劉波

基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建

劉波

（南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院，江蘇 南京 210023）

針對(duì)當(dāng)前職業(yè)院校學(xué)生自主學(xué)習(xí)過(guò)程中所面臨的問(wèn)題，提出了一種學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建方法.基于此設(shè)計(jì)平臺(tái)研究了知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)架構(gòu)、知識(shí)的建模過(guò)程、圖譜數(shù)據(jù)的采集處理過(guò)程、知識(shí)的抽取技術(shù)和知識(shí)的存儲(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)，介紹了知識(shí)點(diǎn)抽取和知識(shí)關(guān)系抽取的具體方法．平臺(tái)采用基于課程教材層次結(jié)構(gòu)的本體建模方法，使用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行知識(shí)存儲(chǔ)．該研究成果為學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的建設(shè)提供了技術(shù)參考和支撐．

數(shù)字化平臺(tái)；學(xué)習(xí)資源；知識(shí)圖譜

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們的學(xué)習(xí)方式也發(fā)生了重大變革，自主學(xué)習(xí)成為了一種趨勢(shì)和需求．職業(yè)院校的學(xué)生作為應(yīng)用型人才培養(yǎng)的主要對(duì)象，自主學(xué)習(xí)的能力和水平對(duì)其未來(lái)的職業(yè)發(fā)展具有重要影響．然而，當(dāng)前職業(yè)院校學(xué)生在自主學(xué)習(xí)過(guò)程中面臨著諸多問(wèn)題[1-2]．首先，知識(shí)獲取不全面．職業(yè)院校學(xué)生需要掌握大量的專業(yè)知識(shí)和技能，但是傳統(tǒng)的教學(xué)方式往往難以覆蓋所有知識(shí)點(diǎn)．此外，不同教師教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)內(nèi)容的差異也會(huì)導(dǎo)致學(xué)生知識(shí)獲取的不全面性．因此，學(xué)生需要一個(gè)全面的學(xué)習(xí)資源庫(kù)來(lái)補(bǔ)充和完善其所學(xué)知識(shí)．其次，知識(shí)結(jié)構(gòu)不清晰．職業(yè)院校學(xué)生需要將所學(xué)知識(shí)整合成系統(tǒng)性的知識(shí)結(jié)構(gòu)，并建立起不同知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系．然而，由于傳統(tǒng)的教學(xué)方式往往注重教學(xué)內(nèi)容的傳授而忽視知識(shí)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建，學(xué)生在知識(shí)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建方面往往缺乏有效的指導(dǎo)和幫助．最后，學(xué)習(xí)過(guò)程不連貫．職業(yè)院校學(xué)生需要將所學(xué)知識(shí)整合并應(yīng)用于實(shí)際工作中．然而，由于傳統(tǒng)教學(xué)方式往往強(qiáng)調(diào)知識(shí)點(diǎn)的單獨(dú)學(xué)習(xí)，而忽視知識(shí)點(diǎn)之間的聯(lián)系和應(yīng)用，學(xué)生在實(shí)際工作中往往無(wú)法有效地將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際情境中．

知識(shí)圖譜作為一種新型的知識(shí)表達(dá)方式，可以將各種不同的知識(shí)點(diǎn)以及它們之間的關(guān)系以圖形的方式進(jìn)行展示，從而更好地幫助人們理解知識(shí)的本質(zhì)和內(nèi)在聯(lián)系．而基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)，則是利用知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建一個(gè)學(xué)習(xí)資源庫(kù)，為學(xué)生提供全面、系統(tǒng)、便捷的學(xué)習(xí)資源和知識(shí)服務(wù)，幫助學(xué)生更好地掌握知識(shí)，提高學(xué)習(xí)效率和自主學(xué)習(xí)能力．首先，基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)可以將各種不同的知識(shí)點(diǎn)以及它們之間的關(guān)系以圖形的方式進(jìn)行展示，從而讓學(xué)生能夠更全面地了解和掌握知識(shí)，同時(shí)避免因?yàn)樾畔@取不全面而出現(xiàn)的學(xué)習(xí)漏洞．其次，基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)可以幫助學(xué)生建立知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，讓學(xué)生能夠更好地理解知識(shí)點(diǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系和邏輯結(jié)構(gòu)，避免因?yàn)橹R(shí)結(jié)構(gòu)不清晰而出現(xiàn)的學(xué)習(xí)難度．同時(shí)，基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)可以將各種知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行清晰地展示，讓學(xué)生能夠更好地理解知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性和邏輯順序，避免因?yàn)閷W(xué)習(xí)過(guò)程不連貫而出現(xiàn)的學(xué)習(xí)障礙．

因此，建立基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)可以有效地解決職業(yè)院校學(xué)生自主學(xué)習(xí)過(guò)程中所面臨的問(wèn)題．本文的研究旨在探索基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的構(gòu)建方法和技術(shù)，以提供技術(shù)支撐和參考，為職業(yè)院校學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供更好的學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)資源．

1 學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建過(guò)程

學(xué)習(xí)資源平臺(tái)是一種數(shù)字化智能平臺(tái)，其基于職業(yè)院校專業(yè)知識(shí)圖譜以及職業(yè)崗位技能要求進(jìn)行聚合．為了構(gòu)建這樣一個(gè)平臺(tái)，需要對(duì)相關(guān)資料進(jìn)行查閱，理清知識(shí)圖譜、職業(yè)本科專業(yè)課程體系、企業(yè)用人技能要求等相關(guān)內(nèi)容，以及歸納總結(jié)平臺(tái)構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)．此外，在平臺(tái)構(gòu)建過(guò)程中，還需要整理分析多源數(shù)據(jù)，梳理學(xué)習(xí)內(nèi)容圖譜數(shù)據(jù)．同時(shí)，通過(guò)現(xiàn)代信息技術(shù)構(gòu)建數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，并采用知識(shí)圖譜技術(shù)來(lái)組織和序列化學(xué)習(xí)內(nèi)容．通過(guò)將課程知識(shí)圖譜、學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行深度融合，可以滿足不同認(rèn)知階段和不同能力水平學(xué)習(xí)者的不同教育需求，促進(jìn)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的變革．

基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的構(gòu)建過(guò)程可以總結(jié)概括為4個(gè)步驟：

1.1 資料查閱和歸納總結(jié)

需要查閱相關(guān)資料，如文獻(xiàn)、書(shū)籍等，以理清知識(shí)圖譜、職業(yè)院校專業(yè)課程體系、企業(yè)用人技能要求等相關(guān)內(nèi)容，并將平臺(tái)構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行歸納總結(jié)．

1.2 數(shù)據(jù)整理和分析

在平臺(tái)構(gòu)建過(guò)程中，需要整理分析多源數(shù)據(jù)，梳理學(xué)習(xí)內(nèi)容圖譜數(shù)據(jù)．通過(guò)現(xiàn)代信息技術(shù)構(gòu)建數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，并采用知識(shí)圖譜技術(shù)來(lái)組織和序列化學(xué)習(xí)內(nèi)容，以幫助學(xué)生更好地“看得見(jiàn)”學(xué)習(xí)內(nèi)容．

1.3 知識(shí)圖譜和學(xué)習(xí)內(nèi)容的深度融合

通過(guò)將課程知識(shí)圖譜、學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行深度融合，可以滿足不同認(rèn)知階段和不同能力水平學(xué)習(xí)者的不同教育需求，促進(jìn)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的變革．

1.4 平臺(tái)應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集

構(gòu)建好基于知識(shí)圖譜的數(shù)字平臺(tái)后，需要將其應(yīng)用于教學(xué)實(shí)踐，并收集伴隨性數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者反饋數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，并驗(yàn)證平臺(tái)的有效性．同時(shí)，還需要總結(jié)存在的問(wèn)題并加以改進(jìn)，以提高平臺(tái)的效果和用戶體驗(yàn)．

通過(guò)4個(gè)步驟，可以構(gòu)建出一個(gè)基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)，該平臺(tái)可以幫助學(xué)生更好地理解和掌握學(xué)科知識(shí)，同時(shí)也可以滿足不同學(xué)生的不同學(xué)習(xí)需求，從而促進(jìn)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的變革．

2 學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)

2.1　知識(shí)圖譜技術(shù)架構(gòu)

知識(shí)圖譜是一種用于描述和組織知識(shí)的技術(shù)架構(gòu)[3]，在教育領(lǐng)域，要求其對(duì)知識(shí)的深度和廣度進(jìn)行準(zhǔn)確描述和表達(dá)．本文采用自頂向下和自底向上結(jié)合的方式來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜，這種方式能夠更好地滿足教育領(lǐng)域的知識(shí)組織和應(yīng)用的需求．

在構(gòu)建知識(shí)圖譜的過(guò)程中，首先，進(jìn)行知識(shí)建模，通過(guò)學(xué)科教學(xué)團(tuán)隊(duì)人工編制，確定學(xué)科知識(shí)體系并梳理知識(shí)構(gòu)成，逐步細(xì)化到各個(gè)知識(shí)點(diǎn)，形成知識(shí)層次結(jié)構(gòu)．在此過(guò)程中，需要考慮知識(shí)的概念、屬性和關(guān)系的準(zhǔn)確描述和表達(dá)，保證知識(shí)結(jié)構(gòu)的合理性和學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的可擴(kuò)充性．其次，確定數(shù)據(jù)來(lái)源并進(jìn)行知識(shí)抽取，將知識(shí)實(shí)體、實(shí)體屬性和實(shí)體關(guān)系添加到三元組中．這一步驟是非常關(guān)鍵的，需要采用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)大量的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、教材和網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行分析和挖掘，以獲取可靠的知識(shí)數(shù)據(jù)源．最后，進(jìn)行知識(shí)融合、本體構(gòu)建和知識(shí)展示．在知識(shí)融合方面，需要將不同數(shù)據(jù)源中的知識(shí)進(jìn)行整合，去重和歸一化，確保知識(shí)的一致性和完整性．在本體構(gòu)建方面，需要建立起一套規(guī)范的知識(shí)表示語(yǔ)言和本體模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的自動(dòng)化處理和應(yīng)用．在知識(shí)展示方面，需要提供可視化界面和搜索引擎等工具，使用戶能夠快速準(zhǔn)確地獲取所需知識(shí)．

因此，基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要采用多種技術(shù)和方法進(jìn)行配合，以保證知識(shí)的準(zhǔn)確描述、組織和應(yīng)用．本文的知識(shí)圖譜構(gòu)建框架見(jiàn)圖1，這一框架為職業(yè)教育領(lǐng)域的知識(shí)組織和學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的建設(shè)提供了重要的指導(dǎo)和支持．其中，知識(shí)建模階段是構(gòu)建知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)，決定了知識(shí)圖譜的準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性；知識(shí)抽取階段則是獲取知識(shí)數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵步驟，需要采用多種技術(shù)和方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析；知識(shí)融合和本體構(gòu)建階段則是對(duì)知識(shí)進(jìn)行規(guī)范化和整合的關(guān)鍵步驟，保證知識(shí)的一致性和應(yīng)用的效率；知識(shí)展示階段則是將知識(shí)呈現(xiàn)給用戶的重要環(huán)節(jié)，需要提供直觀、易用的界面和工具，以滿足用戶的需求．

圖1　知識(shí)圖譜構(gòu)建框架

2.2　知識(shí)建模

知識(shí)建模是對(duì)知識(shí)的概念、屬性和關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確描述和表達(dá)的過(guò)程．在知識(shí)圖譜學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建過(guò)程中，知識(shí)建模是非常重要的環(huán)節(jié)．本文的研究對(duì)象是職業(yè)本科教育領(lǐng)域，因此相較于其他通用知識(shí)圖譜，其廣度、深度和細(xì)粒度方面都有更高的要求．

在進(jìn)行知識(shí)建模時(shí)，需要考慮如何保證知識(shí)結(jié)構(gòu)的合理性和學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的可擴(kuò)充性．對(duì)于職業(yè)教育領(lǐng)域而言，需要建立起專業(yè)類、課程類、章節(jié)類、知識(shí)點(diǎn)類和學(xué)習(xí)資源類等5個(gè)分類，并考慮各分類間的橫縱關(guān)系，分類之間的關(guān)系見(jiàn)圖2．

在專業(yè)類方面，需要對(duì)各個(gè)專業(yè)的知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行建模，包括專業(yè)名稱、專業(yè)描述、專業(yè)方向、所屬行業(yè)等屬性，并通過(guò)關(guān)系連接不同的專業(yè)．在課程類方面，需要對(duì)各個(gè)課程的知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行建模，包括課程名稱、課程描述、課程目標(biāo)、所屬專業(yè)等屬性，并通過(guò)關(guān)系連接不同的課程．在章節(jié)類方面，需要對(duì)各個(gè)章節(jié)的知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行建模，包括章節(jié)名稱、章節(jié)描述、所屬課程等屬性，并通過(guò)關(guān)系連接不同的章節(jié)．在知識(shí)點(diǎn)類方面，需要對(duì)各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行建模，包括知識(shí)點(diǎn)名稱、知識(shí)點(diǎn)描述、所屬章節(jié)、知識(shí)點(diǎn)類型等屬性，并通過(guò)關(guān)系連接不同的知識(shí)點(diǎn)．在學(xué)習(xí)資源類方面，需要對(duì)各個(gè)學(xué)習(xí)資源的知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行建模，包括資源名稱、資源描述、所屬知識(shí)點(diǎn)、資源類型、資源路徑等屬性，并通過(guò)關(guān)系連接不同的學(xué)習(xí)資源．

在這個(gè)知識(shí)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)知識(shí)點(diǎn)或?qū)W習(xí)資源，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有自己的屬性，例如：知識(shí)點(diǎn)的名稱、描述、類型，或者學(xué)習(xí)資源的名稱、描述、類型和路徑等．節(jié)點(diǎn)之間的邊代表不同節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，例如：一個(gè)學(xué)習(xí)資源所屬的知識(shí)點(diǎn)，或者一個(gè)章節(jié)所屬的課程等．通過(guò)這樣的知識(shí)建模方式，可以在職業(yè)本科教育領(lǐng)域中建立起一個(gè)詳細(xì)、準(zhǔn)確、全面的知識(shí)圖譜，幫助學(xué)習(xí)者更好地理解和掌握相關(guān)知識(shí)，同時(shí)也能夠幫助教師和教育管理者更好地制定教學(xué)計(jì)劃和評(píng)估學(xué)習(xí)效果．此外，保證學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的可擴(kuò)充性也是一個(gè)重要的考慮因素．在知識(shí)建模時(shí)，需要充分考慮未來(lái)的拓展和升級(jí)，保證平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展．因此，在建立知識(shí)圖譜時(shí)，需要注意數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一性和可擴(kuò)展性，并預(yù)留一定的空間以容納未來(lái)可能新增的節(jié)點(diǎn)和邊．

圖2 各分類橫縱關(guān)系

2.3　學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)采集與處理

在知識(shí)圖譜學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建過(guò)程中，學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)采集與處理是重要的環(huán)節(jié)之一．學(xué)習(xí)資源主要來(lái)源于課程教材、教材配套的教學(xué)資源和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等3個(gè)方面．

2.3.1 課程教材 課程教材是專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的高度凝練，適合作為知識(shí)構(gòu)建的主要數(shù)據(jù)源．在選擇課程教材時(shí)，需要經(jīng)過(guò)學(xué)科教學(xué)團(tuán)隊(duì)的專業(yè)評(píng)估和討論，同時(shí)要充分結(jié)合當(dāng)前就業(yè)市場(chǎng)的職業(yè)能力要求，確保教材具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值．不同的課程教材以不同的角度進(jìn)行教學(xué)知識(shí)闡述，有助于學(xué)習(xí)者從多角度進(jìn)行知識(shí)學(xué)習(xí)，同時(shí)也為學(xué)習(xí)資源平臺(tái)提供了多樣化的數(shù)據(jù)源．

2.3.2 教材配套的教學(xué)資源 教材配套的教學(xué)資源是目前各大出版社新出版教材的必備內(nèi)容．這些教學(xué)資源如課件、教案、案例、習(xí)題等拓展了教材的學(xué)習(xí)內(nèi)容，具有很強(qiáng)的系統(tǒng)性和針對(duì)性．此外，配套的二維碼、網(wǎng)址等同步學(xué)習(xí)資料可以隨時(shí)隨地獲取并使用，方便快捷，極大地提高了學(xué)習(xí)效率．

2.3.3 互聯(lián)網(wǎng) 互聯(lián)網(wǎng)也是重要的學(xué)習(xí)資源來(lái)源．在信息化時(shí)代，眾多教育教學(xué)網(wǎng)站提供了大量教學(xué)資源，這些教學(xué)資源進(jìn)一步完善了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)系統(tǒng)性．同時(shí)，各類招聘網(wǎng)站的招聘信息中，也明確提出了各個(gè)職位的職業(yè)能力需求．學(xué)習(xí)者可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)更加全面地了解就業(yè)環(huán)境，幫助學(xué)習(xí)者更好地做好職業(yè)能力準(zhǔn)備和職業(yè)學(xué)習(xí)規(guī)劃．

在收集和存儲(chǔ)學(xué)習(xí)資源之后，需要對(duì)這些資源進(jìn)行篩選和處理，才能夠進(jìn)行資源數(shù)據(jù)采集．這個(gè)過(guò)程可以通過(guò)文本挖掘技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)．文本挖掘技術(shù)可以從非結(jié)構(gòu)化文本中找出結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以自動(dòng)抽取知識(shí)信息，將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)．這些技術(shù)的應(yīng)用，可以大幅度提高資源數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性．但是，由于學(xué)習(xí)資源的來(lái)源非常廣泛，其質(zhì)量和可信度也參差不齊，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理時(shí)需要注意4個(gè)方面：（1）來(lái)源可靠性．在選擇學(xué)習(xí)資源時(shí)，應(yīng)盡量選擇來(lái)源可靠、內(nèi)容真實(shí)可信的教育機(jī)構(gòu)或網(wǎng)站，以免誤導(dǎo)學(xué)習(xí)者．（2）版權(quán)問(wèn)題．對(duì)于非自主創(chuàng)作的學(xué)習(xí)資源，需要尊重原作者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，確保獲取學(xué)習(xí)資源的合法性和版權(quán)合規(guī)性．（3）內(nèi)容質(zhì)量．需要對(duì)收集到的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行評(píng)估和篩選，保證內(nèi)容的質(zhì)量和實(shí)用性．同時(shí)，應(yīng)注意資源的時(shí)效性，及時(shí)更新或淘汰過(guò)期的學(xué)習(xí)資源．（4）數(shù)據(jù)格式．為了便于資源管理和利用，需要對(duì)采集到的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和分類，建立起完整的知識(shí)圖譜體系．通過(guò)這些措施，可以保證學(xué)習(xí)資源的質(zhì)量和可信度，提高學(xué)習(xí)資源平臺(tái)的知識(shí)覆蓋率和應(yīng)用價(jià)值，從而更好地服務(wù)于學(xué)習(xí)者和教育機(jī)構(gòu)．

數(shù)據(jù)采集完成后還需要進(jìn)行分詞處理，本文主要采用Jieba對(duì)課程教材內(nèi)容進(jìn)行分詞操作．Jieba具有詞性標(biāo)注、統(tǒng)計(jì)詞頻、關(guān)鍵詞抽取以及去除停用詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等功能．對(duì)于一些相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)詞匯，則需要人工手動(dòng)添加．

2.4 知識(shí)抽取

2.4.1 知識(shí)點(diǎn)抽取 在知識(shí)圖譜的構(gòu)建前，要對(duì)專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行分析、提煉等處理操作．提取知識(shí)點(diǎn)及知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系，分析各知識(shí)點(diǎn)之間的層次關(guān)系，然后建立知識(shí)本體模型，最終以本體模型作為知識(shí)圖譜的組織框架，進(jìn)行實(shí)例數(shù)據(jù)的填充，完成知識(shí)圖譜的構(gòu)建[4]．知識(shí)點(diǎn)作為知識(shí)圖譜構(gòu)建的重要組成單位，應(yīng)首先將課程知識(shí)點(diǎn)抽取出來(lái)．

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘與信息檢索技術(shù)，主要用于文本特征提取．其核心思想在于：一個(gè)詞語(yǔ)的出現(xiàn)頻率，與該詞語(yǔ)對(duì)某篇文章的重要程度成正比，但與在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比．即一個(gè)詞語(yǔ)在文章中出現(xiàn)的頻率越高，則該詞語(yǔ)越能代表該文章，可以視為該文章的關(guān)鍵詞．

TF-IDF是TF與IDF乘積的一種算法，其中：TF為詞頻；IDF為逆文檔頻率．TF是指一個(gè)詞語(yǔ)在某篇文章的出現(xiàn)次數(shù)與該文章總詞數(shù)之比，IDF是指在某篇文章中，給定一個(gè)詞語(yǔ)在其他文章出現(xiàn)的次數(shù)，用來(lái)檢測(cè)該詞語(yǔ)的普遍程度是否能作為區(qū)分該文章與其他文章的詞語(yǔ)．TF-IDF的計(jì)算公式[5]為

通過(guò)TF-IDF抽取知識(shí)關(guān)鍵詞后，再經(jīng)由人工標(biāo)記歸納無(wú)用詞，保留該專業(yè)領(lǐng)域的關(guān)鍵詞．將保留的關(guān)鍵詞交由專家查看、審核、補(bǔ)充和完善，最終得到高質(zhì)量的核心關(guān)鍵詞，并將這些關(guān)鍵詞作為課程知識(shí)點(diǎn)．

2.4.2 知識(shí)關(guān)系抽取在知識(shí)圖譜中，知識(shí)之間通過(guò)關(guān)系相互關(guān)聯(lián)，并最終構(gòu)成語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，主要采用兩階段的方式進(jìn)行關(guān)系抽?。浑A段采用關(guān)鍵詞觸發(fā)的方式進(jìn)行關(guān)系抽取．在關(guān)系抽取前，對(duì)文章進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，把一些常用關(guān)鍵詞作為核心關(guān)鍵詞，利用關(guān)鍵詞匹配的方式獲取知識(shí)關(guān)系，常見(jiàn)的關(guān)鍵詞[6]見(jiàn)表1．

表1 常見(jiàn)的關(guān)鍵詞

在二階段主要采用依存句法分析的方法進(jìn)行關(guān)系處理．句法分析主要用于確定句子的句法結(jié)構(gòu)以及句子中詞與詞之間的依存關(guān)系，依存句法分析則是通過(guò)分析語(yǔ)句結(jié)構(gòu)中成分之間的依存關(guān)系解釋其句法結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)語(yǔ)句語(yǔ)法特征和語(yǔ)義聯(lián)系．依存句法分析廣泛應(yīng)用于實(shí)體關(guān)系抽取、情感分析、自動(dòng)問(wèn)答、觸發(fā)詞識(shí)別等自然語(yǔ)言處理任務(wù)之中[7]．本文使用的依存句法分析工具是LTP[8]，LTP是由哈爾濱工業(yè)大學(xué)研制的一套中文自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)，集成了詞法、句法和語(yǔ)義分析等中文語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠幫助研究者深入研究語(yǔ)言各個(gè)層面之間的關(guān)系[9]．

2.5 知識(shí)圖譜構(gòu)建

知識(shí)圖譜的構(gòu)建是非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，在構(gòu)建本體模型時(shí)，需要從“章節(jié)”到“知識(shí)點(diǎn)”再到“資源”的方式進(jìn)行建模．使用本體庫(kù)Protégé[10]來(lái)建立知識(shí)圖譜模式層，該層包含相關(guān)概念、屬性和關(guān)系等信息．知識(shí)圖譜本體分為模式層和數(shù)據(jù)層2個(gè)層次，模式層是本體建模的模板，用于描述概念之間的關(guān)系和屬性；數(shù)據(jù)層則用于填充模式層，以創(chuàng)建具體的實(shí)例．

在本體建模的過(guò)程中，著重考慮了課程教材的層次結(jié)構(gòu)．通過(guò)對(duì)不同層次的教材內(nèi)容進(jìn)行分析，以建立一個(gè)更加完整的知識(shí)圖譜模型．例如：可以將一個(gè)課程的每個(gè)章節(jié)作為模式層的一個(gè)概念，并將每個(gè)章節(jié)下的知識(shí)點(diǎn)作為該概念的屬性．通過(guò)這種方式，可以建立一個(gè)更加完整的知識(shí)圖譜，可以幫助學(xué)習(xí)者更好地了解課程內(nèi)容．

在填充數(shù)據(jù)層的過(guò)程中，使用了Neo4j[11]圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行知識(shí)存儲(chǔ)．Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它可以存儲(chǔ)具有復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)．通過(guò)將模式層中的概念和屬性映射到數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)和屬性上，將概念之間的關(guān)系映射為數(shù)據(jù)庫(kù)中的邊．通過(guò)這種方式構(gòu)建一個(gè)高效的知識(shí)圖譜，并可以方便地查詢和管理其中的數(shù)據(jù)．

本文的方法在構(gòu)建知識(shí)圖譜時(shí)，更加注重?cái)?shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，從而更加準(zhǔn)確地描述了不同概念之間的關(guān)系和屬性．而使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)知識(shí)圖譜，使查詢和管理數(shù)據(jù)更加高效和方便．然而，值得注意的是，學(xué)習(xí)資源的來(lái)源非常廣泛，其質(zhì)量和可信度也參差不齊．在實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)資源的質(zhì)量和可信度進(jìn)行評(píng)估和篩選，以確保學(xué)習(xí)者可以獲得高質(zhì)量和可靠的學(xué)習(xí)資源．

3 學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建成果

在學(xué)習(xí)資源平臺(tái)構(gòu)建過(guò)程中，以“人工智能工程技術(shù)”專業(yè)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，具體分析了專業(yè)信息，包括課程類、章節(jié)類、知識(shí)點(diǎn)類和學(xué)習(xí)資源類及其應(yīng)包含和具備的學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)內(nèi)容示例數(shù)據(jù)見(jiàn)表2～6，人工智能導(dǎo)論課程的知識(shí)圖譜內(nèi)容見(jiàn)圖3．在下一步的研究中，還將在知識(shí)圖譜中加入來(lái)自學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)反饋，以進(jìn)一步優(yōu)化知識(shí)圖譜的質(zhì)量．通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜的評(píng)估，所構(gòu)建的知識(shí)圖譜能夠有效地支持學(xué)習(xí)資源的推薦和學(xué)習(xí)過(guò)程的輔助．

表2　專業(yè)類示例數(shù)據(jù)

表3　課程類示例數(shù)據(jù)

表4　章節(jié)類示例數(shù)據(jù)

表5　知識(shí)點(diǎn)類示例數(shù)據(jù)

表6　學(xué)習(xí)資源類示例數(shù)據(jù)

圖3 人工智能導(dǎo)論課程的知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)

本研究通過(guò)知識(shí)圖譜的構(gòu)建和學(xué)習(xí)資源的推薦，能夠?yàn)閷W(xué)生提供個(gè)性化、高效的學(xué)習(xí)支持，有望成為未來(lái)在線教育平臺(tái)的重要發(fā)展方向．

4 結(jié)語(yǔ)

本文研究了學(xué)習(xí)資源知識(shí)圖譜平臺(tái)的構(gòu)建方法，通過(guò)教學(xué)精準(zhǔn)化以滿足學(xué)習(xí)者的職業(yè)化學(xué)習(xí)需求，縮短學(xué)習(xí)者匹配職業(yè)崗位的時(shí)間成本，提升學(xué)習(xí)資源的開(kāi)發(fā)質(zhì)量和利用率．通過(guò)數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，將學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容及資源以圖譜化的方式進(jìn)行展示，打破原有參照普通教育建立的“以教師為中心”的學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)．通過(guò)該平臺(tái)讓學(xué)生直觀地了解所學(xué)知識(shí)脈絡(luò)、職業(yè)技能需求及職業(yè)差距，引導(dǎo)學(xué)生更有針對(duì)性地學(xué)習(xí)，更好地發(fā)揮他們學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性，促進(jìn)教育資源的最大化利用，使得優(yōu)質(zhì)的教育信息資源的使用率大幅提升．在下一步的工作中，還需要研究學(xué)習(xí)者畫(huà)像的構(gòu)建．通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者的基本信息、學(xué)習(xí)內(nèi)容以及學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)的收集，刻畫(huà)學(xué)習(xí)者的個(gè)體化特征和行為特征，對(duì)用戶、標(biāo)簽、資源等個(gè)性化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和分析，最終實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦服務(wù)．

[1] 劉煒杰．特殊情形下職業(yè)院校在線教學(xué)模式的構(gòu)建研究[J]．職教論壇，2020（4）：49-54．

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[4] 家明強(qiáng)．基于知識(shí)圖譜的課程學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]．昆明：云南師范大學(xué)，2021．

[5] 唐曉波，劉江南．基于BERT和TF-IDF的問(wèn)答社區(qū)問(wèn)句自動(dòng)標(biāo)引研究：以金投網(wǎng)問(wèn)答社區(qū)為例[J]．情報(bào)科學(xué)，2021，39（3）：3-10．

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Construction of learning resource platform based on knowledge graph

LIU Bo

（School of Computer and Software，Nanjing Vocational University of Industry Technology，Nanjing 210023，China）

A method is presented for constructing a learning resource platform to address the challenges faced by vocational college students in their independent learning processes．The design of the platform is based on the investigation of key technologies such as the construction of knowledge graphs，the modeling process of knowledge， the collection and processing of graph data，knowledge extraction techniques，and knowledge storage．Specific methods for knowledge point extraction and knowledge relationship extraction are introduced．The platform adopts an ontology modeling approach based on the hierarchical structure of course textbooks and utilizes the Neo4j graph database for knowledge storage．The research findings provide technical references and support for the development of learning resource platforms．

digital platform；learning resource；knowledge graph

1007-9831（2023）07-0041-07

TP311

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2023.07.009

2023-03-06

江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究課題（2022-R-100280）——職業(yè)本科院校學(xué)生學(xué)習(xí)資源圖譜化研究；江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究課題（2023SJYB0537）——數(shù)字化賦能職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展研究

劉波（1986-），男，江蘇徐州人，工程師，碩士，從事智慧教育研究．E-mail：liubo@niit.edu.cn