6.4.1　知识图谱概述

知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构化图形模型，它由实体（节点）和实体（节点）之间的关系（边）组成，以表示现实世界中的知识。该概念最早由计算机科学家约翰·麦卡锡（John M cCarthy）于19世纪60年代提出，表示为“知识表示和推理”，随后在语义网的框架下逐渐发展。2012年，谷歌知识图谱的推出，极大地推动了知识图谱技术的发展和应用。此后，知识图谱技术不断进步，不仅在搜索引擎中发挥着重要作用，还在推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域得到广泛应用。

作为一种复杂数据分析和决策支持的有效手段，知识图谱在教育领域的应用也越来越受到重视。《新一代人工智能发展规划》（2017）、“全国教育信息化工作会议”（2019）、《关于启动部分领域教学资源建设工作的通知》（2020）、《关于开展虚拟教研室试点建设工作的通知》（2021）、《教育部办公厅关于组织开展战略性新兴领域“十四五”高等教育教材体系建设工作的通知》（2023），教育管理部门在不同场合下强调了相关领域的知识图谱制定的重要性。利用知识图谱为教育教学提供支撑工具，已成为当前教育信息化发展的重要内容。(https://www.daowen.com)

在信息爆炸的时代，英语学习资源已经不再是问题。教师和学生都可以轻松地从网络上获得海量的英语学习资源，但是这些资源往往是分散的，学生很难将这些资源之间的逻辑关系梳理清楚。教师需要面对如何有效地组织和传授知识的问题。在这样的背景下，知识图谱为大学英语教学的深刻变革提供了有效方案。

知识图谱能够从大量无序的信息资源中重构知识之间的连接，将零散的知识点整合成一个有机的体系。它是一种结构化的语义网络，能够将知识点、概念及其之间的关系以图形化的方式表示出来，这为实现精准化教学、个性化学习等提供了巨大的发展空间，对于语言教学尤其有价值。对于许多大学英语教师而言，知识图谱是新生事物，笔者尝试介绍知识图谱在大学英语教学中的应用场景、意义及构建，以期让大学英语教师了解和应用新工具，并基于此创新教学模式，提升大学英语教学质量。