論文の概要: Multi-source Education Knowledge Graph Construction and Fusion for
College Curricula
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04567v1
- Date: Mon, 8 May 2023 09:25:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 14:58:11.373268
- Title: Multi-source Education Knowledge Graph Construction and Fusion for
College Curricula
- Title（参考訳）: 大学カリキュラムのための多元教育知識グラフの構築と融合
- Authors: Zeju Li, Linya Cheng, Chunhong Zhang, Xinning Zhu, Hui Zhao
- Abstract要約: 本稿では,電子情報分野における知識抽出,視覚的KG構築,グラフ融合のためのフレームワークを提案する。
我々の目標は、学生の学習効率を高め、AIによって実現される新しい教育パラダイムを探求することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.981835878719391
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The field of education has undergone a significant transformation due to the
rapid advancements in Artificial Intelligence (AI). Among the various AI
technologies, Knowledge Graphs (KGs) using Natural Language Processing (NLP)
have emerged as powerful visualization tools for integrating multifaceted
information. In the context of university education, the availability of
numerous specialized courses and complicated learning resources often leads to
inferior learning outcomes for students. In this paper, we propose an automated
framework for knowledge extraction, visual KG construction, and graph fusion,
tailored for the major of Electronic Information. Furthermore, we perform data
analysis to investigate the correlation degree and relationship between
courses, rank hot knowledge concepts, and explore the intersection of courses.
Our objective is to enhance the learning efficiency of students and to explore
new educational paradigms enabled by AI. The proposed framework is expected to
enable students to better understand and appreciate the intricacies of their
field of study by providing them with a comprehensive understanding of the
relationships between the various concepts and courses.
- Abstract（参考訳）: 教育分野は人工知能(AI)の急速な進歩により大きな変革を遂げている。
さまざまなAI技術の中で、自然言語処理(NLP)を用いた知識グラフ(KG)が、多面的情報を統合するための強力な可視化ツールとして登場した。
大学教育の文脈では、多くの専門科目と複雑な学習資源が利用可能であることは、しばしば学生の学習結果に劣る。
本稿では,電子情報の主要分野に合わせた知識抽出,視覚kg構築,グラフ融合のための自動化フレームワークを提案する。
さらに,コース間の相関度と関係,ホットナレッジの概念のランク付け,およびコースの交点の探索についてデータ解析を行った。
我々の目標は、学生の学習効率を高め、AIによって実現される新しい教育パラダイムを探求することである。
提案フレームワークは,様々な概念やコース間の関係を包括的に理解することで,学習分野の複雑さをよりよく理解し,理解することを可能にすることが期待されている。
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