Mapping the Evolution of China’s Traditional Chinese Medicine Education Policies: Insights From a BERTopic-Based Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditional Chinese medicine (TCM) education in China has evolved significantly, shaped by both national policy and social needs. Despite this, the academic community has yet to fully explore the long-term trends and core issues in TCM education policies. As the global interest in TCM continues to grow, understanding these trends becomes crucial for guiding future policy and educational reforms. This study used cutting-edge deep learning techniques to fill this gap, offering a novel, data-driven perspective on the evolution of TCM education policies. Objective: This study aimed to systematically analyze the research topics and evolutionary trends in TCM education policies in China using a deep learning-based topic modeling approach, providing valuable insights to guide future policy development and educational practices. Methods: TCM policy-related documents were collected from major sources, including the Ministry of Education, the National Administration of Traditional Chinese Medicine, PKU Lawinfo, and archives of TCM colleges. The text was preprocessed and analyzed using the BERTopic model, a state-of-the-art tool for topic modeling, to extract key themes and examine the policy development trajectory. Results: The analysis revealed 27 core topics in TCM education policies, including medical education, curriculum reform, rural health care, internationalization, and the integration of TCM with modern education systems. These topics were clustered into 5 stages of policy evolution: marginalization, standardization, specialization, systematization, and restandardization. These stages reflect the ongoing balancing act between modernizing TCM education and preserving its traditional values, while adapting to national political, social, and economic strategies. Conclusions: This study offers groundbreaking insights into the dynamic and multifaceted evolution of TCM education policies in China. By leveraging the BERTopic model, it provides a comprehensive framework for understanding the forces shaping TCM education and offers actionable recommendations for future policy making. The findings are essential for educators, policymakers, and researchers aiming to refine and innovate TCM education in an increasingly globalized world.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».