关键词： 生成式人工智能   GenAI   TPACK   教师专业知识  

摘要： 生成式人工智能为教育领域带来了颠覆性变革,要求教师更新学科认知、教学方法和技术应用观念,以适应新的教育环境和挑战。首先,系统分析生成式人工智能技术赋能教师教学的发展机遇,从学科观、教学观、技术观三个视角阐述生成式人工智能在重塑教师知识结构方面的现实挑战。其次,聚焦GenAI技术,重新审视与更新对TPACK框架的认识与理解,并创新性地将伦理评估(TEAK)要素纳入教师TPACK框架。最后,提出了生成式人工智能背景下提升TPACK的具体路径:提供分层系统培训,提升GenAI-TK/TCK/TPK基础知识;构建AI伦理智能体,强化GenAI-TEAK认知能力;开展人机协同实践,驱动GenAI-TPACK内生发展。

关键词： 生成式人工智能   人类心智   社会创造策略   人类中心主义  

摘要： 横空出世的生成式人工智能(AI)模糊了AI与人类心智间的界限,人们会如何化解这种相似性值得关注。基于社会认同理论,通过4项递进研究,系统探讨了生成式AI凸显下个体社会创造策略的使用情况,并考察了人类中心主义的调节作用。结果发现：个体会创造性地定义人类心智与生成式AI的区分方式(研究1),并运用此种社会创造策略来应对生成式AI凸显(研究2～4)。此外,人类中心主义会增强生成式AI凸显情境下个体的社会创造策略使用程度(研究3～4)。研究结果揭示了生成式AI凸显情境下个体应用社会创造策略的具体表现形式及其积极意义,阐明了人类中心主义潜在的建设性作用,并为智能时代如何借助社会创造策略巧妙推动人类与AI和谐共生提供了新的启发。

关键词： 人工智能   溯源   水环境   污染物   源径汇过程  

摘要： 水环境污染溯源是精准治污与生态修复的核心前提，对流域生态管理及社会、生态协同治理具有至关重要的纽带作用。传统方法受限于检测准确性不足、模型过度简化及数据整合能力薄弱的技术难题，难以支撑污染物“源-径-汇”全链条动态解析的需求。本文系统梳理了当前水环境污染物溯源的方法现状以及人工智能（AI）技术引入后的技术发展态势，结合文献计量与案例分析，揭示了聚焦于污染源智能识别、迁移路径动态建模及污染汇风险预警三大方向的国内外研究热点。人工智能技术具有突破性的多源异构环境数据处理能力、环境系统中复杂变量间非可加性及非单调性因果关联识别能力与污染物在环境介质中时空演变的动态模拟预测能力。在源解析维度，深度学习和迁移学习等展现了复杂环境条件下利用多源数据进行多尺度表征的能力；面向径建模，时序模型、物理驱动AI等可动态解析污染物在多介质界面的迁移路径；在汇风险评估环节，多尺度预警框架成为解析污染汇的形成机制与生态风险传导路径的重要手段。未来研究需重点突破跨流域模型泛化能力、污染迁移的物化机理可解释性及边缘计算适应性等核心挑战，并通过构建‘感知、决策、治理’联动的智能云链平台，建立涵盖模型架构、数据接口与评估协议的技术标准体系，形成算法伦理审查与跨境治理协同机制。

关键词： 人工智能   中小学教师   备课   教学设计  

摘要： 人工智能技术正在重塑教育生态,但教师的核心价值不可替代。当前,教师面临备课耗时过长、差异化设计负担重、学情数据匮乏等三大痛点。AI技术通过精准资源推送、显微级学情分析及人机协同教学设计,为教育数字化转型提供了新的突破口。在备课过程中,教师可采用“三步升级法”:利用AI体检诊断备课盲区,人机共创优化教学设计,人工润色注入教育温度,从而实现从资源处理到教学创新的全链路升级。同时,在应用AI备课时,需警惕三个问题:模糊提示词导致“货不对板”,全盘接受AI引发“教案失温”,以及忽视版权触发法律风险。

摘要： 2025年春,中国的人工智能模型DeepSeek一鸣惊人,引起美国OpenAI等科技巨头震动,美国股市中英伟达等美国高科技企业的股价大跌,甚至引起美国政府的关注。DeepSeek以其训练成本优化、对标头部闭源大模型的性能、用户可见的思维链、对模型设计训练思路及模型参数的高程度开源等优势,打破了美国科技界对AI的垄断,是自从ChatGPT面世以来人工智能技术的新突破。

关键词： 数据要素   人工智能技术   要素融合   区域经济差距  

摘要： 数据作为战略性生产要素,通过与人工智能技术融合,产生价值倍增效应,为缩小地区经济差距提供了新思路。基于区域创新系统理论,利用2012-2023年中国省级面板数据,采用固定效应回归分析和门限回归模型,研究数智融合对区域经济差距的影响。研究发现:数智融合度越高,越能显著缩小区域经济差距;区域创新能力、产业结构高级化和资源配置效率在其中发挥中介作用,创新基建发挥调节效应。异质性分析表明,数智融合对缩小东部、西部地区经济差距的作用显著,而在中部地区不显著;门槛效应表明,金融发展水平在数智融合影响区域经济发展差距的过程中存在单门槛效应,即当金融发展水平跨越门槛值后,数智融合对区域经济差距的影响由正向转为负向。研究结论为进一步发挥数据要素的乘数效应、促进我国区域经济协调发展提供了启示。

关键词： 人工智能   互联网   应用型本科院校   智能管理云平台   精准教学  

摘要： 新时期背景下的“人工智能+互联网”在社会各个领域的发展中得到了前所未有的应用,特别是在应用型本科院校精准实践教学模式的构建与实施中发挥了重要作用。在这种情况下,每一教师都必须要从传统、落后的教学模式挣脱出来,在不断提升整体教学实践内容领先性、过程管理完善性、信息与智能平台支持合理性方面进行革新。以与时俱进的实践教学智能管理云平台,打造精准的学生画像,借助各种课程内容设计和互动施教,完成线上线下结合、课内课外相联动的个性化教学体验。下面就来从理论与实践融合的角度,对此展开研究,希望本文能够为广大教师带来一定的参考和帮助,在全面提高学生实践水平、创新能力以及对接企业需求中发挥作用,为我国应用型本科院校实践教学模式研究提供参考和支持。

关键词： 自动驾驶汽车   交通事故责任   产品责任   侵权责任主体   人工智能  

摘要： 作为人工智能技术在交通运输领域的新成果,自动驾驶汽车在提高交通安全和效率方面展现出巨大潜力,但也带来了新的法律挑战。对于进入L2-L5阶段的汽车发生交通事故致损的侵权责任主体认定问题,现有机动车交通事故责任认定规则无法完全有效回应和解决。面对地方立法存在局限性、责任认定规则模糊且顺序不合理的现状,应首先厘清责任主体中各个概念的范围,再以事故发生时的汽车状态与汽车保有人的行为判断过错,划分机动车交通事故责任与产品责任的适用,同时健全配套措施,以应对法律挑战和实践需要。

关键词： 人工智能   软件技术   人才培养   方案优化  

摘要： 人工智能(AI)技术的快速发展深刻影响了软件行业,促使传统软件技术专业人才培养方案亟需优化。本文以高职院校为例,分析AI技术对软件开发模式及行业人才需求的影响,指出传统培养方案存在AI融入不足、课程滞后、实践与创新能力薄弱等问题。针对此,提出优化路径,建议调整培养目标,聚焦AI应用与创新能力,重构课程体系,融入机器学习、深度学习等核心AI课程,强化数学与数据科学基础,创新项目驱动与混合式教学方法,提升实践能力;同时讨论了师资队伍建设和持续改进等问题,为AI时代软件技术人才培养提供了理论参考与实践策略。

关键词： 世界模型   未来产业   人工智能   技术赋能   新质生产力  

摘要： 发展未来产业既是培育新质生产力和推动经济高质量发展的重要途径，也是应对新一轮科技革命与产业变革的战略部署。世界模型的技术突破正在引领人工智能时代朝着更具想象力的方向不断演进，其与未来产业发展之间存在的紧密内在关联性，使其能够成为赋能未来产业发展的核心技术。世界模型赋能未来产业发展总体上呈现出逐层叠加的三阶段演化图景，即重构数据驱动算法的基础阶段，构建超现实空间的强化阶段和嵌入具身智能的跃迁阶段。为推进世界模型赋能未来产业发展的持续深入，必须坚持以技术突破为核心，以产业应用为导向，以全球竞争为锚点，最终形成全方位、全链条、全流程的系统性赋能体系。