對話中的情緒智能與自我認知

【摘 要】隨著生成式人工智能技術的迅猛發展，其在教育領域中的應用日益受到關注。本文探討了在高中應用生成式人工智能進行情緒智能教學的實踐與效果。通過信息技術和心理跨學科設計，課程“對話中的情緒智能”通過一系列實踐探究活動，讓學生從情緒問題的發生者轉變為解決者，通過計算思維來理解和處理情緒問題。課程實施結果顯示，學生在使用大語言模型進行情緒識別和共情回復生成方面取得了積極進展，同時也發現了人工智能在模擬情緒智能方面的局限性，認識到人際交往的真實性和深度是AI難以復制的。在促進學生對情緒智能的深入理解、激發他們對人工智能領域的興趣，以及提升他們對技術倫理重要性的認識方面，本課程均取得了積極成效。在技術不斷進步的時代背景下，本課程為培養具備高度情緒智能的數字公民提出了切實可行的建議。

【關鍵詞】跨學科；生成式人工智能；大規模語言模型；智能體

【中圖分類號】G434 【文獻標志碼】A

【論文編號】1671-7384（2024）07-012-04

引 言

2022年末，人工智能技術再次成為全球關注的焦點。ChatGPT等生成式人工智能（Generative AI）工具，不僅展示了AI在內容創作方面的巨大潛力，也為各行各業的發展開辟了新的機遇與挑戰。教育界最初對生成式人工智能的憂慮，已經逐漸轉變為積極探索和適應。相關組織正在積極制定法規，確保技術的負責任使用。科技教育企業積極投入資源，致力于生成式人工智能教育產品和服務的研發。基礎教育行政部門和各中小學也開始培訓教師，使他們能夠在這個由生成式人工智能引發的教育變革中發揮關鍵作用。一線教師們也開始了對“如何將生成式人工智能技術融入到教學和學習過程”的積極探索。筆者所在中國人民大學附屬中學的信息技術學科教師和各學科教師一起，跨學科研發了多節課程，利用生成式人工智能模仿人類生成文本、圖像、視頻、音樂和編寫代碼方面的能力，為學生提供了深入的指導，教授他們如何有效地使用AI工具增強寫作技巧、提升視覺表達能力及優化代碼編寫的過程。本文關注到生成式人工智能在模擬人類對話領域的突破性進展，特別是在情緒智能（Emotional Intelligence）方面取得的顯著成就，和心理學科聯合開設了跨學科的“對話中的情緒智能”單元課程，旨在引導高中生探索AI在情緒智能方面的表現，并借此機會促進學生對自身情緒智能的理解和認識。

高中是學生學習的關鍵時期，面對學業壓力和未來的不確定性，許多學生感到非常焦慮。高中也是社交技能發展的關鍵時期，人際關系會帶給學生一些心理壓力。高中還是自我認同發展的關鍵時期，一些學生會感到迷茫和不安。這些都會影響學生的情緒，進而影響學生的學習、社交和生活。而由于心理學相關知識的缺乏，他們往往不了解如何應對和解決心理問題，往往也不愿意尋求幫助，甚至有所抵觸，認為談論心理問題是暴露自己的弱點。

本單元的學習者為高中一年級學生，他們對人工智能技術的應用并不陌生，但大部分學生并不了解其中的技術原理，對本課的主題應該有足夠的好奇心。學生在必修 1“數據與計算”模塊的學習中已掌握Python程序設計語言的基本知識，能夠實現簡單算法，初步具備挑戰本課編程實踐的能力。飛速發展的大語言模型平臺又提供了低代碼（low-code）和無代碼（no-code）技術，能夠讓學生不需要成為編程專家，就可以對復雜的問題進行探索。他們在體驗用計算機解決問題的過程中，認識到用計算思維思考與解決問題的方式，感受技術的迭代對社會的推進，為成為數字公民打下堅實的基礎。本課以獨特的、客觀的方式研究情緒，增強學生的心理覺醒和自我認知。

“對話中的情緒智能”單元課程設計與實施

本課融合人工智能和心理學，以期構建超越學科邊界的知識體系。從心理學的角度來看，情緒智能是監測自己和他人情緒，辨別不同情緒并且標記它們，進而使用情緒信息來指導思考和行為的能力。從人工智能的角度來看，情緒智能是指計算機系統識別、理解和模擬、共情人類情緒的能力。

根據人類和人工智能對情緒的處理過程，“對話中的情緒智能”單元課程將挑戰性的學習主題分為2課時，層級關系如圖1所示。

1.情緒識別——從情感詞典到大語言模型

本課學生面臨的現實挑戰是：如何從文本中識別情緒。心理教師介紹情緒的本質、情緒的表達以及情緒識別的重要性。學生將學習如何從心理學視角分析情緒，探討情緒在人際交往和心理健康中的作用。信息技術教師帶領學生體會人工智能如何通過算法來識別和處理文本中的情緒信息。學生將學習相關的算法原理，并實踐如何利用技術手段來分析情緒，最后了解當前人工智能在情緒識別領域的最新進展。

（1）引入問題，表達自我情緒

心理教師首先提出一個真實問題“開學兩個月以來，你們是否適應了高中生活，對未來有何期待？”迅速吸引了學生。接下來教師鼓勵學生將自己的感受寫在紙條上，并告訴學生紙條上的內容不會被分享。這一環節激發學生通過真實表達，感受文字中蘊含的情緒，而不分享，確保了他們的情緒表達被尊重和保護。

（2）分析問題，了解心理背景

心理教師將向學生介紹情緒的基本概念，包括定義、產生及分類，展示了臨床心理學如何運用“自我覺察日記”來識別情緒。進一步地，心理教師引導學生討論心理咨詢中情緒識別的局限性。如心理咨詢服務通常需要預約，無法解決人們即時產生的情緒；心理咨詢過程可能會受到心理咨詢師個人經驗的影響，從而引入主觀判斷，影響情緒識別的準確性。由此引發了用人工智能技術來解決問題的需求。

（3）解決問題，動手實踐算法

信息技術教師引導學生探索如何將情緒識別問題轉化為計算問題。鑒于高一學生的編程能力尚處于初級水平，選擇了簡單的“基于情感詞典的情緒識別”算法。學生將了解如何分析文本，從分詞開始，到建立情感詞典，再到制定規則對情緒分類的流程。學生首先利用正向和負向詞典進行情緒分類，然后考慮否定詞對情緒分類的影響，最后探索程度詞的影響。每個任務，學生都會分析樣例文本，通過流程圖來梳理算法規則，接著擴充情感詞典，補充相應的代碼來實現規則。在逐步深入的過程中，學生不僅能夠掌握情緒識別的基本技能，還能夠學習到如何將復雜問題拆解為可操作的小問題，這是計算思維的核心。

（4）打破規則，發現算法局限

隨著算法實踐環節中需要解決的問題越來越復雜，學生需要制定的規則也越來越復雜。信息技術教師鼓勵學生提出各種難以用現有簡單規則解決的棘手文本案例。學生逐漸認識到，為了應對新的問題，僅更新詞典和制定更復雜的規則是不夠的。這種認識，揭示了基于規則的人工智能算法的本質局限，激發了他們探索新技術的興趣。

（5）嘗試前沿，體會技術演進

信息技術教師總結了情緒識別人工智能技術的發展，并延伸至最新的大規模語言模型，引導學生通過提示詞的設置，實現利用大語言模型對情緒表達的分析，并分析他們在課程開始時寫下的文字，了解自己的情緒。在這個過程中，學生體會到技術演進的重要性，激發了對技術發展的持續關注。

（6）總結主題，期待未來發展

心理教師引入“情緒智能”的概念，即個體監測自己及他人的情緒和情感，并識別、利用這些信息指導自己的思想和行為的能力。這種能力不僅可以幫助人們更好地理解自己和他人的情緒，更能夠幫助人們應對各種復雜的情感場景，提高自己在社交、學習、工作等方面的綜合素質。信息技術教師總結了人工智能發展的新方向——情緒智能。人工智能不再局限于邏輯和計算任務，而是開始理解和模擬人類的情感反應，展現更為復雜和細膩的交互能力。

2.共情回復的生成——基于大語言模型的智能體開發

本課時學生面臨的現實挑戰是：如何生成個性化的共情回復。隨著大規模語言模型的發展，生成式人工智能技術已經能夠通過算法來理解和響應人類的情感，從而讓人機互動變得更加自然和流暢。通過探索人工智能的共情回復，可以激發學生對日新月異的人工智能技術的好奇心和學習熱情，還能讓學生思考人工智能情感支持的生成對個體和群體的影響，并潛移默化地帶給學生正面的心理引導，提升學生在社交中的同理心。

（1）引入問題，了解技術前沿

信息技術教師提出問題“你身邊的AI朋友近期有哪些變化？”啟發學生關注人工智能展現出的日益增強的人性化特征。接著，教師播放了ChatGPT4o的演示視頻，讓學生直觀感受AI如何理解和回應人類情緒，以及它在模擬自然對話方面達到的新高度，引發學生對本課“共情回復”的探索產生興趣。（注：本節課的上課時間為2024年5月24日，ChatGPT4o的演示視頻發布于2024年5月12日）

（2）分析問題，了解心理背景

心理教師介紹共情的定義，并鼓勵學生從生物、心理、社會文化三個維度分析共情的成因，并探討共情在社會交往中的重要性。學生將科學地認識共情，理解共情的社會學意義，為思考為什么人工智能需要具備共情能力提供了心理鋪墊。

（3）實踐探究，無代碼開發

信息技術教師首先引導學生與大語言模型直接對話，并分析其回復的不足。隨后，教師提出一個富有挑戰的目標——改進大語言模型，實現“個性化共情回復”。學生利用大語言模型平臺所提供的無代碼工具開發智能體Agent產生共情回復，并賦予各智能體不同的性格特征，如“外冷內熱”“過度熱情”等。學生分組合作設定智能體的“人設”和“回復邏輯”，并通過模擬用戶輸入和分析智能體生成的回復，對“人設”和“回復邏輯”進行調試。同時教師提示學生，提示詞作為自然語言指令的作用，使用它們可以指導智能體執行簡單的任務。最終各組發布智能體對教師提出的同一問題進行回復。

（4）測評結果，分享與交流

學生通過投票，將各小組提交的回復與各組設定“人設”進行關聯。投票結果直觀反映出哪些“人設”和“回復邏輯”的設定是成功的。同時鼓勵學生欣賞多樣性，體會到各種性格的人都能以自己的方式對他人表達共情。

（5）技術反思，討論科技倫理

信息技術教師介紹智能體和大語言模型的關系，強調智能體作為人工智能發展的重要方向將為人機協作帶來革命性的變化。隨后，心理教師引導學生討論比對人的回復與機器回復，學生提到如下關鍵詞：機器回復情緒穩定、內容全面、接近“完美”；人的回復有更多可能性、多樣性、不可預判性，并可能伴隨情緒反饋的不穩定。總結過學生的復盤后，心理教師帶領學生進一步研討一個發人深省的問題：“在‘完美AI’和‘不完美的人’之間，你會做怎樣的現實選擇”。討論中，學生表達出如下觀點：“我們需要的是有共同經歷的人”“人類的多樣性而非規律性恰好是人的魅力所在”等。這說明即使在機器（AI）科技充斥的如今，學生在情感態度價值觀上依然保持著對人類情感的珍視，并進一步明確科技無法替代的人類力量的觀點。基于此，學生也可以進一步思考人與自我、人與社會的關系。

教學反思

本課設計了問卷，對參與課程的26位學生進行了課前、課中、課后評估，以此作為反思和優化課程的依據。

在課前，學生對大語言模型的使用情況分別是：16位學生（約61.5%）經常使用，10位學生（約38.5%）偶爾使用，沒有學生表示從未使用。這反映出學生對新興技術的接受度較高。

針對課中信息技術學科教學重點的落實情況，設計問題“是否能夠在調試過程中，通過模擬用戶輸入和分析Agent的回復，對Agent的提示詞進行改進，以生成期望的回復？”。如表1的結果顯示，大多數學生（88.46%）對使用提示詞調試智能體的過程有基本的了解，且受課前使用頻率影響較小；部分學生對調試效果不滿意，需要關注他們的提示詞設置，提供必要的幫助。

表1 學生是否掌握如何根據提示詞調試智能體

不能理解如何利用提示詞調試智能體 初步理解如何利用提示詞調試智能體，但效果不明顯 能夠理解如何利用提示詞調試智能體，調試效果較滿意

從來沒有 0份 0份 0份

偶爾使用 0份 2份（7.69%） 8份（30.77%）

經常使用 0份 1份（3.85%） 15份（57.69%）

針對激發學生對人工智能的探索愿望的效果，設計問題：“你是否愿意深入學習人工智能技術原理？”結果如表2所示，大多數學生（53.85%）通過開發實踐，對人工智能原理產生了較為強烈的興趣，部分學生（42.86%）持開放的態度，個別學生表示沒興趣。這表明本單元課程的設置在培養學生對人工智能的興趣，引導他們走向更深層次的學習和探索方面取得了良好的效果。

表2 課后學生深入探索人工智能技術原理的愿望

沒興趣 都可以 非常愿意

從來沒有 0份 0份 0份

偶爾使用 1份

（3.85%） 6份

（23.81%） 3份

（11.54%）

經常使用 0份 5份（19.05%） 11份（42.31%）

心理學方面，我們設計了更加開放的問題。

針對探索過程中的發現，設計問題“你是否發現了AI在生成共情回復時的局限性？”大多數學生提到了“格式化、模板化、機械化”的局限；有學生試圖分析原因，如“AI很難理解復雜語句的歧義和言外之意”“AI記憶時間短，沒辦法把事情串起來”“其共情通常基于訓練數據的統計規律，難以準確把握特定情境中的情感細微差異”等；還有學生表達AI無法替代人類的觀點，指出“AI不能準確把握人們需要安慰的點”“無法理解經歷中的細節”“沒有親身經歷”“缺乏真實共鳴”。總體而言，學生理解了共情，意識到自己在尋求共情時的真實需求，并在對比中認識到人類在提供共情響應方面的獨特優勢。

針對課堂上討論的關鍵問題（完美的AI與非完美的人類的比對），在回訪問卷中我們進一步追問學生的思考，旨在延伸課內的討論。學生提到：“每個人對世界的看法雖然有限，但都是獨特的。我們與他人進行交流的感受是不同的，其中雖然會有情緒不穩定的情況，但這也讓我們和諧交流的時間、達成一致看法的瞬間變得更加可貴。”“人類更為多變，更能產生靈魂上的交流，分享看法而非單方面輸出。”“人際交往在于享受雙向奔赴，共同經歷喜悅，一起解決問題，不只是說說而已。”“人類會帶來驚喜，當我很失落的時候，AI可能會安慰我或者給出建議，但是朋友可能會給我一個擁抱。”

諸如此類的回復展現了學生深刻的見解和感悟。他們認為人際交往的深度和真實性是AI難以復制的，每個人獨特經歷和觀點的多樣性讓交流更加豐富和有意義，人際交往中的互動性、共同體驗等有形的支持和參與是AI所缺乏的。通過這些討論，學生們對如何在技術日益進步的時代保持和培養真實的人際關系有了更深的思考，也為人工智能的發展提供了重要的參考。這提示我們在追求技術創新的同時，也要關注和珍視人類情感的深度和真實性。這些思考從課內延伸到了課外，有助于進一步激發學生體悟在人與科技并行的當代，怎樣更好地打磨自己的世界觀，為創建一個更加人文、融洽、包容、多元的社會做好自己的準備。

注：本文系北京市教育學會“十四五”教育科研2023年度一般課題“基于深度學習的信息技術教學設計與實施研究”（課題編號：XXJS2023-009）研究成果