“人工智能+”视域下的教育知识图谱:内涵、技术框架与应用研究

“人工智能+”视域下的教育知识图谱:内涵、技术框架与应用研究

论文摘要

深度学习、知识图谱、增强学习等新一代人工智能技术的发展,正驱动着"互联网+教育"迈入"智能教育"新时代。知识图谱作为推动人工智能发展的核心驱动力,为教育信息化2.0时代的教育教学提供了新的赋能力量。从人工智能的研究范式来看,知识图谱是符号主义研究范式在大数据和人工智能时代的演变和发展;从人工智能的发展阶段来看,知识图谱是人工智能从"感知智能"向"认知智能"进阶的重要基础。对于教育知识图谱的认知,应从知识建模、资源管理、知识导航、学习认知、知识库等多维视角出发,当前的教育知识图谱可分为静态知识图谱、动态事理图谱两大类。构建教育知识图谱的关键技术,主要集中在知识本体构建技术、命名实体识别技术、实体关系挖掘技术、知识融合技术等方面。因此,从"人工智能+"视域来看,教育知识图谱在教育大数据智能化处理、教学资源语义化聚合、智慧教学优化、学习者画像模型构建、适应性学习诊断、个性化学习推荐、智能教育机器人等方面具有广阔的应用前景。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、知识图谱与人工智能的关系解构
  •   (一) 人工智能的三种研究范式
  •     1. 符号主义研究范式
  •     2. 联结主义研究范式
  •     3. 行为主义研究范式
  •   (二) 人工智能的三大发展阶段
  •     1. 计算智能发展阶段
  •     2. 感知智能发展阶段
  •     3. 认知智能发展阶段
  • 三、知识图谱的相关概述
  •   (一) 知识图谱的历史演化过程
  •   (二) 知识图谱的概念及发展现状
  • 四、教育知识图谱的内涵、分类与技术框架
  •   (一) 教育知识图谱的内涵
  •   (二) 教育知识图谱的分类
  •   (三) 教育知识图谱的技术框架
  • 五、教育知识图谱构建的关键技术
  •   (一) 知识本体构建技术
  •   (二) 命名实体识别技术
  •     1. 基于词典和规则的方法
  •     2. 基于统计机器学习的方法
  •     3. 基于深度学习的方法
  •   (三) 实体关系挖掘技术
  •   (四) 知识融合技术
  • 六、“人工智能+”视域下的教育知识图谱应用前景分析
  •   (一) 助力教育大数据智能化处理
  •   (二) 助力教学资源语义化聚合
  •     1. 面向知识组织的学习资源语义化关联
  •     2. 融合多模态资源, 构建跨媒体知识图谱
  •   (三) 助力智慧教学更加高效化
  •     1. 教学目标精准定位, 助力“以学定教”
  •     2. 知识结构更加可视化, 助力“高效建构”
  •   (四) 赋能学习者画像模型的构建
  •   (五) 赋能适应性学习的诊断
  •   (六) 赋能个性化学习的推荐
  •   (七) 赋能智能教育机器人
  • 七、总结与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李振,周东岱,王勇

    关键词: 人工智能,教育知识图谱,认知智能,知识本体,个性化学习,智能教育,教育机器人,知识追踪

    来源: 远程教育杂志 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

    专业: 教育理论与教育管理,计算机软件及计算机应用

    单位: 东北师范大学信息科学与技术学院,吉林省"互联网+"教育科技创新中心

    基金: 吉林省科技发展计划项目“智能移动终端教学软件平台构建的关键技术与应用示范”(项目编号:20170204001GX),教育部人文社会科学研究青年基金项目“智慧学习环境中精准学习者模型构建研究”(项目编号:18YJCZH169)的研究成果

    分类号: G434

    DOI: 10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2019.04.006

    页码: 42-53

    总页数: 12

    文件大小: 3181K

    下载量: 3557

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