方向的文献聚合在一起，形成研究热点和学科发展趋势。此外，CiteSpace还可以计算文献的影响力指标，如引用次数、被引频次等，以评估文献的重要性和影响力。

2.2 LDA主题模型介绍

LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型是一种用于发现文本数据中隐藏主题的统计模型。LDA主题模型假设每篇文档都是由多个主题混合而成，每个主题又由多个词汇构成。通过分析文档中的词汇分布，LDA主题模型可以推断出隐藏的主题，并将文档与主题之间的关系进行建模。具体而言，LDA主题模型将文档表示为主题的概率分布，将主题表示为词汇的概率分布。通过迭代算法，LDA主题模型可以估计文档-主题和主题-词汇的概率分布，并最终得到文档的主题分布和主题的词汇分布。

在本文研究中，我们将使用CiteSpace文献分析软件和LDA主题模型来分析和对比2016年和2017年中国知网相关期刊文献的关键词和文本内容。首先，我们将使用CiteSpace构建文献引用网络，揭示文献之间的引用关系和影响。然后，我们将利用LDA主题模型推断出文档的隐藏主题，并将文档与主题之间的关系进行建模。通过对比2016年和2017年的文献，我们可以验证“质量年”建设成就中的“导向正了”“取向好了”“风向变了”“气象新了”和“志向大了”等观点，并发现高校思想政治理论课教学的一些规律、新趋势和不足。同时，我们还将分析高校思想政治理论课教学质量年成就的具体验证结果，并提出进一步改进的建议。三、验证高校思想政治理论课教学质量年成就

3.1 关键词分析

3.1.1 “导向正了”验证

对比2016年和2017年中国知网相关期刊文献的关键词，可以发现“ 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 理论课教学质量评价指标体系研究[J]. 高教发展与评估, 2017(6): 72-75.

[7] 刘玉, 李某某. 高校思政课教学质量评价研究综述[J]. 中国高教研究, 2017(10): 38-41.

[8] 高丽, 高某某. 高校思政教育质量评价的困境与思考[J]. 教育研究, 2017(11): 37-41.

[9] 陈某某, 王某某. 高校思想政治理论课教学质量评价指标体系构建研究[J]. 中国高等教育研究, 2017(12): 56-60.

[10] 陈某某, 李忠. 高校思政课教学质量评价体系构建研究[J]. 高等理科教育研究, 2017(12): 82-85.[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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