1. 研究目的与意义
当今世界，随着互联网技术的飞速发展，对教育行业带来不小的冲击，传统以教师授课学生听课为主的线下课堂教学模式正在逐步发生变革，各种线上学习平台相继出现，学习资源非常丰富，但如何在海量的数据中找到适合自己的学习内容，以及如何快速、有效地开展自主学习，这是现代教育和学习备受关注的问题。
目前市面上已有的一些学习平台很少考虑课程知识点的内容和结构关系等，使个性化学习推荐效果受到一定制约。
为此，本课题提出研究和设计一款基于知识图谱的自适应个性化学习系统，搭建贯穿学科知识体系、教学资源和受教育者学习轨迹的知识图谱，以此为基础，进行精准学习内容推荐，以提高学习者的学习质量和效率。
2. 课题关键问题和重难点
本课题预计实现系统应当主要分为三个部分：一个满足系统核心功能使用的，用于提供用户交互的前后端分离式学习系统的搭建；课程知识体系，教育资源，受教育者学习轨迹知识图谱的搭建和可视化；基于知识图谱，使用数据挖掘，人工智能技术进行个性化学习推荐等功能的实现。
本课题的关键：
1.前后端分离式学习系统的搭建
3. 国内外研究现状（文献综述）
现代社会正在经历“互联网 ”和“人工智能”新时代，在新的信息化时代，教育信息化作为我国教育改革和发展的重要任务，构建学习型社会和终生学习体系的基本途径，在通过数字化，网络化两个阶段后，智能化的推进显得尤为关键[1]，加强信息技术与教育领域的深度融合，是我国教育事业发展的必然选择，其中，作为教育大数据的典型应用，自适应学习受到了国内外教育界的广泛关注，本综述旨在讨论在以知识图谱技术为基础的大框架内，设计并实现一种在知识图谱上使用人工智能技术进行自适应个性化学习系统相关的技术的介绍，技术历史，国内外技术对比，技术应用与具体效果与技术工程化应用等内容。
知识图谱的起源可以追溯至1960年，在人工智能的早起发展中，有两个主要的分支，也就是两派系，一个是符号派，注重模拟人的心智，研究如何用计算机符号表示人脑中的知识，以此模拟人的思考、推理过程；一个则是连接派，注重模拟人脑的生理结构，由此发展了人工神经网络。这个时候提出了Semantic Networks，也就是语义网络，作为一种知识表示的方法，主要用于自然语言理解领域[2] [3]。
1970年，随着专家系统的提出和商业化发展，知识库(Knowledge Base)构建和知识表示得到重视。专家系统的主要思想认为专家是基于脑中的知识来进行决策的，所以为了实现人工智能应该用计算机符号来表示这些知识，通过推理机来模仿人脑对知识进行处理。早期的专家系统常用的知识表示方法有基于框架的语言(Frame-based Languages)和产生式规则(ProductionRules)。框架语言用来描述客观世界的类别、个体、属性等，多用于辅助自然语言理解；产生式规则主要用于描述逻辑结构，用于刻画过程性知识。
4. 研究方案
1．研究内容
知识图谱在教育领域主要有以下几种应用场景：
一是将学科教材知识进行本体建模，形成可关联性查询的知识网络；
5. 工作计划
2022-2022-1学期：
（第15-16周）完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习；
（第17周） 与导师沟通进行课题总体规划；
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