基于知识图谱的高职院校思政课教学新形态探究

摘 要：基于知识图谱的教学新形态是一种新的教学方式，它通过构建一种新型的教学架构来开展教学活动。通过知识图谱对思想政治课程繁杂的教学内容进行结构化整合，运用多样化的教学方式和更加全面合理的评价方式，以提高教学效能，并深化学生的学习体验，更好地培养学生的批判性思维及创新能力。

关键词：知识图谱；思政课；教学新形态；个性化学习

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：0450-9889（2024）30-0050-04

在当今日新月异的信息时代背景下，知识图谱技术作为一种强大高效的知识整合与智能化应用技术，正逐渐成为学术与实践领域的重要工具。它能够有效整合庞大且分散的数据资源，构建起富含语义关联的知识网络［1］，并通过高级的推理与分析机制，提供诸如智能检索、智能应答及个性化推荐等功能，为人工智能及大数据分析领域带来深刻的变革。思政课是落实立德树人根本任务的关键课程，在此趋势下其旧有的教学方式亟需改革与创新。因此，思想政治理论课教师要探索将知识图谱这一新的信息组织与表示工具来助学助教，以信息技术驱动课堂教学改革和创新。知识图谱技术不仅能应用于教育资源开发、新型教材设计，还可应用于教学管理及学生个性化学习路径的优化［2］。它能帮助教师突破现有教学瓶颈，显著增强思政课的吸引力和实效性，全面提升思想政治理论课的教学成效。

一、知识图谱概述

（一）知识图谱定义与特征

知识图谱作为一种基于图模型的结构化知识表述体系，通过图形手段展现了实体（例如人物、事件、概念）及它们相互间的关系，力图实现数据组织与检索的高效性和直观性。在此体系中，每一实体都被赋予唯一标识符，而实体间的关联则借助于边界关系来定义，构成网状的知识架构。这样的构造形式促进了知识的查询、推理及理解过程的便捷性。知识图谱的核心特征包括五个方面。一是语义丰富性。知识图谱不仅仅是一个数据集合，还蕴含了数据深层次的意义——语义信息，这一特性使计算机具备了解析及应对更复杂问题的能力。二是关联性。实体间通过多元关系网络紧密联结，这种联系性赋予了知识图谱揭示深层结构与洞见的能力。三是动态性。体现在其能不断吸纳新知识并适时修订旧有内容而持续扩展和演化，展现出优越的适应性和可维护性。四是开放性。众多知识图谱采纳了诸如RDF（Resource Description Framework即资源描述框架）和OWL（Web Ontology Language即网络本体语言）之类的开放标准协议，实现了跨越不同系统与平台间的数据共享与互操作性。五是可查询性。用户能够借助SPARQL（它的性质是查询语言和数据获取协议）等查询语言，便捷地从知识图谱中获取所需信息，满足复杂查询及深入分析的需求。因此把实现知识图谱架构的技术称为知识图谱技术。

（二）知识图谱构建

知识图谱的构建是一个多步骤的综合性建设过程，涵盖了从数据采集、知识表示、知识抽取、知识融合至知识更新等多个环节。

第一，数据采集。数据获取环节是研究的基础，该过程涉及从多种渠道搜集结构化及非结构化数据，涵盖了教材、互联网资料、专业学术出版物等诸多来源。在高等职业院校思政课的特定情境下，数据收集范畴将扩展至政策性文件、历史档案、具有代表性的案例分析等相关材料。

第二，知识表示。知识表示是将采集的数据转换成图谱兼容的模式，普遍运用本体语言来界定概念、特征及关联，使之适应机器的认知与操作需求。如，可以建立一个涵盖“思想政治主题”“教学策略”与“作用要素”等核心概念的本体模型，其中每个概念都有相应的特征描述及相互间的关系定义。

第三，知识抽取。知识抽取是核心步骤，该过程依托于自然语言处理（NLP）技术、知识抽取算法及规则推理机制，旨在从文本资料中识别并提炼出核心信息，构建实体及其相互之间的联系。在思想政治课教学场景下，可能涵盖对课程核心知识点的抽取，以及对学生认知模式特性的辨识。

第四，知识融合。知识融合旨在解决源自不同渠道的知识冲突或冗余信息及重复问题，通过比对、推论及整合，确保知识体系的一致性和完整性。特别是在多源头数据场景下，这一过程显得尤为关键，力求强化知识图谱的可靠度与精确性。

第五，持续更新。为了适应教学环境的变化、吸收最新的理论并满足学生的知识需求，知识图谱必须不断地进行更新。通过实施自动化的更新程序和建立有效的用户反馈体系，保障知识图谱既具备时效性，又具有实际应用价值。

总之，知识图谱技术作为一种融合课程知识结构、教学方法、学习成效评估及学习资料链接的新型的智慧教学、教学信息组织、教与学资源检索技术，正逐渐被应用于精准课程教学、多样化教学创新、个性化学习路径规划、智能化资源匹配及全面化学习管理模式中。其影响力从单一课程扩展至整个学科领域，为课程开发与教学革新提供了强大动能。特别是在高职院校的思想政治课教学中，知识图谱是一种高效的辅助工具。它不仅能够实现教学内容的系统化与结构化整合，为个性化施教、智能推荐及教学策略制定奠定坚实基础，而且能将思想政治课繁复的知识结构以可视化形式展示，帮助学生全面掌握知识点、搭建知识网络框架、提速学习进程、提高学习效率，并深化学生对知识的领悟与记忆。

二、基于知识图谱的思政课教学实践

将知识图谱应用于思政课教学，可更好地构建知识及其逻辑体系，形成条理清晰、关联紧密的完整的知识体系。在教学过程中，教师可依托知识图谱引导学生主动探索知识间的内在联系，深入理解思政理论知识，领悟其精髓，掌握其原理。

（一）重构教学内容

在传统的高职院校思想政治课教学过程中，教学内容常常围绕教材展开，以线性方式叙述历史事件与理论知识。然而，这种教学方式既难以有效激发学生的求知欲望，又难以适应现代社会对跨学科、个性化学习日益增长的需求。因此可通过知识图谱重新构建教学内容，消除学科界限，创建一个立体交叉、知识相互关联的知识网络体系［3］。

第一，可视化展现思政课的抽象概念和理论。比如，可将社会主义核心价值观的多元维度通过节点与连线形式相互关联，促进学生直观洞悉其深层次逻辑结构。此外，构建跨学科的知识图谱，融入历史、法学、经济学等诸多领域资源，引导学生全面且多维地把握思想政治课的理论，从而加深对课程整体综合性的理解。

第二，依据学生的学习兴趣、认知能力定制其个性化学习路径。比如，针对那些对法学抱有浓厚兴趣的学生，在探讨“依法治国”相关理论时，可进一步深化对法律体系各分支的探索；而对关注社会热点的学生，则可引导他们分析当前社会议题与思想政治理论之间的内在联系。

第三，知识图谱的动态更新特性赋予了教学内容能及时反映社会进步与政策变动的能力，确保了教学内容的时效性与针对性。例如，有新出台的国家政策或发生国际重大事件，思政课教师可立即在图谱中将其融入，或调整相应内容，引导学生进行探讨与思考。

第四，借助知识图谱的整合应用功能，思政课教学内容可由静态课本知识系统转化成动态的知识网络，从而提升教学的灵活性、增加内容深度，有力地促进学生批判思维及创新能力的培养。

与此同时，教师还要注意整合教学资源。基于知识图谱整合思政课教学资源，从丰富的教学资源中恰当地选择与课堂教学内容相适应的辅助材料、案例、视频、音频等；将这些多元化资源整合到知识图谱中，为学生提供丰富的多样化的学习内容。

（二）采用多样化的教学方式

在传统的思政课教学中，教学多倾向于单一的讲授形式，学生扮演着知识接收者的角色。这种方式下互动机会有限，学生参与度不高。相比之下，借助知识图谱技术构建的教学新模式，则力图唤起学生的主动探索精神及深化学习体验。在知识图谱的支持下，思政课教学更灵活、方法更多样。例如，可以采用探究式学习、协作式学习等前沿的教学方法，引导和激励学生主动探索、合作学习；可以利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）、扩展现实（XR）、拟真现实（ER）等技术手段，为学生创造沉浸式的学习环境，从而增强教学互动性和提升学习效果［4］。可从下面几个核心维度开展教学活动。

一是情境式学习。学生在学习过程中融入情境元素，并借助知识图谱的视觉表现力，将复杂的思政理论转化为图形化的知识架构，与实际情境建立紧密联系，构成一个直观的知识网络［5］。比如，学生能够通过图谱内部的关联节点，直接观察和把握历史事件间的因果脉络。这一过程不仅增进了理解的深度，而且促进了记忆效率的提升。

二是个性化学习。借助知识图谱，教师可依据学生的学习兴趣及能力，推荐个性化的学习路径。这有利于学生主动选择感兴趣的主题进行深度探索研究。这不仅增强了学习的指向性，而且提升了学习的吸引力及趣味性。

三是协作式学习。利用知识图谱的动态更新和共享特性，教师和学生可以共同参与图谱的构建和扩展过程，形成师生共创的教学相长的教学氛围。例如，在研讨环节，学生能够提出新颖见解或疑问，并将这些内容融入知识图谱，以促进集体智慧的交流与知识资源的共享。

四是优化教学策略。通过知识图谱，系统地记录学生的学业活动及进度情况，使得教师能实时掌握学生的学习状态，据此适时调整教学策略，实施个性化指导与辅助。

教学模式能突破传统课堂教学的局限，增强教育过程中的互动性与实效性，从而使思想政治课激发新的活力，对学生批判性思维及自主学习能力的培养起到积极的推动作用。

基于知识图谱的思政课教学更重视学生的参与和反馈，教师要设计互动环节、讨论话题等，鼓励学生积极参与课堂活动，使之勇于表达自己的观点和见解；建立有效的反馈机制，即时收集学生的意见和建议，为不断优化教学策略与课程内容提供参考，以确保教学活动得到动态优化与完善。

（三）利用多维度的教学评价方式

过往的评价方式常常偏重于终结性考核成绩，而忽略了过程性和综合性的考量。利用知识图谱技术，我们能够开辟出更多元化的评估维度，进而增加评价体系的全面性与深度［6］。

一是引入动态学习过程评价。借助知识图谱，教师可以持续跟踪学生对知识点的掌握情况，并实时反馈学习进度，然后依据学生在图谱中的探索路径和理解深度进行评价。比如，系统可以监测和记录学生访问某一历史事件的关联知识节点的频率及理解程度，从而全面评判其理解能力与应用能力。

二是引入合作与沟通评价维度。知识图谱的社交特性为学生搭建共享见解、探讨议题的平台，这不仅增强了批判性思维培养的实效，而且还能将之融入评估体系之中，作为评价的参考量。教师可依据学生在讨论中的活跃程度、贡献度、创新性思考及团队合作精神来综合评价其学习成效。

三是实施情境化评价。知识图谱具备模拟现实情境的功能，能够构建情境任务，使学生在解决实际问题的过程中反映出其掌握的知识情况。例如，可以设计一个关于当前社会热点问题的讨论场景，要求学生运用课程知识在知识图谱中搜寻相关联的信息，进而构建解决方案。教师则根据学生解决问题的有效性和其方案的创新程度来进行综合评价。

四是实施自我评价与同伴评价机制。借助知识图谱，学生能对自己的学习成效进行深入反思；而同学间的互评也促进了互学互助，并提高他们的批判性思维能力。教师可以指导学生如何进行有效评价，并将这些评价纳入总体评价体系。

教学评价不仅要着眼于学生的知识获取与掌握情况，而且要着重于技能培养和综合素质的提升，更好地检验基于知识图谱的思政课教学效果，从而使知识图谱在思政课教学中发挥出更大的价值和产生更深远的影响。除此之外，评价还要保留经得起检验的传统的评价维度，比如，明确的教学目标、设计合理的教学评价指标，以及多元化、多样化的评价方法。通过系统化地对教学效果进行定期评价和分析，可以了解学生的学习状况和需求变化，为持续优化教学策略提供坚实的实证基础。

三、基于知识图谱的思政课教学遇到的问题与思考

在基于知识图谱的高职院校思政课教学实践中，我们也面临若干挑战和问题。

其一，教师对知识图谱技术的掌握程度参差不齐，导致其在教学过程中技术应用的不均衡。为解决这一问题，必须加强教师的技术培训和支持，深化其对知识图谱的理解和提升技术应用能力，持续改进与优化知识图谱建构方法及其在教学中的应用，以适应不断变化的教学需求。

其二，尽管知识图谱在提供丰富的关联信息方面展现出巨大潜力，但如何将其有效融入教学实践并避免信息过载，仍是一个亟待解决的难题。因此，我们迫切需要进一步优化知识图谱的可视化设计，使之更为直观、易于理解，并依据教学目标筛选关键信息，以确保学生能够聚焦核心知识点。

其三，从构建评价体系来看亦遭遇诸多挑战，虽然运用知识图谱技术可更方便地建立多维度的评价体系，但如果不加区分地进行平行评价，那么评价的结果也可能无法反映学生的个人特长。传统的评价方法或许难以全面反映学生在知识图谱环境下的学习成效，但它仍然有许多合理性，它采用的评价维度仍然是评价的重要维度。新的评价体系不能全盘否定传统的评价方式，而应在其基础上扬弃。因此，在传统的评价体系中探索新的评价指标显得尤为迫切，诸如学生利用知识图谱的能力、解决问题的能力及创新能力等，否则难以适配新的教学模式。

其四，知识图谱的持续更新与维护是一项长期任务，需要投入大量的人力、物力。因此，探索智能化的自动升级模式变得尤为重要，并且，建立一个高效的用户反馈机制，能确保错误的即时识别与修正，从而保证知识图谱的准确性和时效性。

总之，教师要不断优化基于知识图谱的思政课教学，不断提高教学质量，推动高职院校思政课的创新发展。基于知识图谱的高职院校思政课教学新形态，是一种有益的尝试和探索。通过整合教学资源、创新教学方法、加强学生参与和反馈等措施，可以提高学生的政治素养和学习效果。然而，在实施过程中难免会面临一些挑战和问题，需要不断探索和完善。展望未来的教学实践，基于知识图谱的思政课教学有望扮演更为重要的角色，进一步彰显其教育价值。

参考文献

［1］潘莉，任凤梅.数字智能技术赋能高校思政课深度学习研究［J］.思想理论教育导刊，2023（9）：143-151.

［2］张磊，陈芳，石秀丽.基于知识图谱的社区课程个性化学习的研究［J］.教育教学论坛，2023（6）：180-181.

［3］潘莉，任凤梅.数字智能技术赋能高校思政课深度学习研究［J］.思想理论教育导刊，2023（9）：143-151.

［4］赵浚，刘宇婷.人工智能与高校思政课深度融合的教学之思［J］.广东第二师范学院学报，2022（6）：71-78.

［5］艾兴，陈永堂.教育数字化转型背景下课堂教学形态的重构［J］.杭州师范大学学报（社会科学版），2023（3）：74-82.

［6］王安平，刘亭.智能时代思想政治理论课的评价导向研究［J］.安徽工业大学学报（社会科学版），2021（8）：91-94.

（责编 卢建龙）