随着教育大数据时代的来临,课程教材资源不断积累、种类迅速增加,课程知识不断更新变化,使得对大量课程教材资源中的知识点分析和知识点的高效选取变得愈加困难;课程教材组织形式多样,造成课程教材知识结构存在差异,使得对大量课程教材进行筛选和对教材进行有效编排组织更加艰难。因此,本文借助大数据提供的数据分析和技术支持,在研究了国内外关于课程知识点和课程知识组织方面的相关观点和方法之后,提出了一种大数据环境下的课程知识点自动抽取和知识组织的方法。该方法借鉴数据挖掘、文本挖掘等在教育数据挖掘中取得的成功经验,主要研究内容包括:首先,分析组成课程教材知识结构的知识点及知识点间关系组织的现状,借鉴大数据在教育中的应用,明确存在的问题和具体研究内容,结合大数据分析方法和技术,提出了一套大数据环境下的课程知识点抽取与组织体系建设框架;其次,深入研究细化理论和知识组织理论对教材内容分析的指导,分析课程教材知识结构特征及问题,建立课程知识组织模型;最后,采用基于混合策略的课程知识点抽取方法,结合规则匹配、无监督聚类、关键词抽取等方法抽取课程知识点,对抽取的课程知识点采用大数据融合的组织方法,逐本逐层计算课程知识点文本内容间的相似程度,依据文本内容的相似度增量式融合课程知识点,对融合的结果进行统计分析以发现规律,组织课程教材知识结构。结合细化理论研究内容对课程教材知识结构进行分析,发现课程教材知识结构的特征及存在问题,提出大数据环境下的课程知识点抽取和组织方法,解决了大量课程教材、不同课程教材知识结构下的课程知识点抽取和组织困难的难题,并以《教育心理学》课程教材为例进行方法实验,分析实验过程的结果,验证了各部分研究内容的有效性和可行性。从而,进一步帮助教学资源编排者和教学资源开发者、教师等分析、筛选、评价课程教材,学习者查找、学习相关知识点。