课题申报书：生成式人工智能赋能自我调节学习的模型与策略研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。《生成式人工智能赋能自我调节学习的模型与策略研究课题设计论证》一、本课题国内外研究现状述评，选题的价值和意义（一）国内外研究现状述评国内研究现状在国内，生成式人工智能在教育领域的应用逐渐受到关注，尤其是在自我调节学习方面。一些学者开始探讨如何利用生成式人工智能技术来提升学生的自我调节学习能力。例如，有研究通过构建基于生成式人工智能的个性化学习系统，为学生提供个性化的学习资源和学习路径，从而帮助学生更好地进行自我调节学习。此外，还有研究关注生成式人工智能在自我调节学习过程中的评估和反馈机制，以及如何利用生成式人工智能技术来提高学生的学习动机和兴趣。国外研究现状在国外，生成式人工智能在教育领域的应用已经取得了一定的成果。一些研究通过构建基于生成式人工智能的智能辅导系统，为学生提供个性化的学习支持和指导，从而帮助学生更好地进行自我调节学习。此外，还有研究关注生成式人工智能在自我调节学习过程中的情感支持和社交互动，以及如何利用生成式人工智能技术来提高学生的学习效果和成绩。（二）选题的价值和意义理论价值本课题的研究有助于深化对生成式人工智能在教育领域应用的理论认识，特别是对自我调节学习的理解和应用。通过构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型与策略，可以进一步探索和揭示自我调节学习的内在机制和影响因素，为教育理论和实践提供新的理论支持和指导。实践意义本课题的研究对于提高学生的学习效果和成绩具有重要的实践意义。通过构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型与策略，可以为学生提供个性化的学习支持和指导，帮助他们更好地进行自我调节学习，从而提高学习效果和成绩。此外，本课题的研究还可以为教育实践提供新的思路和方法，促进教育改革和创新。二、预期目标构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型通过深入研究和分析，构建一个基于生成式人工智能的赋能自我调节学习的模型。该模型能够根据学生的学习特点和需求，自动生成个性化的学习资源和学习路径，帮助学生更好地进行自我调节学习。设计生成式人工智能赋能自我调节学习的策略在构建模型的基础上，设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。这些策略能够根据学生的学习情况和反馈，动态调整学习资源和学习路径，提高学生的学习效果和成绩。实验验证模型和策略的有效性通过实验验证构建的模型和设计策略的有效性。通过收集和分析学生的学习数据和学习效果，评估模型和策略在实际应用中的效果和可行性。三、主要研究内容生成式人工智能技术的研究深入研究和分析生成式人工智能技术的基本原理和应用方法，为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供技术支持。自我调节学习理论的研究深入研究和分析自我调节学习的理论框架和影响因素，为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供理论支持。模型构建与策略设计在生成式人工智能技术和自我调节学习理论的基础上，构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型，并设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。实验设计与数据分析设计实验方案，收集和分析学生的学习数据和学习效果，验证构建的模型和设计策略的有效性。四、拟突破的重点和难点重点突破（1）生成式人工智能技术的应用：深入研究和分析生成式人工智能技术的基本原理和应用方法，为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供技术支持。（2）自我调节学习理论的应用：深入研究和分析自我调节学习的理论框架和影响因素，为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供理论支持。难点突破（1）模型构建的准确性：在构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型时，需要考虑各种因素和变量，确保模型的准确性和可靠性。（2）策略设计的有效性：在设计生成式人工智能赋能自我调节学习的策略时，需要考虑学生的个体差异和学习需求，确保策略的有效性和可行性。五、研究方法、技术路线研究方法（1）文献综述法：通过查阅和整理国内外相关文献，了解生成式人工智能和自我调节学习的研究现状和发展趋势。（2）实证研究法：通过实验设计和数据分析，验证构建的模型和设计策略的有效性。技术路线（1）生成式人工智能技术的研究：通过查阅和整理相关文献，了解生成式人工智能技术的基本原理和应用方法。（2）自我调节学习理论的研究：通过查阅和整理相关文献，了解自我调节学习的理论框架和影响因素。（3）模型构建与策略设计：在生成式人工智能技术和自我调节学习理论的基础上，构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型，并设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。（4）实验设计与数据分析：设计实验方案，收集和分析学生的学习数据和学习效果，验证构建的模型和设计策略的有效性。六、实施计划和进度安排第一阶段（1-3个月）（1）文献综述：查阅和整理国内外相关文献，了解生成式人工智能和自我调节学习的研究现状和发展趋势。（2）生成式人工智能技术的研究：深入研究生成式人工智能技术的基本原理和应用方法。第二阶段（4-6个月）（1）自我调节学习理论的研究：深入研究自我调节学习的理论框架和影响因素。（2）模型构建与策略设计：在生成式人工智能技术和自我调节学习理论的基础上，构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型，并设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。第三阶段（7-9个月）（1）实验设计与数据分析：设计实验方案，收集和分析学生的学习数据和学习效果，验证构建的模型和设计策略的有效性。（2）撰写论文：整理研究成果，撰写论文。七、主要特色和创新点主要特色（1）跨学科研究：本课题将生成式人工智能技术和自我调节学习理论相结合，进行跨学科研究，探索生成式人工智能在教育领域的应用。（2）个性化学习：通过构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型，为学生提供个性化的学习支持和指导，提高学生的学习效果和成绩。创新点（1）生成式人工智能赋能自我调节学习的模型：本课题将生成式人工智能技术应用于自我调节学习领域，构建了一个新的模型，为教育理论和实践提供了新的思路和方法。（2）个性化学习策略：本课题设计了一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略，能够根据学生的学习情况和反馈，动态调整学习资源和学习路径，提高学生的学习效果和成绩。课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审的重要标准。3、实践应用与可行性课题的研究成果是否具有实践应用价值，能否在教育实践中得到有效应用，解决方案是否具备可