结合人工智能与知识图谱的智慧创新课程探索

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2025）12-0076-04

Abstract：ElectromagneticFieldsandWavesisafundamentalcourseforscienceandengineringmajors.Duetoitshighly theoreticalnature，demandingmathematicalrequirements，andcloseasociationswithmultiplecoursessuchasadvanced mathematics，colegephysics，andcomplexvariablefunctions，studentsoftenencounterdificultiesinlearningthiscourse，which poseshighdemandsontheteachingapproachesof teachers.Therefore，thispaperintendstooptimizetheteachingcontentby leveragingartifcialinteligencetechnologyandteapplicationofknowledgegraphsenancestudentslearingeficiencyand exploretheinteligentcourseofelectromagneticfieldsandelectromagneticwaves.Moreover，itaimstointegrateresearchand teaching to explorestudentspotentialandspecialtiesinscientificresearchandpromotetheirall-rounddevelopment.

Keywords：ElectromagneticFieldsandWaves；artificialinteligence；knowledgegraph；wisdomcourse；scientificresearchand teaching combination

人工智能在高校课程中的应用与重要性日益凸显，它改变了传统的教学模式，为学生提供了更加个性化、高效和具有互动性的学习体验。2018年教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，引导高等学校聚焦世界科技前沿，旨在增强高校在人工智能领域的科技创新能力、人才培养效能及满足国家需求的服务能力。这表明了人工智能引起了国家的高度重视并在高校教育中扮演重要角色。

知识图谱是一种大规模的结构化语义网络，它以图的形式展示实体（如人、地点、事物和概念等）及其之间的关联信息。这些实体和实体之间的关系分别通过节点和边在图中表示。知识图谱具有强大的关联性展示能力和多维度分析能力，通过提供结构化的信息表示方式，为各种应用场景给予了强大的支持，这些优点使得知识图谱在许多方面都能发挥重要的价值。

电磁场与电磁波课程在理工科类专业中具有非常重要的地位，它不仅是后续专业课程的基础，也是培养学生科学素养、实践能力、创新能力的重要途径3]。然而，由于电磁场与电磁波的概念和理论较为抽象，涉及大量的数学公式和推导，对数学基础要求高，且系统性强，如果学生对某个知识点理解不透彻，就可能导致后续学习的困难。这些问题给电磁场与电磁波课程的学习和教学带来挑战。需要找到合适且有效的方法克服这些难点，提高学生的学习效果和教师的教学质量。

因此，本文的创新点在于结合人工智能和知识图谱，探索电磁场与电磁波的智慧课程，通过人工智能辅助教学，分析学生学习数据，优化教学内容与路径，并结合知识图谱展示电磁学知识体系，辅助学生理解复杂概念，实现个性化学习和高效率掌握电磁场与电磁波课程知识。并设立本科生导师制度，将科研与教学融合，鼓励学生参与到科研项目中，发掘学生科研方面的潜能和特长，培养他们的创新思维和团队协作能力，促进学生全面发展。

一电磁场与电磁波课程介绍及教学难题

（一） 电磁场与电磁波课程介绍

电磁场与电磁波课程是电子信息、通信工程、物理学等专业中非常重要的一门基础课程。此课程深入探讨了电磁场的基本性质、分布规律及电磁波的传播特性。课程内容涵盖了静电场、恒定磁场、时变电磁场的基本理论，麦克斯韦方程组这一电磁学核心理论亦被包含其中。通过学习，学生能够理解电荷和电流如何产生电场和磁场，以及变化的电场和磁场如何相互激发，形成电磁波。此外，课程还着重讨论了电磁波在不同介质中的传播规律，如反射、折射、散射和干涉等现象。同时，还介绍了电磁波在通信、雷达、遥感和医疗等领域的广泛应用，使学生能够将理论知识与实际应用相结合。

电磁场与电磁波课程注重培养学生的理论分析能力和实验技能，通过课堂讲授、实验操作和案例分析等多种教学手段，使学生能够全面掌握电磁学的基本知识和技能，为后续的专业课程学习和科研工作打下坚实的基础。此课程对于培养具有创新精神和实践能力的高素质电子工程、通信工程专业人才具有重要意义。

（二） 电磁场与电磁波课程学习和教学难题

电磁场与电磁波物理现象难以直观感受，这增加了学生学习该课程的难度。且电磁场与电磁波课程包含大量抽象的理论和概念，如麦克斯韦方程组、静电场唯一性定理、内自感和外自感等。这些概念和理论难以理解，需要学生具备扎实的数学基础和抽象思维能力。课程中还涉及大量的公式推导，这些推导过程繁琐且复杂，需要学生投入大量的时间和精力进行学习和理解。然而，部分学生可能会因为推导过程中的困难而感到挫败，进而失去学习兴趣。

传统的电磁场与电磁波课程教学方法存在一定的局限性，比如部分教师可能会过于注重数学计算而忽视了物理意义的解释。这可能导致学生对课程内容的理解停留在表面层次，无法深入理解其背后的物理原理。传统的“填鸭式"教学和理论讲解难以满足学生的学习需求，缺乏互动性和趣味性，导致学生学习动力不足。课程内容有时过于注重理论知识的传授，而忽略了与实际应用的联系，导致学生对课程的学习目的和应用前景产生疑惑。这些问题导致学生学习积极性不高、学习效率低等。

二人工智能与知识图谱解决电磁场与电磁波课程的路径

（一）教学方法创新：人工智能构建智慧课堂

人工智能技术的快速发展，特别是大数据、深度学习、自然语言处理等领域的突破，为智慧课堂的构建提供了坚实的技术基础。云计算、物联网等技术的成熟应用，使得教育资源的整合与共享变得更加便捷，为智慧课堂提供了丰富的教学资源和工具。当前教育改革强调以学生为中心，注重个性化教学和互动性教学。人工智能技术的应用能够很好地满足这些需求，通过精准分析学生的学习情况，提供个性化的学习方案，并增强师生间的互动性。

人工智能技术的应用极大地丰富了教学方式的多样性，使得传统教育模式焕发新生。它不仅带来了诸如虚拟实验室这样的创新工具，让学生能够在安全、无风险的环境中模拟实验过程，深入理解科学原理，还引入了游戏化学习等新颖的教学方法，通过设计富有挑战性的任务、奖励机制和互动环节，极大地提升了学习的趣味性和参与度。在这样的智慧课堂环境中，学生们不再是被动的接受者，而是成为了主动探索、积极建构知识的主体，他们的创造力和主动学习能力也得到了有效的培养和发展。

人工智能在智慧课堂的另一项重要应用是其能够进行智能辅助教学，这一功能的实现极大地丰富了教学手段和资源，为学生的学习体验带来了很大的提升[8。通过引入AI助教这一创新角色，教育环境变得更加灵活和高效。AI助教不仅能够提供丰富的学习材料和多样化的教学资源，还能够给予学生实时的学习支持和解答疑惑，成为他们学习旅程中的得力助手。AI助教的工作原理基于深度学习和自然语言处理等先进技术，它能够理解并解析学生的问题，提供精准的答案和解释。更重要的是，AI助教能够根据学生的反馈和学习情况，智能地调整教学策略和内容，确保每位学生都能获得最适合自己的学习路径。

人工智能还可以进行虚拟实验与模拟，学生可以在虚拟环境中搭建实验装置，调整参数，观察电磁场的变化，以及电磁波的传播和相互作用等。通过这种方式，学生不仅能够直观地看到实验结果，还能深入理解实验背后的物理原理，锻炼他们的实验设计和数据分析能力。并且虚拟实验模拟极大地降低了实验成本和安全风险。此外，虚拟实验与模拟还为远程教育和在线学习提供了极大的便利。无论学生身处何地，只要有网络连接，他们就能随时随地进行实验学习，打破了地域和时间的限制。这对于扩大教育资源覆盖范围、促进教育公平具有重要意义。

总之，人工智能通过智能辅助教学，特别是AI助教的应用，不仅丰富了教学手段和资源，还为学生提供了实时的学习支持和个性化的学习体验，并提供了虚拟实验条件。这些举措有助于提升学习效果和教学质量，是教育现代化和智能化发展的重要方向。

（二）教学内容优化：知识图谱搭建体系框架

电磁场与电磁波课程是一门内容广泛且深人的专业课程，它全面涵盖了电磁场的数学描述、电磁波的特性和产生机理，以及电磁波在通信、雷达等众多高科技领域中的具体应用等多个方面。这门课程不仅要求学生具备扎实的数学和物理基础，还需要他们能够将理论知识与实际应用紧密结合，从而深入理解并掌握电磁学的核心概念和原理。

然而，学生在学习这门课程的过程中，往往会面临诸多挑战。该课程内容复杂且抽象，涉及大量的数学公式和物理概念，需要学生具备较强的逻辑思维能力和空间想象能力。同时，知识点之间联系紧密但又相对分散，学生在记忆和理解上需要花费大量的时间和精力。传统的线性教学方式，即按照章节顺序逐一讲解，往往难以让学生形成完整、系统的知识体系，他们可能会在某个知识点上陷人困惑，难以将其与其他知识点融会贯通。

针对电磁场与电磁波课程学习过程中学生所面临的复杂性和知识点分散等挑战，知识图谱技术的应用显得尤为重要。知识图谱作为一种先进的信息组织和表示手段，通过图形化的方式直观地展示知识点之间的关联和层次关系，这种可视化的呈现方式极大地降低了学习难度，有助于学生更加轻松地形成清晰、系统的知识脉络。在电磁场与电磁波这门课程中，我们可以充分利用知识图谱的优势，将麦克斯韦方程组作为整个教学的核心和基础。以麦克斯韦方程组为例，该方程组作为电磁学的基石，不仅揭示了电场与磁场之间的内在联系，还为学生理解电磁波的产生、传播和相互作用提供了强有力的数学工具。围绕“源与场”“场与物质相互作用"等核心主题，我们可以利用知识图谱技术，将麦克斯韦方程组及其相关概念、公式、定理等知识点进行有序的组织和连接，搭建起一个层次分明、结构完整的体系框架。

利用知识图谱搭建电磁场与电磁波课程的体系框架，不仅可以帮助学生形成完整、系统的知识体系，还可以实现教学内容的个性化和智能化，提高教学效果和学习效率。随着知识图谱技术的不断发展和完善，利用MindNode、XMind等工具构建可视化知识图谱，展示知识点间的关联与层级关系。知识图谱在电磁场与电磁波课程中的应用将会越来越广泛和深人。

（三）教学路径定制：智能辅导提供专属教学

随着信息技术的飞速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。在电磁场与电磁波这一理论性强、应用广泛的学科中，传统的“一刀切"教学方式已难以满足学生多样化的学习需求。为此，结合智能辅导技术的个性化教学路径定制成为了提升教学质量、激发学生学习兴趣的重要途径[0]。

智能辅导系统是一种融合了大数据、人工智能等前沿技术的先进教育工具，它的核心功能在于通过全面且深入地收集学生的学习行为数据、成绩数据及个人兴趣偏好等多元化信息，构建出高度精准的学生画像。通过对这些数据的深人挖掘和分析，系统能够迅速识别出学生的学习难点和薄弱环节，实现精准定位。在此基础上，智能辅导系统能够为学生提供量身定制的学习指导和资源推荐。针对学生在特定知识点上的困惑，系统可以提供详细的解析和多种解题思路，帮助他们突破难关。同时，根据学生的学习进度和兴趣偏好，系统还能够智能推荐相关的学习资源和拓展内容，如教学视频、在线课程、习题集等，以满足他们个性化的学习需求。