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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。
生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机理与风险防范
课题设计论证
一、研究现状、选题意义、研究价值
研究现状
生成式人工智能(GenerativeAI)在近年来取得了显著进展,其应用领域不断拓展,包括文本、图像、音频和视频生成等。在思想政治教育领域,生成式人工智能的应用还处于起步阶段,但其潜力巨大。目前,国内外对于生成式人工智能在思想政治教育中的应用研究还相对较少,主要集中在理论探讨和初步实践探索上。
选题意义
随着信息技术的飞速发展,思想政治教育面临着新的挑战和机遇。生成式人工智能作为一种新兴技术,可以为思想政治教育提供新的手段和方法,提升教育效果。因此,研究生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机理与风险防范具有重要的现实意义。
研究价值
本课题的研究价值主要体现在以下几个方面:一是丰富思想政治教育理论,为生成式人工智能在思想政治教育中的应用提供理论支持;二是推动思想政治教育实践创新,提高教育效果;三是促进生成式人工智能技术的应用与发展,推动其与教育领域的深度融合。
二、研究目标、研究对象、研究内容
研究目标
本课题旨在深入探讨生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机理,分析其在思想政治教育中的应用风险,并提出相应的防范措施。具体目标包括:一是揭示生成式人工智能与思想政治教育之间的内在联系;二是评估生成式人工智能在思想政治教育中的应用效果;三是提出生成式人工智能在思想政治教育中的应用策略与风险防范措施。
研究对象
本课题的研究对象主要包括生成式人工智能技术、思想政治教育实践以及二者之间的相互作用。具体而言,包括生成式人工智能在思想政治教育中的应用案例、生成式人工智能与思想政治教育理论的关系、生成式人工智能在思想政治教育中的风险点等。
研究内容
本课题的研究内容主要包括以下几个方面:一是生成式人工智能技术概述,包括其发展历程、基本原理和应用领域;二是生成式人工智能在思想政治教育中的应用现状,包括国内外相关研究与实践案例;三是生成式人工智能赋能思想政治教育的内在机理分析,包括技术特征、教育需求和教育规律等方面的探讨;四是生成式人工智能在思想政治教育中的应用风险分析,包括技术风险、教育风险和社会风险等方面的评估;五是生成式人工智能在思想政治教育中的应用策略与风险防范措施研究,包括技术优化、教育创新和政策制定等方面的探讨。
三、研究思路、研究方法、创新之处
研究思路
本课题的研究思路主要采用文献综述、案例分析、理论探讨和实证研究相结合的方法。首先,通过文献综述了解生成式人工智能技术及其在思想政治教育中的应用现状;其次,通过案例分析总结生成式人工智能在思想政治教育中的成功经验和存在问题;再次,通过理论探讨揭示生成式人工智能与思想政治教育之间的内在联系;最后,通过实证研究评估生成式人工智能在思想政治教育中的应用效果,并提出相应的应用策略与风险防范措施。
研究方法
本课题的研究方法主要包括文献研究法、案例分析法、比较研究法和实证研究法。文献研究法用于收集和整理生成式人工智能技术及其在思想政治教育中的应用相关文献资料;案例分析法用于分析生成式人工智能在思想政治教育中的具体应用案例,总结经验教训;比较研究法用于比较国内外生成式人工智能在思想政治教育中的应用现状和差异;实证研究法用于通过问卷调查、访谈等手段收集数据,评估生成式人工智能在思想政治教育中的应用效果,并提出相应的应用策略与风险防范措施。
创新之处
本课题的创新之处主要体现在以下几个方面:一是将生成式人工智能技术引入思想政治教育领域,拓展了思想政治教育的研究视野;二是从内在机理、应用风险和防范措施等多个角度系统研究生成式人工智能在思想政治教育中的应用,丰富了相关理论体系;三是提出了一系列生成式人工智能在思想政治教育中的应用策略与风险防范措施,为实际应用提供了指导。
四、研究基础、保障条件、研究步骤
研究基础
本课题的研究基础主要包括以下几个方面:一是课题组具备相关领域的研究经验和学术背景,能够确保研究的顺利进行;二是已经收集了大量的生成式人工智能技术及其在思想政治教育中的应用相关文献资料,为研究提供了丰富的数据支持;三是与相关领域的专家学者建立了合作关系,能够为研究提供专业指导和咨询。
保障条件
本课题的保障条件主要包括以下几个方面:一是充足的科研经费,用于支持研究的开展;二是良好的科研环境,包括实验室、计算机设备和网络资源等;三是合理的科研时间安排,确保研究任务的按时完成。
研究步骤
本课题的研究步骤主要包括以下几个阶段:一是准备阶段,包括确定研究目标、制定研究计划、收集文献资料等;二是实施阶段,包括进行案例分析、理论探讨和实证研究等;三是总结阶段,包括整理研究数据、撰写研究报告、提出应用策略与风
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