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。智能技術賦能的智慧生成性教學模式設計研究課題設計論證（一）研究現狀智慧教育研究不斷推進，人工智能賦能新型課堂教學成為熱點。目前，已有研究在利用人工智能技術實現課堂教學全過程監測、掌握深層規律、促進精準評價等方面取得一定成果，如創設混合神經網絡技術對課堂互動自動標注等。以義務教育階段課例為例，人工智能技術能夠有效識別課堂教學特征，提煉課堂教學模式，使課堂教學中的師生互動更加有效，知識建構和問題探究路徑更為多元，發揮了多重認知功能，體現了思維從低階向高階發展的規律。智能化教育模式逐漸興起，包括個性化學習體驗、智能學習輔助系統、教學內容生成與優化、智能評估與反饋、教學管理效率提升等方面的應用不斷拓展。個性化學習體驗：基于學習者的個人信息和學習行為數據，人工智能可以為每個學生定制個性化的學習計劃和課程內容推薦，滿足不同學習者的需求和偏好。自適應學習智能學習系統能實時監測學生的學習進度和掌握程度，動態調整教學內容和難度，為學生提供個性化的輔導和反饋。結合虛擬現實、增強現實等技術，智能化教育可以創造仿真的學習情境，讓學生身臨其境，增加學習的樂趣和參與度。人工智能還可以深入分析學生的學習數據，洞察他們的學習模式和難點，為教師提供有針對性的輔導建議，提高教學效果。智能學習輔助系統：包括個人化學習助手、智能練習與反饋系統、虛擬教學助理和學習數據分析等功能。個人化學習助手基于人工智能的智能學習系統可以根據學生的學習狀況和偏好，提供個性化的學習建議和解答。智能練習與反饋系統可以生成針對性的練習題，并實時分析學生的答題情況，給出詳細的反饋和輔導建議。虛擬教學助理借助對話式人工智能，學生可以隨時與虛擬助理互動，獲得課程講解、作業幫助等全方位的學習支持。學習數據分析智能學習系統可深入分析學生的學習數據，洞察學習習慣和知識掌握情況，為教師提供精準的教學決策支持。教學內容生成與優化：人工智能可以根據課程標準和學情數據，自動生成定制化的教學內容，包括課件、習題、案例等，滿足不同學習者的需求。借助機器學習算法，系統可以分析教學內容的效果，并自動優化內容結構、知識點組織、表述方式等，提高教學質量。智能化教學資源人工智能技術可用于生成趣味性強、交互性好的數字化教學資源，如智能化的3D動畫、VR/AR仿真實驗等。智能評估與反饋：智能診斷基于人工智能的學習分析技術，智能評估系統可以深入診斷每個學生的知識掌握程度和學習難點，提供精準的反饋。動態評估系統可隨時監測學生的學習進展，動態調整練習難度和評估內容，讓評估更貼近學生的實際水平和需求。個性化反饋針對學生的具體情況，系統能給出個性化的輔導建議和學習策略，幫助他們有針對性地提高學習效果。智能分析系統可以深度分析學生的學習數據，洞察學習模式和知識掌握情況，為教師提供精準的教學決策支持。教學管理效率提升：人工智能可以整合教學數據，提供實時的教學績效分析，幫助教育管理者優化教學計劃和資源分配，提高教學管理的效率和科學性。借助人工智能技術，教師可以獲得自動化的行政支持，如智能化的課程排課、學生管理、考試安排等，從繁瑣的行政工作中解脫出來，專注于教學本身。智能學情分析人工智能可以實時監測學生的出勤、課堂參與等行為數據，并進行深入分析，為教師提供精準的學情反饋，有助于改進教學方法。未來教育變革中，智能技術賦能智慧教育重構，教育數字化轉型從場景出發，推動教育從數據數字化、流程數字化向服務數字化轉變。數字化轉型是從服務端的角度來考慮的，更多的是從場景出發。現在各個行業都在談場景革命、信息化革命，能夠被使用的人工智能技術都是專項的技術，知識場景方面做得非常優秀。以學生寫作文為例，有了Word之后，Word可以幫助學生做思路的整理，可以很好地支持學習。后來出現了論文自動批改系統，出現了學生提交、老師反饋的形式，但這只是在支持數據的數字化。如果學校在使用論文系統的時候，還是老師來決定怎樣反饋，那這只是流程上的數字化，并沒有體現在整個應用場景上。甚至于，讓學生主動進行寫作的改造，實際上是有一定問題的。不少學校都在用批改網，通過批改網，學生可以自己看到自己的成績，看到自己的表現規律，這便形成了學生畫像。在這種情況下，寫作情境會發生一種等級性的變化。從某種意義上來講，我們認為這就已經是在數字化轉型了。教育數字化轉型是一種文化轉變，基于數據可以做很多的業務優化。比如，學校從數據中發現，真正輟學的學生不是差生，中等生更容易輟學。如果給這些中等生一些助力，他們的成績就不會下降，他們也許就不會輟學，所以學校就將給差生的補習服務對中等生開放，大大提高了學校的留存率。（二）選題意義隨著生成式人工智能技術的快速發展，教育與AI深度融合成為必然趨勢。傳統高職教育課程教學存在教學資源短缺、教學內容與市場需求脫節等問題，智能技術賦能的智慧生成性教學模式有助于解決這些問題。人工智能與高職教育融合發展的現狀表明，高職教師隊伍人工智能教學素養亟待升級，教學中存在盲目地技術崇拜忽略了教育本質的問題。當前人工智能與教育的融合仍處于初步發展階段，特別是高職院校中人工智能發展的問題猶存，需要有針對性地提出應對策略。智能技術可以為學生提供個性化學習體驗，優化教學內容和教學管理，助力教師專業發展，提升教育公平性，符合新時期人才培養目標。人工智能技術在高校教育教學中的應用涉及機器學習、自然語言處理、數據挖掘、智能教育等基本原理和相關概念。人工智能在高校教育教學中的應用，可以有效提高教育教學的效率和質量，為培養高素質的人才奠定堅實的基礎。機器學習技術在教學評估中的應用，為教育工作者提供更多的數據分析支持和決策依據，提升教學效果，促進學習者自主學習和個性化發展。自然語言處理技術在智能教學中的應用，可以為教學提供更加豐富和個性化的學習支持和指導，促進學生的自主學習和個性化發展。數據挖掘技術在學生行為分析中的應用，可以為教師提供更加有針對性的個性化教育服務。（三）研究價值深入研究人工智能賦能的智慧生成機制及新的教學模式，為智慧課堂的升級發展和深化應用提供參考和啟發。智能技術在科學教育中的應用聚焦科學學習分析與計算建模、智能科學測評理論與實踐，依托人工智能技術、教育大數據挖掘、多模態學習分析等關鍵技術的深度運用，為培養學生的科學素養、創新能力與高階思維提供重要支撐。面向未來，智能技術在科學教育中的應用應從有效提升科學教師的綜合素養、精準培養學生的高階思維能力、加快創新科學教育的測評方法、積極探索多模態數據驅動的教與學規律等方面加以重視，系統構筑智能化的科學教育發展新樣態。對于一線教師和研究者把握人工智能賦能的智慧生成發展規律和實現路徑，開展面向新課程方案實施的智慧教學改革具有參考價值。教師應從人工智能促進教師崗位升級、促進教育模式的改革、為老師崗位賦予更多的含義等方面來認識人工智能和教育的結合。人工智能技術的發展需要一個系統的過程，在這個過程中，老師也需要積極學習人工智能相關技術。二、研究目標、研究內容、重要觀點（一）研究目標構建智能技術賦能的智慧生成性教學模式，提高教學質量和效率。通過整合智能教育環境、智能學習過程支持、智能教育評價、智能教師助理和教育智能管理與服務等多方面的應用，為師生提供更加智能化、個性化的教學體驗。例如，利用智能教育環境中的普適計算技術實現物理空間和虛擬空間的融合，為學生創造泛在學習的條件，提高學習的便利性和效率。同時，智能教師助理可以替代教師日常工作中的重復任務，緩解教師壓力，讓教師有更多時間專注于教學本身，從而提高教學質量。培養學生的創新能力和問題解決能力，促進學生智慧發展。在智能技術賦能的教學中，通過多模態信息加工生成數字資源，為學生提供豐富的學習素材。例如，學生可以利用生成式人工智能進行流暢的人機對話，開展素養導向下的個性化探究與思辨學習。課前，學生梳理問題并借助人工智能解答；課中，教師組織課堂討論，引導學生與人工智能合作探究、質疑批判，在連續的追問循環中促進學生對知識的深度理解和創意加工。此外，智能教學系統還可以根據學生的學習情況、學習目標和學習風格，為每個學生提供個性化的學習方案，幫助學生更好地理解學習內容，提高學習興趣，實現個性化學習，從而培養學生的創新能力和問題解決能力。為教師提供智能化教學支持，提升教師專業發展水平。智能技術可以為教師提供高效的文本處理工具，優化教學設計。教師可以利用生成式人工智能產品高效檢索教學資源、自動生成教案，實現自身減負，進而將時間與精力投入到更有價值的課程設計與學生輔導中。同時，教師還可以將生成式人工智能當作學科專家，對教案進行多維度分析評價，幫助教師更好地把握教學重難點，精準設計學習活動和靶向作業。此外，智能技術還可以幫助教師建立智能化的管理系統，提高學校運營效率，優化資源配置。例如，智能排課系統可以根據學生需求、教師資源、課程安排等因素，自動生成高效合理的課程表，提高課程安排效率；智能教師助理可以自動批改作業、生成教學計劃、管理學生信息，減輕教師行政負擔。（二）研究內容分析智能技術在教學中的應用場景，如個性化學習推薦、自適應學習、智能練習與反饋、虛擬教學助理等。通過梳理“人工智能+教育”的典型應用場景，我們可以看到智能技術在教學中的廣泛應用。例如，智能教育環境利用普適計算技術實現物理空間和虛擬空間的融合，建立支持多樣化學習需求的智能感知能力和服務能力，實現泛在學習。智能學習過程支持在各類人工智能技術的支持下，構建認知模型、知識模型、情境模型，并在此基礎上針對學習過程中的各類場景進行智能化支持，形成諸如智能學科工具、智能機器人學伴與玩具、特殊教育智能助手等學習過程中的支持工具。智能教育評價利用人工智能技術不僅僅在試題生成、自動批閱、學習問題診斷等方面發揮重要作用，更重要的是可以對學習者學習過程中知識、身體、心理狀態的診斷和反饋，在學生綜合素質評價中發揮不可替代的作用。智能教師助理可以替代教師日常工作中重復的、單調的、規則的工作，緩解教師各項工作的壓力，成為教師的貼心助理。研究智能技術賦能的教學內容生成與優化方法，包括智能內容生成、內容優化算法、智能化教學資源等。智能技術賦能教學內容生成與優化主要體現在以下幾個方面：一是高效文本處理，優化教學設計。生成式人工智能具備在特定語境中進行邏輯推理、歸納總結以及演繹分析的能力，能夠推導出多樣化的答案或問題解決方案。教師可以利用生成式人工智能產品高效檢索教學資源、自動生成教案。二是多模態信息加工，生成數字資源。生成式人工智能具備對文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的理解能力，能夠實現跨模態的語義解析與轉換，生成多模態數字資源。例如，借助生成式人工智能，教師可以輕松、獨立生成個性化的數字資源，如教學短視頻、動畫以及3D模型等。三是智能內容生成與優化算法。基于人工智能的智能學習系統可以根據課程標準和學情數據，自動生成定制化的教學內容，包括課件、習題、案例等，滿足不同學習者的需求。借助機器學習算法，系統可以分析教學內容的效果，并自動優化內容結構、知識點組織、表述方式等，提高教學質量。探索智能技術在教學管理中的應用，提高教學管理效率和科學性。智能技術在教學管理中的應用主要包括以下幾個方面：一是智能排課系統。利用人工智能技術，根據學生需求、教師資源、課程安排等因素，自動生成高效合理的課程表，優化課程安排，提高教學效率。二是智能學情分析。人工智能可以實時監測學生的出勤、課堂參與等行為數據，并進行深入分析，為教師提供精準的學情反饋，有助于改進教學方法。三是教育智能管理與服務。通過大數據的收集和分析建立起智能化的管理手段，管理者與人工智能協同，形成人機協同的決策模式，可以洞察教育系統運行過程中問題本質與發展趨勢，實現更高效的資源配置，有效提升教育質量并促進教育公平。（三）重要觀點智能技術賦能的智慧生成性教學模式應以學生為中心，注重個性化學習和創新能力培養。在智能技術賦能的教學中，學生是學習的主體，教學模式應圍繞學生的需求和特點進行設計。例如，智能教學系統可以根據學生的學習情況、學習目標和學習風格，為每個學生提供個性化的學習方案，滿足不同學生的獨特需求。同時，通過多模態信息加工生成數字資源，為學生提供豐富的學習素材，鼓勵學生開展個性化探究與思辨學習，培養學生的創新能力和問題解決能力。教師在智能技術賦能的教學中應發揮引導作用，促進學生的知識建構和問題探究。教師在智能技術賦能的教學中扮演著引導者的角色，要引導學生正確使用智能技術，促進學生的知識建構和問題探究。例如，教師可以引導學生利用生成式人工智能進行流暢的人機對話，開展素養導向下的個性化探究與思辨學習。課中，教師有針對性地組織課堂討論，引導學生與生成式人工智能開展合作探究、質疑批判等，幫助澄清概念誤解，擴展知識邊界。此外，教師還可以根據教學需求構建教學智能體，通過文字、語音等多種形式實現學生與智能體的自然對話交流，解答學生疑問，引導學生開展活動。教育數字化轉型應從場景出發，實現數據、流程和服務的數字化融合。教育數字化轉型是一種文化轉變，基于數據可以做很多的業務優化。在智能技術賦能的教學中，應從場景出發，實現數據、流程和服務的數字化融合。例如，以學生寫作文為例，有了Word之后，Word可以幫助學生做思路的整理，可以很好地支持學習。后來出現了論文自動批改系統，出現了學生提交、老師反饋的形式，但這只是在支持數據的數字化。如果學校在使用論文系統的時候，還是老師來決定怎樣反饋，那這只是流程上的數字化，并沒有體現在整個應用場景上。通過智能技術采集學生學習過程中的多模態數據，應用各種模型進行分析，了解學生的學習狀態、知識誤區、認知能力、學習風格、注意力、情緒情感和學習軌跡等方面的情況，從而建立起注重過程評價和增值評價、注重學生發展核心素養培養的教育測量與評價體系。基于智能技術的發展性評估報告，可以支持學校實現因材施教，也可以為學生提供個性化、可視化的反饋信息，幫助學生做好學業規劃。三、研究思路、研究方法、創新之處（一）研究思路首先，對智能技術賦能的智慧生成性教學模式的相關理論進行研究，明確研究的理論基礎。通過查閱國內外相關文獻，如“人工智能賦能課堂變革的核心價值:智慧生成與模式創新”等資料，深入了解智能技術在教育領域的發展歷程、應用現狀以及未來趨勢，為后續的研究提供堅實的理論支撐。其次，通過實地調研和案例分析，了解智能技術在教學中的應用現狀和存在的問題。選取一些典型的學?；蚪逃龣C構，觀察智能技術在教學過程中的實際應用情況，如個性化學習推薦、自適應學習、智能練習與反饋、虛擬教學助理等方面的應用。同時，與教師、學生和教育管理者進行訪談，了解他們在使用智能技術過程中的體驗和遇到的問題。例如，參考“智能化教育模式人工智能賦能教學創新.pptx原創力文檔”中提到的教育行業面臨的挑戰，分析智能技術在解決這些問題中的作用和不足。然后，根據研究目標和內容，設計智能技術賦能的智慧生成性教學模式，并進行實踐驗證。結合理論研究和實地調研的結果，設計出一套智能技術賦能的智慧生成性教學模式，包括教學內容的生成與優化、教學管理的智能化應用、教師專業發展的支持等方面。例如，借鑒“生成式人工智能賦能精準教學的路徑探析.docx人人文庫”中的個性化學習方案設計與實現、智能教學資源的整合與推薦等方法，為學生提供個性化的學習體驗。在實際教學中進行實踐驗證，觀察學生的學習效果、教師的教學效率以及教學管理的科學性等方面的變化。最后，對實踐結果進行分析和總結，提出改進和完善的建議。通過對實踐結果的數據分析和案例總結，評估智能技術賦能的智慧生成性教學模式的有效性和可行性。針對實踐中發現的問題，提出改進和完善的建議，為進一步推廣和應用智能技術賦能的智慧生成性教學模式提供參考。（二）研究方法文獻研究法：查閱國內外相關文獻，了解智能技術賦能教學的研究現狀和發展趨勢。通過檢索學術數據庫、閱讀專業書籍和期刊論文等方式，收集關于智能技術在教育領域應用的研究成果。例如，參考“人工智能賦能課堂變革的核心價值:智慧生成與模式創新”等文獻，了解人工智能賦能智慧生成的核心理念、體系框架和技術流程等方面的內容。案例分析法：選取典型的智能技術賦能教學案例進行分析，總結經驗和啟示。選擇一些在智能技術應用方面取得顯著成效的學?；蚪逃龣C構作為案例，深入分析其應用智能技術的具體方法和策略。如“‘品味教學’第53期:如何以‘人工智能+’賦能課堂教學”中提到的暨南大學物理與光電工程學院的教學案例，可以為我們提供實際操作的示范和經驗借鑒。實驗研究法：設計實驗方案，對智能技術賦能的智慧生成性教學模式進行實踐驗證。選擇一定數量的班級作為實驗組和對照組，實驗組采用智能技術賦能的智慧生成性教學模式，對照組采用傳統教學模式。通過對比兩組學生的學習成績、學習興趣、創新能力等方面的指標，驗證智能技術賦能的智慧生成性教學模式的有效性。（三）創新之處提出智能技術賦能的智慧生成性教學模式，為教育教學改革提供新的思路和方法。該模式結合了智能技術的優勢和教育教學的需求，注重個性化學習、創新能力培養和教師引導作用。例如，參考“生成式人工智能賦能傳統服飾文化傳承創新的教學模式研究”中的思路，將生成式人工智能應用于傳統服飾文化傳承創新教學模式，為其他學科的教學提供了新的借鑒。結合實際案例，深入探討智能技術在教學中的應用場景和效果，具有較強的實踐指導意義。通過分析實際教學案例，如“智能化教育模式人工智能賦能教學創新.pptx原創力文檔”中分享的個性化學習、交互式教學和智能批改等案例，展示智能技術在教學中的具體應用和取得的成效，為教師和教育管理者提供實際操作的參考。從教育數字化轉型的角度出發，研究智能技術賦能教學的發展方向，具有一定的前瞻性。隨著教育數字化轉型的推進，智能技術在教學中的應用將更加廣泛和深入。例如，參考“智能技術如何賦能科學教育”中的內容，探討技術賦能的科學探究實踐，為未來教育的發展提供了新的方向和思路。四、研究基礎、條件保障、研究步驟（一）研究基礎已有相關研究成果為本次研究提供了理論和實踐基礎。目前，已有眾多關于人工智能賦能教育教學的研究，如“智慧教育研究論文：人工智能賦能新型課堂教學的研究與實踐.doc”中證實了人工智能技術能夠有效識別課堂教學特征，提煉教學模式，促進課堂教學精準評價；“生成式人工智能賦能教育教學模式創新”提到將生成式人工智能融入基礎教育，構筑新型教學模式以提升學生計算思維能力等。這些研究成果為我們深入探討智能技術賦能的智慧生成性教學模式提供了豐富的理論參考和實踐經驗。研究團隊成員具有豐富的教育教學經驗和科研能力，為研究的順利開展提供了保障。團隊成員涵蓋了教育領域的專家、一線教師和科研人員，他們在教學實踐中積累了豐富的經驗，對教育教學中的問題有著深刻的認識和理解。同時，團隊成員具備扎實的科研能力，能夠運用科學的研究方法對問題進行深入分析和探討，為研究的順利開展提供了有力的支持。（二）條件保障學校提供必要的研究經費和設備支持，確保研究的順利進行。學校高度重視教育科研工作，為本次研究提供了充足的研究經費，用于購買相關設備、資料和開展調研活動等。同時，學校還提供了先進的教學設備和技術支持，為研究的開展提供了良好的硬件條件。與相關企業和機構合作，獲取智能技術支持和實踐平臺。與人工智能企業和教育機構建立合作關系，獲取先進的智能技術支持和實踐平臺。企業和機構可以為研究提供最新的人工智能技術和產品，幫助我們更好地開展教學模式設計和實踐驗證。同時，實踐平臺可以為研究提供真實的教學環境和數據，為研究的深入開展提供有力的支持。（三）研究步驟第一階段：準備階段（[具體時間區間1]），查閱文獻、確定研究方案、組建研究團隊。在這個階段，我們將廣泛查閱國內外關于智能技術賦能教育教學的文獻資料，深入了解智能技術在教育領域的應用現狀和發展趨勢。同時，結合實際情況，確定本次研究的具體方案和目標。此外，我們還將組建一支由教育專家、一線教師和科研人員組成的研究團隊，為研究的順利開展提供人力保障。第二階段：調研階段（[具體時間區間2]），實地調研、案例分析、收集數據。在這個階段，我們將選取一些典型的學?；蚪逃龣C構進行實地調研，觀察智能技術在教學過程中的實際應用情況。同時，對一些成功的智能技術賦能教學案例進行分析，總結經驗和啟示。此外，我們還將通過問卷調查、訪談等方式收集教師、學生和教育管理者對智能技術賦能教學的看法和建議，為研究提供數據支持。第三階段：設計與實踐階段（[具體時間區間3]），設計教學模式、進行實踐驗證。在這個階段，我們將結合