關(guān)鍵詞：知識圖譜；課程知識圖譜；程序設計課程；Neo4j；Python程序課程

0 引言

信息技術(shù)的快速發(fā)展使數(shù)字化教學資源興起，為傳統(tǒng)教學模式帶來了前所未有的挑戰(zhàn)與機遇，尤其是在編程教育領(lǐng)域。Python作為一種廣泛采用的編程語言，其相關(guān)課程已成為全球多數(shù)教育機構(gòu)的標準配置。因此，探索高效的教學方法和資源，對于提升編程教育的質(zhì)量和效率，具有至關(guān)重要的意義。

知識圖譜作為一種新興的知識組織技術(shù)，通過揭示領(lǐng)域知識之間的關(guān)系網(wǎng)絡，能夠直觀展示知識結(jié)構(gòu)，為知識的深層次表達和應用提供了新的維度。在教育領(lǐng)域，構(gòu)建針對具體課程的知識圖譜，不僅有助于教師優(yōu)化教學內(nèi)容，還能為學生提供更加清晰、連貫的學習路徑。對于邏輯性強、內(nèi)容抽象的程序設計課程，知識圖譜的引入無疑將極大地促進教學質(zhì)量和學習效率的提升。然而，目前的研究多聚焦于知識圖譜的理論及框架構(gòu)建，針對編程內(nèi)容的知識圖譜構(gòu)建及其教學應用的探索尚顯不足。

本研究旨在通過構(gòu)建針對Python程序設計課程的知識圖譜，探討其在編程教育中的應用潛力及執(zhí)行策略。研究目標包括：構(gòu)建全面、準確的Python課程知識圖譜；探究知識圖譜在提升教學和學習效率方面的應用；分析知識圖譜在教育技術(shù)領(lǐng)域的潛在影響，并為未來研究提供新視角和方法，推動編程教育的創(chuàng)新發(fā)展，同時為知識圖譜在教育領(lǐng)域的應用開辟新路徑。

1 文獻綜述

知識圖譜最初由Google在2012年引入，用于改善其搜索引擎的搜索品質(zhì)，通過理解搜索詞的語義信息，提供更準確的搜索結(jié)果[1]。知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，旨在存儲實體之間的關(guān)系以及實體的屬性信息，其中實體可以是具體的對象、概念或事件，這些實體之間的關(guān)系和屬性構(gòu)成了圖中的邊[2]。在學術(shù)研究中，知識圖譜被定義為一種用于存儲交叉領(lǐng)域信息的結(jié)構(gòu)化形式，它利用圖形表示法來描述實體之間的多種關(guān)系及其屬性值。通過這種表示法，知識圖譜不僅為實體間復雜多樣的關(guān)系提供了清晰的可視化，也為自動化處理和智能查詢提供了支持。

楊開城[3]指出，知識建模不僅是課程開發(fā)的核心技術(shù)，還通過清晰表征課程目標、合理組織課程內(nèi)容、檢驗課程內(nèi)在一致性等方面，顯著提升了課程的易理解性。楊澤森[4]等人在C++課程中采用知識圖譜技術(shù)輔助教學，提出了基于知識圖譜的教輔工具設計，通過將C++課程的知識點進行條理化、層次化梳理，構(gòu)建知識圖譜，幫助學生更好地理解和掌握知識點。黃煥等人[5]的研究表明，適應性學習系統(tǒng)中的知識圖譜不僅可以支持個性化學習路徑的生成，還能通過合理的知識點關(guān)系設計，提升知識圖譜的泛化能力與適用性。肖明勝[6]以程序設計語言為核心，通過結(jié)合Gru?ber提出的本體構(gòu)建準則和七步法，形成了從課程本體構(gòu)建到知識圖譜存儲與可視化的完整框架。該框架強調(diào)知識點的邏輯結(jié)構(gòu)、層次劃分以及知識之間的關(guān)系，特別適用于C、Java和Python等編程語言課程的知識圖譜構(gòu)建。

本文借鑒了上述研究在知識點結(jié)構(gòu)化及語義關(guān)系構(gòu)建方面的成功經(jīng)驗，確保Python課程知識圖譜能夠?qū)崿F(xiàn)知識的層次化表達，并通過動態(tài)關(guān)系建立知識點之間的有機聯(lián)系。

2 Python 程序設計課程知識圖譜構(gòu)建方法

肖明勝等人構(gòu)建的課程知識圖譜包含6類靜態(tài)概念和4類動態(tài)關(guān)系，確保知識點之間的語義關(guān)聯(lián)與層次結(jié)構(gòu)清晰?；谏鲜隼碚摽蚣?，本文進一步提出了Python程序設計課程知識圖譜的構(gòu)建方法。在此過程中，本文同樣遵循了課程知識本體的四項準則：客觀性、邏輯性、通用性和可拓展性，確保構(gòu)建的知識圖譜在教學實踐中具有應用價值和擴展空間。Python 程序設計課程知識圖譜的構(gòu)建主要經(jīng)歷了以下步驟。

2.1 知識點獲取

知識點是知識圖譜的核心組成部分，其獲取過程的科學性與系統(tǒng)性直接決定了知識圖譜的構(gòu)建質(zhì)量。為構(gòu)建針對Python程序設計課程的知識圖譜，知識點的獲取需要結(jié)合Python語言的特點和教育實踐的需求，確保覆蓋全面、層次分明，并與實際教學緊密結(jié)合。具體方法如下：

1） 確定數(shù)據(jù)來源。知識點的獲取首先需要從現(xiàn)有的教學資源中提取相關(guān)術(shù)語。術(shù)語提取的過程應綜合使用文本挖掘技術(shù)和人工審查，以確保結(jié)果的準確性與全面性。數(shù)據(jù)來源如表1所示。

本文采用了詞頻統(tǒng)計和人工審核兩種方式，以確保提取出的術(shù)語能夠準確覆蓋Python程序設計課程的核心知識點。詞頻統(tǒng)計作為術(shù)語提取的基礎(chǔ)方法，通過計算文本中各詞語的出現(xiàn)頻率，識別出高頻術(shù)語。該方法適用于從大規(guī)模文本中初步篩選出可能具有高語義價值的術(shù)語。具體而言，使用Python的collections.Counter庫對預處理后的文本數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計，并選取高頻詞作為候選術(shù)語。此步驟有助于快速鎖定課程中出現(xiàn)頻率較高的核心術(shù)語，如“變量”“函數(shù)”“循環(huán)”等Python編程中的重要概念。

然而，詞頻統(tǒng)計方法的局限在于，它無法有效區(qū)分術(shù)語的上下文和具體語義。因此，為了進一步提高術(shù)語提取的準確性，需要結(jié)合人工審核的方式。在初步篩選出的候選術(shù)語中，通過Python編程教育領(lǐng)域的專家和程序設計課程教師，對術(shù)語進行人工審核與校正。通過對詞匯的語義分析和上下文驗證，剔除與課程無關(guān)的詞匯或模糊術(shù)語，保留與Python編程教學緊密相關(guān)的術(shù)語。通過以上步驟和數(shù)據(jù)來源的綜合應用，術(shù)語提取過程能夠系統(tǒng)化地提取出Python程序設計課程的核心知識點，為知識圖譜的構(gòu)建提供扎實的基礎(chǔ)。這一過程不僅確保了術(shù)語的準確性，也使提取出的術(shù)語與教學內(nèi)容保持高度一致。

2） 確定知識點范疇。明確知識點的范疇是構(gòu)建知識圖譜的基礎(chǔ)。根據(jù)課程教學目標、內(nèi)容的廣度與深度，以及學生的學習路徑，將Python課程的知識點分為基礎(chǔ)知識、核心概念、進階內(nèi)容和高級應用四大類。具體分類如表2所示。

2.2 Python 課程知識圖譜構(gòu)建

1） 靜態(tài)概念分類。靜態(tài)概念指課程中的基本知識點，通常具有固定的定義和應用，如數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、類等。靜態(tài)概念往往是有層次結(jié)構(gòu)的，通過分析每個概念之間的關(guān)系來組織層次結(jié)構(gòu)。例如，數(shù)據(jù)類型是一個大類，具體包括整型、浮點型、字符串、列表等。其中，列表屬于數(shù)據(jù)類型，整型也是數(shù)據(jù)類型的一種。根據(jù)Python程序設計課程的特點，靜態(tài)概念分類如表3所示。

每個類別中的知識點都是Python課程的重要組成部分。在知識圖譜中，這些知識點可以被定義為圖中的“節(jié)點”。

2） 動態(tài)關(guān)系分類。動態(tài)關(guān)系描述了各個靜態(tài)概念之間的關(guān)聯(lián)與交互。它們通過邊來連接圖譜中的節(jié)點，展示了知識點之間的語義關(guān)系和操作過程。在構(gòu)建動態(tài)關(guān)系時，需要確定不同類型的關(guān)系，這些關(guān)系定義了節(jié)點之間的交互方式。Python課程中的動態(tài)關(guān)系分類如表4所示。

動態(tài)關(guān)系在圖譜中通過邊來表示，連接了不同的靜態(tài)概念。例如：類與對象和構(gòu)造函數(shù)_init_（） 通過包含關(guān)系連接，表示類中包含構(gòu)造函數(shù)。函數(shù)定義和內(nèi)置函數(shù)通過調(diào)用關(guān)系連接，表示函數(shù)在執(zhí)行過程中可能調(diào)用內(nèi)置函數(shù)。循環(huán)（for、while） 和break通過依賴關(guān)系連接，表示break依賴于循環(huán)結(jié)構(gòu)。每一個關(guān)系的構(gòu)建都需要明確知識點之間的語義聯(lián)系，并且通過關(guān)系的方向（有向邊）來表達其邏輯和操作過程。

3 知識存儲和表示

在構(gòu)建知識圖譜的過程中，如何高效地存儲和管理知識至關(guān)重要。由于知識圖譜由大量的節(jié)點和復雜的關(guān)系組成，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理這些數(shù)據(jù)時往往面臨數(shù)據(jù)冗余和查詢效率低下等挑戰(zhàn)，尤其在應對大規(guī)模實體和關(guān)系網(wǎng)絡時，性能瓶頸尤為明顯。此外，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)難以直觀表達實體間的復雜關(guān)系網(wǎng)絡，不利于揭示知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系。

為了解決這些問題，圖數(shù)據(jù)庫成為更優(yōu)的選擇，其中Neo4j作為當前圖數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的領(lǐng)先工具，因其卓越的表現(xiàn)脫穎而出。Neo4j采用節(jié)點（Nodes） 和關(guān)系（Relationships） 模型，這種結(jié)構(gòu)可以直接映射到知識圖譜中的實體及其交互關(guān)系。節(jié)點用于表示知識點或?qū)ο?，關(guān)系則用于描述它們之間的連接，每個節(jié)點和關(guān)系都可以附帶屬性，進一步提升了信息的豐富性和表達力。這種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)使得Neo4j在復雜查詢和數(shù)據(jù)分析任務中的表現(xiàn)尤為優(yōu)越，極大地提升了查詢的靈活性和效率，特別適用于知識圖譜的構(gòu)建和分析。這種雙重結(jié)構(gòu)能夠幫助研究者和學習者更深入地理解Python語言的知識體系，掌握各個概念之間的邏輯關(guān)聯(lián)及其在實際應用中的表現(xiàn)，從而顯著提升學習和研究的效率。

4 結(jié)論

本文基于Python程序設計課程的特點，結(jié)合現(xiàn)有的課程知識圖譜構(gòu)建理論，提出了一套系統(tǒng)化的Py?thon課程知識圖譜構(gòu)建方法。在借鑒Gruber本體構(gòu)建準則和七步法的基礎(chǔ)上，對Python語言的知識體系進行了深入的術(shù)語提取與篩選，構(gòu)建了涵蓋基礎(chǔ)知識、核心編程概念、進階內(nèi)容和高級應用的完整知識圖譜框架。通過Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的存儲與可視化，所構(gòu)建的知識圖譜為課程教學提供了清晰的知識點結(jié)構(gòu)和邏輯路徑，也為個性化學習路徑推薦、自動知識問答等應用場景提供了理論支持和技術(shù)基礎(chǔ)。未來的研究可以進一步結(jié)合人工智能技術(shù)，探索知識圖譜在智能教學系統(tǒng)中的應用，提升編程教育的個性化和智能化水平。