知识图谱与大型语言模型的教育融合：技术整合与应用前景

这篇综述系统探讨了知识图谱（KG）和大型语言模型（LLM）的技术特性及其教育应用价值。文章指出，KG擅长结构化知识表示与推理，而LLM在自然语言处理方面表现卓越，两者的融合可弥补各自缺陷（如LLM的“幻觉”问题和KG的覆盖局限），为智能教育提供精准推理和个性化服务支持。作者从技术整合方法到具体教育场景（如智能辅导系统）展开分析，为AI驱动的教育创新提供了重要参考。

　　

亮点聚焦

知识图谱（KG）

作为结构化知识表示形式，KG近年来在AI和语义网络领域备受关注。它以图结构组织知识，帮助计算机更好地理解和运用信息，为智能应用奠定基础。本节简要回顾KG的发展历程，并概述其核心特点。

KG与LLM的整合

两者融合的动机在于优势互补：LLM擅长从海量数据中学习模式并处理自然语言，但在知识深度和可解释性上存在局限；KG则拥有结构化知识和精准事实。整合后，KG能增强LLM的知识可靠性，而LLM可帮助KG扩展覆盖范围并提升自然语言交互能力。

教育场景中的KG+LLM应用

AI正深刻重塑教育模式，但教育领域的复杂性和特殊性对技术提出更高要求。通用LLM因缺乏教育领域专业数据和对深层知识的理解，难以满足需求。而KG与LLM的协同可支持智能问答、个性化学习路径规划等场景，例如通过KG构建学科知识体系，再结合LLM生成适应性教学内容。

未来方向

尽管技术突破显著，实际落地仍面临挑战：

1. 1.

   多模态教育知识整合：需确保KG准确反映真实知识，并让LLM处理图文等多模态教育数据；

2. 2.

   动态知识更新：教育知识迭代迅速，如何实现KG与LLM的实时同步是关键；

3. 3.

   伦理与隐私：学生数据敏感性要求技术方案符合伦理规范。

结论

本文论证了LLM的自然语言能力与KG的结构化知识具有显著互补性。它们的协同能提升教育服务的精准度和可信度，但技术成熟度、数据质量等问题仍需持续探索。