课题申报书：人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径研究.docxVIP

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。

人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

（一）研究现状

随着人工智能技术的快速发展，其应用领域日益广泛，对各行各业产生了深远影响。在高等教育领域，人工智能的应用也日益受到关注，特别是在应用型高校中，如何利用人工智能技术提升大学生的创新能力成为了一个重要课题。然而，目前关于人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的研究还相对较少，且缺乏系统性和深入性。

（二）选题意义

理论意义：本研究有助于丰富和完善人工智能在高等教育领域的应用理论，为应用型高校大学生创新能力培养提供理论支撑。

实践意义：通过研究人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径，可以为应用型高校提供切实可行的创新人才培养策略，提高大学生的创新能力和综合素质。

（三）研究价值

人才培养价值：本研究有助于提高应用型高校大学生的创新能力，培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。

教育改革价值：本研究可以为应用型高校教育改革提供参考，推动高等教育与人工智能技术的深度融合。

社会发展价值：本研究有助于提升国家创新体系的核心竞争力，为经济社会发展提供有力的人才支持。

二、研究目标、研究对象、研究内容

（一）研究目标

分析人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的内涵和特点。

探索人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径。

提出人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的保障措施。

（二）研究对象

本研究以应用型高校大学生为研究对象，重点关注人工智能技术在大学生创新能力培养中的应用。

（三）研究内容

人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的内涵和特点。

人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径。

人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的保障措施。

三、研究思路、研究方法、创新之处

（一）研究思路

本研究采用文献研究法、案例分析法、问卷调查法和访谈法等多种研究方法，对人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径进行深入研究。首先，通过文献研究法了解国内外相关研究成果，明确研究现状和趋势。其次，通过案例分析法选取具有代表性的应用型高校进行深入分析，总结其成功经验。再次，通过问卷调查法和访谈法收集大学生、教师和管理者的意见和建议，了解他们在创新能力培养方面的需求和期望。最后，综合分析各种数据和信息，提出人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径和保障措施。

（二）研究方法

文献研究法：通过查阅相关文献资料，了解人工智能在高等教育领域的应用现状、发展趋势以及应用型高校大学生创新能力培养的理论基础。

案例分析法：选取具有代表性的应用型高校作为案例，深入分析其在人工智能赋能大学生创新能力提升方面的成功经验和做法。

问卷调查法：设计问卷调查表，对应用型高校大学生、教师和管理者进行问卷调查，了解他们对人工智能赋能大学生创新能力提升的需求和期望。

访谈法：对应用型高校的师生和管理者进行访谈，深入了解他们在人工智能赋能大学生创新能力提升方面的实践经验和问题。

（三）创新之处

研究视角创新：本研究从人工智能赋能的角度出发，探讨应用型高校大学生创新能力提升的实施路径，为高等教育与人工智能技术的深度融合提供了新的视角。

研究方法创新：本研究综合运用文献研究法、案例分析法、问卷调查法和访谈法等多种研究方法，确保了研究的全面性和深入性。

研究内容创新：本研究提出了人工智能赋能应用型高校大学生创新能力提升的实施路径和保障措施，为应用型高校大学生创新能力培养提供了新的思路和策略。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

（一）研究基础

理论基础：本研究基于高等教育学、创新教育学和人工智能技术等相关理论，为研究提供了坚实的理论基础。

实践基础：研究团队具有丰富的教育科研经验和实践能力，为研究提供了可靠的实践基础。

（二）保障条件

人员保障：研究团队由具有丰富教育科研经验和实践能力的专家组成，确保了研究的顺利进行。

资金保障：研究项目得到了相关单位的资金支持，为研究的开展提供了充足的资金保障。

设施保障：研究团队具备先进的科研设施和设备，为研究的顺利进行提供了有力保障。

（三）研究步骤

研究准备阶段：明确研究目标、确定研究对象和研究内容，制定研究计划和方法。

文献调研阶段：查阅相关文献资料，了解研究现状和趋势，为研究提供理论基础。

案例分析阶段：选取具有代表性的应用型高校进行深入分析，总结其成功经验。

问卷调查阶段：设计问卷调查表，对应用型高校大学生、教师和管理者进行问卷调查，了解他们的需求和期望。

访谈阶段：对应用型高校的师生和管理者进行访谈，深入了解他们的实践经验和问题。

数据分析阶段：对收集到的数据进行整理和分析，得出研究结论