课题申报参考：AIGC增强的在线学习环境下学习者自我调节学习诊断与干预机制研究.docx

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《AIGC增强的在线学习环境下学习者自我调节学习诊断与干预机制研究》

课题设计论证

课题设计论证：AIGC增强的在线学习环境下学习者自我调节学习诊断与干预机制研究

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一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，在线学习环境正经历深刻变革。AIGC技术能够生成高质量的学习资源、个性化学习路径和实时反馈，极大地提升了在线学习的灵活性和适应性。然而，学习者在在线学习环境中普遍面临自我调节学习（Self-RegulatedLearning,SRL）能力不足的问题，导致学习效果不佳。现有研究主要集中在传统在线学习环境下的自我调节学习机制，而对AIGC增强环境下的学习者自我调节学习诊断与干预机制的研究尚处于起步阶段。

2.选题意义

本研究旨在探索AIGC技术如何增强在线学习环境，并设计有效的学习者自我调节学习诊断与干预机制。通过结合AIGC技术，能够更精准地识别学习者的自我调节学习问题，并提供个性化的干预策略，从而提升学习者的学习效果和自主学习能力。该研究不仅具有理论创新性，还对在线教育实践具有重要的指导意义。

3.研究价值

理论价值：丰富和拓展自我调节学习理论在AIGC增强环境下的应用，为在线学习研究提供新的理论框架。

实践价值：为在线教育平台提供技术支持，帮助学习者更好地管理学习过程，提升学习效果。

社会价值：推动教育公平，通过个性化干预机制帮助不同背景的学习者克服学习障碍。

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二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

探索AIGC技术在在线学习环境中的应用场景及其对学习者自我调节学习的影响。

构建基于AIGC的学习者自我调节学习诊断模型，识别学习者的自我调节学习问题。

设计并验证针对学习者自我调节学习问题的个性化干预机制。

2.研究内容

AIGC增强的在线学习环境构建：研究AIGC技术在资源生成、学习路径推荐、实时反馈等方面的应用。

学习者自我调节学习诊断模型：基于学习行为数据，构建诊断模型，识别学习者在目标设定、策略选择、时间管理等方面的自我调节学习问题。

个性化干预机制设计：结合AIGC技术，设计动态干预策略，如个性化学习计划、实时反馈、情感支持等。

干预效果评估：通过实验研究，评估干预机制对学习者自我调节学习能力和学习效果的影响。

3.重要观点

AIGC技术能够显著提升在线学习环境的个性化和适应性，为学习者提供更精准的学习支持。

学习者自我调节学习能力的提升是提高在线学习效果的关键，而AIGC技术能够为诊断和干预提供技术支持。

个性化干预机制应结合学习者的认知、情感和行为特征，动态调整干预策略。

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三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究采用“理论构建-模型设计-实验验证”的研究思路。首先，通过文献分析和理论推导，构建AIGC增强的在线学习环境下学习者自我调节学习的理论框架；其次，设计诊断模型和干预机制；最后，通过实验研究验证模型和机制的有效性。

2.研究方法

文献分析法：梳理AIGC技术、自我调节学习理论和在线学习环境相关研究，构建理论框架。

数据挖掘与机器学习：利用学习行为数据，构建学习者自我调节学习诊断模型。

实验研究法：通过对照实验，验证干预机制的有效性。

问卷调查与访谈法：收集学习者的主观反馈，评估干预机制的用户体验。

3.创新之处

理论创新：首次将AIGC技术与自我调节学习理论结合，提出AIGC增强环境下学习者自我调节学习的诊断与干预框架。

方法创新：利用AIGC技术生成个性化学习资源和干预策略，提升诊断与干预的精准性。

应用创新：设计动态干预机制，能够根据学习者的实时学习状态调整干预策略。

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四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

研究团队在在线教育、人工智能技术应用、教育数据挖掘等领域具有丰富的研究经验。

已有相关研究成果，包括多篇高水平论文和在线教育平台开发经验。

与多家在线教育机构合作，能够获取真实的学习行为数据。

2.条件保障

技术支持：具备AIGC技术开发能力，能够构建实验所需的在线学习环境。

数据支持：与合作机构共享学习行为数据，确保研究的实证基础。

资金支持：已获得相关科研项目资助，能够保障研究的顺利开展。

3.研究步骤

第一阶段（1-3个月）：文献调研与理论框架构建。

第二阶段（4-6个月）：设计AIGC增强的在线学习环境，构建学习者自我调节学习诊断模型。

第三阶段（7-9个月）：设计个性化干预机制，并进行小规模实验。

第四阶段（10-12个月