教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。大模型時代下新型師徒制（工坊）制造業數字化工程教育模式探索與實踐

課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值1、研究現狀隨著人工智能技術的飛速發展，特別是大規模預訓練模型的出現，制造業正經歷著前所未有的數字化轉型。目前，國內外許多研究機構和企業已經開始探索如何將這些先進的AI技術應用于制造流程中，以提高生產效率、降低成本、增強產品質量以及實現個性化定制服務。然而，現有研究多集中在特定領域的應用探索上，對于整個制造業數字化智能化的系統性解決方案尚缺乏深入探討。2、選題意義本課題旨在結合當前大模型技術的發展趨勢，探索其在制造業中的應用場景與模式，為推動制造業向更高水平的智能化發展提供理論支持和技術路徑。通過本課題的研究，可以為政府制定相關政策提供科學依據，為企業轉型升級指明方向，同時也能夠促進相關學科領域內的學術交流與合作。3、研究價值理論貢獻：構建制造業數字化智能化轉型的理論框架，填補現有研究空白。實踐指導：提出具體可行的操作建議，幫助企業解決實際問題，加速制造業轉型升級進程。政策支撐：為政府部門制定行業標準、規范及扶持政策提供參考依據。二、研究目標、研究對象、研究內容1、研究目標構建適用于不同類型制造企業的數字化智能化轉型模式；分析大模型技術在制造業應用中存在的主要障礙及其解決策略；探討基于大模型技術的制造業創新生態系統建設方案。2、研究對象本研究將以國內外典型制造企業為案例，涵蓋汽車、電子、機械等多個行業，分析不同企業在利用大模型技術推進數字化轉型過程中的成功經驗和遇到的問題。3、研究內容大模型技術概述及其在制造業中的應用現狀；制造業數字化智能化轉型的關鍵要素分析；基于大模型技術的制造業創新生態系統的構建機制；針對不同規模、類型制造企業的具體實施策略與案例分析。三、研究思路、研究方法、創新之處1、研究思路采用文獻綜述法、案例分析法和實地調研相結合的方式，首先梳理國內外相關研究成果，然后選取具有代表性的制造企業作為研究對象，深入分析其利用大模型技術實現數字化轉型的具體做法和效果，最后總結經驗教訓，提煉出普適性的理論模型和操作指南。2、研究方法文獻綜述法：廣泛搜集并整理有關大模型技術和制造業數字化轉型的相關資料，形成系統的知識體系。案例分析法：選擇國內外成功的制造企業案例，深入剖析其成功因素。實地調研：走訪部分制造企業，了解其在實際操作過程中面臨的問題及應對措施。3、創新之處跨學科融合：本研究將計算機科學、管理學、經濟學等多學科知識有機結合，為制造業數字化智能化轉型提供全面視角。實證研究：通過大量實地調研獲取一手數據，確保研究結論的準確性和實用性。前瞻性探索：關注未來發展趨勢，為制造業長期發展規劃提供前瞻性的思考。四、研究基礎、保障條件、研究步驟1、研究基礎團隊成員具備豐富的科研經驗和扎實的專業背景，在智能制造、大數據分析等領域均有較深的研究積累。此外，已建立了一定數量的企業合作關系，為開展實地調研奠定了良好基礎。2、保障條件項目組將獲得所在單位提供的必要資金支持，并享有充足的實驗設備和計算資源。同時，還將邀請業內知名專家擔任顧問，確保研究工作的順利進行。3、研究步驟第一階段（2024年12月-2025年2月）：完成前期準備工作，包括組建研究團隊、確定研究對象、設計調查問卷等。第二階段（2025年3月-2025年7月）：實施實地調研，收集相關數據；開展初步的數據處理和分析工作。第三階段（2025年8月-2025年11月）：深化數據分析，撰寫研究報告初稿；組織專家評審會，聽取各方意見。第四階段（2025年12月）：根據反饋修改完善報告，準備最終成果匯報材料。教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。大模型時代下新型師徒制（工坊）制造業數字化工程教育模式探索與實踐

課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀隨著人工智能、大數據、云計算等技術的飛速發展，制造業正加速向智能化、數字化轉型。大模型時代，如GPT、BERT等大型語言模型及其在各行業的廣泛應用，為教育領域帶來了前所未有的變革機遇。傳統師徒制（工坊）教育模式，以其強調實踐、經驗傳承的特點，在制造業技能培養中發揮著重要作用。然而，面對數字化轉型的需求，這一模式面臨諸多挑戰，如教學內容與行業需求脫節、教學手段單一、評價體系不夠全面等。當前，國內外已有部分研究和實踐探索將數字化技術融入師徒制教育中，如通過虛擬現實（VR）、增強現實（AR）技術模擬真實工作場景，利用在線平臺進行遠程指導和資源共享等。但這些嘗試多處于初步階段，尚未形成系統化、可復制推廣的數字化工程教育模式。選題意義本課題旨在探索大模型時代下新型師徒制（工坊）制造業數字化工程教育模式，旨在解決傳統師徒制教育模式與現代化制造業需求之間的不匹配問題，促進教育鏈、人才鏈與產業鏈、創新鏈的有機銜接。通過數字化手段優化師徒制教育流程，提升教學效率與質量，培養符合未來制造業需求的復合型人才。研究價值?理論價值?：豐富師徒制教育理論與數字化教育理論的交叉研究領域，為制造業數字化工程教育提供理論支撐。?實踐價值?：構建一套可操作性強、效果顯著的新型師徒制數字化工程教育模式，為制造業企業、職業院校及培訓機構提供可借鑒的實施方案。?社會價值?：推動制造業人才結構的優化升級，提升國家制造業的整體競爭力，助力經濟高質量發展。二、研究目標、研究對象、研究內容研究目標明確大模型時代制造業對人才的新要求，界定新型師徒制（工坊）數字化工程教育的核心特征。設計并實施一套包含教學內容、教學方法、評價體系等在內的數字化工程教育模式。評估該模式的有效性，提出改進建議，形成可推廣的實踐經驗。研究對象本課題研究對象主要包括：制造業企業中的師徒制（工坊）教育參與者，包括師傅、學徒及企業管理者。職業院校及培訓機構中從事制造業教育的教師與學員。數字化教育技術在制造業教育中的應用案例與平臺。研究內容?需求分析?：調研制造業數字化轉型背景下的人才需求變化，分析現有師徒制教育模式存在的問題。?模式設計?：基于需求分析，設計新型師徒制數字化工程教育模式，包括課程體系、教學資源、教學平臺、互動機制等。?實施策略?：制定具體實施策略，包括技術培訓、平臺搭建、師徒匹配、項目實踐等。?效果評估?：構建多維度評價體系，對教學模式的實施效果進行量化與質性評估。三、研究思路、研究方法、創新之處研究思路本課題遵循“問題導向—理論構建—實踐探索—效果評估—優化推廣”的研究思路，首先明確問題，然后構建理論框架，接著進行實踐探索，最后評估效果并優化推廣。研究方法?文獻綜述法?：梳理國內外相關研究成果，為本課題研究提供理論基礎。?問卷調查法?：設計問卷，收集制造業企業、職業院校及培訓機構對于師徒制數字化教育的需求與意見。?案例研究法?：選取典型數字化教育案例進行深入分析，提煉成功經驗與存在問題。?行動研究法?：在選定的試點單位實施新型師徒制數字化工程教育模式，邊實踐邊調整，收集數據進行分析。創新之處?模式創新?：融合大模型時代的數字化技術與傳統師徒制教育的優勢，構建新型數字化工程教育模式。?技術創新?：利用大型語言模型、AI輔助教學等先進技術，提升教育的個性化與智能化水平。?評價創新?：建立包含技能水平、創新能力、團隊協作能力等多維度的綜合評價體系，更全面地評估教育效果。四、研究基礎、保障條件、研究步驟研究基礎本課題團隊由具有豐富教育理論與實踐經驗的專家、學者組成，擁有扎實的理論基礎與豐富的行業資源。同時，團隊已開展過相關領域的初步研究，積累了一定的研究經驗。保障條件?政策支持?：爭取國家及地方教育、科技部門的政策與資金支持。?合作單位?：與制造業企業、職業院校及培訓機構建立緊密合作關系，提供實踐場地與資源。?技術平臺?：搭建專門的數字化教育平臺，集成教學資源、管理工具與評估系統。研究步驟?準備階段（第1-3個月）?文獻綜述，明確研究方向與框架。設計并發放問卷，收集數據。確定合作單位，簽訂合作協議。?設計與開發階段（第4-6個月）?基于需求分析，設計新型師徒制數字化工程教育模式。開發教學資源，搭建技術平臺。制定實施策略與培訓計劃。?實踐探索階段（第7-12個月）?在合作單位實施教育模式，進行師徒匹配與項目實踐。定期收集反饋，調整優化教育模式。開展中期評估，評估實施效果。?效果評估與優化階段（第13-15個月）?進行全面評估，包括技能測試、問卷調查、訪談等。分析評估結果，提出改進建議。優化教育模式，形成最終成果報告。?總結與推廣階段（第16個月）?撰寫研究報告，發表學術論文。組織成果展示會，推廣成功經驗。提交政策建議，推動行業標準化與規范化發展。通過上述研究步驟的實施，本課題期望能夠探索出適應大模型時代需求的新型師徒制（工坊）制造業數字化工程教育模式，為制造業人才培養提供新的路徑與方法。課題評審意見：本課題針對教育領域的重要問題進行了深入探索，展現出了較高的研究價值和實際意義。研究目標明確且具體，研究方法科學嚴謹，數據采集和分析過程規范，確保了研究成果的可靠性和有效性。通過本課題的研究，不僅豐富了相關領域的理論知識，還為教育實踐提供了有益的參考和指導。課題組成員在研究中展現出了扎實的專業素養和嚴謹的研究態度，對問題的剖析深入透徹，提出的解決方案和創新點具有較強的可操作性和實用性。此外，本課題在研究方法、數據分析等方面也具有一定的創新性，為相關領域的研究提供了新的思路和視角。總之，這是一項具有較高水平和質量的教科研課題，對于推動教育事業的發展和進步具有重要意義。課題評審標準：1、研究價值與創新性評審關注課題是否針對教育領域的重要或前沿問題進行研究，是否具有理論或實踐上的創新點，能否為相關領域帶來新的見解或解決方案。2、研究設計與科學性課題的研究設計是否合理，研究方法是否科學嚴謹，數據收集與分析過程是否規范，以及結論是否基于充分的數據支持，是評審的