以大数据+AI研究苏轼生平为例，提供案例+视频+资源，指导开展AI支持下的PBL课程设计
本项目案例将PBL（项目式学习）与AI技术深度融合，以"研究苏轼生平"为主题，引导学生利用大数据分析和人工智能技术探索历史人物的生平事迹、文学成就和历史影响。
通过AI辅助文本分析、情感分析和时空可视化等技术，学生能够从海量历史文献中提取关键信息，构建苏轼生平知识图谱，并基于数据驱动的方式进行创新性研究，培养跨学科思维和数字素养。
本视频详细介绍"大数据+AI研究苏轼生平"项目的整体设计思路、实施流程和预期成果，帮助教师全面了解项目框架。
探讨如何利用自然语言处理、情感分析和知识图谱等AI技术辅助文学研究，以苏轼作品为例展示具体应用方法。
展示学生在"大数据+AI研究苏轼生平"项目中的优秀成果，包括知识图谱构建、时空可视化和创新性研究报告等。
选择具有研究价值的历史人物或文学主题，明确项目的研究目标和预期成果。以"大数据+AI研究苏轼生平"为例，确定研究苏轼的生平轨迹、文学成就和历史影响等核心问题，并设定可量化的研究目标。
收集与研究主题相关的原始数据，包括历史文献、作品集和学术研究等。对收集到的数据进行清洗、标注和结构化处理，为后续的AI分析做好准备。例如，将苏轼的作品进行数字化处理，并标注创作时间、地点和背景信息。
根据研究目标和数据特点，选择合适的AI技术工具和方法。在苏轼研究中，可应用自然语言处理技术进行文本分析，利用情感分析探究作品情感变化，通过知识图谱构建人物关系网络，并采用时空可视化技术展示生平轨迹。
根据学生的兴趣和特长，进行合理分组并分配研究任务。例如，可设置数据收集组、文本分析组、可视化组和报告撰写组等，确保每个学生都能参与到项目中，并发挥自己的优势。
在项目实施过程中，教师提供必要的技术指导和方法支持，定期组织小组讨论和进度汇报。让学生运用批判性思维分析AI分析结果，结合历史背景进行深入解读，培养学生的跨学科思维和研究能力。
组织学生展示项目研究成果，包括知识图谱、可视化图表和研究报告等。采用多元评价方式，结合过程性评价和结果性评价，全面评估学生的学习成果和能力发展。让学生进行项目反思，总结经验教训，为未来的学习提供参考。