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只要用过评测学自适应系统，都会对其中的知识图谱不陌生。图源：评测学系统这是一张学生端的知识图谱，展示知识点状态和知识点关系，其实除此之外，在评测学系统中还有另外的“知识图谱”。揭秘之前，我们要先从知识图谱是什么说起。

 

只要用过评测学自适应系统，都会对其中的知识图谱不陌生。

图源：评测学系统这是一张学生端的知识图谱，展示知识点状态和知识点关系，其实除此之外，在评测学系统中还有另外的“知识图谱”揭秘之前，我们要先从知识图谱是什么说起“一个逻辑学家，不需要亲眼见过，或听过大西洋和尼亚加拉大瀑布，他能凭借一滴水推测出它们的存在。

所以整个生活就是一个巨大的链条，只要见到其中一环，整个链条的情况就可推想出来”阿瑟·柯南·道尔有言这样的巨大链条和知识图谱有相似之处，官方定义，知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系。

图源：网络现在，知识图谱技术已经被应用到各行各业，在教育领域也得到了应用和实践评测学的知识图谱教育教学过程中都遵循从部分到整体，以及一定的先后顺序，因此学科知识点并不是孤立存在的评测学的知识图谱，以学科知识为核心，按照知识点之间的关系创建庞大的知识网络，学生端千人千面的知识图谱只是冰山一角。

知识点之间的关系主要包括：上下位关系、包含关系、先后序关系，不同的学科还有一些特殊关系，比如互斥，因果等除了知识点关系外，知识点的构建需要参数设置其中我们提到最多的先行知识点，也就是学习一个新知识点之前，需要具备这个知识点的前置知识点，就是先行知识点。

先行知识点个数可能是零个、一个或多个，也可能是横跨年级的。

图源：评测学绘制如上图所示：A的先行知识点为B和C，B的先行知识点为D，C的先行知识点为E和F。以初中人教版七年级数学第八章的二元一次方程组的知识图谱为例：

图源：评测学系统知识图谱中箭头代表知识点学习的先后逻辑顺序，箭头指向后置知识点在二元一次方程组章节中，首先学习二元一次方程的定义，所以在知识图谱中的每一个路径的起点都是二元一次方程的定义如果在学习定义的时候没有掌握好，后期学习解二元一次方程组时就可能遇到问题。

不同学科、不同章节、具体小节的知识点……，这些构成一个巨大的知识关系网络，梳理细化的工作量是庞大的，是无法一蹴而就的当学科知识图谱的框架搭建完成后，就可以关联教材、试题、教学视频、试卷等教学资源，这一步就像在地图中，完成路与路的连接后，填充上每个点位的商场、超市、饭店等资源，丰富这块地图。

当然这些创建不是随意无序的，而是拥有一套资源建设标准，因为要为系统提供评估参数标准资源建设、内容构建也是一个长期的发展过程，非一朝一夕之事，需要内容团队、技术团队、运营团队的配合，同时在使用中不断迭代完善。

知识图谱助力追根溯源一些没有知识图谱的教育产品，分析逻辑十分简单，错了这道题就推送同类型的题，没有从底层的知识点入手，形成“头痛医头，脚痛医脚”的表面诊断因为学生不会做一道题的原因很多，除了粗心大意外，。

还有可能是受到前面的知识断点影响。在知识图谱中，由点及线，知识点之间起承转合的关联关系被标记，可以知道薄弱知识点受谁影响、又影响谁。

图源：评测学绘制因此在知识图谱中可以轻松追根溯源，找到跨年级的知识漏洞知识链条会产生连锁反应，一个知识点呈现不同的掌握颜色，会影响与它关联的知识点的颜色不同学生的知识点掌握情况各不相同，因此每个人呈现出完全不一样色彩的“知识图谱”画面，。

这个色彩地图也会跟随学生的学习不断动态变化。

图源：评测学绘制知识图谱助力精准导航在地图中，输入目的地后，怎么去、哪些方式、需要多少时间、路况如何、终点停车场、吃喝玩乐……一系列内容就会被推送给用户如果把知识图谱比做由知识点连接起来的知识地图，那么自适应引擎就是GPS导航。

在日常的出行中，输入目的地，导航就会自动规划最佳的出行方案在评测学系统中也一样，明确学习目标，自适应引擎这个GPS就会根据知识地图规划专属学习路径实现目标的路径有很多条，但是知识图谱上会标记学生薄弱环节和学习特征，自适应引擎就可以科学地“抄近路”，。

引导学生高效完成学习目标。因此在评测学的【跟我学】中，推荐引擎会根据学习路径，实时调整学习策略，智能安排学习任务。

图源：评测学系统评测学基于知识图谱，将精准测评、路径规划、内容推送的整个流程作为动态闭环，使学生从原来表层知识学习，逐步深入到深层系统的学习，实现稳步提升。