课题申报书：生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制和教学干预研究.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。

生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制和教学干预研究

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

（一）研究现状

生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）是近年来人工智能领域的研究热点，其核心是通过深度学习算法，使得计算机能够自动生成文本、图像、音乐等创造性内容。在高等教育领域，生成式人工智能的应用逐渐受到关注，研究者们开始探讨其对大学生创造性问题解决能力的影响。然而，目前关于生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制和教学干预的研究还相对较少，缺乏系统性和深入性。

（二）选题意义

理论意义：本研究旨在揭示生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制，丰富和发展创造性问题解决的理论体系，为高等教育教学改革提供理论依据。

实践意义：通过本研究，可以探索出有效的教学干预策略，提高大学生创造性问题解决能力，培养适应未来社会发展需求的高素质人才。

（三）研究价值

学术价值：本研究有助于推动生成式人工智能在教育领域的应用研究，拓展人工智能与教育融合的深度和广度。

社会价值：本研究成果可以为高校教育改革提供参考，促进大学生全面发展，提高我国高等教育质量。

二、研究目标、研究对象、研究内容

（一）研究目标

揭示生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制。

探索有效的教学干预策略，提高大学生创造性问题解决能力。

（二）研究对象

本研究以我国某高校大学生为研究对象，选取不同专业、年级的学生进行问卷调查、实验研究等。

（三）研究内容

生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制研究。

教学干预策略的探索与实践。

三、研究思路、研究方法、创新之处

（一）研究思路

本研究采用文献综述、问卷调查、实验研究等方法，从理论分析和实证研究两个方面入手，揭示生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制，并探索有效的教学干预策略。

（二）研究方法

文献综述法：通过查阅国内外相关文献，梳理生成式人工智能与创造性问题解决的研究现状，为本研究提供理论基础。

问卷调查法：设计问卷，调查大学生对生成式人工智能的认知、态度及其对创造性问题解决的影响。

实验研究法：通过实验设计，验证生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响，并分析不同教学干预策略的效果。

（三）创新之处

研究视角创新：从生成式人工智能的角度探讨其对大学生创造性问题解决的影响，拓展了人工智能与教育融合的研究领域。

研究方法创新：结合问卷调查、实验研究等多种方法，提高了研究的科学性和可靠性。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

（一）研究基础

研究团队具备丰富的研究经验，曾在相关领域发表过多篇论文。

研究团队成员具备跨学科背景，能够为本研究提供多角度的分析和解读。

（二）保障条件

研究经费：课题申报单位将提供充足的研究经费，确保研究工作的顺利进行。

研究设备：课题申报单位将提供必要的研究设备，如计算机、实验仪器等。

（三）研究步骤

文献综述阶段：查阅国内外相关文献，梳理研究现状，明确研究方向。

问卷调查阶段：设计问卷，进行问卷调查，收集数据。

实验研究阶段：设计实验，进行实验研究，验证研究假设。

数据分析阶段：对收集到的数据进行统计分析，得出研究结论。

研究成果整理阶段：整理研究成果，撰写研究报告，发表学术论文。

综上所述，本研究旨在揭示生成式人工智能对大学生创造性问题解决的影响机制，并探索有效的教学干预策略。通过本研究，可以为高等教育教学改革提供理论依据和实践指导，提高大学生创造性问题解决能力，培养适应未来社会发展需求的高素质人才。

（课题设计论证共1501字）

课题评审意见：

本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。

课题评审标准：

1、研究价值与创新性

评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。

2、研究设计与科学性

课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审的重要标准。

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