一、科学循证筑基：明确知识图谱赋能职业院校创新型人才培养的逻辑
知识图谱从逻辑结构上主要是由数据层、模型层和应用层构成，其关联的教学实体可分为教学资源层、知识点层和可视化课程结构层(见图1)。
图1知识图谱的构建逻辑
数据层是图谱模式的基本层，也是最底层，其构成是各类相关教学资源，如以文本、图像、视频、音频等表现形式呈现的教材、大纲、教案、课件、实训成果、实践案例、课程视频等。数据层是否完善，建设是否合理，是直接影响后期搭建知识模型和将图谱框架能否应用于教学实践的关键。
模型层是实现课程资源中涉及的各知识点之间的关系，并通过知识融合或加工的方式形成新的知识体系，涉及利用技术手段进行知识加工、关联、融合，并设立相应的知识层次结构。因此，不同专业图谱对模型的需求也不尽相同，模型层的搭建，能清晰展示各知识点密切相关图谱的子图，引导学生拓宽知识边界，有助于进行精准性知识关联，培养发散型学习思维，是学生自主化学习的通道。
应用层则是知识图谱的可视化，可以观测学生画像、课程画像和专业画像等。在这一层面，课程知识图谱能够帮助师生更直观地理解课程结构和相应的学科知识关联，从而快速准确地找到相关知识点、技能点及素质要求等内容。该层还能有效地监测课程建设资源的整体使用情况，方便学生结构化、体系化、自主性地完成学习、探究等任务，同时，能够实现对师生学习情况进行精确分析和评价。
二、体系重构破局：构建“点—线—面—体”全链式创新型人才培养体系
在教育强国建设的进程中，职业教育需要突破传统培养模式的局限，以系统性改革响应国家关于“深化产教融合、推进教育数字化”的总体要求。结合知识图谱技术，构建“点—线—面—体”全链式创新型人才培养体系，实现“连点呈线、聚线成面、面动成体、以体突破”。这不仅是技术赋能的实践载体，更是实现职业教育与产业发展同频共振，服务国家创新驱动发展战略的关键路径。
一是以“点”入手，锚定国家战略需求的培养目标。在教育强国目标导向下，职业教育的“点”应充分体现国家战略对技术技能人才的核心需求。因此，“点”是具体的培养目标、具体职业岗位标准、能力等，找准关键“点”，使创新型人才具备适应行业转型升级可持续发展的动力是关键思路。在教学资源的储备上，应从知识、能力、素质等多个维度设立教学目标，将体现具体培养目标、职业岗位能力、行业标准等资源融入课程“目标点”，贯穿高阶思维的能力“点”、实践应用的技能“点”以及高策略行动的增长“点”，关注基础理论知识学习的广度和深度，强化知识储备。
二是连“点”呈“线”，贯通教育链与产业链的融合路径。在“加快形成新质生产力”的总体战略下，职业教育须通过知识图谱实现教育逻辑与产业逻辑的深度融合。因此，“线”是具体的生产工艺流程、操作技能、问题场景等，是学生在不同领域之间的知识和能力的连接与整合，是创新的路径。应将参与教育实践的教师和学生置于精准的“线”上。学生在学习的过程中，将各知识点串联或并联形成学习路径或实践路径，实现知识迭代升级。在图谱的模型层面，应建立“产业+教育”“企业+学校”“工作+学习”“知识+行动”的学习路径框架，使课程体系的组织和设计紧贴产业高质量发展要求，与专业岗位(群)及职业能力群高度融合。围绕工作岗位(群)的要求搭建知识框架，优化“岗课赛证创研”融合育人机制，利用知识图谱动态关联岗位任务、竞赛项目与职业资格认证标准，激发学生创新思维与创新能力。
三是聚“线”成“面”，打造多方协同的育人生态系统。对标教育强国“统筹职业教育、高等教育、继续教育协同创新”的部署要求，须构建跨域协同的创新培养格局。因此，创新型人才培养的关键在于形成“面”，即深度链接各高校、合作企业、实践工坊、科技创新孵化器等基地、平台等资源，形成多元化“教学资源面”，打造多方协同育人格局，提升学生的综合素质和创新能力，为形成更大范围的“体”、更创新的“体”打基础。在知识图谱的建设中，将多方协同育人过程中的典型教学案例、调研报告、科技创新成果等教学资源转化为“知识点”“技能点”，以知识传导、实践链接的方式，支撑学生从基础操作到技术创新的能力跃升。
四是以“体”突破，构建教育、科技、人才三位一体的发展格局。围绕“教育、科技、人才一体化推进”的战略布局，实现职业教育人才培养的生态化升级。因此，要形成“教育—产业”共生体，通过知识图谱打通“技术研发—人才培养—成果转化”全链条，激活校企同步成长发展的信息流、人才流、技术流，以科技创新活力促进职业院校和企业发展共生共长，以高质量人才培育增强学校与社会发展需要的协调互补，以素质跃迁实现人才培养与产业高质量发展需求的互动互促，使学生在知识跨界聚合和创新实践互动中实现自我培育、增值、发展，推动教育、科技、人才发展一体化。
三、资源共建突围：强化校企协同与知识转化的数字化资源开发
在教育强国战略推进过程中，“深化教育数字化，构建高质量教育体系”已成为职业教育的核心任务。面对海量教学资源与产业快速迭代的双重挑战，知识加工者和学习实践者在知识传导的过程中，须持续产生知识数据，便于归纳整理知识点，提高知识图谱系统性和完整性，这就需要整合重塑教学资源，将优质资源“重构为相互关联的学科‘网’”，构建系统化、高质量、符合职教特色的适应性教学资源，实现知识生产、转化与应用的数字化升级。
一是对接国家战略性产业需求，重构教学资源层结构。依据《职业教育产教融合赋能提升行动实施方案(2023-2025》)中“拓展产教融合培养内容”的要求，可联合企业开发教学资源，将国家战略性新兴产业，如新一代信息技术、高端装备制造等新兴产业的技术标准、操作规范、岗位能力要求等转化为结构化知识节点。依据产业需求、职业岗位要求及相应专业的职业素养要求，将学生数智素养、专业技能、创新能力等融入教学设计，以此重构知识内容，形成知识图谱框架或模型，结合企业行业新技术、新工艺、新规范，将视频讲解、技能指导、报告分析、实践讨论等教学资源转化为相关知识点，融入课程教学、实践拓展、考核评价等各环节，实现教学资源的边建边用，使知识点不断更新与完善，从而促进企业需求融入人才培养各环节。
二是构建产教融合型知识生态，提高教学资源的适配度。建立“企业专家—院校教师—智能系统”协同的资源开发模式，鼓励行业企业专家、能手参与智慧教育平台的建设，深度参与技能知识点框架的搭建，将知识模型应用于项目开发、实践指导、技能大赛等环节，促进学生个性化地使用多来源、“多模态”资源。聚焦实践教学内容，有效利用各实践载体，将真实的项目转化为案例资源，并将其关键点转化成知识点，增强学生解决实际问题的能力。灵活调配资源层结构，使其满足某一专业(群)的培养要求，并与企业发展需求和职业岗位要求相匹配。通过企业的深度参与，保障了职业教育供给的前沿性，促进其更有效地服务国家关键领域的技术技能人才培养。
三是促进资源的集成与共享。结合资源层数据和学习目标任务，梳理与技能竞赛、职业资格、岗位关键能力等相关技能要点，形成问题图谱、目标图谱、岗位图谱、竞赛图谱、证书图谱等多层级架构。利用知识抽取、资源识别、关系识别等技术手段，实现学校混合式教学实践与知识图谱互相同步调用，形成各专业间案例资源知识点的集成与共享。解决学生知识体系薄弱以及在知识加工、整合、应用等方面能力的不足，从而满足学生差异化和个性化的学习需求，实现优质职教资源的全域共享，助力“人人皆学、处处能学、时时可学”的终身学习体系建设。
四、双向赋能攻坚：提升教师智能素养与激发学生自主探索共进
没有人才优势，就不可能有创新优势、科技优势、产业优势。人才作为创新的主体，在创新实践的活动中是最活跃的因素，也是最关键的因素。2024年，教育部深入实施人工智能赋能教育行动，提出“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度，增强师生数字素养，助力教育变革”。对职业院校而言，在创新型人才培养的教学实践中主要涉及教师“教”和学生“学”两个方面，二者在智能环境下知识传导的过程中扮演不同角色，在实际教育工作中也有不同侧重要求。
一是提升教师智能素养。教师是教育工作的中坚力量，没有高水平的师资队伍，就很难培养出高水平的创新人才，也很难产生高水平的创新成果。数智时代，教师的智能素养应侧重于运用智能技术提高教学质量的能力，尤其是在“促进学习者与学习资源的动态匹配以及实现技术支持下的个性化学习”方面，应培养教师对智能技术的适应力和运用技术手段进行教学模式改革、创新评价的能力，如智能教育的理念与价值知识、数字化教学策略、评价与管理知识，能够结合图谱分析、内容推荐及协同过滤等多种技术手段，向学生推荐精准性和个性化内容，帮助学生理解推荐资源的关联性和价值。在教学设计、课程内容创设和教学互动等方面，鼓励教师运用智能教育平台、虚拟实验室等工具，丰富课程内容建设，拓展知识资源建设，观测师生教学互动，形成以课程(群)为建设基点的教学资源层开发与应用，为学生创新实践和个性化学习提供多元选择路径。
二是激发学生自主探索。从学习者的路径来看，学生在智能环境下的自主探索能力是提高学习成效及图谱有效利用率的关键，因此，应围绕大国工匠、卓越工程师的培养要求，培养学生的智能适应力和高阶思维的能力，如培养学生数据计算与智能应用素养，让学生能运用人工智能技术管理、深度分析数据，具备技术应用迁移能力、技术深度融合能力等；可依托虚拟仿真教学共享平台，使学生在虚拟环境中完成全流程操作，实现教学活动和任务执行的时空对接，有效丰富他们的学习体验；通过培养学生发现问题、定义问题、分析问题、解决问题、反思问题并提出新问题的能力，形成原则性与灵活性有机结合的基本思维方式，激发他们自主探索；还可培养学生具备智能社会的技能，使创新创造技能、技术技能、人际关系技能等协同发展。
三是有效监测资源建设。师生在使用知识图谱的过程中，学习资源作为教育的中间载体，与教师和学生产生知识互联，形成海量学习实践数据，教师的科研项目、实践案例、专业建设、教材建设以及教师竞赛、教学成果等与教学改革相关的数据资源，构成了反馈教师教育教学水平的教学发展模型、教学能力模型。因此，应及时运用数据资源对相应专业及教学行为进行分析，及时预测、反馈教师在资源建设、教学改革创新等方面的整体情况，方便教师及时补充删减教学资源，为学生提供更好获取知识的途径。
来源：高职观察
