基于课程知识图谱的个性化教学设计分析

引言：在教育信息化不断加深的阶段，备受关注的是怎样利用人工智能等技术促进教育教学转变，个性化教学倡导依据学生的知识积累、认知特点、学习需求等实现因材施教，是提高教学质量、推动学习效率的关键之举。但在实际付诸实践之际，由于对学情的精准度把握不足、教学设计无法全面照顾全体学生的个性差异等缘由，个性化教学的理想设定目标与现实成效有一定的落差。知识图谱在教育方面的应用愈发普遍，为冲破个性化教学困境开拓新的思路，把课程知识点进行网络化、结构化处理形成知识图谱，可协助教师从整体上洞察学科知识脉络，也可依靠图谱开展学情诊断、推荐学习路径、推送学习资源等工作，以实现精准科学的个性化授课。拟对课程知识图谱在个性化教学设计中的应用策略展开探讨，期望为强化个性化教学的实际成效提供借鉴。

一、基于课程知识图谱的个性化教学设计的意义

（一）精准定位学生知识掌握水平

课程知识图谱在梳理知识点间逻辑关联方面着手，架构起课程知识的系统性框架格局，把学生测试、作业等学习数据反映到知识图谱里面，可精准测定学生对各知识点的掌握水平，传统的学情分析大多以题目或考卷成绩作基础，仅可对学生的总体学习表现进行粗略评判，无法精准把握具体知识点的掌握情形，知识图谱支撑下的学情分析可实现颗粒度更精细的诊断反馈，协助教师全面洞悉每个学生的知识掌握情形。经由图谱可视化呈现学生在各个知识点的得分情形，把得分率低于 80% 的知识点节点标记成黄、红颜色，助力教师迅速明晰学生学习的薄弱部分，借助图谱追溯学生知识掌握的路径，探究学生在概念把握、知识迁移等方面存在的突出问题，预估学生的认知阻碍，进而可因人施教、靶向治疗，课程知识图谱令学情诊断精准透明程度增强，利于教师全面把握学生知识掌握的总体局面与深层次状况。

（二）辅助教师进行个性化教学决策

个性化教学设计需要兼顾学生的知识基础、认知风格、学习需求等因素，任课教师要全面了解每个学生的学习特点。还要权衡不同教学组织形式的可行性，精准设计个性化的教学方案，工作量巨大、难度不小，课程知识图谱可以作为有力的辅助工具，让教师依托图谱进行个性化教学决策。知识图谱能够直观呈现学生的知识掌握图景，推测学生知识掌握存在的主要障碍，帮助教师判断学生的认知风格、知识基础，进而因材施教。教师可以利用图谱进行教学活动的优化组合，在图谱上标注每个知识点的重要程度、学习难度，筛选出图谱中的核心节点作为基础学习内容，非核心节点作为拓展学习内容。教师据此开展分层教学，针对不同层级学生设计基础性、提高性学习项目，图谱还能智能推荐与教学活动匹配的学习资源，进一步减轻教师备课压力。课程知识图谱辅助教学决策，让因材施教有章可循，能够较好地解决个性化教学“教师难以兼顾全体学生”的现实困境。

二、基于课程知识图谱实现个性化教学设计的策略

（一）课程知识图谱的构建与优化

高质量的课程知识图谱是开展个性化教学的前提，构建图谱要立足学科特点，围绕课程目标，系统梳理知识点间的内在联系，明确图谱构建的范围和粒度，中小学阶段宜选取一个学期的课程内容进行图谱化呈现，知识点粒度宜细化到每个重要概念、命题。凝练知识点间的关联，常见的关联包括属于、部分、因果、并列等，力求准确刻画知识点间的逻辑关系，完善图谱节点的属性信息。如知识点的重要程度、学习难度、考试频次、题型分布等，便于后续进行个性化教学设计，图谱构建后还需要多轮迭代优化，可邀请任课教师、学科专家审核图谱，检验其科学性和适用性。教师还要在实践应用中不断修正完善图谱，提高知识点挖掘的全面性、关联刻画的准确性，一个高质量的知识图谱能够成为个性化教学的“地图”，让教师全局掌控课程脉络，洞察学情，开展针对性教学。

（二）基于图谱的学情诊断与学习路径推荐

构建课程知识图谱后，要将其应用到个性化教学实践中，首要任务是利用图谱实现精准的学情分析。要将学生的各类学习行为数据如作业、测验、互动记录等映射到图谱节点，评估学生对每个知识点的掌握水平。要挖掘学生的知识掌握路径，发现学生在概念理解、知识迁移等方面的主要短板，如将某学生答题情况映射到图谱后发现。其在“函数”知识点上得分率较低，进一步分析其在函数概念理解题、函数图像题都存在失分，由此推测该生对函数概念理解不够透彻，影响了函数知识的综合应用。在诊断问题的基础上，还可依托知识图谱智能推荐个性化学习路径，通过对比学生的知识掌握现状与图谱中的知识掌握目标，系统规划后续的学习任务[1]

（三）知识图谱驱动的个性化学习资源推送

除了学习路径规划，知识图谱还可用于个性化学习资源的智能推送，教师备课时，可利用图谱筛选出与教学内容匹配度高的优质资源。传统备课大多基于关键词搜索，容易受到“信息茧房”效应的影响，检索结果的针对性、个性化程度不够，而依托知识图谱，可对资源的知识点进行语义化标注，实现资源与图谱节点的精准匹配。如某教师在备“圆的认识”一课时，知识图谱会自动关联并推荐涵盖“圆心、半径、直径、圆周”等知识点的微课、动画等资源，资源筛选的针对性和个性化程度大幅提升。对学生而言，知识图谱能根据其学习需求，自动推送个性化的学习资源，学生在函数单元测试后，图谱诊断出其在“函数与方程”“函数模型及其应用”模块存在学习困难，后续推送的学习资源将针对性补救，提供这两个模块的微课视频、专题练习、典型例题解析等，做到资源推送内容与学生学习短板精准匹配[2]。

结语

采用课程知识图谱进行个性化教学设计，是促进因材施教、改善教学质量的有效渠道，经过系统梳理课程各知识点间的内在联系，形成全面的课程知识格局，教师可以精准把握学生知识的掌握水平。智能化推送契合个体的学习路径与资源，此设计理念跟实现路径为攻克传统教学“难以兼顾学生个体差异”的难关提供了新点子。依靠知识图谱驱动的个性化教学要真正落地，依旧要在技术研发、教学实践等范畴持续深化，增强知识图谱构建的科学性与适用性，提升一线教师在知识图谱上的素养，提升其依靠图谱开展个性化教学的实力，有信心认为。随着理论研究的逐步深入与实践经验的渐次积累，依托知识图谱的个性化教学必将推动教与学方式革新，促进学生实现更全面化、个性化的成长。

参考文献

[1] 张昭玉，胡伏原，唐佳佳，周蓓蓓 . 基于课程知识图谱的个性化教学设计及实践[J]. 软件导刊，1-6.

[2] 李霞，陈文博，郭东琴 .AI 视域下基于知识图谱的大学物理课程建设研究 [J]. 西部素质教育，2025，11（09）：11-14.

作者简介：蒋柳成（1996 年12 月）汉族，重庆北碚，硕士研究生，职称：讲师，研究方向：信号处理 机器学习。