王菁刘丹：基于知识图谱的思政课精准教学探析-品论天涯网

教育数字化是主动适应新一轮科技革命和产业变革的必然选择，是推动教育创新发展的必由之路。知识图谱以其独特的知识组织与表达方式，逐渐成为教育数字化转型的重要抓手。2023年2月，教育部部长怀进鹏在世界数字教育大会上的演讲中指出：“运用海量数据形成学习者画像和教育知识图谱，更好地实现因材施教。”知识图谱作为数字化教育中的关键工具，在思政课精准教学中扮演着重要角色，对思政课教师精准把握学生需求，提升教学针对性和实效性具有重要意义。本文拟对知识图谱何以赋能思政课精准教学进行深入分析，并探讨思政课知识图谱的构建框架与流程，在此基础上，结合思政课的具体要求探索基于知识图谱推动思政课精准教学的实践路径。 2Xg品论天涯网

一、知识图谱何以赋能思政课精准教学？

知识图谱是指所有不同种类的信息连接在一起而形成的基于图的结构化、可视化、可调整的语义网络。相较于传统的文本形式，图结构具有字符串序列不具备的优势，即能够更为形象精确地表达复杂的语义和丰富的知识。作为人工智能的重要分支，知识图谱与大数据、深度学习相辅相成。在思政课教学中，知识图谱所具备的卓越语义处理能力和互联组织效能，为精准教学带来了强大的赋能作用。精准教学是指教学主体以精细、准确的思维方式和工作方法为指引，把控教学各运行环节、各参与要素。精准把握学生是精准教学的前提和基础，精准供给教学内容是精准教学的核心环节，精准评价教学效果是深入推进精准教学的重要保障。

（一）助力把握学生群体特征和个性特点

准确把握学生的思想特征和行为趋向，有针对性地教育和引导学生是保证思想政治教育取得实效的基础。每个学生都是独特的个体，具有各自的兴趣爱好、学习风格和个性特征，不同专业的学生群体个性和思维特点也不尽相同。在课堂中，学生希望从不同角度探讨问题，表达个性化的看法，渴望在教育过程中得到个性化的发展。因此，思政课教师既要掌握学生的认知规律与普遍诉求，又要深入分析学生的群体特征与个性特点，制定个性化教学方案，实施精细化教学，增强育人实效。然而，思政课课堂教学规模普遍比专业课大，由于采用选课制，教学班级中学生的专业各不相同，个体差异较大。此外，思政课教师教学任务普遍比较繁重，以传统的方式了解每一个学生的学习特点和需求已很难满足思政课的现实教学要求。

知识图谱以其特有的优势可以协助思政课教师精确捕捉学生的群体特征及个体差异。首先，知识图谱利用多源数据采集整合与处理、多模态分析等技术，通过教学系统、学习平台、社交媒体、学生互动等渠道收集反映学生行为、情感、态度和认知方面的数据，并对数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，确保数据质量。其次，利用自然语言处理技术解析学生的文本反馈、讨论内容等，提取关键信息和观点，通过内置分析算法，自动分析学生对课程的情感倾向、学习行为、学习状态等，可以更精准、全面地了解学生对课程内容的情感态度和学习兴趣等状况。再次，对数据进行聚类分析，并通过绘制网格图展示学生之间的关联和互动，发现学生群体中的关键节点和子群体，更深入地了解不同类型的学生。利用知识图谱，教师在全面精准了解学生个体及群体特征的基础上，可以为学生提供个性化的教学建议和资源推荐，更好地满足学生的学习需求。

（二）实现内容贯通性、针对性供给

精准的内容供给能有效提高思政课实效性。如何依据学生的年龄和学段特点，贯通性、针对性地实现内容供给是提高思政课实效性的重要环节。

高校各门思政课有其具体的教学目标和内容，但总的教学目标都是增强大学生的使命担当，帮助大学生树立正确的世界观、人生观和价值观，坚定马克思主义信仰，增强对中国特色社会主义的思想认同、政治认同、理论认同和情感认同。因此，各门思政课在教学过程中要注意内在衔接。教师既要认识到各门思政课的特点与区别，也要考虑到各门思政课之间的衔接与贯通。同时，不同学生对同一课程的诉求也不尽相同，有的学生可能对理论深度有更高的要求，有的学生则更关注理论在现实生活中的应用。这就要求思政课教师依据课程特点和学生需求精准地供给内容。

知识图谱可以通过图形、图表等可视化形式呈现不同思政课丰富而具体、侧重有衔接、内在逻辑关联的知识体系。知识图谱通过提取与表示、关联与可视化呈现知识体系，为确保教学内容的贯通提供技术支持，从而为贯通性供给教学内容提供重要支撑。首先，知识图谱可以对从教材、历史文献提取的关键知识点、理论观点等进行结构化呈现，形成计算机可理解和计算的数据格式。其次，利用实体识别与关联等技术，找出表示相同或相似的实体并建立关系，实现不同知识的融合和关联。再次，利用专门存储和查询实体与关系的图数据库，让学生通过查询能发现不同课程知识点之间的内在联系。最后，知识图谱通过收集学生学习数据、识别个性化需求，并结合推荐算法，为学生定制合适的教学资源和活动，为加强思政课针对性供给提供技术支持。一是通过实体识别和关系抽取等算法技术，从收集到的数据中识别出学生、课程、知识点之间的关系。二是利用数据收集技术，收集学生的学习行为数据，并利用多模态工具分析学习数据，利用语义分析与推理并结合学习偏好，推断出学生的个性化需求，并在此基础上为学生构建个性化学习图谱。三是基于个性化学习需求和知识图谱中的信息，使用推荐算法为学生推荐合适的阅读材料、课程资源或实践活动。

（三）促进评价向全过程、全要素优化

思想政治教育评价是指评价者依据一定的评价标准，运用定性与定量相结合的方法对思想政治教育全要素、全过程进行价值判断。效果评价是思政课的重要一环。科学评价既是推进思政课建设的重要保障，也是提高思政课实效性的重要依据。全面评价包含全过程评价和全要素评价两个方面的要求。思政课教学过程覆盖课前、课中和课后等环节，思政课教学效果也与课前准备、课堂实施、课后反馈与反思等环节相关。全过程评价包含对课前准备、课堂实施、课后反馈与反思等各环节进行评价。全要素评价是指对教学对象、教学主体、教学内容等要素进行全面评价，全要素评价关系到各要素间评价的连贯性和融合度。

利用知识图谱进行全过程评价能为教师提供更连贯、更精准的评价信息。课前，知识图谱将教师准备的备课资料和教案、学生的预习内容与课程目标进行匹配，量化评估学生预习情况和教师备课效果。课中，利用数据挖掘技术收集学生学习行为数据，通过传感器设备分析学生的注视时间等数据，监测学生课堂的注意力水平等，结合教师在课堂讲授、互动等过程中的行为数据评价课堂教学效果。课后，结合知识图谱中的知识结构分析学生作业等多维度数据，评价学生作业质量及其对知识点的理解和应用程度，从而更全面地获取教学效果信息。

利用知识图谱进行全要素评价能为教师提供更系统、更全面的评价信息。针对内容要素，通过关系与属性抽取技术提取内容中的关键属性，如难度、重要性、时效性等，评估内容的质量、知识点的连贯性和完整性。通过分析资源的标注数据、点击率、下载量等，评价教学资源的质量、利用率。针对受教育者要素，结合学生的作业、测试和互动数据，通过关系抽取技术分析学生对知识点的掌握情况，对比学生学习结果和教学目标，评估学生学习效果。针对方法要素，利用知识图谱中的课堂互动数据，对比分析不同教学方法下学生的参与度和反馈情况，评估教学方法的有效性。此外，通过收集学生对教师的评价，利用自然语言处理技术分析教师的教案、课堂讲授内容、学生课堂互动反馈等数据，评估学生对教师讲授内容的认可度和接受度，为教师提供直观的教学建议。

二、思政课知识图谱的构建框架与流程

（一）思政课知识图谱的构建框架

培养目标是落实立德树人根本任务、制订人才培养方案的纲领。培养目标通常根据课程所属学科的性质、社会需求和学生特点来设定，强调学生在完成课程学习后应掌握的知识、技能和需要提升的素质。培养目标的指标设定应在关注专业知识体系的基础上充分考虑社会职业能力需求。思政课知识图谱必须围绕培养目标进行构建。思政课作为落实立德树人根本任务的关键课程，其培养目标要围绕为党育人、为国育才的使命，满足学生全面发展的需求，促进学生的健康成长。

知识图谱必须深度关联培养目标，为思政课教学的有效开展提供支持。其一，培养目标为知识图谱的构建提供方向指引。通过与培养目标的关联，知识图谱能精准优化知识内容、结构、资源等，提升思政课教学质量。其二，知识图谱通过可视化方式呈现课程目标，为学生掌握知识、提升能力素养指明方向。其三，以培养目标为遵循，能助力教师设计教学内容和选择教学方法，提升思政课的实效性和吸引力。思政课知识图谱应围绕知识内容、关联关系及映射关系三大核心要素进行构建。

在知识内容层面，知识图谱囊括知识簇、能力库与问题库。知识簇指一系列关联知识点的集合，它们共同构成完整的知识领域或主题。能力库涵盖学生在学习和掌握特定知识簇时所需的能力和技能。问题库围绕“是什么、为什么、怎么办”三大核心问题展开，涵盖问题体系中的理论知识困惑、实践应用困惑、思想情感困惑和个人发展困惑。问题库是基于知识簇和能力库构建的问题集合，用于检测学生对知识的掌握程度和应用能力。这三大板块是在细化思政课培养目标的基础上，确立并构建目标体系、能力体系、问题体系及知识体系，确保这些体系更加精准地服务于思政课教学目标。在思政课的语境下，知识体系指教学中所涉及的全部知识内容及其相互关系。知识簇是知识体系的基本组成单元，以各课程领域的基本理论、原理及概念为纽带，串联起各知识点，形成紧密的知识网络。能力体系涵盖基础认知、批判性思维、价值判断及创新创造等核心能力要求。能力库是能力体系的重要内容。问题体系是基于目标和能力体系构建的问题集合，用于检测学生的学习效果和能力发展情况。问题库作为知识图谱的重要组成部分，为问题体系的实施提供具体的材料和工具。目标体系明确了教学的总体目标和分阶段目标。知识图谱的构建应服务于实现这些目标，确保学生能够通过学习达成预定的知识、能力和素质要求。

在关联关系方面，知识图谱详细分析知识与知识、问题与问题、能力与能力之间的内在联系。在思政课领域，知识之间的关联主要体现在基本原理、概念及理论之间的逻辑关系，如包含、从属、递进等关系。问题之间的关联主要体现在理论知识、实践应用、思想情感价值、个人发展问题的组合上。能力之间的关联体现在基础认知能力是关键能力，进而掌握批判性思维能力、创新创造能力等。

映射关系是知识图谱构建的又一重要环节，它实现了目标、能力、问题与知识之间的有效对接。关键能力要求围绕教学目标体系，而能力发展则通过问题分解和任务完成来评估，知识点的设计需要依托问题的系统布局。知识图谱将教学目标转化为具体的能力要求，进而转化为问题体系，并最终映射到知识体系。这一过程不仅有助于教师精准把握教学目标，更能有针对性地指导学生的学习过程，确保教学目标的有效达成。

（二）思政课知识图谱的构建步骤

思政课知识图谱的构建聚焦三个核心步骤：一是确定知识框架，由学科领域专家通过对知识点的精细分类与整理，将纷繁复杂的知识体系转化为计算机能够高效识别与解析的图数据结构，为后续的数字化教学奠定坚实的基础。二是开发与标注教学资源，即将结构化的教材章节内容与知识图谱的节点相连接，构建起一个既便于学生按图索骥查找知识点，又促进教学资源深度整合的桥梁。通过对内容的精心编辑、视频资源的细致切片等结构化处理，教学资源得以与具体知识点紧密关联，提升了学习路径的多样性与互动性。三是知识图谱及教学资源库优化，通过对知识建模结构的合理性审查与资源数量的动态调整，不断优化知识图谱的效能，确保其既能准确反映知识的内在逻辑，又能满足精准教学的实际需求。我们以“思想道德与法治”（以下简称“道法”）课为例，详细阐述思政课知识图谱构建的具体步骤。

1.确定知识框架

“道法”课可分为人生篇、价值篇、道德篇和法治篇四个模块，每个模块的内容可分为知识要求、能力要求和素养要求。知识要求是“道法”课知识图谱构建的重要依据。由于知识点“颗粒”大小关系到资源开发的难易程度和体系大小，因此在充分吸纳学科领域专家意见的基础上，将知识点划分为一至五级，并进行前置、后置以及关联知识点的标注。一级知识点是课程教材中的模块，如模块1“领悟人生真谛把握人生方向”和模块4“学习法治思想提升法治素养”等；二级知识点是对模块内容的提炼，如“正确的人生观”、“社会主义法律的特征和运行”等；三级知识点是对二级知识点中所涉及的次概念进行提炼，如“积极进取的人生态度”、“我国社会主义法律的运行”等；四级至五级知识点则是从教材的具体内容中提炼的，如“人生需认真”、“法律制定”等。“辩证看待理想与现实的矛盾”是“实现理想的长期性、艰巨性和曲折性”的前置知识点，也就是说如果学生对“实现理想的长期性、艰巨性和曲折性”知识点的掌握出现了问题，可以从“辩证看待理想与现实的矛盾”这个前置知识点中寻找原因。

知识梳理后要确定“实体”类型、“实体”之间的关系、“属性”及“属性值”等。对“道法”课而言，“实体”包括基本概念（如法治、社会公德等）、基础理论（如马克思主义群众观等）、基本原理（如法律与道德的关系等）、批判思维、创新能力、实践应用（如案例分析等）、社会责任、法治素养。“实体”间的关系包括前置（如“个人与社会的辩证关系”的前置知识点是“马克思主义关于人的本质的认识”）、后置（如“个人与社会的辩证关系”的后置知识点是“高尚的人生追求”）、关联（如“正确认识人的本质”的关联知识点是“马克思主义关于人的本质的认识”）等。“属性”包括知识点名称（如一级知识点名称为“担当复兴大任成就时代新人”）、定义（如“新时代的内涵”就是概念性知识点）、重要性（如重点、难点、考点）等。“属性值”是指对属性的具体取值，也就是对具体知识点的描述。

2.开发与标注教学资源

知识图谱的教育价值主要通过与知识匹配的教学资源开发与标注来体现。一般而言，教学资源包括知识点资源和测评资源。在知识点资源开发方面，主要以教材内容为依据，提炼知识点最核心的内容，配以图片等帮助学生理解，对重要的内容可以进行强调和标注。知识点资源应以“问题导入→知识点讲解→困惑解决”为逻辑进行开发，注重培养学生的关键能力、道德修养、法治观念等，确保将核心素养融入资源开发中。在测评资源开发方面，测验题是精准评判和推送相关知识点和资源学习的重要保障。测验题除了检测学生对课程知识点的掌握程度、理解深度以及应用能力，更应注重评价学生的核心素养。因此，测验题应包括选择题、判断题、简答题、论述题、案例分析题等多种题型，围绕五个模块的知识内容确保测评的全面性和针对性。测评资源开发要注意以下要求：尽量覆盖全部知识点，难度分布均匀，开发综合类试题。资源的核对与标注是实现精准推送的关键。核对与标注的内容主要包括题目类型、难度、题干、选项、答案、知识点，并根据关系程度对知识标签进行排序。在给不同类型的资源核定知识标签及排序的过程中，需要经过多位教师多轮审核，以确保资源与知识点之间关联的准确性以及排序的科学性。

3.知识图谱及教学资源库优化

基于学生的学习行为数据，平台可以自动识别并调整知识图谱中各知识点之间的关联系数。例如，如果学生在学习某个道德原则后，频繁地搜索与该原则相关的法律条文，那么平台就会增加这两个知识点之间的关联系数，反映出它们之间的紧密联系。通过学习大数据的反馈，平台能够识别出哪些实体关系被学生频繁查询或引用，从而进一步优化这些关系。随着学生学习进度的推进和能力的提升，平台会动态调整推荐策略，确保推荐的教学资源始终与学生的学习需求保持同步。

三、以知识图谱推动高校思政课精准教学的实践路径

为了更好地落实思政课立德树人根本任务、实现思政课建设内涵式发展，要推动思政课与知识图谱的融合，运用多模态分析、算法，结合人机协同技术推动思政课精准把握学生、精准供给内容以及精准评价教学效果，在提高精准教学水平的同时提升思政课的针对性和实效性。

（一）精准描摹画像，定制个性化学习路径

知识图谱中的多模态分析技术是一种将来自不同媒介和模态的数据如文本、图像、音频等与知识图谱中的实体、关系进行关联，并进行深度理解和分析的技术。在思政课教学中，对学生行为数据关联的语音、图像、视频、文本、浏览等数据进行加工、整理、分类，从而形成特定的元数据。为方便思政课教师以课程目标审视学生画像，可以从知识、情感、能力、行为、思想五个维度将元数据分为知识元数据、情感元数据、能力元数据、行为元数据、思想元数据。知识元数据主要通过收集来自测试成绩、作业分析、课堂互动等多模态数据来描述学生对思政课知识点的掌握程度、知识体系的理解情况和知识应用等情况。情感元数据主要通过收集来自问题回答、课堂互动、考试、问卷调查等多模态数据来描述学生的学习态度、自我认知和心理健康等。能力元数据主要通过项目作业、实践活动等多模态数据来描述学生认知、记忆、实践、创新等各项能力。行为元数据主要通过收集课堂观察、学习日志、互动参与等多模态数据来描述学生的学习习惯、课堂参与、学习策略等情况。思想元数据主要通过收集来自讨论记录、作业等多模态数据来反映学生的价值观和思维方式等。经过技术处理，关键元数据可被整合至统一的多模态分析平台，该平台根据教育者和管理者需求，灵活输出并呈现多维度的学生画像，助力个性化教学与教育决策。

思政课教师通过多模态工具分析反映学生显性行为和内隐情感的学生画像，可以更全面、动态地了解学生，为其提供个性化学习路径，实现分类教学，提升思政课教学精准度。首先，教师在课前进行问卷调查，了解学生对本章节所关涉的理论和现实问题的认知，结合多模态工具收集学生课前行为数据，了解学生知识掌握情况，从而在课堂上进行有针对性的教学。其次，通过在线学习平台、课堂互动工具，利用面部表情识别、语音分析等技术获取围绕知识、情感、能力、行为、思想等维度的元数据。通过聚类分析、关联规则挖掘等方法，识别不同学生的学习特点和类型，生成反映学生基本信息、知识特征、情感特征、能力特征、行为表征和思想动向的画像，如“系统巩固型”、“精准高效型”、“好奇探索型”等。教师必须明确每种画像标签的含义和特征表现，“系统巩固型”表现出一种有计划、有条理且注重实践巩固的学习方式，展现出较强的自我驱动力；“精准高效型”展现出较强的自我认知能力和目标导向性，注重学习的针对性和有效性，善于利用评估结果来调整学习策略；“好奇探索型”喜欢通过解决问题来驱动学习，享受探究过程带来的成就感。最后，教师依据画像，设计教学策略来满足不同类型学生的多样化需求。具体来说：“系统巩固型”学生的学习路径是习惯先听教师讲授，再系统学习知识点，最后结合练习加以巩固。针对该类学生的学习习惯，教师可采取“微课视频+配套试题+与试题结果匹配的评价”的教学策略，为学生设计“视频导学—习题强化”的学习路径。“精准高效型”学生的学习路径则是“前测后评式循环学习”，针对具有这一特点的学生，教师可采取“测试评价+资源推荐”的教学策略，即教师可以通过对学生知识点的前测，评估学生的初始水平，在学生学习相关知识点和教学资源后再进行知识点的后测，评估其学习效果，再查漏补缺地推送相关教学资源，补齐不足。“好奇探索型”学生的学习路径则是“探究式学习”，这类学生有较强的求知欲和探索精神。面对这一类型的学生，教师可采取“问题链驱动”的教学策略，即提出与知识点相关的问题清单，激发学生好奇心，鼓励学生自主学习相关教学资源，主动探寻问题答案，以汇报学习成果的方式深化对知识点的理解。

（二）高效利用资源、精准推荐学习内容

算法是指按照一定规则对数据进行操作的步骤序列，是解决问题的一系列明确指令。知识图谱的算法主要用于构建、表示、查询以及推理实体与关系，关键算法类型包括实体识别和关系抽取，实体识别是识别并分类给定的文本，关系抽取是从文本中提取实体间的关系。教师要利用实体识别从大量的思政课教学材料中识别出关键实体，如概念、理论等，准确把握教学内容。利用关系抽取识别实体间的关系，如因果、并列关系，建立思政课中知识图谱的节点和链接，从而构建完整的知识体系。

知识图谱内嵌多元化的算法工具，一方面，可以促进教学资源的高效利用，凭借图谱算法分析，思政课教师可以合理地配置和使用各类教学资源；另一方面，可以实现个性化的内容推荐，依据学生的实际需求和偏好，图谱算法能为其量身打造个性化的学习内容，从而极大地提升学习体验感和教学效果。此外，教师可以利用知识图谱的算法关联技术，将原本孤立的学习课件、教学视频、在线题库、参考书籍等教学资源与知识点连接，编织成一个庞大而有机的教学资源网络，并与博物馆、红色文化纪念馆等实践教学场馆联合打造数字资源库，形成立体化、规模化的资源库。

思政课教师可以利用知识图谱内嵌的多类型算法工具，驱动教学资源的高效配置与精准利用，为学生提供丰富而精准的学习材料，并随时利用知识库工具实现资源的整合与更新，便于学生通过学习平台开展针对性学习。思政课教师应充分利用专家系统，结合知识图谱的教学答疑系统，开展个性化内容推荐。教师利用知识图谱推荐引擎算法优势，分析学生在提问环节中的动态痕迹大数据，分析学生已有的知识结构和动态需求，精准识别学生的知识盲点和薄弱环节，为学生提供专业化的学习指导和建议。这种满足学生需求的精准教学无疑能为学生提供聚类式、定制式的个性化学习内容，提高学生的学习效率。

（三）评估实时学情，即时反馈教与学成效

以知识图谱为基础的人机协同是一种高效的合作方式，它利用知识图谱的整理、分类、建模能力，促进人类与机器之间的有效合作与协同工作。以知识图谱为基础的人机协同可以通过在线协作、多维互动以及即时反馈，共同作用于思政课教学的全要素与全过程评价，推动思政课教学精准评价，提升思政课教学质量。

在线协作方面，思政课教师可通过记录学生协作与讨论完整过程的在线学习系统，结合知识图谱追踪话题与知识点之间的关联演变，了解学生的讨论线索和内在逻辑运思。以“中国近现代史纲要”课为例，当探讨五四运动的历史意义时，教师可以通过知识图谱，追踪五四运动与新文化运动、北伐战争等知识点之间的关联演变，了解学生在讨论中的运思逻辑及对相关知识的牵引和关联能力。同时，学生在讨论“‘五四精神’的当代价值”时，分析他们提出的独特观点、分析视角、论证逻辑等，以此来评估学生讨论的深度和广度。此外，分析学生团队内部的知识流动与共享状况，全面评价学生团队的协作能力。教师还可通过分析学生的发言频率、内容表达清晰度、反馈响应速度等，结合知识图谱的实体和关系，评价学生的沟通能力。

多维互动层面，在线学习系统不仅能够追踪到学生在平台上的学习轨迹，包括访问时间、停留时长、跳转路径等，还能捕捉学生在学习时的生理、心理及行为特征，并将这些信息转化为直观的数据和模型。如在讲述“抗日战争”这一章节时，教师可以通过系统收集学生对相关历史事件和人物的多维互动数据，如学生对抗战英雄事迹的点赞、评论和分享等，结合知识图谱和人机协同工具，识别、收集和整理课堂中的语音、图像及视频等信息，深度分析学生在“抗日战争”各个关键事件上的互动偏好、强度，进而洞察学生的态度倾向、情感特征、学习习惯和理论疑惑等。

即时反馈方面，基于知识图谱的学习平台可实现自动化批改，使教师获得关于学生知识点掌握程度、学习效果等方面的反馈。学生完成思政课作业后，教师结合试题资源库提供的标准答案、知识图谱中知识与学习资源间的关联推荐、学习系统的逻辑推理路径以及系统详尽记录的学生完成作业的全过程数据，如思考时间、修改记录、搜索和求助行为等，全面评估学生在解题过程中的逻辑思维、论证策略以及学生作业的准确性、完整性和创新性。教师则根据系统提供的精准数据反馈，结合学生的个体差异和学习特点，对教学策略进行调整。此外，通过对比学生在不同阶段完成的作业情况，结合知识图谱中的学习路径和难度梯度，追踪学生在某一重要知识点上的思维成长轨迹。教师能够更全面地评价学生的学习效果，也为后续教学计划和方法的调整提供依据。

在数字技术快速发展的时代背景下，数字教育已成为推动教育创新的重要引擎。知识图谱作为数字教育的重要工具，通过与数字画像、算法和人机协同等前沿技术的融合，能为思政课精准教学赋能。思政课教师要充分发挥知识图谱的优势，诊断学生知识能力水平、精准把握学情，针对学生需求为其定制个性化学习路径；利用其强大的算法优势，高效利用教学资源，精准推送教学内容；结合人机协同技术，实时监测与全面评估学生在线学习全过程，实时捕捉学生学习动态，精准把握学生学习进度与学习效果。知识图谱不仅能推动思政课教学理念与教学模式的系统性革新，促进思政课教学的创新发展，而且让思政课更加贴合时代脉搏，满足学生个性化需求，促进学生全面发展。

（作者系西南交通大学马克思主义学院教授、博士生导师） 2Xg品论天涯网

来源：《思想理论教育》2025年第9期

网络编辑：马京仁

王菁 刘丹：基于知识图谱的思政课精准教学探析

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