ETREducational Theory and Research2995-34482995-3456Art and Design10.61369/ETR.2025400019Article基于知识图谱的人工智能专业学习达成度评估与预警模型https://artdesignp.com/journal/ETR/3/40/10.61369/ETR.2025400019李睿恒,邸忆,石兵华20253402025-10-03人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为引领新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，已成为全球科技竞争的制高点和驱动社会经济发展的核心力量。为响应国家战略需求，我国高等教育自2019年起系统性布局了人工智能本科专业建设，着力培养具备多维度复杂能力的创新型人才。然而，在AI 专业规模迅猛扩张的同时，其人才培养质量面临严峻挑战。现行教学实践中，评估体系存在“终结性评价滞后、过程性评估繁琐、干预反馈机制缺失”等结构性困境，难以实现“以评促学、以评促改”的形成性评价功能，严重制约人才培养质量的提升。知识图谱技术凭借其强大的语义关联与拓扑结构化表达能力，为构建以能力目标为核心的新型评估范式提供了潜在路径。因此，探索如何将知识图谱技术与人工智能专业的特色评估需求深度耦合，构建一个集评估、预警、干预于一体的闭环系统，不仅具有重要的理论创新价值，也为破解当前专业建设中的评估难题提供了迫切的实践需求。知识图谱,人工智能专业,学习达成度,智能评估,预警模型

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