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基于知識圖譜的“物聯網創新綜合實踐”課程教學資源構建研究

2024-01-05 00:00:00劉萍萍楊澤鵬賀超
物聯網技術 2024年12期
關鍵詞:教學資源課程研究

摘 要:隨著高?!敖逃畔⒒钡慕ㄔO,自主學習成為一種重要的實踐課程教育形式。針對物聯網工程專業學生在創新綜合實踐課程中自主學習時面臨的學習資源龐雜導致的“知識迷航”問題,以及實踐過程監督與實踐效果評價反饋機制不完善等問題,構建了基于知識圖譜的多路徑物聯網創新綜合實踐課程資源,從傳統的單一教學方式向以學生為中心的多路徑實踐教學方式轉變,培養和激發學生的創新實踐能力。

關鍵詞:知識圖譜;物聯網創新綜合實踐;多路徑實踐;教育信息化;多元化評價機制;“知識迷航”

中圖分類號:TP3-05 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2024)12-0-03

0 引 言

隨著科技的快速發展,信息化已經成為全球范圍內各行各業的主要發展趨勢,教育信息化在推動教育現代化和深化教育改革中的關鍵作用愈發凸顯[1]。在當前背景下,考慮到傳統的教學模式和考核方式無法全面反映學生的學習狀況和潛力,因此急需更新[2],迫切需要一種新的方法幫助學生更好地了解自身的長處和短板,進而制定有針對性的學習計劃和職業發展規劃。本文針對“物聯網創新綜合實踐”課程實踐項目綜合度高、復雜工程問題理解難度大、技術更新快、學習路徑多樣性等特點,分別從教學資源知識抽取、知識融合和實踐效果評價等方面構建“物聯網創新綜合實踐”課程知識圖譜,以學生為中心,探討多路徑實踐教學方法,促進實踐課程資源優化。

1 知識圖譜研究現狀

谷歌于2012年正式提出了知識圖譜的概念[3],這是一種基于語義的數據表示和處理技術,其目的是為了實現更加智能的搜索引擎。2023年,我國國家標準委員會正式發布了《信息技術知識圖譜技術規范》,為知識圖譜的標準化和規范化奠定了基礎[4]。近年來,知識圖譜取得了顯著的發展,利用知識圖譜既可以將抽象復雜的專業知識及其關系可視化,也可以采用問題驅動法進行工程項目導入,梳理工程實踐中涉及的技術點間的關聯性,緩解因課程知識銜接性弱及信息超載所導致的“知識迷航”等問題,幫助學生攻克技術難關,培養學生解決復雜工程問題的能力。

2 基于知識圖譜的多路徑實踐教學資源構建

2.1 “物聯網創新綜合實踐”課程多路徑知識圖譜設計

“物聯網創新綜合實踐”已經成為了培養物聯網人才的重要課程,是一門具有實踐性、創新性、綜合性、團隊性和實用性的課程,主要包括物聯網技術、實踐項目、創新思維、技術綜合應用和團隊協作方面。以“物聯網創新綜合實踐”課程作為本體構建知識圖譜,可以整合學科知識和細粒度的知識點資源,提供完整、系統和清晰的知識體系結構,具體如圖1所示。

考慮到知識圖譜和“物聯網創新綜合實踐”課程領域的特點和需求,本研究采用自頂向下的技術構建知識圖譜,如一方面可以保證知識的準確性和完整性,另一方面可以利用知識圖譜導航學習過程,將學習中遍歷的路徑分為課程資源知識點路徑與學習者特征路徑。在此基礎上,根據學習者和課程知識點之間的關系進行知識推理、質量評估及知識更新,得到序列化的知識圖譜學習路徑。

2.2 本體構建

本文基于“物聯網創新綜合實踐”課程的案例、工程項目功能模塊和知識點等教學資源構建知識圖譜,具體包括物聯網應用系統的需求和構思、物聯網應用系統的體系結構、感知層設計、網絡層設計、平臺層設計、應用層設計及部署維護、數據可視化、學習者數據分析、智能交通系統數據分析等教學資源,并通過圖數據庫Neo4j進行知識圖譜存儲。在課程實踐目錄中,將內容分為“基礎知識”“物聯網設備詳解”“WSN實驗”等部分。根據目錄的劃分,將其定義為8個類,用Protege工具構建并且定義類之間的相應屬性約束關系。物聯網創新綜合實踐知識圖譜的課程本體模型如圖2所示。

圖2 物聯網創新綜合實踐知識圖譜的課程本體模型

為了生成知識圖譜及個性化學習自組織學習路徑,本研究采用基于層模式的知識建模,從“整體”到“部分”對課程的實例進行研究和分類,課程知識層次中包括了:父類、兄弟類、子類3種,其中類與類之間的關系屬性約束見表1。

2.3 知識抽取

學生可以通過知識抽取從大量的學習資源中提取出自己需要的信息,從而更好地學習和理解知識[5]。本模型采用TextRank算法進行概念詞的抽取,除關鍵詞抽取外,TextRank算法還可用于關鍵句和關鍵短語的抽取[6]。將課程案例中的知識點視為圖中的一個節點,并將這些知識點之間的相似性視為圖中的邊。然后通過圖的迭代計算,不斷更新節點的權值。在這個過程中,TextRank采用類似PageRank的隨機游走方法[7],即通過節點之間的關系進行權重傳遞,不斷調整節點的得分和排名。根據知識點之間的權值推導出知識、章節、模塊及案例的先修后繼關系,在此基礎上通過自組織學習歸納出知識圖譜的多學習路徑。

2.4 知識融合

知識抽取技術能夠從大量數據中快速、準確地提取學生所需的信息,為知識融合提供了可靠的基礎。這些數據源包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據[8]。知識融合過程允許整合和融合來自不同來源和不同形式的實踐課程知識,從而提升知識圖譜的涵蓋范圍和準確性。知識融合是一種綜合性的方法,不同層次的學生都可以根據學習質量評估來調整學習方案,自組織學習路徑,制定適合自己的實踐方案,更深刻地理解工程問題,提升工程實踐能力。

2.5 多路徑實踐教學

傳統的實踐課程大都是根據實踐教學目標按操作步驟逐個完成相關知識點的實踐內容,如圖3所示。這種方式稱為串行模式,學生學習路徑是單一的,不利于學生團隊的合作和個性化發展[9]。

物聯網創新綜合實踐涉及諸多交叉學科領域知識,面對海量實踐教學資源,學生在工程實踐中容易陷入“知識過載”和“知識迷航”的困境[10]。本研究梳理物聯網實踐資源及相關知識點構建知識圖譜,工程實踐能力強及基礎薄弱的學生都可以根據知識點的學習質量評價選擇適合自己水平的學習路徑,提高學習效率,如圖4所示。首先,通過確定物聯網領域工程項目學習需求,學生可以針對跨課程、重交叉的綜合性實踐教學資源,在知識圖譜中確定目標知識。然后,從確定的目標知識單元出發,利用知識圖譜回溯所有可能的學習路徑。最后,通過對每個路徑中的知識單元進行學習質量評估,并進行加權求和,以此對路徑進行評分,找出最優的學習路徑。

在知識圖譜構建及多學習路徑生成過程中,教師自頂向下把項目拆解為幾個基本功能模塊,并以基本功能模塊知識點為單位結合學科前沿知識建立知識子圖譜,逐步形成完整的知識圖譜語義關系網絡,同時依托實踐教學平臺、虛擬仿真軟件、雨課堂等,精心設置多條實踐路徑供學生學習,如圖5所示?;A薄弱及工程實踐能力強的學生分別根據自己的實際情況選擇不同的學習任務,通過知識圖譜對物聯網創新綜合實踐課程中的知識、章節、模塊及案例進行梳理,抽取出知識及關系,選擇不同的學習路徑進行工程實踐。

從物聯網領域復雜工程項目學習需求出發,規劃學習路徑,保證其科學性,通過能力導向和復雜問題驅動,將實踐過程中涉及的知識和非結構化的學習資源關聯起來構建知識圖譜語義關系網絡,篩選出最優學習路徑,實現專業知識深度融合和資源優化,促進學生實踐學習路徑多樣化。

2.6 多元化評價機制設計

在物聯網創新綜合實踐教學中,教師根據課程的教學計劃確定考核目標,將實際科研項目融入教學中,采用知識圖譜預設考核點,學生通過團隊合作、組間交流評價等方式實現過程性考核。根據知識圖譜及評價反饋,教師能夠實時了解學生學習路徑和項目進展情況,通過系統設計、設備操作和任務評價等環節激發學生的創新意識,有助于學生多元化發展。

3 結 語

本文介紹了“物聯網創新綜合實踐”課程知識圖譜的構建方法,并通過知識圖譜實施多路徑實踐教學,鼓勵個性學習、小組合作學習,旨在提供更靈活、個性化的學習體驗。通過本文研究,能幫助學生有效梳理海量內容和知識脈絡,提供多路徑實踐方式,幫助學生更好地理解和掌握知識點。

參考文獻

[1]張軍,苑占江,楊忠明,等.《人工智能應用導論》知識圖譜構建與應用研究[J].網絡安全技術與應用,2023(6):96-99.

[2]姜彬峰.基于知識圖譜的大數據實體識別方法[J].電腦知識與技術,2023,19(22):74-77.

[3]楊文霞,王衛華,何朗,等.知識圖譜賦能智慧教育的研究與實踐—以武漢理工大學“線性代數”課程為例[J].高等工程教育研究,2023(6):111-117.

[4]姜振鳳,遲慶云.高校課程思政資源庫的建設研究[J].福建電腦,2023,39(9):60-63.

[5]王志寅.基于知識圖譜的推薦算法研究及應用[D].太原:太原師范學院,2023.

[6]張大為,王琦菲.基于文本挖掘的主觀類型電子作業智能輔助評分方法研究[J].微型電腦應用,2023,39(10):5-9.

[7]俞琰,王麗,鄭斯煜.融入術語與層級信息的專利關鍵短語抽取方法研究[J].數據分析與知識發現,2023,7(6):99-112.

[8]孫錫波,謝曉堯,鄭欣.融合多源數據的學科知識圖譜構建與應用[J].福建電腦,2023,39(11):6-13.

[9]陳飛,張春陽,于元隆.基于知識圖譜的綜合實踐教學設計[J].計算機教育,2023(4):158-162.

[10]高嘉騏,劉千慧,黃文彬.基于知識圖譜的學習路徑自動生成研究[J].現代教育技術,2021,31(7):88-96.

基金項目:西安工業大學重點教改項目:基于PBL的物聯網工程 “1+2+3”協同創新人才培養模式研究(22JGZ04);面向產業需求的“物聯網智慧學習工廠”實驗教學資源建設研究

作者簡介:劉萍萍(1971—),女,碩士,副教授,主要研究方向為人工智能、計算機網絡及語義網。

楊澤鵬(2000—),男,在讀碩士研究生,主要研究方向為人工智能。

賀 超(1998—),男,在讀碩士研究生,主要研究方向為人工智能。

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