知识图谱结合强化学习在物联网导论教学艺术中的体现探究

Research on the Embodiment of Knowledge Graph Combined with Reinforcement Learning in the Teaching Art of Internet of Things Introduction

如何创造性地因材施教是从古至今人们不断思考的问题.如今人工智能技术在各个领域的应用都取得了一定的进展,具有更好地回答这个问题的潜力.针对物联网知识繁多、更新快等特点,人工智能技术中的知识图谱技术能梳理知识点之间的关系,进而启发授课教师产生新的教学策略.图是互相连接事物及其关系的一种结构化表达,是最接近真实世界的数据结构,通过图将所有的知识点连接起来,更易于揭示其中复杂的关系结构.同时,人工智能中的强化学习技术可以根据环境反馈的奖励情况调整参数来寻找最优策略.使用了强化学习技术的聊天机器人ChatGPT和GPT-4引发了热烈讨论.教学过程也可以看成强化学习的过程,教师可以采用的教学方法集合可以看成教学策略,学生的测试成绩可以作为奖励值.文章以自动识别技术这一章为例,介绍知识图谱结合强化学习的教学案例.首先通过CiteSpace软件分析相关文献数据获得知识图谱,揭示知识点之间的隐性关系和知识点串联的重要线索.其次,根据知识点之间的关联关系开拓新的教学思路,改进教学策略.最后从强化学习的思想出发,根据学生的反馈来判断所采用教学策略的效果,并尽可能找到最优策略.教学实践表明,知识图谱结合强化学习的方法符合成果导向性教育理念,可以增强教学的艺术性.