为纵深推进教育数字化战略行动，深入发展智慧教育，促进智慧教育领域经验总结和互学互鉴，加强优秀案例分享和国际传播，在教育部科学技术与信息化司指导下，“智慧教育示范区”创建项目专家组秘书处与教育部教育信息化战略研究基地（北京、华中、西北）开展了智慧教育优秀案例征集活动。
经过申报或推荐、案例撰写培训和修改、专家遴选、公示等环节，共确定324个智慧教育优秀案例，其中区域发展类74个、学校实践类226个、解决方案类12个、研究成果类12个。
本期为您带来研究成果类智慧教育优秀案例：基于知识图谱的学生个性化靶向作业
一、落实双减，智慧学习强效发力
一是智慧学习强化优质教育。借助智能化的技术，通过新型学习方式，为学生营造智慧化的学习环境，对学生的相关学习数据进行收集，在这些数据的基础上，对其学习情况进行相应的诊断和调控，让学生能够实现全面的发展。
二是智慧学习实现个性化培养。从学情出发，通过动态的方式进行调控，对现有的学习环境进行优化，基于大数据来了解学生在学校的状况，全面、准确地分析学生的学习状况，然后进行智能的系统的诊断、需求信息的反馈、智能的指导，从而使学生的学习更加个性化。
三是智慧学习培养学科核心素养。借助智能技术的优势，为学生营造出智能化的学习环境，让学生能够在这样的环境中进行相应的研讨过程，并在这一过程中，积累丰富的思维经验。这一过程刚好和促进学生多元智慧发展相吻合。智慧学习是基于立德树人，来对学科核心素养进行培养。
四是大数据支持智慧学习。在进行智慧教学的过程中，通过对海量数据的采集和储存，对数据中的各类信息进行深入的挖掘，在此基础上，结合学习者的特点，评估其认知状态进行精确的判断，结合学生的实际情况，为其推荐适合其学习的各种资源，以此来培养智慧化的学习者。
二、智慧学习助力教与学因材施教
一是以学定教助力因材施教。国家的智慧教育云平台加强了校本智慧作业，在以学定教的基础上，完成相应的额教学定位。
二是应用贯穿教与学全周期。无论是学情分析，还是错题本，都能够为学生提供相应的补充资源；个性化提升手册是一种手段，能够完成学生各类数据的采集，扩大智慧化学习的规模，完成精准化测评，对现有的教学服务质量和相应的服务效率进行优化，以此来实现精准化辅导。
三是多维度学情分析推送个性化提升资源。基于作业管理，建立相应的体系，精选出良好的作业，以此为基础建立“作业超市”，为学生提供不同类型的种类，提升教师的教学理念，对学生作业进行分层批改。借助学习平台中知识图谱等，创建靶向作业、共性错题本和个性化提升手册。
三、教育大数据效果精准
（一）精准刻画学习者水平、个性化推荐学习服务
受系统化的影响，通过多元智能理论的指导作用，能够促进学习者智慧化的发展，站在该视角的角度，对智慧学习的构成要素进行相应的探索和解释，找出智慧学习的内在原理，和相应的运行机制。在六个核心要素的支撑下，完成学科能力目标的量化表征，对学习者的水平进行精准的刻画，为学习者提供个性化的学习服务。人工智能在教育领域得到了广泛的应用，促进了智慧化学习的开展和相应模型的构建，进而促进了智慧学习系统的发展。
（二）精准量化表征学科能力目标
精准量化表征主要包含问题、能力构成和学科知识。无论是内核问题，还是任务都能够作为线索，找出三者之间存在的联系，而学科能力的量化标准既要完成相关问题的解决，又要对任务的完成进行精准刻画，这就是所谓的学科知识图谱。
学科内核问题是学科知识图谱的线索，通过科学的方式将问题解决和任务完成的方式结合到一起，以学科知识为基础，建立相应的联系，并将这些联系清晰的阐述出来。在基本问题和任务的基础上，通过迭代的方式，找出相关的解决方式和策略，同时建立起相互之间的关联关系。从内核问题和学科关键能力出发，找出二者之间的关联关系，并通过解决问题等形成完整的精准刻画能力。在对设计的学科知识的基础上，对学科问题、学科技术以及学科能力进行了描述，并在此基础上，从知识、问题和能力出发，构建相应的额关联关系，通过对问题解决能力的刻画，借助量化表征，将学科能力目标变为现实。因此学科知识图谱能够支撑智慧学习顺利的开展。
（三）精准刻画学习者画像、个性化推荐学习路径
以学科知识图谱为基础，对学习者的各种信息进行采集，譬如学习者的基本信息等，并基于掌握的各种情况，建立相应的计算模型，从多个方面出发，建立学习者画像，如知识等，以此来实现学习者的精准刻画。当被建议使用学习路径的时候，优先使用学科知识图谱。既要实现行为数据的收集，又要实现结果数据的收集，同时，还要对蚁群优化算法做出相应的改进，并对群体学习路径做出相应的转化。与此同时，借助循环神经网络、隐马尔可夫模型和学习分析技术，来对学习者进行诊断和相应的引导以及最后的精准分析，并从不同的方面构建相应的学习共同体，切实为学习者找到最优学习路径提供强有力的保障。
作者：夏江
来源：2023年度智慧教育优秀案例