陈秋立,沙启铭

针对当前大学物理AI课程中普遍存在的教学资源碎片化、知识关联隐性化、个性化教学支持不足等问题，本研究提出并构建了一种由知识图谱驱动的课程整合模型。该模型通过系统性解构大学物理知识，定义了概念、定律、公式等核心实体及其间的前驱、派生等语义关系，构建了课程知识图谱。基于该模型，探索了可视化知识探索、个性化学习路径推荐、精准化学情分析等智能化教学应用。实践表明，该模式能有效克服教学资源碎片化困境，显性化知识内在逻辑，在提升教学效率、支持个性化学习、促进学生构建系统性认知结构方面展现出显著优势。研究成果可为大学物理及其他理工科基础课程的数智化教学改革提供理论参考与实践范式。

知识图谱；大学物理；AI课程；资源整合

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