要点总结 #
随着以GPT-4为代表的多模态大模型的兴起，通用人工智能正朝着多模态融合的方向发展。多模态大模型通过思维链、涌现能力和提示工程等技术，能够有效解决现有学科知识图谱构建中的不足，推动多模态学科知识图谱的创生。本文首先解构了多模态大模型与学科知识图谱的关系，探讨了多模态大模型对学科知识图谱的驱动前提，并从进化角度提出了多模态学科知识图谱的构建框架。
本文提出了多模态学科知识图谱的四大教育应用场景：推动教育资源多元聚合、助力智能教学产品开发、赋能学科资源个性推荐以及促进人机协同智慧教学。这些应用场景为智慧教育的发展提供了新的可能性，能够有效支持教学资源的智能组织与个性化推荐，推动教育领域的智能化转型。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究对于推动智慧教育的发展具有重要意义。 多模态大模型与学科知识图谱的结合，能够有效解决现有教育资源组织中的不足，推动教育资源的智能化和个性化推荐。随着人工智能技术的快速发展，多模态学科知识图谱的应用将为教育领域带来新的变革，促进人机协同教学的发展，提升教育质量和效率。 未来，进一步研究如何优化多模态大模型与学科知识图谱的结合，将有助于构建更加智能和高效的教育生态系统。
图表分析 #
MLLM与DKG的三种协同模式 #
🔼 该图展示了多模态大模型（MLLM）与学科知识图谱（DKG）之间的三种协同模式，分别为利用DKG增强MLLM、利用MLLM增强DKG以及MLLM+DKG协同。在第一种模式下（a），DKG作为结构化知识的来源，为MLLM提供结构性事实、学科知识和符号推理能力，多模态输入经过MLLM处理后输出结果。这种模式强调利用DKG的结构化和准确性来提升MLLM对领域知识的理解。在第二种模式下（b），MLLM利用其强大的语言理解和泛化能力来增强DKG，MLLM处理图谱任务后输出结果。该模式侧重于利用MLLM的高效处理能力来完成不同阶段DKG的构建任务。在第三种模式下（c），MLLM和DKG相互转化、共同作用，以实现具有强大泛化能力和推理能力的认知智能，其中多模态知识表示在两者间循环流动，促进彼此的性能。整体而言，该图清晰地阐述了MLLM和DKG在协同关系中的不同角色和交互方式，突出了两者在不同应用场景下的优势和互补性，为理解多模态大模型驱动学科知识图谱的构建提供了有益的视觉框架。这种协同模式的发展，能够有效解决现有图谱构建中存在的诸多不足，提升图谱构建效率和质量，为智慧教育提供更为强大的支持。
更多图表分析
MMDKG的顶层本体 #
🔼 该图展示了多模态学科知识图谱（MMDKG）的顶层本体结构。整个结构分为三个主要层次，分别对应“课程标准本体”、“学科知识本体”和“学习资源本体”。这三个本体通过虚线箭头相连，表示它们之间的关联和依赖关系。在最上层，存在多个“多模态分面”，它们通过虚线箭头与这三个本体相连，表明多模态数据对每个本体都具有影响。课程标准本体部分主要包含教学目标、学科素养、教学内容、学科思维、知识单元、教学活动、教学重难点、教学策略和单元练习等要素，这些要素构成了课程的框架和基础。学科知识本体部分则涵盖概念、定义、性质、知识对象、法则、公式和公理等知识要素，这些要素是学科的核心内容和内在逻辑。学习资源本体则列出了教材、AR资源、VR资源、微课和学习同伴等多种学习资源，这些资源为学习提供了支持和工具。MMDKG 的核心思想是将不同模态（文本、图像、视频等）的知识整合到统一的框架中，有助于构建更加全面和深入的知识体系。这三个本体的划分，也体现了知识从抽象的课程标准到具体的学科知识再到实际的学习资源的递进关系。通过这种结构化的组织方式，可以更好地理解学科知识的内在结构和相互关系，并为智慧教育应用提供强大的知识支撑。
深度解读 #
多模态大模型 #
多模态大模型（MLLM） 是当前人工智能领域的重要发展方向，尤其是在教育领域的应用潜力巨大。MLLM 通过整合文本、图像、视频等多种模态数据，能够更好地模拟人类的认知过程，尤其是在复杂的推理任务中表现出色。论文指出，MLLM 的多模态思维链、涌现能力和提示工程等技术创新，使其能够有效解决传统学科知识图谱（DKG）构建中的诸多问题。多模态思维链 使得模型能够通过多步骤推理，模拟人类的思维方式，从而在教育资源的智能挖掘和耦合计算中发挥重要作用。涌现能力 则使得模型能够从海量数据中自动发现新的知识和模式，进一步推动学科知识的演化。提示工程 则通过设计合适的提示信息，帮助模型更好地理解和应用多模态数据，提升图谱构建的精准度和适应性。这些技术的结合，使得 MLLM 成为推动多模态学科知识图谱（MMDKG）构建的核心动力。
学科知识图谱 #
学科知识图谱（DKG） 是人工智能符号主义研究范式在大数据和人工智能时代的演变与发展，其本质是基于知识图式理论表征事物语义关系网络的图数据结构。DKG 在教育领域的应用，能够为教育教学提供学科知识结构的清晰化表达，是新型教育资源的重要组成部分。然而，现有的 DKG 构建方法仍存在诸多不足，如构建效率低、人工成本高，且多数只考虑单一文本数据，忽略了多模态数据的特征表示和语境信息。论文提出，通过引入多模态大模型（MLLM），可以有效解决这些问题。MLLM 能够将多模态数据与学科知识进行关联表征，推动多模态学科知识图谱（MMDKG）的创生。这种多模态化的知识图谱不仅能够更好地表达和组织教育资源的内容与结构，还能为智慧教育服务的发展提供有力的支持。
教育应用场景 #
论文提出了多模态学科知识图谱（MMDKG）的四大教育应用场景，包括推动教育资源多元聚合、助力智能教学产品开发、赋能学科资源个性推荐以及促进人机协同智慧教学。首先，MMDKG 能够支撑构建数字教育资源平台，通过多模态数据的关联表征，实现教育资源的细粒度切分和智能组织。其次，MMDKG 在跨模态知识检索、学习者学习画像建模等方面具有技术优势，能够提高智能教育机器人、数智教材等智能教学产品的交互性和个性化程度。此外，MMDKG 还能够根据学习者的认知状态，自适应推送适合的学习资源，解决传统推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题。最后，MMDKG 能够融合不同模态数据的特性，推动多模态知识驱动的人机协同教学，使教育主体与机器之间的交互更加接近人与人之间的交流。
构建框架 #
论文详细阐述了多模态学科知识图谱（MMDKG）的构建框架，主要包括多模态知识抽取、多模态知识表示、多模态知识推理、人类反馈强化学习以及多模态幻觉检测。首先，MLLM 通过多模态任务，如实体抽取和关系抽取，能够高效完成 DKG 的构建任务。其次，多模态表示学习旨在缩小模态信息在联合语义子空间中的分布差距，使得不同模态的数据能够在高层语义上保持一致。多模态知识推理则基于现有学科知识数据，推理出新的学科知识，如两个学科知识实体之间的隐式关系。人类反馈强化学习通过学科专家的反馈信息，优化模型的决策过程，提升 MMDKG 的构建质量。最后，多模态幻觉检测机制能够检测模型生成的多模态内容中的不一致问题，确保 MMDKG 的应用可靠性。
未来挑战 #
尽管多模态大模型（MLLM）和多模态学科知识图谱（MMDKG）在教育领域的应用前景广阔，但论文也指出了未来研究中的一些挑战。首先，数据偏见 和 知识准确性不高 是当前 MMDKG 构建中的主要问题，尤其是在多模态数据的融合过程中，模型可能会生成与事实不符的内容。其次，多模态幻觉 问题仍然存在，模型生成的输出可能包含与输入语境不相关或过于具体的内容，需要通过幻觉检测机制进行修正。此外，学科知识的动态更新 也是一个重要挑战，学科知识是不断变化的，如何保证 MMDKG 的时效性和准确性，仍需进一步研究。未来的研究可以通过强化智能评估和反馈体系，明确不同应用模式下的服务机制，推动智慧教育生态的稳健发展。
完整论文 #
