元智科技 | 老师申报 AI 课题 背后有一支＂院士工作站协作团队＂

“选题方向模糊，不知道从哪里切入”“申报书写了好几版，总觉得抓不住评审核心”“平时教学任务重，根本没时间做文献梳理”……这些困惑，几乎每一位尝试申报课题的一线教师都遇到过。

而当课题方向变成“人工智能”时，挑战又上了一个台阶。

2026年，多地教育部门继续加大AI教育课题的扶持力度。多省在年度课题通知里明确提出，鼓励跨学科、跨单位、跨区域组建研究团队，吸纳教育专家、一线教师、技术研发人员、教育管理者联合申报；人工智能也被列入中小学教育信息技术研究课题的重点支持方向。

政策支持是有了，但不少老师心里明白：AI课题，真写起来没那么容易。

（图源南方都市报）

教师课题研究难在哪？有人概括成八个字：“不会、没用、没空、怕输”。

“不会”，是想到结题报告和文献综述就发怵；“没用”，是觉得课题跟日常教学隔着一层，做出来未必能落到课堂上；“没空”，是备课上课班务缠身，挤不出整块时间；“怕输”，是投入了精力，万一没立项就觉得白忙。

AI课题还多一道技术门槛。老师对AI理解有限，选题容易“大而空”——想研究AI赋能教学，却说不清具体研究什么、从哪儿切入。有评审专家指出，申报书常见“选题过大”“方法单一”“创新模糊”等问题。

还有一个现象值得注意：有些老师直接用AI生成申报材料，结果出来的课题要么空泛，要么不完整，甚至出现参考文献造假。AI不是不能用，但用错了地方，反而添乱。

这些难题，我们想换一种方式解决。

依托成都锦城学院四川省院士（专家）工作站，我们把平台上的成果一步步转化到课堂里。这套能力，我们已经带进了学校。我们启动“人工智能+教育”创新应用示范基地项目，在我们看来，这个项目带来的，远不止一套 AI 教学工具——它更是一套覆盖“教研课题申报”全流程的科研协作体系。

我们会为基地学校免费提供一套"AI+教育"特色解决方案，并提供全程陪同指导，涵盖 AI 场景应用、教学活动开展、教研课题申报等全方位支持。尤其在课题申报方面，我们会陪老师走完从选题到结题的全过程。

这意味着什么？想申报 AI 课题却不知从何下手的老师，不必再独自面对“选题方向模糊”“研究方法不熟悉”“成果提炼缺乏抓手”这些难题——背后有我们，一支院士工作站级别的团队，帮着做选题分析、方法论证和材料打磨。

课题不是"写"出来的，是做出来的。所以我们陪老师的顺序，和传统思路反着来——先帮老师攒下真实、可核查的教学过程数据，再把这些数据整理成课题的实证基础。

具体走以下三步。

学生在课间和「小智」机器人互动时留下的想法、修改过程，会在学校自己的后台账号里沉淀成可追溯的过程记录。老师不用手工补录，也不用为了留痕额外增加环节——这些过程性记录，恰恰是课题研究里最难拿到、也最值钱的原始素材。

课题的素材来自课堂，而课堂里的素材，得先有人会用工具去攒——所以这一步是师资培训，不是课题辅导。我们为基地校安排的师资实操培训是"3 天线下 + 4 周线上"：线下 3 天，带老师上手「小智」和创作平台，先做出第一份成果；线上 4 周每周一个动作——交一份学生想法台账、完成一次 AI 创作、做一次项目导入与过程记录、打磨一份可显性化成果，配套一对一答疑、专家点评和线上复盘会。

等老师手上有了真实成果，我们再依托院士工作站帮着对接课题申报：老师手里的教学案例、数据白皮书、参赛作品，会被整理成课题申报方案。我们坚持的顺序是"先积累真实成果，再谈课题申报"，而不是反着来。

传统的教师课题申报，基本是"单打独斗"模式：一个人查文献、想选题、写申报书、做研究、写结题报告。这种模式对教师的科研素养和时间精力要求极高，这也是很多老师对课题"既爱又怕"的根本原因。

而我们想带来的，正是一种有组织的科研新范式。

工作站执行主任王建在接受访谈时介绍，从实验室算法到规模化部署，最大的难点在于新技术的场景化落地。科研团队前两年通过大量实验室场景进行测试升级，2025 年又投入近 10 所学校采集和验证场景数据，积累了充分的场景验证数据后，才启动更大范围的投放。

这种从实验室测试到场景验证、再到规模化推广的路径，同样适用于课题研究。老师不需要从零开始摸索 AI 技术在教育场景中的应用方式——我们已经积累了大量的场景验证数据和实践案例，这些都可以成为课题研究的实证基础。

值得关注的是，这种协作模式正在获得政策层面的支持。多省在 2026 年度人工智能+教育研究课题通知中明确提出，鼓励跨学科、跨单位、跨区域组建研究团队，吸纳教育专家、一线教师、技术研发人员、教育管理者联合申报。这意味着，"院士工作站 + 一线教师"的协作模式，恰恰契合了当前教育科研的发展方向。

当然，需要强调的是，我们提供的是"科研支持"，不是"代写服务"。

当前，教育部门对课题申报的学术诚信要求越来越严格。多省在年度课题管理办法中明确规定，申报书中如存在"AI 代写、第三方代写"等行为，一经查实将取消若干年申报资格。教育部也已发布《中小学生生成式人工智能使用指南（2025 年版）》，为教师提供了 AI 使用的方向指引。

在我们看来，正确的做法是：AI 和技术团队负责资料搜集、文献整理、数据分析、框架搭建等辅助性工作，而研究的核心问题、教学实践的反思、真实课堂的细节，仍然需要教师本人来把握。教研工作者中常有这样一句话：研究不在于用不用 AI，而在于怎么用、用在哪里、用到什么程度。

我们提供的支持，正是遵循这一原则——先帮老师解决技术层面的难题，让老师能把精力集中在真正重要的地方：从日常教学中提炼"真问题"，聚焦"小切口"，实现"深挖掘"。

如果您是一线教师，正在准备 AI 教育课题申报，或者对"人工智能+教育"创新应用示范基地项目感兴趣，欢迎关注"元智研究"公众号，获取更多课题申报指导和项目资讯。

我们也会持续分享基地学校的课题研究案例和实操经验，陪您一起走好科研这条路。