基于知识图谱的Python数据分析课程改革实践  

Curriculum Reform Practice of Python Data Analysis Based on Knowledge Graph

作　　者：刘秋菊 王仲英[2] 黄继海 LIU Qiuju;WANG Zhongying;HUANG Jihai(School of Information Engineering,Zhengzhou University of Technology,Zhenghzou,Henan 450044,China;School of Engineering Economics,Henan Institute of Economics and Trade,Zhenghzou,Henan 450018,China)

机构地区：[1]郑州工程技术学院信息工程学院,郑州450000 [2]河南经贸职业学院工程经济学院,郑州450018

出　　处：《中州大学学报》2025年第2期106-111,共6页Journal of Zhongzhou University

基　　金：河南省高等教育教学改革研究与实践重点项目“新一代人工智能背景下人才培养实践创新平台建设探索与实践”(2024SJGLX0206);河南省高等学校重点科研项目“基于多模态的图像语义分析关键技术研究”(24B520036),“大模型时代中文智能写作关键技术研究”(25B520030);郑州工程技术学院教育教学改革研究与实践项目“‘智能+’时代高校虚拟教研室建设模式研究与实践”(ZGJG202111B)。

摘　　要：针对人工智能在生成内容时出现的“幻觉”,提出在教学中使用人工智能大模型结合Python数据分析课程知识图谱的方法。该方法有效解决了“幻觉”问题,还为人工智能+教育领域的实践提供方案。通过整合分散的教学资源构建课程知识图谱,并采用图数据库Neo4j展示知识点,从而帮助学生实现个性化学习、制定科学的学习计划,同时帮助教师分析学生学习数据,了解学生进度和薄弱环节,调整教学内容和方法,提高教学质量,实现全面评估学生的学习效果。In response to the“illusion”that occurs when artificial intelligence generates content,this paper proposes a teaching method of using artificial intelligence large models combined with Python data analysis course knowledge graph,which not only effectively solves the“illusion”problem,but also provides a solution for the practice in the field of artificial intelligence and education.By integrating scattered teaching resources,curriculum knowledge graph is constructed,and knowledge points are displayed by using graph database Neo4j to help students facilitate personalized learning,develop scientific learning plans,help teachers analyze students’learning data,understand students’progress and knowledge gaps,adjust teaching content and methods,improve teaching quality,and realize comprehensive assessment of students’learning effects.

关 键 词：人工智能 知识图谱 检索增强生成 课程改革 

分 类 号：TP312.1-4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] G642[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]