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10 KiB
Markdown
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title: "高校AI教育研究 — 论文 Idea Document"
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description: "中外顶尖高校AI教育实践对比研究论文的结构化规划文档"
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author: ["老何"]
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created: 2026-04-23
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tags:
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- research
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- ai-education
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- higher-education
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- paper
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categories:
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- "[[Research]]"
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status: draft
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type: idea
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source: ""
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IDEA DOCUMENT — 高校AI教育研究论文
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基于 llm-wiki 模式设计的人机协作学术论文写作模板
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Human: 老何（高校法学教师，AI教育研究者）
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LLM: 狗剩（AI协作代理）
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# Idea: 中外顶尖高校AI教育实践对比研究
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> **一句话描述**：系统梳理全球顶尖高校在AI教育领域的政策规划、课程设计、实施路径与成效评估，为国内高校AI教育发展提供理论参照与实践指南。
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## 1. 研究背景与动机
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### 1.1 问题陈述
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当前高校AI教育面临以下核心挑战：
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| 问题维度 | 具体表现 |
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|----------|----------|
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| **课程供给** | AI课程碎片化、与专业脱节、层次不清 |
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| **师资能力** | 教师AI素养参差不齐，教学方法陈旧 |
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| **制度保障** | 缺乏顶层设计、资源配置不均、评估体系缺失 |
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| **国际差距** | 与MIT、Stanford等顶尖高校相比存在显著差距 |
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### 1.2 现有研究现状
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<<<已有研究（LLM补充）>>>
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- 国内研究：政策文本分析、案例描述为主，缺乏系统性比较
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- 国外研究：MIT OpenCourseWare、Stanford AI Lab 等有丰富实践，但整合性不足
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- 核心文献：<<<LLM搜索补充，首先搜索本地笔记仓库，然后再搜索补充>>>
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### 1.3 研究价值
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| 价值类型 | 具体描述 |
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|----------|----------|
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| **理论价值** | 构建高校AI教育的多维分析框架 |
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| **实践价值** | 为国内高校AI教育规划提供可操作的参照系 |
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| **政策价值** | 为教育主管部门制定AI教育政策提供证据支持 |
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## 2. 研究框架
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### 2.1 核心概念界定
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AI教育 = AI素养培育（通识）+ AI专业人才培养（专识）+ AI辅助教学应用（应用）
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高校AI教育实践 = 政策规划 × 课程设计 × 师资建设 × 资源配置 × 成效评估
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```
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### 2.2 比较研究框架
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**研究对象**（示例，可调整）：
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| 层级 | 国内高校 | 国外高校 |
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|------|----------|----------|
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| **顶尖研究型** | 清华大学、北京大学、浙江大学 | MIT、Stanford、Oxford、Cambridge |
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| **特色研究型** | 上海交通大学、复旦大学 | ETH Zurich、Imperial College |
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| **应用型** | 电子科技大学、北京邮电大学 | CMU、Georgia Tech |
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**分析维度**：
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| 维度 | 子指标 | 数据来源 |
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|------|--------|----------|
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| **政策规划** | AI战略文件、组织架构、资金投入 | 官网文件、新闻报道 |
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| **课程设计** | 课程数量、课程类型、与专业结合度 | 培养方案、课程表 |
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| **师资建设** | 教师背景、培训机制、教研产出 | 教师主页、学术产出 |
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| **资源配置** | AI实验室、算力平台、产学合作 | 设施清单、合作企业 |
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| **成效评估** | 学生AI能力测评、就业质量、社会影响 | 第三方评估、就业报告 |
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### 2.3 预期产出
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- [ ] **核心论文**：CSSCI/北大核心期刊一篇
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- [ ] **比较报告**：中外高校AI教育对比报告（Markdown格式）
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- [ ] **数据库**：高校AI教育案例库（Excel + Obsidian）
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- [ ] **可视化**：图表、框架图、对比矩阵
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## 3. 人机协作分工
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### 3.1 Human（老何）
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| 职责 | 具体任务 |
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|------|----------|
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| **Source** | 提供已有文献、资料线索、人脉资源 |
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| **Direction** | 确定研究范围、强调重点、筛选标准 |
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| **Ask** | 提出核心研究问题、验证LLM的解读 |
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| **Think** | 把握研究创新点、判断理论框架的合理性 |
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| **Review** | 审核文献综述的准确性、结论的可推广性 |
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### 3.2 LLM（狗剩）
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| 职责 | 具体任务 |
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|------|----------|
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| **Research** | 系统搜集高校官网、政策文件、学术文献 |
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| **Extract** | 提取关键信息（政策要点、课程特色、数据指标） |
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| **Compare** | 构建比较矩阵、识别差异与共性 |
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| **Synthesize** | 综合分析、提炼模式、提出发现 |
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| **Draft** | 撰写各章节草稿、生成参考文献 |
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| **Maintain** | 维护文献数据库、更新研究进度 |
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## 4. 工作流程
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### 阶段一：探索（Explore）— 预计 3 天
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**目标**：建立对中外高校AI教育实践的整体认知
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```
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Day 1: 资料扫描
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→ LLM 搜集清华、北大、MIT、Stanford 的AI教育政策与课程资料
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→ 产出：初步扫描报告（5-10页）
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Day 2: 框架构建
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→ LLM 基于扫描结果，与你讨论比较框架
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→ 确定：研究对象名单、分析维度、数据采集表
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→ 产出：研究框架 v1.0
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Day 3: 差距分析
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→ LLM 识别主要差距点，标注信息缺口
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→ 你确认重点研究方向
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→ 产出：关键研究问题清单
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```
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**产出文件**：
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- `explorations/01-资料扫描报告.md`
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- `explorations/02-研究框架.md`
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||
- `explorations/03-研究问题清单.md`
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||
### 阶段二：构建（Build）— 预计 7 天
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||
**目标**：完成文献综述与比较分析
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||
```
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Day 4-5: 文献综述
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→ LLM 系统梳理AI教育研究文献（国内外）
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→ 你审核并补充遗漏的重要文献
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→ 产出：文献综述章节草稿
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Day 6-7: 深度案例
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→ LLM 深入分析每所高校的AI教育实践
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→ 产出：高校案例档案（每所高校1-2页）
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Day 8-10: 比较分析
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→ LLM 构建比较矩阵，提炼共性与差异
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||
→ 你解读发现，补充实践洞察
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→ 产出：比较分析章节 + 核心发现
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```
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**产出文件**：
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- `builds/01-文献综述.md`
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- `builds/02-高校案例档案/`（目录）
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||
- `builds/03-比较分析.md`
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||
- `builds/04-核心发现.md`
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||
### 阶段三：迭代（Iterate）— 预计 5 天
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||
**目标**：完善论文结构，深化理论框架
|
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```
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Day 11-12: 理论框架
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→ LLM 基于发现，构建理论分析框架
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||
→ 你评估框架的解释力与创新性
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||
→ 产出：理论框架章节
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Day 13-14: 政策建议
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→ LLM 基于比较发现，提出针对性建议
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||
→ 你把关建议的可操作性与现实约束
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||
→ 产出：政策建议章节
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Day 15: 整合修订
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→ LLM 整合各章节，统一格式与引用风格
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→ 你最终审核逻辑连贯性与学术规范
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→ 产出：论文完整草稿 v1.0
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||
```
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||
**产出文件**：
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||
- `builds/05-理论框架.md`
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||
- `builds/06-政策建议.md`
|
||
- `builds/论文完整草稿v1.0.md`
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||
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### 阶段四：产出（Deliver）— 预计 3 天
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||
**目标**：最终定稿与格式规范化
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||
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||
```
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Day 16-17: 格式规范化
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→ LLM 按目标期刊格式调整（GB/T 7714引用、脚注规范）
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||
→ 产出：格式规范稿
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Day 18: 终审与提交
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||
→ 你最终通读，确认无误
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||
→ LLM 生成参考文献、检查重复率提示
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||
→ 产出：最终定稿 + 投稿
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```
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**产出文件**：
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||
- `deliverables/论文定稿-最终版.docx`
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||
- `deliverables/参考文献.bib`
|
||
- `deliverables/投稿说明.docx`
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## 5. 研究数据库 Schema
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### 5.1 高校信息表
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```yaml
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高校编号: uni-001
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高校名称: 清华大学
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英文名称: Tsinghua University
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所属国家: 中国
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所属地区: 亚洲
|
||
高校类型: 综合研究型
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||
AI教育层级: 通识+专业+研究
|
||
官网: https://www.tsinghua.edu.cn
|
||
创建时间: 2026-04-23
|
||
更新人: LLM
|
||
状态: active
|
||
```
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||
### 5.2 课程数据库字段
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||
| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| course_id | STRING | 课程唯一标识 |
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| course_name | STRING | 课程名称（中/英） |
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| university | STRING | 所属高校 |
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| course_type | ENUM | 通识/专业/核心/选修 |
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||
| credits | NUMBER | 学分 |
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| hours | NUMBER | 课时 |
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| instructor | STRING | 授课教师 |
|
||
| language | STRING | 授课语言 |
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| ai_topic | LIST | AI主题标签 |
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| source_url | STRING | 课程大纲链接 |
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| notes | TEXT | 备注 |
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### 5.3 Obsidian 笔记结构
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```
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raw/教育AI研究/
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├── 高校案例库/
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│ ├── 中国/
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│ │ ├── 清华大学.md
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||
│ │ ├── 北京大学.md
|
||
│ │ └── 浙江大学.md
|
||
│ └── 海外/
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||
│ ├── MIT.md
|
||
│ └── Stanford.md
|
||
├── 文献库/
|
||
│ ├── 论文/
|
||
│ └── 报告/
|
||
└── 数据/
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||
├── 课程数据库.json
|
||
└── 比较矩阵.md
|
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```
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## 6. 参考资料
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### 6.1 核心政策文件
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- [ ] 教育部《高等学校人工智能创新行动计划》
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- [ ] 教育部《教育信息化2.0行动计划》
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||
- [ ] 各高校AI教育战略规划（待搜集）
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### 6.2 关键学术文献
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<<<LLM从Semantic Scholar/Google Scholar补充>>>
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### 6.3 数据来源
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| 来源类型 | 具体渠道 |
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|----------|----------|
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| 高校官网 | 教务处、AI研究院、课程中心 |
|
||
| 政策文件 | 教育部官网、政府信息公开平台 |
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| 学术文献 | CNKI、Web of Science、Semantic Scholar |
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||
| 新闻报道 | 芥末堆、多知网、EduTech环球 |
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## 7. 质量检查清单
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### 开题阶段
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- [ ] 研究问题是否明确、具体、可操作？
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- [ ] 比较框架是否具有理论依据？
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- [ ] 研究对象选择是否具有代表性？
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||
- [ ] 信息来源是否可靠、多元？
|
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||
### 写作阶段
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- [ ] 文献综述是否覆盖主要流派与争议点？
|
||
- [ ] 比较分析是否有数据支撑？
|
||
- [ ] 理论框架是否有创新贡献？
|
||
- [ ] 政策建议是否针对具体问题？
|
||
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||
### 终稿阶段
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||
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||
- [ ] 引用格式是否符合GB/T 7714？
|
||
- [ ] 重复率是否在目标期刊要求范围内？
|
||
- [ ] 图表是否规范、清晰、有来源标注？
|
||
- [ ] 逻辑链条是否完整、论证是否充分？
|
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## 8. CHANGELOG
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| 版本 | 日期 | 变更内容 | 作者 |
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|------|------|----------|------|
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| v0.1 | 2026-04-23 | 初始版本，框架搭建 | 狗剩 |
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下一步行动
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||
告诉 LLM：
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||
1. "请帮我执行 Explore 阶段 Day 1 的任务"
|
||
2. "请搜索并整理清华、北大、MIT、Stanford 的AI教育政策与课程资料"
|
||
|
||
或者：
|
||
1. "请将本文档保存到 raw/教育AI研究/ 目录"
|
||
2. "请帮我创建高校案例库的目录结构"
|
||
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