AI赋能成人教育从学习轨迹到知识图谱构建路径的研究

　　■  黄少珍

　　本研究聚焦人工智能（AI）在成人教育多模态数据分析中的应用，探讨从学习轨迹到知识图谱构建的路径。随着电商行业对成人教育需求的增长，多模态数据分析的重要性日益凸显。通过AI技术整合文本、图像、音频等数据，可深入挖掘成人学习者的学习模式，分析学习轨迹以构建个性化知识图谱，进而提升教育效果。研究表明，有效的多模态数据分析可提高成人教育的针对性与效率，为成人教育在电商等领域的发展提供理论与实践依据。

　　在电商蓬勃发展的背景下，成人教育在现代社会中扮演着日益重要的角色，电商行业中越来越多的人需通过成人教育提升技能。然而，成人教育面临学员背景多样化、学习需求差异化等挑战，AI技术的出现为应对这些挑战提供了新机遇。多模态数据分析作为AI技术的重要应用方向，能够综合处理多种类型的数据，通过分析成人学习者的学习轨迹构建知识图谱，有助于提高成人教育质量与效率，更好满足电商等行业对人才技能提升的需求。

　　AI在成人教育多模态数据采集与整合中的应用。多模态数据的来源与类型。在成人教育中，多模态数据来源广泛。以电商成人教育为例，一个普通课程平台的单门课程平均包含超10万字文本资料；视频讲座涵盖讲师讲解画面、PPT演示等多模态信息；学员间的语音交流、在线讨论等音频数据也属重要组成部分——某电商营销实战课程的讨论群每周平均产生超200条语音消息。AI技术可对这些不同类型数据进行采集，并整合至统一数据框架。

　　AI技术对多模态数据的采集方法。AI采用多种技术手段采集多模态数据。针对文本数据，利用网络爬虫技术从众多电商教育资源网站获取课程资料、行业报告等，在对100个知名电商教育网站的采集测试中，AI网络爬虫准确率达90%以上。对于视频数据，AI通过视频解析技术提取关键帧、字幕等信息。以1小时的电商直播运营视频为例，AI可在10分钟内解析出关键内容。针对音频数据，语音识别技术能将语音转化为文字以便后续分析。在对电商从业者语音答疑数据的测试中，语音识别准确率目前已达85%。

　　多模态数据整合的挑战与AI解决方案。多模态数据整合面临数据格式不统一、语义理解不一致等挑战。不同的电商成人教育平台可能采用不同视频编码格式、文本排版方式等，AI通过建立统一数据模型解决格式问题。例如，采用XML格式对采集的多模态数据重新编码，确保存储与传输格式统一。对于语义理解不一致的问题，AI结合自然语言处理与图像识别技术，如分析电商产品图片及相关描述文本时，通过图像识别提取产品特征，借助自然语言处理理解文本语义，从而建立起二者关联，确保多模态数据在语义上的一致性。

　　基于AI的成人学习轨迹分析。学习轨迹的多模态数据表示。成人学习者在电商成人教育中的学习轨迹可以通过多模态数据进行丰富呈现。从时间维度来看，学习者的登录时间、学习时长等可以通过文本数据记录。在对1000名电商成人学习者进行调查后发现，平均每人每周在电商课程平台上的学习时长为5小时。从学习内容维度来看，学习者对不同课程模块的选择、学习进度等可以通过视频观看记录、文本阅读记录等多模态数据体现。在某电商综合技能培训课程中，有60%的学习者首先选择学习电商平台搭建模块。从交互维度来看，学习者与讲师、其他学员的互动（如提问、回答、参与讨论等）的音频和文本数据，反映其学习轨迹。在某电商营销案例分析课程中，平均每名学习者每月提出3~5个问题。

　　AI分析学习轨迹的方法。AI采用机器学习和深度学习算法分析成人学习轨迹。针对基于时间序列的学习时长等数据，采用循环神经网络（RNN）及其变体（如长短期记忆网络LSTM），对500名电商成人学习者学习时长的预测显示，LSTM算法准确率达80%以上。对于学习内容选择和进度数据，采用聚类分析算法对具有相似学习行为的学习者分类。例如，在某电商数据分析课程中，通过聚类分析将学习者分为快速掌握型（30%）、逐步推进型（50%）和困难应对型（20%）。针对交互数据，采用自然语言处理中的情感分析技术判断学习者的态度与情绪。例如，某电商客服培训课程的交互数据情感分析显示，积极情绪占65%、消极情绪占15%、中性情绪占20%。

　　学习轨迹分析对成人教育的意义。学习轨迹分析对成人教育有着重要意义。首先，它能够为教育者提供个性化的教学依据：通过深入了解每个学习者的学习特点，教育者可以针对性地为不同类型的学习者制定差异化教学计划。其次，这一分析有助于优化课程设置——教育机构可根据学习者对不同课程模块的偏好程度及学习难度反馈，灵活调整课程内容的顺序与深度。此外，当学习者感受到自身的学习轨迹被关注和分析，并能收到相应的个性化建议时，其学习动力也会显著增强。例如，在一门电商美工设计课程中，正是通过实施学习轨迹分析并辅以个性化建议，学习者的课程完成率从70%提升至80%，充分印证了其实际价值。

　　从学习轨迹到知识图谱构建的AI路径。知识图谱的概念及其在成人教育中的价值。知识图谱是一种以图的形式表示知识的结构，由节点和边组成，其中节点代表知识实体，边则表示实体之间的关系。在成人教育领域，尤其是电商成人教育中，知识图谱的价值尤为突出：一方面，它能对分散的电商知识进行系统整合，据调查，一个完善的电商知识图谱可涵盖超过1000个知识实体和5000条关系；另一方面，它能帮助学习者更清晰地理解知识的全貌与内在关联，进而提升知识迁移能力。

　　从学习轨迹到知识图谱构建的AI算法与模型。AI通过一系列连贯的算法和模型，实现从学习轨迹到知识图谱的构建。首先，利用实体识别算法从学习轨迹数据中提取知识实体。例如，从电商成人学习者的学习轨迹文本中识别出“电商平台”“商品推广”“订单处理”等核心概念。其次，通过关系抽取算法分析实体间的关联，如结合学习内容中“商品推广”与“订单处理”的联动规律，确定二者存在“促进”关系——有效的商品推广会直接增加订单处理量。最后，借助图构建算法将这些知识实体与关系转化为结构化图谱，并采用图数据库技术（如Neo4j）搭建电商成人教育知识图谱。实践测试显示，基于500名电商成人学习者的学习轨迹数据，构建出的知识图谱已包含300多个知识实体和1000多条关系。

　　AI赋能成人教育中的多模态数据分析，从学习轨迹追踪到知识图谱构建，为成人教育注入了新的发展动能。在电商等行业需求持续增长的背景下，这一技术的应用更具现实意义：通过有效采集和整合多模态数据，能够深度洞察成人学习者的学习状态；基于AI的学习轨迹分析为个性化教育提供了精准依据，显著提升了教育的针对性与效率；而知识图谱的构建则进一步优化了教学资源配置，有力推动了个性化学习与教育评估的升级。未来，在实际应用中会面临数据隐私保护、算法准确性提升等挑战，需持续探索新技术与新方法，让AI在成人教育多模态数据分析中更好地发挥效能，推动成人教育高质量发展，为电商等行业培养更多高素质人才。

　　（作者单位：海南开放大学）

　　【基金项目】本文系海南省高等学校教育教学改革研究项目基金：“以数据驱动教学改革反思，推动教育治理向数字化转型发展”（编号：Hnjg-2024-116）。