面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测

doi:10.13811/j.cnki.eer.2020.03.011

	面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测
	姜强 1; 药文静 1; 赵蔚 1; 李松 2
	2020-03-01
发表期刊	电化教育研究
ISSN	1003-1553
卷号	41 期号:03 页码:85-92
摘要	深度学习回应时代诉求,指向"核心素养"改革,回答了"培养什么样的人"的问题,回归了学习本质。知识图谱有助于促进学生深入思考,提高问题解决能力、批判性思维和创新能力,实现深度学习。但以往知识建构存在组织静态、孤立的局限,基于ARCS动机模型和知识建构理论,从协同知识建构、动机策略和学习环境建构面向深度学习的动态知识图谱模型,具有动态生成、及时反馈、交互共享等特点,突出学生的主体性、能动性,增强学习体验。以大学生为研究对象,利用文本挖掘、滞后序列分析等方法评测动态知识图谱建构模型。结果表明,实验组学生在学习成绩、注意力程度等方面均优于控制组,尤其对中低水平动机学习者产生积极影响,显著提高了学生在完成任务过程中的感知注意力、自信心和满意度。动态知识图谱建构发展思路可从重塑任务前计划、社会认知开放性、意义协商及生成性教学等方面寻找突破口,催生深层次认知能力与高阶思维。
关键词	深度学习动态知识图谱协同知识建构 ARCS模型文本挖掘滞后序列分析
DOI	10.13811/j.cnki.eer.2020.03.011
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收录类别	北大核心 ; CSSCI ; AMI
语种	中文
资助项目	国家社会科学基金教育学一般课题“基于大数据的在线学习精准预警与干预机制研究”(课题编号：BCA170074)
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/1375
专题	国家开放大学总部_教育教学部国家开放大学总部_终身教育研究院
作者单位	1.东北师范大学信息科学与技术学院; 2.国家开放大学教育教学部
推荐引用方式 GB/T 7714	姜强,药文静,赵蔚,等. 面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测[J]. 电化教育研究,2020,41(03):85-92.
APA	姜强,药文静,赵蔚,&李松.(2020).面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测.电化教育研究,41(03),85-92.
MLA	姜强,et al."面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测".电化教育研究 41.03(2020):85-92.

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面向深度学习的动态知识图谱建构模型及评测（3333KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览下载