劉波

基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺構(gòu)建

劉波

（南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué) 計算機與軟件學(xué)院，江蘇 南京 210023）

針對當(dāng)前職業(yè)院校學(xué)生自主學(xué)習(xí)過程中所面臨的問題，提出了一種學(xué)習(xí)資源平臺構(gòu)建方法.基于此設(shè)計平臺研究了知識圖譜的構(gòu)建技術(shù)架構(gòu)、知識的建模過程、圖譜數(shù)據(jù)的采集處理過程、知識的抽取技術(shù)和知識的存儲等關(guān)鍵技術(shù)，介紹了知識點抽取和知識關(guān)系抽取的具體方法．平臺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)庫進行知識存儲．該研究成果為學(xué)習(xí)資源平臺的建設(shè)提供了技術(shù)參考和支撐．

數(shù)字化平臺；學(xué)習(xí)資源；知識圖譜

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)的主要對象，自主學(xué)習(xí)的能力和水平對其未來的職業(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)過程中面臨著諸多問題[1-2]．首先，知識獲取不全面．職業(yè)院校學(xué)生需要掌握大量的專業(yè)知識和技能，但是傳統(tǒng)的教學(xué)方式往往難以覆蓋所有知識點．此外，不同教師教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)內(nèi)容的差異也會導(dǎo)致學(xué)生知識獲取的不全面性．因此，學(xué)生需要一個全面的學(xué)習(xí)資源庫來補充和完善其所學(xué)知識．其次，知識結(jié)構(gòu)不清晰．職業(yè)院校學(xué)生需要將所學(xué)知識整合成系統(tǒng)性的知識結(jié)構(gòu)，并建立起不同知識點之間的關(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結(jié)構(gòu)的構(gòu)建，學(xué)生在知識結(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)過程不連貫．職業(yè)院校學(xué)生需要將所學(xué)知識整合并應(yīng)用于實際工作中．然而，由于傳統(tǒng)教學(xué)方式往往強調(diào)知識點的單獨學(xué)習(xí)，而忽視知識點之間的聯(lián)系和應(yīng)用，學(xué)生在實際工作中往往無法有效地將所學(xué)知識應(yīng)用于實際情境中．

知識圖譜作為一種新型的知識表達方式，可以將各種不同的知識點以及它們之間的關(guān)系以圖形的方式進行展示，從而更好地幫助人們理解知識的本質(zhì)和內(nèi)在聯(lián)系．而基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺，則是利用知識圖譜技術(shù)構(gòu)建一個學(xué)習(xí)資源庫，為學(xué)生提供全面、系統(tǒng)、便捷的學(xué)習(xí)資源和知識服務(wù)，幫助學(xué)生更好地掌握知識，提高學(xué)習(xí)效率和自主學(xué)習(xí)能力．首先，基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺可以將各種不同的知識點以及它們之間的關(guān)系以圖形的方式進行展示，從而讓學(xué)生能夠更全面地了解和掌握知識，同時避免因為信息獲取不全面而出現(xiàn)的學(xué)習(xí)漏洞．其次，基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺可以幫助學(xué)生建立知識點之間的關(guān)聯(lián)性，形成知識網(wǎng)絡(luò)，讓學(xué)生能夠更好地理解知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系和邏輯結(jié)構(gòu)，避免因為知識結(jié)構(gòu)不清晰而出現(xiàn)的學(xué)習(xí)難度．同時，基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺可以將各種知識點之間的關(guān)系進行清晰地展示，讓學(xué)生能夠更好地理解知識點之間的關(guān)聯(lián)性和邏輯順序，避免因為學(xué)習(xí)過程不連貫而出現(xiàn)的學(xué)習(xí)障礙．

因此，建立基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺可以有效地解決職業(yè)院校學(xué)生自主學(xué)習(xí)過程中所面臨的問題．本文的研究旨在探索基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺的構(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)資源平臺構(gòu)建過程

學(xué)習(xí)資源平臺是一種數(shù)字化智能平臺，其基于職業(yè)院校專業(yè)知識圖譜以及職業(yè)崗位技能要求進行聚合．為了構(gòu)建這樣一個平臺，需要對相關(guān)資料進行查閱，理清知識圖譜、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)平臺構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)．此外，在平臺構(gòu)建過程中，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，通過現(xiàn)代信息技術(shù)構(gòu)建數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，并采用知識圖譜技術(shù)來組織和序列化學(xué)習(xí)內(nèi)容．通過將課程知識圖譜、學(xué)科知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)內(nèi)容進行深度融合，可以滿足不同認知階段和不同能力水平學(xué)習(xí)者的不同教育需求，促進傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的變革．

基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺的構(gòu)建過程可以總結(jié)概括為4個步驟：

1.1 資料查閱和歸納總結(jié)

需要查閱相關(guān)資料，如文獻、書籍等，以理清知識圖譜、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，并將平臺構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行歸納總結(jié)．

1.2 數(shù)據(jù)整理和分析

在平臺構(gòu)建過程中，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，并采用知識圖譜技術(shù)來組織和序列化學(xué)習(xí)內(nèi)容，以幫助學(xué)生更好地“看得見”學(xué)習(xí)內(nèi)容．

1.3 知識圖譜和學(xué)習(xí)內(nèi)容的深度融合

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

1.4 平臺應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集

構(gòu)建好基于知識圖譜的數(shù)字平臺后，需要將其應(yīng)用于教學(xué)實踐，并收集伴隨性數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者反饋數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行整理分析，并驗證平臺的有效性．同時，還需要總結(jié)存在的問題并加以改進，以提高平臺的效果和用戶體驗．

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

2 學(xué)習(xí)資源平臺的關(guān)鍵技術(shù)

2.1　知識圖譜技術(shù)架構(gòu)

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

在構(gòu)建知識圖譜的過程中，首先，進行知識建模，通過學(xué)科教學(xué)團隊人工編制，確定學(xué)科知識體系并梳理知識構(gòu)成，逐步細化到各個知識點，形成知識層次結(jié)構(gòu)．在此過程中，需要考慮知識的概念、屬性和關(guān)系的準(zhǔn)確描述和表達，保證知識結(jié)構(gòu)的合理性和學(xué)習(xí)資源平臺的可擴充性．其次，確定數(shù)據(jù)來源并進行知識抽取，將知識實體、實體屬性和實體關(guān)系添加到三元組中．這一步驟是非常關(guān)鍵的，需要采用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對大量的學(xué)術(shù)文獻、教材和網(wǎng)絡(luò)資源進行分析和挖掘，以獲取可靠的知識數(shù)據(jù)源．最后，進行知識融合、本體構(gòu)建和知識展示．在知識融合方面，需要將不同數(shù)據(jù)源中的知識進行整合，去重和歸一化，確保知識的一致性和完整性．在本體構(gòu)建方面，需要建立起一套規(guī)范的知識表示語言和本體模型，以實現(xiàn)對知識的自動化處理和應(yīng)用．在知識展示方面，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．

因此，基于知識圖譜的學(xué)習(xí)資源平臺構(gòu)建是一項復(fù)雜的任務(wù)，需要采用多種技術(shù)和方法進行配合，以保證知識的準(zhǔn)確描述、組織和應(yīng)用．本文的知識圖譜構(gòu)建框架見圖1，這一框架為職業(yè)教育領(lǐng)域的知識組織和學(xué)習(xí)資源平臺的建設(shè)提供了重要的指導(dǎo)和支持．其中，知識建模階段是構(gòu)建知識圖譜的基礎(chǔ)，決定了知識圖譜的準(zhǔn)確性和可擴展性；知識抽取階段則是獲取知識數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵步驟，需要采用多種技術(shù)和方法進行數(shù)據(jù)挖掘和分析；知識融合和本體構(gòu)建階段則是對知識進行規(guī)范化和整合的關(guān)鍵步驟，保證知識的一致性和應(yīng)用的效率；知識展示階段則是將知識呈現(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　知識圖譜構(gòu)建框架

2.2　知識建模

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

在進行知識建模時，需要考慮如何保證知識結(jié)構(gòu)的合理性和學(xué)習(xí)資源平臺的可擴充性．對于職業(yè)教育領(lǐng)域而言，需要建立起專業(yè)類、課程類、章節(jié)類、知識點類和學(xué)習(xí)資源類等5個分類，并考慮各分類間的橫縱關(guān)系，分類之間的關(guān)系見圖2．

在專業(yè)類方面，需要對各個專業(yè)的知識領(lǐng)域進行建模，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，并通過關(guān)系連接不同的專業(yè)．在課程類方面，需要對各個課程的知識領(lǐng)域進行建模，包括課程名稱、課程描述、課程目標(biāo)、所屬專業(yè)等屬性，并通過關(guān)系連接不同的課程．在章節(jié)類方面，需要對各個章節(jié)的知識領(lǐng)域進行建模，包括章節(jié)名稱、章節(jié)描述、所屬課程等屬性，并通過關(guān)系連接不同的章節(jié)．在知識點類方面，需要對各個知識點的知識領(lǐng)域進行建模，包括知識點名稱、知識點描述、所屬章節(jié)、知識點類型等屬性，并通過關(guān)系連接不同的知識點．在學(xué)習(xí)資源類方面，需要對各個學(xué)習(xí)資源的知識領(lǐng)域進行建模，包括資源名稱、資源描述、所屬知識點、資源類型、資源路徑等屬性，并通過關(guān)系連接不同的學(xué)習(xí)資源．

在這個知識圖譜中，每個節(jié)點代表一個知識點或?qū)W習(xí)資源，每個節(jié)點都有自己的屬性，例如：知識點的名稱、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)點之間的邊代表不同節(jié)點之間的關(guān)系，例如：一個學(xué)習(xí)資源所屬的知識點，或者一個章節(jié)所屬的課程等．通過這樣的知識建模方式，可以在職業(yè)本科教育領(lǐng)域中建立起一個詳細、準(zhǔn)確、全面的知識圖譜，幫助學(xué)習(xí)者更好地理解和掌握相關(guān)知識，同時也能夠幫助教師和教育管理者更好地制定教學(xué)計劃和評估學(xué)習(xí)效果．此外，保證學(xué)習(xí)資源平臺的可擴充性也是一個重要的考慮因素．在知識建模時，需要充分考慮未來的拓展和升級，保證平臺的可持續(xù)發(fā)展．因此，在建立知識圖譜時，需要注意數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一性和可擴展性，并預(yù)留一定的空間以容納未來可能新增的節(jié)點和邊．

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

在知識圖譜學(xué)習(xí)資源平臺構(gòu)建過程中，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個方面．

2.3.1 課程教材 課程教材是專業(yè)領(lǐng)域知識的高度凝練，適合作為知識構(gòu)建的主要數(shù)據(jù)源．在選擇課程教材時，需要經(jīng)過學(xué)科教學(xué)團隊的專業(yè)評估和討論，同時要充分結(jié)合當(dāng)前就業(yè)市場的職業(yè)能力要求，確保教材具有實際應(yīng)用價值．不同的課程教材以不同的角度進行教學(xué)知識闡述，有助于學(xué)習(xí)者從多角度進行知識學(xué)習(xí)，同時也為學(xué)習(xí)資源平臺提供了多樣化的數(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，具有很強的系統(tǒng)性和針對性．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)資源來源．在信息化時代，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)資源進一步完善了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)系統(tǒng)性．同時，各類招聘網(wǎng)站的招聘信息中，也明確提出了各個職位的職業(yè)能力需求．學(xué)習(xí)者可以通過互聯(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．

在收集和存儲學(xué)習(xí)資源之后，需要對這些資源進行篩選和處理，才能夠進行資源數(shù)據(jù)采集．這個過程可以通過文本挖掘技術(shù)和自然語言處理技術(shù)來實現(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)，自然語言處理技術(shù)可以自動抽取知識信息，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)資源的來源非常廣泛，其質(zhì)量和可信度也參差不齊，因此在進行數(shù)據(jù)采集和處理時需要注意4個方面：（1）來源可靠性．在選擇學(xué)習(xí)資源時，應(yīng)盡量選擇來源可靠、內(nèi)容真實可信的教育機構(gòu)或網(wǎng)站，以免誤導(dǎo)學(xué)習(xí)者．（2）版權(quán)問題．對于非自主創(chuàng)作的學(xué)習(xí)資源，需要尊重原作者的知識產(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．需要對收集到的學(xué)習(xí)資源進行評估和篩選，保證內(nèi)容的質(zhì)量和實用性．同時，應(yīng)注意資源的時效性，及時更新或淘汰過期的學(xué)習(xí)資源．（4）數(shù)據(jù)格式．為了便于資源管理和利用，需要對采集到的學(xué)習(xí)資源進行標(biāo)準(zhǔn)化和分類，建立起完整的知識圖譜體系．通過這些措施，可以保證學(xué)習(xí)資源的質(zhì)量和可信度，提高學(xué)習(xí)資源平臺的知識覆蓋率和應(yīng)用價值，從而更好地服務(wù)于學(xué)習(xí)者和教育機構(gòu)．

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

2.4 知識抽取

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

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種常見的數(shù)據(jù)挖掘與信息檢索技術(shù)，主要用于文本特征提?。浜诵乃枷朐谟冢阂粋€詞語的出現(xiàn)頻率，與該詞語對某篇文章的重要程度成正比，但與在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比．即一個詞語在文章中出現(xiàn)的頻率越高，則該詞語越能代表該文章，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是指一個詞語在某篇文章的出現(xiàn)次數(shù)與該文章總詞數(shù)之比，IDF是指在某篇文章中，給定一個詞語在其他文章出現(xiàn)的次數(shù)，用來檢測該詞語的普遍程度是否能作為區(qū)分該文章與其他文章的詞語．TF-IDF的計算公式[5]為

通過TF-IDF抽取知識關(guān)鍵詞后，再經(jīng)由人工標(biāo)記歸納無用詞，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)鍵詞作為課程知識點．

2.4.2 知識關(guān)系抽取在知識圖譜中，知識之間通過關(guān)系相互關(guān)聯(lián)，并最終構(gòu)成語義網(wǎng)絡(luò)，主要采用兩階段的方式進行關(guān)系抽取．一階段采用關(guān)鍵詞觸發(fā)的方式進行關(guān)系抽?。陉P(guān)系抽取前，對文章進行統(tǒng)計分析，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關(guān)系，常見的關(guān)鍵詞[6]見表1．

表1 常見的關(guān)鍵詞

在二階段主要采用依存句法分析的方法進行關(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分析語句結(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)語句語法特征和語義聯(lián)系．依存句法分析廣泛應(yīng)用于實體關(guān)系抽取、情感分析、自動問答、觸發(fā)詞識別等自然語言處理任務(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言處理系統(tǒng)，集成了詞法、句法和語義分析等中文語言處理技術(shù)，能夠幫助研究者深入研究語言各個層面之間的關(guān)系[9]．

2.5 知識圖譜構(gòu)建

知識圖譜的構(gòu)建是非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，在構(gòu)建本體模型時，需要從“章節(jié)”到“知識點”再到“資源”的方式進行建模．使用本體庫Protégé[10]來建立知識圖譜模式層，該層包含相關(guān)概念、屬性和關(guān)系等信息．知識圖譜本體分為模式層和數(shù)據(jù)層2個層次，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)建具體的實例．

在本體建模的過程中，著重考慮了課程教材的層次結(jié)構(gòu)．通過對不同層次的教材內(nèi)容進行分析，以建立一個更加完整的知識圖譜模型．例如：可以將一個課程的每個章節(jié)作為模式層的一個概念，并將每個章節(jié)下的知識點作為該概念的屬性．通過這種方式，可以建立一個更加完整的知識圖譜，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)層的過程中，使用了Neo4j[11]圖數(shù)據(jù)庫進行知識存儲．Neo4j圖數(shù)據(jù)庫是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它可以存儲具有復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)．通過將模式層中的概念和屬性映射到數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點和屬性上，將概念之間的關(guān)系映射為數(shù)據(jù)庫中的邊．通過這種方式構(gòu)建一個高效的知識圖譜，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)建知識圖譜時，更加注重數(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)庫來存儲知識圖譜，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)資源的來源非常廣泛，其質(zhì)量和可信度也參差不齊．在實際應(yīng)用中，需要對資源的質(zhì)量和可信度進行評估和篩選，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)資源平臺構(gòu)建成果

在學(xué)習(xí)資源平臺構(gòu)建過程中，以“人工智能工程技術(shù)”專業(yè)為實驗對象，具體分析了專業(yè)信息，包括課程類、章節(jié)類、知識點類和學(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)見表2～6，人工智能導(dǎo)論課程的知識圖譜內(nèi)容見圖3．在下一步的研究中，還將在知識圖譜中加入來自學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的實時反饋，以進一步優(yōu)化知識圖譜的質(zhì)量．通過對知識圖譜的評估，所構(gòu)建的知識圖譜能夠有效地支持學(xué)習(xí)資源的推薦和學(xué)習(xí)過程的輔助．

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　知識點類示例數(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)論課程的知識圖譜結(jié)構(gòu)

本研究通過知識圖譜的構(gòu)建和學(xué)習(xí)資源的推薦，能夠為學(xué)生提供個性化、高效的學(xué)習(xí)支持，有望成為未來在線教育平臺的重要發(fā)展方向．

4 結(jié)語

本文研究了學(xué)習(xí)資源知識圖譜平臺的構(gòu)建方法，通過教學(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)崗位的時間成本，提升學(xué)習(xí)資源的開發(fā)質(zhì)量和利用率．通過數(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)．通過該平臺讓學(xué)生直觀地了解所學(xué)知識脈絡(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)的積極性和主動性，促進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)者畫像的構(gòu)建．通過對學(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，刻畫學(xué)習(xí)者的個體化特征和行為特征，對用戶、標(biāo)簽、資源等個性化數(shù)據(jù)進行聚類和分析，最終實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)資源推薦服務(wù)．

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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