基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统
基于知识图谱的学习评价与推荐系统设计与实现
点的学习可能又对应多个不同的学习路径，为了提高学生的学
习兴趣和成就感，系统以学习时间短及学习难度低作为衡量标
准来规划学生学习的学生路径和推荐学习资源。因此系统在
规划学习路径时，首先需要获取学生的学习行为数据来评估学
生的学习情况，再根据学生对知识点的掌握程度、知识点难易
程度和对应的资源类型来规划最易达成的个性化学习路径，并
图 1 基于知识图谱的学习评价与推荐系统架构 在知识图谱构建模块中，教师需要将各个知识点的相关 线上资源上传到系统中，线上资源包括视频、课件、测试等，并 指定各个知识点的依赖关系，然后再根据教学目标和学生需要 达到的预期学习成果设计出来的项目对知识点进行组织和呈 现，进而构建一个完整的知识图谱。具体功能包括课程管理、 项目管理、知识点管理、知识点关系管理、统计分析、线下课堂 学习情况数据导入等功能。
× n
D fi
×
D ri
×
100% ,1
≤
i
≤
n
(1)
其中 n 表示该路径上包含知识点的总个数，Dpi 表示第 i 个
知识点的难易程度，其值为对应知识点的难易程度：简单（1）、
一般（0.75）、较难（0.5）、难（0.25）；Dfi 表示第 i 个知识点的学生
学习情况，由对应知识点的学生测验情况（按照百分制转换成
在教学过程中，通过知识图谱可以将各个知识点相互连接 起来，形成知识框架，学生在学习的过程中，可以很清晰的理解 每个知识点间的关系，并且可以很迅速的掌握对应专业的知识 体系。本文遵循 OBE 教学理念[6]，以成果为导向，以项目作为 知识点的融合体，采用知识图谱技术，解决在线上线下相结合 的翻转课堂教学模式中学生学习容易产生的知识迷途与信息 过载问题。
职业能力测评系统(OccupationalAbilityTestSystem,简称
职业能力测评系统（Occupational Ability Test System，简称“OATS”）是一套基于公共就业服务要求和规范，适用于各类就业群体，并以技能型劳动者为主要服务对象的职业能力测评系统。
软件功能●系统管理系统管理包括系统用户、菜单管理、权限管理、角色管理和系统备份。
系统用户根据机构采用树形管理，可以灵活的增加、删除和修改，并且支持机构移动用户随着移动的功能。
权限管理和菜单管理可以灵活配置，可以随时为不同角色创建不同的权限。
系统备份可以远程备份数据。
●基础数据基础管理主要是对基础数据的管理，包括测评中用到的职业群、职业、职业能力、量表、能力及分类和测评题库的管理。
为了方便管理，系统为每一项功能留有多个入口，如：对测评题库的管理，系统管理员可以直接进入题库对测评试题进行管理。
同时，可以根据业务流程从职业查看对应的能力，根据考核的能力管理相应的题目。
●测评管理测评管理部分主要包括和前台测评直接相关的信息管理，包括测评记录、操作技能部分的结果录入、量表推荐及管理、定制量表等内容。
此外，还包括与测评相关的就业推荐、培训推荐及测评报告的生成及下载。
●被试测评被试测评属前台用户功能，包括被试注册、个人信息维护、服务机构变更、自助测评、推荐测评、性向测评、记录查询、职业推荐和培项目推荐等。
此外，还包括站内信息收发功能，实现与测评师、服务机构等的联系。
●统计查询统计查询主要为实现就业服务人员日常业务工作统计功能，包括注册用户统计、测评业务统计和系统资源统计。
注册用户统计主要实现对被试数量、年龄、学历、性别、专业、行业分布等组合统计；测评业务统计主要实现从职业和职业能力两个方面统计测评业务的状况，如人数、年龄、性别等。
系统资源统计主要实现系统各类机构、账户、用户、基础数据、测评数据等的统计。
●内容管理内容管理包括栏目管理、资讯管理和资讯浏览功能，实现系统通知通告、后台用户信息交流、业务知识库功能。
知识图谱技术应用场景
知识图谱技术应用场景当前，人工智能技术正迅速发展，其中，知识图谱技术是最为引人注目的一种技术。
知识图谱技术是一种新一代智能技术，它可以利用关系图模型，将多源异构知识进行融合，构建出大规模的、结构化的、半结构化的知识网络。
知识图谱技术应用场景很广，下面我将从几个方面介绍知识图谱技术的应用场景。
一、智能问答系统智能问答系统是指为客户提供符合他们期望的信息的系统，用户可以通过语言提问，系统利用自然语言处理技术来理解用户的意图，并自动回答问题。
知识图谱技术可以对知识进行高效的存储和管理，从而实现对知识的快速检索、过滤和排序，提高智能问答系统的准确率和效率。
例如，谷歌提供的语音助手可以利用知识图谱，根据用户的搜索历史记录和偏好来提供定制化的服务，为用户节省了大量的时间和精力。
二、智能客服智能客服是指由AI机器人代替人员接待、咨询、处理客户问题的系统。
知识图谱技术可以实现对多源异构的信息进行融合，将数据进行高效的管理，例如对于一条电商平台的售后服务需求，知识图谱技术可以将客户提供的信息和平台内的商品信息、商家信息、支付信息进行融合，为客户提供更加智能化、高效化的服务。
三、智能金融智能金融是指利用AI技术对金融行业进行智能化升级，从而提供更加智能化、高效化的服务。
知识图谱技术可以对金融行业中的各类数据进行分析和处理，从而为用户提供更加个性化、优质的金融服务。
例如，银行可以利用知识图谱技术对用户的银行存款记录、支出、借贷、收益等数据进行融合，为用户提供更加合理化和优质的金融理财建议，提高用户的金融体验。
四、智能医疗智能医疗是指运用人工智能技术对医疗诊断和治疗过程进行智能化升级的领域。
知识图谱技术可以将不同的医学知识进行融合，帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病，为患者提供更加精准和高效的医疗服务。
例如，在疫情扩散期间，医疗机构可以利用知识图谱技术，将医学知识、患者健康信息进行融合，进行疫情分析和病例预测，提高医疗机构的应急反应能力。
职业能力导向下高职专业领域知识图谱模式的构建研究
图1本体构建流程层构建阶段主要包括知识抽取、知识融合、知识加工等三个步骤。
知识抽取指从多种数据源中获取数的语义信息，还需要表征与之相关的职业技能、学习资源、学习路径、学习任务等语义信息。
前沿视角心概念逐级分解定义子本体划分层次。
确定专业本体层次结构。
高职专业人才培养方案是组织开展教学活动的规范性文件，是实施专业人才培养的基本依据。
教育部发布的《关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》明确提出，为确保培养规格，要确定专业培养目标，明确专业培养的知识、技能和素质要求。
由此将高职专业领域知识图谱的专业本体分解为知识、技能、表征价值观和方法论的素质等三个子概念类型。
最后使用知识点、技能点、素质点表征知识、技能、素质概念类的最小单位。
我国高职专业课程教学是依据课程标准和课程教材采用课程、章、节的层级化方式组织实施。
由此，在课程本体上建立“课程—章—节”概念层次结构。
职业岗位本体不再分解定义子本体，后续通过定义概念属性实现对该核心概念特征和关系的语义描述。
学习资源是专业教学过程中进行学习任务活动的支撑，其类型丰富多样，常见类型包括文本、音频、视频、课件、图片、测试、教学案例、实训实验等。
为了便于统一管理，本研究将文本、音频、视频、课件、图片、教学案例等教学资源归属媒体资源类，因此资源本体按照资源类型划分定义为仿真实训资源、媒体资源和测试等三个子本体。
（2）定义概念属性概念属性是对概念类固有特征的描述，分为数据属性和对象属性两种类型，前者用于对自身特征的描述，后者用于对概念类与概念类之间关系的描述。
数据属性是对概念类语义信息的补充，比如编号、名称等，在一定程度上会影响知识图谱描述信息的准确性。
为此，基于知识组织原理和高职专业教学规律，参考国家教育信息化技术标准定义数据属性。
下面将以学习资源本体的概念属性定义为例说明概念属性的定义过程。
本研究根据实际需要使用教育部发布的CELTS-3.1学习对象元数据标准的通用类、技术类、教育类和关系类数据项，定义学习资源及其子本体的属性。
基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统
基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统发表时间：2019-07-22T15:42:14.883Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：刘力铭孟昉[导读] 摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。
广州合致信息科技有限公司广东广州 510000摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。
并在系统中以可视化的方式展示出来，一方面用于学校了解人才培养过程质量，形成下一阶段人才培养工作目标；另一方面用于人才培养对象了解经过培养，自身与职业岗位需求差距，以及改进方法。
关键词：知识图谱；半监督方式；职业能力诊断；职业能力评价 1 引言迄今为止，我国职业教育人才培养质量评估主要是通过学校内部的教学质量评价和职业资格考试（鉴定）实现的，采用的评价指标体系达不到大规模质量监控的信度和效度要求，无法藉此进行校际间和区域间的比较。
由于相关技术支持不足，评价结果无法全面反映人才培养的质量，更没有建立起对评价结果与人才培养模式间对应关系的解释模型。
即使目前社会影响很大的技能大赛，在大规模推广时也遇到了经济成本以及评分者间信度和试题效度等技术问题。
知识图谱在教育质量监控体系中职业能力达程度研究与应用对职业教育质量保障体系建设具有重要的参考价值。
开展科学的职业能力测评（包括职业能力测评模型、测评实施方案以及测评结果分析研究），科学诊断学生职业能力、职业承诺和职业认同感的发展水平，对不同地区、不同院校间的课程与教学质量进行比较，可以获得人才培养质量的准确信息和重要参数，为各级政府制定政策提供依据，从而提高职业教育体系设计和教育质量控制水平，为在职业教育领域建立“能够迅速提醒决策者及时纠正任何不利趋势”（PISA 定义）的质量保障机制奠定方法论和技术基础。
科学知识图谱效能评估可视化分析
系统效能是系统的实际行为表现与系统目标的匹配程度，其度量和评估往往牵涉系统科学、管理科学和行为科学等多个领域［1］。
目前，国内效能评估研究成果多集中在武器装备［2］、火控雷达［3］、电子对抗［4］等领域，研究内容包括评估指标体系及模型构建、评估方法及模拟仿真。
但是，这些研究主要是效能评估领域某一知识点的微观聚焦，缺乏对该领域研究现状整体格局的宏观可视化分析。
科学知识图谱（MappingKnowledgeDomains）是用于显示科学知识发展进程和结构关系的图形，既是具有时间序列化的知识谱系，又是可视化的知识图形；可对知识或研究群体所构成的复杂网络进行聚类分析和共引分析，将海量数据以图形、图像等可视化集中表现形式，挖掘数据之间的潜在关联，实现数据可视化信息处理，以协助人们做出科学合理的决策［5-6］。
科学知识图谱分析技术在大数据时代背景下发展迅速［7］，目前被广泛应用于管理科学［8］、安全科学［9-10］、科技管理［11］等领域。
笔者基于华裔学者陈超美开发的科学知识图谱可视化软件CiteSpaceV［12］，以中国知网CNKI上的核心期刊为数据源，检索效能评估领域近20年所载论文，分析研究成果产出时序、研究力量分布、作者合作、机构合作、关键词及其文献共引、突变词分析；通过科学知识图谱的可视化分析呈现效能评估研究领域的知识结构、规律和分布情况，实现科学知识从微观聚焦到宏观可视化分析的突破，进而对效能评估领域研究动态的总体把握。
1效能评估研究成果可视化分析1.1数据来源及方法。
以“主题=效能评估”在中国知网（CNKI）上检索最近20年（1998年~2017年）的文献，共得到3089条数据；根据布拉德福定律可知，少数核心期刊集中了该研究领域的大量重要文献，于是在高级检索中将期刊来源类别选择为核心期刊和EI源期刊，检索条件：精确，经过筛选去除不相关的声明、通知、公告等，可得该领域的有效文献1248篇。
将检索结果导出为Refworks文本文件，导入CiteSpaceV中进行格式转换，“TimeSlicing”选择1998年-2017年，“YearsPerSlice”设置1年为一个时间分区，“TOPNPerSlice”选择阈值50，即每个时区选择高频出现的前50个节点，采用网络裁剪运算策略（pruningslicednetwork），绘制作者、机构合作网络知识图谱，有效地完成效能评估领域科学研究进行可视化分析。
知识图谱技术在企业智能化中的应用
知识图谱技术在企业智能化中的应用随着人工智能技术的快速发展，知识图谱技术已经成为企业智能化的重要组成部分。
知识图谱是用于描述实体及其属性和关系的图形模型，它将数据转化为一种可以被机器理解和处理的形式。
知识图谱技术的应用为企业提供了新的能力，使其能够有效地利用数据，并从数据中获取更深入的见解。
本文将探讨知识图谱技术在企业智能化中的应用。
1. 资源管理企业需要管理大量的数据和资源，包括人力资源、物力资源和财务资源等。
知识图谱技术可以在这些领域中发挥作用。
在人力资源管理方面，知识图谱技术可以帮助企业管理员工信息，例如教育背景、职业经历和技能等信息。
这些信息可以用于招聘、培训和晋升等方面的决策。
在物流管理方面，知识图谱技术可以帮助企业管理物流运输和库存等资源。
在财务管理方面，知识图谱技术可以帮助企业管理会计科目，对资产和负债进行跟踪和分析。
2. 客户关系管理客户关系管理是企业成功的关键之一。
知识图谱技术可以帮助企业更好地管理客户关系。
企业可以使用知识图谱来跟踪客户信息，包括客户的交易历史、产品偏好和反馈等。
这些信息可以用于定制化营销，提高客户满意度和忠诚度。
知识图谱技术还可以帮助企业分析客户数据，为企业提供更深入的见解，提高客户管理的效率和效果。
3. 产品研发产品研发是企业生存和发展的关键之一。
知识图谱技术可以帮助企业更好地管理产品研发过程。
企业可以使用知识图谱来跟踪产品信息，包括设计、制造和测试等方面的信息。
这些信息可以用于优化研发流程，提高研发效率和效果。
知识图谱技术还可以帮助企业分析研发数据，为企业提供更深入的见解，提高产品研发的效率和效果。
4. 营销决策营销决策是企业成功的关键之一。
知识图谱技术可以帮助企业更好地制定营销策略。
企业可以使用知识图谱来跟踪市场信息，包括市场趋势、竞争和用户行为等。
这些信息可以用于优化营销策略，提高营销效率和效果。
知识图谱技术还可以帮助企业分析营销数据，为企业提供更深入的见解，提高营销决策的效率和效果。
基于知识图谱的我国数字素养研究可视化分析
基于知识图谱的我国数字素养研究可视化分析一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数字素养已经成为现代社会个体必备的核心素养之一。
数字素养不仅关系到个人在信息时代的生活质量，更是国家竞争力的重要指标。
近年来，我国学者对数字素养进行了广泛而深入的研究，产生了大量的学术成果。
本文旨在通过构建知识图谱的方式，对我国数字素养研究领域的发展态势进行可视化分析，以期为相关领域的研究者和决策者提供有益参考。
本文首先介绍了数字素养的基本概念和研究意义，阐述了数字素养在现代社会中的重要性。
随后，通过收集和分析相关文献，构建了我国数字素养研究的知识图谱。
该图谱不仅展示了数字素养研究的主要领域、研究热点和前沿趋势，还揭示了我国数字素养研究的发展历程和现状。
通过对知识图谱的深入分析，本文发现我国数字素养研究在近年来呈现出快速增长的态势，研究领域不断拓展，研究热点不断涌现。
本文也指出了当前我国数字素养研究中存在的一些问题和不足，如研究方法相对单跨学科研究不足等。
针对这些问题，本文提出了一些建议和对策，以期推动我国数字素养研究的进一步发展。
本文基于知识图谱对我国数字素养研究进行了可视化分析，揭示了该领域的发展态势和存在问题。
希望这一研究能够为相关领域的学者和决策者提供有益参考，推动我国数字素养研究的不断深入和发展。
二、知识图谱构建在深入研究我国数字素养的过程中，知识图谱的构建起到了至关重要的作用。
知识图谱是一种基于图的数据结构，它能够将现实世界中的实体、事件、概念等以节点和边的形式进行表示，进而形成一张庞大的知识网络。
通过知识图谱，我们可以更加直观地理解数字素养领域的研究现状、热点和趋势。
为了构建我国数字素养研究的知识图谱，我们首先需要收集大量的相关文献和资料。
这些文献可以来自于学术期刊、会议论文、报告、书籍等多种渠道。
在收集到足够的文献后，我们需要对文献进行预处理，包括去除重复内容、提取关键信息、进行实体识别等步骤。
接下来，我们利用自然语言处理技术和信息抽取技术，从预处理后的文献中抽取出实体、属性和关系等关键信息。
基于知识图谱的问答系统设计与实现
基于知识图谱的问答系统设计与实现随着信息技术的发展和人们对知识获取需求的增加，问答系统逐渐成为人们在日常生活中不可或缺的工具。
当前，基于知识图谱的问答系统成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于知识图谱的问答系统的设计与实现，包括知识图谱的构建、问题理解与匹配、答案生成等关键步骤。
首先，构建知识图谱是基于知识图谱的问答系统设计与实现的首要任务。
知识图谱是一种结构化的知识表示方式，能够将实体、属性和关系以图的形式进行表示。
构建知识图谱的过程包括知识抽取、知识融合和知识存储等步骤。
知识抽取是从海量的文本中提取有用的知识，通常会使用自然语言处理技术和机器学习算法。
知识融合是将不同来源的知识进行整合，包括消除冲突和进行实体对齐等操作。
知识存储是将抽取和融合得到的知识以图的形式存储在数据库中。
其次，问题理解与匹配是基于知识图谱的问答系统中的关键步骤。
当用户提出一个问题时，系统首先要理解问题的含义并将其转化为计算机可以处理的形式。
问题理解的方法包括词法分析、语法分析和语义分析等。
基于知识图谱的问答系统通常使用图匹配的方式来进行问题匹配。
通过匹配问题中的实体、属性或关系，系统能够快速定位到相关的知识，并生成相应的候选答案。
最后，答案生成是基于知识图谱的问答系统中的最终步骤。
在问题匹配的基础上，系统需要从候选答案中选取最佳的答案进行回答。
答案生成的方法包括基于规则的生成和基于机器学习的生成。
基于规则的生成是根据特定的规则或模板生成答案。
基于机器学习的生成是通过训练模型来预测最佳答案。
生成的答案可以以文本、图表或其他形式展示给用户。
在实际应用中，基于知识图谱的问答系统能够广泛应用于各个领域。
例如，在医疗领域中，用户可以通过问答系统获取到疾病的相关知识和治疗方案；在旅游领域中，用户可以通过问答系统获取到旅游景点的相关信息和推荐；在智能助理领域中，用户可以通过问答系统获取到日常生活中的各种问题的答案。
综上所述，基于知识图谱的问答系统的设计与实现包括知识图谱的构建、问题理解与匹配、答案生成等关键步骤。
基于知识图谱的企业知识管理系统设计与实现
基于知识图谱的企业知识管理系统设计与实现企业知识管理系统是企业内部知识共享、交流和创新的平台，其重要性已经得到越来越多企业的认可。
而在企业知识管理系统的构建中，基于知识图谱的设计方案也越来越受到关注。
本文将详细探讨基于知识图谱的企业知识管理系统的设计与实现。
一、知识图谱介绍知识图谱是一种表示知识和实体之间关系的图形化工具，可以呈现出知识之间的层次关系和更为深入的细节信息，有利于人们理解知识的本质和内在规律。
知识图谱是将人类知识组织成一种半结构化的方式，可以帮助企业在大量数据中找到信息的关联，发现知识的隐含需求和创新机会，从而提高企业的核心竞争力。
二、基于知识图谱的企业知识管理系统设计1.信息收集与整合企业知识管理系统需要收集和整合企业各个部门的知识数据，包括但不限于：专利文献、研究报告、技术资料、市场情报、行业新闻等。
同时，第三方数据源如开放数据、社交媒体、互联网资讯等也可以作为信息收集渠道。
将大量的数据整合在一起，形成知识大数据，这是实现知识图谱的前置步骤。
2.知识分类与 concept mapping将企业内部各部门的知识进行分类，形成知识主题体系。
这个过程中，可以使用一些文本挖掘、自然语言处理技术，或者人工标注的方式来进行分类。
分类的目的是为了让企业内部人员更快速地找到所需知识，同时也方便知识的接续和迁移。
Concept mapping 是创建知识图谱的重要环节。
将分类好的知识，进行概念映射（Concept Mapping），建立起概念之间的关系。
概念映射一般采用语义挖掘技术来实现，将概念间的相互关系、属性、分类、继承关系等我们可以自己自定义的知识进行映射。
3. 建立知识图谱建立知识图谱需要借助图论、机器学习、数据挖掘等技术。
首先，需要将不同类型的知识转换为标准格式，例如 RDF(资源描述框架)；然后对知识进行实体识别，主要是对词汇的抽取，分词与词性标注；之后对实体进行链接，建立实体之间的关系，此处可以使用多种算法，例如基于概念相似度、路径相似度、语义匹配的链接算法。
科学知识图谱效能评估可视化分析
系统效能是系统的实际行为表现与系统目标的匹配程度，其度量和评估往往牵涉系统科学、管理科学和行为科学等多个领域［1］。
目前，国内效能评估研究成果多集中在武器装备［2］、火控雷达［3］、电子对抗［4］等领域，研究内容包括评估指标体系及模型构建、评估方法及模拟仿真。
但是，这些研究主要是效能评估领域某一知识点的微观聚焦，缺乏对该领域研究现状整体格局的宏观可视化分析。
科学知识图谱（MappingKnowledgeDomains）是用于显示科学知识发展进程和结构关系的图形，既是具有时间序列化的知识谱系，又是可视化的知识图形；可对知识或研究群体所构成的复杂网络进行聚类分析和共引分析，将海量数据以图形、图像等可视化集中表现形式，挖掘数据之间的潜在关联，实现数据可视化信息处理，以协助人们做出科学合理的决策［5-6］。
科学知识图谱分析技术在大数据时代背景下发展迅速［7］，目前被广泛应用于管理科学［8］、安全科学［9-10］、科技管理［11］等领域。
笔者基于华裔学者陈超美开发的科学知识图谱可视化软件CiteSpaceV［12］，以中国知网CNKI上的核心期刊为数据源，检索效能评估领域近20年所载论文，分析研究成果产出时序、研究力量分布、作者合作、机构合作、关键词及其文献共引、突变词分析；通过科学知识图谱的可视化分析呈现效能评估研究领域的知识结构、规律和分布情况，实现科学知识从微观聚焦到宏观可视化分析的突破，进而对效能评估领域研究动态的总体把握。
1效能评估研究成果可视化分析1.1数据来源及方法。
以“主题=效能评估”在中国知网（CNKI）上检索最近20年（1998年~2017年）的文献，共得到3089条数据；根据布拉德福定律可知，少数核心期刊集中了该研究领域的大量重要文献，于是在高级检索中将期刊来源类别选择为核心期刊和EI源期刊，检索条件：精确，经过筛选去除不相关的声明、通知、公告等，可得该领域的有效文献1248篇。
将检索结果导出为Refworks文本文件，导入CiteSpaceV中进行格式转换，“TimeSlicing”选择1998年-2017年，“YearsPerSlice”设置1年为一个时间分区，“TOPNPerSlice”选择阈值50，即每个时区选择高频出现的前50个节点，采用网络裁剪运算策略（pruningslicednetwork），绘制作者、机构合作网络知识图谱，有效地完成效能评估领域科学研究进行可视化分析。
基于“知识图谱+_可视化任务驱动地图”的《运筹学》课程建设路径探索
公关论坛和把握课程的结构和脉络。
其次，知识图谱的推理和关联分析技术也可以为《运筹学》课程中的任务设计和优化提供帮助。
此外，随着知识图谱技术的不断发展和完善，其在《运筹学》课程中的应用也将更加广泛和深入。
未来，我们可以期待看到更多基于知识图谱的智能化教学工具和方法出现，为《运筹学》课程的教学提供更加高效、便捷和个性化的支持。
二、知识图谱+可视化任务驱动地图在《运筹学》课程建设中的应用针对《运筹学》课程教学中存在的问题和国内外研究现状，本研究提出基于“知识图谱+可视化任务驱动地图”的课程建设路径。
“可视化任务驱动地图”的设计分为两个阶段：第一阶段，将任务分解为三层渐进的“任务链”。
第一层为“单元驱动”，包含运筹学的理论知识，为模块任务铺平道路；第二层为“模块驱动”，它是对上一层理论知识的整合与简单应用；第三层为“课程驱动”，解决工程行业中的实际问题，为未来岗位做好准备。
第二阶段，遵循布鲁姆提出的六个认知层次，设计“可视化任务驱动地图”使每个模块任务的结果“透明化”，即以图表和地图的形式记录每个阶段工作的结果，帮助学生了解每个阶段的任务、需要解决的问题、需要学习的概念，从而有效提高学习效率，同时对行业流程有一个透彻的了解。
同时驱动地图符合工科生的学习和思考习惯。
（一）构建“三层”循序渐进的任务链根据《运筹学》课程的知识体系和教学目标，设计“三层”循序渐进的任务链，见图1。
第一层为基础任务层，旨在帮助学生掌握基本概念和原理；第二层为“模块驱动”任务层，通过实际案例分析，培养学生解决问题的能力；第三层为“课程驱动”创新任务层，引导学生开展创新性研究和探索。
每个层次的任务都紧密围绕课程目标，形成一个有机整体。
图1 三层渐进“任务链”（二）任务的可视化设计随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种有效的知识表示和可视化工具，逐渐在教育领域得到广泛应用。
在理工科课程教学中，任务链作为一种重要的教学组织方式，对于引导学生逐步深入学习和理解课程内容具有重要意义。
基于知识图谱的智能问答系统设计与实现
基于知识图谱的智能问答系统设计与实现随着信息技术的发展和人工智能的研究，智能问答系统（QA System）被广泛应用于信息检索、产品推荐、智能客服、语音识别等众多领域。
智能问答系统的核心是信息抽取和自然语言处理，而知识图谱技术提供了更加丰富的语义信息，可以有效提升智能问答系统的能力。
本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统设计与实现，包括知识图谱的构建、问答系统架构、自然语言处理和信息抽取技术等方面。
通过实现一个简单的汽车问答系统来演示如何应用知识图谱技术提升智能问答系统的能力。
一、知识图谱构建知识图谱是描述实体、关系和属性的图形化语义知识库，以类似于图形的形式展现了各种实体及其关系，从而形成了一个庞大的语义网络。
知识图谱的构建需要从网上获取数据，然后通过自然语言处理和机器学习等技术提取出实体、关系和属性，最终形成一个结构化的知识库。
在构建知识图谱时，需要选取一个合适的领域，以便构建针对性的知识库。
本文以汽车为例进行构建，并从互联网上获取汽车相关的数据，使用自然语言处理和机器学习等技术提取出汽车品牌、型号、参数、使用说明书等实体信息，并通过人工标注的方式建立实体间的关系，最终形成一个汽车知识图谱。
二、问答系统架构智能问答系统的架构通常是客户端-服务器模式，用户通过客户端（例如网页、APP、语音输入等）发起查询请求，服务器接收请求，解析用户的自然语言问题，然后根据知识图谱提供答案。
本文使用Python编写服务端程序，在Flask框架下实现一个简单的Web应用程序，用户可以通过Web界面进行问答。
服务端程序模块包括：自然语言处理模块、信息抽取模块、知识库查询模块和Web接口模块。
其中，自然语言处理模块用于将用户的自然语言问题转换成结构化的查询语句；信息抽取模块用于从知识图谱中提取答案；知识库查询模块用于查询知识图谱中的实体和关系；Web接口模块则是用户与服务器进行交互的接口。
三、自然语言处理和信息抽取技术自然语言处理是智能问答系统中重要的一环，其主要任务是将用户的自然语言问题转换成结构化的查询语句。
数智赋能：校园智慧大脑的构建与运行实践
治校有方聚焦／管理JUJIAO GUANLI荩数智赋能：校园智慧大脑的构建与运行实践杭州师范大学附属竞潮小学王荣摘要：校园智慧大脑是“以人为本、深度融合”的智慧校园生态系统，是智慧校园建设发展的新形态。
它以为师生提供个性化服务和促进技术与教育深度融合为建设理念，融合智慧教育、智慧管理和智慧生活的应用集群。
为应对技术手段赋能教育过程中隐含的伦理问题，提出“需求为先、以人为本、规范为墙”作为校园智慧大脑的设计原则。
校园智慧大脑的系统架构分为四个层级，即数据采集层、数据分析层、数据应用层和技术规范层。
关键词：校园智慧大脑；智慧校园；智慧管理2018年4月，教育部出台的《教育信息化2.0行动计划》明确指出在推进教育现代化建设的新征程中，要推动教育信息化建设转段升级，发展智能教育。
新兴技术与教育场域的深度融合，教育发展进入了“数智化”阶段。
数智化是指信息技术由数字化向智能化转型升级的过程，强调利用大数据以及人工智能技术等实现数据收集和分析，并促进科学决策。
因此，数智赋能教育就意味着利用人工智能技术收集教育中的数据并挖掘其背后价值，达成科学的教育管理和教育决策。
教育信息化的升级动向促进数字校园逐渐向智慧校园转型升级。
智慧校园能打破学校的时空局限，促进资源整合，实现智慧的教学关系，发展学生的信息素养。
一、校园智慧大脑：智慧校园发展新形态“智慧”是第四次教育革命的重要价值指向。
智慧校园发展的新形态以智慧教育、智慧资源、智慧管理、智慧服务等模块组成的智慧教育生态系统为支撑[1]。
智慧教育生态系统建设需要融合大数据以及人工智能技术，其发展的底层技术支持是高性能的校园网。
然而诸多校园网是以核心层、汇聚层及接入层为代表的三层或多层架构，这种架构方式存在网络层次多、设备故障定位难度大以及运维困难等弊端，与智慧校园的精细化管理要求相去甚远，甚至成为制约智慧校园发展的技术瓶颈。
智慧教育生态系统的发展要求指向结构简单、安全稳定、速度高效、维护方便的网络系统。
知识图谱可视化查询技术综述
第46卷第6期 V ol .46 No . 6计算机工程Computer Engineering2020年6月June 2020•热点与综述•文章编号：1000#428(2020)06-0001-11文献标志码：A中图分类号：TP18知识图谱可视化查询技术综述王鑫1，傅强1，王林2!徐大为2!王昊奋3(1.天津大学智能与计算学部，天津300354; 2.天津泰凡科技有限公司，天津300457;3.同济大学设计创意学院，上海200092)摘要：知识图谱作为符号主义发展的产物，是人工智能技术和系统中的重要组成部分，其在百科知识、生物 、运用。
知识图谱可视化查询是理解和分析知识图谱的重要技术，能用户有 查询知识图谱。
分 知识图谱的数据模型和可视化技术，从数据规模的 大规模知识图谱可视化的 。
分析基于R D F 图和 图的可视化查询 、基 、 和模板的可视化查询系统，以可视化查询方法，从可 、可学 、用 方 有知识图谱可视化查询技术 ，可视化查询在 知识图谱中的应用 ， 知识图谱可视化查询的 发展方向 展望。
关键词：知识图谱;查询 #可视化技术；可视化查询； 可视化开放科学（资源服务）标志码（OSID ):中文引用格式：王鑫，傅强，王林，等.知识图谱可视化查询技术综述[J ].计算机工程，2020，46(6):1-11.英文引用格式：WANG X i n ，FU Q ia ng ，WANG L i n &et al . Su r v e y on v is u alizati on qu er y tec hnology o f know le dge g ra ph [J ]. Compu t e r Eng i n eeri ng ,2020 ,46(6): 1-11.Survey on Visualization Query Technology of Knowledge GraphWANG Xin1，FU Qiang1，WANG Lin2，XU Dawei2，WANG Haofen 3(1. College of Intelligence and Computing ，Tianjin University ，Tianjin 300354，China ; 2. TechFantasy Co .，Ltd .，Tianjin 300457，China ;3. College of Design and Innovation ，Tongji University ，Shanghai 200092,China )[Abstract ] Knowledge graph ，as the development product of symbolism ，is considered to be an important part ofartificial intelligence technologies and systems ，and widely used in encyclopedia knowledge ，biological i network ，network security and so on . Visualization query of knowledge graph is an important technology for understanding and analyzing knowledge graph ，which can help ordinary users effectively query knowledge graph . This paper introduces the data models o f knowledge graph and visualization technologies by type ，and describes the general steps of large-scale knowledge graph visualization from the perspective of data scale . Then this paper analyzes visualizati based on RDFgraph and property graph ，keyword-based ，filter-based and template-based visualization query systems ，and visualization query method of ontology . This paper compares and summarizes the existing visualization query technologies of knowledge graph in terms of readability ，learnabilit ^ and user-friendliness . Meanwhile ，the application o query in domain-specific knowledge g raph is also described . Finally ，the future research directions of visualization query of knowledge graph are put forward as well .[Key words ] knowledge graph ;query language ;visualization technology ;visualization query ;ontology visualization D O I :10. 19678/j . issn . 1000-3428.0057669"c 述 分[1]。
基于知识图谱的大学生就业能力评价和职位推荐系统
信息、大学生就业能力信息、职位信息
3
这些数据可以通过高校、招聘网站、企业等渠 道获取
PART 4
知识图谱构建
知识图谱构建
1
2
知识图谱是一种语义网络， 用于表示现实世界中的各 类实体和它们之间的关系
在本系统中，知识图谱主 要用于表示大学生的就业 能力、职位信息以及它们
之间的关系
3
通过自然语言处理、实体 识别等技术，从收集的数 据中提取实体和关系，构
建知识图谱
PART 5
就业能力评价
就业能力评价
就业能力评价是本系统的核心 功能之一
基于知识图谱，通过自然语言 处理、机器学习等技术，对大 学生的就业能力进行量化评价
评价结果可以为大学生提供自 我提升的参考，也可以为企业
提供招聘参考
PART 6
职位推荐
职位推荐
01 职位推荐是本系统的另一核心功能
02.
首先，通过数据收集，系统获取大量关于大学生就业能力、职位信息的数据；然后，利用这些数据构 建知识图谱；接着，基于知识图谱对大学生的就业能力进行评价；最后，根据评价结果为大学生推荐 合适的职位
PART 3
数据收集
数据收集
1
数据收集是构建知识图谱的基础
2
本系统主要收集三个方面的数据：大学生个人
基于知识图谱的大学生就业 能力评价 和职位推荐系统
部门：XXXX 汇报：XXXX
-
1 引言 2 系统概述 3 数据收集 4 知识图谱构建 5 就业能力评价 6 职位推荐 7 技术实现 8 应用前景 9 结论
PART 1
引言
引言
3,658
随着中国高等教育的发展，大学 生的数量逐年增加，大学生的就
知识图谱技术在智能问答系统中的应用与效果评估
知识图谱技术在智能问答系统中的应用与效果评估智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在通过自动回答用户提出的问题，提供准确且有帮助的信息。
随着知识图谱技术的不断发展与成熟，它被广泛应用于智能问答系统中，为系统提供更精确的答案和更丰富的知识。
本文将探讨知识图谱技术在智能问答系统中的应用，并评估其效果。
首先，我们将介绍知识图谱技术。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形化结构。
它由实体、属性和实体之间的关系构成。
实体可以是现实世界中的事物，例如人、地点、事件等。
属性描述了实体的特征，例如年龄、姓名等。
关系表示实体之间的联系，例如亲属关系、工作关系等。
通过将知识以图谱的形式表示，可以表达复杂的语义关系，帮助系统理解用户提出的问题，更准确地回答问题。
知识图谱技术在智能问答系统中的应用具有许多优势。
首先，它可以帮助系统理解问题的意图。
通过分析问题中的实体、属性和关系，系统能够推断用户问题的含义，理解用户真正需要的答案。
其次，知识图谱技术可以丰富系统的知识库。
知识图谱不仅包含事实信息，还包含各种语义关系和上下文信息，可以提供更全面和准确的答案。
此外，知识图谱技术还可以实现知识的自动化抽取和更新，系统可以从各种来源自动获取新知识，并将其添加到知识图谱中，保持知识库的及时性和准确性。
为了评估知识图谱技术在智能问答系统中的效果，我们可以从几个方面进行考量。
首先是问题理解的准确性。
系统需要能够正确地理解用户提出的问题，推断出问题的意图，并提供相关的回答。
这需要系统具备良好的语义分析和推理能力，能够将问题中的实体、属性和关系进行关联，并准确地提取问题的语义信息。
其次是答案的准确性和完整性。
系统需要能够根据用户的问题，从知识图谱中找到相关的知识片段，并将其组合成准确且完整的答案。
这要求系统能够对知识图谱进行高效的查询和检索，并能够有效地处理和组合知识片段，生成有用的答案。
另外，效率也是评估的一个重要指标。
智能问答系统需要在短时间内给出相应的答案，以提供良好的用户体验。
基于可视化知识图谱的我国中小学教师评价研究述评陈隽
基于可视化知识图谱的我国中小学教师评价研究述评陈隽摘要借助信息可视化工具，描绘出中小学教师评价研究的知识图谱，发现我国中小学教师评价研究取得可喜的发展：发展性教师评价理念的内涵得到一定的丰富；评价价值取向更加人本性、多元化；评价制度逐渐完善、稳步推进；评价对象的主体地位得到一定的体现；评价手段更科学、完备，评价结果更加客观。
关键词可视化知识图谱；中小学教师；教师评价作者简介陈隽，女，辽宁沈阳人，天津师范大学教育学部编辑，硕士。
一、问题提出教师的重要性毋庸置疑。
联合国教科文组织指出：教师是促进教育公平、提升教育质量、服务全球可持续发展的最重要且具有影响力的力量之一。
2018年1月中共中央国务院颁布的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》中指出：教师是教育发展的第一资源，是国家富强、民族振兴、人民幸福的重要基石。
中小学教师作为基础教育的最直接实施者，承载着夯实基础、造就人才和提高国民素质的重要使命，他们的质量决定着基础教育的水平，因此，对他们进行质量把关尤显必要。
教师评价是质量把关的重要途径之一，目前国际上多个国家已经开展了促进中小学教师发展的教师评价项目，影响较大的是经济合作与发展组织（OECD）推出的国际教师评价项目——教师教学国际调查（TALIS），收集到多个国家教师现状的数据，不仅为教师现状的国际比较提供了依据，还为学校管理者了解本校整体的教学水平积累了素材，更为重要的是为教师个人提供了教育教学的反馈信息，促进了其专业发展。
随着国外中小学教师评价理论的发展与成熟，我国学者从心理学、管理学、计量学等多视角研究了中小学教师评价的理论与实践，形成了一系列研究成果。
梳理我国中小学教师评价研究成果，有助于有针对性地建设教师队伍，进而促进立德树人根本任务的具体实施和有效落实。
二、研究设计与方法（一）数据来源以“中国知识基础设施工程图书馆（CNKI）”为搜索引擎，采取高级检索的方式，以“主题”为检索项，在检索条件中以“中小学”并含“教师评价”为关键词，时间设置为1998年元月1日至2019年6月29日，来源类别为期刊、硕博论文、报纸，剔除其中与主题无关的文献，最后选取331篇文献作为样本文献。
知识图谱开发工程师职位描述与岗位职责
知识图谱开发工程师职位描述与岗位职责
知识图谱开发工程师是指负责开发和维护知识图谱系统的专业人员，主要负责构建知识图谱、实现图谱存储和管理、提供图谱搜索和推荐功能等，具体职责如下：
1. 基于项目需求，构建知识图谱系统。
了解用户需求，通过设计和实现知识图谱模型，将海量复杂的数据和信息进行结构化和语义化处理，从而提高数据的利用和共享率；
2. 负责知识图谱的数据存储和管理。
采用图数据库或其他大数据存储技术，实现知识图谱的管理和维护，并保证数据的可靠性、安全性和高效性；
3. 提供知识图谱的搜索和推荐功能。
通过算法和技术手段，实现知识图谱的搜索和推荐，提升用户的检索效率和满意度；
4. 研究并引入相关技术和算法，如自然语言处理、机器学习、深度学习等，提高知识图谱的智能化水平，从而为用户提供更加准确、全面、个性化的服务；
5. 负责知识图谱系统的维护和更新。
及时发现和修复系统中的问题，为用户提供稳定、可靠的服务。
岗位要求：
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，具有扎实的计算机基础和编程能力；
2. 熟悉图数据库、关系型数据库和NoSQL技术，了解大数据处理和分析技术，熟悉Hadoop、Spark等框架；
3. 熟悉自然语言处理、机器学习、深度学习等相关技术，具有相关项目经验；
4. 具有良好的沟通能力和团队协作精神，能够理解用户需求并及时响应；
5. 具有较强的学习能力和解决问题的能力，具有创新精神和团队领导能力者优先。
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基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统
发表时间：2019-07-22T15:42:14.883Z 来源：《基层建设》2019年第13期作者：刘力铭孟昉[导读] 摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。
广州合致信息科技有限公司广东广州 510000摘要：基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统，利用知识图谱半监督的方式对学生职业能力进行关系抽取，通过深度学习的方式不断迭代抽取越来越多的职业能力评价实例，形成用于评价教学质量监控体系中职业能力达成度的各类诊断量表，构建代表学生职业能力综合评价的知识图谱。
并在系统中以可视化的方式展示出来，一方面用于学校了解人才培养过程质量，形成下一阶段人才培养工作目标；另一方面用于人才培养对象了解经过培养，自身与职业岗位需求差距，以及改进方法。
关键词：知识图谱；半监督方式；职业能力诊断；职业能力评价 1 引言
迄今为止，我国职业教育人才培养质量评估主要是通过学校内部的教学质量评价和职业资格考试（鉴定）实现的，采用的评价指标体系达不到大规模质量监控的信度和效度要求，无法藉此进行校际间和区域间的比较。
由于相关技术支持不足，评价结果无法全面反映人才培养的质量，更没有建立起对评价结果与人才培养模式间对应关系的解释模型。
即使目前社会影响很大的技能大赛，在大规模推广时也遇到了经济成本以及评分者间信度和试题效度等技术问题。
知识图谱在教育质量监控体系中职业能力达程度研究与应用对职业教育质量保障体系建设具有重要的参考价值。
开展科学的职业能力测评（包括职业能力测评模型、测评实施方案以及测评结果分析研究），科学诊断学生职业能力、职业承诺和职业认同感的发展水平，对不同地区、不同院校间的课程与教学质量进行比较，可以获得人才培养质量的准确信息和重要参数，为各级政府制定政策提供依据，从而提高职业教育体系设计和教育质量控制水平，为在职业教育领域建立“能够迅速提醒决策者及时纠正任何不利趋势”（PISA 定义）的质量保障机制奠定方法论和技术基础。
2 研究目标
基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统为有效协助高职院校学生了解自我职业规划发展方向，强化专业与就业职业能力，结合职业规划探索及职业能力诊断，透过自我诊断，针对能力缺口进行学习，提高职场竞争力。
针对职业兴趣量表的测验水平提升计划计有下列几项目标：
①进行职业兴趣量表的项目分析、信度分析与效度评鉴。
对于题目质量进行诊断，必要时进行修题，确保量表题目的表面效度。
②建构职业兴趣量表的双重计分系统，即16个专业兴趣倾向分数系统与6类职业性格取向分析系统。
③建立16个专业职业兴趣索引。
包括16个专业与目前高职校院科系对照索引，16个专业与Holland职业性格对照索引。
3 研究内容
3.1职业兴趣诊断与兴趣量表关联性分析依据国内产业及职业状况归纳发展出16大职业规划种类及20项就业途径。
兴趣诊断内容则参考SCCI的兴趣诊断(Career Cluster Interest Survery)期包括三种问项“我最喜欢哪些活动”、“我认为自己有哪些特质”、“我喜欢哪些科目”，由受评者自我评量，选择自己认为最适合职业规划种类项目（可复选或不选），藉由比较其强弱落点，得出个人最感兴趣的职业类型范围。
3.2基于知识图谱的职业能力达成度可视化评测系统配合职业能力分析部分，针对在职人士问卷调查结果回收后，将针对计划职业能力架构进行分析。
3.2.1 职业能力分析部分分为基本职业能力与专业职业能力两部分：
1. 基本职业能力分析项目：
①因素分析，检查基本职业能力向度的适应性；
②Cronbach α分析，删除低向度Cronbach α值的题目；
③统计检定（如：单一样本t检定检查该项基本职业能力的“常用程度” 以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数），以确定该项职业能力确为常用且重要的基本职业能力。
④建立各职业规划类型的基本职业能力剖面图。
2. 专业职业能力分析项目：
①检查子项的折半信度：将该就业途径下专业职业能力题目按单双数拆解，计算其相关系数以检查其内部一致性信度。
②单一样本t检定：检查由在职人士评定的每一项专业职业能力的“常用程度”以及“影响工作绩效的程度”是否显著大于量表的中位数，删除于“常用程度”及“影响工作绩效的程度”皆不显著的子项，藉以确认专业职业能力子项的内容效度。
4 项目设计
4.1 项目量表设计基于上述的研究动机，本研究的具体工作主要透过数据分析方式，了解基于知识图谱的高职职业能力诊断的职业兴趣量表与全国职业能力测评中心进行信、效度的检验与分析，同时放入O*NET的工作价值观探索量表作为效标参照。
因此，所采的数据搜集方式为纸本问卷法，资料搜集后，将进行信、效度的检查，并依数据分析出基于知识图谱的高职职业能力诊断职业兴趣量表中的16类职业类型与Holland的RIASEC关联程度。
表一：研究设计表
表二：抽样计划哪些活动。