课题申报书：新质生产力背景下AI赋能教学改革的内在机制和实践路径研究

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。新质生产力背景下AI赋能教学改革的内在机制和实践路径研究课题设计论证（一）研究现状政策推动：近年来，国家出台了一系列政策推动人工智能在教育领域的发展，如《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》等。这些政策为教学改革提供了明确的方向和指导，促使教育领域积极探索人工智能赋能教学的新模式和新方法。应用现状：教育领域的变革：智能技术在教育领域引发了多方面的变革。一方面，重塑了传统的学校教学模式，例如河南省在2019年精选了部分县（市、区）和学校作为人工智能教育试点，根据人工智能的特点革新传统教育模式。另一方面，推动了网络学校的成立，在美国，网络教育在K12教育系统中迅速发展，一些州的教育机构主动推出网络中小学教育课程，如路易斯安那州建立了首间提供在线或混合式教学的远程高中。开放教育资源：当今世界，互联网技术加强了全球教育资源的共享和交流。教育部发布4项行动助推人工智能赋能教育，其中包括国家智慧教育公共服务平台上线“AI学习”专栏，邀请“大咖”谈AI、组织名师教AI、鼓励师生学AI；推动平台智能升级，支持全民个性化终身学习，上线智能工具增加课堂互动；实施教育系统人工智能大模型应用示范行动；将人工智能融入数字教育对外开放，搭建数字教育国际交流平台。此外，泉州师范学院教育科学学院印发人工智能赋能教育教学创新的十二条措施，进一步推动了教育资源的开放和创新。精准教学实践：南部东辰学校大力推进AI智能学习系统，将在高中部全面启动，初中在积极推进中。该系统以平板电脑为载体，借助强大的算法技术，评测学生能力并实时跟踪知识点掌握情况，个性化推荐学习内容；帮助老师分层教学、精准教学，帮助学生告别盲目刷题、无效学习。系统拥有资深的教研团队和优质的教学内容，AI技术赋能教学贯穿教学全场景，构建了精准评价体系，有效破解了当下普遍课堂模式无法解决的优秀学生“吃不饱”、普通学生“跟不上”、教师个别辅导“不足”等问题。（二）选题意义适应新质生产力发展需求：新质生产力与课程教学改革具有内在相通性。新质生产力与新一轮基础教育课程教学改革在内在要素上具有共通性，二者以人为核心要素。人是生产力中最活跃、最具能动性的因素，人才是新质生产力发展的决定因素。课程教学必须积极回应新质生产力的发展需求，深化教育理念和教育方法的改革，致力于培养时代新人。培养时代新人的目标追求：把时代新人培养目标作为课程教学改革的价值追求。党的十九大报告对青年一代提出“有理想、有本领、有担当”的要求，《义务教育课程方案(2022年版)》把这“三有”作为课程培养目标。时代新人的培养目标就是成人、成才、成事的统一，这也必然是课程改革的目标任务。（三）研究价值改变学习助力个性化培养：人工智能可以有效支持自主、探究和协作学习，使学习方式从班级“集体学习”向个性化学习转变。人工智能可以为每个学生“画像”，记录学习计划和成长轨迹，识别学生的长处、弱点和学习偏好，帮助教师实现个性化学习的规模化效应。赋能教学降低教师负担：人工智能可以为教师创造一个更好的专业环境，让他们为有困难的学生投入更多的支持。“双师模式”是目前比较典型的做法，教师和虚拟教学助理并行工作，助理可以完成教师的一些机械重复工作，帮助管理教师的日常任务，使教师有更多时间专注于一对一的交流。优化管理改善学校治理：人工智能可以优化各级教育部门治理和学校管理。在各级教育部门治理方面，采用基于证据的方法整合人工智能技术以优化教育数据收集和处理，增强基于数据的教育治理；利用人工智能收集、分析教育数据，促进教育均衡。在学校组织和管理方面，人工智能助力学校优化专业、课程、教学和质量管理，改变生源招募、培养过程和师生服务方式，改善与家庭及社会的信息交换及互动方式。二、研究目标、研究内容、重要观点（一）研究目标本课题旨在探索新质生产力背景下AI赋能教学改革的内在机制和实践路径，培养适应新质生产力发展的人才。具体而言，通过深入研究AI在教学中的应用，整合智能教学资源，推动个性化教学服务的实施，完善教学评价的智能化体系，为学生提供更加高效、个性化的学习体验，提升教学质量和人才培养水平。（二）研究内容加强智能教学资源的开发和利用借助人工智能技术，如大数据分析、自然语言处理、机器学习等，对教学内容进行深度挖掘和分析。通过海量数据收集和分析，建立知识图谱和教学资源库，将文献、案例、视频等教学资源进行分类和整合。通过智能化的教学平台和工具，将智能资源有效地应用于实践中。利用语音识别技术和自然语言处理技术，开发智能化的教学辅助工具，帮助教师进行课堂交流和互动；利用机器学习和推荐算法，为学生提供个性化的学习推荐和辅导，根据学生的学习特点和需求，智能地调整教学内容和策略。教师应成为资源开发的主体，通过对教学实践的观察和总结，将自己的经验和教学资源贡献给智能化平台，不断优化和改进智能教学资源的质量和功能。推动个性化教学服务的实施学生数据采集与分析：通过人工智能技术收集学生的学习数据和个人信息，包括学习成绩、学习行为、兴趣爱好等方面的数据。利用大数据分析技术和机器学习算法，对这些数据进行深入分析和挖掘，从中提取有用的信息，为个性化教学服务提供依据。教学内容个性化的设计：根据学生的学习需求和特点，设计个性化的教学内容。利用人工智能技术自动生成适合不同学生的教学资源和学习材料，通过智能化的教材推荐和定制化的习题生成，为学生提供个性化的学习内容和学习路径。构建自适应学习环境：基于学生的学习需求和特点，构建自适应的学习环境。通过智能教学系统和学习管理平台，为学生提供有针对性的学习任务和学习活动，根据学生的学习表现和进展，实时调整教学资源和学习支持。同时，结合个性化教学服务，让学生根据自己的兴趣和能力在自主学习的过程中得到指导和支持。教师的个性化指导与反馈：个性化教学服务不仅关注学生的个性化需求，也应该注重教师的个性化指导。通过智能化的教学辅助工具和平台，教师可以根据学生的学习表现和反馈，提供个性化的教学指导和反馈，包括针对学生的学习困难和问题的针对性指导以及对学生学习成绩和进展的个性化评价和建议等。完善教学评价的智能化体系进行数据化信息收集与处理：通过使用智能化的教学工具和平台，可以搜集学生在课堂上的话语、学习行为、学习进展等多维度数据。这些数据能够帮助教师更全面地了解学生的学习状态、学习困难、学习兴趣等信息，为教师提供更准确的教学评价基础。开发智能化评价指标与工具：通过人工智能技术，可以开发智能评价指标和工具，以更准确地评估学生的学习情况和思政课教师的教学效果，包括通过语音识别和情感分析技术，评估学生在课堂上的表现和情感状态；通过自然语言处理和文本分析技术，对学生的写作作业进行评估等。实施自动化评价与过程监控：人工智能可以通过自动化评价和过程监控系统，帮助思政课教师对学生的学习过程和成果进行跟踪和监测。通过分析学生的学习数据和行为模式，实时监测学生的学习进展，提供实时的学习反馈和建议，帮助教师及时调整教学策略和目标，并进行必要的教学干预。优化教师评价体系：借助人工智能技术，可以优化思政课教师的评价体系，提高评价的科学性和客观性。通过分析教师的教学数据和学生的学习数据，更全面地评估教师的教学能力和质量，为教师的职业发展提供有力的支撑。人工智能技术还可以实现教师评价的标准化和个性化，根据不同教师的特点和教学情境，提供量化和定制化的评价指标和工具。（三）重要观点AI赋能教学改革能够整合智能教学资源。通过人工智能技术，可以对教学内容进行深度挖掘和分析，建立知识图谱和教学资源库，将各种教学资源进行分类和整合。同时，智能化的教学平台和工具可以将智能资源有效地应用于实践中，为学生提供个性化的学习推荐和辅导，提高教学资源的利用效率。AI赋能教学改革能够提供个性化学习环境。通过人工智能技术，可以收集学生的学习数据和个人信息，分析学生的学习需求和特点，为学生提供个性化的教学内容和学习路径。同时，构建自适应学习环境，让学生根据自己的兴趣和能力在自主学习的过程中得到指导和支持，提高学生的学习效果和参与度。AI赋能教学改革能够提高教学评价的智能化水平。通过人工智能技术，可以收集学生在课堂上的多维度数据，开发智能评价指标和工具，实施自动化评价和过程监控，优化教师评价体系，提高教学评价的科学性和客观性，为教师的教学提供有力的支持。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本课题的研究思路从理论研究到实践探索，紧密围绕新质生产力背景下AI赋能教学改革的内在机制和实践路径展开。首先，深入分析新质生产力的特点及其对教学改革的影响，明确AI在教学中的潜在价值。接着，通过对相关理论的研究，构建AI赋能教学改革的理论框架，为后续的实践探索提供理论支持。然后，从实践层面出发，分析AI赋能教学改革的具体案例，总结成功经验和存在的问题。在此基础上，提出AI赋能教学改革的实践路径，包括加强智能教学资源的开发和利用、推动个性化教学服务的实施、完善教学评价的智能化体系等方面。最后，通过实践验证和不断优化，完善AI赋能教学改革的内在机制和实践路径，为培养适应新质生产力发展的人才提供有力支持。2.研究方法（1）文献研究法：广泛收集国内外关于新质生产力、人工智能与教学改革的相关文献，深入分析其研究现状、发展趋势和存在的问题，为本课题的研究提供理论基础和研究思路。（2）案例分析法：选取国内外具有代表性的AI赋能教学改革的案例，深入分析其成功经验和存在的问题，为提出本课题的实践路径提供参考。（3）实证研究法：通过实地调研、问卷调查、访谈等方式，收集数据，分析AI赋能教学改革的实际效果和存在的问题，为完善实践路径提供实证依据。3.创新之处本课题的创新之处在于结合新质生产力背景，探索AI赋能教学改革的新路径和新方法。具体表现在以下几个方面：（1）在理论创新方面，构建了新质生产力背景下AI赋能教学改革的理论框架，深入分析了AI赋能教学改革的内在机制和影响因素。（2）在实践创新方面，提出了加强智能教学资源的开发和利用、推动个性化教学服务的实施、完善教学评价的智能化体系等具体的实践路径，为AI赋能教学改革提供了可操作的方案。（3）在方法创新方面，综合运用文献研究法、案例分析法、实证研究法等多种研究方法，从理论和实践两个层面深入研究AI赋能教学改革的问题，提高了研究的科学性和有效性。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础包括已有相关研究成果、研究团队的专业背景和实践经验。已有相关研究成果：目前，国内外已经有许多关于新质生产力、人工智能与教学改革的研究。例如，国家出台了《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》等政策，推动人工智能在教育领域的发展。同时，一些学者也对人工智能赋能教学进行了深入研究，如卢滇楠教授以“人工智能赋能课程教学”为主题的讲座，分享了化工热力学课程建设方面的实践经验；段玉聪的博文探讨了教育AI+新质生产力下的教育改革，包括基于DIKWP的课程需求分析与教学目标设定等；还有关于新质生产力视域下人工智能赋能思政课教师教育教学工作路径的研究，以及文档《AI技术赋能教学改革.pptx》《人工智能赋能新质生产力.pptx》等，都为我们的研究提供了丰富的理论和实践基础。研究团队的专业背景：我们的研究团队成员来自不同的专业领域，包括教育学、计算机科学、心理学等，具备扎实的专业知识和丰富的教学经验。团队成员曾参与过多个教育教学改革项目，对教学改革有着深入的理解和实践经验。实践经验：部分团队成员曾在学校中尝试应用人工智能技术进行教学，如南部东辰学校大力推进AI智能学习系统，将在高中部全面启动，初中在积极推进中。该系统以平板电脑为载体，借助强大的算法技术，评测学生能力并实时跟踪知识点掌握情况，个性化推荐学习内容；帮助老师分层教学、精准教学，帮助学生告别盲目刷题、无效学习。系统拥有资深的教研团队和优质的教学内容，AI技术赋能教学贯穿教学全场景，构建了精准评价体系，有效破解了当下普遍课堂模式无法解决的优秀学生“吃不饱”、普通学生“跟不上”、教师个别辅导“不足”等问题。条件保障包括研究经费、实验设备、数据资源等方面的支持。研究经费：我们将积极申请各类科研项目资金，同时与相关企业合作，争取企业的资金支持，确保研究项目的顺利进行。实验设备：随着人工智能技术的发展，各种智能化教学设备不断涌现。我们将充分利用学校现有的计算机、平板电脑等设备，同时积极引进新的智能化教学设备，如智能教育助理、智能学习平台等，为研究提供良好的实验条件。数据资源：互联网技术的发展使得全球教育资源的共享和交流更加便捷。我们可以利用教育部发布的国家智慧教育公共服务平台上线的“AI学习”专栏，以及泉州师范学院教育科学学院印发人工智能赋能教育教学创新的十二条措施等资源，获取丰富的教学数据和案例。同时，我们还可以通过实地调研、问卷调查、访谈等方式，收集学生的学习数据和教师的教学数据，为研究提供有力的数据支持。研究步骤分为准备阶段、实施阶段、总结阶段，明确各阶段的具体任务和时间节点。准备阶段（[具体时间区间1]）：组建研究团队，明确团队成员的分工和职责。收集和整理国内外关于新质生产力、人工智能与教学改革的相关文献，深入分析其研究现状、发展趋势和存在的问题，为本课题的研究提供理论基础和研究思路。制定研究方案，明确研究目标、研究内容、研究方法和研究步骤。实施阶段（[具体时间区间2]）：按照研究方案，开展实证研究。通过实地调研、问卷调查、访谈等方式，收集数据，分析AI赋能教学改革的实际效果和存在的问题。选取国内外具有代表性的AI赋能教学改革的案例，深入分析其成功经验和存在的问题，为提出本课题的实践路径提供参考。加强智能教学资源的开发和利用、推动个性化教学服务的实施、完善教学评价的智能化体系等方面的实践探索，不断优化AI赋能教学改革的内在机制和实践路径。总结阶段（[具体时间区间3]）：对研究数据进行分析和总结，撰写研究报告，总结AI赋能教学改革的内在机制和实践路径，提出具有针对性和可操作性的建议。组织专家对研究成果进行评审和鉴定，根据专家意见对研究成果进行修改和完善。推广研究成果，将AI赋能教学改革的内在机制和实践路径应用于实际教学中，为培养适应新质生产力发展的人才提供有力