教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。一、研究現狀、選題意義、研究價值1.研究現狀隨著生成式人工智能的迅速發展，其在教育領域的應用逐漸受到廣泛關注。在思想政治教育方面，目前已有部分研究開始涉及利用信息技術輔助教學，但針對生成式人工智能賦能思想政治教育的研究仍處于起步階段。一方面，少量研究關注到了人工智能在教育資源生成、個性化學習推薦等方面的潛力，但對于生成式人工智能獨特的內容生成和交互能力如何與思想政治教育的核心目標和教學實踐深度融合的研究尚不充分。另一方面，對于這種融合過程中可能出現的倫理問題、對教育者角色的影響以及如何確保教育內容的政治導向性等關鍵問題，相關研究還較為零散，缺乏系統性的理論分析和實踐探索。2.選題意義理論意義：有助于豐富思想政治教育的理論體系。通過研究生成式人工智能與思想政治教育的內在機制，深入剖析二者相互作用的原理，為思想政治教育在智能化時代的發展提供新的理論視角和理論支撐。同時，拓展教育技術與思想政治教育交叉領域的研究，進一步完善相關學科的理論架構。實踐意義：為思想政治教育實踐提供新的方法和路徑。利用生成式人工智能的優勢，可以優化教育資源的生成和傳播，提高教育內容的針對性和吸引力，滿足不同學生的個性化學習需求，增強思想政治教育的實效性。此外，有助于教育者更好地應對智能化教育環境下的挑戰，提升教育者運用新技術開展思想政治教育的能力和素養。3.研究價值教育價值：提升思想政治教育質量和效果，使教育過程更加符合學生的認知特點和學習規律，培養具有正確世界觀、人生觀、價值觀的高素質人才。社會價值：有助于在全社會范圍內營造良好的思想輿論氛圍。通過改進思想政治教育方式，培養更多具有良好思想道德素質的公民，為社會穩定和發展提供有力的思想保障，推動社會主義核心價值觀的深入踐行。二、研究目標、研究對象、研究內容1.研究目標深入分析生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制，包括其對教育內容生成、教育方式創新、教育主體互動等方面的作用原理。探索生成式人工智能在思想政治教育中的實踐路徑，構建具有可操作性的應用模式和策略體系。提出在利用生成式人工智能開展思想政治教育過程中的風險防范機制和應對策略，確保教育活動的科學性、有效性和安全性。2.研究對象以高等職業院校的學生為主要研究對象，因為高職學生具有獨特的學習特點和思想發展需求，是思想政治教育的重要群體，且高職教育對實踐應用和新技術融合較為敏感。涉及參與思想政治教育的教育者，包括教師、輔導員等，研究他們在使用生成式人工智能過程中的角色轉變和能力提升需求。3.研究內容生成式人工智能與思想政治教育融合的理論基礎研究，包括教育學、心理學、倫理學、政治學等多學科視角下的理論依據。分析生成式人工智能對思想政治教育各個環節的影響機制，如對教材編寫、課程設計、課堂教學、課外實踐、考核評價等環節的作用方式。探索基于生成式人工智能的思想政治教育實踐模式，包括利用其開發個性化學習資源、設計智能教育交互場景、構建虛擬實踐平臺等具體實踐路徑。研究生成式人工智能在思想政治教育應用中的風險評估與防范，如虛假信息傳播、學生過度依賴、數據安全等問題，并提出相應的解決策略。三、研究思路、研究方法、創新之處1.研究思路本課題將遵循“理論研究現狀分析機制探索路徑構建風險防范”的研究思路。首先，通過對相關理論的梳理和研究，為整個課題奠定堅實的理論基礎。然后，深入調查當前生成式人工智能在思想政治教育中的應用現狀和存在問題。在此基礎上，運用系統分析方法，剖析生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制。接著，結合實踐經驗和理論分析結果，構建實踐路徑和應用模式。最后，針對可能出現的風險進行前瞻性研究，提出完善的防范機制。2.研究方法文獻研究法：廣泛收集國內外關于生成式人工智能、思想政治教育以及二者融合相關的文獻資料，包括學術論文、研究報告、政策文件等，對已有研究成果進行系統梳理和分析，為本課題研究提供理論依據和研究思路參考。調查研究法：設計問卷和訪談提綱，對高職學生和思想政治教育工作者進行調查，了解他們對生成式人工智能在思想政治教育中應用的認知、態度和實踐情況，以及在實際應用中遇到的問題和需求，為研究提供現實依據。案例分析法：選取國內外部分已經在思想政治教育中嘗試應用生成式人工智能的院校或機構作為案例，深入分析其應用模式、效果和經驗教訓，為課題研究提供實踐參考。實驗研究法：在部分高職院校開展小規模的實驗教學，將生成式人工智能應用于思想政治教育課程中，通過對比實驗前后學生的學習效果、態度變化等，驗證實踐路徑和模式的有效性，并對研究成果進行優化和完善。3.創新之處研究視角創新：從生成式人工智能與思想政治教育深度融合的視角出發，突破傳統思想政治教育研究局限于單一學科或單一教育技術的限制，為思想政治教育研究開辟新的領域。內容創新：在深入剖析內在機制的基礎上，全面探索實踐路徑和風險防范策略，形成一套完整的從理論到實踐、從應用到保障的研究內容體系，填補當前相關研究在系統性方面的不足。方法創新：綜合運用多種研究方法，尤其是將實驗研究法引入思想政治教育研究中，注重理論與實踐的緊密結合，提高研究成果的科學性和可靠性。四、研究基礎、保障條件、研究步驟1.研究基礎課題組成員在思想政治教育和教育技術領域具有豐富的教學和科研經驗，前期已開展過一些關于信息技術與思想政治教育融合的相關研究，對本課題涉及的內容有一定的前期積累。同時，所在院校在教育信息化建設方面有較好的基礎，為課題研究提供了實踐平臺和數據支持。2.保障條件人員保障：組建了一支結構合理、專業互補的研究團隊，包括思想政治教育專家、教育技術學者、一線教師等，確保課題研究的專業性和全面性。資源保障：學校圖書館擁有豐富的紙質和電子文獻資源，可滿足課題研究對資料查閱的需求。同時，與相關企業和研究機構建立了合作關系，能夠獲取生成式人工智能領域的前沿技術信息和實踐案例。經費保障：學校已為課題研究設立專項經費，用于資料收集、調研、實驗設備購置、成果推廣等方面，保障課題研究的順利開展。3.研究步驟第一階段（[具體時間區間1]）研究內容：開展文獻研究，完成研究現狀綜述和理論基礎梳理；設計調查問卷和訪談提綱。階段成果：形成課題研究綜述報告和理論框架初稿；調查問卷和訪談提綱定稿。第二階段（[具體時間區間2]）研究內容：進行調查研究和案例分析，收集數據和實踐案例；對調查數據進行統計分析。階段成果：形成調查研究報告和案例分析報告，總結現狀問題和實踐經驗。第三階段（[具體時間區間3]）研究內容：根據理論分析和實踐調研結果，深入探索內在機制和實踐路徑；開展實驗研究。階段成果：構建生成式人工智能賦能思想政治教育的機制模型和實踐路徑方案；實驗研究報告。第四階段（[具體時間區間4]）研究內容：總結研究成果，撰寫研究報告和相關論文；完善實踐路徑和風險防范策略；進行成果推廣和應用。階段成果：課題研究總報告、系列學術論文發表；在部分院校推廣應用研究成果，形成實踐反饋報告。最終成果：形成完整的課題研究報告、學術論文集、實踐應用案例集等，為生成式人工智能在思想政治教育中的有效應用提供全面指導。教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。一、研究現狀、選題意義、研究價值1.研究現狀隨著生成式人工智能的迅速發展，其在教育領域的應用逐漸受到廣泛關注。在思想政治教育方面，目前已有部分研究開始涉及利用信息技術輔助教學，但針對生成式人工智能賦能思想政治教育的研究仍處于起步階段。一方面，少量研究關注到了人工智能在教育資源生成、個性化學習推薦等方面的潛力，但對于生成式人工智能獨特的內容生成和交互能力如何與思想政治教育的核心目標和教學實踐深度融合的研究尚不充分。另一方面，對于這種融合過程中可能出現的倫理問題、對教育者角色的影響以及如何確保教育內容的政治導向性等關鍵問題，相關研究還較為零散，缺乏系統性的理論分析和實踐探索。2.選題意義理論意義：有助于豐富思想政治教育的理論體系。通過研究生成式人工智能與思想政治教育的內在機制，深入剖析二者相互作用的原理，為思想政治教育在智能化時代的發展提供新的理論視角和理論支撐。同時，拓展教育技術與思想政治教育交叉領域的研究，進一步完善相關學科的理論架構。實踐意義：為思想政治教育實踐提供新的方法和路徑。利用生成式人工智能的優勢，可以優化教育資源的生成和傳播，提高教育內容的針對性和吸引力，滿足不同學生的個性化學習需求，增強思想政治教育的實效性。此外，有助于教育者更好地應對智能化教育環境下的挑戰，提升教育者運用新技術開展思想政治教育的能力和素養。3.研究價值教育價值：提升思想政治教育質量和效果，使教育過程更加符合學生的認知特點和學習規律，培養具有正確世界觀、人生觀、價值觀的高素質人才。社會價值：有助于在全社會范圍內營造良好的思想輿論氛圍。通過改進思想政治教育方式，培養更多具有良好思想道德素質的公民，為社會穩定和發展提供有力的思想保障，推動社會主義核心價值觀的深入踐行。二、研究目標、研究對象、研究內容1.研究目標深入分析生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制，包括其對教育內容生成、教育方式創新、教育主體互動等方面的作用原理。探索生成式人工智能在思想政治教育中的實踐路徑，構建具有可操作性的應用模式和策略體系。提出在利用生成式人工智能開展思想政治教育過程中的風險防范機制和應對策略，確保教育活動的科學性、有效性和安全性。2.研究對象以高等職業院校的學生為主要研究對象，因為高職學生具有獨特的學習特點和思想發展需求，是思想政治教育的重要群體，且高職教育對實踐應用和新技術融合較為敏感。涉及參與思想政治教育的教育者，包括教師、輔導員等，研究他們在使用生成式人工智能過程中的角色轉變和能力提升需求。3.研究內容生成式人工智能與思想政治教育融合的理論基礎研究，包括教育學、心理學、倫理學、政治學等多學科視角下的理論依據。分析生成式人工智能對思想政治教育各個環節的影響機制，如對教材編寫、課程設計、課堂教學、課外實踐、考核評價等環節的作用方式。探索基于生成式人工智能的思想政治教育實踐模式，包括利用其開發個性化學習資源、設計智能教育交互場景、構建虛擬實踐平臺等具體實踐路徑。研究生成式人工智能在思想政治教育應用中的風險評估與防范，如虛假信息傳播、學生過度依賴、數據安全等問題，并提出相應的解決策略。三、研究思路、研究方法、創新之處1.研究思路本課題將遵循“理論研究現狀分析機制探索路徑構建風險防范”的研究思路。首先，通過對相關理論的梳理和研究，為整個課題奠定堅實的理論基礎。然后，深入調查當前生成式人工智能在思想政治教育中的應用現狀和存在問題。在此基礎上，運用系統分析方法，剖析生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制。接著，結合實踐經驗和理論分析結果，構建實踐路徑和應用模式。最后，針對可能出現的風險進行前瞻性研究，提出完善的防范機制。2.研究方法文獻研究法：廣泛收集國內外關于生成式人工智能、思想政治教育以及二者融合相關的文獻資料，包括學術論文、研究報告、政策文件等，對已有研究成果進行系統梳理和分析，為本課題研究提供理論依據和研究思路參考。調查研究法：設計問卷和訪談提綱，對高職學生和思想政治教育工作者進行調查，了解他們對生成式人工智能在思想政治教育中應用的認知、態度和實踐情況，以及在實際應用中遇到的問題和需求，為研究提供現實依據。案例分析法：選取國內外部分已經在思想政治教育中嘗試應用生成式人工智能的院校或機構作為案例，深入分析其應用模式、效果和經驗教訓，為課題研究提供實踐參考。實驗研究法：在部分高職院校開展小規模的實驗教學，將生成式人工智能應用于思想政治教育課程中，通過對比實驗前后學生的學習效果、態度變化等，驗證實踐路徑和模式的有效性，并對研究成果進行優化和完善。3.創新之處研究視角創新：從生成式人工智能與思想政治教育深度融合的視角出發，突破傳統思想政治教育研究局限于單一學科或單一教育技術的限制，為思想政治教育研究開辟新的領域。內容創新：在深入剖析內在機制的基礎上，全面探索實踐路徑和風險防范策略，形成一套完整的從理論到實踐、從應用到保障的研究內容體系，填補當前相關研究在系統性方面的不足。方法創新：綜合運用多種研究方法，尤其是將實驗研究法引入思想政治教育研究中，注重理論與實踐的緊密結合，提高研究成果的科學性和可靠性。四、研究基礎、保障條件、研究步驟1.研究基礎課題組成員在思想政治教育和教育技術領域具有豐富的教學和科研經驗，前期已開展過一些關于信息技術與思想政治教育融合的相關研究，對本課題涉及的內容有一定的前期積累。同時，所在院校在教育信息化建設方面有較好的基礎，為課題研究提供了實踐平臺和數據支持。2.保障條件人員保障：組建了一支結構合理、專業互補的研究團隊，包括思想政治教育專家、教育技術學者、一線教師等，確保課題研究的專業性和全面性。資源保障：學校圖書館擁有豐富的紙質和電子文獻資源，可滿足課題研究對資料查閱的需求。同時，與相關企業和研究機構建立了合作關系，能夠獲取生成式人工智能領域的前沿技術信息和實踐案例。經費保障：學校已為課題研究設立專項經費，用于資料收集、調研、實驗設備購置、成果推廣等方面，保障課題研究的順利開展。3.研究步驟第一階段（[具體時間區間1]）研究內容：開展文獻研究，完成研究現狀綜述和理論基礎梳理；設計調查問卷和訪談提綱。階段成果：形成課題研究綜述報告和理論框架初稿；調查問卷和訪談提綱定稿。第二階段（[具體時間區間2]）研究內容：進行調查研究和案例分析，收集數據和實踐案例；對調查數據進行統計分析。階段成果：形成調查研究報告和案例分析報告，總結現狀問題和實踐經驗。第三階段（[具體時間區間3]）研究內容：根據理論分析和實踐調研結果，深入探索內在機制和實踐路徑；開展實驗研究。階段成果：構建生成式人工智能賦能思想政治教育的機制模型和實踐路徑方案；實驗研究報告。第四階段（[具體時間區間4]）研究內容：總結研究成果，撰寫研究報告和相關論文；完善實踐路徑和風險防范策略；進行成果推廣和應用。階段成果：課題研究總報告、系列學術論文發表；在部分院校推廣應用研究成果，形成實踐反饋報告。最終成果：形成完整的課題研究報告、學術論文集、實踐應用案例集等，為生成式人工智能在思想政治教育中的有效應用提供全面指導。教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制與實踐路徑研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀隨著人工智能技術的快速發展，尤其是生成式人工智能（如ChatGPT）的崛起，其在教育領域的應用日益廣泛，為思想政治教育帶來了前所未有的機遇和挑戰。當前，國內外學者已開始探討生成式人工智能在思想政治教育中的應用，主要集中在以下幾個方面：一是如何利用生成式人工智能豐富教育資源，提升教學效果；二是如何借助人工智能技術實現思想政治教育的個性化、精準化；三是如何防范生成式人工智能在思想政治教育中可能帶來的風險，如信息繭房、技術依賴和意識形態安全等。然而，關于生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制和實踐路徑的系統性研究尚顯不足。選題意義本課題旨在深入探究生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制和實踐路徑，具有重要的理論和現實意義。在理論層面，本課題有助于揭示生成式人工智能與思想政治教育之間的內在聯系，豐富和完善思想政治教育理論體系。在實踐層面，本課題將為高校思想政治教育工作者提供切實可行的指導和借鑒，推動思想政治教育的高質量發展。研究價值本課題的研究價值主要體現在以下幾個方面：一是為思想政治教育提供新的技術手段和方法，提升教學效果；二是推動思想政治教育向個性化、精準化方向發展，更好地滿足學生的個性化需求；三是為生成式人工智能在教育領域的應用提供理論支持和實踐指導，促進人工智能技術的健康發展。二、研究目標、研究內容、重要觀點研究目標本課題旨在揭示生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制，探索其實踐路徑，為高校思想政治教育工作者提供理論支持和實踐指導，推動思想政治教育的高質量發展。研究內容本課題的研究內容主要包括以下幾個方面：一是生成式人工智能在思想政治教育中的應用現狀分析；二是生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制探究，包括知識生產、情感共鳴與意義引領等方面的機制；三是生成式人工智能賦能思想政治教育的實踐路徑研究，包括教學資源庫建設、個性化學習內容生成、媒介場域豐富、教育評價智能化等方面的路徑；四是生成式人工智能在思想政治教育中應用的風險防范策略。重要觀點生成式人工智能能夠顯著提升思想政治教育的針對性和有效性，通過個性化、精準化的教學方式滿足學生的個性化需求。生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制主要體現在知識生產、情感共鳴與意義引領等方面，通過智能化手段促進思想政治教育的深入發展。生成式人工智能在思想政治教育中的應用需要遵循一定的原則和規范，以確保其健康、可持續發展。三、研究思路、研究方法、創新之處研究思路本課題的研究思路如下：首先，通過文獻綜述和實地調研，分析生成式人工智能在思想政治教育中的應用現狀；其次，從知識生產、情感共鳴與意義引領等維度探究生成式人工智能賦能思想政治教育的內在機制；再次，結合實際情況，提出生成式人工智能賦能思想政治教育的實踐路徑；最后，針對生成式人工智能在思想政治教育中可能帶來的風險，提出相應的防范策略。研究方法本課題將采用多種研究方法，包括文獻綜述法、實地調研法、案例分析法、實驗驗證法等。通過文獻綜述法，梳理國內外關于生成式人工智能在思想政治教育中應用的研究成果；通過實地調研法，了解高校思想政治教育的實際情況和生成式人工智能的應用現狀；通過案例分析法，深入分析生成式人工智能在思想政治教育中的具體應用案例；通過實驗驗證法，對提出的實踐路徑進行驗證和優化。