国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”，各项任务逐渐走向尾声，正以结项为引导持续推进。现将2023年7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7月份主要研究活动有：（1）撰写人工智能时代人发展战略研究论文“A Comparative Research on Talent Strategy in Artificial Intelligence Era”，现已基本完成初稿；（2）准备结项相关材料，核对并完善国家社科基金重大研究专项阶段性成果清单；（3）总结撰写人工智能时代人才发展战略比较研究相关论文报告等。
·子课题二：人工智能支撑大规模教育的个性化实现研究
子课题持续追踪人工智能热点，7月份重点梳理了新一代人工智能带给高校课堂教学的机遇和挑战，重点从三个方面展开：（1）传统高校课堂教学的特点与问题。传统的高校课堂教学以教师讲授为主，而这样的教学模式导致学生被动听讲比较多，学生个性化或自我导向学习（SDL）的机会不足。而教育目标的变化要求高校课堂教学做出相应的变革，要注重培养学生的学习与创新技能、媒体及信息技能以及生活与就业技能。（2）新一代人工智能（AI）的概念与特点。ChatGPT等利用深度学习算法和自然语言处理技术，能够对用户提出的问题进行回答和对话，同时支持多种媒体资源的创建，极大地提升了用户使用人工智能的体验感，也正因此，以ChatGPT为代表的新一代AI正在引发全球各界广泛关注，教育也不例外。（3）新一代AI带给高校课堂教学的机遇和挑战。新一代AI技术具有深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等特征，其可解释性低、系统偏差、数据安全、数据隐私等问题也给行业和社会带来前所未有的伦理风险与挑战，并且给高校课堂带来了一系列的挑战，比如带来道德和伦理问题、新知识无用论、教育工具实效、能力模型迷茫、教育信仰危机等问题。 计划在8月份，进行AI融入高校课堂教学的一些思考，构思AI与高校课堂融合的可能途径与方式。
·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7月份主要活动：（1）研究讨论了重要文献（Instructional design and intelligent tutoring: Theory and the precision of design）深受启发，随即明确了如何在教学系统中运用并加以改良。一个课程系统 (curriculum) 则可以看作课程与技能互相依赖的庞杂的关系网络，可以用图算法和静态分析算法加以自动化理解，由此提出了“技能-课程依赖关系网”概念。（2）硬件平台迁移，子课题组将硬件平台从 Arduino 迁移至 ESP32. 目前所有代码转移、静态分析工作已经完成，正在进行通讯协议的更新。接下来的工作包括：动态分析，运行时测试，带电路与周边芯片的测试，和连带笛子硬件的测试。迁移成功后，还需根据 ESP32 平台特性优化实现，比如利用 ESP32 搭载的 freeRTOS 取代之前我们自己实现的进程编排器。
·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7月份主要：（1）在ChatGPT智能助手应用于研究能力培养的效果研究中，完成了问卷数据和访谈数据的收集整理工作，分析了实验前后实验组和对照组的研究兴趣、研究效能、研究概念掌握和参与意愿等各方面差异，现初步梳理研究结果，并修改文献综述、研究设计部分。（2）在人机协作下的共享心智新范式研究中，论文引言部分阐明人机协作的困境，接下来论述共享心智以及人机协作下的共享心智模型的含义及特征，从概念模型到计算模型的角度论述人机协作下共性心智模型的发展。（3）在面向STEM跨学科整合的工程设计研究中，本月主要在前期跨学科课程设计和实地实践的基础上，对收集到的数据进行了初步分析，包括学生个体和小组整体在知识测验、创造力思维、学习兴趣态度等方面的表现，下月将继续深入解读质性的会话数据和课堂视频。
·子课题五：人工智能推动的教育系统生态重塑研究
7月份，子课题5开始基于系统动力学（system dynamics）方法进行仿真模拟实验。在前期分析智能教育治理机制，理清了具体影响因素之间的因果关系后，建立因果回路图，并确定系统中的状态变量、流率变量、辅助变量和常量，构建存量流量图，后不断调整数据和系统动力方程进行模拟仿真。（1）根据因变量学生核心素养与其他关键变量如教师胜任力、AI教育供给应用水平、多元主体协同程度等之间的因果关系，通过Vensim软件构建了相关因果回路图。（2）基于因果回路图，继续通过Vensim软件绘制存量流量图（stock-flow diagrams），为变量设置公式及初始数值进行模拟仿真，并在仿真过程中不断调整数值、公式以及增减变量，以探析智能教育治理模型中关键变量对学生核心素养的影响。（3）接下来将继续推进仿真研究，不断调试参数和变量间关系进行模拟仿真并分析可视化结果，并继续整理相关的结项材料，推进结项工作。