Knowledge Mapping of Critical Thinking in English Teaching Based on CNKI Scholar Using CiteSpace
Notice bibliographique
Résumé
English, as one of the most widely used languages globally, serves as a crucial bridge in international economic, cultural and academic exchanges. In recent years, with the expansion of globalization, significant developments have been observed in publications in the field of English teaching, especially emphasizing critical thinking as a key skill for the 21st century. Therefore, a scientific review of the integration of critical thinking in English teaching is needed. This paper analyzes the scientometric features of critical thinking literature published in English teaching from 2020 to 2024. The research papers were sourced from CNKI Scholar, and CiteSpace was used to analyze 756 articles on English critical thinking pedagogy, presenting knowledge maps of authors, publishing institutions, keyword co-occurrence and cluster network analysis. Firstly, the result highlights that critical thinking, junior high school English, senior high school English, English reading teaching were among the most frequently occurring keywords in English critical thinking teaching research. Additionally, this review organizes the research hotspots and main contents in English critical thinking research, covering areas such as its application at various educational stages, content areas, and research perspectives of critical thinking in English teaching. Overall, the paper identifies key features, current trends, gaps, and potential future directions in critical thinking research within English teaching, offering valuable insights and guidance for advancing this field in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,074 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».