中职《医学基础》课程知识图谱的构建研究

一、研究背景

教育数字化转型已成为全球教育改革的重要趋势，而知识图谱技术在其中扮演着关键角色。随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱作为结构化语义网络，能够有效表达知识间复杂的逻辑关系，为教育提供了全新的知识组织与呈现方式 [1]。特别是在中等医药职业教育领域，《医学基础》作为制药技术应用、制药设备等专业的专业基础课程，其知识体系庞大、概念关联复杂，传统教学方式难以满足学生个性化学习需求，亟需引入知识图谱这一创新工具实现教学模式的转型升级。

中职《医学基础》课程的教学痛点主要体现在三个方面：一是课程内容涵盖解剖学、生理学、组织学等多学科基础知识，知识点分散且关联复杂，学生难以建立系统认知；二是传统教材以线性结构呈现知识，无法直观展示概念间的横向联系与纵向层次；三是中职学生抽象思维能力相对较弱，对纯理论教学接受度低，需要更直观、交互性更强的学习工具。知识图谱技术恰恰能够针对这些痛点提供解决方案——通过可视化网络呈现知识关联，帮助学生构建系统性认知框架；通过个性化学习路径推荐，适应不同学生的学习节奏；通过虚拟仿真等交互模块，增强学习体验和实践能力。

二、知识图谱构建的理论基础

知识图谱理论框架构成了《医学基础》课程知识体系结构化的基础。作为一种语义网络，知识图谱通过 " 实体 - 关系 - 实体 " 三元组的形式表达知识元素及其关联，其核心价值在于将非结构化的医学知识转化为机器可理解、可推理的结构化表示 [2]。在医药教育领域，知识图谱不仅是一种技术工具，更是一种认知重构的方法论，它模拟了人类大脑通过概念关联构建知识网络的过程，与建构主义学习理论高度契合。研究表明，当医药知识以图谱形式呈现时，学生能够更快速地把握核心概念间的因果、层级和并列关系，形成长期记忆的认知锚点。

知识图谱的本体建模是构建过程中的关键环节。本体作为知识图谱的 " 模式层 "，定义了领域内概念的分类体系、属性框架和关系类型，相当于为后续的知识填充提供了标准化模板 [3]。在《医学基础》课程中，本体设计需要兼顾医学学科逻辑与教学规律，通常采用自上而下的构建方法。通过问题体系将知识、能力与价值目标有机融合，这种设计既保证了学科知识的系统性，又强化了临床思维的培养，对中职教育具有重要借鉴意义。

教育知识图谱与通用知识图谱存在显著差异，其特殊性主要体现在三个方面：一是教学导向性，需与课程标准、培养目标和岗位需求紧密对接；二是认知适配性，应根据学习者认知特点设计知识呈现方式和关联深度；三是动态演化性，需随医药进展和教学反馈持续迭代优化。中职《医学基础》知识图谱的构建更需关注职业教育的应用型特征，强化基础知识与临床场景的关联。例如，在解剖学知识图谱中，不仅需要展示器官的位置结构，还应关联护理操作中的定位要点和常见失误，实现 " 学以致用" 的教学目标。

知识图谱与学习科学理论的融合为医药教育创新提供了新视角。认知负荷理论指出，人类工作记忆容量有限，而知识图谱通过可视化手段降低了内在认知负荷，通过结构化呈现减少了外在认知负荷，通过恰当关联增加了相关认知负荷，从而优化了学习过程中的认知资源分配。同时，基于知识图谱的个性化学习路径推荐体现了差异化教学理念，系统可根据学生的前测结果、学习行为和认知风格，动态调整知识呈现序列和难度梯度，实现真正的" 因材施教"[4]。

三、《医学基础》知识图谱构建方法

中职《医学基础》知识图谱构建是一个系统工程，需要科学的方法论指导和严谨的实施流程。综合现有研究和实践案例，可将构建过程划分为五个关键环节：知识体系解构、本体建模、知识抽取、关系定义和质量评估。这一框架既吸收了传统专家主导构建方法的精确性，又融入了新兴技术带来的效率提升，特别适合中职教育场景下的应用需求。

（一）知识体系解构与本体建模

课程知识解构是图谱构建的奠基性工作，需要对《医学基础》课程标准、教材内容和岗位需求进行全方位分析。解剖学作为医学基础的核心组成部分，其知识结构相对明确，可按运动系统、消化系统、呼吸系统等划分大模块，再逐级分解为器官、组织、细胞等层级。生理学知识则更强调过程性，适宜以"刺激-反应- 调节" 为框架组织知识点。

本体建模阶段需要定义概念分类体系、属性框架和关系类型，相当于为知识图谱搭建" 骨架"。中职《医学基础》本体设计应突出以下特性：一是基础性，聚焦护理、检验等专业所需的共性基础知识；二是实用性，强化与临床场景和技能操作的关联；三是适切性，匹配中职学生的认知水平和学习习惯。将教材内容拆解为知识点、技能点和素质点，通过图谱引擎实现知识的可视化呈现与关联检索，帮助学生建立系统的知识框架。

（二）知识抽取与关系定义

知识抽取是从各类医学教育资源中识别和提取结构化知识的过程，传统方法主要依赖领域专家手工标注，效率低且成本高。关系定义是知识图谱构建的核心挑战，医学概念间的关系具有类型多样、层次复杂的特点。中职《医学基础》知识图谱至少需要定义五类基本关系：层级关系（如" 消化系统包含胃"）、属性关系（如 " 胃具有分泌功能 "）、空间关系（如 " 心脏位于纵隔内 "）、时序关系（如 " 炎症反应先于组织修复 "）和因果关系（如 " 钠离子浓度升高导致血压上升"）。对于中职教育，还需特别添加" 临床应用" 类关系。

（三）质量评估与优化迭代

知识图谱质量评估是确保教学应用可靠性的关键环节，需从准确性、完备性、一致性和教学适用性四个维度建立评价体系。准确性指知识内容符合医学科学共识，可通过专家评审和权威文献对照进行验证；完备性评估知识覆盖度，可对比课程标准和教材目录进行检查；一致性检查逻辑矛盾和冗余表述，需要专门的逻辑推理工具支持；教学适用性则关注是否符合中职学生的学习特点和认知规律，需通过教师评估和学生反馈进行优化。

迭代优化机制使知识图谱保持生命力和时效性。医学知识持续更新，教学需求不断变化，知识图谱需要建立动态更新机制。超星平台通过分析学生学习行为数据，实现了知识图谱的持续优化和个性化推荐。技术层面，可设置 " 版本管理 " 系统追踪知识图谱的变更历史，建立 " 问题反馈 " 通道收集师生建议，定期进行内容更新和结构调整，使知识图谱真正成为" 活" 的教学资源。

本研究系统探讨了知识图谱技术在中职《医学基础》课程教学中的应用，通过构建包含知识体系解构、本体建模、知识抽取、关系定义和质量评估五个关键环节的框架，为医学教育数字化转型提供了创新路径。研究不仅阐明了知识图谱作为 AI 时代新型知识管理工具的理论基础和技术方法，更结合中职教育特点，形成了兼具理论价值与实践指导意义的解决方案，对推动职业院校医学课程的知识结构化、教学智能化发展具有重要促进作用。该成果为职业教育领域知识图谱的构建与应用提供了可复用的方法论体系，助力《医学基础》课程教育模式的现代化转型。

参考文献

[1] 杨竞昌 . 基于知识图谱的《机械制造基础》课程教学设计研究——以高职院校《机械制造基础》课程为例[J/OL]. 赣南师范大学学报,1-8[2025-07-09].

[2] 童玉琴, 张前荣. 基于知识图谱和CKT 模型的在线教育个性化学习策略[J]. 齐齐哈尔大学学报 ( 自然科学版 ),2025,41(04):77-83.

[3] 王春雪 . 知识图谱赋能财经专业课程数字化资源建设研究 [J]. 对外经贸 ,2025,(06):122-124+132.

[4] 刘佳梅 , 刘颖 , 李树蕾 , 等 . 应用 AI 技术构建的知识图谱开展免疫系统组织学教学实践 [J]. 中国免疫学杂志 ,2025,41(06):1320-1323.