自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要突破口,而領(lǐng)域知識(shí)建模一直是困擾該系統(tǒng)發(fā)展的一大難題。目前,以深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜為核心的新一代人工智能技術(shù)的回歸,為其提供了新的發(fā)展契機(jī)。文章首先對(duì)已有的教育領(lǐng)域知識(shí)建模方法進(jìn)行了梳理與總結(jié),對(duì)其現(xiàn)存問題進(jìn)行了對(duì)比分析;在此基礎(chǔ)上,針對(duì)通用知識(shí)圖譜遷移應(yīng)用于教育領(lǐng)域所面臨的知識(shí)粒度模糊、領(lǐng)域適應(yīng)性不強(qiáng)兩大問題,構(gòu)建了一種教育知識(shí)圖譜概念模型——EKGCM模型,該模型包括知識(shí)圖示、認(rèn)知圖式兩個(gè)層次,以及知識(shí)節(jié)點(diǎn)、知識(shí)關(guān)聯(lián)、認(rèn)知狀態(tài)、學(xué)習(xí)路徑四個(gè)基本要素;然后,針對(duì)圖譜構(gòu)建自動(dòng)化程度不高的問題,文章提出一種基于智能處理技術(shù)的構(gòu)建方法,具體包括知識(shí)元抽取、前驅(qū)后繼關(guān)系挖掘、認(rèn)知狀態(tài)診斷、學(xué)習(xí)路徑生成四個(gè)步驟;最后,采用理想智慧教育云平臺(tái)中的教學(xué)資源和學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)驗(yàn)證了上述方法的可行性。研究對(duì)于開展數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)具有重要意義。 

【文章來源】：電化教育研究. 2019,40(08)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

教育知識(shí)圖譜中的認(rèn)知狀態(tài)診斷過程（四）學(xué)習(xí)路徑生成學(xué)習(xí)路徑生成的本質(zhì)是根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)和模型觀察層（答題行為）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3510255