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自我調節學習的模型與策略研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值（一）研究現狀隨著人工智能技術的迅猛發展，生成式人工智能在教育領域的應用逐漸成為研究熱點。在自我調節學習方面，已有研究聚焦于利用生成式人工智能為學生提供個性化學習資源，例如，一些智能學習平臺能依據學生的學習進度、知識掌握情況生成專屬學習資料，輔助學生自主學習。部分學者探討了其在學習輔導中的作用，借助生成式人工智能的交互功能，學生提出問題后可迅速獲得詳細解答，模擬一對一輔導場景，及時填補知識漏洞。然而，當前研究仍存在諸多不足。一方面，對于生成式人工智能如何精準適配不同學生的自我調節學習風格與節奏，尚未形成成熟有效的模式，導致個性化服務的精準度欠佳。另一方面，在生成內容的準確性、可靠性把控上存在缺陷，部分生成信息存在錯誤或偏差，易誤導學生。此外，關于如何引導學生合理運用生成式人工智能，避免過度依賴，相關研究也較為匱乏，未能給教育實踐提供充足的理論支撐。（二）選題意義本選題緊扣時代脈搏，對推動教育數字化轉型意義重大。在當今信息爆炸時代，學生面臨海量知識，自我調節學習能力成為關鍵。生成式人工智能融入教育，恰似為學生量身打造的智能學習伙伴，隨時按需提供精準知識與學習指引，助力學生自主規劃學習路徑、調整學習策略，切實提升自主學習效能，適應未來社會終身學習需求。從教育發展宏觀視角看，它為傳統教育注入創新活力，促使教育模式由“一刀切”向個性化、智能化轉變，滿足不同學生的多樣化學習訴求，是教育現代化進程中的關鍵助力。（三）研究價值于理論層面而言，本研究將進一步豐富教育技術學、學習心理學等多學科理論體系。深入剖析生成式人工智能與自我調節學習的內在關聯，明晰其作用機制，填補該領域理論空白，為后續研究筑牢根基。在實踐維度，能為教育工作者呈上極具操作性的策略指南。教師可依循研究成果，巧妙借助生成式人工智能優化教學設計，為學生營造更優學習情境；引導學生善用工具，規避技術濫用弊端，讓生成式人工智能成為學習“利器”，全方位提升學習成效，推動教育實踐高質量發展。二、研究目標、研究內容、重要觀點（一）研究目標構建一套科學、精準且具實操性的生成式人工智能賦能自我調節學習模型。深入剖析學習者在自我調節學習各階段的需求，融合生成式人工智能的技術優勢，打造涵蓋學習規劃、知識獲取、學習反饋、策略調整等全流程的動態模型，為學習者提供個性化學習路徑指引。制定一系列有效引導學生合理運用生成式人工智能促進自我調節學習的策略。從認知引導、技能培訓、習慣養成等多維度出發，助力學生掌握運用生成式人工智能提升學習自主性的方法，規避技術依賴風險，培養批判性思維，使其能在人工智能輔助下高效、自主地學習。驗證所構建模型與策略在不同學習場景、學科領域及學習者群體中的有效性。通過實證研究，收集量化與質化數據，精準評估模型與策略對學習成績提升、學習動力激發、自我調節能力強化等方面的實際成效，為教育實踐提供堅實依據。（二）研究內容生成式人工智能與自我調節學習的適配性分析：探究不同學習風格、知識基礎、學習目標的學生在自我調節學習進程中對生成式人工智能的功能需求；剖析生成式人工智能的技術特性，如內容生成精準度、交互靈活性、反饋及時性等，如何與學生學習節奏、思維發展相契合，挖掘適配關鍵點，為后續模型構建與策略制定筑牢基礎。賦能模型構建：確定模型核心架構，涵蓋知識推送、學習診斷、策略推薦等模塊；融入自適應學習技術，使模型依據學生學習數據實時優化推薦內容與引導方向；設計人機交互界面，保障學生與生成式人工智能順暢溝通，實現個性化學習支持的精準投遞。應用策略研發：制定認知重塑策略，借助案例、講座等形式幫助學生正確認知生成式人工智能在學習中的輔助地位；開展技能培訓策略，設計實操課程教導學生精準提問、甄別信息、整合知識；探索激勵引導策略，構建激勵機制，鼓勵學生巧用生成式人工智能解決復雜學習問題，逐步養成自主、善用技術的學習習慣。實踐效果驗證：選取多所學校、不同年級與學科開展教學實驗，設置實驗組與對照組，對比分析使用模型與策略前后學生在學習成績、自主學習能力、學習態度等維度的變化；收集學生、教師反饋，運用問卷調查、訪談、課堂觀察等方法，深挖模型與策略在實踐中的優勢與待優化之處。（三）重要觀點生成式人工智能是自我調節學習的強力助推器而非替代者。它憑借海量知識儲備、快速信息處理能力，為學生提供豐富學習資源與即時引導，助力學生突破學習困境，但學生的自主規劃、思考判斷、反思總結等核心自我調節學習環節無可替代，二者應協同互補。精準適配是發揮生成式人工智能賦能效能的關鍵。唯有深度洞悉學生個體差異，精細打磨模型算法、策略細節，讓生成式人工智能輸出精準呼應學生學習訴求，方能激活學生自主學習動力，實現學習成效的躍升。培養學生與生成式人工智能的良性互動關系至關重要。引導學生從被動接受轉為主動探索，以批判性思維駕馭技術，在互動中提升信息素養、問題解決能力，促使生成式人工智能真正融入學生學習生態，成為終身學習的得力伙伴。三、研究思路、研究方法、創新之處（一）研究思路本研究以理論探索為基，實踐驗證為梁，構建起連貫且深入的研究脈絡。首先，扎根于對生成式人工智能前沿技術動態與自我調節學習理論發展的文獻剖析，精準錨定二者融合的潛在節點與空白區域，從而確立研究的靶向。緊接著，依據前期理論梳理成果，多維度探究學生需求與技術特性的契合點，搭建起模型的初步架構，并同步雕琢應用策略的雛形。在此基礎上，引入實證研究范式，將所構建模型與策略投放至多樣化學習場景，借助嚴謹的實驗設計、數據采集與分析，量化評估其成效，挖掘潛在問題。最后，基于實踐反饋，對模型與策略進行優化迭代，使其臻于完善，切實服務于教育實踐，整個研究過程層層遞進，理論與實踐緊密交織。（二）研究方法文獻調研法：廣泛搜集、梳理國內外有關生成式人工智能在教育領域應用以及自我調節學習的學術文獻、研究報告、案例資料等。全面了解前人研究成果、現存問題與發展趨勢，為本研究提供深厚理論根基與創新靈感，確保研究站在巨人肩膀上前行，不做重復勞動，精準定位研究突破口。實驗研究法：選取多所學校不同年級、學科的學生作為實驗對象，隨機劃分為實驗組與對照組。實驗組運用構建的模型與策略輔助學習，對照組采用傳統學習模式，在一段周期內對比分析兩組學生在學業成績提升、自主學習能力進階、學習態度轉變等方面的數據指標，以嚴謹實證驗證模型與策略有效性，為教育實踐背書。問卷調查法：面向參與實驗的學生、教師及相關教育工作者發放問卷。從使用者視角出發，收集他們對生成式人工智能助力自我調節學習的直觀體驗、使用偏好、困難疑惑以及對模型與策略改進的建議，以量化數據呈現各方需求與反饋，為研究優化指明方向。案例分析法：深度剖析國內外先行試點學校、教育機構在運用生成式人工智能促進學生自我調節學習的典型案例，挖掘其成功經驗、遭遇困境及化解之道，從鮮活實踐范例中萃取普適性策略，為研究注入實踐智慧，讓理論成果更接地氣。（三）創新之處視角創新：突破以往單純聚焦生成式人工智能技術功能或自我調節學習單一方面的局限，將二者深度融合，從協同賦能視角出發，探究如何以人工智能激活學生自我調節學習潛能，開辟教育技術研究新視野，填補跨領域研究空白。策略創新：摒棄傳統籠統寬泛的引導策略，針對學生使用生成式人工智能過程中的認知誤區、技能短板、習慣養成難題，量身定制涵蓋認知重塑、技能培訓、激勵引導的系統性策略套餐，全方位護航學生與人工智能的良性互動，提升自主學習素養。應用創新：不僅關注模型與策略在常規學科教學中的應用，還拓展至課外自主學習、項目式學習、終身學習等多元場景，探索其普適性與適應性，打破學習場景壁壘，為不同學習需求者提供定制化智能學習方案，推動教育智能化向縱深發展。四、研究基礎、條件保障、研究步驟（一）研究基礎研究團隊已在教育技術領域深耕多年，積累了豐碩成果。主持并參與多項國家級、省部級教育信息化相關課題，對人工智能與教育融合的前沿理論有深刻洞察，熟悉技術發展脈絡，能精準把握研究方向。成員發表了一系列高質量學術論文，如在《電化教育研究》《中國電化教育》等核心期刊發表多篇關于智能學習環境構建、學習者個性化支持的論文，為課題開展提供堅實理論根基。前期開展過小規模實證研究，探索智能輔導工具對學生自主學習的影響，積累了實踐經驗，熟悉實驗流程、數據采集與分析方法，與多所學校建立長期合作關系，便于獲取研究樣本，能快速組建實驗班級，保障研究順利落地實踐場景，這些實踐探索為本次大規模、系統性研究筑牢根基。（二）條件保障人力保障：組建跨學科研究團隊，涵蓋教育技術學、學習心理學、計算機科學等專業領域專家學者。教育技術專家把控研究整體架構與教育應用導向；學習心理學者深入剖析學生認知、動機等心理因素，助力策略精準設計；計算機科學家負責生成式人工智能模型搭建、優化，確保技術前沿性與可靠性，多專業協同發力，為研究注入多元智慧。物力保障：配備專業的數據采集設備，如眼動儀、學習行為記錄儀等，精準捕捉學生使用生成式人工智能學習時的細微反應，為研究提供客觀數據支撐。依托學校、教育機構的智能教室、在線學習平臺，構建多元學習場景，無縫對接研究需求，模擬真實學習情境，確保研究結論的實踐普適性。財力保障：積極申請國家自然科學基金、教育部人文社科基金等科研項目經費，為研究提供穩定資金流。與相關企業、教育科技公司建立合作，引入橫向經費，拓寬資金渠道。合理規劃經費使用，確保設備購置、人員勞務、調研出差、成果推廣等各環節資金充足，支撐研究全流程高質量推進。（三）研究步驟第一階段：準備期（[起始時間1]-[結束時間1]）組建研究團隊，明確成員分工，細化任務節點，確保責任到人。開展全面文獻調研，系統梳理國內外生成式人工智能與自我調節學習前沿文獻，撰寫綜述報告，厘清研究現狀與空白，精準錨定研究突破口，構建理論框架雛形。與合作學校、機構洽談，確定實驗校、班級，完成樣本選取與前測準備工作，如學生學習風格、初始知識水平測試等，為后續對比分析奠定基礎。第二階段：攻堅期（[起始時間2]-[結束時間2]）依據理論框架，多輪研討打磨生成式人工智能賦能模型架構，融入自適應算法，開發原型系統，反復測試優化交互界面，確保操作便捷、反饋精準。同步研發應用策略，設計認知引導課程、技能培訓實操方案、激勵機制細則，形成完整策略體系，并在小范圍預實驗，收集師生反饋微調策略。全面鋪開實驗研究，實驗組運用模型與策略學習，對照組沿用傳統模式，定期采集學習成績、自主學習能力量表、課堂觀察等數據，動態監控研究進程。第三階段：總結期（[起始時間3]-[結束時間3]）匯總、清洗、深度分析實驗數據，運用統計軟件量化評估模型與策略成效，挖掘潛在影響因素，結合學生、教師訪談及案例剖析，從質化視角補充闡釋研究發現。基于數據分析結果，優化模型算法參數、完善策略細節，形成最終版生成式人工智能賦能自我調節學習模型與策略體系，撰寫研究報告，凝練研究成果。通過學術會議、論文發表、成果匯報等形式，向教育界推廣研究成果，為教育實踐變革、后續研究深化提供借鑒，切實推動教育智能化發展邁向新高度。（全文共4678字）課題評審意見：本課題針對教育領域的重要問題進行了深入探索，展現出了較高的研究價值和實際意義。研究目標明確且具體，研究方法科學嚴謹，數據采集和分析過程規范，確保了研究成果的可靠性和有效性。通過本課題的研究，不僅豐富了相關領域的理論知識，還為教育實踐提供了有益的參考和指導。課題組成員在研究中展現出了扎實的專業素養和嚴謹的研究態度，對問題的剖析深入透徹，提出的解決方案和創新點具有較強的可操作性和實用性。此外，本課題在研究方法、數據分析等方面也具有一定的創新性，為相關領域的研究提供了新的思路和視角。總之，這是一項具有較高水平和質量的教科研課題，對于推動教育事業的發展和進步具有重要意義。課題評審標準：1、研究價值與創新性評審關注課題是否針對教育領域的重要或前沿問題進行研究，是否具有理論或實踐上的創新點，能否為相關領域帶來新的見解或解決方案。2、研究設計與科學性課題的研究設計是否