為響應國家教育數字化戰略，深度融合人工智能技術與教育教學，廣州大學機械與電氣工程學院柳晶晶副院長團隊以《電工電子學》課程為實踐載體，構建了“AI+知識圖譜（KG）賦能”的智慧課程體系，以“系統化知識構建、精準化能力培養、隱性化思政育人”為核心目標，通過多元圖譜體系與智能技術的創新應用，實現了從知識傳授到素養提升的全方位突破，開創了工科基礎課程教學的新范式。

一、課程定位：連接基礎與專業的“工程橋梁”

《電工電子學》是工科非電類專業的核心基礎課，承擔著培養工程思維與技術創新能力的雙重使命。課程內容橫跨“電工技術”與“電子技術”兩大模塊：前者聚焦電路分析、電機原理與電力系統基礎，夯實學生對電氣工程底層邏輯的理解；后者涵蓋模擬電路、數字電路與電子設計，為學生參與智能硬件開發、嵌入式系統設計等實踐項目奠定基礎。

在傳統教學中，學生常因知識點零散、理論與實踐脫節而陷入“學難致用”的困境。為此，課程團隊以“系統性、應用性、創新性”為導向，重構教學內容，融入智能技術，將課程打造為“理論—實踐—思政”三位一體的智慧學習平臺。通過AI驅動的個性化學習路徑、可視化知識圖譜和沉浸式工程案例，學生不僅能掌握電路分析與電子設計的核心技能，更能培養解決復雜工程問題的綜合素養，真正實現從“學”到“用”的跨越。

《電工電子學》課程門戶

二、多元圖譜體系：讓知識“看得見”，讓能力“可量化”

課程團隊首創“四維圖譜”系統（知識圖譜、問題圖譜、能力圖譜、思政視圖），打通知識脈絡、問題攻關、能力提升與價值引領的全鏈條，形成“學—問—能—德”協同發展的育人閉環。

1.知識圖譜：碎片化知識的“系統導航”

通過知識圖譜串聯300+知識點，構建層級分明的知識網絡。學生可自由切換“章節學習”與“圖譜漫游”模式，既能循序漸進夯實基礎，又能從全局視角理解知識點間的關聯，例如通過圖譜快速定位“三相電路”與“電機驅動”的銜接邏輯，破解傳統教學中“只見樹木不見森林”的難題。

知識圖譜

2.問題圖譜：攻克痛點的“實戰指南”

針對學生反饋的40+高頻難題（如“戴維南定理的應用”“反饋電路穩定性分析”），團隊提煉出“問題樹”，將復雜問題拆解為階梯式子問題，并匹配典型工程案例。問題圖譜不僅提供解題思路，更嵌入虛擬實驗模塊，學生可隨時通過仿真驗證方案，在實踐中深化理論認知。

問題圖譜

3.能力圖譜：從“學會”到“會學”的能力躍遷

課程提出四大能力目標，并通過能力圖譜量化學習路徑。例如，“電路分析”章節對應“解決工程問題的能力”，系統會追蹤學生從基爾霍夫定律應用到復雜網絡解題的全過程，生成能力雷達圖；針對薄弱環節，自動推送專項訓練，幫助學生有的放矢提升技能。

能力圖譜

4.思政視圖：專業學習與價值引領的“雙向融合”

課程深挖“中國智造”“雙碳戰略”“工程師倫理”等思政元素，設計“一課一案例”思政模塊。思政視圖還與“人民大思政資源庫”互聯，學生可一鍵跳轉至行業領軍人物訪談、大國工匠紀錄片等資源，讓價值觀塑造“潤物無聲”。

思政視圖

思政視圖鏈接人民大思政資源庫

三、AI賦能教學：個性化學習與精準化評估的雙重革命

課程以AI技術為引擎，構建“學—教—評”智能閉環，實現從“千人一面”到“千人千面”的轉變。

1.AI助教：打造“懂你”的學習伙伴

學生登錄系統后，AI助教即刻啟動智能診斷：通過前置測試分析知識盲區，結合學習行為數據，動態生成個性化學習路徑。例如，對“半導體器件”掌握不足的學生，系統優先推薦PN結原理動畫與二極管應用實驗；而對“邏輯電路”興趣濃厚者，可解鎖FPGA編程進階資源。

學生學習視圖

2.資源生成：從“人工備課”到“AI智創”

教師利用AI工具臺，可快速整合慕課視頻、學術論文、行業報告等多模態資源。例如，輸入“電機控制最新技術”，AI自動檢索近三年頂會論文，提取關鍵算法并生成PPT課件；針對學生作業中的共性問題（如三相功率計算錯誤），AI一鍵生成錯題解析視頻，提升輔導效率。

AI工具助力生成教學資源

3.精準評估：數據驅動的教學優化

系統通過知識圖譜掌握度熱力圖、AI問答交互日志、虛擬實驗完成度等數據，多維度評估學習效果。教師可實時查看“班級能力矩陣”，及時調整教學策略；期末，系統還能生成學情分析報告，對比往屆數據，為課程持續改進提供科學依據。

AI助手使用情況統計

知識圖譜掌握度統計

課件、作業數據統計

結語

廣州大學《電工電子學》智慧課程，以“圖譜為脈、AI為翼”，重新定義了工科基礎課的教學形態。在這里，知識不再是枯燥的公式，而是躍然屏上的立體網絡；學習不再是單向灌輸，而是充滿探索樂趣的智能交互；教育不僅是傳授技能，更是塑造心懷家國的未來工程師。這一創新實踐，正為高等工程教育的數字化變革提供“廣大方案”。

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