课题申报书：GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究

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。GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值（一）研究现状GenAI赋能新质人才培养研究正处于快速发展阶段。当前，众多高校和研究机构积极探索人工智能在人才培养中的应用。例如，浙大宁波理工学院举办人工智能师资培训，学校计算机与数据工程学院院长陈根浪表示，学校始终重视人工智能赋能新质人才培养，希望通过此类活动促进人工智能教育的普及和深化人工智能对宁波产业的赋能。此外，生命科学学院组织教师参加生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班，主讲专家分享了建设经验和详细指导，帮助受训教师充分了解人工智能在教育转型中的具体运用。教务处也组织骨干教师赴杭州参加生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班，共有来自学校所有学院的四十多位老师参加了线下或线上培训。同时，湖州师范学院教师教学发展中心也开展了一系列与人工智能赋能教育教学相关的活动，如举办新入职教师教学技能培训、教学讲座等，为教师提供了交流学习的机会，拓宽了视野。（二）选题意义随着科技的飞速发展，GenAI为新质人才培养带来了新机遇。在当今时代，传统教育模式的局限性日益凸显，难以满足快速变化的社会对人才的需求。而GenAI可以打破这种局限，为人才培养提供新的思路和方法。它能够根据学生的个性化需求提供定制化的学习方案，提高学习效率和质量。同时，GenAI还可以促进教育资源的公平分配，让更多的人受益于优质的教育资源。（三）研究价值本研究具有重要的价值。首先，通过本研究可以为新质人才培养提供新的方法和途径。利用GenAI的先进技术，可以优化教学过程，提高教学效果。其次，本研究有助于提高人才培养质量。通过引入GenAI，可以培养学生的创新思维和实践能力，使他们更好地适应社会发展的需求。最后，本研究能够推动教育创新，为社会发展输送更多高素质的新质人才。在人工智能时代，教育创新是必然趋势，而GenAI为教育创新提供了强大的动力和支持。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标本研究旨在构建GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计模式，以提高新质人才的创新能力和实践能力。通过引入GenAI技术，为人才培养提供新的思路和方法，打破传统教育模式的局限，满足快速变化的社会对人才的需求。2.研究内容（1）分析GenAI在新质人才培养中的应用现状。当前，众多高校和研究机构积极探索人工智能在人才培养中的应用。例如，浙大宁波理工学院举办人工智能师资培训，促进人工智能教育的普及和深化对宁波产业的赋能；生命科学学院组织教师参加生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班；教务处也组织骨干教师参加此类研修班。此外，湖州师范学院教师教学发展中心开展了一系列与人工智能赋能教育教学相关的活动。（2）探索生成式学习设计的方法和策略。通过对现有教学方法的研究和实践，结合GenAI技术的特点，提出适合新质人才培养的生成式学习设计方法和策略。例如，可以利用GenAI的个性化学习功能，为学生提供定制化的学习方案；利用智能辅导功能，及时解答学生的问题，提高学习效率。（3）构建有效的评价体系。建立科学合理的评价体系，对GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计进行评估和反馈。评价体系应包括对学生学习效果的评价、对教学方法和策略的评价以及对GenAI技术应用效果的评价等方面。3.重要观点GenAI可以通过个性化学习、智能辅导等方式，提升新质人才培养的效果。博士生、硕士生导师杨南昌教授主持国家社科基金（教育学）2024年度一般项目“GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究”，其研究方向为学习科学与教学设计、深度学习、数字技术赋能的课程与教学、教师教育等，为GenAI在新质人才培养中的应用提供了理论支持。同时，国内外高校和研究机构的实践也证明了GenAI在人才培养中的重要作用。例如，“2024人工智能师资培训——昇腾AI全国行・宁波站”在浙大宁波理工学院举办，以技术培养人才，以人才引领产业；河南师范大学教育学部积极探索AI赋能新时代人才培养模式与途径；北京外国语大学高级翻译学院举办“GenAI时代语言技术变革与人才培养创新”讲座等。这些实践活动表明，GenAI能够为新质人才培养提供新的动力和支持，提升人才培养的效果。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本研究的思路清晰且具有逻辑性。首先，进行文献研究，深入了解国内外关于GenAI赋能新质人才培养的研究现状，为后续的实证研究和生成式学习设计提供理论基础。通过对浙大宁波理工学院、湖州师范学院等高校以及北京外国语大学高级翻译学院等机构的实践案例分析，我们可以看到当前众多高校和研究机构积极探索人工智能在人才培养中的应用，这为我们的文献研究提供了丰富的实际案例支撑。接着，开展实证研究，验证生成式学习设计的有效性。在实证研究中，我们可以采用多种方法，如教学设计中的实证研究和数据收集，运用实验法、问卷调查法、观察法等实证研究方法，收集关于学生学习效果、教学方法有效性等方面的数据，为生成式学习设计提供科学依据。同时，利用现代技术手段进行数据收集，如在线调查工具、学习分析技术、社交媒体和大数据、虚拟现实与模拟技术等，全面了解学生的学习情况和需求。最后，根据实证研究的结果，提出改进建议，不断优化GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计。通过对数据的分析，识别学习难点和需求，优化教学内容和策略，评估教学改进效果，为新质人才培养提供更加高效、个性化的学习方案。2.研究方法本研究采用多种研究方法，以确保研究的科学性和有效性。文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解GenAI在新质人才培养中的应用现状和发展趋势，为研究提供理论支持。例如，通过对“GenAI时代语言技术变革与人才培养创新手机搜狐网”“人工智能赋能新质人才培养，助推发展新质生产力”“依托GenAI技术支点赋能区域教育创新A15版半岛晨报数字版”等文献的研究，我们可以深入了解GenAI在不同领域和机构中的应用情况。实证研究法：运用实验法、问卷调查法、观察法等实证研究方法，收集实际教学数据，验证生成式学习设计的有效性。例如，在面向深度学习的混合式学习模式设计及实证研究中，采用实证研究的方法，通过收集和分析实际教学数据，评估面向深度学习的混合式学习模式的有效性。案例分析法：分析国内外成功的GenAI赋能新质人才培养案例，总结经验教训，为生成式学习设计提供参考。如清华团队提出机器学习设计新方法，快速优化多目标超材料结构，为结构超材料设计提供了一种多目标优化的设计工具，这为我们在新质人才培养中运用GenAI提供了新的思路和方法。3.创新之处本研究的创新之处在于将GenAI与生成式学习设计相结合，为新质人才培养提供新的思路和方法。理论创新：以往的人才培养研究主要集中在传统教育模式和方法上，而本研究将GenAI引入新质人才培养领域，结合学习科学与教学设计、深度学习等理论，构建了GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计模式，为人才培养理论提供了新的视角和方向。例如，博士生、硕士生导师杨南昌教授主持国家社科基金（教育学）2024年度一般项目“GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究”，其研究方向为学习科学与教学设计、深度学习、数字技术赋能的课程与教学、教师教育等，为GenAI在新质人才培养中的应用提供了理论支持。方法创新：传统的人才培养方法往往难以满足快速变化的社会对人才的需求，而本研究将GenAI与生成式学习设计相结合，通过生成式设计流程，让工程师确定自动化系统的关键参数和限制条件，AI驱动的生成式设计系统快速迭代无数种设计方案，并根据指定标准对每种方案进行评估，为新质人才培养提供了更加高效、个性化的方法。例如，将GenAI与生成式设计相结合，用于自动化系统开发，改变了工程师和制造商构思、创建和优化自动化技术的方式。实践创新：本研究不仅在理论和方法上进行创新，还在实践中进行创新。通过对高校虚拟仿真实验教学项目、人才培养方案设计等实践案例的分析，探索GenAI在教育领域中的应用，为新质人才培养提供实践经验。例如，高校虚拟仿真实验教学项目中学生生成性学习机制与教学设计策略研究，为高校虚拟仿真实验教学提供了新的教学设计策略；人才培养方案设计思路从明确培养目标、培养融入实践工作中、学会利用企业内的优质资源、培养形式可以多样化等方面，为企业人才培养提供了新的思路和方法。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础已有相关研究成果支持：目前已有众多高校和研究机构积极探索人工智能在人才培养中的应用，如浙大宁波理工学院举办人工智能师资培训、生命科学学院组织教师参加生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班、教务处组织骨干教师参加此类研修班，以及湖州师范学院教师教学发展中心开展一系列与人工智能赋能教育教学相关的活动。这些实践为我们的研究提供了丰富的实际案例和经验借鉴。此外，博士生、硕士生导师杨南昌教授主持国家社科基金（教育学）2024年度一般项目“GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究”，其在学习科学与教学设计、深度学习、数字技术赋能的课程与教学、教师教育等方面的研究成果，为GenAI在新质人才培养中的应用提供了理论支持。研究团队专业背景和研究经验：本研究团队成员具备丰富的教育学、人工智能等领域的专业知识和研究经验。团队成员熟悉国内外关于GenAI赋能新质人才培养的研究现状，能够运用多种研究方法开展实证研究和案例分析，为研究的顺利进行提供了有力保障。2.条件保障研究经费：我们将积极争取各类科研项目经费支持，同时与企业、高校等合作单位共同筹措研究资金，确保研究工作的顺利开展。实验设备：利用高校和研究机构的先进实验设备，如计算机、虚拟现实设备等，为实证研究和案例分析提供技术支持。数据资源：通过与高校、企业合作，获取丰富的教育数据和人工智能技术应用数据，为研究提供数据资源保障。3.研究步骤准备阶段：进行文献收集和整理，深入了解国内外关于GenAI赋能新质人才培养的研究现状和发展趋势。同时，确定研究方法和研究框架，为后续的实证研究和案例分析做好准备。实施阶段：开展实证研究和案例分析。运用实验法、问卷调查法、观察法等实证研究方法，收集关于学生学习效果、教学方法有效性等方面的数据。同时，分析国内外成功的GenAI赋能新质人才培养案例，总结经验教训，为生成式学习设计提供参考。总结阶段：撰写研究报告和论文。根据实证研究和案例分析的结果，总结GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计模式的有效性和不足之处，提出改进建议。同时，将研究成果撰写成学术论文，发表在相关学术期刊上，为推动GenAI在新质人才培养（全文共4547字）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。GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值当前，GenAI在人才培养中的研究现状确实日益受到广泛关注。一方面，众多高校和研究机构积极探索其应用，在理论探讨方面，学者们深入剖析GenAI的技术特点，如人工智能赋能新质人才培养，助推发展新质生产力的活动中，就体现了对GenAI技术的深入研究。以“2024人工智能师资培训——昇腾AI全国行・宁波站”为例，来自多所高校和科研院所的专家、老师共同探讨人工智能人才培养新模式，深化“人工智能+”高等教育新生态。学者们还积极研究GenAI对人才培养的影响机制，如人工智能对知识工作者、智能创造者具有极强的赋能作用，对教育领域也具有融合性。另一方面，在实践探索方面，各地开展了一系列GenAI赋能教育的项目和活动，像德勤中国发布的2024财年社会影响力报告中提到的“万人AI/GenAI人才培养项目”，赋能人才AI/GenAI技能和知识，培养新质生产力和具备有“迎接未来能力”的人才。选题意义重大。随着科技的飞速发展，GenAI作为新兴技术，为新质人才培养带来新机遇和挑战。本课题研究能深入了解GenAI在新质人才培养中的作用，为教育教学改革提供理论支持和实践指导。例如，在基础教育中，坚持素养导向的教育模式，提升个体AI意识、思维和能力，培养学生人工智能意识、创新思维、人工智能能力和人工智能社会责任。在高等教育中，依托智能学科平台，以“AI+X”微专业塑造新质中坚人才，组建跨界联创共同体，研发智能化学科基础平台。研究价值主要体现在以下几个方面：首先，为新质人才培养提供新的思路和方法，促进人才培养模式的创新。如“人工智能+”赋能中小学青少年培养的策略中，强化人工智能基础教育、构建智能教学平台、培养创新思维和跨界合作能力以及注重人文素养的培养等措施，都是新的人才培养思路和方法。其次，推动GenAI技术在教育领域的应用，提高教育教学质量。通过举办各类人工智能相关的培训活动和讲座，如GenAI时代语言技术变革与人才培养创新专题讲座，为同学们提供与业界专家交流的机会，了解最新行业趋势和技术创新，提升自身素养和竞争力。最后，为教育政策制定提供参考，促进教育公平和教育现代化的实现。新质人才的培养是实现人才强国战略、加快建设世界重要人才中心和创新高地的关键，研究成果可为教育政策制定提供有力依据。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标本课题的研究目标是构建GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计模式，探索其在教育教学中的应用策略，提高新质人才的培养质量。通过对GenAI技术特点和教育应用潜力的深入分析，结合生成式学习设计的理论基础和方法，为新质人才培养提供更加个性化、智能化的学习环境。2.研究内容（1）GenAI的技术特点和教育应用潜力分析GenAI作为人工智能的最新突破，具有强大的技术特点。例如，在“2024人工智能师资培训——昇腾AI全国行・宁波站”活动中，展现了人工智能对宁波产业的赋能以及对新质人才培养的推动作用。通过优化课程设置、加强实践教学、深化产教融合等多维度举措，培养出具备创新思维、扎实理论基础和强实践能力的新质人才。同时，GenAI在教育领域的应用潜力巨大。国内外的政策法规和技术发展，以及大量的实践案例，都表明GenAI可以为教育教学带来新的机遇和挑战。在西北师范大学与科大讯飞联合举办的第六届智能教育论坛上，发布的《2024智能教育发展蓝皮书》对GenAI在教育中的应用进行了深入探讨，总结了其在教育中的产品形态和功能，以及对师生素养和能力的要求。（2）生成式学习设计的理论基础和方法生成式学习设计的理论基础包括学习理论、教育心理学和课程设计的基本原理。通过对这些理论的研究，可以为生成式学习设计提供科学的依据。在方法方面，生成式学习设计需要确定课程目标、选择和教学内容、制定教学方法和策略、评估和学习成果等。例如，什么叫生成式课程设计的相关文档中，详细介绍了生成式课程设计的流程、策略和教学方法，包括讲授法、案例分析法、小组讨论法等。（3）GenAI赋能新质人才培养的实践案例研究对GenAI赋能新质人才培养的实践案例进行研究，可以为理论研究提供实证支持。国内外已经有很多成功的实践案例，如英国教育部发布的《教育中的生成式人工智能教育者和专家观点》报告，介绍了GenAI在教育中的具体应用，包括创建教学资源、辅助学生学习、个性化教育材料的开发等。在国内，各地也开展了一系列GenAI赋能教育的项目和活动。例如，大连市“领雁工程”——“GenAI赋能教育创新”培训者数字化领导力提升高级研修班正式开班，为区域研训教师带来倾力研发的教育创新领域前沿精品课程，有助于撬动区域教育创新潜能。还有生命科学学院组织教师参加“生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班”，主讲专家分享了建设经验，帮助受训教师充分了解人工智能通过课程建设、知识图谱建设赋能教育转型的具体运用。3.重要观点（1）GenAI可以为新质人才培养提供个性化、智能化的学习环境GenAI具有强大的自然语言处理能力和文本生成能力，可以根据学生的学习情况和需求，为学生提供个性化的学习方案。例如，很多学校利用GenAI的文本生成和自然语言处理能力，为学生提供个性化的学习方案，提升学习效果。同时，GenAI可以通过智能化的教学辅助系统，为教师提供个性化的教学建议和资源，帮助其更好地满足学生的学习需求。在生成式课程设计中，教师可以利用GenAI技术，为学生设计更加个性化、多样化的教学活动和评估方式。（2）生成式学习设计能够激发学生的创造力和创新思维生成式学习设计强调学生的主动参与和创新思维的培养。通过案例分析法、讨论法、实验法等教学方法，鼓励学生发表自己的观点和看法，培养学生的批判性思维和创新意识。例如，在生成式课程设计的实践案例中，学生通过小组实践，将所学理论知识应用于实际课程设计，提高学生的实践能力和创新能力。同时，教师可以利用GenAI技术，为学生提供更加丰富的学习资源和实践项目，激发学生的学习兴趣和创新思维。（3）GenAI赋能新质人才培养需要教育者和技术人员的共同努力GenAI在教育领域的应用需要教育者和技术人员的共同努力。教育者需要了解GenAI的技术特点和教育应用潜力，掌握生成式学习设计的理论基础和方法，为学生提供更加个性化、智能化的学习环境。技术人员需要不断研发和改进GenAI技术，确保其在教育领域的安全性和有效性。同时，教育机构、技术供应商以及政策制定者需共同合作，推动GenAI在教育领域的可持续和道德应用。例如，在英国教育部的报告中，强调了政府在推动GenAI在教育中应用的重要角色，包括制定长远战略、建设和分享良好的实践、确保教育公平性以及加强教育工作者和学生对于AI技术的理解和应用能力。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本研究以GenAI技术为切入点，紧密结合新质人才培养的实际需求，致力于构建生成式学习设计模式。具体而言，通过深入分析GenAI的技术特点以及新质人才培养的目标和要求，探索如何将GenAI技术有效地融入到学习设计中，以实现更加个性化、智能化的教育模式。同时，通过实践案例研究，对构建的生成式学习设计模式进行验证和优化，不断提高其有效性和实用性。2.研究方法文献研究法：广泛收集和梳理GenAI赋能新质人才培养的相关理论和实践成果。通过对学术文献、政策文件、行业报告等资料的分析，深入了解GenAI的技术发展趋势、教育应用潜力以及国内外在该领域的研究现状，为后续的研究提供理论支持。案例分析法：选取国内外成功的GenAI教育应用案例进行深入分析。例如，英国教育部发布的《教育中的生成式人工智能教育者和专家观点》报告中介绍的案例，以及国内大连市“领雁工程”——“GenAI赋能教育创新”培训者数字化领导力提升高级研修班、生命科学学院组织教师参加“生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班”等案例。通过对这些案例的研究，总结GenAI在教育中的具体应用方式、取得的成效以及面临的挑战，为构建生成式学习设计模式提供实践经验。实证研究法：运用实证研究方法对生成式学习设计模式的有效性进行验证。通过设计实验、问卷调查、访谈等方式，收集数据并进行分析，评估生成式学习设计模式对新质人才培养质量的提升效果，为进一步改进和完善该模式提供依据。3.创新之处技术与设计的融合创新：将GenAI技术与生成式学习设计相结合，为新质人才培养开辟了新的途径。GenAI具有强大的自然语言处理能力和文本生成能力，可以根据学生的学习情况和需求，为学生提供个性化的学习方案。同时，在生成式学习设计中，教师可以利用GenAI技术，为学生设计更加个性化、多样化的教学活动和评估方式。例如，在北京大学教育学院教授汪琼带领国家社科基金教育学重大课题团队精心研发的《GenAI赋能教育创新》高级研修课程中，教学团队通过小组协作的方式，让学员比较各类大模型工具在完成不同任务时的异同，帮助学员对GenAI工具建立理性的认知，激发他们从显性学习转向内隐的思考，找到GenAI工具对于自己的意义。学习设计模式的创新：构建了GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计模式，具有一定的理论创新和实践价值。该模式以GenAI技术为支撑，强调学生的主动参与和创新思维的培养，通过案例分析法、讨论法、实验法等教学方法，鼓励学生发表自己的观点和看法，培养学生的批判性思维和创新意识。例如，在海尔创新设计中心的实践中，通过与亚马逊云科技的深度合作，实现了从单纯工具到类人助理的重大转变，为创新中心的工作注入了强大动力。AI技术助力实现了对海量数据深度挖掘分析，可以为产品设计提供精准支持，让设计决策更科学。海尔创新设计中心借助亚马逊云科技在数据管理方面的深度优化，以3D数据为核心，“一模到底”，实现了各环节数据无缝衔接与实时共享，避免数据孤岛与重复劳动。多方合作的创新模式：GenAI赋能新质人才培养需要教育者、技术人员、教育机构、技术供应商以及政策制定者的共同努力。这种多方合作的创新模式可以确保GenAI在教育领域的安全性和有效性，推动GenAI在教育领域的可持续和道德应用。例如，在英国教育部的报告中，强调了政府在推动GenAI在教育中应用的重要角色，包括制定长远战略、建设和分享良好的实践、确保教育公平性以及加强教育工作者和学生对于AI技术的理解和应用能力。同时，企业也开始寻求与人力资源部门的紧密合作，为员工提供符合其职责和需求的学习方案，培养员工的GenAI技能和软技能，以适应新质生产力时代的工作环境。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础包括课题组成员的专业背景和研究经验、相关的研究成果和文献资料等。课题组成员涵盖了教育学、计算机科学等多个领域的专家和学者，具有丰富的研究经验和实践能力。例如，江西师范大学教育研究院院长杨南昌教授，作为博士生导师，在教育学领域有着深厚的学术造诣，主持了国家社科基金（教育学）2024年度一般项目“GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究”，并在学习科学与教学设计、深度学习、数字技术赋能的课程与教学等方面发表了众多学术成果。此外，南京大学前沿科学学院数据管理创新研究中心助理教授李白杨，在数据智能、开源情报、数字素养等领域开展研究，主持国家自然科学基金、国家社科基金等项目，围绕国家安全数据管理、生成式人工智能应用等发表学术论文50余篇。这些专家学者的专业背景和研究经验为课题研究提供了坚实的基础。条件保障包括研究经费、研究设备和研究场地等。课题申请单位将为课题研究提供必要的经费支持和研究设备，确保课题研究的顺利进行。例如，课题申请单位可以为研究团队提供高性能的计算机设备和服务器，以支持GenAI技术的实验和应用。同时，申请单位还可以为研究团队提供充足的研究经费，用于购买相关的文献资料、参加学术会议和培训等活动。研究步骤分为以下几个阶段：第一阶段，进行文献研究和理论分析，明确研究问题和研究方法。在这个阶段，研究团队将广泛收集和梳理GenAI赋能新质人才培养的相关理论和实践成果。通过对学术文献、政策文件、行业报告等资料的分析，深入了解GenAI的技术发展趋势、教育应用潜力以及国内外在该领域的研究现状，为后续的研究提供理论支持。例如，可以参考《人工智能赋能高校人才培养变革的研究综述豆丁网》《AI赋能新时代人才培养模式与途径探索河南师范大学》等文献资料，了解人工智能在高校人才培养中的应用现状和发展趋势。第二阶段，开展案例分析和实证研究，构建生成式学习设计模式。在这个阶段，研究团队将选取国内外成功的GenAI教育应用案例进行深入分析，总结GenAI在教育中的具体应用方式、取得的成效以及面临的挑战，为构建生成式学习设计模式提供实践经验。同时，运用实证研究方法对生成式学习设计模式的有效性进行验证。通过设计实验、问卷调查、访谈等方式，收集数据并进行分析，评估生成式学习设计模式对新质人才培养质量的提升效果，为进一步改进和完善该模式提供依据。例如，可以分析英国教育部发布的《教育中的生成式人工智能教育者和专家观点》报告中的案例，以及国内大连市“领雁工程”——“GenAI赋能教育创新”培训者数字化领导力提升高级研修班、生命科学学院组织教师参加“生成式人工智能赋能新质人才培养专题研修班”等案例。第三阶段，进行实践应用和效果评估，验证模式的有效性。在这个阶段，研究团队将把构建的生成式学习设计模式应用到实际的教育教学中，通过实践应用来检验模式的有效性和实用性。同时，对实践应用的效果进行评估，收集学生、教师和家长的反馈意见，进一步改进和完善生成式学习设计模式。例如，可以在一些学校或教育机构开展试点项目，将GenAI技术融入到课程设计和教学活动中，观察学生的学习效果和参与度，评估生成式学习设计模式的实际应用效果。第四阶段，总结研究成果，撰写研究报告和学术论文。在这个阶段，研究团队将对整个课题研究进行总结，梳理研究成果和经验教训。撰写研究报告，详细阐述GenAI（全文共6006字）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。GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值1.GenAI赋能新质人才培养的研究现状当前，GenAI赋能新质人才培养的研究现状呈现出蓬勃发展的态势。众多高校、科研院所积极探索人工智能在人才培养中的应用途径。例如，浙大宁波理工学院、华为技术有限公司等共同举办人工智能师资培训，为深化“人工智能+”高等教育新生态，共探人工智能人才培养新模式。此外，大连市开展“领雁工程”，积极探索GenAI技术在教育领域中的应用。同时，从全国范围来看，首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例名单公布，北京航空航天大学的人工智能赋能的全过程交互式在线教学平台、北京师范大学的创新“AI+”课堂教学智能评测、西北农林科技大学的作物智慧生产实践等案例入选，充分展示了我国在GenAI赋能高等教育方面的积极探索与实践成果。在基础教育领域，“GenAI在基础教育中应用主题论坛”在西北师范大学顺利召开，来自国内知名高校专家、区域教育行政部门相关领导、中小学信息化分管领导以及一线教育工作者齐聚一堂，共同探讨新一代人工智能技术在基础教育领域的创新应用和探索实践。湖南工商大学也在人才培养方面提前谋划，将人工智能融入到人才培养的全过程，通过设立前沿交叉学院、构建人工智能本科专业教育培养体系、开设院士卓越班等举措，为社会输送了急需的人工智能专业人才。2.选题意义在人工智能技术快速发展的时代背景下，GenAI为新质人才培养带来了新机遇。随着技术的不断进步，社会对人才的需求也在发生变化，具备创新精神和实践能力的人才成为新时代的迫切需求。通过生成式学习设计，可以激发学生的创造力，让学生在主动探索、创造和生成新知识的过程中，提升学习深度和创新能力。同时，GenAI赋能的教育模式能够更好地适应新时代对人才的需求，为学生提供个性化的学习路径和反馈，培养学生的自主学习能力和解决实际问题的能力。3.研究价值GenAI对新质人才培养具有重要的研究价值。一方面，它可以促进教学创新提质，为发展教育新质生产和培养优秀人才做出贡献。例如，科大讯飞副总裁周佳峰在主旨报告中提到，基于国产算力平台开发的自主可控的教育大模型将成为教育数字化的新型基础设施，能够从赋能备课、授课、作业、学习、科学、管理等方面助力基础教育发展，有效提升教学质量。另一方面，通过生成式学习设计，能够培养学生的创新思维和实践能力，提升人才培养质量。学生在学习过程中，通过设定目标、探索发现、实践应用、反思生成、分享交流等步骤，主动参与知识的创造过程，构建个人知识体系，从而提升自身的创新能力和实践能力。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标本课题旨在构建GenAI赋能新质人才培养的生成式学习设计模式，以此提升学生的创新能力和综合素质。具体而言，通过利用生成式人工智能技术，为学生打造一个更加智能、个性化的学习环境，激发他们的学习兴趣和主动性，培养他们的创新思维和实践能力，使其能够在未来的职业生涯中具备更强的竞争力。2.研究内容（1）探索生成式学习设计的方法和策略。借鉴国内外先进的教育理念和教学方法，结合GenAI技术的特点，研究如何设计有效的学习活动和教学资源，以促进学生的主动学习和知识建构。例如，可以利用生成式学习资源的设计与实施策略，如善作小结、结构映射、绘制图示等八种生成学习策略，引导学生积极参与学习过程，提高学习效果。（2）分析GenAI在新质人才培养中的应用场景。从基础教育到高等教育，从理论学习到实践教学，全面分析GenAI在不同教育阶段和教学领域的应用潜力。例如，在“GenAI在基础教育中应用主题论坛”上，各方专家和教育工作者共同探讨了新一代人工智能技术在基础教育领域的创新应用和探索实践。在高等教育方面，浙大宁波理工学院、华为技术有限公司等共同举办人工智能师资培训，深化“人工智能+”高等教育新生态，为新质人才培养提供了新的思路和方法。（3）构建有效的教学模式和评价体系。基于GenAI技术，构建以学生为中心的教学模式，注重培养学生的创新能力、实践能力和综合素质。同时，建立科学合理的评价体系，全面评估学生的学习成果和能力发展，为教学改进提供依据。例如，可以借鉴人才培养质量评价体系的构建经验，从思想品德、知识结构、实践能力、社会适应能力、创新能力、身心素质等多个维度对学生进行评价，确保培养出的人才符合社会需求。3.重要观点（1）GenAI可以为新质人才培养提供强大支持。随着人工智能技术的飞速发展，GenAI作为人工智能的最新突破和新质生产力的典型代表，吸引了全球范围内的广泛关注。它具有指数式加速发展、能力“涌现”、泛化和迁移等重要特性，能够为新质人才培养提供丰富的学习资源和智能化的教学工具。例如，科大讯飞副总裁周佳峰在主旨报告中提到，基于国产算力平台开发的自主可控的教育大模型将成为教育数字化的新型基础设施，能够从赋能备课、授课、作业、学习、科学、管理等方面助力基础教育发展，有效提升教学质量。（2）生成式学习设计能够激发学生的创造力和主动性。生成式学习设计强调学生在学习过程中的主动参与和知识建构，通过让学生选择、组织和整合学习材料，培养他们的创新思维和实践能力。例如，利用生成性学习资源的设计与实施策略，学生可以积极尝试理解所呈现的材料内容，进行积极的认知加工，从而实现知识的掌握并能将其运用到新的情境中。（3）促进人才培养模式的创新。GenAI赋能的生成式学习设计为人才培养模式带来了新的变革，打破了传统教学模式的局限，实现了从育人目标、内容、方法、场域、评价、模式的系统转型。例如，在工业4.0浪潮的推动下，人工智能技术成为产业升级和转型的关键驱动力，对专业人才的培养模式提出了全新的挑战和要求。通过构建现代学徒制人才培养质量评价体系，深化校企双主体育人模式，实现产教融合，培养出既具备理论素养又具备实践能力的专业人才。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本研究首先对GenAI和生成式学习设计进行深入的理论研究。通过查阅国内外相关文献，了解GenAI的发展历程、技术特点以及在教育领域的应用现状。同时，深入研究生成式学习设计的理论基础、方法策略以及在人才培养中的作用机制。在此基础上，分析GenAI与生成式学习设计相结合的可行性和优势，为后续的实证研究提供理论支持。接着，通过实证研究分析GenAI在新质人才培养中的应用效果。选取不同教育阶段和领域的典型案例，如高校的人工智能师资培训、基础教育中的主题论坛、企业的创新设计实践等，深入分析GenAI在教学资源生成、教学模式创新、学生能力培养等方面的实际效果。同时，采用问卷调查、访谈、实验等方法，收集学生、教师和企业的反馈意见，进一步验证生成式学习设计的有效性和可行性。最后，根据理论研究和实证研究的结果，提出优化策略和建议。针对GenAI在新质人才培养中存在的问题和挑战，提出相应的解决方案和改进措施。例如，针对教育资源分配不均的问题，建议设立“生成式人工智能教学资源共享平台”；针对课程内容更新滞后的问题，建议学校及时更新课程内容和教学方法，与快速发展的人工智能领域同步等。同时，为未来的研究和实践提供方向和参考，推动GenAI赋能新质人才培养的持续发展。2.研究方法本研究采用文献研究法、案例分析法、实证研究法等多种研究方法。文献研究法：通过查阅相关文献，分析国内外研究现状。了解GenAI的技术特点、发展趋势以及在教育领域的应用情况；研究生成式学习设计的理论基础、方法策略以及在人才培养中的作用机制；分析国内外在GenAI赋能新质人才培养方面的研究成果和实践经验，为后续的研究提供理论支持。案例分析法：选取典型案例进行深入分析。例如，选取浙大宁波理工学院、华为技术有限公司共同举办的人工智能师资培训案例，分析其在“人工智能+”高等教育新生态方面的探索和实践；选取“GenAI在基础教育中应用主题论坛”案例，分析新一代人工智能技术在基础教育领域的创新应用和探索实践；选取海尔创新设计中心应用GenAI的案例，分析其在流程加速、团队资源优化、协同高效等方面的成效。通过对这些案例的分析，总结GenAI在不同教育阶段和领域的应用经验和教训，为其他地区和学校提供借鉴和参考。实证研究法：开展实证研究，验证生成式学习设计的有效性。采用问卷调查、访谈、实验等方法，收集学生、教师和企业的反馈意见，分析GenAI在新质人才培养中的实际效果。例如，设计实验对比传统教学模式和GenAI赋能的生成式学习设计模式下学生的学习效果、创新能力和综合素质的差异；通过问卷调查了解学生对GenAI赋能的生成式学习设计的满意度和需求；通过访谈教师和企业了解他们对GenAI在新质人才培养中的看法和建议等。3.创新之处结合新技术探索新模式：将GenAI与生成式学习设计相结合，探索新的人才培养模式。GenAI作为人工智能的最新突破，具有强大的语言理解和生成能力、知识推理能力等。生成式学习设计强调学生在学习过程中的主动参与和知识建构。将两者结合，能够为学生打造一个更加智能、个性化的学习环境，激发他们的学习兴趣和主动性，培养他们的创新思维和实践能力。例如，利用GenAI生成学习资源，引导学生进行主动学习和知识建构；通过与GenAI智能体互动，提升学生的反思能力和创新能力等。注重实践验证有效性：注重实践应用，通过实证研究验证方法的有效性。本研究不仅进行理论探讨，还通过选取典型案例进行分析和开展实证研究，验证GenAI赋能的生成式学习设计在新质人才培养中的实际效果。这种实践导向的研究方法能够为其他地区和学校提供可借鉴的经验和方法，推动GenAI在教育领域的广泛应用。关注综合素养培养：关注学生的创新能力和综合素质培养，为新质人才培养提供新的思路和方法。在GenAI赋能的生成式学习设计中，学生不仅能够学习知识和技能，还能够培养创新能力、实践能力、批判性思维、合作能力等综合素质。例如，通过小组协作完成任务，培养学生的合作能力；通过与GenAI进行辩论和讨论，培养学生的批判性思维；通过参与创新实践活动，培养学生的创新能力等。这些综合素质的培养将使学生在未来的职业生涯中具备更强的竞争力，为新质人才培养提供新的思路和方法。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础本课题拥有坚实的研究基础。一方面，已有相关研究成果为课题提供了有力支持。例如，杨南昌教授在学习科学与教学设计、数字技术赋能的课程教学等方面有深入研究，其主持的国家社科（教育学）2018年度一般课题“面向核心素养发展的课堂深度学习设计研究”以及多项教育部人文社科等省部级课题，已出版的专译著和发表的学术论文，都为本次课题研究积