人机协同学习：实践逻辑与典型模式

随着教育数字化转型的推进和生成式人工智能技术的发展,人机协同学习成为未来学习的新常态。人机协同学习主要通过学生和机器的分工和有机协同提升学习的效率和效能,促进学生智慧和机器智能的共同增长,实现人机协同的教育智慧创生,完成超越人类智慧和机器智能的复杂任务,促进学生的知识建构、认知发展、思维提升和智慧养成。人机协同学习需要以学习者的智慧增长为核心,重视人和机器之间的博弈与平衡,强化人机角色的辨识与动态调整,加强人与机器自主度的灵活转换。本研究围绕面向知识掌握的“干预—自主”式学习、面向知识建构的“协作—探究”式学习、面向知识创造的“对话—协商”式学习,提出人机协同学习的典型模式,勾勒了人机协同学习的实践样态。未来人机协同学习需要优化智能学习干预的模式与策略,提高学生的自主意识,加强人机协同学习模式的探索,探究人机协同学习的发生机制,以支撑和引领智能时代学习模式的创新发展。     

智能学习干预：现实困境、实施原则与实践进路

智能学习干预是智能技术驱动学习变革的关键环节，也是大规模个性化教育的重要依托。然而，干预目标的“短视化”、干预方式的“程式化”、干预条件的“粗放化”、干预成效的“模糊化”，严重制约了智能学习干预效用的发挥。文章重新界定了智能学习干预的内涵，指出智能学习干预旨在通过全景化教育数据的采集分析，智能诊断和综合评估学生的个体特质、学业问题和学习需求，通过教师和机器的协同决策，找准学生的学习困境，“主动”为学生提供定制化的学习内容、服务与策略，帮助学生减轻学习负担、克服学业困难、提高学业水平、提升学习素养；从主动性、适切性、渐进性、延展性、可解释性、可协商性六方面定义了智能学习干预的实施原则。在此基础上，文章围绕教育数据感知、干预对象刻画、学业问题诊断、学习干预设计、干预措施甄选、干预成效检验等环节构建了人机协同支持的智能学习干预模型，并从价值定位与理念重构、干预成效的长周期检验、风险防范和伦理规约、基于数字人技术的干预模式设计方面展望智能学习干预的实践进路。     

智能教育产品研发的问题、成因与应对策略

智能教育产品的研发与应用是智能时代学习模式变革的核心驱动力,也是教育数字化转型的重要依托。当前智能教育产品的研发尚处于起步阶段,在实践应用过程中呈现出诸多问题,限制了智能教育产品应用成效的发挥,包括聚焦知识学习,忽视学生核心素养的培育;讨好式的服务供给,无法为学生提供系统化的学业问题解决方案;完全依赖数据进行教育决策,忽视机器智能服务的不确定性;“单向度”的机器智能应答,忽视学生的主观体验;缺乏伦理规约,导致学生对智能产品的误用和滥用。原因在于产品研发机构知识取向的应用目标、工具式的产品定位、对数据和算法的核心效用及其局限性认识不清晰、忽视学生对产品服务质量的反馈、缺乏对智能教育产品潜在风险的合理预期。未来智能教育产品的转型升级需要进一步完善面向智能教育产品的个性化自主学习理念;推动知识学习和素养培育双轮驱动的应用目标转型;实现主动智能、系统精准的学习服务供给;强化基于人机混合智能的科学化学习干预;构建人机智能双向互动的人机协同学习模式;完善绿色科学的智能教育产品伦理规约。     

人机协同的精准学习干预：动力机制、逻辑理路与实践模型

精准学习干预是实现精准教学和个性化学习服务的核心问题。为破解学习干预的困境，本文从人机协同的视角设计精准学习干预机制：首先从动力主体、动力作用模式和动力实现机制方面厘清人机协同的动力机制，接着从技术逻辑、实践逻辑和价值逻辑分析基于人机协同推动精准学习干预的必要性，最后提出基于人机协同的精准学习干预实践模型。该模型以学习场景为入口，引入人的决策，实现对学习问题的精准诊断；通过基于知识图谱的问题定位与知识推理，结合教师经验，实现针对学习问题的干预策略匹配；依据学习者画像筛选干预策略，以人机融合作为动力机制，动态协同修正干预策略，从而优化干预策略匹配的精准度，并利用人在回路的混合增强智能，形成精准学习干预的完整链路，构成个性化学习服务的闭环。     

智能教育产品:构筑基于AIoT的智慧教育新生态

智能教育产品的研发与应用是智能教育领域关注的热点话题,旨在以新兴智能技术为依托,打造面向多元学习场景的智能教育产品生态,实现多元学习场域的泛在感知和深度融通,构建面向全周期、多场景的智能教育数据生态,以此重构智能时代的教育服务供给模式.智能教育产品的应用通过学习意图识别与应答、学习情境感知与计算、学习数据采集与汇聚、学生画像构建与更新、学习需求分析与预测、学习服务生成与推送,能够在学习中扮演"助学者""导学者""督学者""伴学者"的角色,从多个维度重构智能教育服务的供给体系.从长远来看,智能教育产品的应用能够实现"人—机—物—环境"的泛在感知和智能互联,打造"产品—资源—数据—服务"一体化的智能教育供给模式,强化"学校—家庭—场馆—户外"多元学习场域的深度融通,构筑"学生—教师—家长"多端联动的智慧教育学习社区,以此重构基于AIoT的智慧教育新生态.未来智能教育产品的研发需要重视以下内容:研发与改进基于多模态交互的智能教育产品、打造联通多元学习场景的智能教育产品生态、构建人机协同学习的理论体系、划定智能教育产品应用的伦理边界、构建智能教育产品的评价体系、推动优质智能教育产品的普及等.     

智能教育产品:构筑基于AIoT的智慧教育新生态

智能教育产品的研发与应用是智能教育领域关注的热点话题,旨在以新兴智能技术为依托,打造面向多元学习场景的智能教育产品生态,实现多元学习场域的泛在感知和深度融通,构建面向全周期、多场景的智能教育数据生态,以此重构智能时代的教育服务供给模式.智能教育产品的应用通过学习意图识别与应答、学习情境感知与计算、学习数据采集与汇聚、学生画像构建与更新、学习需求分析与预测、学习服务生成与推送,能够在学习中扮演"助学者""导学者""督学者""伴学者"的角色,从多个维度重构智能教育服务的供给体系.从长远来看,智能教育产品的应用能够实现"人—机—物—环境"的泛在感知和智能互联,打造"产品—资源—数据—服务"一体化的智能教育供给模式,强化"学校—家庭—场馆—户外"多元学习场域的深度融通,构筑"学生—教师—家长"多端联动的智慧教育学习社区,以此重构基于AIoT的智慧教育新生态.未来智能教育产品的研发需要重视以下内容:研发与改进基于多模态交互的智能教育产品、打造联通多元学习场景的智能教育产品生态、构建人机协同学习的理论体系、划定智能教育产品应用的伦理边界、构建智能教育产品的评价体系、推动优质智能教育产品的普及等.     

人工智能赋能个性化学习评价：价值意蕴与实践路径

个性化学习评价是教育评价改革的内在要求和重要趋势。人工智能为个性化学习评价的实现提供了技术支撑,其价值体现在促进对学习者多模态数据的采集、实现学习过程与状态的智能分析、支持学习评价结果的智能化反馈、推动人机协同评价等方面。人工智能支持下个性化学习评价的实现,需要推进学校智能教育环境建设及其应用、构建人工智能支持下个性化学习评价的实施框架、制定个性化学习评价中人工智能的应用规范、提升教师应用人工智能开展个性化学习评价的能力。     

人机协同:理解并建构未来教育世界的方式

人工智能技术正从各个方面驱动社会变革.在教育领域,智能技术的应用正在促发教师角色与教学形 态的嬗变.然而,仅从技术视角讨论其在教育中的应用容易招致"技术侵入生命价值"的批评.如何理解并重构智能技术下的教育世界是教育理论研究中的关键问题.本研究分析了智能技术的局限以及智能社会对人的要求,提出人机协同的本质是驱动教育创新,是理解未来教育世界的关键概念.在组织形态上,人机协同的教育世界是由学习者与人工智能体共同构成的网络;在运行机制上,要素之间的交互运行构成"自主、协作、探索、创新"的学习系统;其中,数据是驱动教育世界运行的动力来源.最后,文章基于人的安全、归属与成长维度提出"人控制机器、机器适应人、机器赋能智慧"的人机协同原则.     

智能时代个性化教学有效实现的条件与路径

在大班额、教育同质化的教学情境中,个性化教学难以有效地实现。随着智能技术逐渐深入课堂教学,个性化教学的实现有了新的可能。智能时代个性化教学的有效实现需要智能技术与个性化教学有机融合,为此智能技术与个性化教学均需要作出必要的变革。智能技术需以大数据深描学生学习画像、云平台建立个性化教学资源库、人工智能增强教师个性化教学能力、互联网提供个性化教学网络环境等。而个性化教学也需要进行一系列课堂变革:强化学生自主学习意识与能力、增强教师个性化学习指导能力、增加教学内容的选择多样性、提升教学媒体的选用适应性等。基于二者的融合,智能技术支持个性化教学有效实现的路径为确立差异化的教学目标、组织多样化的教学内容、选择有针对性的教学方法、整合多种学习组织形式和构建精准的教学评价反馈体系。     

基于认知技术的大学英语个性化学习路径设计

大学期间,学生基于自身发展目标以及英语学习情况,对英语学习方法的需求往往存在很大差异。传统“一刀切”的教学方式,无法满足“因材施教”的教学要求。因此,相关教职人员要积极开辟学生个性化学习之路。而个性化学习的实现依赖于学生良好的认知,只有从思维模式、心理习惯等方面着手,才能真正帮助学生实现创新发展。文章重点对认知技术的理论基础以及应用原理进行了分析,阐述了大学英语个性化学习的必要性,明确了认知技术在个性化学习中的价值,从强化教师指导作用、根据学生兴趣因材施教、持续开展自主学习等方面着手,步入个性化学习道路。     

学习分析视角下的个性化学习平台研究

个性化学习平台是实现"智慧学习"的前提,而依托大数据的学习分析技术则是构建实用性强的个性化学习平台的重要保障。然而,目前学习分析技术仍处在发展阶段,相关文献表明现有研究主要集中于理论综述和应用分析,多侧重于基于学习管理系统的数据采集与分析,面向基础教育的成熟应用案例稀少。本研究以基础教育中的智慧学习为应用背景,尝试基于学习分析的动态采集、精确分析、可视化反馈等构建个性化学习平台,以实现信息技术支持下的"因材施教"。文章从个性化学习的实施要素和学习分析的过程出发,探讨了基础教育中基于学习分析实现个性化学习的思路,即在传统的"一对多"课堂传播环境中采用教师引导的基于分层的群组个性化学习,在"一对一"的泛在自主学习环境下采用智能Agent伴学的个性化学习,两种方式可无缝切换,并通过层的粒度设置实现统一;进而阐述了平台的框架、学习路径推送策略、功能模块与智能Agent设计;并结合案例介绍了平台的应用情况。数据表明,引入学习分析技术有助于教师量化掌控学情及动态调整教学过程,对学习困难生和优异生的学习动机激发与保持有较显著的积极作用。     

人机协同化与学生发展核心素养——基于社会智能三维模型的分析

人机协同系统正在全面渗入人类的工作与生活,社会正快速地人机协同化。在弱人工智能时代,人工智能没有“意向性”,但其智能程度在迭代进化中。人机协同系统存在人类与机器两类智能主体,以及人类智能、人工智能和协同智能三种智能元素,其中协同智能的主体是人类,人机协同系统的智能是分布式的。受国际关系“软”“硬”“巧”实力三分理论启示,本研究构建了人机协同时代社会智能的三维模型。“三维”指硬智能、软智能和巧智能,机器拥有更多硬智能,并向人类“学习”软智能,人类拥有更强的软智能和巧智能,并把更多的硬智能“让渡”给机器。基于社会的快速人机协同化,教育所培育的学生核心素养应以发展学生的软素养和巧素养为重点,在硬素养维度着力培育学生的计算思维。未来人机关系将决定个体的社会存在,因此强调以人机协同的价值观、意识、能力等为重点的巧素养培育具有前瞻性。     

人机协同教学:基于虚拟化身、数字孪生和教育机器人场景的路径设计

生成式人工智能推动智能社会加速演进,智能技术赋能教育正引发教育组织和服务模式的深刻变革。教学实践转向教师智能和机器智能的互补与融合,人机协同教学将成为未来主流教学方式,以适应智能时代个性化、高效率、包容性和多元化教学需求。为释放人机协同教学潜能,推动其安全有序发展,本研究基于“计算机作为社会行动者”理论和人机协同教学的探索实践,分析物理空间、虚拟空间和混合空间中人机协同教学的典型形态,界定人机协同教学的内涵和关键场景,构建人类教师与教育机器人、虚拟化身/代理和数字孪生有机联动的人机协同教学框架——iSTAR。该框架将人机协同教学的实践层次分为人使用机器、基本人机协作、双重人机协作和复杂人机协作四个级别,强调以人为本妥善规划人机协同教学路径,包括从数据采集到人机交互的全流程合理设计,机器使能规范、伦理与数字素养保障,以及社会实验驱动的技术准入、场景规范和影响评估等,以期为智能时代人机协同教学发展提供理论借鉴和行动指南。     

基于人在回路机制的个性化作业设计：理论模型及实践理路

个性化作业是落实“双减”政策,实现减负提质的重要途径。人工智能为实现个性化作业提供了技术支撑,但在实践中,由于其内部工作原理对用户不可见,且存在价值观、情感等方面的缺失问题,降低了其在个性化作业实践中应用的深度与效果。人在回路机制是指通过置信度评估的方法对人工智能算法生成的结果进行评估,进而决定是否执行算法结果的人机协同方法。基于人在回路机制的个性化作业设计理论模型,以作业实践为核心流程,以人机协同、认知诊断、干预反馈等为理论指导,将人在回路机制融入作业布置、作业诊断和作业辅导的关键环节中,实现了人类智能与人工智能的协同工作。在此基础上提出的个性化作业实践路径,包含基于学习者画像的作业习题推荐、基于多模态学习分析技术的错因诊断,以及基于多模态资源推送的作业辅导三个阶段,分别回答了做什么题、错在哪里,以及如何辅导等作业实践中的关键问题,形成了人机协同机制下智能技术赋能作业实践的闭环。基于该实践路径研发的原型系统,已在一线教学单位开展了实践,初步验证了方法的可行性。     

“智能交互”教育技术促进美术深度学习的实践探究

“智能交互”教育技术是应用在教育领域的、以人工智能与交互为基础的技术。它呈现人类智能,辅助学生实现基于理解的学习,激发深度学习。文章从“智能交互”和“深度学习”的角度出发,探究“智能交互”教育技术对美术深度学习的促进作用,论述了“深度学习”“学生主体”“智能”“交互”四种不同理念下“智能交互”教育技术在美术深度学习中的应用实践。     

机器的“人化”与人的“机器化”：智能时代教育的主体性危机与破解

伴随着智能技术尤其是GPT等生成式人工智能的飞速发展,人与技术在教育领域的互构不断增强。一方面,技术的快速迭代发展促使机器不断“人化”,甚至作为行动主体参与到教育当中,不仅重新构建了“人—技术—世界”的关系,而且导致技术在教育中的角色逐渐从“教学工具”向“教育行动者”转变,并通过“技术凝视主体”的方式对学生进行引导与塑造。另一方面,技术在教育中的深度介入导致人的“机器化”加剧,体现为：被技术嵌入的教育主体从“自然人”向“赛博格”转变,人类认识形式从身体感知向机器感知转变,人的主体价值被智能技术划界与规定。为破解智能时代技术带来的主体性危机,应以“培养人”为意向坚守教育的价值指向,使技术意向性与教育目的性相统一;以“否定性”为奇点透视教育主体的人机之别,着力培养学生的反思与批判能力;以“创变”为核心培养学生的新型创造力,使学生在具身认知与机器感知下形成创变能力;以“善智”为目标构建教育中的人机互动,使教育技术在高效应用的同时能被有效规范。     

高职学习干预:内涵、作用及实施策略

提升人才培养质量,促进学生全面发展,是高职教育的根本任务.学习干预是促进个性发展、优化学习过程、提高学习效果的重要手段.从新时期教育理念引领高职教育发展、实践国家政策指导下的高职教育改革、助力学生核心素养提升、实现规模化与个性化共同发展等方面考察发现,学习干预对于提高高职教育质量具有积极作用.高职学习干预应以比格斯3P教学模型为基础,构建全过程、全要素协调促进的干预机制,发挥教师主导作用、增强导学助学能力,重视数据应用、保障个性化服务水平,开展广泛合作,通过提高信息技术应用能力,促进学习干预水平不断提升.     

教学数字化转型:表征样态与实践路径北大核心

推动数字技术与教育教学的深度融合、加快教育数字化转型已成为学界共识。当前教育数字化转型更多关注政策引领、理念探讨和设施建设,较少从教与学的关键场景出发探究数字技术赋能教育实践变革的前景、样态和机制。基于此,文章以“教学数字化转型”为切入点,阐述了教学数字化转型的价值定位和概念内涵,指出教学数字化转型的核心在于借助数字技术手段推动教学理念、设施、手段、方法的系统变革,推动教学主体走向学生中心、教学目标走向素养导向、教学内容走向动态多元、教学方法走向灵活多样、教学评价走向智能综合、教学环境走向虚实融合;从面向学业发展的人机协同教学、面向自主探究的数字实验教学、面向深度学习的智慧课堂教学三个方面勾勒了教学数字化转型的实践场景。未来,要推动教学数字化转型的实践落地,需要进一步加强教学数字化转型的理论研究,完善数字化教学基础设施建设,推动基于数字技术的“教—学—评”一体化设计,培育教师的数字化教学胜任力。     

人工智能教育应用的发展趋势与实践案例

文章首先从人工智能时代社会发展对人才需求的角度入手,指出个性化是人工智能时代教育应用发展的必然趋势,并介绍了教育应用的发展现状,指出人工智能技术推动了个性化教育从理念走向实践。接着,文章描述了智能教育的核心服务,即从学习个性化、教学精准化和管理科学化等三个方面推动教育走向个性化。最后,文章介绍了智能教育核心服务在用户终端产品中的应用集成与案例实践。     

智能导学系统在网络自主学习中的应用

针对网络自主学习中出现的各种问题,分析设计了一种智能导学系统,阐述了在自主学习中智能导学系统的优点、功能、实现以及研究的关键问题。采用这种智能导学系统,有效地解决了网络自主学习中存在的弊端,最终实现智能化、个性化的学习。