《人机共生视域下高中数学深度学习的发生机制与教学重构研究》开题报告
一、选题背景与意义
（一）时代背景
当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑教育生态。2026年是“十五五”开局之年，教育数字化转型已成为国家战略的重要组成部分。生成式人工智能（AIGC）、大数据分析、智能推荐系统等技术在数学教育领域的应用日益广泛，为个性化学习、精准教学提供了技术可能。
与此同时，《普通高中数学课程标准（2017年版2020年修订）》明确提出，数学教育要培养学生“从数学角度发现和提出问题的能力、分析和解决问题的能力”，强调数学核心素养的养成。在这一背景下，如何借助AI技术推动学生实现深度学习，成为数学教育研究的前沿课题。
（二）现实问题
当前高中数学教学面临三重困境：
第一，教学方式与时代脱节。在教学任务繁重以及高考升学压力的影响下，教师开展教学时仍习惯沿用传统教学模式，注重知识讲解，忽视了对学生深度思维能力的培养-8。传统教学中，教师往往依赖经验筛选教学资源，容易导致资源与学生的认知水平不匹配，难以满足学生的个性化学习需求。
第二，个性化指导难以落地。高中数学班级授课制下，学生个体差异大，“学情差异大、解题思路难追踪”成为普遍痛点。传统课堂难以实现因材施教，部分学生“吃不饱”，部分学生“跟不上”。
第三，技术应用浮于表面。当前AI在数学教学中的应用多停留在工具层面——用PPT展示、用题库推送，尚未真正实现“人机协同”的深度整合。正如复旦大学附属复兴中学开题论证会上专家指出的：人工智能不应仅作为工具，而应被视为学习伙伴，从学科观与系统性视角重构高中数学教学新形态。
（三）研究意义
理论意义：本研究引入“人机共生”这一前沿理论视角，构建AI赋能下高中数学深度学习的发生机制模型，有助于丰富深度学习理论在数学学科领域的应用研究，拓展教育技术学与数学教育学的交叉研究边界。
实践意义：通过探索“教师主导—AI辅助—学生主体”的协同教学范式，开发可操作的教学策略与典型案例，为一线教师提供AI与数学教学深度融合的实践指南，推动课堂从“知识传授”向“素养培育”转型。
二、核心概念界定
（一）人机共生
“人机共生”源于生物学概念，指人与智能系统相互依存、协同进化的新型关系。在教育领域，人机共生意味着：AI不再是冷冰冰的工具，而是作为“学习伙伴”融入教学过程，承担个性化辅导、思维追踪、资源适配等任务；教师则聚焦于情感激励、价值引领、高阶思维培养；学生在人机互动中实现自主建构与深度思考。长安中学相关课题研究中也提出了类似的理念，强调AI赋能条件下教学模式的系统性重构。
（二）深度学习
深度学习（Deep Learning）在教育学领域指学习者通过理解知识的内在联系和框架结构来实现知识的真正掌握，将新知识融入已有的认知结构中，而非简单的记忆和重复-8。数学深度学习强调：知识的迁移应用能力、复杂问题的解决能力、批判性思维的养成、元认知能力的发展。区别于传统“刷题式学习”，深度学习追求“以题促思、以思提能”。
（三）发生机制
发生机制指深度学习在数学课堂中如何被激发、如何展开、如何深化的内在过程与规律。本研究将聚焦三个层面：认知触发机制（AI如何帮助学生突破思维障碍）、情感维持机制（人机互动如何维持学习动机）、社会建构机制（师生、生生、人机如何协同建构数学理解）。
（四）教学重构
教学重构不是简单地将AI技术“叠加”到传统课堂，而是从教学目标、教学内容、教学流程、师生角色、评价方式等维度进行系统性再造，形成“教师主导—AI辅助—学生主体”的新型教学范式。
三、国内外研究现状述评
（一）国内研究进展
1.AI与数学教学融合研究
当前，国内关于AI赋能数学教学的研究呈井喷态势。陈晋在《三新背景下AI助力高中数学教学新样态研究》中探讨了AI对教学形态的重塑作用；蔺娟、廖昕在《生成式AI学习系统在高中数学教学中的应用》中构建了课前智能诊断、课中动态演示的教学模型；黄文芳在《AI赋能高中数学教学变革实践探索》中以“解三角形”单元复习为例，验证了AI辅助教学的有效性。
在课题层面，东莞长安中学立项了《“三新”背景与AI赋能条件下普通高中数学品质课堂教学模式建构的实践研究》，探索AI技术支持的数学教学资源库建设与教学评价工具设计。太仓市王红芳名师工作室围绕“AI赋能大单元教学课型实践”开展系统研究，提出AI助力精准教学、多模态教学重构、人机协同课堂三条路径。安徽师范大学附属庐江三中则聚焦作业设计，开展《生成式人工智能支持高中数学高质量作业设计的实践研究》。
2.深度学习研究
国内关于数学深度学习的研究主要集中在中小学学段。郭文亮探索了深度学习与高中数学命题学习的融合实践路径；林月理研究了深度学习导向下高中数学复习课教学路径。但结合深度学习与问题链的研究中投入数学教学实践方面的研究较少，将深度学习作为理论进行AI融合研究的更是稀缺。
（二）国际研究借鉴
国际学术界对AI与数学教育的研究更为前沿。葡萄牙学者Trocado等人2026年发表的《Learning Quadratic Functions with ChatGPT:An Innovative Experience in High School Mathematics Education》系统研究了ChatGPT在二次函数教学中的应用效果，验证了生成式AI作为数学学习伙伴的可行性。此外，国际数学教育界对“人机协同”“智能辅导系统”“自适应学习”等领域的研究为本课题提供了重要参考。
（三）研究不足与突破点
现有研究存在四方面不足：
理论深度不足：多数研究停留在“AI工具应用”层面，缺乏对“人机共生”深层机理的探讨。
过程机制缺失：对深度学习“如何发生”的动态过程研究薄弱，多为静态效果描述。
学科特异性模糊：未能充分体现数学学科的思维特质（如抽象、推理、建模）与AI技术的深度耦合。
系统性重构缺乏：碎片化应用多，系统化教学模式少。
本研究拟在“人机共生”理论视域下，聚焦高中数学深度学习“如何发生”这一核心问题，构建“机制-策略-模式”三位一体的研究框架。
四、研究目标与内容
（一）总体目标
揭示人机共生环境下高中数学深度学习的发生机制，构建AI赋能深度学习的教学重构模式，开发配套教学资源与评价工具，为数学教育数字化转型提供理论支撑与实践指南。
（二）具体目标
理论构建目标：揭示AI辅助下数学深度学习的内在发生机制，构建“认知-情感-社会”三维发生模型。
模式创新目标：形成“教师主导—AI辅助—学生主体”的协同教学范式及可操作的教学流程。
资源开发目标：开发AI赋能数学教学的典型案例库、校本化资源包及评价工具。
实证验证目标：通过行动研究与准实验研究，验证教学重构模式的有效性。
（三）研究内容
1.现状与问题诊断
通过问卷调查、课堂观察、深度访谈，了解当前高中数学教学中：
AI技术应用的现状（工具类型、使用频率、融合深度）
学生深度学习的现实水平（知识迁移、问题解决、批判思维）
教学痛点与需求（学情诊断、个性化指导、思维追踪）
2.人机共生下深度学习发生机制研究
基于认知科学、学习科学理论，结合数学学科特点，构建“认知-情感-社会”三维发生机制模型：
维度核心问题发生机制
认知触发AI如何帮助学生突破思维障碍？认知支架机制：AI通过动态演示、思维可视化，将抽象数学概念具象化
情感维持人机互动如何维持学习动机？情感激励机制：即时反馈、个性化挑战、成功体验维持学习投入
社会建构人机如何协同建构数学理解？对话生成机制：学生与AI智能体的数学对话促进思维外显与深化
3.AI赋能深度学习的教学策略研究
结合太仓名师工作室提出的三大方向，构建分层教学策略：
策略维度具体内涵应用场景
精准诊断策略AI学情分析、思维链追踪、知识图谱构建课前预习诊断、课中实时反馈、课后作业分析
多模态重构策略文生图、文生视频将抽象概念可视化函数图像变换、立体几何、数列递推
人机对话策略学生与AI智能体讨论解题思路探究性学习、开放性问题解决
个性化推送策略根据薄弱点推送变式训练分层作业、个性化复习
4.人机协同教学模式构建
参考长安中学相关课题研究框架，构建“三阶六步”人机协同教学模式：
课前阶段（诊断-预学）：
第一步：AI学情诊断，定位学生认知起点与共性问题
第二步：差异化资源推送，支持个性化预学
课中阶段（探究-建构）：
第三步：问题情境创设，AI辅助呈现数学问题背景
第四步：人机协同探究，学生与AI互动解决数学问题，教师适时点拨深化
第五步：思维外化与反思，借助AI生成解题思路对比图，优化思维方法
课后阶段（巩固-拓展）：
第六步：个性化作业推送与智能批改，生成学情分析报告，实现“教学评一致性”
5.典型案例开发与实证研究
选取高中数学核心知识点（如函数、数列、立体几何、概率统计）开发6-8个AI赋能教学典型案例
在实验班级开展行动研究，通过“设计-实践-观察-反思”循环优化教学方案
通过对照实验验证教学效果（深度学习水平、数学成绩、学习兴趣等）
6.评价体系构建
深度学习水平评价：借鉴问题链教学中将素养转化为可观测行为指标的方法，构建数学深度学习评价量表
人机协同效果评价：包括学生AI使用效能感、人机互动深度等
教学效果评价：学业成绩、核心素养发展
五、研究方法
（一）研究方法
文献研究法：系统梳理国内外关于AI赋能教育、深度学习、数学教学改革的文献，把握研究前沿与理论脉络。
调查研究法：设计调查问卷和访谈提纲，了解师生对AI辅助教学的认知、态度与需求，诊断教学现状问题。
课堂观察法：运用课堂观察量表，记录实验班级课堂教学中师生互动、人机互动、学生思维表现等，发现问题并优化设计。
行动研究法：在实验班级开展“计划-行动-观察-反思”的螺旋式行动研究，不断优化教学策略与模式。
案例研究法：选取典型学生进行深度跟踪研究，积累人机协同学习的过程性数据与个案经验。
准实验研究法：设置实验班与对照班，通过前测-后测对比，验证教学重构模式的有效性。
（二）技术路线
阶段时间主要任务预期成果
准备阶段第1-2月文献研究、方案设计、调研工具开发文献综述、调查问卷
调研阶段第3-4月现状调查、数据收集、问题诊断调研报告、问题清单
机制研究阶段第5-6月理论构建、发生机制模型设计三维发生机制模型
策略与模式开发第7-9月教学策略提炼、教学模式建构、案例开发策略体系、教学模式、案例初稿
实施验证阶段第10-15月行动研究、准实验研究、过程优化过程记录、中期报告
总结阶段第16-18月效果评估、成果提炼、报告撰写研究报告、论文、案例集
六、研究重点与创新点
（一）研究重点
发生机制的揭示：从“认知-情感-社会”三维度揭示人机共生环境下深度学习如何发生，这是本研究的理论核心。
教学模式的建构：形成可操作、可复制的人机协同教学模式，这是本研究的实践归宿。
评价体系的开发：构建深度学习水平与教学效果的评价工具，确保研究科学性和成果可信度。
（二）创新之处
视角创新：引入“人机共生”理论，超越“工具论”的技术观，将AI定位为“学习伙伴”，从系统性、协同性视角重构数学教学新形态。
理论创新：构建“认知-情感-社会”三维发生机制模型，揭示AI赋能深度学习的深层机理，填补现有研究对“过程机制”关注的不足。
模式创新：提出“三阶六步”人机协同教学模式，将课前诊断、课中探究、课后拓展有机整合，形成教学闭环。
方法创新：综合运用行动研究、案例研究、准实验研究等多种方法，实现理论与实践的双向互动。
成果创新：形成“理论模型+教学模式+典型案例+评价工具”四位一体的研究成果体系。
七、预期成果
（一）理论成果
《人机共生视域下高中数学深度学习的发生机制与教学重构研究》研究报告
在学术期刊发表论文1-2篇
“认知-情感-社会”三维深度学习发生机制模型
（二）实践成果
《人机协同高中数学教学模式操作指南》
AI赋能数学教学典型案例集（6-8个）
高中数学深度学习评价量表
教学资源包（含教学设计、课件、智能体对话示例）
（三）社会效益
为正在探索AI与数学教学融合的一线教师提供实践指导
为学校推进教育数字化转型提供参考方案
为师范院校数学教育人才培养提供改革建议
八、研究基础与保障
（一）研究团队
课题负责人具有数学与应用数学专业背景，系统学习过数学教育、教育技术相关课程，熟悉高中数学课程标准和教学实际。团队成员可包括指导老师（具有副教授以上职称）、同学、一线数学教师，形成理论与实践结合的研究共同体。
（二）研究条件
文献资源：可访问学校图书馆数据库，获取国内外相关期刊论文、学位论文、行业报告。
实践基地：可通过教育实习、校友资源等渠道联系合作学校，开展调研与实验。
技术条件：具备使用生成式AI工具（如DeepSeek、ChatGPT等）的条件。
时间保障：按照学校毕业论文/学位论文的时间安排，制定详细工作计划并严格执行。
（三）可能困难与对策
可能困难应对策略
合作学校配合度不高依托教育实习基地、校友网络，选择有意愿参与教改的学校
技术工具选型复杂聚焦主流生成式AI工具，明确选型依据，避免技术干扰
深度学习水平难以量化将核心素养转化为可观测的行为指标，开发多维度评价工具
教学干扰因素多采用准实验设计，尽可能控制无关变量
九、研究进度安排
时间工作内容
第1-2周查阅文献，确定选题，完成开题报告
第3-4周完善文献综述，设计调查问卷和访谈提纲
第5-8周开展问卷调查和课堂观察，收集现状数据
第9-12周数据整理分析，构建发生机制模型，开发教学策略
第13-16周设计教学模式，开发典型案例，准备实验方案
第17-26周开展行动研究与准实验研究，收集过程数据
第27-30周数据分析，效果评估，撰写论文初稿
第31-32周提交初稿给指导老师审阅，根据意见修改
第33-34周论文定稿、校对、打印，准备答辩
十、参考文献
[1]赵妮娜.宜城一中：聚焦“三新”改革探索AI赋能[N].襄阳市教育局,2026-01-26.
[2]人工智能与高中数学教学深度融合的意义、适配性及策略研究[J].求知导刊,2026(01).
[3]长安中学.精研深耕探新路，聚力赋能谱新篇——长安中学2025-2026学年省市立项课题开题活动[EB/OL].2025-10-30.
[4]太仓市王红芳（高中数学）名师工作室.聚焦数列重构，AI赋能教学[EB/OL].学科网,2026-01-21.
[5]Trocado,A.,Dos Santos,J.M.,Saimon,M.,&Lavicza,Z.Learning Quadratic Functions with ChatGPT:An Innovative Experience in High School Mathematics Education[J].International Journal of Education in Mathematics,Science and Technology,2026,14:296-314.
[6]安青网.融合AI智慧，赋能数学教育——安徽师范大学附属庐江第三中学数学教研组教育科学规划课题顺利开题[EB/OL].2025-07-25.
[7]中关村中学.技术赋能，学科融创！——中关村教育集团协同探索AI跨学科教学新路径[EB/OL].北京市海淀区教育委员会,2026-02-26.
[8]高艳娥.基于深度学习的高中数学问题链教学研究[D].郑州教育信息网,2025.
[9]蔺娟,廖昕.生成式AI学习系统在高中数学教学中的应用——以“二项式定理”为例[J].求知导刊,2026(03).
[10]复旦大学附属复兴中学.2025年度虹口区教育科学研究一般项目、青年项目开题汇报会[EB/OL].2025-12-13.
[11]教育部.普通高中数学课程标准（2017年版2020年修订）[M].北京:人民教育出版社,2020.
[12]中华人民共和国教育部.义务教育数学课程标准（2022年版）[M].北京:北京师范大学出版社,2022.