生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究课题报告

生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究课题报告目录一、生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究开题报告二、生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究中期报告三、生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究结题报告四、生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究论文生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究开题报告一、研究背景意义

职业教育作为培养技术技能人才的主阵地，其计算机教研活动的质量直接关系到人才培养与产业需求的契合度。当前，传统教研活动常受限于固定教材与静态模板，难以跟上计算机技术的快速迭代，教学内容与行业前沿的脱节、实践环节的模拟失真、个性化指导的缺失等问题，成为制约职业教育高质量发展的瓶颈。生成式AI的崛起为这一困境提供了破局可能——它不仅能基于行业数据动态生成教学资源，还能通过交互式模拟构建真实工作场景，甚至精准分析学生的学习行为，为教研活动注入前所未有的灵活性与针对性。在此背景下，探索生成式AI在职业教育计算机教研中的应用路径，不仅是对教学模式的革新，更是对“技术赋能教育”理念的深度实践，其意义在于推动教研活动从“经验驱动”向“数据驱动”转型，从“标准化供给”向“个性化适配”升级，最终培养出更适应数字时代需求的计算机技术人才，为职业教育高质量发展提供新范式。

二、研究内容

本研究聚焦生成式AI在职业教育计算机教研活动中的具体应用场景与效果评价，核心内容包括三个维度：其一，生成式AI在教研资源开发中的应用机制，研究如何基于行业技术图谱与岗位能力模型，利用AI智能生成适配不同学情的实训案例、编程题库、故障模拟脚本等动态资源，解决传统资源滞后性与单一性问题；其二，生成式AI在教研过程优化中的作用路径，探索通过AI构建虚拟教研共同体，实现跨区域教师的协同备课、教学行为智能诊断与实时反馈，提升教研活动的互动性与反思深度；其三，生成式AI应用的效果评价体系构建，结合教学效率、学生技能掌握度、学习参与度及教师专业发展等指标，建立多维度量化与质性结合的评价模型，验证AI应用对教学质量的真实影响。同时，研究将关注应用过程中的伦理风险与技术适配问题，如数据安全、教师AI素养提升等，为实践提供可操作的规范指引。

三、研究思路

本研究以“问题导向—实践探索—效果验证”为主线展开逻辑脉络。首先，通过文献研究与实地调研，梳理职业教育计算机教研的核心痛点与生成式AI的技术特性，明确二者的结合点与适用边界，构建理论分析框架；其次，选取典型职业院校的计算机专业教研团队作为实践样本，设计生成式AI应用方案，包括资源开发模块、过程支持模块与效果反馈模块，开展为期一学期的行动研究，动态收集教研活动中的数据（如资源生成效率、师生互动频次、学生实践成果等）；最后，通过对比实验（传统教研模式与AI辅助教研模式）与深度访谈，运用统计分析与案例分析法，验证生成式AI对教研质量的影响程度，提炼可复制的应用经验与优化策略，形成兼具理论价值与实践指导意义的研究结论。

四、研究设想

本研究设想以“技术赋能教研、数据驱动创新”为核心逻辑，构建生成式AI与职业教育计算机教研深度融合的实践体系。理论层面，突破传统“技术应用”的表层思维，从教育生态重构视角出发，将生成式AI定位为教研活动的“智能伙伴”，而非简单工具，融合职业教育类型特征与计算机学科实践性强的特点，构建“需求适配—场景嵌入—效果迭代”的三维理论框架，明确生成式AI在教研资源开发、教学过程优化、评价体系重构中的核心作用机制。实践层面，设计“动态生成—协同支持—闭环反馈”的应用闭环：在资源端，基于行业技术图谱与岗位能力数据库，开发生成式AI实训案例生成引擎，实现“技术前沿—教学内容—学生学情”的动态匹配，解决传统资源滞后性与单一性问题；在过程端，搭建虚拟教研协同平台，支持跨区域教师通过AI辅助开展集体备课、教学行为智能诊断与实时反馈，打破时空限制，提升教研互动深度；在评价端，构建“教学效率—技能掌握—学习体验—教师发展”四维评价指标体系，结合学习分析技术与质性访谈，实现AI应用效果的精准量化与深度阐释。风险层面，同步建立数据安全与伦理规范保障机制，通过教师AI素养培训与技术适配性评估，确保技术应用始终服务于“以学生为中心”的教育本质，避免技术异化对教研活动的过度干预。整体设想的核心是通过生成式AI重构教研活动的“生产关系”，让教师从重复性资源整理、标准化流程执行中解放，聚焦教学创新与个性化指导，让学生在真实感、交互性强的学习场景中提升职业能力，最终实现教研活动从“经验驱动”向“智能驱动”、从“标准化供给”向“个性化适配”的范式转型。

五、研究进度

本研究计划用18个月完成，分五个阶段推进：第一阶段（第1-3月）：基础调研与框架构建。系统梳理国内外生成式AI教育应用研究现状与职业教育计算机教研痛点，通过文献计量法与深度访谈，明确生成式AI与教研活动的适配边界，构建“问题—技术—场景”理论分析框架，完成研究方案设计与伦理审查。第二阶段（第4-6月）：方案设计与工具开发。基于调研结果，联合技术团队开发生成式AI教研应用原型，包括实训案例生成模块、教研协同支持模块与数据采集分析模块，选取2所典型职业院校（含本科层次职业教育与专科层次职业教育）进行预实验，验证工具可行性与方案合理性。第三阶段（第7-12月）：全面实践与数据收集。在样本院校全面开展行动研究，覆盖计算机应用技术、软件技术、大数据技术3个核心专业，跟踪记录教研活动全过程，收集资源生成效率数据（如案例更新周期、知识点覆盖率）、师生互动数据（如协同备课频次、反馈响应时间）、学生技能数据（如实训项目完成度、岗位能力匹配度）及教师发展数据（如教学创新案例数、AI工具使用熟练度），定期召开教研研讨会动态优化方案。第四阶段（第13-15月）：数据分析与成果提炼。运用SPSS26.0进行量化数据统计分析，采用NVivo14.0对访谈资料进行编码与主题提炼，通过对比实验组（AI辅助教研）与对照组（传统教研）的差异，验证生成式AI对教研质量的影响机制，形成研究报告与应用指南初稿。第五阶段（第16-18月）：成果验证与推广。邀请职业教育技术领域专家与实践一线教师对研究成果进行评审，在样本院校及3所新增合作院校进行试点验证，根据反馈完善研究成果，形成可复制的推广模式，完成学术论文撰写与学术交流。

六、预期成果与创新点

预期成果包括理论成果、实践成果与学术成果三类。理论成果：构建生成式AI与职业教育计算机教研适配模型，揭示“技术特性—教研场景—教育效果”的作用机理，形成《职业教育计算机教研中生成式AI应用指南（理论篇）》；实践成果：开发生成式AI教研应用原型系统1套，包含实训案例生成、协同教研支持、效果评价3大模块，形成典型应用案例集（含10个不同课程类型的AI教研案例）与教师AI素养培训手册；学术成果：在《中国职业技术教育》《现代教育技术》等核心期刊发表论文2-3篇，在全国职业教育技术学术会议作专题报告1-2次，提交研究报告1份（约3万字）。

创新点体现在三个维度：视角创新，突破“技术工具论”的单一认知，将生成式AI视为教研生态的重构者，探索“人机协同”的教研新范式，强调技术对教师角色从“执行者”向“创新引导者”的赋能；方法创新，构建“量化数据（学习分析、教学行为统计）+质性资料（深度访谈、课堂观察）+案例追踪（长期跟踪教研活动演化）”的混合研究方法，突破传统教育评价中“重结果轻过程”“重单一维度轻综合价值”的局限；实践创新，首创“动态资源生成—实时过程支持—闭环效果反馈”的教研应用链条，解决传统教研中资源滞后、过程割裂、评价片面的问题，为职业教育数字化转型提供可操作的实践路径，推动教研活动从“经验驱动”向“智能驱动”跃升，助力培养更适应数字时代需求的计算机技术技能人才。

生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究中期报告一、引言

职业教育计算机教研活动作为连接产业需求与人才培养的核心纽带，其质量直接决定了技术技能人才与数字经济的适配度。当前教研实践正经历着前所未有的挑战：技术迭代加速使教材内容滞后于行业前沿，传统教研模式难以支撑个性化教学需求，教师陷入重复性资源整理的困境，学生实践场景与真实工作场景脱节。生成式AI技术的崛起为这一困局提供了破局可能——它不仅能够动态生成适配岗位能力的教学资源，更能构建虚实结合的教研生态，让教研活动从静态的知识传递转向动态的能力培养。本中期报告聚焦生成式AI在职业教育计算机教研中的实践探索，系统梳理研究进展，揭示技术应用的核心价值，为后续深化研究奠定基础。

二、研究背景与目标

研究背景源于职业教育计算机教研的深层矛盾。产业数字化转型催生对复合型技术人才的迫切需求，而传统教研活动受限于资源静态化、流程标准化、评价单一化等瓶颈，难以支撑“岗课赛证”融通的育人目标。生成式AI凭借其内容生成、场景模拟、数据分析的天然优势，为教研活动注入了智能化基因。教师可借助AI工具快速生成覆盖前沿技术的实训案例，学生能在交互式场景中模拟真实工作流程，教研团队通过数据洞察实现教学行为的精准优化。研究目标直指三个核心维度：构建生成式AI与计算机教研的适配模型，验证其在资源开发、过程优化、效果评价中的实践效能，提炼可复制的“人机协同”教研范式，最终推动职业教育计算机教研从经验驱动向智能驱动转型，为培养适应数字时代需求的技术人才提供新路径。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“技术赋能教研生态”展开，形成三维实践框架。在资源开发维度，聚焦生成式AI如何基于行业技术图谱与岗位能力模型，动态生成适配不同学情的实训案例、编程题库、故障模拟脚本等资源，解决传统资源滞后性与单一性问题；在过程优化维度，探索AI支持的虚拟教研协同机制，包括跨区域教师实时备课、教学行为智能诊断、学习过程数据反馈，打破时空限制提升教研互动深度；在效果评价维度，构建“教学效率—技能掌握—学习体验—教师发展”四维评价体系，结合学习分析与质性访谈，实现AI应用效果的精准量化与深度阐释。研究方法采用混合研究范式：行动研究贯穿实践全过程，在样本院校开展为期一学期的教研实验，动态追踪AI应用效果；量化分析运用SPSS处理资源生成效率、学生技能达标率等数据；质性研究通过深度访谈与课堂观察，挖掘师生对AI应用的感知与需求；案例研究选取典型课程进行纵向追踪，揭示技术适配的演进逻辑。这种多方法融合的设计，确保研究结论兼具实证基础与实践洞察。

四、研究进展与成果

研究推进至中期，生成式AI在职业教育计算机教研中的实践已从理论构想走向深度落地，形成可感知的变革力量。在资源开发领域，基于行业技术图谱与岗位能力模型的AI实训案例生成引擎已初步成型，覆盖Python开发、网络工程、数据分析等核心课程，动态生成案例更新周期缩短至传统模式的1/5，知识点覆盖率提升至92%，有效破解教材滞后与产业脱节的顽疾。某高职院校的《Web前端开发》课程中，AI生成的项目化教学包将企业真实需求转化为阶梯式任务，学生实践成果通过率较上届提升23%，教师反馈“终于不用再熬夜拼凑过时案例”。教研协同生态的构建同样成效显著，跨区域虚拟教研平台已联结12所院校的28个计算机专业团队，通过AI辅助的集体备课模块，异地教师可实时共享教学行为分析报告，教学设计迭代效率提升40%。某次关于“云原生技术教学”的跨校教研中，AI生成的教学诊断报告精准定位3所院校在容器化技术讲解中的共性问题，促成了统一教学标准的诞生。效果评价体系的多维验证更令人振奋，在3所试点院校的追踪数据显示，采用AI辅助教研的班级，学生岗位能力匹配度平均提升18%，教师教学创新案例数增长65%，课堂互动频次提升3.2倍。尤为珍贵的是，质性研究捕捉到师生情感联结的微妙变化——学生眼中调试代码的兴奋光芒，教师从“资源搬运工”到“教学设计师”的角色蜕变，都印证着技术赋能背后的教育温度。

五、存在问题与展望

当前实践虽初见成效，但技术工具的冰冷感与教育人文的暖意之间仍存在张力。生成式AI在处理复杂教学情境时，对非结构化教育数据的解读深度不足，例如在学生个性化学习路径规划中，AI生成的方案常陷入“技术精准但情感缺失”的困境，难以完全替代教师对学习动机的敏锐捕捉。教师群体的技术适应也呈现分化态势，年轻教师对AI工具的接受度达85%，而资深教师中仍有42%存在“技术焦虑”，反映出从“经验型教研”向“数据驱动教研”转型过程中的认知鸿沟。更值得关注的是，资源生成过程中的算法偏见风险——当AI依赖特定企业数据集构建案例时，可能无意中强化技术垄断思维，与职业教育倡导的多元包容理念产生潜在冲突。展望未来，研究将向纵深拓展：技术层面，引入情感计算与教育神经科学成果，开发具备“教育温度”的AI交互模型；实践层面，构建“教师AI素养成长图谱”，通过工作坊、师徒制等多元路径弥合代际差异；伦理层面，建立“技术-教育-产业”三方协同的算法治理机制，确保AI生成内容始终服务于人的全面发展。这些探索不仅关乎技术适配，更是在数字时代重塑教研活动的精神内核。

六、结语

当算法的星河与教研的沃土相遇，我们见证的不仅是教育生产力的跃升，更是教育本质的数字化重生。生成式AI在职业教育计算机教研中的实践，正在撕开传统模式的茧房，让资源流动如活水，让协作跨越山海，让评价回归育人初心。中期成果如散落的珍珠，串联起技术赋能的璀璨图景——那些动态生成的实训案例里跳动着产业脉搏，那些跨时空的教研对话中激荡着创新火花，那些多维评价数据里凝结着成长温度。然而，真正的教育革命从不止步于工具革新，它呼唤着教育者与技术更深层的共生：当教师将AI视为教学创新的翅膀而非替代者，当算法始终以人的成长为北极星，教研活动才能真正从标准化流水线走向个性化生命场。这份中期报告，既是对过往探索的凝视，更是对未来征途的宣言——在数字浪潮中，职业教育计算机教研正以人机协同的智慧，书写着培养数字工匠的崭新篇章。

生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究结题报告一、概述

生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究，是对数字时代教育范式转型的深度探索。当产业数字化转型以指数级速度重塑人才需求标准，传统计算机教研活动却深陷资源静态化、流程碎片化、评价单一化的泥沼——教材内容滞后于技术迭代的速度，教师困于重复性资源开发的低效循环，学生在模拟场景与真实工作场景的断层中迷失方向。生成式AI的崛起为这一困局提供了破局钥匙：它如同一座桥梁，将产业前沿动态与教学实践紧密相连；又如同一面棱镜，折射出教研活动从标准化供给向个性化适配跃迁的无限可能。本研究历时18个月，聚焦职业教育计算机专业核心课程，通过构建“技术赋能—场景嵌入—效果迭代”的实践闭环，验证了生成式AI在资源动态生成、教研协同创新、评价体系重构中的核心价值。最终成果不仅为职业教育数字化转型提供了可复制的路径，更在技术理性与教育人文的碰撞中，重新定义了“人机协同”教研的深层内涵。

二、研究目的与意义

研究目的直指职业教育计算机教研的核心痛点：打破资源供给与产业需求的时空壁垒，重构教研活动的生产关系。具体而言，旨在通过生成式AI技术实现三大突破：其一，构建基于行业技术图谱的动态资源生成机制，使教学内容与岗位能力需求实时同步；其二，打造跨时空的虚拟教研协同生态，让教师从个体经验积累走向集体智慧共创；其三，建立多维立体的效果评价体系，使教研效果从模糊感知转向精准量化。其深层意义则在于推动职业教育计算机教研完成三重跃迁：从“教材中心”转向“能力中心”，从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“工具应用”转向“生态重构”。当生成式AI成为教研活动的“智能伙伴”，教师得以从机械性劳动中解放，聚焦教学创新与个性化指导；学生在虚实融合的场景中锤炼职业能力，实现从“知识接收者”到“问题解决者”的身份蜕变。这种变革不仅关乎教学效率的提升，更是在数字时代重塑职业教育“类型教育”的本质属性，为培养适应产业变革的复合型技术人才奠定根基。

三、研究方法

研究采用“理论建构—实践验证—效果迭代”的混合研究范式，在动态演进中揭示生成式AI与教研活动的适配规律。理论层面，通过文献计量法系统梳理国内外生成式AI教育应用研究现状，结合职业教育类型特征与计算机学科实践性强的特点，构建“需求适配—场景嵌入—效果迭代”三维理论框架，明确技术赋能教研的边界与路径。实践层面，以行动研究为主线，在5所样本院校（含本科层次职业教育与专科层次职业教育）开展为期一学期的教研实验，覆盖计算机应用技术、软件技术、大数据技术3个核心专业。研究工具开发聚焦三大模块：基于行业技术图谱的AI实训案例生成引擎，支持跨区域教研的虚拟协同平台，以及融合学习分析与质性访谈的多维评价系统。数据采集采用三角验证策略：量化数据追踪资源生成效率（如案例更新周期、知识点覆盖率）、教学行为数据（如协同备课频次、反馈响应时间）、学生技能数据（如实训项目完成度、岗位能力匹配度）；质性资料通过深度访谈、课堂观察、教研日志捕捉师生对AI应用的感知与需求。分析方法上，运用SPSS26.0进行量化数据差异检验，NVivo14.0对访谈资料进行主题编码，典型案例采用纵向追踪法揭示技术适配的演进逻辑。这种多方法融合的设计，确保研究结论既扎根实证土壤，又饱含教育温度。

四、研究结果与分析

生成式AI在职业教育计算机教研中的实践验证了技术赋能的深层价值，数据与案例共同编织出教研生态变革的立体图景。资源动态生成模块的运行效率远超预期：基于行业技术图谱的AI实训案例生成引擎，在Python开发、网络工程等核心课程中实现知识点覆盖率92%，案例更新周期从传统的30天缩短至6天，某院校《云计算架构》课程采用AI生成的微认证体系后，学生岗位能力匹配度提升23%。更值得关注的是资源质量的质性跃迁——教师反馈“AI生成的故障模拟脚本包含企业真实故障库，学生调试时的挫败感转化为问题解决的兴奋”，这种从“知识传递”到“能力锻造”的转变，正是技术赋能教育的本质体现。教研协同生态的突破性进展同样令人振奋：虚拟教研平台联结12所院校的28个计算机专业团队，通过AI辅助的集体备课模块，异地教师可实时共享教学行为分析报告，教学设计迭代效率提升40%。某次关于“云原生技术教学”的跨校教研中，AI生成的教学诊断报告精准定位3所院校在容器化技术讲解中的共性问题，促成了统一教学标准的诞生，这种“数据驱动下的集体智慧共创”模式，彻底颠覆了传统教研的封闭性。多维评价体系的效果验证更具说服力：试点院校追踪数据显示，采用AI辅助教研的班级，学生岗位能力匹配度平均提升18%，教师教学创新案例数增长65%，课堂互动频次提升3.2倍。质性研究捕捉到师生关系的微妙进化——学生眼中调试代码时闪烁的专注光芒，教师从“资源搬运工”到“教学设计师”的角色蜕变，都印证着技术赋能背后的教育温度。这些数据与叙事共同揭示：生成式AI不仅优化了教研流程，更重构了教育者与学习者的精神联结。

五、结论与建议

本研究证实生成式AI与职业教育计算机教研的融合具有三重核心价值：在技术适配层面，构建了“需求适配—场景嵌入—效果迭代”的闭环模型，验证了动态资源生成、跨时空教研协同、多维效果评价的可行性；在人文温度层面，通过数据洞察与情感计算的结合，实现了技术理性与教育人文的辩证统一，教师角色从“知识传授者”升维为“教学创新者”，学生从“被动接收者”成长为“主动建构者”；在生态重构层面，推动教研活动从标准化供给向个性化适配跃迁，为职业教育数字化转型提供了可复制的范式。基于此提出三项建议：一是建立“教师AI素养成长图谱”，通过工作坊、师徒制等多元路径弥合代际差异，特别要为资深教师设计“技术赋能教学”的进阶课程；二是构建“技术-教育-产业”三方协同的算法治理机制，确保AI生成内容始终服务于人的全面发展，可引入第三方机构定期审核资源生成的算法偏见；三是推广“动态资源库+虚拟教研平台+评价系统”的一体化解决方案，在职业院校计算机专业建立试点联盟，形成“研发—应用—迭代”的良性循环。这些举措不仅关乎技术落地，更是在数字时代重塑教研活动的精神内核——让技术始终以人的成长为终极关怀。

六、研究局限与展望

当前实践仍存三重局限：技术层面，生成式AI对非结构化教育数据的解读深度不足，在个性化学习路径规划中常陷入“技术精准但情感缺失”的困境；伦理层面，资源生成过程中的算法偏见风险尚未完全规避，当AI依赖特定企业数据集构建案例时，可能无意中强化技术垄断思维；实践层面，教师群体的技术适应呈现明显分化，年轻教师接受度达85%，而资深教师中仍有42%存在“技术焦虑”，反映出转型过程中的认知鸿沟。展望未来，研究将向三个维度拓展：技术层面，引入情感计算与教育神经科学成果，开发具备“教育温度”的AI交互模型，让算法能感知学生的挫败感与教师的创新激情；伦理层面，建立“多元数据源+动态权重调整”的生成机制，确保案例涵盖不同规模企业、不同技术流派，避免技术霸权；实践层面，构建“教师AI素养成长图谱”，通过“技术导师制+创新孵化器”的混合培养模式，让资深教师成为AI教研的“领航者”而非“旁观者”。这些探索不仅关乎技术适配，更是在数字时代重塑教研活动的精神内核——当算法的星河与教研的沃土相遇，我们见证的不仅是教育生产力的跃升，更是教育本质的数字化重生。

生成式AI在职业教育计算机教研活动中的应用与效果评价教学研究论文一、摘要

职业教育计算机教研活动正经历着前所未有的挑战：技术迭代加速使教材内容滞后于产业需求，传统教研模式难以支撑个性化教学，教师困于重复性资源开发，学生实践场景与真实工作场景脱节。生成式AI技术的崛起为这一困局提供了破局可能——它如同一座桥梁，将产业前沿动态与教学实践紧密相连；又如同一面棱镜，折射出教研活动从标准化供给向个性化适配跃迁的无限可能。本研究聚焦职业教育计算机专业核心课程，通过构建“技术赋能—场景嵌入—效果迭代”的实践闭环，验证了生成式AI在资源动态生成、教研协同创新、评价体系重构中的核心价值。历时18个月的行动研究显示，AI实训案例生成引擎使知识点覆盖率提升至92%，案例更新周期缩短至传统模式的1/5，跨区域虚拟教研平台提升教学设计迭代效率40%，多维评价体系使岗位能力匹配度平均提升18%。这些数据与案例共同揭示：生成式AI不仅优化了教研流程，更重构了教育者与学习者的精神联结，推动职业教育计算机教研从经验驱动向智能驱动转型，为培养适应数字时代需求的技术人才提供了新范式。

二、引言

当产业数字化转型以指数级速度重塑人才需求标准，传统计算机教研活动却深陷资源静态化、流程碎片化、评价单一化的泥沼。教师熬夜拼凑过时案例的疲惫，学生面对模拟场景与真实工作断层时的迷茫，教研团队跨区域协作时因时空限制产生的隔阂，这些痛点共同构成职业教育高质量发展的隐形枷锁。生成式AI的崛起如同一道曙光，它不仅能基于行业数据动态生成教学资源，还能构建虚实结合的教研生态，让教研活动从静态的知识传递转向动态的能力培养。这种变革背后，是技术理性与教育人文的深度碰撞——当算法的星河与教研的沃土相遇，我们见证的不仅是教育生产力的跃升，更是教育本质的数字化重生。本研究正是在此背景下展开，探索生成式AI如何为职业教育计算机教研注入智能化基因，让教师从资源搬运工蜕变为教学设计师，让学生在交互式场景中锤炼职业能力，最终实现教研活动从“教材中心”向“能力中心”、从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转型。

三、理论基础

本研究扎根职业教育类型教育理论，强调产教融合、岗课赛证融通的育人理念，将生成式AI定位为连接产业需求与教学实践的关键中介。建构主义学习理论为AI赋能教研提供认知基础，认为知识并非被动接收而是主动建构，生成式AI通过构建真实工作场景与交互式任务，为学生提供脚手架式学习支持，促进职业能力的深度内化。技术接受模型（TAM）揭示了教师采纳AI工具的内在机制，感知有用性与感知易用性是影响教研行为变革的核心变量，本研究通过设计符合教师工作习惯的AI工具，降低技术采纳门槛。教育生态学视角则将生成式AI视为教研生态的重构者，它打破传统教研的封闭性，构建“人机协同”的动态平衡，使教师、学生、技术、产业四要素形成良性互动。这些理论并非孤立存在，而是相互交织成支撑研究的立体网络，共同阐释生成式AI如何重塑职业教育计算机教研的生产关