知识图谱在计算机网络课程教学中的应用设想

摘要：针对计算机网络的课程特点和教学实际，提出了引入知识图谱以辅助传统课堂教学、提高课程教学数智化的思路，阐述了如何运用知识图谱构建课程知识体系、智能教材体系、辅助教师备课、生成学习路径等，旨在为该课程建设和改革提供参考。

关键词：知识图谱；计算机网络；教学数智化；可视化

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）05-0132-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

数智化时代的到来，以及人工智能大模型的技术突破，为高等教育带来了前所未有的机遇与挑战。与此同时，网络强国战略与新基建作为驱动国家发展的两大核心战略导向，对网络人才的培养提出了更高更迫切的期许[1]。计算机网络，既是计算机类专业学生的基础必修课，也是很多其他专业学生的公共基础课，对于学生掌握网络原理、协议机制、技术方法及拓宽专业视野具有重要作用，对于学科建设和人才培养举足轻重[2]。该课程因其知识领域宽泛、理论抽象、与实践结合紧密、技术更新速度快等特点，常使学生感到内容枯燥、理解难度大，难以构建完整的知识体系，在实际授课和学习过程中面临诸多挑战。

1 计算机网络的课程特点与教学现状

1.1 知识涵盖领域宽泛，抽象性强

计算机网络是现代计算机技术与通信技术相结合的产物，其体系结构、协议设计及运行模式等受到通信技术、计算机软硬件、电子技术、商业策略乃至历史原因等多重因素的交叉影响，这使得其知识构成既宽泛又复杂。传统的计算机网络课程教学，通常按照OSI七层模型或TCP/IP四层模型进行逐层讲解，学生往往疲于记忆知识点，按照不同层次来理解知识，却忽视了计算机网络是一个整体，各层之间存在紧密而复杂的联系，因此难以从宏观层面把握这一庞大复杂的体系结构。此外，计算机网络中的许多概念和原理都是抽象的，如网络层的路由算法、传输层的流量控制等，对这些抽象概念的理解需要一定的数学和逻辑思维能力，对于初学者来说具有一定难度。

1.2 教材内容有限，更新速度慢

教材作为知识和信息的载体，是教师授课的重要依据，是学生获取知识的主要来源，教材的内容和质量直接影响到教学质量和学习效果。尽管当下教材的形态多样，涵盖传统纸质书籍到电子文档乃至视频教程等，但其所记载的知识与信息都是静态的。随着网络强国战略的深入实践，计算机网络领域的新理论、新技术、新设备不断涌现，这要求计算机网络课程必须紧跟时代步伐、迅速吸纳新知。然而，这种静态化的信息记录模式，极大地束缚了教材内容的更新迭代。经常能够看到，一本教材在作者撰写时尚属前沿，待出版后，书中的很多知识点已暗淡褪色，而新兴的知识却难以及时更新。这种知识更新的滞后性，无疑给教和学带来了沉重的负担，挑战着教育的时效性与前瞻性。

1.3 传统教学注重知识传授，因材施教不够

传统的计算机网络教学模式往往是以教师为中心，教师通过PPT、现场讲解等方式将计算机网络的概念、原理和技术等知识逐层传递给学生，学习进度和学习内容深度均由教师把控，学生作为听众按部就班地逐层进行学习，完成作业，最后参加标准化考核得到课程成绩。这种“教师讲，学生听”的知识灌输模式虽然注重了知识的完整性和系统性，但却忽略了学生的个体差异，如学习基础、认知方式、兴趣爱好等，难以进行有针对性的教学设计和调整，难以兼顾学生日趋多样化的学习需求，难以激发学生主动探索和自主学习的积极性，不利于学生适应这个知识爆炸的时代和快速更新的技术环境。

2 知识图谱核心技术与优势

当前，知识图谱已成为人工智能领域的热门技术，在自然语言处理、智能搜索、个性化推荐、辅助决策等多个领域均展现出强大的应用潜力和推广价值[3]。知识图谱具有丰富的语义信息和强大的表达能力，它以实体为节点、以关系为边，以图形化的方式直观展示知识之间的复杂关联，所谓“一图胜千言”，图形比文本或表格更加符合人类的认知方式，更加直观和易于理解；而且，新的节点和边也可以很方便地添加到现有图谱中，这种自适应性和高可扩展性使得知识图谱能够保持高度的时效性和完整性，这一特质对于快速迭代更新的计算机网络领域尤其适用；此外，知识图谱中的信息是结构化的，基于图算法可以进行高效的信息检索和复杂推理，这大大提高了用户在海量数据中的信息处理效率，这一特质正好可以解决计算机网络知识点多、涉及领域广的问题；最后，知识图谱是一种标准化的知识表达形式，可以在不同人员和系统之间进行知识共享和复用，这有助于打破信息孤岛，弥补个人知识局限，提高知识的利用率[4]。

知识图谱以其独特的知识结构化、系统化、可视化和可扩展的优势，非常适用于计算机网络课程的课程特点，能够有效解决教学中的诸多难题，为学生提供一个更加高效、直观和有趣的学习环境[5]。

3 知识图谱在计算机网络课程教学中的应用设想

知识图谱在计算机网络课程教学中有丰富的应用场景。对于学生而言，知识图谱可以帮助学生构建课程知识体系，实现知识的动态更新，并制定个性化的学习路径，能够有效激发学生的学习兴趣，培养自主学习能力。对于教师层而言，知识图谱不仅能在课前协助教师进行精准学情分析、提高备课的效率和质量；在课中，可以助力智慧课堂的建设、实施精准教学；在课后，它还能辅助教师进行作业和试卷批阅、学员考核评价等，能够有效减轻教师的负担，提高教研与授课的效率和质量。

3.1 课程知识体系构建与可视化

3.1.1 构建课程知识图谱

获取知识数据是构建知识图谱的第一步，由教师和学生共同以众包方式完成，构建步骤如图1所示。首先，由任课教师在计算机网络课程每个章节授课结束后，选择本章中若干个重要的知识点作为关键词发布初始众包任务，学生根据这些关键词展开知识联想，发掘与之相关的知识点及其关联，将其分别作为节点和边相互连接，构建出属于自己的知识子图。之后，将不同学生构建的知识子图中所包含的新知识点提取出来，添加到关键词中并更新众包任务，学生据此迭代知识联想过程，得到初始的知识资源；第二步，融合知识子图。以众多学生所构建的知识子图为基础，对知识和关联关系进行补充完善，生成课程知识图谱。该图谱中包含了既完整又权威的知识体系，可以作为学员对比分析、查漏补缺的参照物；第三步，将课程知识图谱中导入Noe4j等图形化数据库中，借助图数据库强大的图查询和展示能力，自动绘制出知识图谱的全貌，完成课程知识体系的可视化。

3.1.2 知识体系动态更新

动态更新课程知识体系是一个复杂但又至关重要的过程，这种更新不仅有助于保持课程内容的时效性和准确性，还有助于学生拓宽专业视野、了解学科前沿知识。知识图谱的更新工作主要涉及知识点、属性以及关联关系等实体的新增、修改与删除，这一过程可以采用如下两种更新机制：1） 实时更新机制：借助流式数据处理技术，持续不断地从不同数据源中获取数据并整合，以实现知识图谱的实时更新，确保所含知识的时效性和准确性；2） 增量更新机制：在每次开课前或结课后，定期收集现有知识实体的更新信息，在保持知识图谱准确性的基础上，增量更新数据，从而有效避免数据的重复处理，降低更新成本。

3.1.3 生成学习路径

课程知识图谱在宏观层面为学生呈现出了整个计算机网络的“知识地图”。基于该可视化的“知识地图”，学生能够非常直观地了解到课程的整体知识架构，了解到每个知识点的重要性以及知识之间的联系，从而规划出适合于自己的学习路径，提升学习过程的趣味性和互动性。如图3所示，展示了数据链路层“最短帧长”这一知识点的学习路径，从中可以清晰地看出在学习此知识点之前需要具备哪些前置知识，以及这些知识之间的学习顺序。

3.2 精准学情分析

传统教师进行学情分析，主要依靠经验、谈话、调查问卷等方式，缺乏数据量化指标和及时反馈，具有较大的偶然性和主观性。基于知识图谱，可以开展精准深入的多维度学情分析，涵盖学员知识结构、能力基础、兴趣所在、学习习惯等丰富的行为轨迹，从中既可以发现学员的薄弱知识点等显性特征，更能挖掘出深层次的学习偏好、学习速度、认知水平等隐性特征。通过量化手段，使学情分析更加精准和客观。针对未能达成的学习目标，知识图谱可进行原因分析，识别出相关的薄弱知识点及其关联依赖，进而精准定位并弥补短板。此分析既可针对单个学员，也可针对群体，具备更好的个性化和自适应性。

3.3 智能教材构建

传统教材通常采用目录、章节及段落的扁平化信息结构，这一结构限制了知识的扩展性和多样性，导致知识形式单一、更新与维护困难。相比之下，基于知识图谱构建的智能教材能够有效解决此问题。第一步，明确智能教材的教学目标和受众群体，精准定位教材内容，确保知识的准确性和适用性；第二步，从教材、书籍、网络资源等多种渠道收集与教材内容相关的素材，可以是文本、图像、视频、链接、习题等多种形式，对其进行数据预处理；第三步，将上述素材作为知识的属性添加到课程知识图谱中，构建出知识形式多样、素材丰富、查询便利、可及时扩展更新的智能教材。

该智能教材具备高度的灵活性与扩展性，允许以任意节点为起点，动态调整知识布局、节点及其关联关系。这一特性赋予了其极大的应用潜力，能够根据不同需求，灵活便捷地服务于各类教学场景，大大减少教师的重复性劳动。

3.4 智能备课

备课是教师日常工作中一项繁重且艰辛的事情。利用知识图谱教材，可以根据教师的教学任务和目标，设计和开发备课模板。将知识图谱结构的教材、资源、题库等与备课模板相结合，可以快速生成所需的课件和教案。该课件和教案能够根据教学计划，设定每一个教学场景，规划教学活动时长，提前预演模拟教学过程，包括与学生的互动等；还可以与智慧教室相关联，通过智能设备记录教学活动中的每一个细节，然后采用深度学习和知识图谱的协同分析，将教学活动中产生的新知识信息抽取出来，形成宝贵的样本数据，不断丰富教材库、资源库和课件库。

此外，课程知识图谱还能将知识点与教材、讲义、习题等相关联。根据教师所选用的教材版本和教学进度，快速准确地智能推荐符合教学需求的备课资源，显著提升备课效率与质量。除此之外，在智能组卷和考试分析方面，课程知识图谱作为背景知识辅助完成相关任务，同样能够发挥重要作用，显著提升教研效率。

3.5 智慧课堂打造

基于对学情的精准分析，可以采用一系列的针对性教学策略，来打造智慧课堂，实现精准教学因材施教。具体做法如下：课前，利用课程知识图谱分析学情数据，推荐课前学习资源，制定教学策略。课中，利用制定的教学策略实施针对性教学，关注重点知识点和重点学生群体，通过角色扮演、分组协作等方式丰富课堂组织形式，活跃课堂气氛，激发学生的学习兴趣，提高学习效果；同时，教师可根据实时反馈及时调整教学策略，确保每位学生都能学有所得。课后，根据学生的掌握状况和学习能力，为他们推荐有针对性的练习题和拓展资源，消化巩固课堂所学知识。这种数字化智能化的教学方法，不仅提升了智慧课堂的针对性和有效性，还真正贯彻了因材施教的教育理念。

3.6 作业和试卷批改

批改作业和试卷是教师又一项繁重但不可或缺的工作，包含大量重复性劳动，价值密度低，但对于教学效果评估却比较直观。为了减轻教师负担，提升教学效率，克服教师的主观因素干扰，可以依托已构建的智能教材和智能题库，将作业和试卷批改交由智能系统完成。基于智能题库，教师可以根据教学计划和目标，提前在作业系统里设计并发布作业。学生完成作业后，只需要提交给智能作业批改系统之后，系统便可以快速准确地给出批改结果，并自动生成个性化的批语和指导建议；同时，系统将批改结果汇总后同步反馈给授课教师，形成个人、班级、习题等多维度的成绩分析报告，帮助教师及时掌握学习情况。此外，系统还可以持续不断累积学生的作业数据，这些数据可以作为样本进行学习和训练，支持多维度数据分析和预测。经过几轮次教学数据的积累，样本不断丰富，对教师的考核风格和学生的学习情况就能把握越准确，作业批改的准确率就会越高。

4 结束语

知识图谱在计算机网络教学领域拥有广阔的应用前景和巨大潜力，它为课程教学的数字化转型与智能化升级提供了坚实的支撑。通过深度挖掘并充分利用知识图谱的独特优势，教师能够摆脱传统教学中繁重的重复性劳动，进而专注于为学生提供更为高效且个性化的学习体验。对于学生而言，知识图谱帮助他们构建完整的知识体系，规划清晰的学习路径，使他们能够便捷地审视自己的学习进度，提升学习效果。

参考文献：

[1] 孙伟峰，王爱莲，刘嘉华，等.基于知识图谱的网络类专业课程实施优化探索[J].计算机教育，2024（5）：76-81.

[2] 薛雅倩，松云.人工智能课程知识图谱构建及个性化推荐探索[J].计算机教育，2024（6）：151-155.

[3] 郭芳.基于众包的教育知识图谱构建与研究[D].郑州：郑州大学，2017.

[4] 张慧楠，松云.面向智慧教育的课程知识图谱构建[J].计算机教育，2023（9）：120-125.

[5] 张勇，杨进才.基于学科知识图谱的高校教学模式研究[J].计算机教育，2021（6）：141-144.

【通联编辑：李雅琪】