[发明专利]基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法及系统。该方法在有向超图描述的个性化知识图谱的基础上，利用知识元和学习活动之间的关系，根据学习者的学习性能目标、学习能力、学习习惯和学习方式等个性化特点自动生成相应的学习过程框架；基于此框架，根据学习者的特点、活动所学知识元及活动类别自动生成活动所有可能的支持资源；利用学习资源、学习者和学习活动属性的关系，活动属性与过程属性之间的关系以及学习者的个性化目标，进行过程结构和学习资源的优选，生成优化的学习过程。该方法能自动地生成大型个性化学习过程；该方法用于根据学习者的具体情况进行学习过程结构与学习资源的优选，从总体的角度对学习进行分析优化。此外，本发明的研究成果也是进一步个性化学习方案制定的基础。

技术领域

本发明涉及信息与网络技术领域，具体涉及一种基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法及系统。

背景技术

随着计算机、网络等技术的发展以及电子教学资源的日益丰富，教学过程正在发生巨大变化，正在从传统的以教师的教为主导的教学过程转向为以学生为中心的、以学生主动学习为主的教学过程。若要实现既能充分发挥新教学技术所支持的新教学过程的优势，又能防止学生在学习过程中迷航的目标，就需要解决：“如何根据学习者的具体情况及其所处的资源环境状况，从长远、发展的角度为其学习制定个性化的、优化的学习方案”这一难题。

由于学习过程是连接学习者、学习资源和所学知识的纽带，并且能够打破时间和空间的界限，因此，通过对学习过程进行分析、优化能够使学习得到全面、长远的优化；而进行学习过程的分析与优化，建立学习过程模型是基础。

关于过程建模研究，由于学习本身所具有的复杂性：不同的学习者在不同的资源环境下，对于同一组知识元的学习过程不同。在进行过程描述时，既要考虑到过程的活动构成、还需要考虑到相关的资源环境以及学习者的类型、能力、学习方式、学习习惯等个性化特点，使得模型的描述异常复杂。这对手工建模者提出了非常高的要求：既要熟悉相关领域的教学过程，又要具备一定的建模知识。虽然有些学者应用数据挖掘等方法实现了学习过程的自动建模，但是由于学习本身所具有的复杂、多变性以及所用方法本身的局限性，上述方法只能实现局部过程的自动建模。

正是因为个性化的学习过程建模存在着上述问题，它限制了基于e-learning学习过程的分析与优化，使其优越性不能得以充分体现。所以需要对大型个性化e-learning学习过程自动建模进行研究。

发明内容

针对网络教学资源过多及动态多变无法根据学习者的动态目标和知识背景优化学习过程的现状，本发明的目的是提出一种基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法。该方法对学习内容进行有向超图建模；之后，利用超图的性质及模型的语义，通过知识元向其学习活动映射，生成通用的过程框架；之后根据学习者的特性以及资源环境情况，通过对学习过程进行优化，向学习者推荐符合其需求的过程结构及学习资源，从而实现学习过程的自动生成与优化。

本发明的技术方案具体包括两个方面，一方面提出了一种基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法，具体包括以下步骤：

步骤1，进行相关建模，其中包括：基于知识的学习者描述，基于有向超图的学习内容描述，基于有向超图的学习过程描述，基于知识的资源分类描述；

步骤2，由知识图谱向通用学习过程框架的映射，包括：知识元向活动的映射，知识元之间的逻辑关系向活动之间逻辑关系的映射；开始知识元和目标知识元的处理；

步骤3，过程模型的个性化处理，根据学习者的学习习惯、学习能力进行相应的处理；

步骤4，可能支持资源的生成；根据活动所处理的知识元、学习者的类别、资源所包含的知识元及资源的类别生成活动可能的支持资源；