物理科学与技术学院, 有一位名为王颖的副教授讲了这样一番话, 她说, 《磁性材料与磁测量》这门课程, 其中涵盖的知识点, 数量非常之多, 它既存在理论方面的部分, 同时也具备实践方面的部分。这些知识点, 层级众多, 而且相互之间的关系十分复杂, 然而, 可供参考的资料却并没有那么丰富, 这就需要我们自身, 一步一个脚印地去进行建设。
同样的情况, 在日常授课期间, 老师也察觉到, 学生所能够记住的知识数量较多, 然而, 却并未做到融会贯通, 知识相互之间的连接极为不充分。
《磁性材料与磁测量》这门课, 进行线上化构建, 已经有四五个年头了, 当初开展网络课程搭建工作的时候, 老师们就在琢磨, 怎样确保那些既琐碎又繁杂的知识点, 能够呈现得更为清晰呢?
一种技术方法叫知识图谱, 它会把知识点还有它们之间的连接, 用图示的形式给展现出来, 简单讲它涵盖节点, 也就是知识点, 以及边, 即连接关系, 我们能够把和知识点关联的概念、资料、习题、文献等跟它联系到一起, 并且把相关的知识点利用“边”去连接, 知识图谱里的连接方式是多样的, 像前置、后置、并列等, 最终, 知识图谱构建成一张知识的网, 这种方式和人的大脑里对知识记忆的方式是接近的。
对于这一情况, 王颖老师会给学生布置一些和思维导图有关的作业, 这是不少老师普遍运用的方式。然而王老师觉得, 思维导图同样存有问题, 它没办法很好地把知识之间的关联呈现出来。
她持有这样的看法, 思维导图会进行一种层级关系的呈现, 这种呈现体现出包含以及被包含的那种关系, 它还能够构成树枝形状的图。可是事实上, 彼此有着关联的那些知识并不一定在所涉及的同一章节里面。
而知识图谱具备这样一种功能, 它能够把存有于不同章节里的、存在关联的知识予以连接, 它可以说是思维导图的升级版本。
王颖称, 自己是近两年才开始接触知识图谱这一概念的, 起初是王建波院长推送给她一些有关知识图谱建设的会议报告的, 那恰好和他们遭遇的教学难题相符。因而他们对知识图谱这种技术方式展开了调研 , 而且这两年教育部大力推进数字化建设 , 其中知识图谱是很重要的一类技术运用。又因超星的教学平台开通了知识图谱的功能 , 所以他们很快着手进行这门课的知识图谱建设。
《磁性材料与磁测量》课程知识图谱一览
建设的具体过程
首先, 若要构建一门课程的知识图谱, 自身就得对课程内容有着极为深入的把握。于建设期间, 得十分明晰哪些内容能够当作单独的知识点, 依照章节的形式, 将知识点像树枝状图那样一层一层地呈现出来。先是开展大框架的搭建高中物理网络课程，然后在基础大框架之下进行跨章节相关知识点的衔接。
跟着, 开展与知识点有关资料的镶嵌, 这一流程得由教师自身予以施行。因我们处于首次塑形知识图谱的境地, 故而经验也并非十分充足, 仅仅能够经由自身对知识架构的领会, 将每个知识点予以周密划分。为我所承担的这一板块大约构筑了400多个知识点, 然而我于建造知识点体系的进程里并未感到繁多, 仅是依照自身的理解去做。面临着繁杂的知识点划分, 面对着体系庞大的框架构建, 王颖老师说道: “仅仅是看上去数量庞杂, 而实际当中, 当一边思考一边投身去做这个工作量时, 事实上真正所需要投入的量并没有达到多少, 专心投身其中去做的话, 速度反而是挺快的。”。
物理科学与技术学院副教授王颖
与此同时, 王老师又讲了, 鉴于学科自身的线上资源构建状况良好, 绝大多数跟知识点有联系的教学视频、讲义以及习题等资料都已实现线上化, 故而仅需制作一个链接跳转。
当下, 将知识图谱用作工具来辅助教学, 尚未完全依赖它, 运用它的意图在于希望其能够为学生提供一种自学途径, 然而, 主要的教学方式是以线上视频教学、课堂讲授以及讨论为主。
当下的知识图谱系统里, 存在着一些借助AI辅助的功能, 比如说高中物理网络课程一流范文网，能够借助AI去查找跟相关关键词有关的资料, 又或者是于视频里寻觅相关知识点并进行标记。然而, 当下AI技术的运用, 仍旧存有一定的缺陷, 比不上老师自行设置的知识节点那般准确。超星的知识图谱, 也在持续更新其功能, 相信在大家不断地使用之下, 它自身的智能会愈发优良。
知识图谱学生使用页面
知识图谱的突出优势
线上化教学的辅助工具里有知识图谱, 它能把好多网络资料放进知识点内, 使用过程中要是点击知识点, 能够看到相关的讲义、视频、文献、习题等等 , 这对学生的统一学习而言比较便利。
知识图谱里, 那些所呈现出的知识点相互间的连接, 能够助力学生去判定, 自身对于前置的知识是不是已然掌握, 是否已然为学习后续知识作好了准备。要是对全部的知识图谱都展开逐个学习, 在学生的大脑里, 对于整个知识体系就会存有一种较好的理解。
知识图谱学生使用页面
要是碰到一个搞不明白的知识点, 以往学生或许得自己去寻觅资料, 既耗费时间又耗费精力。然而现在借助知识图谱, 学生就能更形象且便捷地晓得这个知识点的相关知识有哪些, 是哪个知识点没有领会透彻, 能够及时去开展补充学习。知识图谱能够当作学生在课下复习以及查漏补缺时一个有用的工具。这同样是知识图谱的优势之一。
同学有话说
01
2021级 磁学 范婷婷
我时常会主动去运用相关课程的知识图谱, 我觉得这跟我自身的学习习惯是有关系的, 知识图谱的结构体系清晰且明了, 对于它的 能够有力地助 我去 进行知识记忆, 进而提高学习效率。
有不同的同学, 对于知识图谱的应用, 会存在不一样的看法, 而对于知识图谱, 我觉得它是一种极为便利的学习工具, 它能够推动我对重难点知识的理解, 能够助力我进行信息的整合, 能够促使我对知识点间关系的理解, 并且它还能够在个人学习里和我自身达成良好的配合。
02
2021级 磁学 李立超
磁性材料数量极为庞大, 其应用场景呈现出多元化的状况, 这致使我们在学习磁性材料期间, 常常会记错材料的性质。知识图谱是相当不错的帮手, 它构建起了磁性材料领域的知识结构, 能够极为清晰地看到每一类材料的知识体系。当我们不清楚某一类材料的性质时, 能够迅速找到相对应的框图, 点击进入便可观看视频进行学习。与此同时, 知识图谱把不同的知识点连接组织起来, 我们能够清晰地看到知识点之间的关系, 从而能够更好地把握课程的重要内容。
我觉得把人工智能应用于教学里头是相当有必要的, 诸如在知识图谱那儿, 人工智能能够记录每一位同学于每个框图的学习记录, 这里面涵盖着点击次数以及视频观看时间等, 老师能够非常清晰地知晓学生对于知识的掌握程度, 还有学生的学习状况, 这对老师在课堂上的教学也便利了不少, 其次, 身为学生, 我们也能够借助人工智能问答, 迅速查找对应的物理概念、原理以及公式, 提升了我们的学习效率。
03
2021级 磁学 吴明伟
《磁性材料与磁测量》这门课程, 其大部分内容倾向于记忆与理解, 课程拥有较多细小知识点, 学习时常常出现遗忘, 或者出现概念极为模糊的情形, 只是课程自身章节内容不少, 我常常借助知识图谱, 以便快速搜寻知识点, 进而找到相关章节视频展开温习。
运用知识图谱以及 ai 教学是具备合理性且有着极大开发性的, 能够在很大程度上提升学习效率, 从我自身的使用历程来说, 知识图谱的存在对于自身复习以及梳理均有着不小的助力, 我这人在平常会借助知识图谱来开展知识点梳理, 或者借助知识图谱原本的架构, 自行编辑扩充一个小型供自己使用的知识图谱。
吴明伟进行自用知识图谱的编辑
吴明伟利用知识图谱进行知识梳理
04
2021级 磁学 谭禹东