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基于教育行业的人工智能技术应用现状及趋势调查研究 任务书
文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

毕业设计任务书

学    院:    计算机与人工智能学院     专    业:       软件工程

学    号:   学生姓名:    班    级:      (2)班

题    目:基于教育行业的人工智能技术应用现状及趋势调查研究

题目类型:    调查研究(D)   指导教师:

一、 设计参数

1.调研与数据指标

①调研范围:覆盖至少 2 个教育阶段(如 K12 + 高等教育)、3 类核心群体(教师、学生、教育技术从业者),样本总量≥500 份(问卷≥450 份,访谈≥50 人)。

②数据有效性:问卷有效回收率≥85%,访谈录音转写完整度≥95%,核心数据(如 AI 工具使用率、应用痛点分布)信度系数(Cronbach's α)≥0.8。

③技术覆盖度:调研需包含生成式 AI(如 ChatGPT、豆包)、智能教学系统、虚拟仿真实验、AI 测评等≥5 类主流教育 AI 技术 / 产品,应用场景覆盖率≥80%。

④趋势预判:结合行业数据与专家观点,提出 3-5 条具有可操作性的趋势预判,每条均需配套 2 项以上实证依据支撑。

2.研究与成果参数

①文献基础:系统梳理国内外相关文献≥80 篇,其中近 3 年(2022-2025)核心期刊论文与行业报告占比≥70%。

②分析维度:构建 “技术 - 场景 - 主体 - 问题” 四维分析框架,涵盖技术成熟度、场景适配性、用户接受度、伦理合规性等关键维度。

③成果规范:研究报告结构完整(含摘要、引言、现状分析、问题剖析、趋势预判、对策建议),字数≥1.5 万字,图表使用率≥30%(含调研数据图表、技术应用图谱)。

二、设计内容及要求

设计内容:

本文研究将首先调查人工智能技术在高等教育中的具体应用场景及其效果。重点分析以下几个方面:一是智能教学系统,包括基于AI的在线学习平台、自适应学习系统、智能辅导系统等;二是教学管理智能化,如智能排课、学生行为预测、教学质量监控等;三是学习评估智能化,包括自动化作业批改、学习过程追踪与分析等。

同时,本文研究将特别关注人工智能技术对高等教育模式和师生角色的影响。随着人工智能技术的引入,教师正在从“知识讲授者”变成“学习体验的设计师”。学生的学习方式也在发生变化,他们需要学会将人工智能作为拓展自身认知边界、构建个人知识体系的战略性资源。本研究将深入分析这些变化的具体表现和影响机制。

基本要求:

资料收集与整理:认真搜集、查阅国内外相关文献、期刊、报告等资料,确保信息的全面性、时效性和准确性。

论文结构:论文结构应逻辑清晰、层次分明,各章节内容紧密衔接,重点突出,能够清晰展现研究思路与成果。

论证过程:保障论点明确、论据充分、论证严密,运用科学的研究方法(如案例分析、实证研究等)进行深入分析,确保结论的可靠性。

言语表达:语言流畅、准确,避免使用模糊不清或过于专业的术语,确保读者能够顺畅理解。

格式规范:严格遵守学术规范与论文写作要求,包括字体、字号、行间距、页眉页脚、参考文献格式等,保证论文的整体美观与专业性。

写作态度:写作态度端正,虚心接受指导老师的意见与建议,及时修改完善论文内容,确保论文质量。

三、各阶段时间安排

序号

主要内容

周数

1

撰写开题报告

1-2周

2

撰写论文初稿

3-5周

3

完成论文二稿

6-8周

4

完成论文三稿

9周

5

定稿、外文翻译

10-11周

6

查重、答辩

12周

四、 主要参考资料(列出近5年的资料,至少10篇)

[1] 国务院. 关于深入实施“人工智能+”行动的意见[A]. 2025.

[2] 教育部等九部门. 关于印发《“人工智能+教育”实施方案》的通知[Z]. 2025.

[3] 江苏省教育厅. 人工智能赋能教育高质量发展行动方案(2025—2027年)[Z]. 2025.

[4] 蔡连玉, 周跃良, 李艳. 人工智能教育应用的基本论题与趋势展望[J]. 现代远程教育研究, 2023, 35(1): 12-21.

[5] 黄荣怀, 周跃良, 王运武. 面向智能时代的教育变革——关于科技与教育双向赋能的思考[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2023, 41(3): 1-15.

[6] 袁振国. 教育数字化转型:转什么,怎么转[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2022, 40(3): 1-11.

[7] 郑庆华, 董博, 钱步月. 人工智能赋能智慧教育:关键技术、应用场景与发展趋势[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2023, 41(5): 24-37.

[8] 祝智庭, 彭红超, 雷云鹤. 智能教育导论[M]. 北京: 教育科学出版社, 2022.

[9] 焦建利, 王萍. 人工智能如何赋能高校教师教学发展:机制、路径与挑战[J]. 中国电化教育, 2024, (2): 55-62.

[10] 王运武, 李佳佳, 陈琳. 我国智慧教育高质量发展战略路径研究[J]. 中国电化教育, 2023, (10): 70-78.

[11] 北京理工大学. 北京理工大学“人工智能赋能教育”白皮书[R]. 2025.

[12] 中国教育科学研究院. 中国智慧教育发展报告(2023)[R]. 北京: 教育科学出版社, 2023.

[13] 教育部教育管理信息中心. 中国高等教育信息化发展报告(2024)[R]. 北京: 高等教育出版社, 2024.


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