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《机械制图》课程知识图谱构建及其在教学实践中的应用
四川省剑阁职业高级中学校 罗春清 2024/9/16 21:37:11
摘 要：本文将知识图谱引入《机械制图》课程教学，介绍了专家和数据协同的知识图谱构建过程，综合应用网页爬虫、文本挖掘等技术，构建了《机械制图》课程知识图谱，并从教学内容和教学技术两个方面详述了知识图谱在教学实践中的应用。本文的研究为《机械制图》课程教学内容与教学方法的创新提供了一条有效的技术路径，有助于促进人工智能技术与教育的深度融合。
关键词：课程知识图谱；机械制图；人工智能；教育教学
0 引言
知识图谱是大数据时代最具代表性的技术之一，它是各类知识的重要载体，也是实现生成式人工智能的基础[1]。对于教育领域，知识图谱所具有的知识构建、知识挖掘、知识推理等功能可以有效地组织和表达各学科的知识体系，实现大量无序教学资源的语义整合，为精准化教学、个性化学习提供前所未有的发展空间。
机械制图是一门实践性较强的专业基础课，是机械加工专业的核心课程，面向中职一年级，是研究如何阅读、绘制机械图样和机械产品的工具，是工程界交流的技术语言，是工程技术人员必须掌握的基本技能。
通过课程的学习，帮助学生正确理解正投影法基本理论，掌握国家标准有关规定、组合体的识读与绘制、机件表达方法的运用、零件图和装配图的识读与绘制，目的是培养学生能够运用机械制图零件图与装配图知识对常见机械类问题进行工程图样表述、呈现工程图样设计结果和解决方案，能够辅助机械类其他方面专业知识解决工程实际图样问题。利用人工智能技术创新《机械制图》的教学模式和教学方法，不仅有助于提升教学质量，打造高效课堂，更能够将人工智能技术直接融入教学内容，激发学生的学习积极性。
本文以《机械制图》课程为研究对象，开展本科课程知识图谱构建及应用研究。在系统梳理课程多方面知识体系的基础上，综合应用分词、文本挖掘、可视化等技术手段构建一套完整的《机械制图》课程知识图谱，并融合应用于教学内容、教学技术创新，加快推进知识图谱在教育领域的深度应用。
1 教育教学知识图谱相关研究
1.1 知识图谱
Google公司在2012年正式提出知识图谱的概念，用于提高搜索引擎中的语义分析能力。随着人工智能研究热潮的兴起，知识图谱越来越受欢迎，成为大数据时代语义搜索、辅助决策等智能化服务的关键基础技术之一。知识图谱的应用范围可以分为通用知识图谱与领域知识图谱。通用知识图谱强调知识的广度，覆盖面较广[3]，例如，维基百科的Wikidata[4]、搜狗公司的“知立方”[5]等。领域知识图谱关注知识的深度，对于知识的准确性和精度上要求更高，如影视双语知识图谱[6]和电商知识图谱[7]等。虽然知识图谱取得了巨大的进展，各环节中使用的技术方法不断创新发展，但如何自动构建高质量的知识图谱，尤其是领域知识图谱，依然是一大难题。
1.2 教育教学知识图谱相关研究
教育教学知识图谱是一种特殊的领域知识图谱。由于知识表达的优势，知识图谱可简单明了地展示各学科的知识脉络、关系等，近年来在教育领域备受关注，各种教育教学知识图谱已经被构建，例如，张萌使用本体构建方法，构建了课程知识图谱[8]。黄焕等人面向适应性学习系统，构建了《Java程序设计基础》课程知识图谱[9]。一些国内外的机构和研究学者已经开始利用知识图谱改进和创新教育教学，提供全新的教学资源和服务。例如，美国Knewton公司采用了基于专家知识的交叉学科知识图谱体系分析学习者的知识概念参数，实现个性化的学习推荐[10]。可汗学院使用知识图谱构建了数学、科学、计算机等学科课程的层级架构[11]。
2 《机械制图》课程知识图谱构建
2.1 专家和数据协同的知识图谱构建过程
区别于传统科研知识图谱，教育知识图谱有其自身的特点。
①质量要求高：教学对教育知识图谱中的内容，尤其是学科知识的质量有很高的要求。因此，所有内容都需要通过专业人员审核，工作量十分庞大，这也是教育知识图谱落地难的一个原因。
②多模态需求强烈：向学生展示学科知识是教育知识图谱应用的一个特点。因此，除了文字描述、图片、视频、语音等，多种形式的知识具象化表达也是教育知识图谱所需要的，这也符合人们认识事物的习惯。
基于上述特点，本文采用专家和数据协同的知识图谱构建过程，整体构建模型如图1所示。具体包括以下几个关键步骤。
图1 基于课程知识图谱的章节知识结构展示
①课程文本集构建：通过纸质资料数字化、教育文献爬取、慕课文档下载等方法，收集《机械制图》课（未完，下一页）
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