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hehaiguang1123 a6f05ab2d5 Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation

- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd)
- Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py)
- Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks
- Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/
- Fix git remote URL (remove plaintext token)
- New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources

2026-07-01 08:05:43 +08:00

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研究框架 v1.0 — 中外顶尖高校AI教育实践对比研究

任务：阶段一"探索"Day 2 —— 框架构建 制定日期：2026-04-23 版本：v1.1（已确认）状态：✅ 已确认 | 研究范围/目标已明确 | 数据来源：二手分析+文献计量

1. 研究对象最终名单

1.1 国内高校（4所）

序号	高校名称	英文名称	类型	AI教育定位
1	清华大学	Tsinghua University	综合研究型	通识教育+开源生态
2	北京大学	Peking University	综合研究型	人机共育+理论框架
3	国防科技大学	NUDT	军队最高学府	军事智能化+系统生态
4	浙江大学	Zhejiang University	综合研究型	工科AI+产教融合

1.2 国外高校（4所）

序号	高校名称	英文名称	类型	AI教育定位
1	MIT	MIT	私立研究型	儿童编程+创造性学习
2	Stanford	Stanford	私立研究型	学术研究+跨学科协作
3	牛津大学	Oxford	综合研究型	AI伦理+跨学科应用
4	剑桥大学	Cambridge	综合研究型	AI伦理+产学合作

1.3 研究范围（已确认）

类型	核心研究对象
国内地方高校	清华、北大、浙大
国内军队院校	国防科大
国外顶尖高校	MIT、Stanford、牛津、剑桥

确认信息：

研究范围：8所高校（国内4所 + 国外4所）
论文目标：CSSCI
数据需求：需要调研数据（实证研究）

2. 五维度分析框架

2.1 框架来源

本框架源自 Idea 文档的五维比较框架，并结合资料扫描报告的实际发现进行优化。

2.2 五维度定义

维度	定义	核心问题	数据来源
政策规划	高校AI教育的顶层设计、战略定位、组织架构	高校如何将AI教育纳入整体战略？有什么制度保障？	官网文件、新闻报道、政策文件
课程设计	AI相关课程的体系结构、内容设置、教学方法	开设了哪些AI课程？覆盖哪些层次？如何教授？	培养方案、课程表、教学平台
师资建设	AI教育相关师资的数量、质量、发展路径	谁来教AI？教师AI素养如何保障？	教师主页、学术产出、培训记录
资源配置	AI教育的物质基础、技术平台、资金投入	AI教育需要什么资源？如何获取和配置？	设施清单、合作企业、财务数据
成效评估	AI教育的效果测量、反馈机制、持续改进	AI教育效果如何评估？有什么证据？	第三方评估、就业报告、满意度调查

2.3 维度间关系

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         政策规划                                  │
│                    （顶层设计 + 战略定位）                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│           课程设计 ◄────────► 师资建设                          │
│         （教什么）        （谁来教）                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         资源配置                                  │
│                  （物质基础 + 技术平台）                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         成效评估                                  │
│                    （效果测量 + 持续改进）                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

3. 高校分类体系

3.1 国内高校分类

类型	特征	代表高校
综合研究型（地方）	教育部直属、双一流、综合性	清华、北大、浙大
军队最高学府	中央军委直属、保密约束、军事导向	国防科大

3.2 国外高校分类

类型	特征	代表高校
顶尖私立研究型	自主招生、高额捐赠、研究导向	MIT、Stanford
古典综合研究型	学院制、精英教育、传统深厚	牛津、剑桥

3.3 比较维度设计

比较维度	国内地方 vs 国内军队	国内 vs 国外
政策规划	体制差异（教育部 vs 军委）	驱动机制差异（国家 vs 市场）
课程设计	军事特色 vs 通用通识	课程结构差异
师资建设	保密约束 vs 开放流动	评价体系差异
资源配置	自主技术栈 vs 商业技术	资金来源差异
成效评估	军事标准 vs 学术标准	评估框架差异

4. 数据采集矩阵

4.1 通用指标（适用于所有高校）

维度	指标	采集方式	优先级
政策规划	AI教育战略文件、核心机构、成立时间、领导层级	官网+新闻+直接搜索	P0
课程设计	AI课程数量、类型、学分、学时、授课语言	培养方案+课程表	P0
师资建设	AI相关教师数量、背景、产出、培训机制	教师主页+学术产出	P0
资源配置	AI实验室/平台、投资金额、合作伙伴	设施清单+年报	P1
成效评估	学生满意度、AI能力测评、就业质量	第三方评估+就业报告	P1

4.2 特色指标（仅适用于特定类型）

类型	特色指标
军队院校	保密等级、自主技术栈（天河/飞腾）、军民融合项目
国外高校	捐赠金额、国际排名、AI伦理框架

4.3 数据采集优先级

优先级	内容	采集策略
P0	核心机构、课程体系、师资情况	优先从本地档案提取，补充官网搜索
P1	资源配置、成效评估	官网年报+新闻报道
P2	详细数据（预算、规模）	需要深入搜索

5. 研究方法论

5.1 研究方法

方法	适用场景	优势	局限
比较案例研究	主要方法	深入分析、揭示机制	样本有限
政策文本分析	政策规划维度	客观、可追溯	需解读意图
二手数据分析	成效评估维度（使用权威报告/数据库）	成本低、可量化	数据质量不一
文献计量分析	学术产出评估	客观、量化	需数据库支持

5.2 实证数据来源（无需问卷调查）

数据类型	来源	说明
政策文件	各校官网、教育部文件	一手来源
官方报告	就业质量年报、AI Index报告	第三方权威
学术产出	Web of Science、CNKI、Google Scholar	计量分析
数据库	教育部统计数据、各类排名榜单	量化指标

5.3 真实性核查标准

等级	定义	要求
A级	官方一手来源	官网 `.edu`/`.gov`、官方发布
B级	权威二手来源	权威媒体报道、学术论文
C级	一般来源	博客、社交媒体，需交叉验证

5.3 质量控制

每条信息需标注来源类型和可信度
核心数据需有2+独立来源验证
保持信息时效性标注

6. 论文结构规划

6.1 建议结构

章节	内容	篇幅建议
引言	研究背景、问题提出、研究意义	10%
文献综述	AI教育研究现状、理论框架	20%
研究设计	研究方法、数据来源、分析框架	10%
发现一：政策规划	各校政策规划对比分析	15%
发现二：课程设计	各校课程体系对比分析	15%
发现三：师资与资源	师资建设与资源配置对比	15%
讨论	模式差异的制度解释	10%
结论与建议	研究结论、政策建议、研究局限	5%

6.2 分析框架应用

第二章（文献综述）：引用五维度框架作为理论基础
第四章-第六章（发现）：按五维度组织比较分析
第七章（讨论）：探讨中外模式差异的制度解释

7. 研究问题清单

7.1 核心研究问题

RQ1：中外顶尖高校在AI教育政策规划方面有何差异？制度因素如何影响AI教育战略？

RQ2：中外顶尖高校的AI课程体系设计有何特征？各有何优势与局限？

RQ3：中外顶尖高校在AI教育师资建设方面有何模式？效果如何评估？

RQ4：中外高校AI教育模式差异的深层制度解释是什么？有何借鉴意义？

7.2 研究假设

编号	假设内容
H1	军队院校的AI教育成效评估标准与地方高校存在显著差异
H2	国外顶尖高校在AI教育课程设计上更注重跨学科整合
H3	国内高校AI教育政策受国家战略驱动更明显

7.3 数据来源

类型	来源	方式
政策文件	各校官网、教育部文件	文本分析
官方报告	就业质量年报、AI Index报告	二手分析
学术产出	Web of Science、CNKI	文献计量
统计数据	教育部统计、各类排名	量化分析

附录：相关文件

文件	内容
`01-资料扫描报告.md`	五校AI教育实践资料汇总
`高校AI教育-论文-Idea.md`	论文Idea文档
`../深度研究报告/`	各校深度研究报告
`../机构档案/`	各校机构档案

框架制定：狗剩 | 2026-04-23 | 待与用户确认

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