基于大模型知识追踪的多模态教育知识图谱构建与应用
目录
一、内容概述................................................2
1.1 背景与意义...........................................3
1.2 研究目标与问题.......................................4
1.3 研究方法与技术路线...................................5
二、相关工作综述............................................6
2.1 大模型知识追踪.......................................7
2.2 多模态教育知识图谱...................................8
2.3 知识追踪与知识图谱的结合............................10
2.4 文献总结与评价......................................11
三、理论基础...............................................12
3.1 大模型知识追踪理论..................................13
3.2 多模态教育知识图谱理论..............................14 3.3 知识追踪与知识图谱的融合理论........................15
四、基于大模型知识追踪的多模态教育知识图谱构建方法.........17
4.1 数据采集与预处理....................................18
4.2 大模型知识追踪......................................19
edinfo@19世纪末20世纪初，伴随着“西学东渐”，
一批归国留学生将教育管理学从西方引入
中国，当时的学科体系及内容主要以效仿德
国和日本为主。新中国成立以后，具有中国特
色社会主义属性的教育管理学才开始建立与
发展。经过70年的发展，教育管理学科取得
了显著的进步[1]。站在新的起点上，如何深化
学科发展，提高国际话语权是新的使命与挑
战。本研究拟对国际教育管理领域的研究现
状、基础知识、热点问题等进行梳理，以期拓
宽研究者的视野，为国内教育管理领域的研究提供参考及借鉴。
美国科学情报研究所（ISI）开发的社会科
学引文索引（SocialScienceCitationIndex，SSCI）
数据库是目前国际上人文社科领域权威的科
学引文数据库，其发表的文章反映了国际研究的主流和前沿。基于期刊的影响因子、总被引
频次以及期刊刊载文献与教育管理领域的匹
配性，本文选取了收录在SSCI中教育管理领域
最具权威性的5种期刊，分别是《教育管理季
刊》（EducationalAdministrationQuarterly）、《教
育管理行政与领导》（EducationalManagementAdministration&Leadership）、《管理学习与教
育学会》（AcademyofManagementLearning&Education）、《高等教育政策与管理》（Journalof
HigherEducationPolicyandManagement）以及
《教育领导力》（EducationalLeadership）。据汤森
路透（ThomsonReuters）2018年《期刊引证报告》
（JournalofCitationReport），上述期刊国别、影响
因子及总被引频次如表1所示。
本文以WebofScience核心合集为信息
源，按出版物名称检索2009—2019年SSCI数
据库收录的上述5种期刊，共检索到3645篇文
智能教育系统中的学科知识图谱构建与应用
随着人工智能技术的快速发展，智能教育系统的应用越来越受到关注。学科知识图谱是智能教育系统中一个重要的组成部分，它能够提供全面的知识结构和关系，并支持智能化的学习、教学和评估。本文将细致探讨智能教育系统中的学科知识图谱的构建和应用。
一、学科知识图谱的概念和特点
学科知识图谱是以学科知识为基础，应用人工智能、图形计算和自然语言处理等技术构建的一种知识结构。它采用图谱结构，将学科知识进行结构化和关联化，并且具有以下特点：
1. 多层次：学科知识图谱由多个层次的概念和关系组成，形成了一个层次化的结构。
2. 多维度：学科知识图谱不只包括概念和关系，还包括实体、属性、事件等多个维度的信息。
3. 动态性：学科知识图谱是动态的，它能够根据新知识的出现而进行调整和更新。
二、学科知识图谱的构建流程和方法
学科知识图谱的构建过程主要分为三个阶段：数据准备、知识提取和图谱构建。具体方法如下：
1. 数据准备：首先需要收集和整理大量的学科相关数据，包括教材、论文、课堂演示等信息。同时还需要收集网络上的语料和相关数据库，如维基百科、中文知网等。 2. 知识提取：经过数据处理之后，需要使用自然语言处理技术进行知识提取。这个过程可以采用词性标注、依存句法解析、实体识别等算法，将文本信息转化为结构化的概念和关系信息。
3. 图谱构建：基于提取的结构化知识，使用图数据库构建学科知识图谱。这个过程包括实体建模、关系建模、属性建模、图谱导入等步骤。最终可以得到一个完整的、可视化的学科知识结构。
三、学科知识图谱的应用
学科知识图谱为智能教育系统提供了丰富的应用场景。以下是其中常见的几个领域：
1. 智能化学习：学科知识图谱能够提供个性化学习路径和智能推荐，帮助学生更好地理解和掌握知识。
2. 教学辅助：学科知识图谱能够为老师提供辅助决策和教学资源，帮助老师更好地创新课堂教学。
3. 智能评估：学科知识图谱能够为学生和学校提供智能化的评估，自动分析学割状态和问题，并提供进一步的辅助建议。
我国教育技术研究现状知识图谱建构研究
作者：王云 秦日霞
来源：《现代信息科技》2020年第23期
摘 要：基于最近十年教育技术领域八本CSSCI期刊所刊载的文章，采用作者合作网络分析、突现词汇探究分析、关键词共现及其聚类分析、时间线和时序图谱分析等可视化分析方法，深入研究2010—2020年我国教育技术领域权威学者、研究前沿、热点及其变迁等维度的知识图谱。分析我国教育技术研究领域的现状，明确今后的发展方向，并为之后相关学者的研究提供參考。
关键词：教育技术;知识图谱;研究前沿;可视化分析;聚类分析
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）23-0164-07
Research on the Construction of Knowledge Map for the Current Situation of Educational
Technology in China
WANG Yun1，QIN Rixia2
（1.Shanxi Basic Education Quality Promotion Collaborative Innovation Center，Shanxi
Normal University，Linfen 041004，China;2.College of Educational Sciences，Shanxi Normal
University，Linfen 041004，China）
Abstract：Based on articles published in eight CSSCI journals in the field of educational
technology in recent ten years，in this paper，the visualization analysis methods such as the author’s
