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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。
一、研究现状、选题意义、研究价值
1.研究现状
随着生成式人工智能的迅速发展,其在教育领域的应用日益广泛。在高校教育中,它为教学方法和资源获取带来了新的机遇,但同时也引发了一系列问题。在思政教育方面,国内外学者已经开始关注到这一新技术带来的潜在影响。国外研究侧重于技术伦理与教育融合视角下的风险探讨,关注数据隐私、算法偏见等问题在教育领域的延伸。国内研究则更多聚焦于网络环境下高校思政教育面临的挑战,部分研究涉及到人工智能相关技术,但专门针对生成式人工智能对高校思政教育风险的系统研究尚处于起步阶段。当前研究多分散于各个相关领域,缺乏对生成式人工智能在思政教育场景中全面风险分析和应对策略的深度研究。
2.选题意义
理论意义:本课题有助于丰富高校思政教育理论体系。通过深入研究生成式人工智能对思政教育的影响,能进一步拓展思政教育在新技术环境下的理论内涵,为理解教育与技术融合中的思想引导机制提供新的视角。同时,对于完善教育技术伦理在思政教育领域的应用理论具有重要意义,为后续研究奠定坚实的理论基础。
实践意义:从实践角度看,能够指导高校思政教育工作者应对生成式人工智能带来的风险。帮助教育者了解可能出现的问题,如虚假信息传播对学生价值观的误导、学生过度依赖生成式工具而缺乏自主思考等,从而有针对性地制定教育策略和引导措施。此外,有利于高校制定合理的技术应用规范和管理政策,保障思政教育在人工智能时代的质量和效果,促进高校思政教育朝着智能化、科学化方向发展。
3.研究价值
教育价值:通过对风险的研究和化解方法的探索,有助于提高高校思政教育的实效性。引导学生正确使用生成式人工智能,培养其在复杂技术环境下的批判性思维和正确价值观,增强思政教育对学生思想和行为的塑造能力,使思政教育更好地适应时代发展需求。
社会价值:高校思政教育的质量关系到国家未来人才的思想素质。本课题的研究成果有助于培养具有良好道德品质和正确价值观的高素质人才,对于维护社会稳定、促进社会和谐发展具有重要意义。同时,在应对新技术挑战方面的经验可以为其他教育领域和社会层面的相关实践提供参考和借鉴。
二、研究目标、研究对象、研究内容
1.研究目标
本课题旨在全面分析生成式人工智能对高校思政教育带来的风险,包括但不限于信息安全风险、意识形态风险、教育质量风险等。通过深入研究,构建科学合理的风险评估体系,准确识别和评估各类风险的程度和影响范围。在此基础上,提出具有针对性和可操作性的化解方法和策略,为高校思政教育在生成式人工智能时代的健康发展提供理论支持和实践指导,确保思政教育目标的顺利实现,培养适应新技术环境的高素质人才。
2.研究对象
本课题的研究对象主要是高校学生、思政教育工作者以及生成式人工智能在高校思政教育中的应用场景。针对高校学生,研究其在使用生成式人工智能过程中的行为特点、思想变化以及受到的潜在影响。对于思政教育工作者,关注他们在教学过程中面临的新挑战以及应对策略的需求。同时,深入剖析生成式人工智能在课程设计、教学资源开发、教育评价等思政教育环节中的应用现状和潜在风险。
3.研究内容
生成式人工智能在高校思政教育中的应用现状分析:调查高校思政教育中生成式人工智能的使用频率、使用方式、应用场景等情况,梳理当前存在的主要问题和潜在风险点。
生成式人工智能对高校思政教育的风险识别与评估:从信息传播、价值观引导、教育公平、数据安全等多个维度,分析生成式人工智能可能对高校思政教育带来的风险类型和表现形式,并建立相应的风险评估指标体系,对风险进行量化评估。
高校思政教育应对生成式人工智能风险的化解策略研究:基于风险评估结果,从教育理念更新、教学方法改进、技术监管加强、师生能力培养等方面,提出具体的化解风险的方法和策略,并探讨如何将这些策略融入到高校思政教育的日常教学和管理工作中。
生成式人工智能与高校思政教育融合发展的路径探索:研究如何在化解风险的基础上,实现生成式人工智能与高校思政教育的良性互动,发挥技术优势,提升思政教育的质量和效果,探索未来融合发展的方向和路径。
三、研究思路、研究方法、创新之处
1.研究思路
本课题将按照“现状分析风险识别策略制定路径探索”的逻辑思路展开研究。首先,通过文献调研、实地调查等方式,全面了解生成式人工智能在高校思政教育中的应用现状,梳理存在的问题和潜在风险。然后,运用多学科理论,从不同角度深入分析风险产生的原因和机制,构建风险评估模型。在此基础上,结合教育实践和相关案例研究,提出具有针对性的化解风险策略。最后,从长远发展角度,探索生成式人工智能与高校思政教育融合发展的有效路径,以实现思政教育在新技术环境下的创新发展。
2.研究方法
文献研究法:广泛查阅
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