Instructor-Aligned Knowledge Graphs for Personalized Learning

📄 arXiv: 2602.17111v1 📥 PDF

作者: Abdulrahman AlRabah, Priyanka Kargupta, Jiawei Han, Abdussalam Alawini

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-19

💡 一句话要点

提出InstructKG框架，构建与教师教学对齐的知识图谱，用于个性化学习。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 个性化学习 教学材料分析 概念关系抽取 教育数据挖掘

📋 核心要点

  1. 现有知识图谱构建方法在教育领域存在不足，要么过于表面化，要么忽略了教学材料中蕴含的丰富教学信息。
  2. InstructKG框架通过分析课程讲义材料，自动构建与教师教学对齐的知识图谱，捕捉概念间的依赖关系。
  3. 实验表明，InstructKG能够有效地捕获课程中丰富的、与教师教学目标一致的学习进度信息。

📝 摘要（中文）

掌握教育概念需要理解其先决条件（例如，归并排序之前的递归）和子概念（例如，归并排序是排序算法的一部分）。捕捉这些依赖关系对于识别学生的知识差距并实现有针对性的个性化学习干预至关重要。这在大型课程中尤其具有挑战性，因为教师无法有效地诊断个人误解或确定哪些概念需要加强。知识图谱为大规模捕获这些概念关系提供了一种自然的表示方法，但现有方法要么是表面化的（侧重于课程级别的概念，如“算法”或课程注册等后勤关系），要么忽略了教学材料中丰富的教学信号。我们提出了InstructKG，一个自动构建与教师对齐的知识图谱的框架，该框架捕获课程的预期学习进度。给定课程的讲义材料（幻灯片、笔记等），InstructKG提取重要的概念作为节点，并推断学习依赖关系作为有向边（例如，“part-of”或“depends-on”关系）。该框架将教育材料特有的丰富的时间和语义信号（例如，“递归”在“归并排序”之前教授；“递归”在“归并排序”的定义中被提及）与大型语言模型的泛化能力相结合。通过对多个课程的真实世界、多样化的讲义材料的实验和基于人工的评估，我们证明了InstructKG捕获了丰富的、与教师对齐的学习进度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模课程中，教师难以有效诊断学生知识漏洞，并进行个性化教学干预的问题。现有知识图谱构建方法无法充分利用教学材料中的信息，导致构建的知识图谱与教师的教学目标不一致，无法有效支持个性化学习。

核心思路：论文的核心思路是利用课程讲义材料中蕴含的时间和语义信息，结合大型语言模型的泛化能力，自动构建与教师教学目标对齐的知识图谱。通过分析概念在教学材料中出现的顺序和上下文关系，推断概念之间的依赖关系。

技术框架：InstructKG框架主要包含以下几个阶段：1) 概念提取：从课程讲义材料中提取重要的概念作为知识图谱的节点。2) 关系推断：利用时间信息（概念在讲义中出现的顺序）和语义信息（概念在定义中的提及关系），推断概念之间的依赖关系，构建有向边。3) 知识图谱构建：将提取的概念和推断的关系整合，构建最终的知识图谱。

关键创新：InstructKG的关键创新在于其能够有效地利用教学材料中特有的时间和语义信息，例如概念在讲义中出现的先后顺序，以及概念在定义中的提及关系。这些信息能够帮助框架更准确地推断概念之间的依赖关系，从而构建与教师教学目标对齐的知识图谱。

关键设计：InstructKG框架使用了大型语言模型来增强概念提取和关系推断的能力。具体的技术细节包括：使用预训练的语言模型进行概念的语义表示，并利用这些表示来计算概念之间的相似度；设计特定的规则和算法，利用时间信息和语义信息来推断概念之间的依赖关系，例如“part-of”和“depends-on”关系。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过在多个课程的真实讲义材料上进行实验，验证了InstructKG的有效性。通过人工评估，证明InstructKG能够捕获丰富的、与教师教学目标一致的学习进度信息。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

InstructKG构建的知识图谱可以应用于个性化学习推荐系统，帮助学生识别知识漏洞，并推荐合适的学习资源。此外，该知识图谱还可以用于课程设计和教学评估，帮助教师优化教学内容和方法，提高教学效果。未来，InstructKG可以扩展到其他教育领域，例如在线教育平台和企业培训。

📄 摘要（原文）

Mastering educational concepts requires understanding both their prerequisites (e.g., recursion before merge sort) and sub-concepts (e.g., merge sort as part of sorting algorithms). Capturing these dependencies is critical for identifying students' knowledge gaps and enabling targeted intervention for personalized learning. This is especially challenging in large-scale courses, where instructors cannot feasibly diagnose individual misunderstanding or determine which concepts need reinforcement. While knowledge graphs offer a natural representation for capturing these conceptual relationships at scale, existing approaches are either surface-level (focusing on course-level concepts like "Algorithms" or logistical relationships such as course enrollment), or disregard the rich pedagogical signals embedded in instructional materials. We propose InstructKG, a framework for automatically constructing instructor-aligned knowledge graphs that capture a course's intended learning progression. Given a course's lecture materials (slides, notes, etc.), InstructKG extracts significant concepts as nodes and infers learning dependencies as directed edges (e.g., "part-of" or "depends-on" relationships). The framework synergizes the rich temporal and semantic signals unique to educational materials (e.g., "recursion" is taught before "mergesort"; "recursion" is mentioned in the definition of "merge sort") with the generalizability of large language models. Through experiments on real-world, diverse lecture materials across multiple courses and human-based evaluation, we demonstrate that InstructKG captures rich, instructor-aligned learning progressions.