课题申报书：生成式人工智能教育应用风险的场景化法律规制研究

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。生成式人工智能教育应用风险的场景化法律规制研究

课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值随着生成式人工智能（如GPT、DALL-E等）在教育领域的广泛应用，其带来的风险也日益凸显。这些风险包括数据隐私泄露、算法偏见、知识产权侵权等。当前，针对生成式人工智能在教育领域的应用，国内外尚未形成一套完整的法律规制体系。因此，研究生成式人工智能教育应用风险的场景化法律规制，对于保障教育公平、维护学生权益、促进教育科技健康发展具有重要意义。二、研究目标、研究对象、研究内容研究目标：构建生成式人工智能教育应用风险的场景化法律规制体系，为教育科技领域提供法律保障。研究对象：生成式人工智能在教育领域的应用，包括在线教育、智能辅助教学、个性化学习等。研究内容：a.生成式人工智能教育应用风险识别与分析；b.场景化法律规制框架构建；c.法律规制实施路径与保障措施。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路：通过文献综述、案例分析、实证研究等方法，对生成式人工智能教育应用风险进行识别与分析，进而构建场景化法律规制框架，提出实施路径与保障措施。研究方法：a.文献综述法：梳理国内外生成式人工智能教育应用风险的相关研究成果；b.案例分析法：选取具有代表性的生成式人工智能教育应用案例，进行深入分析；c.实证研究法：通过问卷调查、访谈等手段，收集生成式人工智能教育应用的数据，进行实证分析。创新之处：a.场景化法律规制：针对生成式人工智能教育应用的不同场景，提出差异化的法律规制措施；b.多学科交叉：结合法学、教育学、计算机科学等多学科知识，构建全面的法律规制体系；c.实证研究：通过实证研究，为生成式人工智能教育应用的法律规制提供数据支持。四、研究基础、保障条件、研究步骤研究基础：课题组成员具有法学、教育学、计算机科学等领域的专业背景，具备丰富的科研经验和实践能力。保障条件：a.数据资源：课题组成员拥有丰富的教育科技领域数据资源，为实证研究提供保障；b.专家支持：邀请法学、教育学、计算机科学等领域的专家，为课题研究提供指导；c.研究经费：课题组成员单位提供必要的研究经费，保障课题顺利开展。研究步骤：a.文献综述：梳理国内外生成式人工智能教育应用风险的相关研究成果；b.案例分析：选取具有代表性的生成式人工智能教育应用案例，进行深入分析；c.实证研究：通过问卷调查、访谈等手段，收集生成式人工智能教育应用的数据，进行实证分析；d.场景化法律规制框架构建：基于风险识别与分析，构建生成式人工智能教育应用风险的场景化法律规制框架；e.法律规制实施路径与保障措施：提出生成式人工智能教育应用法律规制的实施路径与保障措施；f.课题成果总结与推广：对课题研究成果进行总结，撰写研究报告，并在教育科技领域进行推广。（课题设计论证共1205字）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行性，是评审关注的重点之一。4、文献综述与理论基础课题是否进行了充分的文献综述，是否建立了坚实的理论基础，是否对相关领域的研究现状和发