本發(fā)明是一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法。主要用于使學習者花費最少時間和精力（假定時間、精力均勻分布，單位時間和精力獲得的知識一樣多）得到最高效的學習指導，關(guān)注學習者特征和學習需求差異，因材施教，滿足學習者的個性化學習需求，屬于分布式計算和軟件工程學技術(shù)交叉領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著知識經(jīng)濟的發(fā)展，當今社會對人們的知識掌握程度提出了更高的要求，智能教學系統(tǒng)中選擇合適的學習點推薦給學習者和個性化學習路徑的推薦與優(yōu)化已經(jīng)成為重要課題。目前，在線學習面臨的問題是網(wǎng)上數(shù)據(jù)龐雜，導致學習者難以快速找到適合自己的學習資源。適應性學習是遠程教育發(fā)展質(zhì)的飛躍，其直接原因是以計算機、遠程通信和認知科學結(jié)合的知識媒體的綜合運用。適應性學習能根據(jù)學習者的特征選擇合適的學習內(nèi)容和學習方法作為推薦。學習路徑是指學習活動的路線與序列，是學習者在一定的學習策略指導下，根據(jù)學習目標和學習內(nèi)容對所需完成的學習活動的排序。學習路徑是把學習的資源、方法、目標、程序、評價和監(jiān)控等有機成和在一起，把學習內(nèi)容以不同的策略展現(xiàn)給學習者。

知識圖譜于2012年5月17日被google正式提出，其初衷是為了提高搜索引擎的能力，增強用戶的搜索質(zhì)量以及搜索體驗。目前，隨著智能化和個性化信息服務應用的不斷發(fā)展，知識圖譜被廣泛地應用于智能搜索、智能問答、個性化推薦等領(lǐng)域。知識圖譜已經(jīng)成為用標記的有向圖形式表示知識的強大工具，并給出文本信息的語義。知識圖譜是通過將每個項目、實體或用戶作為結(jié)點表示，并且通過邊緣將彼此相互作用的那些結(jié)點鏈接起來構(gòu)造的圖形。結(jié)點之間的邊可以表示任意關(guān)系。知識點是學習活動中傳遞知識信息的基本單元，單獨的知識點應能體現(xiàn)知識內(nèi)容本身的拒不完整性，知識點的集合能保證專業(yè)知識體系的全局完整性知識點之間的關(guān)系是連接知識點的紐帶，使分散的知識點形成相互關(guān)聯(lián)的知識結(jié)構(gòu)。本發(fā)明提出了一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法，將學習點從數(shù)據(jù)、信息和知識三個有遞進關(guān)系的層面上進一步地細化，根據(jù)學習者的當前學習狀況和學習目標有針對性地為學習者提供一個高效的導學策略，考慮學習者特征的差異，因材施教，保證學習者按需學習。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

技術(shù)問題：本發(fā)明的目的是提供一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法，針對學習者的學習需求和學習目標，將學習點從數(shù)據(jù)、信息和知識三個有遞進關(guān)系的層面上進一步地細化，向?qū)W習者推薦合理的學習點內(nèi)容和學習策略，引導學習者達成學習目標，幫助學習者提高學習效率，優(yōu)化學習效果。

技術(shù)方案：本發(fā)明是一種策略性方法，可以應用于為學習者提供學習指導，有助于解決網(wǎng)絡學習環(huán)境下，大量學習資源導致的認知過載和學習迷航問題。在一個知識點圖譜上，本發(fā)明假設學習者單位時間下和單位精力可學知識是固定的，知識圖譜上的結(jié)點不一定是獨立的，本發(fā)明劃分知識點的依據(jù)是根據(jù)教科書的組織為基礎(chǔ)，將知識點劃分為元知識、章知識和篇知識，元知識是知識體系中相對獨立、不能再分割的基本知識點；章知識是由相關(guān)元知識關(guān)聯(lián)組合得到的，表達一定范圍內(nèi)比較完整的知識；篇知識是對章知識進一步的分類和總結(jié)得到的。在圖譜上存在結(jié)構(gòu)相似的知識點集合，但知識點間的語義關(guān)系可能是不同的，對于知識結(jié)點之間的關(guān)系本發(fā)明定義有以下有五種（語義）關(guān)系如圖1所示：

1.先序關(guān)系：必須先學習結(jié)點a才能學習結(jié)點b，即學習知識點b需要知識點a的支持。先序關(guān)系具有傳遞性，包括直接先序關(guān)系和間接先序關(guān)系。如果學習知識點a后可以直接學習知識點b，則兩者滿足直接先序關(guān)系。如果學習知識點a后還需要學習其他知識點才能學習知識點b，則兩者滿足間接先序關(guān)系;

2.涵蓋關(guān)系：結(jié)點a包含的知識點涵蓋了結(jié)點b，學了結(jié)點a可以不用再去學習結(jié)點b;

3.或關(guān)系：對于最終學習目標，學習結(jié)點a和結(jié)點b都可以達成學習目標；

4.與關(guān)系（平行關(guān)系）：即結(jié)點間是獨立的，具有與關(guān)系的知識點在學習過程中不存在先后順序；

5.必要結(jié)點：對于最終學習目標，一定要去學習的結(jié)點；

6.游離結(jié)點：對于某個知識體系來講，游離結(jié)點是對這個知識體系無用的知識點。

方法流程：

1.一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法，其特征在于學習點推薦和路徑優(yōu)化的步驟：

步驟1)構(gòu)建有向的學習點知識圖譜，通過大數(shù)據(jù)訓練得出學習者群體學習每個知識點所要花費時間和精力的平均水平，即學習投入，作為學習點的權(quán)重在圖譜上做出標記；

步驟2）構(gòu)建習題測試庫和能力調(diào)查問卷。根據(jù)學習點構(gòu)建相應的習題測試，根據(jù)能力考查類型構(gòu)建學習者能力調(diào)查問卷；

步驟3）提示學習者進行習題測試。根據(jù)習題測試結(jié)果，初步獲取學習者對學習點的掌握情況；

步驟4）根據(jù)步驟3得到的學習者對知識點的學習情況，建立學習者資源子模型；

步驟5)以問卷的形式對學習者能力進行調(diào)查。本發(fā)明將學習者能力水平劃分三個等級分別是“弱”“中”“強”，根據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果，獲取學習者記憶能力、計算能力和推理能力等水平，初步評估學習者學習效率；

步驟6)根據(jù)步驟5的結(jié)果，建立學習者能力子模型；

步驟7)比較學習者個體與學習者群體的平均能力水平差異，劃分出學習者的能力等級；

步驟8)建立學習者模型。根據(jù)步驟4和步驟6的結(jié)果，建立學習者模型；

步驟9)獲取學習者預期學習投入expected_effort。學習投入是指學習者計劃可以為達到學習目標投入的時間和精力；

步驟10)獲取學習者學習目標，并根據(jù)公式1計算預期學習效率expected_effi，其中total_know是指目標知識包含的知識點總量：

(1)；

步驟11)根據(jù)步驟8得到的學習者模型和步驟10獲取到的學習者目標對學習目標進行模式匹配。將學習目標進行劃分，確定目標類型；

步驟12)根據(jù)步驟11得到的目標類型，確定在哪一層資源處理框架上進行遍歷。若學習者學習目標比較簡單，預期學習投入較少，學習能力較弱，則在數(shù)據(jù)圖譜上基于元知識向?qū)W習者推薦學習點和學習路徑；若學習者學習目標難度一般，預期學習投入一般，學習能力一般，則在信息圖譜上基于章知識向?qū)W習者推薦學習點和學習路徑；若學習者學習目標難度較大，預期學習投入多，學習能力較強，則在知識圖譜上基于篇知識向?qū)W習者推薦學習點和學習路徑；

步驟13)在資源處理框架上標記學習者已學知識和目標知識點；

步驟14)依賴于步驟13所得到的結(jié)果，遍歷圖譜找出目標知識點的所有先序結(jié)點；

步驟15)將步驟14產(chǎn)生的所有未學知識點，將存在或關(guān)系的知識結(jié)點按學習該知識點所需學習投入（即權(quán)重）進行排序；

步驟16)對于存在涵蓋關(guān)系的結(jié)點，假定結(jié)點a涵蓋結(jié)點b和結(jié)點c所含知識，判斷結(jié)點b和結(jié)點c是否都是學習者為達成學習目標所需要的知識。若需要，計算學習結(jié)點a和同時學習結(jié)點b和結(jié)點c所需的時間和精力；若不需要，選擇需要時間和精力較少的結(jié)點添加到學習路徑中；

步驟17)基于步驟16產(chǎn)生的結(jié)果，將其它必要結(jié)點和并行結(jié)點添加至學習路徑中；

步驟18)輸出完整的學習路徑，推薦給學習者；

步驟19)在學習者學習過程中，不斷獲取學習者的反饋，并監(jiān)測外部學習環(huán)境的變化；

步驟20)根據(jù)步驟19得到的結(jié)果，根據(jù)公式2計算學習者實際學習效率actual_effi，got_know表示學習者已學到的學習點，actual_effort是學習者的實際學習投入，并統(tǒng)計學習者的能力變化，更新學習者模型；根據(jù)外部學習環(huán)境的變化，更新處理資源框架：

(2)；

步驟21)根據(jù)步驟20得到的更新后的學習者模型，返回步驟9重新獲取學習者的學習目標及預期學習投入，根據(jù)學習者當前學習狀況重新規(guī)劃學習路徑。

體系結(jié)構(gòu)：

圖2給出了一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法的體系結(jié)構(gòu)，首先構(gòu)建相應學科的知識體系圖譜，獲取學習者的當前學習狀況和最終要實現(xiàn)的學習目標，并在圖譜上標記出學習者的已學知識點和未學知識點，將學習者的學習目標根據(jù)目標模式匹配，識別出所屬類別。基于數(shù)據(jù)圖譜向?qū)W習者推薦元數(shù)據(jù)，即離散的知識點；基于信息圖譜向?qū)W習者推薦章數(shù)據(jù)，即相關(guān)知識點的集合；基于知識圖譜向?qū)W習者推薦篇知識。通過遍歷圖譜，向?qū)W習者推薦需要學習的知識點以及高效的學習策略。

下面給出數(shù)據(jù)圖譜、信息圖譜和知識圖譜的具體說明。

數(shù)據(jù)圖譜：數(shù)據(jù)圖譜能記錄元知識出現(xiàn)的頻度，包括結(jié)構(gòu)、時間和空間三個層次的頻度。我們定義結(jié)構(gòu)頻度為元知識出現(xiàn)在不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的次數(shù)，時間頻度為元知識的時間軌跡，空間頻度被定義為元知識的空間軌跡。數(shù)據(jù)圖譜上可以描述圖中各個結(jié)點之間關(guān)聯(lián)的緊密程度，我們稱為密度，可以反映出哪些元知識聯(lián)系緊密，哪些元知識聯(lián)系稀疏。但數(shù)據(jù)圖譜上未對元知識的準確性進行分析，可能出現(xiàn)不同名稱的元知識但表示同一基本知識點，即知識冗余。綜上，數(shù)據(jù)圖譜只能對圖譜上表示的數(shù)據(jù)進行靜態(tài)分析，無法分析和預測數(shù)據(jù)的動態(tài)變化。

數(shù)據(jù)是通過觀察獲得的數(shù)字或其他類型信息的基本個體項目，但是在沒有上下文語境的情況下，它們本身沒有意義。數(shù)據(jù)圖譜可以通過數(shù)組、鏈表、隊列、樹、棧、圖等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表達。在數(shù)據(jù)圖譜上，通過計算數(shù)據(jù)的頻度，得出數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)圖譜上的支持度和置信度來刪除錯誤或無用數(shù)據(jù)，刪除的條件是必須同時滿足支持度和置信度的閾值要求，閾值過大不利于圖譜表達的準確性，過小會不利于表達的完整性，可以根據(jù)計算圖譜反饋的結(jié)果信息動態(tài)調(diào)整。

信息圖譜：信息是通過數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)組合之后的上下文傳達的，經(jīng)過概念映射和相關(guān)關(guān)系組合之后的適合分析和解釋的信息。信息圖譜的可以通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫來表達。信息圖譜上進行數(shù)據(jù)清洗，消除冗余數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)點之間的交互度進行初步抽象，提高設計的內(nèi)聚性，將元數(shù)據(jù)集成到章數(shù)據(jù)。通過圈定特定數(shù)量的實體，計算內(nèi)部交互度和外部交互度，內(nèi)聚性cohesion等于內(nèi)部交互度和外部交互度的比值，我們設定所圈定的知識點之間必須相互連通。

知識圖譜：知識是從積累的信息中獲得的總體理解和意識，將章知識進行進一步的抽象和歸類可以形成篇知識。知識圖譜的可以通過包含結(jié)點和結(jié)點之間關(guān)系的有向圖來表達。知識圖譜上可以包含各種語義關(guān)系，并能進行信息推理和實體鏈接，知識圖譜的無結(jié)構(gòu)特性使得知識圖譜可以無縫鏈接，從而提高知識圖譜的邊緣密度和結(jié)點密度。信息推理需要有相關(guān)關(guān)系規(guī)則的支持，這些規(guī)則可以由人手動構(gòu)建，但往往耗時費力。目前，它主要依賴于關(guān)系的同現(xiàn)，并使用關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)自動查找推理規(guī)則。路徑排序算法使用每個不同的關(guān)系路徑作為一維特征，通過在知識圖中構(gòu)建大量的關(guān)系路徑來構(gòu)建關(guān)系分類的特征向量和關(guān)系分類器來提取關(guān)系。關(guān)系的正確度cr可以通過以下公式衡量：

q表示實體e1到實體e2的所有關(guān)系，π表示一類關(guān)系，表示關(guān)系的權(quán)重，可由訓練得出，最后正確度超過某一閾值后認為該關(guān)系成立。

學習者模型：學習者模型中包含學習者的基本信息和學習過程中的動態(tài)信息?；拘畔ㄒ褜W知識點、學習目標和未學知識點。學習過程中的動態(tài)信息包括學習者的學習能力，在學習者學習過程中不斷評估學習者能力的變化。

有益效果：本發(fā)明方法提出了一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法。具有如下一些顯著優(yōu)點：

（1）合理配置資源，提高學習資源的使用效率：學習資源的合理配置和有效使用是我國遠程教育發(fā)展的重要內(nèi)容，網(wǎng)絡上的學習資源豐富，質(zhì)量良莠不齊，基于知識圖譜的目標驅(qū)動的學習點推薦幫助學習者按需學習，不必花費大量時間在海量的資源中尋找自己需要的學習資源；

（2）為學習者指引學習方向，避免知識迷航：向?qū)W習者推薦和優(yōu)化學習路徑，提供學習高效的策略，幫助學習者建立合適的知識體系，使學習者有針對性的進行學習，提高學習效率；

（3）通過分析建立不同學習者的學習情況，建立學習者模型，有針對性地為不同學習者提供個性化的學習指導；

（4）根據(jù)外界學習環(huán)境，動態(tài)調(diào)整知識點分布和學習路徑。

附圖說明

圖1是知識圖譜上結(jié)點之間可能含有的關(guān)聯(lián)關(guān)系的展示。

圖2是基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法的體系結(jié)構(gòu)。

圖3是學習者模型。

具體實施方式

一種基于知識圖譜的學習能力建模及動態(tài)自適應的目標驅(qū)動的學習點組織及執(zhí)行路徑推薦方法的具體實施方案為：

步驟1)對應于圖2中的操作001，通過已有的資源構(gòu)建有向的學習點處理資源框架，通過大數(shù)據(jù)訓練得出學習者群體學習每個知識點所要花費時間和精力的平均水平，即學習投入，作為學習點的權(quán)重在圖譜上做出標記；

步驟2）對應圖2中操作002構(gòu)建習題測試庫和能力調(diào)查問卷。根據(jù)學習點構(gòu)建相應的習題測試，根據(jù)能力考查類型構(gòu)建學習者能力調(diào)查問卷；

步驟3）對應圖2中操作003提示學習者進行習題測試。根據(jù)習題測試結(jié)果，初步獲取學習者對學習點的掌握情況；

步驟4）對應圖2中操作004根據(jù)步驟3得到的學習者對知識點的學習情況，005建立學習者資源子模型；

步驟5)對應圖2中操作006以問卷的形式對學習者能力進行調(diào)查。本發(fā)明將學習者能力水平劃分三個等級分別是“弱”“中”“強”，根據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果，獲取學習者記憶能力、計算能力和推理能力等水平，007初步評估學習者學習效率；

步驟6)對應圖2中操作008根據(jù)步驟5的結(jié)果，建立學習者能力子模型；

步驟7)對應圖2中操作009比較學習者個體與學習者群體的平均能力水平差異，010劃分出學習者的能力等級；

步驟8)對應圖2中操作011建立學習者模型。根據(jù)步驟4和步驟6的結(jié)果，建立學習者模型；

步驟9)對應圖2中操作012獲取學習者預期學習投入expected_effort。學習投入是指學習者計劃可以為達到學習目標投入的時間和精力；

步驟10)對應圖2中操作013獲取學習者學習目標，014根據(jù)公式1計算預期學習效率expected_effi，其中total_know是指目標知識包含的知識點總量：

(1)；

步驟11)對應圖2中操作015根據(jù)步驟8得到的學習者模型和步驟10獲取到的學習者目標對學習目標進行模式匹配。016將學習目標進行劃分，確定目標類型；

步驟12)根據(jù)步驟11得到的目標類型，對應圖2中操作017確定在哪一層資源處理框架上進行遍歷。若學習者學習目標比較簡單，預期學習投入較少，學習能力較弱，則在數(shù)據(jù)圖譜上基于元知識向?qū)W習者推薦學習點和學習路徑；若學習者學習目標難度一般，預期學習投入一般，學習能力一般，則在信息圖譜上基于章知識向?qū)W習者推薦學習點和學習路徑；若學習者學習目標難度較大，預期學習投入多，學習能力較強，則在知識圖譜上基于篇知識向?qū)W習者推薦學習點和學習路徑；

步驟13)對應圖2中操作018在資源處理框架上標記學習者已學知識和目標知識點；

步驟14)依賴于步驟13所得到的結(jié)果，對應圖2中操作019遍歷圖譜找出目標知識點的所有先序結(jié)點；

步驟15)對應圖2中操作020將步驟14產(chǎn)生的所有未學知識點，將存在或關(guān)系的知識結(jié)點按學習該知識點所需學習投入（即權(quán)重）進行排序；

步驟16)對于存在涵蓋關(guān)系的結(jié)點，假定結(jié)點a涵蓋結(jié)點b和結(jié)點c所含知識，判斷結(jié)點b和結(jié)點c是否都是學習者為達成學習目標所需要的知識。若需要，計算學習結(jié)點a和同時學習結(jié)點b和結(jié)點c所需的時間和精力；若不需要，選擇需要時間和精力較少的結(jié)點添加到學習路徑中；

步驟17)基于步驟16產(chǎn)生的結(jié)果，將其它必要結(jié)點和并行結(jié)點添加至學習路徑中；

步驟18)對應圖2中操作021輸出完整的學習路徑，022推薦給學習者；

步驟19)對應圖2中操作023在學習者學習過程中，不斷獲取學習者的反饋，并監(jiān)測外部學習環(huán)境的變化；

步驟20)對應圖2中操作024根據(jù)步驟19得到的結(jié)果，根據(jù)公式2計算學習者實際學習效率actual_effi，got_know表示學習者已學到的學習點，actual_effort是學習者的實際學習投入，并統(tǒng)計學習者的能力變化，更新學習者模型；根據(jù)外部學習環(huán)境的變化，更新處理資源框架：

(2)；

步驟21)對應圖2中操作025根據(jù)步驟20得到的更新后的學習者模型，返回步驟9重新獲取學習者的學習目標及預期學習投入，根據(jù)學習者當前學習狀況重新規(guī)劃學習路徑。