大模型赋能的高校知识图谱平台智能化升级OA
大模型的兴起为知识图谱平台的智能化跃迁提供了新契机,但关于大模型何以深度赋能知识图谱平台智能化升级的理论机理与实践路径尚不明确。基于此,文章对11个主流知识图谱平台的构建方法、生成方式与功能表现进行了内容编码,识别出当前平台在知识抽取精准度、知识融合深度、知识推理能力方面存在的局限。针对上述痛点问题,文章探析了大模型赋能知识图谱平台服务增强的方向。在此基础上,文章从环境建设、能力支撑、场景应用三个层面,构建了大模型赋能的高校知识图谱平台智能化升级框架。依托此框架,文章从教师、学生、管理者等不同教育主体的视角,提出了知识图谱平台与高校教育教学深度融合的落地路径,以期为大模型时代知识图谱的智能化构建与高质量应用提供参考,助力高等教育在智能时代的内涵式发展。
李渔迎;尹欢欢;王宁;许维胜;李庆
同济大学教育技术与计算中心,上海200092华东师范大学教育信息技术学系,上海200062同济大学教育技术与计算中心,上海200092同济大学电子与信息工程学院,上海200092同济大学研究生院,上海200092
社会科学
知识图谱平台大模型智能化升级知识抽取
《现代教育技术》 2026 (2)
P.118-127,10
同济大学2025年研究生教育研究与改革重点项目“智慧赋能的研究生数字学伴应用研究”(项目编号:2025ZD1)的阶段性研究成果数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心2024年创新基金项目“数据+AI双驱动的数字化学习评价体系建设与实践”(项目编号:1421001)资助。
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