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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自我调节学习的模型与策略研究课题设计论证》
一、本课题国内外研究现状述评,选题的价值和意义
(一)国内外研究现状述评
国内研究现状
在国内,生成式人工智能在教育领域的应用逐渐受到关注,尤其是在自我调节学习方面。一些学者开始探讨如何利用生成式人工智能技术来提升学生的自我调节学习能力。例如,有研究通过构建基于生成式人工智能的个性化学习系统,为学生提供个性化的学习资源和学习路径,从而帮助学生更好地进行自我调节学习。此外,还有研究关注生成式人工智能在自我调节学习过程中的评估和反馈机制,以及如何利用生成式人工智能技术来提高学生的学习动机和兴趣。
国外研究现状
在国外,生成式人工智能在教育领域的应用已经取得了一定的成果。一些研究通过构建基于生成式人工智能的智能辅导系统,为学生提供个性化的学习支持和指导,从而帮助学生更好地进行自我调节学习。此外,还有研究关注生成式人工智能在自我调节学习过程中的情感支持和社交互动,以及如何利用生成式人工智能技术来提高学生的学习效果和成绩。
(二)选题的价值和意义
理论价值
本课题的研究有助于深化对生成式人工智能在教育领域应用的理论认识,特别是对自我调节学习的理解和应用。通过构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型与策略,可以进一步探索和揭示自我调节学习的内在机制和影响因素,为教育理论和实践提供新的理论支持和指导。
实践意义
本课题的研究对于提高学生的学习效果和成绩具有重要的实践意义。通过构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型与策略,可以为学生提供个性化的学习支持和指导,帮助他们更好地进行自我调节学习,从而提高学习效果和成绩。此外,本课题的研究还可以为教育实践提供新的思路和方法,促进教育改革和创新。
二、预期目标
构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型
通过深入研究和分析,构建一个基于生成式人工智能的赋能自我调节学习的模型。该模型能够根据学生的学习特点和需求,自动生成个性化的学习资源和学习路径,帮助学生更好地进行自我调节学习。
设计生成式人工智能赋能自我调节学习的策略
在构建模型的基础上,设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。这些策略能够根据学生的学习情况和反馈,动态调整学习资源和学习路径,提高学生的学习效果和成绩。
实验验证模型和策略的有效性
通过实验验证构建的模型和设计策略的有效性。通过收集和分析学生的学习数据和学习效果,评估模型和策略在实际应用中的效果和可行性。
三、主要研究内容
生成式人工智能技术的研究
深入研究和分析生成式人工智能技术的基本原理和应用方法,为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供技术支持。
自我调节学习理论的研究
深入研究和分析自我调节学习的理论框架和影响因素,为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供理论支持。
模型构建与策略设计
在生成式人工智能技术和自我调节学习理论的基础上,构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型,并设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。
实验设计与数据分析
设计实验方案,收集和分析学生的学习数据和学习效果,验证构建的模型和设计策略的有效性。
四、拟突破的重点和难点
重点突破
(1)生成式人工智能技术的应用:深入研究和分析生成式人工智能技术的基本原理和应用方法,为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供技术支持。
(2)自我调节学习理论的应用:深入研究和分析自我调节学习的理论框架和影响因素,为构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型提供理论支持。
难点突破
(1)模型构建的准确性:在构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型时,需要考虑各种因素和变量,确保模型的准确性和可靠性。
(2)策略设计的有效性:在设计生成式人工智能赋能自我调节学习的策略时,需要考虑学生的个体差异和学习需求,确保策略的有效性和可行性。
五、研究方法、技术路线
研究方法
(1)文献综述法:通过查阅和整理国内外相关文献,了解生成式人工智能和自我调节学习的研究现状和发展趋势。
(2)实证研究法:通过实验设计和数据分析,验证构建的模型和设计策略的有效性。
技术路线
(1)生成式人工智能技术的研究:通过查阅和整理相关文献,了解生成式人工智能技术的基本原理和应用方法。
(2)自我调节学习理论的研究:通过查阅和整理相关文献,了解自我调节学习的理论框架和影响因素。
(3)模型构建与策略设计:在生成式人工智能技术和自我调节学习理论的基础上,构建生成式人工智能赋能自我调节学习的模型,并设计一系列生成式人工智能赋能自我调节学习的策略。
(4)实验设计与数据分析:设计实验方案,收集和分析学生的学习数据和学习效果,验证构建的模型和设计策略的有效性。
六、实施计划和进度安排
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