AI赋能下的基于知识图谱的《大数据运维》课程教学改革与探索
AI-Enabled Teaching Reform and Exploration of the “Big Data Operations and Maintenance” Course Based on Knowledge Graph
DOI: 10.12677/ces.2026.142156, PDF,   
作者: 曾磊磊*:仲恺农业工程学院人工智能学院,广东 广州;赵 乐:仲恺农业工程学院自动化学院,广东 广州
关键词: 人工智能知识图谱大数据运维教学改革Artificial Intelligence Knowledge Graph Big Data Operation and Maintenance Teaching Reform
摘要: 当前,人工智能技术的浪潮正驱动着相关产业与知识体系发生深刻变革,传统大数据运维课程的教学模式亟需系统性革新。针对《大数据运维》课程教学中存在的诸多问题,文章提出依托人工智能技术赋能,并结合超星学习通平台构建课程知识图谱开展教学改革研究。通过系统构建“思–学–知–行–用”五维教学框架,有效推动课程从知识传授到能力培养转型,实现知识、能力、应用和素质目标的协同发展。切实有效提高教师教学质量和学生学习成效,为教学改革提供新思路。
Abstract: In the context of the wave of artificial intelligence technology driving profound changes in related industries and knowledge systems, the teaching model of traditional big data operation and maintenance courses urgently requires systematic innovation. In response to the various problems existing in the teaching of the “Big Data Operation and Maintenance” course, this paper proposes leveraging the empowerment of artificial intelligence technology and constructing a course knowledge graph based on the Chaoxing Learning Platform to conduct teaching reform research. By systematically building a five-dimensional teaching framework of “Thinking - Learning - Knowing - Practicing - Applying”, the study effectively promotes the transformation of the course from knowledge transmission to ability cultivation, achieving the coordinated development of knowledge, skills, application, and literacy goals. This approach tangibly enhances both teaching quality and student learning outcomes, providing new insights for teaching reform.
文章引用:曾磊磊, 赵乐. AI赋能下的基于知识图谱的《大数据运维》课程教学改革与探索[J]. 创新教育研究, 2026, 14(2): 526-535. https://doi.org/10.12677/ces.2026.142156

参考文献

[1] 秦长江, 侯汉清. 知识图谱——信息管理与知识管理的新领域[J]. 大学图书馆学报, 2009, 27(1): 30-37+96.
[2] 刘双. 人工智能(AI)+知识图谱在混合式教学中的应用[J]. 办公自动化, 2024, 29(7): 42-44.
[3] 施周龙, 赵飞燕. 生成式人工智能赋能教育转型发展的思考[J]. 教育进展, 2024, 14(5): 950-956.
[4] 涂珊, 左晶蕾. 基于知识图谱的数据库原理课程教学改革与实践探索[J]. 电脑知识与技术, 2025, 21(10): 137-139.
[5] 马永刚, 刘俊梅. 基于知识图谱的“概率论与数理统计”课程教学改革研究[J]. 科技风, 2025(11): 86-89.
[6] 沈鑫, 王如刚, 周锋, 等. 基于知识图谱的神经网络与深度学习课程教学改革[J]. 电脑知识与技术, 2025, 21(4): 167-169+177.
[7] 孙晶, 刘新. 过程性评价、形成性评价与终结性评价教学实践[J]. 高等工程教育研究, 2024(4): 94-100.
[8] 颜慧. 混合式教学中课程知识图谱的构建与应用研究[J]. 电脑知识与技术, 2024, 20(2): 175-177.
[9] 覃业梅, 赵慎, 李世玲, 周鲜成, 李桂梅. 基于知识图谱的《信号与系统》课程创新教学改革[J]. 教育进展, 2024, 14(3): 364-370.
[10] 王丽英, 赵文飞, 孙慧静, 杜彬彬. 基于知识图谱的高等数学课程思政教学改革与实践[J]. 创新教育研究, 2025, 13(2): 141-145.
[11] 孙妍. 基于知识图谱的概率论与数理统计课程思政教学设计创新研究[J]. 教育进展, 2024, 14(11): 159-164.
[12] 李莉, 乔秀明. 人工智能背景下离散数学的教学改革与应用研究[J]. 创新教育研究, 2025, 13(11): 333-339.
[13] 张健. “师-生-机”三元交互: AI赋能下的数值分析课程设计教学模式创新研究[J]. 创新教育研究, 2025, 13(11): 292-299.