基于知识图谱推荐系统的高校“汇编语言程序设计”课程教学改革

肖祯怀

(商丘职业技术学院 计算机工程学院,河南 商丘 476005)

“汇编语言程序设计”作为计算机科学领域的基础课程,对培养学生的计算思维与逻辑思考能力有至关重要的作用。在当今信息技术迅猛发展的背景下,传统的“汇编语言程序设计”课程教学策略面临挑战[1]。一方面,“汇编语言程序设计”课程涉及知识点众多且内容复杂,单一的线性教学方法已经不能有效满足学生多样化的学习需求,特别是在实现个性化学习方面更显得捉襟见肘;另一方面,汇编语言具有独特性,对学生的逻辑思维能力要求较高,这使传统的教学策略在激发学生学习热情和优化学习效果上遇到不少障碍[2]。

为了解决上述问题,笔者提出一种知识图谱推荐系统,以期优化“汇编语言程序设计”课程的教学方法。知识图谱,作为一种可视化、结构化的知识呈现方式,能够清晰地展示各知识点之间的联系[3]。知识图谱推荐系统结合先进的数据分析技术和推荐算法,依据学生的学习状态和需求提供量身定制的教学内容,可以进一步提高教学质量[4]。

知识图谱推荐系统的设计不仅考虑了知识点的推荐,更深入考虑了教学进度、教学资源、学生学习路径的细致规划与设计。笔者将详细探讨知识图谱推荐系统的构建策略、在“汇编语言程序设计”课程中的实际应用、实证研究的方法和成果。期望知识图谱推荐系统的研究能为教育领域在采用创新的教学策略方面,特别是在提高“汇编语言程序设计”课程教学质量方面,提供有益的参考。

1 知识图谱推荐系统的构建

1.1 知识图谱和学生模型构建

构建基于知识图谱的推荐系统的首要任务是构建知识图谱和学生模型。在“汇编语言程序设计”课程中,知识图谱是基于教学大纲和教材内容建立的,即以教学知识点为节点,以知识点之间的关联为边,构筑多层次、多维度的知识网络[5]。在知识图谱中,节点间的关系包括从基础到高级、从前置到后置、类比与对比等不同类型,并依据教学实践、需求确定各类关系的权重。对“汇编语言程序设计”课程而言,知识图谱是由指令集、寻址方式、程序控制结构、中断处理等知识点的相互联系构成的。

学生模型构建至关重要,它为学生的知识掌握情况提供了抽象的表示。首先,学生模型基于学生在课程中的表现数据,如作业成绩、测验反馈、在线学习行为,揭示学生的知识掌握水平[6]。然后,将机器学习算法用于这些数据分析,生成与课程知识图谱相匹配的学生知识掌握图谱。在实际应用中,为了能够实时捕捉学生的学习状况,学生模型应定期更新。

知识图谱和学生模型可以为基于知识图谱的推荐系统提供坚实的基础,从而实现精准和个性化的推荐。

1.2 知识图谱推荐系统设计

在知识图谱和学生模型基础上,设计与构建知识图谱推荐系统成为重中之重。知识图谱推荐系统主要涉及两大关键内容：推荐算法的选择与优化、系统功能的具体实现。

实现精准且个性化推荐目标的首要步骤是选择合适的推荐算法。此处,考虑基于图的算法,特别是PageRank算法。PageRank算法能够根据知识点间的关系、学生对各知识点的掌握程度生成推荐列表,从而成为首选。然而,仅仅选择算法还不够,还需要根据具体的教学场景进一步优化算法。实际操作时,要综合考虑学生的学习历程、学习成果、学习目标等要素,以便动态调整推荐内容,从而实现个性化推荐[7]。

知识图谱推荐系统功能的实现主要体现在教学内容推荐与个性化指导、学习路径规划与教学进度安排、教学资源整合与推荐、多样化教学互动与实践应用、学生自主学习与自我评估等方面。如知识图谱推荐系统可以基于学生的学习记录和知识掌握状态提供有针对性的教学内容、学习路径[8]。在教学资源整合与推荐方面,知识图谱推荐系统能够关联各种教学资源,如讲义、习题、参考书籍等,为学生提供全方位的学习资料[9]。在多样化教学互动与实践应用方面,知识图谱推荐系统可以设定基于知识图谱的学习任务,鼓励学生积极参与学习与实践[10]。知识图谱推荐系统支持学生自主学习与自我评估功能,让学生能够自行规划学习任务、评价学习成果[11]。此类设计旨在最大程度发挥知识图谱与学生模型的优势,提高教学质量。

2 教学方法设计

2.1 教学内容推荐与个性化指导

在基于知识图谱的教学方法设计中,教学内容推荐与个性化指导是关键环节,主要是结合知识图谱推荐系统的技术、知识图谱的结构及内容,为学生推荐与学习需求和学习能力相符的教学资源。

知识图谱推荐系统捕获并利用学生的学习行为数据,结合知识图谱中的知识节点和知识关联,推荐教学内容。如分析学生在特定知识点上的学习时长、完成的习题数量、习题的正确率,判断学生对知识点的掌握水平,据此推荐相应的学习资源或相关知识点。在这一过程中,知识图谱推荐系统可能会采纳协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等技术,以确保推荐的准确性。

知识图谱推荐系统为个性化指导提供了更细致的服务。如通过分析学生的学习行为识别学习难点和兴趣点,为学生提供有针对性的教学意见和资源。此外,还可以为学生定制学习路径,按照他们的学习速度和理解水平进行知识点的学习。这种教学内容推荐与个性化指导的方式既可以满足学生的实际需求,又可以激发学生的学习兴趣、提高学生的学习效率,从而优化“汇编语言程序设计”的教学成果。

2.2 学习路径规划与教学进度安排

学习路径设计与教学进度安排是基于知识图谱的教学方法的核心部分,核心目标是利用知识图谱的结构、知识图谱推荐系统技术,为学生规划个性化的学习路径和教学进度。

学生的学习路径受学习目标、能力、兴趣、已掌握知识等多种因素影响。首先,知识图谱推荐系统分析学生的学习行为,了解学生的学习特点和需求。然后,依据知识图谱中的知识点及其关系推荐从已掌握知识到目标知识的学习路径。这个路径不仅显示知识点之间的逻辑连接,还兼顾学生的学习特质,更贴近学生的学习要求。

在教学进度安排方面,知识图谱推荐系统可以根据学生在学习路径中的实际表现动态调整后续的学习计划。如若学生某个知识点的学习时长超出预期,则可能调整后续的学习计划延后;反之,若学生的学习进度快于预期,则接下来的学习计划可能会提前。这种方式确保了学生能在适宜的节奏中学习,从而更高效地吸收知识。

2.3 教学资源整合与推荐

在基于知识图谱的教学方法设计中,教学资源整合与推荐是核心组成部分,旨在整合教学资源,并通过知识图谱推荐系统为学生提供与其需求相符的资料,确保学生获取最匹配的教学材料,从而提高学习效率。

在教学资源整合环节,首先要确保所有教学资源与知识图谱中的知识点相关联。教学资源包括教科书、参考书籍、在线课程、实验指导书、题库等。为确保推荐的准确性,每种教学资源都应附带相关的知识点标签。这样,知识图谱推荐系统就可根据学生的学习状况和需求迅速找到合适的教学材料。

在教学资源推荐方面,知识图谱推荐系统主要基于学生的学习行为和学习需求提供合适的教学资源。如若学生在学习某一知识点中遇到困难,知识图谱推荐系统可能会推荐与某一知识点相关的辅助材料或习题,以加深学生对某一知识点的理解。反之,如果学生在某一知识点的学习上表现出色,知识图谱推荐系统则可能推荐更高级或更具拓展性的材料和课程,帮助他们进一步加深理解。这种教学资源整合与推荐的方式提高了教学资源的利用效率,有助于提高学生的学习效率,满足他们的个性化学习需求,进而提升教学的整体质量。

2.4 多样化教学互动与实践应用

在基于知识图谱的教学方法设计中,多样化教学互动与实践应用能进一步增强“汇编语言程序设计”的教学效果。在这种教学模式下,教师与学生、学生与学生的交互不再限于传统的课堂授课和问答模式。利用知识图谱推荐系统可以实现更加个性化和多元化的交互。

如教师可以根据知识图谱的结构设计与知识点紧密关联的互动任务,如问题解答、项目实践、小组讨论等。这不仅可以帮助学生深化对知识点的理解,还可以鼓励他们在实际操作中应用所学知识。同时,学生在完成互动任务时也可以使用知识图谱查找相关的教学资源和答案,真正实现自主学习。

此外,知识图谱推荐系统还可以根据学生的学习表现和学习需求推荐与其能力、兴趣相匹配的实践项目,进一步激发他们的学习热情,培养他们的实践能力和创新思维。多样化教学互动与实践应用在基于知识图谱的教学设计中发挥了关键作用,不仅能充分调动学生的学习积极性,还能增强学生的实践能力,从而达到优化教学效果的目的。

2.5 学生自主学习与自我评估

基于知识图谱的教学方法设计为学生的自主学习和自我评估提供了强大的支撑。在这种教学模式下,学生可以根据知识图谱的展示、自己的学习节奏和兴趣进行个性化学习,并通过知识图谱推荐系统的反馈进行自我评估。

在自主学习过程中,清晰且结构化的知识图谱可以向学生展示知识的体系和内在联系,帮助他们根据学习需求选择合适的学习路径。同时,知识图谱推荐系统会根据学生的学习表现和学习需求提供个性化的教学资源和学习任务,进一步激发学生的学习兴趣,提高学生的学习效率。

在自我评估环节,学生可以通过完成知识图谱推荐系统推荐的习题和任务了解自己对知识点的掌握情况。知识图谱推荐系统会依据学生的答题表现和学习进度提供即时而详细的反馈,让学生能够更清晰地了解自己的学习状态,并据此调整学习策略,从而更有针对性地优化学习过程。

综上所述,基于知识图谱的教学方法设计不仅可以促进学生自主学习,还可以为学生自我评估提供有效的工具,从而进一步提升学生的自主学习和反思能力。

3 教学方法实证研究

3.1 实验设计

3.1.1 实验对象与分组

笔者以2个具有相近的学生背景和教学条件的计算机专业班级为研究对象,分别设为实验组和对照组,其中实验组30人,对照组29人。实验组采用基于知识图谱推荐系统的教学方法,对照组采用传统教学方法。

3.1.2 教学内容与教学周期

教学内容覆盖“汇编语言程序设计”课程的关键知识点,涉及汇编语言基础、指令系统、寄存器、存储器、输入输出等。教学实验持续1个学期,总计16周。

3.1.3 教学方法

对照组沿用传统的教学方法,以教授、讲解为主,学生主要通过听讲、做练习、完成作业进行学习。实验组采用基于知识图谱推荐系统的教学方法,知识图谱推荐系统在教学内容推送、个性化辅导、学习路径设计、自主学习与自我评估等环节中发挥重要作用。

3.1.4 数据收集

教学实验期间,收集实验组和对照组的学习成绩、学习兴趣、学习满意度的相关数据。学习成绩主要通过期中考试、期末考试、作业表现评估,学习兴趣和学习满意度主要通过问卷调查和访谈的方式搜集数据。

3.1.5 数据分析方法

为了比较实验组和对照组在学习成绩、学习兴趣和学习满意度方面的差异,实验数据的分析采用平均数、标准差、t检验等统计方法。

3.2 实验结果及分析

3.2.1 学习成绩分析

选取的2个计算机专业班级的学生基本情况和教学条件相似。如表1所示,实验组学生的期中考试、期末考试、作业的平均分均超过对照组。实验组学生的总成绩平均分为85,对照组学生的总成绩平均分75。采用t检验方法比较实验组和对照组的总成绩平均分,设定假设检验如下：原假设H0为实验组和对照组学生的总成绩平均分无显著差异,备选假设H1为实验组和对照组学生的总成绩平均分有显著差异。在显著性水平α=0.05的双侧检验中,t=4.23,P=0.000 1(P<0.05)。因此,拒绝原假设H0,接受备选假设H1。这证明基于知识图谱推荐系统的教学方法明显优于传统教学方法。

表1 学习成绩分析

3.2.2 学习兴趣分析

如表2所示,实验组学生对“汇编语言程序设计”课程的兴趣明显更高,选择“非常感兴趣”或“比较感兴趣”的学生有21人,对照组仅有9人。访谈结果也显示,实验组学生学习时更积极,更倾向于探索新知。这表明基于知识图谱推荐系统的教学方法能更好地激发学生兴趣。

表2 学习兴趣分析 人

3.2.3 学习满意度分析

以问卷调查的形式了解实验组和对照组的学生对教学方法的满意度,调查问卷提供5种选项：非常满意、比较满意、一般、不太满意和完全不满意,结果如表3所示。实验组学生对基于知识图谱推荐系统的教学方法满意度明显更高,其中选择“非常满意”或“较为满意”的学生有25人。相对地,对照组学生对传统教学方法的满意度较低,选择“非常满意”或“较为满意”的学生仅有8人。这些数据揭示,基于知识图谱推荐系统的教学方法更有可能提高学生的满意度。

表3 学习满意度分析 人

3.2.4 综合分析

结合学习成绩、学习兴趣和学习满意度调查结果,基于知识图谱推荐系统的教学方法较传统教学方法具有显著优势。这种方法不仅有助于提高学生学习成绩,还能进一步激发他们的学习兴趣,提高他们的学习满意度。

4 结束语

在现代教育技术不断进步的背景下,“汇编语言程序设计”课程作为计算机科学领域的核心课程,面临时代变革和学生学习习惯转变的双重压力。知识图谱推荐系统作为一种创新的教学策略,从知识图谱构建的角度深入探讨学生模型的建立、知识图谱推荐系统的设计,确保教学内容与学生的实际需求高度匹配,有助于个性化推荐教学内容、精准设计学习路径、高效整合教学资源,更有助于教学互动。教学实验结果表明,借助知识图谱推荐系统,学生的学习成绩、学习兴趣和学习满意度明显提高。知识图谱推荐系统为“汇编语言程序设计”课程的教学革新提供了坚实的技术支持,为现代教育技术的进一步融合与创新提供了有价值的启示。