论文选题依据：基于人工智能的教育公平性提升研究
随着科技的飞速发展，人工智能技术在教育领域的应用逐渐成为学术界关注的热点。本文拟从教育公平性的视角出发，探讨如何利用人工智能技术缩小城乡、区域及群体之间的教育资源差距，推动教育公平的实现。
首先，教育公平是社会公平的重要基石，但长期以来，由于地域差异、经济发展水平不均等因素，优质教育资源分布极不平衡。偏远地区学校往往面临师资力量薄弱、教学设备匮乏等问题，而城市学校则拥有丰富的教学资源。这种结构性失衡不仅限制了个体的发展机会，也加剧了社会阶层固化。在此背景下，人工智能技术为解决这一难题提供了新的可能性。例如，通过智能辅导系统和虚拟课堂，偏远地区的师生可以共享一线城市的优质课程资源；同时，基于大数据分析的学生学习行为追踪，能够为教师提供个性化教学建议，从而提高教学质量。
其次，人工智能技术的应用有助于降低教育成本，促进资源优化配置。传统模式下，培养高水平教师需要耗费大量时间和资金，而借助AI技术开发的标准化课程体系与智能化评估工具，则可以在一定程度上缓解优秀师资短缺的问题。此外，人工智能还能帮助教育管理者更科学地制定政策，如预测学生辍学风险、优化学校布局等，进一步增强教育服务效能。
最后，本研究具有重要的理论价值和社会意义。一方面，它丰富了教育公平领域的研究内容，拓展了相关理论框架；另一方面，通过实践探索，将为政府决策部门、教育机构以及企业合作提供参考依据，助力构建更加包容和谐的教育生态。
综上所述，选择“基于人工智能的教育公平性提升”作为研究主题，既符合时代发展趋势，又契合国家发展战略需求，具有较强的现实指导意义和长远发展潜力。