《教育研究中的 AI4S》白皮书系统阐述了人工智能驱动的科学研究（AI4S）在教育领域的应用与变革，为教育研究范式转型提供了全面指引。
报告指出，教育研究长期面临范式之争与理论实践鸿沟，而以大语言模型为代表的生成式 AI 突破了莫拉维克悖论，为解决教育研究的复杂性难题提供了技术支撑。AI4S-Ed 作为新兴研究范式，区别于 AIED 和学习分析，聚焦于生成和检验教育领域的普遍性科学理论，而非单纯优化教学实践或特定系统。
在研究范式重塑方面，AI 推动教育研究从传统范式迈向人机协同新范式，拓展了研究视域，实现自动化假说生成与多元知识源整合，重构了研究过程，催生出自主研究智能体和生成式智能体模拟技术，使人类研究者从繁琐劳动转向战略方向设定与价值判断。
方法论层面，AI 既辅助质性研究实现非结构化数据分析、多模态数据融合等突破，应用于课堂互动分析、政策评估等场景；也驱动量化研究拓展数据来源与研究议题，在教学能力评估、学生表现预测等方面发挥重要作用，同时推动混合研究方法实现深度整合。
研究质量与标准方面，报告直面 AIGC 带来的学术诚信挑战，强调建立 AI 辅助研究的透明度、反偏见等质量标准，完善学术评议与质量保障机制。在知识转化层面，AI 通过世界知识外显化、知识蒸馏等机制，破解隐性知识转化、规模化扩散等结构性障碍，构建了从证据整合到伦理保障的完整技术路径。
展开剩余83%伦理考量与治理框架是报告重点，提出需加强数据安全与隐私治理，防范算法偏见，保护跨文化与弱势群体权益，建立涵盖伦理指南、审查清单与自律监管平衡的治理体系。
报告还从元研究视角指出，AI 正重构知识生产生态，催生新型研究机构与平台，推进开放科学与共享机制，变革科研评审流程，这要求研究者具备相应的 AI 素养，实现人机协同决策与知识共创。
总体而言，AI4S 为教育研究带来了前所未有的机遇，但其发展需在技术创新与人文关怀、效率提升与伦理规范之间寻求动态平衡，确保技术服务于人的全面发展与教育公平的根本目标。
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