為響應(yīng)國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略，深度融合人工智能技術(shù)與教育教學(xué)，廣州大學(xué)機械與電氣工程學(xué)院柳晶晶副院長團隊以《電工電子學(xué)》課程為實踐載體，構(gòu)建了“AI+知識圖譜（KG）賦能”的智慧課程體系，以“系統(tǒng)化知識構(gòu)建、精準化能力培養(yǎng)、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(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，實現(xiàn)了從知識傳授到素養(yǎng)提升的全方位突破，開創(chuàng)了工科基礎(chǔ)課程教學(xué)的新范式。
一、課程定位：連接基礎(chǔ)與專業(yè)的“工程橋梁”
《電工電子學(xué)》是工科非電類專業(yè)的核心基礎(chǔ)課，承擔著培養(yǎng)工程思維與技術(shù)創(chuàng)新能力的雙重使命。課程內(nèi)容橫跨“電工技術(shù)”與“電子技術(shù)”兩大模塊：前者聚焦電路分析、電機原理與電力系統(tǒng)基礎(chǔ)，夯實學(xué)生對電氣工程底層邏輯的理解；后者涵蓋模擬電路、數(shù)字電路與電子設(shè)計，為學(xué)生參與智能硬件開發(fā)、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計等實踐項目奠定基礎(chǔ)。
在傳統(tǒng)教學(xué)中，學(xué)生常因知識點零散、理論與實踐脫節(jié)而陷入“學(xué)難致用”的困境。為此，課程團隊以“系統(tǒng)性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性”為導(dǎo)向，重構(gòu)教學(xué)內(nèi)容，融入智能技術(shù)，將課程打造為“理論—實踐—思政”三位一體的智慧學(xué)習(xí)平臺。通過AI驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)路徑、可視化知識圖譜和沉浸式工程案例，學(xué)生不僅能掌握電路分析與電子設(shè)計的核心技能，更能培養(yǎng)解決復(fù)雜工程問題的綜合素養(yǎng)，真正實現(xiàn)從“學(xué)”到“用”的跨越。
《電工電子學(xué)》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(chuàng)“四維圖譜”系統(tǒng)（知識圖譜、問題圖譜、能力圖譜、思政視圖），打通知識脈絡(luò)、問題攻關(guān)、能力提升與價值引領(lǐng)的全鏈條，形成“學(xué)—問—能—德”協(xié)同發(fā)展的育人閉環(huán)。
1.知識圖譜：碎片化知識的“系統(tǒng)導(dǎo)航”
通過知識圖譜串聯(lián)300+知識點，構(gòu)建層級分明的知識網(wǎng)絡(luò)。學(xué)生可自由切換“章節(jié)學(xué)習(xí)”與“圖譜漫游”模式，既能循序漸進夯實基礎(chǔ)，又能從全局視角理解知識點間的關(guān)聯(lián)，例如通過圖譜快速定位“三相電路”與“電機驅(qū)動”的銜接邏輯，破解傳統(tǒng)教學(xué)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(zhàn)指南”
針對學(xué)生反饋的40+高頻難題（如“戴維南定理的應(yīng)用”“反饋電路穩(wěn)定性分析”），團隊提煉出“問題樹”，將復(fù)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?zāi)K，學(xué)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(xué)會”到“會學(xué)”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(xué)習(xí)路徑。例如，“電路分析”章節(jié)對應(yīng)“解決工程問題的能力”，系統(tǒng)會追蹤學(xué)生從基爾霍夫定律應(yīng)用到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)解題的全過程，生成能力雷達圖；針對薄弱環(huán)節(jié)，自動推送專項訓(xùn)練，幫助學(xué)生有的放矢提升技能。
能力圖譜
4.思政視圖：專業(yè)學(xué)習(xí)與價值引領(lǐng)的“雙向融合”
課程深挖“中國智造”“雙碳戰(zhàn)略”“工程師倫理”等思政元素，設(shè)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(lián)，學(xué)生可一鍵跳轉(zhuǎn)至行業(yè)領(lǐng)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(xué)：個性化學(xué)習(xí)與精準化評估的雙重革命
課程以AI技術(shù)為引擎，構(gòu)建“學(xué)—教—評”智能閉環(huán)，實現(xiàn)從“千人一面”到“千人千面”的轉(zhuǎn)變。
1.AI助教：打造“懂你”的學(xué)習(xí)伙伴
學(xué)生登錄系統(tǒng)后，AI助教即刻啟動智能診斷：通過前置測試分析知識盲區(qū)，結(jié)合學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，動態(tài)生成個性化學(xué)習(xí)路徑。例如，對“半導(dǎo)體器件”掌握不足的學(xué)生，系統(tǒng)優(yōu)先推薦PN結(jié)原理動畫與二極管應(yīng)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(xué)生學(xué)習(xí)視圖
2.資源生成：從“人工備課”到“AI智創(chuàng)”
教師利用AI工具臺，可快速整合慕課視頻、學(xué)術(shù)論文、行業(yè)報告等多模態(tài)資源。例如，輸入“電機控制最新技術(shù)”，AI自動檢索近三年頂會論文，提取關(guān)鍵算法并生成PPT課件；針對學(xué)生作業(yè)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(dǎo)效率。
AI工具助力生成教學(xué)資源
3.精準評估：數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)優(yōu)化
系統(tǒng)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(shù)據(jù)，多維度評估學(xué)習(xí)效果。教師可實時查看“班級能力矩陣”，及時調(diào)整教學(xué)策略；期末，系統(tǒng)還能生成學(xué)情分析報告，對比往屆數(shù)據(jù)，為課程持續(xù)改進提供科學(xué)依據(jù)。
AI助手使用情況統(tǒng)計
知識圖譜掌握度統(tǒng)計
課件、作業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計
結(jié)語
廣州大學(xué)《電工電子學(xué)》智慧課程，以“圖譜為脈、AI為翼”，重新定義了工科基礎(chǔ)課的教學(xué)形態(tài)。在這里，知識不再是枯燥的公式，而是躍然屏上的立體網(wǎng)絡(luò)；學(xué)習(xí)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(chuàng)新實踐，正為高等工程教育的數(shù)字化變革提供“廣大方案”。
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