人機協同學習：實踐邏輯與典型模式

王一巖 劉 淇 鄭永和

（1. 北京師范大學 科學教育研究院，北京 100875；2. 中國科學技術大學 計算機科學與技術學院，安徽合肥 230027；3. 認知智能全國重點實驗室，安徽合肥 230027）

一、引言

物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的快速發展為教育數字化戰略的落地提供了新動能。以智能導學系統、教育機器人、自適應學習系統、智能學習機為代表的智能教育產品的廣泛應用改變了教與學的表征樣態和實踐模式（鄭永和等，2023）。生成式人工智能技術的快速發展極大提升了機器的智能化水平，能夠為學生生成個性化學習內容、提供精準化學習干預，實現基于多輪人機對話的學習引導與啟發（鐘秉林等，2023），助力個性化的自主學習。智能技術和智能產品在學習領域的逐漸滲透，催生出人機協同的學習方式（王一巖等，2022a），也引發學界對智能學習場域人機關系的探討。從人機關系的視角看，機器是人類智能的延伸，可以幫助人類處理超越個體認知能力的海量信息，解決超越個體認知能力極限的復雜任務（余勝泉，2022）。在人機協同學習中，機器是人類與外部世界連接的中介，學習者的學習指令與學習需求需要經過機器的處理和轉化才能與外部的學習資源、學習服務建立聯系；外界的數據、信息、資源也需要經過機器的深度聚合和精準篩選才會呈現給學習者，極大地降低了海量信息檢索和篩選給學習者帶來的認知負荷。由此可見，機器的使能和增能是未來學生學習不可或缺的關鍵要素，能夠優化學習過程、變革學習樣態，推動智能時代學習方式的轉型升級。

人機協同學習是教育數字化轉型在學習層面的重要表征，也是未來學習的新常態。它不僅是智能時代的新型學習方式，也是教育數字化轉型背景下學生必須具備的關鍵能力。隨著教育數字化轉型的推進、智能教育產品的逐漸成熟和生成式人工智能技術的快速發展，學生與機器之間的協同工作、溝通交流、對話協商和共同決策將變得更加普遍，人機協同學習將成為引領未來學習的新潮流。從已有研究看，郝祥軍等（2023）探討了人機協同學習的實踐形態及其本質，論述了學習者在其中的角色定位；王一巖等（2022a）從人機關系的視角出發，圍繞人機智能交互、人機協同工作、人機群智融合、人機協同共生等探討了人機協同學習的表征樣態；何文濤等（2023）從人機協同支持的信息輸入、信息加工、信息輸出、內外反饋四個維度探討了人機協同學習的一般過程。然而，尚未有研究系統論述真實的教育場景中人機協同學習何以發生，包括學習者與機器的“協同”該如何體現？人機協同學習需要遵循何種原則和策略？人機協同學習在真實教育場景中的典型模式有哪些？每種模式中機器扮演的角色是什么？這些都是當前人機協同學習亟待解決的關鍵問題?；诖?，本文聚焦人機協同學習的價值意蘊、實踐邏輯和典型模式，厘清智能時代人機協同學習的表征樣態和研究圖景，以期為后續的理論和實踐研究提供借鑒。

二、價值意蘊

人與機器的協同進化、共創共生是人機協同學習的核心，其中有兩重意蘊：一是人機協同學習如何實現學生和機器的共同進化，讓學生更具智慧、機器更加智能；二是如何通過人與機器的合理分工和有機協同，實現人機協同的教育智慧創生，完成超越人類智慧和機器智能的復雜任務。

（一）人機共同進化，促進學生智慧和機器智能的增長

在人機協同學習過程中，學生和機器的多元交互、有機協同和共創共生能夠有效促進學生智慧和機器智能的增長，實現人和機器的自主學習和自我進化。

機器可通過對人機協同學習中多模態數據的采集、分析、挖掘，更加精準地刻畫學生的外顯狀態和內隱特征，了解學生的學習習慣和思維模式，進而提升機器智能診斷與服務的質量。具體來講，其一，機器通過長周期、時序性、多模態的數據采集和建模分析，對學生的認知水平、學習風格、學習習慣、動機態度等特征進行多元精準的測評分析（牟智佳，2020），以此“了解”學生，為學生提供科學的學習支持服務；其二，通過與學生的多元交互，了解學生的學習模式和學習風格，明確機器智能服務在學生學習中的價值定位，優化智能學習干預的目標、原則、時機和策略，提升智能教育服務的科學性和精準性（武法提等，2022）；其三，利用生成式人工智能技術提升機器的智能化水平，通過與學生的對話交流，了解學生的話語體系、思維模式和敘事邏輯，優化機器的語言模型，提升機器的對話能力，實現基于多輪人機對話的智能化輔學導學，促進學生的認知發展和思維提升。

學生可利用機器開展人機協同的學習實踐，逐步了解機器的核心功能，明確人與機器的分工和協作機制，提升人機協同學習能力。具體來講，其一，人機協同學習能有效提升學生的人機協同思維，幫助學生了解機器的核心功能和運行邏輯，明確機器在學習中的關鍵作用，厘清哪些工作適合機器，哪些工作需要自己探索發現，并善于利用機器減輕學習負擔，提高學習效率；其二，學生可借助智能技術系統總結、反思和評價自身的學業表現、學科能力、認知風格、學習動機等，明確學習的優劣勢，加強對所學知識的理解與建構，提升自主學習能力；其三，學生可利用機器提供的學習資源和學習服務提出創造性的問題解決方案，提高問題解決能力和批判性思維能力，養成適用于智能時代教育發展的學習習慣和思維模式；其四，學生可利用機器主動學習和持續學習，豐富知識體系。

（二）人機協同學習，實現人機協同的教育智慧創生

除了促進學生智慧和機器智能的增長，人機協同學習還可通過人和機器的合理分工和優勢互補，共同應對多變的學習情境、處理海量的學習信息、分析復雜的學習問題，實現學生和機器的共同認識、共同感知、共同思考、共同決策（楊燦軍等，2000）。

學生和機器各有局限。學生存在個體認知有限、學科知識匱乏、學習經驗不足、自我認識不充分、學習動機不強烈、學習計劃不合理、學習策略不科學、學習自制力差等問題，如果僅靠學生自主運用所學知識解決復雜問題，其科學性和可靠性無法保證。機器能夠基于特定的規則和數據進行推理和決策，但一旦人工預設的規則體系和數據不足以覆蓋未知領域，機器就寸步難行。即便是生成式人工智能大模型，也僅僅是基于海量的文本數據訓練模型和預測文本序列，存在嚴重的“有常識沒知識”的不足，面對陌生的問題常出現“一本正經地胡說八道”。若完全依賴機器輔導學生學習將帶來極大的潛在風險。此外，機器以數據為驅動的決策模式，存在干預方式程式化、干預時機不科學、干預策略不精準、缺乏情感關懷等問題（王一巖等，2023a），無法真正實現個性化學習。

從這個意義講，人機協同學習的目標在于克服機器和人的局限，實現人和機器的協同工作，即通過學生和機器的溝通交流和對話協商，完成超越人類智慧和機器智能的復雜任務，實現人機協同的教育智慧創生。從實踐層面講，人機協同學習一是要發揮機器在海量信息快捷處理、智能計算、理性分析、科學決策、穩定輸出、多線程工作、不受時空限制等方面的優勢，幫助學生完成信息檢索、數據分析、作業批改、成績預測、學業預警、學情診斷、資源推薦等操作性、重復性、單調性的學習任務，優化學習的中間環節，提高學習效率；二是要尊重學生的主體地位，發揮學生在理性反思、復雜決策、創新思維、靈活應變、自我進化、創造力等方面的潛質，引導學生質疑與提問、聯系與內化、推理與論證、反思與調節（王牧華等，2023），加強對所學內容的深層意義建構；三是要完善學生和機器之間的對話協商機制，實現人和機器的共同工作、共同認知、共同決策，整合人類智慧和機器智能的優勢，提出解決復雜問題的最優方案。

三、實踐邏輯

人機協同學習既要發揮智能技術在支撐和輔助學習方面的核心效用，也要重視學生的自主探究和自由成長，避免機器“一廂情愿”的強制干預給學習帶來負面影響。這就需要以學生的全面發展和智慧增長為核心，推動人和機器之間的博弈與平衡，從學生的學業水平和學習需求出發強化機器角色的辨識與調整，重視人和機器自主度的靈活轉換，保障人機協同學習的順利開展。

（一）以學習者個體的智慧增長為核心

“人—機”關系的主體是人，無論機器如何智能、分析如何精準，其最終目標是要增強人的智能、促進人的發展。人機協同學習的核心也是通過人和機器之間的有機協同幫助學生自主學習和探究學習，提高人的學習的效率和效能，并非只是為了提高機器的智能化水平。因此，人機協同學習要以促進學生的智慧增長為核心，通過人與機器的有機協同和對話協商促進個體的認知發展、思維進階和意義建構，培養學生適應未來社會發展的關鍵能力和核心素養。其核心是幫助學生適應智慧化的學習環境和人機協同的學習方式，理解機器的核心功能和運行邏輯，樹立人機協同思維，學會利用機器開展自主學習、協作學習、探究學習（王一巖等，2022b）。因此，人機協同學習的開展，一是幫助學生養成人機協同思維，掌握人機協同學習的方法和策略，利用機器提高學習效率、提升學習效能；二是幫助學生強化自我認知，了解自身的知識結構、認知水平、學科能力、認知風格等特征，加強對學習的自我計劃、自我監控和自我反思，實現智能技術支持的自我導向學習；三是幫助學生利用智能技術拓展學習場域，實現學習深度的拓展和學習邊界的延伸，培育學生的探索精神和創新意識，提高問題解決能力和批判性思維能力，以適應未來社會發展對人才培養提出的新要求、新挑戰。這就需要尊重學生的主體性，區分機器在不同學習場景中的角色定位，調整和優化機器智能服務模式，確保機器智能服務能夠切實解決學生學習的實際問題，不會帶來負面影響。

（二）重視人和機器之間的博弈與平衡

智能教育工具理性和價值理性的博弈與平衡是人機協同學習要解決的核心問題（張立新等，2022）。這一是要重視機器智能診斷與干預在學生個性化學習中的關鍵作用。尤其是對于學業水平偏低、學習自主性差、學習資源選擇困難的學生，機器可通過精準診斷其學業問題和學習需求，將優質的學習資源和學習服務推送給學生，幫助其快速精準地獲取所需資源和服務，實現科學、高效、個性化的學習。但對于先前知識掌握較好、學習自主性強的學生，機器的智能診斷和干預更多的是一種無形的“枷鎖”，不僅會限制學生自主性的發揮，還會讓學生“束手束腳”，容易招致學生的抵觸。二是要重視學生的自主性在個性化學習中的核心地位。機器不能代替人思考，機器的智能診斷和精準干預要充分重視學生主觀能動性的發揮，要根據學生的反饋來優化智能服務的策略和模式，避免為學生提供過于僵硬和固化的學習服務，防止出現機器“馴化”人的現象。但學生的知識水平和認知能力也存在局限，如果給予學生過大的自由度，讓學生天馬行空地任意探索，容易導致學生對知識概念的錯誤理解，陷入思維誤區，給學習帶來負面影響。由此可見，過于強調機器的“規制性”和人的“自主性”都不利于學生的發展，教育工作者應從人機協同的視角出發，準確評估學生和機器各自的優勢和局限，以學生的智慧增長為核心，強化機器智能診斷和干預在其中的牽引和調節作用，實現機器的“規制性”和人的“自主性”的博弈與平衡（張立新等，2023），真正推動人機協同學習目標的有效落實。

（三）強化機器角色的辨識與動態調整

從人機自主性的角度看，根據學生學習需求和學業水平的不同，機器也將在人機協同學習中扮演不同的角色。其一，智能助教。智能助教主要服務于學業表現低下、知識技能薄弱、學習自主性差的學生，這些學生無法自主完成學習任務和探究活動，比較依賴機器的精準輔導和智能干預。此時機器的自主性大于人的自主性，機器通過全時空、動態性測評分析學生學習表現，實現對學生學習的全方位診斷和智能化干預，幫助學生診斷學業問題、制定學習計劃、推薦學習資源、優化學習策略（徐曉青等，2022），助力學生優化知識結構、提升學科能力、增強學習動機。其二，智慧學伴。智慧學伴主要服務于具備一定學習自主性但仍需要機器實時輔助和智能支持的學生，這些學生比較依賴機器的實時反饋（屠明將等，2023）。此時機器的自主性約等于人的自主性。學生針對特定學習問題與機器開展深入全面的溝通交流和對話協商，形成對復雜問題的共識，借助人機協同決策明確學習方向、修正學習策略、提高決策能力，從而實現深層次的意義建構。其三，認知工具。認知工具主要面向學業水平較高、學習動機較強、富有探索精神的學生，此類學生具備較強的求知欲和自主性，愿意利用機器探究未知領域，嘗試創新型的問題解決方案，以完善知識體系、提升學習素養。此時機器的自主性小于人的自主性。機器主要用于執行學生的學習指令、滿足學生特定的學習需求，如幫助學習者完成信息收集、資源檢索、數據處理、學情診斷、評價反饋等工作，為學生開展探究性學習提供全方位支持。由此可見，在人機協同學習中，機器的角色并非一成不變，而是需要精準辨識學生的學業狀況和學習需求并作出動態調整，以滿足學生多樣化的學習需求，提升人機協同學習效率。

（四）加強人與機器自主度的靈活轉換

判別學生和機器自主度是人機協同學習的核心，它決定人機協同學習是由機器還是人主導。有學者從人機關系的視角將人機協同學習的實踐模式概括為人工智能引導的訓練學習、人工智能支持的協作學習、人工智能賦能的探究學習，并將學習者的角色分為接受者、協作者、建構者（郝祥軍等，2022）。但真實的人機協同學習并不存在絕對的機器主導或者學生主導。如果學生學習目標模糊、學習自制力低、學習動機不強、學習意志不堅定，機器不加干預地給予學生過大的學習自由度，很難保證其學習的質量。因此，機器可通過特定的教學策略引導學生加強對所學知識的消化吸收，并逐漸掌握學習方法、提高學習動機。如果學生先前知識掌握較好、學習動機強、學習自主性強，給予學生較高的學習干預和引導，反而容易限制學生的個性發展和思維養成，甚至引發學生的抵觸情緒，不利于學生的自主探究和試錯。這時應該給予學生足夠的學習自由度，讓學生利用機器解決學習中的各種問題，并通過學習任務的設計，幫助學生在解決實際問題的過程中，理解和應用所學知識，逐漸提升學習能力。更為常見的情況是，學習者接觸新的學習內容時，由于不熟悉新知識、新技能，一定程度上需要機器較為精細的引導和啟發。隨著學習進程的逐步推進，學生對所學領域有一定的知識積累，其學習自主性也隨之提升，機器則需要逐漸為學生“解綁”，給予其更大的自由度，讓學生實現對學習的自我導向、自我決定。由此可見，人機協同學習中學生和機器的自主度需要針對不同學習者的學習狀況以及同一學習者學習進程的逐步推進進行精準定制和動態轉換，以更好地匹配學習者的實際需求，提供適切性的學習支持服務。

四、典型模式

人機協同學習應該綜合考慮人與機器的優勢和不足，有機分解“人—機”關系，厘清人和機器之間的協同和博弈機制，勾勒人機協同學習的應然樣態。本研究從人機關系的視角出發，將人機協同學習概括為面向知識掌握的“干預—自主”式學習、面向知識建構的“協作—探究”式學習、面向知識創造的“對話—協商”式學習三種模式（見圖1）。

圖1 人機協同學習的典型模式

（一）面向知識掌握的“干預—自主”式學習

面向知識掌握的“干預—自主”式學習主要針對學業水平較低、學習自主性差的學生，目的是幫助學生克服學業困難、提升學業水平、增強學習動機、養成良好的學習習慣。機器主要充當智能助教的角色，它通過學習計劃制定、學習資源推薦、學習活動設計、學習支架構建等引導學生學習。

其一，機器智能診斷與精準干預。機器通過采集和分析人機交互過程中學生的學業測評數據、面部表情、身體姿態、對話文本、語音語調等多模態數據，診斷學生的知識結構、學科能力、情感動機、學習偏好等，實時動態地分析學生的學業問題和學習需求。在此基礎上，機器可構建智能化的學習干預方案，幫助學生改善學習計劃、改進學習策略、增強學習動機、提高學習信心，從而更加科學、高效地開展學習。其二，學生主觀評判和合理反饋。人機協同學習的核心是促進人的發展。“干預—自主”式學習要尊重學生的主觀意愿，避免機器一廂情愿地為學生推薦學習資源，讓學生不假思索地全盤接受。這就需要給予學生更大的自由度，讓學生從學習需求出發評判機器智能服務的模式和策略，包括智能學習干預的時機、內容、方式等，優化智能學習干預的實踐方案（王一巖等，2023b）。其三，機器智能調整與動態優化。機器要依據學生的反饋把握學生的學業問題、學習需求、學習風格等特征，優化智能學習干預的時機、頻率和策略，確保機器提供的資源和服務能與學生真實的學習需求匹配，幫助學生實現個性化的自適應學習。其四，學生的內化吸收和意義建構。在機器智能干預的基礎上，學生要細致思考和深入鉆研機器提供的智能化學習資源和學習服務，通過質疑提問、內化吸收、推理論證，加強對所學知識的理解和掌握，并在此基礎上提出新問題、凝練新觀點、探索新方案，實現深層次的意義建構。

（二）面向知識建構的“協作—探究”式學習

面向知識建構的“協作—探究”式學習主要針對學業水平較高、學習自主性強的學生，目的是為學生提供多元精準的學習支持服務，輔助學生個性化自主學習和探究學習，培養學生的探索精神和創新意識，加深對所學知識的自主建構。機器主要充當認知工具的角色，以支持、引導和拓展學生的認知過程，幫助學生借助外部工具進行深層次的意義建構（趙國慶等，2022）。其目標是幫助學生完成信息搜索、信息呈現、知識組織、知識整合、知識生成等簡單重復的工作，為學生開展探究學習提供多元精準的學習支持，讓學生將更多的認知資源投入高階認知活動。

“協作—探究”式學習的實踐邏輯相對簡單，其目標是充分發揮學生的自主性，讓學生針對某一特定問題開展探究學習，幫助學生運用多個學科的知識和技能解決復雜問題，培養學生的探究精神，提高學生發現問題、解決問題的意識和能力。其一，學生從主觀意識和學習經驗出發構建系統化的問題解決方案，并對復雜學習任務進行分解，通過“認知外包”的方式讓機器完成重復、單調的學習任務，自己留出更多時間從事創造性的腦力勞動（余勝泉等，2023）。其二，學生明確具體需求，利用機器搜集信息、處理數據、整合資源、組織知識，解決自身需花費大量時間和精力才能完成的復雜任務，并拓展和延伸人的智能，超越自身認知的局限，實現人機協作效率的最大化。其三，學生深入思考、消化吸收、推理論證、評價反饋，將機器的分析結果與已有知識和生活經驗建立聯系，完善個體的認知網絡，并進行精準決策，探求解決問題的最佳方案。其四，利用機器創新問題解決方案，探究全新的學習領域，不斷發現新問題、學習新知識，提升人機協作能力、問題解決能力和批判性思維能力。

（三）面向知識創造的“對話—協商”式學習

面向知識創造的“對話—協商”式學習主要針對具備較強探索精神和求知欲且具有一定學習自主性的學生，目標是探索學生和機器之間的平等對話機制，通過人與機之間的研討交流、對話協商（李海峰等，2023），實現基于多輪人機對話的協商式學習（戴嶺等，2023），推動人機協同的教育知識創生。機器主要充當智慧學伴角色，其目標是通過與學生的對話協商，集結人類智慧和機器智能的核心優勢，生成創造性的問題解決方案，探索和發現新知識。

“對話—協商”式學習起源于蘇格拉底教學法，其核心是根據學生已有知識和經驗，通過討論、問答、辯論的方式明晰對方認識中的矛盾，逐步引導學生得出結論，強化對所學內容的理解和掌握。生成式人工智能技術的發展，極大地提升了機器的文本生成和人機對話能力，使基于多輪人機對話的協商式學習成為可能。人機之間的“對話—協商”式學習主要通過圍繞特定的研討問題和學習任務展開多元的討論和協商，生成面向特定問題的新見解、新方案。

其一，學生和機器圍繞某一問題展開平等的交流和論辯，機器傾向于呈現定義、案例等事實性信息，學生傾向于從理性視角闡述問題分析的角度、思考過程和解決思路。在此過程中，學生能接收和同化機器所呈現的信息，機器也能模仿學生的分析視角和思維模式，二者互相啟發，達成對研究問題的新認識，實現人機協同的知識創生。其二，學生和機器圍繞某一特定任務展開討論和協商，機器整合已有數據和案例生成“最優”問題解決方案，學生在機器的基礎上依據現實條件、自身經驗和任務需求，調整和修正機器的方案，人和機器多輪迭代不斷完善問題解決方案。在此過程中，學生借助機器“站在巨人的肩膀上”，整合過往的經驗和案例，優化實踐方案；機器依托學生反饋優化問題解決方案、完善面向特定問題的分析和決策模式。人機之間有效協同，提出解決問題的新方案。

面向知識創造的“對話—協商”式學習是未來人機協同學習探索的新方向，如何構建學生和機器的溝通交流和對話協商機制，實現基于人機互動的深層次意義建構，是未來一段時間需要著力探索的重要課題。

五、研究展望

人機協同學習是未來學習的新常態，目前有關人機協同學習的研究尚處于起步階段，無法有效支撐人機協同實踐的有效開展。未來人機協同學習的有效推進，需要進一步優化智能學習干預的模式和策略、提升學生的自主意識、強化人機協同學習模式的探索、探究人機協同學習的發生機制，以推動人機協同學習的常態化發展。

（一）優化學習干預模式，引導智能技術向善

從人機協同學習的現狀看，其核心問題是機器的智能水平有限，不足以為學生提供科學精準的學習支持服務，即便是當前大火的GPT4 等生成式人工智能大模型，也存在生成謬誤信息、難以回答專業問題、缺乏情感交流、引發隱私安全等問題（邱燕楠等，2023）。此外，機器的服務模式與學生的全面發展之間存在較大鴻溝，使得作業抄襲、數字沉迷、思維惰化、認知固化、情感遮蔽等問題成為人機協同學習實踐落地的關鍵阻礙（王佑鎂等，2023）。因此，未來人機協同學習需要進一步優化機器的智能學習干預模式：一是確保機器能全方位地診斷測評學生的學業水平、學習需求和學習自主性，保證智能技術的應用能切實解決學生發展的關鍵問題；二是重視人機之間的博弈與平衡，給予學生一定自主性，讓學生能夠在智能技術的支持下開展自主學習、協作學習和探究學習，推動人機協同學習的有效落地。

（二）提高學生自主意識，喚醒學生生命自覺

智能技術的快速發展、智能教育產品的快速普及和生成式人工智能大模型的逐漸成熟，極大地推動了學生學習方式的變革。學習內容不再局限于課堂講授的知識，學業指導不再完全依賴于學科教師，學習場景也不局限于課堂，學生可借助智能技術和智能產品隨時隨地獲取所需的資源和服務，開展個性化自主學習。然而，智能技術和智能產品也給學生學習帶來極大挑戰，例如，智能終端帶來的視力健康危害和數字沉迷風險，生成式人工智能技術帶來的知識謬誤、作業抄襲、隱私泄露等風險，資源推薦、學習路徑規劃等智能學習干預措施帶來的認知風格固化、思維惰化風險等。這就需要提高學生的自主意識、喚醒學生的生命自覺、提升學生的智慧學習力（王一巖等，2022b），確保學生能正視自身在人機關系中的主體地位，了解機器的核心功能和潛在風險，清楚機器無法代替人思考，厘清人機的分工和協作機制，利用智能技術拓展學習的廣度和深度。

（三）強化學習模式探索，重構智慧學習樣態

從人機協同學習的研究現狀看，學者大多基于生成式人工智能技術的發展趨勢預設和暢想未來機器在學生學習中扮演的角色，勾勒未來人機協同學習的表征樣態。本文從面向知識掌握的“干預—自主”式學習、面向知識建構的“協作—探究”式學習、面向知識創造的“對話—協商”式學習三個層面嘗試探索人機協同學習的應然模式，期待能從理論層面為人機協同學習提供指引。未來研究需結合主流的智能教育產品和生成式人工智能大模型，面向真實的學科場景，加強人機協同學習模式的探索，通過實證研究探究不同學習模式對學生學業表現、學習動機、學科能力、認知水平的影響，幫助學生改善學習策略，幫助機器優化服務模式，推動人機協同學習實踐樣態的逐步優化。

（四）探究學習發生機制，挖掘人機協同規律

隨著智能技術與教育教學融合程度的不斷加深，以及教育領域生成式人工智能大模型的逐漸成熟，人機協同學習或將成為智能時代學習的新常態。這就需要研究探討人機協同學習的規律，將人機協同學習作為教育科學研究的重要場景，采用多學科交叉融合的方法探究人機協同學習的發生機制。研究者可利用人工智能技術采集人機協同學習過程中學生的話語、表情、姿態、人機交互等多模態數據，挖掘學生的認知和情感狀態，探究不同人機關系下學生認知和情感的動態演化機制和協同進化機理，以及不同學習干預措施對學生認知和情感的影響機制；利用腦科學方法探究人機協同學習背景下學生腦區的激活狀態，探究人機協同學習的腦認知機理。