基于知识图谱的慕课课程学习成效分析

2024年2月23日发(作者：方宗)

第 4 期计算机教育2021 年 4 月 10 日Computer Education107文章编号：1672-5913(2021)04-0107-04中图分类号：G642基于知识图谱的慕课课程学习成效分析程海涛1,2，李世勋1，徐 鹤1，李 鹏1（1.南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210023；2.南京邮电大学 通达学院，江苏 扬州 225127）摘 要：以江苏省精品在线课程微机原理与接口技术为例，研究基于知识图谱的慕课课程学习成效分析。首先通过构建学生的个体知识图谱来分析课程认知成绩；然后对线上行为数据和线上测试成绩进行统计，构建学习效果综合模型；最后设计可视化学生学习成效分析系统，以便更加直观地展示学生的学习进展，方便对学生进行针对性指导。关键词：慕课课程；知识图谱；学习成效分析；可视化系统0󰀁引󰀁言理的学习成效分析模型，通过对各个部分的记录数据进行分析，准确得出学生的课程掌握情况以随着“互联网+教育”的快速发展，慕课成及薄弱知识点，及时反馈给学生和教师，是当前为当前高等教育教学新形态，学习者利用慕课可亟须解决的问题。以实现及时、随时学习，从而使得移动学习、片刻学习成为可能[1]基于此，本文运用知识图谱技术构建慕课。特别地，在疫情防控期间，课程学习成效综合评价模型：一方面，通过构建慕课平台助力高校开展“停课不停学”的在线教课程的知识图谱，可以很直观地展示出课程的整学，通过教师提前录制课程讲解视频，学生观看体结构；另一方面，通过构建学生个体的知识图教学视频及进行线上测试的模式，完成相关课程谱，可以很好地解决学生学习差异性的问题，更的学习。加准确、直观地展示不同学生的课程学习过程以当前，慕课课程教学主要是由教学视频、单及课程掌握程度。元测试、期末测试、问题提问以及论坛发帖等部分组成。相较于传统的线下教学模式，慕课线1󰀁国内外研究现状上教学的优点在于可以将学生的学习过程进行数字化记录，比如，学生视频的观看时长、各个知目前，在国内外，知识图谱作为人工智能热识点视频后的小测成绩、单元测试成绩、期末测点技术已经应用到多个领域，如医疗、社会、科试成绩以及学生的行为数据（登录次数、登录时研等，并取得了较好效果[5]。并且，知识图谱已长、问题提问等）[2-3]。但是，这些数据在慕课的经在智能搜索、自动问答、个性推荐、决策支持后台记录是无规律的，只是单纯记录学生的学习等领域得到了广泛的应用[6]。过程，教师无法根据这些数据直观地得出学生对知识图谱在教育领域相较于之前也有了很大该课程的掌握程度[4]。而与传统教学相同的是，发展。文献[7]以在线学习者的深度学习需求为每个学生学习同一门课程存在个体差异，对课程出发点，提取来自不同平台的 MOOC 课程资源的掌握程度都是不同的。因此，如何构建一个合所蕴含的知识实体及其层级关系，构建以“知识基金项目：江苏省高等教育教改研究立项课题（2019JSJG276）；南京邮电大学教学改革项目（JG00419JX78，JG00419JX67）；南京邮电大学通达学院教学改革项目（JG30619010）。第一作者简介：程海涛，男，讲师，研究方向为知识图谱、图神经网络，chenghaitao@。

计算机教育108Computer Education2021实体—关系—知识实体”三元组为核心的多模态知识图谱，从而降低MOOC 课程的辍学率，提高在线学习者的学习成效和学习效率。但是很大程度上，知识图谱还是主要用来进行课程的推荐学习。通过对学习者的学习行为以及知识掌握情况，构建学习者画像，然后通过知识图谱来规划不同的学习路径，为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题，从而提高学习者的学习效率和学习效果。国内外将知识图谱应用于教学评价、学习评价以及教育知识图谱的构建方面还较少。特别是，基于知识图谱的慕课平台应用以及教学学习成效分析研究还较少。鉴于此，笔者对基于知识图谱的慕课课程学习成效分析进行了研究。2󰀁课程知识图谱2.1 课程选取笔者选取的慕课课程是南京邮电大学江苏省精品在线课程微机原理与接口技术[8-9]。该慕课课程在线学习人数较多，根据慕课平台数据显示，该课程仅在南京邮电大学的在线学习人数每天基本保持在4 000人次左右。图1显示的是从2019年9月15日到9月21日（1周内）该课程与南京邮电大学国家级精品在线课程——通信原理、网络技术与应用的日运行数据对比。从图中数据可以看出，该课程具有学生选课、学习人数多的普适性优势，为研究学生学习成效分析提供了广泛的应用价值。慕课课程运行数据

5 000次

/4 000数人3 000台平2 000问访1 000 09.159.169.179.189.199.209.21日期

微机原理与接口技术 通信原理 网络技术与应用

图1

1 微机原理与接口技术和两门国家级精品在线课程日运行数据对比微机原理与接口技术和两门国家级精品在线课程日运行数据对比2.2 课程知识图谱构建与存储因微机原理与接口技术知识图谱中实体与关系数量较少，所以笔者基于语义网络知识表示法与Neo4j图形数据库，通过手工方式自顶向下构建微型计算机原理与接口技术课程知识图谱与学生个体知识图谱，并且将其存储在Neo4j图形数据库中。通过Neo4j图形数据库的可视化界面可以直观地观察课程的结构以及学生对课程的掌握程度。根据课程结构和慕课课程的教学方式将实体分为4类：课程、章节、知识点、测试。并且，对课程知识图谱实体进行以下数据属性定义。课程和章节属性：课程名称、章节名称。知识点属性：知识点名称、知识点教学视频时长。测试属性：测试名称、测试成绩。课程知识图谱的关系主要为包含关系，即课程包含章节，章节包含知识点，课程包含测试。本文采用语义网络表示法进行知识表示，知识图谱中的数据关系是图形的，利用Neo4j图形数据库进行知识存储。微机原理与接口技术知识图谱在Neo4j图形数据库中如图2所示。2.3 学生个体知识图谱构建学生的个体知识图谱在结构上与课程知识图谱基本一致，在其基础上增加了两类实体，一是学生实体，包含属性“学生姓名”；二是登录实体，包含属性“学习周登录次数”。学生的学习数据来源于慕课平台的后台，将学生数据从平台上导出并且进行数据处理。由于数据量较少，所以笔者主要是采用手工的方式将实体与关系处理为CSV文件导入Neo4j图形数据库。以某位学生的学习数据得到了如图3所示的知识图谱效果图。3󰀁学生学习成效综合评价模型当前慕课课程的教学方式以视频教学为主，因此，对学生进行学习成效分析主要是以测试成绩为主、以教学视频观看和线上行为为辅进行打分。总体上，将学生成绩分为课程认知成绩、行为数据成绩以及线上测试成绩3类，制定的学习成效综合评价模型如图4所示。

第 4 期2020年中国高校计算机教育大会109学习总成绩学习效果评价课程认知成绩知识图谱构建行为数据成绩线上行为数据分析测试成绩线上考试成绩分析图图4 4

学生学习成效综合评价模型学生学习成效综合评价模型

综合成绩计算公式为：学生综合成绩=课程认知成绩×30%+线上测试成绩×65%+线上行为成绩×5%3.1 课程认知成绩分析学生的课程认知成绩主要是对学生的课程掌握程度进行打分。结合慕课课程的教学方式，如果要知晓学生的课程掌握程度主要考虑图2 微机原理与接口技术的Neo4j图两点：一是知识点教学视频观看时长；二是各个章节的单元测试成绩。通过这两点大致可以分析出学生各个章节、各个知识点以及课程整体的掌握情况，可以推断出学生的薄弱知识点，方便教师对学生进行重点指导。但是无论是线上还是线下教学，其中最能直观检查学生课程掌握情况的还是考试，通过试卷中的各个知识点对学生进行考查，可以很直接地得出学生的知识点掌握情况。而且，线上教学的弊端在于，教学视频的观看时长无法判断出学生是否真正认真地观看完整的视频。因此，为了避免学生恶意刷视频时长现象的出现，课程认知成绩主要还是以单元测试成绩为主，以视频观看时长为辅来进行打分。综上考虑，课程认知成绩计算方式为：课程认知成绩=单元测试成绩图3 学生个体知识图谱的Neo4j图×80%+视频观看成绩×20%

计算机教育110Computer Education2021其中，单元测试成绩为9个章节的单元测试成绩平均值。由于微机原理与接口技术共有37个知识点教学视频，结合实际情况，如果某个知识点观看时长占总时长比重低于50%，那么可能该视频全程都是快进完成的，学生根本无法真正掌握该知识点，所以，笔者对视频观看时长成绩的计算方式作了如下设计。（1）观看视频时长占总时长比重低于50%的按0分计算。（2）观看视频时长占总时长比重在50%到80%之间的按照占比×100分进行计算。（3）观看视频时长占总时长比重超过80%的按100分计算。最后，将37个知识点视频观看得分求平均值即可得到视频观看得分。3.2 线上测试成绩分析线上测试成绩分析主要参考的是线下教学的打分模式。由于每个单元后的单元测试只会涉及本章所学的知识点，所以单元测试的试题基本会将本章节的所有知识点覆盖。而期末测试因为受限于试题的数目，并不会包含所有的知识点，只会涉及比较重要的知识点，所以，在线上成绩计算中将期末成绩的比重提高，即：线上测试成绩=平时测试成绩×40%+期末测试成绩×60%3.3 线上行为成绩分析由于微机原理与接口技术课程教学时长为14周，所以学生的线上行为主要包括每个学习周的登录次数、在线时长、论坛发帖以及问题提问等。但是，同样为了避免与恶意刷视频时长类似的情况发生，线上行为成绩在最后的综合模型中所占比例极小。在学生的个体知识图谱中记录了学生的每个学习周的登录次数、在线时长、问题提问次数、论坛发帖次数。但是，在进行成绩计算时，需要先排除掉这当中的无效数据。比如学生恶意刷登录次数、提无意义问题以及发无意义的帖子。为了方便进行计算，将由慕课平台判断学生的有效登录次数，并将教师进行过回复的提问和帖子记入有效数据当中。将当前收集到的数据取平均数，学生在学习期间登录的总次数一般在50次左右，在线时长一般为2 000min左右，以上两种数据基本可以表示网上学习此门课程必须要达到的行为基准。而问题提问和论坛发帖不作硬性要求，可以作为加分项计算到行为成绩中。综上，线上行为成绩的计算方式为：线上行为成绩=登录次数得分×50%+在线时长得分×50%+问题提问得分+论坛发帖得分其中，登录次数得分计算方式为：0~10次得0分，11~30次得30分，31~50次得60分，50次以上得100分；在线时长得分的计算方式为：在线分钟数/2 000×100分；问题提问以及论坛发帖计算方式为：（问题提问次数+论坛发帖次数）×0.5分。4󰀁学习成效分析系统笔者采用Python的Django框架实现Web框架搭建，使用Python的py2neo模块连接Neo4j图形数据库进行所需数据查询，前端使用Echarts以及layui轻量级框架绘制学生学习情况图表进行展示[10]。微机原理与接口技术学生学习成效分析系统首页主要展示5个方面的信息，分别是学生知识点教学视频观看进度、待加强知识点推荐、活跃度、测试成绩以及综合成绩。该系统通过输入学生姓名在Neo4j图形数据库中进行数据匹配，并且将匹配到的数据放入学生学习成效综合分析模型中进行计算得到综合成绩，最后在页面上通过Echarts以绘制图表的形式展示学生的学习进度、学习薄弱处、线上考试成绩以及综合成绩等数据。5󰀁结󰀁语慕课平台是疫情防控期间最有利的在线教学手段，保证了疫情防控期间高校教学进度和教学质量。笔者以南京邮电大学江苏省精品在线课程微机原理与接口技术为例，利用知识图谱技术对（下转第115页）