CN120297385A 基于人工智能的数学教学知识图谱生成方法及系统 （北京伯仲汇智科技有限公司）

基于人工智能的数学教学知识图谱生成方提供一种基于人工智能的数学教学知识图谱生成技术以实现更加智能化精准的教学知识图谱试题结构数据生成数学知识点实体集合中的数语义分析模型对数学知识点实体集合进行层次关联关系集合计算数学知识点实体的权重分配结构中的节点包含数学知识点实体的语义向量2获取多源教学数据集合，所述多源教学数据集合包括教材文本数从所述教材文本数据中提取数学知识点实体集合，并根据所述试题数学知识点实体集合中的数学知识点实体之间基于预设的语义分析模型对所述数学知识点实体集合进行层次化根据所述知识点层级结构数据与所述权重分配数据生成动态知动态知识图谱拓扑结构中的节点包含所述数学知识点实体的对所述文本段落序列中的每个文本段落进行语义分词处理，得到每个文本通过语义向量生成模型对所述分词单元集合进行语义编码，生成每根据所述试题结构数据中的标注信息对所述候选知识点实体集将所述数学知识点实体集合输入所述语义分析模型，生成所述数学知根据所述语义特征向量之间的余弦相似度生成初始分类根据所述教学资源数据中的章节划分信息对所述候选层级节点统计所述关联关系集合中每个数学知识点实体的关联基于所述知识点层级结构数据中的层级深度对所述初始权重参数进监测所述多源教学数据集合中的更新数据，提取新增数学知识点实体和更新关联关根据所述更新关联关系以及所述新增数学知识点实体的语义向量，知识点实体与所述动态知识图谱拓扑结构中已有3若所述语义相似度超过预设阈值，则将所述新增数学知识点实若所述语义相似度未超过所述预设阈值，则在所述知识根据所述动态知识图谱拓扑结构生成知识点关联路径，所述基于所述权重分配数据对所述知识点关联路径进行优先级排序，生成将所述目标教学路径中的数学知识点实体和关联关系发送至获取所述教学终端反馈的学习行为数据，所述学习行为数根据所述学习行为数据更新所述权重分配数据中基于更新后的关联强度参数对所述动态知识图谱拓扑结构进行优化，将所述优化后的知识点关联路径与所述目标教学路径进行合并，生所述将所述优化后的知识点关联路径与所述目标教学路径进行合并获取所述优化后的知识点关联路径中所有数学知识点实体的第述目标教学路径中包含的数学知识点实体的第二节点序列；遍历所述第一节点序列与所述第二节点序列，识别同时存在于两个序列基于所述权重分配数据中的关联强度参数，对所述重叠节点集合根据所述位置偏移量集合的数值分布，确定所述重叠节点集将所述重叠节点集合中优先级最高的数学知识点实体作为路径合并的基准从所述第一节点序列和所述第二节点序列中提取以所述基准节点为起点的后续节点子序列；对所述后续节点子序列中的数学知识点实体进行语义向量相似度匹配将所述共享路径段插入到所述基准节点的后续位置，并从4对于未被合并的剩余节点，根据所述关联强度参数和权重分配数据按照所述节点连接紧密度排序的降序方向，将剩余节点依次附加到所述遍历所有重叠节点集合中的基准节点执行上述合并操对每条候选合并路径中的节点连接顺序进行冗余节点基于所述教学资源数据中的章节划分信息对去重后的候选合并路径进行完整性校验，根据所述关联关系集合中的关联对象类型对所述验证后路径集合中的路径进行教学将教学逻辑顺序校正后的路径按照路径长度和关联强度参数加权值在所述交互式图谱界面中对频繁项数学知识点实体和关键记录用户操作轨迹并根据所述用户操作轨迹更新所述权重分配数据中的关联强度参根据所述动态知识图谱拓扑结构生成知识点掌握基于所述知识点薄弱点预测数据从推荐教学路径集合中筛选将所述强化学习路径中的数学知识点实体与教学资源数据进行动根据所述学习进度数据调整所述知识点关联路径的优若检测到所述知识点薄弱点预测数据未满足预设优化条将重新生成的动态知识图谱拓扑结构推送至所述教学终端以更新所述交互式图谱界所述将重新生成的动态知识图谱拓扑结构推送至所述教学终端以更新所述交互式图接收所述重新生成的动态知识图谱拓扑结构，提取所述重新生将所述重新生成的动态知识图谱拓扑结构与教学终端当前存储的历史动态知识图谱5根据所述差异数据集合中的新增数学知识点实体和关联关系，从所述多对所述增量更新数据包进行压缩和校验码附加处理，生成待传输的根据所述差异数据集合中的删除数学知识点实体和已移除关联关系将所述差异数据集合中的新增数学知识点实体和关联关系与所述教学终端当前存储根据所述差异数据集合中的更新的关联强度参数，调整所述交互式基于所述教材文本数据片段和试题结构数据标识符，从所述教学根据合并或创建后的节点集合与调整后的边集合，重新渲染所述交~9中任一所述方法的步骤。6和改进教学知识图谱生成技术以实现更加智能化精准的[0006]第一方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的数学7过语义向量空间映射技术将知识点实体特征与关联参数进行高维融合以生成动态知识图[0010]图1为本发明实施例所提供的一种基于人工智能的数学教学知识图谱生成方法的[0013]参见图1，其为本发明实施例中提供的一种基于人工智能的数学教学知识图谱生数据生成所述数学知识点实体集合中的数学知识点实体之间型从教材第五章第三节的连续文本中提取出"直角三角形"、"斜边平方"、"毕达哥拉斯定存句法分析模块识别出"勾股定理适用于直角三角形三边关系推导"的语义结构，建立"勾8题解析中发现"已知直角边长度求斜边"的解题过程需要同时调用"勾股定理"与"平方根计[0023]步骤130：基于预设的语义分析模型对所述数学知识点实体集合进行层次化分类算法对数学知识点实体集合进行多粒度划分。首先基于教材目录结构建立一级分类框架，[0025]接着通过语义向量空间模型计算知识点间的语义相似度，例如"一元二次方程求生成系统采用软聚类策略赋予其双重类别归属并分配相[0026]在权重分配阶段，知识图谱生成系统构建知识点关联图模型，运用改进的语义向量空间模型计算知识点间的语义相似度9[0033]步骤140：根据所述知识点层级结构数据与所述权重分配数据生成动态知识图谱级统考试题中出现"勾股定理在立体几何中的应用"时，自动创建"勾股定理"与"空间几何码(如"5_3_2"表示第五章第三节第二知识点)及综合权重(结合PageRank算法计算的全局[0047]在一个可替换的实施例中，步骤120中的所述从所述教材文本数据中提取数学知[0058]步骤125：根据所述试题结构数据中的标注信息对所述候选知识点实体集合进行[0060]在一个可替换的实施例中，步骤130中的所述基于预设的语义分析模型对所述数理"与"毕达哥拉斯定理"的相似度为0.92，形成强连接边；而与"概率计算"的相似度仅为[0067]步骤134：根据所述教学资源数据中的章节划分信息对所述候选层级节点组进行[0069]在一个可替换的实施例中，步骤130中的所述基于所述关联关系集合计算所述数[0070]步骤135：统计所述关联关系集合中每个数学知识点实体的关联次数和关联对象[0074]步骤137：基于所述知识点层级结构数据中的层级深度对所述初始权重参数进行函数概念"(调整后值356)经归一化后变为1.0，而最低的"统计图表识别"(调整后值28)变[0080]在本发明实施例中，知识图谱生成系统持续监测多源教学数据集合的更新状当检测到人教版数学教材修订版发布时，系统通过数据接口模块获取新增的"立体几何初步"章节电子文本，同步采集配套的市级联考试题库中涉及三维空间勾股定理应用的十道所述新增数学知识点实体与所述动态知识图谱拓扑结构中已有节点的语义[0082]在本发明实施例中，知识图谱生成系统计算新增实体与已有节点的语义相似系统将新增的"空间直角坐标系"实体输入预训练语义向量生成模型，输出其768维语义向理"实体与原有"勾股定理"实体在六道立体几何试题中存在解题路径交叉，通过图注意力网络计算两者的关联强度权重为0.68。上述计算过程融合语义相似性与教学实践关联特角坐标系"与"平面直角坐标系"的语义相似度超过预设阈值0.85时，系统将该新增实体归在知识点层级结构数据中创建"跨学科应用→数学分支交叉→拓扑学基础"三级新节点组。系统初始化该节点组的权重分配数据为0.45，并根据其在中考创新题型中的出现频率(5路径包括至少两个数学知识点实体的连接序[0089]在步骤310中，知识图谱生成系统基于动态知识图谱拓扑结构生成知识点关联路勾股定理→平方根计算→实数运算"、"勾股定理→相似三角形→比例线段"等六条基础教计算→实数运算"路径因节点权重(0.82+0.79+0.75)均值和边权重乘积(0.72×0.68)较顺序的推荐序列。标教学路径转化为SCORM标准课件包，其中包含"勾股定理"节点的三个证明方法微课视高亮路径线显示推荐教学路径的拓扑走向，并标注各节点的最新权重参数与关联强度指[0096]作为一个可选的实施例，步骤340所描述的所述将所述目标教学路径中的数学知的0.5分钟无效学习记录，并将标准化处理后的学习行为数据与知识图谱中的"勾股定理"→平方根计算"关联路径上的平均答题正确率低于预设阈值65系统触发关联强度下调[0102]在步骤430中，知识图谱生成系统优化动态知识图谱拓扑结构。针对勾股定理节路径与"代数基础→平方运算→勾股定理"路径为例，合并引擎识别两者的重叠节点为"勾径"代数基础→平方运算→勾股定理→平方根计算→实数运算→空间几何[0105]在一个优选的实施例中，步骤440中的所述将所述优化后的知识点关联路径与所[0106]步骤441：获取所述优化后的知识点关联路径中所有数学知识点实体的第一节点对所述重叠节点集合中的每个数学知识点实体在所述第一节点序列和所述第二节点序列[0110]步骤443：将所述重叠节点集合中优先级最高的数学知识点实体作为路径合并的后续节点子序列。认"勾股定理→空间几何体"边权重0.69与"勾股定理→相似三角形"边权重0.71均符合合标系]和[相似三角形]子序列输入语义匹配模块，检测到"空间几何体"与"相似三角形"的图谱拓扑结构，发现"空间几何体"与"相似三角形"存在间接关联路径"空间几何体→投影照所述节点连接紧密度排序的降序方向，将剩余节点依次附加到所述中间合并路径的末三维坐标系"与"相似三角形"在拓扑结构中存在"坐标系变换→相似判定"关联路径，边权[0118]步骤447：根据所述关联关系集合中的关联对象类型对所述验证后路径集合中的路径进行教学逻辑顺序校正，以使每个数学知识点实体的前置依赖关系在路径中连续排节点在路径中需要"比例关系"作为前置知识，系统在最终路径中插入[勾股定理→比例关[0123]步骤520：在所述交互式图谱界面中对频繁项数学知识点实体和关键关联关系进[0127]步骤540：记录用户操作轨迹并根据所述用户操作轨迹更新所述权重分配数据中钟学习周期内对"勾股定理"节点的七次点击操作、对"平方根计算"关联边的两次悬停查分配数据中的关联强度参数，将"勾股定理→平方根计算"边的交互频次权重系数提升权重参数及关联强度作为输入特征。例如针对"勾股定理"节点，模型提取其768维语义向节点的掌握状态对其的影响系数，例如若"平方根计算"节点掌握度低于阈值，则"勾股定确保模型能准确捕捉知识点间的隐性依赖关系。[0134]步骤630：基于所述知识点薄弱点预测数据从推荐教学路径集合中筛选强化学习定理→长方体结构→空间距离计算"和进阶路径"三维坐标系→向量投影→勾股定理扩[0136]步骤640：将所述强化学习路径中的数学知识点实体与教学资源数据进行动态绑[0145]步骤740：将重新生成的动态知识图谱拓扑结构推送至所述教学终端以更新所述[0147]在一个优选的实施例中，步骤740中的所述将重新生成的动态知识图谱拓扑结构[0150]步骤742：将所述重新生成的动态知识图谱拓扑结构与教学终端当前存储的历史同时记录移除的"勾股定理→传统测量法"关联边及其历史[0156]步骤745：响应于所述教学终端接收所述更新数据包，执行完整性校验和解压处中的删除指令，终端从交互式图谱界面移除"传统测量法"节点及其关联的"勾股定理→传[0160]步骤747：将所述差异数据集合中的新增数学知识点实体和关联关系与所述教学过预设阈值的已有节点，则将所述新增数学知识点实体合并至所述已有节点的属性集合，否则创建独立节点并插入所述历史动态知识图谱拓扑向量模长计算"节点与现有节点进行语义匹配，检测到其与"向量运算"节点的语义向量相间几何应用"关联边的线条宽度从3像素加粗至5像素，颜色值从#4A90E2调整为