關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜；課程知識(shí)圖譜；程序設(shè)計(jì)課程；Neo4j；Python程序課程

0 引言

信息技術(shù)的快速發(fā)展使數(shù)字化教學(xué)資源興起，為傳統(tǒng)教學(xué)模式帶來了前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，尤其是在編程教育領(lǐng)域。Python作為一種廣泛采用的編程語(yǔ)言，其相關(guān)課程已成為全球多數(shù)教育機(jī)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)配置。因此，探索高效的教學(xué)方法和資源，對(duì)于提升編程教育的質(zhì)量和效率，具有至關(guān)重要的意義。

知識(shí)圖譜作為一種新興的知識(shí)組織技術(shù)，通過揭示領(lǐng)域知識(shí)之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，能夠直觀展示知識(shí)結(jié)構(gòu)，為知識(shí)的深層次表達(dá)和應(yīng)用提供了新的維度。在教育領(lǐng)域，構(gòu)建針對(duì)具體課程的知識(shí)圖譜，不僅有助于教師優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，還能為學(xué)生提供更加清晰、連貫的學(xué)習(xí)路徑。對(duì)于邏輯性強(qiáng)、內(nèi)容抽象的程序設(shè)計(jì)課程，知識(shí)圖譜的引入無疑將極大地促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)效率的提升。然而，目前的研究多聚焦于知識(shí)圖譜的理論及框架構(gòu)建，針對(duì)編程內(nèi)容的知識(shí)圖譜構(gòu)建及其教學(xué)應(yīng)用的探索尚顯不足。

本研究旨在通過構(gòu)建針對(duì)Python程序設(shè)計(jì)課程的知識(shí)圖譜，探討其在編程教育中的應(yīng)用潛力及執(zhí)行策略。研究目標(biāo)包括：構(gòu)建全面、準(zhǔn)確的Python課程知識(shí)圖譜；探究知識(shí)圖譜在提升教學(xué)和學(xué)習(xí)效率方面的應(yīng)用；分析知識(shí)圖譜在教育技術(shù)領(lǐng)域的潛在影響，并為未來研究提供新視角和方法，推動(dòng)編程教育的創(chuàng)新發(fā)展，同時(shí)為知識(shí)圖譜在教育領(lǐng)域的應(yīng)用開辟新路徑。

1 文獻(xiàn)綜述

知識(shí)圖譜最初由Google在2012年引入，用于改善其搜索引擎的搜索品質(zhì)，通過理解搜索詞的語(yǔ)義信息，提供更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果[1]。知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，旨在存儲(chǔ)實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體的屬性信息，其中實(shí)體可以是具體的對(duì)象、概念或事件，這些實(shí)體之間的關(guān)系和屬性構(gòu)成了圖中的邊[2]。在學(xué)術(shù)研究中，知識(shí)圖譜被定義為一種用于存儲(chǔ)交叉領(lǐng)域信息的結(jié)構(gòu)化形式，它利用圖形表示法來描述實(shí)體之間的多種關(guān)系及其屬性值。通過這種表示法，知識(shí)圖譜不僅為實(shí)體間復(fù)雜多樣的關(guān)系提供了清晰的可視化，也為自動(dòng)化處理和智能查詢提供了支持。

楊開城[3]指出，知識(shí)建模不僅是課程開發(fā)的核心技術(shù)，還通過清晰表征課程目標(biāo)、合理組織課程內(nèi)容、檢驗(yàn)課程內(nèi)在一致性等方面，顯著提升了課程的易理解性。楊澤森[4]等人在C++課程中采用知識(shí)圖譜技術(shù)輔助教學(xué)，提出了基于知識(shí)圖譜的教輔工具設(shè)計(jì)，通過將C++課程的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行條理化、層次化梳理，構(gòu)建知識(shí)圖譜，幫助學(xué)生更好地理解和掌握知識(shí)點(diǎn)。黃煥等人[5]的研究表明，適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的知識(shí)圖譜不僅可以支持個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的生成，還能通過合理的知識(shí)點(diǎn)關(guān)系設(shè)計(jì)，提升知識(shí)圖譜的泛化能力與適用性。肖明勝[6]以程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言為核心，通過結(jié)合Gru?ber提出的本體構(gòu)建準(zhǔn)則和七步法，形成了從課程本體構(gòu)建到知識(shí)圖譜存儲(chǔ)與可視化的完整框架。該框架強(qiáng)調(diào)知識(shí)點(diǎn)的邏輯結(jié)構(gòu)、層次劃分以及知識(shí)之間的關(guān)系，特別適用于C、Java和Python等編程語(yǔ)言課程的知識(shí)圖譜構(gòu)建。

本文借鑒了上述研究在知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)化及語(yǔ)義關(guān)系構(gòu)建方面的成功經(jīng)驗(yàn)，確保Python課程知識(shí)圖譜能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)的層次化表達(dá)，并通過動(dòng)態(tài)關(guān)系建立知識(shí)點(diǎn)之間的有機(jī)聯(lián)系。

2 Python 程序設(shè)計(jì)課程知識(shí)圖譜構(gòu)建方法

肖明勝等人構(gòu)建的課程知識(shí)圖譜包含6類靜態(tài)概念和4類動(dòng)態(tài)關(guān)系，確保知識(shí)點(diǎn)之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)與層次結(jié)構(gòu)清晰?；谏鲜隼碚摽蚣埽疚倪M(jìn)一步提出了Python程序設(shè)計(jì)課程知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法。在此過程中，本文同樣遵循了課程知識(shí)本體的四項(xiàng)準(zhǔn)則：客觀性、邏輯性、通用性和可拓展性，確保構(gòu)建的知識(shí)圖譜在教學(xué)實(shí)踐中具有應(yīng)用價(jià)值和擴(kuò)展空間。Python 程序設(shè)計(jì)課程知識(shí)圖譜的構(gòu)建主要經(jīng)歷了以下步驟。

2.1 知識(shí)點(diǎn)獲取

知識(shí)點(diǎn)是知識(shí)圖譜的核心組成部分，其獲取過程的科學(xué)性與系統(tǒng)性直接決定了知識(shí)圖譜的構(gòu)建質(zhì)量。為構(gòu)建針對(duì)Python程序設(shè)計(jì)課程的知識(shí)圖譜，知識(shí)點(diǎn)的獲取需要結(jié)合Python語(yǔ)言的特點(diǎn)和教育實(shí)踐的需求，確保覆蓋全面、層次分明，并與實(shí)際教學(xué)緊密結(jié)合。具體方法如下：

1） 確定數(shù)據(jù)來源。知識(shí)點(diǎn)的獲取首先需要從現(xiàn)有的教學(xué)資源中提取相關(guān)術(shù)語(yǔ)。術(shù)語(yǔ)提取的過程應(yīng)綜合使用文本挖掘技術(shù)和人工審查，以確保結(jié)果的準(zhǔn)確性與全面性。數(shù)據(jù)來源如表1所示。

本文采用了詞頻統(tǒng)計(jì)和人工審核兩種方式，以確保提取出的術(shù)語(yǔ)能夠準(zhǔn)確覆蓋Python程序設(shè)計(jì)課程的核心知識(shí)點(diǎn)。詞頻統(tǒng)計(jì)作為術(shù)語(yǔ)提取的基礎(chǔ)方法，通過計(jì)算文本中各詞語(yǔ)的出現(xiàn)頻率，識(shí)別出高頻術(shù)語(yǔ)。該方法適用于從大規(guī)模文本中初步篩選出可能具有高語(yǔ)義價(jià)值的術(shù)語(yǔ)。具體而言，使用Python的collections.Counter庫(kù)對(duì)預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，并選取高頻詞作為候選術(shù)語(yǔ)。此步驟有助于快速鎖定課程中出現(xiàn)頻率較高的核心術(shù)語(yǔ)，如“變量”“函數(shù)”“循環(huán)”等Python編程中的重要概念。

然而，詞頻統(tǒng)計(jì)方法的局限在于，它無法有效區(qū)分術(shù)語(yǔ)的上下文和具體語(yǔ)義。因此，為了進(jìn)一步提高術(shù)語(yǔ)提取的準(zhǔn)確性，需要結(jié)合人工審核的方式。在初步篩選出的候選術(shù)語(yǔ)中，通過Python編程教育領(lǐng)域的專家和程序設(shè)計(jì)課程教師，對(duì)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行人工審核與校正。通過對(duì)詞匯的語(yǔ)義分析和上下文驗(yàn)證，剔除與課程無關(guān)的詞匯或模糊術(shù)語(yǔ)，保留與Python編程教學(xué)緊密相關(guān)的術(shù)語(yǔ)。通過以上步驟和數(shù)據(jù)來源的綜合應(yīng)用，術(shù)語(yǔ)提取過程能夠系統(tǒng)化地提取出Python程序設(shè)計(jì)課程的核心知識(shí)點(diǎn)，為知識(shí)圖譜的構(gòu)建提供扎實(shí)的基礎(chǔ)。這一過程不僅確保了術(shù)語(yǔ)的準(zhǔn)確性，也使提取出的術(shù)語(yǔ)與教學(xué)內(nèi)容保持高度一致。

2） 確定知識(shí)點(diǎn)范疇。明確知識(shí)點(diǎn)的范疇是構(gòu)建知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)。根據(jù)課程教學(xué)目標(biāo)、內(nèi)容的廣度與深度，以及學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑，將Python課程的知識(shí)點(diǎn)分為基礎(chǔ)知識(shí)、核心概念、進(jìn)階內(nèi)容和高級(jí)應(yīng)用四大類。具體分類如表2所示。

2.2 Python 課程知識(shí)圖譜構(gòu)建

1） 靜態(tài)概念分類。靜態(tài)概念指課程中的基本知識(shí)點(diǎn)，通常具有固定的定義和應(yīng)用，如數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、類等。靜態(tài)概念往往是有層次結(jié)構(gòu)的，通過分析每個(gè)概念之間的關(guān)系來組織層次結(jié)構(gòu)。例如，數(shù)據(jù)類型是一個(gè)大類，具體包括整型、浮點(diǎn)型、字符串、列表等。其中，列表屬于數(shù)據(jù)類型，整型也是數(shù)據(jù)類型的一種。根據(jù)Python程序設(shè)計(jì)課程的特點(diǎn)，靜態(tài)概念分類如表3所示。

每個(gè)類別中的知識(shí)點(diǎn)都是Python課程的重要組成部分。在知識(shí)圖譜中，這些知識(shí)點(diǎn)可以被定義為圖中的“節(jié)點(diǎn)”。

2） 動(dòng)態(tài)關(guān)系分類。動(dòng)態(tài)關(guān)系描述了各個(gè)靜態(tài)概念之間的關(guān)聯(lián)與交互。它們通過邊來連接圖譜中的節(jié)點(diǎn)，展示了知識(shí)點(diǎn)之間的語(yǔ)義關(guān)系和操作過程。在構(gòu)建動(dòng)態(tài)關(guān)系時(shí)，需要確定不同類型的關(guān)系，這些關(guān)系定義了節(jié)點(diǎn)之間的交互方式。Python課程中的動(dòng)態(tài)關(guān)系分類如表4所示。

動(dòng)態(tài)關(guān)系在圖譜中通過邊來表示，連接了不同的靜態(tài)概念。例如：類與對(duì)象和構(gòu)造函數(shù)_init_（） 通過包含關(guān)系連接，表示類中包含構(gòu)造函數(shù)。函數(shù)定義和內(nèi)置函數(shù)通過調(diào)用關(guān)系連接，表示函數(shù)在執(zhí)行過程中可能調(diào)用內(nèi)置函數(shù)。循環(huán)（for、while） 和break通過依賴關(guān)系連接，表示break依賴于循環(huán)結(jié)構(gòu)。每一個(gè)關(guān)系的構(gòu)建都需要明確知識(shí)點(diǎn)之間的語(yǔ)義聯(lián)系，并且通過關(guān)系的方向（有向邊）來表達(dá)其邏輯和操作過程。

3 知識(shí)存儲(chǔ)和表示

在構(gòu)建知識(shí)圖譜的過程中，如何高效地存儲(chǔ)和管理知識(shí)至關(guān)重要。由于知識(shí)圖譜由大量的節(jié)點(diǎn)和復(fù)雜的關(guān)系組成，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在處理這些數(shù)據(jù)時(shí)往往面臨數(shù)據(jù)冗余和查詢效率低下等挑戰(zhàn)，尤其在應(yīng)對(duì)大規(guī)模實(shí)體和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時(shí)，性能瓶頸尤為明顯。此外，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的表結(jié)構(gòu)難以直觀表達(dá)實(shí)體間的復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，不利于揭示知識(shí)點(diǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

為了解決這些問題，圖數(shù)據(jù)庫(kù)成為更優(yōu)的選擇，其中Neo4j作為當(dāng)前圖數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的領(lǐng)先工具，因其卓越的表現(xiàn)脫穎而出。Neo4j采用節(jié)點(diǎn)（Nodes） 和關(guān)系（Relationships） 模型，這種結(jié)構(gòu)可以直接映射到知識(shí)圖譜中的實(shí)體及其交互關(guān)系。節(jié)點(diǎn)用于表示知識(shí)點(diǎn)或?qū)ο螅P(guān)系則用于描述它們之間的連接，每個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系都可以附帶屬性，進(jìn)一步提升了信息的豐富性和表達(dá)力。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得Neo4j在復(fù)雜查詢和數(shù)據(jù)分析任務(wù)中的表現(xiàn)尤為優(yōu)越，極大地提升了查詢的靈活性和效率，特別適用于知識(shí)圖譜的構(gòu)建和分析。這種雙重結(jié)構(gòu)能夠幫助研究者和學(xué)習(xí)者更深入地理解Python語(yǔ)言的知識(shí)體系，掌握各個(gè)概念之間的邏輯關(guān)聯(lián)及其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，從而顯著提升學(xué)習(xí)和研究的效率。

4 結(jié)論

本文基于Python程序設(shè)計(jì)課程的特點(diǎn)，結(jié)合現(xiàn)有的課程知識(shí)圖譜構(gòu)建理論，提出了一套系統(tǒng)化的Py?thon課程知識(shí)圖譜構(gòu)建方法。在借鑒Gruber本體構(gòu)建準(zhǔn)則和七步法的基礎(chǔ)上，對(duì)Python語(yǔ)言的知識(shí)體系進(jìn)行了深入的術(shù)語(yǔ)提取與篩選，構(gòu)建了涵蓋基礎(chǔ)知識(shí)、核心編程概念、進(jìn)階內(nèi)容和高級(jí)應(yīng)用的完整知識(shí)圖譜框架。通過Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)與可視化，所構(gòu)建的知識(shí)圖譜為課程教學(xué)提供了清晰的知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)和邏輯路徑，也為個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦、自動(dòng)知識(shí)問答等應(yīng)用場(chǎng)景提供了理論支持和技術(shù)基礎(chǔ)。未來的研究可以進(jìn)一步結(jié)合人工智能技術(shù)，探索知識(shí)圖譜在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用，提升編程教育的個(gè)性化和智能化水平。