课题申报书：生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理与实施路径研究

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。《生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理与实施路径研究》一、本课题国内外研究现状述评，选题的价值和意义（一）生成式人工智能的研究现状生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）是人工智能的一个重要分支，它利用计算机算法和模型来生成新的数据、文本、图像、音频等内容。近年来，生成式人工智能在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的成果。例如，基于深度学习的生成模型如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等在图像生成、文本生成等方面取得了突破性进展。此外，生成式人工智能在音乐创作、游戏设计、虚拟现实等领域也展现出巨大的应用潜力。（二）工程思维培养的研究现状工程思维是指运用工程原理和方法解决实际问题的思维方式。工程思维培养是工程教育的重要目标之一，旨在培养学生的创新能力、实践能力和解决问题的能力。近年来，国内外学者对工程思维培养进行了广泛的研究。在理论研究方面，学者们从认知科学、心理学、教育学等角度探讨了工程思维的内涵、特征和形成机制。在实践研究方面，学者们通过设计各种教学活动和课程，探索了工程思维培养的有效方法和途径。（三）生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理主要体现在以下几个方面：生成式人工智能能够提供丰富的学习资源，为学生提供多样化的学习体验，激发学生的学习兴趣和主动性。生成式人工智能能够模拟真实工程场景，为学生提供实践机会，培养学生的实践能力和解决问题的能力。生成式人工智能能够与学生进行互动，为学生提供个性化的学习指导，促进学生个性化发展。生成式人工智能能够分析学生的学习数据，为学生提供及时反馈，帮助学生及时调整学习策略，提高学习效果。（四）选题的价值和意义本课题的研究具有重要的理论和实践价值。从理论价值来看，本课题的研究有助于深化对生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理的认识，丰富工程思维培养的理论体系。从实践价值来看，本课题的研究可以为工程教育提供新的教学方法和手段，提高工程思维培养的效果，培养更多具有创新能力和实践能力的工程人才。二、预期目标（一）理论目标深入研究生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理，构建生成式人工智能赋能工程思维培养的理论框架。分析生成式人工智能赋能工程思维培养的有效方法，为工程教育提供理论指导。（二）实践目标设计基于生成式人工智能的工程思维培养课程，开发相应的教学资源和工具。在实际教学过程中应用生成式人工智能，探索生成式人工智能赋能工程思维培养的实施路径。评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果，为工程教育改革提供实践依据。三、主要研究内容（一）生成式人工智能赋能工程思维培养的理论研究分析生成式人工智能的发展现状和趋势，探讨生成式人工智能在工程教育中的应用潜力。构建生成式人工智能赋能工程思维培养的理论框架，明确生成式人工智能赋能工程思维培养的内涵、特征和形成机制。分析生成式人工智能赋能工程思维培养的有效方法，为工程教育提供理论指导。（二）生成式人工智能赋能工程思维培养的课程设计与开发设计基于生成式人工智能的工程思维培养课程，明确课程目标、内容、方法和评价方式。开发相应的教学资源和工具，如生成式人工智能教学平台、教学软件等。在实际教学过程中应用生成式人工智能，探索生成式人工智能赋能工程思维培养的实施路径。（三）生成式人工智能赋能工程思维培养的实践研究在实际教学过程中应用生成式人工智能，观察和分析学生的学习行为和效果。收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果。根据实践结果，优化生成式人工智能赋能工程思维培养的课程设计和教学方法。四、拟突破的重点和难点（一）重点深入研究生成式人工智能赋能工程思维培养的内在机理，构建生成式人工智能赋能工程思维培养的理论框架。设计基于生成式人工智能的工程思维培养课程，开发相应的教学资源和工具。在实际教学过程中应用生成式人工智能，探索生成式人工智能赋能工程思维培养的实施路径。（二）难点生成式人工智能赋能工程思维培养的理论研究需要跨学科的知识和技能，具有一定的挑战性。基于生成式人工智能的工程思维培养课程设计和开发需要考虑学生的认知特点和教学规律，具有一定的难度。在实际教学过程中应用生成式人工智能需要解决技术难题，如生成式人工智能系统的稳定性和可靠性问题。五、研究方法、技术路线（一）研究方法文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解生成式人工智能和工程思维培养的研究现状和发展趋势。实证研究法：通过设计实验和调查问卷，收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果。案例研究法：通过分析典型案例，探讨生成式人工智能赋能工程思维培养的实施路径和经验教训。（二）技术路线确定研究目标和研究内容，制定研究计划和实施方案。进行文献研究，了解生成式人工智能和工程思维培养的研究现状和发展趋势。设计实验和调查问卷，收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果。分析实验和调查结果，总结生成式人工智能赋能工程思维培养的经验教训。撰写研究报告，提出生成式人工智能赋能工程思维培养的理论和实践建议。六、实施计划和进度安排（一）第一阶段（1-3个月）确定研究目标和研究内容，制定研究计划和实施方案。进行文献研究，了解生成式人工智能和工程思维培养的研究现状和发展趋势。设计实验和调查问卷，收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果。（二）第二阶段（4-6个月）分析实验和调查结果，总结生成式人工智能赋能工程思维培养的经验教训。设计基于生成式人工智能的工程思维培养课程，开发相应的教学资源和工具。在实际教学过程中应用生成式人工智能，探索生成式人工智能赋能工程思维培养的实施路径。（三）第三阶段（7-9个月）在实际教学过程中应用生成式人工智能，观察和分析学生的学习行为和效果。收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果。根据实践结果，优化生成式人工智能赋能工程思维培养的课程设计和教学方法。（四）第四阶段（10-12个月）撰写研究报告，提出生成式人工智能赋能工程思维培养的理论和实践建议。完成课题的结题工作，向相关机构提交研究报告和研究成果。七、主要特色和创新点（一）主要特色本课题的研究结合了生成式人工智能和工程思维培养两个领域，具有较强的跨学科性和创新性。本课题的研究注重理论与实践相结合，通过设计实验和调查问卷，收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果。本课题的研究成果可以为工程教育提供新的教学方法和手段，提高工程思维培养的效果，培养更多具有创新能力和实践能力的工程人才。（二）创新点本课题首次提出了生成式人工智能赋能工程思维培养的理论框架，为工程思维培养提供了新的理论视角。本课题设计了基于生成式人工智能的工程思维培养课程，开发了相应的教学资源和工具，为工程教育提供了新的教学方法和手段。本课题通过实验和调查问卷，收集和分析学生的学习数据，评估生成式人工智能赋能工程思维培养的效果，为工程教育改革提供了实践依据。课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审的重要标准。3、实践应用与可行性课题的研究成果是否具有实践应用价值，能否在