课题开题报告：生成式人工智能支持的自我调节学习模型构建与应用策略研究.docx
教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
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《生成式人工智能支持的自我调节学习模型构建与应用策略研究》开题报告
一、课题基本信息
课题名称：生成式人工智能支持的自我调节学习模型构建与应用策略研究
课题来源：教育部人文社会科学研究项目
课题类型：应用研究
课题负责人及主要成员：张华（课题负责人）、李明、王芳、赵强
课题申报时间：2023年6月
预计完成时间：2025年12月
二、课题研究背景与意义
随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，教育领域也不例外。生成式人工智能作为人工智能的一个重要分支，具有强大的创造力和适应性，能够根据给定的输入生成新的内容，为教育领域带来了新的机遇和挑战。自我调节学习作为学习科学的一个重要概念，强调学习者主动控制自己的学习过程，以提高学习效果。因此，将生成式人工智能与自我调节学习相结合，构建生成式人工智能支持的自我调节学习模型，对于提高学习者的学习效果、促进个性化学习具有重要意义。
三、国内外研究现状与发展趋势
目前，国内外关于生成式人工智能与自我调节学习的研究还处于起步阶段。在国外，研究者们主要关注生成式人工智能在个性化学习、智能辅导等方面的应用，而关于生成式人工智能支持的自我调节学习模型的研究相对较少。在国内，研究者们也开始关注生成式人工智能在教育领域的应用，但关于生成式人工智能支持的自我调节学习模型的研究还比较缺乏。未来，随着生成式人工智能技术的不断发展和自我调节学习理论的不断完善，生成式人工智能支持的自我调节学习模型将会有更广阔的应用前景。
四、课题研究目标与内容
研究目标：
（1）构建生成式人工智能支持的自我调节学习模型；
（2）研究生成式人工智能支持的自我调节学习模型的应用策略；
（3）验证生成式人工智能支持的自我调节学习模型的有效性。
研究内容：
（1）生成式人工智能技术的研究，包括生成式对抗网络、变分自编码器等；
（2）自我调节学习理论的研究，包括元认知策略、学习策略等；
（3）生成式人工智能支持的自我调节学习模型的构建；
（4）生成式人工智能支持的自我调节学习模型的应用策略研究；
（5）生成式人工智能支持的自我调节学习模型的实证研究。
五、课题研究方法与路径
研究方法：
（1）文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解生成式人工智能与自我调节学习的研究现状和发展趋势；
（2）实证研究法：通过实验、调查等方法，验证生成式人工智能支持的自我调节学习模型的有效性；
（3）案例研究法：通过案例分析，研究生成式人工智能支持的自我调节学习模型的应用策略。
研究路径：
（1）首先，进行文献研究，了解生成式人工智能与自我调节学习的研究现状和发展趋势；
（2）其次，构建生成式人工智能支持的自我调节学习模型，并进行实证研究，验证其有效性；
（3）最后，通过案例研究，总结生成式人工智能支持的自我调节学习模型的应用策略。
六、课题研究的预期成果与形式
预期成果：
（1）构建生成式人工智能支持的自我调节学习模型；
（2）研究生成式人工智能支持的自我调节学习模型的应用策略；
（3）验证生成式人工智能支持的自我调节学习模型的有效性。
成果形式：
（1）研究报告：撰写研究报告，详细阐述生成式人工智能支持的自我调节学习模型的构建、应用策略及实证研究结果；
（2）学术论文：发表学术论文，介绍生成式人工智能支持的自我调节学习模型的研究成果；
（3）专利申请：申请相关专利，保护生成式人工智能支持的自我调节学习模型的知识产权。
七、课题研究的进度安排与人员分工
进度安排：
（1）2023年6月-2023年12月：进行文献研究，了解生成式人工智能与自我调节学习的研究现状和发展趋势；
（2）2024年1月-2024年6月：构建生成式人工智能支持的自我调节学习模型，并进行实证研究；
（3）2024年7月-2024年12月：通过案例研究，总结生成式人工智能支持的自我调节学习模型的应用策略；
（4）2025年1月-2025年12月：撰写研究报告、发表学术论文、申请专利。
人员分工：
（1）张华：负责课题的整体规划、研究设计、论文撰写等工作；
（2）李明：负责生成式人工智能技术的研究；
（3）王芳：负责自我调节学习理论的研究；
（4）赵强：负责生成式人工智能支持的自我调节学习模型的构建与应用策略研究。
八、课题研究的经费预算与设备需求
经费预算：
（1）文献研究：5000元；
（2）实证研究：10000元；
（3）案例研究：5000元；
（4）研究报告、论文撰写、专利申请：10000元。
设备需求：
（1）高性能计算机：用于生成式人工智能模型的训练和测试；
（2）实验设备：用于实证研究的数据收集和处理；
（3）软件工具：用于文献研究、数据分析和模型构建。
九、参考文献（略）
本开题