软江图灵基于教育部重点领域教学资源建设项目，探索基于知识图谱构建的专业资源建设与应用新路径、新机制、新模式，以期对新兴领域、关键核心领域专业人才培养提供资源建设与应用解决方案。

 

2020年，中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，凸显了教育评价在新时代教育事业发展中的重要地位科技进步不断加速我国教育产业智能化升级，中国教育已经进入4.0时代教育变革离不开技术进步，科技创新促进教育产业发展；历经信息化时代、互联网时代，现已走向智能教育新阶段。

随着大数据、云计算、AR/VR等新兴技术不断应用于教育，中国教育进入4.0时代1.0时代，属于口耳相传的私塾教学；2.0时代，则是以书本传递的班级授课；3.0时代，内容呈现电子化的输出模式，突破时空限制;由此，教育4.0时代，就应该是依据智慧教育平台的，基于大数据和人工智能的精准化内容产生与输出。

在新一轮教育评价改革的影响下，传统的“以结果为导向的鉴定式评价”正逐渐转向“为了改进的诊断式评价”通过采集、分析学习者的测评数据，借助概率统计模型或机器学习算法，获得学习者在问题解决过程中所用到的知识技能掌握状态。

随着深度学习、知识图谱等人工智能技术的快速发展，智能化认知诊断评估成为重要的教育评价方法尤其是学科知识图谱这种高效化、语义化、自动化的知识表征方式，为认知诊断评估的智能化转型带来了新的发展契机，对于提高诊断评估的效率与精度具有重要意义。

基于此，本研究从人工智能赋能教育评价的视角出发，研究基于学科知识图谱的智能化认知诊断评估方法，以期对认知诊断评估的理论与实践应用有所助益国家教育发展战略方面提出依托人工智能、大数据、区块链等技术，到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校；信息化应用水平和师生信息素养普遍提高；建成“互联网+教育”大平台。

因此，软江图灵基于教育部重点领域教学资源建设项目，利用知识图谱建立起领域知识间的关联，知识点与不同版本的教材，教辅，讲义，视频，试题等各种教育资源之间建立关联，构成一个整体的网络探索基于知识图谱构建的专业资源建设与应用新路径、新机制、新模式，以期对新兴领域、关键核心领域专业人才培养提供资源建设与应用解决方案。

软江图灵智慧教学平台框架主要包括学情诊断、智慧课堂、课外学习和答疑机器人等四个方面采用软江图灵自研AIGO产品、知识图谱技术通过对数据采集、知识抽取、知识融合、知识加工等过程，实现教学知识图谱的构建，为学生和教师提供个性化、自动化和多样化的学习体验，帮助学生更好地掌握知识，提高学习效果。

同时，教师也可以通过智慧教学系统更好地了解学生的学习情况，提供精准的教学指导

01功能介绍学情诊断系统教育图谱连接学生行为信息与资源对象，提取关键信息精准刻画用户画像。基于知识图谱的用户画像可积累数据，全面精准的刻画用户，诊断学情。

系统对学习者客观的学习过程进行挖掘，从多种维度去做分析，数据可以挖掘的维度众多，不限于测试成绩，错题本，学习记录等行为轨迹中挖掘的知识掌握情况，知识薄弱点等显性的特征，还可以挖掘一些深层次例如学习速度，学习偏好，认知水平等隐形特征，使分析结果更加的个性化、客观化。

对于未能达成的学习目标，利用知识图谱分析原因，发现薄弱点和关联依赖的知识点，能有效的查漏补缺，诊断过程具备更好的自适应性和个性化智慧课堂系统知识图谱在教学应用中，可辅助老师完成备课、教研、出题、试题分析的工作。

系统可以推荐的方式为老师推荐同类相关的资料（教案，课程讲解规划，作业等）提升老师的教学效率，基于图谱的搜索也可以更精准的返回所需内容智能备课利用学科知识图谱关联学科知识点与教材、讲义、习题等教研内容，依据老师的教学进度、教材版本，持续推送符合教学需求的备课资源，搭配搜索快速准确的得到老师所需资源，提升备课效率和质量。

除了备课，在智能组卷、考试分析中也可以利用学科知识图谱来作为背景知识辅助完成相关任务，极大的提升了教研的效率智能教学通过对学情的精准分析，系统推荐相关的巩固练习题，有针对性的制定教学策略，提升教学针对性,达到精准教学。

课前、课中、课后综合运用数据挖掘和智能化能力课前，利用数据挖掘技术得到学生学情数据，制定教学策略，做到决策数据化课中，依据制定的教学策略有针对性的教学，讲解知识点，分组讨论教学利用知识图谱对知识内在的关联进行可视化呈现，帮助学生构建对知识的深层次认知。

课后，推荐相关课后习题，根据学生学情状况、学习能力，定制化的推荐练习题、错题巩固等内容提升课堂教学的质量和针对性，将动态数据分析、动态学情诊断贯穿教学全过程，实现因材施教，让教学决策数据化、智能化

课外学习系统该系统基于知识图谱，数据分析技术快速的检测定位学生的学习状况和薄弱点，基于对学生学情更加准确的判断，利用知识点之间关联关系、前后序关系，合理且有针对性的推荐相关内容以及学习策略，规划学习路径，完成精准检测、内容推送、路径规划等整个流程的动态闭环，稳步提升学生知识掌握程度。

精准检测检测学习水平，找到薄弱知识点。通过对学生过程化动态学习数据的自动分析，检测学生学习水平，精确诊断学生学习情况，并分析学生薄弱知识点。

内容推送关联性推荐，融合基于内容和协同过滤等多种推荐技术，让推荐更精准给学生推荐更具针对性的内容为学生提供优质学习资源、个性化学习资源，实现错题举一反三和使学生摆脱题海战术，大幅减少学生重复练习的时间和课业负担。

基于知识图谱的推荐还可以从概念、前后序、属性等维度给予推荐结果解释精准的学习资源搜索基于知识图谱可以对教学资源进行标签化，理解学习资源所涉及的知识点、关联考点、考题深度理解用户输入的搜索内容，可以很好的实现语义搜索，精准的搜索到所需资源。

另外，利用知识图谱可以在用户进行相关实体搜索时，同时展示跟该实体相关的图谱子图，让学生能发现更多与该知识相关的知识，帮助用户进行知识的关联和发散学习学习路径规划路径规划服务指基于知识点间的关系和学生的学习偏好、学习能力等多个维度，为学生量身定制个性化学习方案，使学生从原来表层知识学习，逐步深入到深层学习。

答疑机器人答疑机器人是依托软江图灵人工智能AIGO打造的，是一款基于人工智能技术的全面解决方案，涵盖了语音识别、语义理解、情感分析、知识图谱、推理和思维能力等多个方面。

依靠以AIGO的问答功能为核心的教育机器人，可以实现课程答疑、知识检索推荐、教学管理等一系列教学工作既减轻了老师的负担和压力，又能解决学生的实际问题一个优秀全面的教学机器人，可集成任务型问答、Chatbot、知识型问答，搜索推荐系统等多个系统模块的综合体，同时具备多轮问答能力。

知识图谱在问句query理解、，知识引导的语言生成中起着重要作用，也是KBQA的核心

02方案效益提升教学效果教学质量很大程度上取决于技术手段对于个性化教育、精准化干预的支撑程度基于知识图谱的用户画像等技术能够实现学生学习情况、教师授课情况的精准刻画，从而对学习与教学过程进行精准干预，比如向学生针对性地推荐学习素材或练习题以强化学生薄弱知识点的掌握。

知识图谱让因材施教有了更为具体的发力点提高教学效率能够实现优质学习资源的语义搜索和智能推荐，降低学生学习资源的获取门槛、提升资源获取效率将常见问题组织成知识图谱实现答疑机器人，利用知识图谱实现阅卷机器人，均能较大幅度节省师生时间，提高师生互动效率。

优化教育决策教育知识图谱既是教学过程中的重要资源，也是感知教学效果、优化教学过程的重要工具提供个性化知识服务的同时，教育知识图谱中的实体或概念可用作学情标签帮助感知和刻画个体学生的学习情况，学生集体的学习状态，进而帮助学校和教师做出适时的、合理的教育决策，也可以作为检验知识指引并优化序列化的教育决策过程。

免责声明：本站所有信息均搜集自互联网，并不代表本站观点，本站不对其真实合法性负责。如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻处理。联系QQ：1640731186