01 材料科学与工程学科研究热点

对材料科学与工程领域2020年的研究关键词进行频次统计后，top50关键词图谱如图1所示。从关键词热度来看，我国材料科学与工程学科研究的关键词集中在石墨、钙钛矿、纳米、等领域。当下材料科学与工程学科研究的热点越来越关注学生的发展成长，聚焦学生发展的各项因素展开。

02科研竞争力分析

03 科研合作情况分析

科研合作作为提升学术影响力的重要途径，日益受到国内高校的重视。学科之间科研合作一定程度上可以反映高校学科之间的联系密切程度。本文从整体文献合作情况和案例高校科研合作情况两方面展开。

（一）整体文献合作情况

选取科研合作最为活跃的中国科学院大学、中国科学技术大学、清华大学、北京大学等5所高校作为案例高校进行我国高校材料科学与工程学科科研合作情况分析。2017-2019年，5校的国际合作比例总体上呈现不断上升的趋势，只有中国科学院大学在2018年出现过短暂下行。然而五所高校在2020年均存在不同水平的下降，这可能与国际范围内的疫情扩散有一定联系。总体来看，5所高校之间的差距在2020年达到最小，具体数值详见图4。

图4 2020年度我国材料科学与工程学科科研质量TOP5机构

（二）案例高校科研合作情况

以清华大学、武汉理工大学和北京航空航天大学为案例高校，以合作发文量为科研合作密切程度的衡量维度，对3所高校科研合作的具体情况展开分析，以期对我国高校教育学科的科研合作情况进行归纳总结。

与清华大学材料科学与工程学科合作密切的前10所国内外高校分别为天津大学、北京理工大学、北京大学、北京科技大学、中国科学院大学、清华大学信息科学与技术国家实验室、北京航空航天大学、浙江大学、中国科学技术大学、吉林大学。在上述10所合作高校中：从合作学者数量来看，与清华大学材料科学与工程学科合作学者数量最多的高校是北京大学（921位）、北京理工大学（879位）、天津大学（865位）；从被引量来看，与清华大学材料科学与工程学科合作的论文中，被引量最高的高校分别为北京大学（7529次）、北京理工大学（6800次）、天津大学（6586次）；从篇均被引量来看，与清华大学材料科学与工程学科合作的高被引论文篇均被引量最高的高校分别为中国科学技术大学（19.1）、北京大学（15.7）、浙江大学（14.8）；从归一化影响因子来看，合作高校中归一化影响因子最高的高校分别为中国科学技术大学（2.94）、浙江大学（2.37）以及吉林大学（2.27）。

表3 与清华大学材料科学与工程学科合作密切程度TOP10高校名单

与武汉理工大学材料科学与工程学科合作密切的前10所国内外高校分别为华中科技大学、武汉大学、武汉工程学院、湖北工业大学、莫纳什大学、武汉科技大学、郑州大学、清华大学、密西根大学安娜堡分校、武汉纺织大学。在上述10所合作高校中：从合作学者数量来看，与武汉理工大学材料科学与工程学科合作学者数量最多的高校是华中科技大学（457位）、武汉大学（242位）、武汉工程学院（167位）；从被引量来看，与武汉理工大学材料科学与工程学科合作的论文中，被引量最高的高校分别为华中科技大学（3422次）、莫纳什大学（2176次）、武汉大学（2064次）；从篇均被引量来看，与武汉理工大学材料科学与工程学科合作的高被引论文篇均被引量最高的高校分别为清华大学（27.7）、莫纳什大学（25.6）、密西根大学安娜堡分校（22.6）；从归一化影响因子来看，合作高校中归一化影响因子最高的高校分别为郑州大学（4.17）、密西根大学安娜堡分校（3.65）以及清华大学（3.21）。

表4 与武汉理工大学材料科学与工程学科合作密切程度TOP10高校名单

与北京航空航天大学材料科学与工程学科合作密切的前10所国内外高校分别为清华大学、中国科学院大学、北京大学、中科院物理化学技术研究所、北京科技大学、西安交通大学、北京理工大学、国家纳米科学技术中心、中科院物理研究所、哈尔滨工业大学。在上述10所合作高校中：从合作学者数量来看，与北京航空航天大学材料科学与工程学科合作学者数量最多的高校是清华大学（422位）、北京大学（282位）、中国科学院大学（270位）；从被引量来看，与北京航空航天大学材料科学与工程学科合作的论文中，被引量最高的高校分别为中国科学院大学（3554次）、中科院物理化学技术研究所（3466次）、北京大学（3151次）；从篇均被引量来看，与北京航空航天大学材料科学与工程学科合作的高被引论文篇均被引量最高的高校分别为中科院物理化学技术研究所（23.6）、国家纳米科学技术中心（22.4）、北京大学（19.3）；从归一化影响因子来看，合作高校中归一化影响因子最高的高校分别为国家纳米科学技术中心（3.04）、中科院物理化学技术研究所（2.54）、北京大学（2.46）。

表5 与北京航空航天大学材料科学与工程学科合作密切程度TOP10高校名单

附表：2017-2020年度我国材料科学与工程学科科研产出高校概况

全球领先的信息服务提供商爱思唯尔发布了SciVal科研管理工具新版本，推出了基于文献级别的教育部一级学科分类功能。在其中运用机器学习技术，利用基于 FastTe材料科学与工程t 算法训练的文献级别分类器，将中国和全球的出版物匹配到教育部一级学科目录中。

不同于期刊分类那样将期刊的学科类别直接赋予期刊中的文献，文献级别分类通过更多信息的组合，包括文献的参考文献以及施引文献等来帮助进一步确定分类。SciVal 此次版本更新，就是基于文献级别的分类器在SciVal中生成预定义的研究领域，依赖机器学习及算法，加快处理体系庞大的海量数据集，生成自定义分析报告，以帮助用户在进行机构学科规划和评估工作过程中提升精准度和有效性。且科研工作者看待研究领域的方式是不断变换的，文献级别分类对于更有针对性地展示学者研究的趋势和轨迹十分有用，且有助于揭示新生、新兴领域、研究热点。