【摘 要】
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随着科技的发展,教育信息化的普及为教育工作提供了史无前例的机会和挑战。大规模开放在线课程MOOC变得普及,学习者可以根据自己的时间和地点自由选择课程、自主学习。随着MOOC平台和课程的不断涌现,网络上拥有了大量丰富的学习资源,为学习者提供了更多的选择,但也使得他们面临着更多的知识挑战,知识分散、碎片化等问题日益突出。本文旨在通过“数据结构”MOOC课程的知识图谱可视化展示,深入探讨知识结构及知识点
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随着科技的发展,教育信息化的普及为教育工作提供了史无前例的机会和挑战。大规模开放在线课程MOOC变得普及,学习者可以根据自己的时间和地点自由选择课程、自主学习。随着MOOC平台和课程的不断涌现,网络上拥有了大量丰富的学习资源,为学习者提供了更多的选择,但也使得他们面临着更多的知识挑战,知识分散、碎片化等问题日益突出。本文旨在通过“数据结构”MOOC课程的知识图谱可视化展示,深入探讨知识结构及知识点间的关系,以及如何有效地指导学习者的掌握途径,进而提高效率。本文旨在探讨以下主题:构建“数据结构”MOOC课程的知识图谱并进行可视化。本研究首先确定了构建课程知识图谱的总体流程,从教材、MOOC视频以及百科类网站等来源收集并整理数据,构建“数据结构”课程语料库,并对文本数据进行标注。然后使用BERT预训练模型进行微调来计算词向量,并结合“数据结构”MOOC课程知识的特点,使用了Bi LSTM-CRF模型对词向量进行编码和解码,实现了课程知识点实体的抽取。通过建立BERT关系抽取模型,我们可以有效地定义课程知识点之间的关系类型,并将提取得出的三元组形态的知识存入Neo4j图数据库中,为学习者带来更加有效的教学路径指导。通过建立一个知识图谱的“数据结构”MOOC课程知识图谱,我们可以更好地选择教学途径。为了实现这一目标,我们首先从节点中心性出发,利用Page Rank算法来确定节点的中心度,从而更好地指导使用者的掌握过程。根据使用者的历史学习记录,采用改进的PR-Ripple Net算法,为使用者提出最佳的学习路径,以提高学习效率和准确性。
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