国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”紧密追踪人工智能技术前沿，持续探讨人工智能对教育生态的影响与作用，既从社会宏观上把握人才战略与教育生态关系演化，也从教育系统微观上关注教学、学习、知识观、教师角色的协同变革，扎实推进各项研究任务。现将2023年4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。4月份主要：（1）开展人工智能时代人才发展战略研究，主要调查了我国人才现状，并归纳总结了我国人才培养和发展中面临的主要问题与挑战。一方面，总结了十八大以来我国人才事业取得的巨大成就；另一方面，面对着我国高精尖人才不足与大学生就业难的人才结构失衡的问题、我国引进海外人才举措不足、我国人才流失等问题，从全球人才竞争力的角度，分析了我国在人才结构，人才吸引、人才留住等机制不足之处，并以此为基础进一步完善我国人才体制机制，构建激发人才创新活力的生态系统。（2）“青少年人工智能核心素养测评”项目2023年第二季度测评开启中。该测评在内容上分为人工智能程序设计、人工智能感知控制、人工智能产品结构、人工智能算法基础、人工智能应用领域等几大板块，每个板块有多项具体评测内容，每项具体内容的测评结果将呈现为不同级别而非分数。
·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，在上月文献阅读的基础上，制定了人机协同的实验计划。（1）研究设计与实施：采用多案例比较的研究方法，在网络上招募对该话题有兴趣的参与者，按照“最相似案例”的选择方法进行人员筛选，即除专业知识水平和写作发表经历两个关键自变量之外，其余变量最大程度相似；同时邀请数位观察者，观察人机协同学术写作的过程并记录自己的感想。（2）数据采集：包括参与者和ChatGPT协同过程数据，即每个案例的协同时长、对话次数、提问内容与ChatGPT生成的文本内容；出声思考数据，即参与者出声思考的次数及转录后的文字内容；访谈数据，即每个案例结束后对参与者和四位观察者的半结构访谈时长及转录后的文字内容。计划在5月份，进行人机协同学术写作实验，并对相关数据进行整理，调整数据分析框架，并依据参与者的实际情况调整研究方案。
·子课题三：人工智能重塑的知识观与教学创新研究
子课题组继续围绕智能音乐教学的硬件开发和实验设计推进。4月份子课题组系课题组突击完成手套原型机的调试，重写了大量核心代码，并开始逐个实现目标列表中的教学系统功能。一是硬件完善上取得两项进展：指控传感器现在已显著降低环境湿度改变导致的读数不稳定性，提升演奏、学习体验；手套原型机中，如同一只手所有手指均接受向上的触感指导，则系统会自动加强这一指导，用以抵抗手套底座反向旋转的影响。二是软件开发上实现多项突破，包括：重整了触感反馈的核心代码，采用面向函数的编程以及定义式编程 (functional+declarative)；实现了提示模式和边学边侧模式在代码逻辑上的整合，修复了自由时机窗口内出现多个音符的情况；实现了自动音高、自动八度、自动手指模式，允许学生将一部分演奏操作自动巡航，专门训练其余的演奏操作；重整了实时系统的设计，现在三个设备共享统一时间概念，通过蓝牙同步时钟，用音符队列储存未来的音符事件并伺机触发；实现了气息余数的实时可视化，帮助学生控制气息压强、控制八度；重整了单片机代码，抛弃了自带的字符串库转而用底层字符串，减小内存开支、运行时随机性；新增了用于熟悉触感反馈的界面，实时播放简单曲目，显示当前的触感反馈与学生手指状态。
·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4月份主要围绕两个方面的内容推进。（1）促进教师教研研究方面，主要梳理和转录了教研活动的数据，找到当前研究的问题在于研究者和教师的矛盾生成与消解，利用活动理论作为分析框架对教学系统与研究系统之间的矛盾进行了初步识别，找到了几个关键矛盾。下月将继续分析数据，找到系统间更多的矛盾以及描述如何消解的过程，同时整理文献综述和研究讨论部分。（2）教师数据素养发展的影响机理研究方面，完成了所有组转录话语数据的编码工作，为了解决研究问题，分别绘制了实验组与对照组的全部以及分阶段的认知网络和差异认知网络图，将分析结果结合理论研究和质性话语数据进行了初步的分析与解读，下月将进一步系统组织研究结果与发现，整理成稿。
·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在上个月制定的研究计划的基础上展开研究。（1）确定了研究中的智能教育治理主体结构，对主体的构成、合作动机及智能时代下主体的角色定位和主体间的智能协同展开分析。政府主体推进学校主体与科研主体、企业主体加深合作，推动科研成果转化，促进区域基础教育的高质量发展，从而围绕智慧教育供给构建需求-供给-数据-服务-治理一体化的智能教育治理生态，进行精准监督的系统化的智能教育治理流程，提高教育治理的效率，促进教育创新，为教育生态系统注入新的生机与活力。（2）通过文献查找相关研究中的理论模型分析其优缺点，并探寻整理相关多主体仿真案例，对多主体仿真过程、方法及技术等进行梳理。多主体仿真(Multi-Agent Based Simulation)主要流程是观察实际系统→建立概念模型→建立仿真模型→仿真运行→结果分析五个主要阶段，采用多主体视角建立，通过提出一系列的假设，主体之间通过相互作用构成一个多主体系统。建立概念模型的基本步骤包括：划分系统边界，分离系统和环境；识别系统中的主体，赋予主体属性；建立各类主体的微观模型；建立主体之间以及主体和环境之间的相互作用模型，最后形成一个多主体系统。接下来，子课题5将从课题专著的书稿审查、仿真系统开发、智能教育治理中主体关系及关键变量研究重点推进。