国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”持续追踪人工智能技术的最新发展，紧紧围绕人才战略、学习变革、知识观、教师角色和教育生态重塑等核心内容稳步推进研究工作。现将2023年3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开展。3月份主要：（1）青少年人工智能核心素养测评”项目2023年第一季度测评顺利完成，参测学生来源覆盖了全国所有省级行政区；针对人工智能专业方向和应用领域非常宽泛的特点，本次测评继续采用“1+X”的复合测评模式，同时设立“青少年人工智能核心素养测评共建示范校”，遴选了新疆、贵州和江苏各一所中小学校，开展覆盖校内所有适龄学生的普惠性测评，并为这些学校提供人工智能核心素养教学评价报告及效果评估，后续还将为这几所学校提供针对性地人工智能师资建设、公益课程和AI人才培养专项服务。（2）开展人工智能时代人才发展战略研究，根据对历年《全球人才竞争力指数》指标体系分析，遴选出三个一级指标人才吸引、人才留住、人才培养，主要调查了全球主要发达国家包括美国、英国、德国、日本、新加坡等国家的人才发展战略。
·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持续围绕人机协同写作方向探索，正在着手开展相关实践研究。3月份主要进行了文献的梳理，并构思相关的实验研究，在文献梳理方面，主要进行大学生学术写作问题及现状方面的回顾，人机协同学术写作方面的回顾等，并在此基础上进行了人机协同学术写作的实验研究计划的撰写。文献分析发现，在学生学术写作问题方面，存在问题意识淡薄、论点表达不规范、问题与原因杂糅、批判思维能力弱、写作水平低等问题，也有存在学术写作存在诸多规范性问题，比如主题不明确、逻辑结构混乱、论文分析方法不当、结论不实或研究泛化、写作态度不端正、缺乏创新等。计划在4月份，寻找到合适的被试对象，并进行人机协同的学术写作实验，通过实证数据探究AI自动式生成工具在学生学术写作中的可能的作用及带来的挑战等，并在此基础上构建人机协同智能。
·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。3月份子课题组对手套设计做出改良。原本位于手腕下方、通过悬挂固定的电池模块现在移到手背，使整个手套更小巧。功能的打开和关闭由编译器自动优化。这样，开发代码时不需要考虑硬件特定的情况，有利于科研。 原型机经过了初步测试。手套触感反馈工作良好，并显著让笛子更好拿，触感设备穿戴方便，原型机的“易摔坏感”消失，以致用户体验更加放松。同时实验发现,即使是开发者作为用户测试时，依然很难同时注意所有模态的反馈。这表明，教学系统的功能数量已经接近学生注意力容量，需要条件性地高亮(emphasize)和隐去特定信息。另外，将提示模式当作边学边测模式使用似乎是可行的。这些结果与之前的用户实验结果一致。
·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围绕人工智能赋能教师发展这一热点话题，3月份主要工作：（1）聚焦教师数据素养核心技能的培养，探究基于文本和模块化的数据素养认知工具对教师采集、分析、解读、应用和交流数据的能力，开展了认知工具、教师数据素养教育等文献调研梳理工作，完成了对照实验方案设计与实施，根据预研究数据与前人理论开发了教师数据素养核心技能会话编码框架，目前已将基于文本组的会话数据进行整理和尝试编码，两位研究人员背对背编码并已经通过一致性检验，并有了初步的发现。（2）关注教师与研究者协同设计的实践共同体如何影响教师在信息技术与课堂整合应用方面的教学理念、教学法以及教学行为的转变，开展了三次由多方教育利益共同体组成的教学研讨活动，收集了课堂学习数据、教学研讨数据，以及对教师进行了深度访谈。
·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立足于中观区域层面的教育生态，完成了对智能时代下的教育治理现状、治理模式与多主体仿真等相关研究的文献梳理工作。在此基础上，子课题在3月份围绕智能时代的教育治理理论建模与仿真实证制定了详细的研究计划，对后续整体的研究框架、思路和研究内容进行设计，并确定了后续推进的三个主要内容：(1)基于产学研协同的智能教育治理理论模型：基于产学研协同的相关概念分析各主体的利益需求、职责功能、互动关系等。结合智能时代的技术赋能，探析主体的协同过程及协同中的关键影响因素。(2)基于多主体仿真的教育治理效果验证：通过多主体建模方法设计模型，结合相关理论提出模型假设并基于假设构建模型，设计模型智能主体及主体的行为规则，提取模型的各类行为将其函数化，分析模型行为对假设的敏感度。(3)基础教育智能教育治理能力提升政策建议：通过对仿真实验中不同参数赋值下得到的结果解释并分析，分别讨论不同情境下的智能教育治理效果；根据不同的参数组合取值及结果，可以针对不同时间周期，不同社会条件（政治经济、技术、文化、教育）下的智能区域治理进行分析预测。