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一种学科知识点实体识别与教师语义网络构建方法及系统 

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申请/专利权人:云南师范大学

摘要:本发明涉及一种学科知识点实体识别与教师语义网络构建方法及系统,属于教育信息技术领域。本发明通过训练知识点识别模型,系统能够准确捕捉并识别教师授课中提及的学科知识点,无论是实时授课还是录播内容。基于这些识别出的知识点,系统构建出一个详尽的语义网络,该网络能够清晰地映射教师对不同知识点之间的讲解联系,进而评估教师对每个知识点进行讲解的覆盖范围和讲解深度。本发明不仅为教师提供了一个自我评估和教学改进工具,还为教育管理者带来了一种新的教学质量监控手段。其应用范围广泛,覆盖在线教育、传统课堂教学以及远程教育等多种教育环境,对于提升教育质量、推动教育创新具有深远的影响。

主权项:1.一种学科知识点实体识别与教师语义网络构建方法,其特征在于:包括以下步骤:Step1:收集教材知识点文本数据和教师讲课语音数据,并将教师讲课语音数据转化为文本数据;Step2:对Step1收集到的所有文本数据进行预处理,包括数据清洗和排序;Step3:利用Bert-BLSTM-CRF模型对预处理后的文本数据进行知识点实体识别;Step4:基于识别出的知识点实体,构建教师授课内容的语义网络;Step5:利用构建的语义网络对预处理后的文本数据或新收集的转化为文本数据的教师讲课语音数据进行知识点覆盖范围和讲解深度的定量分析,生成教学评估报告;Step4具体包括以下步骤:Step4.1:将知识点实体及预处理后的文本数据作为网络节点和边,构建语义网络;Step4.2:利用分析工具对语义网络进行分析,PageRank算法计算语义网络的中心性,分析预处理后的文本数据的结构和关联性,得到语义网络的中心性矩阵;Step5具体包括以下步骤:Step5.1:根据语义网络和中心性矩阵,评估预处理后的文本数据或新收集的转化为文本数据的教师讲课语音数据的知识点覆盖度和讲解深度;定义知识点的覆盖度为实体识别的准确率,讲解深度为知识点之间关系的复杂度,如下所示: ; ;其中,是真正例的数量,是假负例的数量,是节点和之间的最短路径长度;Step5.2:结合覆盖度和讲解深度,生成教学评估报告。

全文数据:

权利要求:

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