知識圖譜賦能高職教育：構建智能化、個性化教學新生態

一、引言

數字化時代背景下，如何利用先進技術手段提升高職教育教學質量，構建適應時代需求的智能化、個性化教學新生態，成為教育領域關注的焦點。知識圖譜作為一種結構化的語義知識庫，能夠將碎片化的知識進行整合與關聯，為教育教學提供豐富的知識資源與智能支持，其在高職教育中的應用具有重要的現實意義與廣闊的發展前景。

二、知識圖譜概述

（一）知識圖譜的概念

知識圖譜本質上是一種語義網絡，以圖或網結構表現的知識庫，可將知識之間存在的關系清晰地呈現出來，使知識以更加直觀、可視化的形式展現。它通過實體、關系和屬性等基本元素構建起復雜的知識網絡結構，能夠有效地表達知識之間的邏輯關系和語義信息，為機器理解和人類認知提供了一種全新的知識表示方法。

（二）知識圖譜在教育領域的應用價值

在教育領域，知識圖譜的應用具有多方面的價值。首先，知識圖譜能夠幫助學生構建完整的知識體系，通過直觀地展示知識點之間的關聯，使學生更好地理解知識的內在邏輯，從而提高學習效果。其次，知識圖譜可以為教師提供教學決策支持，通過對學生學習數據的分析與挖掘，教師可以了解學生的學習進度、知識掌握情況等，從而制訂更加個性化的教學方案。此外，知識圖譜可以促進教育資源的整合與共享，實現教育資源的優化配置，提高教育教學效率。

三、知識圖譜賦能高職教育的路徑

（一）構建專業領域知識圖譜

構建專業領域知識圖譜是知識圖譜賦能高職教育的基礎性工程，其核心在于系統梳理高職教育的課程體系、知識點、技能點及職業崗位需求等多元信息，通過結構化整合形成專業領域的知識網絡。這一過程不僅覆蓋專業培養目標與課程設置的縱向銜接，還包含橫向的技能標準與崗位能力的映射分析。在實際操作中，研究者通常借助本體編輯工具（如Protégé）對模型進行可視化設計，并利用語義推理技術驗證知識體系的完整性，從而為教學資源整合、個性化學習路徑規劃及崗位能力對標提供結構化數據支撐。筆者基于課程教學大綱、教材內容、考試題庫及相關行業標準，系統地提取課程中的核心知識點和技能要求，并以此為基礎構建知識圖譜。在構建過程中，筆者采用人工標注與半自動抽取相結合的方式，明確“教材章節一知識點一技能點一崗位要求”之間的邏輯關聯，進一步通過本體建模工具實現圖譜的結構化表達。

（二）實現個性化學習路徑規劃

知識圖譜可以為學生提供個性化學習路徑規劃服務。通過對學生的學習數據進行分析，包括學習成績、學習時間、學習偏好等，結合知識圖譜中知識點之間的關聯關系，為學生推薦適合其學習進度和學習風格的學習路徑。具體而言，知識圖譜通過采集學生的顯性數據（如成績、任務完成率）與隱性數據（如知識點瀏覽時長、交互頻次），利用關聯規則挖掘或通過深度學習模型（如LSTM、知識圖譜嵌入）分析其學習行為模式。東苗等人提出了一種基于學科知識圖譜的個性化學習路徑推薦策略，該策略通過構建學科知識圖譜，結合學習者認知特征進行知識點路徑規劃，最終得到學習資源的序列集合。實驗結果表明，這種方法具有良好的推薦效果。

（三）提供智能教學資源推薦

知識圖譜通過自然語言處理與機器學習技術，可對教學資源進行深度語義解析與多維度標注，構建包含知識點關聯、教學目標層級、適用對象特征等要素的立體化資源索引體系。基于知識圖譜的語義網絡，知識圖譜能夠實現教學資源的動態聚合與智能分類，例如通過知識節點的關聯度分析自動推薦相關教學案例庫、微課視頻及習題集，并利用協同過濾算法實現資源與學習者認知特征的精準匹配。

（四）支持教學評價與反饋

知識圖譜能夠為教學評價體系構建多維度、多粒度的分析模型。教學評價系統通過整合在線學習平臺、課堂互動記錄、作業測評系統等多源數據，可全面采集學生的知識掌握軌跡、認知發展路徑及情感態度變化等信息，結合知識圖譜中預設的能力指標與認知層級模型，能夠實現對學生學習效果的可視化診斷與精準畫像。同時，基于知識圖譜的關聯分析功能，可動態追蹤知識點掌握度與能力發展水平之間的映射關系，為教師提供包含教學盲點識別、教學重難點匹配度等維度的實時反饋，支持教師通過可視化分析工具快速定位教學策略優化方向，進而實施個性化輔導方案或分層教學策略調整，形成“評價一反饋一改進”的良性循環機制。

四、知識圖譜在高職教育中的實踐

（一）構建課程知識圖譜體系

在具體教學實踐中，筆者以信息技術課程為試點，嘗試構建契合課程結構與學生認知特點的知識圖譜。首先，筆者深人分析了課程教學大綱、教材章節安排以及歷年教學中積累的學生反饋與考試數據，梳理出課程中的核心知識點、易錯點和難點。

其次，結合課程的教學目標，將相關知識內容按照“基礎一進階一拓展”的邏輯結構進行分類，初步構建出覆蓋“計算機基礎知識”“辦公軟件操作”與“人工智能應用”三大模塊的知識圖譜體系。圖譜中不僅體現了知識點之間的從屬與衍生關系，還融入了技能操作與理論理解的結合要素。

（二）融合教學平臺，實現圖譜可視化

在完成知識圖譜的構建之后，筆者借助圖譜可視化工具，使抽象的知識內容具象化、結構化呈現。學生通過圖譜界面可以直觀看到不同知識模塊之間的連接關系、每個知識點的學習狀態及推薦順序，從而幫助其構建整體的知識框架。教師在教學過程中也可以通過圖譜安排課程節奏，合理穿插重點與輔助內容，提升教學連貫性和條理性。在實際應用中，知識圖譜會記錄學生在平臺上的學習行為，如點擊頻次、停留時間和測試結果等，并據此動態調整學習推薦內容。例如，當學生在“Word操作”知識點測試中多次出錯時，知識圖譜會主動推送該內容的圖文解析、視頻演示和針對性練習題，輔助其查漏補缺。該模式的引入，不僅提升了學生學習的主動性，也增強了教學系統的智能響應能力。

（三）實施個性化學習路徑推薦

針對高職院校學生基礎差異明顯、學習風格多樣的特點，筆者進一步發揮知識圖譜的個性化功能。通過采集學生的學習行為數據，包括各知識點的學習時長、測試正確率、學習頻率等，知識圖譜可生成每位學生的學習畫像，并結合圖譜結構推薦適合其當前水平的學習路徑。對于基礎較弱的學生，知識圖譜會優先推薦其從“計算機基礎組成”“文件管理”“鍵盤操作”等初級節點入手，并在學習過程中提供更多提示與輔助內容。而對于基礎扎實、學習進度較快的學生，知識圖譜則會引導其進入“數據處理”“函數應用”“人工智能基礎”等進階模塊，鼓勵其進行拓展性學習。

（四）借助數據監測，優化教學過程

在日常教學過程中，筆者注重對學生學習數據的收集與分析，將其作為調整教學策略的重要依據。通過對知識圖譜節點的點擊量、學習完成率、測試表現等數據的實時監測，筆者能及時了解學生對知識的掌握情況與學習瓶頸。例如，當多個學生在“網絡基礎”模塊中表現出較低的正確率且學習時間偏短時，筆者可以據此判斷該模塊的教學內容或方式導致學生理解障礙，從而調整授課方式，如增加案例講解、使用動畫演示或開展小組討論等互動方式，提升教學效果。同時，筆者在布置課后作業與形成性評價任務時，也基于知識圖譜的結構邏輯進行設計，將題目分為基礎類、提升類和拓展類，確保不同層次的學生都能從中獲得匹配的練習體驗。

五、知識圖譜賦能高職教育的挑戰與對策

（一）數據采集與整合的挑戰與對策

構建知識圖譜需要大量的數據支持，包括課程體系、知識點、技能點、職業崗位等信息，以及學生的學習數據等。這些數據來源廣泛，格式多樣，如何有效地采集和整合這些數據，是構建知識圖譜面臨的一個重要挑戰。為了提高數據的質量和可用性，構建者需要加強數據整合與清洗，利用數據挖掘和機器學習等技術對采集到的數據進行處理

（二）知識圖譜構建與維護的挑戰與對策

知識圖譜的構建需要專業的知識和技能，包括知識工程、語義網、機器學習等技術。如何有效地構建知識圖譜，確保其準確性和完整性，是知識圖譜賦能高職教育面臨的一個重要挑戰。學校應加強知識圖譜構建團隊的建設，培養和引進一批具有專業知識和技能的人才，以提高知識圖譜構建的水平和質量。同時，為了確保知識圖譜的準確性和完整性，學校需要建立知識圖譜的維護機制，及時更新和維護知識圖譜。

（三）教師與學生的接受度挑戰與對策

為了提高教師和學生的接受度，學校應加強知識圖譜的宣傳和培訓，通過舉辦講座、培訓等方式，向教師和學生介紹知識圖譜的概念、原理和應用，從而提高其對知識圖譜的認識和理解。同時，教務部門應該提供良好的技術支持和服務，幫助教師和學生解決在使用知識圖譜過程中遇到的問題，進而提高其使用體驗和滿意度。

六、結論與展望

知識圖譜作為一種新興的技術，為高職教育的改革與發展提供了新的思路和方法。學校通過構建專業領域知識圖譜，能夠實現個性化學習路徑規劃、智能教學資源推薦、教學評價與反饋等功能，從而有效提升教學質量，促進個性化學習，優化教學資源管理，并加強教學評價與反饋。然而，知識圖譜賦能高職教育也面臨著一些挑戰，如數據采集與整合、知識圖譜構建與維護、教師與學生的接受度等。未來，隨著技術的不斷進步和教育理念的不斷更新，知識圖譜在高職教育中的應用將更加廣泛和深入，為高職教育的高質量發展提供更加有力的支持。

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基金項目：陜西交通職業技術學院高等職亞教育教學改革研究項目“基于AI技術的高職教育專業教學資源庫建設實踐研究”，項目編號：XY2405。

（作者單位：陜西交通職業技術學院）