生成式人工智能赋能本科生科研能力培养——ChatGPT支持的CUREs教学模式

作     者：吴忭 李凤鸣 胡艺龄 WU Bian;LI Fengming;HU Yiling

作者机构：华东师范大学教育信息技术学系上海200062 

出 版 物：《现代远程教育研究》 (Modern Distance Education Research)

年 卷 期：2024年第36卷第3期

页      面：3-10,28页

核心收录：

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 

基　　金：2023年度国家社会科学基金教育学一般项目“数据赋能的教师数字素养培养模式与可视化环境设计研究”(BCA230274) 

主　　题：生成式人工智能 ChatGPT 科研能力 CUREs 教学模式 

摘      要：为促进高等教育中高素质创新人才培养,构建以学生为中心的科研训练与课程教学整合模式是有效途径。当前基于课程的本科生科研体验(CUREs)教学模式虽在增强学生对科学本质的理解等方面具有一定优势,但在激发学生研究动机方面存在一些不足。将支持高效反馈的生成式人工智能ChatGPT引入人机协作研究过程中,有助于改善学生的科研体验,推动科研项目化学习。通过对ChatGPT支持的CUREs教学模式的设计与实施,发现该模式有助于培养学生的科研能力,提升他们的科研知识水平、科研技能水平和科研情感水平。尽管学生认同该教学模式的有效性和易用性,但其实际效果的发挥仍需人类智慧的参与。未来需要持续升级和优化生成式人工智能技术,确保技术应用高效且符合伦理标准;应用生成式人工智能技术重构教学模式,并通过长周期、跨场域实践检验其应用效果;强调人工智能与人类智慧的互补协作,真正实现生成式人工智能赋能学生科研能力提升。