摘要：規(guī)范1+X證書管理是建設(shè)高適應(yīng)性職業(yè)教育體系的要求。知識圖譜作為一種新興的知識管理技術(shù)，為1+X證書制度的管理提供了全新視角。針對當前1+X證書制度中存在的4方面問題，即學生證書學習面臨迷航與過載、證書課程設(shè)計的科學性有待提升、跨學科的知識整合程度有待提高以及面向市場的就業(yè)導向性有待增強，知識圖譜技術(shù)可以從自適應(yīng)學習支持、構(gòu)建X證書課程畫像、整合跨學科知識、加強職業(yè)導向性4個方面支持1+X證書的管理。

關(guān)鍵詞：1+X證書；知識圖譜；證書管理技術(shù)

中圖分類號：G710中圖分類號 "文獻標志碼：A文獻標志碼

0 引言

“1+X證書”是指在高等教育學歷證書之外，根據(jù)個人的實際需求和職業(yè)發(fā)展目標，通過參加職業(yè)技能培訓、職業(yè)資格認證等方式獲得的一種補充性證書。隨著1+X證書制度的落地實踐，X證書的種類和數(shù)量極大豐富［1］，迫切需要一個新型的證書管理技術(shù)，以滿足高適應(yīng)性的職業(yè)教育體系建設(shè)要求。

知識圖譜作為一種新興的知識組織與管理技術(shù)，以其強大的知識整合與推理能力，為智能時代1+X證書制度的管理提供了全新視角。其作為一種知識管理技術(shù)，可以實現(xiàn)海量資源的結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化與智能化管理，助力構(gòu)建要素互聯(lián)、深度協(xié)調(diào)的1+X證書應(yīng)用生態(tài)。文章通過分析當前1+X證書制度在推進過程中面臨的問題，初步探討了知識圖譜技術(shù)在1+X證書制度中的應(yīng)用并提出了未來面臨的挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略，以期為學界的相關(guān)研究提供參考和啟示。

1 1+X證書制度建設(shè)的困境分析

1.1 學生證書學習面臨迷航與過載問題

學生在證書學習過程中可能會面臨迷航和信息過載的問題。一方面，學生缺乏對專業(yè)證書體系的整體認識，難以確立恰當?shù)膶W習目標和學習路徑，當面對較多的課程和學習資源時，也經(jīng)常感到選擇困難［2］。與此同時，在學習過程中由于缺乏及時的反饋指導，使他們難以了解自身的學習表現(xiàn)，從而陷入學習迷航。另一方面，面對質(zhì)量參差不齊的學習資源，學生不僅須要篩選有效信息，還須甄別信息的可信度。此外，當前各類在線平臺和學習工具的復雜性也增加了學生的認知負荷，進而帶來信息過載問題。

1.2 證書課程設(shè)計的科學性有待提升

1+X證書在相關(guān)的課程資源、知識組織和過程設(shè)計上須要進一步完善。具體表現(xiàn)在如下方面：首先，X證書相關(guān)的學習資源要素數(shù)量和質(zhì)量仍舊不足，難以支撐復合型、技能型人才的培養(yǎng)；其次，學科知識、學習資源也缺乏結(jié)構(gòu)化的組織和表示，知識脈絡(luò)和框架不夠清晰，學生無法快速進行查閱學習，查漏補缺自己的薄弱環(huán)節(jié)［3］；最后，當前的課程雖然在設(shè)計之初兼顧了學生的認知發(fā)展規(guī)律、先驗知識，但無法照顧到所有學生的學習興趣、學習需求，難以進行大規(guī)模的因材施教。

1.3 跨學科的知識整合程度有待提高

跨學科人才培養(yǎng)是智能時代職業(yè)教育改革的新理念與新要求。在1+X證書制度建設(shè)過程中，通常須要實現(xiàn)跨學科、跨領(lǐng)域、跨區(qū)域的協(xié)同教學，而在實際制度推進過程中，卻存在協(xié)同教學的形式化傾向。主要表現(xiàn)在如下3方面。

第一，跨學科內(nèi)容組織簡單化。X證書的相關(guān)課程內(nèi)容僅為學科內(nèi)容的雜糅，且缺少實際的項目情境，導致學生難以跨學科理解并產(chǎn)生核心知識技能的遷移應(yīng)用，無法形成真實情境下的復雜問題解決能力。

第二，跨學科數(shù)字資源不豐富。當前X證書的跨學科資源多以教材、課件等校本資源形式呈現(xiàn)，難以滿足學生需求，且跨學科數(shù)字資源尚未有清晰的分類與組織邏輯，影響了資源的有效共享和精準推送。

第三，復雜問題解決能力的淺層次化。表現(xiàn)為課程教學停留在知識學習和技能掌握層面，并未指向復雜問題解決能力等高階能力的培養(yǎng)。

1.4 面向市場的就業(yè)導向性有待增強

確保技能人才供給和就業(yè)市場需求相平衡是職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展的目標。自2020年開展1+X證書制度試點以來，職業(yè)院校仍存在專業(yè)設(shè)置、課程內(nèi)容缺乏來自一線就業(yè)市場支撐的問題，這導致技能人才的社會適應(yīng)性不強。原因在于：一方面，職業(yè)院校X證書的選擇與就業(yè)市場的跟蹤反饋數(shù)據(jù)沒有實時同步，職業(yè)院校的人才培養(yǎng)不僅存在同質(zhì)化傾向，還存在教育供給與市場需求不匹配的現(xiàn)象［4］；另一方面，校企合作須進一步加強，由于校企雙方在合作流程和項目管理上存在阻隔，學生在課程學習過程中，仍缺乏來自行業(yè)一線的實踐經(jīng)驗，導致其對職業(yè)發(fā)展的認識不足，難以制定合理的職業(yè)規(guī)劃，無法持續(xù)性地提高自身的就業(yè)競爭力。

2 知識圖譜的內(nèi)涵及其關(guān)鍵技術(shù)

2012年，知識圖譜（Knowledge Graph）一詞出現(xiàn)，在當時被定義為支持語義搜索而構(gòu)建的知識庫。隨著知識圖譜在諸多領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，出現(xiàn)了2大分支：一是信息資源管理領(lǐng)域中面向文獻計量分析的“科學知識圖譜”；二是計算機科學領(lǐng)域中面向?qū)嶓w屬性關(guān)系分析的“大規(guī)模知識圖譜”［5］。當前談及較多的是谷歌的大規(guī)模知識圖譜，該圖譜由節(jié)點和邊組成，節(jié)點與現(xiàn)實世界中的實體對應(yīng)，邊表示實體與實體間的關(guān)系［6］。知識圖譜將現(xiàn)實世界中的實體、概念和它們之間的關(guān)系進行抽象和建模，從而形成一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方式。因此，構(gòu)建知識圖譜可以更好地組織和管理大量的相關(guān)知識。在構(gòu)建知識圖譜時，主要包含本體構(gòu)建、知識抽取、知識融合3個核心環(huán)節(jié)，具體介紹如下。

2.1 本體構(gòu)建

本體構(gòu)建是指創(chuàng)建一個描述特定領(lǐng)域中實體、屬性和關(guān)系的知識模型。其主要目的是規(guī)范和統(tǒng)一異構(gòu)和同構(gòu)數(shù)據(jù)，為知識圖譜提供結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)，從而以更加形式化和可計算的方式進行表達和利用數(shù)據(jù)。本體構(gòu)建可以幫助計算機理解知識圖譜中蘊含的復雜信息，進而支持問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等各種智能系統(tǒng)的應(yīng)用與開發(fā)。

2.2 知識抽取

知識抽取是指從原始數(shù)據(jù)源中篩選、過濾、提取并結(jié)構(gòu)化知識表示的過程。其包括實體識別（Entity Recognition）、關(guān)系抽?。≧elation Extraction）、屬性抽?。ˋttribute Extraction）等環(huán)節(jié)。實體識別指從數(shù)據(jù)中識別出具有特定意義的實體，如人名、地點、組織機構(gòu)等，并將其與知識圖譜中的節(jié)點映射。關(guān)系抽取是指從文本語境或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中提取出實體間的關(guān)系信息，并將其添加到知識圖譜中對應(yīng)的關(guān)系邊上。屬性抽取是指從數(shù)據(jù)中提取出描述實體特征的屬性信息。上述步驟可以擴大知識圖譜的覆蓋范圍并提高其準確率，細化知識粒度，為智能應(yīng)用提供可靠和全面的知識支持。

2.3 知識融合

知識融合是指將多源數(shù)據(jù)進行整合，消除冗余和歧義等，確保知識圖譜中信息的完整性和準確性，形成高質(zhì)量知識。主要包括：（1）實體對齊。將來自不同數(shù)據(jù)源的實體進行匹配和對齊，消除同一實體在不同數(shù)據(jù)源中的重復表示。（2）關(guān)系對齊。將不同數(shù)據(jù)源中描述相同關(guān)系的關(guān)系進行匹配和對齊。（3）消除歧義。對出現(xiàn)的同名實體或模糊關(guān)系進行消除歧義處理，以避免信息混淆和錯誤。（4）數(shù)據(jù)清洗。對不一致、不完整或錯誤的數(shù)據(jù)進行去重、糾錯和填充缺失值等操作，提升知識圖譜的質(zhì)量。知識圖譜構(gòu)建流程如圖1所示。

3 知識圖譜賦能1+X證書的應(yīng)用分析

作為近年來人工智能教育應(yīng)用的研究熱點，知識圖譜已經(jīng)在信息推薦、知識問答、診斷反饋及信息檢索等上層應(yīng)用方面提供了支撐。針對1+X證書圖譜推進過程中面臨的困境，知識圖譜可從以下4個方面為其提供支持。

3.1 自適應(yīng)的學習支持

知識圖譜可以根據(jù)學生的學習情況和反饋信息，實現(xiàn)自適應(yīng)學習支持［7］。表現(xiàn)在如下4個方面，具體如圖2所示。

3.1.1 學習路徑支持

基于學生的學習特征、學習興趣、知識水平和學習速度，知識圖譜可以為每位學生設(shè)計個性化的學習路徑，并調(diào)整學習內(nèi)容的順序和深度，減少信息迷航的發(fā)生。

3.1.2 個性化資源推薦

知識圖譜可以根據(jù)學生的學習歷史、學習偏好、已有證書向其推薦個性化的學習資源和內(nèi)容，實現(xiàn)從“人找資源”到“資源找人”的轉(zhuǎn)變，幫助學生更快地找到符合自己需求的信息，減輕信息過載帶來的壓力。

3.1.3 學習監(jiān)控與反饋

知識圖譜可以通過實時監(jiān)控學生X證書的學習進度和表現(xiàn)，提供即時反饋和建議，幫助學生及時調(diào)整學習策略，避免陷入信息迷航狀態(tài)。

3.1.4 知識點重點標注

知識圖譜可以幫助學生標識和理解關(guān)鍵知識點，突出重點內(nèi)容，引導學生有針對性地學習，減少信息過載帶來的困擾。

3.2 構(gòu)建X證書課程畫像

知識圖譜構(gòu)建X證書課程畫像體現(xiàn)在如下3個方面，具體如圖3所示。

3.2.1 精準構(gòu)建課程知識體系

通過對1+X證書課程中的知識點、技能點等進行分析提取，根據(jù)主題、子主題、關(guān)鍵概念、前序知識節(jié)點、后序知識節(jié)點等對節(jié)點進行定位，對節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行標注，知識圖譜可以將學科內(nèi)容和課本知識的邏輯結(jié)構(gòu)、內(nèi)在關(guān)聯(lián)、學習難度進行重組設(shè)計，構(gòu)建一個完整、系統(tǒng)的課程知識體系［8］。

3.2.2 科學組織課程學習資源

知識圖譜可以整合各種學習資源，包括教材、教學視頻、案例分析等多種學習資源庫，同時按照證書分類和主題標簽進行組織，實現(xiàn)自動化構(gòu)建和可視化呈現(xiàn)，方便學生查閱和獲取相關(guān)資料。

3.2.3 深度融合行業(yè)標準

在構(gòu)建X證書課程畫像時，通過將行業(yè)標準、市場需求等信息融入課程知識體系，知識圖譜可以構(gòu)建更符合行業(yè)需求的課程畫像。這有助于提高學生的職業(yè)素養(yǎng)和就業(yè)競爭力，實現(xiàn)職業(yè)教育與行業(yè)的無縫對接。

3.3 整合跨學科的知識

知識圖譜技術(shù)在整合跨學科知識方面的應(yīng)用主要包括如下3個方面。

3.3.1 構(gòu)建跨學科的知識網(wǎng)絡(luò)

知識圖譜通過概念抽取與關(guān)聯(lián)、語義相似度計算等技術(shù)可以對不同學科領(lǐng)域中相似或相關(guān)知識點進行映射和轉(zhuǎn)化，整合不同學科領(lǐng)域的知識資源，將學科知識和學習資源進行語義化表示和鏈接，進而形成一個復雜、精細的知識網(wǎng)絡(luò)［9］。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠清晰地展示不同學科之間的交叉點和融合點，促進學生跨學科知識的理解。

3.3.2 促進學科間資源共享，提高資源利用效率

知識圖譜通過對跨學科數(shù)字資源進行分類與組織，不僅可以促進不同學科間資源的共享交流，提高教學資源的利用效率；同時，還可以設(shè)計具有綜合性和跨學科特點的項目任務(wù)加入節(jié)點中，通過實際的項目情境激發(fā)學生跨學科思維和創(chuàng)新能力。

3.3.3 分析跨學科知識的結(jié)構(gòu)和演化規(guī)律。

知識圖譜中節(jié)點與邊的關(guān)系可以揭示跨學科知識的結(jié)構(gòu)特點和演化規(guī)律，有助于更好地探究、理解跨學科知識的本質(zhì)，為X證書的課程設(shè)計和教學改革提供科學依據(jù)。

3.4 加強職業(yè)導向性

知識圖譜技術(shù)賦能1+X證書可以顯著加強職業(yè)導向性［10］，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

3.4.1 精準對接行業(yè)需求

圖譜中的證書節(jié)點與行業(yè)節(jié)點之間的關(guān)系，反映了市場對人才的需求變化及職業(yè)技能的更新迭代情況。這有助于校、企及時調(diào)整課程設(shè)置和培訓計劃，確保1+X證書制度緊密對接行業(yè)需求。

3.4.2 構(gòu)建職業(yè)發(fā)展路徑

通過對不同職業(yè)崗位所需的知識、技能進行分析比較，X證書知識圖譜可以幫助學生了解不同職業(yè)崗位的發(fā)展路徑和技術(shù)要求，引導學生制定適合的職業(yè)規(guī)劃，增強就業(yè)競爭力，提升職業(yè)發(fā)展空間。

3.4.3 深化校企合作

通過自動化和智能化的數(shù)據(jù)處理，知識圖譜技術(shù)可以幫助校企雙方跟蹤和管理項目進展，并提供數(shù)據(jù)分析和決策支持，優(yōu)化校企合作流程和管理。

除上述應(yīng)用之外，通過將學生的學歷證書、技能證書和個人規(guī)劃與市場崗位智能匹配，知識圖譜技術(shù)可為學生提供就業(yè)選擇，幫助其更好地把握就業(yè)機會。

4 知識圖譜賦能1+X證書的挑戰(zhàn)與發(fā)展建議

4.1 知識圖譜賦能1+X證書的挑戰(zhàn)

知識圖譜賦能1+X證書使得大規(guī)模的因材施教成為可能，但也面臨著來自數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護和局限性等方面的挑戰(zhàn)。

4.1.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

1+X證書圖譜的構(gòu)建離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，以往中高職院校的信息化建設(shè)因資金、政策、信息化水平不一，導致底層數(shù)據(jù)標準各異，語義化描述一致性不高，在構(gòu)建證書圖譜時如何從數(shù)據(jù)源層面保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量是未來面臨的挑戰(zhàn)。

4.1.2 隱私保護問題

1+X證書制度的推進需要學校、教師、學生、企業(yè)、評估機構(gòu)等多元主體的協(xié)同參與，不同的用戶角色隱私保護需求各異。當構(gòu)建1+X證書圖譜時，根據(jù)隱私保護需求采集獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，并進行合理的分層分級安全防護與利用也是構(gòu)建證書圖譜時面臨的挑戰(zhàn)。

4.1.3 圖譜局限性問題

1+X證書知識圖譜主要聚焦于與證書相關(guān)的知識、技能和市場需求等信息，使用場景有限，無法全面反映職業(yè)教育系統(tǒng)的復雜性和多樣性。對教育管理者而言，其提供的決策支持科學性也有待商榷。因此，如何科學使用1+X證書圖譜也是需要關(guān)注的問題。

4.2 知識圖譜賦能1+X證書的發(fā)展建議

知識圖譜作為職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵技術(shù)，應(yīng)充分發(fā)揮其邏輯組織和知識計算的優(yōu)勢，輔助技能型、復合型人才的全過程培養(yǎng)。

4.2.1 更新證書圖譜實體關(guān)系屬性

知識圖譜賦能1+X證書應(yīng)構(gòu)建動態(tài)更新機制。一方面，X證書圖譜底層關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)應(yīng)選擇多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)深度融合的基礎(chǔ)上進行實體消歧、知識推理與知識融合等，進而構(gòu)建和完善1+X證書圖譜體系。另一方面，隨著社會的發(fā)展和就業(yè)市場的需求變化，1+X證書圖譜的節(jié)點和內(nèi)容需要動態(tài)更新，以滿足社會的人才需求。

4.2.2 構(gòu)建證書圖譜語義標簽體系

數(shù)據(jù)的標簽化是圖譜構(gòu)建的核心，構(gòu)建相對完備和系統(tǒng)化的語義標簽體系，是未來研究需要關(guān)注的方向。語義標簽應(yīng)具有明確的定義，除了便于用戶的理解，還應(yīng)有利于計算機的智能化處理和語義聚合應(yīng)用。證書圖譜實體節(jié)點應(yīng)充分表達顯性特征和隱性特征，為多情境應(yīng)用提供的智能化支持服務(wù)。

4.2.3 與多元知識圖譜融合應(yīng)用

1+X證書圖譜是職業(yè)教育系統(tǒng)中的重要組成要素，與職業(yè)教育系統(tǒng)緊密相連。在“人工智能+”的新時代背景下，其須要和職業(yè)教育系統(tǒng)中的其他圖譜體系互融共生，即應(yīng)從系統(tǒng)的角度，對1+X證書圖譜的底層大數(shù)據(jù)與教師知識圖譜、學科知識圖譜等進行有機融合和聯(lián)合建模，構(gòu)建更為豐富與完善的圖譜體系。

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（編輯 沈 強編輯）

Research on application of knowledge map for 1+X certificates

ZHAO" Chengjie1， HE" Wenbin2

（1.Zhengzhou City Vocational College， Zhengzhou 450000，China; 2.Xinjiang Normal University，

Urumqi 830000， China）

Abstract： Standardizing the management of 1+X certificates is a requirement for building a highly adaptable vocational education system. Knowledge graph， as an emerging knowledge management technology， provides a new perspective for the management of the 1+X certificate system. In response to the four problems in the current 1+X certificate system， including student certificate learning facing confusion and overload， the scientificity of certificate course design needing to be improved， the degree of interdisciplinary knowledge integration needing to be improved， and the need to enhance market-oriented employment orientation ability， knowledge graph technology can support the management of 1+X certificates from four aspects：adaptive learning support， construction of X certificate course profile， integration of interdisciplinary knowledge， and strengthening career orientation ability.

Key words： 1+X certificate; knowledge map; certificate management technology