摘要：自適應學習系統是實現個性化學習的重要突破口,而領域知識建模一直是困擾該系統發展的一大難題。目前,以深度學習、知識圖譜為核心的新一代人工智能技術的回歸,為其提供了新的發展契機。文章首先對已有的教育領域知識建模方法進行了梳理與總結,對其現存問題進行了對比分析;在此基礎上,針對通用知識圖譜遷移應用于教育領域所面臨的知識粒度模糊、領域適應性不強兩大問題,構建了一種教育知識圖譜概念模型——EKGCM模型,該模型包括知識圖示、認知圖式兩個層次,以及知識節點、知識關聯、認知狀態、學習路徑四個基本要素;然后,針對圖譜構建自動化程度不高的問題,文章提出一種基于智能處理技術的構建方法,具體包括知識元抽取、前驅后繼關系挖掘、認知狀態診斷、學習路徑生成四個步驟;最后,采用理想智慧教育云平臺中的教學資源和學習行為數據驗證了上述方法的可行性。研究對于開展數據智能驅動的個性化自適應學習具有重要意義。