撰写论文的研究设想是研究设计的重要环节,旨在系统规划研究的思路、方法和预期成果，为后续研究提供清晰指引，研究设想通常需要明确研究背景与意义、研究问题与目标、研究内容与框架、研究方法与技术路线、研究创新点与预期成果、研究进度安排等核心要素。
在研究背景与意义部分,应基于现有文献和现实需求，阐述研究领域的理论空白或实践问题，说明研究的理论价值（如填补某领域理论缺陷、拓展研究视角）和实践意义（如为政策制定提供参考、解决行业实际问题），若研究“人工智能在高等教育个性化教学中的应用”，可先分析传统教学模式的局限性，再指出AI技术赋能个性化教学的发展趋势，最后说明研究对提升教育质量、推动教育公平的作用。
研究问题与目标是研究设想的灵魂,研究问题需具体、聚焦，避免过于宽泛，可采用“核心问题+子问题”的结构，如核心问题为“AI技术如何有效支持高等教育个性化教学？”，子问题可包括：当前AI在个性化教学中的应用现状如何？存在哪些关键障碍？如何构建适配的教学应用模型？研究目标则需对应问题，分为理论目标（如构建“AI-个性化教学”互动理论框架）和实践目标（如设计一套可操作的AI教学应用方案）。 与框架需围绕问题展开，将研究目标分解为可操作的模块，可采用表格形式清晰呈现研究模块与主要内容：
| 研究模块 | |
|---|---|
| 文献综述与理论基础 | 梳理AI教育应用、个性化教学等相关研究，界定核心概念，构建理论框架 |
| 现状与问题分析 | 通过问卷调查、访谈等方式，调研高校AI教学应用现状，识别技术、师资、伦理等障碍 |
| 应用模型构建 | 基于需求分析，结合学习分析、自适应算法等技术，设计“学生画像-资源匹配-效果反馈”模型 |
| 案例验证与优化 | 选取2-3所高校进行案例实验，通过数据收集（如学习效果、师生满意度）优化模型 |
| 推广策略与建议 | 提出AI教学应用的保障措施（如政策支持、教师培训），为高校实践提供参考 |
研究方法与技术路线需体现科学性和可行性,常用方法包括文献研究法、问卷调查法、访谈法、案例研究法、实验法等，需说明每种方法的具体应用场景（如问卷调查法用于收集师生数据，案例研究法深入验证模型），技术路线可采用流程图形式，从“问题提出→文献分析→现状调研→模型构建→案例验证→结论总结”逐步展开，明确各阶段的逻辑关系和衔接方式。
研究创新点与预期成果是体现研究价值的关键,创新点可从理论（如提出“技术-教学-学生”三元互动理论）、方法（如构建多维度AI教学效果评价指标体系）或实践（如开发开源AI教学工具原型）角度阐述，预期成果包括理论成果（如发表论文、研究报告）、实践成果（如教学模型、政策建议）和社会价值（如推动教育数字化转型）。
研究进度安排需合理规划时间,可按阶段划分：第1-2月（文献综述与理论构建）、第3-4月（调研与数据收集）、第5-6月（模型构建与初步验证）、第7-8月（案例实验与模型优化）、第9-10月（论文撰写与成果总结），确保各阶段任务明确、时间可控。
相关问答FAQs：
Q1：研究设想中的“研究问题”如何避免过于宽泛？
A1：可通过“具体场景+限定变量+明确对象”的方式缩小范围，将“AI对教育的影响”细化为“基于学习分析技术的AI作业批改系统对高中生数学自主学习动机的影响——以XX市3所高中为例”，聚焦特定技术、对象和效果变量。
Q2：研究方法选择时如何兼顾科学性与可行性？
A2：需根据研究问题匹配方法，同时考虑资源限制，若需验证教学模型效果，理想方法是随机对照实验（RCT），但若样本难以获取，可采用准实验设计（如选取实验班与对照班对比），并通过混合研究法（量化数据+质性访谈）增强结果可信度。
