【摘 要】
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在线上线下混合式教学的发展趋势下,种类繁多、类型丰富的学习资源不断涌现,各类学习平台也日趋增多,如何有效地利用技术手段来整合优化这些知识信息,使其在教学过程中充分发挥作用,为学习者提供有针对性的帮助,改善教学,成为当下的研究关键。知识图谱和推荐技术的研究在这方面展现出重要的实际应用价值,利用知识图谱,有助于梳理学科体系,整合碎片化知识;利用推荐技术,有助于学习者从海量的资源中快速、自动的选择与其自
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在线上线下混合式教学的发展趋势下,种类繁多、类型丰富的学习资源不断涌现,各类学习平台也日趋增多,如何有效地利用技术手段来整合优化这些知识信息,使其在教学过程中充分发挥作用,为学习者提供有针对性的帮助,改善教学,成为当下的研究关键。知识图谱和推荐技术的研究在这方面展现出重要的实际应用价值,利用知识图谱,有助于梳理学科体系,整合碎片化知识;利用推荐技术,有助于学习者从海量的资源中快速、自动的选择与其自身认知水平以及学习目的适配的教学资源。在以往有关教育知识图谱的研究中,研究者将学科术语(即知识点)或教学资源视作图中的节点,并将学科术语或教学资源间的关联视作图中的边,可以有效地将学科知识连接成一个整体。但是在这些已完成的研究中,往往都缺乏对知识点本身信息的完善且覆盖的教学资源类型单一,对学习者的帮助程度有限;而在个性化推荐方面,教学领域的推荐大多只针对知识点或某一类型的教学资源进行推荐,未曾顾及到学习者的认知需要。针对上述存在的问题,本文对多模态教育知识图谱的构建以及基于教育知识图谱的知识推荐进行了一系列的研究与完善。详细介绍如下:(1)针对以往忽视术语本身信息对教学的重要性以及资源类型单一这些不足,构建了小规模的数据库课程领域多模态教育知识图谱。首先从大量的数据库课程相关信息中寻找适合于知识图谱构建的数据源;然后通过构建合适的命名实体识别组合模型Dict-BERT-BILSTM-CRF对文本信息提取数据库课程术语,并对术语的属性以及关系进行抽取,同时将多模态的教学资源进行融合;最后利用所获信息构建适用于知识推荐的数据库课程领域多模态教育知识图谱;(2)针对大多推荐方法只围绕知识点或某一类型的教学资源进行推荐这一不足,同时考虑学习者的认知水平以及如何在有限时间内大幅提升学习效果,提出基于教育知识图谱的知识推荐方法ALKPT-KI,并在下一步的工作中以该方法为基础进行多模态的教学资源推荐。该方法综合学习者的知识掌握度和知识点重要度,生成符合学习者认知水平和行为习惯的Top-N知识推荐。特别的,ALKPT是对KPT模型的改进,使其与目标任务适配,减少部分计算。最后通过在SQL数据集上进行对比实验,以Recall@N和MAP@N为指标,证明该推荐方法具有较好的性能;(3)为了更好的为学习者进行服务,促进线上线下混合式教学的持续开展,搭建了基于教育知识图谱的知识推荐原型系统。对原型系统的作用进行分析,给出原型系统的架构图,实现了知识可视化、知识卡片及基于知识点的知识推荐(包括视频、PPT、音频等)三大功能,并给出功能实现界面。
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