关键词： AI大模型   人工智能   科研诚信   科技伦理  

摘要： AI大模型在科研领域的广泛应用,既显著提升了研究效率,也在引领和推动科研范式变革。立足马克思主义技术伦理视角,深入分析AI大模型变革科研范式的作用机理,发现AI大模型在嵌入科研工作时,具有生成响应高效性、生成过程隐蔽性、生成方式混合性、生成内容局限性四个显著特征。基于这些特征,进一步研究AI大模型给科研诚信带来的影响,可以归纳为从辅助工具到主体替代的学术失范、商业逻辑侵蚀学术公共性的伦理危机、算法不可解释性动摇科学验证根基三重悖论。为有效应对AI大模型给科研诚信带来的挑战,应从伦理、技术、监管、制度四个层面形成融贯性治理路径,即进一步规范AI大模型应用的科研伦理、持续开发深度检测与溯源技术、不断强化对学术出版行业的审核管理、健全维护科研诚信的政策法规体系。

关键词： 人工智能   高等教育   问题提出能力   知识生产范式   创新  

摘要： 在人工智能(AI)技术重塑知识生态的背景下,高等教育正面临从“解答导向”向“提问驱动”的范式转型。目前,AI对已知问题的高效解答消解了传统教育中“解题能力”的稀缺性,而知识创新的本质始于“提出有价值问题”的能力。研究强调,突破性创新依赖“非常规问题”的提出,交叉学科融合需要“跨域问题”的联结,提问更是个体主动建构认知、表达价值判断的核心过程。在此背景下,高等教育需重构目标,从培养“问题解决者”转向“问题提出者”,将提问能力作为AI时代的“元能力”,其不仅是知识生产的起点、人机协作的主导权所在,更是教育守住不可替代性的关键。这一转型既是应对技术挑战的策略,更是回归教育本质的必然要求。

关键词： 生成式人工智能   教师应用   教育智能化  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,教育正迈入智能化阶段。人工智能逐渐成为人类认知能力的外延,“算法化”呈现人脑的思维过程。人类活动与智能的深度融合,催生了人机协同的新型知识生产与学习方式。这种转变意味着教育的逻辑正从单向度的知识传递,转向以智能赋能为核心的协同生成。

关键词： 人工智能   高等教育   师生主体性   伦理治理  

摘要： 生成式人工智能赋能高等教育,在提升教学效率的同时引发师生主体性弱化与技术工具主义的结构性风险,形成技术理性僭越教育本真的时代悖论。针对现有研究多聚焦人工智能工具效能却未系统回应技术理性对教育人文价值的侵蚀问题,基于交往理性与伦理治理视角,构建“教师—学生—AI”三元共生模型,提出“人—物—事—境—规”五维动态调适机制及分层适配路径,以回应学科差异与文化敏感性。基于中外典型案例分析,通过跨域实践验证机制的学科适配性与文化敏感性,提炼差异化治理逻辑,保障算法透明,强化伦理审查覆盖率,注重文化适配,找到从工具理性到价值理性跃迁的重要路径,最终形成兼具理论创新性与实践操作性的治理框架,守护教育育人本质与人的全面发展。

关键词： 人工智能   图形设计教学   创新应用   教育技术  

摘要： 本论文探讨了人工智能在图形设计课程教学中的应用,分析了人工智能技术对图形设计教学的影响和推动作用,通过对人工智能赋能图形设计课程的创新应用进行研究和实践,展示了人工智能技术如何给图形设计教学带来变革和提升。此外,本文还通过案例分析和理论探讨,阐述了人工智能技术在图形设计教学中的潜力和前景,为推动图形设计教育的发展提供了新思路和方法。

关键词： 生成式人工智能   高中语文   项目式学习   实践  

摘要： 生成式人工智能(AIGC)作为文本、图像、音频、视频等内容智能合成的机器学习模型,在高中语文项目式学习中展现出巨大潜力。本文聚焦教师教学、学生学习与项目评价三个维度,探讨AIGC在高中语文教学中的应用价值,分析其在项目设计、资源整合、深度思考、个性化反馈等方面的作用。同时,建议通过贯穿性评价、深度探究任务设计及使用规则制定,优化AIGC在语文教学中的应用,推动语文教学的创新发展。

关键词： 人工智能   特殊教育   发展困境   突破路径  

摘要： 党的二十大报告提出强化“特殊教育普惠发展”,强调特殊教育是发展教育事业的重要组成部分,人工智能技术与特殊教育的融合,在实现教育现代化发展、推动“特教特办”政策的实施、促进残障学生主体性发展中发挥着重要的作用。在具体实践过程中,数据安全问题、数字鸿沟以及特教师资队伍建设有待加强等问题凸显,人工智能在赋能特殊教育的过程中,应直面困境,通过政策支持、研发管理、家校协同、教师智能素养与胜任力提升等路径化解风险挑战,推动人工智能技术赋能特殊教育高质量发展。

关键词： OBE理念   AI赋能   翻转课堂   大学英语教学  

摘要： 在AI技术发展及教育智能化变革背景下,针对大学英语教学展开研究,旨在构建OBE理念指导下的AI赋能大学英语翻转课堂教学模式。通过进行实验研究,构建并实施该模式,分析其教学效果,优化该教学模式。该模式能提升教学质量并激发学生能力。研究为大学英语教学改革提供新视角,也为OBE理念及AI技术在教育领域更广泛的应用提供支持。

关键词： 人工智能   电力工程   故障诊断模型   深度学习   强化学习  

摘要： 在新型能源以较高比例融入电力系统,以及电力系统朝着数字化方向转变这一种协同发展的大背景之下,现代电网所表现出的故障特征具有复杂性。以往基于物理原理构建模型所形成的诊断办法,在诊断的效率、模型普遍适用的能力以及动态适应的能力等多个方面,都存在比较明显的局限。此项研究从整体上对以人工智能作为驱动力的新型电力系统故障诊断理论体系展开深入探究。在这个过程中,创建了一种智能诊断框架,它把动态特征表现机制与深度强化学习策略相互融合起来。经实验得出的结果显示,所提出的这种混合智能诊断模型,在诸如故障识别的准确程度、响应的时间快慢以及对工况的适应能力等关键指标方面,分别有23.6%、41.8%和35.2%的提升幅度。这一成果为打造具备全方位感知能力与自主决策能力的下一代智能电网,提供了具有创新性的理论模式以及能够广泛推广应用的工程实践解决方案。

关键词： 人工智能   教学转型   素养成长型课堂   区域实践  

摘要： 随着智能技术在教育教学中的融合创新应用,教学转型成为区域教育高质量发展的核心议题。本文系统阐释了智能时代教学转型的发展愿景、区域挑战与行动路向,提出了“课堂·评价·教师”三维联动发展的区域实践框架,并结合北京市东城区典型案例,从课堂重构、数据治理和教师发展等方面总结实践经验。