课题申报书：人工智能背景下的高校课程数字化转型研究

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。人工智能背景下的高校课程数字化转型研究课题设计论证1.研究现状目前，高校课程数字化转型已成为高等教育发展的必然趋势。随着人工智能技术的飞速发展，众多高校纷纷投入到数字化转型的探索中。例如，北京理工大学的“艾比特”、北京邮电大学的“码上”以及浙江大学的AIGC校园智能服务ChatZJU等，都是人工智能在高校课程教学中的成功应用案例。然而，高校课程数字化转型仍面临诸多问题。一方面，信息化顶层设计存在不足，导致整体规划不够完善，难以充分发挥数字化的优势。另一方面，核心数据缺失、数据孤岛仍然存在，使得各部门之间的数据无法有效共享，影响了决策的科学性和准确性。此外，“智慧”没有达标、数据治理低效等问题也制约着高校课程数字化转型的进程。2.选题意义教育数字化转型对高等教育领域具有重大意义。首先，它有助于提升教育质量。通过数字化技术，教学过程更加生动、形象，能够满足学生个性化教学的需求，激发学生的学习兴趣，从而提升教学质量。其次，教育数字化转型有利于促进教育公平。利用网络平台和远程教育，突破地域和时间的限制，为更多人提供高等教育的机会，尤其是对于偏远地区和弱势群体来说，能够改善教育资源的分配。此外，在人工智能背景下，高校课程数字化转型能够培养创新人才，满足社会发展的多样需求。通过采用线上线下相结合的教学模式，学生可以广泛涉猎各个领域的知识，进行跨学科学习，提升创新能力和综合素养。3.研究价值人工智能对高校课程数字化转型具有重要的研究价值。一方面，通过研究可以推动高校教育的数字化转型，促进人工智能技术在教育领域的创新与应用。北京理工大学、北京邮电大学和浙江大学等高校的成功案例表明，人工智能能够为师生提供个性化智能服务，改变传统信息化服务模式，开创智慧校园新范式。另一方面，有助于提高教师的教学效率，减轻教师工作负担。例如，“码上”为教师提供灵活、高效、多维度的教学支持服务，可有力支撑学校的有组织编程教学。同时，也能提升学生的学习效率和参与度。利用人工智能技术，学生可以获得实时、个性化、启发式的辅导服务，激发学习兴趣。此外，还可以为解决教育资源不均衡问题提供新的思路。让学生享受到与一线城市同等优质的教育资源，缩小地区之间的教育差距。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标探索人工智能背景下高校课程数字化转型的有效路径，提高高校课程教学质量和效率，培养适应未来社会发展需要的复合型人才。人工智能技术的快速发展为高校课程数字化转型带来了前所未有的机遇。通过对人工智能技术在高校课程教学中的深入研究，我们可以找到切实可行的数字化转型路径，提升教学质量和效率。例如，利用大数据和机器学习技术分析学生的学习行为和兴趣，为他们推荐个性化的学习课程，实现智能课程推荐；通过语音识别、图像识别等技术快速生成高质量的教学资源，提高课程制作效率，实现自动化课程制作；利用自然语言处理技术自动搜索与课程相关的素材，为教师提供丰富的备课资源，实现智能教学素材搜索。同时，人工智能技术还可以在教育评估中发挥重要作用，如通过分析学生的学习数据预测学生成绩、实时跟踪学习进度、评估教学效果等，为教师提供精准的教学指导，提高教学质量。此外，人工智能技术可以为学生提供个性化的学习计划、在线答疑与辅导以及学习反馈与建议，培养学生的自主学习能力，使其成为适应未来社会发展需要的复合型人才。2.研究内容（1）分析人工智能技术在高校课程教学中的应用现状和存在的问题。目前，人工智能技术在高校课程教学中的应用已取得一定成果，但仍存在一些问题。一方面，虽然有部分高校如北京理工大学的“艾比特”、北京邮电大学的“码上”以及浙江大学的AIGC校园智能服务ChatZJU等是人工智能在高校课程教学中的成功应用案例，但整体来看，信息化顶层设计存在不足，导致整体规划不够完善，难以充分发挥数字化的优势。另一方面，核心数据缺失、数据孤岛仍然存在，使得各部门之间的数据无法有效共享，影响了决策的科学性和准确性。此外，“智慧”没有达标、数据治理低效等问题也制约着高校课程数字化转型的进程。同时，在教学过程中，虽然人工智能技术可以实现智能课程推荐、自动化课程制作和智能教学素材搜索等功能，但也存在一些挑战。例如，混合教学模式强调线上线下有机结合，但线上和线下的内容分布、比例分配、结合方式等缺乏明确的规约和限制；虚拟现实视域下的“VaA”教学模式在理论教学部分和实践教学部分的衔接不紧密，反馈过程不流畅；深度教学模式在实际运行中离“学习内容之深”和“培养能力之深”两大目标还有一定距离。（2）研究人工智能技术对高校课程教学模式、教学方法和教学内容的影响。人工智能技术对高校课程教学模式产生了深刻的影响。传统的高校课程教学模式呈现出同质化倾向，而人工智能正在重构教学模式，使教学从单向到互动、从平面到立体、从单层到多层、从统一到个性转变。例如，线上线下相结合的混合教学模式将在线教学和传统教学的优势结合起来，促使教学进一步向“以学习者为中心”的个性化、精准化和智能化方向发展；“虚拟现实+增强现实”（VRandAR，简称VaA）教学模式基于未来课堂环境，强调个性化学习、交互、丰富的教学资源、一键操控、技术领先和生态健康等新型课堂理念；深度教学模式则借助SPOC平台的技术、资源、交互等多维支持，强调认知、技能、情感等全方位参与和发展。在教学方法方面，人工智能技术为教学提供了更加丰富和个性化的学习支持和指导。例如，自然语言处理技术可以通过语音识别和语音生成技术实现教学内容的语音播报、听力练习、口语测试等功能，实现对学生发音、语调和语速等方面的评估和指导；通过文本分析和分类技术对学生文本作业、论文等进行自动分析和评估；通过智能问答和聊天机器人技术为学生提供语言交流和学习支持；通过翻译和文本生成技术实现跨语言教学和学习效果。在教学内容方面，人工智能技术可以利用大数据分析学生的学习兴趣和需求，为学生提供定制化的学习资源，丰富教学内容。（3）探索人工智能背景下高校课程数字化转型的策略和方法。为了实现高校课程数字化转型，我们需要采取一系列策略和方法。首先，要加强信息化顶层设计，完善整体规划，充分发挥数字化的优势。其次，要打破数据孤岛，实现各部门之间的数据共享，提高决策的科学性和准确性。此外，要提高“智慧”水平，加强数据治理，提高教学效率。在教学模式方面，可以采用混合教学模式、“VaA”教学模式和深度教学模式等新型教学模式，结合人工智能技术，实现个性化、精准化和智能化教学。在教学方法方面，可以利用自然语言处理技术、机器学习技术和数据挖掘技术等人工智能技术，为学生提供更加丰富和个性化的学习支持和指导。在教学内容方面，可以利用大数据分析学生的学习兴趣和需求，为学生提供定制化的学习资源，丰富教学内容。同时，要注重教师数字素养的提升和学生自主学习能力的培养。教师要不断提升自己的数字素养水平，掌握人工智能技术在教学中的应用方法和技巧，为学生提供更好的教学服务。学生要培养自己的自主学习能力，学会利用人工智能技术获取学习资源，提高学习效率。（4）构建人工智能背景下高校课程数字化教学评价体系。构建人工智能背景下高校课程数字化教学评价体系是高校课程数字化转型的重要环节。数字化教学评价可以纳入学生的知识、能力、素养、态度等多方面内容，打破传统单一评价的局限。评价方式可以采用多种方式，如在线作业、在线测验、在线考试、在线讨论、在线项目等，以满足不同学习者的需求。评价主体可以引入学生、教师、同行、家长等多方主体参与，以形成更加全面、客观、公正的评价结果。在评价过程中，可以利用人工智能技术实现自动评分和反馈，识别和分析教学中的问题，实现个性化教学评估。例如，智能算法可以对学生提交的作业、报告、论文等进行自动评分，并及时反馈结果；可以帮助教师识别出教学过程中的问题，如课堂互动不足、学生理解困难等；可以根据每个学生的学习情况，生成个性化的教学评估方案。同时，可以利用大数据技术收集和分析教学评价数据，实现教学评价结果的可视化与可追溯性，构建教学评价模型。3.重要观点（1）人工智能技术是推动高校课程数字化转型的重要力量。人工智能技术在高校课程数字化转型中发挥着重要作用。它可以为高校课程教学提供个性化的学习资源和教学策略，提高教学质量和效果；可以推动在线教育的发展，使学生可以在任何时间、任何地点接受教育；可以更加注重实践和创新，通过模拟实验等方式提高学生的实践能力。同时，人工智能技术可以打破地域限制，使更多地区的学生可以接受优质的高等教育资源；可以降低教育成本，使更多经济条件一般的学生可以接受高等教育；可以提供更加公平的竞争环境，使不同背景的学生都有机会展示自己的才华和能力。（2）高校课程数字化转型需要注重教师数字素养的提升和学生自主学习能力的培养。教师数字素养的提升是高校课程数字化转型的关键。在人工智能背景下，教师要掌握人工智能技术在教学中的应用方法和技巧，为学生提供更好的教学服务。例如，教师可以利用大数据和机器学习技术分析学生的学习行为和兴趣，为他们推荐个性化的学习课程；可以利用自然语言处理技术和智能问答机器人为学生提供在线答疑与辅导；可以利用智能教学系统对学生的学习进行实时跟踪和评估，为学生提供精准的教学指导。同时，学生自主学习能力的培养也是高校课程数字化转型的重要内容。学生要学会利用人工智能技术获取学习资源，制定个性化的学习计划，提高学习效率和参与度。例如，学生可以利用智能课程推荐系统选择适合自己的学习课程；可以利用在线答疑与辅导系统解决学习中遇到的问题；可以利用学习反馈与建议系统改进学习方法。（3）人工智能背景下的高校课程数字化转型应注重教育公平，让更多人受益。教育公平是高校课程数字化转型的重要目标。人工智能技术可以为教育公平提供新的解决方案。通过网络平台和远程教育，人工智能技术可以打破地域和时间的限制，为更多人提供高等教育的机会，尤其是对于偏远地区和弱势群体来说，能够改善教育资源的分配。例如，国家智慧教育平台可以为高校课堂数字化转型赋能，实现教学目标科学化定制、教学内容动态化供给、教学活动弹性化调整、教学评价智能化开展，为学生提供优质的教育资源和个性化的学习服务。同时，高校课程数字化转型要注重教育资源的共享和评价结果的公开，让更多人受益。例如，高校可以利用数字化教学平台优化教学评估，降低教学成本，促进跨界交流与合作，实现教育资源的共享和优化配置。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路首先，对人工智能背景下高校课程数字化转型的研究现状进行梳理和分析。当前，人工智能技术在高校课程教学中的应用已取得一定成果，但仍存在信息化顶层设计不足、核心数据缺失、数据孤岛、“智慧”不达标、数据治理低效等问题。同时，新型教学模式如混合教学模式、“VaA”教学模式和深度教学模式在实践中也面临诸多挑战。通过对这些现状的分析，为后续研究提供基础。然后，通过实地调研、案例分析等方法，深入研究人工智能技术在高校课程教学中的应用情况。选取部分高校进行实地调研，了解人工智能技术在高校课程教学中的实际应用情况和存在的问题。同时，分析国内外高校课程数字化转型的成功案例，如北京理工大学的“艾比特”、北京邮电大学的“码上”以及浙江大学的AIGC校园智能服务ChatZJU等，总结经验教训，为研究提供参考。接着，结合理论研究和实践经验，提出人工智能背景下高校课程数字化转型的策略和方法。加强信息化顶层设计，完善整体规划，充分发挥数字化的优势；打破数据孤岛，实现各部门之间的数据共享，提高决策的科学性和准确性；提高“智慧”水平，加强数据治理，提高教学效率。在教学模式方面，采用混合教学模式、“VaA”教学模式和深度教学模式等新型教学模式，结合人工智能技术，实现个性化、精准化和智能化教学。在教学方法方面，利用自然语言处理技术、机器学习技术和数据挖掘技术等人工智能技术，为学生提供更加丰富和个性化的学习支持和指导。在教学内容方面，利用大数据分析学生的学习兴趣和需求，为学生提供定制化的学习资源，丰富教学内容。同时，注重教师数字素养的提升和学生自主学习能力的培养。最后，构建人工智能背景下高校课程数字化教学评价体系，并对研究成果进行总结和反思。数字化教学评价可以纳入学生的知识、能力、素养、态度等多方面内容，采用多种评价方式，引入多方主体参与，利用人工智能技术实现自动评分和反馈，识别和分析教学中的问题，实现个性化教学评估。同时，利用大数据技术收集和分析教学评价数据，实现教学评价结果的可视化与可追溯性，构建教学评价模型。2.研究方法（1）文献研究法：查阅国内外相关文献，了解人工智能背景下高校课程数字化转型的研究现状和发展趋势。如通过阅读杨宗凯教授的《高等教育数字化转型的路径探析》等文章，了解高等教育数字化转型的必然与内涵、探索与实践等方面的内容，为研究提供理论支持。（2）实地调研法：选取部分高校进行实地调研，了解人工智能技术在高校课程教学中的应用情况和存在的问题。例如，可以调研武汉大学，了解其从顶层设计出发推动高校数字化转型的经验，包括树立目标、找准抓手、做到统筹、推进贯通等方面的做法，为研究提供实践参考。（3）案例分析法：分析国内外高校课程数字化转型的成功案例，总结经验教训，为研究提供参考。如苏州大学的云中大学建设，通过战略“三转”、建设“三新”、引发“三变”，走出了高校数字化转型之“苏大模式”；黄河科技学院以教育教学创新和教育管理创新为切入点，开启了数字化赋能教育创新发展的探索与实践；川北医学院高等学历继续教育内江教学点通过自主研发软件，实现数字化转型与信息化管理，提高了管理效率和学生服务质量。（4）实验研究法：在部分高校开展实验研究，验证人工智能背景下高校课程数字化转型的策略和方法的有效性。例如，可以在一些高校开展混合教学模式、“VaA”教学模式和深度教学模式的实验研究，通过对比实验前后学生的学习成绩、学习兴趣、自主学习能力等指标，验证这些教学模式的有效性。3.创新之处（1）研究视角创新：从人工智能的角度出发，研究高校课程数字化转型，为高校课程教学改革提供新的思路和方法。以往的研究多从教育技术、信息化等角度出发，本研究则聚焦人工智能技术，探讨其在高校课程教学中的应用，以及对教学模式、教学方法和教学内容的影响，为高校课程数字化转型提供新的视角。（2）研究方法创新：综合运用多种研究方法，如文献研究法、实地调研法、案例分析法和实验研究法等，提高研究的科学性和有效性。通过多种研究方法的综合运用，可以从不同角度深入研究人工智能背景下高校课程数字化转型的问题，提高研究的全面性和准确性。（3）研究内容创新：不仅研究人工智能技术在高校课程教学中的应用，还构建了人工智能背景下高校课程数字化教学评价体系，为高校课程数字化转型提供全面的支持。以往的研究多侧重于人工智能技术在教学中的应用，本研究则在应用研究的基础上，构建了数字化教学评价体系，涵盖评价内容、评价方式、评价主体等多个方面，为高校课程数字化转型提供全面的评价支持。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础（1）已有研究成果：国内外学者在高校课程数字化转型和人工智能教育应用方面已经取得了一定的研究成果，为本课题的研究提供了理论基础和参考借鉴。如杨宗凯教授在《高等教育数字化转型的路径探析》中对高等教育数字化转型的必然与内涵进行了深入分析，为高校数字化转型提供了路径参考。此外，还有众多关于高校数字化转型的研究，如《论高校数字化转型的新型能力建设：流程、基础与举措》《国家智慧教育平台赋能高校课堂数字化转型探析》《江苏出台意见推进高校教学数字化转型升级》《省教育厅关于大力推进高校教学数字化工作的意见》《关于〈省教育厅关于大力推进高校教学数字化工作的意见〉的解读》《高等教育教学数字化转型的核心要素分析基于学校、专业与课程的视角》《高职院校专业数字化转型理论框架的研究基础、影响因素与实践路径》等，这些研究从不同角度探讨了高校数字化转型的问题，为我们的研究提供了丰富的理论和实践经验。（2）研究团队：本课题的研究团队由教育技术学、计算机科学、教育学等领域的专家和学者组成，具有丰富的研究经验和专业知识。团队成员曾参与过多个相关项目的研究，对高校课程数字化转型和人工智能教育应用有深入的了解和认识。2.条件保障（1）资料保障：学校图书馆拥有丰富的图书、期刊和电子资源，为课题研究提供了充足的资料保障。其中包括关于高校课程数字化转型和人工智能教育应用的各类学术著作、期刊论文、研究报告等。此外，还可以通过网络资源获取最新的研究动态和实践案例。（2）技术保障：学校拥有先进的计算机设备和网络环境，为课题研究提供了技术支持。研究团队可以利用这些设备进行数据分析、模型构建、软件开发等工作。同时，学校还提供了专业的技术人员，为研究过程中遇到的技术问题提供解决方案。（3）经费保障：学校将为本课题的研究提供一定的经费支持，确保课题研究的顺利进行。经费将主要用于资料收集、调研考察、实验研究、会议交流等方面。3.研究步骤（1）第一阶段：准备阶段（[具体时间区间1]）查阅文献，了解研究现状，确定研究课题。通过查阅国内外相关文献，包括学术期刊、研究报告、政策文件等，了解高校课程数字化转型和人工智能教育应用的研究现状和发展趋势。在此基础上，结合实际问题，确定本课题的研究方向和重点。组建研究团队，制定研究方案。根据课题研究的需要，组建由教育技术学、计算机科学、教育学等领域的专家和学者组成的研究团队。制定详细的研究方案，明确研究目标、内容、方法、步骤和预期成果等。开展前期调研，收集相关资料。通过问卷调查、访谈、实地考察等方式，对部分高校进行前期调研，了解人工智能技术在高校课程教学中的应用情况和存在的问题。收集相关资料，为后续研究提供数据支持。（2）第二阶段：实施阶段（[具体时间区间2]）深入研究人工智能技术在高校课程教学中的应用情况。选取部分高校进行实地调研，分析国内外高校课程数字化转型的成功案例，总结经验教训。如北京理工大学的“艾比特”、北京邮电大学的“码上”以及浙江大学的AIGC校园智能服务ChatZJU等，了解人工智能技术在高校课程教学中的实际应用情况和存在的问题。探索人工智能背景下高校课程数字化转型的策略和方法。加强信息化顶层设计，完善整体规划，打破数据孤岛，提高“智慧”水平，加强数据治理。采用混合教学模式、“VaA”教学模式和深度教学模式等新型教学模式，结合人工智能技术，为学生提供更加丰富和个性化的学习支持和指导。同时，注重教师数字素养的提升和学生自主学习能力的培养。构建人工智能背景下高校课程数字化教学评价体系。纳入学生的知识、能力、素养、态度等多方面内容，采用多种评价方式，引入多方主体参与，利用人工智能技术实现自动评分和反馈，识别和分析教学中的问题，实现个性化教学评估。利用大数据技术收集和分析教学评价数据，实现教学评价结果的可视化与可追溯性，构建教学评价模型。在部分高校开展实验研究，验证研究成果的有效性。在一些高校开展混合教学模式、“VaA”教学模式和深度教学模式的实验研究，通过对比实验前后学生的学习成绩、学习兴趣、自主学习能力等指标，验证这些教学模式的有效性。（3）第三阶段：总结阶段（[具体时间区间3]）对研究成果进行总结和反思，撰写