课题申报书：智能技术赋能的智慧生成性教学模式设计研究.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。

智能技术赋能的智慧生成性教学模式设计研究课题设计论证

（一）研究现状

智慧教育研究不断推进，人工智能赋能新型课堂教学成为热点。目前，已有研究在利用人工智能技术实现课堂教学全过程监测、掌握深层规律、促进精准评价等方面取得一定成果，如创设混合神经网络技术对课堂互动自动标注等。以义务教育阶段课例为例，人工智能技术能够有效识别课堂教学特征，提炼课堂教学模式，使课堂教学中的师生互动更加有效，知识建构和问题探究路径更为多元，发挥了多重认知功能，体现了思维从低阶向高阶发展的规律。

智能化教育模式逐渐兴起，包括个性化学习体验、智能学习辅助系统、教学内容生成与优化、智能评估与反馈、教学管理效率提升等方面的应用不断拓展。

个性化学习体验：基于学习者的个人信息和学习行为数据，人工智能可以为每个学生定制个性化的学习计划和课程内容推荐，满足不同学习者的需求和偏好。自适应学习智能学习系统能实时监测学生的学习进度和掌握程度，动态调整教学内容和难度，为学生提供个性化的辅导和反馈。结合虚拟现实、增强现实等技术，智能化教育可以创造仿真的学习情境，让学生身临其境，增加学习的乐趣和参与度。人工智能还可以深入分析学生的学习数据，洞察他们的学习模式和难点，为教师提供有针对性的辅导建议，提高教学效果。

智能学习辅助系统：包括个人化学习助手、智能练习与反馈系统、虚拟教学助理和学习数据分析等功能。个人化学习助手基于人工智能的智能学习系统可以根据学生的学习状况和偏好，提供个性化的学习建议和解答。智能练习与反馈系统可以生成针对性的练习题，并实时分析学生的答题情况，给出详细的反馈和辅导建议。虚拟教学助理借助对话式人工智能，学生可以随时与虚拟助理互动，获得课程讲解、作业帮助等全方位的学习支持。学习数据分析智能学习系统可深入分析学生的学习数据，洞察学习习惯和知识掌握情况，为教师提供精准的教学决策支持。

教学内容生成与优化：人工智能可以根据课程标准和学情数据，自动生成定制化的教学内容，包括课件、习题、案例等，满足不同学习者的需求。借助机器学习算法，系统可以分析教学内容的效果，并自动优化内容结构、知识点组织、表述方式等，提高教学质量。智能化教学资源人工智能技术可用于生成趣味性强、交互性好的数字化教学资源，如智能化的3D动画、VR/AR仿真实验等。

智能评估与反馈：智能诊断基于人工智能的学习分析技术，智能评估系统可以深入诊断每个学生的知识掌握程度和学习难点，提供精准的反馈。动态评估系统可随时监测学生的学习进展，动态调整练习难度和评估内容，让评估更贴近学生的实际水平和需求。个性化反馈针对学生的具体情况，系统能给出个性化的辅导建议和学习策略，帮助他们有针对性地提高学习效果。智能分析系统可以深度分析学生的学习数据，洞察学习模式和知识掌握情况，为教师提供精准的教学决策支持。

教学管理效率提升：人工智能可以整合教学数据，提供实时的教学绩效分析，帮助教育管理者优化教学计划和资源分配，提高教学管理的效率和科学性。借助人工智能技术，教师可以获得自动化的行政支持，如智能化的课程排课、学生管理、考试安排等，从繁琐的行政工作中解脱出来，专注于教学本身。智能学情分析人工智能可以实时监测学生的出勤、课堂参与等行为数据，并进行深入分析，为教师提供精准的学情反馈，有助于改进教学方法。

未来教育变革中，智能技术赋能智慧教育重构，教育数字化转型从场景出发，推动教育从数据数字化、流程数字化向服务数字化转变。数字化转型是从服务端的角度来考虑的，更多的是从场景出发。现在各个行业都在谈场景革命、信息化革命，能够被使用的人工智能技术都是专项的技术，知识场景方面做得非常优秀。以学生写作文为例，有了Word之后，Word可以帮助学生做思路的整理，可以很好地支持学习。后来出现了论文自动批改系统，出现了学生提交、老师反馈的形式，但这只是在支持数据的数字化。如果学校在使用论文系统的时候，还是老师来决定怎样反馈，那这只是流程上的数字化，并没有体现在整个应用场景上。甚至于，让学生主动进行写作的改造，实际上是有一定问题的。不少学校都在用批改网，通过批改网，学生可以自己看到自己的成绩，看到自己的表现规律，这便形成了学生画像。在这种情况下，写作情境会发生一种等级性的变化。从某种意义上来讲，我们认为这就已经是在数字化转型了。教育数字化转型是一种文化转变，基于数据可以做很多的业务优化。比如，学校从数据中发现，真正辍学的学生不是差生，中等生更容易辍学。如果给这些中等生一些助力，他们的成绩就不会下降，他们也许就不会辍学，所以学校就将给差生的补习服务对中等生开放，大大提高了学校的留存率。

（二）选题意义

随着生成式人工智能技术的快速发展，教育与AI深度融合成为必