面向成果导向教育（Outcome-Based Education, OBE）理念的课程评价体系强调以学生学习成果为核心，但传统
评价方法在目标细化、数据关联与动态反馈方面存在局限。通过引入 ChatGPT 赋能的知识图谱技术，构建覆盖〈面向对象
程序设计〉课程知识点、能力指标与毕业要求的多维语义网络，实现课程目标与学习行为数据的智能映射与量化分析。教
学实验表明，该方法显著提升了课程目标达成度评价的精准性、可解释性与实时性，有效支持教学持续改进，为 OBE 理
念在计算机类课程中的深度落地提供了可行路径。
