Классификация и анализ применения графов знаний в образовании
В данном исследовании представлена классификация применения графов знаний в образовательной сфере и проведен анализ используемых методов. Отсутствие систематизации использования графов знаний в образовании, адаптированных к индивидуальным потребностям и интересам различных заинтересованных сторон, обусловило необходимость анализа и классификации применения графов знаний в образовании с учетом ключевых участников образовательного процесса. Цель статьи провести классификацию применения графов знаний по ключевым участникам в образовательной сфере и проанализировать методы, использованные для построения и манипуляции графами знаний. Методология проведения исследования основывается на обзоре, анализе, классификации научных статей и проектов. В результате анализа получено несколько выводов. Наиболее распространенным применением графов знаний является их использование в качестве образовательной среды для учащихся, выступающей в качестве инструмента для изучения конкретных предметных областей. Преподаватели воспринимают графы знаний как средство организации и структурирования учебных материалов, а менеджеры образования считают их ценными для построения индивидуальных траекторий обучения и как вспомогательные инструменты при принятии решений. Различные авторы предлагают разнообразные подходы к работе с графами знаний, используя множество методов, такие как машинное обучение, алгоритмы обработки естественного языка, создание онтологий, помощь экспертов и использование широкого спектра моделей. Общая тенденция заключается в том, что методы работы с графами знаний часто сочетают в себе различные подходы и технологии для достижения максимальной эффективности при решении конкретных задач. Возможностью дальнейшего применения результатов является выявление наименее охваченной группы стейкхолдеров, и разработки для них модели рекомендательной системы на основе графов знаний, с использованием современных и актуальных методов их обработки.
граф знаний; онтология; модели машинного обучения; обработка естественного языка; семантическая сеть; образовательные технологии; персонализированное обучение; адаптивное обучение; образовательная траектория; интеллектуальная система обучения; разработка учебной программы; концептуальная карта; извлечение сущности; связывание сущностей; представление знаний.
| publication date: | 2026-07-23 |
|---|---|
| article views: | 0 |