知識圖譜融入汽車專業課程教學實踐研究

關鍵詞：知識圖譜；職業教育；汽車檢測

0引言

隨著全球化和信息化的加速發展，尤其是信息技術和人工智能技術的應用，職業教育需要更新教育內容和方法，融合新技術的發展，轉變人才培養模式，增強學生的核心素養和實踐能力。在教育部關于深化課程教學改革的文件和實施方案中，強調了課程改革的緊迫性和重要性。課程教學改革是學校人才培養的關鍵環節，是提高教育質量和適應新時代人才培養目標的重要手段[1]。當前，汽車行業正向著電動化、網聯化、智能化的方向迅速發展。這種轉型不僅改變了汽車的動力系統，還帶來了車輛設計、制造工藝以及用戶體驗的全面革新。新能源汽車的快速普及，汽車維修和服務領域也面臨著新的挑戰和機遇。新能源汽車技術的復雜性的增加，對故障診斷人才的技術專業化要求越來越高。從業人員需要具備電子與控制系統維修能力，熟悉電子控制單元（ECU）、網絡控制系統以及導航系統等核心部件的維修。

在此背景下，利用知識圖譜[2]幫助汽車專業學生構建學習者的認知圖式，通過知識圖譜、AI智能體和任務引擎等技術手段，推動教學模式的創新，鼓勵采用問題導向的學習方法。利用知識圖譜建設智慧課堂[3]，提供更加豐富和互動的學習體驗，促進學生的主動學習和批判性思維。通過知識圖譜，可以將分散的教學資源整合起來，形成系統化的課程體系，便于學生系統性地掌握知識。幫助學生從汽車維修領域里海量的文本數據中找到故障原因與解決方法，構建一個面向汽車故障診斷的知識體系，提升學生解決復雜問題的能力。因此，構建《汽車故障診斷》專業課程的知識圖譜，對學生建立汽車故障知識體系和提高綜合素養、提升課程教學效果和汽車專業人才培養質量具有重要意義。

1知識圖譜在教育領域的應用

早在20世紀60年代，計算機科學家JohnF.Sowa在人工智能領域提出了知識圖譜的概念[4]，用于將現實世界中的實體、概念和關系進行結構化表示，利用“實體-關系-實體”三元組表示方法對知識系統進行描述和存儲，以支持計算機的推理和問題求解。知識圖譜在教育領域的應用最初是為了構建基于教科書知識的教育系統，幫助學生更好地理解課程內容。隨著技術的進步，知識圖譜被用于實現個性化學習[5]、管理學習資源、智能輔導和答疑以及教育評估與監測等方面的創新。

在教育領域中，知識圖譜的應用理論基礎主要涉及認知心理學、教育學和人工智能技術的結合。認知心理學提供了關于學習者如何構建和處理知識的理論，教育學則關注教學方法和學習過程的優化，而人工智能技術，尤其是自然語言處理和機器學習，為知識圖譜的自動構建和應用提供了技術支持。在教育中的應用案例包括個性化學習、教學資源的整合與推薦、以及教學內容的可視化等。例如，知識圖譜可以根據學生的興趣、能力和學習進度提供個性化的學習路徑和資源推薦，幫助學生構建知識體系，并通過可視化的形式展示知識點間的關系，如圖1所示。

2構建汽車故障知識圖譜

在汽車故障診斷領域，知識圖譜可以用來表示汽車的各個組成部分、故障現象、診斷方法和修復措施等信息[6]。通過知識圖譜，學生可以直觀地了解汽車故障診斷的全過程，從而提高學習效率和實踐能力。構建汽車故障診斷知識圖譜屬于特定領域知識圖譜的一部分。通常情況下，其構建流程如圖2所示，主要包含如下幾個環節：原始數據收集、知識抽取、知識融合和知識加工等。

在教育實踐中，需靈活調整教學策略以契合學生實際，借助知識圖譜的宏觀視角與概括力，按照教學目標和課程特點梳理汽車故障診斷課程的教學內容，構建各知識點間的內在聯系。針對不同學習基礎與學習能力的學生，設計差異化的學習任務，激勵學生提升自我學習的動力。學生學習主動性的增強，能更高效地吸收多元知識，為構建全面的知識架構奠定基礎。尤其對于那些交織的知識點和易混淆的概念，知識圖譜能清晰揭示其關聯性，防止因概念模糊導致的記憶混亂，助力學生形成對整個專業的全面認知，確保各章節知識脈絡的條理性和系統性。

2.1數據收集與處理

汽車故障數據包括故障現象、故障原因及故障診斷方法等。這些數據可能來自于汽車制造商的維修手冊、故障診斷系統或汽車維修論壇等。在汽車故障診斷領域，數據收集和處理是至關重要的環節，它直接影響到故障診斷的準確性和效率。利用數據處理技術對原始數據可能包含的噪聲和錯誤進行清洗，去除無效數據和異常值。例如通過數據分析工具識別出與故障相關的參數，從原始數據中提取有用的特征。使用統計學和機器學習方法對數據進行分析，以識別故障模式和趨勢。

2.2知識表示與建模

在知識圖譜中，通常使用本體（Ontology）來表示知識。本體是一種形式化的、共享的概念化規范，用于描述領域內的概念及其之間的關系。在汽車故障知識圖譜中，本體可以用來表示汽車的各個組成部分、故障現象、診斷方法和修復措施等信息。在汽車故障診斷中，可以使用基于規則的推理來模擬專家的診斷過程。例如，某個傳感器讀數異常，則可能是某個部件出現故障。利用案例數據，可以使用基于案例的推理來查找類似的故障案例，并根據這些案例來推斷當前故障的可能原因。針對數學模型規則，可以使用基于模型的推理來模擬汽車的運行過程，并根據模型的輸出結果來推斷故障的可能原因。也可以基于神經網絡的機器學習方法使用深度學習[7]來分析大量的傳感器數據，并自動學習故障模式和診斷規則。

2.3知識抽取與實體識別

從收集到的數據中抽取有用的信息，并識別出其中的實體。這一步驟可能涉及到自然語言處理技術，如命名實體識別、詞性標注和句法分析等。通過預先定義的規則和模式，從文本中自動提取故障診斷相關的知識。例如，可以定義規則來識別特定的故障癥狀、原因和解決方案。識別文本中的特定實體，如汽車部件、故障類型、維修措施等，可以通過監督學習、半監督學習或無監督學習方法實現。識別實體之間的關系，如部件之間的連接關系、故障與維修措施之間的對應關系等，關系抽取可以通過監督學習或半監督學習方法實現。識別文本中的事件，如故障發生的時間、地點和原因等。

2.4知識推理與關聯

知識推理與關聯是利用已有的故障知識和經驗，通過邏輯推理和關聯分析，來推斷故障的可能原因和解決方案。利用已有的知識推導出新的知識。在汽車故障知識圖譜中，可以使用規則引擎或推理機來進行知識推理。例如，已知某個故障現象和故障原因，那么可以通過推理得出可能的故障診斷方法。這種方法可以幫助維修人員更快速、準確地定位和解決問題，提高維修效率和質量。依賴于預先定義的規則和模式，通過匹配故障癥狀和規則來推斷可能的故障原因。例如，如果發動機抖動且油耗增加，可能是點火系統故障。通過查找過去類似的故障案例，來推斷當前故障的可能原因。

2.5知識存儲與查詢

將故障診斷的知識以文本文件、PDF文件或Word文件等形式存儲，這種方法簡單直觀，但不便于知識的結構化管理和查詢。選擇合適的圖數據庫來存儲知識圖譜，并提供查詢接口，以便用戶可以通過關鍵詞、詞組或問句來檢索感興趣的知識。使用關系型數據庫或非關系型數據庫來存儲故障診斷的相關知識，如故障代碼、故障癥狀、故障原因及維修方法等。這種方法可以提供高效的數據查詢和管理功能。

利用知識圖譜技術，將故障診斷的知識以圖的形式存儲，使得知識之間的關系更加清晰，便于知識的推理和查詢。知識圖譜可以通過自然語言處理技術構建，將知識和經驗從固化、不便于應用的形式轉化為更細粒度、多維度互相關聯的知識片段。利用知識圖譜的推理能力，通過輸入一個關鍵詞、詞組或一個問句，系統可以在知識圖譜中定位到對應的知識點，并依據因果邏輯鏈推理出故障可能的原因，這種方法可以提供更加深入和準確的查詢結果。

3基于知識圖譜設計課程改革方案

課堂教學是新工科背景下人才培養系統中落實培養目標的重要手段之一[8]。在制定教學目標時，要讓學生在汽車維修工作崗位上能夠將所學知識學以致用。因此，在教學過程中要對課程內容進行總結歸納，使學生具備扎實的理論基礎，充分理解汽車故障診斷的工作原理，能夠在項目中進行實踐，在實踐過程中熟悉汽車故障診斷流程，使學生不僅能夠熟練掌握汽車各個系統的運行條件，又會動手維護、檢測和維修汽車機械與電器系統故障，了解汽車常見故障類型并最終熟練掌握汽車檢修崗位技能。汽車故障診斷課程中知識點較多，含有很多易混淆的概念，如何區分這些概念并不簡單，因此，可以利用知識圖譜理清實際內涵，羅列好相似關鍵詞和概念相近的知識點，把這些思維結構點以網狀的形式展示出來，使得知識點與知識點之間的關系更加直觀，從而幫助學生判斷和比較。

3.1課程重構

首先，對課程知識點進行梳理。基于OBE（成果導向教育）理念，根據教學大綱緊密圍繞崗位需求主線，聚焦專業與課程目標的達成，強調技能與知識要點的內在聯系。以具體檢修項目為切入點，串聯起知識單元（如章節），并進一步細化至一級、二級知識點，確保知識與技能的“顆粒化”分解，達到精深化學習的效果。

隨后，明確各知識點的教學目標。構建知識圖譜的核心在于清晰的解釋與說明，鑒于課程的特性，從知識掌握、能力培養及思政教育三個維度，精準設定各知識點的教學目標，確保學習目標的全面性與針對性。

最終，構建知識點間的關聯網絡。通過共生、遞進、依賴等多元邏輯關系，將分散的知識點有效串聯，構建起系統的知識架構，促進學生對知識體系的整體把握與深入理解。

3.2教學實施

在現代制造業中，人、機、料、法、環是生產作業管理的5大要素和核心，構建“5M”整體教學實施方案，如圖3所示。以學生為中心，對學生身份進行重塑，教學內容進行重構，作業環境進行重塑，教師身份進行重造，教學方法進行重置，形成現代學徒制的師徒傳承培養模式，利用產教一體真實作業環境進行崗位能力訓練，培養具有家國情懷、工程思維、科學精神和創新意識的新一代高素質應用型技能人才。

（1）“內容重構”（料）。根據汽車維修崗位人才需求分析，結合現代職業教育的目標與任務，按照汽車故障不同的故障類型。以汽車故障中的汽車空調系統故障[9]為例：汽車空調制冷系統、汽車空調通風系統、汽車空調采暖系統、汽車空調控制系統和汽車空調綜合故障檢修，體現由易到難、由單一到綜合的遞進關系。將汽車維修企業真實案例融入課程內容，以行業標準嚴格要求作業過程，對工作標準的要求逐步提升，采用仿真軟件學要點、實操作業練技術的虛實結合的方法提升學生崗位技能。

（2）“雙師驅動”（機）。基于校企合作平臺，專業教師、企業專家、技術能手參與人才培養目標設定，定期開展實踐專家教學研討活動，對課程開展典型工作任務調查。確定典型工作任務，在專業課教師和企業技術能手指導下設定教學情景，確認課程領域內容，專業教師和企業教師組成考評團，對學生學習成果進行現場考評。

（3）“身份疊加”（人）。在校企雙方共同協作下，為了使學生了解汽車維修企業生產、服務全過程，設立以“工學交替”培養，能力梯次提高的方式。根據課程內容設置、教學進度，教師帶領學生在生產實訓車間進行課程學習和實訓，學習內容以專業技能實操為主，理論講授為輔，通過崗位學習和跟崗實踐完成學徒培養。通過“1+X”證書考核獲得崗位實踐認證。在實踐學習過程中，賦予教師和學生雙重身份，既是學生，也是學徒；既是老師，也是師傅。

（4）“環境重塑”（環）。打造產教一體生產實訓車間，教學環境就是真實的生產實訓車間。在調研汽車維修企業的基礎上，剖析汽車維修崗位尤其是汽車機電維修崗位相關的技能點，以真實故障案例設定為汽車故障檢測關鍵技能點，使課程內容體系符合維修案例，也滿足職業證書考核要求，彰顯崗課融通。

（5）“多種教法”（法）。依托大數據、虛擬仿真技術等技術手段，采用虛實結合的方法以及以真實案例任務為主線任務的項目式教學法、情景教學法等。

4實施案例與效果評價

以汽車檢測與維修技術專業《汽車故障診斷》課程建設應用為例，對專業課程進行教學改革，通過建設教學平臺實現線上線下教學的有機結合。

4.1案例實施

依托校企合作，基于成果導向（OBE）的教育理念，以汽車維修崗位汽車空調與舒適系統檢測維修任務為載體，遵循汽車維修行業標準作業流程，根據學生循序漸進的認知規律進行序化，采用任務驅動教學方法，聚焦完成每個任務后學生個人或小組的學習成果，注重成果產出和質量生成過程。

教師以真實工作任務為導向，依據汽車維修行業規范和汽車維修作業標準作為考核要點，如圖4所示的教學實施案例。設計例如“汽車空調不制冷”等教學項目，任務貼近實際工作內容，情景還原真實工作環境，貼近行業生產實踐。將制冷系統檢測的復雜工作任務分解為兩個階段性子任務，由淺入深，循序漸進地引導學生學習制冷系統知識、技能，并逐步將知識和技能有機整合。采取“真實任務驅動+實踐成果導向”教學策略，確定工程實踐和創新能力目標，知識、能力、創新、思政相互融合，教學內容設置不同環節的立體教學模式。

4.2效果評價

學生評價內容既包括專業理論知識，也包括操作技能水平，還要評價職業素養如工作紀律、創新意識和環保意識等。教師評價、學生互評和企業導師點評以完成真實工作任務或模擬工作情景作為考核載體，檢驗學生是否真正掌握了崗位所需的綜合能力，采用筆試、實操考核、情景模擬等多種考核方法（圖5）。

注重過程的多元評價，不只關注最終結果，還重視學習過程中的表現，如學習態度、責任心、協作能力等進行量化。通過平時觀察、過程檢查、學習檔案等形式，對學習過程進行評價和記錄，探索學生成長過程的增值評價[10]。充分運用現代信息技術，構建在線評價平臺，實現過程性評價和綜合評價在線記錄、分析和反饋等。將評價結果運用于改進教學、調整培養方案及證書職業資格認證等環節，形成有效的反饋和改進機制。

5結束語

通過構建知識圖譜，實現了教學內容的結構化和系統化，提高了學生的學習效率和知識掌握程度。具體來說，改革幫助學生更好地理解汽車空調系統的工作原理，強化了理論與實踐的結合，促進了學生批判性思維和解決問題能力的發展。實施案例表明，知識圖譜的應用使得教學資源更加豐富和易于訪問，線上線下教學的有機結合為學生提供了靈活多樣的學習路徑。教師的教學質量和教學效率也得到了提升，因為他們能夠利用知識圖譜更有效地指導學生學習。通過知識圖譜對《汽車故障診斷》進行課程改革探索，不僅能夠提高學生的學習效率和實踐能力，還能夠培養學生的創新思維和團隊協作精神。通過構建汽車故障診斷知識圖譜、開發在線教學平臺、強化實踐教學環節以及持續更新和優化等措施，可以有效地推動《汽車故障診斷》課程的改革和發展。