为深入贯彻国家教育数字化战略部署，积极应对智能时代对高等教育人才培养提出的新要求，探索人工智能与教育教学深度融合的创新路径，2026年1月29日至2月3日，计算机学院组织骨干教师赴海口参加了由高教国培（北京）教育科技研究院主办的“基于知识图谱+AI的教学设计创新与评价体系构建实操工作坊”。本次工作坊以知识图谱与人工智能技术为核心，通过专题讲座、案例解构、实操演练与现场研学相结合的多元形式，系统探讨了智能技术赋能下课程教学设计重构与评价体系创新的前沿理念与实践方案。

工作坊聚焦“人机协同的教学设计创新”这一前沿议题，深入剖析了在人工智能支持下教学范式的根本性转变。传统教学设计往往以线性知识传授为核心，而基于知识图谱与AI的协同设计，则强调构建一个以结构化知识网络为底座、以智能系统为支撑、以师生深度互动为特征的教学生态。知识图谱技术能够将离散的课程知识点有机联结，形成蕴含逻辑关系的语义网络，从而帮助教师从整体上把握学科知识体系，识别核心概念与认知路径。在此基础上，人工智能工具能够协助教师进行多模态教学资源的智能生成与组织，设计出更具情境化与挑战性的学习任务，并建立实时反馈与动态调整的课堂互动机制。这种协同并非简单叠加技术工具，而是重新定义了教师、学生与技术三者之间的关系，促使教师角色向学习情境的设计者、思维发展的引导者与个性化支持的提供者深化转型。

在“基于知识图谱的课程内容重构与多元评价体系构建”专题模块中，工作坊揭示了技术驱动下课程内涵建设与评价改革的内在逻辑。评价体系的革新始终是教学改革的难点与关键。知识图谱为破解这一难题提供了新的可能。它使得原本隐性的知识结构与认知关联得以显性化和可视化，从而让评价能够超越对孤立知识点掌握情况的考查，转向对学生知识网络构建完整性、概念间关联理解深度以及综合运用能力的高阶衡量。人工智能技术则通过对学习过程数据的全程采集与分析，实现从单一终结性评价向融合过程性表现、项目成果、协作互动、元认知发展等多维度的综合评价体系跨越。这种体系不仅关注“学得怎样”，更关注“如何学会”，并能通过可视化的评价仪表盘，为教师提供精准的教学干预依据，为学生提供清晰的个人学习画像与改进路径指导，真正体现评价促进学习与发展的核心功能。

如何实现从标准化教学走向精准化与个性化教学，是当前教育面临的核心挑战之一，也是本次工作坊重点破解的实践命题。知识图谱与AI的深度融合，为实现因材施教的古老教育理想提供了切实的技术路径。通过构建学生个人知识图谱，并与课程标准图谱进行对比分析，系统能够精准诊断每位学生的知识掌握状态、能力优势与学习短板。AI算法则可以在此基础上，预测学生的学习需求，智能推荐适配的学习资源与活动序列，规划个性化的学习进阶路径。这意味着教学可以更好地适应学生的个体差异与认知节奏，从“齐步走”转向“按需学”，有效激发学习内驱力，提升学习效能。工作坊强调，技术的精准赋能必须建立在对学生学习规律深刻理解的基础上，其最终目标是支持每一位学生在自身“最近发展区”内获得最大程度的发展，培养其自主学习与持续创新的能力。

本次工作坊还将成果导向教育理念与知识图谱驱动的AI课程建设实践相结合，为专业与课程的系统化改革提供了清晰的框架。成果导向教育强调以学生毕业时应达成的能力为核心反向设计课程体系与教学活动，而知识图谱恰好能够将这些宏观的能力要求逐层分解为相互关联、可教可测的具体知识、技能与素养节点，并描绘出达成这些节点的学习路径地图。AI技术则在教学实施过程中，持续追踪学习证据，评估成果达成的进度与质量，形成“设计-实施-评估-改进”的闭环。这种融合使得课程建设成为一个基于证据、动态迭代的科学过程，有力推动课程质量从经验判断走向数据驱动、持续改进的良性循环。

计算机学院参训教师表示，知识图谱与人工智能并非远在天边的概念，而是能够切实赋能日常教学、解决实际痛点的有力工具。学院将以此次培训为新的起点，积极推动学习成果的转化与应用，鼓励教师结合计算机学科特色，率先开展基于知识图谱的课程重构与评价创新实践，探索形成可复制、可推广的教学改革案例，持续推进人工智能与教育教学的深度融合，为培养适应数字时代发展需求的创新型人才筑牢教学根基，为学校及学院的高质量内涵式发展注入强劲的智慧动能。

图：连硕

文：连硕