知识图谱在课程改革中的应用研究：路径、挑战与展望

摘要：知识图谱是一种通过节点和边来表示知识之间关系的图形化表示方法，随着信息技术的发展，在教育领域得到了广泛应用。知识图谱在课程改革中的应用路径，包括课程内容结构化与可视化、个性化学习路径规划、教学资源整合与推荐，以及学情分析和精准教学等方面。知识图谱在构建与维护过程中面临的挑战，如复杂性、自然语言处理的歧义问题和知识推理的局限性，未来面对技术的融合与创新，知识图谱技术将会给教育领域带来前所未有的创新与突破。同时，知识图谱在其他行业也会发挥重要作用。

关键词：知识图谱；课程改革；个性化学习；教学资源整合；技术融合

中图分类号：G712;TP391.1文献标识码：A文章编号：2095-6916（2025）02-0130-04

On the Application of Knowledge Graphs in Curriculum Reform：

Pathways Challenges and Prospects

Xin"Yuezhao

（Qingdao Ocean Shipping Mariners College， Qingdao 266400）

Abstract： Knowledge graphs， a type of graphical representation that illustrates the relationships among knowledge elements through nodes and edges， have been widely used in education as a result of the development of information technology. The application pathways of knowledge graphs in curriculum reform include the structuring and visualization of curriculum content， planning of personalized learning paths， integration and recommendation of teaching resources， and student performance analysis and targeted teaching. Knowledge graphs face challenges in their construction and maintenance， such as complexity， ambiguity in natural language processing， and the limitations of knowledge reasoning. With the integration and innovation of technology in the future， knowledge graph technology will bring unprecedented innovation and breakthroughs to the field of education. An they are expected to play a significant role in other industries.

Keywords： knowledge graph; curriculum reform; personalized learning; integration of teaching resource; technology convergence

知识图谱，作为知识组织与管理的重要工具，随着信息技术的发展，逐渐在教育领域展现出巨大潜力。特别是在课程改革这一教育改革的核心领域，知识图谱的应用不仅能优化教学内容和方法，还能显著提升教学效果和学习效率。

一、知识图谱在课程改革中的应用路径

（一）课程内容的结构化与可视化

知识图谱的显著核心优势在于能够将课程内容以节点和边的形式进行表示，从而实现知识的结构化与可视化。这一过程并不能轻松迅速完成，而是需要学科专家与AI技术之间紧密结合、深入合作才能实现。

首先，学科专家需要对课程内容进行全面细致地梳理，从中抽取出关键性的知识点，并且深入分析这些重要知识点之间内在联系，才能确保每个知识点的准确性和全面性。

其次，在成功抽取关键性的知识点并详细分析它们彼此间关系之后，需要运用AI技术来自动实现课程内容抽取以及关系网络构建。AI技术通过强大算法可以快速高效地处理大量课程内容，大幅度提高工作效率。同时，AI还可以帮助我们发现一些潜在的重要关系，这些重要关系可能是之前被忽略或者未充分挖掘出的关联。通过学科专家辛勤努力与AI技术共同配合，最终获取到一个结构清晰、信息详尽的知识图谱［1］。该知识图谱不仅展示了整个课程内容整体结构，还揭示出各个重点之间内在联系，帮助教育者更清晰识别核心重点及其相互关系，为科学合理设计提供依据支持。

最后，通过直观有效可视化展示方式，教育者可以更容易理解整体架构及各个节点间关联。更便于进行合理教学安排，更加科学规划教学进度。

（二）个性化学习路径规划

知识图谱为个性化学习路径规划提供了有力支持。通过分析学习者的学习记录和成绩，结合知识图谱中丰富的关系网络，基于知识图谱的个性化学习推荐系统将智能推荐与每个学习者匹配的个性化学习资源和路线。系统会评估学习者当前学业状况，掌握了哪些知识点、有待提升的领域以及设定的学习目标［2］。结合这些信息及知识图谱中的关联数据，系统会推荐一系列相关资源，如教材、视频课程、案例研究等，以满足学习者在学习过程中的需求。

更关键的是，根据实时反馈和进度情况，系统会不断调整建议。如果学习者在某些概念或技能上遇到瓶颈，系统将推荐更多辅助材料或者修改现有路线来帮助突破难关。同理，如果学习者表现优异，系统会推送更具挑战性的内容以开发其潜力。这不仅显著提升了学习者的整体学习成果，还更好地实现了“千人千面，因材施教”的教育目标。

（三）教学资源的整合与推荐

知识图谱作为连接不同类型教学资源的桥梁，能够实现教学资源的有效整合与智能推荐。无论是传统教材、视频教程，还是实际案例和模拟实训，都可以通过知识图谱进行有机联结和整合，为学习者提供更加丰富多样的学习资源。

对于那些渴望获取更多知识的学习者而言，知识图谱提供了一个更加便捷且功能强大的资源导航工具［3］。他们只需在某个知识图谱中定位到自己特别感兴趣或当前需要重点学习的知识点，基于知识图谱的个性化学习推荐系统能自动高效地为他们推荐与该具体知识点相关的一系列优质教学资源，通过系统化、高效精准的方法途径，学习者能够更迅速准确地找到所需的学习资料，大幅度提高学习者的学习效率。

对于教育者而言，知识图谱是一个非常强大的资源管理工具。他们能够将各种各样的教学资源和知识图谱中已经存在的知识点进行关联，从而形成一个庞大且有序的资源网络。教育者不仅能更方便地管理和更新所拥有的教学资源，还能随时监控这些资源的具体使用情况，了解哪些特定资源受欢迎、哪些具体资源需要改进［4］。同时，教育者还可以根据学习者不断变化的学习需求和及时反馈，灵活调整这个复杂网络中的关联关系，以确保学习者始终能够获得最新、最优质的教学资源。

基于知识图谱进行整合与推荐的机制不仅极大地提高了教学资源的利用率，还显著提升了学习者整体学习效果，打破了传统教育模式下不同类型教育资源之间存在的壁垒，实现了真正意义上的共享与互通。

（四）学情分析与精准教学

知识图谱在学情分析中发挥着重要作用。通过对学习者在学习过程中产生的动态数据进行全面、自动的分析，教育者可以精准检测学习者的学习状况，快速定位薄弱知识点，并据此推荐相关巩固练习题，从而提升教学的针对性和有效性。

在实际教学中，学情分析系统为教育者提供了一个实时、全面的学习者学习情况反馈平台。教育者可以随时了解学习者对各个知识点的掌握情况，包括哪些知识点已经掌握牢固，哪些知识点还存在疑惑或薄弱。同时，基于知识图谱的个性化学习推荐系统还能提供学习者的学习进度信息，帮助教育者把握整体教学节奏，确保教学计划的有序进行。

学情分析系统还能揭示学习者学习中的难点和易错点。通过对学习者答题情况、作业完成情况等数据进行深入细致的分析，基于知识图谱的个性化学习推荐系统可以发现学习者在哪些知识点上容易出错，哪些类型的题目对他们有较大的难度。这些信息能够帮助教育者更准确地了解学习者的学习需求和困惑，进而制定更具针对性的教学计划和策略。

二、面临的挑战及应对措施

（一）知识图谱构建与维护的复杂性

构建一个内容丰富且可靠的知识图谱需要深厚的专业背景知识以及强大的技术支持。在教育领域里，知识图谱通常涉及多个学科和不同方面的知识，因此就要求负责该任务的人员既要具备广博而深入的专业背景，又必须能够将这些分散、零碎的信息有效地整合并进行结构化处理［5］。随着教育事业持续不断的发展和知识日新月异的更新变化，保持知识图谱的新鲜和准确变得尤为重要。然而，由于整个系统的复杂且庞大，实时更新充满挑战，维护工作的难度也进一步增加。

为了降低构建与维护的难度，可以采取以下措施：首先，建立跨学科合作机制，邀请教育学、计算机科学、信息科学等领域的专家共同参与，形成知识图谱构建的多元化团队。其次，利用先进的自动化和智能化技术，如自然语言处理、机器学习等，开发高效的知识抽取、整合和更新工具，减少人工干预，提高构建效率。同时，建立知识图谱的动态更新机制，通过实时监测教育资源的变化，及时更新知识图谱内容，确保其时效性和准确性。

（二）自然语言的复杂性与歧义问题

在构建知识图谱时，我们需要将自然语言中隐含的各种知识准确地转化为结构化、易于处理的数据形式。但在这个过程中，自然语言本身所具有的复杂特征和常见歧义问题往往成为一个巨大的障碍。一方面，自然语言中存在大量同义异名现象。如果在构建知识图谱时无法精准地对具有同义异名特性的实体进行有效对齐，将会导致知识图谱中充斥着大量冗余信息，不仅影响到整个知识图谱体系的质量，还严重削弱其准确程度。另一方面，自然语言中还存在大量同名异义现象。有些词语或表达方式在不同上下文环境中可能会有完全不同且复杂多样的意思。如果不能准确无误地识别和处理这些同名异义的实体，将会导致整个知识图谱中信息出现混淆和误导，严重影响知识图谱本身的质量和准确性。

为了克服这一难题，可以采取以下策略：首先，加强自然语言处理技术的研发，利用深度学习等先进技术提升对自然语言的理解和解析能力，准确识别并处理同义异名和同名异义现象。其次，建立实体对齐和消歧机制，通过算法和人工审核相结合的方式，确保知识图谱中实体的唯一性和准确性。同时，注重上下文信息的利用，结合具体语境进行实体识别和关系抽取，减少歧义和误解的发生。

（三）知识推理的局限性

作为知识图谱核心组成部分，知识推理在教育领域内展现出巨大的潜力。然而，当前存在的各类知识推理方法在实际应用中仍然面临诸多困难和挑战。一方面，知识推理通常以二元关系为主要处理对象。这种处理方式在应对简单且基础性的知识关系可能有效，但遇到复杂而多元化的关系时，就很容易丢失重要且关键的结构信息［6］。在教育领域内，各个不同知识点之间存在着复杂且多元化的联系，仅仅依靠单纯的二元关系进行推理，很难全面、准确地揭示出众多知识点之间深层次、内在性的联系和层次结构。这种局限性直接导致了现有知识图谱系统在表示和推理复杂、多样化知识内容时力所不及，从而影响其最终在教育应用中的实际效果。另一方面，现有的知识推理模型通常依赖于大量高质量的数据集进行训练。然而，现实世界中的数据集包含噪声、缺失值等，这使得完全满足模型训练需求变得极为困难。在教育领域当中，学习者学习情况和掌握知识程度是千变万化的，如果知识推理模型不能具备较好的泛化能力，就很难在实际应用过程中发挥应有的重要作用。

为了突破这些局限性，可以采取以下措施。首先，探索多元关系处理方法，将复杂的知识关系分解为多个二元关系进行组合推理，或者采用图神经网络等能够处理复杂关系结构的模型。其次，加强模型泛化能力的训练，通过引入更多样化的训练数据、采用迁移学习等方法，提高模型对新情况和新知识的适应能力。同时，结合教育领域的特点和需求，开发具有针对性的知识推理算法和模型，提高知识推理在教育应用中的实际效果和准确性。

三、未来展望

（一）技术融合与创新

展望未来，随着迅猛发展的人工智能、大数据技术的加速推进，知识图谱的构建与应用将迈入一个更加注重各种先进技术之间的融合与大胆创新的全新阶段。

深度学习这种强大的技术手段的引入将极大地提升知识图谱构建时在效率与准确性方面的表现。通过训练复杂且功能强大的深度神经网络模型，可以更精确地抽取并表示文本中的重要实体和关系，从而构建出更加多样准确的知识图谱。深度学习还能够帮助我们处理自然语言处理中常见的问题，例如，歧义性和复杂性的难题，使得生成出的知识图谱能更全面地理解并表示信息［7］。

自然语言处理技术在持续进步，将为知识图谱的发展注入新的生命力。随着AI技术理解能力的不断提升，我们可以更准确地解析和表示文本中的语义信息，构建出更贴近人类认知的知识图谱，使得知识图谱在教育领域中的应用变得更加广泛和深入，为学习者提供更智能、更个性化的学习体验。

引入图神经网络图神经网络：一种基于图结构的神经网络，用于处理图数据中的复杂关系。也会带来新的突破，使知识图谱的推理与应用更上一层楼。图神经网络能够充分利用知识图谱中的结构信息进行复杂、深入的推理和计算，使基于知识图谱的应用变得更加智能化、高效化，为教育领域带来了更加丰富、多样的新场景和更高价值。

（二）教育模式的深刻变革

基于知识图谱技术的AI+在线教育正逐渐引领整个教育模式和学习方式发生深刻而显著的变革，为教育领域带来了前所未有的创新与突破。

在这种全新的革命性教学模式下，教学效率和质量都将得到显著提升。丰富多彩、逻辑清晰的知识图谱能够准确地描绘出各个知识点之间错综复杂但又紧密的关联及其层次结构，使教学内容更加系统化、结构化。智能适应学习系统以及推荐系统能够根据学习者具体存在的问题与需求，为其量身定制极具针对性的个人专属学习计划并提供相关资源，有效帮助学习者更高效、有目的性地进行高质量学习。

基于庞大而复杂的知识图谱所驱动的“AI+”在线教育不仅能够有效地促进教育公平公正，还能实现高度智能化和个性化的教学。

（三）行业智能化的发展

在教育领域里，知识图谱的应用已经初见成效，推动着职业教育朝着更加高效、更为智能化的方向不断前进。通过构建专业而复杂的知识图谱，职业教育能够更精准地定位学习者具体而多样化的需求，从而提供个性化、定制化的学习路径与资源，大大提升教学效果和学习体验［8］。

在教育领域取得初步成效的同时，知识图谱也在其他行业中发挥着重要作用。通过整合并分析行业数据，知识图谱能够帮助企业优化生产流程、提高生产效率，推动各行业实现智能化转型与升级。例如，在智能制造领域里，知识图谱可以整合并分析生产过程中产生的大量数据，以帮助企业优化生产流程，提高生产效率以及产品质量。知识图谱有能力帮助各行各业实现数据之间复杂而详细的整合、深度分析以及高效应用，从而推动各个行业朝着更加智能化方向迈进。

四、结论

在课程改革这一复杂领域中，知识图谱展现出广阔的应用前景和巨大潜力。它不仅能够为教育内容的组织和呈现提供新视角，还能推动教学方式创新。然而，知识图谱在教育领域的应用也面临诸多挑战。为了充分释放其潜力，我们需要不断进行探索与创新，加强跨学科合作与技术融合，优化知识图谱的构建与维护流程，同时关注自然语言处理和知识推理等关键技术的研究进展。只有这样，我们才能有效克服挑战，推动知识图谱在教育领域的深入应用。

参考文献：

［1］曾秦.基于知识图谱英语教育类课程改革研究［J］.品位·经典，2024（5）：132-135.

［2］刘梅娟，余冰冰，方草.基于知识图谱的智能会计课程体系构建研究［J］.财会通讯，2024（13）：160-164，171.

［3］杜金明，孙媛媛，林鸿飞，等.融入知识图谱和课程学习的对话情绪识别［J］.计算机研究与发展，2024（5）：1299-1309.

［4］丁国富，王淑营，马术文，等.基于知识图谱的产教融合课程体系建设模式探索［J］.高等工程教育研究，2024（2）：79-83，90.

［5］王继茹，朱靖，王建，等.数据驱动的知识图谱在本科教学信息化改革中的作用［J］.高等工程教育研究，2024（3）：121-128.

［6］封小霞.高职课程体系知识图谱构建及可视化研究［J］.电脑知识与技术，2024（9）：39-42.

［7］李得发，邵长芬，吴海燕，等.基于工作过程的职业教育课程改革研究知识图谱分析［J］.黑龙江科学，2024（9）：54-58.

［8］王萌.知识图谱赋能高职管理会计课程数字化资源建设研究［J］.中国管理信息化，2024（10）：81-83.

作者简介：辛悦照（1984—），男，汉族，山东青岛人，单位为青岛远洋船员职业学院，研究方向为教育管理、英语教学。

（责任编辑：杨超）