高校實驗室教學管理知識圖譜模型構建研究

馮健文 黃賢群 林璇

摘要：在國家對高校教育管理提出推進教育治理方式變革的背景下，研究高校構建基于知識管理的實驗室教學管理決策模型、方法和信息化實現方案具有重要的應用意義。本文以教育部高等學校實驗室信息統計數據為核心，通過實驗室教學管理過程中所涉及的關鍵流程和相關的數據進行分析，設計知識圖譜構建框架。在分析實驗室教學管理領域的本體要素后，梳理并定義本體概念體系，進而形成實驗室教學管理知識圖譜本體模型，并通過本體編輯軟件Protege工具進行構建。實驗結果可借鑒為知識存儲和基于應用的決策可視化展示的實施基礎。

關鍵詞：實驗室;教學管理;知識圖譜;本體;Protege

中圖分類號： TP18? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：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

實驗室是實現高校人才培養目標的重要基礎條件。實驗室教學的信息化管理可明顯提高學校教學管理的質量和效率，對高校實現應用型大學轉型目標有重要支撐作用。《教育信息化“十三五”規劃》提出“要實現決策支持科學化、管理過程精細化和教學分析即時化，發揮信息化在教育管理方式重構和教育管理流程再造中的作用”。《教育現代化2035》提出要“加快信息化時代教育變革，推進教育治理方式變革，加快形成現代化的教育管理與監測體系，推進管理精準化和決策科學化。”為讓高校各管理部門掌握的實驗室管理數據在高校發展中發揮更大的價值，并更深入地為管理決策工作服務，實驗室信息系統需逐步向智能決策支持系統方向發展。因此在國家對高校教育管理提出推進教育治理方式變革的背景下，研究高校構建基于知識管理的實驗室教學管理決策模型、方法和信息化實現方案具有重要的應用意義。

知識圖譜（Knowledge Map）技術由Google于2012年提出，是人工智能的最新研究成果和技術。知識圖譜是一種揭示知識實體之間關系的語義網絡，很適合對現實世界的事物及其相互關系進行形式化地描述。[1]核心技術主要有知識抽取、知識表示、知識融合、知識推理。知識圖譜是圖數據模型的繼承和發展，可表示知識本體，有知識推理能力，能表示豐富的語義知識，并可從已有知識推導出隱含知識，因此是決策支持系統的關鍵技術。

綜上所述，本文探討實驗室教學管理知識圖譜的構建，并以教育部高等學校實驗室信息統計數據集為例，構筑實驗室教學管理知識體系。

2 相關研究現狀

主流的知識圖譜數據模型有兩種：RDF 圖模型和屬性圖模型[2]。RDF圖模型基于邏輯理論構建，有較強的表達力，是語義Web組織的標準，而且數據模型特性完善;而屬性圖模型產品成熟，在業界應用較多。

在知識圖譜查詢語言方面，RDF圖的標準查詢語言是 SPARQL;屬性圖查詢語言主要有 Cypher、Gremlin、PGQL 和 G-CORE。在知識圖譜數據存儲方面，主流是三元組表、水平表、屬性表等基于關系數據庫的存儲方案。而新提出的原生知識圖譜存儲是專門為知識圖譜而設計的底層存儲管理方案，有面向屬性圖的Neo4j存儲和面向RDF圖的gStore存儲。在知識圖譜數據庫管理系統方面，開源RDF三元組數據庫包括：Apache Jena、Eclipse RDF4J、gStore等;商業RDF三元組數據庫有Virtuoso、Allegro Graph、Graph DB等;原生圖數據庫有：Neo4j、Janus Graph、Orient DB 和Cayley。在知識推理方面，根據推理類型可分為單步推理和多步推理兩大類。每類又包括基于規則的推理、基于分布式表示的推理、基于神經網絡的推理以及混合推理[3]。