十七,教育知識圖譜的概念模型構建(EKGCM)
- EKGCM模型結構視角
- 知識圖示
知識圖示具有知識表示,傳遞和共享功能。EKGCM模型中的知識圖示由知識節點和知識關聯組成,DKG=(N,R),N是知識節點集合,R表示知識關聯集合。 - 認知圖式
認知圖式是對學習者個體認知結構的可視化表征,認知圖式是以知識圖示為基礎通過對學習者認知狀態的診斷,評測,以可視化方式進行展現。
- 知識圖示
- 教育知識圖譜要素
- 知識節點
知識節點和知識關聯是教育知識圖譜最基本的要素,知識元是知識結點的基本單位,是表達概念,方法規則,公理等知識元素的最小獨立單元。 - 知識關聯
知識關聯是重建知識內在固有邏輯結構的關鍵是教育知識圖譜語義化組織的關鍵要素,也是學科領域知識和個體認知結構可視化展現的基礎。 - 認知狀態
認知狀態就是學習者對知識的認知水平以及掌握程度,在知識圖示基礎上,對學習者知識節點的認知狀態進行量化分析,形成個體的認知圖示。 - 學習路徑
在學習者的認知狀態以及知識圖示的基礎上,通過對知識元動態規划與重組生成。
- 知識節點
- 教育知識圖譜構建方法
- 知識元抽取--條件隨機場模型
- 知識元特征選擇,采用連續詞袋模型將句子表示成詞向量,記為
\(W=\left ( v_{1},v_{2}......v_{m}\right )\)
基於詞向量計算句子語義相似度Simi,總體特征表示為:
\(F=\left ( Pre,Suf,Stop,POS,Wordlen,Distance,Simi \right )\) - 知識元序列標注
需標注序列(觀察序列)
\(X=\left ( x_{1}, x_{2}, x_{3}, ......x_{t} \right )\)
標注序列(狀態序列)
\(Y=\left ( y_{1}, y_{2}, y_{3}, ......y_{t} \right )\)
已知觀察序列X,求P(X/Y)取最大值的狀態序列
極大似然估計進行模型參數學習
- 知識元特征選擇,采用連續詞袋模型將句子表示成詞向量,記為
- 前驅后繼關系挖掘
- 前驅后繼關系是知識之間最重要的關聯關系,是教育知識圖譜語義化特征的體現,結合Apriori關聯規則算法自動挖掘前驅后繼關系。
- 認知狀態診斷
- (基於隱馬爾可夫)學習者認知狀態隨時間轉移概率公式,t+1時刻的認知狀態和t時刻的認知狀態
考慮失誤概率和猜測概率進而提升認知診斷狀態(滑動樣本窗口)
- (基於隱馬爾可夫)學習者認知狀態隨時間轉移概率公式,t+1時刻的認知狀態和t時刻的認知狀態
- 學習路徑生成
- 生成先驗知識子圖
- 學習目標子圖生成
- 學習路徑生成與優化
- 知識元抽取--條件隨機場模型