【摘 要】
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近年来,随着信息技术和数字科技的广泛应用,在线学习已经成为日常学习的重要方式。在线学习降低了知识获取的门槛,提高了对教育资源的利用能力,极大地促进了教育公平。然而,随着在线课程和课程资源的数量急剧增加,也出现了一些亟需解决的问题。首先,传统的教学方法通常是线性的,按照固定的课程计划、教学大纲和教材内容进行教学。然而,在线学习中,学生更倾向于自主学习和自主探究。这需要更加灵活和个性化的课程知识表示方
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近年来,随着信息技术和数字科技的广泛应用,在线学习已经成为日常学习的重要方式。在线学习降低了知识获取的门槛,提高了对教育资源的利用能力,极大地促进了教育公平。然而,随着在线课程和课程资源的数量急剧增加,也出现了一些亟需解决的问题。首先,传统的教学方法通常是线性的,按照固定的课程计划、教学大纲和教材内容进行教学。然而,在线学习中,学生更倾向于自主学习和自主探究。这需要更加灵活和个性化的课程知识表示方法来满足在线学习的新要求。其次,虽然在线课程和课程资源的数量急剧增加,但是其与课程知识的关联度较低,难以有效利用。课程资源过于分散,数量虽多但却不够集中,这极大地影响了学生的学习效率。这需要利用课程知识实现对课程资源的有效管理,以便学生能够获得更好的学习体验和学习效果。最后,个性化学习的相关任务对课程资源的管理提出了更高的要求。课程资源如习题、视频等是追踪学习状态进行合理推荐的基础,这也需要用更加灵活的方式表示课程知识管理课程资源。针对以上问题,本文的主要研究内容如下:（1）针对课程知识概念识别精度不够的问题,本文提出了基于BERT-CRF融合边界的课程知识概念识别方法。该方法首先使用BERT获得每个句子的嵌入表示,然后利用BERT获得整合了句子上下文信息的高维嵌入向量表示。然后将使用BERT获得的嵌入表示在输入一个BiLSTM网络中去提取每个知识概念的边界信息。最后,将BERT和BiLSTM的输出进行融合得到一个联合特征表示,再将其送入CRF层进行解码,得到每个字对应的标签,即可完成对整个句子的知识概念识别。此外,本文以数据结构这门课程为基础构造了一个课程知识概念识别的数据集,用以衡量此方法与基线方法。实验结果表明此方法比基线方法更优,可以更有效的执行课程知识概念识别的任务。（2）针对课程资源利用效率不高的问题以及解决自适应学习中学习资源推荐的实际需要,本文提出了一种基于对抗BERT的课程资源链接方法。该方法主要包含两个部分,首先是对预训练语言模型BERT微调,用于解决多标签文本分类任务。然后,引入对抗学习算法,在使用BERT进行多标签分类的基础上生成对抗样本,使模型具备泛化能力,能够更好地处理异源的课程资源。为了验证方法的有效性,本文以数据结构课程为基础,收集并整理了习题和博客数据,构建了课程资源链接的数据集。实验结果表明此方法对比基线方法有着明显的提升,能更好地实现课程资源链接。（3）设计并实现了智能课程知识工程系统。为了解决构建课程知识图谱过程中的工程问题并应用研究成果,本文设计并实现了智能课程知识工程系统。该系统具备多项功能,包括课程知识概念关系的标注、课程知识图谱的展示、课程知识概念的识别、课程资源的链接以及一些其它必要的基础功能。通过这些功能,系统实现了课程知识工程的闭环。
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