模式识别与人工智能2024,Vol.37Issue(2) :106-127.DOI:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202402002

知识空间理论综述

A Review of Knowledge Space Theory

李金海 张瑞 智慧来 孙文
模式识别与人工智能2024,Vol.37Issue(2) :106-127.DOI:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202402002

知识空间理论综述

A Review of Knowledge Space Theory

李金海 1张瑞 1智慧来 2孙文3
扫码查看

作者信息

  • 1. 昆明理工大学数据科学研究中心 昆明 650500;昆明理工大学理学院 昆明 650500
  • 2. 泉州师范学院数学与计算机科学学院 泉州 362000
  • 3. 闽南师范大学数学与统计学院 漳州 363000
  • 折叠

摘要

知识空间理论是一种研究教育规律的科学方法,已取得一系列研究成果.文中旨在全面综述知识空间理论的研究工作.首先,阐述构建知识结构的方法和原则,介绍良级性的研究内容,并强调其在知识空间理论研究中的重要性,归纳总结推测关系的相关工作,并介绍问题之间、项目之间推测关系的研究方法.然后,分别从技能映射、技能函数、能力-绩效方法三方面梳理基于能力的知识空间理论的研究进展.进一步地,概述知识空间理论与概率模型、粒计算等结合的研究现状,并介绍知识空间理论在辅助学习与自适应测试方面的应用.最后,探讨上述研究中存在的关键科学问题,并提出初步的研究思路,为该领域的后续研究提供有益的参考.

Abstract

Knowledge space theory is a scientific method for studying educational principles,and it yields a series of research findings.This paper is intended to comprehensively review the research efforts on knowledge space theory.Firstly,the methods and principles of constructing knowledge structures are elaborated,the research contents related to the wellgradedness are introduced,and their importance to the study of knowledge space theory is underscored.The related work of surmise relation is summarized,as well as the research methods between problems and between items.Then,research progress of competence-based knowledge space theory is delineated from three aspects:skill maps,skill functions and competence-performance approaches.Furthermore,the researches combinating knowledge space theory with probability models and granular computing are outlined,including the application of knowledge space theory in assisted learning and adaptive testing.Finally,the key scientific issues are explored in the above research fields and some preliminary research ideas are provided,providing beneficial references for subsequent studies in this field.

关键词

知识空间理论/知识结构/技能映射/良级性/推测关系/形式概念分析

Key words

Knowledge Space Theory/Knowledge Structure/Skill Map/Wellgradedness/Surmise Re-lation/Formal Concept Analysis

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(11971211)

国家自然科学基金(12171388)

出版年

2024
模式识别与人工智能
中国自动化学会,国家智能计算机研究开发中心,中国科学院合肥智能机械研究所

模式识别与人工智能

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.954
ISSN:1003-6059
参考文献量214
段落导航相关论文