教育理論 | 何為“教育知識(shí)圖譜”？

愚然樓 2023-07-10 發(fā)布于湖南

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導(dǎo)讀

知識(shí)圖譜作為人工智能從感知智能向認(rèn)知智能變遷的核心和基礎(chǔ)，已成為各行各業(yè)從網(wǎng)絡(luò)化向智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也為個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的核心和基礎(chǔ)問(wèn)題—領(lǐng)域知識(shí)建模提供了新的技術(shù)手段?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》明確提出，要研究知識(shí)圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)技術(shù)，要構(gòu)建覆蓋數(shù)億級(jí)知識(shí)實(shí)體的多元、多學(xué)科、多數(shù)據(jù)源的知識(shí)圖譜。在此背景下，構(gòu)建教育領(lǐng)域的知識(shí)圖譜成為智能教育發(fā)展的重要研究課題。

來(lái)源丨視頻課程與教師發(fā)展

概念界定

1、知識(shí)組織視角

教育知識(shí)圖譜可看作一種由知識(shí)點(diǎn)及其語(yǔ)義聯(lián)系形成的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖，其表征的教育領(lǐng)域知識(shí)既包含個(gè)體知識(shí)結(jié)構(gòu)，也包含群體的智慧。

2、學(xué)習(xí)者認(rèn)知視角

教育知識(shí)圖譜旨在表達(dá)教學(xué)過(guò)程中涉及的不同元素以及各類具有教育意義的認(rèn)知關(guān)系，在知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上疊加學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)掌握的狀態(tài)信息，能夠形成學(xué)習(xí)者的認(rèn)知圖式。

3、知識(shí)服務(wù)視角

教育知識(shí)圖譜在表征學(xué)科知識(shí)和知識(shí)關(guān)系的基礎(chǔ)上，能夠在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)支持下形成面向知識(shí)學(xué)習(xí)和能力培養(yǎng)的學(xué)習(xí)路徑；教育知識(shí)圖譜也能夠?qū)W(xué)科知識(shí)與教學(xué)資源實(shí)體以規(guī)范化、形式化的方式進(jìn)行語(yǔ)義連接，從而實(shí)現(xiàn)在線教育資源的有效組織。

概念模型

教育領(lǐng)域知識(shí)圖譜的概念模型（Educational Knowledge Graph Concept Model，簡(jiǎn)稱EKGCM）。如圖1所示，EKGCM 模型包括兩個(gè)層次、四個(gè)基本要素。

1、兩個(gè)層次

知識(shí)圖示繼承了通用知識(shí)圖譜具有的知識(shí)表示、傳遞和共享功能，能夠很好地表征教育領(lǐng)域的學(xué)科知識(shí)體系，是教育領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義化、圖示化組織方式。

認(rèn)知圖式就是對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)體認(rèn)知結(jié)構(gòu)的可視化表征。認(rèn)知圖式是以知識(shí)圖示為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)的診斷、評(píng)測(cè)，以可視化方式進(jìn)行展現(xiàn)。認(rèn)知圖式體現(xiàn)了學(xué)科知識(shí)到個(gè)體認(rèn)知的生成，是實(shí)現(xiàn)基于認(rèn)知差異的個(gè)性化資源推薦與學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)。

2、四個(gè)要素

知識(shí)節(jié)點(diǎn)和知識(shí)關(guān)聯(lián)是教育知識(shí)圖譜最基本的要素。根據(jù)聯(lián)通主義理論，學(xué)習(xí)是知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中知識(shí)節(jié)點(diǎn)和知識(shí)關(guān)系建立和重構(gòu)的過(guò)程。

知識(shí)關(guān)聯(lián)是重建知識(shí)內(nèi)在固有邏輯結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，是教育知識(shí)圖譜語(yǔ)義化組織的關(guān)鍵要素，也是學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)和個(gè)體認(rèn)知結(jié)構(gòu)可視化展現(xiàn)的基礎(chǔ)。人類知識(shí)原本是系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化的整體，但海量、異質(zhì)、碎片化的數(shù)字化學(xué)習(xí)資源形態(tài)割裂了其內(nèi)在聯(lián)系。

認(rèn)知狀態(tài)就是有關(guān)學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)的認(rèn)知水平以及掌握程度。個(gè)體的發(fā)展是在同化和順應(yīng)過(guò)程中改變認(rèn)知圖式的動(dòng)態(tài)過(guò)程，認(rèn)知圖式作為學(xué)習(xí)者已有知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)，是學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)者個(gè)體心理結(jié)構(gòu)相作用的產(chǎn)物，由學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)“內(nèi)化”而來(lái)。

學(xué)習(xí)路徑是提升自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。研究發(fā)現(xiàn)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，如果沒(méi)有導(dǎo)航性的學(xué)習(xí)路徑支持，學(xué)習(xí)者很難達(dá)成既定的學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)目標(biāo)。

構(gòu)建方法

1、知識(shí)元抽取

知識(shí)元抽取是將教學(xué)資源中的概念、定義、定理、性質(zhì)、公式等領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)提煉出來(lái)的過(guò)程。該問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為信息抽取領(lǐng)域中的序列化標(biāo)注問(wèn)題（Sequence Labeling），即對(duì)教育資源文本序列中的每個(gè)知識(shí)元打上一個(gè)標(biāo)簽類別。目前，解決該類問(wèn)題的方法主要有三種：基于詞典的識(shí)別方法、基于規(guī)則的識(shí)別方法以及機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別方法。其中，前兩種方法需要領(lǐng)域?qū)＜液驼Z(yǔ)言學(xué)者手工制定詞典和規(guī)則，存在耗時(shí)、耗力、領(lǐng)域遷移性欠佳等問(wèn)題，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別。

2、前驅(qū)后繼關(guān)系挖掘

前驅(qū)后繼關(guān)系是知識(shí)之間最重要的關(guān)聯(lián)關(guān)系，也是教育知識(shí)圖譜語(yǔ)義化特征的體現(xiàn)。知識(shí)空間理論指出，前驅(qū)后繼關(guān)系作為知識(shí)間的一種自然依賴而存在，是形成學(xué)習(xí)者認(rèn)知空間的基礎(chǔ)。此外，布盧姆等人提出的掌握學(xué)習(xí)理論也表明：學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)后續(xù)知識(shí)之前，對(duì)先決知識(shí)的掌握程度必須達(dá)到一定的水平。

3、認(rèn)知狀態(tài)診斷

如圖2所示，該診斷過(guò)程以教育知識(shí)圖譜中的知識(shí)圖示為基礎(chǔ)，結(jié)合學(xué)習(xí)者在測(cè)評(píng)過(guò)程中的答題行為進(jìn)行診斷。假設(shè)學(xué)習(xí)者依據(jù)知識(shí)圖譜進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)時(shí)遵循馬爾科夫過(guò)程，即學(xué)習(xí)者在t 1時(shí)刻的認(rèn)知狀態(tài)只與其t時(shí)刻的認(rèn)知狀態(tài)有關(guān)，而與之前的認(rèn)知狀態(tài)無(wú)關(guān)。

4、學(xué)習(xí)路徑生成

如圖3所示，該學(xué)習(xí)路徑生成機(jī)制主要包括三個(gè)階段：先驗(yàn)知識(shí)子圖生成階段。基于學(xué)習(xí)者觀看視頻、參與社區(qū)互動(dòng)以及在線測(cè)評(píng)等行為數(shù)據(jù)，采用前文所述的隱馬爾可夫模型對(duì)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行測(cè)量，結(jié)合知識(shí)圖譜中知識(shí)元之間的前驅(qū)后繼關(guān)系，構(gòu)建學(xué)習(xí)者的先驗(yàn)知識(shí)子圖；學(xué)習(xí)目標(biāo)子圖生成階段。學(xué)習(xí)目標(biāo)子圖是由學(xué)習(xí)者待學(xué)習(xí)的知識(shí)元及其前驅(qū)后繼關(guān)系組成的子圖，即將知識(shí)圖譜所有節(jié)點(diǎn)集合A與學(xué)習(xí)者先驗(yàn)知識(shí)子圖中的節(jié)點(diǎn)集合B進(jìn)行差集運(yùn)算；學(xué)習(xí)路徑生成與優(yōu)化階段。對(duì)學(xué)習(xí)目標(biāo)子圖進(jìn)行拓?fù)渑判颍瑢W(xué)習(xí)目標(biāo)子圖中所有待學(xué)習(xí)的知識(shí)元排成線性序列，形成學(xué)習(xí)路徑候選集；而后，綜合考慮知識(shí)元中心度、學(xué)習(xí)難度以及前驅(qū)后繼關(guān)系，采用單源最短路徑算法、蟻群優(yōu)化算法對(duì)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行優(yōu)化。

參考資料

[1]李振,周東岱.教育知識(shí)圖譜的概念模型與構(gòu)建方法研究[J].電化教育研究,2019,40(08):78-86 113.

[2]董曉曉,周東岱,黃雪嬌,顧恒年,李振.學(xué)科核心素養(yǎng)發(fā)展導(dǎo)向下教育領(lǐng)域知識(shí)圖譜模式構(gòu)建方法研究[J].電化教育研究,2022,43(05):76-83.

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