基于Python程序设计课程的知识图谱构建研究

2024-12-31 00:00:00郑飞军
电脑知识与技术 2024年33期

关键词:知识图谱;课程知识图谱;程序设计课程;Neo4j;Python程序课程

0 引言

信息技术的快速发展使数字化教学资源兴起,为传统教学模式带来了前所未有的挑战与机遇,尤其是在编程教育领域。Python作为一种广泛采用的编程语言,其相关课程已成为全球多数教育机构的标准配置。因此,探索高效的教学方法和资源,对于提升编程教育的质量和效率,具有至关重要的意义。

知识图谱作为一种新兴的知识组织技术,通过揭示领域知识之间的关系网络,能够直观展示知识结构,为知识的深层次表达和应用提供了新的维度。在教育领域,构建针对具体课程的知识图谱,不仅有助于教师优化教学内容,还能为学生提供更加清晰、连贯的学习路径。对于逻辑性强、内容抽象的程序设计课程,知识图谱的引入无疑将极大地促进教学质量和学习效率的提升。然而,目前的研究多聚焦于知识图谱的理论及框架构建,针对编程内容的知识图谱构建及其教学应用的探索尚显不足。

本研究旨在通过构建针对Python程序设计课程的知识图谱,探讨其在编程教育中的应用潜力及执行策略。研究目标包括:构建全面、准确的Python课程知识图谱;探究知识图谱在提升教学和学习效率方面的应用;分析知识图谱在教育技术领域的潜在影响,并为未来研究提供新视角和方法,推动编程教育的创新发展,同时为知识图谱在教育领域的应用开辟新路径。

1 文献综述

知识图谱最初由Google在2012年引入,用于改善其搜索引擎的搜索品质,通过理解搜索词的语义信息,提供更准确的搜索结果[1]。知识图谱是一种结构化的语义知识库,旨在存储实体之间的关系以及实体的属性信息,其中实体可以是具体的对象、概念或事件,这些实体之间的关系和属性构成了图中的边[2]。在学术研究中,知识图谱被定义为一种用于存储交叉领域信息的结构化形式,它利用图形表示法来描述实体之间的多种关系及其属性值。通过这种表示法,知识图谱不仅为实体间复杂多样的关系提供了清晰的可视化,也为自动化处理和智能查询提供了支持。

杨开城[3]指出,知识建模不仅是课程开发的核心技术,还通过清晰表征课程目标、合理组织课程内容、检验课程内在一致性等方面,显著提升了课程的易理解性。杨泽森[4]等人在C++课程中采用知识图谱技术辅助教学,提出了基于知识图谱的教辅工具设计,通过将C++课程的知识点进行条理化、层次化梳理,构建知识图谱,帮助学生更好地理解和掌握知识点。黄焕等人[5]的研究表明,适应性学习系统中的知识图谱不仅可以支持个性化学习路径的生成,还能通过合理的知识点关系设计,提升知识图谱的泛化能力与适用性。肖明胜[6]以程序设计语言为核心,通过结合Gru⁃ber提出的本体构建准则和七步法,形成了从课程本体构建到知识图谱存储与可视化的完整框架。该框架强调知识点的逻辑结构、层次划分以及知识之间的关系,特别适用于C、Java和Python等编程语言课程的知识图谱构建。

本文借鉴了上述研究在知识点结构化及语义关系构建方面的成功经验,确保Python课程知识图谱能够实现知识的层次化表达,并通过动态关系建立知识点之间的有机联系。

2 Python 程序设计课程知识图谱构建方法

肖明胜等人构建的课程知识图谱包含6类静态概念和4类动态关系,确保知识点之间的语义关联与层次结构清晰。基于上述理论框架,本文进一步提出了Python程序设计课程知识图谱的构建方法。在此过程中,本文同样遵循了课程知识本体的四项准则:客观性、逻辑性、通用性和可拓展性,确保构建的知识图谱在教学实践中具有应用价值和扩展空间。Python 程序设计课程知识图谱的构建主要经历了以下步骤。

2.1 知识点获取

知识点是知识图谱的核心组成部分,其获取过程的科学性与系统性直接决定了知识图谱的构建质量。为构建针对Python程序设计课程的知识图谱,知识点的获取需要结合Python语言的特点和教育实践的需求,确保覆盖全面、层次分明,并与实际教学紧密结合。具体方法如下:

1) 确定数据来源。知识点的获取首先需要从现有的教学资源中提取相关术语。术语提取的过程应综合使用文本挖掘技术和人工审查,以确保结果的准确性与全面性。数据来源如表1所示。

本文采用了词频统计和人工审核两种方式,以确保提取出的术语能够准确覆盖Python程序设计课程的核心知识点。词频统计作为术语提取的基础方法,通过计算文本中各词语的出现频率,识别出高频术语。该方法适用于从大规模文本中初步筛选出可能具有高语义价值的术语。具体而言,使用Python的collections.Counter库对预处理后的文本数据进行词频统计,并选取高频词作为候选术语。此步骤有助于快速锁定课程中出现频率较高的核心术语,如“变量”“函数”“循环”等Python编程中的重要概念。

然而,词频统计方法的局限在于,它无法有效区分术语的上下文和具体语义。因此,为了进一步提高术语提取的准确性,需要结合人工审核的方式。在初步筛选出的候选术语中,通过Python编程教育领域的专家和程序设计课程教师,对术语进行人工审核与校正。通过对词汇的语义分析和上下文验证,剔除与课程无关的词汇或模糊术语,保留与Python编程教学紧密相关的术语。通过以上步骤和数据来源的综合应用,术语提取过程能够系统化地提取出Python程序设计课程的核心知识点,为知识图谱的构建提供扎实的基础。这一过程不仅确保了术语的准确性,也使提取出的术语与教学内容保持高度一致。

2) 确定知识点范畴。明确知识点的范畴是构建知识图谱的基础。根据课程教学目标、内容的广度与深度,以及学生的学习路径,将Python课程的知识点分为基础知识、核心概念、进阶内容和高级应用四大类。具体分类如表2所示。

2.2 Python 课程知识图谱构建

1) 静态概念分类。静态概念指课程中的基本知识点,通常具有固定的定义和应用,如数据类型、控制结构、函数、类等。静态概念往往是有层次结构的,通过分析每个概念之间的关系来组织层次结构。例如,数据类型是一个大类,具体包括整型、浮点型、字符串、列表等。其中,列表属于数据类型,整型也是数据类型的一种。根据Python程序设计课程的特点,静态概念分类如表3所示。

每个类别中的知识点都是Python课程的重要组成部分。在知识图谱中,这些知识点可以被定义为图中的“节点”。

2) 动态关系分类。动态关系描述了各个静态概念之间的关联与交互。它们通过边来连接图谱中的节点,展示了知识点之间的语义关系和操作过程。在构建动态关系时,需要确定不同类型的关系,这些关系定义了节点之间的交互方式。Python课程中的动态关系分类如表4所示。

动态关系在图谱中通过边来表示,连接了不同的静态概念。例如:类与对象和构造函数_init_() 通过包含关系连接,表示类中包含构造函数。函数定义和内置函数通过调用关系连接,表示函数在执行过程中可能调用内置函数。循环(for、while) 和break通过依赖关系连接,表示break依赖于循环结构。每一个关系的构建都需要明确知识点之间的语义联系,并且通过关系的方向(有向边)来表达其逻辑和操作过程。

3 知识存储和表示

在构建知识图谱的过程中,如何高效地存储和管理知识至关重要。由于知识图谱由大量的节点和复杂的关系组成,传统的关系型数据库在处理这些数据时往往面临数据冗余和查询效率低下等挑战,尤其在应对大规模实体和关系网络时,性能瓶颈尤为明显。此外,关系型数据库的表结构难以直观表达实体间的复杂关系网络,不利于揭示知识点之间的内在联系。

为了解决这些问题,图数据库成为更优的选择,其中Neo4j作为当前图数据库领域的领先工具,因其卓越的表现脱颖而出。Neo4j采用节点(Nodes) 和关系(Relationships) 模型,这种结构可以直接映射到知识图谱中的实体及其交互关系。节点用于表示知识点或对象,关系则用于描述它们之间的连接,每个节点和关系都可以附带属性,进一步提升了信息的丰富性和表达力。这种网络结构使得Neo4j在复杂查询和数据分析任务中的表现尤为优越,极大地提升了查询的灵活性和效率,特别适用于知识图谱的构建和分析。这种双重结构能够帮助研究者和学习者更深入地理解Python语言的知识体系,掌握各个概念之间的逻辑关联及其在实际应用中的表现,从而显著提升学习和研究的效率。

4 结论

本文基于Python程序设计课程的特点,结合现有的课程知识图谱构建理论,提出了一套系统化的Py⁃thon课程知识图谱构建方法。在借鉴Gruber本体构建准则和七步法的基础上,对Python语言的知识体系进行了深入的术语提取与筛选,构建了涵盖基础知识、核心编程概念、进阶内容和高级应用的完整知识图谱框架。通过Neo4j图数据库的存储与可视化,所构建的知识图谱为课程教学提供了清晰的知识点结构和逻辑路径,也为个性化学习路径推荐、自动知识问答等应用场景提供了理论支持和技术基础。未来的研究可以进一步结合人工智能技术,探索知识图谱在智能教学系统中的应用,提升编程教育的个性化和智能化水平。