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融入“五构概念”教学法的项目式教学——以“溶液”单元为例福建师范大学（350117）苏芦花白卫斌［摘要］“五构概念”教学法通过梳理教学内容，明确教学目标和路径，从整体的角度去设计和实施教学。
文章结合化学学科特点对“五构概念”教学法进行改进，将其融入项目式教学中，构建“五阶段”教学模式，并以“溶液”单元的教学为例，展示该模式在教学实践中的应用。
［关键词］“五构概念”教学法；项目式教学；溶液［中图分类号］G633.8［文献标识码］A［文章编号］1674-6058（2023）20-0070-04一、问题的提出在传统的教学中，教师单方面讲授知识，学生则被动听讲，未能真正参与课堂活动，因此存在诸多弊端：一方面，教师忽视知识点之间的联系，对理论或概念的讲解较为抽象，与学生的生活相脱离；另一方面，学生被动地接受知识，没有真正理解和掌握知识。
而项目式教学法可有效突破传统教学的困境。
所谓项目式教学法，就是以建构主义理论为指导，创设真实的情境，把学生融入一个完整的实践性项目中，以小组合作为主要学习形式，让学生自主学习以实现知识的建构［1］。
在教学实施过程中，教师是学生学习的引导者，而非知识的灌输者，通过项目串联知识，创设与学生生活息息相关的学习情境，使知识系统化，并与生活实际紧密联系，最大限度地调动学生的学习主动性和参与感，激发学生的学习兴趣。
目前，项目式教学在实施过程中仍存在一些问题：教师没有从更深的层次去理解项目式教学，仅是通过学科领域的简单叠加和学科知识的浅层拼凑展开教学活动［2］；面对项目式教学活动中所涵盖的若干学科事实、概念和原理等，教师未能依据总括性目标，架构出能够厘清相关学科之间内在逻辑联系的知识框架，使情境创设浮于表面，严重影响学生的实践效果，无法正常发挥项目式教学的优势。
因此，如何优化项目式教学成为一个亟待解决的问题。
二、“五构概念”教学法与项目式教学的融合（一“）“五构概念五构概念””教学法“五构概念”教学法是周初霞在聚焦生物重要概念的单元整体教学研究中提出的新的教学模式，由“解构”“初构”“重构”“架构”“创构”这五个步骤组成，旨在追求知识的整体性、教学安排的整体性和学习的整体性［3］。
硕士论文中的理论框架与概念模型的构建方法在撰写硕士论文时，理论框架与概念模型是非常重要的组成部分。
理论框架提供了研究问题的基础，并将相关理论知识与研究问题联系起来。
而概念模型则是用来描述和解释研究问题的概念性框架。
一、理论框架的构建方法1. 确定研究问题与目的在构建理论框架之前，首先要明确研究问题与目的。
这将有助于确定理论框架中需要包含的相关理论知识。
2. 查阅文献通过查阅相关文献，可以获取到已有的理论知识。
文献综述是理论框架构建的基础，通过对文献的综合分析，可以找到与研究问题相关的理论观点和概念。
3. 选择合适的理论范式根据研究问题的性质和目的，选择适合的理论范式。
理论范式是理论框架的基本理论出发点，可以帮助研究者在研究问题中获得更好的指导。
4. 确定理论要素根据选定的理论范式，确定理论要素。
理论要素包括相关概念、变量、关系等。
通过对已有理论和文献的分析，可以确定需要使用的理论要素，并进行适当的修改和调整。
5. 整合理论要素在整合理论要素时，需要将其中存在重叠或冲突的部分进行处理。
通过合理地整合各个理论要素，形成完整的理论框架。
二、概念模型的构建方法1. 确定要素与关系概念模型是用来描述研究问题的概念性框架，需要确定概念要素（如变量、概念）以及它们之间的关系。
在确定要素与关系之前，需要明确研究问题和理论框架中的要素。
2. 选择适当的表示方法根据研究问题和理论框架中的要素与关系，选择适当的概念模型表示方法。
常见的表示方法包括概念图、流程图、结构方程模型等。
根据需要，可以使用不同的表示方法来描述不同层次的关系。
3. 进行模型验证与修正在构建概念模型后，需要进行模型验证与修正。
通过对概念模型的验证，可以确定模型是否能够准确地描述研究问题。
如果发现模型存在问题，可以对其进行修正和调整，以更好地解释研究问题。
4. 细化概念模型在概念模型的基础上，可以对其进行进一步的细化。
通过添加更详细的要素和关系，可以使概念模型更加完善和具体。
我国概念图研究概览一、本文概述概念图是一种以图形化方式表达思想、概念及其相互关系的可视化工具。
自从20世纪60年代由美国教育心理学家诺瓦克（Joseph D. Novak）提出以来，概念图在教育、科学研究、知识管理和人工智能等领域得到了广泛应用。
在我国，概念图的研究起步较晚，但近年来随着信息化和数字化教育的推进，其在知识组织、教学设计和学习理解等方面的价值逐渐被认识和挖掘。
本文旨在全面概览我国概念图研究的发展历程、现状及其在不同领域的应用情况。
本文回顾了概念图的起源和理论基础，阐述了其核心思想和构建原则。
分析了我国学者在概念图领域的研究成果，包括理论研究、应用实践和教学改革等方面。
本文还探讨了概念图在我国教育改革、知识管理和智能信息处理等领域的应用前景和挑战。
通过对我国概念图研究的梳理和分析，本文旨在为相关领域的研究者和实践者提供参考和启示，推动概念图在我国的进一步发展和创新应用。
这个概述段落是基于概念图的一般知识和可能的研究方向构建的，具体内容可能需要根据实际的研究文献和资料进行调整和完善。
二、概念图的定义与特点概念图是一种视觉化工具，它通过图形化的方式表达概念、思想和知识之间的关系。
这种工具在教育、科学研究、商业分析等领域得到了广泛的应用，因其能够清晰地揭示复杂信息的结构和内在联系。
概念图由节点（concepts）和连接节点的边（links）组成。
节点代表概念，边代表概念之间的关系。
每条边都标注有特定的关系词，如“属于”、“导致”、“是”等，这些关系词有助于明确表达概念间的逻辑联系。
直观性：概念图利用图形符号和线条直观地展示信息，使得复杂的知识结构一目了然。
层次性：概念图能够清晰地表达概念之间的层级关系，从而帮助人们理解复杂系统中的结构层次。
灵活性：概念图的结构可以根据需要进行调整和扩展，适应不同领域和不同复杂度的知识表达。
互连性：概念图强调概念之间的相互关联，通过连接不同的节点，可以揭示它们之间的内在联系。
有关“知识体系”的建立工具
在建立知识体系的过程中，可以使用多种工具来帮助整理、组织和呈现信息。
有关“知识体系”的建立工具如下：
1.思维导图工具：思维导图是一种图形化的组织思维的方式，可以帮助用户将复杂的信息
和概念以树状结构的形式进行展示。
一些常见的思维导图工具有XMind、MindNode、MindMeister等。
2.笔记工具：笔记工具可以帮助用户记录、整理和回顾信息。
例如，Evernote、OneNote等
工具都提供了强大的笔记功能，用户可以创建笔记、添加标签、建立笔记本等，以便更好地组织和查找信息。
3.概念图工具：概念图是一种用于组织和表示概念的图形化工具，可以帮助用户更好地理
解和表达复杂的概念和关系。
一些常见的概念图工具有ConceptDraw、MindManager等。
4.知识库工具：知识库工具可以帮助用户建立和管理自己的知识体系，以便更好地进行知
识管理和分享。
例如，Confluence、SharePoint等工具都提供了知识库功能，用户可以创建文档、页面、文件等，以便更好地组织和分享知识。
5.项目管理工具：项目管理工具可以帮助用户规划和管理知识体系建立的过程，确保项目
的顺利进行。
例如，Trello、Asana等工具都提供了项目管理功能，用户可以创建任务、分配任务、设置截止日期等，以便更好地管理和推进项目。
教育知识图谱的概念模型与构建方法研究一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一种重要的知识表示和组织方式，已经在多个领域展现出其独特的价值。
特别是在教育领域，教育知识图谱的构建和应用对于提升教育质量、优化教育资源配置、实现个性化教育等方面具有重要意义。
本文旨在深入探讨教育知识图谱的概念模型与构建方法，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
文章首先将对教育知识图谱的基本概念进行界定，明确其在教育领域的应用场景和价值。
随后，将介绍教育知识图谱的构建流程，包括数据源的选择与处理、知识抽取与表示、知识融合与推理等关键步骤，并详细阐述各步骤中涉及的主要技术和方法。
在此基础上，文章将提出一种基于本体的教育知识图谱构建方法，并对其进行详细的介绍和实证分析。
该方法旨在通过本体论的思想，对教育领域的知识进行系统化、结构化的表示和组织，从而实现教育知识的有效整合和利用。
文章将总结教育知识图谱构建过程中的关键问题和技术挑战，并对未来的研究方向和应用前景进行展望。
通过本文的研究，我们期望能够为教育知识图谱的构建和应用提供一套系统的理论框架和实践方法，推动教育领域的信息化和智能化发展。
二、教育知识图谱的概念模型教育知识图谱是一种专门用于教育领域的知识图谱，它通过对教育领域中各种实体、概念、关系进行结构化表示，以图的形式展示教育领域的知识。
其概念模型主要包括以下几个核心组件：实体层：这是教育知识图谱的基础，包含了教育领域中各种具体的实体，如学科、知识点、课程、教育机构、教师、学生等。
这些实体是构成知识图谱的基本单元，它们之间的关系构成了图谱的主要骨架。
关系层：关系层定义了实体之间的关系，如学科与知识点之间的包含关系、知识点之间的关联关系、教师与学生的师生关系等。
这些关系构成了图谱的主要脉络，反映了教育领域中的知识结构和逻辑关系。
属性层：属性层描述了实体的属性信息，如知识点的难易程度、学科的学习要求、教师的职称、学生的年龄等。
一、现状综述三圈环流是气候专题学习的重点也是难点。
在以往的教学中，一般通过“推翻假设—要素增加”的教学逻辑，完成从单圈环流向三圈环流的转变。
[1]对于气压带、风带分布规律的教学，一般先以气压带分布规律作为基础，再结合地转偏向力等大气运动规律，完成风带分布规律的探究。
三圈环流一课中的知识结构逻辑性强，但通过课堂提问、作业等反馈形式显示，学生对于气压带、风带分布规律掌握不佳、知识的逻辑性弱且遗忘率高。
布鲁纳的认知结构理论认为学习的过程是构建认知结构的过程。
[2]学生的认知结构在一定程度上反映学生的学习过程。
本文认为，学生认知结构的可视化可以帮助教师进行学习诊断，快速定位错误概念形成在哪个环节。
认知结构是知识的结构，可以看作是由相互联系的概念通过关系构成的知识网络。
[3]而概念图恰巧是一种将概念作为节点，连接线表示概念之间关系，并用连接词连接组成相关命题的图式，在一定程度上可以将知识结构可视化，并且加以充分利用对学生形成知识概念体系和促进目标达成有积极作用。
二、研究设计本文根据《普通高中地理课程标准（2017年版）》，将三圈环流的教学目标分解为多个相关知识点，并从中提炼出若干概念。
根据教学经验和知识逻辑，运用Cmap Tools 软件绘制三圈环流的概念图（见图1）。
并基于教学目标，设置相应试题，以上海市崇明中学高一（6）班的39名学生作为研究对象，进行三圈环流的目标达成度测试，完成数据的收集。
学习诊断阶段，以三圈环流概念图中的关系为基础，结合低知识掌握度的知识概念间的相关性分析，聚焦易错题的核心概念，探究学生在三圈环流一课学习中存在的问题，查漏补缺，对症下药，提高教学目标达成度。
杨 叶1,2 顾成云1（1.华东师范大学 教师教育学院, 上海 200062; 2.上海市崇明中学, 上海 202150）摘要：概念图是学生认知结构可视化的工具，充分利用能够对学生形成知识概念体系和促进目标达成产生积极作用。
本文以三圈环流相关概念为基础，结合知识概念间的相关分析，确认学生三圈环流概念的掌握情况，得到学生对气压带、风带分布规律掌握不佳的原因。
基于知识图谱的企业知识管理系统构建随着知识经济的崛起，企业知识管理已经成为了现代企业发展的一大关键所在。
如何更好地管理企业内的各项知识资源，提高知识统筹能力及效率，成为了每个企业管理者共同面临的问题。
而基于知识图谱技术的企业知识管理系统构建，也正在逐渐成为企业知识管理的新技术热点。
一、知识图谱在企业知识管理中的应用知识图谱是一种用于知识组织与呈现的语义网络，在企业知识管理中有着广泛的应用场景。
首先，利用知识图谱可以将企业内部的各类知识资源进行智能化分类和整合，建立起一个高效的知识管理体系。
其次，知识图谱可以通过对实体和关系的建模，有效地抽象出企业内部各项业务、产品等知识，为产品设计、技术研发、营销推广等领域提供辅助决策支持。
最后，基于知识图谱的企业知识管理系统还可以提供智能化的搜索服务，帮助员工快速准确地获取所需知识，提高工作效率。
二、基于知识图谱的企业知识管理系统的构建方法建立基于知识图谱的企业知识管理系统，需要进行以下几个步骤：1. 知识抽取知识抽取是企业知识管理系统构建的第一步，它是将企业内部各类知识资源进行提取、抽象、整合，并将其转换为可计算的知识图谱的过程。
这个过程包括文本挖掘、实体、属性和关系提取等技术方法。
2. 知识建模知识建模是将企业内部的各种实体、属性和关系进行建模，构建出完整的知识图谱。
这个过程需要根据企业的业务模型，对企业内部的知识进行分类、组合和抽象，为知识的组织与呈现提供支持。
3. 知识存储知识存储是将知识图谱存储并进行管理，包括选择和使用符合企业需求的知识图谱存储技术、建立适合企业知识管理的存储架构和技术规范。
4. 知识推理知识推理是为了实现知识图谱的智能化分析和决策，对知识图谱进行推理和演绎，为企业内部的各项业务提供辅助决策支持。
5. 知识应用知识应用是基于知识图谱的企业知识管理系统的核心，通过各类应用程序的嵌入和交互，为企业内部的各项业务、产品设计、技术研发、营销推广、售后服务等领域提供支持。
科学文献知识图谱的构建与应用随着科技的快速发展，文献资讯量也在膨胀。
如何快速获取准确的文献资讯，对于研究人员而言，是一项极具挑战性的任务。
因此，知识图谱应运而生。
知识图谱是指将各种知识元素通过语义学的方法进行结构化，从而得出一个完整的知识框架，并赋予其标准化的语义解释。
本文将主要探讨在科学文献方面使用知识图谱的构建和应用。
一、科学文献的数据来源在构建科学文献知识图谱之前，需要先了解科学文献的数据来源。
目前，主要有以下几类数据源：1. 开放获取数据库（Open Access Database），如PubMed、ArXiv、MEDLINE 等。
2. 科研出版社、出版机构、学术期刊和在线资源提供商，如Elsevier、Springer 等。
3. 学术机构组织和出版社渠道合作，如IEEE Xplore、ACM Digital Library等。
通过以上数据来源，能够获取包括书籍、论文、期刊、研究报告等多种类型的文献数据，以便后续的处理和分析。
二、科学文献知识图谱的构建在科学文献知识图谱的构建中，主要要从以下几个方面进行处理：1. 实体识别科学文献知识图谱的实体包括作者、文献题目、关键字等。
因此，需要借助自然语言处理技术，从文献中识别实体，并将其进行分类和规范化。
例如，将不同文献中相同的实体进行归一化，减少冗余信息。
2. 关系抽取科学文献知识图谱的构建需要抽取文献间的关系（如作者与文献之间的关系等），并为其赋予权重。
关系的抽取通常采用基于规则或基于机器学习的方法，其中机器学习方法可提高抽取准确度及效率。
3. 知识融合构建科学文献知识图谱不仅涉及到文献之间的关系抽取，还需要对知识进行融合。
融合的过程包括合并实体、识别重复数据，同时可以将相似的文献进行聚类等。
三、科学文献知识图谱的应用1. 智能化的科学文献检索通过结合知识图谱与自然语言处理技术，可以实现智能化的科学文献检索。
用户可通过输入关键词或短语，知识图谱将根据其内部的实体和关系，输出一份最符合用户需求的科学文献列表。
基于知识图谱的知识管理平台设计与实现作者：吴云，郭健辉，王安平来源：《无线互联科技》2022年第18期摘要：研究生的创新能力是我国成为人才强国的重要推动力，为我国的科技创新领域增添了活力。
伴随着互联网信息技术的飞速发展，人们获取知识的途径变得丰富多样，随之而来庞大的信息量也给研究生的日常学习带来了新的挑战，如果不能及时有效地整理学习到的知识，将会降低研究生的学习效率。
文章研究基于知识图谱的知识管理平台，具有论文管理、笔记资料管理、科技竞赛管理、文件管理、可视化展示等功能，对提升研究生学习的系统性和高效性具有重要的意义。
关键词：知识图谱；知识管理；B/S0引言随着现代信息技术的快速崛起，信息量呈现爆炸式增长，知识更新的速度越来越快，社会也对研究生的综合素质提出了更高的要求。
研究生在学习方面的特点是不拘泥于课堂上的知识，有更多独立的科研项目，经常要查找与研究方向相关的专业知识，注重知识的时效性。
另外，研究生作为推动我国成为创新型国家的主力军，需要具备相关信息的检索能力，及时地了解专业发展的前沿技术，通过不断地实验与分析，做出更多的创新型研究。
研究生学习阶段是学习道路上的黄金时期，对于个人的提升、社会的需求以及国家的发展都至关重要。
本文设计并研发出一种基于知识图谱的知识管理平台，对收集到的数据信息进行整合，实现论文管理、笔记资料管理、科技竞赛管理、文件管理和可视化展示等功能，通过知识图谱可视化就可以简单直观的展示知识的核心结构，让知识成体系，帮助研究生快速地获取相应的知识，提升学习效率。
1设计思想和体系结构本系统基于B/S架构模式进行开发，是一种基于浏览器载体的框架，主要包括浏览器、Web服务器和数据库服务器3个部分［1］。
其中，浏览器处理小部分的事务逻辑，通过网址就能轻松访问，面向的是用户群体，界面设计应清晰简洁。
Web服务器主要用于信息传送。
当用户使用系统点击相应的功能时，就会先向Web服务器发出请求，再将页面的各种提示信息编译成前端代码传回给用户浏览器，实现人机交互。
基于知识图谱的企业知识管理系统设计与实现企业知识管理系统是企业内部知识共享、交流和创新的平台，其重要性已经得到越来越多企业的认可。
而在企业知识管理系统的构建中，基于知识图谱的设计方案也越来越受到关注。
本文将详细探讨基于知识图谱的企业知识管理系统的设计与实现。
一、知识图谱介绍知识图谱是一种表示知识和实体之间关系的图形化工具，可以呈现出知识之间的层次关系和更为深入的细节信息，有利于人们理解知识的本质和内在规律。
知识图谱是将人类知识组织成一种半结构化的方式，可以帮助企业在大量数据中找到信息的关联，发现知识的隐含需求和创新机会，从而提高企业的核心竞争力。
二、基于知识图谱的企业知识管理系统设计1.信息收集与整合企业知识管理系统需要收集和整合企业各个部门的知识数据，包括但不限于：专利文献、研究报告、技术资料、市场情报、行业新闻等。
同时，第三方数据源如开放数据、社交媒体、互联网资讯等也可以作为信息收集渠道。
将大量的数据整合在一起，形成知识大数据，这是实现知识图谱的前置步骤。
2.知识分类与 concept mapping将企业内部各部门的知识进行分类，形成知识主题体系。
这个过程中，可以使用一些文本挖掘、自然语言处理技术，或者人工标注的方式来进行分类。
分类的目的是为了让企业内部人员更快速地找到所需知识，同时也方便知识的接续和迁移。
Concept mapping 是创建知识图谱的重要环节。
将分类好的知识，进行概念映射（Concept Mapping），建立起概念之间的关系。
概念映射一般采用语义挖掘技术来实现，将概念间的相互关系、属性、分类、继承关系等我们可以自己自定义的知识进行映射。
3. 建立知识图谱建立知识图谱需要借助图论、机器学习、数据挖掘等技术。
首先，需要将不同类型的知识转换为标准格式，例如 RDF(资源描述框架)；然后对知识进行实体识别，主要是对词汇的抽取，分词与词性标注；之后对实体进行链接，建立实体之间的关系，此处可以使用多种算法，例如基于概念相似度、路径相似度、语义匹配的链接算法。
人工智能在教育领域的应用研究报告第1章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与结构安排 (3)第2章人工智能技术概述 (3)2.1 人工智能的发展历程 (3)2.1.1 推理期 (3)2.1.2 知识期 (4)2.1.3 机器学习期 (4)2.2 人工智能的关键技术 (4)2.2.1 机器学习 (4)2.2.2 自然语言处理 (4)2.2.3 计算机视觉 (4)2.2.4 技术 (4)2.3 人工智能在教育领域的应用趋势 (5)2.3.1 个性化教育 (5)2.3.2 智能辅导 (5)2.3.3 教育资源共享 (5)2.3.4 教育评价改革 (5)2.3.5 智能管理与服务 (5)第3章智能教学系统 (5)3.1 智能教学系统的概念与分类 (5)3.2 智能教学系统的关键技术 (6)3.3 智能教学系统的应用案例分析 (6)第4章个性化学习推荐系统 (6)4.1 个性化学习推荐系统的原理与架构 (6)4.2 个性化学习推荐算法 (7)4.3 个性化学习推荐系统的应用实践 (7)第5章智能辅导与答疑系统 (8)5.1 智能辅导与答疑系统的发展概况 (8)5.2 自然语言处理技术在智能答疑中的应用 (8)5.3 智能辅导与答疑系统的应用案例 (8)第6章智能评估与诊断 (9)6.1 智能评估与诊断的内涵与价值 (9)6.2 智能评估与诊断的关键技术 (9)6.3 智能评估与诊断的应用研究 (9)第7章教育 (10)7.1 教育的发展现状与分类 (10)7.2 教育的关键技术 (10)7.3 教育在教育领域的应用摸索 (11)第8章智能语音与图像识别技术 (11)8.1 智能语音与图像识别技术原理 (11)8.2 智能语音与图像识别技术在教育中的应用 (11)8.2.1 智能辅助教学 (11)8.2.2 个性化学习 (12)8.2.3 智能评测 (12)8.3 智能语音与图像识别技术的挑战与展望 (12)8.3.1 识别准确率 (12)8.3.2 数据安全与隐私保护 (12)8.3.3 技术普及与教育公平 (12)第9章虚拟现实与增强现实技术 (12)9.1 虚拟现实与增强现实技术概述 (12)9.2 虚拟现实与增强现实技术在教育中的应用 (13)9.2.1 虚拟现实技术在教育中的应用 (13)9.2.2 增强现实技术在教育中的应用 (13)9.3 虚拟现实与增强现实技术的挑战与发展趋势 (13)9.3.1 挑战 (13)9.3.2 发展趋势 (14)第10章人工智能在教育领域的挑战与未来发展 (14)10.1 人工智能在教育领域的挑战 (14)10.1.1 技术层面 (14)10.1.2 教育层面 (14)10.2 人工智能在教育领域的机遇与趋势 (15)10.2.1 个性化教育 (15)10.2.2 智能辅助教学 (15)10.2.3 教育资源共享 (15)10.3 人工智能在教育领域的未来发展建议 (15)10.3.1 政策支持与引导 (15)10.3.2 跨学科合作与研究 (15)10.3.3 培养人工智能教育人才 (15)10.3.4 强化监管与评价 (15)第1章引言1.1 研究背景信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, ）逐渐成为引领未来社会发展的关键技术。
“同源染色体”在基于“生物学概念教学”上的策略优化应用孙莉莉浙江省绍兴市柯桥区鉴湖中学摘要概念教学是中学生物学教学中占据着重要作用。
本文以“同源染色体”概念为主线，分别从教具建构模型、概念图绘制这两个策略方面阐述生物概念教学中的优化。
关键词概念教学策略优化同源染色体模型建构概念图概念教学在中学生物学教学中占据着重要地位。
在实际的概念教学过程中，教师的“讲”和学生的“学”不能只停留在简单的感性认知层面，否则学生将缺乏对生物学概念内容的深入理解和掌握，前后知识点断层现象显著，知识体系框架摇摇欲坠。
所以如何优化生物概念教学中的教学策略是近来关注的热点和难点。
下面我将以“同源染色体”概念为例，从教具建构模型、概念图绘制这两个策略方面阐述生物概念教学过程中的优化。
1.应用教具构建模型，转变教学模式，加速概念建构以往的概念教学模式多是教师平白直述，再在该基础上借助学生的间接经验举例予以强化。
这样概念教学具有时效性，也存在遮蔽性，容易给教师以及学生一个错误导向，即认为学生对该概念已经有了初步的直观认知，也具备了一定的应用能力，达到了预期的教学目标。
但事实上，这样建立起来的概念往往是苍白无力的，学生的认识仍然停留在表面，一旦将问题深入化，或者时间一长，学生无法从题干中提取有效信息展开联想，理论概念知识无法应用于实际。
为了能够解决这样的局面，现阶段的教学过程中正在大力提倡教具的制作和合理化应用。
教具是一种优秀的课程资源，在概念教学中能恰当地使用教具可以有效地改变学生被动的、灌输式的学习方式，促使其积极地、主动地将生活经历、常识投射在书面式的概念上，使其实体化[1]。
例如：毛根日趋成为了学习“有丝分裂过程”以及“减数分裂过程中的染色体行为”内容的常态化学具。
染色体的行为是讲述细胞分裂过程的重要内容组成。
事实上，在有丝分裂课堂讲述染色体的概念前，我们在细胞核组分的内容中就已提及或者简单演示过，但是学生并没有留下深刻的印象，这对之后的课堂讲述是极其不利的。
收稿日期:2007202220作者简介:刘雪美(1973-),女,机械电子工程学院,讲师。
研究方向:农业机械设计与制造。
高等农业教育,200727,7:67269Higher Agricult ural Education ,200727,7:67269高校融合思维导图课程知识管理系统的构建刘雪美,张晓辉,苑 进(山东农业大学,山东泰安271018)摘要:将知识管理理念融入高校课程教学过程,提出了课程知识管理的概念。
强调通过教师和学生运用简便易行的方法,表示知识、共享知识和积累知识的效果和创新能力,同时强调隐性知识的重要性,,以更好优化学习过程。
,主要方向之一。
案。
关键词:;思维导图;概念图;网络教学;精品课程;中图分类号:G 642.3 文献标识码:B 文章编号:100221981(2007)720067203 精品课程是具有一流教师队伍、一流教学内容、一流教学方法、一流教材和一流教学管理等特点的示范性课程,而从知识管理的角度看,这些特点可以归结为一点,集中体现了该课程较高的知识管理水平和知识积累内涵。
因而可以说:教学水平的提高,也就是课程知识管理水平提高的过程。
精品课程网站的开发和建设则是精品课程建设的重要内容之一,是教育思想和教育内涵的一种载体,是一种知识管理的外化。
在网络课程教育中,充分利用多媒体在教学上的优势以及网络的普及性、实用性和便利性,提供一种更有效的手段,引导学生随时随地的自主学习。
但是,在网络课程设计中,存在一个比较普遍的问题:相关教育资源形式单一或者简单堆积不能有效管理。
课件资源内容上只注重挖掘一些显性知识,却忽视了一些难以用语言表达的隐性知识,结果只传递给学生部分显性知识;在课程设计的过程中忽视了学科的特点,结果大多数学生把这些实践性较强的课程作为一种理论课程来学习,学到的多是理论知识,在具体的实践操作过程中常常无从下手,学与用严重脱节;学生的知识应用能力和在具体的情景中运用知识解决实际问题的技能亟待提高。
教育知识图谱的概念模型与构建方法研究作者：李振周东岱来源：《电化教育研究》2019年第08期[摘 ; 要] 自适应学习系统是实现个性化学习的重要突破口，而领域知识建模一直是困扰该系统发展的一大难题。
目前，以深度学习、知识图谱为核心的新一代人工智能技术的回归，为其提供了新的发展契机。
文章首先对已有的教育领域知识建模方法进行了梳理与总结，对其现存问题进行了对比分析;在此基础上，针对通用知识图谱迁移应用于教育领域所面临的知识粒度模糊、领域适应性不强两大问题，构建了一种教育知识图谱概念模型——EKGCM模型，该模型包括知识图示、认知图式两个层次，以及知识节点、知识关联、认知状态、学习路径四个基本要素;然后，针对图谱构建自动化程度不高的问题，文章提出一种基于智能处理技术的构建方法，具体包括知识元抽取、前驱后继关系挖掘、认知状态诊断、学习路径生成四个步骤;最后，采用理想智慧教育云平台中的教学资源和学习行为数据验证了上述方法的可行性。
研究对于开展数据智能驱动的个性化自适应学习具有重要意义。
[关键词] 教育知识图谱; 概念模型; 知识元; 前驱后继关系; 认知状态; 学习路径[中图分类号] G434 ; ; ; ; ; ;[文献标志码] A[作者简介] 李振（1989—），男，山东济宁人。
博士研究生，主要从事自适应学习系统、教育知识图谱、个性化学习路径推荐等研究。
E-mail：***************.cn。
一、引 ; 言个性化学习是教育改革与发展的永恒主题，更是大数据和人工智能时代教育创新发展的重大命题，而自适应学习系统是促进个性化学习从理论走向实践的重要抓手和实践平台，其核心组件包括学习者特征模型、领域知识模型、适应性引擎三部分[1]。
随着大数据、人工智能等技术的迅猛发展，互联网教育迈向智能教育新阶段，教育信息化迈入以人工智能技术为主要特征的2.0时代[2]，以深度学习、知识图谱为核心的新一代人工智能技术的回归，将对个性化自适应学习系统进行重塑和再造[3]。
文献检索与知识图谱的构建流程在当今信息时代，文献检索成为了学术研究和知识获取的重要手段。
而知识图谱作为一种结构化表示和存储知识的方法，可以帮助我们更好地组织和理解大规模文献资源。
本文将介绍文献检索与知识图谱的构建流程，帮助读者深入了解和应用这两个重要工具。
一、文献检索的基本原理和流程文献检索是通过计算机技术对特定领域的文献资源进行搜索和筛选的过程。
它基于信息检索的理论和方法，利用文献数据库提供的检索功能，使用户能够根据关键词、作者、时间等条件获取相关文献。
下面是文献检索的基本流程：1. 确定检索目的：明确需要检索的科学研究领域和具体的问题。
2. 收集关键词：根据检索目的和问题，收集相关领域的关键词和术语。
3. 选择文献数据库：根据检索目的和领域特点，选择适合的文献数据库进行文献检索。
4. 设定检索条件：利用数据库提供的高级检索功能，设置检索条件，如关键词、作者、时间范围等。
5. 执行检索操作：按照设定的检索条件进行检索操作，并获取检索结果。
6. 筛选和评估文献：根据检索结果，对文献进行筛选和评估，选择与研究目标最相关的文献。
7. 阅读和整理文献：对筛选出的文献进行阅读和整理，提炼出有用的信息和知识。
二、知识图谱的构建流程知识图谱是一种基于语义的图形化表示形式，用于表示和存储知识之间的关系。
它由实体、属性和关系组成，能够帮助我们更好地理解和推理知识。
下面是知识图谱的构建流程：1. 知识抽取：从文献、网页等非结构化数据中提取实体、属性和关系等信息。
这一步通常利用自然语言处理和机器学习等技术进行。
2. 知识建模：将提取到的实体、属性和关系等信息进行结构化建模，构建起知识图谱的框架。
3. 关系推理：根据已有的知识和规则，推理生成新的关系。
这一步可以利用逻辑推理、统计推理等技术进行。
4. 知识融合：将多个知识图谱进行融合，消除冲突和重复，提高知识的完整性和准确性。
5. 知识查询：为用户提供查询接口，支持基于语义的知识查询和推理。
