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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETR</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Theory and Research</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3448</issn><eissn>2995-3456</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ETR.20250023035</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>人工智能辅助循证教学的证据和实践：技术赋能与边界审视</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETR/3/23/10.61369/ETR.20250023035</url><author>张春莉,杨钦晨,徐楠方,朱艳美</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>23</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-06-06</published-time></date></history><abstract>教育数字化转型背景下，人工智能技术的变革性发展赋能教育与技术的深度融合，为循证教学研究提供了有力支撑。然而，人工智能技术与教育情境的融合衍生出的系列问题仍有待论证澄清。研究从认识论视角、证据观视角、实践观视角，以及技术伦理视角，分别阐明了人工智能与循证教学的逻辑关联，以及人工智能赋能循证教学的证据类型、分析方式和实践情境。此外，探讨了人工智能应用于循证教学存在的数据安全、算法公正，以及教育伦理挑战等潜在边界。为人工智能与教育融合的理论分析，以及推进教育数字化转型的实践逻辑提供启示。</abstract><keywords>人工智能,循证教学,技术赋能,教育数字化转型,边界审视</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]祝智庭 ,胡姣 .教育数字化转型的本质探析与研究展望 [J].中国电化教育 ,2022,(04):1-8+25.
[2] 邓飞 ,徐慧霞 .基于 AI的课堂教学行为分析循证课例研究&amp;mdash;&amp;mdash;以小学语文六年级上册《西江月&amp;middot;夜行黄沙道中》为例 [J].甘肃教育 ,2024,(07):41-48.
[3] 王陆 .数智循证教研的内涵挖掘与价值重塑 [J].中国电化教育 ,2024,(12):97-105.
[4] 苏明 ,陈&amp;middot;巴特尔 .人工智能教育伦理的多维审视&amp;mdash;&amp;mdash;基于马克思技术批判和人的全面发展理论 [J].西南民族大学学报 (人文社科版 ),2019,40(11):223-228.
[5] 沈苑 ,汪琼 .人工智能在教育中应用的伦理考量&amp;mdash;&amp;mdash;从教育视角解读欧盟《可信赖的人工智能伦理准则》[J].北京大学教育评论 ,2019,17(04):18-34+184.
[6] 李晓晓 ,谢忠新 .区域协同推进，共话 AI教育新生态&amp;mdash;&amp;mdash;教育部&amp;ldquo;基于教学改革、融合信息技术的新型教与学模式&amp;rdquo;浦东实验区的实践探索 [J].浦东教育 ,2023,(05):45-48.
[7] 严志 .基于密度聚类算法的学情数据可视化分析研究 [J].现代计算机 ,2022,28(06):43-47.
[8] Alonso J M, Casalino G. Explainable artificial intelligence for human-centric data analysis in virtual learning environments[C]//International workshop on higher education learningmethodologies and technologies online. Cham: Springer International Publishing, 2019: 125-138.
[9] Pe&amp;ntilde;afiel M, Vasquez M, Vasquez D. Application of Educational Context Data using Artificial Intelligence Methods[J]. Artificial Intelligence and Social Computing, 2023, 72(72).
[10] 邓飞 ,徐慧霞 .基于 AI的课堂教学行为分析循证课例研究&amp;mdash;&amp;mdash;以小学语文六年级上册《西江月&amp;middot;夜行黄沙道中》为例 [J].甘肃教育 ,2024,(07):41-48.
[11] 王陆 .数智循证教研的内涵挖掘与价值重塑 [J].中国电化教育 ,2024,(12):97-105.
[12] 闵小晶 ,胡雪梦 ,王娟 .生成式人工智能赋能综合素质评价：应用场景与面临的挑战 [J/OL].武汉大学学报 (理学版 ),1-9[2025-04-26].https://doi.org/10.14188/j.1671-8836.2024.0162.
[13] 刘梦君 ,蔡雨菲 ,蒋新宇 ,等 .数字化转型下 AI课堂观察系统使用对师生课堂行为的影响&amp;mdash;&amp;mdash;基于 W中学412节课例的循证研究 [J].现代教育技术 ,2024,34(05):64-73.
[14] 张冷 .生成式人工智能赋能高中英语&amp;ldquo;教&amp;mdash;学&amp;mdash;评&amp;rdquo;一体化的实践与研究 [J].中国现代教育装备 ,2025,(08):5-7+10.DOI:10.13492/j.cnki.cmee.2025.08.018.
[15] 魏蓓 .循证教研&amp;mdash;&amp;mdash;AI助力教师成长 [J].教育与装备研究 ,2023,39(10):53-60.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
