课题申报书：生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制与实践路径研究

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。一、研究现状、选题意义、研究价值1.研究现状随着生成式人工智能的迅速发展，其在教育领域的应用逐渐受到广泛关注。在思想政治教育方面，目前已有部分研究开始涉及利用信息技术辅助教学，但针对生成式人工智能赋能思想政治教育的研究仍处于起步阶段。一方面，少量研究关注到了人工智能在教育资源生成、个性化学习推荐等方面的潜力，但对于生成式人工智能独特的内容生成和交互能力如何与思想政治教育的核心目标和教学实践深度融合的研究尚不充分。另一方面，对于这种融合过程中可能出现的伦理问题、对教育者角色的影响以及如何确保教育内容的政治导向性等关键问题，相关研究还较为零散，缺乏系统性的理论分析和实践探索。2.选题意义理论意义：有助于丰富思想政治教育的理论体系。通过研究生成式人工智能与思想政治教育的内在机制，深入剖析二者相互作用的原理，为思想政治教育在智能化时代的发展提供新的理论视角和理论支撑。同时，拓展教育技术与思想政治教育交叉领域的研究，进一步完善相关学科的理论架构。实践意义：为思想政治教育实践提供新的方法和路径。利用生成式人工智能的优势，可以优化教育资源的生成和传播，提高教育内容的针对性和吸引力，满足不同学生的个性化学习需求，增强思想政治教育的实效性。此外，有助于教育者更好地应对智能化教育环境下的挑战，提升教育者运用新技术开展思想政治教育的能力和素养。3.研究价值教育价值：提升思想政治教育质量和效果，使教育过程更加符合学生的认知特点和学习规律，培养具有正确世界观、人生观、价值观的高素质人才。社会价值：有助于在全社会范围内营造良好的思想舆论氛围。通过改进思想政治教育方式，培养更多具有良好思想道德素质的公民，为社会稳定和发展提供有力的思想保障，推动社会主义核心价值观的深入践行。二、研究目标、研究对象、研究内容1.研究目标深入分析生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制，包括其对教育内容生成、教育方式创新、教育主体互动等方面的作用原理。探索生成式人工智能在思想政治教育中的实践路径，构建具有可操作性的应用模式和策略体系。提出在利用生成式人工智能开展思想政治教育过程中的风险防范机制和应对策略，确保教育活动的科学性、有效性和安全性。2.研究对象以高等职业院校的学生为主要研究对象，因为高职学生具有独特的学习特点和思想发展需求，是思想政治教育的重要群体，且高职教育对实践应用和新技术融合较为敏感。涉及参与思想政治教育的教育者，包括教师、辅导员等，研究他们在使用生成式人工智能过程中的角色转变和能力提升需求。3.研究内容生成式人工智能与思想政治教育融合的理论基础研究，包括教育学、心理学、伦理学、政治学等多学科视角下的理论依据。分析生成式人工智能对思想政治教育各个环节的影响机制，如对教材编写、课程设计、课堂教学、课外实践、考核评价等环节的作用方式。探索基于生成式人工智能的思想政治教育实践模式，包括利用其开发个性化学习资源、设计智能教育交互场景、构建虚拟实践平台等具体实践路径。研究生成式人工智能在思想政治教育应用中的风险评估与防范，如虚假信息传播、学生过度依赖、数据安全等问题，并提出相应的解决策略。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本课题将遵循“理论研究现状分析机制探索路径构建风险防范”的研究思路。首先，通过对相关理论的梳理和研究，为整个课题奠定坚实的理论基础。然后，深入调查当前生成式人工智能在思想政治教育中的应用现状和存在问题。在此基础上，运用系统分析方法，剖析生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制。接着，结合实践经验和理论分析结果，构建实践路径和应用模式。最后，针对可能出现的风险进行前瞻性研究，提出完善的防范机制。2.研究方法文献研究法：广泛收集国内外关于生成式人工智能、思想政治教育以及二者融合相关的文献资料，包括学术论文、研究报告、政策文件等，对已有研究成果进行系统梳理和分析，为本课题研究提供理论依据和研究思路参考。调查研究法：设计问卷和访谈提纲，对高职学生和思想政治教育工作者进行调查，了解他们对生成式人工智能在思想政治教育中应用的认知、态度和实践情况，以及在实际应用中遇到的问题和需求，为研究提供现实依据。案例分析法：选取国内外部分已经在思想政治教育中尝试应用生成式人工智能的院校或机构作为案例，深入分析其应用模式、效果和经验教训，为课题研究提供实践参考。实验研究法：在部分高职院校开展小规模的实验教学，将生成式人工智能应用于思想政治教育课程中，通过对比实验前后学生的学习效果、态度变化等，验证实践路径和模式的有效性，并对研究成果进行优化和完善。3.创新之处研究视角创新：从生成式人工智能与思想政治教育深度融合的视角出发，突破传统思想政治教育研究局限于单一学科或单一教育技术的限制，为思想政治教育研究开辟新的领域。内容创新：在深入剖析内在机制的基础上，全面探索实践路径和风险防范策略，形成一套完整的从理论到实践、从应用到保障的研究内容体系，填补当前相关研究在系统性方面的不足。方法创新：综合运用多种研究方法，尤其是将实验研究法引入思想政治教育研究中，注重理论与实践的紧密结合，提高研究成果的科学性和可靠性。四、研究基础、保障条件、研究步骤1.研究基础课题组成员在思想政治教育和教育技术领域具有丰富的教学和科研经验，前期已开展过一些关于信息技术与思想政治教育融合的相关研究，对本课题涉及的内容有一定的前期积累。同时，所在院校在教育信息化建设方面有较好的基础，为课题研究提供了实践平台和数据支持。2.保障条件人员保障：组建了一支结构合理、专业互补的研究团队，包括思想政治教育专家、教育技术学者、一线教师等，确保课题研究的专业性和全面性。资源保障：学校图书馆拥有丰富的纸质和电子文献资源，可满足课题研究对资料查阅的需求。同时，与相关企业和研究机构建立了合作关系，能够获取生成式人工智能领域的前沿技术信息和实践案例。经费保障：学校已为课题研究设立专项经费，用于资料收集、调研、实验设备购置、成果推广等方面，保障课题研究的顺利开展。3.研究步骤第一阶段（[具体时间区间1]）研究内容：开展文献研究，完成研究现状综述和理论基础梳理；设计调查问卷和访谈提纲。阶段成果：形成课题研究综述报告和理论框架初稿；调查问卷和访谈提纲定稿。第二阶段（[具体时间区间2]）研究内容：进行调查研究和案例分析，收集数据和实践案例；对调查数据进行统计分析。阶段成果：形成调查研究报告和案例分析报告，总结现状问题和实践经验。第三阶段（[具体时间区间3]）研究内容：根据理论分析和实践调研结果，深入探索内在机制和实践路径；开展实验研究。阶段成果：构建生成式人工智能赋能思想政治教育的机制模型和实践路径方案；实验研究报告。第四阶段（[具体时间区间4]）研究内容：总结研究成果，撰写研究报告和相关论文；完善实践路径和风险防范策略；进行成果推广和应用。阶段成果：课题研究总报告、系列学术论文发表；在部分院校推广应用研究成果，形成实践反馈报告。最终成果：形成完整的课题研究报告、学术论文集、实践应用案例集等，为生成式人工智能在思想政治教育中的有效应用提供全面指导。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。一、研究现状、选题意义、研究价值1.研究现状随着生成式人工智能的迅速发展，其在教育领域的应用逐渐受到广泛关注。在思想政治教育方面，目前已有部分研究开始涉及利用信息技术辅助教学，但针对生成式人工智能赋能思想政治教育的研究仍处于起步阶段。一方面，少量研究关注到了人工智能在教育资源生成、个性化学习推荐等方面的潜力，但对于生成式人工智能独特的内容生成和交互能力如何与思想政治教育的核心目标和教学实践深度融合的研究尚不充分。另一方面，对于这种融合过程中可能出现的伦理问题、对教育者角色的影响以及如何确保教育内容的政治导向性等关键问题，相关研究还较为零散，缺乏系统性的理论分析和实践探索。2.选题意义理论意义：有助于丰富思想政治教育的理论体系。通过研究生成式人工智能与思想政治教育的内在机制，深入剖析二者相互作用的原理，为思想政治教育在智能化时代的发展提供新的理论视角和理论支撑。同时，拓展教育技术与思想政治教育交叉领域的研究，进一步完善相关学科的理论架构。实践意义：为思想政治教育实践提供新的方法和路径。利用生成式人工智能的优势，可以优化教育资源的生成和传播，提高教育内容的针对性和吸引力，满足不同学生的个性化学习需求，增强思想政治教育的实效性。此外，有助于教育者更好地应对智能化教育环境下的挑战，提升教育者运用新技术开展思想政治教育的能力和素养。3.研究价值教育价值：提升思想政治教育质量和效果，使教育过程更加符合学生的认知特点和学习规律，培养具有正确世界观、人生观、价值观的高素质人才。社会价值：有助于在全社会范围内营造良好的思想舆论氛围。通过改进思想政治教育方式，培养更多具有良好思想道德素质的公民，为社会稳定和发展提供有力的思想保障，推动社会主义核心价值观的深入践行。二、研究目标、研究对象、研究内容1.研究目标深入分析生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制，包括其对教育内容生成、教育方式创新、教育主体互动等方面的作用原理。探索生成式人工智能在思想政治教育中的实践路径，构建具有可操作性的应用模式和策略体系。提出在利用生成式人工智能开展思想政治教育过程中的风险防范机制和应对策略，确保教育活动的科学性、有效性和安全性。2.研究对象以高等职业院校的学生为主要研究对象，因为高职学生具有独特的学习特点和思想发展需求，是思想政治教育的重要群体，且高职教育对实践应用和新技术融合较为敏感。涉及参与思想政治教育的教育者，包括教师、辅导员等，研究他们在使用生成式人工智能过程中的角色转变和能力提升需求。3.研究内容生成式人工智能与思想政治教育融合的理论基础研究，包括教育学、心理学、伦理学、政治学等多学科视角下的理论依据。分析生成式人工智能对思想政治教育各个环节的影响机制，如对教材编写、课程设计、课堂教学、课外实践、考核评价等环节的作用方式。探索基于生成式人工智能的思想政治教育实践模式，包括利用其开发个性化学习资源、设计智能教育交互场景、构建虚拟实践平台等具体实践路径。研究生成式人工智能在思想政治教育应用中的风险评估与防范，如虚假信息传播、学生过度依赖、数据安全等问题，并提出相应的解决策略。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本课题将遵循“理论研究现状分析机制探索路径构建风险防范”的研究思路。首先，通过对相关理论的梳理和研究，为整个课题奠定坚实的理论基础。然后，深入调查当前生成式人工智能在思想政治教育中的应用现状和存在问题。在此基础上，运用系统分析方法，剖析生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制。接着，结合实践经验和理论分析结果，构建实践路径和应用模式。最后，针对可能出现的风险进行前瞻性研究，提出完善的防范机制。2.研究方法文献研究法：广泛收集国内外关于生成式人工智能、思想政治教育以及二者融合相关的文献资料，包括学术论文、研究报告、政策文件等，对已有研究成果进行系统梳理和分析，为本课题研究提供理论依据和研究思路参考。调查研究法：设计问卷和访谈提纲，对高职学生和思想政治教育工作者进行调查，了解他们对生成式人工智能在思想政治教育中应用的认知、态度和实践情况，以及在实际应用中遇到的问题和需求，为研究提供现实依据。案例分析法：选取国内外部分已经在思想政治教育中尝试应用生成式人工智能的院校或机构作为案例，深入分析其应用模式、效果和经验教训，为课题研究提供实践参考。实验研究法：在部分高职院校开展小规模的实验教学，将生成式人工智能应用于思想政治教育课程中，通过对比实验前后学生的学习效果、态度变化等，验证实践路径和模式的有效性，并对研究成果进行优化和完善。3.创新之处研究视角创新：从生成式人工智能与思想政治教育深度融合的视角出发，突破传统思想政治教育研究局限于单一学科或单一教育技术的限制，为思想政治教育研究开辟新的领域。内容创新：在深入剖析内在机制的基础上，全面探索实践路径和风险防范策略，形成一套完整的从理论到实践、从应用到保障的研究内容体系，填补当前相关研究在系统性方面的不足。方法创新：综合运用多种研究方法，尤其是将实验研究法引入思想政治教育研究中，注重理论与实践的紧密结合，提高研究成果的科学性和可靠性。四、研究基础、保障条件、研究步骤1.研究基础课题组成员在思想政治教育和教育技术领域具有丰富的教学和科研经验，前期已开展过一些关于信息技术与思想政治教育融合的相关研究，对本课题涉及的内容有一定的前期积累。同时，所在院校在教育信息化建设方面有较好的基础，为课题研究提供了实践平台和数据支持。2.保障条件人员保障：组建了一支结构合理、专业互补的研究团队，包括思想政治教育专家、教育技术学者、一线教师等，确保课题研究的专业性和全面性。资源保障：学校图书馆拥有丰富的纸质和电子文献资源，可满足课题研究对资料查阅的需求。同时，与相关企业和研究机构建立了合作关系，能够获取生成式人工智能领域的前沿技术信息和实践案例。经费保障：学校已为课题研究设立专项经费，用于资料收集、调研、实验设备购置、成果推广等方面，保障课题研究的顺利开展。3.研究步骤第一阶段（[具体时间区间1]）研究内容：开展文献研究，完成研究现状综述和理论基础梳理；设计调查问卷和访谈提纲。阶段成果：形成课题研究综述报告和理论框架初稿；调查问卷和访谈提纲定稿。第二阶段（[具体时间区间2]）研究内容：进行调查研究和案例分析，收集数据和实践案例；对调查数据进行统计分析。阶段成果：形成调查研究报告和案例分析报告，总结现状问题和实践经验。第三阶段（[具体时间区间3]）研究内容：根据理论分析和实践调研结果，深入探索内在机制和实践路径；开展实验研究。阶段成果：构建生成式人工智能赋能思想政治教育的机制模型和实践路径方案；实验研究报告。第四阶段（[具体时间区间4]）研究内容：总结研究成果，撰写研究报告和相关论文；完善实践路径和风险防范策略；进行成果推广和应用。阶段成果：课题研究总报告、系列学术论文发表；在部分院校推广应用研究成果，形成实践反馈报告。最终成果：形成完整的课题研究报告、学术论文集、实践应用案例集等，为生成式人工智能在思想政治教育中的有效应用提供全面指导。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思想政治教育的内在机制与实践路径研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状随着人工智能技术的快速发展，尤其是生成式人工智能（如ChatGPT）的崛起，其在教育领域的应用日益广泛，为思想政治教育带来了前所未有的机遇和挑战。当前，国内外学者已开始探讨生成式人工智能在思想政治教育中的应用，主要集中在以下几个方面：一是如何利用生成式人工智能丰富教育资源，提升教学效果；二是如何借助人工智能技术实现思想政治教育的个性化、精准化；三是如何防范生成式人工智能在思想政治教育中可能带来的风险，如信息茧房、技术依赖和意识形态安全等。然而，关于生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制和实践路径的系统性研究尚显不足。选题意义本课题旨在深入探究生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制和实践路径，具有重要的理论和现实意义。在理论层面，本课题有助于揭示生成式人工智能与思想政治教育之间的内在联系，丰富和完善思想政治教育理论体系。在实践层面，本课题将为高校思想政治教育工作者提供切实可行的指导和借鉴，推动思想政治教育的高质量发展。研究价值本课题的研究价值主要体现在以下几个方面：一是为思想政治教育提供新的技术手段和方法，提升教学效果；二是推动思想政治教育向个性化、精准化方向发展，更好地满足学生的个性化需求；三是为生成式人工智能在教育领域的应用提供理论支持和实践指导，促进人工智能技术的健康发展。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标本课题旨在揭示生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制，探索其实践路径，为高校思想政治教育工作者提供理论支持和实践指导，推动思想政治教育的高质量发展。研究内容本课题的研究内容主要包括以下几个方面：一是生成式人工智能在思想政治教育中的应用现状分析；二是生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制探究，包括知识生产、情感共鸣与意义引领等方面的机制；三是生成式人工智能赋能思想政治教育的实践路径研究，包括教学资源库建设、个性化学习内容生成、媒介场域丰富、教育评价智能化等方面的路径；四是生成式人工智能在思想政治教育中应用的风险防范策略。重要观点生成式人工智能能够显著提升思想政治教育的针对性和有效性，通过个性化、精准化的教学方式满足学生的个性化需求。生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制主要体现在知识生产、情感共鸣与意义引领等方面，通过智能化手段促进思想政治教育的深入发展。生成式人工智能在思想政治教育中的应用需要遵循一定的原则和规范，以确保其健康、可持续发展。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路本课题的研究思路如下：首先，通过文献综述和实地调研，分析生成式人工智能在思想政治教育中的应用现状；其次，从知识生产、情感共鸣与意义引领等维度探究生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机制；再次，结合实际情况，提出生成式人工智能赋能思想政治教育的实践路径；最后，针对生成式人工智能在思想政治教育中可能带来的风险，提出相应的防范策略。研究方法本课题将采用多种研究方法，包括文献综述法、实地调研法、案例分析法、实验验证法等。通过文献综述法，梳理国内外关于生成式人工智能在思想政治教育中应用的研究成果；通过实地调研法，了解高校思想政治教育的实际情况和生成式人工智能的应用现状；通过案例分析法，深入分析生成式人工智能在思想政治教育中的具体应用案例；通过实验验证法，对提出的实践路径进行验证和优化。