中国人工智能学会系列白皮书⸺教育研究中的AI4S

本报告探讨了AI4S-Ed（AI for Science in Education Research）对教育研究范式的重塑及其带来的机遇与挑战。报告首先分析了教育研究的独特性，指出其长期存在“范式之争”和“研究-实践鸿沟”的问题，并解释了传统AI技术在教育研究中的应用局限性。随后，报告重点阐述了AI4S-Ed的核心特征，包括拓展研究视域、自动化假说生成、整合多元知识源和研究者角色的重塑等。报告进一步分析了AI4S-Ed在质性研究和量化研究中的应用场景，并指出了其潜在的伦理风险，如数据隐私保护、结果准确性与可靠性问题以及文化价值观冲突等。最后，报告从元研究视角探讨了AI如何改变知识生产，包括对研究者素养的新要求、人机协同模式的发展，以及新型研究组织形式的涌现等。

核心观点： AI4S-Ed作为一种新兴的研究范式，能够有效拓展教育研究的问题视域，提升研究效率，并促进知识转化，但同时也带来了新的伦理挑战，需要在技术创新与人文关怀之间保持平衡。

关键数据： 报告中提到了多项关键数据，例如，教育研究者平均需要长达17年才能将研究成果应用于实践，AI模型在假设生成方面展现出了前所未有的能力，合成数据能够以低成本、规模化的方式解决人类数据获取困难等问题。

研究结论： AI4S-Ed的发展需要建立相应的批判性反思框架和审慎的实践规范，才能在充分利用其潜力的同时，确保教育研究的科学性、可靠性和伦理性。教育研究者需要具备对AI技术的深刻理解和对教育现象的敏锐洞察，才能有效驾驭AI工具，推动教育研究的范式变革。