国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”在新一轮人工智能热潮下，紧密追踪技术前沿，在既定研究计划基础上持续思考新的变化，与时俱进，及时丰富研究内容，推进各项研究任务。现将2023年5月份各子课题研究进展整理如下：
·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
人工智能时代人才发展战略研究持续推进。5月份主要进展有：（1）课题负责人王飞跃研究员在中国科学院院刊发表《人工智能驱动的科学研究新范式：从AI4S到智能科学》，该研究从算法、模型、数据、知识、人的因素等角度，总结大模型时代人工智能技术发展新趋势，探讨 AI4S 研究新范式，为课题组开展人工智能时代人才需求分析和人工智能时代人才发展战略研究提供了新方向。（2）刘希未高级工程师参加2023中国高校“产教融合”新工科人工智能领域高质量创新人才培养研讨会，并做“新科技革命背景下大学生创新创业面临的机遇与挑战”报告。此报告是人工智能时代人才发展战略研究过程中的重要阶段性成果，在大会现场引发大家热烈讨论，为人工智能领域高质量创新人才培养策略制定提供重要参考信息和决策依据。
·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2延续已有研究基础上，正在进行人机协同方面的实践研究，5月份在上月实验计划与实施的基础上，征集4位被试，进行了人机协同实验结果的初步分析。（1）分析典型案例的总体协同效果：在人机协同学术写作过程中，4位同学不仅提问和出声思考的频次有所不同，而且叫停人机协同的原因各异。（2）分析可能影响人机协同的要素：协同者本身的学术素养会影响人机协同学术写作的效果，比如协同者选题熟悉程度及有无学术发表经历，进而会影响提问、反馈、收获等更方面的内容。发表经历的不同对参与者在人机协同学术写作中的协同方式产生明显的影响，具体包括参与者对ChatGPT学术语言表达的评价、对生成内容的文字加工及对生成内容的思路整合三个方面。（3）计划在6月份，进行人机协同学术写作的正式实验，为接下来的加大样本的人机协同学术写作奠定基础，同时将会开启大规模样本设计实验方案，以及对其中所蕴含的风险预估。
·子课题三：人工智能重塑的知识观与教学创新研究
子课题组继续围绕智能音乐教学的硬件开发和实验设计推进，5月份主要在软件开发上攻克难关。子课题组创新开发了Wave Cube Synthesis（波立方合成），是一种新的声音合成方式，在教学系统硬件中功能是播放笛声，具备低延迟、支持低端硬件、优质音色特征。在低延迟上，教学的应用场景要求合成器对音高、音量的控制延迟低于20ms. Wave Cube Synthesis 成功做到<10ms的控制延迟。在支持低端硬件上，不论是 Arduino 还是 esp32, 低成本单片机具有CPU慢、RAM少的特点，这与低延迟、高音质的要求冲突。课题组通过显著优化算法、以空间换时间（多级缓存），完成了对低端硬件(esp32)的支持。在优质音色上，2022年的用户实验表明之前使用的三角波音色有待改善，Wave Cube Synthesis合成出的是类似加法合成得到的自然笛声音色，位深8 bits。
·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
子课题组在5月份主要围绕两个方面的内容推进。（1）以信息技术整合的教研活动促进教师教育的研究中，主要以活动理论为基础，识别了教师与研究者之间的三个关键矛盾；以跨越边界的构念为基础，解读了上述三个主要矛盾的处理和消解过程，同时将研究综述、研究结果和发现初步整理成稿。（2）在教师数据素养发展的影响机理研究方面，对实验组与对照组的全过程以及分阶段的认知网络图进行分析，深入解读质性的话语数据和操作视频，结合学习者在动机、自我效能感和认知负荷等方面的差异表现，系统组织研究结果与发现，形成观点并整理成稿。下个月将对文章内容进行修改提升。
·子课题五：人工智能推动的教育系统生态重塑研究
子课题5在实践层面的一项关键输出成果是智能教育生态仿真系统，5月份着重探讨如何基于以往对教育生态系统中关键利益相关者、主体关系和教育实践领域的形式化表征技术，实现对智能教育仿真系统中关键教育领域实体和规律关系的抽象建模与形式化分析。（1）智能教育仿真系统底层理论基础的更新，依据复杂系统科学的基本理论，抽取出了构建智能教育仿系统的三条基本理论，即自相似理论、自洽性理论、自适应复杂系统理论。（2）智能教育生态的关键实体关系与交互规律的形式化分析，基于以往研究《人工智能与教育融合的动力系统建模与演化机制研究》中所总结的结论，将智能教育系统中的利益相关者/系统主体划分为四类：技术应用主体（如教师、学生、学校管理者等）、技术规范主体（如区域教育管理者、教研员、高校教育研究专家等）、技术设计主体（如技术企业、高校教育研发团队等）和智能技术主体，并探讨四类主体间的复杂交互关系，抽取出系统主体交互规律，如个体发展原理、人机协同原理等。子课题5接下来将继续完善底层逻辑的描述与设计，并构建智能教育仿真系统的基础原型结构，以此实现对智能教育仿真系统的基本功能搭建和UI交互结构逻辑设计。