十七，教育知识图谱的概念模型构建（EKGCM）

十七，教育知识图谱的概念模型构建（EKGCM）

• EKGCM模型结构视角
  
  • 知识图示
    知识图示具有知识表示，传递和共享功能。EKGCM模型中的知识图示由知识节点和知识关联组成，DKG=（N,R），N是知识节点集合，R表示知识关联集合。
  • 认知图式
    认知图式是对学习者个体认知结构的可视化表征，认知图式是以知识图示为基础通过对学习者认知状态的诊断，评测，以可视化方式进行展现。
• 教育知识图谱要素
  
  • 知识节点
    知识节点和知识关联是教育知识图谱最基本的要素，知识元是知识结点的基本单位，是表达概念，方法规则，公理等知识元素的最小独立单元。
  • 知识关联
    知识关联是重建知识内在固有逻辑结构的关键是教育知识图谱语义化组织的关键要素，也是学科领域知识和个体认知结构可视化展现的基础。
  • 认知状态
    认知状态就是学习者对知识的认知水平以及掌握程度，在知识图示基础上，对学习者知识节点的认知状态进行量化分析，形成个体的认知图示。
  • 学习路径
    在学习者的认知状态以及知识图示的基础上，通过对知识元动态规划与重组生成。
• 教育知识图谱构建方法
  
  • 知识元抽取--条件随机场模型
    
    • 知识元特征选择，采用连续词袋模型将句子表示成词向量，记为
      (W=left ( v_{1},v_{2}......v_{m} ight ))
      基于词向量计算句子语义相似度Simi，总体特征表示为:
      (F=left ( Pre,Suf,Stop,POS,Wordlen,Distance,Simi ight ))
    • 知识元序列标注
      需标注序列（观察序列）
      (X=left ( x_{1}, x_{2}, x_{3}, ......x_{t} ight ))
      标注序列（状态序列）
      (Y=left ( y_{1}, y_{2}, y_{3}, ......y_{t} ight ))
      已知观察序列X，求P(X/Y)取最大值的状态序列
      
      
      极大似然估计进行模型参数学习
      
      
  • 前驱后继关系挖掘
    
    • 前驱后继关系是知识之间最重要的关联关系，是教育知识图谱语义化特征的体现，结合Apriori关联规则算法自动挖掘前驱后继关系。
  • 认知状态诊断
    
    • （基于隐马尔可夫）学习者认知状态随时间转移概率公式,t+1时刻的认知状态和t时刻的认知状态
      
      
      考虑失误概率和猜测概率进而提升认知诊断状态（滑动样本窗口）
      
      
  • 学习路径生成
    
    • 生成先验知识子图
    • 学习目标子图生成
    • 学习路径生成与优化