摘 要：智能時代知識組織方式正發生深刻變革， 學科教學亟需明確如何基于結構化知識進行整體性的大單元設計，以實現學科核心素養培養。研究提出基于最近發展區理論的學科知識發展框架，以學科知識圖譜構建過程為研究對象，分析并實施學科知識圖譜技術路線，提煉大單元特征提取與質量評估方法，構建出面向大單元設計的信息科技學科知識圖譜。大單元設計是一體化設計思想，研究依據學科知識圖譜、大單元設計關鍵要素和基本步驟，提出了自底向上、自頂向下兩類大單元設計模式。案例實踐研究表明：學科知識圖譜可降低實踐類知識的教學設計難度，彌補新任教師在學情分析等方面的不足，為大單元教學的設計與實施提供依據，促進結構化知識在教學的深度應用。

關鍵詞：最近發展區；學科知識圖譜；大單元設計；信息科技

一、引言

知識圖譜是一種結構化的語義知識庫，在醫療、購物、教育等多個領域得到了發展與廣泛應用，為大規模知識互聯和語義檢索奠定了知識與技術基礎。2017 年，我國將知識圖譜作為人工智能發展的關鍵共性技術，提出建設大規模多源、跨學科、跨媒體、跨數據類型的知識圖譜（國務院，2017）。同年，教育部等六部門（2017）提出利用知識圖譜技術建設數字資源新型基礎設施，通過協同教育資源智能標注，優化教育資源供給服務。在知識圖譜的教育應用層面，有研究認可知識圖譜在資源智能推薦和學習干預方面的作用（方海光，等，2022a）。從通用技術到垂直領域應用，知識圖譜對教育的影響已深入到育人層面。

結構化是知識圖譜的顯著特征， 我國教育部門正通過跨學科的人才培養方案和評價方式， 推動知識內容結構化?！读x務教育課程方案（2022 年版）》（以下簡稱《課程方案》）提出“突出課程內容結構化，各學科設計跨學科主題學習”，對內容結構化提出明確要求（教育部，2022）?！镀胀ǜ咧袑W校辦學質量評價指南》 將加強跨學科綜合性教學作為優化教學評價方式的評價指標（教育部，2021）。人才培養方案和評價方式的變化表明， 培養學習者綜合性學習能力和核心素養是新時代的育人價值導向， 應通過知識圖譜技術建立跨學科的知識網絡， 重構教育資源關系和學習方式， 以結構化知識內容促進學習者綜合問題解決能力和核心素養發展。

如何推動知識內容結構化和跨學科教學， 已成為學界研究的焦點問題。在知識層面， 崔允漷（2019a）提出新課標更重視知識點的聯結及其應用，因此教學設計應從單個知識或單元設計轉變為大單元設計。在素養層面，龍安邦等（2023）主張通過大結構意義聯通和大單元教學設計等方法， 將素養元素與邏輯內蘊于教學內容。知識和素養層面的學界觀點， 共同指向以結構化知識進行整體性設計的教學理念，即大單元教學。最近發展區是指“學生實際發展水平與潛在發展水平之間的距離”（Vygotsky，1987），這為根據學情構建結構化知識、確定大單元教學起點和教學設計提供理論依據。本研究在最近發展區理論視域下構建面向大單元教學的信息科技學科知識圖譜， 探索如何基于學科知識圖譜進行內容結構化的大單元設計， 進而為學科知識圖譜發展和大單元教學研究提供理論和實踐參考。

二、理論基礎與研究現狀

（一）“最近發展區”的可視化發展

“最近發展區”是維果斯基（Lev Vygotsky）社會文化理論的核心觀點， 表現為學生實際發展水平與潛在發展水平之間的距離。其中，實際發展水平是指當下解決問題的水平；潛在發展水平是指在別人幫助下能夠達到的水平。布魯納 （Jerome Seymour Bruner）根據最近發展區的觀點，提出支架式教學策略（王光榮,2004）。這一策略以腳手架作為最近發展區的具象比喻，幫助教師更好實施教學設計。隨著圖示技術的發展， 思維導圖等圖式工具成為幫助學生整合新知和原有認知結構， 建立新的圖式和意義建構的腳手架圖式工具（陳敏，2005）。教師也嘗試使用統計方法對支架式教學的學生發展水平進行測評（蓋淑華，2010）。在學情診斷和精準教學方面，有研究通過收集、 診斷和計算學習者對學科概念的理解數據， 用數據和圖像呈現學習者不同最近發展區的能力表現和認知狀態（劉寧，等，2020）。

目前， 基于最近發展區理念的教育研究更傾向學情、知識、學習過程、學習結果的數據化和可視化，旨在實現精準的學情判斷和教學干預。知識和資源的數字化， 將建立教學內容與學習過程的統一數字基礎， 有利于基于最近發展區的教學實施和學生個性化成長。

（二）從“知識圖譜”到“學科知識圖譜”

知識圖譜（Knowledge Graph，KG）概念源于知識工程與專家系統的研究（Bakker，1987），是一種以符號形式描述概念及其相互關系的結構化語義庫（劉嶠，等，2016）。從圖式視角而言，知識圖譜是一個由節點和邊組成的網絡， 其中節點表示現實世界的實體或概念，實體間的關系形成節點間的邊。知識圖譜在教育領域衍生出教育知識圖譜、 學科知識圖譜等概念，用于表示學科教育中教學元素、實體關系等形成的語義網絡。

目前學界并未就學科知識圖譜構建的邏輯起點達成共識，但形成基于知識、基于資源、基于問題和基于素養四類觀點。（1）基于知識的觀點將學科知識作為基本單元，建立知識點、知識關系的意義映射，認為此類方法能夠在提供課程目標表征、檢查課程內在一致性等方面指導教學（楊開城，2011）。（2）基于資源的觀點認為學科知識圖譜的節點由知識點或與知識點相關的教學資源所組成，可根據學習者需求推薦多模態資源（李艷燕，等，2019）。（3）基于問題的觀點認為課本知識屬于間接經驗，學生需通過解決問題或完成任務等條件才能習得知識內容（范佳榮，等，2022），并提出以知識簇為節點，問題為線索，能力培養為目標，構建知識、方法與問題有序組織的圖式（鐘紹春，等，2020）。（4）基于素養的觀點將知識單元與學科核心素養水平建立聯系，進行層次劃分，提出學科知識圖譜是學生學科認知結構化、 語義化和可視化表征的圖網絡（董曉曉，等，2023）。綜合上述觀點，本研究認為學科知識圖譜是以育人價值導向和學科問題的邏輯關系為核心，連接學科知識、學科活動、領域教育資源、學生學科認知的多維圖式結構。

（三）整體性導向的“大單元設計”

“大單元設計”即大單元教學設計，其理念源于單元教學，蘊含系統論、布魯姆“掌握學習”、格式塔學派“整體論”等教育思想（徐鵬，2021）。相近概念有大觀念教學、大任務教學。學科核心素養提出以后，我國單元教學的形式發生較大變革， 由此引發了學界對大單元設計的理論與實踐探索。

關于大單元設計是什么， 當前學界有兩個視角。一是從大單元教學與核心素養的關系進行定義。把大單元教學理解為學習事件、 完整的學習故事或微課程，是一個指向素養的、相對獨立的、體現完整教學過程的課程細胞（崔允漷，2019b）；有學者認為語文大單元設計是以語文學科大觀念為統領、 核心素養為取向的單元整體教學（李衛東，2019）。二是從大單元教學的整體性特征進行定義。認為大單元設計需要對單元內容實現要素整合、內容關聯和教學統整（榮維東，2021）；或認為大單元教學應通過精選、開發與重組相關學習內容，還原學習的真實性和完整性（孟亦萍，2019）。本研究強調大單元設計的整體性，認為大單元是主題、活動、知識三個層面的內在統一。

三、基于最近發展區的學科知識發展框架

維果斯基的最近發展區理論（Vygotsky，1987）指出了學生實際發展水平和潛在發展水平， 將二者中間距離作為學生的最近發展區。費拉拉（Ferrara）等根據這一理論， 提出為特定領域的動態學習檔案設計分級提示（Vygotsky，1999），嘗試使用分層的理念對學情和知識進行管理。并認為最近發展區僅代表一段時間內學生發展，其下限是實際發展水平，上限是潛在發展水平， 對于超過這一范圍的發展水平并未作說明。在進入最近發展區之前，學生當前水平可認為是當前發展區， 當前發展區包含學生已掌握的知識。因此該區域的能力起點是零水平，代表低于零水平的學習對能力發展沒有作用。當學生超越最近發展區， 應該有一個區域代表學生未來發展水平的范圍， 即未來發展區。其上限可定義為未來發展水平，代表長期學習的學習預期。四個能力水平標準和三個發展區域共同劃分學生的長期發展水平。

最近發展區理論揭示了教學、 學習與發展間的辯證關系， 三者關系被清晰表達為三位一體的過程（麻彥坤，2004）。在課堂教學中，教學活動是課堂教學工作的基本形式， 學生學習是課堂學習的主要內容，要實現教學、學習與發展間的辯證統一，可將學科知識作為承載發展需要的內容載體。學科知識是學科教學活動的知識起點并伴隨教與學的全部過程，教師根據知識設計教學活動，學生通過參與活動實現知識內化。在學科知識層，學科知識可分為當前知識、最近知識和預測知識。當前知識是學生當前知識水平的映射；最近知識代表學生最易習得或對當前水平提升有幫助的知識；預測知識代表知識水平超過最近發展區后適合學習的知識。在教學活動層，根據學科知識對教學活動的支撐作用， 教學活動層可分為教學情境、教學活動和教學路徑。在當前發展區，教學活動設計主要圍繞學生已習得的知識，此階段的活動設計主要營造易于學習的資源情境。在最近發展區， 學生深度參與教學活動并產生能力水平的變化。在未來發展區，學科知識支持對學生未來發展進行教學路徑規劃。在學生學習層，根據學生對學科知識內化情況，可分為淺層學習、深度學習和預測學習。在當前發展區，學生習得的知識和教學活動并不能實現能力水平的質性變化，屬于淺層學習。在最近發展區， 學生真正實現知識內化和能力水平獲得發展，實現了深度學習。在未來發展區，學生根據學習興趣、天賦特長等因素決定學習內容和教學活動，屬于預測學習。

本研究構建了基于最近發展區的學科知識發展框架，描述學科知識、教學活動、學生學習與學生發展水平劃分， 共同形成學科知識在教與學不同層面的微觀分析，如圖1 所示。

圖1 基于最近發展區的學科知識發展框架

四、基于最近發展區的學科知識圖譜構建

基于最近發展區的學科知識發展框架將學科知識作為教學活動和學生學習的基礎條件。作為面向學科的知識庫， 學科知識圖譜的構建應建立在課程標準、 學科教學與學習規律基礎上。在教學活動層面，學科知識圖譜發揮主題知識聚合、單元知識融合的作用。為此，在構建學科知識圖譜時，應將大單元的教學需要作為大單元特征提取和質量評估的必要條件。在學生學習層面，學科知識圖譜是學生檢驗當前發展水平的知識依據， 其知識元實體和知識關系應客觀、正確映射學生真實水平，以便于學生正確指向未來發展區。

（一）學科知識圖譜構建的技術路線

學科知識圖譜的構建，是指以教材、課標等教育數據源為基礎構建知識本體、實體和關系，以網絡資源、 平臺資源等開放數據源的數據進行知識實體填充、標簽提取和特征融合，面向知識邏輯和學科要求，進行質量評估與關系約束的學科知識網絡表征過程。本研究基于學科知識發展框架構建了信息科技學科知識圖譜，其構建過程的技術路線，如圖2 所示。

圖2 學科知識圖譜構建的技術路線

（1）數據源分類：數據源分為教育數據源和開放數據源。教育數據源是國家或地方審核通過的教育資源，如課標、國家或地方教材等，具有明確的育人導向價值；開放數據源包括網絡資源、開放平臺中的教育資源等。教育數據源是學科知識圖譜構建的數據基礎。課標數據是本體構建和實體學習的最根本數據源。網絡資源、開放平臺等開放數據源是學科知識圖譜構建的數據拓展，通過填充實體、建立知識節點關系，為補全知識圖譜提供資源。

（2）學科本體構建：知識專家對術語提取、屬性建模和本體關系學習的規則進行定義，通過參考其他學科知識圖譜建立術語、 本體關系和基本屬性列表，根據信息科技學科知識要求改進并完善本體構建。

（3）學科實體學習：通過無監督的數據統計及有監督學習提取知識元名稱， 聽取學科特級教師和一線經驗教師的建議對提取結果進行修正， 為知識元賦予基礎屬性建立知識元實體。通過半自動化標注的方式，將知識元實體回歸課程標準，尋找實體關系并建立實體鏈接，實體關系包括從屬、類別等。在此過程中基于學科本體完成實體填充。

（4）多模態特征數據提?。焊鶕W科知識圖譜的本體要求和知識內涵差異，將數據源的結構化、半結構化、無結構化數據提取類別標簽、屬性標簽、認知水平標簽等多模態特征， 為新標簽建立標簽引用路徑并作為知識元基礎屬性。

（5）多模態特征標簽融合：標簽系統是學科知識圖譜完成知識元屬性構建的核心模塊， 通過標簽獲取與重定向建立知識屬性與知識元相互聯系。面對同名不同義的標簽，進行同名實體消歧，完成標簽重命名。面對同義不同名標簽，進行共指實體消解，完成標簽統一命名。

（6）圖譜質量評估：基于學科知識圖譜需求建立數據統計與人工相結合的評估方法， 根據評估結果對評估維度、評估指標和約束規則進行迭代，檢查學科知識圖譜的完整性、準確性和簡潔度。約束規則決定了學科知識圖譜能夠有效應用于教學過程， 其規則制定與經驗教師的協同共識有關。

（7）大單元設計應用方面：學科知識圖譜可基于知識元相互關系形成的知識基本聯系， 結合大單元教育需要的約束規則來完成知識聚合， 最終形成知識結構清晰、單元遞進關系明確的學科知識單元。

（二）學科知識圖譜的大單元特征提取方法

學科知識圖譜的大單元特征提取就是根據學科教學規律，對學科知識元實體進行聚類分析，決定可進行大單元教學設計的知識范圍及知識主題， 并將特征提取結果以標簽形式存儲于知識元實體的標簽生成過程?？刹捎萌N方法進行大單元特征提取，如圖3 所示。

圖3 大單元特征提取方法

（1）基于規則的特征提取方法。規則可轉化為特征的數據統計算法。根據課程標準，信息科技學科為不同年級設置了九個內容模塊和六條邏輯主線，共同構成大單元特征提取的規則框架?；趦热菽K規則和邏輯主線規則進行算法遍歷， 得到內容與邏輯主線交織的知識元集合， 最后可為遍歷生成的知識元集合賦予不同大單元特征。該方法可為具有內在聯系的大單元知識快速賦予單元知識聯系標簽，但不能自動提取融合知識集合的大單元主題。

（2）基于德爾菲法的特征提取方法。根據教師對大單元教學的理解， 組織多輪的大單元特征意見征集以達成經驗共識。該方法需要經驗教師主導教學設計，在大單元主題設計方面具有顯著優勢，能充分發揮經驗教師的作用，但形成共識的過程耗時較長，特征提取效率較低。

（3）混合式特征提取方法。該方法融合基于規則的方法和德爾菲法的特征提取優勢。首先基于規則對大單元特征進行提取， 然后由多位經驗教師對提取結果進行篩選， 并為篩選后的知識元集合分別設計大單元學習主題， 最后將提取結果輸入到知識元實體的標簽系統中。該方法具有很好的查詢召回率和較高的單元主題構建效率。本研究即選擇該方法進行大單元特征提取。

（三）面向大單元的學科知識圖譜質量評估

目前，學界對知識圖譜的研究集中在知識抽取、存儲、融合、推理等方面，從業務需求出發的知識圖譜質量評估的研究較少， 現有研究常與傳統數據質量維度（語義完整性、語義簡潔性、語義準確性）相結合評估知識圖譜數據質量（劉洋，等，2021）。為此，本研究通過整理大單元教學的應用需求，結合學科知識圖譜知識元實體和實體關系的內容結構， 確定了面向大單元的學科知識圖譜質量評估指標， 應用于信息科技學科知識圖譜的數據質量評價，如表1 所示。

表1 學科知識圖譜質量評估對象、維度和指標

面向大單元的學科知識圖譜質量評估， 數據質量與教學應用價值都應是評估的關鍵內容。在評價過程中， 很難通過單一維度指標來反映知識圖譜質量。為此，本研究采取數據統計的定量評估與單元教學的定性評估相結合的方式。在數據層面，為304 個知識元實體和1577 對實體關系的數據質量進行定量統計，從完整性、準確性和簡潔性三個維度，匹配主題約束規則、合法值約束規則等十類約束規則，自動評估學科知識圖譜質量， 如表2 所示。在應用層面，教師構建了48 個學科知識單元集合，通過知識元實體及實體間關系的分析結果設計活動內容，完善大單元教學過程， 評估學科知識圖譜能否真正支持大單元教學設計。從大單元知識元集合到完成教學設計，經歷了大單元主題選擇、大單元活動設計、子課時分解、子知識分解、子活動分解等過程。

表2 面向大單元的約束規則及其定義

五、基于學科知識圖譜的大單元案例應用

本研究根據學科知識圖譜的技術路線， 為信息科技構建了學科知識圖譜，包括304 個知識元實體、1577 對實體關系和48 組預設的學科知識單元集合，通過標簽系統實現大單元知識聚合和知識管理，如圖4 所示。研究團隊組織36 位信息科技學科教師（包括6 位高級職稱以上教師，21 位一線經驗教師，9 位新任教師） 探索基于學科知識圖譜大單元設計的教學應用。

圖4 信息科技學科知識圖譜（部分）

（一）基于學科知識圖譜的大單元設計關鍵要素

大單元設計的現有研究強調主題的統領性和各設計要素的相互聯系性，將大任務、大概念等作為驅動大單元教學的核心動力。本研究所提出的基于學科知識圖譜的大單元設計強調知識、 活動與單元主題的完整性，應形成以大單元知識集合為內容基礎、大單元活動為過程承載、大單元主題為學習情境、大單元評價為價值導向的一體化設計。

大單元設計關鍵要素應包含四方面內容。（1）大單元知識集合。在大單元設計中，單元知識具有整體性、 關聯性和真實性， 內含真實問題或項目背景知識， 能夠幫助學生在當前知識背景下進行跨學科主題學習。（2）大單元活動。教學過程中的一系列教學活動、策略、資源的設計與應用都可通過活動任務進行驅動。大單元知識集合與大單元任務建立知識學習與體驗感知的相互映射關系， 可以幫助記錄大單元任務的實施過程和學習結果， 確保大單元設計能得到有效體現。（3）大單元主題。大單元主題是一個整體性概念，而非具體任務的學習主題。大單元主題能夠營造統領整個單元學習的情境，指向能夠解決真實問題的項目背景。（4）大單元評價。大單元評價指根據學生在單元情境的學習過程與學習結果進行評價，是一種過程性評價與總結性評價相結合的評價方式。

（二）基于學科知識圖譜的大單元設計基本步驟

基于學科知識圖譜的大單元設計關鍵要素包括大單元知識選擇、 大單元活動設計、 大單元主題確定、大單元評價設計。根據設計的邏輯起點不同，可分為自頂向下、自底向上兩類大單元設計模式，如圖5 所示。

圖5 自頂向下、自底向上大單元設計模式

自頂向下的大單元設計模式以大單元主題的展開為起點，首先確定大單元主題和教學目標，然后設計大單元活動， 根據主題和活動要求在學科知識圖譜檢索對應的大單元知識，最后實施大單元評價。自底向上的大單元設計模式以大單元知識集合的主題歸納為起點， 首先通過學科知識圖譜生成大單元知識集合，為知識設計符合真實情境的單元主題；然后根據知識和主題設計相關教學活動；最后實施大單元評價。

通過對兩類大單元設計模式的比較可以發現，自頂向下的設計模式知識綜合性更強， 易于根據單元主題自主探索，對教師經驗要求較高，更適合經驗教師。自底向上的設計模式知識相互聯系更加緊密，易于形成學習腳手架，幫助學生理解知識間關系，同時對教師要求不太高，更適合新任教師。

（三）基于學科知識圖譜的大單元設計應用案例

本研究基于構建的信息科技學科知識圖譜，采用自底向上的大單元設計模式進行教學設計。首先，教師提取關于“算法基本控制結構”的大單元知識集合，依據學科知識發展框架結合教學內容與學情，將部分知識劃分為構建教學情境的當前知識；將部分知識劃分為組織教學活動的最近知識；將少量知識劃分為引導未來學習的預測知識。其次，教師根據知識集合設計了“設計創意巡線機器人”的單元主題，結合當前知識設計巡線機器人的教學情境， 將單元主題分解為課時主題，并與知識集合建立映射關系，形成指向未來發展區的教學路徑， 然后結合單元目標和知識要求，設計可實施的教學活動。最后，教師結合單元目標、 知識目標體系和活動體系實施大單元評價。

1.生成大單元知識集合

通過學科知識圖譜提取具有相同大單元特征的知識元實體， 其提取結果為具有內容聯系和一定知識結構的知識集合。大單元特征提取采用統計方法與德爾菲法相結合的混合方法， 通過預設的知識元過濾、 內容模塊提取和邏輯主線提取等規則對學科知識圖譜進行過濾，初步獲得包含25 個知識元實體的大單元知識集合。教師根據教學經驗進行手動篩選，最終確定10 個具有緊密知識聯系的大單元知識集合。生成的大單元知識集合可通過CR1、CR4、CR6、CR7、CR8 等約束規則的數據統計判斷大單元知識集合主題契合程度、屬性合法程度、完整性、唯一性和從屬關系。大單元知識提取過程與結果，如表3 所示。提取結果不能直接進行大單元設計，還需教師根據知識關系對知識集合進行分解， 形成具有可操作的知識目標集合，即分解為當前知識、最近知識和預測知識。

表3 基于學科知識圖譜的大單元知識集合提取

2.大單元主題確定

大單元主題是單元知識的情境載體， 是單元知識、情境活動、課程資源的意義指向。德爾菲法能讓不同教師形成觀點豐富的趨同意見， 反映教師整體的基本思想（方海光，等，2022b）。本研究通過德爾菲法，將多位教師基于生成的知識集合意見趨同，確立大單元主題為“設計創意巡線機器人”，形成大單元主題分解的課時主題共識， 并將知識集合與課時主題建立映射關系。課時主題和知識集合形成具有方向的路徑，路徑最終指向本單元的最終課時主題：讓機器人聽指令。學生從課時起點到終點，課時主題配套知識集合共同幫助學生從淺層學習步入深度學習，如圖6 所示。

圖6 大單元主題分解與知識映射關系

3.大單元活動設計

大單元活動需對知識目標進行活動整合， 為不同的知識目標和知識節點設計小的教學活動。設計過程中可根據知識難易程度重新組合知識， 對于重難點知識可單獨設計活動， 對于較簡單知識可結合多個知識點設計綜合性活動， 最終整合為具有前后聯系的大單元活動。本研究結合單元主題和課時主題，為六個課時主題設計了“了解巡線機器人”“設計巡線機器人的工作場景和功能”“用自然語言描述機器人的工作流程” 等課時活動， 各課時活動建立在“設計創意巡線機器人”單元主題情境下，如圖7 所示。

圖7 大單元活動體系

4.大單元評價設計

大單元的評價設計圍繞過程與結果展開，包含學生自評、組內評價、教師評價、增值評價等評價形式， 評價整體性是大單元評價設計重點關注的因素。學科知識圖譜具備的知識結構與內容聯系，可為大單元評價提供路徑依據和增值評價依循。在過程性評價中，由知識節點與節點關系構成的學習路徑可與大單元學習內容建立聯系，過程性學習數據與學科知識圖譜相互對應， 用于檢驗學習的完成度。課堂中增值評價的實踐難點在于如何確定學生的學習起點，在確定學習起點后，才能從得分、內容習得等角度對學生進行精準評價。本研究中，學生的評價內容包含知識、能力、素養三個層面，學科知識圖譜作為學生增值評價的學情判斷依據，跟蹤學生是否真正從淺層學習邁入最近發展區，進行深度學習，乃至突破最近發展階段，實現預測學習。例如，在“使用順序結構和循環結構實現巡線機器人直線運動”的增值評價中，以順序結構和循環結構的知識掌握情況判斷學生知識增量，以小車能夠直線運動判斷學生能力增量，以能否用順序結構和循環結構解決生活中的問題判斷學生是否習得最近知識，進而實現學生素質發展。

六、總結與討論

學科知識的結構化所引發的教育教學變革正在深入到課堂層面， 知識的結構化倒逼課堂探索面向大單元的教學設計，這需要不斷提高知識治理手段、調整知識結構，使得學科知識維持動態、可持續的發展狀態。當大單元設計需求發生變化，學習技術應及時發揮技術支撐、干預和評價作用。2022 年義務教育課程方案和課程標準發布后， 現有研究尚未完成相關知識圖譜構建與教學應用研究。本研究結合學科知識特征和學科核心素養育人要求， 認為學科知識圖譜可應用于大單元設計， 學科知識圖譜構建過程與評估標準應圍繞大單元設計展開。因而提出了以數據統計為批量處理手段， 以專家經驗為驗收標準的學科知識圖譜大單元特征提取方法， 并為面向大單元的學科知識圖譜質量評估設置了系列約束規則。在教育實踐應用層面，以36 位信息科技學科教師的自底向上的大單元設計模式實踐為例， 說明了基于學科知識圖譜進行大單元教學設計的關鍵要素、基本步驟和實踐可行性。

研究發現：（1）學科知識圖譜在實踐性知識教學方面展示出技術支持作用?；趯W科知識圖譜和自底向上大單元設計模式， 有效降低教師完成實踐類知識大單元教學設計的難度。（2）學科知識圖譜中的大單元特征發揮了主題回歸作用。大單元特征幫助教師在大單元主題確定、活動設計、教學評價過程明晰知識集合定位，圍繞大單元主題實現內容的外延。（3）圖式知識表征可彌補新任教師在教學設計時內容把控方面的經驗短板。新任教師在學情分析、教學經驗等方面存在不足， 大單元知識集合中的知識聯系為教學設計提供可參考的腳手架， 提前規避因不了解學情和知識難度導致的知識無序。（4）結構化知識成為大單元教學的邏輯主線。在基于學科知識圖譜的大單元教學中， 知識與知識聯系成為建立課時與主題活動聯系的底層邏輯， 能力和素養提升建立在知識學習與活動參與的基礎上。

后續研究將主要關注以下內容：（1）基于學科知識圖譜建立跨主題跨年級的知識語義聯系， 提煉面向深度學習和預測學習的知識內容組織路徑模型。根據最近發展區理論的學科知識發展框架， 從淺層學習走向深度學習，乃至實現預測學習，存在引導學科知識遞進式上升的學習發展路向， 涉及跨主題跨年級的知識內容自動化提取相關方法。（2）基于學科知識圖譜構建學生個性化學習的數據模型， 幫助學生在自主學習中實現知識推薦、 學習決策與學習評價。知識、活動與學習是學科教學的一體多面，當前研究主要針對教學設計的學科知識圖譜應用， 面向學生個性化學習的學科知識圖譜還有待完善。（3）基于學科知識圖譜構建跨學科知識圖譜， 重點在于解決跨學科知識關系構建和知識融合問題。不同學科的邏輯主線和內容模塊在知識邏輯和表述方面存在差異，融合跨學科知識內容、關系和學習領域以建立知識層面學科共識是跨學科知識圖譜需解決的首要問題。（4）探索大模型技術支持下的學科知識圖譜構建。ChatGPT 4.0 等生成式人工智能和大模型在語言理解方面具有顯著優勢， 后續可基于學科知識圖譜融合大模型，探索在實體填充、約束條件生成、圖譜質量自動化評估、 文本數據特征提取等方面融合大模型技術的可行路徑。

 

基金項目： 本文系2021 年北京市社會科學基金規劃項目 “教育機器人支持的人機協同新型 ‘雙師課堂’ 研究”（項目編號：21JYB011）、2022 年度北京市數字教育研究課題重點課題 “‘雙師課堂’ 新型教學模式體系研究” 建設 （項目編號：BDEC2022080001）的階段性研究成果。

作者簡介：鄭志宏（通訊作者），碩士，北京市海淀區教育科學研究院教育科研教師（北京 100083）；馬濤,特級教師,北京市海淀區教育科學研究院教育網絡與數據中心主任（北京 100083）；孔新梅，首都師范大學教育學院在讀博士研究生（北京 100048）；方海光，博士，首都師范大學教育學院博士生導師、教授（北京 100048）。

引用信息：鄭志宏，馬濤，孔新梅，方海光，2024.基于最近發展區的學科知識圖譜構建及大單元設計研究[J].遠程教育雜志，42（2）：56-64.