文献类型：期刊文章

作　　者：李艳燕[1] 张香玲[2] 李新[3] 杜静[1]

LI Yanyan;ZHANG Xiangling;LI Xin;DU Jing(Smart Learning Institute,Beijing Normal University,Beijing 100875;School of Information Science and Technology,Beijing Normal University,Beijing 100875;National Engineering Laboratory for Cyberlearning and Intelligent Technology,Beijing Normal University,Beijing 100875)

机构地区：[1]北京师范大学智慧学习研究院,北京100875 [2]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875 [3]北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室,北京100875

出　　处：《电化教育研究》

基　　金：国家自然科学基金“基于情景的学习者在线学习分析关键技术与评价模型研究”(项目编号:61877003)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：8

起止页码：60-69

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：人工智能、大数据和物联网是发展智慧教育的基础,学科知识图谱作为一种语义网络,既能增强人工智能的可解释性,又能助力智慧教育体系框架的构建。文章在分析学科知识图谱的内涵、应用案例的基础上,从学科知识图谱助力智慧教育体系框架的构建以及智慧教育生态系统的重构两个方面探讨了学科知识图谱与智慧教育的适切性;从总体流程、学科知识自动获取以及学科知识融合三个方面讨论了学科知识图谱在智慧教育中的构建路径;最后,提出了学科知识图谱在智慧教育中的六大应用场景:学科知识点查询、知识关联查询、学科知识自动问答、学科知识资源推荐、个性化学习路径推荐和查询以及学习兴趣迁移,并分析了学科知识图谱在智慧教育应用中面临的三大挑战:学科知识验证挑战、学科知识融合挑战以及学科知识图谱的自适应可视化挑战,期望为学科知识图谱在智慧教育中的应用提供借鉴与启示。

关 键 词：智慧教育 学科知识图谱  人工智能 构建应用  

分 类 号：G434[教育学类]