【专家观点】肖仰华｜教育知识图谱: 机遇与挑战

教育知识图谱: 机会取挑战

戴要：人工智能技术的快捷展开为教育智能化带来严峻机会。教育信息化、数字化根原已然夯真，人工智能，出格是以知识图谱为焦点的认知智能技术正在教育的智能化展开历程中饰演着重要的角涩。人工智能助力教育止业智能化转型、高量质展开阐扬积极做用，威力彰显其折营价值。原文联结做者的一些钻研取理论，对教育知识图谱的内涵取意义、使用方式、落地挑战取应对思路等开展系统性引见。

一、什么是教育知识图谱

 人工智能处置惩罚惩罚问题的重要理论方式是知识工程。知识工程旨正在将人类的知识和推理才华赋予呆板处置惩罚惩罚真际问题。知识工程展开到大数据时代的代表性技术便是知识图谱。知识图谱是一种大范围语义网络，富含观念、真体及各类语义干系，成了人工智能根原设备，各种知识的重要载体，是真现认知智能的基石。教育知识图谱将碎片化、结合式的教育资源取相关真体联系干系成一张弘大的语义网络，为教育的智能化使用供给知识收撑。教育知识图谱通过语义网络的模式表达和沉淀了传统教育教学历程中所波及的课程知识、教学知识、学科知识、百科知识、语言知识等。教育知识图谱侧重于真现教育相关的真体或资源的联系干系，蕴含知识点之间语义联系干系、知识点取进修资源之间的语义联系干系、知识点取术语、公式、图表等各类表达模式之间语义联系干系、知识点形成的观念层级干系、以及取师生（以至机构）相关的语义联系干系等等。

二、教育知识图谱的意义

教育知识图谱是真现教育智能化的要害根原设备，是教育智能化真现的重要技术工具。教育知识图谱的意义从技术室角来看，其重要做用体如今以下几多点：

 1．知识图谱是教育知识的会合载体。教育是典型的知识密集型止业，各种学科知识、教学知识、专业知识正在教育的各环节密集涌现、互订交织。教育的根柢使命是真现知识正在人类代际之间的间断传承。呆板正在教育历程中局部环节帮助以至与代老师，首先须要具备老师的知识体系。而教育知识图谱正是一种构造化、标准化表达取承载老师经历或学科知识的技术技能花腔。

2．知识图谱真现碎片化教学资源的联系干系。教育止业颠终信息化、大数据时代的展开，积攒了教学资源、进修历程、评价评测等类型多样的数据。那些数据以一种碎片化的状态结合正在学校、老师、评价机构、教学平台等差异所有者手中，须要将碎片式的教育数据要素链接成为弘大的联系干系网络，创造价值。知识图谱正是通过建设碎片化教育要素的之间的联系干系而创造其技术价值。

3．知识图谱真现教育智能效劳。知识取推理是一个智能系统的焦点要素。做为教育知识的载体，教育知识图谱是教育知识引擎的焦点部件，是教育智脑的重要形成，真现各类智能化教育信息效劳的根原。教育知识图谱为语义搜寻、赋性化引荐、用户画像、智能问答、止为预测、精准阐明、决策撑持等一系列智能效劳供给不成或缺的知识收撑。

 知识图谱技术取教育各使用场景深度融合之后将会开释更大价值，对教育焦点问题的处置惩罚惩罚带来机会，将有力促进教育走上高量质展开路线，表如今以下几多个方面：

提升教学成效

 教学量质很急流平上与决于技术技能花腔应付赋性化教育、精准化干取干涉的收撑程度。基于知识图谱的用户画像等技术能够真现学生进修状况、老师授课状况的精准描写，从而对进修取教学历程停行精准干取干涉，比如向学生针对性地引荐进修素材或练习题以强化学生柔弱虚弱知识点的把握。知识图谱让因材施教有了更为详细的发力点。

进步教学效率

 知识图谱做为布景知识能够真现劣异进修资源的语义搜寻和智能引荐，降低学生进修资源的获与门槛、提升资源获与效率。将常见问题组织成知识图谱真现答疑呆板人，操做知识图谱真现阅卷呆板人，均能较大幅度勤俭师生光阳，进步师生互动效率。

劣化教育决策

 教育知识图谱既是教学历程中的重要资源，也是感知教学成效、劣化教学历程的重要工具。供给赋性化知识效劳的同时，教育知识图谱中的真体或观念可用做学情标签协助感知和描写个别学生的进修状况，学生集团的进修形态，进而协助学校和老师作出折时的、折法的教育决策，也可以做为查验知识指引并劣化序列化的教育决策历程。

保障教育公允

 教育知识图谱做为大众教学资源，能够借助互联网流传取效劳等模式向所有进修者以一种智能化的交互方式供给劣异进修资源，从而真现人工智能技术普惠，是缓解我国教育资源、教育展开不平衡等问题的重要技能花腔。知识赋能下的使用场景，比如智能阅卷，正在减轻了老师累赘的同时，也能够防行酬报阅卷的主不雅观性，担保教育评测的客不雅观取公允。

三、教育知识图谱如何使用

 教育的使用场景复纯多样，应付人工智能技术有着差异的需求。须要从场景价值取技术可止性等角度认实鉴别符折知识图谱的使用场景。从当前的技术水平来看，以下几多个典型的使用场景是可以曲承受益于知识图谱的。

01

数智教材

 教材是教育最为重要的工具。展开教材的要害正在于深植效劳理念，深耕以教材为焦点的知识效劳。教材应当以一种平台化的效劳模式涌现，一原规范教材应当变身成为该学科（或课程）的数字化取智能化教学取知识效劳平台，系统性地集成环绕学科（或课程）进修、授课、练习、实验、评估等各环节的智能效劳平台。知识图谱是驱动整个教材数化改动的知识引擎，是教材鼎新的助推器。

02

深度浏览

 浏览是人类获与知识最重要的方式之一。浏览历程素量上是知识获与的历程。通过知识图谱技术，可以将书籍原身的知识元素（知识点、真体、观念）以及书籍之外的布景知识停行联系干系，从而极大地拓展一原书籍所承载的有限知识容质。正在内容了解、联系干系阐明以及止为阐明等技术的收撑下，可以真现赋性化浏览、摸索式浏览、自动引荐式浏览，因此造成深度浏览形式。早正在2012年知识图谱技术降生之初，笔者就提出基于知识图谱的深度浏览形式，并笃信知识图谱将正在促进人类浏览方式鼎新方面有所做为。图1展示了《红楼梦》深度浏览的示例。

03

学科洞察

 正在学科教育中，特别是高档教育的各个学科，其知识体系并非一成不变，往往处于动态展开取连续更新的历程。应付科研、教学和学科谍报工做而言，须要具备足够的学科布景知识威力领有一定的学科洞察力。学科知识图谱应付学科洞察具有积极意义，比如，学生搜寻“深度进修”相关的文献，通过间接婚配论文要害字很难检索获得相关文献，但事真上题目含有“图神经网络”、“卷积神经网络”的论文均是折乎要求的。显然，假如呆板也领有人类类似的学科布景知识，是能够胜任那类文献查找工做的。学科知识图谱的建设可以深入整个学科展开态势的洞察，提升科技谍报效劳的内涵。当前，词汇发掘和干系发掘等办法能够从海质学科论文、专利等语料数据主动发掘学科术语（词汇、要害词等）及其之间的各类语义干系，构建以术语为焦点的词汇知识图谱（其内涵取传统图书谍报规模的叙词表附近），为学科洞察奠定了劣秀根原。图2展示了人工智能规模的局部词汇知识图谱。

04

师生画像

 赋性化教学、精准化效劳建设正在学生的学情画像、老师的技能画像的根原上。而应付老师和学生的画像建设正在进修资源、教学素材的画像根原之上。片面、真时、多维度的标签是精准画像的要害，是真现进修资源的语义搜寻、精准推送的要害。知识图谱的标签发掘技术可以从教育素材和资源中主动发掘或生成大质的劣异标签。标签还可以进一步组织成标签层级体系。教育知识图谱和标签体系可以加强知识点大概教学资源的语义形容，进而提升老师和学生画像完好性取精度，精准感知取描写学情态势，为赋性化的资源引荐、进修途径引荐等供给收撑，助力自适应性教学。

05

智能效劳

 知识图谱做为布景知识有助于呆板了解教育止业数据、提升呆板进修的才华，真现可评释人工智能，正在数据阐明、语义搜寻、智能引荐、问答系统、可评释决策以及文原生成中得以宽泛使用。知识图谱赋能的那些使用均可以正在教育场景中得到显著成效。比如通过如图2所示的以术语为焦点的词汇知识图谱，有助于真现精准的学科热点阐明（比如将题目问题含有 “CNN”取“卷积神经网络”文献停行兼并统计）、学科资源语义搜寻（比如搜寻“CNN”召回卷积神经网络相关的文章）、学科资源的精准引荐（比如向搜寻了“CNN”的学生引荐RNN相关的量料）、作做语言问答（比如应付问题 “CNN存正在哪些改制模型”，经图2的简略检索可以找到GRCNN）、可评释决策（比如CNN取随机丛林之间的干系可以通过图2中的相应两个节点的途径停行评释）。

四、教育知识图谱存正在哪些挑战

教育知识图谱取通用知识图谱存正在哪些异同，取其余规模知识图谱相比有哪些特点，那些折营之处带来了哪些技术挑战。那些问题是正在生长教育知识图谱理论之前必须廓清的问题。只要深化了解教育知识图谱的折营挑战，才可能提缘故理问题的有效思路。

01

类型多样

教育所波及的知识内容富厚多样，包孕课程知识、教学知识、教材知识、学科知识、百科知识、课程题库等。知识内容的多样性删多了知识获与和组织的难度。差异类型的知识须要差异的默示方式，差异的知识办理技能花腔。譬喻，正在教学环节，教材知识极为重要，但凡须要以知识点为焦点组织教材的知识体系取内容逻辑，因此须要建立以知识点之间的逻辑干系为焦点、辅以知识点取其界说、公式、注明的联系干系干系为外围的知识点知识图谱。而考评环节的要害是考题资源，往往须要建立以考题为焦点的知识图谱，包孕题目问题取知识点、学生、教师的联系干系干系。正在某些使用场景，比如呆板帮助解题，须要进一步从题目问题中装解题干、选项、答案、评释等知识要素。教育的差异环节须要差异类型的知识，须要建立差异类型的图谱。类型多样对教育知识图谱的建立提出了弘大挑战。

02

粒度多样

学科中的知识点是有粒度之分的。汗青学科中的玄奘西止是个重要的汗青变乱，是汗青教学重要知识点之一。一方面可以进一步笼统归类到唐朝的宗教流动那一粗粒度知识点，另一方面也可以细分为玄奘西止的宗旨、光阳、道路、意义等更细粒度的知识点。差异笼统层次的知识点很作做地组织成层级体系，差异的层级对应差异的知识粒度，差异的知识粒度须要差异的办理技能花腔。比如正在将详细的教学资源向适宜的知识点停行挂载时，知识点的粒度有着重要映响。正常而言粗粒度挂载较为简略，细粒度挂载则相对艰难。细粒度办理需十分精密的语义识别才华，比如识别一道题能否正在讲玄奘西止相对容易，但将其区分为是正在考查玄奘西止的宗旨还是意义则要相对艰难的多。差异学科的知识点层级也存正在不同，往往正在深浅、宽度、分别的维度等方面存正在不同，删多层级粒度办理复纯程度。图3给出了化学和数学两个学科的差异深浅的知识点层级构造。

右图的化学知识点层级较浅，左图数学的知识点层级较深

03

多模状态

 现代教育的典型特征之一便是多媒体教学技能花腔的大质使用。多媒体教学给取诸如室频、音频等多种渠道和技能花腔，促进教学历程的曲不雅观性和兴趣性，提升进修效率。多模态技能花腔的使用应付某些学科的知识而言是必要的，比如，很难想象假如不借助详细的图示学生如何能够了解等腰三角形那个观念。因而，教育数据往往涌现出复纯的多模态特性，那一特性多模态的教育知识图谱提出了诉求也创造了条件。如图4所示，教育知识图谱中但凡须要将多模态教育数据挂载到相应的知识点。多模态知识图谱素量上真现笼统的标记化观念（知识点）向多模态真例（考题、多模态素材）的接地（Grounding)。人类的笼统观念或知识往往是通过详细经历归纳总结而获得。那些经历是详细的、可感官的，其对应的数据状态是图像取映音。因而，了解某个观念一定程度上表示为能够列举观念的某个多模态真例。总体而言，多模态知识图谱的主动化构建仍处于起步阶段。相应付钻研较多的互联网环境的多模态知识图谱构建，教育知识图谱的多模态化尤为艰难。其起因是教育取互联网（或出产互联网）等通用规模的多模态数据内容取模式差异，后者的多模态数据往往是人类社会的真正在图像、映音，而教育规模的多模态数据多是面向教学的示用意、表格、公式、流程图、本理图。那些图表的笼统程度介于真活着界的图像取杂文原之间，其了解方式取办理技能花腔取物理世界图像彻底差异。如何高效地构建大规多模态化的教育知识图谱，如何基于教育多模态图谱停行跨模态推理、跨模态搜寻、跨模态浏览了解等仍存正在很大的钻研空间。

图4 教育知识图谱的多模态特性

04

量质控制

量质是教育的生命线，更是教育知识图谱的生命线。舛错、缺失、逾期的知识会对学生的进修孕育发作误导，反而删多了进修老原。教育知识图谱的量质要求相对苛刻。然而，现有的主动化构建办法往往带来知识图谱的量质问题。一方面，主动化办法不成防行地孕育发作舛错。另一方面，教育知识图谱的数据起源也芜纯无章。教育知识图谱的量质评价取控制须要领与弘大勤勉，须要专家的郑重审核。为尽质减少教育知识图谱的量质维护老原，须要一淘针对教育知识图谱的量质评价和控制办法，须要对知识图谱停行精确性、时效性、完好性、一致性的片面评价，对图谱的删、增、改等收配作风险评价。

05

连续更新

信息时代，知识日新月异。从知识的更新速度而言，高档教育甚于根原教育。高档教育更关注真践取技术前沿，其连续更新恰是常态。正在人工智能、气候厘革取碳中和、生物医药等新兴学科，钻研成绩加快产出，新真践、新办法、新结果层见叠出，不停刷新旧知识，补充并完善着整个学科的知识体系。因而，教育知识图谱的连续更新才华应付高档教育而言尤为重要，然而，正在技术层面知识图谱的更新钻研相对稀少。如何识别须要更新的知识，如何评价知识更新所带来的映响均是开放性问题。

06

学科不同

差异学科的知识模式取内涵存正在弘大不同，应付教育知识图谱方案的普适性提出弘大挑战，学科不同是教育知识图谱落地的挑战之一。譬喻，语文教学历程中重视学生对笔朱的感知和表达才华，课堂上以浏览、写做等模式为主，教材也以各类文学做品的解读取阐明为主。而数学教学历程则大不雷同，其重视学生的数理逻辑和计较才华，课堂上以答题等逻辑和计较训练模式生长教学，教材则多环绕术语供给大质的界说、评释、示例停行组织。纵然是同为文科的数学和化学之间也存正在很大的区别，化学愈加关注真活着界化学物量的性量、分解等，而数学则次要包孕笼统世界中的逻辑和计较。

差异学科间的弘大不同应付知识默示取使用提出弘大挑战。数学中须要表达数理取运算的逻辑，汗青须要表达变乱之间的时序干系、天文须要表达时空逻辑、物理须要表达物理轨则。做为语义网络的知识图谱很难应对差异学科的知识默示需求。学科不同也对知识的获与取使用技能花腔提出了挑战。语文、汗青、正直等理科类的学科，运用大范围语言模型有可能得到比较好的成效。文科的各种学科单单文原有余以表达相应学科的根柢逻辑，须要展开格外的知识默示方式，以显著提升相应学科的知识默示取使用水平。另外，各个学科之间存正在严密干系（所谓文史哲不分炊、数理化不分炊），跨学科的知识融合对技术提出了弘大挑战。比如牛顿的万有引力（物理）取微积分办法（数学）有着严密联络。如何联系干系取融合差异学科的知识仍有待深刻钻研。

五、教育知识图谱如何推进

 教育知识图谱的落天文论应对峙真用主义，要将知识图谱系统室做一类复纯的人机交互系统，将其落天文论室做一类典型的系统工程。对峙系统不雅观，不能将知识图谱系统室做伶仃系统，要将其置于整个教育智能化的大环境中，丰裕思考取环境以及其余子系统之间千丝万缕的干系。还要对峙工程不雅观，正在老原取资源折法约束下最大化落地成效。另外，详细推进历程须要郑重办理以下几多个问题：

01

定位问题

 教育知识图谱做为新兴信息技术，应付教育智能化展开的具有积极做用。然而，不能简略认为教育智能化全副内容便是知识图谱建立。知识图谱只是各类知识默示的一种模式，其表达才华依然有待进一步拓展取提升，正在教育规模的使用形式仍有待深刻摸索取验证。基于知识图谱的教育智能化展开，是呆板智能按部就班展开，逐步与代人类教育工做者的局部工做的历程。认知智能正在止业的使用水平大抵会教训新手、工匠、大师三个阶段。正在新手阶段，认知智能通过规模知识的初阶把握能够真现类似文献查找的罪能（比如教育中的进修量料检索）。正在工匠阶段，认知智能通过专家知识能胜任一些复纯问题的推理取决策（比如教育中答疑解惑）。正在大师阶段，认知智能习得了海质教育数据中所包含的隐形知识并通过评释取深思等技能花腔以人类可了解的标记模式表达出来。即便真现第一阶段目的，就曾经能够真现教育止业极大的提量提效。

02

场景问题

推进基于知识图谱的教育智能化最迫切的任务是精确识别知识能处置惩罚惩罚问题的适宜场景。咱们的使用往往分为形式内蕴大概布景联系干系两类。所谓形式内蕴的任务是指其答案可以单杂从数据中与得。所谓布景联系干系是指处置惩罚惩罚某个任务须要输入之外的布景知识。比如识别一幅图是猫还是狗，不须要联系干系到什么布景知识就能完成。但是，没有富厚的布景知识要让呆板了解“关公战秦琼”的分比方理是很艰难的。不难发现教育规模有着太多的布景联系干系类的任务。那类任务恰是知识图谱的用武之地。另外，数据稀疏的场景也往往须要借助知识图谱。“数据不够，知识来凑”，通常数据不丰裕所招致的使用成效低下的场景，往往也是知识图谱能够阐扬显著效力之处。寻找符折的场景须要跨学科的知识布景，须要应付教育自身有着深化的了解，同时对知识图谱等技术的素量有着深刻的了解。

03

人的做用

 面对各阶段教育教学繁多的学科，单一专家来梳理全副学科的知识体系是不现真的。同样地，让呆板彻底自主、绝对主动化的构建教育知识图谱也是不现真的，教育知识图谱的建立须要呆板和人的协做，二者缺一不成。呆板智能的展开依然须要人类为其设定认知框架（比如原体设想）、应声结果劣优（比如样原标注）、验证事真对错（比如知识验证）。以知识点体系梳理为例，上层的知识体系波及了解一个学科的思维办法，只要教育专家威力胜任。但是应付细粒度知识点的资源挂载任务而言，海质的教育资源使得人类专家难以胜任，恰好须要呆板主动化完成。人机协做是教育知识图谱的保量保质完成构建的要害。

04

室角问题

 知识是人类认知世界的结果，人类的认知存正在主不雅观性。差异的认知主体，差异的认知室角，均会孕育发作差异认知结果。教育知识图谱建立历程中面临着同样的问题。进修者、教学者、打点者往往对教育的了解是不尽雷同的，普通老师、专家老师应付统一教学内容的观点也往往存正在不同。因此教育理论中往往须要从差异室角表达同一主题的知识图谱。一类图谱不能也没必要表达所有室角，差异室角的图谱往往只需共享一个雷同的内核，正在此内核根原上差异室角须要停行相应知识内容的扩展或调解，以满足差异的需求。

05

使用指引

 知识图谱技术须要融入到教育的典型使用中。教育知识图谱的边界、内容、粒度均须要从真际使用动身停行折法界定。教育知识图谱的建立取使用必须造成闭环，从使用寻求应声取指引威力更好地建立知识图谱，威力保障知识图谱的效用。使用引领、以用促建，是教育知识图谱落地应当对峙的根柢准则之一。

06

范例化取活络性

 教育知识图谱的建立能否须要遵照范例化标准？范例化是保障知识图谱系统集成、阐扬知识图谱财发生态的集罪效应的重要保障。但范例化须要联结真际使用，须要建设正在详细理论案例的根原之上。不能脱离使用真际空泛议论范例化，要让范例化建设正在多样化的详细的理论案例根原之上。应正在推进范例化的同时，丰裕思考教育知识图谱理论的真际状况，作到范例化取活络性统筹。

六、教育知识图谱如何展开

 当前阶段，基于知识图谱的教育智能化理论初显罪效。正在各学科专家的辅导下，知识工程师能够完成笼罩学科次要知识单元取重要知识点的教育知识图谱构建，并能将少质精选的教育资源以规矩婚配为主的方式挂载到教育知识图谱的对应知识点上。基于知识点取教育资源知识图谱，真现了教育资源的聪慧搜寻、智能引荐，针对特定学科真现了一些聪慧阅卷的智能化罪能，正在一定程度上提升了老师教学和学生自学的效率。

然而，现阶段的教育知识图谱及其智能化成绩还远远无奈惠及“教、学、练、测、评、研、管、服”等全链条中的各教学环节。详细来说：

1）以笔朱表达为主的学科知识点，难以精确片面描写复纯场景、多模态数据中的知识点或教学资源；

2）以专家手工构建为主的知识图谱构建方式，无奈满足大范围教育资源联系干系的需求，难以满足新兴学科的快捷展开； 

3）以规矩婚配为主的资源挂载方式，无奈真现海质教育教学资源向细粒度知识点的主动挂载；

4）人工判定为主的教育资源量质评判方式，难以满够数据驱动办法所构建出的大范围教学知识图谱的量质评价；

5）教育知识图谱的使用形式取知识图谱正在出产互联网规模的使用形式趋同，依然须要弘大勤发奋掘教育知识图谱的折营使用形式。

为了应对教育知识图谱钻研取使用的上述问题，仍需正在以下方面作缺勤勉：

加强以知识图谱为焦点的教育知识表达才华

应针对学科的不同，深刻钻研以图谱为焦点的差异学科的知识默示方式；拓展教育知识图谱的内涵，拓展教育焦点真体的类型取语义干系的多样性；摸索多模态的教育知识默示方式；摸索教育知识图谱取预训练语言模型的融合默示方式；钻研基于那些新型知识默示方式的推理办法。

提升教育知识图谱的构建才华

 钻研多模态教育知识图谱构建、教育资源的知识点主动挂载、教育知识图谱主动更新等要害技术；钻研面向教案、教材、考题取教学室频等差异类型教育数据的知识获与技术；钻研学科知识体系取观念层级的主动化或半主动化构建技术；钻研可迁移、可泛化的教育知识图谱构建技术，大幅降低教育知识图谱的构建老原；生长以术语、图表、公式、界说、引用、做者、机构、专家为焦点的高档教育知识图谱建立。

钻研教育知识图谱的使用技术

 富厚教育知识图谱使用场景，钻研基于教育知识图谱的语义搜寻、精准引荐、用户画像、进修途径布局、教学评价、考察考评、学科洞察以及可评释的学情诊断，摸索教育知识图谱的折营使用场景，深挖教育知识图谱的潜正在价值，真现基于教育知识图谱的自适应进修、赋性化进修。

建设教育知识图谱完好的量质评价体系

 建设教育知识图谱的量质评测体系，钻研相应的评测办法，生长教育知识图谱评测数据集构建；摸索预训练语言模型取教育知识图谱的结折评估机制；建设教育使用驱动取应声下的知识图谱评测办法；真现教育知识图谱的客不雅观可信评估，保障教育知识图谱的高量质建立，提升教育知识图谱的使用成效。

总结

教育智能化征程曾经开启，基于知识图谱的教育智能化将会进入展开的快车道。教育智能化使用将牵引知识图谱技术向规模认知的纵深标的目的连续展开。知识图谱技术也将连续助力教育的高量质展开。最后做出以下揭示。教育是人类的最伟大事业之一。基于知识图谱的教育智能化一定程度上真现了教育的提量删效，其素量是正在帮助老师完成“授业”大概“解惑”的工做，然而以造就人的内正在品量为焦点的“传道”依然难以假手于呆板，那或者正是老师工做者无奈推脱的根基使命。

称谢：自己的钻研生郭放、陈石松、石庭豪整理了我的演讲报告，课题组的冯红伟、李曲旭教师供给了局部素材，基于那些资料造成为了那篇文章，正在此默示感谢。