知识地图的拓扑与演化特性研究及在e-Learning中的应用

本项目拟以复杂网络、计算机、认知科学的理论与方法为指导，对知识地图的拓扑与演化特性开展研究与应用。内容包括：一、研究知识地图的社区特性与知识单元中心度评测问题；二、建立知识地图的网络增长模型，分析特定认知结构下的演化特性；三、结合e-Learning中的导航学习应用，研究知识单元主题聚类、导航学习路径生成、知识地图可视化等方法，并研制导航学习系统，以此对项目成果进行测试和应用。项目研究意义在于：一、发现知识地图的拓扑与演化特性，揭示各种特性与结构的形成机理；二、知识地图是认知结构的一种映射，对其演化特性分析有助于理解人的认知过程，发现关键影响因素；三、应用知识地图的拓扑与演化特性可提高学习者的导航学习效率。.预期成果包括：发表论文20篇以上；申报发明专利2项；培养博士3名，硕士6名；研制基于知识地图的导航学习系统；建立并公开"复杂网络"与"人工智能"领域的知识地图。

知识地图是由知识单元为顶点，学习依赖关系为边构成的有向图。作为知识组织与表示工具，知识地图在导航学习中已经得到了很多应用。利用知识地图，能够为学习者呈现基于学习依赖关系的导航学习路径，有效地避免了学习中的迷航（Disorientation）问题。然而，对于知识地图自身特性还缺少深入的研究。..本项目以复杂网络、计算机、认知科学的理论与方法为指导，对知识地图的拓扑与演化特性开展研究与应用。项目研究的作用与意义在于：一、发现知识地图的拓扑与演化特性，揭示各种特性与结构的形成机理；二、知识地图是认知结构的一种映射，对其演化特性分析有助于理解人的认知过程，发现关键影响因素；三、应用知识地图的拓扑与演化特性可提高学习者的导航学习效率。..本项目采用“实验数据集构建——拓扑特性分析——演化特性分析——应用研究”的技术路线，对三项内容开展研究：一、研究了知识地图的社区特性与知识单元中心度评测问题；二、建立了知识地图的网络增长模型，分析特定认知结构下的演化特性；三、结合e-Learning中的导航学习应用，研究知识单元主题聚类、导航学习路径生成、知识地图可视化等方法，并研制导航学习系统，以此对项目成果进行测试和应用。..取得的主要成果包括：在IEEE TKDE、Knowledge-based Systems、SIGIR、CIKM等国际期刊与会议上发表学术论文20篇；申请5项国家发明专利，已授权3项；构建了包括202门课程的知识地图集用于实证分析，已通过Linking Open Data (LOD)组织的审核并发布；研制出支持知识地图导航学习的知识资源服务系统与相关工具；培养了3名博士生，6名硕士生。