在“双碳”战略深入推进、全球能源转型加速的背景下，北京理工大学依托能源与气候经济、碳中和技术与管理学科基础，建设本研贯通课程《能源经济学》。课程面向能源经济与双碳领域人才培养需求，突出理论学习、案例分析与数智化学习支持相结合，着力搭建知识体系完整、教学资源丰富、学习路径清晰的智慧课程平台，为培养兼具交叉视野和实践能力的双碳领域拔尖创新人才提供支撑。 

图1 《能源经济学》智慧课程首页

知识图谱：构建结构化知识体系，支持个性化学习

课程团队结合能源经济学的学科特点和教学需求，围绕能力、问题、知识、资源四个维度，构建层次分明、互联互通的课程知识体系。课程以知识、能力、素养协同提升为目标，累计凝练核心知识点128个，整合教学资源350余项，其中包括配套试题484道、精品授课视频54个；同时建设覆盖课程主要内容的问题图谱102个，涵盖全局层、概念层、方法层等不同维度的理论问题与实践问题，为学生系统理解能源经济学知识、开展自主学习和拓展探究提供支持。

 

 图2 《能源经济学》知识图谱

 

图3 《能源经济学》问题图谱

 

图4 《能源经济学》能力图谱

 

AI助教：提供实时学习支持，支持学生自主探究

围绕课程内容特点，《能源经济学》智慧课程建设了专属AI助教，并接入DeepSeek、千问等智能模型。AI助教依托自然语言处理、深度学习和知识图谱等技术，与课程知识体系和教学资源相衔接，可围绕能源市场分析、减排政策解读、能源效率评估等学习问题提供辅助解答，并结合学习过程数据，为学生推荐相关教学资源和练习题目，帮助学生及时发现知识薄弱环节、提升自主学习效率。

 

图5 《能源经济学》AI助教

同时，课程引入智慧测评专家、苏格拉底等AI智能体，通过多轮智能问答和启发式追问，引导学生围绕关键概念、典型模型和实际案例开展深入思考。无论是在课堂学习还是课后自学场景中，学生都可以按照自身学习节奏获得及时反馈，逐步从知识的“被动接收”转向问题导向的“主动探究”。

 

 图6 《能源经济学》苏格拉底引导式智能体

AI赋能提质：贯通教、学、评、管全过程

在智慧课程建设与应用过程中，教学团队坚持“以教促研、以研优教”，通过多轮试用和一学期的教学实践，持续提升AI模型的问答质量和课程适配度。师生围绕课程核心知识点、重难点问题和实践应用案例向AI提出问题，AI生成初步解答后，由教师结合教学目标、知识准确性和案例适用性进行专业点评与反馈，推动模型不断优化。经过持续训练和迭代，课程AI工具在基础理论讲解、案例分析辅助、学习资源推荐等方面的支撑作用逐步增强，为教师改进教学方案和学生开展个性化学习提供了有益支持。

 

图7 《能源经济学》问答记录与模型调优

在此基础上，课程进一步将AI技术融入备课、授课、学习、评价和管理等教学环节，形成覆盖多场景的智能化支持工具。相关工具可辅助教师开展资源组织、课堂互动设计和学习情况分析，也可帮助学生进行知识回顾、问题检索和阶段性自测，推动教学流程优化和教学质量提升。

 

图8 《能源经济学》AI管理中心

 

服务“双碳”战略，提升交叉学科人才培养质量

《能源经济学》智慧课程建设体现了北京理工大学面向国家重大战略需求、推进学科交叉融合和教学模式创新的积极探索。课程通过结构化知识图谱、AI助教和智能化教学支持工具，将能源经济理论与双碳实践问题相结合，进一步提升了学生的系统思维、数据意识和问题分析能力。下一步，课程团队将持续完善教学资源，优化智能化学习支持机制，拓展可持续能源转型、碳市场建设和负碳技术部署等案例内容，不断提升双碳领域创新人才培养质量，为国家“双碳”战略和中国式现代化贡献北理工力量。