知識圖譜與OBE協同驅動的魯錦技藝數智化教育模式創新研究

本文引用格式：.知識圖譜與OBE協同驅動的魯錦技藝數智化教育模式創新研究［J］.藝術科技，2025，38（8)：115-117.

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）08-0115-03

0引言

在國家文化數字化戰略與《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》雙重驅動下，魯錦技藝保護正面臨技藝傳承碎片化、產教融合表層化及文化符號轉譯困境等多重挑戰。傳統研究多集中于靜態數字化存檔，忽視知識體系的動態解構與教育目標的深度耦合，導致文化基因傳承與產業需求脫節［1]。本文創新構建“技術賦能—教育創新—文化增值”三元協同模型，整合知識圖譜技術、OBE理念及“傳承人 + 企業導師 + 高校教師”協同機制，通過解碼魯錦“紋樣基因一工序邏輯一文化語義”三維知識圖譜，系統解決技藝傳承斷層、產教融合形式化、文化符號淺層化等核心問題。研究突破了傳統技術應用單一化與教育范式機械化局限，開發虛擬仿真系統，實現紋樣智能推薦準確率 92.3% 、創新方案提交率 83% ，推動魯錦技藝從“靜態保存”向“動態增值”轉型，為非遺數智化教育提供“知識圖譜驅動目標重構、三師協同促進迭代創新”的實踐范式。

1概念界定

知識圖譜是一種基于知識圖譜技術的知識結構化表示方法，通過節點與關系的可視化建模技術，實現復雜知識體系的高效存儲與靈活關聯，能夠將離散的知識單元，如紋樣、工序、文化符號等，整合為具備推理能力的知識圖譜，為非遺技藝數字化傳承提供底層支撐[2]。

OBE（成果導向教育）強調以預期學習成果為核心設計教育體系，通過逆向推導課程目標、教學活動和評估標準，確保整個教育過程緊密圍繞能力培養這一核心目標展開，其核心是將教育目標從傳統的“輸入導向”轉變為現代的“結果導向”[3]。

“三師協同”模式強調非遺技藝傳承人、企業技術導師和高校專業教師緊密合作。傳承人作為魯錦技藝活態載體，負責文化基因解碼與工藝要訣傳授；企業導師來自紡織企業，提供市場紋樣設計需求、工藝標準和產品轉化案例；高校教師設計教學體系，將前兩者的隱性知識轉化為課程模塊與教學資源。“三師”以“需求對接—聯合開發一共育人才”閉環協作：企業導師每學期提交兩次產業需求清單，傳承人同步更新文化符號轉譯要點，高校教師據此開發虛擬仿真實驗課程，三方共同指導學生完成“紋樣設計一工藝實訓一文創產出”項目，實現文化傳承、產業需求與教學目標動態耦合。

2魯錦技藝的數智化解碼路徑

2.1知識圖譜與OBE的耦合機制及“三師協同”

知識圖譜支撐OBE分級目標體系，映射三級教學目標，形成“目標一知識”關聯。OBE目標驅動知識圖譜更新，如企業新需求觸發系統生成節點，經標注和權重設定后，實現迭代。“三師協同”機制中，各自負責節點標注、權重參數和節點關系構建，形成閉環[4]。技術賦能與教育目標深度耦合：知識圖譜提供結構化知識載體，OBE提供教育邏輯指引，確保知識組織符合能力培養規律。

2.2核心路徑

魯錦技藝的數智化解碼通過“紋樣基因提取一工藝知識圖譜化一文化語義映射”三步策略實現系統性創新。紋樣基因提取通過深度學習技術對傳統紋樣進行特征分析，構建包含10萬余樣本的數據庫，識別幾何、色彩、空間關系，建立語義標簽體系，實現紋樣分類與規律挖掘，為知識組織奠基。工藝知識圖譜化以128道核心工序為骨架，分解成原料準備等子節點，關聯文化符號與工藝參數，通過動態更新保持知識時效，兼顧經典技藝與現代設計需求。

文化語義映射是數智化解碼的核心價值。研究團隊通過田野調查與文獻考證，將魯錦紋樣文化符號（如“八角星紋”“水波紋”）解碼為“星象崇拜一農耕歷法一社群倫理”復合符號系統，開發“紋樣一故事一場景”數字敘事系統。

學生在虛擬仿真系統中學習織造技藝時，能通過AR技術體驗紋樣在民俗場景的應用，理解其承載的黃河流域農耕文明基因。該解碼方式既保留了傳統工藝文化根脈，又為現代設計提供創新靈感，推動魯錦技藝從“技藝保存”向“文化增值”轉型。

2.3文化語義映射的技術實現流程

2.3.1基因提取：多模態技術構建紋樣語義基底

研究團隊采用深度學習技術對魯錦紋樣進行系統分析，通過卷積神經網絡（CNN）提取紋樣幾何特征（如波浪形狀、對稱軸角度）色彩分布（如靛青、姜黃等自然色占比）等核心參數[5]。經標準化處理后，將這些參數與文獻記載的文化信息（如“水波紋象征河神護佑”）關聯，構建“紋樣類型一文化寓意一應用場景”三級語義標簽體系。該體系不僅實現了紋樣智能分類（如將“水波紋”歸為“自然類一水文象征”），還通過標簽間語義關聯（如“水波紋”與“灌溉”關聯強度），為后續文化基因解碼提供結構化數據支撐。

2.3.2農耕隱喻解碼：古籍與田野的雙重溯源

為了深入挖掘紋樣背后隱藏的文化基因，研究團隊同步開展了古籍考證與田野調查工作：一方面，系統整理了《齊民要術》《山東通志》等古籍中關于魯錦紋樣的記載，發現明代農書中經常將“水波紋”與“灌溉”“豐饒”等概念相提并論；另一方面，通過對鄄城、嘉祥等地非遺傳承人的深度訪談，記錄“織女拜月”“織錦祈福”等民俗場景中紋樣的使用邏輯。兩種路徑交叉驗證后，最終解析出“水波紋”承載的復合文化基因—一既包含“長流水滋養土地”的自然崇拜，又隱含“農耕豐饒”的生活愿景，形成“灌溉一豐饒一生命延續”的意義網絡。

2.3.3現代語義重構：生態需求驅動的符號轉譯

面對當代生態保護的時代命題，研究團隊以“水波紋”的傳統基因為基礎，開展符號語義的現代重構。傳統語境下“長流水”這一單一敘事模式被創造性地拓展為“生態流速可視化”這一新穎語義：通過分析黃河流域近年水文數據，將“水波紋”的波浪頻率參數（ 0.5～3Hz ）與流速建立數學映射。在此基礎上，開發可調節波浪頻率的數字界面工具，使“水波紋”從靜態的文化符號轉變為動態的生態指示符，既保留了傳統符號的美學價值，又賦予其現代環境監測的功能屬性。

2.3.4教學轉化：虛擬場景中的認知閉環構建

為了將重構后的語義應用于教學實踐，研究團隊將參數化工具嵌人虛擬仿真系統：學生可在虛擬環境中通過滑動調節按鈕（ 0.5～3Hz ）改變“水波紋”的波浪頻率，系統同步生成對應的黃河流速可視化動畫[6]。這種交互設計使學生直觀感知“紋樣參數一生態數據”的關聯邏輯，完成從“識別紋樣”到“理解寓意”再到“創新應用”的閉環。例如，有學生通過調整頻率參數設計出“黃河生態監測”主題紋樣，其波浪頻率精準匹配真實河段流速數據，成功將傳統符號與現代需求巧妙融合。

3實例研究

本研究以青島工學院“黃河非遺認知與再造虛擬仿真實驗”為載體，驗證了模式的有效性。

實驗系統融合了3D仿真與AR技術，通過13個精心設計的交互步驟，形成完整的知識體系，支持2000人并發訪問，日均使用時長達到120分鐘，學生自主探索的比例達67% 。實驗顯示，魯錦模塊實現了紋樣識別準確率 92.3% （較傳統提升 41.6% ），創新方案提交率 83% （ 83% 含2種以上創新紋樣組合），虛擬織機操作周期縮短 40% ○

系統構建了涵蓋108種基礎紋樣和32組典型組合的豐富數字化素材庫，建立了如“水紋象征長流水”“斗紋寓意聚財”等富有深意的文化符號敘事體系。數據顯示，采用數智化模式的學生在山東省創新大賽獲省級獎項4項，專利授權量提升 28% ，創新成果轉化率提高 28% 。魚骨圖模型顯示，“知識圖譜一OBE一三師協同”機制對教學效率提升的貢獻度分別為 40% 、 30% 和 20% ，驗證了該模式破解了非遺教育“靜態保存”困局的系統性價值，實現文化傳承從“靜態保存”向“動態增值”的范式革新。

技術實現，研發“紋樣基因解碼一工藝知識圖譜化一虛擬仿真”一體化平臺。采用CNN算法提取魯錦紋樣的幾何特征（波浪頻率 0.5～3Hz ）、色彩分布（靛青占比 37% )，構建“紋樣類型一文化寓意”語義標簽體系；動態知識圖譜整合了128個核心工序節點，緊密關聯包括“經緯密度比1:1.8 至 1:2.2^′ ’在內的18項關鍵工藝參數。支持企業實時上傳創新紋樣數據。虛擬織機通過Unity3D開發，力學反饋誤差率 ?3% ，精準模擬木質織機梭口開合、經紗張力等物理特性，學生的操作熟練程度提升了 40% 。

教學效能顯著提升，虛擬仿真系統實現紋樣語義智能推送，學生認知效率提升3倍， 95% 測試者能準確識別12種典型紋樣，斗紋密度不低于 0.8/cm² 的紋樣識別正確率達 89% 。創新設計中， 83% 方案含2種以上創新組合，典型案例文化意象得分提升 42% 。在產業轉化上，“黃河鯉魚—蓮紋”組合紋樣獲省級文創金獎，彰顯文化底蘊與創新價值。同時，實用新型專利授權量同比提升 28% ，斗紋家居面料利潤率提高35% ，證明設計在市場轉化和經濟效益方面取得成功。

研究通過“知識圖譜一OBE一三師協同”機制驗證其普適性：知識圖譜支撐OBE分層目標（貢獻 40% )，OBE反向驅動圖譜更新（貢獻 30% )，“三師協同”整合資源（貢獻20% ），推動魯錦技藝“文化基因解碼一教學目標轉化—產業需求適配”效率提升超 30% ，實現從“靜態保存”到“動態增值”的范式轉型。

本研究聚焦青島工學院單一案例，實驗組與對照組樣本量分別為87人和92人，數據有一定參考價值，但樣本覆蓋存在局限性。企業數據僅來自3家紡織企業，樣本覆蓋面較窄。為提升研究全面性和深度，后續計劃將研究范圍擴展至省內3至5所職業院校，增加對服飾設計、家居裝飾、文化創意等關聯行業的跨企業調研，通過更廣泛的數據采集與深入分析，提升研究成果推廣價值和應用可行性。

4結語

本研究通過知識圖譜與OBE模式協同創新，構建了非遺技藝數智化教育新范式。研究證實，該模式通過動態知識圖譜與分級目標體系耦合，實現了魯錦技藝全鏈條整合，提升了教學效率，學生創新轉化率突破 80% ，實現文化基因活態傳承與產業價值增值，為黃河流域非遺保護開辟“產學研用”閉環新路徑。研究不僅驗證了傳統工藝創造性轉化的可行性，更對國家文化數字化戰略落地具有重要示范意義。當前研究存在樣本覆蓋面窄、跨領域產業驗證不足等問題，未來將拓展多院校、多產業協同實驗，深化AIGC（生成式人工智能）技術在紋樣創新中的應用，推動非遺數智化教育向智能化、生態化升級。

參考文獻：

[1」薛劍莉，拓萬亮，邱欣.非遺知識圖譜智能化應用：以民族文化教育為視角［J].社會科學家，2023（11）：65-70.

[2］張濤，周衛.廣西非遺文化知識圖譜構建與數據處理研究[J].智能計算機與應用，2025，15（3）：72-78.

[3］李淑樂，曾春蓉，張超.臺江苗繡紋樣的基因譜系圖構建及設計應用[J」.包裝工程，2025，46（2）：261-272.

［4］王丹誼．“三師協同，技藝雙修”：高校工藝美術專業人才培養模式的構建[J].天工，2020（5）：50-53.

[5」李勇，楊思敏，郭尚窈，等．“物一工藝一基因”三維視角下手工藝類非遺的本體知識表達研究［J］.圖書情報工作，2023，67(6):137-148.

[6」安俊芳.虛擬仿真技術在傳統手工藝保護傳承中的應用：以惠水布依族楓香染為例［J］.貴州師范學院學報，2022，38(8):48-53.