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人工智能领域近似推理和贝叶斯网络方面88个课题名称1.基于近似推理的知识获取和推断2.高效的近似推理算法研究3.近似推理在自然语言处理中的应用4.贝叶斯网络在医疗领域的应用研究5.基于贝叶斯网络的风险分析模型6.高效的贝叶斯推理算法设计7.近似推理在推荐系统中的应用研究8.面向大规模数据的贝叶斯网络建模方法9.贝叶斯推理在智能交通系统中的应用10.近似推理在智能游戏中的应用研究11.基于贝叶斯网络的风险评估方法12.近似推理在金融风险管理中的应用研究13.贝叶斯网络在机器学习中的应用探索14.面向大规模图数据的贝叶斯网络算法设计15.近似推理在社交媒体分析中的应用研究16.基于贝叶斯网络的恶意软件检测方法17.近似推理在智能家居中的应用研究18.贝叶斯网络在推荐系统中的个性化推荐研究19.面向大规模非线性系统的贝叶斯网络建模方法20.近似推理在智能问答系统中的应用研究21.基于贝叶斯网络的风险控制策略研究22.近似推理在医疗诊断中的应用研究23.贝叶斯网络在智能交通控制中的应用研究24.面向大规模复杂网络的贝叶斯网络算法设计25.近似推理在智能客服中的应用研究26.基于贝叶斯网络的风险评估模型27.近似推理在人脸识别中的应用研究28.贝叶斯网络在智能城市规划中的应用研究29.面向大规模异质数据的贝叶斯网络建模方法30.近似推理在智能视频监控中的应用研究31.基于贝叶斯网络的疾病预测模型32.贝叶斯网络在智能农业中的应用研究33.面向大规模时间序列数据的贝叶斯网络算法设计34.近似推理在金融投资决策中的应用研究35.基于贝叶斯网络的用户行为分析方法36.近似推理在智能图像处理中的应用研究37.贝叶斯网络在智能电网中的应用研究38.面向大规模稀疏数据的贝叶斯网络建模方法39.近似推理在智能音乐推荐中的应用研究40.基于贝叶斯网络的社交网络分析方法41.贝叶斯网络在智能制造中的应用研究42.面向大规模强化学习问题的贝叶斯网络算法设计43.近似推理在自动驾驶系统中的应用研究44.基于贝叶斯网络的网络安全分析方法45.近似推理在智能音视频处理中的应用研究46.贝叶斯网络在智能环保中的应用研究47.面向大规模网络结构化数据的贝叶斯网络建模方法48.近似推理在智能医疗辅助中的应用研究49.基于贝叶斯网络的风险预警模型50.贝叶斯网络在智能教育中的应用研究51.面向大规模时空数据的贝叶斯网络算法设计52.近似推理在智能推广营销中的应用研究53.基于贝叶斯网络的社交媒体用户行为分析方法54.贝叶斯网络在智能交通安全中的应用研究55.面向大规模图像数据的贝叶斯网络建模方法56.近似推理在智能金融风控中的应用研究57.基于贝叶斯网络的网络威胁分析方法58.近似推理在智能人机交互中的应用研究59.贝叶斯网络在智能能源管理中的应用研究60.面向大规模时序数据的贝叶斯网络算法设计61.近似推理在智能推荐系统中的应用研究62.基于贝叶斯网络的用户兴趣挖掘方法63.贝叶斯网络在智能城市安全中的应用研究64.面向大规模社交媒体数据的贝叶斯网络建模方法65.近似推理在智能医疗决策中的应用研究66.基于贝叶斯网络的地理信息数据分析方法67.贝叶斯网络在智能电力系统中的应用研究68.面向大规模复杂图数据的贝叶斯网络算法设计69.近似推理在智能安防监控中的应用研究70.基于贝叶斯网络的移动用户推荐方法71.贝叶斯网络在智能交通优化中的应用研究72.面向大规模非平稳数据的贝叶斯网络建模方法73.近似推理在智能客户关系管理中的应用研究74.基于贝叶斯网络的社交网络分析方法75.贝叶斯网络在智能楼宇管理中的应用研究76.面向大规模强化学习问题的贝叶斯网络算法设计77.近似推理在智能无人系统中的应用研究78.基于贝叶斯网络的网络国际化分析方法79.贝叶斯网络在智能交通网络中的应用研究80.面向大规模异构数据的贝叶斯网络建模方法81.近似推理在智能投资决策中的应用研究82.基于贝叶斯网络的用户行为推荐方法83.贝叶斯网络在智能城市规划中的应用研究84.面向大规模时间序列数据的贝叶斯网络算法设计85.近似推理在智能音乐推荐中的应用研究86.基于贝叶斯网络的社交网络分析方法87.贝叶斯网络在智能电力系统中的应用研究88.面向大规模复杂图数据的贝叶斯网络算法设计。
人工智能领域人机交互和智能界面方面50个课题名称1. 基于语音识别的智能语音助手设计与优化2. 面部表情识别技术在情感智能交互中的应用3. 脑机接口技术应用于人机交互的研究4. 基于深度学习的手势识别与优化5. 基于眼动追踪技术的注意力控制界面设计6. 智能交互中的情境感知与自适应算法研究7. 基于虚拟现实技术的沉浸式人机交互界面设计8. 基于情感识别的智能化可穿戴设备开发9. 脑机交互技术在游戏界面中的应用研究10. 基于眼动追踪的视线交互界面设计与优化11. 智能交互中的情感生成与表达技术研究12. 基于自然语言处理技术的智能对话系统开发13. 基于虚拟助手的智能家居控制界面设计与优化14. 脑机接口技术在身体残疾人辅助交互中的应用15. 基于语音合成技术的自然交互界面设计与开发16. 使用虚拟现实技术进行自然场景中的人机交互研究17. 基于机器学习的手势认知与动作预测算法研究18. 面向智能驾驶的语音和手势交互技术研究19. 脑机接口技术在娱乐界面中的应用研究20. 深度学习算法在情感识别与生成中的应用研究21. 基于虚拟现实技术的智能化健身交互界面设计22. 基于人脸识别技术的智能安防监控界面开发23. 脑机接口技术在虚拟现实游戏中的应用研究24. 混合现实技术在工业界面中的应用研究25. 基于情感识别的自适应用户界面设计与开发26. 基于深度学习的手势追踪与识别技术研究27. 面向智能教育的交互式学习界面设计与优化28. 基于虚拟现实技术的智能交通驾驶界面研究29. 脑机接口技术在虚拟现实交互游戏中的应用研究30. 基于情感识别的智能音乐推荐界面设计与优化31. 基于深度学习的人体姿态识别与动作生成技术研究32. 基于虚拟现实技术的远程协作界面设计与开发33. 面向智能医疗的交互式诊断界面设计与优化34. 基于手势识别技术的虚拟角色操作界面研究35. 脑机接口技术在智能家居控制中的应用研究36. 基于情感识别的智能虚拟助手设计与开发37. 基于虚拟现实技术的智能电子商务界面研究38. 脑机接口技术在虚拟现实娱乐中的应用研究39. 基于深度学习的情感分类与生成技术研究40. 面向智能餐饮的交互式点餐界面设计与优化41. 基于手势识别技术的移动设备交互界面研究42. 脑机接口技术在虚拟现实培训中的应用研究43. 基于情感识别的智能社交平台界面设计与开发44. 基于虚拟现实技术的智能旅游导航界面研究45. 深度学习算法在姿势检测与跟踪中的应用研究46. 面向智能办公的交互式协作界面设计与优化47. 基于手势识别技术的虚拟仿真操作界面研究48. 脑机接口技术在虚拟现实疗法中的应用研究49. 基于情感识别的智能广告推送界面设计与开发50. 基于虚拟现实技术的智能出行服务界面研究。
人工智能领域自然语言处理技术的改进与应用方面50个课题名称1. 问答系统中的自然语言理解2. 情感分析在社交媒体中的应用3. 文本分类与情感识别4. 机器翻译中的语义理解5. 文本生成与自然语言生成技术6. 基于自然语言处理的智能客服系统7. 自然语言处理在医疗领域的应用8. 口语辅助学习系统的开发9. 文本摘要生成技术的研究与应用10. 文本聚类算法的改进与评估11. 自然语言处理在智能化搜索引擎中的应用12. 自然语言处理在金融领域的应用13. 信息抽取与命名实体识别14. 关键词提取与自动摘录技术15. 多语言处理中的挑战与改进16. 文本预处理技术的优化与应用17. 文本挖掘与利用大数据的关系18. 基于自然语言处理的自动问答系统19. 自然语言处理技术在智能语音助手中的应用20. 文本情感分析在舆情监测中的应用21. 幽默与语义理解的关系研究22. 文本蕴涵识别技术的改进与应用23. 场景理解与自然语言处理的结合24. 超大规模文本处理与分布式计算技术25. 对话系统中的自然语言理解与生成26. 中文分词与词性标注的改进与应用27. 长文本处理与解析技术的研究28. 文本分类与聚类算法的融合研究29. 情感分析在产品推荐中的应用30. 自然语言处理在自动写作中的应用31. 关系抽取与知识图谱的构建32. 文本语义相似度计算与度量方法33. 中文命名实体识别技术的优化34. 多模态语言处理技术的研究与应用35. 文本理解与推理算法的改进36. 口语识别与处理技术的研究与应用37. 基于深度学习的自然语言处理算法38. 文本加密与解密技术的研究39. 分布式表示学习与文本建模40. 文本挖掘与知识发现的关系研究41. 语义角色标注与语义关系分析42. 多语言实时机器翻译技术的改进43. 自然语言处理在智能交通系统中的应用44. 基于自然语言处理的信息检索模型研究45. 文本情感分析在电商评论中的应用46. 关键词自动提取与标注技术的研究47. 文本压缩与文本重构技术的改进48. 知识图谱与问答系统的融合研究49. 语音识别与自然语言处理的结合50. 聊天机器人中的自然语言处理技术研究。
应用基础研究计划项目指南1.新一代人工智能基础理论1.1重大科学问题的AI 研究范式面向生物、医药、材料、地学、化学、空间等科学研究领域，通过人工智能理论方法和领域数据知识融合，实现重大科学问题和发现的研究突破。
1.2知识驱动的人工智能理论探索数据与知识联合驱动的新型人工智能理论，研究知识提取、知识融合、知识推理创新方法；研究基于大语言模型的知识生成以及基于知识图谱的大语言模型知识增强，并在医疗等典型专业领域开展验证。
1.3学科交叉的人工智能方法面向化学、材料、医药等科学领域，针对设计、合成及评价等方向研发需求，开展多尺度智能计算、构效关系智能预测、合成条件智能推荐等人工智能方法研究，并在相关领域开展验证。
2.新一代人工智能共性关键技术2.1多模态智能感知技术重点开展高性能敏感材料和光电转换为基础的深度智能感知技术研究，开展视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等智能感知及数据处理技术研究，开展高通量传感器信息融合技术研究，开发相应的智能感知平台。
2.2多源数据融合与解析技术重点开展多源、多模态数据融合解析共性技术研究，研究多模态数据的实体及语义对齐技术；研究多源数据的特征融合技术，研究数据转换与质量控制技术，开发多源数据融合与解析平台。
2.3新型人工神经网络与类脑学习基于脑科学与生物认知原理，研究面向强化学习的多尺度类脑神经网络关键技术；开展生物神经元和神经网络动力学编码机制研究，开展多突触可塑性协调机制研究，面向情绪调控、脑疾病辅助诊断及康复等场景构建新型神经网络基础模型。
3.新一代人工智能基础软硬件支撑体系3.1新一代智能感知终端及设备研究新一代智能感知终端，重点开展非接触感知、跨场景多目标感知、终端轻量化感知、4D毫米波雷达感知等关键技术研究，支持相关系统、平台与设备研发，并面向智能家居、智慧康养、智能驾驶等领域形成应用示范。
3.2未来智能网络关键技术及应用面向工业互联网、物联网、智联网等复杂网络应用场景，针对资源调度、任务协同、边缘计算及智能运维等应用需求，开展多模态、全流程智能网络关键技术研究，并形成应用示范。
张钹院士致辞2019年6月21日，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心成立仪式暨技术前沿与产业报告会在清华大学FIT楼举行。
清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。
清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
这是人工智能研究院成立的第7个中心，分别如下：知识智能研究中心（李涓子教授任中心主任）听觉智能研究中心（郑方研究员任中心主任）基础理论研究中心（朱军教授任中心主任）智能机器人研究中心（孙富春教授任中心主任）智能人机交互研究中心（史元春教授任中心主任）智能信息获取研究中心（马少平教授任中心主任）视觉智能研究中心（邓志东教授任中心主任）各个研究中心成立过程如下：一、清华大学人工智能研究院成立视觉智能研究中心，邓志东教授任中心主任2019年6月21日，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心成立仪式暨技术前沿与产业报告会在清华大学FIT楼举行。
清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。
清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
尤政院士致辞尤政院士在致辞中指出，人工智能不仅是当代科技前沿，更是各国战略竞争的制高点。
人工智能正在对经济社会发展和人们生产生活产生巨大的影响，也在学术界、科技界和产业界掀起了研究与应用的热潮。
视觉是人类认识客观世界的主要途径, 人类感知的外部信息80%以上来自于视觉，这个比例也与目前全球视觉人工智能创新企业的占比基本接近。
一方面，缺乏更新一代视觉人工智能基本方法的创新研究是走不远的；另一方面，应用层面的创新落地如果没有视觉人工智能的支撑，也很难想象。
视觉智能研究中心是清华大学人工智能研究院整合资源、推动视觉人工智能核心技术突破与产业融合创新的一个重要举措，也是人工智能研究院成立的第7个中心。
希望视觉智能研究中心加强与产业的跨界深度融合，重点开展可信安全的机器视觉理论及其关键技术的研究，通过与产业细分应用场景的结合，力争在智能制造和智能辅助医疗上获得创新性应用，满足国家重大战略需求与经济社会发展需要。
关于人工智能的中文专著
关于人工智能的中文专著有很多，以下是一些知名的专著：
《人工智能：一种现代方法》（英文原版：Artificial Intelligence: A Modern Approach）作者：Stuart Russell, Peter Norvig，译者：王昆等该书是人工智能领域的经典教材之一，涵盖了人工智能的广泛领域，包括问题求解、知识表示、规划、学习、自然语言理解和机器人等内容。
《人工智能基础》作者：周志华该书介绍了人工智能的基本概念、方法和技术，涵盖了搜索、知识表示与推理、规划、机器学习等内容，适合作为人工智能领域的入门教材。
《Python与人工智能原理与实践》作者：张云鹤该书结合Python语言介绍了人工智能的基本原理和实践应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等内容，适合对人工智能有一定了解的读者。
以上是一些较知名的人工智能领域的中文专著，它们涵盖了人工智能的基本概念、方法、技术和应用，适合不同层次的读者阅读。
人工智能领域数据挖掘和知识发现方面88个课题名称以下是人工智能领域数据挖掘和知识发现方面88个课题名称的示例：1.基于机器学习的数据挖掘算法研究2.社交媒体上的用户行为分析与预测3.知识图谱构建与更新技术研究4.基于深度学习的图像分类与识别5.云计算平台上的大规模数据挖掘算法优化6.组合算法在关联规则挖掘中的应用研究7.基于深度学习的自然语言处理技术研究8.多任务学习在数据挖掘中的应用研究9.社交网络中的信息传播模式分析10.新闻媒体数据挖掘与分析11.音乐推荐系统的构建与优化12.文本分类算法在情感分析中的应用研究13.教育领域知识发现与分析14.基于协同过滤的推荐系统算法研究15.金融数据挖掘与风险预测16.基于时间序列的异常检测算法研究17.数据挖掘在医疗健康领域的应用研究18.社交网络中的用户兴趣预测与个性化推荐19.图像处理技术在物体识别中的应用研究20.基于深度学习的语音识别与理解技术研究21.网络安全日志数据分析与威胁检测22.社交网络中的用户社区发现与分析23.基于强化学习的智能推荐系统设计24.数据降维算法在高维数据分析中的应用研究25.图像处理技术在人脸识别中的应用研究26.实时数据挖掘算法在物联网中的应用研究27.知识图谱的自动构建与更新28.基于深度学习的自然语言生成技术研究29.机器学习算法在风电发电量预测中的应用30.电子商务领域中的用户购买行为分析与预测31.基于协同过滤的音乐推荐系统设计32.新闻媒体数据的实时挖掘与分析33.数据挖掘在教育评估中的应用研究34.基于图论算法的社交网络分析与建模35.数据挖掘算法在网络空间安全中的应用研究36.机器学习技术在文本分类中的应用研究37.医疗领域中的数据挖掘与预测38.社交网络中的用户行为预测与个性化推荐39.图像处理技术在目标跟踪中的应用研究40.数据挖掘在语音识别中的应用研究41.网络日志数据分析与异常检测42.社交网络中的用户影响力分析与排名43.基于强化学习的智能广告推荐系统设计44.高维数据分析中的数据降维算法研究45.图像处理技术在行人检测中的应用研究46.实时数据挖掘算法在智能交通系统中的应用研究47.知识图谱的构建与更新技术研究48.基于深度学习的自然语言处理系统设计49.机器学习算法在太阳能发电量预测中的应用50.电子商务领域中的用户点击行为分析与预测51.基于协同过滤的电影推荐系统设计52.新闻媒体数据的实时挖掘与分析53.数据挖掘在学生学业成绩预测中的应用研究54.基于图论算法的社交网络分析与建模55.数据挖掘算法在网络空间威胁情报分析中的应用研究56.机器学习技术在文本情感分析中的应用研究57.医疗领域中的数据挖掘与疾病预测58.社交网络中的用户行为预测与个性化推荐59.图像处理技术在目标识别中的应用研究60.数据挖掘在语音自动转换中的应用研究61.网络日志数据分析与异常检测62.社交网络中的用户社交网络分析与排名63.基于强化学习的智能商品推荐系统设计64.高维数据分析中的数据降维算法研究65.图像处理技术在目标追踪中的应用研究66.实时数据挖掘算法在智能城市中的应用研究67.知识图谱的构建与更新技术研究68.基于深度学习的自然语言理解系统设计69.机器学习算法在风力发电量预测中的应用70.电子商务领域中的用户购物行为分析与预测71.基于协同过滤的电影推荐系统设计72.新闻媒体数据的实时挖掘与分析73.数据挖掘在学生学业成绩评估中的应用研究74.基于图论算法的社交网络分析与模型构建75.数据挖掘算法在网络空间威胁情报分析中的应用76.机器学习技术在文本分类与情感分析中的应用77.医疗领域中的数据挖掘与病情预测78.社交网络中的用户兴趣预测与个性化推荐79.图像处理技术在目标检测中的应用研究80.数据挖掘在语音识别与理解中的应用研究81.网络日志数据分析与异常检测82.社交网络中的用户社区发现与排名83.基于强化学习的智能广告投放系统设计84.高维数据分析中的数据降维算法研究85.图像处理技术在行为识别与分析中的应用86.实时数据挖掘算法在智能交通管理中的应用87.知识图谱的构建与更新技术研究88.基于深度学习的自然语言生成与处理系统设计。
人工智能领域计算机视觉和图像识别的方法与算法方面50个课题名称以下是人工智能领域计算机视觉和图像识别的50个课题名称：1. 基于深度学习的目标检测算法研究2. 图像分割算法在人工智能系统中的应用3. 基于卷积神经网络的图像识别与分类研究4. 三维物体识别与姿态估计算法研究5. 基于神经网络的图像超分辨率重建技术研究6. 小样本学习在图像识别中的应用研究7. 基于深度学习的人脸识别技术研究8. 基于图像语义分析的图像检索与搜索技术研究9. 基于生成对抗网络的图像样式迁移技术研究10. 基于深度学习的视频行为识别算法研究11. 图像质量评价与提升算法研究12. 基于深度学习的图像标签预测算法研究13. 基于多尺度图像处理的目标跟踪技术研究14. 图像去噪与图像增强技术研究15. 基于深度学习的图像渐变生成算法研究16. 多模态图像匹配与配准技术研究17. 基于深度学习的医学图像分析与诊断研究18. 边缘检测与图像轮廓提取算法研究19. 基于神经网络的图像去水印技术研究20. 图像心理学与认知算法研究21. 基于光流分析的视频动作识别算法研究22. 基于深度学习的多视图图像重建算法研究23. 基于图像分析的人群行为预测与模拟技术研究24. 图像变换与图像显著性检测算法研究25. 基于深度学习的遥感图像分析与地物识别研究26. 基于卷积神经网络的图像语义分割算法研究27. 基于触发与传感器数据的行为识别算法研究28. 基于深度学习的文本图像识别与提取技术研究29. 基于图像处理的显微图像分析与识别研究30. 基于深度学习的图像风格转换算法研究31. 基于多视角图像的立体视觉重建算法研究32. 基于模型与特征融合的目标检测与跟踪算法研究33. 基于深度学习的图像语义分析与理解研究34. 基于视觉注意力模型的图像显著性检测算法研究35. 基于局部图像特征的图像拼接与全景图像生成研究36. 基于残差学习的图像压缩与重建算法研究37. 高光谱图像处理与特征提取算法研究38. 基于深度学习的场景分类与场景理解研究39. 基于传感器数据与图像信息的机器人视觉导航研究40. 基于图像数据的噪声去除与降维算法研究41. 基于深度学习的图像检索与图像推荐系统研究42. 基于结构光与投影技术的三维重建与识别研究43. 基于大规模图像数据库的图像检索与匹配算法研究44. 基于图像质量评价的图像增强与图像修复技术研究45. 基于深度学习的场景理解与行为识别研究46. 基于深度学习的目标跟踪与行为分析算法研究47. 基于局部特征匹配的图像配准与图像融合研究48. 基于深度学习的人机交互技术研究49. 基于卷积神经网络的语义分割与实例分割算法研究50. 基于图像生成模型的图像恢复与修复技术研究。
基于心智模型理论的网络分类理解机制研究（以电子商务商品搜索为例）文献综述心智模型来自国外的mental model，在国内也有其它多种翻译，使用较多的是心智模型、心智模式、心理模型、思维模型等，本文中统一采用“心智模型”的叫法。
心智模型影响我们看待周边世界的方式，从而决定我们采取何种行动。
因为这些“想法”都存在我们的心中，影响我们的行为，所以称为“心智”；过去的经验形成我们看问题的角度，它不易察觉，不易改变，故成为“模型”[1]。
1 心智模型基本概念1.1 心智模型定义心智模型（Mental Model）概念最早是由苏格兰心理学家Kenneth Craik 在1943 年提出，用以表示一个系统的内部表征（internal representations），指那些在人们心中根深蒂固存在的，影响人们认识世界、解释世界、面对世界，以及如何采取行动的许多假设、陈见和印象[2]。
白新文等指出，心智模型的研究主要在人类工效学和认知科学（特别是认知心理学）这两个领域进行[3]，但从现有研究看，心智模型已经扩展到许多学科领域。
下面就列举几个学科，从各领域研究角度解释什么是心智模型。
1.1.1 认知心理学自从Craik(1943)第一次提出心智模型这一概念起，认知心理学很多学者就对其投入了较大关注。
大多数心理学家将心智模型当作理解人类感知、认识、决策以及构建行为的一种重要途径，与其它学科相比，对它的关注主要集中在大脑推理与概念发展上，更为从个人内心和知识状况来阐释。
个人知识的局限性、个人不能完全作出准确的预期以及个人行为受到限制。
因此,个人在决策时依赖于心理过程。
诺斯等人将这种心理过程称为心智模型,并将之定义为用于解释环境的内部表征，它由人的认知系统为应对环境的不确定性而创立[4]。
文献[4]Luria(1973)指出，心智模型介于知觉和行为之间，是最高的知识表征模式[5]。
Williams（1983）认为心智模型，也称为“知识结构”，是一些相互关联的心理对象的集合，是它们与其它对象相互关系状态，以及一系列内部因素的外显表征[6]。
基于创客教育的机器人专业第二课堂知识图谱构建研究学科分类：高等教育课题类别：一般课题关键词：创客教育机器人知识图谱预期研究成果：研究报告课题设计论证1、问题的提出、课题界定、国内外研究现状述评、选题意义与研究价值。
1.1一、问题的提出与课题界定基于创客教育理念以及 STEAM 教育理念（科学过程、技术能力、工程设计、艺术情操和数学素养）的框架下重新审视机器人教育，将机器人第二课堂教育作为培养机器人专业学生素养的一项重要技术平台,是解决我国高校机器人教育教学发展中所存在问题的一条新途径。
本研究在文献研究的基础上充分创客教育理念及其优势，以《工业机器人仿真技术》这门机器人实训课的知识体系为基础,满足学生学习需求为前提进行教学设计构建知识图谱；之后根据教学设计开展第二课堂教学实践,分析总结创客教育理念在机器人课程中的应用效果，以期为开展创客教育理念下的机器人课程教学研究提供借鉴与依据。
该课题的主要任务是创客教育背景下机器人专业知识图谱的构建，知识图谱是结构化的语义知识库，用于描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从文件级别降低到数据级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
知识图谱包含的迭代关系有：信息抽取、知识融合、知识加工，各关系之间逻辑联系，可以使碎片化的知识点呈现出图表化的链接。
构建机器人专业的知识图谱，就是自顶而下的构建建立基于机器人第二课堂的专业知识库，包括创客教育课程，机器人相关专业课程（机器人技术基础、机器人仿真技术、工业机器人编程、自动化单元设计与应用、工业机器人工装夹具、机器人视觉技术等），智能制造课程（机械制造基础、互换性与检测技术等），目的是方便学生在机器人专业领域开展创新创业。
1.2 国内外研究现状述评1.2.1 国外研究现状通过仔细阅读和分析相关文献的内容,发现国外的很多学者将机器人教育与创客教育相结合进行研究。
主要研究内容有中小学课程基础学科、教材分析、机器人教学过程中的教学方法以及相关的建议与启示。
