9篇关于教育知识图谱的计算机毕业论文

今天分享的是关于教育知识图谱的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到教育知识图谱等主题,本文能够帮助到你

基于知识图谱的学习路径推荐系统设计与实现

这是一篇关于教育知识图谱,三支决策,路径推荐的论文, 主要内容为随着互联网教育的快速发展,在线学习愈加普及。学习者可以从互联网得到海量学习资源,也可以选择在线学习平台自主学习,同时学习者也可以自由选择学习时间、学习内容等。面对这种高度自主化的学习方式,学习者对现有知识状态难以进行准确认知并及时清晰了解当前学习进度与认知达标状态,因此极其容易陷入学习迷航、学习动机不足等问题之中。在此情景下,个性化学习路径推荐能有效解决在线学习时产生的知识迷航、认知过载以及学习动力不足等问题。目前个性化学习路径推荐算法主要包括基于知识的推荐、基于内容的推荐、协同算法推荐和混合推荐。其中,运用较为广泛的是协同过滤推荐算法。但协同过滤推荐算法在个性化路径推荐领域因受“马太效应”影响,导致认知水平低的学习者的学习效果不佳。基于此,本文提出一种基于三支决策的个性化学习路径推荐模型,该模型以教育知识图谱为底层推荐内容,结合以认知水平为划分标准的三支推荐方法,为学习者进行学习路径内容推荐。本文针对当前网络学习资源混杂、质量良莠不齐的问题,为保证后续学习路径推荐内容的质量,构建python教育知识图谱。在构建知识图谱的研究中,本文主要涉及到两大部分,一是构建知识图谱的模式本体,即对教育领域的概念、属性、关系等利用本体库Protégé进行语义化表达;二是利用Neo4j图数据库进行知识存储。通过原生图数据库存储、可视化展示,不仅能为在线学习者学习迷航问题提供解决办法,也可以通过知识与知识之间的语义关系为个性化学习路径提供知识间语言顺序支持。本文针对个性化路径推荐领域中常见的“马太效应”问题,提出一种基于三支决策的个性化学习路径推荐模型。该模型可分为用户模型和个性化学习路径推荐模型两大部分。首先,通过对在线用户的学习行为数据的分析,构建在线学习者学习模型维度与测量指标,用于描述在线学习者的学习行为习惯、学习偏好和学习水平。然后,采用依据三支决策的个性化学习路径推荐算法进行学习路径推荐。由于不同学习者对知识的现有掌握程度和接受新知识的能力不同,首先依据学习者的认知水平三支划分,然后对每一部分学习者提出不同策略,分别推荐适合其认知水平的个性化路径。结果表明,通过路径推荐能有效缓解在线学习者的学习动机不强,学习过程中在线学习者产生的知识迷航、认知过载等问题。

面向高中与大学跨学段理工科的教育知识图谱重要实体发现

这是一篇关于教育知识图谱,实体对齐,知识表示,实体重要性,图神经网络的论文, 主要内容为人工智能技术赋能教育数字化转型,要求教师与学生需要具备获取和利用跨学段、多学科知识的能力。因此,跨学段知识点之间的关联学习成为教育数字化转型的重要课题。面对纷繁复杂的大数据,知识图谱作为人工智能的核心技术已经被广泛应用于教育领域。其中,高中与大学跨学段之间的教学模式存在较大差异,而理工科课程之间的知识点具有较强的关联性,寻找跨学段理工科之间的连接节点和重要节点是有必要的。相较于通用知识图谱,理工科教育知识图谱具有高度的专业性、复杂性和紧密性的特点。知识点之间存在更加明显的语义关联、结构层次和逻辑推理。因此,如何利用知识图谱寻找跨学段理工科课程的关联及重要知识点值得进一步的深入研究。在寻找连接节点的过程中,现有的研究通过实体对齐寻找不同知识图谱之间的关联。面对关系紧密的跨学段理工科教育知识图谱,由于知识实体存在明显的语义关联性、结构层次性和逻辑推理性,实体对齐的语义信息和邻居信息相融合也更具有复杂性。仅通过单一模型得到的嵌入信息可能不足以对齐两个知识图谱。同时,在寻找重要节点的过程中,许多研究缺乏对教育教学特点的考虑,仅依靠单个输入信号或者单个计算角度,忽略理工科知识实体邻居信息和补充信息对重要性的影响。针对目前研究的不足,本文研究面向高中与大学跨学段理工科教育知识图谱中的两个主要问题:(1)实体对齐:如何充分利用语义信息与邻居信息来寻找连接节点。(2)实体重要性评估:如何通过教育教学特点和补充信息寻找重要节点。针对上述问题,本文的主要工作包括:(1)针对跨学段理工科知识图谱实体对齐问题,提出了一种基于融合嵌入的教育知识图谱实体对齐模型。为了更好地表达知识实体的语义关联性、结构层次性和逻辑推理性,本文设计了一个由嵌入层、表示层和匹配层组成的实体对齐模型。嵌入层通过主题计算从粗细粒度角度出发,结合实体的语义信息和邻居信息对实体进行嵌入学习,得到最后的实体联合向量表示。表示层通过神经网络对实体信息进行融合和降维。匹配层通过计算实体相似度得出最终的实体对。(2)针对跨学段理工科知识实体重要性评估问题,提出了一种基于拓扑结构的实体重要性评估模型。首先考虑教育教学特点提出了实体重要性评估的三个计算维度,对实体重要性进行了量化计算。接着考虑实体邻域之间的影响,利用图神经网络对邻域信息进行学习。最后考虑实体之间的冗余性和相关性,对实体进行相似度计算筛选后得出Top-K的重要实体及其分类,最终完成实体重要性评估工作。综上所述,本文首先提出了基于融合嵌入的教育知识图谱实体对齐模型,并基于对齐后的融合教育知识图谱进行实体重要性评估工作。通过与其他方法进行对比,证明本文所提出的方法的有效性和合理性。

融合背景信息的教育知识图谱嵌入技术研究

这是一篇关于教育知识图谱,背景信息,知识图谱嵌入,语义约束,通道纠缠的论文, 主要内容为知识图谱作为推动人工智能从计算智能、感知智能到认知智能发展的核心驱动力,能为教育信息化2.0时代的教育教学提供新的赋能。知识图谱嵌入是将实体和关系映射到连续的低维向量空间中,提高计算效率,增加下游应用的多样性,为下游模型提供语义支持。然而,大多数知识图谱嵌入方法注重实体的结构信息,忽视或者未能充分利用实体的背景信息。在教育场景下,直接使用一般模型训练出的嵌入不够准确,包含的特征信息少。为此,本文充分考虑教育场景下丰富的背景信息,自顶向下从粗粒度和细粒度两个层面分别建立课程知识图谱和知识点知识图谱,并设计新的模型进行知识图谱嵌入,使得学习到的嵌入更加准确。具体如下:1.为了解决现有模型无法根据实体的语义信息约束嵌入的分布问题,本文从粗粒度层面提出语义约束条件下的课程知识图谱嵌入技术,其以课程的目录信息、简介信息和类别信息为背景信息,在实体嵌入中融入实体的分类信息,同时提升嵌入的准确性。首先,以课程为实体,定义课程间的逻辑关系,形成三元组结构信息并嵌入;其次,对课程的目录信息进行编码;然后,根据课程的类别信息,在课程简介语义信息的基础上提出语义约束;最后,通过门控循环单元联合结构信息和目录信息,在损失函数中加入语义约束,训练模型。实验表明,该模型能够学习到更加准确的向量表示,提升实体分类任务的性能。2.为了解决现有模型无法充分捕捉实体与关系的交互问题,本文从细粒度层面提出基于通道纠缠的知识点知识图谱嵌入技术,其以实体的文本描述信息和邻居上下文信息为背景信息,在实体与关系的交互过程中融入背景信息,提升嵌入的准确性。首先,以课程数据包含的知识点、课程目标和课程名称为实体,定义实体之间的关系,构成知识点知识图谱的三元组数据;然后,在实体的结构信息与关系交互的基础上,设置实体的邻居上下文信息与关系、实体的文本描述信息与关系的交互,增加实体与关系的交互类型,提升交互作用;最后,利用通道纠缠计算实现结构信息与背景信息的融合,通过二元交叉熵损失函数训练模型。实验表明,该模型能够提升链接预测任务的性能。

基于MOOC数据的教育知识图谱构建与学生群体划分方法

这是一篇关于MOOC数据,教育知识图谱,关系抽取,学生群体划分,聚类的论文, 主要内容为随着“互联网+教育”模式的大规模推广,以大规模开放在线课程(Massive Open Online Course,MOOC)为主的在线教育模式迅速发展,各类在线教育平台积累了海量具有应用价值的教育大数据。在线教育课前阶段,教师制备教学方案时不仅需要考虑教学目标和教学策略,还需要考虑学生的个性化学习需求。然而目前制备教学方案往往依赖教师的个人教学经验,缺乏规范化的流程,致使拥有不同教学经验的教师制备的教学方案存在较大差异,同时当前MOOC模式也难以满足学生的个性化学习需求。MOOC数据作为一种教育大数据具备优化教学流程、推动教育系统智慧化变革的能力。基于此,本文针对MOOC模式课前阶段教师制备教学方案的流程,提出了两个研究内容:基于MOOC数据的多层架构知识图谱构建方法和基于MOOC数据的学生群体划分方法。(1)提出了基于MOOC数据的多层架构知识图谱构建方法。首先,本文从教学活动中涉及到的教学资源与教学主体出发,对教育知识图谱进行定义。其次,提出了多层架构教育知识图谱TKS模型,阐述该模型的知识架构、构建流程与构建方法。然后,基于MOOC数据,使用实体抽取和关系抽取等知识图谱构建技术实现TKS模型中的知识层图谱,并通过网络分析可视化工具Gephi进行可视化展示。最后,结合实际教学场景和知识层图谱生成教学路径,使教师在制备教学方案时首先明确所需传授的知识点及其关系,然后依据教学路径辅助教学决策。(2)提出了基于MOOC数据的学生群体划分方法。首先,本文对基于MOOC数据的学生群体划分问题进行描述与形式化定义,将其转化为聚类问题。其次,对双视角网络融合聚类的学生群体划分方法进行描述,包括在线学习行为数据与选课记录数据的获取和预处理流程、相似性度量、双视角相似度网络融合聚类和聚类结果评价。通过数值实验实现学生群体划分,分析各个小组的典型学习行为,对各个小组学习知识点的速度排序。最后,结合各个小组的学习行为数据与TKS模型知识层图谱,计算各个小组对于知识点的偏好,实现知识层图谱中知识点权重的更新与可视化展示。通过上述步骤,教师能够对各个小组同学学习知识点的速度排序,了解他们对于知识点的偏好,便于在课中阶段开展分组个性化教学活动,满足学生的个性化学习需求。本文基于MOOC数据提出的多层架构知识图谱构建方法和学生群体划分方法,可以为教师在课前阶段规范化设计教学方案提供技术支撑,为构建以MOOC模式为主的新型在线教育模式提供一定的决策支持。

基于MOOC数据的教育知识图谱构建与学生群体划分方法

融合背景信息的教育知识图谱嵌入技术研究

基于教育知识图谱的在线诊断结果可视化系统设计与开发

这是一篇关于教育知识图谱,知识状态,认知诊断,可视化的论文, 主要内容为在“互联网+教育”战略的推动下,在线教育不断发展,大量在线学习平台应运而生。然而,多数在线学习平台仍采取传统的教学评价方式,仅凭测试成绩难以准确地反映学习者的知识状态,精确的定位学习者的薄弱知识点,无法实质性帮助教师改善教学,帮助学生进行个性化学习。当前,教育知识图谱可反映学科知识点间的关系,具有更好的组织、管理、可视化学科知识和学习者知识状态的能力,可帮助在线学习平台更好地实现因材施教和个性化学习功能。基于上述情况,本文以准确获取在线学习中学生知识掌握状况并可视化学生知识状态为出发点,以初中数学知识图谱为例,设计并开发基于教育知识图谱的在线诊断结果可视化系统。本研究依据学习者测试数据诊断得出学习者的知识状态,结合已有知识图谱得到学习者知识图谱,并将其可视化,将诊断数据直观地反馈给师生。师生可根据反馈结果和知识间的关系发现学习者的薄弱点,有针对性的进行教和学。本文的具体工作如下:(1)基于教育知识图谱的在线诊断结果可视化系统需求分析。针对在线学习中学习者知识状态难以及时准确的获取与反馈等问题,结合认知诊断、知识图谱及其可视化的优势,明确系统需要具备满足在线学习用户及时准确的了解学习者知识状态并定位未掌握知识点的功能。(2)基于教育知识图谱的在线诊断结果可视化系统设计与实现。基于系统需求分析和软件开发理论,设计系统的整体架构、系统数据库和各功能模块。依据系统需求和系统设计,综合使用现有技术完成在线学习、在线测试诊断、知识状态可视化等功能模块。通过在测试界面调用R语言编写的诊断程序,实现在线学习用户实时诊断知识状态的功能。在知识状态可视化模块,由于D3中颜色比例尺不能满足本系统的需求,因此根据需要编写颜色函数,实现节点颜色根据学生知识状态改变,满足直观呈现学生知识状态和知识点间关系的需求。(3)基于教育知识图谱的在线诊断结果可视化系统测试。系统完成后,对系统进行兼容性测试、功能性测试和性能测试,验证了系统功能已实现,性能稳定,达到预期效果,可正常使用。

K12教育知识图谱管理系统设计与实现

这是一篇关于教育知识图谱,Neo4j图数据库,D3.js技术,知识图谱可视化,知识图谱管理的论文, 主要内容为近年来,人工智能、大数据等新兴信息技术与教育教学深度融合,知识图谱作为推动智能教育快速发展的核心驱动力,旨在将庞大冗余的知识体系化和规范化,以图形可视化的形式展现知识结构和知识间关系,为教育教学提供了新的赋能力量,因此教育界专家学者开始重视知识图谱在教育领域的重要作用。本文通过文献分析,了解到目前智能教育发展中的一个重要研究课题是教育知识图谱的构建,但由于教育知识图谱要求高准确性,知识具有延展性,因此需要不断地对教育知识图谱进行更新与维护。然而目前多数研究者专注于知识图谱构建技术及应用方面,知识图谱依然存在知识管理维护不规范、知识更新和组织困难等问题。基于以上诉求,本文旨在面向K12基础教育阶段设计实现教育知识图谱管理系统。主要研究内容如下:(1)系统设计。通过对教育知识图谱的数据管理和可视化交互需求进行充分分析,本研究将教育知识图谱管理系统划分为四个功能模块:知识图谱可视化模块通过D3.js可视化工具实现教育知识图谱的可视化展示与动态交互;知识图谱检索模块用于实现对教育知识节点和关系数据的多样化检索;知识图谱管理模块用于对教育知识图谱中节点及关系进行增、删、改、查等数据管理操作;知识图谱构建模块使用LOAD CSV方法导入知识图谱或手动创建知识图谱。(2)系统实现与测试。本文主要使用PHP Laravel框架搭建服务器端,并结合前端和后台开发技术、图数据库技术,一一实现系统相关功能。首先系统底层采用图数据库Neo4j存储知识图谱形式的教育知识数据,然后利用D3.js前端可视化技术对教育知识图谱进行可视化呈现及动态交互,使用不同颜色分类展示不同层级概念,之后利用Neo4j图数据库自带的Cypher语句实现对知识图谱的增删改查等多种操作,最后通过兼容性测试、功能测试和性能测试对系统进行评估与改进。由上可知,本文采用系统开发方法和相关技术工具构建了一个功能齐全的教育知识图谱管理系统,提高用户管理维护知识图谱的效率,为进一步利用教育知识图谱开展适应性学习诊断、个性化学习推荐等智能教育应用提供基础,也为其他领域知识图谱的管理提供参考。