doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.12.042

[中圖分類號(hào)]G642.4；TP312.1 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A [文章編號(hào)]1673-0194（2025）12-0127-04

0 引言

在上海舉行的2024世界數(shù)字教育大會(huì)上，教育部部長懷進(jìn)鵬提出實(shí)施人工智能賦能行動(dòng)，促進(jìn)智能技術(shù)與教育教學(xué)、科學(xué)研究、社會(huì)的深度融合，為學(xué)習(xí)型社會(huì)、智能教育和數(shù)字技術(shù)發(fā)展提供有效的行動(dòng)支撐[1]。在教育過程中利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段，特別是人工智能技術(shù)來優(yōu)化教育內(nèi)容和教學(xué)方式，為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化、智能化、便捷化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)成為一種新型教育模式。知識(shí)圖譜作為一種語義網(wǎng)絡(luò)，憑借其語義化、結(jié)構(gòu)化的典型特征，已經(jīng)成為人工智能時(shí)代各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)之一[2]。應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)賦能教育教學(xué)被認(rèn)為是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)性、前提性工作[3]。

知識(shí)圖譜和相關(guān)技術(shù)由谷歌公司于2012年提出，旨在將碎片化的數(shù)據(jù)組織成系統(tǒng)化的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而提供知識(shí)服務(wù)，主要服務(wù)于自然語言處理、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)問答等業(yè)務(wù)場景。目前，Knowledge Graph、Yago、Wikidata、OpenKG、Zhishi.me、CN-DBpedia等是通用知識(shí)圖譜包，提供面向多領(lǐng)域的百科與常識(shí)性知識(shí)服務(wù)。隨著知識(shí)圖譜的不斷發(fā)展，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛，出現(xiàn)了教育知識(shí)圖譜、學(xué)科知識(shí)圖譜、學(xué)習(xí)認(rèn)知圖譜、學(xué)習(xí)路網(wǎng)等概念。

在線國際教育平臺(tái)可汗學(xué)院構(gòu)建數(shù)學(xué)學(xué)科知識(shí)地圖，表示知識(shí)點(diǎn)之間的先后依賴關(guān)系，通過圖形和連線，表示數(shù)學(xué)中基本運(yùn)算之間的關(guān)系，使學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中對學(xué)習(xí)路徑和知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)有清晰的認(rèn)識(shí)。比如，1位數(shù)加法與1位數(shù)減法、2位數(shù)加法和數(shù)軸之間存在直接聯(lián)系，并且1位數(shù)加法是1位數(shù)減法和2位數(shù)加法的基礎(chǔ)，通過1位數(shù)減法和2位數(shù)加法，1位數(shù)加法與2、3位的減法和加減混合運(yùn)算存在間接聯(lián)系。國內(nèi)智慧樹在線教育平臺(tái)也提供了學(xué)科知識(shí)圖譜功能，可以將知識(shí)點(diǎn)以樹形、環(huán)形、網(wǎng)狀等不同形式顯示，并提供問題圖譜和能力圖譜功能。

1Python 程序設(shè)計(jì)課程現(xiàn)狀

在眾多計(jì)算機(jī)編程語言中，Python語言由于語法簡潔，開源且高效，具有豐富的庫和框架，可移植性強(qiáng)，并覆蓋了科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、人工智能、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、自動(dòng)化辦公、圖形圖像處理等眾多領(lǐng)域，成為通識(shí)類程序設(shè)計(jì)課程的首選。Python教學(xué)安排受限于學(xué)時(shí)和課堂講授方式，使得各個(gè)知識(shí)點(diǎn)之間缺乏流暢的過渡和有機(jī)聯(lián)系，碎片化的知識(shí)點(diǎn)難以構(gòu)建完整的編程思維和能力框架。多數(shù)課程過于注重語法知識(shí)等理論講解，學(xué)生動(dòng)手編寫代碼、完成項(xiàng)目的實(shí)踐較少，導(dǎo)致學(xué)生無法有效地將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為編程技能。同時(shí)，Python生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展迅速，新的庫和框架不斷涌現(xiàn)，使得課程存在教學(xué)內(nèi)容更新不及時(shí)的問題。

2 學(xué)科知識(shí)圖譜

學(xué)科知識(shí)圖譜以學(xué)科課程標(biāo)準(zhǔn)和教材為內(nèi)容基礎(chǔ)，基于知識(shí)之間的語義關(guān)系形成知識(shí)之間的邏輯關(guān)聯(lián)網(wǎng)，關(guān)聯(lián)涉及學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)、策略和方法，是幫助學(xué)生將知識(shí)體系與能力體系建立映射關(guān)系的可視化表征工具[4]。

學(xué)科知識(shí)圖譜能清晰展現(xiàn)學(xué)科知識(shí)的內(nèi)在聯(lián)系與邏輯層次，呈現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，打破傳統(tǒng)知識(shí)按章節(jié)、模塊孤立呈現(xiàn)的方式，直觀呈現(xiàn)不同知識(shí)點(diǎn)是如何相互聯(lián)系、相互作用的。學(xué)科知識(shí)圖譜以圖的形式，對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化組織，并借助專業(yè)軟件將其可視化，便于人們理解復(fù)雜的知識(shí)體系，無論是對于教師教學(xué)梳理思路，還是學(xué)生學(xué)習(xí)構(gòu)建知識(shí)框架，都有較大幫助。學(xué)科知識(shí)圖譜是動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的。隨著學(xué)科的發(fā)展，新的知識(shí)不斷產(chǎn)生，新的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系可以不斷補(bǔ)充進(jìn)知識(shí)圖譜中，使其能持續(xù)反映該學(xué)科最新、最全面的知識(shí)內(nèi)容。學(xué)科知識(shí)圖譜為Python教學(xué)提供了一種新的解決方案。

3Python學(xué)科知識(shí)圖譜的構(gòu)建

學(xué)科知識(shí)圖譜的構(gòu)建需要將學(xué)科中各種概念、原理、事實(shí)等理論方法抽取成知識(shí)點(diǎn)，并建立各知識(shí)點(diǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系[4]，將科學(xué)知識(shí)體系以圖譜的形式表現(xiàn)出來。

3.1知識(shí)抽取

3.1.1確定數(shù)據(jù)來源

為了更好地服務(wù)教學(xué)，數(shù)據(jù)的獲取以教材、教輔書籍為主，教材選用嵩天等人編著的《Python語言程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》、劉慶編著的《Python編程案例教程》，兩本教材的準(zhǔn)確性和權(quán)威性較高，并采用不同的編寫組織方式，可以互相補(bǔ)充。在挖掘教材內(nèi)容的基礎(chǔ)上，本研究參照Python官方文檔、菜鳥教程，對教材中無法互相對應(yīng)的部分知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充。在教材和電子文檔的基礎(chǔ)上，還選擇視頻資源進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)的挖掘，主要包括中國慕課網(wǎng)北京理工大學(xué)的Python語言程序設(shè)計(jì)和北京大學(xué)的Python語言基礎(chǔ)與應(yīng)用兩門視頻課程，按照課程講義抽取知識(shí)點(diǎn)。

3.1.2知識(shí)點(diǎn)抽取

為了便于學(xué)生掌握課程的總體架構(gòu)，并規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑，知識(shí)點(diǎn)的抽取按照層級(jí)化方式進(jìn)行，以知識(shí)模塊、知識(shí)單元、知識(shí)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行知識(shí)梳理，知識(shí)模塊中包含若干知識(shí)單元，知識(shí)單元中包含若干知識(shí)點(diǎn)。知識(shí)模塊包括基礎(chǔ)知識(shí)、流程控制、容器類型、進(jìn)階應(yīng)用4個(gè)部分，各知識(shí)模塊的內(nèi)容如表1至表4所示。

3.1.3知識(shí)點(diǎn)融合

知識(shí)點(diǎn)融合主要是將來自不同數(shù)據(jù)源的知識(shí)進(jìn)行整合，消除重復(fù)和歧義問題，統(tǒng)一知識(shí)的表現(xiàn)形式。在對教材抽取知識(shí)點(diǎn)后，從Python官方文檔和慕課內(nèi)容中選取知識(shí)點(diǎn)，補(bǔ)充一些教材中沒有的知識(shí)點(diǎn)，如列表推導(dǎo)式、字典推導(dǎo)式、序列的封包和解包、容器類型的嵌套等。

3.1.4動(dòng)態(tài)關(guān)系分類

動(dòng)態(tài)關(guān)系描述了各個(gè)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(diǎn)，展示了知識(shí)點(diǎn)之間的語義關(guān)系和操作過程[5]。動(dòng)態(tài)關(guān)系定義了知識(shí)點(diǎn)之間的交互方式，圖譜中的動(dòng)態(tài)關(guān)系可以分為包含關(guān)系、組成關(guān)系、繼承關(guān)系、調(diào)用關(guān)系、實(shí)例化關(guān)系、操作關(guān)系、依賴關(guān)系和應(yīng)用關(guān)系[4]，以便理解記憶引入Python中的方法、函數(shù)、訪問、存儲(chǔ)等用語定義關(guān)系。表5給出了列表與相關(guān)知識(shí)點(diǎn)及知識(shí)單元之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

3.2明確學(xué)科核心素養(yǎng)

學(xué)科核心素養(yǎng)明確了培養(yǎng)學(xué)生思維和能力的方向，也是構(gòu)建學(xué)科知識(shí)圖譜的指引目標(biāo)。以學(xué)科核心素養(yǎng)為指引的學(xué)科知識(shí)圖譜有利于學(xué)科知識(shí)的系統(tǒng)性和完整性表述，也有利于學(xué)生的全面發(fā)展。表6為Python程序設(shè)計(jì)的學(xué)科核心素養(yǎng)。

3.3問題模型的構(gòu)建

簡單地復(fù)制、記憶、理解和掌握學(xué)科知識(shí)是不能形成素養(yǎng)的，問題在學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中起著至關(guān)重要的作用，是激發(fā)好奇心和提升參與度、幫助學(xué)生理解掌握知識(shí)以及促進(jìn)思維發(fā)展的重要工具。學(xué)生在各種各樣的問題解決中習(xí)得知識(shí)、培養(yǎng)能力。問題提高了學(xué)生的參與度和興趣[5]，同時(shí)促進(jìn)學(xué)生思維發(fā)展。學(xué)生要使用分析、評估、綜合等高階思維技能，運(yùn)用學(xué)科知識(shí)解決問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的遷移。根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)科核心素養(yǎng)要求，整理出各個(gè)知識(shí)單元的問題，部分問題見表7。

3.4學(xué)科知識(shí)圖譜構(gòu)建框架

學(xué)科知識(shí)圖譜構(gòu)建采用“素養(yǎng)能力一問題一學(xué)科知識(shí)”三層框架（見圖1）。學(xué)科知識(shí)是問題解決的基礎(chǔ)，在解決問題的過程中將學(xué)科知識(shí)和技能有機(jī)地結(jié)合起來，在分析問題、解決問題的同時(shí)，促進(jìn)學(xué)科素養(yǎng)能力的提升，形成創(chuàng)新性和批判性思維。從知識(shí)構(gòu)建到問題解決，從問題解決到思維發(fā)展，從思維發(fā)展到素養(yǎng)提升，將學(xué)科知識(shí)構(gòu)建、技能培養(yǎng)與思維發(fā)展融入運(yùn)用數(shù)字化工具解決問題的過程中。

4結(jié)束語

推動(dòng)大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，是面向智能教育時(shí)代教育基礎(chǔ)科學(xué)研究的主要內(nèi)容之一。學(xué)科知識(shí)圖譜在學(xué)科知識(shí)資源建設(shè)、學(xué)科知識(shí)點(diǎn)查詢、知識(shí)關(guān)聯(lián)、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、學(xué)習(xí)興趣遷移等方面都有較好的應(yīng)用。探索學(xué)科知識(shí)圖譜的構(gòu)建要抓住各學(xué)科特點(diǎn)和培養(yǎng)目標(biāo)，立足于教學(xué)和學(xué)生發(fā)展的需求，在實(shí)踐中不斷摸索完善?；赑ython設(shè)計(jì)的學(xué)科知識(shí)圖譜要求確保知識(shí)數(shù)據(jù)來源的權(quán)威性，問題的形成需要在教學(xué)過程中逐漸積累，核心素養(yǎng)要依據(jù)培養(yǎng)目標(biāo)和社會(huì)需求。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，知識(shí)圖譜類的資源建設(shè)也更具挑戰(zhàn)，智能化、可視化、具備自適應(yīng)性將成為學(xué)科知識(shí)圖譜未來的發(fā)展方向。

主要參考文獻(xiàn)

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