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人工智能课程领域知识图谱及其创新教学模式

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为解决当前人工智能课程理论抽象、算法复杂、学生掌握知识内容困难等问题,以人工智能知识体系为基础,完善与优化课程教学内容.同时,从教学大纲、教材和网络资源入手进行知识点提取、知识点属性设计、知识点关联以及多模态知识图谱可视化,构建人工智能课程领域知识图谱.在此基础上,以现代教育思想为指导,开展知识图谱驱动的实践教学、知识图谱智能问答等课堂教学应用.在人工智能引论课程采用知识图谱教学方法的实践结果表明,知识图谱可有效辅助教师授课并帮助学生实现个性化学习.知识图谱教学方法能够促进学生熟练掌握人工智能基本理论与方法,优化课堂教学,从而显著提高教学效果.
Domain Knowledge Graph of Artificial Intelligence Course and Its Innovative Teaching Method

谢榕、朱卫平

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武汉大学计算机学院,湖北武汉430072

人工智能 领域知识图谱 多模态 Neo4j 知识图谱教学

教育部产学合作协同育人项目湖北省高等学校省级教学研究项目

2020020040042020041

2021

10.11907/rjdk.212125

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(12)
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