我国《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，明确将学科知识图谱作为数字教育资源组织管理的智能工具。学科知识图谱作为认知智能技术，可有效将各类学科知识与资源建序优化，并以动态语义图式结构，映射学习者高阶认知活动。已有研究提供了资源组织应用视角下学科知识图谱构建生成的本体建模与关系抽取技术，但尚未关注基于跨模态实体语义计算的学科知识图谱动态补全，致使数字教育资源智能组织框架产生“信息茧房”。针对如何应用学科知识图谱破解数字教育资源智能组织中的“信息茧房”问题，通过系统建模与应用原型模拟分析，构建应用自然语言处理与跨模态张量分解模型，动态生成学科知识图谱的开放技术动态框架，形成学科知识图谱的动态生成、动态补全与质量评估三个阶段的关键技术与方法，进而基于学科语义张量分解模型，提出数字教育资源智能组织策略。研究发现，学科知识图谱动态补全是提高学科知识图谱建模质量的关键，基于学科语义张量的图谱补全方法引入惩罚函数、高阶奇异值分解与正交迭代的张量分解模型，消解了资源智能组织的“信息茧房”问题。未来相关研究，可基于学科知识图谱的动态生成分析学习者资源应用决策行为的深层认知机理，从学习行为语义关联分析、个性化精准教学决策、学科协同人才培养机制等方面，进一步拓展与深化。