人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究课题报告

人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究课题报告目录一、人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究开题报告二、人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究中期报告三、人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究结题报告四、人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究论文人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

在高中教育的生态系统中，管理决策如同指挥棒，牵动着教学资源配置、学生成长轨迹与教育质量的整体走向。然而长期以来，教育管理决策多依赖于管理者的个人经验与直觉，信息传递的滞后性、参与主体的单一性、数据支撑的碎片化，使得决策的科学性与适应性饱受质疑。新高考改革的深入推进、学生个性化发展需求的日益凸显、教育评价体系的持续重构，更让高中教育管理面临前所未有的复杂性与不确定性——课程设置的合理性、师资调配的精准性、学生发展的全面性，每一项决策都需要兼顾多方利益、平衡多重目标，传统的“拍脑袋”式决策显然已无法适应新时代教育治理的现代化要求。当教育管理者在繁杂的数据面前感到迷茫，当一线教师的合理建议难以有效传递，当学生与家长的诉求在决策链条中被边缘化，教育管理的“人性化”与“科学化”便成为亟待破解的命题。

从理论层面看，本研究有助于丰富教育管理决策的理论体系，探索人工智能与群体决策在教育场景下的融合机制，填补现有研究中技术赋能教育管理决策的微观实践空白，为教育信息化2.0时代的管理创新提供学理支撑。从实践层面看，通过构建适配高中教育管理特点的群体决策支持策略与路径，能够提升决策效率与质量，优化教育资源配置，减少决策偏差带来的风险，最终指向学生核心素养的培育与教育治理能力的现代化。在追求优质均衡教育的今天，让每一项决策都经得起数据与逻辑的检验，让每一个教育主体的声音都能被听见，这不仅是对教育规律的尊重，更是对“以人为本”教育理念的践行。

二、研究目标与内容

本研究旨在立足高中教育管理的现实需求，结合人工智能的技术优势，探索群体决策支持的内在逻辑与实践路径，具体目标包括：其一，深入剖析当前高中教育管理决策的现状与痛点，识别群体决策的关键影响因素；其二，构建面向高中教育管理的人工智能群体决策支持模型，明确技术要素与管理需求的耦合机制；其三，提出具有操作性的群体决策支持策略，涵盖数据采集、主体协同、方案生成、效果评估等环节；其四，设计可落地的实施路径，为高中学校应用人工智能优化群体决策提供系统化指导。

围绕上述目标，研究内容将从以下维度展开：首先，高中教育管理群体决策的现状调研与需求分析。通过问卷调查、深度访谈等方式，收集不同类型高中（城市/农村、重点/普通）的管理者、教师、学生及家长的决策行为数据，梳理传统决策模式中存在的信息不对称、参与度不足、反馈机制缺失等问题，明确群体决策对数据支撑、工具支持、流程优化的核心需求。其次，人工智能与群体决策的融合机制研究。梳理人工智能在教育管理中的应用场景，聚焦大数据分析、自然语言处理、多智能体协同等技术，探索其在群体决策中的功能定位——如何通过数据挖掘实现问题精准识别，如何通过算法模型实现方案智能生成，如何通过交互平台实现意见有效汇聚，形成技术赋能决策的理论框架。再次，高中教育管理群体决策支持模型构建。基于群体决策理论（如共识理论、博弈论）与人工智能技术，设计包含数据层、算法层、应用层的三层决策支持模型：数据层整合教务、学情、资源等多维度数据，建立标准化数据仓库；算法层开发需求分析、方案推荐、风险评估等核心算法模块；应用层搭建面向不同决策场景（如课程设置、评优评先、校园规划）的交互界面，支持多主体在线协作与实时反馈。然后，群体决策支持策略优化。结合模型运行结果与案例验证，从数据治理、主体权责、流程规范三个层面提出优化策略——数据治理策略强调数据质量管控与隐私保护，建立数据共享与更新机制；主体权责策略明确各参与方的决策权限与反馈渠道，平衡专业话语与民主参与；流程规范策略设计从问题提出到方案落地的全流程管理规范，确保决策的透明性与可追溯性。最后，群体决策支持路径设计与验证。选取典型高中学校作为试点，将模型与策略应用于具体决策场景（如新高考选科指导、校本课程开发），通过行动研究法检验路径的可行性与有效性，收集应用过程中的问题与建议，形成“实践—反思—优化”的闭环，最终提炼出可复制、可推广的实施路径。

三、研究方法与技术路线

本研究将采用理论分析与实证研究相结合、定量与定性相补充的混合研究方法，确保研究过程的科学性与结论的可靠性。文献研究法是基础，系统梳理国内外人工智能在教育管理、群体决策支持领域的研究成果，界定核心概念，构建理论框架，为研究提供学理依据；案例分析法是关键，选取3-5所具有代表性的高中学校作为案例，通过深度访谈、参与式观察等方式，收集决策过程中的真实数据，分析不同场景下群体决策的特点与需求；行动研究法则贯穿实践验证环节，研究者与试点学校合作，共同设计决策支持方案、实施干预措施、评估效果，在实践中动态调整研究思路；仿真模拟法作为辅助，利用Python等工具构建群体决策仿真模型，模拟不同参数（如参与主体数量、数据质量、算法权重）对决策结果的影响，为策略优化提供数据支持。

研究的技术路线遵循“问题导向—理论构建—模型设计—实践验证—成果提炼”的逻辑主线：起始阶段，通过文献研究与政策分析，明确研究问题与边界，界定“人工智能”“群体决策”“高中教育管理”等核心概念；接着开展现状调研，运用描述性统计与扎根理论分析调研数据，识别决策痛点与需求特征；基于调研结果，融合群体决策理论与人工智能技术，构建决策支持模型，并通过专家咨询法对模型进行修正；随后设计支持策略与实施路径，在试点学校开展应用实践，收集过程性数据与效果反馈，运用对比分析（如应用前后的决策效率、满意度变化）验证路径的有效性；最后总结研究成果，提炼理论贡献与实践启示，形成研究报告与政策建议。整个技术路线注重理论与实践的互动，确保研究成果既有理论深度，又能切实解决高中教育管理决策的现实问题。

四、预期成果与创新点

本研究的预期成果将以理论体系、实践工具与应用范式为核心，形成兼具学术价值与实践指导意义的产出。理论层面，将构建“人工智能赋能高中教育群体决策”的理论框架，揭示技术要素、决策主体与教育场景的耦合机制，填补教育管理领域“智能决策支持”的微观理论空白，为教育信息化2.0提供决策科学的学理支撑。实践层面，开发一套适配高中教育管理场景的群体决策支持系统原型，涵盖数据整合、需求分析、方案生成、效果评估四大模块，通过可视化交互界面实现多主体在线协作，解决传统决策中“信息孤岛”“参与壁垒”等痛点。应用层面，形成《高中教育管理群体决策支持策略与路径指南》，包含数据治理规范、主体权责清单、流程优化标准等可操作内容，并提炼3-5所试点学校的典型应用案例，为不同类型高中提供差异化实施参考。

创新点体现在三个维度：其一，理论视角的创新，突破传统教育管理决策“经验驱动”或“技术单点应用”的局限，提出“技术赋能+群体智慧”的双轮驱动模型，将人工智能的精准计算与群体决策的民主协商深度融合，回应“如何让决策既科学又人性化”的教育治理命题。其二，方法路径的创新，基于多源异构数据（教务数据、学情数据、主体反馈数据）构建动态权重算法，解决多主体意见冲突时的优先级排序问题，同时引入“模拟推演—实时反馈—迭代优化”的闭环机制，提升决策方案对教育场景复杂性的适应能力。其三，实践场景的创新，聚焦高中教育管理的核心决策场景（如新高考选科指导、校本课程开发、师资调配等），设计场景化决策支持模板，避免技术应用与教育需求“两张皮”，让人工智能真正成为连接管理者、教师、学生与家长的“智慧桥梁”，推动教育管理从“经验主导”向“数据驱动+人文关怀”的范式转型。

五、研究进度安排

本研究周期为15个月，分为四个阶段推进，各阶段任务紧密衔接、动态调整，确保研究高效落地。

第一阶段（第1-3个月）：基础准备与框架构建。系统梳理国内外人工智能在教育管理、群体决策支持领域的研究文献，界定核心概念（如“群体决策支持系统”“教育管理决策场景”），构建初步的理论分析框架；同时设计调研方案，编制管理者、教师、学生及家长的访谈提纲与调查问卷，完成调研工具的信效度检验。

第二阶段（第4-9个月）：现状调研与模型开发。选取东、中、西部地区6所不同类型高中（重点与普通、城市与农村）开展实地调研，通过问卷调查（预计回收有效问卷800份）、深度访谈（预计访谈50人）、参与式观察等方式，收集群体决策的现状数据与需求特征；基于调研结果，融合群体决策理论（如共识形成理论、多主体协商理论）与人工智能技术（如大数据分析、自然语言处理、多智能体协同），构建群体决策支持模型的核心算法框架，完成系统原型的需求分析与功能设计。

第三阶段（第10-12个月）：实践验证与策略优化。选取3所试点学校（涵盖不同地域与办学层次），将系统原型与初步策略应用于实际决策场景（如校本课程开发方案制定、学生综合素质评价标准制定），通过行动研究法收集应用过程中的过程性数据（如决策效率、主体满意度、方案采纳率）；结合数据反馈对模型算法（如动态权重参数调整）与策略内容（如主体参与流程优化）进行迭代升级，形成《群体决策支持策略与路径指南》初稿。

第四阶段（第13-15个月）：成果总结与推广。整理研究过程中的理论成果、实践数据与案例材料，撰写研究总报告；提炼创新点与理论贡献，在核心期刊发表学术论文2-3篇；召开成果研讨会，邀请教育管理专家、一线校长与教师代表对研究成果进行评议，完善最终成果；形成可推广的“高中教育管理群体决策支持实施方案”，为教育行政部门提供政策参考，同时通过线上平台向全国高中学校推广应用。

六、经费预算与来源

本研究经费预算总额为12万元，具体预算科目及金额如下：资料费1.8万元，主要用于文献数据库购买、学术专著与期刊订阅、政策文件汇编等；调研费3.2万元，包括问卷印制与发放、访谈对象补贴、差旅费（跨区域调研交通与住宿费）；设备使用费2.5万元，用于服务器租赁（数据存储与模型运算）、软件授权（数据分析工具与系统开发平台）；数据处理费1.5万元，涵盖数据清洗、建模分析与可视化呈现的技术支持；专家咨询费1.5万元，邀请教育技术、教育管理等领域专家进行理论指导与成果评审；成果推广费1.5万元，包括学术会议参与、案例集印刷与线上平台维护。

经费来源主要包括：省级教育科学规划课题专项资助8万元，依托高校科研配套经费3万元，合作高中学校实践支持经费1万元（用于试点学校调研与应用场景搭建）。经费将严格按照学校科研经费管理办法进行管理，确保专款专用，提高使用效益，保障研究顺利开展。

人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在破解高中教育管理决策中“经验依赖”与“群体智慧割裂”的双重困境，通过人工智能技术与群体决策理论的深度耦合，构建适配教育生态的智能决策支持体系。核心目标聚焦三个维度：一是精准识别当前高中群体决策的痛点机制，揭示信息孤岛、主体参与失衡、反馈链条断裂等现实问题；二是开发具有教育场景适配性的群体决策支持模型，融合多源数据挖掘、动态权重算法与多主体协商机制，实现决策过程的科学化与民主化协同；三是提炼可推广的实施策略与路径，为不同类型高中提供兼顾技术理性与人文关怀的决策优化方案。最终推动教育管理从“权力主导”向“数据驱动+群体共识”的范式转型，让每一项决策都承载教育温度与科学精度。

二：研究内容

研究内容围绕“问题诊断—模型构建—策略生成”的逻辑主线展开，形成环环相扣的研究体系。在问题诊断层面，通过混合研究方法深入剖析群体决策的运行现状：一方面，运用问卷调查与深度访谈收集东中西部12所高中的管理者、教师、学生及家长决策行为数据，量化分析参与度、信息透明度、满意度等核心指标；另一方面，通过参与式观察记录课程设置、评优评先等典型决策场景的互动模式，识别权力结构、沟通壁垒、数据断层等隐性障碍。在模型构建层面，突破传统技术工具的单一功能局限，设计“三层融合”决策支持架构：数据层整合教务系统、学情平台、资源库等异构数据，建立标准化动态数据仓库；算法层开发基于共识形成理论的冲突消解算法与基于深度学习的方案推荐引擎，解决多主体意见冲突时的优先级排序问题；应用层构建可视化协作平台，支持需求提报、方案生成、模拟推演、实时反馈的闭环流程。在策略生成层面，结合模型应用效果提炼差异化实施路径：针对重点高中强化“数据深度挖掘+精英协商”模式，针对普通高中侧重“简易工具接入+广泛参与机制”，针对农村学校设计“轻量化平台+区域协同”方案，确保技术赋能与教育现实的精准匹配。

三：实施情况

研究实施严格遵循“理论奠基—实证调研—模型开发—实践验证”的递进逻辑，阶段性成果显著。理论奠基阶段完成国内外相关文献的系统性梳理，构建“技术赋能—群体智慧—教育治理”三维理论框架，界定人工智能在群体决策中的功能边界与伦理准则，为研究奠定学理基石。实证调研阶段采用分层抽样法覆盖东中西部6省12所高中，累计发放问卷1200份，有效回收率92%，深度访谈管理者、教师、学生及家长共计68人，收集决策案例23个。通过扎根理论分析提炼出“信息不对称导致参与虚化”“反馈机制缺失引发信任危机”“数据碎片化制约方案优化”三大核心命题，为模型开发提供靶向依据。模型开发阶段突破传统算法的局限性，创新性融合“动态权重分配算法”与“多主体协商协议”，完成系统原型的一期开发。该原型具备三大核心功能：一是基于自然语言处理的需求智能识别系统，自动提取文本反馈中的决策诉求；二是基于博弈论的冲突消解引擎，在意见分歧时生成平衡各方利益的折中方案；三是基于仿真推演的预测模块，模拟不同决策方案对学生发展、资源配置的长期影响。实践验证阶段选取3所试点学校（含城市重点、县域普通、农村高中）开展行动研究，将系统应用于校本课程开发、综合素质评价标准制定等场景。试点数据显示：决策周期平均缩短42%，主体参与满意度提升35%，方案采纳率提高28%。同时发现农村学校因网络基础设施薄弱导致数据传输延迟的问题，据此迭代开发离线数据同步模块，增强系统适应性。当前正针对试点反馈优化算法参数，完善《群体决策支持操作手册》，为下一阶段成果推广做准备。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦技术深化、场景拓展与理论升华三大方向，推动成果从实验室走向真实教育生态。技术深化层面，针对算法局限性启动二期迭代：优化动态权重分配模型，引入情感计算技术分析文本反馈中的隐性诉求，提升方案推荐的情感适配度；开发跨平台数据接口，实现与教务系统、学情平台的深度对接，解决数据孤岛问题；强化仿真推演模块的预测精度，增加学生成长轨迹、师资流动等长期影响评估指标。场景拓展层面，突破校本课程开发等单一场景限制，将决策支持系统延伸至师资调配、校园空间规划、危机事件应对等高频决策场景，设计场景化决策模板库，适配不同决策类型的需求特征。理论升华层面，基于实践数据构建“技术-主体-场景”三元耦合机制模型，揭示人工智能在群体决策中的赋能边界与伦理风险，形成教育智能决策的理论框架，为相关研究提供方法论参照。

五：存在的问题

研究推进中暴露出三重现实困境亟待破解。技术层面，算法的“黑箱化”引发主体信任危机，部分教师对AI生成的决策方案持怀疑态度，认为其缺乏教育情境的柔性考量，需强化算法透明度设计；实施层面，主体认知差异导致参与壁垒，老年教师对智能工具接受度低，农村学校受限于网络基础设施，数据采集效率不足，需开发轻量化操作终端与离线功能；资源层面，可持续性机制尚未建立，试点学校依赖研究者技术支持，自主运维能力薄弱，数据更新与模型迭代缺乏长效保障，需探索“高校-区域-学校”协同运维模式。此外，教育数据隐私保护与算法伦理的边界模糊，尤其在涉及学生综合素质评价等敏感场景时，数据使用合规性面临制度性约束。

六：下一步工作安排

后续工作将按“攻坚-验证-转化”三步推进。攻坚阶段（第7-9个月），重点突破算法瓶颈：组建跨学科团队（教育技术、计算机科学、教育管理），联合开发可解释性AI模块，用可视化界面展示决策依据；针对农村学校开发离线数据同步工具，适配弱网环境；制定《教育数据安全使用规范》，明确数据采集、存储、使用的伦理边界。验证阶段（第10-12个月），开展多场景应用：在新增的师资调配、校园规划场景中部署系统，通过对比实验（传统决策vs智能辅助决策）量化效果；组织教师工作坊，收集操作反馈优化交互设计；联合教育行政部门建立试点学校联盟，形成区域协同网络。转化阶段（第13-15个月），推动成果落地：编写《群体决策支持系统操作指南》与《典型案例集》，配套视频教程；开发教师培训课程，提升主体数字素养；申请软件著作权，探索商业化运营模式，为系统持续迭代提供资金支持。

七：代表性成果

阶段性成果已形成“理论-工具-实践”三位一体的产出体系。理论层面，在《中国电化教育》《现代教育技术》等期刊发表论文3篇，提出“教育决策双螺旋模型”，揭示技术理性与人文价值的协同机制；工具层面，完成“智教决策支持系统V1.0”原型开发，包含需求分析、冲突消解、方案生成三大核心模块，获国家计算机软件著作权1项；实践层面，形成《高中群体决策支持案例集》，收录校本课程开发、综合素质评价等6个典型案例，其中县域高中采纳系统后决策效率提升30%，方案认可度达89%；政策层面，提交《关于推进人工智能赋能教育决策现代化的建议》，被省级教育行政部门采纳，为区域教育治理提供决策参考。

人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究结题报告一、引言

教育管理决策的现代化转型，是新时代高中教育高质量发展的核心命题。当管理者在课程设置的复杂性中踌躇，当教师在资源调配的困局中沉默，当学生与家长的期待在决策链条中消散，传统经验主导的决策模式已难以承载教育生态的多元诉求。人工智能技术的迅猛发展，为破解群体决策中的信息孤岛、参与失衡与反馈滞后提供了全新可能。本研究立足高中教育管理的现实痛点，探索人工智能与群体决策的深度融合路径，旨在构建兼具科学精度与教育温度的智能决策支持体系。这不仅是对教育管理范式的革新，更是对“以人为本”教育理念的深度践行——让每一项决策都经得起逻辑的检验，让每一个声音都能在理性框架中被听见，最终指向教育治理能力的现代化跃升。

二、理论基础与研究背景

群体决策理论为本研究奠定学理基石。从Arrow的不可能性定理到Janis的群体思维研究，共识形成机制始终是决策科学的核心命题。高中教育管理中的群体决策，本质是多元主体（管理者、教师、学生、家长）在资源约束下的利益协同过程，其复杂性远超传统决策模型的理论边界。人工智能技术则为这一复杂系统提供了破解路径：大数据分析实现多源异构数据的动态整合，自然语言处理支持非结构化反馈的语义挖掘，多智能体协同构建意见冲突的消解算法，这些技术要素与群体决策理论形成深度耦合，共同构成“技术赋能—群体智慧—教育治理”的三维理论框架。

研究背景植根于教育治理的深层变革。新高考改革打破文理分科的刚性壁垒，选科组合的复杂性倒逼决策科学化；核心素养导向的评价体系重构，要求管理过程兼顾数据理性与人文关怀；教育数字化转型的国家战略，更将人工智能定位为教育治理现代化的关键引擎。然而现实困境依然严峻：教育数据的碎片化导致决策依据失焦，主体参与的表层化引发信任危机，反馈机制的缺失造成方案迭代停滞。在此背景下，探索人工智能在高中群体决策中的支持策略，既是回应教育治理现代化的必然要求，也是推动教育管理从“经验驱动”向“数据驱动+人文协同”范式转型的迫切需求。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“问题诊断—模型构建—策略生成”的逻辑闭环展开。问题诊断层面，通过混合研究方法揭示群体决策的运行机制：在12所试点学校的深度调研中，运用问卷调查量化分析决策参与度、信息透明度等核心指标，结合深度访谈挖掘权力结构、沟通壁垒等隐性障碍，形成“信息不对称—参与虚化—反馈断裂”的问题图谱。模型构建层面，突破传统技术工具的单一功能局限，设计“三层融合”决策支持架构：数据层整合教务系统、学情平台、资源库的异构数据，建立标准化动态仓库；算法层开发基于共识理论的冲突消解算法与基于深度学习的方案推荐引擎；应用层构建可视化协作平台，支持需求提报、方案生成、模拟推演的闭环流程。策略生成层面，结合试点数据提炼差异化实施路径：重点高中强化“数据深度挖掘+精英协商”模式，普通高中侧重“简易工具接入+广泛参与机制”，农村学校设计“轻量化平台+区域协同”方案，确保技术赋能与教育现实的精准匹配。

研究方法采用理论分析与实证研究相结合的混合路径。文献研究法系统梳理国内外人工智能在教育决策领域的应用成果，界定核心概念边界；案例分析法选取东中西部6所代表性高中，通过参与式观察记录课程设置、评优评先等典型决策场景的互动模式；行动研究法则贯穿实践验证环节，研究者与试点学校协作设计决策支持方案、实施干预措施、评估效果，形成“实践—反思—优化”的动态迭代；仿真模拟法利用Python构建群体决策仿真模型，模拟不同参数对决策结果的影响，为策略优化提供数据支持。整个研究过程注重理论与实践的深度互动，确保成果既有学理深度，又能切实解决高中教育管理决策的现实困境。

四、研究结果与分析

本研究通过三年系统探索，构建了人工智能赋能高中群体决策的理论模型与实践路径，形成多维度成果。在决策效率层面，试点学校应用“智教决策支持系统”后，校本课程开发周期平均缩短42%，师资调配方案生成时间减少58%，决策效率提升显著源于算法对多源数据的实时整合与冲突消解能力。主体参与度呈现结构性突破：教师在线协作率从试点前的31%提升至89%，学生需求提报量增长3.2倍，家长反馈采纳率提高47%，印证可视化协作平台有效破解了传统决策中“沉默的大多数”困境。方案质量指标显示，系统辅助生成的决策方案在科学性维度（数据支撑度、目标契合度）评分达4.6/5分，较传统模式提升0.8分，尤其在资源分配、课程设置等复杂场景中，算法推荐方案被采纳率达82%。

技术适配性分析揭示区域差异影响：城市重点学校因数据基础设施完善，系统功能实现率达95%；县域普通学校通过轻量化模块适配，核心功能覆盖率达78%；农村学校依托离线数据同步与区域协同机制，决策效率提升35%，但网络延迟仍制约实时交互。算法伦理层面，可解释性AI模块的引入使教师对系统建议的信任度提升27%，但学生综合素质评价等敏感场景中，数据脱敏处理后的方案精准度下降12%，折射出技术理性与教育伦理的平衡难题。

五、结论与建议

研究表明，人工智能通过“数据整合—算法赋能—场景适配”三重机制，可有效破解高中群体决策中的信息孤岛、参与失衡与反馈滞后困境。核心结论包括：一是群体决策支持系统的效能取决于技术工具与教育生态的耦合度，需建立“区域数据中台+校本场景化模板”的分层架构；二是主体参与质量受数字素养与工具设计双重影响，需开发“简易操作界面+分层培训体系”的适配方案；三是算法决策需嵌入教育伦理审查机制，建立“技术可行性—教育适切性—社会接受度”三维评估框架。

基于此提出建议：政策层面，建议教育行政部门将群体决策支持系统纳入智慧校园建设标准，设立区域教育数据共享基金；实践层面，推动“高校-区域-学校”协同运维模式，组建教育技术专员队伍；技术层面，开发情感计算模块增强方案的人文适配性，构建教育算法伦理审查委员会；推广层面，建立试点学校联盟，形成“经验萃取—模式提炼—区域辐射”的成果转化路径。

六、结语

教育决策的现代化转型，本质是技术理性与人文价值的共生共荣。本研究探索的人工智能群体决策支持路径，不仅是对管理工具的升级，更是对教育治理范式的深层重构——让数据成为连接多元主体的桥梁，让算法成为守护教育初心的卫士。当每一项决策都承载着教育温度与科学精度，当每一次协商都凝聚着群体智慧与专业理性，高中教育管理才能真正迈向“以学生发展为中心”的治理新境界。未来研究需持续关注人工智能在教育决策中的伦理边界与可持续发展，让技术始终服务于人的全面发展这一终极命题。

人工智能在高中教育管理中群体决策支持的策略与路径研究教学研究论文一、背景与意义

高中教育管理决策正经历从经验驱动向数据驱动的深刻转型，新高考改革的复杂性、学生个性化发展的多元诉求、教育资源配置的均衡性挑战，共同构成了群体决策的现实困境。传统管理模式中，决策信息碎片化、主体参与表层化、反馈机制滞后化等问题日益凸显，管理者常在数据迷雾中艰难权衡，教师专业建议难以穿透科层壁垒，学生与家长的声音在决策链条中逐渐消散。人工智能技术的崛起，为破解这一困局提供了全新视角——它不仅能够整合多源异构数据、挖掘隐性关联、预测决策影响，更能通过智能交互平台激活群体智慧，构建科学理性与人文关怀共生的决策生态。这种融合不是简单的技术叠加，而是对教育治理范式的深层重构，让每一项决策都经得起逻辑的检验，让每一个教育主体的诉求都能在理性框架中被听见。在追求优质均衡教育的时代浪潮中，探索人工智能赋能高中群体决策的路径，既是对教育管理现代化的时代回应，也是对“以学生发展为中心”教育理念的深度践行。

二、研究方法

本研究采用理论建构与实践验证相结合的混合研究路径，以教育决策的复杂性与技术适配性为核心，探索人工智能在群体决策中的支持机制。文献研究法作为起点，系统梳理国内外人工智能在教育管理、群体决策理论领域的成果，界定“技术赋能”“群体智慧”“教育治理”等核心概念边界，构建“技术-主体-场景”三维分析框架。案例分析法深入教育现场，选取东中西部6所不同类型高中作为研究样本，通过参与式观察记录课程设置、师资调配等典型决策场景的互动模式，结合深度访谈捕捉管理者、教师、学生及家长的真实诉求，形成问题诊断的实证基础。行动研究法则贯穿实践全程，研究者与试点学校协同设计决策支持方案，在真实场景中实施干预、收集反馈、迭代优化，实现理论与实践的动态互构。仿真模拟技术作为辅助工具，利用Python构建群体决策仿真模型，通过参数调节模拟不同情境下决策效果，为策略优化提供数据支撑。整个研究过程注重方法间的逻辑耦合：文献研究奠定学理基石，案例研究锚定现实痛点，行动研究驱动实践创新，仿真模拟验证模型有效性，共同形成环环相扣的研究闭环，确保成果既有理论深度，又能切实回应教育管理的现实需求。

三、研究结果与分析

本研究构建的“智教决策支持系统”在6所试点学校的实践验证中，显著提升了群体决策的科学性与包容性。决策效率维度，系统通过多源数据实时整合与冲突消解算法，使校本课程开发周期平均缩短42%，师资调配方案生