1. 引言
在信息化时代，教育数字化的浪潮席卷而来，伴随着人工智能和大数据技术的发展，新的教学方法和工具正快速进入课堂，为课程的改革发展提供了新的机遇和挑战。其中，知识图谱技术与课程教学的结合是教育数字化的重要途径。知识图谱作为一种结构化的知识表示与管理工具，在搜索引擎、电子商务、金融等领域均有广泛应用，它通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等手段，更加清晰地展示出复杂领域知识[1]，能够帮助教师和学生更好地理解知识和梳理逻辑，解决教学资源匮乏和课程内容冗杂的问题，为课程建设和课程教学质量提升提供新的手段[2]。课程的数字化转型不仅仅在于课程内容的数字化，而应贯穿于教学的“教–学–评”全环节，利用知识图谱技术的信息整合、知识推理和数据互通提供技术支撑，构建课程全环节数字化[3]。本文主要从“评”的角度出发，探讨知识图谱技术在装备课程教学评价与反馈机制构建过程中的应用。
2. 装备课程知识图谱研究现状
近年来，人工智能和大数据等计算机技术的不断发展，产生了教育挖掘数据这一交叉研究领域，为教育领域的创新提供了新的思路。教育数据挖掘是通过模型、算法等手段分析教学过程中产生的数据，从而更加科学、精准地掌握教学情况，为优化课程建设提供支撑。教育数据挖掘关注的角度众多，使用的方法也各不相同。在学习分析与评测方向，有研究者使用宽度学习算法，配合Stacking集成策略，构建分类模型，搭建集成学习模型，以实现辅助教学活动、督导学生行为[4]。在学生表现预测方向，有学者提出使用异构迁移学习方法，充分利用不同来源的数据构建学习行为评估和预测模型，以评估学生表现[5]。其中，知识图谱技术也是一种用于教学数据挖掘、教育资源整合和课程建设优化的主流方法。
知识图谱是一种能够积累和传递知识的语义网络，能够描述客观世界中概念、实体、事件及其之间的关联，以“实体–属性–值”或者“实体–关系–实体”的形式构建可推理的三元组，并通过图结构进行存储、查询以及处理[6]。课程知识图谱，实质上是知识图谱技术在教育领域的应用。它以教学任务和教学场景为目标，利用知识图谱技术从课程资源中抽取知识点、表达形式及关联关系，构建出课程内容的数据网络图。课程知识图谱的本体构建主要有自顶向下、自底向上两种方法。自顶向下，需要依赖专家对课程知识的认识，通过专家经验先行规定好本体模式，按照规定模式进行知识梳理，将实体填入相应位置。自底向上，则是从海量资源中筛选并提取实体，将高置信度的资源添加到数据库中，从而构建顶层的本体模式[7]。两种方法相比，自顶向下方式，数据规模较小但更加专业；自底向上方式，数据规模较大但过程复杂。完成本体构建后，进行知识点和知识关系抽取，将课程知识按照本体规则填入三元组中，再结合知识图谱存储软件，完成课程资源的存储和可视化[8]。
军队院校的装备课程，设置在高等数学类基础课程和液压原理等通用类课程之后，属于专业课程范畴，重点是对某类装备的原理、构造、使用等方面的综合掌握，专业性较强，并且难以获得大规模数据资源支撑，因此装备课程知识图谱的本体构建主要采用自顶向下的方式进行。目前，装备课程正在进行数字化改造，逐步构建课程知识图谱，帮助学生完成课程学习路径规划，实现高效、自主、丰富的自主学习功能。但在教学效果评价与反馈方面，仍以传统的人工分析为主，存在一定滞后。因此，在构建课程知识图谱的同时，探索利用知识图谱技术优化教学评价与反馈机制，形成教学活动中的“教–学–评”三方面闭环，进一步提升课程数字化水平。
3. 基于知识图谱的教学评价与反馈机制
随着教育理论的不断发展，教师向学生单向传授知识的时代一去不返，师生之间双向的沟通成为教育者追求的目标。教学评价与反馈，既是督促学生按照要求完成学习任务掌握课程知识，也是督促教师按照课堂反馈不断优化课程内容，构建出“以评促教、以评促学”的反馈通路，如图1所示。知识、能力基本单元是教学活动的根本，是由课程目标拆分得到的基本单元，是课程目标的具象化，其他环节均建立在基本单元之上。教师的“教”中涉及到的教学内容、教学方法、教学手段均围绕基本单元设置，同时通过师生互动交流、评价结果等环节对教学行为形成动态反馈，进一步优化课程建设。学生的“学”，一方面是在师生教学互动中学习知识，一方面通过“评”的过程为学生提供定制化的学习路径，同时还可以通过分析学生的学习行为针对性优化课程内容。在“评”的环节，评价标准来自于知识、能力基本单元，数据支撑来自于“教–学”过程中产生的学习轨迹数据，评价结果反馈于“教”和“学”环节，从而实现提升教师能力、提高学生学习效果。教师的“教”、学生的“学”和“评”价三个环节共同构建出稳定的教学闭环，持续推进课程建设的发展。
Figure 1. Diagram of teaching evaluation and feedback mechanism
图1. 教学评价与反馈机制图
3.1. 立足课程定位，明确评价要素
在人才培养目标中，军队院校装备课程与地方院校第四学年的专业课程相似，立足于人才培养目标，对接专业岗位，通过系统性的课程学习培养出“懂原理、会操作、能指挥”的合格学生。装备类课程的教学目标可以分成长期目标和短期目标，短期目标是要在课程持续周期内掌握课程知识点，长期目标是通过课程学习经历培养学生能力素质。因此，可以将教学评价的标准分成知识标准和能力标准两类。
知识标准，对接课程教学目标中的知识目标。课程教学目标作为既定教学任务，是教学活动的核心，课程资源的选取、教学方法的设计、实践活动的设计、课后作业的设置以及课程考核等环节都是为实现教学目标而服务，因此完成知识目标是教学评价的基本要素。
以某装备课程教学目标为例，其中一项知识目标描述为“能够说出支撑机构工作原理”，描述的是学生在学习本堂课之后能够了解某类机构的结构、各部件作用以及机构在工作状态下各部件的动作规律。所以，课程教学目标的描述一般较为综合，包含多重知识点。因此，在构建知识图谱时，首先需要将每条知识目标拆分成课程所学基本单元，如上述知识目标中，则将“支撑机构工作原理”拆分成“结构组成、部件作用、动作规律”，然后将“部件组成”拆分成基本单元“部件A、部件B……”，依次类推，如此就能够得到由一系列目标和基本单元组成的原始数据。随后，利用知识图谱技术进行本体建模，从原始数据中进行提取数据添加到本体模型，并存储在合适的图数据库中，便于展示和使用。最终，通过学习过程中学生对基本单元的掌握程度，来描述对某个教学目标的完成程度。
能力标准，对接课程教学目标中的能力目标。与知识目标相比，能力目标是学生在学习理论知识后，在实践中表现出的素质，包含沟通能力、团队合作意识、逻辑思维、创新思维等方面，其综合性更强，更能体现综合素质。因此，完成能力目标是教学评价的高阶要素。
以某装备课程能力目标为例，其中一项能力目标描述为“能够根据故障表象分析故障原因”，可以看出该类目标更加偏向于实践应用层面，考察的是学生在掌握基本知识之后，经过自身消化吸收，能够按照一定的思维逻辑自行完成故障分析。因此，对于能力标准来说，需要重点关注学生的综合素质。按照知识标准的构建方法，由专家将每条能力目标拆分成基本素质目标，对应课程建设中的能力基本单元，构建能力目标的知识图谱。
标准的确立过程，也就是将模糊的描述转变成具体的量化指标，结合知识图谱特性，评价每项基本单元并汇总成能力目标的达成情况，从而实现更加精细的教学评价。另外，对于已经完成知识图谱构建的课程来说，为了能够进一步挖掘出知识关联，从而构建知识体系，也会将各章节知识拆分成基本单元，因此在实际的课程建设中，知识体系的构建与评价标准的确立可以同步完成。
3.2. 整合全程数据，提升评价质效
教学评价结论的准确与否，不仅取决于标准设定的是否合理，还与评价所使用数据息息相关。知识图谱作为一种知识表示工具，能够对领域知识进行挖掘、处理并展示，所以数据量越多越能展示出领域知识的全貌。军队院校装备课程设计中包含理论课时和实验课时，课程教学过程数据主要有教材教案、作业记录、实验记录和考试试卷等，大部分为纸质资料，通常采用人工分析的方法。随着装备课程的智慧化和数字化改革，引入雨课堂等智慧教学系统，授课过程中的课堂互动、课后作业、自主学习任务、课程研讨题目和考试等活动都被智慧教学系统记录，产生了大量的学习轨迹数据，这就为课程知识图谱提供了数据基础。在教学评价方法上，现有体系中的教学评价包括定量评价和定性评价两类，定量评价通过对学生考核情况的统计完成，如作业和卷面成绩；定性评价则通过问卷调查形式开展，如师生互评、同行评价等[9]；在进行评价时，一般会根据课程性质和课程目标赋予权重，从而实现准确的教学评价。
以某装备课程为例，课程中理论课时和实验课时各占一半。在课程实施过程中会产生以下数据：课堂互动，主要是学生课堂表现情况；课后作业及分数，以练习题形式检验本堂课内容；期末考试、课程研讨作业及分数，立足于教学目标综合检验学生学习情况；实验报告及实验过程评分，综合检验学生能力生成情况。依据各教学环节的考查目标，结合学生在各环节的得分情况，得到教学效果的评价。
以课堂互动环节为例。在教师讲解时，学生在智慧教学平台能够标注没有听懂的内容，教师实时收到反馈信息并进行针对性讲解；同时教师会针对部分难点问题设置互动，教师根据学生回答情况判断学生是否理解了知识点。利用知识图谱技术对课程互动数据进行挖掘，通过学生反馈信息，分析学生视角中知识点的难易程度；通过课堂中学生的活跃程度分析，刻画学生听课状态；通过教师讲解前后学生对知识的理解，分析教师讲解方法的有效性；再结合对课后作业得分情况的挖掘，可以更加准确地判断学生是否真正掌握了某个知识点。
期末考试、课程研讨作业与课堂互动略有不同，其通常是知识和能力的综合体现。以期末考试试卷中出现的题目“请分析在某状态下某装备部件工作异常原因？”为例，该类题目包含的考查内容有：装备运行原理、特定部件结构及其作用等知识内容，特点状态对装备的影响、某一部件损坏对运行的影响等系统分析能力。此类数据用于教学效果评价时，需对题目考查内容拆分成前文所述基本单元，再从知识、能力等维度分别进行评价。
装备课程中的实验课时与理论课时不同，实验课时主要是学生按照要求自主操作，教师在旁指导。实验部分的评价主要覆盖三个方面：实验理论评价、实验操作评价和实验创新评价[10]。在装备教学设计中，往往在理论讲授后增加实验内容，如何能够实现相互印证，加深对知识的理解。实验理论评价针对的就是学生对于实验中涉及到的理论知识的掌握情况，通过实验报告撰写情况进行评价。实验操作评价主要针对学生在实操过程中的规范性、熟练度、爱护设备意识、积极性等方面进行评价，此类评价主要通过教师在学生实操过程中的观察完成。实验创新评价主要关注学生的创造性、开放性思考，主要表现为学生实验遇到问题后的表现，以及针对实验的创新性思维，此类评价需综合考虑学生实验课内表现以及实验报告撰写情况。
综上，在装备课程进行智慧化、数字化改革后，能够记录更多的学习轨迹数据。利用知识图谱技术对数据进行深入地挖掘，寻找数据中所蕴含的学生学习效果和课程教学目标之间的关联，再结合学期末的师生互评、课程满意度等专业的问卷调查结果，赋予不同权重，实现定量与定性评价的结合，主观和客观评价的兼顾，从而实现多维度、精细化、可追溯的教学评价过程，有助于教师深入了解学生学习状态，使课堂教学更具有针对性。
3.3. 动态反馈调节，助力课程建设
知识图谱与自然语言处理、数据挖掘等技术相融合，能够从学科领域资源中自动提取知识点，并通过可视化方式呈现知识之间的关联性，帮助学生更加准确地把握学科领域的知识结构[11]。在利用知识图谱技术完成数字化的课程体系建设后，并不能一劳永逸，仍需要依据教学评价结果，在不断的教学实践中优化课程内容，典型的有以下三个方面。
在授课内容方面，往往是由教师根据经验对知识点占用教学时间进行划分。由于教师和学生认知程度不同，对某些知识点的理解方式不同，这就可能导致教师对高难度的内容花费较多时间，实际上学生却理解地很快，反而造成授课过程拖沓。利用知识图谱技术，教师能够把握学生对于知识的理解情况，实现师生之间认知互通，优化课程建设中各知识点讲授的时效比，提升课堂效率。
在授课方式方面，传统课堂教学方法受班次成员数量、课时量等客观因素限制，很难做到针对单个学生学习特点的个性化辅导。但在知识图谱技术的加持下，评价结果能够展示学生对知识点的掌握情况、能力生成情况，反映出每个学生的学习特色。再利用知识图谱技术，结合教学评价分析的结论，能够为每位学生匹配更加切合自身实际的学习路径，引导学生自主学习，从而将常规授课的“大锅”升级为“小灶”，达到因材施教的效果。
在课程资源优化方面，一门课程的内容需要紧跟时代潮流和科技前沿才能始终保持生命力，授课过程也要随着学情变化、技术变革而进行适应性调整。因此，可以利用知识图谱技术挖掘教学过程中学生感兴趣的教学内容，发掘热点问题，同时利用人工智能技术为教师提供课程修改意见，丰富课堂内容，提升教学内容前瞻性，吸引学生注意力，提高学生课堂参与度，辅助教师完成课程资源的升级。
此外，知识图谱技术还能为教师提供个性化的能力提升指引。通过知识图谱技术生成的知识点关联关系、目标达成情况、教学方法手段等信息，帮助教师及时发现教学盲点，并及时补充自身技术、知识储备，提升教学能力，以应对不断变化的教学形势。
教学反馈机制，是评价结果反作用于教学环节的过程，也是形成教学闭环不可缺少的部分。无论是知识图谱技术，还是人工智能技术，目的都是尽可能全面而准确地从大规模教学数据中挖掘课程设计者所需的信息，以供课程建设使用，进而优化课程内容并提升教学质量。
4. 结语
随着军队院校装备课程数智化改革的深入，利用知识图谱技术，实现从“教师的教”“学生的学”最后到“教学评价与反馈”这整个教学闭环的全方面数字化，促进装备课程的高质量建设。本文以教学过程中产生的学习轨迹数据为基础，提出利用知识图谱技术深入挖掘过程数据，以人才培养目标和课程教学目标为评价依据，实现多维度、精细化、可追溯的教学评价体系。充分利用教学评价的结果，优化改进课程内容，引入高匹配度扩展资源，提出教师能力发展建议，不断提升装备课程教学质效。
基金项目
中国人民解放军陆军工程大学教育教学课题<GJ24QN090>。