课题申报书：面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径研究.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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面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径研究课题设计论证
课题设计论证报告
课题名称：面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径研究
一、研究现状、选题意义、研究价值
1、研究现状
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如ChatGPT、GPT-4等已成为自然语言处理领域的热点。这些模型在教育、医疗、娱乐等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，当前数字化技能人才的培养体系尚不能完全适应大语言模型应用领域的需求。一方面，传统教育模式在培养具有跨学科知识和创新能力的数字化技能人才方面存在不足；另一方面，大语言模型技术的快速发展使得相关技能和知识更新迅速，对人才培养提出了更高要求。
国内外已有研究主要集中在大语言模型的技术原理、应用场景及教育应用等方面，但对于如何有效培养适应这一新兴领域的数字化技能人才的研究尚显不足。因此，本课题旨在填补这一研究空白，探索面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径。
2、选题意义
本课题的选题意义在于：
适应技术发展需求：随着大语言模型技术的不断成熟和应用领域的拓展，对数字化技能人才的需求日益迫切。本课题旨在培养能够熟练运用大语言模型技术解决实际问题的专业人才。
推动教育改革：通过本课题的研究，可以推动教育教学模式的创新，为培养具有跨学科知识和创新能力的数字化技能人才提供新的思路和方法。
促进经济社会发展：数字化技能人才是推动经济社会发展的重要力量。本课题的研究成果将为相关行业和企业提供有力的人才支持，促进经济社会的发展。
3、研究价值
本课题的研究价值主要体现在以下几个方面：
理论价值：本课题将丰富和完善数字化技能人才培养理论体系，为相关领域的研究提供新的视角和方法。
实践价值：本课题的研究成果将直接应用于高等职业教育中，为培养适应大语言模型应用领域的数字化技能人才提供实践指导。
社会价值：本课题的研究成果将有助于提高数字化技能人才的综合素质和创新能力，为经济社会发展注入新的活力。
二、研究目标、研究对象、研究内容
1、研究目标
本课题的研究目标包括：
梳理大语言模型应用领域对数字化技能人才的需求和技能要求；
分析当前数字化技能人才培养体系存在的问题和不足；
探索面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径；
提出具体的培养方案和教学模式，并进行实践验证。
2、研究对象
本课题的研究对象主要包括：
高等职业教育中的数字化技能人才培养体系；
大语言模型应用领域的行业和企业对数字化技能人才的需求；
数字化技能人才的学习特点和成长规律。
3、研究内容
本课题的研究内容主要包括以下几个方面：
大语言模型应用领域分析：分析大语言模型在教育、医疗、娱乐等领域的应用现状和发展趋势，明确数字化技能人才在这些领域中的需求和技能要求。
数字化技能人才培养现状分析：梳理当前高等职业教育中数字化技能人才培养体系的现状，分析存在的问题和不足。
培养路径探索：结合大语言模型应用领域的需求和数字化技能人才的学习特点，探索面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径。
培养方案和教学模式设计：根据探索的培养路径，设计具体的培养方案和教学模式，包括课程设置、教学方法、实践教学等。
实践验证：将设计的培养方案和教学模式应用于高等职业教育中，进行实践验证，并根据验证结果进行调整和优化。
三、研究思路、研究方法、创新之处
1、研究思路
本课题的研究思路如下：
文献综述：通过查阅相关文献，了解大语言模型应用领域和数字化技能人才培养的研究现状和发展趋势。
需求分析：通过调研行业和企业对数字化技能人才的需求，明确大语言模型应用领域对数字化技能人才的具体要求。
问题诊断：分析当前数字化技能人才培养体系存在的问题和不足，为探索新的培养路径提供依据。
路径探索：结合大语言模型应用领域的需求和数字化技能人才的学习特点，探索面向大语言模型应用领域的数字化技能人才培养路径。
方案设计：根据探索的培养路径，设计具体的培养方案和教学模式。
实践验证：将设计的培养方案和教学模式应用于高等职业教育中，进行实践验证，并根据验证结果进行调整和优化。
2、研究方法
本课题采用的研究方法主要包括：
文献研究法：通过查阅相关文献，了解大语言模型应用领域和数字化技能人才培养的研究现状和发展趋势。
调查研究法：通过问卷调查、访谈等方式，收集行业和企业对数字化技能人才的需求信息，以及当前数字化技能人才培养体系的现状和问题。
案例分析法：选取典型的高等职业教育机构和企业，分析其数字化技能人才培养的成功案例，为探索新的培养路径提供借鉴。
实验验证法：将设计的培养方案和教学模式应用于高等职业教育中，进行实践验证，并根据验证结