一、文献综述
根据学生的个体差异进行因材施教，一直是很多教育学家倡导的教育理念。在传统教学环境下，要想真正实现因材施教无疑是非常困难的。但 20 世纪 90 年代以来，随着多媒体计算机和互联网技术的快速发展与应用，加上人工智能技术取得了新的突破，一批适应性学习系统应运而生，为教育走向真正的个性化带来了希望。相较于一般的学习系统，适应性学习系统能够动态感知学习者的各种认知特点，如知识状态、认知能力、学习风格和学习兴趣等，并据此为学习者提供了适应性的学习内容、学习导航等，以满足不同学习者的需要和个性发展，并满足传授者能够清晰直观的了解各个学习者的学习情况并分配不同的任务。据此，本研究深入分析已有领域模型存在的问题，采用知识图谱架构设计并实现一个新的知识模型，并对其有效性进行了深入探讨。
1. 研究意义：
课程学习推荐是传统的课程推荐方法,一种是基于专题, 将一个具体领域中各个方面的知识点一并推荐给学生,这种推荐方式过于机械,准确率极低,其立足点是在知识点分类的完整性和覆盖面上,而不是在学生的兴趣与能力水平上。另一种是基于机器学习的推荐方式,它没有对课程进行特别的组织分类,只是根据学生群体对课程的学习模式来对课程进行分类,系统会根据学生的学习行为来分析他的兴趣所在,并为其推荐相关课程。这种方法一方面需要大量的数据积累,对于新加入的学生以及新加入的课程都十分不友好。同时,这种方法从学生的兴趣角度出发,来为其推荐课程, 实际推荐结果呈现出一种很零散的形式,不利于帮助学生学习系统的专业知识。综上所述,只有对课程进行系统化的组织,才能帮助学生系统化地学习。在系统化课程组织的基础上,需要考虑学生的特异性。推荐系统应当根据学生当前的学习状况,以及整个知识体系,来为学生进行课程推荐及学习规划。
知识图谱是一种以实体、实体属性、实体关系来描述的知识体系,所有数据被组织成一张有向图。可以将所有的课程中的知识组织成一个知识图谱,图中的每个节点都表示一个知识,知识与知识之间的有向边表示知识的先修关系,不妨称为课程知识图谱。课程知识图谱可以使学习者从一个全局的角度了解整个课程的知识体系、发展方向以及知识之间的关联性,从而为自由学习者提供一个良好的指导作用。它犹如一张知识的地图,学习者们可以根据它,同时结合自己学习过的知识正在学习的知识及自己的个人兴趣,来确定下一步的学习计划。同时这种适应性学习系统也可以根据学习者的学习情况及课程知识图谱,给予专业化的指导,为自由学习者推荐恰当的学习路径,帮助自由学习者更好地掌握专业内容。
2. 目前国内外研究成果
在适应性学习系统的研究过程中，研究者普遍采用本体来实现学科或课程知识的建模，但由于不同研究者对知识的逻辑结构理解不同，因此定义的类及其关系也存在差异。Karampiperis等在研究适应性学习资源排序时，以领域概念作为学科知识本体的基本单位，并定义了概念之间的组成关系、等同关系、相反关系、相关关系。潘颖等认为课程知识的基本单位是知识点，因此在构建课程知识本体时将知识点定义为类，并通过父类和子类机制来描述知识之间的层次关系；为了反映课程的教学要求，他们还定义了“课程教学大纲”类及其“实验”子类。邢科云以认知学习理论为基础，将课程知识本体分为“框架树”本体、“知识点网”本体和“教学资源”本体三部分；其中，“框架树”本体定义了课程、章、节的属性及其层次关系，“知识点网”本体描述了知识点的属性和知识点之间的关系，“教学资源”本体则描述了教学媒体资源的属性和关系。姜强等认为应从章、节、知识点和学习对象四部分来设计自适应学习系统的知识模型。詹川从教育心理学的角度，提出将课程、章、节、知识点、方法单元和媒体片段定义为课程知识本体的六个顶层类，并通过层次关系、前后关系和关联关系来描述这些类之间的横纵向关系。赵呈领等在研究初中物理本体时，从知识内容、教材结构和教学要求三方面提取了 1800 多个术语，并标注了它们之间的层级关系、属性关系和相关关系。美国著名认知派教育心理学家 Ausubel 在深入研究有意义学习理论的基础上，提出了两条教材知识组织原则——渐进分化和融汇贯通。按照渐进分化原则，一门课程的知识在纵向上应该从高到低被划分为多个不同的等级；而按照融汇贯通原则，一门课程中处在同一分化水平上的各知识单元之间应具有多种关联关系，这样纵横交错形成一个复杂的知识网络。
3, 目前研究水平及存在的问题
在适应性学习系统的研究过程中，国内外学者基于本体论已提出了很多优秀的领域模型。但是，由于学科知识的抽象性和复杂性，这些模型的逻辑结构依然存在一定的问题。而且，随着学生对适应性学习系统提出了新的要求，原有模型也需要随之改进。
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