摘要：本研究针对当前干部在线学习平台存在的学习方式单一、个性化服务不足等问题，探索基于国产开源大语言模型的智能导学解决方案，提出融合术语增强与知识图谱的智能导学框架，通过双通道知识融合机制平衡政策严谨性与辅导灵活性。方法上，设计政策术语理解模块构建语义子空间提升术语处理能力，通过动态学习路径规划算法实现个性化推荐，优化交互式对话系统确保政治规范性。未来研究将聚焦小样本持续学习、多模态处理等技术方向，为干部教育培训数字化转型提供研究参考。

关键词：智能导学；大语言模型；干部教育；知识图谱；学习路径规划

1. 引言

本次探索国产开源大语言模型应用到干部教育培训场景中，有着重要的研究意义和应用价值。从理论上讲，了解大语言模型适配干部教育培训的机理，可以丰富教育技术学研究方法；从实践上讲，要研制出适合组织的智能助教机器人，可以提升干部教育培训的精准性和有效性，为新时期干部队伍建设赋能。

1.1 研究背景与意义

早期的人工导学或规则引擎式导学面临的主要问题是传统导学模式对于理解干部教育的政策词义、组织适应场景等问题的表达能力有限，造成大量人力投入在辅助教师辅导，同时对于学习内容的推送缺乏针对性，无法满足对学习内容的即时推送。大数据时代的智能导学技术能够有效助力上述两类问题。考虑利用大语言模型和知识图谱来构建具有政策理解和组织适应性的智能导学体系。

1.2 研究现状与问题

当前，国内的智能导学系统和国外一些已经商用的产品在基础教育方面取得了较成熟的技术方案和应用，在基于规则引擎和机器学习驱动的知识点推荐、学习过程管理等方面有不同程度的实践，但都无法很好地支持干部教育领域的使用场景。一是学习内容指向政策相关的议题，对政策术语的理解应精准；二是组织规范严格要求，严格按照国家主流观点，不容丝毫松懈。国内大语言模型在应用层面的落地速度迅猛，在开放领域问答、个性化自主学习方面具有巨大应用前景。但现有的主流国际模型缺乏对国内中文政策文本的良好适应性，国内开源模型虽具有对中文政策内容较强适应能力，但其还面临着语言模型领域内专业领域适配、长篇文本语义理解等难题，针对干部教育实践中的常见政策文件讲解、时事政策类词条翻译等特定问题，其准确性、有效性尚需提高。

本文提出的智能导学在当前干部教育中面临的问题主要集中在以下 3 个方面：导学系统模型对党政专用词的语义理解不够准确、对话生成无法做到组织语言风格、学习路径规划缺乏对干部能力模型的科学构造。以上问题在一定程度上制约着导学技术的广泛应用。

1.3 研究目标与内容

因此，本文尝试依托国产开源的大语言模型进行干部在线教育场景下的导学适配研究，主要解决国产大语言模型的政策术语理解和组织规范生成在干教领域中的技术瓶颈问题，并设计适用于干部在线教育智能导学模型，研发干部教育智能导学助手原型模型。主要开展两个方面的研究工作：1) 把握干部教育在线学习特点，设计国产开源大语言模型的导学架构；2) 设计提高模型对政策术语认知度的政策术语模型增强；设计根据知识图谱动态规划的学习路径策略；3) 设计提高系统对话符合组织规范多轮对话策略。最终实现并测试。

2. 相关理论与技术基础

2.1 国产开源大语言模型技术特性

我国开源大语言模型的一大核心技术是基于 Transformer 的解码器架构，在训练过程中使用自注意机制进行远程依赖的计算。作为一款国产开源大语言模型，Deepseek 等开源模型的训练分为前期使用多种语种的海量语料进行训练得到一个通用预训练语言模型（general-language-model），再通过数据标注更新得到该领域的预训练语言模型，也就是用领域相关文本进行微调（fine-tuning）。这样一来，开源语言模型既能够达到通用语言模型中的一般理解能力，也能获得适用于特定领域的能力，两方面都能兼顾。在中文表现能力上，开源大语言模型具有非英语语言所不具备的独特优势。比如中文的语法结构、成语、俗语、文化背景等，从模型本身产生的字节对编码上实现了分词处理，克服了中文因分词歧义的难点，对于政府文件、政策法规等非正式文本的处理较为稳健，能够在干部教育培训常见的长句、排比句、专业用语、政策用语等的处理上保持语义前后的一致性。

尽管国产开源大模型在当前的干部教育培训中具有一定的应用，但依然存在国产开源大模型应用的诸多技术问题，比如对于当前政策语言的理解偏差问题，对党政领域专用术语覆盖率不足的问题，长文长文生成时对组织专用语的表达偏差问题，对长篇大论的政策逻辑推理问题和政策背景关系推理问题的不稳定等问题，在经过领域适配化和模型增强化处理后可以克服。

2.2 智能导学系统的关键技术

智能导学系统的核心技术体系由知识表示、学习建模和交互优化三个维度构成。

2.2.1 知识图谱构建。系统建设以构建干部教育培训领域的政策、案例等相关知识结构化数据为基础，通过粒度化的知识表示技术创建知识概念间的语义和逻辑关联，基于图神经网络的知识推理算法可在学习内容层面上实现知识关联以及融合不同领域的知识，构建知识基础，服务于个性化导学。

2.2.2 学习路径规划技术。学习路径规划技术主要考虑学习者知识状态和能力特征等因素，建立学习序列可变的生成模型，融合强化学习算法、元学习算法等，根据学习者即时反馈动态调整推荐方案，优化基于学习者所需知识内容的学习过程，在完成既定学习目标的基础上强化学习过程，结合干部教育的政策理论逻辑体系螺旋加深，实践能力螺旋递进的规律，采用路径规划进行选择。

2.2.3 “多轮对话管理”的精准性保障。对应的智能导学交互的技术实现包括对话状态跟踪、对话策略生成和自然语言生成三部分，通常也称作为问答模块。针对干部教育语用的干部教育中的对话系统采用组织化语言规范，政治表述的对称和严肃是保证交互平台逻辑规范和准确性的基本要求，设计规则约束下的生成过滤和语义敏感内容纠偏的算法，增强导学对话内容的规范性和实用价值。

2.3 干部在线学习个性化需求分析

学习任务的个性化是指学习的“进度”“深度”“视图”有区别。不同的干部（不同层级、不同领域）的能力特征和学习习惯具有差异性，人工智能智能导学必须进行数据收集和梳理，刻画出学员的画像，并针对每位学员的基本特点，为其提供个性化的学习服务，这种服务应该包含即时需求和组织目标要求。

3. 智能导学助手系统设计

3.1 系统总体架构

该系统整体采用自下而上的分层架构，由数据层、模型层、服务层、应用层组成。数据层由干部教育培训结构化知识和非结构化学习资源共同构成，通过建设数据总线对多源异构数据实现规范化和标准化；模型层以自主开发的大语言模型为基础，围绕政策话语感知、学习决策等构建专业化的模型微服务，组成领域知识适应性较强的混合型模型组；服务层针对知识检索、会话管理等服务，基于微服务架构封装为高可靠性的智能导学服务。

图1 系统总体架构图

3.2 政策术语理解模块

术语解读模块采取术语扩充与语境调整相融合的技术策略，着力突破大模型在党政术语处理领域的应用瓶颈。该模块包括编制“重点术语”的政策词表，即针对每个术语条目，除一般的概念、释义外，附加相应的政策语境、背景和同类主题的衍生概念。术语向量化通过基于政策数据进行领域自适应训练的方式，在通用语义空间基础上，基于对比学习构建政策语义子空间，优化同一语义概念下术语在该空间内的距离特性，使其相似近邻更为紧密。语义拓展算法通过术语在政策语料中的语义共现及语法搭配信息，自动发掘其概念外层和用法同义，多层级的术语解读在“新发展理念”等复合类术语下可以揭示其重点和语义内涵。语境关联机制采用注意力门控神经网络机制，实时调控术语解读中的语义粗细，以语言理解对话进程为依据，适时选择重点和相关度高的术语解读角度。

3.3 动态学习路径规划

路径规划环节由强化学习模块来实现，并将学员的学习状态抽象表示为马尔可夫决策过程，其状态包括知识掌握程度、学习风格和学习能力不足之处等，其动作是选取学习资源，奖励为知识技能测试结果等客观维度以及学习时长、内容匹配度等主观维度的综合。路径生成的方法采取课程学习与元学习共同优化生成的原则，在专家基于知识域定义的课程学习逻辑生成的基础上，依据从历史交互日志中学习得到的元学习结果对路径进行优化调整，当学员实际的学习状态出现偏离路径趋势时，采用多臂老虎机算法进行学习，进行探索- 利用平衡策略，对路径进行小调整，同时考虑学员个人发展诉求和组织培养目标，通过优化调整学习资源与多目标路径生成的组合，自动生成兼具干部培养目标的类优化路径，也符合干部个人能力特点的优化路径。

3.4 交互式导学对话优化

交互导学会话优化包括 ³ 个角度：思想政治准确性、教学生效性、操作体验自然性。思想政治准确性使用会话内容过滤，过滤内容包括敏感字典和语境检查点等，过滤结果使回应的会话语句符合组织设置。教学生效性优化使用会话策略学习模型，通过学习优秀辅导员的有效会话策略如启发式提问、递进式引导等，从会话策略库中随机选取最佳策略组合。对话管理器采用混合表示方法，使用表面状态跟踪对话进程，使用内部认知状态跟踪学员学习状态。每次生成会话之前，对话管理器会对本次会话是否有利于学习者知识建构进行会话效果评估，并从中选取最优策略。学习模块增加情感适配模块，用于响应学习者的情绪状态，调整会话语气，在保持会话专业性的基础上，提升师生亲和力。

4 系统实现

智能导学助手系统通过“输入分析 - 目的识别 - 内容构建 - 回放分析”的环路反馈机制实现。当学生输入经语义分析后，系统首先通过识别学生的习学目标和背景政策，针对特定的学生特征，通过知识图谱动态检索习学内容知识点，动态构建习学内容和互动规划。在实现方法上，本次工作通过模型并行和流水线并行的方式部署，以提供系统的高并发速度；使用缓存机制存储频繁出现政策术语的词向量，可大幅降低在模型推理中的消耗；采用双通道的知识融合模式，可接入大语言模型的隐喻性知识表示与知识图谱的显性知识关联融合，政策理论规范性内容采用知识图谱确保其规范正确性，而案例解读等开放型问题可充分发挥大语言模型的创造性，既能确保教学内容的规范正确又兼顾习学指导的多样性，能满足干部教育中的规范性要求和创新性特点。

图2 智能导学助手系统实现组件图

4.1 政策术语理解模块

分别在事前 ( 采用双向 LSTM-CRF 识别术语边界 )、事中 ( 自定义的门控注意机制把术语特征注入到大语言模型的编码过程，使得政策术语的向量表示与通用词汇相比有明显的区分性 ) 和事后 ( 搭建术语一致校验器，基于规则模板 + 神经分类器的“双把关”)3 个方面加强控制。

4.1.1 预处理任务中的词边界检测。双向长短时记忆网络 +CRF 模型结合字符和词级特征联合训练得到政策术语边界。其中，双向编码使得模型可以同时获取术语的前后序信息，CRF 则通过转移矩阵对模型输出边界标签作合法性约束。同时，本文在训练数据上使用领域适应方法将低频词汇的底层特征表示向政策文本分布归一，提高对低频术语识别的召回率。另外，词边界检测任务中特别设计了包含政策敏感度损失的损失函数，通过提高对于政策敏感词的注意力来降低其被漏识的概率。

4.1.2 语义聚合层的门控注意力机制。门控注意力包括特征筛选门和语义注入门，动态控制政策词向量聚合程度。特征筛选门根据政策词种类和上下文难度计算重要性分数，屏蔽无关噪声并提取出最重要的政策语义。语义注入门将处理后的词向量特征以残差的方式聚合到 LLM的编码中，注入处理后的特征，即在 Transformer 的每一层做自注意力计算之前。实验发现门控注意力机制中，政策词在向量空间里聚得更紧凑了一些，与普通的词能够比较明显地区分开来。

4.1.3 后处理阶段的术语一致性校验。术语一致性验证器采用规则模板和神经网络分类器并联的形式，对生成内容进行双重过滤以保障内容基本的政治正确性，其中规则模板库中包含政策表达规范，通过对生成内容与模板进行模式匹配验证是否存在表达错误的严重政治问题。神经网络分类器基于预训练的神经网络分类器进行微调获得，通过计算生成内容与原始术语之间的语义相似度对过滤结果进行二次确认。两种验证器的过滤结果经过决策融合模块进行加权综合，并在判断出现严重政治问题时即进行重新生成。

4.2 在线知识地图学习路径推荐模块。

本系统将知识点构建为多向的知识图，其节点之间有prerequisite、similar_to 等关系；主要创新在于在线实时优化，通过对学员学习测试及交互的实时观察，执行贝叶斯知识更新学员状态，路径推荐在一定程度上做到了个性化精准。

4.2.1 动态学习路径规划系统设计采用分层设计思路。即分为知识表征层、状态感知层以及决策优化层。知识表示层对学习的知识进行多维的教育知识图谱构造，知识图谱中各个节点代表知识的概念，节点之间的边可以为先决条件关系、相似关系等多种语义关系。状态感知层利用贝叶斯网络持续跟踪学习者当前的认知状态的变化，即使存在观测数据的稀疏性，也不会对整个系统的学习者的认知状态的估计产生大的影响。决策优化层使用深度强化学习算法，结合知识图谱中的结构信息以及学习者的动态状态信息，提出给定学习者的学习路径建议。决策优化层通过设计综合的奖励函数，能够根据学习者的学习效率、知识覆盖度以及认知工作负等多个优化目标进行综合的考量。

4.2.2 知识图谱构建方法。知识图谱构建方法采用学科专家自上而下定义知识结构和知识概念关系，通过自动提取技术自下而上获取细粒度知识点及其关系的方法构建教育知识图谱。学科知识图谱中知识点节点关系包括显性的知识概念关系 ( 先决条件关系 ) 和隐式的知识点相关关系 ( 认知相关关系 )，为路径规划提供更加丰富的知识语义信息。从结构完整性、语义精准度、应用适用性等角度考虑知识图谱质量，建立多指标评分体系。采用细粒度知识概念层次分解和结构化表示方法提高知识表示层次和细粒度，学科知识图谱采用由宏观到微观的层次化、结构化表示方式，便于对强化学习算法形成明确的状态空间和动作空间定义。

4.2.3 动态更新机制。用向量对学习者的知识理解、学习方式和认知能力等学习者状态进行建模，利用 Bayes 推理算法动态更新学习者状态估计，能应对部分可观察环境并具有稳定性。使用学习者的答题正确率、答题时间和选题模式等行为序列特征动态更新学习者状态，能更好地描述学习者的当前状态。强化学习策略动态更新采用深度学习中的基于价值函数的策略，根据知识图谱结构约束设计探索策略。采用在线学习方法定期检测路径规划策略的正确性，并通过路径规划结果反向优化策略。

4.3 交互式对话生成系统。

系统使用国产模型进行指令调优后的前端对话引擎的层次结构进行组织，针对多轮式的语义交互任务采用模型拼接方式对生成进行质量管控；而后端则采用基于多层的生成控制管线，通过关键词组、语义规则和控制生成方式对结果进行内容过滤，例如：基于语言特征实现组织语言风格控制。

4.3.1 融合结构由前端语用模型和后端语义流程两部分组成，前端以中文语用模型为基模进行指令微调，提升多轮语义中长时记忆能力；后端用词过滤机制由词法（过滤）、语义（规则）和生成语用引导三部分组成。此外，系统通过语体风格转移模块，从权威文档中训练风格特征，形成了语料库的语体模板库，通过特征模板控制生成的语用引导方式有效地控制生成文本的语体风格。

4.3.2 前置对话引擎的微调，以领域对话数据为样本，着重提升长对话依赖上下文的理解效果；而后置过滤管道的关键词匹配，以领域中重要词表为核心，语义规则检验以领域语法规则为约束；语言风格迁移模块的实现，核心在于深度特征提取，在权威文本分析中自动提取出典型化的语言风格特征 ( 比如句法、术语以及修辞特点 )，转化为生成引导向量来引导对话内容的语言风格。

5. 总结与展望

5.1 研究总结

本文从政策话语和教育情境的特殊性出发，梳理我国干部在线学习教育的技术难题，分析和设计了实现干部在线教育导学应用的政策话语系统和行为语法规则，围绕模型领域适配性展开对政策领域语言理解和组织语言对话生成的有效性研究，提出术语语用增强技术与知识融合协同研究的通用策略，保证了平台生成的学习政策文本的合理性和可用性。实验研究结果表明，建立在语言层面上的政策术语识别技术实现了话语类术语识读准确率的大幅提升，动态规划学习路径使资源匹配效率获得显著提高，实现个性对话学习增强对话交互实效。从技术实现层面，设计了大语言模型隐知识表示与知识图谱显知识关系的双通道知识融合架构，兼顾政策理论的规范性和个性化辅导的弹性。系统性验证测试数据分析结果表明在术语理解精确率、学习路径匹配精确率、用户满意度评价等方面基本实现可用性标准，进一步证明了国产开源模型在干部教育培训领域应用的有效性。研究结果也为智能科技运用于干部教育培训领域的深入实践提供技术架构和操作方法等方面经验。

5.2 未来研究方向

未来研究将围绕模型的持续更新，推进小规模持续学习模型，使其能紧跟政策词语的变化发展、开展多模态学习模型研究，即对如政策图解、会场视频这样的非文本学习资源的识别学习能力。在对话策略中设计解释性更强的语言策略，辅助学习者了解导学的意图，同时开展情感计算导学辅助的尝试工作。注重隐私与安全的保障，在确保数据隐私安全基础上的跨域知识迁移，并完善基于内容的人工智能审核方法，通过基于可解释AI 提升生成内容可控性等。拓展应用，探索开放式设计，实现系统对不同区域特色学习资源的扩展集成，建立对智能导学效果的长效监测评价模型，形成对模型进行完善改进的工作机制，让智能导学技术实现由点带面提升、由技术革新走向创新应用，为新时期干部教育培训体系数字化进程奠定良好基础。

参考文献：

[1] 中华人民共和国中央人民政府. 全国干部教育培训规划（2023—2027 年 ）[EB/OL].[2025- 05- 07].https://www.gov.cn/zhengce/202310/content_6909454.htm

[2] 习近平新时代中国特色社会主义思想课程体系和教学大纲 [M].北京：中共中央党校出版社，2025.

[3] 干部教育培训工作条例 [M]. 北京：人民出版社，2023.

[4] 黄斌 李佳楠 . 数智时代干部管理的现实困境与变革应对 [J]. 安康学院学报 . 2025 ,37 (03):119- 123

[5] 王晓晗.以新质生产力赋能干部教育培训新模式[J].办公室业务，2025 (10):59 － 61.

[6] 孙宝鹃 . 互联网背景下干部教育培训工作的策略分析[J]. 科技资讯，2025 ,23 (04):243- 246.

[7] 曹祎怡 . 教育系统干部培训数字化探析 [J]. 保定学院学报，2025,38 (01):96- 100.

[8] 金晟 马华 . 面向来华留学生汉语学习的多模态个性化智能导学系统开发 [J]. 计算机时代，2025(04):83- 88.

[9] 郭文强 张琦 侯勇严 冯宽平 郭志高 刘佳乐. 基于知识蒸馏的贝叶斯网络参数学习算法 [J]. 陕西科技大学学报，2025- 08（知网平台在线公开）.

[10] Y u Y , Shuai B, Huang W . R esilience evaluation of train control on- board system considering component failure correlations: Based on apriori- multi layer- copula Bayesian network model[J]. R eliability Engineering & System Safety, 2025, 253: 110514.

[11] 曹秀娟 . 政策术语抽取系统设计与实现[D]. 广西大学，2023.

[12] 肖克江 陈亮 方铄 庞世燕 邱杰凡 董亚宁 杨文齐 郭山锋. 融合课程知识图谱与图注意力网络的推荐模型研究[J]. 数据分析与知识发现，2025- 08（知网平台在线公开）.

[12] 赵玉 闫昊. 人工智能在外语研究中的应用现状与发展研究—基于 CiteSpace 的知识图谱分析 [J]. 现代商贸工业，2025(19)：55- 57.

作者简介：宋涵（1980 年 11 月），男，汉族，浙江绍兴人副教授，工程硕士，研究方向 ：应用电子技术教育、计算机科学与技术。

基金项目：云南省教育厅科学研究基金项目《新质生产力背景下云南民族地区干部教育培训数字化发展路径研究》项目编号：2025J0724