知识图谱赋能高校经管类课堂混合教学设计研究

0 引言

近年来，全球数字技术革新浪潮汹涌，人工智能、大数据与知识图谱技术的深度融合，为高等教育课堂的智能化转型构筑了技术基座。2021 年教育部发布的《推进教育数字化行动方案》明确提出“构建智慧教育新生态”的目标，要求经管类等应用型专业“率先开展教学场景智能化重构”；2023 年世界数字教育大会进一步倡导“运用教育知识图谱实现因材施教”，这为经管类课堂混合式教学改革提供了政策遵循。

当前，经管类专业基于“线上慕课 + 线下研讨”的混合教学模式已广泛应用，但在实践中暴露诸多痛点：线上资源呈现碎片化、学情分析缺乏多维度数据支撑、教学评价滞后于经管学科动态性特征。在此背景下，知识图谱作为语义网络技术的典型代表，构建包含概念、应用层、反馈层的三维框架，通过动态知识网络重构教学内容、智能诊断引擎优化教学路径、虚实融合场景深化能力培养，最终形成“知识结构化 - 教学精准化 - 能力高阶化”的良性循环。

1 知识图谱在教学设计中的优势

知识图谱通过可视化层级体系呈现经管类知识关联，帮助教师系统把握教学内容。在经济学原理课上，基于“供求关系”构建知识图谱，将价格弹性、市场均衡、政府干预等知识点串成一张可视化网，有利于避免学生将知识点碎片化。根据图谱内知识点的难易度和逻辑顺序来安排授课顺序，使教学内容自基础到复杂、由浅入深进行展开，在知识的教学过程中促进学生对知识的认知与发展。

利用知识图谱直观展示跨学科知识与综合课程设计的知识覆盖面。基于图谱打破学科壁垒，融合散落各个学科的知识点，通过整合设计出连贯性强，具有一定结构性的教学内容，在内容延展上打破原有限制，让学生所学知识不仅仅停留在各个学科范畴内。比如在 ERP 模拟经营沙盘教学中，知识图谱整合采购、生产、销售及财务等各个模块间的逻辑关联。

1.2 教学目标制定方面

凭借知识图谱，教师可更精准地设定教学目标，图谱清楚地显示出各个知识点与对应的重要程度，教师可参照学生的专业基础和职业规划去，找出学生必须掌握的核心知识要点，哪些属于拓展范畴的知识，并根据上述情况制定相应的能力培养及知识掌握目标，让教学目标变得更具体、明晰且有针对性。

知识图谱具备的知识关联特性还可推动高阶思维能力培养，知识图谱中的知识关联彰显了知识的深度和广度范畴，教师开始设计教学目标之际，可结合起这些关联，着力培育学生分析、综合、评价和创造等高阶思维的能力，引导学生在领悟知识的基础上，学会利用所学知识处理实际难题，提高学生的创新本领和综合水平。

1.3 学习路径规划与个性化教学方面

依托知识图谱，教师可为学生规划出个性化学习路径，各个学生的学习进度、个人爱好和知识掌握状况存在差别，教师可借助知识图谱的引导，对应不同的学生群体与个体，设计出贴合他们的学习路线，推荐契合的学习资源及活动，让学生得以按照自己的步调与方式高效学习，增进学习效果与积极性。

有利于达成自适应学习，在教学运行的阶段里，教师可实时观测学生在知识图谱上的学习进度与掌握情形，赶紧调整教学策略及学习任务，为学生供给适时的学习反馈与指引，在“企业战略管理”课程当中，系统经过分析学生的学习进度及薄弱点，动态制定含有行业报告、案例分析、模拟决策任务的个性化学习清单，且在学生完成任务后马上提供反馈。

2 知识图谱赋能经管类课堂混合式教学的设计框架

2.1 知识图谱的构建

作为人工智能领域内的一项关键技术，其实就是一种语义网络，试图以结构化形式展示实体相互间的复杂关系，以此发掘各类知识背后的内在关联，其主要的组成要素是“实体 - 关系 - 实体”三元组，实体是知识图谱里的基础节点，涵盖着现实世界里有独立意义的各类事物，诸如人物对象、组织群体、实际事件、基本概念等；关系说明了实体之间的特定联系，这种联系或许是因果方面、从属方面、时间先后方面的关系等。在经济学范畴里，“企业”和“市场”算作两个实体，它们之间大概存在“依存的关联”，企业依托市场开展产品的销售和资源的获取，每个实体还可具备多个属性，用于更详细地勾勒该实体的特征与特性，就像企业的属性可涵盖成立时间、经营范围、注册资本等。

经管类课堂教学的支撑知识图谱包含教学资源层、教学活动层、教师层与学生层。在这一结构情境中，教学资源层是知识图谱里的核心基础层级，起到展示并将课程知识点和教学资源关联起来的关键作用 : 教学活动层借助课前准备、课堂互动以及课后复习和拓展学习活动，对教学资源层中静态知识图谱的内容开展更新，动态构建教师层面的班级教学知识图谱以及学生层面的个体学习知识图谱，同时及时反馈教学活动对学生知识结构和学习成绩产生的效应。教师可按照教学活动层的数据获得可视化的反馈内容，以此判定学生的学习状态，懂得教学效果，辨别重难点方面的问题，还对教学资源层的内容做更新处理；学生则可依据个体学习知识图谱反馈的信息内容，晓得自己的学习进程及学习绩效，并利用相关资源来优化学习。

2.2 知识图谱赋能经管类课堂混合教学设计的具体应用

2.2.1 课前：基于知识图谱的学情分析与资源精准推送

知识图谱能整合学生以前课程的成绩、在线学习行为的数据（比如学习时长、资源访问的频次、讨论活跃的程度）和学习进度等多源数据，运用数据挖掘以及机器学习算法构建学生的学情画像，实现个性化教学的精准锚定，以经济学专业作例子，通过探究学生在微观经济学课程中供需模型分析、弹性计算、市场均衡推导等知识点作业的错误率与仿真实验操作轨迹，能识别出知识上的漏洞；按照学习偏好的相关数据，诸如图形分析接受的程度、数学建模表现的倾向、政策案例受关注的程度，为各类学生群体量身定制预习方案。

在资源推送层面，面向知识掌握薄弱的学生，推送供需理论动态演示的教学微课、弹性系数计算步骤的图形说明及市场均衡模拟练习题；面向学习还有余力的学生，推送行为经济学前沿方面的论文及现实经济政策分析报告，增进知识深度，知识图谱以结构化、可视化途径呈现预习资源，经图谱界面呈现知识点相互的逻辑联系，宏观经济学下“IS-LM 模型—财政政策效应—产出波动”的传导关系链，助力学生搭建“理论模型 - 政策应用- 现实案例”的完整知识架构，增进预习的成效。

2.2.2 课中：知识图谱驱动的互动教学与知识深度建构

知识图谱将“逻辑展现 + 互动场景化”作为核心机制，对经管类课堂知识的传递与建构过程进行重构，知识图谱突破传统线性教学的局限，把宏微观经济学的模型推导与管理学的决策链条等隐性逻辑，变成节点关联的可视化知识网，为师生互动、生生协作搭建“认知锚点”。

针对师生互动这一层面，教师凭借图谱的“知识拓扑结构”开展问题链设计，从单个知识点的“概念剖析”，过渡到跨节点的“逻辑推导”，再往后拓展到“现实意义映射”，恰似从“边际成本的定义”延展到“边际成本与供给曲线的相关联系”，再拓展到“企业成本策略对市场均衡状态形成的影响”。通过依次逐层拆解图谱的关联关系，带动学生从“知识记忆”过渡到“逻辑追溯”，清楚经管理论的前提假定及应用边界。另外，知识图谱跟实时反馈系统联合互动，抓取学生思维踪迹，协助教师动态调控提问维度及指导深度在生生协作的维度中，依托知识图谱“模块 - 体系”结构，把知识网络拆分成理论、工具、案例这几个模块，各小组开展“案例研讨-理论阐释 - 跨组对接”协作循环。阶段成果展示的时刻，依靠图谱在理论节点覆盖度、案例与实际的适配情况、逻辑链条的完整程度进行评价，推动学生自主发现知识，实现从协作输出到批判重构的升级。互动中，观点分歧时，引导回顾理论根源与实证支撑；讨论聚焦于细枝末节时，提示跳转上位知识框架，如从政策工具效果回归目标设计。这种“微观探究 - 宏观整合”模式，帮助经管类学生突破碎片化学习困境，渐渐搭建起“理论逻辑 - 方法工具 - 现实应用”相互交织的知识体系，做到从领悟知识到驾驭知识的深度建构。

2.2.3 课后：知识图谱支撑的智能评估与学习路径优化

在课后环节，知识图谱用“评估 - 诊断 - 干预”的闭环去推动知识的学习，让知识学习更加精准。智能作业批改系统利用知识图谱语义网对学生答题的知识点对应、逻辑推导和答案是否规范等多方面进行分析，不仅能够辨别出题目的对错，还可以发现学生的知识缺陷点、知识链断裂以及逻辑思维的问题，判断出学生对知识掌握程度的高低、知识体系的完善程度以及逻辑思维水平的优劣，从而实现精准化教学指导。

根据评价结果，结合知识图谱融入学科知识逻辑和学生个体学习特征情况，形成个性化动态学习路径。对基础较好的学生，布置前沿理论研讨、企业运营模拟等难度较大的进阶任务；针对自学能力强的学生，为其打开探究学习模块，助力其非线性的知识探索。而对于知识薄弱的学生，为其推送包含概念精讲、典型案例和阶梯式练习题在内的强化资源包；对于进度滞后的学生，进行由浅入深、螺旋上升的练习，增加教师对学生作业的指导频率，确保学生可以完整构建出自己的知识体系，改变了以往传统的填鸭式的“一刀切”以及时间和空间限制的教学方式。

3 结束语

教学数字化转型是经管类专业应对数字经济发展的必然选择。本研究表明，知识图谱通过语义网络技术重构了经管类课堂的知识组织与传递范式。在课前实现学情数据的智能分析与资源精准推送，课中构建“逻辑显性化 + 互动场景化”的深度建构机制，课后形成“评估 - 诊断 - 干预”的个性化提升闭环，全方位赋能混合教学的各个环节。这种基于知识图谱实施的教学设计，既解决了传统模式中知识碎片化与实务动态化的矛盾，又通过智能诊断与路径规划满足了经管类学生的个性化学习需求，为供应链管理、跨境电商等复杂知识的教学提供了技术支撑。

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作者简介：涂谜（1998—），女，汉族，硕士，助教，硕士研究生，研究方向为数字经济。