李艷燕 張香玲 李新 杜靜

[摘   要] 人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)是發(fā)展智慧教育的基礎(chǔ)，學(xué)科知識圖譜作為一種語義網(wǎng)絡(luò)，既能增強人工智能的可解釋性，又能助力智慧教育體系框架的構(gòu)建。文章在分析學(xué)科知識圖譜的內(nèi)涵、應(yīng)用案例的基礎(chǔ)上，從學(xué)科知識圖譜助力智慧教育體系框架的構(gòu)建以及智慧教育生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)兩個方面探討了學(xué)科知識圖譜與智慧教育的適切性;從總體流程、學(xué)科知識自動獲取以及學(xué)科知識融合三個方面討論了學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的構(gòu)建路徑;最后，提出了學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的六大應(yīng)用場景：學(xué)科知識點查詢、知識關(guān)聯(lián)查詢、學(xué)科知識自動問答、學(xué)科知識資源推薦、個性化學(xué)習(xí)路徑推薦和查詢以及學(xué)習(xí)興趣遷移，并分析了學(xué)科知識圖譜在智慧教育應(yīng)用中面臨的三大挑戰(zhàn)：學(xué)科知識驗證挑戰(zhàn)、學(xué)科知識融合挑戰(zhàn)以及學(xué)科知識圖譜的自適應(yīng)可視化挑戰(zhàn)，期望為學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的應(yīng)用提供借鑒與啟示。

[關(guān)鍵詞] 智慧教育; 學(xué)科知識圖譜; 人工智能; 構(gòu)建應(yīng)用

[中圖分類號] G434            [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 李艷燕（1975—），女，重慶人。教授，博士，主要從事計算機支持的協(xié)作學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析、STEM教育研究。E-mail：liyy@bnu.edu.cn。張香玲為通訊作者，E-mail：zhangxiangling@bnu.edu.cn。

一、引   言

智慧教育受IBM公司倡導(dǎo)的“智慧地球”啟發(fā)延伸而來，該公司率先將“智慧地球”的概念應(yīng)用于教育領(lǐng)域，由此提出了“智慧教育”的概念[1]。隨后，學(xué)者圍繞智慧教育的內(nèi)涵特征[2]、系統(tǒng)要素[3]、發(fā)展戰(zhàn)略[4]等開展了大量的理論研究與實踐探索，其中，黃榮懷教授認(rèn)為，“智慧教育系統(tǒng)包括智慧學(xué)習(xí)環(huán)境、新型教學(xué)模式和現(xiàn)代教育制度三重境界，具有感知、適配、關(guān)愛、公平、和諧五大特征”[3]。祝智庭教授認(rèn)為，“智慧教育是借助新一代信息技術(shù)的力量，來創(chuàng)建具有感知、推理、輔助決策等智慧特征的學(xué)習(xí)環(huán)境，從而促使學(xué)習(xí)者的智慧得到全面、協(xié)調(diào)和可持續(xù)的發(fā)展，為信息時代培養(yǎng)適應(yīng)社會發(fā)展的創(chuàng)新型人才”[5]。楊現(xiàn)民教授認(rèn)為，“智慧教育是信息時代我國教育發(fā)展的必然選擇和重要趨勢，是破解教育發(fā)展難題的創(chuàng)新舉措”[4]。經(jīng)過學(xué)者的持續(xù)研究與探索，2018年4月教育部發(fā)布的《教育信息化2.0行動計劃》中首次提到：“以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)為基礎(chǔ)，依托各類智能設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)，積極開展智慧教育創(chuàng)新研究和示范，推動新技術(shù)支持下教育的模式變革和生態(tài)重構(gòu)?！盵6]這不僅說明了智慧教育在我國已經(jīng)逐漸得到政界、商界、學(xué)界的高度認(rèn)可與關(guān)注，也進(jìn)一步指明了智慧教育的發(fā)展之路，便是要充分發(fā)揮人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的作用與價值，為學(xué)生、教師、家長、社會公眾等提供一系列差異化的支持和按需服務(wù)，能全面采集并利用參與者群體的狀態(tài)數(shù)據(jù)和教育教學(xué)過程數(shù)據(jù)來促進(jìn)公平、持續(xù)改進(jìn)績效并孕育教育的卓越[3]。

近年來，人工智能已經(jīng)由計算智能階段和以語音與圖像識別為主要應(yīng)用的感知智能階段發(fā)展到以理解、解釋、推理為核心使命的認(rèn)知智能階段，智慧教育則是以認(rèn)知智能為基礎(chǔ)，以教育內(nèi)容為核心，圍繞學(xué)生開展的一系列教育活動。智慧教育作為教育信息化的一種新境界，對我們來說既是一種機遇，但同時又面臨一系列的挑戰(zhàn)。而學(xué)科知識圖譜作為一種體量巨大、在知識點與知識點以及知識點與教學(xué)資源之間建立連接的語義網(wǎng)絡(luò)，能夠在教育語義計算、學(xué)習(xí)資料的語義關(guān)聯(lián)、學(xué)習(xí)者模型建立、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺開發(fā)、智能答疑系統(tǒng)開發(fā)、學(xué)習(xí)資源的個性化服務(wù)等方面發(fā)揮重要的基礎(chǔ)性作用[9]，為認(rèn)知智能階段發(fā)展提供可能，推動智慧教育的創(chuàng)新發(fā)展?；诖耍狙芯吭诮榻B學(xué)科知識圖譜內(nèi)涵及應(yīng)用的基礎(chǔ)上，從教育視角切入分析學(xué)科知識圖譜與智慧教育的適切性，并討論學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的構(gòu)建流程與應(yīng)用場景，最后，提出學(xué)科知識圖譜在智慧教育應(yīng)用中可能存在的挑戰(zhàn)，期望借助學(xué)科知識圖譜來推動智能化、個性化以及終身化的智慧教育服務(wù)體系的發(fā)展。

二、學(xué)科知識圖譜的發(fā)展

隨著互聯(lián)網(wǎng)中語義網(wǎng)絡(luò)[8]以及開放鏈接數(shù)據(jù)[9]等大量RDF（Resource Description Framework）數(shù)據(jù)被發(fā)布，谷歌公司于2012年推出知識圖譜技術(shù)，該技術(shù)遵循語義網(wǎng)的理念和原則[8]，是由實體或概念以及它們之間的關(guān)系組成的知識庫，使用三元組<主語、謂語、賓語>的形式進(jìn)行表示（如圖1所示），其中三元組包括<諾貝爾，國籍，瑞典>、<諾貝爾，出生日期，“ 1833年10月21日”>等。

知識圖譜主要服務(wù)于自然語言處理、推薦系統(tǒng)、自動問答等業(yè)務(wù)場景，具有代表性的大規(guī)模知識圖譜包括YAGO、DBpedia、Freebase、NELL、谷歌Knowledge Graph以及中文通用知識圖譜Zhishi.me、百度“知心”、搜狗“知立方”等。此外，知識圖譜在中醫(yī)藥、海洋以及金融等垂直行業(yè)也有重要應(yīng)用[10]，并提供數(shù)據(jù)集成、智能搜索以及可視化呈現(xiàn)等功能。在教育領(lǐng)域，知識圖譜也引起學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注，其在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，并出現(xiàn)教育知識圖譜以及學(xué)科知識圖譜等概念與應(yīng)用。

（一）學(xué)科知識圖譜的基本內(nèi)涵

學(xué)科知識圖譜是由結(jié)點以及結(jié)點之間的關(guān)系組成的知識庫，其中結(jié)點由知識點或與知識點相關(guān)的教學(xué)資源所組成，每個結(jié)點都具有一個全局唯一的標(biāo)識符，結(jié)點之間的關(guān)系表述的是知識點與知識點之間、知識點同教學(xué)資源之間以及教學(xué)資源之間的關(guān)系。學(xué)科知識圖譜基于課程標(biāo)準(zhǔn)與學(xué)科教學(xué)規(guī)律進(jìn)行構(gòu)建，并充分考慮學(xué)習(xí)知識點的先后順序、同一個知識點在不同學(xué)習(xí)階段的不同要求等。比如：初中化學(xué)中知識點“元素周期表”的教學(xué)目標(biāo)是“通過觀察元素周期表的結(jié)構(gòu)，能說出元素周期表提供的一些信息，如元素名稱、元素符號、原子序數(shù)、相對原子質(zhì)量”，而高中化學(xué)中知識點“元素周期表”的教學(xué)目標(biāo)則是“了解元素周期表的結(jié)構(gòu)以及周期、組等概念”，可見，同一個知識點，面對不同年齡段的學(xué)生其教學(xué)目標(biāo)存在較大的差異，而這些差異在學(xué)科知識圖譜的構(gòu)建中都需要體現(xiàn)出來。具體而言，學(xué)科知識圖譜主要包括如下特點：

1. 學(xué)科知識圖譜結(jié)點具有多樣性

學(xué)科知識圖譜中的結(jié)點由知識點以及與知識點相關(guān)的教學(xué)資源組成，知識點可以是實體、概念、公式或命題。其中，實體是指現(xiàn)實或虛擬世界中具有特定語義的對象，如圖1中“居里夫人”“氫”等;概念則是指通過抽象化的方式從一群事物中提取出反映其共同特性的單位，如“化學(xué)元素”“科學(xué)家”等，一個概念可能包含多個實體;公式則可能是來自數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等學(xué)科的公式，比如勻速直線運動的速度公式為V=s/t，公式中每個符號又分別對應(yīng)著不同的知識點;命題包括定理、公理等，如牛頓第一運動定律，其內(nèi)容是“任何物體都要保持勻速直線運動或靜止?fàn)顟B(tài)，直到外力迫使它改變運動狀態(tài)為止”，該定理有其對應(yīng)的數(shù)學(xué)公式，同時，該定理中還包含著“勻速直線運動”等知識點。

2. 學(xué)科知識圖譜結(jié)點關(guān)系具有特殊性

學(xué)科知識圖譜不僅僅是知識點或者教學(xué)資源的堆疊，而是包含知識點之間、知識點與教學(xué)資源以及教學(xué)資源之間的關(guān)系連接。學(xué)科知識圖譜中結(jié)點間的關(guān)系主要有三個特征：首先是方向性，知識點之間的關(guān)系具有明確的方向指向，并不是雜亂無序的連接;其次是相互性，如“氫化物”的知識點中包含“氫”，則“氫”就被包含于“氫化物”這個知識點中;最后是傳遞性，如描述知識點之間前序關(guān)系，“氫化物”知識點的前序知識點是“氫”，而“氫”知識點的前序知識點包括“化學(xué)元素”，那么“氫化物”知識點的前序知識點也包括“化學(xué)元素”。

3. 學(xué)科知識圖譜是多模態(tài)的

考慮到每位學(xué)習(xí)者的認(rèn)知差異以及學(xué)習(xí)風(fēng)格差異等因素，為更好地為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)服務(wù)，學(xué)科知識圖譜中的資源具備多模態(tài)屬性，不僅包含文本形式的學(xué)習(xí)資源，還包括視頻、音頻、圖片等多種形式的學(xué)習(xí)資源，以滿足不同學(xué)習(xí)者的不同學(xué)習(xí)需求，從而為其提供更具針對性的學(xué)習(xí)資源。比如：有的學(xué)習(xí)者喜歡觀看視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)，則可以為其推薦更多的視頻學(xué)習(xí)資源;而有的學(xué)習(xí)者更喜歡看圖，則可以為其推薦更多的圖像形式的學(xué)科知識資源。

4. 學(xué)科知識圖譜的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求嚴(yán)格

學(xué)科知識圖譜最終是面向?qū)W習(xí)者的一個知識庫，與其他領(lǐng)域知識圖譜不同，學(xué)科知識圖譜的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高，其內(nèi)容必須準(zhǔn)確無誤。學(xué)科知識圖譜主要從兩個方面來保證其數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)無誤，一方面學(xué)科知識圖譜構(gòu)建所使用的數(shù)據(jù)源包括教學(xué)大綱、教材、教師指導(dǎo)用書等，從數(shù)據(jù)源保證內(nèi)容的準(zhǔn)確性;另一方面是算法層面，在圖譜構(gòu)建、知識融合、知識驗證等環(huán)節(jié)通過算法來保證學(xué)科知識圖譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

（二）學(xué)科知識圖譜的應(yīng)用實例

學(xué)科知識圖譜是基于知識之間的語義關(guān)系所形成的知識間邏輯關(guān)聯(lián)網(wǎng)[7]，包含學(xué)科目標(biāo)、內(nèi)容、特征等信息，以可視化的形式來表征學(xué)科知識及其內(nèi)在的邏輯關(guān)系。國內(nèi)外研究者圍繞學(xué)科知識圖譜在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用也進(jìn)行了大量的研究實踐與探索，我們以國外的可汗學(xué)院、Knewton平臺以及國內(nèi)的清華大學(xué)和北京師范大學(xué)所構(gòu)建的學(xué)科知識圖譜為例，介紹學(xué)科知識圖譜在教育領(lǐng)域的應(yīng)用情況。

1. 國際學(xué)科知識圖譜應(yīng)用實例分析

在線教育平臺可汗學(xué)院構(gòu)建數(shù)學(xué)學(xué)科的知識地圖來表示知識點之間的先后依賴關(guān)系。比如，兩位數(shù)加法比一位數(shù)加法難度略高，一位數(shù)加法是兩位數(shù)加法的基礎(chǔ)，所以在知識地圖上兩位數(shù)加法對應(yīng)的知識點要比一位數(shù)加法靠下，并且通過一根線進(jìn)行連接（如圖2所示）。這種連接關(guān)系具有一定的傳遞性，也就是說，一位數(shù)加法是兩位數(shù)加法的先修知識點，兩位數(shù)加法是一位數(shù)乘法的先修知識點，則一位數(shù)加法也是一位數(shù)乘法的先修知識點。教師通過知識點之間的先后序關(guān)系以及學(xué)習(xí)材料的對應(yīng)關(guān)系，可以獲得學(xué)生的知識掌握情況，如果學(xué)生做錯一道有關(guān)一位數(shù)乘法的試題，那么該學(xué)生可能是兩位數(shù)加法沒有完全掌握或者是一位數(shù)加法沒有完全掌握，教師則可以為其再提供比一位數(shù)乘法難度稍低的試題來定位學(xué)生沒有完全掌握的知識點，進(jìn)而準(zhǔn)確獲取學(xué)生的知識掌握情況，從而為學(xué)生推送個性化的學(xué)習(xí)資料并制定個性化的學(xué)習(xí)路徑。

美國知名在線教育平臺Knewton基于學(xué)科知識圖譜，在個性化學(xué)習(xí)應(yīng)用中取得了較好的效果，美國亞利桑那州立大學(xué)使用該平臺來提高學(xué)生的數(shù)學(xué)水平，為每位學(xué)生提供針對性的指導(dǎo)，該校2000名學(xué)生使用平臺兩學(xué)期之后，畢業(yè)率從64%提升到75%，數(shù)學(xué)成績也大幅提高[11]。Knewton平臺通過學(xué)科知識圖譜定位學(xué)生困難類型，主要考慮了四種邏輯關(guān)系，即包含、評測、指導(dǎo)、先序[12]。其中包含關(guān)系是指某個知識點包含另一個知識點，如知識點“氫化物”包含知識點“氫”;評測是指某個內(nèi)容是對某個知識的評價方式;指導(dǎo)是指某個內(nèi)容是對某個知識的具體講解，通過該關(guān)系能夠找到與該知識點相關(guān)的學(xué)習(xí)資源;必要條件代表了知識點之間的前驅(qū)后繼關(guān)系，只有掌握前驅(qū)知識，才能開始后續(xù)知識點的學(xué)習(xí)。Knewton平臺利用這些關(guān)系，將不同學(xué)科、不同學(xué)段、不同知識點以及所有的學(xué)習(xí)資源鏈接在一起，形成了一個巨大的知識地圖，該平臺以這個知識圖譜為基礎(chǔ)，診斷學(xué)生的認(rèn)知水平，推送個性化的學(xué)習(xí)資源以及推薦個性化的學(xué)習(xí)路徑等。

2. 國內(nèi)學(xué)科知識圖譜應(yīng)用實例分析

國內(nèi)部分高校圍繞學(xué)科知識圖譜進(jìn)行了一系列的理論研究與實踐探索。如清華大學(xué)知識工程研究室構(gòu)建了中國第一個基礎(chǔ)教育的RDF知識圖譜eduKB。該知識圖譜基于學(xué)科的知識概念體系，抽取當(dāng)前基礎(chǔ)教育九門課程（語文、數(shù)學(xué)、英語、物理、化學(xué)、生物、歷史、地理、政治）教材中的知識，總共包含二千二百多萬條三元組、一百六十二萬多個實例、一千多個概念、四千多個屬性。其中，學(xué)科知識圖譜中的知識來源包括標(biāo)注庫和外源庫，標(biāo)注庫通過人工標(biāo)注以及自動標(biāo)注相結(jié)合的方法從教材中的標(biāo)注知識進(jìn)行獲取;外源庫主要是從大百科全書以及互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。此外，該平臺具備圖搜索、推理和查詢等功能，并且能夠基于學(xué)科知識圖譜為學(xué)習(xí)者提供準(zhǔn)確、簡潔的問答服務(wù)（如圖3所示）。

北京師范大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)教育智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室研發(fā)的“唐詩別苑——基于知識圖譜的全唐詩語義檢索與可視化平臺”，為學(xué)習(xí)者提供唐詩檢索功能，提供詩人信息查詢、詩人交友情況查詢以及詩歌地點、風(fēng)格、教學(xué)階段查詢等功能。比如，學(xué)習(xí)者輸入“李白”后，該平臺將會顯示與李白相關(guān)的知識圖譜信息，包括李白的作品、好友、生平事跡等，還提供學(xué)習(xí)資源的鏈接，學(xué)習(xí)者可以跳轉(zhuǎn)到其他頁面學(xué)習(xí)更多關(guān)于李白及其相關(guān)的內(nèi)容（如圖4所示），另外還提供百度百科的鏈接，以及詩人李白的作品和好友鏈接等，支持學(xué)習(xí)者靈活實現(xiàn)知識遷移。此外，該平臺還提供知識圖譜可視化功能，比如，詩人的社交網(wǎng)絡(luò)圖顯示詩人之間的好友關(guān)系（如圖5所示）、詩人遷徙游歷圖顯示詩人的游歷信息（如圖6所示）、作品地域熱點圖顯示唐朝詩人最愛駐足的地方（如圖7所示）等。唐詩知識圖譜的構(gòu)建及可視化呈現(xiàn)，一方面能夠為學(xué)習(xí)者提供多維度的知識呈現(xiàn)，豐富學(xué)習(xí)者的知識維度;另一方面有助于學(xué)習(xí)者在頭腦中進(jìn)行知識關(guān)聯(lián)，激發(fā)學(xué)習(xí)者的創(chuàng)新意識，進(jìn)而促進(jìn)學(xué)習(xí)者更加主動積極地開展知識探索與實踐。

三、學(xué)科知識圖譜與智慧教育的適切性分析

智慧教育作為教育信息化發(fā)展的新境界，需要借助于人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)來支撐其生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建。學(xué)科知識圖譜作為人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，既能促進(jìn)認(rèn)知智能的發(fā)展，又能服務(wù)于智慧教育體系框架的構(gòu)建以及生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)，助力智慧學(xué)習(xí)資源建設(shè)、共享、服務(wù)以及學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建等（如圖8所示）。

（一）學(xué)科知識圖譜助力智慧教育體系框架的構(gòu)建

智慧教育已經(jīng)成為我國教育信息化發(fā)展的新方向，其“一個中心、兩類環(huán)境、三個內(nèi)容庫、四種智慧技術(shù)、五類用戶、六種業(yè)務(wù)”的架構(gòu)體系已經(jīng)成為智慧教育發(fā)展的基本框架[13]。具體而言，“一個中心”是指一個智慧云中心;“兩類環(huán)境”包括支持學(xué)校教育的智慧校園和支持終身教育的學(xué)習(xí)型智慧城市;“三個內(nèi)容庫”是指學(xué)習(xí)資源庫、開放課程庫、管理信息庫;“四種智慧技術(shù)”包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、泛在網(wǎng)絡(luò);“五類用戶”包括教師、學(xué)生、家長、教育管理者以及社會公眾;“六種業(yè)務(wù)”分別是智慧教學(xué)、智慧學(xué)習(xí)、智慧管理、智慧科研、智慧評價和智慧服務(wù)。學(xué)科知識圖譜將所有學(xué)科的知識點以語義關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行鏈接，構(gòu)建了一個巨大的知識體系， 能夠為教師、學(xué)生等在教學(xué)、學(xué)習(xí)、評價等方面提供支持，與智慧教育的架構(gòu)體系存在一定的交叉（見表1），因此，本部分主要從智慧內(nèi)容庫、服務(wù)用戶以及智慧業(yè)務(wù)三個視角探討學(xué)科知識圖譜與智慧教育的適切性。

1. 學(xué)科知識圖譜為智慧內(nèi)容庫的建設(shè)提供支撐

智慧內(nèi)容庫是實現(xiàn)教育系統(tǒng)變革的基礎(chǔ)，是教育智慧沉淀、分享的重要載體[13]，其中，學(xué)習(xí)資源庫主要包括教學(xué)案例、多媒體課件、試題和試卷以及認(rèn)知工具，是教師智慧教學(xué)和學(xué)習(xí)者智慧學(xué)習(xí)所需資源的基本來源。學(xué)科知識圖譜作為多模態(tài)的知識庫，結(jié)點是知識點以及與知識點相關(guān)的教學(xué)資源，包含文字、音頻、視頻等多模態(tài)資源，從而能夠為學(xué)習(xí)者提供諸如教學(xué)案例、多媒體課件等學(xué)習(xí)資源，成為學(xué)習(xí)資源庫中一種重要的知識元。此外，隨著智慧教育理念深入人心，開放課程資源建設(shè)與共享已經(jīng)成為教學(xué)資源發(fā)展的重要趨勢，而學(xué)科知識圖譜能夠?qū)⑺兄R點和教學(xué)資源通過結(jié)點以網(wǎng)狀形式進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)，在加強知識點關(guān)聯(lián)性的同時，也能夠促進(jìn)知識點的傳播與共享，推動開放課程資源在教師以及學(xué)生群體中的應(yīng)用。

2. 學(xué)科知識圖譜為多個用戶提供服務(wù)

智慧教育旨在為教師、學(xué)生、家長、教育管理者和社會公眾等用戶提供多樣的教育教學(xué)服務(wù)，其中，為教師提供智慧教學(xué)服務(wù)、為學(xué)生提供智慧學(xué)習(xí)服務(wù)、為家長提供智慧溝通服務(wù)、為教育管理者提供智慧管理服務(wù)、為社會公眾提供智慧資源服務(wù)。隨著泛化學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)的開展以及技術(shù)應(yīng)用的便利性，知識的獲取將更加便捷，學(xué)科知識圖譜作為一種具有語義關(guān)聯(lián)的知識邏輯網(wǎng)絡(luò)，能夠為教師、學(xué)生、家長、教育管理者以及社會公眾提供不同的服務(wù)。其中，可以為教師提供教學(xué)資源推薦，方便教師備課，支持課堂教學(xué)，提升教學(xué)效率;為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)路徑;為教育管理者提供群體學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，比如可以將某一個年級的知識點掌握情況進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，便于教育管理者進(jìn)行決策，優(yōu)化教學(xué);為家長和社會公眾提供跨學(xué)科的知識檢索服務(wù)，助力每一個學(xué)習(xí)者的終身學(xué)習(xí)。

3. 學(xué)科知識圖譜為多項智慧業(yè)務(wù)的開展提供支持

智慧教育最終將實現(xiàn)信息技術(shù)與教育教學(xué)的深度融合，在智慧教學(xué)、智慧學(xué)習(xí)、智慧管理、智慧評價、智慧科研以及智慧服務(wù)等方面提供多樣化的服務(wù)。基于知識點以及知識點相關(guān)的教學(xué)資源所構(gòu)建的學(xué)科知識圖譜可以為開展智慧教學(xué)、智慧學(xué)習(xí)、智慧評價提供支撐。學(xué)科知識圖譜能夠在課前、課中、課后三個環(huán)節(jié)根據(jù)教師的不同需求為其提供教學(xué)資源，支持教師智慧教學(xué)的開展;同時，還將助力教師了解學(xué)生的整體學(xué)習(xí)情況，開展集體教學(xué)以及有針對性的個性化指導(dǎo)。其次，學(xué)科知識圖譜能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的知識掌握情況，通過知識點間的關(guān)聯(lián)為其提供所需的學(xué)習(xí)資料，幫助學(xué)習(xí)者營造智能、高效、個性的學(xué)習(xí)環(huán)境，促進(jìn)智慧學(xué)習(xí)的發(fā)生。最后，學(xué)科知識圖譜能夠?qū)W(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行記錄，獲得學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，從而為面向過程的、動態(tài)的教育評價提供可能。

（二）學(xué)科知識圖譜助力智慧教育生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)

1. 良好的智慧教育生態(tài)的形成，需要優(yōu)先解決優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源共享的問題

智慧教育遵循以學(xué)習(xí)者為中心的人本主義理念[14]，為學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)是智慧教育的出發(fā)點和最終歸宿。從學(xué)習(xí)者的角度來看，需要準(zhǔn)確、豐富的學(xué)習(xí)資源來促進(jìn)自身的個性化成長，而學(xué)科知識圖譜正是將權(quán)威、優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源以結(jié)構(gòu)化的形式集成在一起，最終為學(xué)習(xí)者提供多元準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)資料。

學(xué)科知識圖譜是多學(xué)科、多模態(tài)的知識圖譜，強調(diào)學(xué)科間的相互聯(lián)系。比如：語文學(xué)科中的《蜀相》，這首詩是杜甫游覽武侯祠時所創(chuàng)作，武侯祠位于四川省成都市，這屬于地理知識;《蜀相》的主旨是懷念諸葛亮，與諸葛亮相關(guān)的內(nèi)容還包括歷史學(xué)科的知識。因此，《蜀相》這首詩歌將語文、地理、歷史等學(xué)科的知識關(guān)聯(lián)起來，融合各學(xué)科的知識內(nèi)容。教師在講授《蜀相》時，可以借助歷史、地理方面的知識幫助學(xué)習(xí)者更好地理解這首詩歌的內(nèi)涵，同時，也能夠加強學(xué)生在地理、歷史等學(xué)科的知識儲備。學(xué)科知識圖譜中包含詩歌《蜀相》的文字，詩人杜甫、諸葛亮和景點的圖片以及與該詩歌有關(guān)歷史人物的音視頻學(xué)習(xí)資源，這些資源不僅將成為教師備課的豐富教學(xué)資源，也將成為學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)該知識點的重要學(xué)習(xí)資源。學(xué)科知識圖譜整合教學(xué)法、信息技術(shù)以及學(xué)科知識于一體，其共享的核心既包括單獨的某個知識點或者知識點的組合，也包括融合了知識、教法以及信息技術(shù)于一體的學(xué)習(xí)單元，學(xué)科知識圖譜的共享基于課程結(jié)構(gòu)及元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以所提供的工具及服務(wù)為平臺，更好地促進(jìn)智慧教育生態(tài)的構(gòu)建。

2. 良好的智慧教育生態(tài)的形成，需要解決個性化學(xué)習(xí)服務(wù)能力不足的問題

實現(xiàn)個性化教育是新時代對未來教育的美好理想和普遍追求，也是智慧教育所追求的教育目標(biāo)。但受限于我國龐大的學(xué)生規(guī)模，以及技術(shù)在變革教育教學(xué)中的作用未能充分發(fā)揮，難以實現(xiàn)每位學(xué)生按照自己的喜好和需求開展學(xué)習(xí)，這也是目前困擾智慧教育發(fā)展的難題之一[15]。而在智慧教育服務(wù)體系構(gòu)建中，學(xué)科知識圖譜能夠為學(xué)習(xí)者推送個性化的學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)路徑來實現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個性化成長與發(fā)展。具體而言，學(xué)科知識圖譜基于對學(xué)生學(xué)習(xí)情況診斷分析的結(jié)果，利用圖譜間建立的語義關(guān)系，連接到學(xué)習(xí)者需要“補弱”或“固強”的知識點，推送適合其認(rèn)知水平的學(xué)習(xí)資源，也就是預(yù)測學(xué)習(xí)者接下來需要學(xué)習(xí)的知識內(nèi)容，從而為其推薦個性化的學(xué)習(xí)路徑，有效解決教育規(guī)?；c教育個性化矛盾的問題。

學(xué)科知識圖譜將教學(xué)內(nèi)容分拆成一個個相互關(guān)聯(lián)的知識點，學(xué)習(xí)者根據(jù)自己的知識掌握程度決定學(xué)習(xí)進(jìn)度，可以反復(fù)學(xué)習(xí)自己較為薄弱的知識點，教師也可以借助學(xué)習(xí)工具準(zhǔn)確獲取學(xué)習(xí)者個體和群體的學(xué)習(xí)難點，從而給予個性化的指導(dǎo)。這樣保證學(xué)生在進(jìn)入下一階段的學(xué)習(xí)之前，能夠掌握現(xiàn)階段的學(xué)科知識，最終構(gòu)建完整的個人知識體系。而這正是對掌握學(xué)習(xí)教學(xué)法的實踐，有助于教師將集體教學(xué)和個別教學(xué)相結(jié)合，對學(xué)生學(xué)習(xí)后的成果進(jìn)行及時有效的反饋和評價，進(jìn)而對學(xué)生進(jìn)行個別指導(dǎo)，確保每位學(xué)生能夠較好地掌握所學(xué)知識與技能。

3. 良好的智慧教育生態(tài)的形成，需要解決與智慧教育環(huán)境深度融合的問題

智慧教育環(huán)境融合了云計算、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代化信息技術(shù)，將學(xué)校、家庭、社區(qū)、博物館、圖書館、公園等各種場所連接起來的教育生態(tài)系統(tǒng)，無縫連接，具備智能化、泛在化與感知化等特征。

教育教學(xué)理論、方法也融入學(xué)科知識圖譜中，教育教學(xué)理論、方法與學(xué)科知識圖譜的深度融合，將增強智慧教育環(huán)境的智能化、泛在化以及感知化。如通過對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析，我們可以獲取當(dāng)前用戶所在的位置，進(jìn)而給用戶推薦與所處地點相關(guān)的知識點。比如：檢測到學(xué)習(xí)者到了“武侯祠”，就可以為其推薦與武侯祠相關(guān)的歷史知識與古詩詞等內(nèi)容，同時，再結(jié)合學(xué)習(xí)者的畫像信息;學(xué)習(xí)者對建筑感興趣，則可以為學(xué)習(xí)者進(jìn)一步推送關(guān)于武侯祠建筑設(shè)計等方面的內(nèi)容，從而實現(xiàn)教育的千人千面和泛在性。

四、面向智慧教育的學(xué)科知識圖譜構(gòu)建

（一）總體流程

學(xué)科知識圖譜構(gòu)建所利用的數(shù)據(jù)源主要包括兩部分，一部分來源于教育領(lǐng)域，包括課標(biāo)、教材、教案、試題集、考綱、開放課程庫等，其中，開放課程庫主要是由權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的課程，比如由中央電教館發(fā)起的“一師一優(yōu)課、一課一名師”、網(wǎng)易公開課以及知識服務(wù)商“得到”等，這部分?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量較高，能夠保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性與準(zhǔn)確性;另一方面來自開放領(lǐng)域，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括開放的知識圖譜，比如DBPedia、CYC等，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括網(wǎng)頁上的表格等，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括網(wǎng)頁數(shù)據(jù)等（如圖9所示）。

為了保證學(xué)科知識圖譜中的數(shù)據(jù)質(zhì)量以及權(quán)威性，采用自頂向下的方式來構(gòu)建。首先，基于教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)源，由來自各個不同學(xué)科的專家參與構(gòu)建學(xué)科知識本體，構(gòu)建跨學(xué)段、跨學(xué)科的學(xué)科知識圖譜的體系結(jié)構(gòu)。然后，利用面向教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)源的眾包標(biāo)注以及學(xué)科知識自動獲取等功能模塊，將已經(jīng)構(gòu)建的學(xué)科知識體系劃分為若干知識模塊，再逐層向下將知識模塊劃分為若干知識點，其中，學(xué)科知識自動獲取也在開放領(lǐng)域數(shù)據(jù)源中獲取學(xué)科知識數(shù)據(jù)，學(xué)科知識自動獲取模塊需要進(jìn)行知識點識別與抽取以及知識點之間關(guān)系抽取的工作。最后，來自不同數(shù)據(jù)源的學(xué)科知識利用學(xué)科知識融合功能模塊實現(xiàn)融合，在學(xué)科知識融合功能模塊中，需要對知識質(zhì)量進(jìn)行評價，只有數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足一定要求的知識，才可以被收錄到學(xué)科知識圖譜中。在知識質(zhì)量評價完成之后，還需要進(jìn)行知識點識別、關(guān)系識別，因為相同知識點的來源不同，其描述方式便不同，如“普朗克常數(shù)”和“普朗克常量”是兩個相同的知識點，然而表達(dá)方式卻不同。此外，相同的知識結(jié)點表達(dá)的內(nèi)容也可能有所不同，如“普朗克常數(shù)”一方面和物理學(xué)有關(guān)系，另外又是一部電影的名字。

（二）學(xué)科知識自動獲取

知識獲取是學(xué)科知識圖譜構(gòu)建中很重要的一步，其核心技術(shù)是知識點識別與獲取、關(guān)系識別與獲取以及“屬性-值”的獲取。

知識點識別時，如果用戶沒有知識庫，則需要使用命名實體識別技術(shù)識別文本中的知識點;如果用戶有知識庫，則可以使用實體鏈接技術(shù)將文本中的候選知識點鏈接到知識庫中。在此過程中，還會用到分詞、詞性標(biāo)注以及深度學(xué)習(xí)模型中需要用到的分布式表達(dá)方法。關(guān)系識別問題在統(tǒng)計學(xué)中被轉(zhuǎn)換為一個分類問題，通過分析關(guān)系上下文來確定知識點之間的關(guān)系，其中，有基于大量語料庫的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及利用少量標(biāo)注信息的半監(jiān)督方法，尤其是基于Bootstrap的方法和無監(jiān)督學(xué)習(xí)類方法。

此外，針對學(xué)科知識點分布不均衡，比如，文獻(xiàn)中舉例知識點“三角形”在初高中課本中出現(xiàn)1779次，而“切點圓”僅出現(xiàn)3次，這種長尾特性會導(dǎo)致通用性高的知識點因為逆文檔頻率（IDF）過高而被認(rèn)為是無關(guān)知識點。另外，還存在長知識點抽取困難的問題，李思良等針對學(xué)科知識圖譜構(gòu)建的特殊性，提出了一種利用知識點定義以及知識點之間關(guān)系挖掘，綜合了構(gòu)詞規(guī)則和邊界檢測的知識點抽取方法，實驗表明，該知識點抽取方法的F1分?jǐn)?shù)（根據(jù)準(zhǔn)確率和召回率二者給出的一個綜合評價指標(biāo)）有明顯提升[16]。

（三）學(xué)科知識融合

知識融合技術(shù)是指將來自不同數(shù)據(jù)源構(gòu)建的知識圖譜融合為一個更大的知識庫，包括學(xué)科知識體系的融合和知識點的融合。知識點融合主要是指發(fā)現(xiàn)具有不同標(biāo)識但是卻代表同一知識點的對象，合并為一個全局唯一的知識點并且添加到學(xué)科知識圖譜中的過程。比如，“速度”既會出現(xiàn)在數(shù)學(xué)學(xué)科知識圖譜中，也會出現(xiàn)在“物理”學(xué)科知識圖譜中。目前，知識點融合通常采用的方法是聚類，其關(guān)鍵是定義相似性度量。相似性度量的定義可以包括字符相似，也就是兩個知識點的描述信息是相似的;屬性相似，具有相同“屬性-值”關(guān)系的實體可能是相似的;結(jié)構(gòu)相似，指具有相同的相鄰知識點。不同學(xué)科知識體系也會存在某些屬于描述同一類數(shù)據(jù)的情況，也需要將不同數(shù)據(jù)源的知識體系進(jìn)行融合。在學(xué)科知識圖譜中，學(xué)科知識本體模式匹配主要是尋找不同的知識體系中的對應(yīng)關(guān)系。

五、面向智慧教育的學(xué)科知識圖譜

應(yīng)用場景與挑戰(zhàn)

國內(nèi)外研究學(xué)者圍繞學(xué)科知識圖譜在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)行了一系列的探索研究，并取得了一些研究成果。本研究在此基礎(chǔ)上結(jié)合學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的適切性，進(jìn)一步提煉了智慧教育中學(xué)科知識圖譜的應(yīng)用場景以及可能面臨的挑戰(zhàn)，從而為學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的創(chuàng)新應(yīng)用提供新思路。

（一）面向智慧教育的學(xué)科知識圖譜應(yīng)用場景

基于學(xué)科知識圖譜的內(nèi)涵、應(yīng)用及其與智慧教育的適切性，本研究認(rèn)為學(xué)科知識圖譜在智慧教育中的應(yīng)用場景主要包括六個方面：學(xué)科知識點查詢、知識關(guān)聯(lián)查詢、學(xué)科知識自動問答、學(xué)科知識資源推薦、個性化學(xué)習(xí)路徑推薦和查詢以及學(xué)習(xí)興趣遷移。

1. 學(xué)科知識點查詢

基于學(xué)科知識圖譜，學(xué)習(xí)者可以查詢某個知識點及其相關(guān)的知識點，比如，學(xué)習(xí)者想了解和“氫化物”有關(guān)的知識點，則在查詢框里面輸入知識點的名稱，與該知識點有關(guān)系的知識點便呈現(xiàn)出來。

2. 知識關(guān)聯(lián)查詢

學(xué)習(xí)者可以輸入兩個知識點的名稱來了解這兩個知識點之間的關(guān)系，首先通過知識點識別技術(shù)對應(yīng)到學(xué)科知識圖譜中的兩個結(jié)點，利用圖算法在學(xué)科知識圖譜上將兩個結(jié)點之間的路徑全部搜索出來，并且以可視化的方式呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。比如，學(xué)習(xí)者想了解“一位數(shù)加法”與“借位減法”的關(guān)系，就可以通過學(xué)科知識圖譜找出這兩個知識點之間的所有路徑，從而更好地理清知識點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3. 學(xué)科知識自動問答

基于學(xué)科知識圖譜的問答系統(tǒng)會根據(jù)學(xué)習(xí)者的提問為其直接提供學(xué)習(xí)者想要的答案，提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。目前，在搜索引擎中輸入與學(xué)科相關(guān)的知識，其中很多還不能直接給出答案。比如，在百度搜索引擎中輸入“固體分為哪幾種”，學(xué)習(xí)者在返回的結(jié)果界面中還需要進(jìn)行二次檢索才能找到“晶體和非晶體”這樣的正確答案，無法直接獲得想要的答案。智慧教育提倡為學(xué)習(xí)者創(chuàng)設(shè)更加便捷、高效的學(xué)習(xí)環(huán)境，并提供更加智能的學(xué)習(xí)工具，而基于學(xué)科知識圖譜的問答系統(tǒng)可以利用知識點的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對學(xué)習(xí)者的問題利用自然語言理解技術(shù)，首先定位到知識點“固體”，然后將學(xué)科知識圖譜中關(guān)系“包括”與問題中“分為哪幾種”進(jìn)行對應(yīng)，進(jìn)而找到知識圖譜中“晶體”“非晶體”直接呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者（如圖10所示），不再需要學(xué)習(xí)者進(jìn)行二次檢索或篩選，減輕學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，提升學(xué)習(xí)體驗。

4. 學(xué)科知識資源推薦

智慧教育的技術(shù)特征之一是按需推送，能夠為學(xué)習(xí)者按需推送學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)服務(wù)、學(xué)習(xí)工具、學(xué)習(xí)活動等[17]，滿足學(xué)習(xí)者個性化成長與發(fā)展的需求。然而，現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)中的學(xué)習(xí)資源大多無序、混亂、質(zhì)量參差不齊，無法為學(xué)習(xí)者提供優(yōu)質(zhì)、個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。而學(xué)科知識圖譜以知識點為核心，匯聚多模態(tài)的學(xué)習(xí)資源，各資源間通過知識圖譜建立聯(lián)系，以網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的形式呈現(xiàn)學(xué)科知識，從而可以利用知識間的關(guān)聯(lián)性為學(xué)習(xí)者提供更好的資源推送服務(wù)。比如：基于學(xué)科知識圖譜的學(xué)習(xí)平臺可以在診斷學(xué)習(xí)者問題的基礎(chǔ)上，根據(jù)圖譜間的語義關(guān)系為其推送需要強化的知識點，實現(xiàn)知識點的“補弱”;同時，也可以在發(fā)現(xiàn)其擅長知識點的基礎(chǔ)上為其推送拓展延伸性的知識點，實現(xiàn)知識點的“固強”。因此，學(xué)科知識圖譜可以根據(jù)學(xué)習(xí)者當(dāng)前的學(xué)習(xí)內(nèi)容、瀏覽的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)停留時間以及學(xué)習(xí)者標(biāo)簽等信息為學(xué)習(xí)者推薦個性化的學(xué)習(xí)資源，滿足其個性化學(xué)習(xí)的需求。

5. 個性化學(xué)習(xí)路徑推薦和查詢

智慧學(xué)習(xí)的目標(biāo)理念之一是為不同學(xué)習(xí)者提供不同的學(xué)習(xí)路徑、設(shè)置不同的學(xué)習(xí)進(jìn)度，以實現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個性化成長與發(fā)展。很多研究者提出，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)，但到目前為止，似乎沒有特別成功的個性化學(xué)習(xí)案例。而學(xué)科知識圖譜在這方面有望為研究者提供一個新思路，學(xué)科知識圖譜將相關(guān)的學(xué)習(xí)知識建立聯(lián)系，能夠通過學(xué)習(xí)者當(dāng)前學(xué)習(xí)的知識內(nèi)容連接到后續(xù)相關(guān)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，基于此，可以為學(xué)習(xí)者推薦一條適合其現(xiàn)有知識水平的個性化學(xué)習(xí)路徑。學(xué)科知識圖譜根據(jù)每位學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況為其提供個性化的學(xué)習(xí)路徑，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個性化成長。

另外，學(xué)科知識圖譜還支持學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)路徑的查詢，如果某位學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握了化學(xué)元素的概念，想要了解“氫化物的性質(zhì)”，該學(xué)習(xí)者查詢“化學(xué)元素的概念”到“氫化物的性質(zhì)”這兩個知識點之間連接關(guān)系即可獲得最合適的學(xué)習(xí)路徑。需要注意的是，由于學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知風(fēng)格以及知識掌握情況等因素的不同，即使是兩個相同結(jié)點的學(xué)習(xí)路徑也不盡相同。

6. 學(xué)習(xí)興趣遷移

學(xué)習(xí)興趣遷移是設(shè)計一條由學(xué)習(xí)者興趣點到學(xué)習(xí)目標(biāo)之間的有效學(xué)習(xí)路徑，創(chuàng)設(shè)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時時可學(xué)”的學(xué)習(xí)型社會，實現(xiàn)智慧教育終身學(xué)習(xí)的目標(biāo)。而學(xué)科知識圖譜則能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的知識特點、學(xué)習(xí)興趣，構(gòu)建學(xué)習(xí)興趣遷移路徑，將某類學(xué)科的學(xué)習(xí)興趣遷移到另一類學(xué)科，以提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的常態(tài)化與動態(tài)化，從而樹立終身教育的理念與體系。比如：在化學(xué)教學(xué)中，如果學(xué)生對生物學(xué)中的植物有較濃厚的興趣，教師在引入新的化學(xué)知識的同時，便可以利用學(xué)科知識圖譜構(gòu)建學(xué)科知識內(nèi)容間的關(guān)系，從植物引到化學(xué)知識;“歐洲白蠟”作為瑞典的國樹引出“瑞典”，再由“瑞典”與“諾貝爾”的關(guān)系引出“諾貝爾”，之后則可以根據(jù)由“諾貝爾”命名的化學(xué)元素引出化學(xué)元素“諾”（如圖1所示），從而將學(xué)習(xí)者對植物的興趣遷移到化學(xué)知識的學(xué)習(xí)中，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣的遷移，提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣與學(xué)習(xí)效果。

（二）面向智慧教育的學(xué)科知識圖譜應(yīng)用挑戰(zhàn)

學(xué)科知識圖譜在智慧教育中能夠發(fā)揮重要的價值，助力智慧教育服務(wù)體系走向智能化、個性化以及終身化，但其在智慧教育中的應(yīng)用仍面臨以下挑戰(zhàn)：

1. 學(xué)科知識驗證挑戰(zhàn)大

垂直領(lǐng)域的知識圖譜構(gòu)建強調(diào)知識的深度和精確度，尤其是面向教育領(lǐng)域的學(xué)科知識圖譜，所以其數(shù)據(jù)來源必須權(quán)威準(zhǔn)確，得到教育領(lǐng)域?qū)＜液徒處煹恼J(rèn)可。然而，目前還缺少針對學(xué)科知識圖譜的知識驗證模型和算法，知識驗證需要確保知識之間的一致性與準(zhǔn)確性。所謂一致性就是指正確的知識應(yīng)該與其他知識是相容的而不是矛盾的，準(zhǔn)確性主要是指沒有拼寫錯誤、不存在重復(fù)數(shù)據(jù)等。

2. 學(xué)科知識融合挑戰(zhàn)大

學(xué)習(xí)資源是知識的載體，是教學(xué)和學(xué)習(xí)活動的基礎(chǔ)與參照。未來學(xué)習(xí)資源的發(fā)展將走向生成性、情境性、分布式、社會性以及開放性等。不同機構(gòu)將構(gòu)建針對不同學(xué)科、不同學(xué)段的學(xué)科知識圖譜，但是如何將來自多源的知識圖譜進(jìn)行融合，從而使得學(xué)科知識圖譜能夠在教育中發(fā)揮更大作用，將會是學(xué)科知識圖譜面臨的一大挑戰(zhàn)。這主要包括學(xué)科知識圖譜本體的融合以及學(xué)科知識圖譜知識點層面的融合，如不同教材同一知識點的名稱可能有所不同，這就需要對兩種不同描述的知識點進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。此外，不同教材學(xué)科內(nèi)容不同，甚至知識點之間的關(guān)系也會有所不同，這都增大了學(xué)科知識融合的難度。另外，智慧教育的發(fā)展需要全球教學(xué)資源無縫整合共享，這是突破教學(xué)資源地域限制的有效途徑，同時，也借此縮小世界教育鴻溝，提升欠發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的教育質(zhì)量。然而教學(xué)資源全球整合共享是基于跨語言學(xué)科知識圖譜構(gòu)建基礎(chǔ)上的，跨語言知識點對齊、跨語言學(xué)科知識本體對齊等都還存在非常大的挑戰(zhàn)。

3. 學(xué)科知識圖譜的自適應(yīng)可視化挑戰(zhàn)大

相同的知識點針對不同學(xué)段的學(xué)習(xí)者，其教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)資源等都是不同的，如何針對學(xué)習(xí)者畫像提供自適應(yīng)的學(xué)科知識圖譜可視化服務(wù)，與學(xué)習(xí)者已經(jīng)有的知識體系建立關(guān)聯(lián)，同時，支持學(xué)習(xí)者自身知識體系的動態(tài)演進(jìn)，具有一定的挑戰(zhàn)性。首先，學(xué)科知識圖譜可視化內(nèi)容的確定具有一定的難度，需要根據(jù)學(xué)習(xí)者的知識體系、畫像特征等確定;其次，學(xué)科知識圖譜的可視化設(shè)計也具有一定的難度，即便相同的學(xué)科知識圖譜由于學(xué)習(xí)者的認(rèn)知方法和學(xué)習(xí)方法等方面的差異，導(dǎo)致學(xué)科知識圖譜可視化的設(shè)計更加復(fù)雜多樣。

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[Abstract] Artificial intelligence， big data and the Internet of things are the basis for the development of smart education. As a semantic network， discipline knowledge graphs can not only enhance the interpretability of artificial intelligence， but also facilitate the construction of the architecture of smart education system. Based on the analysis of the connotation and application cases of discipline knowledge graphs， this paper discusses the propriety of discipline knowledge graphs and smart education from the aspects： the construction of smart education system architecture and the reconstruction of smart education ecosystem. Then from three aspects of the overall process， automatic acquisition of discipline knowledge and fusion of discipline knowledge， this paper discusses the construction of discipline knowledge graphs in smart education. Finally this paper puts forward six applications of discipline knowledge graphs in smart education： discipline knowledge query， knowledge associated query， discipline knowledge automatic question-answering， resource recommendation， personalized learning path recommendation and query， and learning interest transfer. It also analyzes three major challenges in the applications of discipline knowledge graphs in smart education， including discipline knowledge verification， discipline knowledge fusion and the adaptive visualization of discipline knowledge graphs. It is expected to provide reference and inspiration for the applications of discipline knowledge graphs in smart education.

[Keywords] Smart Education; Discipline Knowledge Graph; Artificial Intelligence; Construction and Innovative Application