(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111666299.0 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 成都合源美智教育科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市高新区益州大 道北段38 8号8栋11楼1109号 (72)发明人 王怡然　王琦　 (74)专利代理 机构 成都君合集专利代理事务所 (普通合伙) 51228 专利代理师 尹新路 (51)Int.Cl. G06F 16/31(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 50/20(2012.01) (54)发明名称 基于动态学习模型的动态知识图谱搭建系 统、 方法及应用 (57)摘要 本发明涉及机器学习技术领域， 具体公开了 基于动态学习模 型的动态知识图谱 搭建系统、 方 法及应用。 所述基于动态学习模 型的动态知 识图 谱搭建系统， 包括学科认知系统搭建模块、 学科 难度系数反馈模块、 知识图谱随样动态更新模 块。 基于动态学习模型的动态知识图谱搭建系统 将学习者学习情况作为考察要素进行动态分析， 从而调整动态知识图谱中的难度系数， 向学习者 提供更合适的学习路径。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 114490918 A 2022.05.13 CN 114490918 A 1.一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建系统， 其特征在于， 包括学科认知系统 搭建模块、 学 科难度系数反馈模块、 知识图谱随样动态更新模块； 所述学科认知系统搭建模块， 包括： 一级认知分支单元、 二级认知分支单元、 学科认知 知识点单 元、 知识点网状结构 构建单元、 认知交 互数据采集单 元； 所述学科难度系数反馈模块， 包括： 学科难度初始系数确定单元、 学生数据拟合学习 难 度函数单元； 所述知识图谱随样动态更新模块， 包括： 数据样本量级单元、 数据样本时间单元、 数据 样本更新记录单 元； 所述一级认知分支单 元， 用于从知识数据中提取 学科的一级分支； 所述二级认知分支单 元， 用于从知识数据中提取 各个一级分支包 含的二级分支； 所述学科认知知识点单元， 用于从知识数据中提取各个二级分支包含的知识点和每个 知识点关联的教学互动内容； 所述知识点网状结构构建单元， 用于先根据一级分支、 二级分支、 知识点的关联关系构 建学科的知识结构树， 再将二级分支下的所有知识 点按前置后置关系建立网状结构的关联 关系， 并为每个知识 点设置难度系数属性， 最 终构建包括二级分支、 难度系数两个维度的二 维映射知识图谱； 所述认知交互数据采集模块， 用于采集学生样本和学生学习知识点对应教学互动内容 时产生的交 互数据； 所述学科难度初始系数确定单 元， 用于为各个知识点赋予初始的难度系数； 所述学生数据拟合学习难度函数单元， 用于从认知交互数据采集模块获取交互数据， 根据交互数据中的重复次数、 错误率拟合成学习难度曲线， 再根据难度系 数拟合函数拟合 计算出新的难度系数； 所述数据样本量级单元， 用于从学生样本和交互数据中采集各个知识点对应的学习教 学互动内容的学生数量， 并形成学生数量临界值数列； 所述数据样本时间单元， 用于计算 时间信息并计算距离上次难度系数更新日期的时间 临界值数列； 所述数据样本更新记录单元， 用于在难度系数更新时， 记录数据拟合并更新难度系数 的流程步骤。 2.根据权利要求1所述的一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建系统， 其特征在 于， 所述学生样本包括学生的性别、 年龄、 年级、 地 域、 学校类别、 民族、 学习 习惯。 3.根据权利要求1所述的一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建系统， 其特征在 于所述交 互数据包括知识点的基础信息和学生的操作信息； 所述知识点的基础信息， 包括知识点在二维映射知识图谱中的位置、 从属的类别特性； 所述学生的操作信息， 包括学生学习每个知识点对应的教学互动内容时的错误率、 重 复次数。 4.根据权利要求1所述的一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建系统， 其特征在 于， 所述难度系数拟合 函数为： wn=gnn×w； 其中， wn为m个学生对同一个教学互动内容经 过n次操作后的平均错 误率； gn为m个学生对同一教学互动内容经过 （m ×n） 次操作后， 该 教学互动内容对应的知 识点权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114490918 A 2的难度系数； n为操作次数； w为教学互动内容对用的错 误率通用参数； m为学生样本数量， m正整数。 5.一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建方法， 基于如权利要求1 ‑4任一项所述 的动态知识图谱搭建系统构建能够动态调整 各个知识点难度系数的动态知识图谱； 其特征 在于， 先基于动态学习模型为每个知识点设置难度系 数属性， 并将二级分支下所有知识点 按照前置后置关系建立网状结构的关联关系， 形成二维映射知识图谱； 然后由学生样本对 二维映射知识图谱进 行训练， 得到由错误率、 重复次数拟合成的学习难度曲线； 再根据难度 系数拟合函数拟合计算出新的难度系数进 行更新， 从而构建一个能动态调整难度系数的知 识图谱。 6.根据权利要求5所述的一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建方法， 其特征在 于， 包括以下步骤： 步骤S1： 由学科认知系统搭建模块按照学科知识架构从广至窄划分为一级分支、 二级 分支、 知识点、 教学互动内容； 步骤S2： 由学科难度初始系数确定单元对二级分支下的所有知识点设置初始的难度系 数， 且所有知识点按初始的难度系数从小到大纵向排列； 步骤S3： 由知识点网状结构构建单元将二级分支下的所有知识点按照前置后置关系建 立网状结构的关联关系， 形成二维映射知识图谱； 步骤S4： 根据网状结构的二维映射知识图谱调整知识点的难度系数； 步骤S5： 由认知交互数据采集模块采集学生模型和交互数据， 分析并记录每个知识点 对应的教学互动内容的错 误率、 重复次数； 步骤S6： 由学生数据拟合学习难度函数单元， 根据每个知识点对应的教学互动内容的 错误率、 重复次数和难度系数拟合函数进 行拟合， 计算出新的难度系数， 将新的难度系数反 馈给二维映射知识图谱， 得到动态知识图谱。 7.根据权利要求6所述的一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建方法， 其特征在 于， 所述步骤S5具体包括以下步骤： 步骤S51： 记录多个学生进行同一个知识点学习的交 互数据； 步骤S52： 从学生样本和交互数据中获取学习同一个知识点的学生数量和/或距离上次 难度系数更新日期； 当参与该知识点学习的学生数量初始达到临界值数列中的临界值时， 或距离上次难度系数 更新日期大于时间临界值， 则激活学生数据拟合学习难度函数 单元。 8.根据权利要求7所述的一种基于动态学习模型的动态知识图谱搭建方法， 其特征在 于， 所述步骤S6具体包括以下步骤： 步骤S61： 对学生样本的数据进行分类， 并标注类别； 步骤S62： 筛选全部或部分知识点中的每个教学互动内容所对应的交互数据， 为每个教 学互动内容计算全部或部分类别学生的平均错 误率和重复次数； 步骤S63： 对于每个教学互动内容， 根据平均错误率和重复次数对难度系数拟合函数进 行拟合， 计算出新的难度系数； 若生成的新的难度系数与 原数值不同， 则更新该知识点所对 应的难度系数的数值；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114490918 A 3