知識圖譜與學情數據融合驅動的精準教學模式探究

摘" 要：教育大數據時代的來臨，推動教育從“知識獲取”走向“知識創造”，同時也催生對精準教學的需求。知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式將知識圖譜作為教學活動的起點和終點，通過分析學生知識構建、學習、應用的過程，能夠幫助教師了解學生對知識的掌握程度及學生的認知發展水平，并通過分析學生認知發展水平來優化教學過程，使教師能夠通過個性化的教學來適應學生認知發展水平的差異性，從而為學生提供更加精準、高效、個性化的學習服務。通過對相關研究和實踐進行梳理發現，該模式具有一定的應用價值。

關鍵詞：核心素養;知識圖譜;學情數據;精準教學;個性化學習

中圖分類號：G642" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-000X（2025）05-0107-05

Abstract： The advent of the era of big data in education has propelled education from \"knowledge acquisition\" to \"knowledge creation\"， while also giving rise to the demand for precision teaching. The precise teaching model driven by the integration of knowledge graph and learning situation data takes knowledge graph as the starting and ending point of teaching activities. By analyzing the process of students' knowledge construction， learning， and application， it can help teachers understand students' mastery of knowledge and their cognitive development level. By analyzing students' cognitive development level， the teaching process can be optimized， and teachers can adapt to the differences in students' cognitive development level through personalized teaching， thereby providing students with more accurate， efficient， and personalized learning services. Through sorting out relevant research and practice， it is found that this model has certain application value.

Keywords： core competencies; knowledge graph; learning situation data; precise teaching; personalized learning

近年來，隨著教育大數據的發展，以知識圖譜為基礎的精準教學逐漸成為研究者關注的焦點。知識圖譜是一種基于大規模知識庫和知識關聯關系構建的新型數據結構，能夠提高知識發現、知識推理、知識演化、知識融合等多方面的能力[1]。對于高校來說，隨著教育大數據時代的到來，教育教學環境發生了巨大變化。

一方面，教學組織模式已經從傳統的班級授課轉變為以學生為中心的混合式教學;另一方面，在教育大數據時代背景下，教育信息化建設也逐漸走向“智慧化”。例如，各大高校都建設了自己的云平臺和大數據中心[2]。這些數據信息包括學生在網絡上學習行為、生活行為、網絡社交活動等多方面的數據，教師可以通過這些數據信息了解學生的學習情況和生活狀況等，進而為學生制定個性化的教學策略。

但是由于數據來源多、類型雜、格式多樣等問題，如何將這些復雜多樣的數據進行整合是目前教育大數據研究面臨的首要問題。當前學者主要從以下幾個方面進行研究：①建立數據采集、存儲、分析系統;②結合數據挖掘技術挖掘大數據;③利用數據挖掘技術對已有數據進行清洗與抽取;④通過機器學習技術實現知識表示[3]。而上述研究主要從數據采集與存儲角度出發，本文將以知識圖譜和學情數據為基礎，以數據挖掘技術為支撐，構建一個融合知識圖譜和學情數據的精準教學模式。

一" 研究概況

（一）" 研究背景

在大數據時代背景下，利用知識圖譜實現精準教學成為一種必然趨勢。基于規則和基于本體的教學方法都是目前常見的教學方法，但是它們在實際應用中存在一些問題：①規則教學法采用形式化的形式描述知識概念和概念間關系，知識之間缺少邏輯關系來進行推理，推理結果也不夠精確;②基于本體的教學方法多基于領域本體中的概念和概念之間的關系進行知識表示和推理，具有較強的學科壁壘性;③基于本體的教學方法缺乏對學生學習行為進行建模與分析。而知識圖譜能夠利用知識之間的關聯性將大規模的知識庫映射到一個有意義的語義空間中，并可以表示為實體、屬性和關系等不同類型的知識。此外，基于規則和基于本體都存在一定局限性，因此本文提出一種新的基于知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式。

（二）" 研究現狀

當前，許多研究者都對知識圖譜和學情數據進行了研究，并將其應用于教學領域。例如，祝智庭等[4]認為教育數據分析是構建智慧教育的基石，可以監測和優化教學過程。楊現民等[5]指出大數據與云計算是實現數字化教育的關鍵技術;熊才平等[6]采集教育數據對學習過程進行跟蹤與評價，有效提升了自適應學習效能;陳明選等[7]開展教育數據分析與測評，有效實現了學習反饋分析與規律總結;邢麗麗[8]構建了基于精準教學的混合式教學模式;郭利明等[9]開展了數據驅動的精準教學研究與實踐;楊重陽等[10]對精準教學場景的教學支持服務開展研究等。通過對已有文獻的研究發現：大部分研究都是基于學習平臺或數據庫中的數據進行分析和挖掘，但是沒有將教學過程中產生的大量數據進行整合，也沒有研究者將知識圖譜和學情數據融合在一起，以指導教學設計。

（三）" 研究意義

精準教學是未來教育發展的方向，它以學習者為中心，以精準評價為依據，以數據分析為支撐，使學習效果達到最優化。但是，當前精準教學模式依然存在以下幾個問題：①數據來源單一、類型不全面、格式不統一、質量參差不齊，在很大程度上影響了精準教學的實施效果;②知識圖譜和學情數據作為學習資源的一部分，具有豐富的信息量，但是知識圖譜并不能直接解決學習問題;③學習者個體差異巨大，如何準確獲取學習者的個性特征和學習風格成為精準教學的關鍵;④傳統的學情數據無法準確地描述學生學習行為和學習成果，無法有效地支撐精準教學。

針對以上問題，本文提出一種基于知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式，該模式以知識圖譜為基礎，根據學生在知識圖譜中的位置和特點對其進行個性化畫像。同時利用學情數據對學生學習情況進行動態跟蹤和實時反饋，進而根據學習者個人情況和知識圖譜之間的關系實現對學生學習情況的準確評估。該模式可以通過以下幾個步驟實現：①利用知識圖譜中豐富的數據資源獲取學習者的個人標簽信息;②利用學情數據采集系統將學習者個人標簽信息轉化為學情數據;③利用知識圖譜中豐富的數據資源對學情數據進行整合處理;④基于數據挖掘技術分析學習者個人標簽信息與知識圖譜之間的關系;⑤結合知識圖譜和學情數據提供個性化教學方案。最終實現對學習者學習情況的動態跟蹤和實時反饋，實現“以學生為中心”的精準教學。該模式在一定程度上彌補了傳統教學模式中學生個性特征無法描述和學生學習成績不能準確評估等不足，有利于提高教育資源的利用率、提高學生學習效果和教學質量。

二" 精準教學的內涵特征

精準教學最初是由奧格登·林斯利在20世紀60年代基于斯金納的行為主義學習理論提出的，該理論認為學習是一種操作性條件反射，可以通過測量學習行為的流暢度來評估學習效果[11]。它是指在課堂教學過程中，教師根據學生的個體差異以及學科特點，采用科學的方法，在有限的時間內對學生的學習進行診斷、分析和評價，并為每個學生制定個性化的學習計劃，從而保證每一個學生都能獲得最大程度的發展。精準教學的內涵特征主要包括以下幾個方面。

（一）" 大數據技術

隨著大數據技術的快速發展，精準教學模式得以進一步發展。大數據技術能夠實現對學生學習行為的實時記錄和個性化引導，使教學從“非定量”轉向“可量化”，從“主觀性”轉向“客觀性”。

（二）" 個性化教學理念

精準教學的核心理念是基于數據為每一位學生調整課程以適應他們的需要，從而最大化學習效果。這種理念本質上是對“因材施教”理想的追求[12]。

（三）" 學習目標標準化

精準教學強調學習目標的標準化，即在綜合考慮學生學習現狀和認知特點的基礎上，制定可觀察和可測量的學習目標，以實現教學的精準高效。

（四）" 教學預設精準化

精準教學要求教師基于學情和教學內容進行清晰的思考和規劃，以學習者特征為出發點，遵循學生的認知規律和學習特點，實現教學預設的精準化。

（五）" 教學過程互動化

精準教學倡導教學過程中的互動化，通過大數據技術，教師可以實時監控學生的學習過程，并及時給予反饋，同時學生能夠基于學習數據選擇教學資源以開展自主學習。

（六）" 教學評價多元化

大數據技術的介入使得精準教學能夠實現嵌入學習過程的動態評估，關注學生學習過程中產生的各種數據，通過量化分析對學生學習表現情況進行精準刻畫，實現評價的個性化和差異化。

這些特性共同支撐著精準教學模式的實施和發展，旨在通過科學數據分析，動態評估和優化決策，實現數字化、智能化的教學范式。

三" 模式框架

教育大數據背景下的精準教學模式，是基于教育大數據理論基礎，以數據為驅動、以知識為核心、以學生為中心，以精準為目標，采用線上線下混合學習、智慧教學和混合式學習相結合的混合教學模式，通過“前測學習數據分析—精準教學目標設定—精準評價方案制定—精準學習活動設計—精準決策與干預”五個環節，實現教學過程中的精準化，從而滿足學習者個性化的學習需求。知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式的框架如圖1所示。

第一環節：前測學習數據分析。通過構建基于知識圖譜的教學資源庫來收集學生在學習過程中產生的知識，同時在學生進行知識構建、學習過程中收集其相關認知數據和行為數據，比如學生瀏覽記錄、學習時長、互動頻率、操作的先后順序、練習的正確率和時間分配、做題痕跡，以及與智能學伴的交互等，形成個人知識圖譜，并利用學情大數據分析技術對學生知識構建、學習過程、應用結果進行分析和預測，精準地預測學生在學習過程中可能遇到的難點和易錯點，存在的知識技能障礙和可能的心理障礙，對學生知識建構水平、認知發展水平和學習風格進行預測。

第二環節：精準教學目標設定。在學情分析基礎上，對教學目標進行多層次的細化和量化，細化教學重點、難點和易錯點，形成知識圖譜結構，為課堂教學設計指明方向。對影響教學目標實現的學習者的關鍵特征進行分析;同時，建立細化的學習者特征與教學目標維度的一一映射關系，并依據學習風格偏好來匹配教學目標的差異化設計要素，設定與學習者特征高度匹配的教學目標[13]。例如，針對學生在某個知識點上的普遍困難，教師可以調整教學重點，增加相關練習題目或開展專題講解等。

第三環節：精準評價方案制定。目標導向，評價先行。多層次的教學目標，需要調整教學內容和呈現形式以符合不同風格的學習者，需要詳細制定評價內容、評價方法、評價工具及評價反饋，以及時有效地檢測方案的效果和可行性。

第四環節：精準學習活動設計。根據調整情況為學生制定個性化學習方案，提供個性化服務，來提升學生的學習效果。組織多樣化的活動，教師為學員答疑解惑，將課堂討論引向深入，同時搭建課程內容體系，拋出新的或更深入的問題。引導學員展開討論，進行診斷檢測，并及時反饋，互動答疑，組織討論，點評總結，個性輔導。學員：查漏補缺，澄清誤區，相互討論，講練結合。互動討論，協作學習，提交作業;展示觀點，解決問題，相互評論。

第五環節：精準決策與干預。通過對教師行為、學生行為、過程行為等多維數據進行分析，運用機器學習技術，預測其未來的學習表現和在學習過程中產生的問題與疑惑，并根據這些問題與疑惑為學生再次提供個性化學習方案，促進教學資源與方法動態再生。通過跟蹤反饋來進行自我完善。學習反饋循環：建立一個反饋機制，讓學生能夠了解自己的學習情況，并根據反饋調整學習策略。通過自適應評估工具，根據學生的回答動態調整問題的難度，以更準確地評估學生的學習水平。另外，還可以通過分析學生的學習進度、成績變化等關鍵指標，預測學生可能面臨的學業風險，如成績下滑、學習興趣減弱等。一旦發現潛在問題，系統可以及時向教師或學生本人發出預警，提醒其采取相應的干預措施。對于教師而言，這種預警機制可以幫助他們及時發現學生的學習問題，制定個性化的輔導計劃，避免學生掉隊。對于學生而言，及時地反饋和預警可以幫助他們認識到自己的不足，調整學習策略，提高學習效率。

四" 關鍵環節

從知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式的實踐來看，該模式存在兩個關鍵環節：一是教師對學生知識構建情況的了解，二是教師對學生認知發展水平的了解。通過這兩個關鍵環節，能夠幫助教師形成系統的學情分析體系，并為教學提供參考依據。

（一）" 教師對學生知識構建情況的了解

教師可以從多個維度了解不同層次和不同類型的學生對知識掌握程度和認知發展水平，包括知識掌握、學習行為、情感態度和社交互動等，進而提供更有針對性的教學支持和干預。融合知識圖譜學習，獲取學生對知識的掌握情況的主要方法如下。

學習路徑分析：利用知識圖譜追蹤學生在不同知識點間的學習路徑，分析學習順序和深度。

概念掌握評估：通過知識圖譜中的概念和關系，評估學生對特定概念的掌握程度和理解深度。

成績趨勢分析：使用學情數據中的成績記錄，分析學生在時間序列上的表現趨勢，識別進步或退步的模式。

錯題分析：收集學生在練習和測試中的錯題數據，通過知識圖譜定位學生在特定知識點的不足。

學習行為模式識別：分析學生在在線學習平臺上的行為數據，如訪問頻率、學習時長、互動次數等，以識別學習行為模式。

個性化推薦：基于學生的學習歷史和知識圖譜，使用推薦算法為學生推薦適合的學習資源和路徑。

學習風格識別：通過分析學生對不同類型學習材料的偏好和反應，識別其學習風格。

參與度分析：通過課堂互動、討論和作業提交情況，評估學生的參與度和學習投入。

情感分析：利用文本分析工具，分析學生在討論區、反饋和日志中的情感表達，了解其學習態度和動機。

認知能力評估：通過學生在復雜任務中的表現，評估其批判性思維、問題解決和創新能力。

學習社群分析：分析學生在小組學習或社群中的互動和貢獻，了解其協作和社交學習技能。

學習成果可視化：將學生的學習成果和進度在知識圖譜上進行可視化展示，幫助學生和教師直觀了解學習情況。

預測分析：運用機器學習技術，基于學生的學情數據預測其未來的學習表現和可能的困難。

（二）" 教師對學生認知發展水平的了解

學生的認知水平主要包括對信息的處理能力（包括判斷能力和思維能力）、注意力、觀察力、記憶力、想象力、反應力、空間知覺、情緒管理和邏輯思維能力等，這些方面共同構成了學生的認知水平，影響學生的學習效率和學習成績。教師要更全面、深入地了解學生的認知發展水平，并據此提供更有針對性的教學支持和干預。

個性化學習路徑：根據知識圖譜，為學生設計個性化的學習路徑，通過追蹤學生的進度和理解程度，了解其認知發展。

數據分析：利用學情數據，如成績、測試結果、作業提交等，通過數據挖掘技術分析學生的認知能力和學習習慣。

認知診斷測試：設計或使用認知診斷測試來評估學生在特定知識點上的掌握情況，這些測試可以揭示學生的認知弱點和優勢。

學習行為分析：通過分析學生在在線學習平臺上的互動數據，如點擊率、停留時間、搜索行為等，來推斷學生的認知過程。

概念圖評估：讓學生創建概念圖來展示對特定主題的理解，教師可以通過分析這些概念圖來評估學生的認知結構。

學習成果映射：將學生的作業、項目和測試結果映射到知識圖譜上，以可視化學生在特定概念或技能上的掌握程度。

預測模型：使用機器學習算法構建預測模型，根據學生的過往表現預測他們未來的認知發展和學習成果。

自適應學習系統：利用自適應學習系統根據學生的實時表現調整學習內容和難度，同時收集數據來評估學生的認知水平。

同伴評價和協作學習：通過小組討論和協作任務，觀察學生如何與同伴交流和解決問題，了解其認知和社會技能。

情感分析：通過分析學生在在線討論和反饋中的情感表達，了解他們對學習內容的態度和情感反應，這可以反映其認知投入。

教師專業判斷：結合教師的專業經驗和直覺，分析學情數據和知識圖譜，形成對學生認知發展的綜合理解。

五" 結束語

伴隨著教育大數據的發展，教育教學研究正在逐步走向智能化、信息化。而知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式以知識圖譜作為教學活動的起點，以學情數據作為教學活動的終點，通過對學生學習過程中所產生的數據進行采集和分析，為學生提供精準化的教學服務，進而提高教學效率。通過對知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式進行梳理，發現該模式能夠使教師更好地了解學生在學習過程中所表現出來的知識結構和認知水平，并根據學生的知識結構和認知水平來優化教學過程，使學生能夠獲得更好的學習體驗。同時該模式還能夠為教師提供精準化的學習建議，使教師更好地了解學生的知識掌握情況以及其認知發展水平，從而優化教學過程。然而在該模式實施過程中還存在一些問題需要進一步解決，如數據質量難以保證、數據隱私與安全問題等。因此，在后續研究中需要進一步研究知識圖譜和學情數據融合驅動的精準教學模式在具體教育教學實踐中所遇到的問題并加以解決。此外，如何利用該模式為學生提供更加精準、個性化的學習服務也是未來的研究重點之一。

參考文獻：

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基金項目：陜西省高等教育教學改革項目“智慧環境下‘譜數雙驅’的精準教學模式設計與實踐”（23BY211）;火箭軍工程大學教育教學研究重點課題“基于大概念的高等數學課程知識圖譜的構建研究與實踐”（HJJKT-A2024008）

第一作者簡介：王靜（1981-），女，漢族，甘肅武威人，碩士，教授。研究方向為大學數學教學。