基于知識圖譜的混合式精準教學模式探索

摘 要：混合式學習作為傳統課堂與在線學習優勢融合的教學模式，已逐漸成為教育改革的重要方向。然而，當前混合式教學模式在教學目標的精準性、問題識別的及時性以及干預措施的有效性等方面仍存在諸多挑戰。本文旨在探討知識圖譜技術如何通過學習通線上平臺有效支持混合式精準教學的實施，以“金融風險管理”課程為例，從教學目標、知識點提取、圖譜創建、資源關聯幾個方面，構建該課程知識圖譜，并從預習階段的精準引導、課堂階段的精準教學、練習與鞏固階段的精準訓練、評估與反饋階段的精準反饋幾個方面，基于構建的知識圖譜開展混合式精準教學模式設計，旨在提升教學精準度與個性化水平，促進教學效果的顯著提升。

關鍵詞：知識圖譜；混合式教學；精準教學

一、引言

精準教學（precision teaching）作為一種高效的面向知識的教學方法，主要強調通過測試對學生的學習表現和趨勢等進行評估，實現個性化教學。隨著信息技術和人工智能等的快速發展，精準教學日漸成為我國教育教學研究關注的重點。混合式學習模式主要是結合線上和線下教學資源開展教學活動，為學生提供更加靈活的學習方式。但是，在實際教學實踐中，如何確保教學目標的精準性、問題識別的及時性以及干預措施的有效性，成為決定混合式教學效果的關鍵因素。知識圖譜（knowledge graph）作為一種結構化的知識表示方法，能夠通過圖譜的方式，讓知識“看得見”“看得清”，為解決當前混合式教學中的精準教學提供了清晰的思路和有力的技術支持。

梳理國內外相關研究發現，彭紅超和祝智庭[1]提出基于信息技術的精準教學模式，強調智慧學習作為方法論，對精準教學賦予了新的含義。郭利明等[2]認為在大數據時代，精準教學在技術、人本、文化層面展現出新內涵。萬力勇等[3]提出了大數據驅動的精準教學操作框架。常德顯等[4]設計了基于學習行為智能分析的混合式精準教學模式。廖昊鑫等[5]從學情分析、教學目標、教學資源、教學干預等幾個方面，探究如何運用生成式人工智能技術來助力精準教學。陳敏[6]通過梳理知識圖譜技術發展的脈絡，從多維度對其內涵進行深度認識，并對教育知識圖譜的多種應用場景進行分析，尤其強調了知識圖譜對開展精準化教學的重要作用。鄧碩和閆焱[7]研究認為知識圖譜在教學資源推薦、學習行為數據化、課程知識點脈絡與學情分析的可視化等方面發揮著重要作用，有助于教學精準化。高嘉騏等[8]研究了基于知識圖譜的學習路徑自動生成方法，主要包括知識點路徑生成和學習對象路徑生成，這有助于學生的個性化學習。王法強等[9]、龔璇[10]、王莉和奚麗君[11]研究了具體課程中如何運用知識圖譜賦能精準和個性化教學。

從已有研究梳理可以看到，知識圖譜對于混合式精準教學具有重要的支持作用，但是目前基于知識圖譜的混合式精準教學模式構建以及具體課程應用的研究還相對較少，因此，本文致力于構建基于知識圖譜的混合式精準教學模式，并通過“金融風險管理”具體課程的知識圖譜構建和精準教學設計，強調知識圖譜助力混合式精準教學的重要作用，不僅能夠更好地滿足學生的個性化學習需求，而且也有助于提升教學效果。

二、現有混合式教學模式存在的問題

當前，線上線下混合式教學模式因其獨特的靈活性和互動性，成為推動教育現代化和智能化的重要力量。但是，混合式教學模式也存在一些痛點，特別是在實現個性化教學、精準識別學習問題以及采取有效干預措施方面。

（一）教學目標設定模糊，難以滿足學生的個性化需求

混合式教學模式下，教學目標的設定一般基于班級學生的整體平均水平，忽視了學生之間存在的個體差異。這種“一刀切”的教學方式可能會導致有的學生因為內容過于簡單而缺乏挑戰性，而有的學生又會因為部分內容超出了其能力范圍而感到挫敗。此外，學生知識學習的碎片化現象嚴重，知識點之間缺乏有效關聯，導致學生在構建知識體系時，難以形成全局觀和系統性的理解。此外，固定的教學路徑和資源，盡管可能使得教學管理更為方便，但是一定程度上也會限制學生的個性化學習。

（二）學生問題識別滯后，難以及時發現學生學習困惑

在傳統的教學模式中，課程主要采用作業、章節測驗或者通過期中期末考試來了解學生對于知識點和課程的掌握情況，這種方式不僅滯后，而且也難以全面精準地反映學生的學習過程以及學習中遇到的困難。在混合式教學中，雖然可以對學生的學習相關數據進行搜集、分析，但是往往缺乏對這些數據的深入分析，也缺乏對學生學習狀態的實時監控和精準畫像，因而教師難以第一時間發現學生的學習困惑或興趣點，從而錯過及時干預的最佳時機。

（三）干預方案針對性不強，難以有效促進學生深度學習

在混合式教學中，由于對學生學習狀態的理解不夠深入，教師往往采取較為通用的干預手段，比如統一講解難點、布置額外練習等，這些干預措施雖然有一定效果，但是難以精準對應學生的深層次學習需求。引入知識圖譜，可以幫助教師基于學生的具體學習問題，設計更具針對性的干預方案。比如，對于某個概念理解不透徹的學生，可以提供包含詳細解釋和實例的視頻課程；對于應用能力較弱的學生，則可以通過設計情境模擬或項目式學習任務，促進其將理論知識轉化為實踐能力。這種精準干預一方面能夠有效提升學生的學習效率，另一方面也能激發學生的內在學習動機，促進其對知識內容的深度學習。

三、知識圖譜對混合式精準教學的支持

知識圖譜作為人工智能的基石，架起連接數據與個性化教學的橋梁，為解決當前混合式教學中的痛點提供了有力的技術支持。知識圖譜通過深入挖掘和分析學生的學習數據，構建個性化的學習路徑，精準識別學習問題，并采取針對性的干預措施，為混合式精準教學發展提供了重要助力。

（一）支持目標精準：構建知識網絡，優化教學路徑

知識圖譜通過圖形化的方式，將學科內的知識點及其相互關系進行結構化展示，形成了一張錯綜復雜但又井然有序的知識網絡。通過構建結構化的知識網絡，優化知識表達，讓知識“看得見”“看得清”，為精準教學提供了豐富的知識資源和清晰的邏輯框架。

一方面，知識圖譜能夠幫助教師更加系統地梳理課程內容，明確每個知識點在整體知識結構中的位置和作用，從而設計出更加科學合理的課程體系。在此基礎上，教師可以根據學生的學習背景和需求，設定更加具體、可衡量的教學目標，這些目標不再是籠統的、一概而論的，而是能從學生實際情況和學生個性化需求角度進行動態個性化調整的。另一方面，知識圖譜能夠動態跟蹤學生的學習進度和掌握情況，通過細粒度地劃分知識點，精確評估學生在知識點上的掌握情況，動態優化調整教學目標和內容。這種動態調整機制確保了教學目標始終與學生的實際學習需求相匹配，有效避免了“一刀切”的教學模式帶來的弊端。

（二）支持問題精準：智能推理，快速識別學習瓶頸

知識圖譜在擁有靜態知識庫的同時還可進行智能推理。通過對學生學習數據的深度挖掘和分析，知識圖譜能夠快速識別學生在學習過程中遇到的困難和瓶頸，為教師的精準干預提供科學依據。

知識圖譜可以通過分析學生在平臺上的學習軌跡、互動頻率、答題正確率等多維度數據，構建學生個人學習畫像。快速識別學生的薄弱環節和學習瓶頸，為教師提供預警信號，使其能夠迅速調整教學策略，為學生提供個性化的輔導和支持。此外，知識圖譜具有推理能力，能夠通過發現知識點之間的內在聯系，為精準識別學習問題提供更深層次的支持。例如，當學生在某個復雜概念上遇到困難時，知識圖譜可以自動推薦相關的前置、后置知識點和輔助學習資源，方便學生對知識點進行全面了解，幫助學生有效解決難點問題。

（三）支持干預精準：個性化路徑，動態優化教學策略

基于知識圖譜的精準識別能力，混合式精準教學能夠為學生提供個性化的學習路徑和資源推薦，實現精準干預，主要體現在學習資源的推送和教學策略的調整優化上。

知識圖譜可以根據學生的學習數據和問題反饋情況，制定個性化的學習路徑。這條路徑不僅包含了學生需要掌握的知識點，還包含了適合學生學習風格和學習節奏的學習方法和資源，進而激發學生的學習興趣和主動性，也能促使學生進行自我反思和自我評價。此外，知識圖譜能夠助力教師精準研判學情，關聯教學資源，實現精準評價與教學改進。通過對學生學習數據的持續監測和分析，教師可以及時發現教學中的問題和不足，及時調整教學策略和方法，確保教學始終與學生的實際需求保持同步，從而有效提高教學的針對性和有效性。

四、基于知識圖譜的混合式精準教學模式構建

（一）基于“金融風險管理”課程的知識圖譜構建

1. 明確教學目標

以“金融風險管理”課程為例，首先明確課程的教學目標，包括知識目標、能力目標和思政目標。然后，利用知識圖譜技術，將課程目標細化為具體的知識點，并區分不同層級知識點（包括一級、二級、三級、四級、五級等），形成清晰的知識體系框架。

2. 知識點提取

通過對“金融風險管理”教材進行分析，課程團隊教師進行討論交流，首先將“金融風險管理”課程內容分為四個板塊，分別是風險管理基礎與識別、風險量化與評估、主要風險類型及其管理、高級風險管理與國際標準。其次，根據各章對應內容，提取關鍵知識點，并確定其屬性，明確該知識點是重點、難點、考點或者思政知識點，同時標記知識點的認知維度，比如記憶、理解、應用或評價等，方便學生在學習時有針對性地進行掌握。

3. 圖譜創建

首先，利用知識圖譜工具，將“金融風險管理”課程提取的知識點，按照邏輯關系組織成圖譜，包括學科知識圖譜、問題圖譜和思政圖譜。學科知識圖譜展示課程知識點的結構關系，幫助學生構建完整的知識體系。問題圖譜主要記錄學生在學習過程中遇到的主要問題及其解決方案，為精準干預提供依據。思政圖譜則是融入了課程思政元素，強化學生的價值引領和道德教育。其次，進一步梳理知識圖譜中的邏輯關系，如知識點之間的前置后置關系、包含關系等，確保圖譜的準確性和完整性，也為學生個性化學習路徑提供依據。

4. 資源關聯

將相關教學資源與圖譜中的知識點進行關聯，這些教學資源一方面包括“金融風險管理”課程各章節的任務點、教學課件，每章節的作業和章節測驗等，另一方面還包括推薦的相關網絡資源，從而形成豐富的學習資源庫。

（二）基于“金融風險管理”課程知識圖譜的混合式精準教學模式設計

1. 預習階段的精準引導

在預習階段，教師通過超星學習通“金融風險管理”課程學習平臺，可以對學生前期的學習數據、作業、測試等數據進行分析，并自動推薦與之相匹配的預習材料。通過知識圖譜，引導學生按照推薦的學習路徑進行自主預習，對即將學習的內容形成初步的理解和認識。具體而言包括：

第一，提供個性化學習路徑。教師根據學習通“金融風險管理”課程的學習數據，分析學生的知識水平、興趣偏好及學習目標，然后基于該課程的知識圖譜結構，為學生規劃一條最優的學習路徑。這條路徑不僅包含了必要的基礎知識，還尤其注重知識的邏輯順序和難度梯度，確保學生能夠循序漸進地掌握知識。

第二，智能推送預習資源。根據學生的個性化學習路徑，系統智能地從資源庫中選取相關的預習資料，比如“金融風險管理”微課視頻、圖文教程等，并推送給學生，幫助學生在課前提前了解課程內容，為課堂學習做好準備。

第三，即時反饋預習效果。學生完成預習后，學習通以每章的章節測驗或者互動問答的方式，對學生的預習效果進行即時評估。學生根據評估結果可以了解自己的預習成效，教師通過評估結果，對后續的教學活動提供參考。

2. 課堂階段的精準教學

在課堂階段，教師可以依托超星學習通平臺和“金融風險管理”課程知識圖譜，實施精準教學策略，提高課堂教學的針對性和有效性。主要包括：

第一，知識點精準講解。根據知識圖譜中的難點和易錯點，教師可以有針對性地進行重點講解。比如信用風險四種定量度量方法中，KMV模型和Credit Metrics模型，教師可以進一步通過計算實例分析、實證文獻解讀等方式，幫助學生深入理解這些模型的計算步驟。同時，利用學習通的互動功能，結合QQ等線上交流工具，及時解答學生的疑問，確保每位學生都能跟上教學進度。

第二，個性化問題診斷。學習通平臺通過知識圖譜反映的學生課堂表現和在線互動數據，自動分析其在學習過程中遇到的問題和困惑。教師可根據這些結果，對學生進行個性化的輔導和干預，幫助其解決學習難題。

第三，學習成果即時展示。在“金融風險管理”課堂教學過程中，教師通過發布學習通話題討論、小組任務的方式，讓學生對金融風險案例進行分析，對金融風險的度量方法進行學習和深入解讀，及時了解學生對該部分內容的掌握程度，并展示學生該部分的學習成果，學生也可以通過其他同學的發言、其他小組的分享，進行比較分析，發現自身或所在小組存在的優點和不足，進而激發學習的動力和創造力。

3. 練習與鞏固階段的精準訓練

在練習與鞏固階段，學習通平臺根據學生對“金融風險管理”課程和知識點的掌握情況和需求，推送個性化的練習題和鞏固資源，幫助學生鞏固所學知識。

第一，為學生推送個性化練習題。系統根據學生的學習數據和知識圖譜中的知識點關系，智能地為其推送個性化的練習題。這些練習題涵蓋了不同難度和類型的題目，比如：能夠基本掌握本章知識的同學，可以做相應金融風險的章節測驗和本章作業；掌握度很好的同學，還可以進一步學習實訓平臺上配套的實驗，學習如何通過編碼來實現對應風險度量的方法。

第二，實時反饋與解析。學生完成練習題后，通過學習通平臺設置，能立即獲取反饋和解析。對于錯題和難題，還能查詢詳細的解題思路和方法指導，幫助糾正錯誤、鞏固知識。同時，教師還提供了及時的線上溝通交流和在線輔導，幫助學生及時解決難題和疑惑。

第三，對學習進度進行跟蹤與調整。實時跟蹤學生的學習進度和練習情況，并根據反饋結果動態調整練習內容和難度。對于那些進步較快的學生，可以適當增加難度和挑戰，給學生提供一些挑戰度高些的練習；而對于遇到困難的學生，則是通過線下或線上的方式，對學生進行針對性地進行輔導，并提供針對性的練習，幫助他們牢固掌握相關知識點。

4. 評估與反饋階段的精準反饋

在評估與反饋階段，學習通平臺通過綜合評估學生的學習效果，生成個性化的學習報告和反饋意見，為教師和學生雙方提供精準的教學和學習指導。

第一，多元化評估體系。采用多元化的評估方式，“金融風險管理”課程主要包括考勤、作業、課堂表現、話題討論、小組任務與分享、學習心得等多個維度，并對各項設置權重，全面反映學生的學習情況和對知識的掌握程度。

第二，個性化學習報告。基于“金融風險管理”課程評估結果，學習通可以提供個性化的學習報告，包括學生的學習進度、成績分布、問題診斷等多個方面，并形成可視化圖表和數據分析，學生可以通過這些數據，對自己的學習狀況和進步空間有清晰的了解。

第三，精準反饋與建議。一方面，根據學習通提供的學生的學習報告和反饋意見，提供個性化的學習建議和改進措施。另一方面，在《金融風險管理》課程結束前，也會通過問卷調查和訪談的方式，搜集學生的學習反饋和建議，并提供針對性的措施改進和進一步的學習建議，從而幫助學生克服學習難題、提高學習效率和質量，也使得教師更好地對課程和教學實施精準化的改進。

五、結語

目前，基于知識圖譜的混合式精準教學模式在“金融風險管理”課程中已經開展教學實踐，從學生和教師團隊的反饋來看，目前已經取得初步成效，未來，將基于更多教學周期的課程實踐，以及更多學生的學習數據和學習反饋，從教師、學生、專家等多角度全面評估該教學模式的成效。未來，隨著人工智能技術的快速發展和應用場景的不斷拓展，我們可以將人工智能技術引入基于知識圖譜的混合式精準教學模式中，對教學模式進行持續優化和改進，進一步為更多學生帶來個性化的學習體驗和高效的學習效果。

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