研究以《网络犯罪侦查》课程为例，系统收集并标注多模态教学资源，通过知识图谱技术实现知识点与资源的精准关联。利用Protégé工具构建课程本体，明确知识层级与关系网络，并基于Neo4j图数据库实现知识的高效存储与可视化查询。在此基础上，研究团队开发了跨域推荐算法，结合用户行为数据实现个性化学习资源推荐，显著提升了教学针对性与学习效率。

针对多源异构数据处理、知识关系动态建模等核心难点，研究融合自然语言处理、计算机视觉等技术，实现跨模态语义对齐与知识动态更新。目前，已建成涵盖近1.9万条资源的多模态教学资源库，构建包含500多个知识点、1000多条关系的知识图谱，并在河南警察学院、黄淮学院等多所高校及警务培训项目中投入应用。学生普遍反馈，知识图谱帮助他们迅速把握课程主线，学习效率和自主规划能力得到明显提升，教师则能够通过图谱清晰掌控教学全局，实现精准的学情分析与教学干预。

此项研究标志着公安教育在数字化转型与智能化升级方面迈出坚实一步，也为构建适应新时代需求的智慧教育体系提供了重要支撑。由该项目成果衍生编制的《智慧警务基础》新形态云教材，正深度融合此项技术，致力于打造集微课视频、交互训练、行为跟踪与社交化学习于一体的智能教材，推动警务人员智慧化能力培养，助力公安工作与现代科技深度融合。

该研究不仅适用于公安教育领域，其系统化的知识图谱构建方法、动态路径推荐机制及多资源融合策略，也为其他学科的教学改革与跨行业知识管理提供了可借鉴的模式。研究团队表示，未来将进一步深化知识图谱的动态更新机制、多模态资源深度挖掘与跨机构知识共享，推动智慧教育向更广领域发展。