生成式人工智能教育应用的政策与科研匹配度研究——基于LDA主题模型和扎根理论的文本分析OA

生成式人工智能在教育领域的应用正如火如荼地展开,但也存在一系列社会问题及风险。国内外先后颁布针对性的政策文件规范其使用,为探究“上行”是否促成“下效”,一方面通过扎根理论解析相关政策文本,另一方面利用LDA模型挖掘当前科研文献研究主题,对两者进行匹配度分析。研究发现,政策文件可抽取为应用目标、应用场景、应用原则和应用评估四个主范畴。相关研究包括智能教学实践、伦理风险管控、教育治理转型、教育研究创新、教师素养提升以及学习形态变革七个主题。两者具有较高匹配度,但也存在模型数据忽视民族语料,本土语言尚未引起重视;智能管理聚焦宏观调控,教育管理服务落地不足;技术融入关注单维育人,五育并举落实难以平衡;风险评估关注伦理治理,性能评估有待深入探索的问题。基于此,提出相应的优化路向:开发民族语言教育大模型,传承特色民族文化;探索具体的智能管理应用,实现技术驱动创变;关注智能美育和劳动教育,坚持五育并举协同推进;构建内容生成的评估体系,保障模型安全应用。