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案例分享丨知识图谱和大模型双驱赋能教学

2025-03-25 中国教育网络

　　当今世界正处在数字化、信息化、智能化时代，日新月异的技术进步为重塑教育形态、推动教育创新带来新的机遇和挑战。作为一所具有全通信领域研究能力的高水平研究型大学，北京邮电大学（以下简称北邮）近年来高度重视教育数字化工作，依托自身优势特色，积极探索面向未来的“智能技术+人才培养”改革，并取得了积极成效。

　　北邮聚力数智育人，面向新质生产力和数字经济战略发展需求，做好顶层设计和统筹规划，出台全面修订人才培养方案的指导性意见，实现人工智能通识教育全覆盖，打造“前沿交叉技术”“AI+专业交叉”两大专业课程群；全面调动统筹课程、教材、师资、实践等教育核心要素，强化数字化支撑，实现课内外学习、多学科专业知识等融通互联，达成大规模个性化人才培养。同时，以学院为第一责任人和实施者，开展AI助力的“智课工程”，借助AI创建知识图谱，重组课程资源，实现个性、开放、精准的智能教学。

　　学校依托具备信息通信和计算机学科优势的学院，坚持校院信息化齐抓共管，强化数智应用，探索实践数智赋能、个性灵动新体验。为实现个性精准的学情诊断和教学，学校开发了大模型与知识图谱双驱的自适应学习平台“邮谱”，主动适应每个学生的学习节奏，达成“师生机”三元交互，以智助教；针对“1对1”编程教学辅导，学校开发了“码上”智能教学应用平台，入选教育部首批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。

自适应学习平台“邮谱”

　　“邮谱”平台打通学院、学科、专业壁垒，通过知识建模，有效实现了知识要点的“串珠成链”和学科知识体系可视化，形成了更加符合个性需求，更加重视能力引导的知识追踪、画像观测和学习干预动态网络，更好赋能个性精准学习。

　　平台建设目标

　　首先，知识图谱通过系统化地整合和展示各学科的知识点及其相互关系，构建了一个结构化的信息网络。平台利用这一网络全面了解学生在不同知识点上的掌握情况，识别出学习中的盲点和薄弱环节，从而为个性化教学提供基础。其次，大语言模型具备强大的自然语言处理能力，能够高效准确地解答学生提出的问题。结合知识图谱，大语言模型能够分析学生的学习行为和反馈，预测学习需求，提供个性化的学习建议和资源。

　　通过知识图谱和大语言模型的结合，平台能够显著提升教学和学习体验，不仅促进了个性化教育的发展，还为学生提供了更好的学习支持和资源，最终建设成为一个具有很高灵活性和智能化水平的基于大模型和知识图谱的智能教学平台。

　　平台建设思路

　　“邮谱”平台建设重点在于实现基于多种教学资源的学科知识图谱的构建、融合与优化，并基于这些知识图谱进行学情分析。

　　相较以往研究，平台部署了一个自动化系统，使用户能够根据自己的需求生成知识图谱。同时，结合大语言模型（LLM），持续优化知识图谱的构建。大语言模型的引入使得知识图谱能够更高效地抽取和整合新知识和教学资源，实现动态更新，从而保证知识图谱的时效性和准确性。

　　结合多学科知识图谱和大语言模型，“邮谱”平台能够对跨学科的知识点进行系统化展示和关联，构建一个全面的知识网络。这不仅能够帮助学生更好地理解单一学科的知识，还能够发现和利用不同学科间的联系，促进跨学科的学习和研究。

　　此外，利用大语言模型的强大自然语言处理能力，开发智能问答系统，支持即时解答学生在学习过程中的问题。通过引入检索增强生成（RAG）技术，系统能够结合知识图谱提供更加精准和有用的回答。用户的查询首先会被转换为向量表示，从知识图谱中检索相关节点和上下文信息，再结合大语言模型生成的回答，提供更准确和信息丰富的解答。

　　平台特色

　　“邮谱”可以为学生自主在线课程学习提供服务。与过去的网络学习平台不同，“邮谱”自适应学习场景借助大模型人机耦合构建知识图谱，梳理整合优势学科群的知识单元，有效实现了知识要点“串珠成链”。

　　“邮谱”自适应学习场景可主动适应每一个学生的节奏，让学生跳出传统课堂统一学习进度的模式。“邮谱”系统展示平台嵌入了大量知识点关联的视频资源可供学生学习；学生看完视频，在线配套测试立即跟进。基于测评反映出的知识点掌握情况，“邮谱”会在后续学习中，推送难易程度不同的题目，进而根据学生的学习状态，为其推荐关联资源，提供学习路径参考。

　　此外，“邮谱”自适应学习场景还具有数字人智能问答功能。基于大模型的智能问答系统，可以在学生自主学习过程中担任虚拟导师，不断与学生互动，为其答疑解惑。并且，在理论教学与课内实验合并建设的需求下，许多专业基础课程课时被压缩，“邮谱”自适应学习场景可帮助学生们查漏补缺，打牢专业基础。

　　目前，学校场景研发团队以通信原理课程为示范，梳理出172个知识点，关联了百余个视频资源及上千道测评题目，开展了平台能力测试，并完成后续30余门课程知识图谱的开发。学校正加速场景推广落地，将学校各专业的核心主干课程全面纳入“邮谱”。

“码上”智能教学应用平台

　　“码上”平台针对学生编程学习需求，实现了智能问答、关键点拨、过程指导等人机互动功能。该平台将覆盖全国百所以上院校，为服务高教、职教、普教等不同学段编程教学作出积极贡献。同时，平台的推广应用也将减轻教师负担，助力教师角色转型。

　　平台建设历程

　　北邮从2022年开始领导团队开展“码上”智能教学平台的研发。2023年4月研发成功基于GPT的演示系统；9月，“码上”1.0版本在学校上线，成为全国首个大模型赋能的编程教学平台；12月，北邮基于“码上”在国内率先启动了大模型赋能编程教学实验，共有3个年级、3门课程、311名学生参加。

　　2024年3月，“码上”全面升级至2.0版本，将辅导答疑服务范围从编程类课程拓展到理工、经管、外语等专业课程。北邮基于“码上”开启了大规模教学实验。4月，“码上”入选教育部首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，并在由专家论证选取的8个具有代表性、示范性的案例中，排名第一。同月，“码上”海外版正式上线，其体验版账号已作为中国大模型的典型应用和北邮智慧教育的代表性成果，由校领导赠送给了数十个海外院校和教育机构。北邮还与伦敦玛丽女王大学等海外大学合作，基于“码上”海外版共同开展大模型赋能的联合教学实验。

　　目前正在研发“码上”3.0版本——开放智能教学平台，引入课程Agent，打造课程Agent超市，推动更多课程使用“码上”开展教学实践。

　　平台应用和影响

　　点击进入“码上”，在“1对1辅导”的“代码解读”选项下输入一段编程代码并提出问题，“码上”的智能回答功能立即启动，不仅给出问题的文字分析，还有长达150级的逐行代码解读。如果继续追问“这段代码还有什么不足”，“码上”会继续标注不足之处，并提示可改进的地方。这样的互动只是“码上”智能教学场景的“冰山一角”。在该场景下，学生无论何时何地输入编程学习相关问题，都能得到“1对1”答疑解惑。

　　2024年3月，在北邮“C高级语言程序设计”教学实验中，依托“码上”智能教学场景，3个班级的96名学生在29天时间内共发起“1对1”提问737次，获得AI回答1461次。在新的教学场景下，“码上”转变成“一线老师”，为学生提供编程辅导答疑服务；而任课老师则“退居二线”，监督学生使用“码上”的全过程。老师们不仅能看到学生的发帖提问和“码上”的回答，还可以对难题补充答疑。这样一方面显著减轻了教师辅导答疑的负担，另一方面极大提升了教学效率，同时还通过人机协作解决了大模型在某些情况下“答不准”的问题。

　　目前，学校已有近300名教师加入“北邮‘码上’教学实验群”，基于“码上”共开设百余门课程，覆盖7000余名学生。4月，研发团队推出面向全球学习者的英文版智能教学平台——“码上”智能编程教学平台海外版MashOn，该平台已在泰国、柬埔寨的部分学校试用。面向未来，“码上”智能教学场景建设要朝着实现开放课程超市、为欠发达地区教师及青少年提供大模型数字素养公益培训服务等方向发展，继续助力高等教育数字化、智能化。

结语

　　总之，一批由北京邮电大学师生团队自主研发的、以“码上”“邮谱”为代表的AI大模型技术赋能教育教学实践应用，正在不断刷新着学生的学习场景和教师的教学模式。技术赋能教育，教育塑造未来。面对时代巨变，北京邮电大学将不惧挑战、主动求变、积极应战，肩负起“网络强国、网信报国”的时代使命！

　　来源：《中国教育网络》2025年1月刊

　　作者：张锦绣、赵慧、徐童、兰玉（北京邮电大学教务处）

　　责编：余秀

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