在物理教学与物理课程设计中,对知识点的重要度一般是根据其在知识体系中的地位、在社会生产中的应用程度来确定的,在教学中还会受到教师的个人偏好的影响,具有一定的经验哲学取向。如果能将知识点的分析进行数据化处理,可以极大增强教学研究的客观性,提升教学研究的可复制性与可扩展性,为一线教师与教育研究工作者提供有力的支持。在数据科学中,复杂网络是描述、分析复杂系统的一个有力工具和建模工具。现实世界中的多数离散结构,都可以适当地表示为特殊情况下的网络,知识点的重要度评价可以借鉴复杂网络的参数进行描述。因此,本文引入复杂网络模型,基于Matlab编写了对物理知识点分析的软件,并利用该软件对高中物理运动学知识点的思维导图进行了分析和检验。具体而言,本文主要完成了以下工作:1.介绍了复杂网络的基本概念与本文选择使用的三个基本参数:度值、介数值与重要度;2.通过一款基于复杂网络理论开发的软件实现了对知识点网络的量化处理,并介绍了其用法;3.在某校高一年级进行了数据收集,收集对象来自于两个班级并在不同时间节点收集了两次。4.利用软件对高中运动学的知识点进行了分析。研究发现:整体来看不同水平的学生对某知识点重要程度的认识、分类方式等随着学习的过程有相似的变化趋势,但不同的班级在稳定性上表现不同;研究还发现了数据中存在异常值,但异常值不一定代表着逻辑错误,也有可能是非常规的、值得借鉴的思路。5.结合分析结果在备课、课堂授课方面提出了建议。