①浙江大學學子和哈佛大學學子同上一堂VR課程。學校供圖

②北京工商大學學生在智慧教育教室研討線上教學課后習題。資料圖片

③北京交通大學學生在軌道交通通信與控制虛擬仿真實驗教學中心進行VR實驗。 資料圖片

　　■人機協(xié)同教學的起點是借助機器智能分析與教師經(jīng)驗判斷，建立符合學生差異化需求的教學目標。以此為基礎，進一步破解如何激發(fā)學生深度參與的教學互動、如何實現(xiàn)伴隨式的精準教學評價與反饋

　　■人機協(xié)同教學的關鍵在于構(gòu)建充分發(fā)揮學生主體性、促進學習真正發(fā)生的教學形態(tài)。要通過教學目標與學情動態(tài)匹配、師—生—機多向適應性交互、伴隨式診斷與精準化反饋，構(gòu)建師生機的深度合作關系

　　■人機協(xié)同教學實施需要針對具體教學場景與問題，在“師—生—機”三者數(shù)據(jù)與信息充分交互中完成人機雙向賦能、協(xié)同決策，實現(xiàn)從目標決策到過程互動再到評測反饋的全流程合理設計

　　當前，人工智能技術加速迭代演進，引領高等教育數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展，重塑高等教育教學模式。具體來講，生成性人工智能應用逐漸演化成為具有一定能動性、適應性和自主性的智能體，以AI助教、AI學伴等形態(tài)融合應用于高等教育教學中，對傳統(tǒng)教學模式進行要素革新與流程再造，并逐漸形成“人機共教、人機共育”的人機協(xié)同教學模式,逐步實現(xiàn)規(guī)?；c個性化兼顧的教學形態(tài)，以滿足智能時代對大批創(chuàng)新人才培養(yǎng)的需求。

　　1 人機協(xié)同教學的起點是什么

　　當前，“以學生為中心”是高校課程與教學創(chuàng)新的基本理念。因此，人機協(xié)同教學的起點是借助機器智能分析與教師經(jīng)驗判斷，來建立符合學生差異化需求的教學目標。以此為基礎，進一步破解兩個關鍵問題：一是如何激發(fā)學生深度參與的教學互動，二是如何實現(xiàn)伴隨式的精準教學評價與反饋。

　　就教學目標設定上，需要關注如何在內(nèi)隱素養(yǎng)的外顯分析與挖掘中把握“預設”與“生成”目標的平衡。當前，高等教育的教學目標從知識技能傳授向?qū)W生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)轉(zhuǎn)變，更加強調(diào)引導學生自主探究與主動建構(gòu)，發(fā)展其批判性思維、復雜問題解決、學習遷移等高階能力。然而，核心素養(yǎng)是學生內(nèi)隱關鍵能力與必備品格的體現(xiàn)，因此，高校教學中需要依托人機協(xié)同的環(huán)境條件，實現(xiàn)對內(nèi)隱素養(yǎng)的外顯分析，更加精準識別學生當前的素養(yǎng)水平。此外，高校教學目標不僅要實現(xiàn)學科知識概念、定理和公式等客觀性、規(guī)則性“預設”知識的積累，還要在此基礎上打破特定專業(yè)對知識邊界的窄化限制，重視內(nèi)隱性、實踐性的主觀“生成”知識，即更多需要靠學生親身參與、感受體悟、意會等方式獲得知識。這就要求教學目標設置中，充分分析挖掘?qū)W習者的學情信息，實現(xiàn)預設性與生成性教學目標的平衡。

　　圍繞教學目標設定的內(nèi)容、方式的改變，課堂教學策略與評測反饋也隨之改變。就教學策略，生成式人工智能技術融入課堂的人機協(xié)同教學賦予教師、學生、AI智能體各自承擔不同的角色與任務，同步塑造了新型合作關系，加速知識的共享與生成，使學習過程成為共同解決問題的深度互動過程。就評測反饋，智能技術扮演了學情分析師、個性化學習規(guī)劃師等角色，輔助教師評估學生達成目標的狀態(tài)，進而調(diào)整教學策略。

　　因此，如何充分發(fā)揮人機協(xié)同的智慧，實現(xiàn)對學生知識理解、思維發(fā)展、價值塑造等高階目標的伴隨式精準評測還需進一步探索。需要注意的一點是，盡管精準的伴隨式評價需要采集全流程、多場景、多維度的學習數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)采集的連續(xù)性和可追溯性，但更不能打斷師生正常教與學的進程，以免帶來教學負擔。

　　2 人機協(xié)同教學的核心環(huán)節(jié)是什么

　　人機協(xié)同教學的關鍵在于構(gòu)建充分發(fā)揮學生主體性、促進學習真正發(fā)生的教學形態(tài)，需要重點聚焦通過教學目標與學情動態(tài)匹配、師—生—機多向適應性交互、伴隨式診斷與精準化反饋來構(gòu)建師生機的深度合作關系，激發(fā)群體智能，促進學生深度學習。

　　一是教學目標與學情動態(tài)匹配。在實現(xiàn)預設性與生成性教學目標平衡的過程中，需要清晰明確“人”“機”的角色定位與協(xié)作機制。在角色層面，教師需要自上而下融通專業(yè)與社會需求，判斷學生應達成的核心素養(yǎng)目標；智能體承擔更多自下而上分析學生學情的任務，在規(guī)?；n堂教學中挖掘?qū)W生群體學情，在個性化互動交流中挖掘?qū)W生個體學情。在協(xié)作機制層面，重點體現(xiàn)在兩方面：教師“教什么”方面，教師依據(jù)智能助教提供的群體學情報告，判斷學生當前素養(yǎng)水平與目標水平之間的差距，從而科學設置教學目標、規(guī)劃教學內(nèi)容等；學生“學什么”方面，智能學伴基于學生個體學情的跟蹤與判斷，感知學生在學習中引發(fā)的新問題與新目標，為學生匹配相應的教學資源與內(nèi)容，以實現(xiàn)生成性教學目標。

　　二是師—生—機多向適應性交互。在人機協(xié)同教學中，智能體以自然語言為交互渠道，理解與回應師生意圖。在多向交互中，智能體以三種不同形態(tài)化身為教學助手，具體表現(xiàn)為：第一，智能體作為共教者參與到師生交互中，替代師生之間的知識性問答與反饋，提升以獲取知識為目的的交互效率，使師生有更多時間與空間進行基于生命體驗的交流，滿足學生的人格與生命發(fā)展的需求。第二，智能體作為共學者參與到生生交互中，為學生群體之間的協(xié)作提供更個性化的認知與情感支持，提升學生人際交往與協(xié)作問題解決等高階思維能力。第三，智能體作為伴學者參與到學生與自我的交互中，為學生創(chuàng)設論文答辯、面試求職等虛擬情境，可以及時發(fā)現(xiàn)學生問題與薄弱項，提供客觀理性的改進建議，促進學生自我發(fā)展。

　　三是伴隨式診斷與精準化反饋。在人機協(xié)同教學中，智能體作為智能助教來增強教師感知與加工信息的能力，并捕捉教學過程中多源數(shù)據(jù)，智能分析學生學習情況，實現(xiàn)教學評價從教師單一經(jīng)驗判斷向數(shù)據(jù)循證轉(zhuǎn)變。在評價標準上，智能體協(xié)同教師制定出導向素養(yǎng)達成且可觀察、可操作的評價標準；在評價過程中，智能體通過與學生在不同場景中的互動交流，隱性化、伴隨式地采集與匯聚全場景、全流程的數(shù)據(jù)，生成指向素養(yǎng)達成的評價結(jié)果；在結(jié)果診斷上，教師結(jié)合教學經(jīng)驗和多源數(shù)據(jù)循證，及時對學生提供認知與情感關懷反饋，學生依據(jù)反饋來自我認識、自我判斷、自我反思、自我調(diào)控，最終實現(xiàn)主動建構(gòu)與積極發(fā)展。

　　3 人機協(xié)同教學的實施路徑是什么

　　人機協(xié)同教學實施需要針對具體教學場景與問題，在“師—生—機”三者數(shù)據(jù)與信息充分交互中完成人機雙向賦能、協(xié)同決策，實現(xiàn)從目標決策到過程互動再到評測反饋的全流程合理設計。

　　多主體建構(gòu)：精準定位目標路徑。教師依據(jù)教學經(jīng)驗等，設定預設性目標；機器利用課程知識圖譜、關系挖掘等技術，精準定位學生在知識技能、高階思維等方面應達到的生成性目標。在這一過程中，需要以差異化目標作為學情分層畫像依據(jù)，突破傳統(tǒng)同質(zhì)化的教學限制。如西南民族大學針對地區(qū)生源基礎差異化、學習需求多樣化的實際情況，授課前，教師根據(jù)收集的學生多平臺課前課后測試、課堂互動表現(xiàn)、作業(yè)實驗等過程性學習數(shù)據(jù)，結(jié)合學習基礎、學習需求等，把學生聚類為3至4個小組，設定模塊化課程內(nèi)容，以實現(xiàn)“保證基礎，能者多學”的教學目標。值得注意的是，在學生動態(tài)學習過程中，機器需要根據(jù)教師預設規(guī)劃及學生實時學習診斷結(jié)果，持續(xù)為學生動態(tài)調(diào)整學習目標提供參考建議。

　　多場景化生：多元形態(tài)師生互動。在課堂理論學習場景中，機器作為智能學伴或智能助教，與師生共同解決非良構(gòu)、非衍生性問題，即融入跨學科、超學科等充滿不確定性的知識的問題，促進學生開展深度學習。在技能實訓和實驗操作中，機器作為智能工程師延展教師教學實踐能力，與集成化的實訓教學融為一體，把書本中抽象概念實體化，將操作性知識具象化，使學生在動手實踐中加深對知識應用的理解，增強學生的專業(yè)實踐性與課程的情感聯(lián)結(jié)。在自適應學習場景中，機器作為教師數(shù)字孿生體的“分身在場”，對學生數(shù)據(jù)進行多維分析挖掘與實時監(jiān)測，結(jié)合學生發(fā)展需要，聚合網(wǎng)絡精品學習資源，為學生提供個性化資源推薦和學習指導，使學生在人機協(xié)作中實現(xiàn)知識掌握與能力培養(yǎng)。

　　全流程伴隨：數(shù)智驅(qū)動多維評價。一是建立覆蓋全場景、全過程的教學評價數(shù)據(jù)基座，使學生“評價改進”有據(jù)可循。二是細化評價指標體系，增強評價指標的可度量性和可實現(xiàn)性，針對評價涉及的時間（課前預習、課中表現(xiàn)、課后反思）、空間（線上、線下、線上線下融合）、學習結(jié)果類型（知識技能、實驗/實踐任務、項目制品）等要素調(diào)整指標權(quán)重，并以儀表盤、數(shù)字畫像等可理解的直觀形式反饋評價結(jié)果給師生，實現(xiàn)即時評價改進。三是在教學測評中融入適配學科的分類垂直大模型，基于專業(yè)領域知識對學生作答、作品、論文等進行預評價，實時分析學生的學習軌跡、問題解決過程中的行為表現(xiàn)，通過反饋信息引導學生從回答“是什么”的正確答案轉(zhuǎn)向“為什么”和“如何”的結(jié)構(gòu)化思考與表述觀點及依據(jù)的綜合能力。

　?。ㄗ髡唏R志強系江南大學教育學院、江蘇“互聯(lián)網(wǎng)+教育”研究基地教授，文橋系江南大學教育學院碩士研究生；本文系國家社會科學基金2022年度教育學一般課題“協(xié)作知識建構(gòu)會話智能化分析與反饋研究”［編號：BCA220215］的研究成果）

《中國教育報》2024年12月16日 第09版