大模型重构数字教材：图谱向量融合增强与创新应用

摘要

数字教材经历了从1.0到5.0的发展演进，生成式人工智能的迅猛发展为数字教材变革带来新的技术可供性。然而，现有数字教材存在知识呈现线性化、学习支持同质化及评价反馈滞后等结构性问题。一种面向人机协同的AI数字教材开发概念框架和图谱向量融合增强的大模型嵌入式方案或能解决这一问题。该方案立足“多维表征—智能服务—协同应用”三层技术架构：在知识表征层，采用知识图谱与语义向量数据库相结合的混合表征，通过三元组抽取与向量化编码技术实现教材多模态数据融合；在智能服务层，设计基于大模型智能体的集群化服务系统，整合课程设计、学习诊断、对话引导等专业化智能体，形成模块化服务单元；在应用协同层，构建“人类主导—智能增强”的双向互动模型，提出教师与AI协同教学设计、学生与AI认知伙伴等三维应用场景。展望未来，构建教育专属大模型、重塑教材编制业态、加强人机协同伦理规制的发展路径，可为大语言模型赋能数字教材创新应用、推动教育高质量发展提供参考。

关键词

数字教材 / 知识图谱 / 大语言模型 / 图谱向量融合