基于DeepSeek的大学物理知识图谱构建探索

摘要：针对大学物理知识体系碎片化、教学资源离散化的问题，本研究提出基于DeepSeek人工智能平台的知识图谱构建与优化框架。通过融合多源异构数据，结合自然语言处理、图神经网络与动态反馈机制，实现物理知识点的智能抽取、多维度关联建模及闭环优化，提出“评估-优化”层设计，通过A/B测试与专家协同修正实现知识图谱的动态迭代。

关键词：DeepSeek；知识图谱；大学物理；人工智能

引言：近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，正深刻推动教育教学模式的创新与变革。科学技术为个性化学习提供了条件，同时也改变了师生关系，教师不再是知识的唯一载体和权威，教育的概念正在扩大，教育的目标从提高学生的知识储备转向培养学生面向未来、能力引领未来发展的综合素养[1]。在“新工科”与教育数字化战略的双重驱动下，大学物理教学亟待突破知识孤岛化、认知断层化的传统困境。当前教学实践面临三重挑战：其一，学时压缩。教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会建议最低学时数为128学时[2]，而对学时进行压缩已成为高校教学改革的趋势，学时的减少使原有的教学平衡被打破。其二，物理概念的多尺度关联缺乏显性化表达，海量数字资源未形成结构化知识网络；其三，个性化学习支持依赖经验驱动，缺乏数据实证。尽管现有研究尝试引入知识图谱技术，但普遍存在静态建模、反馈滞后等局限。

2025年1月，我国杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手DeepSeek免费体验与全球领先AI模型的互动交流正式上线，雨课堂等智慧教育平台也及时接入了DeepSeek。借助AI技术推动教学向智能化、个性化、高效化转型，为化解传统物理教学中的结构性矛盾提供了创新性解决方案。

一、基于DeepSeek的大学物理知识图谱构建方法

1、数据层

知识图谱的数据层需整合教材中的结构化知识与非结构化内容，构建统一的知识元模型。首先提取教材目录、章节标题、核心概念等结构化信息，形成知识点框架；其次通过自然语言处理技术解析教材正文、例题解析及图表说明，提取公式、定理及其应用场景；最后融合习题库中的题目难度标签与学生学习行为数据，形成多维度的知识关联网络。

以赵近芳、王登龙主编的《大学物理学》（第7版）[3]第二章“动量守恒定律”为例，结构化数据包括章节标题、核心公式及配套习题编号；非结构化数据涵盖正文中动量守恒的推导过程及“火箭推进原理示意图”。通过标记公式中的物理量与实验场景关键词，建立动量守恒与力学、航天工程的跨领域关联。

2、算法层

基于DeepSeek的NLP模型，从教材文本中精准识别物理实体并消歧多义词。通过图神经网络构建概念间关系，例如推导关系、类比关系和矛盾关系。引入注意力机制，根据教材中知识点的共现频率，调整关系权重。

教材第五章“机械振动”中，算法从正文提取“相位差”“振动的合成”等实体，并建立其与第六章“机械波”中波的干涉，以及第十二章“光的干涉”的推导关系。算法关联“同方向同频率简谐振动合成”与“旋转矢量法”，并将其映射至对应知识点经典习题，形成“概念-实验-应用”的完整知识链。

3、应用层

基于知识图谱开发动态学习路径推荐系统。针对学生个体认知水平，如通过习题正确率判断知识点掌握度，自动推荐适配内容：未达标者，构建错题归因模型，优先推送教材精讲视频；已掌握者则跳转至拓展案例。

例如：教材第九章“静电场”中涉及电场强度叠加原理的练习题。若学生多次计算错误，系统从知识图谱中提取“点电荷系电场分布”的矢量合成图示，并关联附录“矢量运算”的基础知识点，生成针对性复习模块。同时推荐“静电场虚拟仿真实验”，帮助学生通过可视化交互深化空间想象能力。

4、评估与优化层

在知识图谱的评估与优化层面，构建了动态反馈与知识迭代的闭环机制。通过实时采集学习者行为数据与教学效果反馈，系统利用DeepSeek-Analyzer模块进行多维度分析，生成知识点掌握度热力图与认知薄弱点预警报告。采用A/B测试框架对比不同教学策略的有效性，例如将传统线性教学路径与图谱驱动的非线性学习路径进行平行实验，通过计算概念关联强化率与知识迁移指数量化改进效果。同时建立专家协同修正机制，教师可通过可视化仪表盘审查自动生成的知识关联，对错误映射进行手动校准，确保学术逻辑的严谨性。

针对《大学物理学》第六章"机械波"的教学反馈分析显示，62%的学习者在关于波动的能量练习中出错。知识图谱启动自适应优化流程：首先增强“波动的能量”与“简谐振动的能量”和“机械能守恒定律”的关联强度，将关联权重从0.6提升至0.85，建立教材图5.9“弹簧振子的动能、势能和总能量随时间变化的曲线”和图6.14“不同位置体积元的相对形变”的对比关系，通过图像帮助学生理解抽象概念；其次插入难度系数较低的练习题，帮助学生消化并建立信心；最后在个性化学习界面优先推送地震波、水波相关的拓展材料，引入我国古代科学家张衡发明的候风地动仪和“南鲲号”兆瓦级漂浮式波浪能发电装置的课程思政案例，实现知识传授、能力培养、价值引领的高阶性教学目标。

DeepSeek在大学物理知识图谱AI构建的应用展望

当前AI赋能的课程范式转型尚处于探索性实践阶段，这要求高校教师通过实践累积经验，不断优化和完善基于知识图谱的AI课程，推动理工科基础课程数字化转型[4]。

1、课程体系立体化重构

基于知识图谱呈现的拓扑关联特性，可打破传统那种线性课程框架，构筑“基础理论-专业模块-工程实践”的多维教学网络，通过分析各知识点的跨学科衔接，动态制定契合不同专业需求的课程组合方案，完成“一核多翼”的弹性课程结构组建，此重构模式将推动大学物理由单一学科教学过渡到工程素养培养，助力新工科人才全链条能力的练就。

2、教育资源智能化流转

在人工智能背景下，新媒体与大学物理教学的融合，需要高校与物理教师协同探索出符合学校办学特色和人才培养目标的有效路径[5]。靠着知识图谱的语义映射能力，可建立起跨校、跨地区的教学资源协同共享机制，采用统一的知识元编码规范，实现对MOOC视频、虚拟实验、习题库等异构资源的智能标注和精准检索，采用区块链技术构建资源溯源系统，保证优质教学成果安全流转及版权守护，塑造“共建 - 共享 - 共赢”的教育生态样貌。

3、教师角色数字化转型

知识图谱将重新塑造教师的核心职能，从知识给予者转变为学习生态布置师，教师可凭借图谱数据可视化工具，精准判定班级共性薄弱方面，制定具有靶向性的教学干预办法，依靠AI辅助备课系统自动生成跨学科教学案例，挖掘教师的创新潜能，加快教学学术研究跟实践的深度相互交融。

结束语

综上所述，基于DeepSeek的知识图谱构建模式在大学物理教学中的有效性已得到初步验证。未来研究应进一步推动教育数字化转型与智能化升级。教育元宇宙与知识图谱的深度融合需逐步推进，通过构建虚实交融的沉浸式学习空间，为学生提供更加直观和互动的学习体验，打破传统教学的时空限制。通过这些方向的持续探索，DeepSeek将进一步赋能新时代复合型人才的培养，为教育现代化注入新的动力与活力。

参考文献：

[1]祝智庭，张博，戴岭.数智赋能智慧教育的变与不变之道[J].中国教育信息化，2024，30（03）：3-14.

[2]理工科类大学物理课程教学基本要求、理工科类大学物理实验课程教学基本要求：2023年版/教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会编制.北京：高等教育出版社，2023.8.

[3]赵近芳，王登龙.大学物理学.北京：北京邮电大学出版社，2024.9.

[4]张红光，李永涛，杨志红，等.基于知识图谱的《大学物理》AI课程建设与实践[J/OL].大学物理，1-7[2025-04-09].https：//doi.org/10.16854/j.cnki.1000-0712.240396.

[5]张君超.新媒体环境下大学物理教学改革的探索与实践[J].新闻研究导刊，2024，15（03）：142-144.

作者简介：何雄英（1987-），女，讲师，主要研究方向：大学物理学。

基金项目：湖南工学院 2024 年校级教育教学改革研究项目“《大学物理》课程群 AI 知识图谱的实践研究”，编号：JY202424