一、 研究目的与意义

1. 研究目的：

根本目的： 破解传统桥梁工程教学中知识体系碎片化、教学资源孤立、学生难以构建系统性认知的难题。

具体目的：

l  知识结构化： 将分散在教材、规范、图纸、案例、文献中的桥梁工程知识进行系统性地抽取、梳理和关联，构建一个多维度、立体化的桥梁工程知识图谱。

l  学习个性化： 利用知识图谱的语义关联和推理能力，为学生提供智能问答和个性化知识推荐，实现“因材施教”。

l  资源集成化： 整合文本、图片、三维模型、仿真视频、工程案例、设计规范等多元异构资源，形成统一的、互联互通的教学资源库。

2. 研究意义：

理论意义：

推动教育信息化深度发展： 探索人工智能（知识图谱）与工程教育深度融合的新模式，为其他工科专业的课程改革提供理论参考和实践范例。

丰富工程知识管理理论： 将知识管理理论应用于具体的工程学科，研究大型、复杂工程领域知识的表示、存储、关联与检索方法。

实践意义：

对学生： 变“被动灌输”为“主动探索”，帮助学生形成“知识网络”而非“知识孤岛”，深刻理解桥梁结构、力学原理、设计方法、施工工艺之间的内在联系，显著提升解决复杂工程问题的能力。

对教师： 减轻重复性教学负担，提供强大的备课和授课工具，使教师能更专注于启发式、讨论式教学，提升教学效率与质量。

对学科建设： 打造具有核心竞争力的“金课”资源，形成鲜明的专业特色，促进桥梁工程学科的数字化、智能化转型升级。

对行业： 培养更符合数字时代需求的、具备系统思维和创新能力的桥梁工程人才，为行业未来发展储备核心力量。

二、 研究目标与内容

1. 研究目标：

目标一： 构建一个覆盖桥梁工程核心知识域（结构、力学、设计、施工、养护）的、大规模、高质量的本体模型和知识图谱。

目标二： 开发一个集“学、练、查、析”于一体的智能化桥梁工程课程资源平台。

目标三： 完成该平台在教学实践中的初步应用与效果评估，形成可推广的建设方案。

2. 研究内容：

内容一：桥梁工程知识图谱构建

领域本体构建： 定义桥梁工程的核心概念、属性及关系（如：“梁桥” 是一种 “桥型”，“承受” “恒载”；“预应力混凝土” 是一种 “材料”，用于 “主梁”等）。

知识抽取： 从标准教材（如《桥梁工程》）、设计规范（如JTG D60）、典型案例、学术论文等半结构化和非结构化数据中，自动或半自动地抽取实体、属性和关系。

知识融合与存储： 对抽取的知识进行清洗、消歧和整合，形成统一的知识库，并选用合适的图数据库（如Neo4j）进行存储。

内容二：智能教学平台开发

智能检索与问答模块： 支持自然语言提问（如“悬索桥和斜拉桥的主要区别是什么？”），并返回结构化的答案和相关知识子图。

内容三：教学资源的多模态集成

将BIM模型、有限元分析动画、施工视频等与知识图谱中的实体进行关联。

建立习题库、试卷库与知识点的映射关系，实现基于知识点的智能组卷和学习效果评估。

三、 特色及创新点

1. 特色：

直观性： 通过知识图谱可视化，将抽象的工程概念和复杂的结构关系变得一目了然，极大降低认知门槛。

交互性： 学生可以从任意一个知识点切入，进行自主、发散、关联性的探索学习，激发学习兴趣。

工程性： 紧密结合工程实际，以真实案例和规范驱动知识组织，强调知识的应用场景。

2. 创新点：

模式创新： 实现了从“线性教材”到“网状知识体”的教学资源组织模式根本性变革。

技术创新：深度融合AI技术： 将自然语言处理技术用于领域知识抽取，将图计算技术用于学习路径推理。

应用创新：智能问答引擎： 打造桥梁工程领域的“专业版ChatGPT”，提供精准的学术支持。

四、 学生获得的训练

参与该项目（无论是作为开发团队一员还是作为平台的使用者）的学生将获得以下多方面、高价值的训练：

1. 系统性工程思维训练：

通过构建和使用知识图谱，学生被迫去思考知识点之间的内在逻辑和层次关系，从而建立起完整的、系统的桥梁工程知识框架。

2. 信息素养与数字化能力：

学会使用图数据库、可视化工具等现代信息技术手段来管理和表达专业知识，提升在数字时代的核心竞争力。

3. 主动学习与探究能力：

平台鼓励学生像“探险家”一样主动挖掘知识关联，从“学会”转变为“会学”，培养了终身学习的能力。

4. 团队协作与沟通能力：

学生在项目开发过程中，需要和教师、桥梁工程专业学生紧密合作，锻炼了跨背景团队的协作能力。