2023年9月份国家社科基金重大项目研究推进简报

发布者:王欣苗发布时间:2023-10-11浏览次数:10

国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”正以结项为引导持续推进。现将20239月份项目进展整理如下

·子课题一:人工智能时代以创新为人才培养转向的战略研究

子课题9月份:(1)进一步了解AI对工作岗位的取代引发的人力资本新需求,以进一步优化人才发展战略研究报告。当前AI大模型展现惊人能力,国内外各大模型公司正在竞相发展大模型。重新思考AI如何影响人类的工作生活非常必要。智能时代,一些标准化强、重复性高的工作岗位被取代的同时,也会有更多新的岗位出现,比如,客服、流水线工人等岗位被取代,数据分析师、机器学习工程师等新型岗位不断涌现。由此知,智能时代,加强人才发展战略研究,加强复合型人才培养,特别是加强人的深层次认知能力、创造能力、共情能力及判断力培养尤为必要。(2)进一步了解以ChatGPT为代表的生成式人工智能在教育领域的应用、AI技术在学习与人才发展领域的应用情况及当前教育数字化转型的现状及挑战。在学习与人才发展领域,AI技术因能实现个性化教学、智能化辅导、内容生成、数据决策而大有前景。然而,受AI投资预算、资源、AI应用实施知识少等限制,目前AI技术在学习与人才发展领域应用率不高。同时,在教育数字化转型过程中,存在着学校基础设施待提升、数据量不足、数据质量不高、数字人才缺乏、数字管理经验缺乏等一系列问题。为此,鼓励企事业单位加大AI投资,加强AI基础设施建设,加强AI复合型人才培养是应对人工智能时代人才不足和教育数字化转型挑战的重要抓手。

·子课题二:人工智能支撑大规模教育的个性化实现研究

子课题9月份主要对搜集的研究生人机协同学术写作的数据进行了分析,并得出相关的结论。研究发现,在人机协同学术写作过程中,ChatGPT对不同学术训练背景的研究生有着不同的影响,也因此人机协同学术写作的重点在于学生要充分意识到ChatGPT的局限之处,以及自身学科基础及学术写作能力对于人机协同学术写作质量的重要性。鉴于研究生学科知识的积累以及学术训练需要较长时间的积淀,教育者与其担心ChatGPT被滥用于研究生的学术写作,不如思考怎样在教学设计中融入ChatGPT,通过与学生分享ChatGPT的优缺点以及人机协同写作的训练来逐步提升研究生的学术写作能力,防止科研能力尚未成熟的研究生被ChatGPT降维。下一步计划在10月份,开展基于ChatGPT的不同文体的人机协同写作实验,在设计相关方案的基础上进行预实验,同时寻找适合的实验场景。

·子课题三:人工智能重塑的知识观与教学创新研究

子课题9月份,开始了 GPT-in-the-loop 智能教学环境的搭建。GPT3.5 的表现比所有人预料的都更好。我们只需要在prompt中告诉 GPT “你是专业的教师”, 甚至无需向它简述音乐教育原则,它就能自行在后续交互中 “显出” 专业的 “教育能力”。子课题组探究了多种 prompt system 设计方式,测试了 system principle 的提法,得出四项实验结论:(1)采用系统角色,但以用户身份聊天。用引号转述真实用户的话。(2OpenAI 功能似乎比自定义枚举解决方案更好;没事别在对话中乱用System 口吻。(3GPT 会读取历史记录中之前的函数调用。中间人更改调用历史记录确实会以预期方式干预 GPT。(4)连续多次查询 GPT 以允许 combo。使用系统原则,如 “提示:在您决定最好什么都不做并等待的任何时候,明确调用提供的函数。仔细检查之前的响应,了解自己做了什么以及下一步该做什么”。此外,完成的其它工程任务包括:主机环境从 processing 3 迁移至 Godot, 部分完成(UI库编写、课程菜单、网络通信);音符缓存使用全局时间而不是相对时间;触感反馈重整:把原先的“模式”(mode) 集合改成:有8个方面 (factors) 的设置和6个预设 (presets). 学生或 GPT 可以自创新的预设,微调系统表现。

·子课题四:人工智能所赋能的未来教师以及教师教育发展研究

子课题组9月份继续进行“ChatGPT赋能科研能力培养的效果研究”和“人机协作下共享心智模型新范式”的论文撰写工作。对于前者,基于相关文献修改了科研能力框架,尝试绘图说明ChatGPT支持的CUREs课程模式设计,并围绕研究问题重新梳理研究结果,现已完成对于研究结果的讨论反思,后续将基于研究结果提出教学建议,完成整篇论文的撰写工作。对于后者进行了润色和格式方面的调整。下个月将继续完善论文并对《智能学习:AI联结的学习分析与学习设计》书稿开展新一轮的修改与迭代。

·子课题五:人工智能推动的教育系统生态重塑研究

子课题在9月份主要:(1)对书稿《人工智能推动的教育生态系统重塑研究》中的教育视角下的人类社会智能变革、AI教育变革下教育生态系统的机遇与挑战等背景、回顾与展望等部分进一步的修订完善。(2)对目前已推进的智能时代下教育治理模式的研究内容进行总结整理,并重新梳理系统动力仿真实验的思路,对系统动力学理论与动态分析方法的相关书籍、国内外文献进行阅读,主要关注系统动力建模的核心概要、系统中关键的动态反馈、因果回路图与存量流量图等重要工具及研究实例。接下来将继续:(1)依据相关理论基础推进仿真研究的建模工作;(2)针对研究模型中的不同角色进行问卷设计。