为响应国家教育数字化战略，深度融合人工智能技术与教育教学，威廉希尔中文官方网站机械与电气工程学院柳晶晶副院长团队以《电工电子学》课程为实践载体，构建了“AI+知识图谱（KG）赋能”的智慧课程体系，以“系统化知识构建、精准化能力培养、隐性化思政育人”为核心目标，通过多元图谱体系与智能技术的创新应用，实现了从知识传授到素养提升的全方位突破，开创了工科基础课程教学的新范式。

一、课程定位：连接基础与专业的“工程桥梁”

《电工电子学》是工科非电类专业的核心基础课，承担着培养工程思维与技术创新能力的双重使命。课程内容横跨“电工技术”与“电子技术”两大模块：前者聚焦电路分析、电机原理与电力系统基础，夯实学生对电气工程底层逻辑的理解；后者涵盖模拟电路、数字电路与电子设计，为学生参与智能硬件开发、嵌入式系统设计等实践项目奠定基础。

在传统教学中，学生常因知识点零散、理论与实践脱节而陷入“学难致用”的困境。为此，课程团队以“系统性、应用性、创新性”为导向，重构教学内容，融入智能技术，将课程打造为“理论—实践—思政”三位一体的智慧学习平台。通过AI驱动的个性化学习路径、可视化知识图谱和沉浸式工程案例，学生不仅能掌握电路分析与电子设计的核心技能，更能培养解决复杂工程问题的综合素养，真正实现从“学”到“用”的跨越。

《电工电子学》课程门户

二、多元图谱体系：让知识“看得见”，让能力“可量化”

课程团队首创“四维图谱”系统（知识图谱、问题图谱、能力图谱、思政视图），打通知识脉络、问题攻关、能力提升与价值引领的全链条，形成“学—问—能—德”协同发展的育人闭环。

1.知识图谱：碎片化知识的“系统导航”

通过知识图谱串联300+知识点，构建层级分明的知识网络。学生可自由切换“章节学习”与“图谱漫游”模式，既能循序渐进夯实基础，又能从全局视角理解知识点间的关联，例如通过图谱快速定位“三相电路”与“电机驱动”的衔接逻辑，破解传统教学中“只见树木不见森林”的难题。

知识图谱

2.问题图谱：攻克痛点的“实战指南”

针对学生反馈的40+高频难题（如“戴维南定理的应用”“反馈电路稳定性分析”），团队提炼出“问题树”，将复杂问题拆解为阶梯式子问题，并匹配典型工程案例。问题图谱不仅提供解题思路，更嵌入虚拟实验模块，学生可随时通过仿真验证方案，在实践中深化理论认知。

问题图谱

3.能力图谱：从“学会”到“会学”的能力跃迁

课程提出四大能力目标，并通过能力图谱量化学习路径。例如，“电路分析”章节对应“解决工程问题的能力”，系统会追踪学生从基尔霍夫定律应用到复杂网络解题的全过程，生成能力雷达图；针对薄弱环节，自动推送专项训练，帮助学生有的放矢提升技能。

能力图谱

4.思政视图：专业学习与价值引领的“双向融合”

课程深挖“中国智造”“双碳战略”“工程师伦理”等思政元素，设计“一课一案例”思政模块。思政视图还与“人民大思政资源库”互联，学生可一键跳转至行业领军人物访谈、大国工匠纪录片等资源，让价值观塑造“润物无声”。

思政视图

思政视图链接人民大思政资源库

三、AI赋能教学：个性化学习与精准化评估的双重革命

课程以AI技术为引擎，构建“学—教—评”智能闭环，实现从“千人一面”到“千人千面”的转变。

1.AI助教：打造“懂你”的学习伙伴

学生登录系统后，AI助教即刻启动智能诊断：通过前置测试分析知识盲区，结合学习行为数据，动态生成个性化学习路径。例如，对“半导体器件”掌握不足的学生，系统优先推荐PN结原理动画与二极管应用实验；而对“逻辑电路”兴趣浓厚者，可解锁FPGA编程进阶资源。

学生学习视图

2.资源生成：从“人工备课”到“AI智创”

教师利用AI工具台，可快速整合慕课视频、学术论文、行业报告等多模态资源。例如，输入“电机控制最新技术”，AI自动检索近三年顶会论文，提取关键算法并生成PPT课件；针对学生作业中的共性问题（如三相功率计算错误），AI一键生成错题解析视频，提升辅导效率。

AI工具助力生成教学资源

3.精准评估：数据驱动的教学优化

系统通过知识图谱掌握度热力图、AI问答交互日志、虚拟实验完成度等数据，多维度评估学习效果。教师可实时查看“班级能力矩阵”，及时调整教学策略；期末，系统还能生成学情分析报告，对比往届数据，为课程持续改进提供科学依据。

AI助手使用情况统计

知识图谱掌握度统计

课件、作业数据统计

结语

威廉希尔中文官方网站《电工电子学》智慧课程，以“图谱为脉、AI为翼”，重新定义了工科基础课的教学形态。在这里，知识不再是枯燥的公式，而是跃然屏上的立体网络；学习不再是单向灌输，而是充满探索乐趣的智能交互；教育不仅是传授技能，更是塑造心怀家国的未来工程师。这一创新实践，正为高等工程教育的数字化变革提供“广大方案”。

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