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1、新形态Al知识图谱建设(人工智能与未来教育等4门)项目采购需求一、项目概况围绕专业内的核心课程构建课程的知识图谱，为后续的教育教学工作提供基础支撑。建设内容包括如下：1 .“六维”课程知识图谱构建。2 .知识点关系与专业交叉融合可视化。3 .单个知识点画像和资源可视化。4 .课程知识图谱基础应用。二、技术要求1.采购内容及清单序号配置清单数量单位备注1人工智能与未来教育1门2“两山”教育1门3小学英语教学论1门4畲族体育1门2.技术要求第一部分：项目内容(包含知识图谱建设指标内容但不限于以下内容)名称项目内容(包含以下内容)备注新形态Al知识图谱建设知识图谱建设：(一)课程知识图谱构建(1)多
2、维学科知识图谱构建(2)单个知识图谱创建(3)内容资源包管理(4)单个知识点管理(5)知识图谱权限管理(6)知识图谱展示1门知识图谱，每学分知识点不少于20个，逻辑关系不少于20个。(二)知识图谱构建运行服务(1)图谱建设标准制定(2)资源知识化预处理(3)课程知识图谱模型建设(4)知识图谱协同构建系统研发(5)课程知识图谱的可视化及基础应用第二部分：项目功能及技术要求(一)知识图谱构建技术要求(1)多维知识图谱构建项目主要目标是围绕本专业核心课程构建的知识图谱，为后续的教育教学工作提供基础支撑，完成专业建设指标任务。高等教育的核心在于学生学科思维能力的培养，除了帮助学生掌握学科基础理论知识，
3、还要培养学生系统掌握学科知识、利用知识解决问题等的学科思维能力。因此学科知识图谱不光有“知识”还要与培养目标和能力关联，其建设主要包括以下几个维度：支持构建知识图谱培养目标层：对该专业毕业生在毕业后能够达到的职业和专业成就的总体描述进行清晰的界定，需要包含专业培养目标及其详细的描述;支持构建知识图谱毕业要求层：对专业内对于学生明确、公开、可衡量的毕业要求进行梳理，需要包含专业毕业要求整体和详细描述，同时毕业要求需要和培养目标建立相应的联系，应能支撑培养目标的达成；支持构建知识图谱学科能力层：每门课程需要设定清晰的课程目标，培养学生具体的学科能力，以满足专业毕业要求，课程培养目标需要与专业的毕业
4、要求建立对照与联系；支持构建知识图谱问题体系层：包含学科下经典的高价值问题，问题体系需要包括疑难复杂问题、组合问题和基本问题所构成的问题体系，单个问题需要支持查看问题的详情、解答和具体的知识点画像，问题是知识内容与能力培养之间的“桥梁”；支持构建知识图谱基础知识层：包含课程下全部知识点、知识点之间的关联关系和知识点所属的内容领域等，知识点学习需要与问题、能力相衔接；支持构建知识图谱教学资源层：需要包含每个知识点完整的知识点内容画像、知识点基本信息、知识点属性介绍及相关的结构化教学资源等。（2）单个知识图谱创建支持多种图谱类型：支持按照实际需要创建课程、专业、学科类型的知识图谱，以用于不同教学场
5、景；支持树状、网状图谱类型：支持创建侧重知识结构的树状知识图谱和侧重知识关系的网状知识图谱，支持根据实际需要创建不同类型的知识图谱；支持文件导入知识图谱：支持本地导入XminCl格式的思维导图文件，自动读取文件数据，生成课程知识图谱，导入的模板内容需要包含课程名称、教学主题、教学子主题、知识点、知识点类型等内容。（3）内容资源包管理支持知识图谱云资源包：平台需要提供构建图谱的云资源包，总体不少于100门已有的同学科大类的慕课课程视频资源、相关电子教材资源、基于电子教材自动生成的概念集等，作为知识图谱构建的核心原始语料；支持推荐可用资源：支持教师自主搜索资源内容，通过人工智能技术，推荐用户可能会
6、需要的相关资源片段，推荐准确率到达80乐支持知识图谱资源包管理：支持手动增加或删除当前知识图谱的资源包内容。（4）单个知识点管理支持快速建立知识图谱节点：支持从知识图谱资源包选择具体的内容片段快速建立知识点，自动生成知识点名称，比如从资源包选择已有多门MOOC的章节名称、多本电子书本的目录片段和书本内结构化自动识别的概念集片段等自动创建知识点；支持自定义创建图谱知识点：支持在已有的网状知识图谱画布上任意位置,手动创建空白知识点；支持自定义图谱节点样式：支持用户修改网状图谱节点的名称、颜色（需要提供颜色的色盘）、形状（如圆形、圆角矩形、菱形）；支持连接图谱节点关系线：支持网状图谱知识关系线的连接
7、，用户可以自定义设定知识关系或选择系统推荐的知识关系，知识点关系需要包含逻辑结构关系和教学语义关系；支持知识图谱创建自动保存：用户在画布进行操作后（如增加、修改、删除知识点或知识关系等），平台自动保存，用户也可对修改内容手动保存；支持设置知识点基本信息：包括知识点名称、别名、知识点类型（事实性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识、辅助性知识）难度、知识点描述、适用课程领域等；支持智能推荐知识点的别名：用户在编辑知识点基本信息时，AI自动推荐当前知识点的别名，可直接引用，也可对不合适的推荐设置“不再推荐”，也可查看当前推荐的别名的推荐来源，可定位到相应的电子教材或课程视频的章节处；支持基于教
8、材/课程手动标注别名/描述：用户在编辑知识点基本信息时，可在知识图谱的资源包内，选择教材或课程中的某章节标注当前知识点的别名或描述；支持设置知识点个人资源：支持为单个知识点本地上传视频教学资源，支持编辑已上传的视频资源名称，设置对应的主讲人信息；支持智能自动推荐引用资源：在编辑单个知识点教学资源时，支持通过AI核心算法利用人工智能技术自动推荐知识点相关的教学视频片段、电子教材片段，方便用户快速选择，丰富知识点资源，推荐的资源需要包含资源的名称、来自课程名称、学校名称、教师、章节信息、视频时长、引用状态，对不合适的视频资源可设置“不再推荐”；支持知识点教学资源搜索：在为单个知识点添加教学资源时，
9、可以通过关键字搜索已有的各类视频资源,搜索的结果需要包含资源的名称、来自课程名称、学校名称、教师、章节信息、视频时长、引用状态等；支持知识点资源的片段标注：支持用户手动修改所引用的教学视频片段位置信息，对于视频资源可在视频时间轴上设置知识点片段的开始位置和截止位置,边设置时能同时看到视频对应的时间戳；对于电子教材书籍可直接设置对应知识点内容片段的起点和终点；支持知识点属性设置：支持利用知识关系自动为知识点生成知识点属性，包含知识点具体的属性分类、属性的详细介绍内容和对应的碎片化资源索引等，对于属性分类可拖动设置属性的排序、编辑单个属性点的具体信息；支持展示知识点详情的编辑进度：在单个知识点编辑
10、过程中支持可视化查看单个知识点的内容完整度百分比，方便用户把握知识图谱的资源编辑进度。（5）知识图谱权限管理支持虚拟教研团队构建与授权：支持构建知识图谱的虚拟教研团队，教研团队成员可跨学校、学院，共同为知识图谱的构建及资源建设协同工作。图谱管理员可通过手机号添加图谱团队成员，授权团队成员管理、编辑图谱权限；支持虚拟教研团队管理：对于当前知识图谱管理员可修改、删除团队成员的图谱权限；支持协同构建知识图谱：支持多人在线协同构建树状知识图谱或网状知识图谱，提升团队工作效率。当某一团队成员完成编辑某节点后，该节点对其他团队成员仅可见状态，解决节点资源重复编辑问题。（6）知识图谱展示支持学科知识图谱全局
11、展示：支持学科、专业、课程类型的知识图谱的全局展示，包括知识图谱的名称、显示或隐藏知识图谱的详细简介内容。学科下不同领域的知识内容需要通过不同的颜色进行区分展示；支持学科知识图谱画布自定义大小：通过调节画布百分比，缩放图谱大小和比例，方便用户查看知识图谱；支持最佳视图展示：默认情况下，可基于焦点知识点为画布中心，按照合适比例展示当前图谱的最佳视图。在调整画布后，基于当前屏幕中心，按照合适比例展示当前图谱的最佳视图；支持学科知识图谱基础数据统计：自动统计并显示当前学科知识图谱累计建设的知识点数量、知识关系数量和学习资源数量等数据；支持知识图谱缩略图导航：支持图谱的缩略图导航，可手动平移当前可视化
12、区域在整个图谱内的位置，方便用户查看当前显示范围在整张图谱中的定位；支持搜索或点击单个知识点：支持通过关键字搜索或点击单个知识点两种方式，快速定位知识点，并自动调整画布位置或比例，将知识点自动呈现至画布中央保证最佳展示视角，方便用户查看；支持知识点详情展示：选中知识点时，展示知识点的基本信息（需要包含知识点别名、英文名、适用课程难度）、引用的教学视频和电子教材、本地上传的各种类型的资源，以及知识点属性文本介绍等相关内容；支持单个知识点溯源：选中知识点时，展示知识点的溯源关系，可以查看与它有依赖关系和递进关系的知识点，有利于用户对知识脉络的梳理和把握；支持查看单个知识点画像：选中知识点时，展示知
13、识点的画像，可以查看与之相关的其他知识点，有利于用户由此及彼，对知识点进行衍生学习；支持浏览记录查看：用户可查看当前课程知识图谱的历史浏览记录，从而对己学习过的知识点进行回顾与总结；支持知识点收藏：用户可收藏图谱中的知识点，也可查看图谱所有收藏的知识点的记录，有利于用户对图谱进行个性化的重点把握；(8皮持主题/核心知识点展示：主题及核心知识点使用特殊形状重点标识，有利于用户快速把握图谱内容的重点；持学科能力模型展示：将能力模型以学科培养目标、专业毕业要求或课程教学目标等形式，展示不同类型图谱对学生能力方面的要求；支持学科知识图谱问题模型展示：建立基于“疑难问题一一组合问题一一基本问题”的三层问
14、题模型；支持问题与知识点关联：建立问题模型中的某一具体问题与知识点间的关联，展示该问题的详细解答，理清为解决该问题所需要掌握的知识点及其关系，培养用户以问题为导向的学习模式。(二)知识图谱构建运行服务要求(1)图谱建设标准制定成立项目工作团队：供应商成立知识服务团队，与教学团队进行课程知识图谱建设研讨，研讨建设的思路与价值预期；对已有材料进行梳理，作为知识图谱建设的核心参照；课程图谱案例设计：知识服务团队参照现有的通用型知识图谱建设方法论,建设课程知识图谱案例。通过该知识图谱案例的建设,辅助后续本体的初步建设；本体结构设计：知识服务团队进行知识图谱本体结构设计，包括主题、知识点、知识点内容等；
15、知识结构设计：知识服务团队进行知识内容本体结构设计，包括定义、性质、定理、公式等;关系定义设计：知识服务团队进行知识点关系的本体定义设计，包括逻辑结构关系和教学语义关系；资源结构设计：知识服务团队进行学习资源本体结构设计，包括视频、教材、PPT等。（2）资源知识化预处理Al对资源结构化预处理：知识服务团队将视频资源、电子书等进行自动预处理，为后续人工构建图谱和资源的结构化关联建立基础。文本资源预处理包括切章节片段，对概念和术语等内容自动抽取。视频资源预处理包括按照视频画面标题碎片化预处理；知识点数据人工标注：知识服务团队将已有资源内全部各类结构化、半结构化的数据提取成“知识三元组”，结合Al对资源结构化预处理结果，人工进行标记和修正；资源数据人工标注：知识服务团队对于全部已有的各类资源进行结构化标记和定位，对已有的资源标记对应的知识点片段信息。（3）课程知识图谱模型建设问题体系设计：知识服务团队提供既有各类教学资源内涵盖的各类问题作为参考，建设“复杂问题一一组合问题一一基本问题”的三层问题模型；问题结构关联：知识服务团队将课程下各类学科问题建立内在的联系；问题图
