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摘要：实现数字化、智能化和精准化教学，培养创新型人才，是时代发展的应有之意。以学生为中心的教育模式，对教学资源的要求远超传统教学模式，极度考验教师对学生的了解程度。本文以最近发展期理论为锚点，收集学生近期学习数据，再进行特征提取与数据整合后使用双向时长记忆网络确认方向，为其建立个性化知识图谱及资源数据库。并以此为指向，来满足智能推荐系统所推资源的准确性，实现数字化教育资源利用的高效性。同时进行周期性更换数据，用于确保所推资源的时效性和相关性。

关键词：精准化教学、最近发展区、智能推荐系统、个性化知识图谱

引言

教育部在《教育信息化2.0行动计划》中提出国家应大力推进信息化教育，鼓励个性化精准教学；《“十四五”国家信息规划》中也说要利用数据分析来满足个性化学习需求，提升应用数字化教育资源的效率。这足以说明了，传统的教学模式正在向以学生为中心的个性化教学模式转变，本文利用大数据收集和人工智能语言模块收集学生近期数字化表现，分析学生阶段性学习需求，从而根据不同学生的学习风格和学习能力定制个性化学习计划。通过采用交互式教学方法，促进学生从被动学习向主动学习转变，化课堂上单一的教材讲授为推荐个性化的教学资源。旨在为学生提供高效率、强整合性、自适应性的个性化数字教学资源库。以此推进数字化教育发展，提高人才培养质量，降低教育成本，并对教学资源进行进一步的整合与优化。

1教育模式逐步向个性化培养转变

1.1个性化培养

随着建设教育强国战略的持续推进，人们对教师的要求不仅仅只是单纯的为学生传授知识。更重要的是作为引导者和监督者，让学生学会自主学习并培养学生的创新能力。在《国家教育现代化2035》规划中，更是强调要将规模化教育和个性化培养有机结合，推动教育方式的创新，以适应不同学生的需求。这需要教师具备更深的专业素养，最近发展理论所强调的学习的社会性可以使教师在面对不同学生时教导方式的变化更加灵活，也更加符合国家推进全面数字化教育转型中提到的以学生为中心的教育模式。

1.2最近发展区理论

最近发展区理论是由苏联心理学家列夫·维果茨基提出的教育心理学理论。是指学生以自我学习能达到的下限和集体教育所能达到的上限为边界所构成的，随着学生自我能力变化而不断变化的集合，既“潜在发展水平”与“实际发展水平”之间的差异。

最近发展区理论中所强调的学生差异对学习的影响，促使教师在设计教学方案时，更加着重考虑不同学生的潜力与不足并进行针对性调整，让学生可以在当前知识容量和学习效率基础上通过培养达到更高水平，帮助学生实行潜力兑现最大化。

这种差异化的教学理念配合数字化全面的学习资源，让学生可以拥有属于自己的独特的学习社区，既包含在线讨论区、模拟实验合作小组、师生互动小课堂、智能答疑系统等一系列个性化的数字教育基础设施。既可以培养学生的独立思考能力，又可以提高教学质量培养适应未来社会发展的创新型人才。明确学生的最近发展区，并据此构建个性化知识图谱，以提供定制化的学习资源。

确立学生的最近发展区，为学生建立个性化知识图谱提供个性化的学习资源，可以极大地推广个性化教育，使教育管理智能化，实现了教育资源的高效利用。

2构建个性化知识图谱的技术架构流程

在数据收集及预处理阶段，收集学生在在线教育平台上使用的数字化课程资源，如在线课程、电子书和教育视频，并记录他们在智能辅导系统上提出的问题及系统给出的答案。这为后续的数据分析和个性化推荐奠定了基础。接下来，利用聚类分析技术对学生提出的问题进行挖掘，找出模式并将相似问题聚集。并通过关联规则挖掘，揭示问题与课程之间的因果关系，以及问题之间的相似性。这一阶段的分析有助于我们理解学生的学习需求和知识盲点。

在特征提取与数据整合阶段，采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）提取问题和答案的文本特征，这些特征将作为知识节点进行后续分析。同时，将提取的特征按周存储，形成系统化的数据整合，便于知识图谱构建和个性化推荐。

在知识图谱构建阶段，利用教育资源管理系统，将知识节点与相关课程资源结合，按语义关系（如逻辑性、实验性等）构建层级结构。通过LMM Graph Builder生成个性化推荐的知识图谱，为学生提供精准的学习资源。然后，通过智能问答助手，分析学生的学习节奏、常用学习方法、已掌握的知识点及近期学习需求，确定学生的最近发展区（ZPD），识别出他们的学习潜力和提升领域。

在个性化推荐生成阶段，以最近发展区为指向，在Neo4j数据库中筛选相关课程资源，生成独属于该学生的新的子数据库，并将个性化推荐知识图谱导入其中，确保资源的时效性和相关性。

再智能推荐系统的建立与交互阶段，将新的子数据库与互联网连接，为学生提供个性化的网络资源推荐。同时，将最近发展区的结果导入智能辅导系统，提供更具针对性的智能问答支持。通过这一系列步骤，我们能够有效关联学生需求与学习资源，构建个性化的学习支持环境，显著提升学习效果和满意度。

3基于特征向量的提取确定最近发展区

为确保所推测学生最近发展区域覆盖面的广度，保持后续推荐教学资源的多样性与准确性。我们在收集学生使用的在线课程、智能问答助手等数字化课程资源时，会持续跟进学生进度，掌握学生学习问题类型的变化规律，深度分析学生观看的高频次教育视频与重点时段，得出学生的学习方式与偏好，如图1。

定期更新所收集到的学习数据并将其清洗后转为统一格式，使用结构方程模型统计学习时长分析其与学习效率之间的关系，从而生成学习时间统计图与效率规则图，掌握学生学习高峰期和高效期。

再使用双向长短时记忆网络 BiLSTM选用合适维度表达特征节点，将其与课程资源相结合分析关联规则，对比上下文信息进行词干提取。最后将提取的词干与特征节点交叉验证，进一步分析建立模型，得出学生的个性化需求以及满足需求所需的最佳学习路径。以此确认该学生的最近发展区，指出后续提升方向。

4个性化知识图谱的生成与教学资源的筛选

按照特征节点与所提取的词干收集现有的数字教学资源，总结知识节点，按照逻辑性、实验性等语义关系分析节点间层级关系，进行层级结构的构建。在不影响后续挖掘与分析的情况下，将结构化数据转为统一格式，并建立独属于学生的个性化知识图谱。将个性化知识图谱与最近发展区所对应的Neo4j教学资源库数据集成处理，在验证资源的分类和标签等信息后，连接互联网开启智能推荐系统。通过协同过滤算法准确的为学生推荐所需的数字教学资源，填充学生知识缺口，帮助学生突破学习障碍。后通过项目评审、表现评估等方式，对学生的学习能力和学习成果进行周期性评估。将学生近期的学习进度与所掌握的知识点和所推荐的相关个性化教学资源关联，以此为学生所推资源进行动态更新，并监测系统使用情况，分析学生学习成效，确保智能推荐系统的优化与迭代。

如图2展示了在工程力学中关于材料力学拉伸变化这一小节生成的知识图谱。该知识图谱经过导入LMM Graph Builder后，用户能够通过查询特定节点，深入了解各个知识点之间的关系网络。这种可视化的方法不仅帮助学生直观地识别知识点之间的逻辑关联，还促进了对材料力学概念的全面理解，从而为学生的学习提供了有效支持，增强了他们在这一领域的知识掌握和应用能力。

5结论

本文提出的以最近发展区理论为指导，个性化知识图谱为指向的智能推荐系统。实现了对教学资源的高度整合以及精确化分配，符合以学生为中心的精准教育模式，充分考虑了学生个体差异对学习的影响。可以有效减少学生潜在发展水平与实际发展水平之间的差异，并帮助教师快速适应教学能的转变。本文的主要贡献：通过聚类分析技术挖掘学生疑问，找到对应课程并关联系列问题，确定学生知识盲点。以学生所观看数字教学资源的频次和节奏为突破口，结合近期教学需求，确定学生未来发展方向。结合最近发展区理论为底层逻辑，生成个性化知识图谱及定制化教学资源库。以交互性，周期性的方式将其应用在智能推荐系统中，确保所推资源的准确性、时效性和相关性。帮助学生挖掘学习潜力，确定提升领域方向，实现学生潜力兑换最大化。建立专属学习支持环境，培养学生的独立思考能力，增加学习主动性。

参考文献

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资金资助

1.吉林省教育厅科学技术研究项目，互联网+大赛智能答疑系统的研究与实践，项目编号：JJKH20230714KJ；

2.长春工程学院首批基于知识图谱的课程建设，《工程力学》课程建设，项目编号：CCIT202418；

3.长春工程学院高等教育教学改革研究课题，面向创新思维培养的SPOC数字化课程资源优化建设研究与实践，项目编号：2023cit0029；

4.长春工程学院高等教育教学改革研究课题，基于SPOC的道桥专业混合式教学“模式构建+课程建设+方法创新”实践研究，项目编号：2022cit0020；

5.2024年度教育部国家级大学生创新创业训练计划项目“智能驱动数字化资源建设与力学课程知识图谱构建的融合研究”（项目编号：202411437045）；