何为“教育知识图谱”？公开课教案教学设计课件资料.docx

《何为“教育知识图谱”？公开课教案教学设计课件资料.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《何为“教育知识图谱”？公开课教案教学设计课件资料.docx（4页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、何为教育知识图谱?高校教学创新100人2023-07-0909:31发表于北京导读知识图谱作为人工智能从感知智能向认知智能变迁的核心和基础，已成为各行各业从网络化向智能化转型升级的关键技术之一，也为个性化自适应学习系统中的核心和基础问题一领域知识建模提供了新的技术手段。新一代人工智能发展规划明确提出，要研究知识图谱构建与学习技术，要构建覆盖数亿级知识实体的多元、多学科、多数据源的知识图谱。在此背景下，构建教育领域的知识图谱成为智能教育发展的重要研究课题。01概念界定1、知识组织视角教育知识图谱可看作一种由知识点及其语义联系形成的知识网络图，其表征的教育领域知识既包含个体知识结构，也包含群体的智

2、慧。2、学习者认知视角教育知识图谱旨在表达教学过程中涉及的不同元素以及各类具有教育意义的认知关系，在知识图谱的基础上叠加学习者对知识掌握的状态信息，能够形成学习者的认知图式。3、知识服务视角教育知识图谱在表征学科知识和知识关系的基础上，能够在大数据、人工智能等技术支持下形成面向知识学习和能力培养的学习路径；教育知识图谱也能够将学科知识与教学资源实体以规范化、形式化的方式进行语义连接，从而实现在线教育资源的有效组织。教育领域知识图谱的概念模型(Educationa1Know1edgeGraphConceptMode1,简称EKGCM)o如图1所示，EKGCM模型包括两个层次、四个基本要素。1、两

3、个层次知识图示继承了通用知识图谱具有的知识表示、传递和共享功能，能够很好地表征教育领域的学科知识体系，是教育领域知识结构的语义化、图示化组织方式。认知图式就是对学习者个体认知结构的可视化表征。认知图式是以知识图示为基础，通过对学习者认知状态的诊断、评测，以可视化方式进行展现。认知图式体现了学科知识到个体认知的生成，是实现基于认知差异的个性化资源推荐与学习路径规划的基础。2、四个要素知识节点和知识关联是教育知识图谱最基本的要素。根据联通主义理论，学习是知识网络结构中知识节点和知识关系建立和重构的过程。知识关联是重建知识内在固有逻辑结构的关键，是教育知识图谱语义化组织的关键要素，也是学科领域知识和

4、个体认知结构可视化展现的基础。人类知识原本是系统化、结构化的整体，但海量、异质、碎片化的数字化学习资源形态割裂了其内在联系。认知状态就是有关学习者对知识的认知水平以及掌握程度。个体的发展是在同化和顺应过程中改变认知图式的动态过程，认知图式作为学习者已有知识经验的网络，是学科知识结构与学习者个体心理结构相作用的产物，由学科知识结构内化而来。学习路径是提升自适应学习系统个性化服务质量的关键所在。研究发现，自适应学习系统中，如果没有导航性的学习路径支持，学习者很难达成既定的学习需求和学习目标。1、知识元抽取知识元抽取是将教学资源中的概念、定义、定理、性质、公式等领域术语提炼出来的过程。该问题可以转化

5、为信息抽取领域中的序列化标注问题(SeqUenCe1abe1ing),即对教育资源文本序列中的每个知识元打上一个标签类别。目前，解决该类问题的方法主要有三种：基于词典的识别方法、基于规则的识别方法以及机器学习识别方法。其中，前两种方法需要领域专家和语言学者手工制定词典和规则，存在耗时、耗力、领域迁移性欠佳等问题，而基于机器学习的方法能够实现自动识别。2、前驱后继关系挖掘前驱后继关系是知识之间最重要的关联关系，也是教育知识图谱语义化特征的体现。知识空间理论指出，前驱后继关系作为知识间的一种自然依赖而存在，是形成学习者认知空间的基础。此外，布卢姆等人提出的掌握学习理论也表明：学习者在学习后续知识之

6、前，对先决知识的掌握程度必须达到一定的水平。3、认知状态诊断如图2所示，该诊断过程以教育知识图谱中的知识图示为基础，结合学习者在测评过程中的答题行为进行诊断。假设学习者依据知识图谱进行个性化学习时遵循马尔科夫过程，即学习者在t+1时刻的认知状态只与其t时刻的认知状态有关，而与之前的认知状态无关。4、学习路径生成如图3所示，该学习路径生成机制主要包括三个阶段：先验知识子图生成阶段。基于学习者观看视频、参与社区互动以及在线测评等行为数据，采用前文所述的隐马尔可夫模型对学习者的认知状态进行测量，结合知识图谱中知识元之间的前驱后继关系，构建学习者的先验知识子图；学习目标子图生成阶段。学习目标子图是由学习者待学习的知识元及其前驱后继关系组成的子图，即将知识图谱所有节点集合A与学习者先验知识子图中的节点集合B进行差集运算；学习路径生成与优化阶段。对学习目标子图进行拓扑排序，将学习目标子图中所有待学习的知识元排成线性序列，形成学习路径候选集；而后，综合考虑知识元中心度、学习难度以及前驱后继关系，采用单源最短路径算法、蚁群优化算法对学习路径进行优化。【来源高校教学创新100人】https:mp.weixin.csUY213iq5FI2HYhnhOI-cTA声明：转载此文是出于课堂教学或教学研究之目的，若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者与我们联系，我们将及时更正、删除，谢谢。邮箱地址: