ChatGPT赋能的OBE知识图谱能显著优化课程目标达成度评价 ——〈面向对象程序设计〉教学实验结论

师 春梅1, 张 锦2
1、云南工商学院
2、云南工商学院盛云南工商学院

摘要


面向成果导向教育(Outcome-Based Education,OBE)理念下的课程评价体系强调以学生在课堂上获取的
学习结果为核心,但是传统评价方法无法做到细化目标、关联数据、及时反馈。通过引入ChatGPT赋能的知识图谱
技术,构建涵盖〈面向对象程序设计〉所有相应知识点、能力指标与毕业要求等多元网络语义,对课程目标和学习
行为进行智能映射和量化分析。最后根据教学实验证明,该评价方法提高了课程目标达成度的精准性、解释性和实
时性,支持了教学不断改进,可以更好地将OBE落到计算机类课程中。

关键词


OBE;知识图谱;ChatGpt;课程目标达成度;面向对象程序设计;教学评价;智能教育

全文:

PDF


参考


[1]刘备,谭文斌.AI时代背景下C++面向对象程序设

计课程教学改革探索[J].大学教育,2025,(22):15-19+29.

[2]詹自胜.案例教学法在面向对象程序设计教学中

的探索与实践[D].浙江师范大学,2006.

[3]房宏君,蔡红,汪昕宇.数智化教育背景下知识

图谱赋能课程思政教学研究与设计[J].北京联合大学学

报,2025,39(02):7-14.

[4]陶晨雨,贾青,周荣艳,等.产教融合背景下动

物育种学OBE教学设计与知识图谱应用[J].猪业科学,

2025,42(11):51-53.

[5]戴岭,胡姣,祝智庭.ChatGPT赋能教育数字化转

型的新方略[J].开放教育研究,2023,29(04):41-48.


Refbacks

  • 当前没有refback。