知识图谱驱动下在线教学资源建设路径探索

一、引言

在数字技术迅猛更迭的浪潮下，教育领域的数字化转型及其与人工智能的深度融合，已成为推动中国教育现代化进程的紧要任务与核心驱动力。这一方向亦被我国《教育强国建设规划纲要（2024-2035 年）》明确列为未来十年发展的关键目标。依托大数据与智能算法，系统构建科学、精准的学科知识图谱，成为整合海量知识资源、厘清知识关联脉络的基础性工程。对于大学英语教学而言，这种依托知识图谱进行教学资源建设体系，不仅能够有效破解传统教学的规模化和个性化矛盾，更是提升教学质量、促进学生综合语言应用能力发展、实现教学范式深层次变革的关键路径。

二、知识图谱与大学英语在线学习

不少人会将“知识图谱”与“思维导图”混淆，但前者其实更为高级和复杂，它是一种将知识进行结构化组织的技术，其核心在于搭建语义网络，即由要素（Entities）、要素间联系（Relationships）及要素特性（Attributes）这三者共同形成。这种技术使得知识能够被系统性地梳理并以规范形式呈现，更为科学和严谨。

大学英语在线学习模式已经发展多年，具有以下突出特点：学习材料的丰富性和融合性；学习时间及空间的不受限性；师生、生生互动的多样化性。在知识网络的构建中，英语学习中的词汇、语法、句法，文化知识等对应知识图谱中的实体要素，而时态、词性、场景、问题等对应知识图谱中的关系链接，从而形成一个层次分明、逻辑自洽的英语知识框架；在学习路径的建设中，知识图谱能够塑造一个高度整合的知识架构，为学习者精准匹配所需资源，持续演进教与学的互动形式，助力设计更为优化的个性化学习路径。

三、知识图谱赋能下的大学英语在线学习资源建设路径

（一）以需求分析为基石的系统化目标建构

大学英语教学资源的智能化建设需以精准需求诊断为先导，其知识图谱的搭建实施路径应包含三个维度：

1. 政策解析与教学框架制定

深度解构《大学英语教学指南》等纲领性文件，聚焦语言能力的核心素养培育：在语言知识结构化方面，应系统梳理各项语言要素的层级化知识体系；在技能整合方面，对接学术写作、文献批判等高阶能力标准；在文化素养能力方面，嵌入跨文化交际中的语境适应、文化解码等能力要素。据此，形成资源建设的理论坐标系，确保与国家人才培养战略同频。

2. 多模态发掘需求及诊断资源缺口

构建 " 定量 + 定性 + 行为追踪 " 三维分析模型：通过标准化问卷、深度访谈等锁定大学英语学习中学术词汇匮乏、论证逻辑薄弱等共性痛点；基于学习平台行为痕迹分析，识别跨文化虚拟对话实践中的语用错误频发区，对照现有资源库，揭示学术语料鲜度不足及真实语境缺失等结构性缺陷。

3. 动态反馈驱动，校准建设方向

建立教学实践与资源开发的闭环反馈机制：通过课堂实践依据形成性评价数据，从而优化知识图谱的语义关联权重；通过在线学习行为响应，基于学习路径中断点数据重构资源；通过将知识网络化，推荐精准化，交互场景化，形成智能建设三位一体。

该路径通过定位政策 - 深挖需求 - 紧跟反馈的三重校验机制，使资源建设始终指向解决教学实践中的关键矛盾，为知识图谱驱动的英语教学数字化转型提供可操作的实践模型。

（二）解析知识体系，构建图谱矩阵

在前期需求的发掘和诊断基础上，对英语知识系统进行模块化解构，建立多维知识图谱矩阵，具体为：

将知识体系按模块解构并精细分析重要节点。根据英语能力要求标准，将知识体系分为词汇、语法、语用、文化四大核心模块，并进一步实施颗粒化拆解（如词汇模块细分为词根、词缀、词性、不同场景映射；文化模块按知识层面、理解层面、技能层面、态度层面等逐层展开）。

动态关联挖掘节点关系，实现脉络可视化。采用NLP（自然语言处理）技术，挖掘节点间逻辑关系（如词族派生链、文化符号共现等），再通过数据库以图片呈现知识网络的可视化，突破传统资源的碎片化和疏离性弱点。

融合多源异构，打造教学弹性结构。通过分析、研究大学英语类多项考试的考查标准，利用人工智能手段集成其共性及差异，打造出支持动态扩展的多维知识图谱结构。

（三）资源整合与分类学科体系建构

依托知识图谱技术平台，可以系统化地整合教学资源，构建分类学科体系

首先，可遵循语言能力培养目标（听力辨析、口语产出、文献解读、学术写作、跨文化转译），建立精准匹配的资源机制，即形成能力- 模态映射矩阵（模态特性与能力培养目标相契合）。比如：在听力能力培养中，配置英语新闻、学术讲座等音频流；在写作能力强化中，聚合期刊范文、修辞案例等结构化文本集；在文化能力塑造中，集成VR 文化场域、动画情景对话等沉浸式资源。

其次，基于认知负荷理论，可构建基础层、进阶层、发展层的三级资源分层体系。基础层对标信息识别能力，以生活化音频为主体；进阶层对标模式归纳能力，以学科讲座视频为主；发展层对标批判重构能力，如含有文化隐喻的无字幕纪录片。通过元数据标注实现资源与学习者认知阶段的动态适配。

最后，从教学功能维度、应用场景维度构建多维度的交叉索引体系：如使用含词频热力图谱进行词汇拓展，用依存树动态生成可视化语法解析，用交互式白板进行课中训练，用智能写作诊室进行课后巩固。

（四）协同构建智能学习平台的路径

基于知识图谱架构，教学者与工程技术团队可共同构建具备认知支持能力的智能学习环境。

该环境首先建立认知导航系统，通过图谱中的动态学习路径引擎，生成学习者自适应学习路线。与此同时，教学者实时追踪知识节点掌握情况，呈现可视化进度热力图，并适时提供学习策略干预建议或提示。

在此基础上，整合学习行为日志（如点击流、停留时长）与图谱语义关联，构建学习者 - 知识点 - 资源实体的三阶张量，协同过滤与知识追踪混合算法实现动态推送策略。

此外，在智能学习过程中，可通过图谱完成智能对话代理（集成 ASR 语音识别与 NLU 意图理解），写作认知伙伴（篇章结构分析，学术愉快检测）和实时评估矩阵（多维能力雷达图）。

最后，知识图谱可大力支持教育决策中枢。通过数据治理管道完成数据的采集到清洗再到特征呈现，从教学诊断看板得到可视化的关键指标，最终由决策推理引擎实现教学干预时机预测。

四、结语

大学英语的在线学习若要实现成功转型，利用好知识图谱技术去创建智能化的学习资源是重中之重。首先，教学者和技术人员需基于对教学目标体系及学习者需求的系统分析，确立建设目标。其次，英语学习中的词汇、语法、文化等核心知识要素及其内在关联需要进行系统化梳理，将知识网络体系化、结构化。在此基础之上，依据预设的难度梯度及教学目标进行科学分类与整合，得以形成多模态学习资源。最终，一个集成式的智能学习平台被搭建起来，并能承担学习路径规划、个性化内容推荐及交互式练习等核心功能。综上，知识图谱驱动下的在线学习资源建设有助于实现智能化教学应用，完成基于数据的持续优化机制的闭环，它为构成大学英语在线学习提升效能、适应并引领数字化教育发展趋势的关键模式打下了坚实基础。

作者简介：孙言，1981-10，湖南新化，女，本科，副教授，研究方向：教学法，跨文化交际，单位：武汉文理学院外国语学院。