关键词： 高校思想政治课   AI驱动   教育评价   风险隐患   应对路径  

摘要： 在数智化技术狂飙猛进的时代背景下，思政课教育评价体系正经历着智能技术的深度解构。尽管人工智能技术在思政课教育评价中展现出显著优势，但在实际应用过程中隐藏着诸多现实挑战，例如师生关系的生态伦理问题、评价机制的可解释性不足以及“欺骗性价值对齐”的风险。因此，教育界必须坚定维护教师在思政课教育评价中的伦理主体地位，同时优化算法设计并增强其可解释性，并且在教育评价中常态化实现价值引领与价值对齐。这对于推动思政课改革、提升评价的科学性和有效性具有重要意义。

关键词： 人工智能   数据供应链   数据颗粒质量   非合作-合作两型博弈  

摘要： 新一代人工智能作为引领生产力跃迁与产业变革的重要力量,已经深度嵌入到经济社会运行和产业发展中.在此背景下,数据正逐步成为人工智能领域内竞争差异化的核心要素,高质量的数据集有助于显著提升人工智能服务商的模型训练效率和水平.本文聚焦于数据提供商与数据交易平台之间如何合作提升数据颗粒质量,以促进人工智能产业的发展.同时,考虑到数据供应链中存在的非合作博弈,运用非合作-合作两型博弈模型,探究利益相关者的均衡策略与最优利润,并分析社会福利,最后通过数值分析探讨关键因素对数据供应链策略的影响,为数据提供商、数据交易平台以及政府决策提供理论依据.研究发现:(1)数据提供商和数据交易平台的最优销售价格、最优利润、数据颗粒质量水平以及社会福利与价格敏感系数呈负相关.(2)随着人工智能服务商对数据颗粒质量的偏好增强,数据供应链会积极提升数据颗粒质量水平,数据提供商和数据交易平台的销售价格增加,社会福利得到提升,数据提供商对数据交易平台的依赖度降低.

关键词： 生成式人工智能   专利文本   关键词共现网络   LDA主题   K-means聚类  

摘要： [目的/意义]生成式人工智能（Gen AI）的快速发展正深刻重构全球技术竞争格局，通过分析Gen AI领先企业的专利文本，为中国GenAI产业的生态构建与战略布局提供经验借鉴。[方法/过程]基于19家美国GenAI企业1059项专利文本数据，综合使用关键词共现网络分析、LDA主题建模及K-means聚类算法，从网络结构、技术主题分布与技术内容关注方面揭示了美国Gen AI产业的技术创新特征与内在分异。[结果/结论] Gen AI领先企业总体上在“算法、算力、算据”3大核心领域展开布局，基于核心共通AI技术，围绕自身核心业务及资源，以商业应用价值为导向进行差异化竞争与技术落地，形成一个由新兴探索者、生态布局者、整合协同者与核心驱动者4类主体构成的创新生态系统。基于研究发现，论文讨论了美国Gen AI初期领先企业的发展现状，并结合中国Gen AI产业发展特征，从企业、产业和政策3个层面提出政策启示。

关键词： 人工智能   道路交通   自动化执法   规范化行政  

摘要： 随着人工智能时代来临，道路交通领域也迎来了自动化执法的时代。自动化执法提升了道路交通管理水平，降低了执法成本，是执法改革的必然趋势。然而，在实践中，道路交通领域自动化执法在电子取证、人工审核、案件处理和司法监督等环节面临着诸多挑战。对此，应当在电子取证环节，完善设备质量标准、补充公开听证程序、强化执法公告等方式确保电子证据合法有效；在人工审核环节，畅通案件信息渠道、强化实质审查案件事实以保障行政相对人合法权益；在案件处理环节，强化释法说理机制、落实柔性执法理念、严格信息处理流程以化解自动化执法社会争议；在司法监督领域，扩大案件审查范围、推广异步审理在线诉讼程序以完善司法救济途径，从而保障道路交通领域自动化执法的规范化履职。

关键词： 教育技术产业   人工智能   十五五”展望  

摘要： 人工智能技术在教育领域的应用为教育技术产业带来前所未有的发展机遇，人工智能赋能教育技术产业发展的政策、经济、社会和技术环境持续向好。“十四五”期间，我国教育技术产业核心竞争力大幅提升，产业生态持续拓展，基础设施和人才支撑体系不断完善，技术应用兼顾普适性和个性化，但仍面临产业链协同不足、市场秩序失衡、成本价格与普惠目标矛盾、高投入长周期与资本短期回报冲突等现实挑战。面向“十五五”发展新阶段，需积极推动教育技术产业高质量发展，以技术创新为引擎，夯实可持续发展的人才基础；规范产业标准，构建多元协同发展产业生态；创新投融资和商业模式，促进普惠发展；坚持安全发展理念，打造可信可控发展环境；加强开放合作，提升产业全球竞争力。

关键词： 人工智能技术   番茄生产   农业生产   智慧农业   智能采摘  

摘要： 随着人工智能技术的蓬勃发展和政策的大力支持，智慧农业已经成为我国农业接下来发展的重点。番茄是国内外广受喜爱的一种作物，人工智能技术在番茄生产中的应用很广泛，本文将综合梳理我国农业领域人工智能技术运用现状，重点分析总结人工智能技术在番茄生产中的应用现状、存在问题，并对未来发展趋势进行展望、提出建议。

关键词： 基层减负   人工智能应用   人工智能素养   街头官僚  

摘要： 巧用人工智能（AI）技术，助力基层减负，事关政府数智化转型成效，也事关化解急剧且持续积累的“人机冲突”风险。以一个整合的“人-AI”关系框架为切入点，基于“工作需求-资源”理论，采用“联合实验+定性访谈”的混合研究设计探讨AI应用对街头官僚工作压力的影响机制与角色逻辑。联合实验结果发现，AI应用对街头官僚工作压力的影响呈现“两幅面孔”，AI既为其认知能力和工作能力赋能，也与其进行劳动分工协作，实现减负增效；然而，由于AI对街头官僚的自由裁量权、工作价值和工作岗位产生递进式威胁，也导致增负加压。其中，街头官僚的AI素养越高，越容易从AI应用中受益。进一步定性访谈结果表明，街头官僚的AI素养、AI态度和工作尽责心等个体特征影响AI应用的减负增效效果，并由此可以按照“AI减压者”“AI辩证者”和“AI增压者”三种类型进行画像，且AI应用对三类群体工作资源和工作需求的影响呈现出不同机制。研究结论为将基层减负目标衔接到政府数智化建设的各阶段和全过程中提供借鉴与参考。

关键词： 教育出版   生成式人工智能   知识数据化   行业转型  

摘要： 迅猛发展的生成式人工智能正在深刻重塑教育出版行业的生态格局。本文基于人工智能与教育出版深度融合发展的时代背景，系统分析了生成式人工智能技术对教育出版带来的四重挑战，包括内容生产流程颠覆、知识传播渠道重塑、传统教学模式解构及对教材基础地位的冲击；探讨了人工智能时代教育出版在知识价值重塑、教育服务升维与行业生态重构方面的三大机遇。在此基础上，从定位校准、场景创新、内容升级与能力迭代四个维度，提出教育出版实现从内容提供商向智慧学习服务商转型的路径，分享了高教社的实践案例，并就政策支持与数据治理提出对策建议，为构建人工智能时代教育出版新生态提供理论参考与实践指引。

关键词： 人工智能   教育本真   育人本位   潜在风险   应对之策  

摘要： 随着人工智能的迅速发展，智能技术应用在教育领域尤为明显。作为研究开发能够用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，人工智能的“为人性”与教育具有天然的契合性，即本质上的“同根”（服务人的生存发展），设计上的“同理”，实践上的“同基”。但不加限制的人工智能会动摇教育的育人本位，使德育面临困境，智育被淡化和异化，体育、美育和劳动教育等遭遇危机。因此，要把握人工智能发展态势，在推动人工智能与教育深度融合的过程中，提升师生的人工智能素养，奠定教育固守育人本位的人力之基，科学推进教育智体的规范与治理，充分发挥人工智能对育人本位之利，构建常态、实时监控机制，将“技术之变”转为“育人之机”，确保人工智能为教育服务，为人的全面发展服务。

关键词： 生成式人工智能   体育教育   体育教育评价   技术隐忧   体育教学质量  

摘要： 生成式人工智能是引领体育教育“教、学、管、评、研”深层变革的核心力量。采用文献资料和逻辑分析法,探究生成式人工智能嵌入体育教育的运作机理、技术隐忧和防范策略。研究认为,生成式人工智能嵌入体育教育有助于拉动体育教师教学提质增能、驱动学生体育学习减负增效、助力体育教育科学管理决策、推动体育教育评价系统变革和提升体育教育科学研究水平。面对个性化反馈与情感交互缺失、过度依赖数字教师和虚拟学伴、算法黑箱与数据采集误差、结果评价与过程评价标准不明确、内容生成忽视现实复杂性且权责归属难界定等技术隐忧;应多措并举促进体育教师教学质量全面提升,全面培养学生的体育自主学习意识和能力,提高体育教育管理决策的科学性和精确性,加强体育教育结果与过程评价的专业性,切实保障体育教育研究的真实性和严谨性。