人工智能赋能教育高质量发展课题选题指南

北京大学为贯彻党的二十大报告方针，积极参与教育部启动人工智能赋能教育行动成立“北大-TBI 人工智能教育联合实验室”，以推动基础教育领域科技创新人才培养、科技特色学校建设的能力提升，共同开展支持高等教育和基础教育学科教学大模型应用研究及我国教师及学生应具备的人工智能基础素养的模型构建和标准研究。

本指南旨在为相关单位的课题申请提供方向性指导，提高选题的针对性、实效性，形成人工智能赋能教育高质量发展的理论、制度、标准、规范、模式、方法、案例。

现将课题的研究方向公布如下：

一、理论研究

1、生成式人工智能在基础教育阶段应用的伦理框架

2、大模型技术发展对学习理论的影响

3、教师角色在人工智能支持下的教育中的转变

4、人工智能与教育公平的关系

5、未来教育场景下的AI角色探讨

6、不同学段学生的人工智能素养框架

7、人工智能教育工具的认知负担分析

8、教育数据隐私与安全问题研究

9、课程设计中的AI应用理论

10、人工智能对教学方法的创新影响

11、人工智能技术对教育政策的影响

12、人工智能与多元智能理论的结合

13、教育双减中做好科学教育加法的模式研究

14、学生人工智能素养的评价模式研究

二、实践应用研究

1、大中小一体化科学素养培养的理论研究与实践应用

3、高中阶段拔尖创新人才培养的模式探究

4、全球胜任力视角下的科学素养模型研究与应用

5、人工智能特色校本课程的设计与实践应用

6、智能时代教师科学素养培养能力的提升研究与实践

7、跨区域实现科学教育资源优质均衡发展的模式探究与实践

8、人工智能教育提升学生高阶思维的实证研究

9、双师教学模式下的学生科学素养提升的实践研究

10、双师课程共建模式下的教师发展案例研究

以上的研究领域及研究方向作为人工智能赋能教育高质量发展课题的研究指南。申报人可基于但不限于指南确定的内容，自主选择研究领域和研究方向，自主确定具体研究题目和内容（提示：上述研究领域和研究方向不是具体课题题目，具体课题的确定应在研究领域和研究方向之下，更具体、更细化、更有针对性）。