课题申报参考：“人工智能+”赋能高校思想政治工作的路径研究.docx
研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）
求知探理明教育，创新铸魂兴未来。
《“人工智能+”赋能高校思想政治工作的路径研究》
课题设计论证
一、研究现状、选题意义、研究价值
（一）研究现状
随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用逐渐受到关注。在高校思想政治工作方面，已有研究开始探索人工智能技术如智能教育平台、大数据分析等在思想政治教育中的初步应用。然而，目前的研究多处于分散状态，缺乏系统性的整合与深入的路径探讨。例如，部分研究聚焦于利用人工智能进行学生思想动态分析，但对于如何全方位地通过“人工智能+”来赋能整个高校思想政治工作体系，从教育内容创新、教育方式优化到教育评价完善等各个环节的深入研究还比较欠缺。
（二）选题意义
推动高校思政工作与时俱进
在当今时代，人工智能已深入到社会生活的各个方面。高校思想政治工作需要顺应这一趋势，将人工智能技术融入其中，使思政工作的内容、方法和载体更符合当代大学生的特点和需求，从而提高思政工作的实效性。
创新思政教育教学模式
借助人工智能技术，可以实现个性化的思政教育，根据每个学生的学习进度、思想状况等提供定制化的学习资源和教育方案，改变传统思政教育“一刀切”的模式，激发学生的学习兴趣和主动性。
（三）研究价值
理论价值
有助于丰富高校思想政治教育的理论体系。通过研究“人工智能+”赋能的路径，可以探索出人工智能技术与思想政治教育理论相结合的新模式，为教育技术学和思想政治教育学的交叉学科发展提供理论依据。
实践价值
为高校开展思想政治工作提供具体的操作路径和方法。能够指导高校在教学管理、学生服务、思想引领等方面有效运用人工智能技术，提高思政工作的质量和效率，培养具有正确价值观和创新能力的高素质人才。
二、研究目标、研究对象、研究内容
（一）研究目标
构建系统的赋能路径模型
深入分析人工智能技术在高校思想政治工作各个环节中的应用潜力，构建一套完整的“人工智能+”赋能高校思想政治工作的路径模型，包括教育资源整合、教育过程优化、教育效果评估等方面。
提升思政工作的智能化水平
通过研究和实践，提高高校思想政治工作在利用人工智能技术方面的应用能力，如智能课程设计、智能辅导、智能评价等，实现思政工作的智能化转型。
（二）研究对象
本研究以高校思想政治工作体系为研究对象，具体包括高校思政课程教师、学生、思政教育管理人员以及高校思政教育的相关制度、课程体系、教育活动等。
（三）研究内容
“人工智能+”与思政教育内容创新
探索如何利用人工智能技术挖掘丰富的思政教育素材，如通过大数据分析挖掘红色文化资源、时代楷模事迹等，并将其转化为适合大学生学习的内容形式，如虚拟现实（VR）体验式思政课程内容等。
“人工智能+”与思政教育方式优化
研究智能教学平台在思政课堂教学中的应用，如智能交互系统如何提高课堂参与度；以及人工智能技术在课外思政教育活动中的应用，如利用智能推荐系统为学生推荐个性化的思政实践活动等。
“人工智能+”与思政教育评价完善
构建基于人工智能技术的思政教育评价体系，如利用数据挖掘技术对学生的思想行为数据进行分析，从而实现更全面、客观、动态的思政教育评价。
三、研究思路、研究方法、创新之处
（一）研究思路
现状分析
首先对当前高校思想政治工作中人工智能技术的应用现状进行深入调查，包括已有的应用案例、存在的问题等，为后续研究奠定基础。
理论研究
对相关的思想政治教育理论、教育技术学理论以及人工智能技术原理进行研究，寻找理论依据，探索理论融合点。
路径构建与实践验证
根据理论研究和现状分析的结果，构建“人工智能+”赋能高校思想政治工作的路径，并通过在部分高校的试点实践进行验证和优化。
（二）研究方法
文献研究法
广泛收集国内外关于人工智能在教育领域、特别是高校思想政治工作中的应用的相关文献，包括学术论文、研究报告等，了解前人的研究成果和研究现状，为本课题研究提供理论支持和研究思路的参考。
案例研究法
选取一些在人工智能应用于高校思政工作方面具有代表性的高校作为案例进行深入分析，总结其成功经验和存在的问题，为构建赋能路径提供实践依据。
行动研究法
在部分高校开展“人工智能+”赋能思政工作的行动研究，在实践中不断探索、调整和完善相关的赋能路径，并对实践效果进行持续评估。
（三）创新之处
研究视角的创新
从系统的、全面的视角出发，将人工智能技术全方位地融入高校思想政治工作的各个环节，而不是局限于某一个方面的应用研究，如单独的教学手段改进等。
研究方法的融合创新
综合运用多种研究方法，将文献研究法、案例研究法和行动研究法有机结合，在理论研究的基础上注重实践探索和案例分析，使研究成果既有理论