采购项目

基本规格要求

详细要求

基于知识图谱的新能源汽车高水平专业群课程体系

（一）新能源汽车人才链岗位模型建设

1.1七维新能源汽车专业群建设模型

1.2新能源汽车专业群体系（产业链-技术链-人才链）模型建设

1.3 AI基于岗位能力的智能检索与推荐

（二）新能源汽车专业群人才培养方案模型建设

2.1新能源汽车专业体系模型可视化

2.2新能源汽车专业培养方案搭建系统

2.3新能源汽车专业群内课程关系构建

1.新能源汽专业群人才链岗位模型建设

人才培养模式的优化和改进是一个持续不断的过程。需要不断地关注行业领域的新发展、新变化，及时调整教学内容和方法，以保证人才培养质量的稳步提高。基于AI的知识图谱能更好的从行业领域、技能要求、专业知识等方面的信息，建立起更为完备的知识体系。并且在人才培养方面，将教育和产业紧密结合起来，建立产学研合作机制，让学生能够深入到真实的产业环境中去实践并掌握更加实用的技能。

1.1七维专业群建设模型

1）支持专业群组逻辑显示：建设七维的专业群组逻辑-培养目标-毕业要求-能力体系-问题体系-知识体系-教学资源模型。

★2）支持群组各维度逻辑数据自动统计：自动汇总专业群内各项维度内容的建设数据，对专业数量、培养目标数量、毕业要求数量、能力、问题、知识点、教学资源等数据进行汇总统计。

1.2专业群体系（产业链-技术链-人才链）模型建设

1）人才链体系展示：通过专业群建设的框架地图，展示从产业链-技术链-人才链的完整群内人才培养的体系。

2）人才链对应的岗位显示：需要具体体现专业群下的对口行业的具体岗位，并且这些岗位具体和哪些专业关联，体现完整的人才培养与职业关联的路径。

★3）人才链岗位能力模型：针对专业群的对口行业，分析相关职业岗位的能力要求，提供对应的框架和权重。

★4）岗位工作内容与技能分析：提供对应岗位的具体工作内容与要求，并且梳理出该内容对应的知识点与技能点要求，并通过知识体系判断相关课程，形成完整的岗位能力培养体系。

5）支持与课程知识图谱关联：根据对应知识点和技能点找到相关课程，并且点击课程可进入具体的课程图谱，了解课程知识体系。

1.3 AI基于岗位能力的智能检索与推荐

★1）AI岗位智能检索：结合本专业群领域下的行业特征，通过大数据+算法模型，提供AI智能检索。

2）AI岗位智能推荐：根据所在专业，提供与专业匹配的对口职业，并且以此推荐适合的岗位信息。同时，还需具备推荐系统设计和优化的能力，持续完善智能推荐模型，提供有效的岗位推荐结果。

3）AI智能采集：采集行业内各大相关企业的最新招聘要求，以及近几年该行业的用人趋势数据等信息。并能对爬取到的数据进行有效的清洗、整理和预处理，以提供可用的数据源。

★4）岗位技能拆解：根据检索的岗位数据，提供自然语言处理能力，能够将招聘信息中的文本进行分词、词性标注、实体识别等操作，从中提取出关键信息，如岗位要求、技能需求等。

★5）AI岗位智能分析：根据拆解的关键信息，在大模型下进行分析，进行有效汇总。提炼出岗位核心能力与技能要求，为学校培养方案的定制提供数据依据。

★6）AI岗位能力分层：对于不同的岗位需求，提取出其对应的技能和能力，并将这些技能和能力划分为不同的层级。结合教师后期定制的评估指标，对学生的专业背景和实际学习结果进行关联和匹配，进而评估学生是否满足企业用人要求。

7）大数据分析与可视化：对全部采集的大规模数据进行留档，如抓取来源，抓取数据项，和相关的分析策略，形成可视化的数据分析结论。

2.新能源汽车专业群人才培养方案模型建设

为更好地推进专业素质教育和提高人才培养质量，建设基于知识图谱的知识新体系。在人才培养方案的基础上，重新整合专业的教学认知目标和教学资源，重新梳理专业包含的知识点，构建知识点之间的相互关联，并用更清晰明了、可视化的方式展示专业知识图谱建设成果，便于学生了解和掌握，获得更好的学习效果；探索更为高效的自主学习辅导方式和更为合理的评价体系，推动数字化教育的AI化并帮助学校提升教学质量。

2.1专业体系模型可视化

★1）支持生成专业图谱成果基础信息：支持展示已经建设完成的专业知识图谱基础信息，包含专业名称、建设学校、专业简介、与本专业知识图谱建设成果基础概况数据，其中基础概况数据包含培养目标、毕业要求、能力建设、问题建设、知识点建设成果与教学资源建设成果，成果数据会根据建设内容实时更新。

★2）总览六维培养方案矩阵：通过3维模型画面，预览六维培养方案矩阵模型，矩阵内容包含培养目标、毕业要求、课程体系、能力图谱、问题图谱、知识图谱等层面；每个层面中包含当前专业建设在各个层面中的全部内容，并且通过专业图谱建设，各层级间产生关联。

3）六维培养方案矩阵生成快照：支持一键生成六维培养方案矩阵模型的快照，生成时支持随意选择模型视角，生成最佳快照内容。

4）六维培养方案矩阵数据统计：支持系统自动统计六维培养方案矩阵建设数据，数据包含：专业内建设课程总数、能力图谱数量、问题图谱数量与知识点数量。

5）模型预览快捷操作：支持用户通过工具栏对矩阵模型进行快捷操作，包括旋转角度、模型的形态体积等。

6）矩阵模型最佳视角总览：支持系统自动旋转矩阵模型，并根据当前观看内容优先显示视觉距离最近内容，弱化较远的内容，协助用户更有针对性的进行预览。

7）矩阵内容关联路径：支持用户选择矩阵中任意内容后，系统会自动标记出有关联的六维路径，包含培养目标、毕业要求、课程名称、关联能力、关联问题与关联知识。并且通过关联路径表示强/中/弱等关系。

8）培养目标详情：支持用户点击培养目标后对详情进行总览，内容包含培养目标简介、关联的毕业要求、毕业要求的关联状态与各个状态的数量、关联毕业要求细则、关联课程名称、关联课程运行学习与学分、关联课程中知识点数量、问题数量与能力数量等信息。

9）毕业要求详情：支持用户点击毕业要求后观看毕业要求详情，内容包括：毕业要求简介、关联支撑目标数量、关联专业课程数量、关联专业能力数量、关联专业问题数量、支撑培养目标总览与强弱关系、关联课程体系总览与强弱关系、关联课程详情等信息。

10）专业课程体系详情：支持用户点击课程模块后观看课程详情，内容包含：课程关联的毕业要求数量、关联的能力数量、关联的问题数量、当前课程关联的毕业要求详情、当前课程关联的培养目标详情，并支持跳转查看课程详情。

2.2培养方案搭建系统

1）支持专业培养目标个性化定制：支持按照实际专业培养需要，提供模板，个性化定制专业培养目标，以适应不同的培养目标。

2）支持专业毕业要求个性化定制：支持从培养目标出发，多维度、细致化地定制该专业的毕业要求。

3）支持毕业要求矩阵：通过可视化的表格显示毕业要求与培养目标的矩阵模型，更直观的了解学生培养要求。

4）支持图谱内容发布管理：通过图谱发布设置，可将图谱分享给管理员、本校学生、指定学校用户、指定用户、完全公开等多种方式，预览知识图谱建设成果。

5）支持设置图谱编辑权限管理：通过图谱权限管理模块，可添加对应协作管理员，参与日常的图谱建设。

6）支持图谱成果汇总展示：支持专业图谱全公开，为全校用户展示本校已建设的专业图谱概况，并通过后台发布设置，指定对应的用户/用户群浏览知识图谱详情内容。

2.3课程体系建设系统

1）支持课程体系自定义：系统支持用户自行创建并管理课程体系，包含课程数量，课程学习时间，修完课程后所得学分，课程名称及该课程所含知识点数量。

2）支持两种课程添加方式：系统支持用户使用两种课程添加方式：一是支持选择用户有权限的课程；二是在专业下新建课程。

3）支持课程拓扑图自定义系统：系统支持用户设置专业核心课程开课学期，构建课程与课程之间关系。

4）支持直接编辑设置课程拓扑图系统：系统支持用户直接使用拖拽移动课程学期，并直接进行课程之间连线后填写课程之间关系名称。

5）支持图片导入设置课程拓扑系统：系统支持用户直接导入图片将想用的拓扑图导入系统。

6）支持展示毕业要求支撑页面：系统支持用户展示课程和毕业要求之间的支撑关系。用户可选择直接设置或导入图片。

《新能源汽车电力电子技术》基于知识图谱的课程建设

（一）课程知识图谱成果展示平台

1.1知识图谱创建

1.2内容资源包管理

1.3知识点资源智能搜索系统

1.4知识图谱模型建设

1.5知识点清单

1.6知识图谱可视化与基础应用

1.7知识图谱智能问答

1.8共享课/翻转课对接

（二）教学运行管理

1.1教学数据观测

1.2课程图谱学习

1.新能源汽车电力电子技术知识图谱构建

本项主要目标是围绕学校内的核心课程构建课程的知识图谱，为后续的教育教学工作提供基础支撑。高等教育的核心在于学生学科思维能力的培养，除了帮助学生掌握学科基础理论知识，还要培养学生利用知识解决问题等的学科思维能力。

1.1知识图谱创建

1）支持多种图谱类型：支持按照实际需要创建课程类型的知识图谱，以用于不同教学场景；

2）支持树状、网状图谱类型：支持创建侧重知识结构的树状知识图谱和侧重知识关系的网状知识图谱，支持根据实际需要创建不同类型的知识图谱；

3）支持文件导入知识图谱：支持本地导入xmind格式的思维导图文件，自动读取文件数据，生成课程知识图谱，导入的模板内容需要包含课程名称、教学主题、教学子主题、知识点、知识点类型等内容；

1.2内容资源包管理

★1）支持知识图谱云资源包：需要提供构建图谱的云资源包，总体不少于100门已有的同专业大类的慕课课程视频资源、总体课程资源数量不低于10000门，总体电子书资源数量不低于20000本。这些资源可作为知识图谱构建的核心原始语料，资源包支持通过系统自动切取各个知识点对应教学资源，协助老师完成课程建设；

2）支持添加知识图谱资源包：支持教师在构建知识图谱时通过搜索添加知识图谱相关资源，构建当前知识图谱的个性化资源包，为教师构建科学合理的知识图谱提供资源支撑；

3）支持推荐可用资源：支持对教师搜索的资源内容，通过人工智能技术，推荐用户可能会需要的相关资源片段，推荐准确率到达80%；

4）支持知识图谱资源包管理：支持手动增加或删除当前知识图谱的资源包内容；

1.3知识点资源智能搜索系统

★1）支持知识点资源自动推荐：系统每天根据知识点内容，在互联网中自动爬取相关网络教学资源，并提供给教师辅助课程建设，资源类型包含但不限于知乎、知网、百度百科、视频、电子书、bilibili等资源，资源推荐数量不低于100条。

2）支持手动搜索相应的网络教学资源：用户可在知识资源智能搜索系统中手动输入关键词搜索对应的资源，资金来源包括：课程、知乎、电子书、知网、百科、bilibili。同时用户可设置搜索内容，包含：概念、案例、研究、示意、拓展、信息、观点、跨学科、比较、趋势、引例、示意等资源类型。

3）支持用户通过资源清单选择教学资源：在用户选择完资源后，可以通过加入问题清单的方式，将资源暂时加入购物车中，后续统一对资源进行管理与挂载等操作。

1.4知识图谱模型建设 

1）支持快速建立知识图谱节点：支持从知识图谱资源包选择具体的内容片段快速建立知识点，自动生成知识点名称，比如从资源包选择已有多门MOOC的章节名称、多本电子书本的目录片段和书本内结构化自动识别的概念集片段等自动创建知识点；

2）支持自定义创建图谱知识点：支持在已有的网状知识图谱画布上任意位置，手动创建空白知识点；

3）支持自定义图谱节点样式：支持用户修改网状图谱节点的名称、颜色（需要提供颜色的色盘）、形状（包括圆形、圆角矩形、菱形）；

4）支持连接图谱节点关系线：支持网状图谱知识关系线的连接，用户可以自定义设定知识关系或选择系统推荐的知识关系，知识点关系需要包含逻辑结构关系（含依赖、整部、属种、递进、互斥、共生等）和教学语义关系（含引言、案例、实操、总结等）；

5）支持根据关系重要性从视觉上分级设置知识点间的关系线：支持以重要性“顺序类”>“包含类”>“相关类”的规则，从视觉强调效果上进行设置，突出不同关系线不同的展现形式，其中顺序类关系以彩色实线展示，包含类关系以白色实线展示，相关类关系以白色虚线展示，且支持在知识点间设置双向关系。

6）支持知识图谱创建自动保存：用户在画布进行操作后（如增加、修改、删除知识点或知识关系等），可自动保存，用户也可对修改内容手动保存；

7）支持设置知识点基本信息：包括知识点名称、别名、英文名、知识点类型（事实性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识、辅助性知识）难度、知识点简介、适用课程领域等；

8）支持设置知识点个人资源：支持为单个知识点本地上传视频教学资源，支持编辑已上传的视频资源名称，设置对应的主讲人信息；

★9）支持AI自动推荐引用资源：在编辑单个知识点教学资源时，支持通过AI核心算法利用人工智能技术自动推荐知识点相关的教学视频片段、电子教材片段，方便用户快速选择，丰富知识点资源，推荐的资源需要包含资源的名称、来自课程名称、学校名称、教师、章节信息、视频时长、引用状态，对不起合适的视频资源可设置“不再推荐”；

10）支持知识点教学资源搜索：在为单个知识点添加教学资源时，可以通过关键字搜索已有的各类视频资源，搜索的结果需要包含资源的名称、来自课程名称、学校名称、教师、章节信息、视频时长、引用状态等；

★11）支持知识点资源的片段标注：支持用户手动修改所引用的教学视频片段位置信息，对于视频资源可在视频时间轴上设置知识点片段的开始位置和截止位置，边设置时能同时看到视频对应的时间戳；对于电子教材书籍可直接设置对应知识点内容片段的起点和终点；

12）支持知识点属性设置：支持利用知识关系自动为知识点生成知识点属性，包含知识点具体的属性分类、属性的详细介绍内容和对应的碎片化资源索引等，对于属性分类可拖动设置属性的排序、编辑单个属性点的具体信息；

13）支持展示知识点详情的编辑进度：在单个知识点编辑过程中支持可视化查看单个知识点的内容完整度百分比，方便用户把握知识图谱的资源编辑进度；

1.5知识点清单

1）支持统计本图谱中知识点建设情况总览：系统自动统计本图谱中所有的知识点建设汇总情况，包括知识点数量、资源数量与测试题目建设情况；

2）支持添加教学资源包：用户可通过该模块添加更多教学课程资源到本图谱教学设计中，同时系统根据资源包建设情况，分析本图谱的课程建设情况、教学引用情况与资源上传情况等数据，协助用户了解图谱建设详情；

★3）支持生成知识图谱知识点建设清单：通过清单，可快速了解本图谱的知识点建设情况，包括知识点列表、知识点的建设进度、知识点的属性建设情况、知识点各类资源的建设情况，并且通过清单可快速进入知识点编辑页面，完成知识点建设。

★4）支持自动生成知识点描述：根据课程信息与知识点名称，可自动生成知识点描述，描述需来源于大模型生成式人工智能提供的描述，描述字数应不少于20字，结果以doc或docx格式呈现。

1.6知识图谱可视化与基础应用

1）支持知识图谱全局展示：支持知识图谱的全局展示，包括知识点的名称、知识点关系、主题分类筛选、知识分类筛选、知识关系筛选等。课程下不同主题的知识内容需要通过不同的颜色进行区分展示；

2）支持知识图谱画布自定义大小：通过调节画布百分比，缩放图谱大小和比例，方便用户查看知识图谱；

3）支持知识图谱基础数据统计：自动统计并显示当前学科知识图谱累计建设的知识点数量、知识关系数量和学习资源数量等数据；

4）支持知识图谱缩略图导航：支持图谱的缩略图导航，可手动平移当前可视化区域在整个图谱内的位置，方便用户查看当前显示范围在整张图谱中的定位；

5）支持搜索或点击单个知识点：支持通过关键字搜索或点击单个知识点两种方式，快速定位知识点，并自动调整画布位置或比例，将知识点自动呈现至画布中央保证最佳展示视角，方便用户查看；

6）支持知识点详情展示：选中知识点时，展示知识点的基本信息（需要包含知识点别名、英文名、适用课程难度）、引用的教学视频和电子教材、本地上传、网络资源的各种类型的资源，以及知识点属性文本介绍等相关内容；

7）支持单个知识点溯源：选中知识点时，展示知识点的溯源关系，可以查看与它有依赖关系和递进关系的知识点，有利于用户对知识脉络的梳理和把握；

8）支持查看单个知识点画像：选中知识点时，展示知识点的画像，可以查看与之相关的其他知识点，有利于用户由此及彼，对知识点进行衍生学习；

1.8共享课/翻转课对接

★1）支持和共享课进行对接：支持和共享课进行对接，建立关联关系后，共享课课程主页会出现图谱快照，学生学习端会出现图谱入口，点击图谱后，进入图谱学习页面：

同时在该知识点小程序页面的访问次数会计入共享课的课程访问量中，根据访问时间，算入对应课程对应学期的公开课学习人数，本学期学习人数，累计选课人数；

2）支持和翻转课进行对接：支持和翻转课进行对接，建立关联关系后，可实现在课程图谱内创建翻转课，并且将图谱学生直接带入翻转课内，学生可以通过翻转课直接进行图谱的学习，学习完成后，数据会直接同步在教学运行数据里面。

2.知识图谱教学运行管理系统

教学运行过程中分为教师和学生两类用户。教师可观测学生的知识点学习进度以及知识点的掌握情况，及时发现需要帮助的学生或学习掌握度较差的知识点。学生可基于知识图谱的新形态自主学习模式，学习各种类型的学习资料，利用知识图谱理清知识之间的关系，通过知识点练习提升对知识点的掌握度。

2.1教学数据观测

1）支持课程学生管理：支持导入学生名单，可查看导入失败学生名单，供老师联系学生及时注册认证智慧树用户。可移除导入错误的学生。

2）支持课程运行总体数据统计：可查看课程学习的学生数量、课程的人均学习进度、全部学生已学内容掌握度平均值等数据，并且分析出各个同学的各阶段的合格率情况，人均学习进度分布与平均掌握度分布等情况

3）支持树状知识地图查看学生掌握度：基于课程图谱中构建的树状知识地图，查看每一知识点的平均掌握度。支持放大、缩小、全屏知识地图，支持展开收起树状知识节点，支持搜索知识地图中的知识点。

4）支持网状知识图谱查看学生掌握度：基于课程图谱中构建的网状知识图谱，查看每一知识点的平均掌握度。支持放大、缩小知识图谱，支持搜索知识图谱中的知识点。

5）支持查看学生学习详情：可查看课程内的每位学生的学习详情，包含学生加入课程的时间、课程内知识点的学习进度以及已学内容的掌握度。

6）支持查看知识点学习详情：可查看每个知识点的学生完成率以及近一周的提升情况，可查看每个知识点的平均掌握度以及不同范围掌握度的学生分布情况。

7）支持查看学生个人分析报告：可查看学生的所有知识点学习的平均掌握度、资料总学习时长、总练习时长、总练习次数。可查看学生对每个知识点学习的掌握度以及班级的平均掌握度，用于比较学生在课程内的当前学习水平。可查看学生对每个知识点的资料学习时长、练习时长、练习次数。

8）支持分析每日学情况简讯：包括今日学生上线数量、老师上线数量、教师团队建设数据，（包括：教授、副教授、讲师、助教等身份）、学生学习相关数据（学生学习总人次、参与学生人数、参与率）。

9）支持分析课程图谱运行成果：分析数据包括稳定运行时长、人均学习进度、平均掌握度、学生学习合格率等。

10）支持分析课程学习变化趋势：分析包括学习人次变化趋势、人均学习进度变化趋势、平均掌握度变化趋势、合格率变化趋势等。

2.2 课程图谱学习

1）支持知识图谱学习：基于树状知识地图和网状知识图谱，可查看每一知识点的掌握度情况。支持查看网状知识图谱的任一知识节点（包含主题、知识点、属性等）的知识详情。知识详情包括知识节点的标签、别名、描述、视频资源、教材资源、网络资源、知识关系、知识点属性等内容。

2）支持学生通过主题－子主题－知识点模式进行学习：开放传统学习渠道给到学生，帮助学生完成日常学习，学还是那个可通过主题－子主题－知识点的模式直观观看全部的知识点内容与知识点掌握度，并根据个人意愿自主选择学习内容进行学习。

3）支持知识点练习：支持客观题（单选题、多选题、判断题）的自动判断题和主观题（问答题、名词解释题等）的查看学习。

4）支持问题图谱学习：支持以问题为导向的学习，通过“全局层问题——概念层问题——方法层问题”三层问题模型结构，查看解决课程经典问题所需要掌握的知识点。

5）支持能力图谱学习：可查看支撑课程能力目标所需要掌握的知识点或需要解决的问题，帮助学生有目的地学习知识点以提高自己的专业素养和能力。

6）支持个人学习数据查看：可查看当前课程的学习进度以及已学内容的平均掌握度，学生可持续关注自己的学习进度和学习效果。

★7）支持用户一键登录小程序进行学习：已经入班的学生，可一键进入小程序，对于课程内容进行学习。小程序与网页版互通学习数据与记录。

1.7知识图谱智能问答

★1）支持知识点及学习资源推荐：可通过问答的形式帮助用户获取知识点，提供全新的学习路径，并根据此为学生提供相应学习资源推荐

2）支持问题搜索：支持学生在学学习界面，可以和AI智能问答系统进行互动，在系统中输入问题后进行提问；

3）支持问题回答：智能问答系统可以根据学生输入的问题通过爬取线上资源进行解答，并给学生提供问题相关的学习资源;

4）支持教学资源推荐：在教学资源管理页面，教师可以通过智能问答系统，自动检索出和知识点相关的线上资源，并可直接引用；

专业群人才需求调研

根据AI智能分析的岗位模型提供相关数据报告。

1.根据AI智能分析的岗位模型提供相关数据报告，如：数据来源、样本范围、分析结论等