知識圖譜在課程改革中的應用研究：路徑、挑戰與展望

摘要：知識圖譜是一種通過節點和邊來表示知識之間關系的圖形化表示方法，隨著信息技術的發展，在教育領域得到了廣泛應用。知識圖譜在課程改革中的應用路徑，包括課程內容結構化與可視化、個性化學習路徑規劃、教學資源整合與推薦，以及學情分析和精準教學等方面。知識圖譜在構建與維護過程中面臨的挑戰，如復雜性、自然語言處理的歧義問題和知識推理的局限性，未來面對技術的融合與創新，知識圖譜技術將會給教育領域帶來前所未有的創新與突破。同時，知識圖譜在其他行業也會發揮重要作用。

關鍵詞：知識圖譜；課程改革；個性化學習；教學資源整合；技術融合

中圖分類號：G712;TP391.1文獻標識碼：A文章編號：2095-6916（2025）02-0130-04

On the Application of Knowledge Graphs in Curriculum Reform：

Pathways Challenges and Prospects

Xin"Yuezhao

（Qingdao Ocean Shipping Mariners College， Qingdao 266400）

Abstract： Knowledge graphs， a type of graphical representation that illustrates the relationships among knowledge elements through nodes and edges， have been widely used in education as a result of the development of information technology. The application pathways of knowledge graphs in curriculum reform include the structuring and visualization of curriculum content， planning of personalized learning paths， integration and recommendation of teaching resources， and student performance analysis and targeted teaching. Knowledge graphs face challenges in their construction and maintenance， such as complexity， ambiguity in natural language processing， and the limitations of knowledge reasoning. With the integration and innovation of technology in the future， knowledge graph technology will bring unprecedented innovation and breakthroughs to the field of education. An they are expected to play a significant role in other industries.

Keywords： knowledge graph; curriculum reform; personalized learning; integration of teaching resource; technology convergence

知識圖譜，作為知識組織與管理的重要工具，隨著信息技術的發展，逐漸在教育領域展現出巨大潛力。特別是在課程改革這一教育改革的核心領域，知識圖譜的應用不僅能優化教學內容和方法，還能顯著提升教學效果和學習效率。

一、知識圖譜在課程改革中的應用路徑

（一）課程內容的結構化與可視化

知識圖譜的顯著核心優勢在于能夠將課程內容以節點和邊的形式進行表示，從而實現知識的結構化與可視化。這一過程并不能輕松迅速完成，而是需要學科專家與AI技術之間緊密結合、深入合作才能實現。

首先，學科專家需要對課程內容進行全面細致地梳理，從中抽取出關鍵性的知識點，并且深入分析這些重要知識點之間內在聯系，才能確保每個知識點的準確性和全面性。

其次，在成功抽取關鍵性的知識點并詳細分析它們彼此間關系之后，需要運用AI技術來自動實現課程內容抽取以及關系網絡構建。AI技術通過強大算法可以快速高效地處理大量課程內容，大幅度提高工作效率。同時，AI還可以幫助我們發現一些潛在的重要關系，這些重要關系可能是之前被忽略或者未充分挖掘出的關聯。通過學科專家辛勤努力與AI技術共同配合，最終獲取到一個結構清晰、信息詳盡的知識圖譜［1］。該知識圖譜不僅展示了整個課程內容整體結構，還揭示出各個重點之間內在聯系，幫助教育者更清晰識別核心重點及其相互關系，為科學合理設計提供依據支持。

最后，通過直觀有效可視化展示方式，教育者可以更容易理解整體架構及各個節點間關聯。更便于進行合理教學安排，更加科學規劃教學進度。

（二）個性化學習路徑規劃

知識圖譜為個性化學習路徑規劃提供了有力支持。通過分析學習者的學習記錄和成績，結合知識圖譜中豐富的關系網絡，基于知識圖譜的個性化學習推薦系統將智能推薦與每個學習者匹配的個性化學習資源和路線。系統會評估學習者當前學業狀況，掌握了哪些知識點、有待提升的領域以及設定的學習目標［2］。結合這些信息及知識圖譜中的關聯數據，系統會推薦一系列相關資源，如教材、視頻課程、案例研究等，以滿足學習者在學習過程中的需求。

更關鍵的是，根據實時反饋和進度情況，系統會不斷調整建議。如果學習者在某些概念或技能上遇到瓶頸，系統將推薦更多輔助材料或者修改現有路線來幫助突破難關。同理，如果學習者表現優異，系統會推送更具挑戰性的內容以開發其潛力。這不僅顯著提升了學習者的整體學習成果，還更好地實現了“千人千面，因材施教”的教育目標。

（三）教學資源的整合與推薦

知識圖譜作為連接不同類型教學資源的橋梁，能夠實現教學資源的有效整合與智能推薦。無論是傳統教材、視頻教程，還是實際案例和模擬實訓，都可以通過知識圖譜進行有機聯結和整合，為學習者提供更加豐富多樣的學習資源。

對于那些渴望獲取更多知識的學習者而言，知識圖譜提供了一個更加便捷且功能強大的資源導航工具［3］。他們只需在某個知識圖譜中定位到自己特別感興趣或當前需要重點學習的知識點，基于知識圖譜的個性化學習推薦系統能自動高效地為他們推薦與該具體知識點相關的一系列優質教學資源，通過系統化、高效精準的方法途徑，學習者能夠更迅速準確地找到所需的學習資料，大幅度提高學習者的學習效率。

對于教育者而言，知識圖譜是一個非常強大的資源管理工具。他們能夠將各種各樣的教學資源和知識圖譜中已經存在的知識點進行關聯，從而形成一個龐大且有序的資源網絡。教育者不僅能更方便地管理和更新所擁有的教學資源，還能隨時監控這些資源的具體使用情況，了解哪些特定資源受歡迎、哪些具體資源需要改進［4］。同時，教育者還可以根據學習者不斷變化的學習需求和及時反饋，靈活調整這個復雜網絡中的關聯關系，以確保學習者始終能夠獲得最新、最優質的教學資源。

基于知識圖譜進行整合與推薦的機制不僅極大地提高了教學資源的利用率，還顯著提升了學習者整體學習效果，打破了傳統教育模式下不同類型教育資源之間存在的壁壘，實現了真正意義上的共享與互通。

（四）學情分析與精準教學

知識圖譜在學情分析中發揮著重要作用。通過對學習者在學習過程中產生的動態數據進行全面、自動的分析，教育者可以精準檢測學習者的學習狀況，快速定位薄弱知識點，并據此推薦相關鞏固練習題，從而提升教學的針對性和有效性。

在實際教學中，學情分析系統為教育者提供了一個實時、全面的學習者學習情況反饋平臺。教育者可以隨時了解學習者對各個知識點的掌握情況，包括哪些知識點已經掌握牢固，哪些知識點還存在疑惑或薄弱。同時，基于知識圖譜的個性化學習推薦系統還能提供學習者的學習進度信息，幫助教育者把握整體教學節奏，確保教學計劃的有序進行。

學情分析系統還能揭示學習者學習中的難點和易錯點。通過對學習者答題情況、作業完成情況等數據進行深入細致的分析，基于知識圖譜的個性化學習推薦系統可以發現學習者在哪些知識點上容易出錯，哪些類型的題目對他們有較大的難度。這些信息能夠幫助教育者更準確地了解學習者的學習需求和困惑，進而制定更具針對性的教學計劃和策略。

二、面臨的挑戰及應對措施

（一）知識圖譜構建與維護的復雜性

構建一個內容豐富且可靠的知識圖譜需要深厚的專業背景知識以及強大的技術支持。在教育領域里，知識圖譜通常涉及多個學科和不同方面的知識，因此就要求負責該任務的人員既要具備廣博而深入的專業背景，又必須能夠將這些分散、零碎的信息有效地整合并進行結構化處理［5］。隨著教育事業持續不斷的發展和知識日新月異的更新變化，保持知識圖譜的新鮮和準確變得尤為重要。然而，由于整個系統的復雜且龐大，實時更新充滿挑戰，維護工作的難度也進一步增加。

為了降低構建與維護的難度，可以采取以下措施：首先，建立跨學科合作機制，邀請教育學、計算機科學、信息科學等領域的專家共同參與，形成知識圖譜構建的多元化團隊。其次，利用先進的自動化和智能化技術，如自然語言處理、機器學習等，開發高效的知識抽取、整合和更新工具，減少人工干預，提高構建效率。同時，建立知識圖譜的動態更新機制，通過實時監測教育資源的變化，及時更新知識圖譜內容，確保其時效性和準確性。

（二）自然語言的復雜性與歧義問題

在構建知識圖譜時，我們需要將自然語言中隱含的各種知識準確地轉化為結構化、易于處理的數據形式。但在這個過程中，自然語言本身所具有的復雜特征和常見歧義問題往往成為一個巨大的障礙。一方面，自然語言中存在大量同義異名現象。如果在構建知識圖譜時無法精準地對具有同義異名特性的實體進行有效對齊，將會導致知識圖譜中充斥著大量冗余信息，不僅影響到整個知識圖譜體系的質量，還嚴重削弱其準確程度。另一方面，自然語言中還存在大量同名異義現象。有些詞語或表達方式在不同上下文環境中可能會有完全不同且復雜多樣的意思。如果不能準確無誤地識別和處理這些同名異義的實體，將會導致整個知識圖譜中信息出現混淆和誤導，嚴重影響知識圖譜本身的質量和準確性。

為了克服這一難題，可以采取以下策略：首先，加強自然語言處理技術的研發，利用深度學習等先進技術提升對自然語言的理解和解析能力，準確識別并處理同義異名和同名異義現象。其次，建立實體對齊和消歧機制，通過算法和人工審核相結合的方式，確保知識圖譜中實體的唯一性和準確性。同時，注重上下文信息的利用，結合具體語境進行實體識別和關系抽取，減少歧義和誤解的發生。

（三）知識推理的局限性

作為知識圖譜核心組成部分，知識推理在教育領域內展現出巨大的潛力。然而，當前存在的各類知識推理方法在實際應用中仍然面臨諸多困難和挑戰。一方面，知識推理通常以二元關系為主要處理對象。這種處理方式在應對簡單且基礎性的知識關系可能有效，但遇到復雜而多元化的關系時，就很容易丟失重要且關鍵的結構信息［6］。在教育領域內，各個不同知識點之間存在著復雜且多元化的聯系，僅僅依靠單純的二元關系進行推理，很難全面、準確地揭示出眾多知識點之間深層次、內在性的聯系和層次結構。這種局限性直接導致了現有知識圖譜系統在表示和推理復雜、多樣化知識內容時力所不及，從而影響其最終在教育應用中的實際效果。另一方面，現有的知識推理模型通常依賴于大量高質量的數據集進行訓練。然而，現實世界中的數據集包含噪聲、缺失值等，這使得完全滿足模型訓練需求變得極為困難。在教育領域當中，學習者學習情況和掌握知識程度是千變萬化的，如果知識推理模型不能具備較好的泛化能力，就很難在實際應用過程中發揮應有的重要作用。

為了突破這些局限性，可以采取以下措施。首先，探索多元關系處理方法，將復雜的知識關系分解為多個二元關系進行組合推理，或者采用圖神經網絡等能夠處理復雜關系結構的模型。其次，加強模型泛化能力的訓練，通過引入更多樣化的訓練數據、采用遷移學習等方法，提高模型對新情況和新知識的適應能力。同時，結合教育領域的特點和需求，開發具有針對性的知識推理算法和模型，提高知識推理在教育應用中的實際效果和準確性。

三、未來展望

（一）技術融合與創新

展望未來，隨著迅猛發展的人工智能、大數據技術的加速推進，知識圖譜的構建與應用將邁入一個更加注重各種先進技術之間的融合與大膽創新的全新階段。

深度學習這種強大的技術手段的引入將極大地提升知識圖譜構建時在效率與準確性方面的表現。通過訓練復雜且功能強大的深度神經網絡模型，可以更精確地抽取并表示文本中的重要實體和關系，從而構建出更加多樣準確的知識圖譜。深度學習還能夠幫助我們處理自然語言處理中常見的問題，例如，歧義性和復雜性的難題，使得生成出的知識圖譜能更全面地理解并表示信息［7］。

自然語言處理技術在持續進步，將為知識圖譜的發展注入新的生命力。隨著AI技術理解能力的不斷提升，我們可以更準確地解析和表示文本中的語義信息，構建出更貼近人類認知的知識圖譜，使得知識圖譜在教育領域中的應用變得更加廣泛和深入，為學習者提供更智能、更個性化的學習體驗。

引入圖神經網絡圖神經網絡：一種基于圖結構的神經網絡，用于處理圖數據中的復雜關系。也會帶來新的突破，使知識圖譜的推理與應用更上一層樓。圖神經網絡能夠充分利用知識圖譜中的結構信息進行復雜、深入的推理和計算，使基于知識圖譜的應用變得更加智能化、高效化，為教育領域帶來了更加豐富、多樣的新場景和更高價值。

（二）教育模式的深刻變革

基于知識圖譜技術的AI+在線教育正逐漸引領整個教育模式和學習方式發生深刻而顯著的變革，為教育領域帶來了前所未有的創新與突破。

在這種全新的革命性教學模式下，教學效率和質量都將得到顯著提升。豐富多彩、邏輯清晰的知識圖譜能夠準確地描繪出各個知識點之間錯綜復雜但又緊密的關聯及其層次結構，使教學內容更加系統化、結構化。智能適應學習系統以及推薦系統能夠根據學習者具體存在的問題與需求，為其量身定制極具針對性的個人專屬學習計劃并提供相關資源，有效幫助學習者更高效、有目的性地進行高質量學習。

基于龐大而復雜的知識圖譜所驅動的“AI+”在線教育不僅能夠有效地促進教育公平公正，還能實現高度智能化和個性化的教學。

（三）行業智能化的發展

在教育領域里，知識圖譜的應用已經初見成效，推動著職業教育朝著更加高效、更為智能化的方向不斷前進。通過構建專業而復雜的知識圖譜，職業教育能夠更精準地定位學習者具體而多樣化的需求，從而提供個性化、定制化的學習路徑與資源，大大提升教學效果和學習體驗［8］。

在教育領域取得初步成效的同時，知識圖譜也在其他行業中發揮著重要作用。通過整合并分析行業數據，知識圖譜能夠幫助企業優化生產流程、提高生產效率，推動各行業實現智能化轉型與升級。例如，在智能制造領域里，知識圖譜可以整合并分析生產過程中產生的大量數據，以幫助企業優化生產流程，提高生產效率以及產品質量。知識圖譜有能力幫助各行各業實現數據之間復雜而詳細的整合、深度分析以及高效應用，從而推動各個行業朝著更加智能化方向邁進。

四、結論

在課程改革這一復雜領域中，知識圖譜展現出廣闊的應用前景和巨大潛力。它不僅能夠為教育內容的組織和呈現提供新視角，還能推動教學方式創新。然而，知識圖譜在教育領域的應用也面臨諸多挑戰。為了充分釋放其潛力，我們需要不斷進行探索與創新，加強跨學科合作與技術融合，優化知識圖譜的構建與維護流程，同時關注自然語言處理和知識推理等關鍵技術的研究進展。只有這樣，我們才能有效克服挑戰，推動知識圖譜在教育領域的深入應用。

參考文獻：

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［3］杜金明，孫媛媛，林鴻飛，等.融入知識圖譜和課程學習的對話情緒識別［J］.計算機研究與發展，2024（5）：1299-1309.

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［5］王繼茹，朱靖，王建，等.數據驅動的知識圖譜在本科教學信息化改革中的作用［J］.高等工程教育研究，2024（3）：121-128.

［6］封小霞.高職課程體系知識圖譜構建及可視化研究［J］.電腦知識與技術，2024（9）：39-42.

［7］李得發，邵長芬，吳海燕，等.基于工作過程的職業教育課程改革研究知識圖譜分析［J］.黑龍江科學，2024（9）：54-58.

［8］王萌.知識圖譜賦能高職管理會計課程數字化資源建設研究［J］.中國管理信息化，2024（10）：81-83.

作者簡介：辛悅照（1984—），男，漢族，山東青島人，單位為青島遠洋船員職業學院，研究方向為教育管理、英語教學。

（責任編輯：楊超）