高校实验室教学管理知识图谱模型构建研究

冯健文 黄贤群 林璇

摘要：在国家对高校教育管理提出推进教育治理方式变革的背景下，研究高校构建基于知识管理的实验室教学管理决策模型、方法和信息化实现方案具有重要的应用意义。本文以教育部高等学校实验室信息统计数据为核心，通过实验室教学管理过程中所涉及的关键流程和相关的数据进行分析，设计知识图谱构建框架。在分析实验室教学管理领域的本体要素后，梳理并定义本体概念体系，进而形成实验室教学管理知识图谱本体模型，并通过本体编辑软件Protege工具进行构建。实验结果可借鉴为知识存储和基于应用的决策可视化展示的实施基础。

关键词：实验室;教学管理;知识图谱;本体;Protege

中图分类号： TP18        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）23-0199-03

Abstract： Under the background that the state proposes to promote the reform of education governance mode for university education management， it is of great significance to study the decision-making model， method and information realization scheme of laboratory teaching management based on knowledge management in Colleges and universities. In this paper， based on the Ministry of education university laboratory information statistics， a knowledge mapping framework is designed through analysis of the laboratory teaching management process involved in the key processes and related data. After analyzing the ontology elements in the field of laboratory teaching management， this paper sorts out and defines the ontology concept system， and then forms the ontology model of laboratory teaching management knowledge map， which is constructed by ontology editing software Protege. The experimental results can be used as the basis of knowledge storage and application-based visualization of decision-making.

Key words： laboratory;teaching management; knowledge map; ontology; protege

1 引言

實验室是实现高校人才培养目标的重要基础条件。实验室教学的信息化管理可明显提高学校教学管理的质量和效率，对高校实现应用型大学转型目标有重要支撑作用。《教育信息化“十三五”规划》提出“要实现决策支持科学化、管理过程精细化和教学分析即时化，发挥信息化在教育管理方式重构和教育管理流程再造中的作用”。《教育现代化2035》提出要“加快信息化时代教育变革，推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，推进管理精准化和决策科学化。”为让高校各管理部门掌握的实验室管理数据在高校发展中发挥更大的价值，并更深入地为管理决策工作服务，实验室信息系统需逐步向智能决策支持系统方向发展。因此在国家对高校教育管理提出推进教育治理方式变革的背景下，研究高校构建基于知识管理的实验室教学管理决策模型、方法和信息化实现方案具有重要的应用意义。

知识图谱（Knowledge Map）技术由Google于2012年提出，是人工智能的最新研究成果和技术。知识图谱是一种揭示知识实体之间关系的语义网络，很适合对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。[1]核心技术主要有知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理。知识图谱是图数据模型的继承和发展，可表示知识本体，有知识推理能力，能表示丰富的语义知识，并可从已有知识推导出隐含知识，因此是决策支持系统的关键技术。

综上所述，本文探讨实验室教学管理知识图谱的构建，并以教育部高等学校实验室信息统计数据集为例，构筑实验室教学管理知识体系。

2 相关研究现状

主流的知识图谱数据模型有两种：RDF 图模型和属性图模型[2]。RDF图模型基于逻辑理论构建，有较强的表达力，是语义Web组织的标准，而且数据模型特性完善;而属性图模型产品成熟，在业界应用较多。

在知识图谱查询语言方面，RDF图的标准查询语言是 SPARQL;属性图查询语言主要有 Cypher、Gremlin、PGQL 和 G-CORE。在知识图谱数据存储方面，主流是三元组表、水平表、属性表等基于关系数据库的存储方案。而新提出的原生知识图谱存储是专门为知识图谱而设计的底层存储管理方案，有面向属性图的Neo4j存储和面向RDF图的gStore存储。在知识图谱数据库管理系统方面，开源RDF三元组数据库包括：Apache Jena、Eclipse RDF4J、gStore等;商业RDF三元组数据库有Virtuoso、Allegro Graph、Graph DB等;原生图数据库有：Neo4j、Janus Graph、Orient DB 和Cayley。在知识推理方面，根据推理类型可分为单步推理和多步推理两大类。每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理[3]。