基于知識圖譜與AI技術的“專創融合”教學模式實踐與探索

摘要：文章提出的“專創融合”教學模式結合數字化技術，緊扣學生培養指標和課程教學目標，從教學設計和教學實踐兩個方面出發，建立了一個集“課程+項目+競賽”于一體的教學體系。通過利用AI智能技術設計精準的學習指引，促進學生的自主學習。此外，在CDIO教學理念的基礎上，實施企業項目式與競賽訓練，有效地激發學生創新潛力，提升了學生的協作意識、實踐能力和創新思維能力。

關鍵詞：智慧教學；AI智能學伴；知識圖譜；專創融合；教學改革

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0004-03

0引言

基于數字技術的“專創融合”已成為教育領域的重要趨勢。它旨在通過引入數字技術，促進專業教育與創新創業的深度融合，從而培養出更多具有創新精神和實踐能力的高素質人才。將數字技術作為教學工具融入課堂教學，通過虛擬仿真、在線學習平臺等教學手段，提升教學效果。此外，通過跨學科、綜合性的課程體系建設，打破學科壁壘，鼓勵學生參與基于數字技術的創新創業項目和科技競賽，從而培養其創新思維和能力。

1數字技術支持下課程“專創融合”教學問題分析

在數字技術的支持下，課程“專創融合”教學面臨著諸多機遇與挑戰，這些問題涵蓋了從教學內容、教學模式、教師素質到資源與實踐平臺等多個方面。

1.1教學內容未融合創新創業教育

“專創融合”課程需要整合多個學科的知識，在快速變化的數字技術領域，部分課程內容往往難以跟上行業發展的步伐，導致教學內容與行業需求之間存在差距[1]。專業教育與創新意識、創業能力培養之間存在一定的脫節，有時候偏重理論知識，缺乏對創新創業技能的培養。因此，對于專業知識的創新拓展和應用，并不是簡單地掌握專業知識，還需要創新創業教育與引導，培養專業知識的實踐能力。

1.2教學模式與方法

部分傳統教學模式往往以講授為主，學生被動接受，缺乏互動環節。難以滿足學生的個性化、自主化及智能化的學習需求。其次，在部分傳統教學中，多媒體輔助教學的信息化手段運用不夠充分，未能發揮數字技術的潛力。在一些情況下，由于無法及時獲取學生的學習需求，學情分析的難度較大，因此難以因材施教和進行個性化教學。此外，部分學生缺乏自主學習的能力和習慣，難以適應“專創融合”課程中的跨學科綜合學習。

1.3教師能力與素質

“專創融合”課程需要教師具備跨學科知識、數字化教學能力、創新創業精神，但現實中這樣的教師相對稀缺。部分教師缺乏將數字技術有效融入教學的能力。數字素養不足，不能將數字技術與學科進行深度融合。其次，技術運用不嫻熟，在利用數字技術進行個性化教學及設計、教學效果評估等方面的能力欠缺。

1.4資源與實踐平臺

“專創融合”課程注重實踐和創新，但部分學校可能缺乏相應的實踐平臺和資源以支持學生的學習和實踐活動。需要建設多樣化的實踐平臺，為學生提供充分的實踐機會。同時，需要加強與企業和社會資源的合作，獲得更多的實踐資源支持。

數字技術支持下課程“專創融合”教學面臨多方面的問題和挑戰。為了有效應對這些問題并推動“專創融合”課程的深入發展，應基于數字技術設計教學內容，創新教學模式。

2基于數字技術的“三位一體”“專創融合”教學模式體系框架

基于數字技術，本研究構建了“課程+項目+競賽”“三位一體”的“專創融合”教學模式。該模式旨在從自主學習能力到實踐創新能力的提升，培養學生的核心素養。“專創融合”教學模式與人工智能技術深度融合，智慧化教學平臺為教學全過程提供技術支撐。通過引導學生在知識認知的過程中，實現從“知識獲取理解—內化吸收—知識遷移應用—高階創新思維培養”的螺旋漸進式發展，體系框架如圖1所示。

知識自主獲取理解階段，智慧教學平臺為學生推送學習資料，學生根據課前任務自主完成預習。教師依據AI學情分析，調整教學預設即對教學內容、方法、計劃等進行動態的調整。

知識的內化吸收階段，課中創設啟發性情境問題，啟發學生發現問題、思考并解決問題，引導學生自主學習與創新。學生在個性化探究學習的過程中，構建知識體系，完成知識的內化吸收。此外，在知識圖譜的支持下，形成個性化的學習路徑。通過數據分析，形成學生個人畫像和群體畫像。

知識遷移應用、高階創新思維能力培養階段，突出學生的主體作用，組間成員合作探究，完成沉浸式的項目開發及學科競賽。在此過程中，借助AI智能學伴和智慧教學平臺，獲取學習資源、展示和共享學習成果[2]。

反思階段，教師反思教學實施過程和學習效果，審視教學過程的各個環節，形成和積累教學智慧。學生進行自我評價和反思，提升內驅力[3]。智慧平臺為教學反饋提供數據基礎、多元評價、改進策略，完成教學的優化迭代。

3“專創融合”的課程“知識圖譜”教學

課程“知識圖譜”教學法是以學生為中心，將教學內容按照問題導向的思路進行“圖譜”式重構，打造能夠幫助學生自主學習的指引性、開放性課程教學體系。

3.1學科知識圖譜構建

以知識點、知識點屬性及知識點關聯性三個要素為基準，形成層次結構分明的知識圖譜，使知識體系立體化。以電阻傳感器為例，展示部分圖譜結構如圖2所示。核心知識點：電阻傳感器；分支知識點：工作原理、測量轉換電路、應用等；其中，測量轉換電路的下一級知識點：橋式電路、差分放大電路、A/D轉換電路、溫度補償及調零等。將與知識點相關的教學資料進行重組、迭代鏈接，然后設置知識點的屬性與關聯性，形成多模態的課程知識圖譜。該圖譜讓學生能夠建立課程的知識體系結構，充分了解知識點在整個知識體系中的地位，提高學習效率。

3.2基于知識圖譜與AI技術的個性化學習

個性化教學強調學習的興趣愛好、能力及學習進度，提供定制化的學習方案。知識圖譜作為一種結構化的知識表示方法，結合AI技術，可以實現學習內容的智能推薦與個性化學習路徑的規劃。

知識圖譜能夠精準定位學習者的知識缺口，而AI算法則能動態調整學習資源與難度，確保學習的高效性與個性化。因此，精準辨別學生對學習重、難點的掌握至關重要，通過測評結果與學科知識圖譜對比分析，適當屏蔽已熟練掌握的內容，避免冗余學習。AI算法動態實時地為學生引導學習路徑，確保教學資源的精準投放。個性化教學資料重組，滿足學生差異化學習需求，促進學生開展高品質的個性化探索，使學習過程更具有針對性、高效性和有序性。

以某學生為例，知識點掌握率低于80%的計入學習規劃路徑，如圖3所示。該路徑中，差動變壓器的差動整流電路掌握率最低為0%，說明這一知識點相關的學習任務沒有完成。在學習路徑中，選中本知識點，查看與其相關聯的任務點、作業、課程資料等，可迅速定位未完成部分，進行針對性的學習。

此外，在個性化的學習中，AI能夠實時解答學生在學習過程中遇到的問題，提供詳細的解題思路和步驟，從而有效地幫助學生深化對知識點的理解。同時，AI可以與學生進行情感交流，為學生提供心理慰藉、疏導焦慮情緒、緩解學習壓力，幫助學生建立積極、健康的學習態度，對促進學生的全面發展具有重要意義。

3.3基于AI技術的學習反饋

AI具有智能評估功能，通過智慧平臺采集學生學習過程中產生的多維數據，在AI技術支持下形成學生的數字畫像。如圖4所示的數字化畫像，學霸層、全優層、提升層及勤奮層的學生占比分別為12%、40%、36%和12%。該畫像提供具體的學生名單，并給出針對性的反饋建議。

教師通過畫像了解學生的學習情況，為其提供更加精準的教學指導；學生則可以通過畫像了解自己的學習進度，制定更加有效的學習計劃。同時，AI系統還會根據學生的學習反饋和效果，對數字畫像進行持續優化和改進。

4基于CDIO與AI技術的項目式“專創融合”教學

4.1基于CDIO的項目式“專創融合”教學模式

學生慣于吸收接納已有的總結性知識，缺乏獨立思考、分析和解決實際問題的能力。工程思維、辯證思維能力弱，缺乏創新性。針對上述問題，需要深化教育改革，促進學生學習能力、創新能力的培養，縮小學生實踐能力與企業需求之間的差距。以企業生產需求為導向，產品生命周期為主線，模擬實際生產項目，引導學生在實踐中學習、思考與創新。

基于CDIO項目式的“專創融合”教學模式，教學的核心在于通過解決實際問題，引導學生綜合運用多學科知識，而不僅僅是讓學生掌握傳感器的基本原理和應用[4]。該模式從構思、設計、實施、運作再到總結反饋，不僅需要學生具有扎實的專業知識，還要有運用所學知識解決實際問題，進行綜合應用、探索實踐的能力。

實施過程中，教師需設計跨學科、跨領域的項目任務，將專業知識與創新要素有機融合。學生通過團隊協作，從項目功能需求、系統分析、構思方案、方案論證、實施項目計劃，進行軟硬件設計、系統仿真、元器件采購，最終到實物制作、系統調試、驗收成果和報告，全程參與并主導學習過程。在此過程中，教師提供必要的指導與支持，鼓勵學生勇于嘗試、敢于創新。

4.2項目式教學中的AI技術

在項目式教學過程中，AI智能學伴作為一種創新的教學輔助工具，扮演著“智慧導師”的重要角色，從項目選題、方案設計到實施、數據分析，全程陪伴學生，提供個性化指導和支持。

在智能家居系統項目中，學生在傳感器選擇、電路設計或編程實現等環節面臨諸多挑戰，AI智能伴學會推薦相關的教程、視頻或文檔，幫助學生快速掌握所需技能。

此外，AI智能伴學具備實時互動與答疑的能力，在項目實施過程中與學生進行無縫溝通。無論是理論學習、實踐操作、項目調試等方面遇到問題，學生可以隨時向AI智能伴學提問，并獲得及時、準確的解答。這種即時反饋機制，有助于解決學生在學習過程中遇到的困惑，確保項目順利進行。

5線上線下混合式“專創融合”的學科競賽創新教學

將“大創”（大學生創新創業訓練計劃）項目的申報、全國大學生智能汽車競賽的內容要求與學生的個人特點相結合，以組建高效項目團隊并布置科創項目或學科競賽課題任務，是提升學生創新實踐能力、團隊協作能力和解決實際問題能力的有效途徑[5]。

以智能車競賽課題為對象，智能小車的設計要求隊伍具備扎實的理論知識與實踐經驗，能夠綜合運用傳感器技術、電子工程、控制理論、單片機編程等多學科知識[6]。

“專創融合”的學科競賽創新教學是一個復雜的系統工程，需要多方面全方位地深入規劃與準備。通過該過程，鍛煉和提升了學生的科技創新能力、協作能力及解決問題的能力，為其學業和未來的職業生涯積累寶貴的經驗。

6結論

數字技術與專業教育的融合日益深入和廣泛，形成更加緊密和有效的合作關系。借助大數據和人工智能技術，為每位學生提供量身定制的學習方案，實現個性化學習。同時，學科之間的壁壘將進一步打破，促進教育生態的開放和協同發展，實現學生創新創業能力的全面提升。

參考文獻：

[1]范晶.新質生產力視域下大學生學習遷移能力提升的路徑初探[J].科教文匯，2024（23）：1-4.

[2]鄒麗娜，王學穎.數字媒體設計課程專創融合教學模式的研究與實踐[J].沈陽師范大學學報（自然科學版），2019，37（6）：572-576.

[3]劉邦奇.人工智能賦能課堂變革的核心價值：智慧生成與模式創新[J].開放教育研究，2022，28（4）：42-49.

[4]梁森，歐陽三泰，王侃夫.自動檢測技術及應用[M].北京：機械工業出版社，2022.

[5]李學華，沈冰夏，李振松，等.數字智能時代信息類專業基于專創融合的課程思政模式探索[J].高教學刊，2023（17）：47-50.

[6]楊曉芬，李振華.基于Android平臺的環境監測智能小車設計[J].電子世界，2016（16）：46-46.

【通聯編輯：謝媛媛】