知识图谱作为人工智能领域的重要技术，在教育信息化中扮演着关键角色，它能够有效地表示和组织知识，并揭示知识之间的关系，为课程内容的结构化和系统化提供支持。智慧教育强调利用信息技术提高教学质量和效率，促进个性化学习，而知识图谱的应用正符合这一理念，它能够根据学生的学习情况和需求，提供个性化的学习路径和资源推荐。学习是一个主动建构知识的过程，知识图谱可以帮助学生更好地理解和建构知识，从而提高学习效果。
2.面向智慧教育的课程知识图谱研究现状及挑战
2.1.研究现状
2.2.面临的挑战
在智慧教育的发展背景下，课程知识图谱的构建面临着多方面的挑战。首先，课程资源的多模态特性使得原本以文本为主的教学资源转变为集文本、图片、视频、音频于一体的复合型资源，这不仅增加了资源之间语义表达的难度，也造成了数据关联、映射和融合的挑战。其次，随着大数据时代的到来，课程资源的更新速度加快，如何高效地将最新的知识和技术融入已有的知识图谱中，成为了一个极具挑战性的问题。此外，课程知识图谱的质量控制要求严格，因为其目的是服务于学习者的知识学习、提高学习效率，并改善学习效果，所以内容的准确性至关重要。然而，数据的多源性、异构性和多模态性使得质量控制面临巨大挑战。最后，课程中的知识点形式多样，包括文本、公式、命题、定理等，不同形式的知识点抽取技术和方法各异，抽取难度大，准确性也有待提高。基于智慧教育的课程知识图谱的推广应用，让这些挑战在其中能够得到有效解决。
3.《新能源汽车原理与构造》课程知识图谱构建
3.1.课程知识框架设计
Figure1.Frameworkofcurriculumknowledgesystems
图1.课程知识体系框架
3.2.知识图谱构建
《新能源汽车原理与构造》课程知识图谱构建主要包括课程知识分解与重组、知识点资源库和知识点关联等环节。通过这些环节的实施，可以构建出一个全面、准确、可扩展的课程知识图谱，为智慧教育提供有力支持。
课程知识分解与重组是构建《新能源汽车原理与构造》知识图谱的第一步。本研究把《新能源汽车原理与构造》课程知识进行拆解，以纯电动汽车、混合动力汽车和燃料电池电动汽车三大类型新能源汽车总体技术为基础，提取共性关键技术进行课程知识重组，这些共性技术包括动力系统、车载能量管理系统、电动化辅助系统。其中，动力系统是核心，负责将电能转化为机械能，驱动车辆行驶；车载能量系统负责存储和提供电能，包括动力电池、超级电容器和燃料电池等；电动化辅助系统则包括电动空调、电动助力转向和电动制动等，提高车辆的舒适性和安全性，其他系统包括灯光系统、仪表、娱乐信息等，为新能源汽车提供全方位的辅助功能，提升驾乘安全性、便利性和娱乐性。
3.3.知识图谱可视化展示
Figure2.Visualizationofknowledgegraph
图2.知识图谱的可视化展示
4.《新能源汽车原理与构造》课程知识图谱在智慧教育中的应用
4.1.个性化学习
知识图谱可以根据学生的学习情况和兴趣偏好，为学生提供个性化的学习路径和资源推荐。通过分析学生的学习历史和行为数据，知识图谱能够了解学生的知识水平和学习需求，从而为学生量身定制学习计划。例如，对于已经掌握了新能源汽车基础知识的学生，知识图谱可以推荐更深入的课程内容，如电池管理系统或驱动电机控制等。
4.2.智能辅导
通过分析学生的学习情况和问题，智能辅导系统可以利用知识图谱提供个性化的学习建议和辅导，帮助学生更好地理解和掌握《新能源汽车原理与构造》课程的知识。此外，还可以利用知识图谱实现智能答疑、学习路径推荐等功能，为学生提供更加智能化的学习支持，提高学生的学习效果。
4.3.教学资源推荐
知识图谱可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，为其推荐个性化的教学资源，如教材、课程视频、练习题等。通过分析学生的学习行为和知识掌握情况，知识图谱可以精准地推荐适合学生的教学资源，提高学生的学习效果和学习兴趣。此外，知识图谱还可以为教师推荐教学资源，帮助教师更好地备课和教学。
4.4.实现智能问答
在《新能源汽车原理与构造》课程中，师生互动是提高学生学习效率、改善学习效果的重要途径，尤其是在解决复杂和难以理解的知识点时。然而，在现实教学中，学生与教师之间的交流往往受到限制，导致许多学生在遇到问题时不愿意或不能及时向教师寻求帮助，问题积累可能导致学习困难。通过构建基于《新能源汽车原理与构造》课程知识图谱的智能问答服务，尤其是结合大语言模型的技术，可以实现基于语义的智能问答服务。学生可以通过这种服务，对学习过程中遇到的知识难点和问题进行交互式提问，通过递进式的问题解答，逐步克服学习障碍，增强学习的自信心和积极性，从而有效提升学习效果。
5.结语
本文通过研究《新能源汽车原理与构造》课程知识图谱的构建与应用，对于课程教学改革具有重要意义，为智慧教育背景下的课程教学提供了新的视角和方法。知识图谱的引入不仅系统地组织了教学内容，降低了学生的学习认知负荷，而且提升了自主学习能力和学习效率。在实际应用中，知识图谱通过个性化学习路径、智能辅导、教学资源推荐和智能问答服务等方面，显著增强了学生的学习体验和教学互动，有效地促进了学生对新能源汽车原理与构造知识的深入理解和掌握，更好地服务于新能源汽车领域的人才培养和教育创新。
基金项目
南宁学院2022年实践教学示范课程项目《汽车检测诊断技术》(项目编号：2022XJYYS11)。