封面新闻记者 谭羽清 图片由四川大学提供
在培育新质人才，推进数字教育和人工智能+行动中，四川大学正致力打造「4个100」的「人工智能+赋能一流本科的融合式教育系列改革项目」，主要包括基于知识图谱的AI课程建设项目、推进学科交叉的跨学科项目制课程建设项目、面向产教融合科教融汇的文理工医实践实验实习改革建设项目、基于数字资源建设的立体化数字教材建设项目等。
3月27日，四川大学基于知识图谱的AI课程建设研讨会在望江校区举行，来自清华大学、吉林大学、湖南大学、四川大学等高校的专家学者围绕「以AI技术赋能智慧课程建设，构建课程‘素质－能力－知识’图谱，培养具有学习力、判断力、创新力的‘新质人才’」主旨，深度思考如何借助人工智能浪潮，加快建设与世界一流大学相适应的一流本科人才培养体系。
研讨会现场
主办方：
共同掀起「AI金课」建设川大新浪潮
作为本次研讨会的主办方，四川大学教务处处长党跃武表示，学校已经启动「人工智能+赋能一流本科的融合式教育系列改革立项」，全校师生积极响应、热情投入，以饱满的激情和专业的态度共同为构建高质量、前沿性的AI 金课、金教材、金项目等献计献策。在已经建设了60门国家级一流线上课程和线上线下混合式课程的基础上，学校将探索更多的人工智能赋能教育的改革。在党跃武看来，「目前一些课程的知识图谱应用还比较浅表化，智慧课程要将‘人工智能+’与课程设计、运行、建设、评价全过程有机结合起来，尤其要把‘两性一度’，即高阶性、创新性、挑战度作为根本。」
四川大学教务处处长党跃武在研讨会上发言
主讲嘉宾：
知识图谱构建未来高效个性化学习新路径
研讨会上，吉林大学基础医学院王医术教授在题为「基于知识图谱的新形态课程建设与应用」的演讲中，将「AI课程」中包含着万千知识点，且点点互相联系的知识图谱形象地比喻为一片「最美好的星空」。她认为，基于知识图谱的AI课程一方面可以避免医学专业的学生重复学习简单基础的知识点，从而省去很多时间。将这些时间投入到实践教学、临床教学上，能进一步提升学生的实践能力。运用「AI课程」系统，学生们可以准确地发现自身知识体系的不足，并且在系统的建议下更好地进行深入学习。
吉林大学基础医学院王医术教授在研讨会上进行分享
湖南大学化学化工学院教授刘强分享了知识图谱与AI赋能一流课程建设与教学创新的经验、启发等。关于将AI引入教学互动，是否依然会发生「一本正经地胡说八道」现象，刘强回答道：「专业知识有偏差的问题出现时，你可以否定它的答案。在后面的训练过程中，可以通过足够大的训练集让AI工具与你一起成长。」他表示，未来的智能问答可能不是一种通用的模式，而是通过定制一门课程，或者基于专业课程群的知识图谱，根据自己的需求来关联和提供相关的数据、信息和知识。
湖南大学化学化工学院教授刘强在研讨会上进行分享
与会教师：
基于知识图谱的AI课程给教育领域带来更多可能
「将知识图谱应用于线下教学和活动中，不仅能够提高教学和活动的质量和效率，还能够为学生提供更加丰富和深入的学习体验。这一新思路将为传统教育模式和活动组织带来新的可能性，值得我们进一步探索和实践。」谈到参与本次研讨会的感受，四川大学化学工程学院的周加贝说道。在他看来，基于知识图谱的AI课程在教学领域有着广阔的应用前景， 「利用知识图谱，我们可以探索案例教学、问题式教学等新的教学方式，引导学生通过自主探究学习，培养他们的独立思考、创新能力和跨学科合作能力。」
「基于知识图谱的AI课程或能够真的实现大规模的个性化培养，分层教学。这种分层不是刻意的，而是根据学习效果来进行，可以更好地帮助他们同步前进。」西华大学建筑与土木工程学院教学副院长李海凌说道。
成都理工大学地球与行星科学学院张刚阳表示，知识图谱的AI课程不仅能极大地提升教师的工作效率，也能更有效地辅助学生获取知识。一方面，可以根据教材或课件进行 AI识别，智能生成知识图谱，智能匹配和标记知识点，让学习更精准；另一方面，还可以利用知识图谱的AI搜索推荐等技术，通过对话的交互形式，来回答学生的问题，提供更加精准的教学资源。
四川大学华西临床医学院谢轶提到，「基于知识图谱的AI课程将会完全改变我们医学检验专业传统的知识结构。」他认为，医学检验专业像是一把大伞，涵盖了许多领域，包括基础的化学、物理学、生命科学乃至机械制造、计算机科学等，知识结构复杂且逻辑关系多样。引入AI并对这些逻辑关系进行梳理，不仅学生们学起来通透，老师们教起来也更顺畅。
