知识图谱赋能集成电路专业混合式教学模式改革的探索

前言：

集成电路身为现代科技的关键领域，其专业教学遭遇不少挑战，知识跨度较大、实践要求较高以及技术迭代较快等情况，致使传统教学模式难以契合产业发展的需求，混合式教学模式借助整合线上教学资源与线下教学资源，为解决这些问题给出新的想法，知识图谱作为一种可达成知识结构化、个性化学习以及教学智能化的工具，为混合式教学模式的优化给予有力支撑。探索知识图谱赋能集成电路专业混合式教学模式改革有关键的理论与实践价值。

1 知识图谱与混合式教学的融合基础

1.1 知识图谱的教育应用特征

知识图谱借助语义网络对知识实体及其关联关系给予整合，达成知识的可视化呈现以及动态推理，于教育范畴而言，其核心价值呈现在知识结构化、学习个性化以及教学智能化这三个层面，知识结构化可把离散的知识点整合成层次化网络，揭示学科的内在逻辑，比如在计算机科学里，Python 编程和数据科学之间有着明确的先导关联，借助知识图谱可清晰呈现这种关联，帮助学生更有效地理解知识体系。学习个性化依据学生画像进行动态资源推荐，以浙江大学的“微积分”知识图谱系统为例，该系统可识别学生的知识短板并推送针对性练习，契合不同学生的学习需求，教学智能化为语义检索与智能问答提供支持，东北林业大学在《系统分析与设计》课程中部署 AI 助教，其答疑准确率达 91% ，大幅提升教学效率[1]。

1.2 集成电路专业混合式教学的需求分析

集成电路专业教学面临着三大需要解决的矛盾，分别是知识跨度大、实践要求高以及技术迭代快，这个专业涉及到半导体物理、电路设计、EDA 工具等多个领域的交叉，然而课程之间的衔接比较松散，深圳信息职业技术学院所做的调研说明，有 73% 的学生觉得实验环节和理论存在脱节的情况。产业技术平均每年的更新率达到 20% ，传统教材已经落后于前沿的发展，混合式教学把线上资源的弹性学习和线下项目实践结合起来，为知识图谱的应用创造场景支撑，线上资源可提供丰富的理论知识以及前沿技术的动态，线下实践则可以让学生在实际操作当中加深对知识的理解，提升实践能力[2]。

2 集成电路课程知识图谱构建方案

2.1 知识体系建模

依据集成电路设计的完整流程，搭建起四层知识框架，具体如图 1所示，此框架包含从基础理论直至实际应用的诸多方面，为知识图谱构建奠定清晰的结构基础。

图1：集成电路知识图谱层级结构

2.2 知识节点关联规则

运用“实体 - 关系 - 属性”三元组来构建模型，这里面的实体指的是像 MOSFET、Verilog HDL 这类核心概念，关系覆盖先修依赖以及协同应用等，比如说“半导体物理”属于“模拟IC 设计”的前置课程，“版图设计”和“DRC 规则”之间存在协同应用的关联，属性包含知识点难度系数、实验案例、产业标准等。表 1 呈现出集成电路核心课程知识节点的分布状况[3]。

表1：集成电路核心课程知识节点分布

2.3 技术实现路径

运用Neo4j 图数据库来存储知识节点，并与自然语言处理技术相结合以达成动态更新，知识抽取是从教材、IEEE 文献以及 EDA 工具文档当中提取实体，关系挖掘借助依存句法分析构建起“设计 - 仿真 - 验证”的闭环，动态优化引入企业工程师协同标注机制，同时参考广东工业大学课程群图谱建设的经验，以此来保证知识图谱的准确性与时效性。

3 知识图谱赋能的混合式教学模式设计

3.1 教学流程重构

以知识图谱为基础展开教学闭环设计，会把教学过程划分成课前导学、课中实践以及课后提升这三个阶段，在课前导学阶段，系统会推送知识子图，以此协助学生预习重点知识，在课中实践阶段，学生们分组去进行项目设计，知识图谱会实时关联，为学生提供理论方面的支持以及调试指导。在课后提升阶段，系统会记录学生的操作轨迹，生成知识掌握度雷达图，并且动态推荐产业案例，强化学生对产业的认知 [4]。

3.2 核心创新点

以模拟集成电路设计课程实践作为例子，在课前导学阶段，系统会推送“差分放大器”知识子图，其中涉及器件原理、设计公式以及典型电路拓扑等内容，学生完成在线测试之后，AI 可识别出有 12% 的学生将“共模抑制比”和“增益带宽积”的概念弄混淆，自动追加 EDA仿真演示视频。在课中实践阶段，学生分组去设计LDO 稳压电路，知识图谱会进行实时关联，要是设计参数出现异常，就会高亮显示“相位裕度”理论节点，当仿真失败的时候，会推送 Cadence 工具调试指南，教师依据图谱热以此来来定位高频错误节点，然后针对性地演示偏置电路设计，在课后提升阶段，系统会记录学生的操作轨迹，生成知识掌握度雷达图，并且动态推荐联电电子的 PDK 设计案例，以此强化学生对产业的认知[5]。

4 实施挑战与应对策略

4.1 教师认知偏差调研

对高校教师进行知识图谱认知调研，结果如表 2 所示。调研结果显示，虽然大多数教师认可知识图谱在教学中的价值，但对其技术复杂度和更新维护工作量存在担忧。

表2：高校教师对知识图谱的认知调研（ n=127 ）

4.2 关键应对措施

针对教师的认知偏差，提出分层培训机制和动态维护策略。分层培训机制包括基础层（Protege 建模工具）、应用层（图谱与 Moodle 平台集成）和开发层（Python 图算法定制），以满足不同层次教师的需求。动态维护策略则建立“教师（知识审核） + 研究生（关系标注） + 企业（案例注入）”协同更新链，参考国防科技大学“知识森林”项目，确保知识图谱的持续更新和优化[6]。

5 结论与展望

知识图谱通过解构集成电路知识网络，为混合式教学提供内容重构与过程优化的支撑。本文的研究表明，该教学模式能够显著提升学生知识整合效率与实践能力。未来，应进一步探索跨校图谱联盟建设，解决资源孤岛问题；结合 AR/VR 实现三维工艺可视化；基于大模型的动态图谱生成技术。唯有持续推动技术创新与教育深度融合，方能培养引领“芯”时代的卓越工程师。

参考文献：

[1] 成克非 ， 石沂哲 . 基于 CiteSpace 的中国集成电路产业研究热点与趋势分析 [J]. 科技与经济 ，2024，37（04）：31-35.

[2] 张旌慈 . 基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容性分析方法研究 [D]. 吉林大学 ，2024.

[3] 石赛赛 . 半导体产业链知识图谱研究与建置 [D]. 闽南师范大学 ，2024.

[4] 汪志强 . 基于专利知识图谱的集成电路领域自动问答系统设计与实现 [D]. 上海师范大学 ，2024.

[5] 刘雨欣 . 面向电子元器件知识图谱的实体对齐及链接预测研究[D]. 华南理工大学 ，2023.

高伟（1981.8-），男，安徽芜湖人，硕士，教授，芜湖职业技术学院电气与自动化学院，研究方向：开关电源设计。单位邮编：241000

基金项目：2023 年度安徽省质量工程教学研究一般项目，编号 ：2023jyxm1302