教育测评知识图谱的构建：本体引导的表示学习提升

教育测评知识图谱的构建及其表示学习是当前信息技术在教育领域的重要应用之一。知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，旨在捕捉现实世界中的实体及其相互关系，自从2012年谷歌推出Google Knowledge Graph后，其影响力迅速扩大。本文主要关注的是教育测评领域的知识图谱建设，特别是面向高中的教育测评知识图谱（Educational Assessment Knowledge Graph，简称EAKG）。 EAKG的构建过程分为两个关键步骤：首先，利用本体技术构建知识图谱模式层。本体是一种形式化的知识描述语言，用于定义概念、属性和关系，确保知识的一致性和可理解性。通过本体，可以明确地规定实体间的逻辑关系，使得知识图谱的结构更加清晰和有序。 其次，基于模式层的结构，构建知识图谱的数据层。这通常涉及到数据的采集、清洗和整合，通过网页爬虫或其他技术手段收集教育资源、测评数据等，然后按照模式层的规范进行组织和存储，形成一个丰富的教育测评知识库。 相比于传统的基于数据爬取的知识图谱，EAKG的优势在于其更注重知识的逻辑结构和关系的表达，这有利于知识的共享、推理和深入分析。例如，EAKG支持试卷得分预测、知识点得分预测的实体链接预测以及三元组分类嵌入式表示学习等任务，这些任务在教育评估中具有实际应用价值。 实验结果显示，引入领域本体作为模式层的EAKG在性能上优于那些仅依赖于数据事实的图谱。这表明，领域本体在知识图谱的构建中扮演了重要角色，它不仅提供了知识组织的标准，还对知识表示学习提供了指导，有助于提升模型的准确性和泛化能力。 总结来说，教育测评知识图谱的构建和表示学习是一个结合本体论、语义网和深度学习的技术过程，它在教育评估中具有显著的实用价值，并有望推动教育数据分析和智能化水平的提高。通过利用领域本体，我们可以构建出更智能、更有结构化的知识体系，为教育决策者、教师和学生提供有力的支持。