中国人工智能学会系列白皮书⸺教育研究中的AI4S

中国人工智能学会二○二五年十一月 中国人工智能学会系列白皮书⸺教育研究中的AI4S 中国人工智能学会二○二五年十一月 《中国人工智能学会系列白皮书》编委会 副主任：赵春江何友王恩东郑庆华刘成林周志华孙富春庄越挺胡德文杜军平杨强 委员：陈松灿董振江付宜利高新波公茂果古天龙何清胡清华黄河燕季向阳蒋田仔林浩哲梁吉业刘奕群潘纲石光明孙茂松孙长银陶建华王海峰王熙照王轩王蕴红吴飞于剑余有成张化光张学工章毅周鸿祎周杰祝烈煌 《中国人工智能学会系列白皮书——教育研究中的AI4S》编写组 主编：陈向东副主任：武法提柯清超金慧编者：刘泽民卢淑怡禇乐阳靳旭莹刘城烨潘香霖等 目录 第1章引言................................................................................................1 1.1教育研究的独特性：范式之争与实践鸿沟..............................31.1.1范式之争的历史遗产............................................................31.1.2理论与实践的断裂................................................................41.2技术对于教育研究的适应性.......................................................51.3定义教育研究中的AI4S.............................................................71.4报告的结构.................................................................................11 第2章AI重塑教育研究范式.................................................................14 2.1教育研究范式变革的理论基石................................................162.1.1科学研究的范式..................................................................162.1.2教育研究范式演进..............................................................172.1.3大语言模型时代的科学研究.............................................182.2研究视域的拓展.........................................................................202.2.1拓展问题视野......................................................................212.2.2自动化假说生成..................................................................222.2.3整合多元知识源..................................................................232.2.4研究者角色的重塑..............................................................252.3研究过程的重构.........................................................................262.3.1AI角色演化.........................................................................272.3.2自主研究智能体的涌现......................................................292.3.3生成式智能体模拟..............................................................292.3.4超越“人在回路”..............................................................332.3.5人类研究者的转型..............................................................34 第3章AI辅助的教育质性研究.............................................................37 3.1基于AI的教育质性研究流程..................................................373.1.1大语言模型对于教育质性研究的适用性.........................393.1.2大语言模型在教育质性研究中的应用.............................49 3.2典型应用场景.............................................................................603.2.1课堂互动与学习过程分析.................................................613.2.2制度评估与政策分析..........................................................623.2.3医学教育应用研究..............................................................653.3质性研究的独特伦理风险.........................................................663.3.1数据隐私保护风险..............................................................673.3.2结果准确性与可靠性问题.................................................693.3.3冲突和价值观影响..............................................................70 第4章AI驱动的教育量化研究.............................................................73 4.1面向人工智能的教育量化研究................................................734.1.1AI对于教育量化研究的影响............................................744.1.2大语言模型的主要应用方式.............................................804.2典型应用场景.............................................................................884.2.1教学能力评估与测量..........................................................884.2.2多模态学习分析与评估......................................................924.2.3教育数据挖掘与学生表现预测.........................................954.3混合研究方法的应用.................................................................97 第5章研究质量与标准的重构............................................................101 5.1学术作品中AIGC的兴起.......................................................1015.1.1人工智能辅助的学术写作...............................................1015.1.2人工智能检测工具的伦理风险.......................................1065.2AI辅助研究的质量标准..........................................................1085.2.1AI4S中的透明度问题......................................................1085.2.2AI应用于研究引发的偏见..............................................1115.2.3大语言模型的开源闭源之争...........................................1165.3学术评议与质量保障...............................................................1205.3.1AI辅助研究的规定...........................................................1205.3.2AI赋能同行评议...............................................................123 5.3.3研究可信度建立的新方法................................................128 第6章AI促进教育知识转化...............................................................134 6.1教育知识转化的现实困境.......................................................1356.1.1教育知识的核心特征........................................................1356.1.2知识转化的结构性障碍....................................................1386.2AI赋能知识转化的理论机制.................................................1396.2.1世界知识与隐性知识外显化...........................................1416.2.2知识蒸馏与规模化扩散....................................................1426.2.3生成式仿真与系统复杂性应对.....................................