基于知識圖譜技術的高校“計算機基礎” 課程教學方法

引言

信息技術的發展使得高校“計算機基礎”課程的教學方法也面臨著新的變革和挑戰，變革是應對挑戰的重要路徑，技術則是支持教學創新的重要動力。知識圖譜技術是一種邏輯嚴謹，效能穩定的專業技術，將這種技術用于高?！坝嬎銠C基礎”課程教學中，能夠幫助學生基于技術平臺強大的知識表示和管理效能，構建結構化語義化的知識框架，為高?！坝嬎銠C基礎”課程的教學改革和教學成效優化提供支持，教師應當充分了解知識圖譜技術的原理，并且在高?！坝嬎銠C基礎”課程教學中，應用知識圖譜技術，提升教學質量。

1.知識圖譜技術的應用原理

知識圖譜技術應用于高?！坝嬎銠C基礎”課程教學的核心原理在于，通過構建存儲、關聯和應用的知識網絡，實現對知識的深度挖掘和智慧交互。在知識建構層面，圖譜技術可將多源數據進行融合，從教材文本、視頻資源實驗代碼、行業報告等不同的載體中提取關鍵實體。例如，文本數據實體可進行基礎識別和關系抽取，將非結構化的信息轉化為結構化的三元組，形成實體、關系、實體為節點的穩定鏈條[1。利用圖像識別技術，還可從多媒體素材庫中提取硬件設備的外觀、算法、流程圖等視覺信息，實現多模態知識表示。在知識存儲與關聯的環節，可構建知識圖譜底層架構，將不同的知識點和利用語義關系緊密銜接，形成層次分明、邏輯嚴謹的知識網絡。在教學應用環節，知識圖譜可支持智能檢索與推薦功能，由學生輸入關鍵查詢詞，即可定位不同的關聯路徑，推薦相關知識和拓展學習資源，教師則可根據知識圖譜分析知識點的難度、先修關系，以便制定個性化的教學方案，對教學內容進行動態調整，提高教學的精準度，滿足學生的個性化需求。

2.知識圖譜技術在“計算機基礎”課程教學中的應用價值

2.1重構教學資源整合范式

高等教育階段的“計算機基礎”課程資源呈現多元化特征，涉及教材體系、多媒體課件、實驗實訓素材、數字視頻資源、在線測評系統等。這類資源通常具有多源異構、動態演化的特性，傳統管理模式難以實現系統化組織與智能化應用。語義網絡技術重構了教學資源管理范式，主要體現在三維度革新效應。本體建模方法能夠構建資源間的語義關聯網絡，通過知識節點網絡化映射實現資源結構化重組。采用多維度屬性標注體系，將離散資源要素轉化為具有語義關聯的知識單元，形成層級分明的認知拓撲結構。這種建模方式突破傳統線性資源排列模式，建立多維交叉檢索通道，顯著提升資源的可發現性與復用效率。動態更新機制保障知識體系的時效性[2]。

2.2優化學生學習體驗

“計算機基礎”課程的知識架構呈現高度復雜性，學習者普遍面臨認知負荷過載、知識聯結斷裂等現實挑戰。本體驅動學習支持系統通過三重機制改善學習體驗：認知導航機制構建可視化知識框架，采用分層遞進的語義表征方式解構知識體系。通過概念聚類與關系推理技術，自動生成領域知識認知圖譜，幫助學習者建立全局性知識參照系；個性化適配機制依托學習者畫像技術，綜合考量個體的認知起點、能力特征、發展需求，動態生成最優學習軌跡。系統通過實時學習診斷持續優化路徑規劃，建立自適應資源推薦通道；協作建構機制搭建分布式知識共享平臺，支持多主體協同標注與語義注解功能，形成群體智慧驅動的知識演化模式。

3.基于知識圖譜技術“計算機基礎”課程教學的實踐應用

3.1基于知識圖譜課程知識體系的動態構建與優化

高?！坝嬎銠C基礎”課程知識體系建構需要整合教材文本、視頻資源、實驗案例和文獻資料等多元異構數據，利用自然語言處理技術對文本數據進行實體抽取。

例如，在計算機硬件基礎模塊中，要識別出內存、硬盤等核心實體并標注實體屬性，從轉速、主頻、容量等方面入手，保證實體和屬性的對應，同時利用圖像識別技術，從教學視頻和實驗案例中提取硬件設備的結構示意圖，如工作原理，視頻信息等，將其轉化為結構化的數據，并且與文本內容進行關聯。

例如，基于CPU的物理結構圖像和CPU架構進行圖像文字和實體的關聯，應用圖像數據庫實現多模態數據的統一存儲與查詢，在知識圖譜本體建構中還利用OWL進行概念層次和邏輯關系的定義。

例如，硬件系統是頂層概念，處理器、存儲設備、輸人設備屬于子分類，利用知識圖譜技術和定義兩者之間的包含和依賴關系，同時也利用時間維度的屬性，記錄硬件技術發展的時間線，形成動態知識網，整體建模方式能夠清晰地呈現知識之間的層次結構和關聯關系，為教學工作提供基礎支持。

此外，計算機領域的知識更新迅速，軟件算法、硬件技術都在不斷地迭代，為了保證知識圖譜的實效性，應當運用相應系統，定期抓取權威學術期刊，技術博客，行業報告等數據語言，然后利用命名實體識別關聯抽取的算法，更新知識圖譜中的實體和關系。例如，CPU架構的新一代程序發布，要保證知識圖譜系統能夠自動將其添加到系統架構中，建立ARM架構家族繼承關系。

高校“計算機基礎”課程的學生群體具有不同的知識基礎和學習目標，為滿足個性化學習需求，可基于知識圖譜，生成面向不同層次學生的知識子圖譜。對于初學者，生成以基礎概念和簡單應用為主的知識子圖譜。例如，在“操作系統基礎”模塊中，僅包含“進程管理”“內存管理”的核心概念和基本原理，以及與之相關的簡單實驗案例。對于學有余力的學生，則生成融合前沿技術和學術研究的知識子圖譜。

本研究選取計算機專業的120名學生，在2022年秋季學期開展教學實證研究，選取操作系統課程作為實驗載體。實驗組（ n=62 ）采用動態知識圖譜教學系統，對照組（ n=58 ）沿用傳統教學模式。研究周期為16周，通過雙重差分法評估教學效果。在系統構建階段，基于Neo4j圖數據庫整合3本權威教材、127個實驗案例、892個學術文獻，形成包含486個概念節點、1532條語義關系的領域圖譜。動態更新模塊接入ACMDigitalLibrary和IEEEXplore數據源，實現每周增量式知識融合。個性化適配引擎根據前測數據將實驗組劃分為基礎組（24人）和進階組（38人），分別生成差異化的知識圖譜視圖。

教學效果評估結果顯示，在考核結果維度上，實驗組期末考試成績均值為 83.7±6.2 ，顯著高于對照組的75.3±8.1 （ Plt;0.001 ），提升效果顯著。在實驗能力維度，實驗組虛擬內存管理實驗，平均完成時間由對照組的72分鐘縮短至43分鐘，詳細統計結果如下表1所示。該實證研究驗證了動態知識圖譜體系在教學適配性和認知建構方面的顯著優勢[3]。

3.2基于知識圖譜的個性化學習路徑規劃與動態調整

知識驅動的個性化學習系統通過多維數據融合，實現了教學路徑的精準規劃與動態優化。系統依托智能教學平臺采集學習者多維行為痕跡，包括數字資源瀏覽軌跡、任務完成效能、測評表現數據、社群互動頻次等維度，運用智能分析技術構建學習者能力圖譜。第一，采用分層聚類模型將學習者劃分為基礎鞏固型、能力發展型、創新拓展型，其中基礎型群體典型表現為資源訪問時長離散化、任務達成率偏低，且測評分數集中于基準區間，而拓展型群體則呈現任務執行高效性、解決方案創新性、知識遷移靈活性等特征[4]。第二，結合知識網絡的認知復雜度與邏輯關聯度參數，進一步細化學習者能力維度，如針對編程基礎模塊中線性數據結構、樹形架構等核心概念的掌握梯度，進行診斷性解析，形成精準的學情分析矩陣。

路徑規劃引擎基于知識網絡拓撲結構與教學目標雙重約束，生成適應性學習序列。以圖遍歷優化方法為核心，綜合考量認知負荷系數、時間成本閾值、歷史學習效能等多個權重參數，構建從初始節點（如編程語法基礎）到目標節點（如項目化實踐任務）的最優認知路徑。系統內置先決條件校驗機制，確保知識節點的有序

表1課程教學質量提升效果統計表

遞進關系，典型如將程序控制結構中的順序邏輯作為分支與循環結構的前置認知基礎。學習進程監測模塊通過嵌人式評估工具實時捕獲學習者行為數據，運用文本語義解析技術對問題解決方案進行概念映射分析，如通過代碼邏輯特征提取與算法復雜度計算驗證知識內化程度。當檢測到特定知識節點存在認知障礙時，系統自動觸發補償性學習機制，推送微課資源簇與階梯式訓練集，同時重構后續學習單元的難度梯度。系統還具備興趣導向的拓展推薦功能，基于學習者的能力優勢與探索偏好，動態對接擴展知識單元，如為算法設計能力突出的學習者匹配智能優化算法等進階內容，形成持續發展的學習生態閉環[5]。

3.3基于知識圖譜的教學評價與反饋優化

教育評價范式的數字化轉型要求突破傳統終結性評價的局限，依托認知圖譜技術構建多維過程性評價體系。在認知建構維度，采用加權知識網絡分析法，根據知識節點的中心度（centrality）和認知復雜度（cognitivecomplexity）設定差異化的評估標準。

以“計算機網絡”課程為例，“TCP/IP協議簇”節點因其0.85的中心度系數成為核心評估對象，設置協議分層認知度（權重 30% ）、報文解析準確率（權重 40% ）、故障排查效率（權重 30% ）三級指標，通過動態測試題庫生成系統實現持續追蹤。技能遷移評估依托認知圖譜的關聯推理功能，構建跨情境能力映射模型。在數據庫系統課程實踐中，通過捕獲學生在實體關系建模（權重 25% ）、SQL語句編寫（權重 35% ）、查詢優化實踐（權重 40% ）等環節的行為數據，形成技能發展雷達圖[8]。以“操作系統”課程為例，教師通過埋點采集的2835條交互數據觀察學生的學習情況。結合眼動追蹤數據發現關鍵概念區的注視停留時間與單元測試成績具有相關性。這些發現促使教師調整教學策略，將虛擬內存原理講解時長從15分鐘延長至25分鐘，并增加虛實地址轉換動畫演示。在具體的教學實踐中，可結合不同的主題課程，應用先進技術進行評價反饋質量的進一步優化。

表2“Web開發”課程的過程性評價結果統計表

例如，在“Web開發”課程的過程性評價實驗中，學校選擇了兩個平行班級共88名學生展開實驗研究。首先將學生分為實驗組和對照組，其中，實驗組（ n=45 ）采用認知圖譜支持的評價體系，對照組（ n=43 ）沿用傳統評價方式[9。經16周教學周期后，兩組在“CSS布局規范性”指標上呈現顯著差異（ Plt;0.001 ）：實驗組優良率（評分 ?85 ）達 73.3% ，較對照組（ 48.8% ）提升 24.5% 。具體到Flex布局應用場景，實驗組的媒體查詢使用正確率（ 89.1% ）遠超對照組（ 62.7% ），且代碼冗余度降低至23.6字符/功能點（對照組為41.8）[10]。詳細數據統計結果如表2所示，這些數據印證了認知圖譜評價體系在技能遷移維度的重要價值。

結語

綜合本文分析可知，基于知識圖譜技術的高效“計算機基礎”課程教學中，先進技術的支持能夠提高教學效率，從根本上優化學生的課程學習質量。對于高校計算機專業來說，先進的技術成為智能教學質量提升的重要動力，教師應當靈活運用先進的技術，優化高?！坝嬎銠C基礎”課程教學的整體成效。

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[10]李昕，秦耕.基于知識表示學習的公共計算機課程管理研究[].吉林大學學報（信息科學版），2020，38（5）：606-611.

作者簡介：蘇雅麗，碩士研究生，副教授，nmgsyl@126.com，研究方向：人工智能。