摘要：自適應學習系統(tǒng)是實現(xiàn)個性化學習的重要突破口,而領(lǐng)域知識建模一直是困擾該系統(tǒng)發(fā)展的一大難題。目前,以深度學習、知識圖譜為核心的新一代人工智能技術(shù)的回歸,為其提供了新的發(fā)展契機。文章首先對已有的教育領(lǐng)域知識建模方法進行了梳理與總結(jié),對其現(xiàn)存問題進行了對比分析;在此基礎上,針對通用知識圖譜遷移應用于教育領(lǐng)域所面臨的知識粒度模糊、領(lǐng)域適應性不強兩大問題,構(gòu)建了一種教育知識圖譜概念模型——EKGCM模型,該模型包括知識圖示、認知圖式兩個層次,以及知識節(jié)點、知識關(guān)聯(lián)、認知狀態(tài)、學習路徑四個基本要素;然后,針對圖譜構(gòu)建自動化程度不高的問題,文章提出一種基于智能處理技術(shù)的構(gòu)建方法,具體包括知識元抽取、前驅(qū)后繼關(guān)系挖掘、認知狀態(tài)診斷、學習路徑生成四個步驟;最后,采用理想智慧教育云平臺中的教學資源和學習行為數(shù)據(jù)驗證了上述方法的可行性。研究對于開展數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的個性化自適應學習具有重要意義。