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文件名称:课题申报书:面向药学类综合化学课程体系建设的知识图谱构建研究.docx
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总页数:9 页
更新时间:2025-05-17
总字数:约4.97千字
文档摘要

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

求知探理明教育,创新铸魂兴未来。

面向药学类综合化学课程体系建设的知识图谱构建研究课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

(一)研究现状

当前,药学类综合化学课程体系建设已取得一定成果。在课程设置方面,多数院校涵盖了无机化学、有机化学、分析化学、物理化学等基础课程,为药学专业学生构建起系统的化学知识框架。教学模式上,逐步从传统的单一讲授向多元化转变,引入实验教学、案例分析、小组讨论等,以增强学生的实践与创新能力。然而,在知识图谱构建领域,虽有部分高校针对个别药学课程如《药物化学》《药物分析》开展试点,但对于综合性的药学类化学课程知识图谱构建仍处于探索阶段。已有的探索多聚焦于知识点的简单关联,缺乏深度挖掘知识内在逻辑与动态发展关系的系统性研究,未能充分整合多门化学课程知识,难以全方位呈现药学知识体系全貌,无法精准满足学生个性化学习需求与教师教学优化要求。

(二)选题意义

本选题对完善药学类综合化学课程体系意义重大。一方面,借助知识图谱能优化教学资源配置,清晰展现各化学课程知识点的相互支撑与衔接,让教师精准把握教学重点,合理分配教学时间,避免重复教学,提高教学效率;另一方面,有助于提升教学质量,以可视化方式呈现复杂知识网络,降低学生学习难度,激发学习兴趣,助力学生构建完整知识体系,培养自主学习与探索能力,为后续专业课程学习筑牢根基,契合药学专业对复合型人才培养需求。

(三)研究价值

从学科发展视角,该研究为药学学科知识体系梳理提供创新工具,整合碎片化知识,揭示知识演进规律,推动药学教育向精准化、智能化迈进,促进学科交叉融合;于教学创新而言,知识图谱赋能教学方法革新,支持线上线下混合式教学、个性化学习指导等新模式落地,提升教育信息化水平;同时,能为后续药学教育相关研究,如课程评价体系构建、智能教学系统开发等提供数据基础与方法借鉴,具有广泛应用与拓展价值,开启药学类课程建设新篇章。

二、研究目标、研究内容、重要观点

(一)研究目标

构建全面且精准的药学类综合化学课程知识图谱,涵盖无机化学、有机化学、分析化学、物理化学等多门课程核心知识点,清晰呈现知识层级架构与内在逻辑关联,形成可视化知识网络。

借助知识图谱赋能教学实践,一方面助力学生实现个性化自主学习,依据自身知识短板与学习进度,精准定位学习路径,智能推送学习资料;另一方面辅助教师优化教学设计,精准把握教学重点、难点,实时调整教学策略,提高教学针对性与有效性。

探索知识图谱在药学类综合化学课程体系持续优化中的应用模式,以数据驱动课程内容更新、教学方法改进,为培养适应新时代需求的创新型药学人才提供支撑。

(二)研究内容

药学类综合化学课程知识点梳理与整合:系统剖析各课程教材、教学大纲、学术文献,提取关键知识点,明确知识边界与交叉融合点,如有机化学中反应机理与药物合成原理关联、分析化学检测方法在药学质量控制应用等,建立知识点分类体系与索引。

知识图谱构建技术应用与优化:对比研究多种知识图谱构建技术路线,选择适配药学知识特性的方法,运用自然语言处理技术从海量文本挖掘知识,结合机器学习算法识别实体关系,通过专家评审、数据验证提升图谱准确性、完整性,解决知识抽取、融合、消歧难题。

知识图谱与教学实践融合研究:设计基于知识图谱的教学案例,涵盖预习、课堂讲授、课后复习、实践教学各环节,探索学生利用图谱自主探索知识、教师依图谱组织研讨、开展项目式学习模式;构建学习效果评估体系,量化分析知识图谱对知识掌握、思维能力、创新意识提升成效。

(三)重要观点

知识图谱是整合药学类综合化学碎片化知识的关键工具,打破课程壁垒,重构知识体系,将孤立知识点串成有机整体,以全局视角展现知识全景,助力师生把握知识脉络,提升学习与教学效率。

构建以学生为中心的知识图谱应用生态,充分考量学生认知差异,图谱设计兼顾不同学习风格、基础水平,提供多样化交互功能,激发学生内生学习动力,从被动接受转为主动探索知识,培养终身学习能力。

知识图谱构建与应用是动态迭代过程,需紧密跟踪药学学科前沿、教育技术发展,持续更新知识内容、优化图谱结构、创新教学模式,使其融入课程体系持续改进闭环,永葆活力服务药学人才培养。

三、研究思路、研究方法、创新之处

(一)研究思路

本研究遵循从理论剖析到实践应用的逻辑思路展开。首先,全面搜集国内外药学类综合化学课程资料以及知识图谱构建的前沿文献,梳理现有课程体系架构与知识图谱技术应用现状,剖析当前教学痛点与知识整合难点,明确研究起点。接着,依据药学知识特点与教学需求,选定适配的知识图谱构建技术路线,组织领域专家、骨干教师协同攻关,完成多源知识抽取、精细知识融合、精准知识消歧等关键步骤,搭建涵盖药学核心知识的初步图谱框架,并反复校验优化。而后,将构建好