随着教育数字化转型和人工智能的全面普及，人机协同教学成为高等教育重要改革发展方向。其核心在于通过教师智能与机器智能的协同工作和优势互补，优化课堂教学的中间环节、重构课堂教学的组织模式，实现人机协同的教育智慧创生，推动“教师智慧—机器智能—学生智慧”的协同增长和共同进化。然而，实践中人机协同教学仍面临着知识碎片化、交互深度不足等问题。知识图谱作为结构化的语义网络，凭借语义关联推理、动态数据融合等优势，能够增强机器对于学科知识内在逻辑以及学习者认知状态的感知，赋能人机协同教学在目标定位、内容整合、交互深度、评价体系等多方面的优化，推动教学迈向更加个性化与精准化的发展路径。

　　精准定位教学目标，增强协同目标可达性

　　传统教学模式下，教学目标多依赖教师经验进行描述，素养目标难以量化分解，目标难以转化为机器可执行的具体任务。学生学习路径被固化预设，既定教学目标无法根据学生的复杂学情进行动态调整，教学目标难以实现精准测量与个性化追踪。教学目标的设定要有明确性、多元性与可达性。在设定教学目标时，要进行多维度的考虑，既要涵盖基本知识与基本技能培育，也要重视创新思维等高阶能力的培养。知识图谱凭借其结构化表征与语义分析能力，成为人机协同定位教学目标的中介，为人机协同定位教学目标提供了认知分析基础。

　　知识图谱通过结构化表征与语义分析能力，实现了教学目标的可视化与可导航化。知识图谱通过语义关联与路径规划算法，将教学目标从抽象概念转化为可导航、可动态调整的发展路径。通过语义分析技术将教学目标进行分解，依据课程标准分析教学内容，将教学内容解构为相互关联的节点，构建目标体系，生成子目标之间的语义关联网络，使得高阶教学目标能够通过可观测的节点集群展示出来，建立复杂问题的解决策略，帮助学生构建学习路网。借助语义关联与路径规划算法，教学目标从较为抽象的概念转化为可导航、可动态调整的学习路径，实现认知表征在教师、学生与智能系统之间的高效转化与传递，为个性化教学提供认知基础。知识图谱综合采集学生课前预习、课堂表现、作业完成情况等多维度学习数据，构建动态学习者画像，清晰呈现学习者认知状态，精准分析学生知识掌握程度。基于学习者画像，结构化、共性的目标可以转化为个性化的目标，为学生匹配个性化学习路径。当学生对某一知识点掌握不足时，知识图谱会链接相关学习资料，推荐解析、习题等学习材料，帮助学生回顾知识点、夯实基础。对于能力较强的学生，则推送高阶知识内容，扩展其认知。通过动态路径规划优化学生的学习状态，提升了目标达成效率。

　　知识图谱对于人机协同过程中教学目标的赋能，促进了教师、学生、机器在交互过程中的深化，帮助教师实现教学目标的分层设计与协同建构。在知识图谱的支撑下，教师根据学习者认知状态，制定分层教学内容与目标体系，实现整体教学目标与个体认知差异的统一。在知识图谱赋能下，教学目标可视化为教师与学生基于同一个认知地图形成的可导航的发展路径。教师依托知识图谱，设定教学目标，灵活调整教学策略；学生通过可视化路径感知学习进度，主动探索知识，实现教学目标的协同建构，提升教学目标的可达性与适配性。

　　系统整合教学内容，精准推送教学资源

　　数智化背景下，知识更新速度不断加快，生命周期不断缩短，知识传播呈现碎片化，知识粒度越来越小，表征形式越来越多元化的特征。传统教学模式中，知识以片段化方式呈现，不同来源、不同表征形式的教学资源缺乏关联，学生难以形成整体的认知结构。同时，在线学习平台无法根据学生现有认知结构推荐适配的资源，难以适应个性化的认知需求。知识图谱作为学习过程中的媒介，通过知识抽取与表示、关联与可视化呈现课程知识体系，系统整合教学内容，将教学内容构建结构化、动态化、个性化的语义网络，实现教学内容的贯通性与精准供给。

　　知识图谱将学习资源相互关联，建立以知识为中心的资源语义关联模式，帮助学生构建全面、可创生的知识体系。知识图谱将课程目标、教材内容拆解为知识实体与能力实体，通过关系抽取技术建立实体间的语义关联，实现课程知识的系统化梳理，揭示章节知识点之间的内在逻辑，解决内容碎片化的问题。面对多模态的学习资源，知识图谱利用实体识别与关联技术将学习资源的关键知识点进行标记，关联在特定节点上，使内容资源语义化、关联化。知识图谱能够进行动态更新，及时搜集学科最新的研究成果、时政热点等，利用实体识别与关系抽取算法，将搜集到的资源自动与对应的图谱知识点进行关联。学生的认知目标会随着学习过程发生变化，知识图谱结合语义推理与推荐算法功能，依据学生认知情况进行精准推送与差异化供给。智能系统通过多模态分析技术与内置分析算法，自动分析学生的答题情况、认知偏好、交互情况等行为数据，构建学习者画像，精准识别学生的认知水平、学习风格。利用知识图谱的语义推理功能，为不同学生匹配个性化内容，智能系统根据学习者的认知需求，智能推荐学习资源，让个体认知加工贴合自身信息处理规律，避免因内容难度失配、资源繁杂导致的认知过载，降低认知负荷，实现教学内容的精准供给。

　　知识图谱利用结构化的表征能力，将教学中分散的知识点进行整合与关联，构建出系统的知识网络。这种可视化、结构化的呈现方式，承载、延展了个体的认知，为学生提供了认知脚手架，使得学生可以轻松理解知识点之间的关系，增强学生的学习兴趣，减轻学生的认知负荷，提高人机协同效率。资源的精准推荐，促进了学生个性化的学习，优化了学习的效果。

　　优化教学活动，实现人机深层交互

　　有效交互是人机协同教学的关键。在传统教学中，教学活动设计固化、互动性不足，智能系统多依赖固定流程开展教学，难以进行灵活调整，发挥“师—生—机”三元协同的效能。人机协同教学大多数是基于指令的浅层交互，智能系统仅完成简单的纠错、问答等任务，难以捕捉学生行为的深层逻辑，难以识别学生是否真正理解知识点背后所蕴含的逻辑，缺乏对于本质问题的深度思考。在人机协同过程中，机器认知理解能力不足，系统无法充分理解教师的决策，二者未能有效协作。知识图谱作为连接学习者与学习资源的载体，能够全面提升教学交互质量，推动人机协同从浅层指令交互向深层认知交互转型升级，实现学生个体知识建构与学习群体知识共创的有机统一。

　　人机协同教育是多主体、多载体参与的系统化的交互过程，是知识分布加工和共享的学习过程。在教学活动中，知识图谱作为交互中介与协作平台，提供共享的知识空间，有效整合不同学生的认知特征，搭建学习共同体。知识图谱通过场景适配、资源关联、动态反馈，为教学活动提供生成性、个性化、互动性的协同支架，学习者可以基于知识图谱进行讨论与协作，避免了因认知不一致导致的交流障碍。知识图谱的动态感知与分析能力，让教学活动基于师生的实时认知不断变化，摆脱了预设流程的束缚。知识图谱为教师提供基于教学目标与学情的教学活动，辅助设计适配的教学活动形式。基于图谱的线上讨论平台、实时投票等功能，为教学活动提供技术支撑。知识图谱整合学生的提问内容、讨论情况、测评结果等交互数据，实时反映学生在当前活动中的位置节点，了解学生可能存在的问题。助力教师及时调整教学策略，在课堂讨论、小组协作中提供针对性指导，提供精准干预。基于感知到的学生认知情况，对比认知图谱与目标的差异，系统提供动态生成的活动支架。当学生的探究路径受阻时，智能系统基于语义分析，智能推送关联资源。教师通过可视化数据，实时调整活动要求，为学生提供个性化指导。

　　知识图谱为教师与学生、学生与学生之间的交互提供了共享的认知框架。知识图谱支撑下的课堂，教师基于知识图谱的学情分析进行教学干预与引导，学生基于知识图谱的知识网络进行协作探究与讨论。在这一过程中，学习共同体的认知水平整体提升，师生互动、生生互动、人机交互更加高效和深入。

　　完善教学评价，提升评价的全面性与及时性

　　传统教学中，存在教学评价碎片化、反馈滞后、评价主体单一等问题。教学评价反馈滞后，偏重知识测评，忽视教学过程中素养的评价，无法满足教学的动态调整需求。评价多以学生的知识掌握程度为核心，忽视“师—生—机”全要素的协同。评价较少关注教师教学策略的适配程度。评价重心偏向结果导向，未能及时捕捉过程性表现。评价反馈机制与协同效率需求不匹配，无法实时响应学生的动态需求，难以支持个性化调整。知识图谱通过多模态的数据整合与画像技术，实时反馈，将教学评价优化为即时诊断反馈，为教师、学生与机器的三元协同提供了支持，实现了教师的精准干预与学生的自我调节。

　　知识图谱基于教学目标，构建了多维度评价体系，不再孤立考查学生知识点掌握程度，而是将活动参与情况、知识建构情况等各种元素纳入评价体系，对学生进行全过程、全要素的综合性评价。知识图谱支持评价数据的实时采集与动态分析，实时跟踪学生的答题情况、课堂讨论等学习行为，将数据与教学目标相结合，综合评价学生在知识理解、团队协作等多方面能力。在课堂教学中，学生完成课堂测试后，系统进行自动化批改，即时反馈答题结果，生成智能化诊断报告，并通过知识图谱记录学生对不同知识点的掌握程度，推送更具有针对性的学习资源。教师通过实时评价报告，及时掌握班级整体学习效果，动态调整教学策略。学生通过个人评价报告，主动调整学习路径，优化学习过程。知识图谱结合学生个性化认知图谱，生成差异化的评价反馈。教师基于评价反馈，结合学生学习数据，为学生提供个性化指导。智能系统则根据学生的改进情况，动态更新评价报告与改进建议，形成实时反馈。知识图谱将学生学习轨迹、答题情况、交互情况等碎片化的数据关联起来，综合进行学生的系统评价，精准定位学生的薄弱环节，为评价提供支持，提升了评价的科学性。

　　科学评价是提高课堂教学质量的重要保障，对精准把握教学质量、了解学生的学习情况以及优化教学策略起着重要作用。知识图谱支持下的人机协同教学，基于学生客观的学习数据，实现了教学过程中对学生的个性化、综合性评价，使得评价更加科学化、智能化。教学过程中的智能诊断，帮助学生调整学习策略，促进了学生元认知能力的发展。

　　（本文系2024年河南省高等教育教学改革研究与实践重点项目（2024SJGLX0080）阶段性研究成果）

　　（作者系河南师范大学政治与公共管理学院副教授；河南师范大学政治与公共管理学院硕士研究生）