AI4S专题

• 从行为艺术到社会实验：AI作者与教育研究的“监护真空”

  陈向东;陈鹏;刘泽民;

  生成式人工智能的兴起正在重塑以人为中心的知识生产与学术署名秩序，AI作者争议由此成为重要议题，不断挑战着学术共同体的伦理边界与治理能力。对教育研究而言，这一争议带来的风险不仅是法律层面的责任归属与问责困难，更可能引发以学习者保护为核心的伦理保障出现结构性缺位，即“监护真空”。文章首先运用谱系学方法追溯现代学术中作者身份与作者功能的历史演变，阐明作者作为责任锚点的制度起源及其在教育研究中的特殊意义；其次，立足现实争议，对近年AI作者权相关案例、学术规范与治理议程进行制度分析，揭示现有知识治理框架在责任链、透明度与风险识别上的不足及其对教育研究的潜在影响；最后，在前述分析基础上展开规范建构，提出更为严格且适配AI参与的教育研究伦理与问责框架。文章旨在将AI时代作者权争议置于教育研究这一高风险场域中加以理论化与制度化解释，揭示其独特伦理困境，并为后续实证研究与政策制定提供规范性参照。

  2026年05期 v.36;No.301 5-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 951K]
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• 教育研究中应用AI合成数据的机遇与挑战

  褚乐阳;仇星月;

  随着大语言模型的兴起，AI合成数据作为重塑教育研究证据来源的新型工具备受关注。然而，这一从统计学领域跨越至教育科研的新兴实践，引发了关于科学证据性质变化的深刻争议，其应用边界与潜在风险尚不明晰。文章追溯了合成数据从统计披露控制到大模型生成的演进脉络，剖析了大模型如何通过世界模型、心理理论模拟等机制重塑合成数据的生成逻辑，并系统分析了其在量化、质性、实验仿真、评估研究等场景中的应用形态。文章还揭示了代表性失真、认知机制差异、伦理规范缺失及质量评估困难等核心挑战，强调合成数据有效应用的情境依赖性，呼吁建立适应人机协同研究的新认识论体系，审慎、负责任地应用这一新兴工具。

  2026年05期 v.36;No.301 16-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 1169K]
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• 质性-量化证据的整合：基于大语言模型的混合研究框架

  卢淑怡;周春红;靳旭莹;

  在人工智能科学（AI for science,AI4S）推动研究范式持续演进的背景下，研究过程日益依赖多源数据与可解释的证据链条。在混合研究中，质性材料与量化数据往往难以在同一逻辑链条中贯通，易造成统计结果与情境经验脱节，使证据整合停留于形式层面。为此，文章基于大语言模型（Large Language Model,LLM）在语义表征与情境理解等方面的能力，提出了一个由上行路径、下行路径与质量控制机制构成的质性-量化融合框架。该框架通过上行与下行两类分析路径在量化结构与质性材料之间建立可解释的连接，并辅以质量控制机制以确保推理过程的稳健性。为验证框架的可行性与解释力，文章利用教师协作过程的真实数据进行检验。结果显示，该框架能够在统一的表示空间中促进跨数据类型的相互验证，为突破混合研究中证据并置的局限提供系统化的技术路径，也为AI4S时代社会科学研究方法的融合创新奠定基础。

  2026年05期 v.36;No.301 27-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 1206K]
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科学探究专题

• 人智协同视域下的虚拟科学探究学习：内涵逻辑与实践路径

  李艳燕;李红慧;张香玲;Natthawin Cho;包昊罡;

  虚拟科学探究学习为科技创新人才的培养拓展了学习空间与学习方式。然而，以往该学习方式的教师支持策略滞后、机器指导预设性强，难以提供及时、个性化的学习支持，制约了学生探究成效的提升。人智协同理念强调教师与智能体的协同作用，共同赋能学生解决科学问题，以促进学生科学核心素养的发展。为此，文章聚焦人智协同视域下虚拟科学探究学习，系统阐述了该学习方式的基本内涵，并厘清其以“以人智共育的探究目标为逻辑起点，以人智共生的探究场域为启智载体和人智共促的探究过程为实践路径”的内在逻辑。在此基础上，构建了以学生探究学习为中心，涵盖环境支持、活动设计、活动保障与目标达成四个层面的实践框架。最后，结合自研AiSim平台支持初中物理电学教学的实践案例，为该模式在科学教育中的落地应用提供理论参照与实践指引。

  2026年05期 v.36;No.301 38-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 1171K]
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• 科学探究活动场景下基于多模态数据的学生坚毅力表现分析——基于B大学附属学校四年级学生的调查

  郭利明;郑勤华;齐欣;

  坚毅力作为学生综合素质的重要组成部分，能够在探究实践活动场景中得到培养与发展。然而，由于传统测评范式的局限性，学生在真实场景表现中的坚毅力发展现状尚未得到充分揭示。为此，文章基于B大学附属学校486名四年级学生参与科学探究活动的真实性多模态表现数据，采用总体分析、类型分析、差异分析和调节效应分析对学生坚毅力的表现进行了探究。研究发现，样本校四年级学生的坚毅力总体水平偏低，内部结构发展不均衡；学生的坚毅力类型呈现多元化趋势；学生坚毅力的差异主要由个体内在行为与情感因素驱动，环境背景的影响有限；学生坚毅力内部具有跨群体的普适性与稳定性。基于以上结论，文章从课程与任务设计、教师支持与家校协同、评估诊断与技术赋能三个层面提出对策建议，以期为未来学生坚毅力的培养与发展提供借鉴。

  2026年05期 v.36;No.301 49-58页 [查看摘要][在线阅读][下载 1113K]
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批判性思维专题

• 面向批判性思维的教学反思智能体：模型构建及实证研究

  郑玉敏;陈露露;上超望;蒙江;赵玉林;

  向学生提供恰当的反思支持是促进批判性思维的关键机制，但传统反思方式在个性化支持和生成式人工智能“伪反思”的挑战下仍存在局限性，教学反思智能体为重构反思机制带来了新契机，而其对批判性思维的影响尚待深入探究。为此，文章基于批判性思维与GIBBS反思循环理论，构建面向批判性思维的教学反思智能体模型，并采用准实验设计方法，以华中地区S大学“互联网思维与数字化自主学习”课程的两个班级学生为研究对象开展实证研究，以验证教学反思智能体的有效性。结果显示，教学反思智能体整体上显著提升了学生的批判性思维水平；高、低绩效组的批判性思维提升效果存在显著差异，高绩效组批判性思维的提升效果更优，低绩效组在反思兴趣与能力提升方面受益较多。文章旨在为智能反思工具的适切性教学设计与批判性思维优化策略提供理论和实践参考。

  2026年05期 v.36;No.301 59-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 1085K]
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• 基于BOPPPS模型的参与式教学促进批判性思维发展的实证研究

  郑燕林;王辰寅;罗宇晨;

  批判性思维是创新型人才的重要特质，深度参与是促进其发展的关键因素。作为参与式学习的经典模型，BOPPPS模型是否促进课堂参与和批判性思维发展需进一步探讨。基于此，文章基于BOPPPS模型设计参与式学习活动，以吉林省D大学教育技术学专业的65名大二学生为研究对象，在90分钟的单次课堂教学中实施两轮教学干预，考察参与式教学干预对学生批判性思维发展的影响，并探讨批判性思维发展与学习满意度之间的关系。结果发现，基于BOPPPS模型的参与式教学能够显著提升学生批判性思维的整体水平，促进学生在中/高阶层次批判性思维技能之间建立更强的关联，同时提升学生的参与式学习满意度，有助于学生的批判性思维发展。文章通过研究，旨在为基于参与式教学的批判性思维培养提供实证依据与课堂设计参考。

  2026年05期 v.36;No.301 69-77页 [查看摘要][在线阅读][下载 1246K]
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数据要素专题

• 场景理论下教育数据的分类分级治理进路

  刘浩锴;张峻通;

  教育数据是驱动教育数字化转型的核心要素。针对当前教育数据静态分类分级面临的规则适配难题与风险评估失真等问题，文章基于场景理论重构了分类分级治理体系：在分类维度上按照场景要素划分出教学、科研、管理运营与公共管理四类核心场景及其扩展场景，进而配置有所侧重的治理规则；在分级维度上采取“基础风险等级+场景调节因子”的模型，将教育数据划分为低风险、中风险与高风险数据，并分别配置以制定“场景融通”“场景适配”“场景锁定”为核心的梯度化治理策略。最后，文章选取了5所高校的数据管理规则，验证了前述方案的可行性与有效性。文章为统筹推进教育数据安全保护与开发利用提供了创新路径，助力教育数字化转型行稳致远。

  2026年05期 v.36;No.301 78-86页 [查看摘要][在线阅读][下载 926K]
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• 教学场景数据要素开发：价值潜能、总体框架与实践案例

  卜浩德;杨怡博;杨现民;李新;张秋;

  教学场景数据要素是教育数据要素体系的重要组成部分，对于提升教育教学质量具有重要意义。然而，当前教学场景数据要素的实际价值尚未得到充分挖掘与释放。为此，文章系统分析了教学场景数据要素的资产价值、应用价值和交易价值，并通过访谈与平台调研，归纳出教学场景数据要素开发的三方面需求，分别是教学场景数据要素应用的差异化需求、分析的科学性需求与流通的开放性需求。为充分挖掘教学场景数据要素价值、满足现实需求，文章提出了“场景数据化-数据要素化-要素资产化”的三阶段开发框架，并依托智能录播平台在一所中学开展实践，采用分级开发的思路挖掘教学场景数据要素价值。实践证明，上述开发框架能够促进教学改进与管理优化。文章所得研究结论能够为区域层面和中小学的教学场景数据要素开发与应用提供理论借鉴与实践参考。

  2026年05期 v.36;No.301 87-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1228K]
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生成式人工智能

• 谁更懂教学设计？——大语言模型与多智能体文本评估模式比较研究

  夏娅娜;杨烨枫;冯翔;

  随着人工智能技术的飞速发展，教学设计的自动化与智能化已成为教育领域的重要发展方向。然而，实现教学设计自动化迭代的关键难题在于缺乏适配的大语言模型且高效稳定的教学设计文本评估方法。文章通过不同模式的评估实验，比较了大模型直接评估、多智能体合作评估与多智能体辩论评估这三种方法在信息科技教学设计文本评估中的效果差异。研究结果表明，多智能体协作评估模式不仅显著提高了评估的稳定性和人机一致性，还通过角色分工与观点辩论生成了更具操作性的改进建议，为教学设计的自动化迭代提供了坚实的方法论基础，也为未来教学设计的智能化发展提供了新的思路和方向。

  2026年05期 v.36;No.301 97-107页 [查看摘要][在线阅读][下载 973K]
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• GenAI支持的课堂群体专注度识别与反馈：模型构建与实践路径

  武法提;郭子涵;

  随着生成式人工智能在教育领域的广泛应用，课堂教学正经历从经验驱动向数据驱动、人机协同的深层转变，如何实现对学习状态的精准感知与高效反馈，成为智能化教学决策的重要议题。然而，现有研究侧重个体专注度评估、忽视群体互动效应，呈现出“重识别、轻反馈”的局限。为此，文章以课堂群体专注度为切入点，基于对课堂群体专注度监测与教师反馈需求的系统分析，提出构建融合识别、分析、推理与反馈于一体的智能反馈模型，推动生成式人工智能由工具型赋能向伙伴型支持转变。文章旨在为构建可感知、可解释、可协同的课堂教学反馈系统提供理论支撑与实践路径，并通过实证研究检验了其可行性，以期拓展生成式人工智能在课堂教学中的价值边界。

  2026年05期 v.36;No.301 108-118页 [查看摘要][在线阅读][下载 1242K]
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创新应用

• 空间任务中基于被动式脑机接口的困惑情绪识别研究

  周筠;张慧;伊浩圆;徐韬;张文兰;

  困惑情绪是认知失衡的关键表现，适度困惑有助于深度学习，因此如何识别困惑情绪成为学习情绪感知的核心问题之一。文章聚焦空间任务中的困惑情绪识别问题，提出一种困惑情绪识别框架。在此基础上，文章构建了基于脑电的被动式脑机接口系统及其评估模型，并从被试内和跨被试两个层面验证了模型的准确性。同时，文章采用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等传统方法，以及CNN、EEGNet端到端方法识别困惑情绪。结果显示：端到端方法在二分类和四分类任务中优于传统方法，随机森林的表现接近端到端方法。文章还分析了困惑与非困惑情绪状态下的脑区差异，发现额叶区、颞叶区、顶叶区、枕叶区的功率谱密度存在显著差异。文章为困惑情绪的脑电识别提供了实验框架与性能基线，并为理解空间任务中困惑情绪相关的脑区差异提供了初步证据，旨在推动学习困惑的智能识别研究，为后续教育情绪计算应用提供参考。

  2026年05期 v.36;No.301 119-127页 [查看摘要][在线阅读][下载 1075K]
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