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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