知识图谱与学情数据融合驱动的精准教学模式探究

摘  要：教育大数据时代的来临，推动教育从“知识获取”走向“知识创造”，同时也催生对精准教学的需求。知识图谱和学情数据融合驱动的精准教学模式将知识图谱作为教学活动的起点和终点，通过分析学生知识构建、学习、应用的过程，能够帮助教师了解学生对知识的掌握程度及学生的认知发展水平，并通过分析学生认知发展水平来优化教学过程，使教师能够通过个性化的教学来适应学生认知发展水平的差异性，从而为学生提供更加精准、高效、个性化的学习服务。通过对相关研究和实践进行梳理发现，该模式具有一定的应用价值。

关键词：核心素养;知识图谱;学情数据;精准教学;个性化学习

中图分类号：G642      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2025）05-0107-05

Abstract： The advent of the era of big data in education has propelled education from "knowledge acquisition" to "knowledge creation"， while also giving rise to the demand for precision teaching. The precise teaching model driven by the integration of knowledge graph and learning situation data takes knowledge graph as the starting and ending point of teaching activities. By analyzing the process of students' knowledge construction， learning， and application， it can help teachers understand students' mastery of knowledge and their cognitive development level. By analyzing students' cognitive development level， the teaching process can be optimized， and teachers can adapt to the differences in students' cognitive development level through personalized teaching， thereby providing students with more accurate， efficient， and personalized learning services. Through sorting out relevant research and practice， it is found that this model has certain application value.

Keywords： core competencies; knowledge graph; learning situation data; precise teaching; personalized learning

近年来，随着教育大数据的发展，以知识图谱为基础的精准教学逐渐成为研究者关注的焦点。知识图谱是一种基于大规模知识库和知识关联关系构建的新型数据结构，能够提高知识发现、知识推理、知识演化、知识融合等多方面的能力[1]。对于高校来说，随着教育大数据时代的到来，教育教学环境发生了巨大变化。

一方面，教学组织模式已经从传统的班级授课转变为以学生为中心的混合式教学;另一方面，在教育大数据时代背景下，教育信息化建设也逐渐走向“智慧化”。例如，各大高校都建设了自己的云平台和大数据中心[2]。这些数据信息包括学生在网络上学习行为、生活行为、网络社交活动等多方面的数据，教师可以通过这些数据信息了解学生的学习情况和生活状况等，进而为学生制定个性化的教学策略。

但是由于数据来源多、类型杂、格式多样等问题，如何将这些复杂多样的数据进行整合是目前教育大数据研究面临的首要问题。当前学者主要从以下几个方面进行研究：①建立数据采集、存储、分析系统;②结合数据挖掘技术挖掘大数据;③利用数据挖掘技术对已有数据进行清洗与抽取;④通过机器学习技术实现知识表示[3]。而上述研究主要从数据采集与存储角度出发，本文将以知识图谱和学情数据为基础，以数据挖掘技术为支撑，构建一个融合知识图谱和学情数据的精准教学模式。

一  研究概况

（一）  研究背景

在大数据时代背景下，利用知识图谱实现精准教学成为一种必然趋势。基于规则和基于本体的教学方法都是目前常见的教学方法，但是它们在实际应用中存在一些问题：①规则教学法采用形式化的形式描述知识概念和概念间关系，知识之间缺少逻辑关系来进行推理，推理结果也不够精确;②基于本体的教学方法多基于领域本体中的概念和概念之间的关系进行知识表示和推理，具有较强的学科壁垒性;③基于本体的教学方法缺乏对学生学习行为进行建模与分析。而知识图谱能够利用知识之间的关联性将大规模的知识库映射到一个有意义的语义空间中，并可以表示为实体、属性和关系等不同类型的知识。此外，基于规则和基于本体都存在一定局限性，因此本文提出一种新的基于知识图谱和学情数据融合驱动的精准教学模式。

（二）  研究现状

当前，许多研究者都对知识图谱和学情数据进行了研究，并将其应用于教学领域。例如，祝智庭等[4]认为教育数据分析是构建智慧教育的基石，可以监测和优化教学过程。杨现民等[5]指出大数据与云计算是实现数字化教育的关键技术;熊才平等[6]采集教育数据对学习过程进行跟踪与评价，有效提升了自适应学习效能;陈明选等[7]开展教育数据分析与测评，有效实现了学习反馈分析与规律总结;邢丽丽[8]构建了基于精准教学的混合式教学模式;郭利明等[9]开展了数据驱动的精准教学研究与实践;杨重阳等[10]对精准教学场景的教学支持服务开展研究等。通过对已有文献的研究发现：大部分研究都是基于学习平台或数据库中的数据进行分析和挖掘，但是没有将教学过程中产生的大量数据进行整合，也没有研究者将知识图谱和学情数据融合在一起，以指导教学设计。

（三）  研究意义

精准教学是未来教育发展的方向，它以学习者为中心，以精准评价为依据，以数据分析为支撑，使学习效果达到最优化。但是，当前精准教学模式依然存在以下几个问题：①数据来源单一、类型不全面、格式不统一、质量参差不齐，在很大程度上影响了精准教学的实施效果;②知识图谱和学情数据作为学习资源的一部分，具有丰富的信息量，但是知识图谱并不能直接解决学习问题;③学习者个体差异巨大，如何准确获取学习者的个性特征和学习风格成为精准教学的关键;④传统的学情数据无法准确地描述学生学习行为和学习成果，无法有效地支撑精准教学。

针对以上问题，本文提出一种基于知识图谱和学情数据融合驱动的精准教学模式，该模式以知识图谱为基础，根据学生在知识图谱中的位置和特点对其进行个性化画像。同时利用学情数据对学生学习情况进行动态跟踪和实时反馈，进而根据学习者个人情况和知识图谱之间的关系实现对学生学习情况的准确评估。该模式可以通过以下几个步骤实现：①利用知识图谱中丰富的数据资源获取学习者的个人标签信息;②利用学情数据采集系统将学习者个人标签信息转化为学情数据;③利用知识图谱中丰富的数据资源对学情数据进行整合处理;④基于数据挖掘技术分析学习者个人标签信息与知识图谱之间的关系;⑤结合知识图谱和学情数据提供个性化教学方案。最终实现对学习者学习情况的动态跟踪和实时反馈，实现“以学生为中心”的精准教学。该模式在一定程度上弥补了传统教学模式中学生个性特征无法描述和学生学习成绩不能准确评估等不足，有利于提高教育资源的利用率、提高学生学习效果和教学质量。

二  精准教学的内涵特征

精准教学最初是由奥格登·林斯利在20世纪60年代基于斯金纳的行为主义学习理论提出的，该理论认为学习是一种操作性条件反射，可以通过测量学习行为的流畅度来评估学习效果[11]。它是指在课堂教学过程中，教师根据学生的个体差异以及学科特点，采用科学的方法，在有限的时间内对学生的学习进行诊断、分析和评价，并为每个学生制定个性化的学习计划，从而保证每一个学生都能获得最大程度的发展。精准教学的内涵特征主要包括以下几个方面。

（一）  大数据技术

随着大数据技术的快速发展，精准教学模式得以进一步发展。大数据技术能够实现对学生学习行为的实时记录和个性化引导，使教学从“非定量”转向“可量化”，从“主观性”转向“客观性”。

（二）  个性化教学理念

精准教学的核心理念是基于数据为每一位学生调整课程以适应他们的需要，从而最大化学习效果。这种理念本质上是对“因材施教”理想的追求[12]。

（三）  学习目标标准化

精准教学强调学习目标的标准化，即在综合考虑学生学习现状和认知特点的基础上，制定可观察和可测量的学习目标，以实现教学的精准高效。

（四）  教学预设精准化

精准教学要求教师基于学情和教学内容进行清晰的思考和规划，以学习者特征为出发点，遵循学生的认知规律和学习特点，实现教学预设的精准化。

（五）  教学过程互动化

精准教学倡导教学过程中的互动化，通过大数据技术，教师可以实时监控学生的学习过程，并及时给予反馈，同时学生能够基于学习数据选择教学资源以开展自主学习。

（六）  教学评价多元化

大数据技术的介入使得精准教学能够实现嵌入学习过程的动态评估，关注学生学习过程中产生的各种数据，通过量化分析对学生学习表现情况进行精准刻画，实现评价的个性化和差异化。

这些特性共同支撑着精准教学模式的实施和发展，旨在通过科学数据分析，动态评估和优化决策，实现数字化、智能化的教学范式。

三  模式框架

教育大数据背景下的精准教学模式，是基于教育大数据理论基础，以数据为驱动、以知识为核心、以学生为中心，以精准为目标，采用线上线下混合学习、智慧教学和混合式学习相结合的混合教学模式，通过“前测学习数据分析—精准教学目标设定—精准评价方案制定—精准学习活动设计—精准决策与干预”五个环节，实现教学过程中的精准化，从而满足学习者个性化的学习需求。知识图谱和学情数据融合驱动的精准教学模式的框架如图1所示。

第一环节：前测学习数据分析。通过构建基于知识图谱的教学资源库来收集学生在学习过程中产生的知识，同时在学生进行知识构建、学习过程中收集其相关认知数据和行为数据，比如学生浏览记录、学习时长、互动频率、操作的先后顺序、练习的正确率和时间分配、做题痕迹，以及与智能学伴的交互等，形成个人知识图谱，并利用学情大数据分析技术对学生知识构建、学习过程、应用结果进行分析和预测，精准地预测学生在学习过程中可能遇到的难点和易错点，存在的知识技能障碍和可能的心理障碍，对学生知识建构水平、认知发展水平和学习风格进行预测。

第二环节：精准教学目标设定。在学情分析基础上，对教学目标进行多层次的细化和量化，细化教学重点、难点和易错点，形成知识图谱结构，为课堂教学设计指明方向。对影响教学目标实现的学习者的关键特征进行分析;同时，建立细化的学习者特征与教学目标维度的一一映射关系，并依据学习风格偏好来匹配教学目标的差异化设计要素，设定与学习者特征高度匹配的教学目标[13]。例如，针对学生在某个知识点上的普遍困难，教师可以调整教学重点，增加相关练习题目或开展专题讲解等。

第三环节：精准评价方案制定。目标导向，评价先行。多层次的教学目标，需要调整教学内容和呈现形式以符合不同风格的学习者，需要详细制定评价内容、评价方法、评价工具及评价反馈，以及时有效地检测方案的效果和可行性。

第四环节：精准学习活动设计。根据调整情况为学生制定个性化学习方案，提供个性化服务，来提升学生的学习效果。组织多样化的活动，教师为学员答疑解惑，将课堂讨论引向深入，同时搭建课程内容体系，抛出新的或更深入的问题。引导学员展开讨论，进行诊断检测，并及时反馈，互动答疑，组织讨论，点评总结，个性辅导。学员：查漏补缺，澄清误区，相互讨论，讲练结合。互动讨论，协作学习，提交作业;展示观点，解决问题，相互评论。