湯宇軒，齊 恒，申彥明，王宇新，張紹武

（大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧大連 116024）

0 引言

“培養(yǎng)什么人、怎樣培養(yǎng)人以及為誰(shuí)培養(yǎng)人是教育的根本問題，立德樹人成效是檢驗(yàn)高校一切工作的根本標(biāo)準(zhǔn)”，人才培養(yǎng)中思想建設(shè)是第一位。2016 年，習(xí)近平總書記在工作會(huì)議中指出：高校立身之本在于立德樹人。只有培養(yǎng)出一流人才的高校，才能夠成為世界一流大學(xué)。教育部印發(fā)的《高等學(xué)校課程思政建設(shè)指導(dǎo)綱要》提到人才培養(yǎng)中思想建設(shè)的重要性，以及課程思政在思想建設(shè)中所起的重要作用，明確指出：“建設(shè)高水平人才培養(yǎng)體系，必須要在專業(yè)的課程內(nèi)容當(dāng)中融入思想政治教育體系，必須要全面、全方位地提高人才培養(yǎng)能力，專業(yè)知識(shí)和思想政治知識(shí)兼顧，從而培養(yǎng)出愛黨愛國(guó)、能為社會(huì)、為人民服務(wù)的人才?！痹谠O(shè)計(jì)課程思政內(nèi)容的過程中，要讓思政內(nèi)容自然而然地融入課程各方面，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，引導(dǎo)學(xué)生深入思考。

思政建設(shè)對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)相關(guān)課程而言必不可少。信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)及信息化相關(guān)技術(shù)已成為公認(rèn)的“雙刃劍”，一方面能服務(wù)于大眾，另一方面也能對(duì)社會(huì)產(chǎn)生不良影響。如果在培養(yǎng)計(jì)算機(jī)專業(yè)人才時(shí)，缺少思政教育和正確價(jià)值觀引導(dǎo)，極有可能給社會(huì)和個(gè)人帶來危害。因此，在傳授相關(guān)技能和知識(shí)的同時(shí)，引入相應(yīng)的思政內(nèi)容極其必要。

在設(shè)計(jì)課程思政內(nèi)容時(shí)，任課教師往往需要根據(jù)課程性質(zhì)針對(duì)性進(jìn)行設(shè)計(jì)。計(jì)算機(jī)課程屬于工學(xué)專業(yè)課程，在進(jìn)行課程思政內(nèi)容設(shè)計(jì)時(shí)，需要將馬克思主義方法和科學(xué)精神培養(yǎng)結(jié)合起來，提高學(xué)生正確認(rèn)識(shí)問題、分析問題和解決問題的能力，同時(shí)還要強(qiáng)化學(xué)生的工程倫理教育，激發(fā)學(xué)生科技報(bào)國(guó)的家國(guó)情懷和使命擔(dān)當(dāng)。在設(shè)計(jì)課程思政內(nèi)容的過程中，經(jīng)常需用到章節(jié)相關(guān)資料，包括相關(guān)的新聞、人物，或者相關(guān)課程的課程思政設(shè)計(jì)實(shí)例等。比如：一位計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)教師可能會(huì)想獲得一些有關(guān)神威·太湖之光的新聞，從而激發(fā)學(xué)生的自豪感，或者是一些華為被美國(guó)制裁的新聞，讓學(xué)生們認(rèn)識(shí)到芯片技術(shù)對(duì)計(jì)算機(jī)乃至對(duì)中國(guó)科技發(fā)展的重要性。搜集資料這一過程十分耗時(shí)耗力，目前可供教師查閱素材的知識(shí)庫(kù)還很少，大多情況下需要從互聯(lián)網(wǎng)中自行查找、篩選和整合相關(guān)素材和參考資料，如果能有一個(gè)素材庫(kù)支撐課程思政內(nèi)容設(shè)計(jì)，將為教師開展課程思政建設(shè)提供很大幫助。

素材庫(kù)可以基于不同種類的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建。知識(shí)圖譜作為一種有著良好多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合能力的數(shù)據(jù)庫(kù)，是素材庫(kù)構(gòu)建的較好選擇。知識(shí)圖譜是基于有向圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，也是以圖的形式表現(xiàn)客觀世界中的實(shí)體（概念）及其之間關(guān)系的知識(shí)庫(kù)，其概念于2012 年被Google 提出，之后為人工智能領(lǐng)域注入了新的活力。由于異質(zhì)圖可以很好地對(duì)客觀世界中種類繁多的事物和關(guān)系建模，因此知識(shí)圖譜備受相關(guān)研究者的青睞，并且已經(jīng)被用于支持諸如智能問答、搜索引擎等一系列知識(shí)驅(qū)動(dòng)型的任務(wù)。目前，比較有代表性的知識(shí)圖譜包括Google 知識(shí)圖譜、YAGO、NELL、搜狗搜立方、百度知心，以及復(fù)旦大學(xué)開發(fā)的zhishi.me等。知識(shí)圖譜在特定領(lǐng)域也有其應(yīng)用，比如以天眼查為代表的企業(yè)知識(shí)圖譜可以建模企業(yè)和企業(yè)、企業(yè)和人物之間的關(guān)系，醫(yī)藥知識(shí)圖譜可以建模藥品和病癥之間的關(guān)聯(lián)，諸如此類。鑒于此，本文提出一種基于知識(shí)圖譜的課程思政素材庫(kù)構(gòu)建方案，并在此方案基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)計(jì)算機(jī)課程思政素材庫(kù)。

1 相關(guān)研究

1.1 課程思政建設(shè)

近年來，國(guó)家對(duì)高等院校的思想政治建設(shè)越來越重視，并指出要將思政內(nèi)容有機(jī)地融入課堂。同時(shí)，教育者逐漸認(rèn)識(shí)到課程思政的重要性，相關(guān)研究與探索也層出不窮，從不同的維度對(duì)課程思政展開了思考與實(shí)踐。高德毅等從宏觀層面對(duì)課程思政內(nèi)容進(jìn)行解讀，闡明了高校課程思政建設(shè)理念和思路，以及思政內(nèi)容在不同類型課程中的定位和作用。張大良闡述了課程思政在當(dāng)今時(shí)代的重要作用和深遠(yuǎn)意義，同時(shí)對(duì)課程思政建設(shè)提出了自己的見解。除宏觀層面外，教育者還針對(duì)各學(xué)科和課程，給出課程思政建設(shè)方案。文秋芳針對(duì)大學(xué)外語(yǔ)相關(guān)課程教學(xué)中的不同維度，給出一些關(guān)鍵策略和教學(xué)方法。代丹丹等針對(duì)Python 程序設(shè)計(jì)課程中的思政建設(shè)以及師范生的特點(diǎn)，采用不同的技術(shù)手段，將愛國(guó)主義教育、法制教育等思政內(nèi)容融入課堂。

1.2 基于知識(shí)圖譜的素材庫(kù)構(gòu)建

由于異構(gòu)圖對(duì)知識(shí)的強(qiáng)大表示能力，知識(shí)圖譜已經(jīng)成為素材庫(kù)構(gòu)建的熱門方案之一，很多領(lǐng)域都在嘗試使用知識(shí)圖譜構(gòu)建領(lǐng)域素材庫(kù)和知識(shí)庫(kù)。朱鵬等提出課程知識(shí)圖譜的構(gòu)建方案，將課程中出現(xiàn)的概念、內(nèi)容融入圖譜之中，并且實(shí)現(xiàn)了基于該素材庫(kù)的搜索應(yīng)用。任東亮等提出抗疫相關(guān)的輿情知識(shí)圖譜構(gòu)建方案，并基于此方案進(jìn)行抗疫意見領(lǐng)袖熱點(diǎn)話題檢測(cè)與分析。韓普等提出醫(yī)療知識(shí)圖譜構(gòu)建框架，并基于多種數(shù)據(jù)源構(gòu)建出醫(yī)療知識(shí)圖譜。

通過上述分析可以看出，課程思政建設(shè)正在全面開展，但目前還缺乏可用的大型素材庫(kù)。知識(shí)圖譜技術(shù)在構(gòu)建知識(shí)庫(kù)、素材庫(kù)及搜索引擎方面有著極大優(yōu)勢(shì)，但尚無該技術(shù)與課程思政相結(jié)合的研究。本文創(chuàng)新性地提出基于知識(shí)圖譜的課程思政素材庫(kù)構(gòu)建方案，并嘗試依照此方案構(gòu)建出相應(yīng)的素材庫(kù)，以進(jìn)一步推動(dòng)課程思政建設(shè)進(jìn)程。

2 課程思政素材庫(kù)設(shè)計(jì)方案

本文所提出的素材庫(kù)構(gòu)建方案包含應(yīng)用層、計(jì)算層和存儲(chǔ)層3 個(gè)模塊，其中計(jì)算層中的爬蟲模塊需要與外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)接。總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

課程思政素材庫(kù)的數(shù)據(jù)源包括新聞網(wǎng)站、課程網(wǎng)站等，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)通常有著不同的形式和獲取方法，素材庫(kù)可以將各模塊整合，從而支撐其上層應(yīng)用。

Fig.1 Structure of material database圖1 素材庫(kù)結(jié)構(gòu)

計(jì)算層是素材庫(kù)架構(gòu)的核心部分，包含數(shù)據(jù)收集、處理及信息抽取功能。同時(shí)，還可以充當(dāng)應(yīng)用層和存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)交換的通道，負(fù)責(zé)應(yīng)用層到存儲(chǔ)層再到應(yīng)用層這一過程中的數(shù)據(jù)形式轉(zhuǎn)換和過程控制。

存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并為上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。本文素材庫(kù)是基于知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)而構(gòu)建，因此選用圖數(shù)據(jù)庫(kù)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化。對(duì)于不適合放到圖數(shù)據(jù)庫(kù)的大型文本而言，可使用外部文件或外鏈的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

應(yīng)用層負(fù)責(zé)素材庫(kù)具體應(yīng)用（比如搜索引擎）的實(shí)現(xiàn)，是最能直觀展現(xiàn)素材庫(kù)功能的部分。就課程思政素材庫(kù)而言，最常見的功能可能就是搜索引擎，教師可以通過搜索自己任教的課程以搜索與課程相關(guān)的素材和參考資料。除搜索引擎，圖譜可視化也可以作為應(yīng)用層功能之一。

3 課程思政素材庫(kù)構(gòu)建

3.1 本體設(shè)計(jì)

本體設(shè)計(jì)指數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)關(guān)系的設(shè)計(jì)，在知識(shí)圖譜中表現(xiàn)為實(shí)體和關(guān)系類型的設(shè)計(jì)。由于課程思政知識(shí)圖譜的本體規(guī)模較小，因此可以依靠人工設(shè)計(jì)完成。本文構(gòu)建素材庫(kù)本體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

Fig.2 Ontology of material database圖2 素材庫(kù)本體設(shè)計(jì)

本文素材庫(kù)主要包含7 種實(shí)體：課程、大章節(jié)、小章節(jié)、新聞、人物與企業(yè)、思政論文以及思政課程設(shè)計(jì)的例子。

課程是課程思政素材庫(kù)中的核心實(shí)體，無論是課程思政內(nèi)容設(shè)計(jì)，還是學(xué)生上課時(shí)的思政教育，都是圍繞課程進(jìn)行。課程通常有課程—大章節(jié)—小章節(jié)三級(jí)結(jié)構(gòu)，因此從課程相應(yīng)介紹中可以提取出課程的大章節(jié)和小章節(jié)。在設(shè)計(jì)課程思政內(nèi)容時(shí)，課程是主題和核心，但思政內(nèi)容與當(dāng)堂課的大小章節(jié)相關(guān)，因此大小章節(jié)在素材庫(kù)本體設(shè)計(jì)中非常必要。

新聞、人物和企業(yè)實(shí)體是知識(shí)庫(kù)的主體，在知識(shí)庫(kù)的實(shí)體中占絕大部分比例。這些實(shí)體可以為思政教育提供素材，比如天河一號(hào)、神威·太湖之光相關(guān)新聞，姚期智的經(jīng)歷和獲得圖靈獎(jiǎng)的故事，美國(guó)制裁華為和字節(jié)跳動(dòng)的事件，都可以作為課程思政的具體內(nèi)容。

課程思政論文和課程思政設(shè)計(jì)是知識(shí)庫(kù)的補(bǔ)充，可以作為教師設(shè)計(jì)課程思政內(nèi)容的指引和參考。二者的區(qū)別在于課程思政設(shè)計(jì)多為方法論，而思政論文更有助于加深教師對(duì)課程思政的理解。

素材庫(kù)還設(shè)計(jì)了實(shí)體間的關(guān)系。目前，素材庫(kù)中大致可以分為5 種關(guān)系：課程與課程之間的先修課關(guān)系、課程與思政論文/思政指引之間的關(guān)系、課程/大章節(jié)/小章節(jié)與新聞的關(guān)系、課程/大章節(jié)/小章節(jié)與人物和企業(yè)之間的關(guān)系，以及課程與大章節(jié)、大章節(jié)與小章節(jié)之間的關(guān)系。

3.2 信息獲取

信息獲取是對(duì)本體設(shè)計(jì)中各實(shí)體或關(guān)系類型的實(shí)例化，首先獲取各類實(shí)體，然后獲取實(shí)體間的各種關(guān)系。在本文素材庫(kù)中，其過程如圖3所示。

Fig.3 Construction process of curriculum ideology and policies knowledge graph圖3 課程思政知識(shí)圖譜構(gòu)建流程

3.2.1 實(shí)體獲取方法

（1）課程實(shí)體獲取。從中國(guó)大學(xué)MOOC 網(wǎng)站按學(xué)科分類獲取200 多門計(jì)算機(jī)專業(yè)相關(guān)的課程及其相關(guān)信息。MOOC 上的課程由不同的學(xué)校開設(shè)，因此存在著重復(fù)現(xiàn)象，需要去重，方法分為兩種：手動(dòng)篩選或文本聚類。手動(dòng)篩選是人為地挑選出最合適的課程；文本聚類是使用課程的標(biāo)題、簡(jiǎn)介等信息進(jìn)行課程信息聚類，先使用分詞工具進(jìn)行分詞（比如python 的jieba 分詞庫(kù)），然后將詞語(yǔ)變成詞向量（比如使用one-hot 編碼或一些模型的預(yù)訓(xùn)練向量），最后使用聚類算法（比如K-means算法）對(duì)課程進(jìn)行聚類，最后從每個(gè)簇中選取一門合適的課程即可（比如選取課程名最短的課程，或者選取簇中所有課程名字符串的交集，等等）。前者效果更好，但是只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)，由于中國(guó)大學(xué)MOOC 網(wǎng)站上的計(jì)算機(jī)相關(guān)課程總量不多，因此在實(shí)際構(gòu)建素材庫(kù)時(shí)采用的是這種方法；依照課程文本聚類去重的方法效果稍次，但是可以擴(kuò)展到大規(guī)模數(shù)據(jù)。去重后素材庫(kù)獲取了60 門不同的課程，獲取課程后，素材庫(kù)從每一門課程的課程目錄中抽取出了課程的大章節(jié)和小章節(jié)信息。雖然部分大章節(jié)和小章節(jié)的標(biāo)題沒有實(shí)際意義（比如章節(jié)可能僅僅是“01”、“02”、“第n 講”之類的表示順序的標(biāo)識(shí)），但是它可以表示出課程的結(jié)構(gòu)，也有相應(yīng)的價(jià)值，因此本文選擇了保留。大章節(jié)和小章節(jié)的獲取方法如下：由于每一門課程的大章節(jié)形式固定（比如“第n 講”、“第n 周”等），因此當(dāng)首次匹配到大章節(jié)時(shí)，就可以通過正則匹配的方法確定這門課程大章節(jié)的形式，然后沿著課程目錄依次往下遍歷，遍歷到不同形式的文本便是小標(biāo)題，反之則是大標(biāo)題，從而確定大小標(biāo)題以及它們之間的關(guān)系。

（2）素材獲取。從新華網(wǎng)、人民網(wǎng)、中國(guó)政府網(wǎng)等10余個(gè)網(wǎng)站上，通過HTML 解析等爬蟲技術(shù)獲取新聞數(shù)據(jù)。本文使用兩種方法獲取新聞素材：第一種方法是通過關(guān)鍵詞定向檢索新聞，比如以“人工智能”為關(guān)鍵詞在新聞網(wǎng)站上搜索，其結(jié)果必然大都與“人工智能”課程有關(guān)，進(jìn)而可以收納到素材庫(kù)中，但是這種方法的缺點(diǎn)在于關(guān)鍵詞需要通過人工定義，工作量大；第二種方法是通過處理后的課程章節(jié)名稱進(jìn)行搜索，比如說將小章節(jié)、大章節(jié)和課程名拼接，作為一次搜索的3 個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，其結(jié)果相對(duì)于第一種方法而言比較雜亂，只有小部分符合思政素材庫(kù)的要求。這主要由以下原因造成：在計(jì)算機(jī)相關(guān)課程中，專業(yè)知識(shí)居多，與現(xiàn)實(shí)事件相關(guān)的新聞很少，進(jìn)而導(dǎo)致思政內(nèi)容較少，比如C++課程中的“類”“模板”等幾乎沒有相關(guān)內(nèi)容，但是這種方法可以保證素材覆蓋到絕大部分章節(jié)。獲取新聞時(shí)，可以先在第一次爬取的過程中將搜索結(jié)果中所有新聞的標(biāo)題、鏈接等信息記錄下來，再在第二次爬取中獲取新聞具體內(nèi)容。

（3）課程思政論文和設(shè)計(jì)實(shí)例獲取。從知網(wǎng)、新華思政網(wǎng)上獲取計(jì)算機(jī)課程的思政設(shè)計(jì)論文和實(shí)例，同樣可以基于HTML 解析和用戶操作模擬的爬蟲技術(shù)實(shí)現(xiàn)。從知網(wǎng)上獲取論文也可以用關(guān)鍵詞搜索的方法，由于論文大多都有其相應(yīng)的關(guān)鍵詞，而且計(jì)算機(jī)相關(guān)思政論文的關(guān)鍵詞大多包含“計(jì)算機(jī)”“互聯(lián)網(wǎng)”等字樣，因此只用關(guān)鍵詞搜索便可以獲取到絕大部分論文內(nèi)容，由于論文數(shù)量相比新聞而言更少，因此使用章節(jié)名稱拼接的方法很難搜索到論文。從新華思政網(wǎng)站上獲取思政內(nèi)容設(shè)計(jì)則比較簡(jiǎn)單，只需按照網(wǎng)站課程分類，選取計(jì)算機(jī)類課程以獲取即可。

（4）課程相關(guān)人物和企業(yè)數(shù)據(jù)獲取。從百度百科上獲取與課程相關(guān)的人物和企業(yè)信息，這些信息可以作為背景知識(shí)引入課堂。獲取方法有以下兩種：一是關(guān)鍵詞定向獲取，比如通過“圖靈獎(jiǎng)”關(guān)鍵詞，獲取所有獲得過圖靈獎(jiǎng)的科學(xué)家相關(guān)信息，其優(yōu)點(diǎn)在于獲取的人物信息對(duì)課程思政素材庫(kù)有價(jià)值，但也有其缺點(diǎn)：人工定義關(guān)鍵詞費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且網(wǎng)絡(luò)上缺少相關(guān)關(guān)鍵詞的信息或者相關(guān)人物數(shù)據(jù)庫(kù)，比如百度百科沒有收納“IEEE 計(jì)算機(jī)先驅(qū)獎(jiǎng)”的名錄；二是通過課程名稱和章節(jié)獲取，與獲取新聞?lì)愃疲梢酝ㄟ^課程、大章節(jié)和小章節(jié)的名稱在百度百科進(jìn)行搜索。但與獲取新聞不同的是，搜索章節(jié)名獲取的通常是專業(yè)名詞、書籍等詞條，此時(shí)需要在相應(yīng)詞條的作者、發(fā)明人等信息中獲取其姓名，然后在百度百科中二次搜索。這種做法的優(yōu)點(diǎn)是獲取的人物和企業(yè)信息較多，而且能覆蓋的小章節(jié)更多，缺點(diǎn)是噪聲多，比如有些重復(fù)的人名會(huì)產(chǎn)生義項(xiàng)，在百度百科上搜索章節(jié)名可能并不會(huì)獲取到素材庫(kù)想要的信息。

3.2.2 關(guān)系抽取方法

（1）獲取實(shí)體后需進(jìn)行關(guān)系的抽取。課程—大章節(jié)、大章節(jié)—小章節(jié)兩種關(guān)系在抽取實(shí)體時(shí)就可以直接構(gòu)成聯(lián)系，在遍歷課程目錄時(shí)，將遍歷到的小章節(jié)與當(dāng)前的大章節(jié)構(gòu)成聯(lián)系即可。一些課程信息中包含了先修課程之間的文本信息，需要用命名實(shí)體識(shí)別（NER）技術(shù)抽取，然后與當(dāng)前已有的課程對(duì)應(yīng)并構(gòu)成聯(lián)系。識(shí)別課程方法有以下兩種：①使用人工定義關(guān)鍵詞的方法在文本中抽取。這種方法準(zhǔn)確率高，但是想要得到較高的召回率費(fèi)時(shí)費(fèi)力，只在小樣本數(shù)據(jù)集上可行；②使用深度學(xué)習(xí)的方法。由于素材庫(kù)的課程數(shù)據(jù)相對(duì)太少，因此可以選擇帶有預(yù)訓(xùn)練模型的NER 模型以引入外部知識(shí)。在實(shí)際構(gòu)建中，本文選取BERT+CRF 的NER 模型，采用關(guān)鍵詞定義的方法，先標(biāo)定一部分?jǐn)?shù)據(jù)，然后送入模型中進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，這種模型對(duì)課程名稱的識(shí)別可達(dá)到75%～80%的精確率和召回率，在小樣本的情況下可以接受。識(shí)別出文本中的課程名后，可以按照判斷識(shí)別出來的字符串與課程名稱之間相似度的方法進(jìn)行實(shí)體鏈接，進(jìn)而產(chǎn)生課程與課程之間的聯(lián)系。

（2）獲取課程、大章節(jié)和小章節(jié)與新聞實(shí)體之間的關(guān)系。上文提到兩種獲取新聞的方法：關(guān)鍵詞獲取和章節(jié)名稱獲取。其中，關(guān)鍵詞獲取的新聞可以通過字符串匹配和課程名稱、大章節(jié)和小章節(jié)的名稱匹配進(jìn)行關(guān)聯(lián)，而根據(jù)章節(jié)名稱獲取的新聞則可以直接與關(guān)鍵詞中的實(shí)體進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

（3）課程與人物、企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)。上文提到兩種獲取人物的方法：關(guān)鍵詞獲取和章節(jié)名稱獲取。其中，關(guān)鍵詞獲取的新聞可以通過字符串匹配與課程名稱、大章節(jié)和小章節(jié)的名稱匹配進(jìn)行關(guān)聯(lián)，而根據(jù)章節(jié)名稱獲取的人物可以直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

（4）課程思政論文和實(shí)例。論文可以通過其關(guān)鍵詞中的課程建立聯(lián)系，實(shí)例則直接與其課程建立聯(lián)系即可。最終素材庫(kù)獲得的數(shù)據(jù)規(guī)模如表1所示。

4 素材庫(kù)內(nèi)容分析

為了檢驗(yàn)素材庫(kù)中思政素材的完整性，確保教師可以從知識(shí)庫(kù)中獲取相應(yīng)的素材，本文針對(duì)大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程，依照文獻(xiàn)［18］給出的課程思政設(shè)計(jì)方案測(cè)試庫(kù)中素材的覆蓋性。

Table 1 Scale of material database表1 素材庫(kù)規(guī)模

文獻(xiàn)［18］圍繞章節(jié)給出的方案大體如下：圍繞“數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)中的表示”一節(jié)，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行哲學(xué)思維教育；圍繞“計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)”引出美國(guó)制約華為事件，進(jìn)而引出芯片技術(shù)的重要性，以激發(fā)學(xué)生的愛國(guó)意識(shí)；針對(duì)“計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)”，引用習(xí)近平總書記有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的講話進(jìn)行思政教育；圍繞“操作系統(tǒng)”，倪光南院士的話說明其重要性；針對(duì)“辦公軟件”一節(jié)，講述一些自主研發(fā)的辦公軟件以增強(qiáng)民族自豪感；圍繞“數(shù)據(jù)管理與信息處理”，講述國(guó)產(chǎn)軟件WPS 在該領(lǐng)域的發(fā)展；圍繞“計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”，講述網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)國(guó)家安全的重要性；圍繞“多媒體技術(shù)基礎(chǔ)”，讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到融合媒體發(fā)展的重要性。

針對(duì)以上課程思政設(shè)計(jì)方案，本文素材庫(kù)可以提供以下素材作支撐?！皵?shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)中的表示”沒有提及素材；“計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)”一節(jié)，素材庫(kù)可以提供“‘高通急了’，美國(guó)封殺華為‘害人害己’”、“華為芯片斷供‘卡脖子’倒逼攻堅(jiān)”、“芯片斷供 華為尋路‘滿天星光’”之類的華為、芯片、美方制裁相關(guān)新聞；“計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)”一節(jié)，素材庫(kù)可以提供“向著網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)新時(shí)代昂首邁進(jìn)”、“奮力譜寫網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)新篇章”、“青平：推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)，習(xí)總書記這樣說”等新聞和訪談；“操作系統(tǒng)”一節(jié)，素材庫(kù)中暫時(shí)沒有倪光南院士對(duì)操作系統(tǒng)重要性的評(píng)價(jià)，但有關(guān)于操作系統(tǒng)的其他新聞；“辦公軟件”一節(jié)，素材庫(kù)可以提供很多國(guó)產(chǎn)辦公軟件相關(guān)新聞，比如“頭條系內(nèi)部辦公軟件在國(guó)內(nèi)及海外分別上線，爭(zhēng)奪辦公場(chǎng)景”、“迎接1024 程序員節(jié)辦公軟件上線‘程序員友好’功能”等；“數(shù)據(jù)管理與信息處理”提及的WPS Office 在素材庫(kù)中暫時(shí)沒有相關(guān)新聞，但素材庫(kù)中有關(guān)于數(shù)據(jù)管理和信息處理的其他新聞；針對(duì)“計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”中提及的網(wǎng)絡(luò)安全，素材庫(kù)可以提供“加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)建設(shè)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)政治生態(tài)安全”、“掌握新發(fā)展階段切實(shí)維護(hù)國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全的密鑰”等材料；針對(duì)“多媒體技術(shù)基礎(chǔ)”一節(jié)，素材庫(kù)可以提供“新基建浪潮奔涌，人工智能·多媒體信息識(shí)別技術(shù)大賽逐鹿廈門”、“遵義匯川區(qū)上海路街道多媒體消防教育新體驗(yàn)”之類的新聞。

綜上，對(duì)于大部分思政內(nèi)容，素材庫(kù)都可以提供相應(yīng)的素材；對(duì)于少部分無法提供指定素材的思政設(shè)計(jì)，素材庫(kù)也可以提供相關(guān)素材。這說明本文所構(gòu)建的素材庫(kù)有其合理性與覆蓋性。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文提出了一種基于知識(shí)圖譜的課程思政素材庫(kù)的構(gòu)建方案，并基于該方案構(gòu)建了面向大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的課程思政素材庫(kù)，從而驗(yàn)證了方案的可行性與有效性。在本文所提出的方案中，已針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)分別設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)獲取、實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的方法，但尚未進(jìn)一步完善搜索、問答等內(nèi)容。由于基于知識(shí)圖譜構(gòu)建搜索引擎及問答系統(tǒng)屬于領(lǐng)域常規(guī)操作，今后可遷移一套成熟方案繼續(xù)完善素材庫(kù)。此外，互聯(lián)網(wǎng)中的思政素材除文本數(shù)據(jù)，還有大量的圖片、視頻等數(shù)據(jù)。如何將這些信息進(jìn)一步融入圖譜，設(shè)計(jì)并完成多模態(tài)知識(shí)圖譜，構(gòu)建全方位的課程思政素材知識(shí)庫(kù)，則是后續(xù)研究的重點(diǎn)。