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针对人工智能课程内容涉及多学科领域、知识交叉、高度复杂等问题,分析课程知识图谱的内容,提出构建人工智能课程知识图谱的方法,介绍基于该课程知识图谱的个性化推荐系统及其在教学中的应用,以期满足教师学生“教”与“学”的需求。
Abstract:[1]陈爱斌.人工智能课程教学的实践与探索[J].湖南工业大学学报, 2006, 20(6):137-139.
[2]于晓雅,弋佳琪,毕海滨,等.面向计算思维培养的中学人工智能课程教学设计[J].新课程教学(电子版), 2023(3):142-144.
[3]中华人民共和国中央人民政府.高等学校人工智能创新行动计划[EB/OL].[2023-08-18]. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/xw_fbh/moe_2069/xwfbh_2018n/xwfb_20180608/sfcl/201806/t20180607_338725.html.
[4]朱艳,李香菊,朱林.“人工智能导论”课程思政教学设计与实践研究[J].工业和信息化教育, 2023(5):45-50.
[5]肖明明,苏利敏,江静.基于知识图谱的C++程序设计课程知识体系构建[J].教育观察, 2022, 11(10):68-71.
[6]李春艳,王傲君.基于学科知识图谱的高校教学模式研究[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版), 2023, 20(1):137-140.
[7]张勇,杨进才.基于学科知识图谱的高校教学模式研究[J].计算机教育, 2021(6):141-144.
[8]周航.生物医学类专业课程知识图谱构建与应用[D].吉林:吉林大学, 2023.
[9]黄焕,元帅,何婷婷,等.面向适应性学习系统的课程知识图谱构建研究:以“Java程序设计基础”课程为例[J].现代教育技术,2019, 29(12):89-95.
[10]黄健.中学python课程知识图谱构建及应用研究[D].武汉:华中师范大学, 2019.
[11]祝园园,叶茫,彭敏.高校计算机课程体系知识图谱构建及可视化[J].信息与电脑(理论版), 2023, 35(4):254-256.
[12]张慧楠,松云.新工科背景下计算机硬件课程本体建设与应用[J].计算机教育, 2022(7):81-86.
[13]赵学孔,徐晓东,龙世荣. B/S模式下自适应学习系统个性化推荐服务研究[J].中国远程教育, 2015(10):71-78, 80.
[14]袁路妍.自适应学习系统个性化知识推荐技术研究[J].中国教育信息化, 2018(24):94-96.
[15]何克抗,李克东,谢幼如,等.“主导—主体”教学模式的理论基础[J].电化教育研究, 2000(2):3-9.
基本信息:
DOI:10.16512/j.cnki.jsjjy.2024.06.029
中图分类号:TP18-4;G642.3
引用信息:
[1]薛雅倩,松云.人工智能课程知识图谱构建及个性化推荐探索[J].计算机教育,2024,No.354(06):151-155.DOI:10.16512/j.cnki.jsjjy.2024.06.029.
2024-06-10
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