高校教学知识图谱建设效果评价指标体系构建研究
An Evaluation Indicator System for Assessing the Effectiveness of Knowledge Graphs in Higher Education Teaching
DOI: 10.12677/ass.2025.14121125, PDF,    科研立项经费支持
作者: 罗 丹, 石 岩, 董凌峰*:杭州师范大学阿里巴巴商学院,浙江 杭州
关键词: 知识图谱教学评价指标体系Knowledge Graphs Teaching Evaluation Evaluation Indicator System
摘要: 文章基于层次分析法(AHP)的量化分析,构建了一套高校教学知识图谱建设效果评价指标体系,用于衡量知识图谱在课程体系优化、教学效果提升和个性化学习支持方面的成效。研究结果表明,在该指标体系中信息质量维度权重最高,说明知识图谱提供的数据准确性和知识覆盖度对教学效果具有关键作用;同时,服务质量和系统质量维度下的资源丰富性、资源适配性、界面易用性等指标对提升个性化学习体验和教学效率有显著影响。据此,提出应优先加强知识图谱的数据质量与更新机制,丰富教育资源并提高其适配度,优化系统界面和稳定性,以全面提升高校教学领域知识图谱应用的效益。研究为高校知识图谱建设效果的科学评估与持续优化提供了有力支撑。
Abstract: This study integrates the Analytic Hierarchy Process (AHP) to construct a comprehensive evaluation indicator system for assessing the effectiveness of knowledge graph construction in higher education teaching. The proposed system measures the performance of knowledge graphs in optimizing curriculum structures, enhancing teaching effectiveness, and supporting personalized learning. The results reveal that the information quality dimension carries the highest weight, indicating that the accuracy and coverage of data provided by the knowledge graph play a crucial role in improving teaching outcomes. Meanwhile, indicators under the service quality and system quality dimensions, such as resource richness, resource adaptability, and interface usability, exert significant influence on the enhancement of personalized learning experiences and instructional efficiency. Accordingly, this study recommends prioritizing improvements in data quality and update mechanisms of knowledge graphs, enriching educational resources and enhancing their adaptability, as well as optimizing system interfaces and stability. These measures collectively contribute to maximizing the educational benefits of knowledge graph applications in higher education. The findings provide a robust foundation for the scientific evaluation and continuous optimization of knowledge graph construction in the academic context.
文章引用:罗丹, 石岩, 董凌峰. 高校教学知识图谱建设效果评价指标体系构建研究[J]. 社会科学前沿, 2025, 14(12): 559-569. https://doi.org/10.12677/ass.2025.14121125

参考文献

[1] 宋宇, 许昌良, 穆欣欣. 生成式人工智能赋能的新型课堂教学评价与优化研究[J]. 现代教育技术, 2024, 34(12): 27-36.
[2] 王慧敏, 田朔. 知识图谱应用于思想政治理论课教学论析[J]. 思想理论教育, 2023(10): 76-81.
[3] 邵浩, 张凯, 李方圆, 等. 从零构建知识图谱: 技术、方法与案例[M]. 北京: 机械工业出版社, 2021.
[4] 杨文霞, 王卫华, 何朗, 等. 知识图谱赋能智慧教育的研究与实践——以武汉理工大学“线性代数”课程为例[J]. 高等工程教育研究, 2023(6): 111-117.
[5] 范佳荣, 钟绍春. 学科知识图谱研究: 由知识学习走向思维发展[J]. 电化教育研究, 2022, 43(1): 32-38.
[6] 张春霞, 彭成, 罗妹秋, 等. 数学课程知识图谱构建及其推理[J]. 计算机科学, 2020, 47(S2): 573-578.
[7] 万海鹏, 王琦, 余胜泉. 基于学习认知图谱的适应性学习框架构建与应用[J]. 现代远距离教育, 2022(4): 73-82.
[8] 周东岱, 董晓晓, 顾恒年. 教育领域知识图谱研究新趋向: 学科教学图谱[J]. 电化教育研究, 2024, 45(2): 91-97, 120.
[9] 唐烨伟, 李施, 彭芸. 教师信息技术应用能力测评: 基于教学数据流的课堂事理图谱[J]. 开放教育研究, 2021, 27(3): 85-95.
[10] 高茂, 张丽萍. 融合多模态资源的教育知识图谱的内涵、技术与应用研究[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(8): 2257-2267.
[11] 李惠乾, 钟柏昌. 教育知识图谱: 研究进展与未来发展——基于2013-2023年中文核心期刊载文的分析[J]. 计算机工程, 2024, 50(7): 1-12.
[12] 刘梅娟, 余冰冰, 方草. 基于知识图谱的智能会计课程体系构建研究[J]. 财会通讯, 2024(13): 160-164, 171.
[13] 白双翎. 高校思政课教学评价指标体系构建研究[J]. 现代教育管理, 2021(9): 49-55.
[14] 孙跃东, 曹海艳, 袁馨怡. 理工科课程思政教学评价指标体系构建研究[J]. 江苏大学学报(社会科学版), 2021, 23(6): 77-88.
[15] 王娜, 李杰. 基于AHP-熵权法的FAQ问答系统用户满意度评价研究——以高校图书馆问答型机器人为例[J]. 情报科学, 2023, 41(9): 164-172.
[16] 费欣意, 施云, 袁勤俭. D&M信息系统成功模型的应用与展望[J]. 现代情报, 2018, 38(11): 161-171, 177.