基于学科知识图谱的教育知识服务模型构建研究

人工智能技术的不断提升使得教育知识服务向智能化发展。而学科知识图谱作为人工智能重要技术之一,既能优化教育知识的生产方式,又能为多种智能化的知识服务开展提供支撑。为满足当今教育用户多样化、个性化、精准化的需求,本文在分析学科知识图谱的内涵、构建框架基础上,从助力教育知识库形成、辅助智能化知识发现、支撑多项智能教育知识服务开展三个方面讨论了学科知识图谱与教育知识服务的适切性。随后分析了教育知识服务的构成要素,在此基础上构建了基于学科知识图谱的智能化教育知识服务模型,并从需求采集、服务构建、服务应用、服务评估四个阶段对模型进行了阐释,最后提出了模型的相关实施建议。     

领域知识图谱的基本概念与构建特点

知识图谱作为人工智能发展的基础性内核技术,逐渐成为计算语言学与自然语言处理研究的热点问题。对领域知识图谱的基本概念和构建特点进行系统梳理,对领域知识图谱的理论与实践研究具有一定价值。本文对领域知识图谱的基本概念、主要特点、发展历程、构建流程等内容进行了描写和分析。在梳理领域知识图谱取得的研究成果的基础上,总结了目前领域知识图谱构建的主要特点：数据来源和数据处理具有较强的领域特性,关系抽取是领域知识图谱构建的关键技术问题,领域知识图谱构建需要领域知识与构建技术的深度融合。     

面向百度百科的化学知识图谱构建方法研究

针对百度百科这一数据源,构建了化学知识图谱。首先,利用网络爬虫技术对数据进行采集与清洗;然后,采用中文分词、实体识别、实体关系识别等技术对知识图谱构建方法进行实证性研究,可视化实验所得实体及实体关系,并对实验结果进行了相关评价测试。最后,简要阐述了知识图谱的应用领域与发展优势。研究结果表明,实体关系识别的预测准确率较高。     

面向大学生生物安全科普教育的知识图谱构建

为了帮助大学生建立系统的生物安全观念,文章首先对知识图谱进行了简述,然后论述了面向大学生生物安全科普教育的知识图谱构建,包括整体规划、生物安全本体建立、生物安全知识图谱存储.     

面向教育的中文知识图谱自动构建技术

随着知识图谱在教育领域的广泛应用,对根据教学内容自动构建知识图谱的需求越来越迫切。针对教育类中文知识图谱生成技术中知识点易遗漏、知识点关系准确率不高、需要人工干预等挑战性问题,文章提出了教育知识图谱的自动构建技术。该技术首先自动提取教学课本中关键知识点及关键知识点间的先后顺序,生成基于课本的知识图谱;其次,利用教学类PowerPoint演示文稿中特有的层次关系提取知识点间先后顺序,设置知识点间权重调整影响系数,生成基于PPT演示文稿的知识图谱;最后,将上述两种途径构建的知识图谱进行融合,形成准确率更高的知识图谱。在真实数据集上的实验结果表明,该技术能够实现教育领域知识图谱的自动生成,且准确率能够达到90%以上。     

国内行业英语研究动态的知识图谱研究

行业英语课程作为高职高专英语教育的典型代表由于体现了具体就业岗位与英语知识的融合,因此备受关注。本文以知识图谱CiteSpace为工具,对2007年至2017年的国内行业英语研究分析发现国内行业英语研究不仅在研究热点、研究前沿方面体现了多元性,同时研究机构与作者方面也各有不同。这一结果为学者进一步研究行业英语奠定了基础。     

基于CiteSpace的中小学集团化办学研究知识图谱分析

中小学集团化办学是我国基础教育发展的重要形式。基于CNKI数据库运用CiteSpace软件,对我国2000—2019年中小学集团化办学研究文献进行分析,研究表明:我国中小学集团化办学研究大体经历了探索期、波动增长期、快速增长期3个阶段;以华东师范大学、史家教育集团、南京师范大学、首都师范大学、北京师范大学为主要研究力量;已有研究内容主要包括中小学集团化办学内涵和模式、价值和意义以及办学过程中的经济效益、管理优化、师资队伍建设、困难和问题等。展望未来,后续研究需要在中小学集团化办学发展规律、法律制度规范、办学成效评价指标体系、集团内民办学校发展、集团外学校发展境遇等方面拓宽或加深。     

教育知识图谱构建中的标准词汇参考模型研究

教育是典型的知识密集型领域,因此,进行领域知识的共享研究对教育领域的发展非常重要。多年信息化的历史经验告诫我们:共享的前提是必须对领域资源实施标准化。尽管我国教育领域研发了系列教育元数据标准,但是从智慧教育的需求来看,这些标准普遍表现为缺乏语义、比较零散、体系不够完善等。随着近些年知识图谱的提出,为教育资源的知识整合发展提供了重要的技术手段。然而,目前知识图谱构建的主要焦点在构建技术方面,忽视了构建中的标准化问题。长此以往,领域将会构建出很多“知识孤岛”。为解决这些问题,本文在对国内外教育领域内标准进行研究的基础上,以系统理论为依据提出并构建了一个集预定义词汇的W3C语义Web标准、顶层词汇标准和领域词汇标准于一体的三层架构模型——教育资源知识图谱标准词汇参考模型。基于该模型建构知识图谱,不仅为教育领域数据的标准化提供标准词汇参考,而且也为规范构建教育领域知识图谱提供了参考。     

面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测

深度学习回应时代诉求,指向“核心素养”改革,回答了“培养什么样的人”的问题,回归了学习本质。知识图谱有助于促进学生深入思考,提高问题解决能力、批判性思维和创新能力,实现深度学习。但以往知识建构存在组织静态、孤立的局限,基于ARCS动机模型和知识建构理论,从协同知识建构、动机策略和学习环境建构面向深度学习的动态知识图谱模型,具有动态生成、及时反馈、交互共享等特点,突出学生的主体性、能动性,增强学习体验。以大学生为研究对象,利用文本挖掘、滞后序列分析等方法评测动态知识图谱建构模型。结果表明,实验组学生在学习成绩、注意力程度等方面均优于控制组,尤其对中低水平动机学习者产生积极影响,显著提高了学生在完成任务过程中的感知注意力、自信心和满意度。动态知识图谱建构发展思路可从重塑任务前计划、社会认知开放性、意义协商及生成性教学等方面寻找突破口,催生深层次认知能力与高阶思维。     

面向药学学科的知识门户体系构建与应用研究

本文论述了药学学科知识门户的特点、构建的意义及知识门户应用的研究,集中研究了体系的构建和应用,加强了高校、制药企业、国家行政机关的联系,促进了全国药学学科教学和科研的发展。     

层层深入 立体整合 构建信息化的学科知识体系——关于初中学段学科知识体系构建的实践与研究

著名学习方法研究专家东尼.博赞创造的思维模式和学习方法,将学生获得的知识通过结构图的方式再现出来,将原本复杂的逻辑思维用简单的线条和图画来表示,让学生在大量信息中迅速掌握重点、明确层次,这不仅能增强学生的思维能力,提升注意力与记忆力,更重要的是,它能够启发学生的联想力与创造力。     

特殊教育研究热点知识图谱

为比较准确地了解国内特殊教育研究的热点和重点,本研究利用Bicomb软件及SPSS软件对从中国知网中查询到的2000-2010年的850篇文献绘制了特殊教育研究的热点知识图谱.研究结果表明,我国特殊教育研究热点主要围绕两大主线和四个领域展开.两大主线为:发展的宏观与中观研究和残疾人与特殊群体的研究;四大领域包括:特殊教育发展的现状及对策、特殊教育的课程与教学、各类特殊人群的安置与教育、不同类型特殊儿童的心理健康教育与康复.     

面向适应性学习系统的课程知识图谱构建研究——以“Java程序设计基础”课程为例

适应性学习系统是实现个性化学习的一条有效途径,领域知识模型是其中的一个核心组件。然而,现有的领域知识模型大多泛化能力不足,应用性不强。针对以上问题,文章以教材组织理论为指导,依据适应性学习系统的功能需求,设计了一个包含章、节、知识点三种知识单元和包含、顺序、相关三种语义关系的课程知识图谱,并以"Java程序设计基础"课程为例开发了一个课程知识图谱案例。通过对这种课程知识图谱的应用情景进行深入分析,文章发现:该课程知识图谱能够很好地支撑适应性学习系统中的适应性内容选择和适应性学习导航,并且具有很好的泛化能力。     

知识图谱新近研究进展及其在教育领域的应用挑战

知识图谱是人工智能大数据时代研究和应用的热点。本研究运用内容分析的方法,基于Web of Science、Scopus 和 CNKI 数据库,对10年来国内外相关知识图谱研究进行分析,首先厘清了知识图谱的本质内涵,即一种运用语义网络结构组织知识的知识库;然后确定了模式定义、知识抽取、知识融合和知识更新的知识图谱主要构建流程,系统梳理分析了各个构建步骤的现有进展和研究不足;最后立足教育领域给出教育领域知识图谱的研究框架,并从融合领域特征进行图谱模式表征、跨域融合与自动更新图谱模式、建立健全图谱标准化评估框架以及向教育认知图谱加速转型四个方面分析了未来教育领域知识图谱研究面对的挑战与展望。     

面向高校课程的知识图谱联合嵌入模型研究

知识图谱嵌入是构建高效精准知识图谱的基础,但目前大多数知识图谱嵌入方法只注重结构信息,而忽视或未能充分利用实体的背景信息,使得嵌入信息不够准确。为充分利用课程实体中丰富的信息以更好地将知识图谱技术应用于教育场景,文章设计了一种面向高校课程的知识图谱联合嵌入模型,包含结构信息嵌入、目录信息嵌入、语义约束计算、联合嵌入四个模块。之后,文章进行了链接预测实验和实体分类实验,来分别验证该模型的有效性和准确性,实验结果显示:该模型的性能良好;与现有模型相比,该模型嵌入的质量和分类的效果均得到较大提升。最后,文章展望该模型可为面向课程的智能问答、路径推荐、信息检索和数据的可视化交互等下游教育应用提供有力支撑,其研究将加快推动知识与数据驱动的智能化教育落地。     

自适应学习系统中知识图谱的人机协同构建方法与应用研究

知识图谱为自适应学习系统中的领域知识建模提供了新思路,但现有构建方法缺乏人类智慧与机器智能的有效结合,无法提供高质量、低成本的知识图谱。基于此,文章首先从人机协同视角出发,提出了自适应学习系统中知识图谱的构建方法,具体包括知识图谱模式设计、资源获取与预处理、知识图谱知识元抽取、知识元语义关系挖掘、知识图谱融合等五大环节;随后,文章以"人工智能"学科为例,对构建方法进行了初步验证;最后,文章从碎片化学习资源整合、适应性学习支持服务两个维度,进一步阐述了知识图谱在自适应学习系统中的应用。文章的研究对于开展基于自适应学习系统的大规模个性化学习具有重要意义。     

基于知识图谱的国内外数字教材研究

随着“互联网+教育”的深度融合,越来越多的教育技术手段走进课堂融入教材,数字教材已成为促进课堂教学及课外学习的新型教材形态。为了解国内外数字教材研究热点与趋势,本研究利用CiteSpace软件,以发文量、发文国家、关键词共现、关键词聚类及突现词五个方面,对中国知网和Web of Science数据库2000-2022年国内外数字教材文献进行可视化分析,发现教育出版可能是未来国内数字教材的研究方向,数字教材使用的教育影响可能是未来国际数字教材领域的研究趋势;国内外数字教材研究均聚焦数字教材的内涵、开发和应用,差异体现为数字教材的研究范式、使用主体和话语体系。     

基于大数据精准教学模式下物理知识图谱的建构

随着时代的发展,大数据发展教育已不可避免,努力构建适合时代需要、适合学生发展需要的知识体系迫在眉睫,近三年我们在构建精准教学模式方面做到了知识图谱清晰、师生交互及时、靶向提升显著,作为教育工作者,我们要满怀热情投入到教育改革的大潮中,紧跟时代步伐,终生学习,为实现教育的专业化、现代化和学习的自主化而努力奋斗.     

基于知识图谱的国内精准教学研究热点与趋势分析

精准教学作为一种高效的面向知识教学的方法,在信息技术发展的背景下重新焕发生机,成为近年来我国教育学界关注的重要议题.为了系统而深入地厘清该领域的研究进展,以CNKI数据库收录的553篇期刊论文为数据来源,利用CiteSpace 5.7.R5绘制知识图谱,揭示其研究脉络和趋势走向.经过文献梳理及可视化分析发现,我国精准教...