摘要: 在教育数字化转型与人工智能技术深度融合的背景下，林业高校面向非地理信息科学专业学生开设的“空间信息系统基础”选修课面临学生背景多元、基础差异大、课程内容与优势专业结合不紧密等挑战。本研究以北京林业大学信息学院（人工智能学院）计算机类专业大三学生为教学对象，探索了基于知识图谱的课程个性化教学改革路径，旨在构建一个既能动态融入林业前沿技术与案例，又能精准识别学生差异并引导其个性化发展的教学体系。在知识图谱内容更新方面，本研究新增GeoAI、LiDAR、大模型等前沿知识点节点，并引入林业典型应用案例，使课程知识节点总数显著扩充。同时，围绕森林资源管理等7大类应用场景构建问题图谱，形成问题与知识点的双向映射链路，林业特色问题节点占比明显提升。在知识图谱更新策略方面，本研究提出标准化编码入库、大模型语义自动匹配与人工审核相结合、基于学习行为数据动态调整关联权重的优化策略，使图谱能够真实反映教学规律。在个性化教学方案设计方面，本研究构建了四维一体的教学路径：线上自主学习、个性化课堂讲解、实验课路径推荐和课程项目辅助，实现了从经验式讲授向数据驱动精准教学的转变，并建立了学生成果反哺课程资源的良性闭环。本研究于2026年春季学期开展试点实践。实施成效表明，该模式有效提升了知识图谱的林业应用指向性，教学过程精准化程度显著提高，学生学习效果明显改善，学生满意度较上一学年全面提升，学业成绩进步显著。大部分学生认为知识图谱辅助学习降低了地理信息系统入门门槛，表明该模式具有良好的跨学科适配性和可推广性。本研究为面向宽口径工科专业的跨学科选修课教学改革提供了实践参考。未来可从引入AI智能体实现图谱自动化更新、构建更精细化的学生画像与诊断模型、推广至相关课程形成课程群知识图谱矩阵等方面进一步深化。