[发明专利]基于知识图谱的自适应导学方法及系统

权利要求书

1.一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，包括步骤：

S1，构建面向教学领域的知识图谱和教学资源库，将知识图谱中的节点与教学资源库中的教学资源相关联，并且根据用户的问答记录构建个人知识图谱，个人知识图谱中的节点具有认知力属性值，认知力属性值表征用户对该节点的认知水平；

S2，获取用户想要查询的目标知识点；

S3，根据该目标知识点关联的教学资源，生成学习路径，该学习路径包括若干项教学任务，每个教学任务的引导都采用有限状态机实现，有限状态机的状态转移阈值根据对应用户的个人知识图谱中目标知识点的认知力属性值确定。

2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，在所述步骤S2之后，且所述步骤S3之前，还包括步骤：

在用户的个人知识图谱中查询目标知识点，若目标知识点已存在用户的个人知识图谱中，则获取目标知识点的知识点属性值，若目标知识点不存在用户的个人知识图谱中，则在用户的个人知识图谱中添加目标知识点并初始化新增节点的认知力属性值。

3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，在所述步骤S3之后还包括步骤：

根据用户在完成教学任务过程中的学习情况，更新用户的个人知识图谱中目标知识点的认知力属性值。

4.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤：

S21，接收用户输入的自然语言表述的问句，将问句进行预处理和向量化，提取问句中的主题词，利用词典将主题词映射知识图谱中的一个节点；

S22，采用两种方式来获取候选知识点：方式一，利用知识图谱检索出与主题词映射的节点关联的节点，作为第一候选知识点；方式二，提取出问句中的实体和关系，合成知识库结构化查询语句SPARQL，在知识图谱中检索出第二候选知识点；

S23，将第二候选知识点设置较高的权重，将第一候选知识点设置较低的权重，采用词嵌入技术将第一候选知识点和第二候选知识点进行向量化表示后，分别与问句的向量化表示做点积运算，将点积运算后的结果乘以对应的权重，得到每个候选知识点的综合评分；

S24，将综合评分最高的候选知识点确认为目标知识点。

5.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述有限状态机的状态包括等待状态、引导状态和完成状态；

其中，引导状态内部设置与具体教学任务相关的语义槽，从用户完成教学任务过程中的交互信息提取信息，对语义槽的内容进行填充；

有限状态机从引导状态向完成状态转换所需填充的语义槽的个数根据有限状态机对应的教学任务的状态转移阈值确定；

当有限状态机的状态为完成状态时，该有限状态机对应的教学任务的引导过程结束，进入学习路径中的下一个教学任务。

6.如权利要求5所述的一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，所述S5中状态转移阈值的计算方法为：

其中，W为教学任务的状态转移阈值，W0为教学任务的状态转移阈值的最小值，W1为教学任务的状态转移阈值的最大值，C为个人知识图谱中目标知识点的认知力属性值，∈为相关系数，且∈属于[0,1],δ是表示有限状态机对应教学任务难度的随机数。

7.如权利要求3所述的一种基于知识图谱的自适应导学方法，其特征在于，所述更新用户的个人知识图谱中目标知识点的认知力属性值采用的计算公式为：

其中，previousC为该次教学引导之前目标知识点的认知力属性值，updatedC为本次教学引导后结束后根据用户的学习情况计算得出的用户对目标知识点的认知力属性值，和β为认知力更新步长。