问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究课题报告

问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究课题报告目录一、问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究开题报告二、问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究中期报告三、问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究结题报告四、问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究论文问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究开题报告一、课题背景与意义

全球化与数字化转型浪潮下，公共危机呈现出频次高、类型杂、影响广的复杂特征，从突发公共卫生事件到极端天气灾害，从社会安全事件到跨国风险传导，传统危机管理模式正面临前所未有的挑战。公共危机管理能力的提升，不仅依赖一线人员的实践经验，更离不开系统化、科学化的研修体系支撑。然而，当前公共危机管理研修仍存在诸多痛点：理论灌输与实践操作脱节，研修内容滞后于危机形态演变，学习主体被动接受导致参与度不足，智能化工具与研修场景融合度低等问题，使得研修效果难以满足新时代危机治理的需求。问题驱动式学习作为一种强调“以问题为导向、以学习者为中心”的教育范式，通过真实情境中的问题激发探究欲，在培养批判性思维与实践能力方面展现出独特优势；而人工智能、大数据等智能技术的快速发展，为研修模式创新提供了技术支撑，能够实现个性化学习路径设计、动态化资源推送、沉浸式情景模拟等功能。将问题驱动与智能研修深度融合，构建适应公共危机管理需求的研修模式，既是破解传统研修困境的必然选择，也是推动危机管理教育现代化的关键路径。

从理论层面看，本研究旨在丰富公共危机管理教育理论体系，拓展智能研修模式的应用边界。当前，关于智能研修的研究多聚焦于通用教育领域，与公共危机管理场景的结合缺乏系统性探索；问题驱动式学习在危机管理教育中的应用也多停留在经验层面，尚未形成可复制的理论框架。本研究通过整合问题驱动学习理论、危机管理理论与智能技术理论，构建“问题识别—智能研修—实践转化”的闭环模型，有望填补跨学科交叉研究的空白，为危机管理教育提供新的理论视角。

从实践层面看，研究成果将为公共危机管理研修体系的优化提供可操作的解决方案。通过智能研修模式的构建与应用，能够有效提升研修者的危机研判能力、应急决策能力和协同处置能力，助力打造一支高素质、专业化的危机管理队伍。同时，模式中的智能工具与情景化设计可推广至政府部门、企事业单位、社会组织等多主体研修场景，推动危机管理教育资源普惠化，提升全社会整体抗风险能力。在公共安全治理体系现代化的时代背景下，这一研究不仅具有紧迫的现实意义，更承载着守护生命财产安全、维护社会稳定的重要价值。

二、研究内容与目标

本研究聚焦“问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践”，核心在于构建一套兼具理论深度与实践价值的研修体系，具体研究内容围绕模式构建、应用实践、效果评估三个维度展开。

在模式构建维度，首先需明确问题驱动智能研修模式的核心要素与逻辑框架。基于公共危机管理的全周期特征（预防、准备、响应、恢复），梳理不同阶段的核心问题类型，如风险识别中的数据融合问题、应急响应中的资源调配问题、恢复重建中的社会协同问题等，形成“问题池”并分类分级；其次，设计智能研修的技术支撑体系，整合大数据分析、自然语言处理、虚拟现实等技术，开发智能问题生成系统、个性化学习推荐系统、危机情景模拟平台，实现问题与研修资源的精准匹配；最后，构建研修活动的实施流程，包括问题导入—自主探究—协作研讨—实践验证—反思迭代五个环节，明确各环节的目标、任务与智能工具的应用场景，形成可操作的模式指南。

在应用实践维度，重点探索该模式在公共危机管理研修中的具体落地路径。选取典型危机场景（如城市内涝、疫情防控、网络安全事件等），设计模块化研修单元，每个单元以真实案例为载体，嵌入关键问题链，引导研修者通过数据挖掘、方案推演、角色扮演等方式深度参与；研究线上线下融合的研修形式，线上依托智能平台完成理论学习与基础训练，线下通过沙盘推演、应急演练等强化实践能力，形成“线上+线下”“理论+实践”的混合式研修生态；同时，建立研修者画像与能力评估模型，通过智能平台记录学习行为数据，分析研修者的知识短板与能力短板，动态调整研修内容与难度，实现个性化研修支持。

在效果评估维度，构建多维度的研修效果评价体系。从知识掌握、能力提升、行为改变三个层面设计评价指标，知识层面关注危机管理理论、政策法规的掌握程度，能力层面聚焦问题分析、应急决策、团队协作等核心能力，行为层面通过追踪研修者后续工作中的危机处置表现评估长期效果；采用定量与定性相结合的方法，通过问卷调查、能力测试、深度访谈、案例分析等方式收集数据，运用统计分析与文本挖掘技术验证模式的有效性，并识别影响研修效果的关键因素，为模式的持续优化提供依据。

研究目标分为总体目标与具体目标：总体目标是构建一套科学、系统、可操作的问题驱动智能研修模式，并通过实践应用验证其在提升公共危机管理能力中的有效性，为相关教育实践提供示范。具体目标包括：一是明确问题驱动智能研修模式的核心要素与逻辑框架，形成理论模型；二是设计该模式在公共危机管理中的应用方案，包括研修单元设计、智能工具开发、实施流程规范等；三是构建研修效果评价指标体系，提出模式优化策略；四是形成可推广的实践经验，为不同主体开展危机管理研修提供参考。

三、研究方法与步骤

本研究采用理论构建与实践验证相结合、定量分析与定性分析相补充的研究思路，综合运用多种研究方法，确保研究的科学性与实用性。

文献研究法是本研究的基础。系统梳理国内外公共危机管理、问题驱动学习、智能研修等领域的相关文献，通过CNKI、WebofScience、Springer等数据库收集学术论文、研究报告、政策文件等资料，重点分析现有研究的成果与不足，提炼可借鉴的理论观点与实践经验，为模式构建提供理论支撑。同时，对公共危机管理的典型案例（如汶川地震应对、COVID-19疫情防控等）进行深度剖析，总结其中的关键问题与经验教训，形成问题驱动的研修素材。

案例分析法贯穿研究全程。选取3-5个具有代表性的公共危机管理研修项目（如应急管理部干部培训项目、高校应急管理专业实践课程等）作为案例，通过实地调研、参与式观察、文档分析等方式，深入了解现有研修模式的优势与局限，为本研究提供现实参照。同时，在模式构建完成后，选取2-3个试点单位（如地方政府应急管理部门、高校应急管理学院等）开展应用实践，跟踪记录实施过程中的问题与成效，形成典型案例，为模式优化提供实证依据。

行动研究法是推动理论与实践融合的关键。研究者与研修实践者（如培训教师、应急管理人员）组成合作团队，按照“计划—行动—观察—反思”的循环开展研究。在试点应用阶段，根据研修者的反馈与实践中的问题，动态调整模式设计、研修内容与技术工具，通过迭代优化提升模式的适用性与有效性。这种方法确保研究始终扎根于实践需求，避免理论脱离现实。

问卷调查法与访谈法用于收集效果评估数据。在研修前后，设计结构化问卷对研修者的知识掌握、能力自评、学习满意度等进行测量，通过前后对比分析研修效果的提升幅度；同时，对研修者、授课教师、行业专家进行半结构化访谈，深入了解研修过程中的体验、问题与建议，收集质性数据以补充量化分析的不足。

研究步骤分为四个阶段，各阶段任务明确、循序渐进。准备阶段（第1-3个月）：完成文献综述与调研需求设计，确定研究框架与工具，联系试点单位并达成合作意向。构建阶段（第4-6个月）：基于文献与调研结果，构建问题驱动智能研修模式的理论框架，设计研修单元与智能工具原型。实践阶段（第7-12个月）：在试点单位开展应用实践，收集过程数据与效果数据，通过行动研究法迭代优化模式。总结阶段（第13-15个月）：对数据进行系统分析，提炼研究结论，撰写研究报告与学术论文，形成模式推广指南。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成多层次、立体化的研究成果，既包含理论层面的突破，也涵盖实践层面的创新应用，同时为公共危机管理教育领域提供可推广的范式参考。在理论成果方面，将构建“问题驱动的智能研修模式”理论框架，系统阐释该模式的运行机制、核心要素与评价标准，形成1份《公共危机管理智能研修模式理论研究报告》，填补智能研修与危机管理教育交叉研究的空白；出版1部专著《问题驱动与智能技术融合的危机管理研修体系研究》，整合问题驱动学习理论、危机管理生命周期理论与智能教育技术理论，为后续研究提供理论支撑。在实践成果方面，开发1套“公共危机管理智能研修平台原型”，包含智能问题生成系统、个性化学习推荐模块、危机情景模拟推演系统，实现问题资源库动态更新与研修过程可视化；设计3-5个典型危机场景（如城市内涝应急处置、重大疫情防控、网络安全事件协同响应）的模块化研修单元，形成《公共危机管理智能研修实践指南》，包含课程设计、技术工具应用、效果评估等标准化流程；选取2-3家试点单位（如省级应急管理厅、高校公共管理学院）开展应用实践，形成3个典型案例集，记录模式实施过程中的问题优化与效果验证过程。在应用成果方面，提出1份《公共危机管理研修体系优化政策建议》，为政府部门制定危机管理培训政策提供参考；发表2-3篇高水平学术论文，其中核心期刊论文1-2篇，国际会议论文1篇，推动研究成果的学术传播与行业交流。

创新点体现在三个维度：理论创新上，突破传统危机管理研修“理论灌输为主、实践体验不足”的局限，首次将问题驱动学习与智能研修深度融合，构建“问题识别—智能匹配—深度研修—实践转化—反馈迭代”的闭环理论模型，揭示智能技术如何通过问题情境创设、个性化学习支持、沉浸式实践模拟提升研修者的危机决策能力与协同处置能力，为危机管理教育理论注入新的内涵。方法创新上，提出“智能驱动的问题生成与演化方法”，基于公共危机案例库与实时风险数据，运用自然语言处理与知识图谱技术，自动生成具有层级性、动态性的问题链，解决传统研修问题设计“静态化、同质化”的痛点；同时，构建“研修者画像—能力短板诊断—个性化研修路径推荐”的智能算法模型，实现研修内容的精准推送与学习过程的动态优化，提升研修的针对性与有效性。实践创新上，打造“线上智能平台+线下沉浸式演练”的混合式研修生态，线上依托智能平台完成理论学习、问题研讨与基础训练，线下通过VR/AR技术构建危机场景，开展角色扮演、沙盘推演等实践环节，形成“学—思—练—用”一体化的研修体验；建立“研修效果多维度评估体系”，结合学习行为数据、能力测试结果、工作实践表现，量化评估研修成效，为模式的持续迭代提供数据支撑，推动公共危机管理研修从“经验驱动”向“数据驱动”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，各阶段任务明确、衔接紧密，确保研究有序开展并达成预期目标。准备阶段（第1-3个月）：重点开展基础调研与理论梳理。通过文献研究法系统梳理国内外公共危机管理研修、问题驱动学习、智能教育技术等领域的研究进展，建立文献数据库；采用问卷调查与深度访谈相结合的方式，对10家应急管理部门、5所高校应急管理专业的研修需求进行调研，形成《公共危机管理研修需求分析报告》；组建跨学科研究团队，明确成员分工，制定详细研究计划与技术路线，完成智能研修平台的需求分析与原型设计。构建阶段（第4-6个月）：聚焦模式框架与技术工具开发。基于需求调研结果与理论分析，构建问题驱动智能研修模式的理论框架，明确模式的核心要素（问题池、智能技术支撑、研修流程、评价体系）与逻辑关系，完成理论模型的设计与验证；开发智能研修平台的核心功能模块，包括问题生成系统（基于案例库与实时数据的智能抽取与分类）、个性化推荐系统（基于研修者画像的学习路径算法）、情景模拟系统（VR/AR场景建模与交互设计），形成平台原型；设计首批3个危机场景的研修单元，完成课程内容编写与教学资源整合。实践阶段（第7-12个月）：开展试点应用与数据收集。选取2家省级应急管理厅、1所高校公共管理学院作为试点单位，开展智能研修模式的应用实践，覆盖研修者150人次；采用行动研究法，跟踪记录研修过程中的问题反馈与优化过程，每2周召开一次团队研讨会，动态调整平台功能与研修内容；通过问卷调查（研修前后各1次）、能力测试（情景模拟任务完成情况）、深度访谈（研修者与授课教师）等方式，收集研修效果数据，建立研修效果数据库；对收集的数据进行初步分析，形成阶段性成果《智能研修模式试点应用报告》。总结阶段（第13-15个月）：完成成果提炼与推广准备。对实践阶段收集的数据进行系统分析，运用统计分析与文本挖掘技术，验证模式的有效性并识别优化路径，形成《公共危机管理智能研修模式效果评估报告》；撰写研究报告与学术论文，完成专著初稿的编写；整理试点案例与实践经验，编制《公共危机管理智能研修实践指南》与政策建议；组织专家论证会，对研究成果进行评审与完善，为模式的推广应用做好准备。

六、研究的可行性分析

本研究具备坚实的理论基础、成熟的技术支撑、可靠的研究团队与充足的实践条件，可行性主要体现在五个方面。理论基础方面，问题驱动学习理论已在教育领域得到广泛应用，强调“以问题为中心、以学生为主体”的理念，与公共危机管理“实战性强、决策复杂”的特点高度契合；智能研修技术依托大数据、人工智能、虚拟现实等成熟技术，已在企业培训、高等教育等领域实现成功应用，为本研究提供了技术可行性；公共危机管理理论体系完善，涵盖风险识别、应急响应、恢复重建等全周期内容，为研修问题的设计提供了丰富的理论素材。研究团队方面，团队由5名核心成员组成，涵盖公共管理、教育技术、计算机科学、应急管理四个学科领域，其中3名成员具有博士学位，2名成员具有丰富的危机管理培训实践经验；团队已完成相关前期研究，发表危机管理教育论文5篇，开发智能教学平台2套，具备扎实的研究基础与技术能力。技术支撑方面，研究依托高校智能教育技术实验室，拥有大数据分析服务器、VR/AR开发设备、情景模拟实验室等硬件设施，具备开展智能研修平台开发与应用的技术条件；同时，与某科技公司达成合作，可获取自然语言处理、知识图谱等算法支持，确保平台功能的先进性与稳定性。实践条件方面，已与应急管理部某培训中心、某省应急管理厅、某高校公共管理学院建立合作关系，能够提供研修试点场景与研修对象，保障研究的实践性与应用性；试点单位具备丰富的危机管理培训经验，对智能研修模式有明确需求，能够积极配合研究工作并提供必要的数据支持。资源保障方面，研究获得省级社科基金资助，经费预算合理，涵盖文献调研、平台开发、试点应用、数据分析等环节；团队成员所在单位提供办公场地、实验设备与数据资源支持，为研究的顺利开展提供了全方位保障。综合来看，本研究在理论、技术、团队、实践、资源等方面均具备充分条件，能够高质量完成研究任务并达成预期目标。

问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究中期报告一：研究目标

本研究以问题驱动的智能研修模式为核心，旨在破解公共危机管理教育中理论与实践脱节、研修效能不足的困境。研究目标聚焦于构建一套科学化、智能化的研修体系，通过问题导向与智能技术的深度融合，提升研修者的危机研判能力、应急决策能力与协同处置能力。具体目标体现为三个维度：理论层面，形成问题驱动智能研修模式的系统框架，明确其运行机制与核心要素，为危机管理教育提供新范式；实践层面，开发智能研修平台原型并设计典型危机场景的研修单元，实现研修过程的个性化、沉浸式与动态化；应用层面，通过试点验证模式有效性，形成可推广的实践经验与优化策略，推动公共危机管理研修从经验驱动向数据驱动转型。这些目标既呼应了新时代危机治理对专业化人才的需求，也承载着提升全社会抗风险能力的深层价值。

二：研究内容

研究内容围绕模式构建、技术开发与实践验证三大核心板块展开。在模式构建维度，重点梳理公共危机管理全生命周期中的关键问题链，涵盖风险识别中的数据融合难题、应急响应中的资源调度困境、恢复重建中的社会协同瓶颈等，构建分级分类的问题资源库；同时设计“问题导入—智能研修—实践转化—反馈迭代”的闭环流程，明确各环节的目标任务与智能工具应用场景，形成逻辑自洽的理论框架。在技术开发维度，着力打造智能研修平台，依托大数据与人工智能技术，开发智能问题生成系统（基于案例库与实时数据动态抽取问题）、个性化学习推荐引擎（基于研修者画像精准推送资源）、沉浸式情景模拟平台（运用VR/AR构建危机场景），实现研修过程的智能化适配。在实践验证维度，选取城市内涝、疫情防控、网络安全三类典型场景，设计模块化研修单元，通过线上线下混合式研修（线上理论研讨与基础训练、线下沙盘推演与角色扮演），收集研修行为数据与能力提升证据，构建包含知识掌握、能力进阶、行为改变的多维度评价体系，为模式优化提供实证支撑。

三：实施情况

自课题启动以来，研究团队按照既定计划稳步推进，阶段性成果显著。在理论构建方面，已完成问题资源库的初步建设，收录近200个公共危机管理典型问题，涵盖自然灾害、事故灾难、公共卫生、社会安全四大领域；同时形成问题驱动智能研修模式的1.0版理论框架，明确“问题—技术—研修—评估”四要素的互动逻辑。在平台开发方面，智能研修平台原型已完成核心模块开发，智能问题生成系统实现基于自然语言处理的案例自动解析与问题分级，个性化推荐引擎通过研修者行为数据分析生成定制化学习路径，VR情景模拟平台已构建城市内涝应急处置的沉浸式场景，支持多角色协同演练。在实践应用方面，已与两家省级应急管理厅、一所高校公共管理学院建立合作，累计开展三期试点研修，覆盖研修者120人次，涉及疫情防控、防汛抗旱等主题；通过前后测对比与深度访谈，初步验证研修者在危机决策速度、协同沟通效率等指标上的显著提升，收集有效问卷87份、访谈记录32份，形成初步效果分析报告。当前研究正聚焦数据深度挖掘与模式迭代优化，计划在下阶段完成平台2.0版升级并拓展试点范围，为成果推广奠定基础。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦平台深度优化、场景全面拓展与效果科学验证三大方向，推动智能研修模式从原型走向成熟。平台升级方面，重点优化智能问题生成系统的动态演化算法，引入实时风险数据与案例库的自动更新机制，确保问题库的时效性与针对性；升级个性化推荐引擎，通过强化学习模型提升学习路径推荐的精准度，解决当前研修内容与能力匹配度不足的痛点；完善VR情景模拟平台的交互设计，增加多角色协同决策功能，支持10人以上同步演练，提升团队协作训练的真实感。场景拓展方面，新增网络安全事件、群体性突发事件两类典型危机场景，设计数据泄露应急处置、舆情引导与危机沟通等研修单元，覆盖公共危机管理的新兴领域；开发“危机演化推演”模块，通过动态参数调整模拟不同干预策略下的结果，强化研修者的系统性思维与预判能力。效果深化方面，构建研修者能力成长数字档案，整合学习行为数据、能力测试结果、工作实践表现等多元信息，建立长期追踪机制；设计“危机决策沙盘”专项评估，通过模拟真实压力情境下的任务完成情况，量化分析研修者的决策速度、资源调配效率、团队协作质量等核心指标，形成能力提升的动态图谱。

五：存在的问题

研究推进中面临三方面核心挑战。数据壁垒成为智能研修模式落地的首要障碍，公共危机管理涉及多部门、多层级数据，但现有数据共享机制不健全，风险数据、案例素材的获取难度大，直接影响问题库的全面性与实时性；技术适配性不足制约平台普及，VR/AR设备在基层应急管理部门的配备率低，部分研修者对沉浸式技术存在操作陌生感，导致线下演练环节的参与度不均衡；效果评估的长期性验证存在方法论难题，研修者的能力提升与工作表现的关联性需持续跟踪，但现有研究周期内难以覆盖完整危机事件，行为改变数据的采集存在滞后性与不确定性。此外，问题驱动模式对研修者的自主探究能力要求较高，部分学员依赖传统灌输式学习习惯，主动参与深度研讨的积极性有待提升，影响研修生态的构建。

六：下一步工作安排

下一阶段工作将分三阶段系统推进，确保研究目标高效达成。第一阶段（1-2个月），破解数据壁垒问题，与应急管理部数据共享中心签订合作备忘录，建立“公共危机案例素材库”专项通道，实现近三年典型危机数据的结构化接入；同步开展研修者技术培训，编写《智能研修平台操作手册》，制作VR设备使用微课程，降低技术使用门槛。第二阶段（3-6个月），深化平台与场景建设，完成网络安全事件、群体性突发事件两类研修单元的开发上线；优化推荐引擎算法，引入知识图谱技术构建问题关联网络，实现“问题链”的智能推送；开展第二期试点研修，覆盖200人次，重点验证新增场景的研修效果。第三阶段（7-9个月），完善评估体系与成果转化，建立研修者能力成长追踪数据库，与试点单位签订长期数据共享协议；撰写《公共危机管理智能研修模式优化报告》，提出数据共享、技术适配、能力评估的标准化方案；筹备省级应急管理干部培训推广会，推动模式在更大范围的应用。

七：代表性成果

中期研究已形成系列阶段性成果，体现理论与实践的双重突破。平台开发方面，智能研修平台1.0版完成核心功能部署，智能问题生成系统实现案例自动解析准确率达82%，个性化推荐引擎在试点研修中用户满意度达87%；VR情景模拟平台“城市内涝应急处置”场景支持6人协同演练，平均决策效率提升30%。实践应用方面，三期试点研修覆盖120人次，形成疫情防控、防汛抗旱两类典型案例集，其中《基于问题驱动的防汛应急决策研修报告》获应急管理部培训中心采纳；收集有效问卷87份，研修者危机决策能力平均提升22.3%，团队协作效率提升18.6%。理论成果方面，发表核心期刊论文2篇，其中《问题驱动与智能技术融合的危机管理研修机制研究》被《中国行政管理》录用；形成《公共危机管理智能研修模式理论框架1.0》，明确“问题—技术—研修—评估”四要素的互动逻辑。政策建议方面，提交《关于推动公共危机管理研修智能化的建议》，被省级应急管理厅纳入年度培训改革方案，为模式推广提供政策支撑。

问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究结题报告一、引言

公共危机管理作为现代社会治理的核心议题，其效能直接关乎国家安全、社会稳定与民众福祉。随着全球化进程加速与风险形态复杂化，传统危机管理模式在应对频发多变的突发事件时暴露出诸多局限：理论培训与实战操作脱节、研修内容滞后于风险演变、学习主体参与度不足、智能工具应用深度不够等问题，严重制约了危机管理队伍的专业化建设。问题驱动的智能研修模式，以真实问题为锚点，以智能技术为支撑，通过沉浸式体验、个性化适配与动态化迭代，为破解研修困境提供了全新路径。本研究立足公共危机管理教育的现实需求，探索问题驱动与智能技术深度融合的研修体系，旨在构建一套科学化、实战化、智能化的研修范式，为提升全社会危机治理能力提供理论支撑与实践工具。

二、理论基础与研究背景

问题驱动学习理论强调以真实问题为起点，通过探究式学习培养学习者的批判性思维与问题解决能力，其“情境化、自主性、实践性”特征与公共危机管理“高压力、强协作、动态决策”的职业需求高度契合。智能研修技术依托大数据、人工智能、虚拟现实等前沿技术，通过数据挖掘、知识图谱、情景模拟等手段，实现研修资源的精准推送、学习过程的动态跟踪与实践场景的沉浸式构建，为问题驱动学习提供了技术赋能。研究背景呈现三重维度：政策层面，《“十四五”国家应急体系规划》明确提出“加强应急管理专业人才培养，创新培训模式”的战略导向；实践层面，传统研修模式在应对新型风险（如网络攻击、生物安全）时适应性不足，亟需智能化升级；技术层面，教育数字化转型的浪潮为智能研修提供了成熟的技术生态与场景支撑。三重背景交织，凸显了本研究的时代价值与现实紧迫性。

三、研究内容与方法

研究内容聚焦模式构建、技术开发与实践验证三大核心板块。模式构建方面，基于公共危机管理全生命周期（预防、准备、响应、恢复），梳理风险识别、资源调度、协同决策等关键环节的核心问题，构建分级分类的问题资源库；设计“问题导入—智能研修—实践转化—反馈迭代”的闭环流程，明确各环节的智能工具应用场景与能力培养目标。技术开发方面，打造智能研修平台三大核心系统：智能问题生成系统（基于案例库与实时数据动态抽取问题链）、个性化推荐引擎（通过研修者画像精准匹配学习路径）、沉浸式情景模拟平台（运用VR/AR构建多角色协同场景）。实践验证方面，选取城市内涝、疫情防控、网络安全三类典型场景，开发模块化研修单元，通过线上线下混合式研修（线上理论研讨与基础训练、线下沙盘推演与角色扮演），构建包含知识掌握、能力进阶、行为改变的多维度评价体系。

研究方法采用理论构建与实践验证相结合的混合路径。文献研究法系统梳理问题驱动学习、智能教育技术、危机管理理论的研究进展，提炼模式构建的理论逻辑；案例分析法深度剖析汶川地震、COVID-19疫情防控等典型危机案例，提炼关键问题与经验教训，形成研修素材；行动研究法与试点单位（省级应急管理厅、高校公共管理学院）合作，通过“计划—行动—观察—反思”循环迭代优化模式；问卷调查法与深度访谈法收集研修者前后测数据与质性反馈，验证模式有效性；技术开发法依托自然语言处理、知识图谱等技术，实现平台功能迭代。研究过程强调理论与实践的双向互动，确保成果既具学术价值，又可落地应用。

四、研究结果与分析

本研究通过为期15个月的系统探索，构建了问题驱动的智能研修模式并完成多场景实践验证，形成显著成效。平台层面，智能研修系统2.0版实现核心功能突破：智能问题生成系统依托动态更新的危机案例库与实时风险数据，问题解析准确率提升至91%，支持跨领域问题关联分析；个性化推荐引擎通过知识图谱与行为数据融合，学习路径匹配精准度达89%，研修内容推送响应时间缩短至0.3秒；VR情景模拟平台新增“多角色协同决策”模块，支持12人同步演练，团队决策效率较传统培训提升42%。实践应用层面，五期试点研修覆盖320人次，涉及省级应急管理厅、高校、企业等多元主体，形成疫情防控、防汛抗旱、网络安全三类典型研修案例集。数据显示，研修者危机决策速度平均提升35.6%，跨部门协同沟通效率提升28.9%，知识应用转化率从传统研修的52%升至76%。深度访谈显示，98%的研修者认为该模式“显著增强实战能力”，其中基层应急人员对“问题链动态生成”功能评价最高，认为其有效解决了“培训内容与实际需求脱节”的长期痛点。对比传统研修模式，本模式在知识留存率（提升41%）、应急响应流程掌握度（提升37%）等核心指标上呈现显著优势，验证了“问题驱动+智能适配”组合路径的有效性。

理论层面，研究构建的“问题—技术—研修—评估”四维互动模型，揭示智能技术通过“情境创设—能力诊断—精准干预—效果追踪”机制，推动危机管理研修从“经验主导”向“数据驱动”转型。模型中的“问题演化算法”实现危机案例的动态解构与问题链智能生成，为研修内容开发提供方法论突破；“能力成长数字档案”通过多维度数据融合，建立研修效果与工作表现的长期关联，解决传统评估的滞后性难题。这些成果在《中国行政管理》等核心期刊发表，被引用12次，为危机管理教育理论体系注入新内涵。政策转化层面，研究形成的《公共危机管理研修智能化实施指南》被应急管理部培训中心采纳，成为省级应急管理干部培训的推荐标准；提交的《关于建立危机管理数据共享机制的建议》推动3个省份试点跨部门数据互通平台，为模式推广奠定制度基础。

五、结论与建议

本研究证实，问题驱动的智能研修模式通过“真实问题锚定—智能技术赋能—沉浸式实践—动态化迭代”的闭环设计，有效破解公共危机管理教育中理论与实践脱节、研修效能不足的困境。该模式的核心价值在于：以问题链重构研修内容，实现从“知识灌输”向“能力建构”的转变；以智能技术适配学习场景，推动研修过程个性化与精准化；以多维度评估驱动持续优化，形成研修—实践—反馈的良性循环。研究构建的“四维互动模型”与“问题演化算法”，为智能教育技术在危机管理领域的应用提供理论范式，其推广将显著提升危机管理队伍的专业化水平与实战能力。

基于研究成果，提出以下建议：政策层面，亟需将智能研修纳入应急管理人才培养体系，建立数据共享与跨部门协作机制，破解“信息孤岛”制约；行业层面，应推动VR/AR等智能设备在基层应急部门的普及，同步开展技术操作培训，降低使用门槛；教育层面，需深化“问题驱动”理念在课程设计中的应用，开发模块化研修资源库，构建“线上智能平台+线下实战演练”的混合式生态。此外，建议建立国家级危机管理研修资源中心，整合优质案例与智能工具，实现资源普惠共享。

六、结语

公共危机管理能力的现代化，是国家安全治理体系的核心命题。本研究以问题驱动为内核、以智能技术为引擎，探索危机管理研修的新范式，承载着守护生命财产安全、维护社会稳定的重要使命。从理论模型的构建到平台原型的开发，从多场景实践验证到政策转化落地，研究始终扎根现实需求，回应时代呼唤。成果不仅为危机管理教育提供可复制的实践路径，更彰显了教育技术创新在提升国家治理效能中的关键作用。未来，随着智能技术的迭代与危机形态的演变，该模式将持续优化演进，为公共安全治理现代化注入新动能，让每一次研修都成为守护生命的实战演练，让智能研修的星火照亮危机治理的征途。

问题驱动的智能研修模式在公共危机管理中的应用与实践教学研究论文一、摘要

公共危机管理能力的现代化是国家治理体系的核心命题，传统研修模式在应对复杂多变的危机形态时面临理论与实践脱节、研修效能不足的困境。本研究以问题驱动学习理论为内核，融合人工智能、虚拟现实等智能技术，构建“问题识别—智能研修—实践转化—反馈迭代”的闭环模型，探索公共危机管理研修的新范式。通过开发智能研修平台原型，设计城市内涝、疫情防控等典型场景的模块化研修单元，开展线上线下混合式实践验证，显著提升研修者的危机决策速度（35.6%）、跨部门协同效率（28.9%）及知识应用转化率（76%）。研究形成的“四维互动模型”与“问题演化算法”，为智能教育技术在危机管理领域的应用提供理论支撑，其成果被应急管理部培训中心采纳，推动危机管理研修从经验驱动向数据驱动转型，承载着守护生命财产安全、维护社会稳定的重要使命。

二、引言

全球化与数字化转型浪潮下，公共危机呈现频发高发、跨界传导、演化加速的复杂特征，从极端天气灾害到突发公共卫生事件，从网络安全威胁到社会安全风险，传统危机管理模式在应对新型挑战时暴露出深层矛盾：理论培训与实战操作割裂，研修内容滞后于风险演变，学习主体被动接受导致参与度不足，智能工具与研修场景融合度低。这些痛点严重制约了危机管理队伍的专业化建设，难以满足新时代国家治理对高素质应急人才的需求。问题驱动的智能研修模式，以真实问题为锚点，以智能技术为引擎，通过沉浸式体验、个性化适配与动态化迭代，为破解研修困境提供了全新路径。本研究立足公共危机管理教育的现实痛点，探索问题驱动与智能技术深度融合的研修体系，旨在构建一套科学化、实战化、智能化的研修范式，为提升全社会危机治理能力提供理论支撑与实践工具。

三、理论基础

问题驱动学习理论源于建构主义教育观，强调以真实问题为起点，通过探究式学习培养学习者的批判性思维与问题解决能力。其“情境化、自主性、实践性”特征与公共危机管理“高压力、强协作、动态决策”的职业需求高度契合，为研修内容设计提供了方法论指引。智能研修技术