属性文法在面向对象可视知识结构中的应用

本文提出了组合icon形和意部分形成对象Oicon(Object-Icon)的概念,扩充了传统的属性文法,讨论了属性文法在面向对象可视知识结构中的应用。本文还给出了PAD可视化知识表示的例子。

从知识联通性视角探究微课资源包的应然结构及学习成效

因聚焦性强、适宜线上自主学习等特征,微课在移动学习、MOOC教学中的应用日益普及。然而过于强调知识碎片化的微课也容易割裂知识体系的内在逻辑关系,以微课为单位组织的学习资源包(微资源)中资源的质量、内部结构以及资源包之间的外部组织方式直接关系着学生自主学习的效果。作者基于知识联通性和知识可视化的相关理论,借助近10年的线上微课教学实践,从实证的视角探索了微资源的应然构件、内部结构及外在组织方式,基于学习成效提出了微资源建设的结构模型,并期望这一模型能够完善学习支持系统的建设,促进微课教学的良性发展。

Smap:基于文献语义的学科知识图景可视化

随着文献爆炸式增长,学科领域不断交叉融合,科研规模扩大和知识体系复杂性日益提升,如何清晰地可视化学科知识图景,进而把握知识结构和研究态势,引起了科技情报人员的广泛关注。本研究基于文档表示学习和流形学习算法,提供了一种科学领域语义地图(semantic map,Smap)构建方法。首先以Doc2Vec捕获文献间的高维语义特征,然后利用UMAP(uniform manifold approximation and projection)对文献语义临近性进行非线性降维,最后以核密度估计根据文献分布异质性刻画领域知识结构。在实证分析阶段,本研究对文献规模覆盖了从千级到百万级的4个学科领域,进行了领域可视化、知识层级结构识别以及动态演化分析。进而,本研究借助引用关系、关键词以及数据集的分类体系,通过量化Smap地图上文献分布的局部纯粹性以及全局地图距离和研究差异的相关性,验证了所提方法的有效性。本研究通过与随机实验对比,进一步地量化了有效性的显著程度。本研究为当前科学领域可视化方法提供了有益补充,可为大规模科技文献数据驱动的科技情报服务提供分析工具。

ITS中可视化知识点结构网络的设计与实现

知识点结构关系的提取及可视化对提高ITS的学习导航具有重要作用。本文建立知识点结构模型,将学习背景矩阵(学习者的个人认知结构)考虑进去,运用算法提取知识点间的关联信息,生成符合个性化学习的知识点结构关系,并引入可视化技术,以形象直观的图形将知识点之间的关系、知识点应该达到的学习程度等呈现给学习者,便于他们在头脑中构建学科的基本结构、形成整体概念、明确知识点的学习序列及学习目标。

有向无环图分层算法研究

具有复杂概念结构的数字化教学资源,其可视化是教学资源整合的重要组成部分.对有向无环图(DAG)的结点进行分层,使得所有结点指向同一个方向,是经典的Sugiyama画图算法中的一个重要步骤.在对现有几个具有代表性分层算法的实验和结果分析基础上,运用线性规划的思想,采用单纯形法的结点分层算法作为数字化教学资源的可视化工具.该算法可以确保分层后的图的总边长跨度最小,并保证其所占的面积也比其他的算法显著减少.