探讨生成式AI对教育模式的重塑，以及高等数学教学中存在的痛点与需求分析，如知识点关联性弱、学生自主学习困难。
综述知识图谱在教育领域的应用研究，包括课程体系构建、个性化推荐等；AI辅助教学的技术路径与伦理边界；现有研究的不足与研究创新点。
明确本文的研究目标和意义，探讨基于知识图谱的AI辅助在《高等数学A》教学中的作用及其重要性。
详细描述研究对象（某高校《高等数学A》课程学生群体）及研究工具（如智课平台、雨课堂）。
阐述问卷调查的设计（覆盖学习时间、效率、效果评价），样本选择与数据采集流程。
介绍描述性统计与差异性分析的方法（针对不同程度学生）及结构方程模型（SEM）验证学习效果影响因素。
描述数据清洗与信效度检验的过程。
分析知识图谱使用时长与频率分布、学习效率指标（如知识点掌握速度、测试成绩提升）。
比较高水平与低水平学生的效果，并分析性别、专业背景对学习效果的影响。
探讨提升学习效率的路径（如知识点关联可视化、个性化资源推荐）及差异化教学支持的实现（如动态难度调整、分层习题库）。
分析技术瓶颈（如图谱构建复杂度、实时反馈延迟）及学生适应性差异（如自主学习能力不足导致的依赖性问题）。
总结论文的主要研究结论和发现。
提出技术优化方向（如增强图谱动态更新能力、融合AR/VR技术）及教学策略调整（如结合翻转课堂、强化师生互动）。
讨论AI伦理与教育公平性问题。