课题申报书：智能技术赋能的智慧生成性教学模式设计研究

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。智能技术赋能的智慧生成性教学模式设计研究课题设计论证（一）研究现状智慧教育研究不断推进，人工智能赋能新型课堂教学成为热点。目前，已有研究在利用人工智能技术实现课堂教学全过程监测、掌握深层规律、促进精准评价等方面取得一定成果，如创设混合神经网络技术对课堂互动自动标注等。以义务教育阶段课例为例，人工智能技术能够有效识别课堂教学特征，提炼课堂教学模式，使课堂教学中的师生互动更加有效，知识建构和问题探究路径更为多元，发挥了多重认知功能，体现了思维从低阶向高阶发展的规律。智能化教育模式逐渐兴起，包括个性化学习体验、智能学习辅助系统、教学内容生成与优化、智能评估与反馈、教学管理效率提升等方面的应用不断拓展。个性化学习体验：基于学习者的个人信息和学习行为数据，人工智能可以为每个学生定制个性化的学习计划和课程内容推荐，满足不同学习者的需求和偏好。自适应学习智能学习系统能实时监测学生的学习进度和掌握程度，动态调整教学内容和难度，为学生提供个性化的辅导和反馈。结合虚拟现实、增强现实等技术，智能化教育可以创造仿真的学习情境，让学生身临其境，增加学习的乐趣和参与度。人工智能还可以深入分析学生的学习数据，洞察他们的学习模式和难点，为教师提供有针对性的辅导建议，提高教学效果。智能学习辅助系统：包括个人化学习助手、智能练习与反馈系统、虚拟教学助理和学习数据分析等功能。个人化学习助手基于人工智能的智能学习系统可以根据学生的学习状况和偏好，提供个性化的学习建议和解答。智能练习与反馈系统可以生成针对性的练习题，并实时分析学生的答题情况，给出详细的反馈和辅导建议。虚拟教学助理借助对话式人工智能，学生可以随时与虚拟助理互动，获得课程讲解、作业帮助等全方位的学习支持。学习数据分析智能学习系统可深入分析学生的学习数据，洞察学习习惯和知识掌握情况，为教师提供精准的教学决策支持。教学内容生成与优化：人工智能可以根据课程标准和学情数据，自动生成定制化的教学内容，包括课件、习题、案例等，满足不同学习者的需求。借助机器学习算法，系统可以分析教学内容的效果，并自动优化内容结构、知识点组织、表述方式等，提高教学质量。智能化教学资源人工智能技术可用于生成趣味性强、交互性好的数字化教学资源，如智能化的3D动画、VR/AR仿真实验等。智能评估与反馈：智能诊断基于人工智能的学习分析技术，智能评估系统可以深入诊断每个学生的知识掌握程度和学习难点，提供精准的反馈。动态评估系统可随时监测学生的学习进展，动态调整练习难度和评估内容，让评估更贴近学生的实际水平和需求。个性化反馈针对学生的具体情况，系统能给出个性化的辅导建议和学习策略，帮助他们有针对性地提高学习效果。智能分析系统可以深度分析学生的学习数据，洞察学习模式和知识掌握情况，为教师提供精准的教学决策支持。教学管理效率提升：人工智能可以整合教学数据，提供实时的教学绩效分析，帮助教育管理者优化教学计划和资源分配，提高教学管理的效率和科学性。借助人工智能技术，教师可以获得自动化的行政支持，如智能化的课程排课、学生管理、考试安排等，从繁琐的行政工作中解脱出来，专注于教学本身。智能学情分析人工智能可以实时监测学生的出勤、课堂参与等行为数据，并进行深入分析，为教师提供精准的学情反馈，有助于改进教学方法。未来教育变革中，智能技术赋能智慧教育重构，教育数字化转型从场景出发，推动教育从数据数字化、流程数字化向服务数字化转变。数字化转型是从服务端的角度来考虑的，更多的是从场景出发。现在各个行业都在谈场景革命、信息化革命，能够被使用的人工智能技术都是专项的技术，知识场景方面做得非常优秀。以学生写作文为例，有了Word之后，Word可以帮助学生做思路的整理，可以很好地支持学习。后来出现了论文自动批改系统，出现了学生提交、老师反馈的形式，但这只是在支持数据的数字化。如果学校在使用论文系统的时候，还是老师来决定怎样反馈，那这只是流程上的数字化，并没有体现在整个应用场景上。甚至于，让学生主动进行写作的改造，实际上是有一定问题的。不少学校都在用批改网，通过批改网，学生可以自己看到自己的成绩，看到自己的表现规律，这便形成了学生画像。在这种情况下，写作情境会发生一种等级性的变化。从某种意义上来讲，我们认为这就已经是在数字化转型了。教育数字化转型是一种文化转变，基于数据可以做很多的业务优化。比如，学校从数据中发现，真正辍学的学生不是差生，中等生更容易辍学。如果给这些中等生一些助力，他们的成绩就不会下降，他们也许就不会辍学，所以学校就将给差生的补习服务对中等生开放，大大提高了学校的留存率。（二）选题意义随着生成式人工智能技术的快速发展，教育与AI深度融合成为必然趋势。传统高职教育课程教学存在教学资源短缺、教学内容与市场需求脱节等问题，智能技术赋能的智慧生成性教学模式有助于解决这些问题。人工智能与高职教育融合发展的现状表明，高职教师队伍人工智能教学素养亟待升级，教学中存在盲目地技术崇拜忽略了教育本质的问题。当前人工智能与教育的融合仍处于初步发展阶段，特别是高职院校中人工智能发展的问题犹存，需要有针对性地提出应对策略。智能技术可以为学生提供个性化学习体验，优化教学内容和教学管理，助力教师专业发展，提升教育公平性，符合新时期人才培养目标。人工智能技术在高校教育教学中的应用涉及机器学习、自然语言处理、数据挖掘、智能教育等基本原理和相关概念。人工智能在高校教育教学中的应用，可以有效提高教育教学的效率和质量，为培养高素质的人才奠定坚实的基础。机器学习技术在教学评估中的应用，为教育工作者提供更多的数据分析支持和决策依据，提升教学效果，促进学习者自主学习和个性化发展。自然语言处理技术在智能教学中的应用，可以为教学提供更加丰富和个性化的学习支持和指导，促进学生的自主学习和个性化发展。数据挖掘技术在学生行为分析中的应用，可以为教师提供更加有针对性的个性化教育服务。（三）研究价值深入研究人工智能赋能的智慧生成机制及新的教学模式，为智慧课堂的升级发展和深化应用提供参考和启发。智能技术在科学教育中的应用聚焦科学学习分析与计算建模、智能科学测评理论与实践，依托人工智能技术、教育大数据挖掘、多模态学习分析等关键技术的深度运用，为培养学生的科学素养、创新能力与高阶思维提供重要支撑。面向未来，智能技术在科学教育中的应用应从有效提升科学教师的综合素养、精准培养学生的高阶思维能力、加快创新科学教育的测评方法、积极探索多模态数据驱动的教与学规律等方面加以重视，系统构筑智能化的科学教育发展新样态。对于一线教师和研究者把握人工智能赋能的智慧生成发展规律和实现路径，开展面向新课程方案实施的智慧教学改革具有参考价值。教师应从人工智能促进教师岗位升级、促进教育模式的改革、为老师岗位赋予更多的含义等方面来认识人工智能和教育的结合。人工智能技术的发展需要一个系统的过程，在这个过程中，老师也需要积极学习人工智能相关技术。二、研究目标、研究内容、重要观点（一）研究目标构建智能技术赋能的智慧生成性教学模式，提高教学质量和效率。通过整合智能教育环境、智能学习过程支持、智能教育评价、智能教师助理和教育智能管理与服务等多方面的应用，为师生提供更加智能化、个性化的教学体验。例如，利用智能教育环境中的普适计算技术实现物理空间和虚拟空间的融合，为学生创造泛在学习的条件，提高学习的便利性和效率。同时，智能教师助理可以替代教师日常工作中的重复任务，缓解教师压力，让教师有更多时间专注于教学本身，从而提高教学质量。培养学生的创新能力和问题解决能力，促进学生智慧发展。在智能技术赋能的教学中，通过多模态信息加工生成数字资源，为学生提供丰富的学习素材。例如，学生可以利用生成式人工智能进行流畅的人机对话，开展素养导向下的个性化探究与思辨学习。课前，学生梳理问题并借助人工智能解答；课中，教师组织课堂讨论，引导学生与人工智能合作探究、质疑批判，在连续的追问循环中促进学生对知识的深度理解和创意加工。此外，智能教学系统还可以根据学生的学习情况、学习目标和学习风格，为每个学生提供个性化的学习方案，帮助学生更好地理解学习内容，提高学习兴趣，实现个性化学习，从而培养学生的创新能力和问题解决能力。为教师提供智能化教学支持，提升教师专业发展水平。智能技术可以为教师提供高效的文本处理工具，优化教学设计。教师可以利用生成式人工智能产品高效检索教学资源、自动生成教案，实现自身减负，进而将时间与精力投入到更有价值的课程设计与学生辅导中。同时，教师还可以将生成式人工智能当作学科专家，对教案进行多维度分析评价，帮助教师更好地把握教学重难点，精准设计学习活动和靶向作业。此外，智能技术还可以帮助教师建立智能化的管理系统，提高学校运营效率，优化资源配置。例如，智能排课系统可以根据学生需求、教师资源、课程安排等因素，自动生成高效合理的课程表，提高课程安排效率；智能教师助理可以自动批改作业、生成教学计划、管理学生信息，减轻教师行政负担。（二）研究内容分析智能技术在教学中的应用场景，如个性化学习推荐、自适应学习、智能练习与反馈、虚拟教学助理等。通过梳理“人工智能+教育”的典型应用场景，我们可以看到智能技术在教学中的广泛应用。例如，智能教育环境利用普适计算技术实现物理空间和虚拟空间的融合，建立支持多样化学习需求的智能感知能力和服务能力，实现泛在学习。智能学习过程支持在各类人工智能技术的支持下，构建认知模型、知识模型、情境模型，并在此基础上针对学习过程中的各类场景进行智能化支持，形成诸如智能学科工具、智能机器人学伴与玩具、特殊教育智能助手等学习过程中的支持工具。智能教育评价利用人工智能技术不仅仅在试题生成、自动批阅、学习问题诊断等方面发挥重要作用，更重要的是可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态的诊断和反馈，在学生综合素质评价中发挥不可替代的作用。智能教师助理可以替代教师日常工作中重复的、单调的、规则的工作，缓解教师各项工作的压力，成为教师的贴心助理。研究智能技术赋能的教学内容生成与优化方法，包括智能内容生成、内容优化算法、智能化教学资源等。智能技术赋能教学内容生成与优化主要体现在以下几个方面：一是高效文本处理，优化教学设计。生成式人工智能具备在特定语境中进行逻辑推理、归纳总结以及演绎分析的能力，能够推导出多样化的答案或问题解决方案。教师可以利用生成式人工智能产品高效检索教学资源、自动生成教案。二是多模态信息加工，生成数字资源。生成式人工智能具备对文本、图像、音频、视频等多模态数据的理解能力，能够实现跨模态的语义解析与转换，生成多模态数字资源。例如，借助生成式人工智能，教师可以轻松、独立生成个性化的数字资源，如教学短视频、动画以及3D模型等。三是智能内容生成与优化算法。基于人工智能的智能学习系统可以根据课程标准和学情数据，自动生成定制化的教学内容，包括课件、习题、案例等，满足不同学习者的需求。借助机器学习算法，系统可以分析教学内容的效果，并自动优化内容结构、知识点组织、表述方式等，提高教学质量。探索智能技术在教学管理中的应用，提高教学管理效率和科学性。智能技术在教学管理中的应用主要包括以下几个方面：一是智能排课系统。利用人工智能技术，根据学生需求、教师资源、课程安排等因素，自动生成高效合理的课程表，优化课程安排，提高教学效率。二是智能学情分析。人工智能可以实时监测学生的出勤、课堂参与等行为数据，并进行深入分析，为教师提供精准的学情反馈，有助于改进教学方法。三是教育智能管理与服务。通过大数据的收集和分析建立起智能化的管理手段，管理者与人工智能协同，形成人机协同的决策模式，可以洞察教育系统运行过程中问题本质与发展趋势，实现更高效的资源配置，有效提升教育质量并促进教育公平。（三）重要观点智能技术赋能的智慧生成性教学模式应以学生为中心，注重个性化学习和创新能力培养。在智能技术赋能的教学中，学生是学习的主体，教学模式应围绕学生的需求和特点进行设计。例如，智能教学系统可以根据学生的学习情况、学习目标和学习风格，为每个学生提供个性化的学习方案，满足不同学生的独特需求。同时，通过多模态信息加工生成数字资源，为学生提供丰富的学习素材，鼓励学生开展个性化探究与思辨学习，培养学生的创新能力和问题解决能力。教师在智能技术赋能的教学中应发挥引导作用，促进学生的知识建构和问题探究。教师在智能技术赋能的教学中扮演着引导者的角色，要引导学生正确使用智能技术，促进学生的知识建构和问题探究。例如，教师可以引导学生利用生成式人工智能进行流畅的人机对话，开展素养导向下的个性化探究与思辨学习。课中，教师有针对性地组织课堂讨论，引导学生与生成式人工智能开展合作探究、质疑批判等，帮助澄清概念误解，扩展知识边界。此外，教师还可以根据教学需求构建教学智能体，通过文字、语音等多种形式实现学生与智能体的自然对话交流，解答学生疑问，引导学生开展活动。教育数字化转型应从场景出发，实现数据、流程和服务的数字化融合。教育数字化转型是一种文化转变，基于数据可以做很多的业务优化。在智能技术赋能的教学中，应从场景出发，实现数据、流程和服务的数字化融合。例如，以学生写作文为例，有了Word之后，Word可以帮助学生做思路的整理，可以很好地支持学习。后来出现了论文自动批改系统，出现了学生提交、老师反馈的形式，但这只是在支持数据的数字化。如果学校在使用论文系统的时候，还是老师来决定怎样反馈，那这只是流程上的数字化，并没有体现在整个应用场景上。通过智能技术采集学生学习过程中的多模态数据，应用各种模型进行分析，了解学生的学习状态、知识误区、认知能力、学习风格、注意力、情绪情感和学习轨迹等方面的情况，从而建立起注重过程评价和增值评价、注重学生发展核心素养培养的教育测量与评价体系。基于智能技术的发展性评估报告，可以支持学校实现因材施教，也可以为学生提供个性化、可视化的反馈信息，帮助学生做好学业规划。三、研究思路、研究方法、创新之处（一）研究思路首先，对智能技术赋能的智慧生成性教学模式的相关理论进行研究，明确研究的理论基础。通过查阅国内外相关文献，如“人工智能赋能课堂变革的核心价值:智慧生成与模式创新”等资料，深入了解智能技术在教育领域的发展历程、应用现状以及未来趋势，为后续的研究提供坚实的理论支撑。其次，通过实地调研和案例分析，了解智能技术在教学中的应用现状和存在的问题。选取一些典型的学校或教育机构，观察智能技术在教学过程中的实际应用情况，如个性化学习推荐、自适应学习、智能练习与反馈、虚拟教学助理等方面的应用。同时，与教师、学生和教育管理者进行访谈，了解他们在使用智能技术过程中的体验和遇到的问题。例如，参考“智能化教育模式人工智能赋能教学创新.pptx原创力文档”中提到的教育行业面临的挑战，分析智能技术在解决这些问题中的作用和不足。然后，根据研究目标和内容，设计智能技术赋能的智慧生成性教学模式，并进行实践验证。结合理论研究和实地调研的结果，设计出一套智能技术赋能的智慧生成性教学模式，包括教学内容的生成与优化、教学管理的智能化应用、教师专业发展的支持等方面。例如，借鉴“生成式人工智能赋能精准教学的路径探析.docx人人文库”中的个性化学习方案设计与实现、智能教学资源的整合与推荐等方法，为学生提供个性化的学习体验。在实际教学中进行实践验证，观察学生的学习效果、教师的教学效率以及教学管理的科学性等方面的变化。最后，对实践结果进行分析和总结，提出改进和完善的建议。通过对实践结果的数据分析和案例总结，评估智能技术赋能的智慧生成性教学模式的有效性和可行性。针对实践中发现的问题，提出改进和完善的建议，为进一步推广和应用智能技术赋能的智慧生成性教学模式提供参考。（二）研究方法文献研究法：查阅国内外相关文献，了解智能技术赋能教学的研究现状和发展趋势。通过检索学术数据库、阅读专业书籍和期刊论文等方式，收集关于智能技术在教育领域应用的研究成果。例如，参考“人工智能赋能课堂变革的核心价值:智慧生成与模式创新”等文献，了解人工智能赋能智慧生成的核心理念、体系框架和技术流程等方面的内容。案例分析法：选取典型的智能技术赋能教学案例进行分析，总结经验和启示。选择一些在智能技术应用方面取得显著成效的学校或教育机构作为案例，深入分析其应用智能技术的具体方法和策略。如“‘品味教学’第53期:如何以‘人工智能+’赋能课堂教学”中提到的暨南大学物理与光电工程学院的教学案例，可以为我们提供实际操作的示范和经验借鉴。实验研究法：设计实验方案，对智能技术赋能的智慧生成性教学模式进行实践验证。选择一定数量的班级作为实验组和对照组，实验组采用智能技术赋能的智慧生成性教学模式，对照组采用传统教学模式。通过对比两组学生的学习成绩、学习兴趣、创新能力等方面的指标，验证智能技术赋能的智慧生成性教学模式的有效性。（三）创新之处提出智能技术赋能的智慧生成性教学模式，为教育教学改革提供新的思路和方法。该模式结合了智能技术的优势和教育教学的需求，注重个性化学习、创新能力培养和教师引导作用。例如，参考“生成式人工智能赋能传统服饰文化传承创新的教学模式研究”中的思路，将生成式人工智能应用于传统服饰文化传承创新教学模式，为其他学科的教学提供了新的借鉴。结合实际案例，深入探讨智能技术在教学中的应用场景和效果，具有较强的实践指导意义。通过分析实际教学案例，如“智能化教育模式人工智能赋能教学创新.pptx原创力文档”中分享的个性化学习、交互式教学和智能批改等案例，展示智能技术在教学中的具体应用和取得的成效，为教师和教育管理者提供实际操作的参考。从教育数字化转型的角度出发，研究智能技术赋能教学的发展方向，具有一定的前瞻性。随着教育数字化转型的推进，智能技术在教学中的应用将更加广泛和深入。例如，参考“智能技术如何赋能科学教育”中的内容，探讨技术赋能的科学探究实践，为未来教育的发展提供了新的方向和思路。四、研究基础、条件保障、研究步骤（一）研究基础已有相关研究成果为本次研究提供了理论和实践基础。目前，已有众多关于人工智能赋能教育教学的研究，如“智慧教育研究论文：人工智能赋能新型课堂教学的研究与实践.doc”中证实了人工智能技术能够有效识别课堂教学特征，提炼教学模式，促进课堂教学精准评价；“生成式人工智能赋能教育教学模式创新”提到将生成式人工智能融入基础教育，构筑新型教学模式以提升学生计算思维能力等。这些研究成果为我们深入探讨智能技术赋能的智慧生成性教学模式提供了丰富的理论参考和实践经验。研究团队成员具有丰富的教育教学经验和科研能力，为研究的顺利开展提供了保障。团队成员涵盖了教育领域的专家、一线教师和科研人员，他们在教学实践中积累了丰富的经验，对教育教学中的问题有着深刻的认识和理解。同时，团队成员具备扎实的科研能力，能够运用科学的研究方法对问题进行深入分析和探讨，为研究的顺利开展提供了有力的支持。（二）条件保障学校提供必要的研究经费和设备支持，确保研究的顺利进行。学校高度重视教育科研工作，为本次研究提供了充足的研究经费，用于购买相关设备、资料和开展调研活动等。同时，学校还提供了先进的教学设备和技术支持，为研究的开展提供了良好的硬件条件。与相关企业和机构合作，获取智能技术支持和实践平台。与人工智能企业和教育机构建立合作关系，获取先进的智能技术支持和实践平台。企业和机构可以为研究提供最新的人工智能技术和产品，帮助我们更好地开展教学模式设计和实践验证。同时，实践平台可以为研究提供真实的教学环境和数据，为研究的深入开展提供有力的支持。（三）研究步骤第一阶段：准备阶段（[具体时间区间1]），查阅文献、确定研究方案、组建研究团队。在这个阶段，我们将广泛查阅国内外关于智能技术赋能教育教学的文献资料，深入了解智能技术在教育领域的应用现状和发展趋势。同时，结合实际情况，确定本次研究的具体方案和目标。此外，我们还将组建一支由教育专家、一线教师和科研人员组成的研究团队，为研究的顺利开展提供人力保障。第二阶段：调研阶段（[具体时间区间2]），实地调研、案例分析、收集数据。在这个阶段，我们将选取一些典型的学校或教育机构进行实地调研，观察智能技术在教学过程中的实际应用情况。同时，对一些成功的智能技术赋能教学案例进行分析，总结经验和启示。此外，我们还将通过问卷调查、访谈等方式收集教师、学生和教育管理者对智能技术赋能教学的看法和建议，为研究提供数据支持。第三阶段：设计与实践阶段（[具体时间区间3]），设计教学模式、进行实践验证。在这个阶段，我们将结合