數(shù)證共生模式下人機課堂效率提升路徑研究

摘要：教育數(shù)字化進(jìn)程中，人機協(xié)同課堂成為常態(tài)化應(yīng)用并衍生出多種智能樣態(tài)。該文基于“數(shù)據(jù)原型+證據(jù)鏈條”的共生模式，設(shè)計“教師-學(xué)生-機器”3維教學(xué)效率影響因素集，并投放在實證環(huán)境中檢驗，通過樣本數(shù)據(jù)中甄別的關(guān)鍵路徑，凝練提出效率提升建議，為不同學(xué)科不同地域的人機課堂教學(xué)設(shè)計和智能硬軟件選型提供借鑒。

關(guān)鍵詞：數(shù)證共生；人機協(xié)同；課堂效率

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

本文受國家自然科學(xué)基金面上項目“基于領(lǐng)域適應(yīng)算法的人機協(xié)作學(xué)習(xí)能力泛化關(guān)鍵技術(shù)研究”（項目批準(zhǔn)號：62277002）資助。

一、人機協(xié)同課堂的主要形態(tài)與優(yōu)劣勢

教育數(shù)字化進(jìn)程中，人機一體化已成為一種新的范式[1]。在政策層面，全球各國以人工智能技術(shù)為契機，密集出臺多部政策規(guī)劃，推動人機協(xié)同共生加速發(fā)展。2021年，聯(lián)合國教科文組織出版的《AI and Education： Guidance for Policy-makers》為各國政策制定者了解人工智能與教育之間的關(guān)系進(jìn)行介紹和解讀，旨在促進(jìn)教育高質(zhì)量發(fā)展[2]。2023年，為規(guī)范人工智能技術(shù)的健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，我國首次出臺關(guān)于生成式AI的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》、聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的《Guidance for Generative AI in Education and Research》，從生成內(nèi)容、政策法規(guī)、知識產(chǎn)權(quán)和數(shù)字鴻溝算法設(shè)計等方面提出要求，為促進(jìn)科技向善提供支撐。同年，美國發(fā)布《Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning》，強調(diào)既要運用自動化技術(shù)促進(jìn)教育改革，也要保護(hù)人的能動性。近日，英國針對生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也進(jìn)行了規(guī)范和說明。可見，各國高度重視智能技術(shù)在教育場景中的深度應(yīng)用，積極提供監(jiān)管保障體系，推動教育人工智能從“支持智能”“增強智能”到“人機協(xié)同智能”的不斷升級[3]，學(xué)習(xí)者與機器的關(guān)系逐漸走向協(xié)同共生。

在技術(shù)和素養(yǎng)發(fā)展方面，教師數(shù)字化素養(yǎng)在中國已經(jīng)建立起行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系，學(xué)生數(shù)字化素養(yǎng)在大規(guī)模測評階段。以AI為代表的智能技術(shù)體系也不斷在語言大模型、文生圖等擴散模型中走向?qū)嵺`，多模態(tài)智能、具身智能和類腦智能正在引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展的創(chuàng)新方向。

在政策、技術(shù)、師生素養(yǎng)的共同發(fā)展促進(jìn)下，人機協(xié)同課堂從傳統(tǒng)的多媒體形態(tài)升級到以AI為代表的智能形態(tài)。根據(jù)人與AI智能設(shè)備協(xié)同過程中扮演的角色分工，人機協(xié)同課堂分為三類：（1）以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂。即人類在課堂中發(fā)揮著主體的作用，AI作為助手負(fù)責(zé)協(xié)助完成一些常規(guī)性的工作。例如智慧體育-AI運動小站，學(xué)生作為運動者，可通過自主選擇運動項目和時長來完成運動打卡。與此同時，智能攝像頭、智能運動手環(huán)、智能鞋墊等設(shè)備，綜合計算機視覺技術(shù)、人體姿態(tài)識別、手勢識別等技術(shù)，能夠?qū)崟r完成計次、記距、計時等成績的測量工作，AI設(shè)備作為輔助教學(xué)工具，極大地提升成績采集的效率、增加運動的交互性和趣味性，促進(jìn)人機體育課堂效率。（2）人與AI合作的協(xié)同課堂。即人與AI互為伙伴、不分主輔，AI能夠給人提供實時反饋和指導(dǎo)，人通過創(chuàng)造過程性數(shù)據(jù)豐富AI數(shù)據(jù)池，學(xué)習(xí)者的認(rèn)知鏈和機器的分析鏈相互促進(jìn)，高效完成任務(wù)。基于云平臺的智慧課堂是典型代表。智能教學(xué)平臺發(fā)揮以下功能：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)為師生提供個性化資源智能推薦；完成作業(yè)批改、語言學(xué)科評測等重復(fù)性工作；通過MTM機器通信實現(xiàn)多輸入輸出的實時統(tǒng)計，提升協(xié)同效率。而教師和學(xué)生根據(jù)教學(xué)目標(biāo)設(shè)計，生成過程性數(shù)據(jù)資源，供平臺迭代優(yōu)化，實現(xiàn)共育成長。（3）以AI為主導(dǎo)的協(xié)同課堂。即AI在教學(xué)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，而人起到配合支撐的作用。例如，通過MR等技術(shù)創(chuàng)設(shè)生動的環(huán)境，展現(xiàn)更具體驗性和沉浸感的內(nèi)容，幫助學(xué)生加深理解、增多模擬實操。在醫(yī)學(xué)、海洋工程、特殊溫濕度條件等教學(xué)單元中，既能夠滿足學(xué)習(xí)需求，也可以節(jié)省教育成本。本文對三種類型課堂優(yōu)劣勢進(jìn)行對比，結(jié)果如下頁表1所示。

調(diào)研發(fā)現(xiàn)，人機課堂在校園教學(xué)中的比例不斷攀高，但一線師生及智能設(shè)備提供商缺乏精準(zhǔn)教學(xué)設(shè)計指導(dǎo)和設(shè)備選型契合度規(guī)劃[4]。教師端待研究的內(nèi)容包括-對不同的教學(xué)內(nèi)容需否實施人機教學(xué)、學(xué)生認(rèn)知發(fā)展特點與3種人機課堂之間如何匹配、過程性數(shù)據(jù)中哪些是關(guān)鍵必須記錄點等[5]。學(xué)生端待研究的內(nèi)容包括-如何將培養(yǎng)學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)和避免技術(shù)崇拜區(qū)隔開來、在參與人機課堂時如何積極有效的反饋真實學(xué)習(xí)效果等。機器端待研究的內(nèi)容包括-硬件設(shè)備版本型號與軟件能力之間如何融合、chat/diffusion model/MTM等不同的智能技術(shù)如何服務(wù)于人機課堂的課前課中課后環(huán)節(jié)等[6]。

著眼當(dāng)下，為探索形成科學(xué)、可推廣的人-機協(xié)同機制，需要扎根于真實教學(xué)情境，在元數(shù)據(jù)及其形成的效果證據(jù)的支持下，從過程性教學(xué)數(shù)據(jù)中篩選出價值要素，提煉課堂高效率的關(guān)鍵形成路徑并泛化出可借鑒機制。為此，本文采用“數(shù)據(jù)+循證”的模式，在3種人機課堂對應(yīng)的實踐場景中挖掘影響因素和路徑鏈條，以期揭示人機課堂效率的內(nèi)生機制。

二、“數(shù)據(jù)+循證”模式的架構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)的價值是其所有可能用途的總和[7]。人機協(xié)同課程場景中自變量類的元數(shù)據(jù)包括學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)、教師備課行為數(shù)據(jù)等，中間變量類的元數(shù)據(jù)包括學(xué)生學(xué)習(xí)、師生互動、教師授課、作業(yè)管理等，因變量類的元數(shù)據(jù)包括解釋力、診斷力、預(yù)測力、決策力與監(jiān)督力等[8]。

循證研究，本質(zhì)是“基于證據(jù)的實踐”，旨在基于可信證據(jù)開展實踐活動，為解決問題提供科學(xué)框架和根本遵循[9]。以還原真實場景為基礎(chǔ)實驗環(huán)境，大量收集過程性和結(jié)果性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，既包括主觀感知材料，也有客觀事實數(shù)據(jù)，以檢驗不同類型數(shù)據(jù)之間存在的潛在關(guān)系，多次迭代分析找到影響學(xué)生認(rèn)知發(fā)展的“證據(jù)鏈條”，讓學(xué)習(xí)結(jié)果變得“有跡可循”，反饋不同課堂的教學(xué)效果，反向指導(dǎo)課前決策、課中診斷和課后延伸，讓教學(xué)活動更具針對性和個性化，為探索復(fù)雜場景下人機協(xié)同學(xué)習(xí)規(guī)律提供路徑支撐，為提升人機協(xié)同學(xué)習(xí)課堂效率提供關(guān)鍵著力點。

對于人機協(xié)同課堂而言，數(shù)據(jù)是重要資產(chǎn)，循證研究是關(guān)鍵手段，課堂效率提升是最終目的。圍繞數(shù)據(jù)與循證研究彼此促進(jìn)、互相融合的思路開展工作，本文設(shè)計了“數(shù)據(jù)+循證”人機課堂效率分析架構(gòu)，為發(fā)揮“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”價值提供邏輯架構(gòu)，推動解決人機課堂數(shù)量越來越多、質(zhì)量難以精準(zhǔn)評估的問題，為智能時代的教學(xué)質(zhì)量提供研究保障。“數(shù)據(jù)+循證”人機課堂效率分析架構(gòu)如圖1所示。

“數(shù)據(jù)+循證”人機課堂效率分析架構(gòu)從教師、學(xué)生、機器三個主體入手，分析“課前-課中-課后”不同學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)要素，挖掘影響課堂學(xué)習(xí)效率的證據(jù)鏈條，圍繞“目標(biāo)設(shè)定-數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)分析-應(yīng)用反饋”的循證邏輯開展實驗探究。

數(shù)據(jù)部分的工作在課前-課中-課后過程性完成。

1.課前環(huán)節(jié)。以教師提前布置平臺預(yù)習(xí)作業(yè)為主，學(xué)生自主展開知識收集和預(yù)習(xí)工作，這個過程中，教師的已有教學(xué)經(jīng)驗積累和靈活運用平臺功能的能力、學(xué)生的年齡和內(nèi)在學(xué)習(xí)驅(qū)動力、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及機器的易用性都會直接影響課前預(yù)習(xí)效果。

2.課中環(huán)節(jié)。主要通過課程講授、學(xué)習(xí)互動等方式完成知識學(xué)習(xí)，因此，教師的教學(xué)設(shè)計效果、學(xué)生的課堂自我管理、課堂表現(xiàn)和平臺的交互便捷程度均會對知識的記憶和理解起到重要影響作用。

3.課后環(huán)節(jié)。完成對課程學(xué)習(xí)內(nèi)容的總結(jié)與評價，教師的及時支持以及學(xué)生的作業(yè)完成情況都會直接影響學(xué)生綜合表現(xiàn)的衡量。通過對課前、課中、課后數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，形成動態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)簽，匯聚形成反映學(xué)習(xí)效率的“證據(jù)鏈”，將學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展水平明晰化，實現(xiàn)德智體美勞全面發(fā)展。

循證部分的工作由目標(biāo)設(shè)定、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用反饋四個步驟構(gòu)成證據(jù)鏈條。

1.目標(biāo)設(shè)定環(huán)節(jié)。以提升人機協(xié)同課堂效率為根本目標(biāo)，結(jié)合相關(guān)理論和教學(xué)情境，提出人機協(xié)同影響因素和路徑假設(shè)，為后續(xù)研究開展奠定基礎(chǔ)。

2.數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)。以教師、學(xué)生、機器三主體為研究對象，展開數(shù)據(jù)要素的收集工作，如學(xué)生表現(xiàn)數(shù)據(jù)、互動行為、學(xué)習(xí)軌跡等，可通過在線平臺、傳感器技術(shù)、學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)等多種途徑獲得。

3.數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)。基于已采集的數(shù)據(jù)樣本，借助多種統(tǒng)計分析方法，挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，揭示潛在的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢。

4.應(yīng)用反饋環(huán)節(jié)。總結(jié)形成“教師-學(xué)生-機器”3維教學(xué)效率影響因素中對最終學(xué)生認(rèn)知發(fā)展有關(guān)鍵作用的因素鏈條，構(gòu)成證據(jù)鏈基礎(chǔ)。

三、基于數(shù)證共生的人機協(xié)同課堂效率影響因素識別模型

在“數(shù)據(jù)+循證”人機課堂效率分析架構(gòu)的概念模型基礎(chǔ)上，更核心的研究是形成量化模型，包括因素假設(shè)、量化設(shè)計和路徑甄別三項工作。

我國已有的研究中認(rèn)為機器的硬件、網(wǎng)絡(luò)情況、課程資源質(zhì)量等會影響學(xué)生的在線學(xué)習(xí)意愿[10]。隨著人機課堂規(guī)模的攀升和技術(shù)成熟度的提高，觀測學(xué)習(xí)者的視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等感官系統(tǒng)與學(xué)習(xí)空間/環(huán)境的交互等多重數(shù)據(jù)正在成為新的熱點。國際上，Volery和 Lord發(fā)現(xiàn)機器特點、教師特征和學(xué)生特征在移動學(xué)習(xí)中發(fā)揮著重要作用，并且機器的易于訪問程度、界面設(shè)計和交互水平是影響電子學(xué)習(xí)關(guān)鍵因素[11]。

通過對國內(nèi)外已有研究進(jìn)行梳理、借助技術(shù)手段提煉多場景數(shù)據(jù)要素，本文從教師、學(xué)生、機器三個層面匯集人機協(xié)同課堂效率的影響因素集，具體如表2所示。本文的因素數(shù)據(jù)分為主觀和客觀兩種來源。主觀數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)者對課堂的主觀反映，能夠直接表達(dá)學(xué)習(xí)者的感受，通過問卷量表的方式測評；客觀數(shù)據(jù)是對教學(xué)過程的真實記錄，主要通過平臺表單字段提取分析。

協(xié)同理論、技術(shù)接受度模型、動機/意志和績效理論的共識已經(jīng)指出，人機課堂是一個復(fù)雜系統(tǒng)，涉及到人-機等多元要素的交互和變化，學(xué)習(xí)過程可分為外部輸入—心理環(huán)境—系統(tǒng)輸出三個層面[12]，其中，外部輸入是指社會失范、文化影響、物質(zhì)環(huán)境、工具、材料等外在的因素，直接對內(nèi)部心理產(chǎn)生影響。心理環(huán)境是指師生互動中動機和意志變化過程，解釋了如何從行動控制到意向?qū)嵤┮约白灾鞴芾淼倪^程，是學(xué)習(xí)者自身對學(xué)習(xí)過程進(jìn)行管理和調(diào)節(jié)的過程。系統(tǒng)輸出經(jīng)歷各個階段的準(zhǔn)備后，學(xué)習(xí)者在行為、態(tài)度、情緒等方面的變化，是作用的結(jié)果。

在因素提煉和經(jīng)典理論的基礎(chǔ)上，本研究設(shè)計出“人機協(xié)同課堂效率影響因素識別模型”，如下頁圖2所示，為探索“數(shù)證共生”的課堂效率路徑鏈和教育治理提供科學(xué)決策支撐。

四、基于數(shù)證共生的人機協(xié)同課堂實踐

完成了因素假設(shè)和量化模型設(shè)計之后，在教學(xué)場景中進(jìn)行路徑甄別的實證是重點工作。

本文理論環(huán)節(jié)表1提出的3種人機協(xié)同課堂中，因人工智能教育應(yīng)用的成熟度尚未推進(jìn)到“以AI為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”常態(tài)化應(yīng)用的階段，實證環(huán)節(jié)主要選取前2種“以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”和“人與AI合作的協(xié)同課堂”進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和實證分析。其中：“以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”課前選擇教師數(shù)字素養(yǎng)達(dá)標(biāo)的科目，在教學(xué)設(shè)計中標(biāo)注需學(xué)生互動參與的環(huán)節(jié)以及需智能設(shè)備軟硬件調(diào)用的時間點和呈現(xiàn)方式，課后教師為學(xué)生提供自主支持、認(rèn)知支持、情感支持等，結(jié)合師-機-生的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)和課堂學(xué)習(xí)效果進(jìn)行影響關(guān)系分析。“人與AI合作的協(xié)同課堂”中對智能設(shè)備軟硬件的要求更高，課前需選擇對相應(yīng)設(shè)備型號和軟件操作熟練的師生群體及對應(yīng)科目課堂，課中需提供有沉浸感和高互動體驗的學(xué)習(xí)環(huán)境并及時記錄學(xué)生過程性表現(xiàn)如互動頻次、專注度等，課后通過機器端-資源實用性、平臺易用性、交互便捷性的師生感知收集，結(jié)合學(xué)生持續(xù)學(xué)習(xí)興趣等效果分析，從而深度提煉關(guān)鍵路徑所在。

本文選取深圳市某初中為試點學(xué)校，采集初二、三年級254位學(xué)生一學(xué)期的英語（以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂）、數(shù)學(xué)（人與AI合作的協(xié)同課堂）兩門人機課堂為實踐場景。自變量包括學(xué)習(xí)動機、教師支持、課堂表現(xiàn)、作業(yè)情況等8個主客觀字段；因變量由學(xué)習(xí)滿意度和綜合表現(xiàn)2部分來量化課堂效率，結(jié)合中間變量的影響作用等對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸類，結(jié)果發(fā)現(xiàn)從相關(guān)分析和路徑提取上顯現(xiàn)出價值信息：

1.相關(guān)分析

采用雙變量相關(guān)分析探究各個因素和學(xué)習(xí)滿意度之間的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)動機、教師支持、同伴支持、教學(xué)設(shè)計、自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力、平臺因素（交互便捷性、平臺易用性、資源實用性）與學(xué)習(xí)滿意度之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系（如表3所示），其余變量之間的關(guān)系不顯著。其中，教學(xué)設(shè)計與學(xué)習(xí)滿意度的相關(guān)性最強，相關(guān)系數(shù)為0.898。根據(jù)相關(guān)系數(shù)對其余變量從高到低排序依次為：教師支持、同伴支持、自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力、平臺因素和學(xué)習(xí)動機。

由此可知，教師因素、學(xué)生因素以及平臺因素均會影響學(xué)習(xí)滿意度，其中教師的教學(xué)設(shè)計和及時支持服務(wù)發(fā)揮著重要作用；在小組合作過程中，同伴之間的相互鼓勵也能促進(jìn)學(xué)生獲得更高的學(xué)習(xí)滿意度；學(xué)生自身對課堂的管理能力和學(xué)習(xí)動機越強、平臺的使用體驗感越好，則學(xué)習(xí)滿意度會越高。

同時，分析綜合表現(xiàn)（根據(jù)課堂行為、德育表現(xiàn)、額外獎勵加分等評定）與各個變量之間的關(guān)系得出，課堂表現(xiàn)、作業(yè)情況與綜合表現(xiàn)顯著相關(guān)（如表4所示），表明課堂表現(xiàn)、作業(yè)情況作為過程性指標(biāo)，是預(yù)測學(xué)習(xí)效果的重要構(gòu)成。

結(jié)合數(shù)據(jù)分析和訪談結(jié)果，從兩類課堂的對比差異上看，以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂中“學(xué)習(xí)動機、教學(xué)設(shè)計”的影響作用更加顯著；人與AI合作的協(xié)同課堂中“自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力、交互便捷性”的影響作用更加顯著。

2.路徑提取

分析多個觀測變量的因子載荷計算出相應(yīng)的組合信度CR和平均方差提取值A(chǔ)VE，其中CR和AVE均大于 0.8，說明模型的內(nèi)部一致性和信度較好，經(jīng)過多次模型修正和探索，提取出“教學(xué)設(shè)計-自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力-學(xué)習(xí)滿意度”和“平臺因素-自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力-學(xué)習(xí)滿意度”2條關(guān)鍵影響路徑，AGFI為0.9，RMSEA 小于0.1，表示擬合較好，所以接受最終模型（如圖3所示）。

根據(jù)圖3中結(jié)果可知，“以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”中自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力在教學(xué)設(shè)計與學(xué)習(xí)滿意度之間起到顯著中間作用，即教師的教學(xué)設(shè)計通過影響學(xué)生的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力，進(jìn)而對學(xué)習(xí)滿意度產(chǎn)生作用；另一方面，“人與AI合作的協(xié)同課堂”中自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力在平臺因素和學(xué)習(xí)滿意度之間也起到顯著中間作用，平臺不僅能夠直接影響學(xué)習(xí)滿意度，還可以通過影響學(xué)生的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力，間接作用于學(xué)習(xí)滿意度。

五、人機協(xié)同課堂效率提升路徑建議

教育數(shù)字化進(jìn)程推進(jìn)兩年來，數(shù)據(jù)正在不斷深度融入多個教學(xué)環(huán)節(jié)，在精準(zhǔn)化學(xué)情分析、個性化路徑推薦、精細(xì)化教學(xué)管理、智能化決策建議等方面發(fā)揮著突出優(yōu)勢，本文通過3種人機課堂的理論設(shè)計、選取其中2種人機課堂進(jìn)行樣本學(xué)科實證的研究基礎(chǔ)，提出面向教師、設(shè)備開發(fā)商和教育主管機構(gòu)3類主體的建議如下。

于教師而言，重視課堂數(shù)據(jù)分析、促進(jìn)“教學(xué)、教研、育人”變得更加智慧。在教學(xué)方面，教學(xué)設(shè)計方案是影響課堂教學(xué)效果的關(guān)鍵，根據(jù)學(xué)生課堂表現(xiàn)情況，借助數(shù)字化手段，反向指導(dǎo)教師基于學(xué)情數(shù)據(jù)和數(shù)字化教學(xué)資源，設(shè)計滿足學(xué)生需求的教學(xué)內(nèi)容，保證課堂達(dá)到環(huán)環(huán)相扣、一氣呵成的效果。不僅如此，教師還能夠通過平臺數(shù)據(jù)把握學(xué)生的易錯點、興趣、注意力等多維信息，實施優(yōu)化教學(xué)活動和指導(dǎo)。在教研方面，依托視頻分析技術(shù)、關(guān)鍵詞抓取技術(shù)等，對教師課堂行為進(jìn)行可視化評價，發(fā)現(xiàn)課堂教學(xué)方面存在的亮點和問題，引導(dǎo)教師進(jìn)行深度的教學(xué)案例研究，打造示范性樣板課堂[13]。在育人方面，數(shù)據(jù)資源的共通共享讓家校社協(xié)同育人成為可能。集成平臺面向?qū)W校、家庭和社會開放，各主體可以結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，開展個性化的指導(dǎo)教學(xué)，真正促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。此外，教師在使用數(shù)據(jù)做決策的過程中，也是逐漸提升數(shù)字素養(yǎng)的過程，提升運用數(shù)字信息和資源解決教育問題的能力。

于設(shè)備開發(fā)者而言，重視認(rèn)知導(dǎo)向下的產(chǎn)品研發(fā)升級，讓機器智能更加貼合教育數(shù)字化進(jìn)程。機器分析課堂數(shù)據(jù)不是簡單的商業(yè)過程，可以通過學(xué)習(xí)機制從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識和經(jīng)驗，不斷迭代優(yōu)化反饋機制。例如GPT模型通過學(xué)習(xí)大量的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)，如維基百科、新聞文章、圖書等，將專業(yè)領(lǐng)域語料庫應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)中去支撐教學(xué)子項任務(wù)的實現(xiàn)。通過課堂數(shù)據(jù)分析，機器可以從學(xué)生的學(xué)習(xí)成績、作業(yè)完成情況、課堂參與度等數(shù)據(jù)中獲取信息，不斷豐富自身數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化路徑推薦機制，提升個性化學(xué)習(xí)支持度。課堂數(shù)據(jù)分析可以使機器不斷學(xué)習(xí)和成長，從而提高其智能水平和性能，并將所學(xué)知識和經(jīng)驗應(yīng)用于實際的教育環(huán)境中，這種學(xué)習(xí)機制為機器在教育領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新提供了巨大的潛力[14]。

于教育主管機構(gòu)而言，人機課堂的全周期發(fā)展與治理提上日程。教育數(shù)字化是我國開辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢的重要突破口。人機課堂是教學(xué)一線數(shù)字化的重要載體，從發(fā)展層面說具備提升教學(xué)效率的巨大空間，從治理層面說要防范教師技術(shù)濫用學(xué)生技術(shù)崇拜導(dǎo)致的偏離學(xué)科教學(xué)目標(biāo)的問題產(chǎn)生[15]。因此，從教育行政機構(gòu)和校園兩級，對人機課堂的發(fā)展促進(jìn)機制和治理手段要同步跟進(jìn)，本文提出的“課前-課中-課后”圍繞“目標(biāo)設(shè)定、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用反饋”四個步驟的樣本級研究可提供相應(yīng)參考。

六、研究展望

為提升智能時代人機協(xié)同課堂學(xué)習(xí)效率，本文梳理了3種人機協(xié)同學(xué)習(xí)課堂模式，分析了3類主體在人機協(xié)同學(xué)習(xí)過程中扮演的角色，并提出“數(shù)據(jù)+循證”分析架構(gòu)，探索人機協(xié)同學(xué)習(xí)高質(zhì)量發(fā)展的路徑。同時，針對教師、設(shè)備開發(fā)商和教育主管機構(gòu)3類主體提出分類協(xié)同推進(jìn)的管理建議。

在本文研究的基礎(chǔ)上，未來研究將循著如下3個方向推進(jìn)：

1.繼續(xù)推進(jìn)對“以AI為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”的關(guān)鍵影響因素和路徑的實證探究。本文從理論角度梳理了3類人機課堂，在實證環(huán)節(jié)對前2種“以人為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”“人與AI合作的協(xié)同課堂”進(jìn)行了學(xué)科課堂映射和數(shù)據(jù)分析，后續(xù)將持續(xù)推進(jìn)對“以AI為主導(dǎo)的協(xié)同課堂”的元數(shù)據(jù)分析及對促進(jìn)認(rèn)知發(fā)展的關(guān)鍵證據(jù)路徑的提取，切實推動人機課堂理論研究與實踐教學(xué)的支撐和引領(lǐng)作用。

2.深度挖掘“數(shù)據(jù)”與“證據(jù)”之間的價值關(guān)聯(lián)。本文從英語、數(shù)學(xué)兩個學(xué)科對應(yīng)的兩類人機課堂中的影響因素原始數(shù)據(jù)，觀測了對學(xué)生智育和課堂表達(dá)、小組協(xié)作等方面能力培養(yǎng)的關(guān)聯(lián)度，形成初步的元數(shù)據(jù)-證據(jù)鏈，但充實度還有待加強。后續(xù)將加大對影響因素的全面收集，拓寬對認(rèn)知發(fā)展中五育等全面人格發(fā)展證據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析，促進(jìn)人機課堂對育人的更大作用發(fā)揮。

3.推進(jìn)研究成果向更大區(qū)域和更多學(xué)科覆蓋轉(zhuǎn)化。本文的實證環(huán)境選取了智能人機課堂開展情況較為先進(jìn)的深圳區(qū)域，后續(xù)將加大項目支持下的研究成果向更多智慧教育示范區(qū)、教育數(shù)字化相對薄弱區(qū)的更多有需求的學(xué)科課堂覆蓋。

參考文獻(xiàn)：

[1] Mueller F F，Lopes P，et al.Next steps for human-computer integration [C]. Hawaii：Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems，2020.1-15.

[2] Miao F，Holmes W，et al.AI and education： A guidance for policymakers [M]. Paris：UNESCO，2021.

[3] 祝智庭，韓中美，黃昌勤.教育人工智能（eAI）：人本人工智能的新范式[J].電化教育研究，2021，42（1）：5-15.

[4] 陳星，吳葉林.人機協(xié)同教育治理的障礙與突破[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2022，34（1）：40-47.

[5] 劉釗，胡凡剛.體悟生命的意義：人機聯(lián)袂的底層邏輯與教育路向[J].中國電化教育，2022，（11）：1-9.

[6] 周建華，陳鳳菊，李政.我國高校在線教學(xué)成效如何？——基于對21萬本科生的調(diào)查[J].開放教育研究，2022，28（4）：74-84.

[7] 楊現(xiàn)民，吳貴芬，李新.教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)據(jù)要素的價值發(fā)揮與管理[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，32（8）：5-13.

[8] 宋乃慶，鄭智勇，周圓林翰.新時代基礎(chǔ)教育評價改革的大數(shù)據(jù)賦能與路向[J].中國電化教育，2021，（2）：1-7.

[9] 徐文彬，彭亮.循證教育的方法論考察[J].教育研究與實驗，2014，（4）：10-14.

[10] 王超，顧小清.OMO教學(xué)的推進(jìn)：以中小學(xué)生在線學(xué)習(xí)參與意愿為切入點突破在線教學(xué)困境——基于技術(shù)接受模型的實證研究[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，32（2）：72-80.

[11] Volery T，Lord D.Critical success factors in online education [J]. International journal of educational management，2000，14（5）：216-223.

[12] 約翰M·凱勒，孟萬金，張曉光.多媒體環(huán)境中動機、意志和成績的整合理論[J].教育研究，2006，（10）：60-67.

[13] 陳小軍.大數(shù)據(jù)賦能高質(zhì)量歷史發(fā)現(xiàn)教育的研究性學(xué)習(xí)[J].現(xiàn)代中小學(xué)教育，2023，39（10）：33-37.

[14] 童莉莉，張晨等.教育社會實驗：人工智能融入教育的研究新探索[J].中國電化教育，2022，（3）：62-68.

[15] 毛剛，王良輝.人機協(xié)同：理解并建構(gòu)未來教育世界的方式[J].教育發(fā)展研究，2021，41（1）：16-24.

作者簡介：

童莉莉：博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，互聯(lián)網(wǎng)教育智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心副主任，教育部教育信息化戰(zhàn)略研究基地（北京）副主任，研究方向為通信/互聯(lián)網(wǎng)共性關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)治理與算法監(jiān)測、人工智能教育應(yīng)用、教育社會實驗。

張晨：在讀碩士，研究方向為人工智能條件下教育實驗設(shè)計、人機協(xié)同教學(xué)效率研究和數(shù)據(jù)智能分析。

Research on Paths to Improve The Efficiency of Human-machine Collaborative Classroom Under the Digital-Evidence Symbiosis Model

Tong Lili， Zhang Chen， Gai Yuhan， Zheng Ruihang

Faculty of Education， Beijing Normal University， Beijing 100875

Abstract： In the process of educational digitization， human-machine collaborative classroom has become a normal application and has derived various forms. Based on the symbiosis model of “data prototype + evidence chain”， this article designs a “teacher-student-machine”three-dimensional teaching efficiency influencing factor set， and puts it into an empirical environment for testing. Through the key path chain condensed in the sample data， the suggestions for improving the efficiency of human-machine collaborative classroom are given， which can provide reference for the design of human-machine collaborative classroom in different disciplines and different regions.

Keywords： digital-evidence symbiosis； human-machine collaboration； classroom efficiency

責(zé)任編輯：趙云建