知识图谱引导下 AI 赋能新质课程建设融合研究

一、研究背景

教育数字化转型的国家战略需求习近平总书记在中央政治局第五次集体学习时明确指出“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口”，为高等教育智能化转型提供了根本遵循。2024 年党的二十届三中全会强调“深化教育综合改革”，与教育部部长怀进鹏在世界数字教育大会上提出的“以智助管，提升教育治理体系和治理能力现代化水平”目标高度契合。政策层面的持续发力，凸显了推动AI、知识图谱等智能技术与课程建设融合的紧迫性，为研究提供了坚实的政策支撑。

新质课程建设的现实挑战，当前高等教育课程建设在智能化转型中面临三重矛盾：技术应用碎片化，AI 与知识图谱多停留在作业批改、知识点展示等表面功能，未实现课程全生命周期的深度嵌入；课程体系协同不足，跨学科知识关联薄弱，缺乏动态更新的知识网络支撑，难以适应数字化人才培养需求；教学流程割裂，传统“课前-课中-课后”分段模式与智能技术的连贯性需求不匹配，数据驱动的个性化教学难以落地。

二、发展现状

国家积极推动教育数字化，出台了《教育强国建设规划纲要（2024-2035 年）》《关于加快推进教育数字化的意见》等政策文件，为“AI+知识图谱”融入课程建设提供了政策保障与发展方向，各地高校和教育机构纷纷响应，开展相关实践探索。

在智能教学应用场景方面，诸多高校积极构建智慧教学系统、智慧课堂以及数字孪生实训室等，提升了教育决策的科学性和有效性。例如，成都理工大学基于AI+知识图谱技术打造“形势与政策”课程智慧教学新生态，借由全流程数字赋能实现教学评一体化，线上课程选课人数众多，浏览量可观。

三、存在问题

（一）融合深度不足

当前多数研究和实践仅停留在表面应用，如简单利用AI进行作业批改、知识图谱用于知识点展示等，在课程建设全生命周期中，AI与知识图谱的深度协同创新不够。例如，在课程设计环节，未能充分利用知识图谱的语义理解优化AI辅助设计功能，二者未形成有机整体。技术适配性问题：不同学科课程特点差异大，现有的AI和知识图谱技术难以完全适配所有课程。如艺术、人文类课程，其知识体系较为灵活、主观，难以用现有的技术进行精准结构化表示和智能化应用。

（二）教学流程割裂

传统课前、课中、课后分段式教学流程未得到根本改变，虽然引入了AI和知识图谱，但各阶段之间数据流通不畅、教学活动缺乏连贯性。如课前利用AI备课生成的教案，在课中无法根据学生实时学习情况借助知识图谱动态调整教学内容，课后测评结果也难以有效反馈到下一轮备课中。教师能力局限：部分教师对AI和知识图谱技术的掌握程度有限，在将技术融入教学实践时存在困难。比如，在构建知识图谱、运用AI工具进行个性化教学等方面缺乏专业技能，导致技术应用效果不佳。

（三）缺乏整体规划

多数研究以单学科或单功能模块为对象，缺少从课程体系整体出发的深度研究。不同课程之间的AI和知识图谱应用缺乏统一规划和协同，难以形成有机的课程生态系统，无法发挥整体优势提升教学质量。数据质量与安全问题：课程建设中涉及大量数据，如学生学习数据、课程资源数据等。一方面，数据质量参差不齐，影响AI分析和知识图谱构建的准确性；另一方面，数据安全面临威胁，存在数据泄露、被篡改等风险，阻碍了

技术的深入应用。

四、对策建议

（一）强化技术研发与融合创新

开展深度融合研究建立“高校-科研机构-企业”协同创新机制，组建跨学科研究团队，针对课程设计、教学实施、评价反馈等全流程环节，构建“问题识别-技术适配-场景验证”的研究闭环。具体可采用行动研究法，在5-8 所不同类型高校中选取试点课程，通过实证分析AI与知识图谱的协同作用机制。例如，利用Transformer架构的机器学习算法实现知识图谱的动态更新，通过注意力机制优化知识点关联权重，持续提升图谱更新效率；基于知识图谱的语义网络结构，开发多轮对话式AI辅导系统，将问题解答的准确率从传统规则系统的 65% 提升至 85% 以上。同时，建立融合效果评估指标体系，包括技术渗透率、知识关联度、教学适配度等量化维度，形成可推广的技术融合路径报告。

（二）优化教学实践流程

构建一体化教学流程基于学习分析技术搭建全流程智能管理平台，实现“数据采集-分析-干预”的闭环。课前运用自然语言处理（NLP）技术对学生课前预习笔记进行情感分析与知识漏洞识别，结合知识图谱的先修知识关联，自动生成个性化预习任务包。课中采用实时学习状态监测技术，通过眼动追踪、语音语调分析等多模态数据，构建课堂参与度热力图，当发现某知识点的学生注意力低于阈值（如 60% ）时，AI系统自动触发知识图谱的关联知识点推送，辅助教师调整教学策略；课后开发基于知识追踪的AI助教系统，根据学生作业错误模式定位知识薄弱点，在知识图谱中生成个性化补习路径。如针对“会计信息系统”课程的结账错误，系统可追溯至“复式记账原理”的知识缺口，并推送对应的微课与虚拟仿真练习。

（三）完善课程建设体系

进行整体规划设计采用系统工程方法制定全校性技术融合规划。通过SWOT模型分析学校各学科的课程现状，如文科课程在知识图谱构建中的非结构化数据处理需求、工科课程对AI实验模拟的精度要求等。同时构建“校-院-专业”三级知识图谱联盟，开发跨课程知识关联检索平台。例如，在人力资源管理专业中，打通“组织行为学”与“薪酬管理”的知识图谱，实现“激励理论-薪酬设计”的跨课程知识迁移。可以分三阶段推进（试点期 6 个月、推广期 12 个月、成熟期 6 个月），每阶段设置关键绩效指标（KPI），如试点期要求完成 5 门核心课程的知识图谱构建，推广期实现 80% 专业课程的AI工具覆盖率。旨在构建新质课程建设理论与实践模式，推动高等教育人才培养质量提升。

参考文献

[1]田卫民,武泽尧,隋普海.知识图谱赋能专业课程深度开发的创新实践[J].中国大学教学,2025(05):16-25+63.

[2]靳洪,李春艳.教育数字化背景下知识图谱赋能经管跨专业综合实验课程的思考[J].创新创业理论研究与实践,2025,8(08):166-170.

[3]房宏君,蔡红,汪昕宇.数智化教育背景下知识图谱赋能课程思政教学研究与设计[J].北京联合大学学报,2025,39(02):7-14.

基金项目：2025 年辽宁省民办教育协会一般项目《基于“AI+知识图谱”的新质课程建设融合研究》（LMJX2025413）；2025 年“虚拟现实”产学研协同创新开放课题《知识图谱引领虚拟教研室发展研究-以西方经济学为例》；全国商科教育科研“十四五”规划 2025 年度课题《基于“AI+知识图谱”的新质课程建设融合研究》（SKJYKT-2505229）