首先需要明确课程知识图谱的建设目标，包括应用场景、建设目的以及需要覆盖的主题域等。

数据源选择：根据建设目标，收集相关的课程数据。数据采集方法：采用有效的数据采集技术，如网络爬虫、API接口调用等，从各种数据源中采集所需数据。

实体抽取、关系抽取、属性抽取。

知识建模、数据格式转换、知识存储。

将知识图谱中的实体、关系及属性等复杂数据结构以图形化的方式展示出来。知识图谱可视化工具，如：Neo4j、Graphviz、Gephi、Cytoscape、D3.js、NRD Studio等。

整理资料，并编写课程设计说明书。对知识图谱的构建过程、数据结构、应用领域及效果评估进行总结。