人工智能如何使教育研究走向科学

发布时间：2021-04-18 11:25

　　在教育研究陷入严重学科危机的背景下,人工智能将可能通过方法论重构、研究技术和工具创新实现教育学科重构,这一过程以科学化为核心目标,有望通过学科融合缩小教育学科与自然科学的研究方法差距、逐步摆脱基于假设-验证逻辑的实验主义方法论、实现近似因果式判断而非关联性判断、限制人为因素对于研究数据的干扰。人工智能时代教育活动目标、过程、结果将发生根本性转变,教育学科面向人工智能进行学科重构的过程中,应对各类教育研究结论进行全面检验并打造形成教育研究的基础知识库,应逐步形成教育研究的基础理论、基础方法和基础范式,应形成新的教育研究行业标准,并重新配置教育研究各类要素和资源。 

【文章来源】：高等工程教育研究. 2020,(01)北大核心CSSCI

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
一、 人工智能时代的教育研究方法:非变不可
二、 人工智能与教育科学研究方法:革命、颠覆、破坏
    1. 向自然科学学习:社会科学研究方法的方法论和技术工具困境。
    2. 向其他社会科学学习:教育科学研究方法的方法论和技术工具困境。
    3. 向人工智能要方法:教育科学研究的“自我救赎”。
三、 人工智能时代的教育研究:科学导向的学科重构
四、 人工智能在教育科学研究中的应用举例
    1. 调查访谈法:学术人才流动研究的方法起源。
    2.简历分析法:大数据分析方法的思想雏形。
    3. 学术发表分析法:大数据方法的正式引入。
    4. 人工智能方法:未来可能的发展方向。


【参考文献】：
期刊论文
[1]西部生源大学生学业表现的多维对比分析——基于B大学N学院学生的实证研究[J]. 刘进,林松月,王艺蒙,马丽娜.  重庆高教研究. 2019(04)
[2]人工智能创新与中国高等教育应对(下)[J]. 刘进,吕文晶.  高等工程教育研究. 2019(02)
[3]人工智能创新与中国高等教育应对(上)[J]. 刘进,吕文晶.  高等工程教育研究. 2019(01)
[4]高端国际人才跨国流动的动因研究——兼论中国吸引高端国际人才的战略[J]. 魏浩,耿园.  世界经济与政治论坛. 2019(01)
[5]大数据背景下高等教育治理转型:机遇、挑战与应对策略[J]. 汤贝贝,薛彦华.  重庆高教研究. 2019(02)
[6]深化院校研究 推进个性化教育——“大数据时代的院校研究与个性化教育”国际会议暨中国高等教育学会院校研究分会2018年年会综述[J]. 张莉.  高等教育研究. 2018(09)
[7]人工智能与新工科人才培养:重大转向[J]. 陈劲,吕文晶.  高等工程教育研究. 2017(06)
[8]加强教育实证研究,提高教育科研水平——“第二届全国教育实证研究专题论坛”及“全国教育实证研究联席会议”成果览要[J]. 华东师范大学学报(教育科学版).  华东师范大学学报(教育科学版). 2017(03)
[9]新工科的核心能力与教学模式探索[J]. 周开发,曾玉珍.  重庆高教研究. 2017(03)
[10]教育学院停办背景下的学科危机及出路——以兰州大学与芝加哥大学教育学院为例[J]. 任炜华.  高教探索. 2017(02)



本文编号：3145391