国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”紧密追踪技术前沿，在6月份以项目研究主题为核心，组织举办了“AI新浪潮之下的冷思考与新出发”研讨会，邀请国内领域知名专家共同探讨了人工智能新浪潮下未来教育的发展方向与途径等问题（详见e2lab公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/mrqQ3zB7NFOxal3wvhVT1Q）。同时，项目各项研究持续推进，现将2023年6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6月份主要研究活动有：（1）王飞跃研究员在“人工智能促进未来教育发展：AI新浪潮之下的冷思考与新出发”主题研讨会上，做“大变革中的数字师生与教育智能：面向终生教育和智业社会的平行学校及其平行管理”大会专家主旨报告。报告指出，未来的教育与学校，是学科交叉、科技一体的，提出未来教育的趋势将从单一的元学科起步，随后进入多学科的学习，进入大学后通过学科的交叉，进行跨学科的研究，形成针对具体问题具体应用的超学科；最后提出平行教育将会是未来教育的基础，把虚实教育结合起来，大量的工作交由数字人教师根据学生不同的学习能力完成，教师只需起到监督与引导的作用。（2）人工智能时代人才发展战略报告撰写。主要针对前期对国内外人才发展战略比较研究情况，从人才培养、人才引进、人才使用三个层面给出中国人才发展战略的若干策略和建议。（3）人工智能技术支持下的教育变革脉络报告补充完善。对人工智能技术支持下的教育变革情况进行了调研分析，拟从人工智能技术促进教育变革的理论发展、政策推进和实践应用层面逐步论述人工智能技术支持下的教育变革脉络。
·子课题二：人工智能支撑大规模教育的个性化实现研究
子课题正在进行人机协同写作方面的实践研究，6月份在之前研究基础上，开始进行更大范围的人机协同写作方面的构思，并将这一技术扩充到AI机器促进学生语言发展的可能性，包括口语和书面语、中英文等语言能力的发展。主要内容有：（1）语言能力构成要素的文献分析，通过文献发现已有研究对国民语言能力的研究更多是通用领域的语言能力研究，而缺少人机共生语境下，特别是在AI具有自动写作能力语境下的国民语言能力的研究。（2）AI语言的特点分析，已有研究发现AI语言表达存在一些问题，如AI技术采用的底层技术存在内生性的质量问题和伦理风险、ChatGPT生成的文本重复使用训练文本中常见的模式和句法结构等，我国当前的AI技术正在发展中，发展以汉语言为基座的AI语言模型非常关键。计划在7月份，进行AI促进语言发展的一些思考，围绕“人机共生背景下怎样提升学生语言能力的发展？学生需要具有怎样的语言能力才能更好地与机器共生？”，进行基础教育、高等教育及基础教育方面的可能落地方案。
·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6月份主要以教学系统测试为主要内容推进。（1）对多模态智能教学系统进行新一轮的整体学习体验测试，在内部人员展开观察，收集问题与意见。测试中出现-指环边缘太“尖”，割到手指、演奏技巧“花舌”无法完成是否与传感器或声音合成算法有关、提示模式当作边学边侧模式使用（参见2021用户实验分析）时，有一个显著区别是音符时机的容错区间不一样，导致接收到更多的触感反馈，即使学生没有错音而只是时机略晚。（2）新增segment loop 功能，目标是支持逐段练习，即一段结束，根据条件触发[回退/推进/退出]。segment loop 想要将传统学习的灵活性加入某种机器控制、基于演奏练习的音乐教学过程中。如果智能地控制/推荐对 segment loop 的使用？这是有待解答的问题，答案和大语言模型以及Instructional Design可能有关。其他研究工作以文献阅读学习为主。
·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4在ChatGPT智能助手应用于本科生研究能力培养的效用研究中，已经在学习科学研究课上开展了持续一学期左右的实验，目前正处于数据的收集分析阶段，具体包括问卷调研数据的分析以及访谈数据的收集分析。后续将梳理研究结果，探究出智能助手ChatGPT支持的CURE课程形式相较于常规的CURE课程形式是否更能够改善学生的研究兴趣、自我效能感和参与意愿，并促进学习者研究概念的获取和研究能力的提升。在数据素养的跨学科课程设计和实践中，通过梳理文献发现“气候变化”学科教学以及数据素养教育均存在困境和挑战。不过气候教育和数据素养之间可能存在某些协同效用，数据素养促进学生对科学概念的深入理解和有意义的综合应用知识，气候教育为数据素养提供现实世界的真实情境问题和数据来源。目前研究已经完成研究设计与实施，下个月将对收集的数据进行分析解读以回答研究问题。
·子课题五：人工智能推动的教育系统生态重塑研究
6月份，子课题继续对智能时代下的教育治理模式进行研究，在前一阶段对智能教育治理主体结构构成、主体间的智能协同展开分析的基础上，进一步设计了智能教育治理的理论模型并确定研究中的因变量，以便后续设计开展智能教育治理的仿真模拟实验。结合CAS复杂系统理论及SFIC等模型，研究构建了智能教育治理理论模型。该模型指出，学校内部包含学生主体、教师主体、管理者主体三个主体，在学校章程的指导下协同参与学校事务，深入参与学校内部的教育治理。学生、教师、管理者三者之间相互交融、相互渗透、相互促进、形成合力，共同完成学校教学质量的提升，完成学生自身能力的提升，推动学校的发展，保障教育教学质量的提高，使内在于又超越于多元主体利益之上的学生的根本利益和长远利益，以及社会的根本利益和长远利益，能得到最大化的实现。接下来课题组将继续围绕智能教育治理进行研究，开展仿真实验；同步整理相关的结项材料。