“人工智能 ”視域下的教育知識(shí)圖譜

天下知倉(cāng) 2023-10-17 發(fā)布于重慶

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深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展，正驅(qū)動(dòng)著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”邁入“智能教育”新時(shí)代。知識(shí)圖譜作為推動(dòng)人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，為教育信息化2.0時(shí)代的教育教學(xué)提供了新的賦能力量。從人工智能的研究范式來(lái)看，知識(shí)圖譜是符號(hào)主義研究范式在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的演變和發(fā)展；從人工智能的發(fā)展階段來(lái)看，知識(shí)圖譜是人工智能從“感知智能”向“認(rèn)知智能”進(jìn)階的重要基礎(chǔ)。因此，從“人工智能+”視域來(lái)看，教育知識(shí)圖譜在教育大數(shù)據(jù)智能化處理、教學(xué)資源語(yǔ)義化聚合、智慧教學(xué)優(yōu)化、學(xué)習(xí)者畫(huà)像模型構(gòu)建、適應(yīng)性學(xué)習(xí)診斷、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦、智能教育機(jī)器人等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。

知識(shí)圖譜簡(jiǎn)介

知識(shí)圖譜就是一種大規(guī)模的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是一種對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的一種語(yǔ)義化的表示形式。把實(shí)體表示成節(jié)點(diǎn)，實(shí)體的屬性，實(shí)體間的關(guān)系表示成邊，構(gòu)成了一個(gè)網(wǎng)狀的圖結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)化的形式人類(lèi)可識(shí)別，對(duì)機(jī)器也很友好，方便機(jī)器理解。圖譜中大規(guī)模的概念，屬性，實(shí)體之間關(guān)系，讓其具有豐富的語(yǔ)義信息，豐富關(guān)聯(lián)信息，天然具有圖的各種特征，可以進(jìn)行圖的相關(guān)操作與應(yīng)用。構(gòu)建之后也可以作為背景知識(shí)直接供下游應(yīng)用使用。只是圖譜起先是由谷歌提出，主要用于改善搜索引擎的能力，提高搜索質(zhì)量。由于知識(shí)圖譜獨(dú)特的特征，讓他能在人工智能的多個(gè)方面發(fā)揮重要的價(jià)值。

教育知識(shí)圖譜的內(nèi)涵和分類(lèi)

（一）教育知識(shí)圖譜的內(nèi)涵

目前，對(duì)于教育知識(shí)圖譜這一概念，學(xué)術(shù)界還沒(méi)有形成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，不同研究者從不同的研究視角對(duì)其進(jìn)行了闡釋。我們應(yīng)從多維視角對(duì)教育知識(shí)圖譜予以認(rèn)識(shí)：在知識(shí)建模視角下，教育知識(shí)圖譜是一種對(duì)學(xué)科知識(shí)本體進(jìn)行建模的方法；在資源管理視角下，教育知識(shí)圖譜是采用“圖”的形式，對(duì)教育領(lǐng)域的資源及其關(guān)系進(jìn)行語(yǔ)義化組織的方式；在知識(shí)導(dǎo)航視角下，教育知識(shí)圖譜能夠在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)支持下，生成面向?qū)W習(xí)目標(biāo)的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑；學(xué)習(xí)認(rèn)知視角下，基于知識(shí)圖譜疊加學(xué)習(xí)者的知識(shí)掌握狀態(tài)信息，能夠形成學(xué)習(xí)者的認(rèn)知圖式；在知識(shí)庫(kù)視角下，教育知識(shí)圖譜是一種以計(jì)算機(jī)可“理解”的方式，存儲(chǔ)教育領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)。

（二）教育知識(shí)圖譜的分類(lèi)

教育知識(shí)圖譜可以分為以下兩類(lèi)：（1）靜態(tài)知識(shí)圖譜（Static Knowledge Graph，SKG），該類(lèi)圖譜是以教學(xué)過(guò)程中涉及的元素為實(shí)體節(jié)點(diǎn)、以教學(xué)元素間的邏輯關(guān)系為邊，形成的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，這里的教學(xué)元素既可以指學(xué)科中的知識(shí)點(diǎn)（概念、公式、定理、原理等），也可泛指教材、課程、教學(xué)資源、知識(shí)主題、知識(shí)單元、教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)問(wèn)題、教學(xué)參與者、教學(xué)情境等；（2）動(dòng)態(tài)事理圖譜（Dynamic Reason Graph，DRG），該類(lèi)圖譜是以教學(xué)事件或教學(xué)活動(dòng)為表征對(duì)象，以邏輯事理關(guān)系（順承、因果、反轉(zhuǎn)、條件、上下位、組成等）為邊，構(gòu)成的多關(guān)系圖。下圖分別展示了面向知識(shí)點(diǎn)的靜態(tài)知識(shí)圖譜和面向活動(dòng)的動(dòng)態(tài)事理圖譜。

面向知識(shí)點(diǎn)的教育知識(shí)圖譜

面向活動(dòng)的教育知識(shí)圖譜

“人工智能 +”視域下的教育知識(shí)圖譜應(yīng)用

（一）助力教育大數(shù)據(jù)智能化處理

教育大數(shù)據(jù)是人工智能教育應(yīng)用的基礎(chǔ)。教育大數(shù)據(jù)的分析與挖掘是從“數(shù)據(jù)”到“知識(shí)”的萃取過(guò)程。通過(guò)知識(shí)圖譜，我們可以將教育領(lǐng)域海量且繁雜的大數(shù)據(jù)整合為一個(gè)語(yǔ)義化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，破解數(shù)據(jù)匯聚融合的難題，并優(yōu)化數(shù)據(jù)價(jià)值的攫取過(guò)程，如下圖所示。

知識(shí)圖譜在教育大數(shù)據(jù)智能化處理中的應(yīng)用

從數(shù)據(jù)匯聚融合的角度來(lái)看，教育大數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、數(shù)據(jù)稀疏的特性，需要融合多源異構(gòu)的教育數(shù)據(jù)才能保證分析結(jié)果的精準(zhǔn)性。而當(dāng)前的教育大數(shù)據(jù)在匯聚融合過(guò)程中，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，數(shù)據(jù)模式動(dòng)態(tài)變遷困難，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以語(yǔ)義化融合，“數(shù)據(jù)孤島”“數(shù)據(jù)煙囪”等問(wèn)題依然嚴(yán)重，因此，急需一種靈活可擴(kuò)展、智能自適應(yīng)的數(shù)據(jù)模式，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度深度融合。知識(shí)圖譜作為一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)模式，并且具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的能力，能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一建模與管理。首先，需要由學(xué)科專(zhuān)家和知識(shí)工程師從教學(xué)、管理、科研三個(gè)維度定義知識(shí)圖譜的標(biāo)準(zhǔn)模式；其次，需要由大數(shù)據(jù)工程師將海量的教學(xué)日志數(shù)據(jù)、教學(xué)資源數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行映射；再次，通過(guò)知識(shí)校驗(yàn)技術(shù)將不同數(shù)據(jù)源中的實(shí)體進(jìn)行融合；最后，利用實(shí)體鏈接技術(shù)將數(shù)據(jù)與各類(lèi)資源庫(kù)和知識(shí)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

（二）助力教學(xué)資源語(yǔ)義化聚合

近年來(lái)，隨著泛在學(xué)習(xí)環(huán)境以及MOOC、SPOC、微課等開(kāi)放教育資源的出現(xiàn)，知識(shí)的獲取方式呈現(xiàn)跨端、跨源、跨模態(tài)的特性，學(xué)習(xí)資源面臨著分散無(wú)序、知識(shí)碎片、共享困難、關(guān)聯(lián)缺失等嚴(yán)重問(wèn)題，學(xué)習(xí)資源的語(yǔ)義化聚合逐漸成為教育技術(shù)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

知識(shí)圖譜以其語(yǔ)義化關(guān)聯(lián)、智能組織聚合的能力，為機(jī)器理解復(fù)雜的學(xué)習(xí)資源和構(gòu)建知識(shí)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)提供了新的思路，它是進(jìn)行海量教育資源組織、表征與管理，實(shí)現(xiàn)教育資源融合的關(guān)鍵技術(shù)之一。

（三）助力智慧教學(xué)更加高效化

助力“以學(xué)定教” 教學(xué)目標(biāo)作為教學(xué)過(guò)程的出發(fā)點(diǎn)和風(fēng)向標(biāo)，它的精準(zhǔn)定位決定著教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)過(guò)程的有效性。以知識(shí)圖譜為代表的人工智能技術(shù)為教學(xué)目標(biāo)的精準(zhǔn)定位，提供了新的技術(shù)手段，主要表現(xiàn)在：（1）基于學(xué)科知識(shí)圖譜，能夠精準(zhǔn)探測(cè)學(xué)生在各知識(shí)點(diǎn)的掌握狀態(tài)。借助于教育大數(shù)據(jù)的采集技術(shù)，智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠記錄學(xué)生在作業(yè)、練習(xí)、考試、答疑等各個(gè)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)軌跡；結(jié)合學(xué)習(xí)分析技術(shù)，以知識(shí)圖譜的形式可視化展示學(xué)生知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，能夠精準(zhǔn)定位學(xué)生學(xué)習(xí)短板以及薄弱知識(shí)點(diǎn)。（2）結(jié)合知識(shí)追蹤技術(shù)以及相關(guān)教育學(xué)理論，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)學(xué)生各知識(shí)點(diǎn)的掌握變化情況。每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識(shí)程度都各不相同且動(dòng)態(tài)變化，需借助人工智能技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

（四）賦能學(xué)習(xí)者畫(huà)像模型的構(gòu)建

用戶畫(huà)像是一種以用戶行為大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合文本挖掘、情感分析、知識(shí)抽取、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，以標(biāo)簽化的信息模型描述用戶多維特征的建模方法，其本質(zhì)就是對(duì)畫(huà)像主體“打標(biāo)簽”。學(xué)習(xí)者畫(huà)像是用戶畫(huà)像的一種特殊形態(tài)，主要用于描述學(xué)習(xí)者的學(xué)科知識(shí)、認(rèn)知能力、學(xué)科素養(yǎng)、學(xué)習(xí)風(fēng)格以及情感狀態(tài)等方面的個(gè)性特征，它是開(kāi)展個(gè)性化支持服務(wù)的前提和基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)者畫(huà)像的一般過(guò)程包括：學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)獲取、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析、用戶標(biāo)簽抽取、用戶畫(huà)像生成四個(gè)環(huán)節(jié)。

（五）賦能適應(yīng)性學(xué)習(xí)的診斷

當(dāng)前的智慧教育更加突出強(qiáng)調(diào)“以學(xué)習(xí)者為中心”的教學(xué)理念，而如何評(píng)測(cè)、診斷學(xué)習(xí)者對(duì)于知識(shí)和技能的真實(shí)掌握狀況，仍是全球教育信息化面臨的難題。根據(jù)認(rèn)知主義理論觀點(diǎn)，學(xué)習(xí)是面對(duì)真實(shí)的問(wèn)題情境，通過(guò)學(xué)習(xí)者的心理加工和信息處理，形成和建立認(rèn)知結(jié)構(gòu)的過(guò)程，而學(xué)習(xí)診斷是通過(guò)診斷性測(cè)試，來(lái)對(duì)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)估的過(guò)程。

（六）賦能個(gè)性化學(xué)習(xí)的推薦

個(gè)性化學(xué)習(xí)是教育發(fā)展的本質(zhì)追求和價(jià)值取向，也是人工智能技術(shù)賦能教育的最佳實(shí)踐。然而，當(dāng)前指數(shù)式增長(zhǎng)的學(xué)習(xí)資源，使得學(xué)習(xí)者的“認(rèn)知負(fù)荷”和“學(xué)習(xí)迷航”問(wèn)題日益加劇，學(xué)習(xí)資源的極大豐富與個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)供給不足之間的矛盾日益突出。而個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者當(dāng)前的知識(shí)狀態(tài)，為其推薦適切的個(gè)性化學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑，成為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵和基礎(chǔ)。

（七）賦能智能教育機(jī)器人

《地平線報(bào)告》連續(xù)多年預(yù)測(cè)教學(xué)機(jī)器人將成為持續(xù)影響教育領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)；英國(guó)開(kāi)放大學(xué)發(fā)布的2019年度《創(chuàng)新教學(xué)報(bào)告》也指出，“機(jī)器人陪伴學(xué)習(xí)”將成為教育領(lǐng)域可能出現(xiàn)的“創(chuàng)新教學(xué)法”。教育機(jī)器人能夠充當(dāng)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)助手、智能學(xué)伴，為其提供答疑、導(dǎo)航、推薦、提問(wèn)、社交等智能服務(wù)，對(duì)于增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣、激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、提高學(xué)習(xí)效果具有重要作用。同時(shí)，教育機(jī)器人也能夠輔助教師進(jìn)行教學(xué)監(jiān)控、教學(xué)管理、自動(dòng)答疑，延伸教師的表達(dá)能力、知識(shí)傳遞能力和溝通能力。

當(dāng)前，教育領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)器人主要是對(duì)話型或聊天型，該類(lèi)機(jī)器人通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜等技術(shù)讓機(jī)器理解人的語(yǔ)言，在對(duì)人類(lèi)意圖進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的邏輯推理和規(guī)則匹配過(guò)程，對(duì)學(xué)習(xí)者的提問(wèn)進(jìn)行回應(yīng)抑或完成某項(xiàng)明確具體的任務(wù)。比如，對(duì)話型機(jī)器人是一個(gè)集語(yǔ)言感知、語(yǔ)音識(shí)別、智能決策、自動(dòng)反饋為一體的復(fù)雜系統(tǒng)，涉及自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、知識(shí)推理、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等諸多人工智能技術(shù)，而知識(shí)圖譜在其中起到了決定性作用。

下圖所示為對(duì)話型教育機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu)，主要包括自然語(yǔ)言處理模塊、對(duì)話管理模塊、知識(shí)圖譜模塊、自然語(yǔ)言生成模塊四大部分。其基本處理流程如下：自然語(yǔ)言處理模塊將學(xué)習(xí)者輸入的文字與語(yǔ)音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器的內(nèi)部表示，在知識(shí)圖譜的輔助下，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)輸入進(jìn)行實(shí)體識(shí)別、實(shí)體鏈接、指代消解、語(yǔ)義理解等處理，最終解析為槽值對(duì)的形式；對(duì)話管理模塊綜合學(xué)習(xí)者的輸入數(shù)據(jù)以及知識(shí)圖譜中的信息，經(jīng)過(guò)知識(shí)推理、語(yǔ)義消歧、上下文理解、語(yǔ)義檢索等操作生成問(wèn)題答案，最后交由自然語(yǔ)言生成模塊反饋給當(dāng)前學(xué)習(xí)者。在該過(guò)程中，知識(shí)圖譜相當(dāng)于教育機(jī)器人的大腦記憶系統(tǒng)，存儲(chǔ)了教育領(lǐng)域海量的常識(shí)性知識(shí)，以及學(xué)習(xí)者的情感狀態(tài)、興趣偏好、知識(shí)技能等數(shù)據(jù)信息，使得機(jī)器人擁有了類(lèi)似人類(lèi)大腦的記憶、思考、推理和研判能力。

對(duì)話型教育機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu)

深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜是人工智能符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義研究范式的最新成果，將這兩項(xiàng)技術(shù)與教育教學(xué)深度融合，來(lái)提高精準(zhǔn)教學(xué)質(zhì)量和個(gè)性化服務(wù)水平，已成為推動(dòng)教育信息化2.0發(fā)展的必然要求，這也是智能教育從理論走向?qū)嵺`的重要抓手。但單純依靠深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能教育，存在著黑箱問(wèn)題和不可解釋問(wèn)題，而知識(shí)圖譜恰恰彌合了這一缺陷，它以知識(shí)為核心來(lái)驅(qū)動(dòng)智能教育的發(fā)展。知識(shí)圖譜作為智能教育從“感知智能”階段向“認(rèn)知智能”階段發(fā)展的基礎(chǔ)，能夠?yàn)榻逃髷?shù)據(jù)的智能化處理、教學(xué)資源的語(yǔ)義化聚合、智慧教學(xué)的優(yōu)化、學(xué)習(xí)者畫(huà)像模型構(gòu)建、適應(yīng)性學(xué)習(xí)診斷、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦、智能教育機(jī)器人等教育應(yīng)用等方面，提供技術(shù)支撐。

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