课题申报书：AI赋能大学生学习共同体的机制与路径研究

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。AI赋能大学生学习共同体的机制与路径研究课题设计论证AI赋能大学生学习共同体研究现状逐步兴起，多所高校积极探索实践，为构建高效学习场域提供了经验。目前，已有研究在智慧校园建设、学习资源供给、运行机制构建等方面取得一定成果，但仍存在一些问题，如学习共同体成员的拟合度有待提高、人工智能与教育融合的深度和广度不够等。以湖北汽车工业学院为例，该校顺应数字化、智能化时代发展趋势，积极融入创建学习型社会，提前谋划布局智慧校园，构建全域无线网络环境，设置柔性多变学习空间，探索基于大数据模式的教育管理与教育教学形式，逐步形成面向未来的大学生学习场域。此外，山东新一代信息技术高等教育共同体在齐鲁工业大学（山东省科学院）长清校区组织召开AI赋能学科专业和教学课程研讨会，山东大学等多所高校参加，共同探讨人工智能赋能高等教育的发展路径。岭南师范学院也和湛江市教育局共同主办湛江市“中小学人工智能素养教育共同体”成立大会，探索建立“高校政府行业学校企业”协作的人工智能教育共同体推进模式。选题意义在于顺应数字化、智能化时代发展趋势，满足大学生个性化学习需求，提高学习效率和质量。通过构建AI赋能的大学生学习共同体，可以打破传统学习的时空限制，促进学生之间的合作交流与互动共享。在当今数字化、智能化时代，大学生的学习需求日益多样化和个性化。AI赋能大学生学习共同体能够为学生提供更加灵活、便捷的学习方式，满足他们不同的学习需求。同时，学习共同体的构建可以打破传统学习的时空限制，让学生在不同的地点和时间进行学习和交流，促进学生之间的合作交流与互动共享，提高学习效率和质量。研究价值体现在为大学生提供更加丰富、精准的学习资源，增强大学生学习的动力和体验感。同时，有助于推动高校教育教学改革，提高高校人才培养质量，为社会培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。通过AI技术，可以为大学生提供更加丰富、精准的学习资源。例如，湖北汽车工业学院以学生成长成才为中心，根据学科专业特点与学生规模持续增加图书馆电子资源，搭建虚拟校史馆、网络课堂等数字化学习平台，引导学生科学规划学习进度与学习内容。同时，AI赋能大学生学习共同体还可以增强大学生学习的动力和体验感，提高高校人才培养质量，为社会培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标本课题的研究目标是构建AI赋能大学生学习共同体的机制与路径，提高大学生学习的效果和质量。具体目标包括完善学习场域功能、供给充足学习资源、构建高效运行机制等，以满足数字化、智能化时代大学生个性化学习需求，打破传统学习的时空限制，促进学生之间的合作交流与互动共享。2.研究内容完善功能，构建跨界的学习场域：学习场域要实现从“有界”到“跨界”再到“无界”的转变，改造传统物理学习环境，形成人人、处处、时时皆可学的开放式、泛在式智慧学习场域。湖北汽车工业学院以智慧校园建设为牵引，成立工作领导小组推进校园无线网络全覆盖，搭建网络学习平台，建设线上与线下融合的智慧教室，设置移动桌椅便于师生互动。同时，将教室智能管控等多种功能融为一体，为师生互动搭建平台，实现因材施教、精准辅导。积聚势能，供给充足的学习资源：确保学习资源的泛在性、丰富性和精准性，对学习共同体成员的体验感具有直接影响。湖北汽车工业学院以学生成长成才为中心，增加图书馆电子资源，搭建数字化学习平台，引导学生科学规划学习进度与内容，防止“选择焦虑”和陷入“信息茧房”。经济管理学院打通管理系统，分析数据实现精准匹配学习资源和教育引导。增强动能，构建高效的运行机制：构建流畅的交流共享机制，发挥大学生主体性作用，注重学习共同体成员的拟合度，组建学习兴趣小组或成立学习社团，形成合作、交流、互动、共享的机制。充分发挥教师引导作用，成立教师发展中心，开展师德师风教育和教学技能培训。构建学校不同部门之间信息交互的“立交桥”，持续改善知识获取的体验感，增强大学生学习动力。湖北汽车工业学院整合各业务平台数据资源，统一管理，消除信息“孤岛”，推动教学管理系统功能完善，持续完善制度体系，加强工作联动，实现对不同学生共同体的精准服务。3.重要观点发挥主体作用，注重拟合度：发挥大学生的主体性作用和教师的引导作用，注重学习共同体成员的拟合度。大学生按照不同学科专业组建学习兴趣小组或成立学习社团，构建合作、交流、互动、共享的机制。教师引导学生普及、改进、优化高效学习方法，规划学习方向、强度和交流议程，启发、引导、调整学习内容，全面指导学生知识获取和人格塑造。构建信息交互“立交桥”：利用人工智能技术，构建学校不同部门之间信息交互的“立交桥”。发挥数智时代资源获取不受时空条件限制的便利性、交流互动的快捷性、信息更新的及时性等优势，持续改善大学生不同群体、不同成员知识获取的体验感，增强大学生学习的动力。实现因材施教和精准辅导：通过改造学习场域、供给充足学习资源和构建高效运行机制，实现因材施教和精准辅导。教师可以根据数据分析快速即时地解决学生共性问题，为学生学习提供全方位支持，同时引导学生科学规划学习进度与内容，防止学生出现“选择焦虑”和陷入“信息茧房”，提升学生学习实效。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本研究以问题为导向，旨在深入探讨AI赋能大学生学习共同体的机制与路径。首先，通过文献研究法对国内外相关研究进行梳理和分析，明确当前研究的问题和方向。例如，参考《人工智能》课程中网络学习共同体的构建研究等文献，了解人工智能在教育领域的应用现状及问题。其次，选取典型案例进行深入研究，总结经验和教训。如湖北汽车工业学院通过构建智慧校园、改造学习环境、增加学习资源等举措，为大学生学习场域的建设提供了范例；山东新一代信息技术高等教育共同体组织召开AI赋能学科专业和教学课程研讨会，探索高校间的合作与创新；岭南师范学院和湛江市教育局共同主办湛江市“中小学人工智能素养教育共同体”成立大会，探索建立“高校政府行业学校企业”协作的人工智能教育共同体推进模式。最后，通过实证研究法验证研究成果的有效性和可行性。在实际的大学生学习共同体中，运用AI技术进行实践，观察学生的学习效果、互动交流情况等，不断调整和完善机制与路径。2.研究方法文献研究法：广泛搜集国内外关于人工智能与教育融合的研究成果，为研究提供理论支持。了解不同学者对AI赋能大学生学习共同体的观点和实践经验，从中汲取有益的启示。案例分析法：选取湖北汽车工业学院、山东新一代信息技术高等教育共同体、岭南师范学院等典型案例进行深入分析。研究这些案例中在学习场域构建、资源供给、运行机制等方面的具体做法，总结成功经验和存在的问题。实证研究法：在实际的大学生学习共同体中开展实证研究。通过问卷调查、访谈、实验等方法，收集数据并进行分析，验证AI赋能大学生学习共同体的机制与路径的有效性和可行性。3.创新之处本研究的创新之处在于将人工智能技术与大学生学习共同体相结合，构建全新的学习模式和机制。一方面，通过改造学习场域，实现从“有界”到“跨界”再到“无界”的转变。例如，湖北汽车工业学院以智慧校园建设为牵引，搭建网络学习平台，建设智慧教室，将多种功能融为一体，为师生互动搭建平台，实现因材施教和精准辅导。另一方面，注重发挥大学生的主体性作用和教师的引导作用。大学生按照不同学科专业组建学习兴趣小组或成立学习社团，构建合作、交流、互动、共享的机制。教师引导学生普及、改进、优化高效学习方法，规划学习方向、强度和交流议程，启发、引导、调整学习内容，全面指导学生知识获取和人格塑造。同时，利用人工智能技术构建学校不同部门之间信息交互的“立交桥”，发挥数智时代资源获取不受时空条件限制的便利性、交流互动的快捷性、信息更新的及时性等优势，持续改善大学生不同群体、不同成员知识获取的体验感，增强大学生学习的动力。最终实现因材施教和精准辅导，提高大学生学习的效果和质量。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础包括已有的相关研究成果、研究团队的专业背景和研究经验等。研究团队成员具有丰富的教育教学经验和科研能力，能够为研究提供有力的支持。本课题的研究团队由教育领域的专家学者和一线教师组成。他们在教育教学改革、人工智能技术应用等方面积累了丰富的经验。例如，团队成员曾参与湖北汽车工业学院的智慧校园建设项目，对如何利用人工智能技术构建大学生学习场域有深入的理解和实践经验。同时，团队成员还积极参与国内外学术交流活动，了解人工智能赋能教育的最新动态和研究成果，为课题研究提供了坚实的理论基础。条件保障包括学校的支持、研究经费的保障、研究设备的配备等。学校高度重视教育教学改革和科研工作，能够为研究提供必要的支持和保障。学校对本课题的研究给予了高度重视和大力支持。在研究经费方面，学校将为课题研究提供充足的资金保障，确保研究工作的顺利开展。在研究设备方面，学校拥有先进的计算机设备、网络设备和多媒体教学设备，为研究团队开展实证研究提供了良好的硬件条件。此外，学校还将为研究团队提供必要的办公场地和研究资源，为课题研究创造良好的环境。研究步骤分为准备阶段、实施阶段和总结阶段。准备阶段主要进行文献研究和方案设计；实施阶段主要进行案例分析和实证研究；总结阶段主要进行成果总结和推广应用。（1）准备阶段：文献研究：广泛搜集国内外关于人工智能与教育融合的研究成果，包括《人工智能》课程中网络学习共同体的构建研究、《中国高教研究》中绿色教育相关内容等，深入了解人工智能在教育领域的应用现状及问题，为课题研究提供理论支持。方案设计：根据文献研究结果，结合课题研究目标和内容，制定详细的研究方案，明确研究方法、研究步骤和预期成果。（2）实施阶段：案例分析：选取湖北汽车工业学院、山东新一代信息技术高等教育共同体、岭南师范学院等典型案例进行深入分析。研究这些案例中在学习场域构建、资源供给、运行机制等方面的具体做法，总结成功经验和存在的问题，为构建AI赋能大学生学习共同体的机制与路径提供参考。实证研究：在实际的大学生学习共同体中开展实证研究。通过问卷调查、访谈、实验等方法，收集数据并进行分析，验证AI赋能大学生学习共同体的机制与路径的有效性和可行性。（3）总结阶段：成果总结：对课题研究成果进行系统总结，包括研究报告、学术论文、教学案例等。总结AI赋能大学生学习共同体的机制与路径的成功经验和创新之处，为今后的教育教学改革提供参考。推广应用：将课题研究成果在学校和其他高校进行推广应用，通过举办研讨会、培训活动等方式，提高教师和学生对AI赋能大学生学习共同体的认识和应用能力，推动高校教育教学改革的深入发展。（全文共4516字）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