豐霞　袁理健　宋丹　章銀萍

摘要：在知識(shí)迭代速度加快的時(shí)代背景中，高校教育教學(xué)的傳統(tǒng)教學(xué)模式難以滿足學(xué)生個(gè)性化教學(xué)需求，學(xué)生容易陷入知識(shí)迷航、知識(shí)缺口等學(xué)習(xí)困境。針對(duì)這一問(wèn)題，研究提出了一種融合知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對(duì)課程的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行拆分、分級(jí)與歸納，并總結(jié)出知識(shí)點(diǎn)的重要度、知識(shí)點(diǎn)之間的前趨關(guān)系與關(guān)聯(lián)度等信息，構(gòu)建課程知識(shí)圖譜，并建立自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。系統(tǒng)通過(guò)學(xué)生個(gè)體的錯(cuò)題鏈接到相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)，并經(jīng)知識(shí)圖譜追溯到前趨知識(shí)點(diǎn)與相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)而自適應(yīng)推薦這些知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)課件、視頻和鞏固練習(xí)的題目。研究在智慧教學(xué)中對(duì)知識(shí)端與數(shù)據(jù)端的有機(jī)結(jié)合進(jìn)行了探索，構(gòu)建了自適應(yīng)學(xué)習(xí)與精準(zhǔn)教學(xué)的新途徑。

關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜；自適應(yīng)學(xué)習(xí)；精準(zhǔn)教學(xué)；智慧教學(xué)；個(gè)性化教學(xué)

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）13-0001-03 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

近年來(lái)，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)飛速發(fā)展，課程教學(xué)數(shù)字化、智能化的變革備受關(guān)注。2023年2月在北京召開(kāi)的世界數(shù)字教育大會(huì)以“數(shù)字變革與教育未來(lái)”為主題，指出現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)教育發(fā)展具有革命性影響。在教育數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的宏觀背景下，基礎(chǔ)教育高質(zhì)量發(fā)展面臨挑戰(zhàn)，對(duì)未來(lái)教師的教學(xué)能力提出了新的要求，以探索線上線下、人機(jī)協(xié)同的混合教學(xué)方法，推動(dòng)教師從知識(shí)講授者向智能技術(shù)的應(yīng)用者、個(gè)性化學(xué)習(xí)的促進(jìn)者等轉(zhuǎn)變[1]。新冠疫情也加速了課程教學(xué)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，慕課、學(xué)習(xí)通、嗶哩嗶哩等網(wǎng)絡(luò)課程的數(shù)字化教學(xué)得以普及，但智能化教學(xué)仍面臨一系列挑戰(zhàn)，教育智能化水平有待提高。

近幾年，人工智能從以計(jì)算智能、感知智能為核心的弱人工智能向以知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)為核心的認(rèn)知智能的方向發(fā)展，以認(rèn)知智能主導(dǎo)的智能化教學(xué)開(kāi)始進(jìn)入人們的視野。知識(shí)圖譜技術(shù)可將獲取到的知識(shí)或數(shù)據(jù)加以研究，實(shí)現(xiàn)人類思維的理解、推理或者解釋。因此，知識(shí)圖譜技術(shù)是數(shù)字化教學(xué)階段向智能化教學(xué)階段發(fā)展的必然趨勢(shì)，是智能教育發(fā)展的重要研究課題。

本研究從人工智能與本科課程教學(xué)深度融合的角度出發(fā)，基于智慧教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，融合知識(shí)圖譜技術(shù)，探索教育教學(xué)中知識(shí)端與數(shù)據(jù)端的有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)和精準(zhǔn)化教學(xué)的新途徑。

1 知識(shí)圖譜技術(shù)

知識(shí)圖譜（Knowledge Graph） 是由概念、實(shí)體、實(shí)例以及其他屬性關(guān)系構(gòu)等約束條件構(gòu)成的可視化的圖網(wǎng)絡(luò)。其中的節(jié)點(diǎn)表示定義、實(shí)體、性質(zhì)或者概念，邊則表示這些實(shí)體、定義、屬性之間的語(yǔ)義關(guān)系。目前，知識(shí)圖譜已經(jīng)廣泛應(yīng)用于信息檢索、文本分類、問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

在教育領(lǐng)域中，知識(shí)圖譜以教學(xué)過(guò)程中涉及的元素為節(jié)點(diǎn)，以教學(xué)元素間的邏輯關(guān)系為邊，構(gòu)建一個(gè)知識(shí)點(diǎn)與知識(shí)點(diǎn)以及知識(shí)點(diǎn)與教學(xué)資源之間連接的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)[2]，在知識(shí)端和數(shù)據(jù)端之間搭建橋梁[3]。學(xué)科知識(shí)圖譜以結(jié)構(gòu)化的方式描述概念、領(lǐng)域知識(shí)、語(yǔ)義等實(shí)體之間的關(guān)系，在學(xué)生個(gè)性化輔導(dǎo)、學(xué)科知識(shí)構(gòu)建、教師精準(zhǔn)化教學(xué)等教育領(lǐng)域逐漸釋放其價(jià)值[4-5]。

1.1 知識(shí)獲取

作為知識(shí)圖譜構(gòu)建的第一步，知識(shí)獲取從具體應(yīng)用領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)中獲得結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，從中抽取出計(jì)算機(jī)可理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)到知識(shí)圖譜中。通常，也可以通過(guò)專家經(jīng)驗(yàn)、網(wǎng)絡(luò)爬取或者機(jī)器學(xué)習(xí)獲取信息。根據(jù)不同的情況，知識(shí)獲取需要解決的抽取問(wèn)題分為實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取和事件抽取。

1.2 知識(shí)表示和知識(shí)存儲(chǔ)

在知識(shí)圖譜的技術(shù)中，知識(shí)表示和知識(shí)存儲(chǔ)是兩個(gè)核心環(huán)節(jié)。知識(shí)表示是將現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體、事件或概念以及它們之間的關(guān)系轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解的形式的過(guò)程。在知識(shí)圖譜中，這些信息通常以圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示，其中圖的節(jié)點(diǎn)代表實(shí)體、事件或概念，而邊則代表這些實(shí)體、事件或概念之間的關(guān)系。

知識(shí)存儲(chǔ)則是將已經(jīng)進(jìn)行了知識(shí)表示的知識(shí)儲(chǔ)存到計(jì)算機(jī)中，便于后續(xù)的查詢和分析。知識(shí)存儲(chǔ)的關(guān)鍵是要高效地儲(chǔ)存大量的知識(shí)，同時(shí)還要支持對(duì)知識(shí)的快速查詢和更新。例如，我們可以用圖數(shù)據(jù)庫(kù)或者分布式文件系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行知識(shí)存儲(chǔ)。

1.3 知識(shí)融合和知識(shí)建模

知識(shí)融合的目標(biāo)是將來(lái)自不同來(lái)源的關(guān)于同一實(shí)體或概念的描述信息進(jìn)行整合。知識(shí)融合以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在本體庫(kù)和規(guī)則庫(kù)的支持下，通過(guò)知識(shí)抽取和轉(zhuǎn)換獲得隱藏在數(shù)據(jù)資源中的知識(shí)因子及其關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而在語(yǔ)義層次上補(bǔ)充不完全知識(shí)、創(chuàng)造出新知識(shí)的過(guò)程。

知識(shí)建模則是將現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體、事件或概念以及它們之間的關(guān)系轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解的形式的過(guò)程。在實(shí)際操作過(guò)程中，手工建模和半自動(dòng)建模被廣泛地應(yīng)用于模型構(gòu)建中。在未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)中，基于自動(dòng)語(yǔ)義處理的全自動(dòng)建模方式將成為主流。

1.4 知識(shí)推理

知識(shí)推理是一個(gè)核心環(huán)節(jié)，它主要圍繞關(guān)系的推理展開(kāi)，在于從給定知識(shí)圖譜中推導(dǎo)出新的實(shí)體、關(guān)系和屬性。面對(duì)復(fù)雜的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)具備知識(shí)推理能力的知識(shí)圖譜，可以挖掘出數(shù)據(jù)更深層次的內(nèi)在價(jià)值，提供數(shù)據(jù)分析和決策支持。通常，基于知識(shí)推理的典型應(yīng)用包括智能推薦、智能搜索和智能問(wèn)答等。

2 基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是一種利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、興趣和能力，為其提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資源和智能輔導(dǎo)的教育解決方案?；谥R(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)整合各種教育資源，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，幫助他們更高效地掌握知識(shí)。

在中國(guó)知網(wǎng)檢索關(guān)鍵詞“知識(shí)圖譜”與“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”，其中自適應(yīng)學(xué)習(xí)是教育改革與發(fā)展的重要主題，更是強(qiáng)人工智能時(shí)代教育創(chuàng)新發(fā)展的重大命題，而建立自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要突破口，是促進(jìn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)從理論走向?qū)嵺`的重要抓手和實(shí)踐平臺(tái)。

本研究是以操作系統(tǒng)課程為例，對(duì)課程的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行拆分、分析、總結(jié)，找到各個(gè)知識(shí)點(diǎn)之間的聯(lián)系，構(gòu)建知識(shí)圖譜?；谶@種概念的學(xué)習(xí)方式來(lái)幫助學(xué)生有效的提升學(xué)習(xí)的效率，同時(shí)也可以給老師提供新的教學(xué)途徑與方式。

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在構(gòu)建課程知識(shí)圖譜與自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)之前，根據(jù)教材章節(jié)結(jié)構(gòu)，將知識(shí)點(diǎn)拆分為一級(jí)知識(shí)點(diǎn)（即 章節(jié)一級(jí)標(biāo)題）和二級(jí)知識(shí)點(diǎn)（即 章節(jié)二級(jí)標(biāo)題）。表1為第七章一級(jí)知識(shí)點(diǎn)，表2為第七章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)。

在進(jìn)行課程知識(shí)學(xué)習(xí)的時(shí)候，對(duì)于每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)都存在它們的掌握程度（了解、理解、掌握、運(yùn)用等）。以此為基礎(chǔ)，根據(jù)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，對(duì)知識(shí)點(diǎn)重要程度進(jìn)行劃分，劃分為1～5級(jí)，知識(shí)點(diǎn)的等級(jí)越高知識(shí)點(diǎn)的重要程度越高，要求學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的熟練掌握與運(yùn)用越高。如“7.1.1 數(shù)據(jù)項(xiàng)、記錄和文件，重要程度標(biāo)為2。”

知識(shí)點(diǎn)往往都不是獨(dú)立存在的，它們之間是存在著一脈相承的師徒關(guān)系。當(dāng)我們找到它們之間的師承關(guān)系，即可建立它們之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。具體做法是將每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)作為網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)（Point） ，將知識(shí)點(diǎn)之間的師承關(guān)系作為網(wǎng)絡(luò)中的邊（Edge） ，建立節(jié)點(diǎn)之間的有向連接，由后繼結(jié)點(diǎn)指向前趨節(jié)點(diǎn)。以操作系統(tǒng)課第七章為例，使用這種方法創(chuàng)建第七章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)的前趨關(guān)系表，如表3所示。

將章節(jié)內(nèi)知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)度劃分成0～5級(jí)共6 個(gè)等級(jí)，構(gòu)建二級(jí)知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)度表，等級(jí)越高直接關(guān)聯(lián)程度就越高。如圖1所示。

0 級(jí)表示知識(shí)點(diǎn)之間不存在關(guān)系，屬于獨(dú)立的知識(shí)點(diǎn)；

1 級(jí)表示兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)之間有相同的后繼關(guān)系；

2 級(jí)表示學(xué)習(xí)的思維模式差不多，并且兩者之間存在著一定相似之處；

3 級(jí)表示兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)中存在技術(shù)發(fā)展的先后關(guān)系；

4 級(jí)表示學(xué)習(xí)上間接的前趨關(guān)系；

5 級(jí)表示學(xué)習(xí)上直接前趨關(guān)系。

2.2 建立知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜模塊包括知識(shí)點(diǎn)前趨性知識(shí)圖譜和章節(jié)關(guān)聯(lián)性知識(shí)圖譜。知識(shí)點(diǎn)前趨性知識(shí)圖譜是根據(jù)知識(shí)點(diǎn)的前趨關(guān)系表所示的知識(shí)點(diǎn)之間前趨關(guān)系動(dòng)態(tài)生成，以第七章知識(shí)點(diǎn)為例，依據(jù)表3所示的第七章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)前趨關(guān)系，建立如圖2所示的第七章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)前趨關(guān)系知識(shí)圖譜。其中黃色點(diǎn)代表第七章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)，紅色點(diǎn)代表第一章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)。

按照第七章二級(jí)知識(shí)點(diǎn)前趨關(guān)系知識(shí)圖譜建立方法，以后繼知識(shí)點(diǎn)為源頭點(diǎn)，前趨知識(shí)點(diǎn)為靶點(diǎn)，建立課程其他章節(jié)前趨關(guān)系知識(shí)圖譜。所有章節(jié)前趨關(guān)系知識(shí)圖譜建立完成后，即可匯聚成為這一門(mén)課程整體的知識(shí)圖譜網(wǎng)絡(luò)。

章節(jié)關(guān)聯(lián)性知識(shí)圖譜是根據(jù)知識(shí)點(diǎn)所有的依賴關(guān)系生成的關(guān)系知識(shí)圖譜，以第七章為例，依據(jù)圖1所示的第七章所有二級(jí)知識(shí)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系，建立如圖3所示的第七章知識(shí)點(diǎn)關(guān)系知識(shí)圖譜。

2.3 構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

基于前文建立的知識(shí)點(diǎn)前趨性知識(shí)圖譜和章節(jié)關(guān)聯(lián)性知識(shí)圖譜，本研究以操作系統(tǒng)這一門(mén)課程為例，構(gòu)建了一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)——OSC系統(tǒng)。其整體分為登錄模塊、系統(tǒng)管理模塊、OSC庫(kù)模塊、知識(shí)圖譜模塊等。其中OSC庫(kù)模塊包括前端知識(shí)點(diǎn)庫(kù)、在線學(xué)習(xí)、試題管理等。圖4 為OSC 系統(tǒng)整體框架結(jié)構(gòu)圖。

教師和管理員將知識(shí)點(diǎn)前趨關(guān)系、重要程度、課件PPT和視頻等上傳到OSC系統(tǒng)，系統(tǒng)生成前趨關(guān)系知識(shí)圖譜和課程關(guān)系知識(shí)圖譜。學(xué)生通過(guò)在線學(xué)習(xí)、試題管理選擇章節(jié)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并完成知識(shí)點(diǎn)測(cè)試。教師通過(guò)系統(tǒng)查看與統(tǒng)計(jì)學(xué)生在線學(xué)習(xí)情況，對(duì)錯(cuò)誤率較高的知識(shí)點(diǎn)及其前趨知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行鞏固教學(xué)。

圖5所示為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)個(gè)性化推薦流程。知識(shí)點(diǎn)A與知識(shí)點(diǎn)B、知識(shí)點(diǎn)C分別構(gòu)成前趨、關(guān)聯(lián)關(guān)系。每個(gè)知識(shí)點(diǎn)背后都有與之配套的教學(xué)資源，包括教學(xué)視頻、課件、習(xí)題等。學(xué)生根據(jù)課程進(jìn)度對(duì)知識(shí)點(diǎn)A進(jìn)行學(xué)習(xí)，觀看相關(guān)課程視頻與課件，并完成配套課后習(xí)題。當(dāng)學(xué)生完成知識(shí)點(diǎn)A習(xí)題后，習(xí)題錯(cuò)誤率達(dá)到系統(tǒng)錯(cuò)誤率閾值范圍，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)將根據(jù)知識(shí)端知識(shí)圖譜所示知識(shí)點(diǎn)A的前趨知識(shí)點(diǎn)B、關(guān)聯(lián)知識(shí)點(diǎn)C進(jìn)行個(gè)性化推送教學(xué)資源給學(xué)生進(jìn)行相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的鞏固學(xué)習(xí)與練習(xí)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文以一門(mén)課程為例，對(duì)課程知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行點(diǎn)狀化，完成實(shí)體抽取，進(jìn)而開(kāi)展知識(shí)點(diǎn)的系統(tǒng)化、網(wǎng)狀化；此外，從知識(shí)點(diǎn)的時(shí)序性、關(guān)聯(lián)度、重要度等維度進(jìn)行關(guān)系抽取，進(jìn)而構(gòu)建前趨圖、關(guān)聯(lián)圖等學(xué)科知識(shí)圖譜；最后，在課程知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上開(kāi)展自適應(yīng)教學(xué)中應(yīng)用，以挖掘知識(shí)圖譜蘊(yùn)含的知識(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與延伸出的推理能力，并在實(shí)際教學(xué)中體現(xiàn)其實(shí)踐運(yùn)用價(jià)值。

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【通聯(lián)編輯：王力】

基金項(xiàng)目：本文系湖南省普通高等學(xué)校教學(xué)改革項(xiàng)目“基于繼續(xù)教育數(shù)據(jù)的跨域關(guān)聯(lián)與智慧教育研究（HNJG-20210853）”的階段性研究成果；湖南省普通高等學(xué)校教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目“新工科視域下的圖數(shù)雙驅(qū)智慧教學(xué)新模式構(gòu)建與研究（HNJG-20230950）”資助