教學過程智能化發展評估新方向

摘" "要：智能技術的快速發展深刻影響著教育的理念重塑和形態變革。教學過程智能化對促進人的個性化發展，培養創新型人才，形成人才競爭力具有重要意義。通過檢索國內外文獻發現，目前尚未形成科學完善的教學過程智能化發展評價指標體系。該研究采用調查研究、專家訪談等方法，系統構建了教學過程智能化發展評價框架體系，并通過專家調查法和層次分析法對各項指標體系進行權重計算，最終形成包括人機協同與具體教學過程應用2個二級指標、13個3級指標的教學過程智能化發展評價指標體系，完善人工智能促進教育發展的評估體系，明確教學過程研究的未來指向，有助于推動智能技術全面融入教學全過程，為數字教學改革發展與評價提供參照。

關鍵詞：教學過程智能化；生成式人工智能；人機協同；指標體系；權重系數

中圖分類號：G434" " " " "文獻標志碼：A" " " " "文章編號：1673-8454（2024）07-0034-09

一、引言

隨著數字科技的飛速發展，智能技術已經悄然融入人們生活的各個領域，新一輪科技革命和產業變革正在加速各行各業的數字化轉型，引發世界范圍的教育數字化轉型浪潮。以ChatGPT、訊飛星火認知大模型、文心一言等為代表的生成式人工智能的快速發展，深刻影響著教育的理念重塑和形態變革，為教學場景創新、教學模式重構、教學流程再造帶來新的機遇和挑戰。

國家主席習近平指出，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代[1]。隨著生成式人工智能等技術的快速發展，人工智能將成為促進教育事業高質量發展的重要引擎[2]，人機協同時代正在到來。人機協同的“機”不單純是指手機或者計算機等終端，而應是一切先進的數字技術資源的代名詞。隨著5G、人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈、生成式人工智能等新技術悄然融入教育領域，智能技術催生的教育新形態，對教育變革和教師素養提出更新、更高的要求，教育變革迎來前所未有的機遇和挑戰，尤其是隨著新一代生成式人工智能對教育領域的重要顛覆，“人機協同”推動傳統的“師—生”二元結構向“師—生—機”三元結構轉化，為智能技術融入教學全過程賦予全新的內涵與路徑。教育領域正面臨著前所未有的挑戰和機遇，以學生為中心的教學理念將隨著智能技術在教、學、評全方位融入得到充分體現，使教學變得更加個性化、靈活和高效。智能時代的教學將凸顯精準化、智能化、個性化特征[3]。

隨著生成式人工智能為代表的新興技術不斷融入教育教學系統，世界各國正在積極探索利用新技術實施個性化的學業診斷和輔導、改進學習評價，促進教育教學場景創新，推動學習方式從標準化、統一化走向個性化、多樣化[4]。教學過程智能化作為教育數字化的重要組成部分，已成為教育改革的重要方向。然而，如何有效評估教學過程智能化的發展水平，以確保其質量和效果，仍是一個亟待解決的難題。教學過程智能化發展評估研究逐漸受到學術界的關注，研究者從不同角度對教學過程智能化進行探討，包括智能教學系統的設計與實現、教師與學生在智能教學中的角色轉變、智能教學對學生學習成果的影響等。然而，這些研究大多關注于技術層面和應用層面，對于教學過程智能化發展的評估問題缺乏系統性研究。

針對這一問題，本研究在借鑒國內外相關文獻報告、實踐案例的基礎上，結合人工智能技術和教育評價改革發展的最新要求，旨在探討教學過程智能化發展評估的新方向、實踐教學過程智能化發展評估的新思路，以便更好地促進技術賦能教育教學的融合創新，推動智能技術融入教學全過程，為數字教學改革發展與評價提供有益的啟示。

二、教學過程智能化發展的內涵、

特征及評價

（一）教學過程智能化發展內涵

2023年，教育部辦公廳印發的《基礎教育課程教學改革深化行動方案》明確提出，推進“數字化賦能教學質量提升”行動，強調構建數字化背景下的新型教與學模式，助力提高教學效率和質量[5]。人工智能將從學習方式、教學模式、資源供給等方面重塑教育[6]，促成教學過程智能化。教學過程智能化是指利用人工智能、大數據、機器學習等新興技術手段，對教學過程進行自動化、個性化和智能化的改進和優化。通過全流程收集、分析和挖掘學生學習數據，智能系統能夠根據學生的學習特點和需求，提供個性化的學習內容和指導，幫助學生更高效地學習和掌握知識。同時，智能系統還能夠實時監測學生的學習進展和困難，并根據反饋信息調整教學策略，提供針對性的輔導和支持。

教學過程智能化是當前教育領域的重要研究課題，主要體現在數字化、網絡化、大數據、人工智能等技術在教學全流程的應用上，凸顯了數字時代“教師—資源—學生”協同互動的特征。智能教學場景促使教學環節更加科學化，遵循“精準識別—精準診斷—精準干預”的操作流程，抽取、識別、記錄學習者的過程性數據，并經過數據中臺進行精準分析，據此建構“以學定教—因材施教—以評促教”的智適應教育生態圈[7]。

隨著人工智能技術的廣泛應用，課程內容、教學方法和師生關系都在發生著變化。利用人工智能可以實現更加開放靈活的教學體系。然而，技術驅動的混合式教學過程雖然愈加智能化，但機器的介入可能會隔離師生的情感交互，教師情感支持的缺失可能會導致學生的心智發展需求得不到充分滿足。此外，在現實的混合式教學中，線上學習部分的監督評價機制尚不完善，可能會導致線上學習效果不佳，以及線上學習不能與線下教學無縫銜接。教師隊伍建設是影響教育智能化發展的關鍵因素。教師需要適應系統變化和加強信息技術能力，這也是推進教育智能化建設的基礎。總的來說，教學過程智能化的發展不僅改變了教學方法和技術，也對教育理念和體制帶來深遠影響。

（二）教學過程智能化發展特征

教學過程智能化發展的特征主要體現在以下四個方面：①技術支持下的新型教與學模式。隨著人工智能、大數據等智能信息技術的快速發展，技術與教學的融合不斷加強，對教育的賦能正全方位地改變著教育形態，“智慧教+個性學”將成為教學新常態。②人機協同的教學方式。通用人工智能大模型有助于重塑教育知識體系和結構，推進教育數字化轉型，構建“師—機—生”協同的教育新模式，賦能教、學、評、研等多場景下的人機協作與創新。③開放互聯的學習環境。數字技術能夠打破傳統知識傳遞的壁壘，讓學生和教師之間的界限變得模糊。學生可以通過互聯網獲取全球范圍內的學習資源，與來自不同地區和背景的學生進行交流和合作。④智慧教育培養高階思維。智慧教育將聚焦發展素質教育，基于系統化的知識點邏輯關系建立數字化知識圖譜，創新內容呈現方式，讓學習成為一種美好體驗，有利于培養學習者的高階思維能力、綜合創新能力、終身學習能力。

（三）教學過程智能化發展評價

評價教學過程智能化發展需從多個方面進行考量：①明確目標。首先要明確評價的目標是為了改進教學方法、提高教學質量，還是為了推廣智能技術在教育領域的應用。明確目標有助于制定合適的評價指標和方法。②多維評價。教學過程智能化發展涉及多個方面，如教學內容、教學方法、師生互動等。因此，評價應從多個維度進行，包括教師、學生、課程、教學環境等方面。③數據驅動。利用大數據和人工智能技術收集和分析教學過程中的各種數據，如學生的學習成績、參與度、滿意度等，以便更準確地評估教學效果。④持續改進。評價應該是一個持續的過程，通過定期對教學過程進行評價，從而發現問題并及時調整教學方法和策略，以實現教學過程的持續優化。⑤客觀公正。評價應保持客觀公正，避免主觀臆斷和偏見影響評價結果?？刹捎枚喾N評價方法，如同行評審、專家評審、學生評價等，以提高評價的可信度。⑥關注需求。教學過程智能化發展的最終目的是提高學生的學習效果。因此，評價時應關注學生的需求和反饋，確保教學方法和技術能夠滿足學生的學習需求。⑦創新實踐。鼓勵教師在教學過程中嘗試新的教學方法和技術，同時關注這些創新在實踐中的效果，以便不斷優化和完善。⑧政策引導。政府和教育部門應制定相應的政策和措施，支持和引導教學過程智能化發展，為教師提供培訓和支持，確保評價工作的順利進行。

三、教學過程智能化發展評價框架

2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，指出人工智能發展的戰略態勢，并強調要加強混合增強智能、自主智能系統等基礎理論研究，構建開放協同的人工智能科技創新體系。人工智能是引領新一輪科技進步、促進人類社會發展的重要驅動力和戰略技術，其在推動教育深層次變革的過程中促進了教育新形態的產生?？v觀教育信息化的發展歷程，技術及其帶來的新方法為教育教學實踐帶來很多新的可能性[8]。因此在教育數字化轉型的浪潮中，課堂教學作為基礎教育的重要途徑之一，其教學過程中的人工智能應用正面臨著數字時代全新發展的挑戰[9]。教學過程中的智能化應用是將人工智能技術“注入”教育之中而顯現的教育變革現象之一。本研究將人工智能教學過程智能化作為檢驗人工智能技術“注入”課堂教學發展情況的關鍵指標。

盡管智能技術在課堂教學中的應用已經取得了一定成效，但在教學實踐中，還存在許多需要進一步優化與探索的問題。如在教學實踐中，普遍存在著重視技術應用，忽視教學創新的問題[10]；現有的教育資源雖然豐富多樣，但資源內容過于固定，難以滿足動態多變的教學活動的實際需要。盡管智能教學系統中存在著海量的學習資源，但這些資源多以簡單分類的方式堆砌存儲在資源庫中，教師和學生為檢索資源耗費了大量時間，導致資源庫中多數資源閑置、利用率低，難以做到為教師和學生精準推薦適合的教學資源，并且普遍缺乏對資源的科學分類和精準推薦的工具。目前絕大多數的精準評價，重在結果評價，更多的是利用智能教學系統實現評價過程的自動和便利，忽視了教與學方式和支撐條件的評價量化模型建立[11]。

從實踐論的視角來看，教學過程中的智能化應用是將人工智能技術“注入”教育實踐之中，促使教育“怎樣變”，即如何驅動教學環境由數字化走向智能化。因此，教育實踐環節的智能化發展程度是人工智能促進教育發展的核心特征指標。從方法論的視角來看，人工智能教學過程應用“如何做”，才能夠真正實現提升教育效果、效率和收益，從而促進學習者的全面、個性、終身發展[12]。在教學場景中，作為教師的“人”和承擔人工智能的“機”，兩者都以學習者為中心，共同為學習者服務[13]。兩者之間相互增強、相互塑造、相互進化的人機協同模式，正是人工智能教學過程應用應該“如何做”以及“達成什么狀態”的答案，也是穩步實現人工智能教育目標的重要保障。因此，教學實踐中人機協同的成熟度也必定表征了人工智能教育應用的發展樣態。

綜上所述，本研究中的教學過程智能化維度由人機協同與具體教學過程應用兩個指標構成，且通過專家調查法和層次分析法確定了指標權重，其中具體教學過程應用的權重高于人機協同，具體權重如表1所示。

四、教學過程智能化發展評價框架構成闡釋

（一）人機協同程度指標確定

人機協同系統由計算機與人類共同組成，該協同系統共有三個重要元素，即“人”“機器”以及兩者之間的“協同”[14]。人機協同教育則是指基于人與機的協同關系，促進師生認知加工，以動態、發展的方式推動教育良性發展的教育過程[15]。人機協同教學的目標會因人工智能技術的發展而變化，人、機各自的功能承載也會隨之發生變化。人工智能越來越多地承擔了傳統上應由教師完成的重復性、單調性、常規性的工作，而教師將更多地負責創造性、情感性、啟發性等指向學生個性發展的工作，教師與機器的這種互補性也表明人機協同的必要性。

人機協同的理念與探索開始被運用于常規的課堂教學中。根據機器智能由弱到強的智能性，目前關于課堂人機協同教學主要聚焦于四大類：AI代理（替代教師重復性工作）、AI助手（教師增強AI自動化處理）、AI教師（AI增強教師創新）和AI伙伴（教師與AI的相互社會性增強）四個階段[16]。人機協同的目的在于使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過人機協同更有效地解決復雜問題。要想最大程度地發揮人工智能在教育的優勢，必須要將人機協同理念運用到教育教學的各個方面[17]。因此，在教育教學實踐中人機協同成熟度的測評，以及根據結果進一步優化人機協同模式十分重要。

人工智能作為一種新興的信息通信技術，在教育活動中具有巨大的應用前景。例如，應用于教學過程的智能技術，可以促進教學效率與質量的提高。人工智能對教學的影響主要通過轉化為工具、媒體或者環境來實現，主要體現在教學資源的智能優化、新型課堂教學模式的構建、智能化的教學評價，以及個性化的課后輔導當中。人工智能技術的發展促進了教學資源的智能進化、推送和檢索，促使教學資源更好地為教學過程服務；人工智能技術引發教學評價理念的變化，同時促進教學模式的改變，使教學評價方式更加科學、公平、全面，這一系列的變革有助于教師有效開展教學活動和實現高效教學，有助于輔助學生高效學習，促進其個性化發展、全面發展和創新發展[18]。因此，本研究將人機協同教學的關鍵環節歸納為教學資源準備、課堂教學、課后輔導和教學評價。

基于此，本研究將基于 AI 支持的教學過程視角，從教學資源準備、課堂教學、課后輔導、教學評價四個方面測量智能化教學過程中的人機協同程度，具體如圖1所示。

1.教學資源準備

教學資源準備是指教師在授課前對授課材料、測試題目、課堂活動等相關內容、資源的準備。智能教學平臺能夠把資源按照不同的形式進行分類，甚至可以感知師生需求，為師生智能篩選合適的資源并進行資源的自動推送，從而使師生能夠更加快捷地獲取所需資源。教學資源準備是實現智能教學的基礎，因此衡量教學資源準備的智能化程度是評價智能教學人機協同程度的重要指標之一。

2.課堂教學

課堂教學主要是指在人工智能技術支持下進行的精準化教學。在智能化教學過程中，智能化教學平臺可以實時監控每一位學生的學習過程，記錄過程性數據并進行學情分析。教師通過智能系統可隨時了解學生的學習狀況，并根據學情及時調整資源的推送，以滿足學生自主學習的需求，隨時提供針對性輔導。在課堂中依據學情制定教學策略、為學生提供精準輔導是智能教學的核心，因此課堂教學中的人機協同程度必然是教學過程智能化的關鍵指標。

3.課后輔導

課后輔導是指教師對學生作業進行批改，并結合學生課堂學習數據的分析報告等內容，給予針對性的學習建議。在智能教學環境下，教師能夠借助智能系統完成批改作業、登記成績等重復性的工作，并根據教學過程中學生在課堂上的表現，參照平臺數據及其教學建議，對學生進行個性化輔導，實現分層教學，更好地為學生服務，提升教學質量。課后輔導是課堂教學的延續，是精準教學的重要途徑，因此衡量課后輔導中所體現的人機協同程度必將促進人工智能教育在精準教學方面的有效發展。

4.教學評價

教學評價是對教學結果進行價值判斷的重要環節，是實施教學決策的重要依據。將人工智能技術運用到過程性評價的最大優勢，是可以在教育大數據的基礎上進行客觀分析與評價[19]。利用人工智能技術采集教學場景中的多模態數據，對學情數據進行深度分析，建立學生數字畫像，科學輔助教師進行教學決策，引導教學方向，使教師將更多的精力放在創新教學上，根據數據分析結果為學生提供個性化反饋，從而有針對性地解決問題，提高教學效率與質量。利用人工智能技術進行科學、全面的教學評價是智能教學的另一核心體現。教學評價的人機協同程度需要強調學習過程的及時反饋，過程性評價能夠有效促進人工智能技術對教學評價的變革，從而實現科學、客觀、全面的智能教學評價。

本研究利用專家調查法和層次分析法，對人機協同維度下的教學資源準備、課堂教學、課后輔導、教學評價四個指標的權重進行計算，最終確定人機協同指標體系權重。該指標所占權重從高到低依次為課堂教學、教學評價、課后輔導及教學資源準備。

（二）具體教學過程應用指標

發展智能時代的教育重在“課堂革命”，即利用智能技術實現對傳統教學的重構[20]。智慧課堂具有以下三個特征：

一是個性化，摒棄傳統課堂教學的統一化知識傳授模式，變標準化教學為尊重學生個體、促進學生知識建構與素養提升的多元個性發展；二是精準化，利用人工智能等技術創新課堂環境、豐富課堂資源，使課堂教學過程可追蹤、可量化、可計算，突破傳統課堂中人類教師的感官限制，變經驗式教學為數據驅動、智能增強的精準化教學；三是多元化，智慧課堂從教學環境、教學主體、教學模式等多維度全方位超越傳統課堂的概念及內涵，變為支持“物理—信息—心理”多空間融合、“師—機—生”多主體協同、“講授—啟發—探究”多模式耦合等流程更豐富、結構更靈活的多元化課堂。通過人工智能賦能，使教育教學更加智能高效，進而轉化或生成教師的教學智慧，促進學生的智慧發展[21]。技術賦能課堂具體體現在教學流程中的智能教學應用，因此具體教學過程應用情況是教學過程智能化程度的關鍵指標之一。

結合人機協同理念支持的智慧課堂教學，主要分為課前、課中、課后三大教學環節，為更細致地探究教學過程中的智能應用情況，本研究將教學過程拆分為預習情況監測、輔助教師備課、智能資源推送、課堂及時互動、學情實時診斷、智能化作業。同時，學生數字畫像及教學水平監測也是人工智能技術賦能教育帶來重要變革的體現。此外，協同育人也更趨現代化、科學化、制度化和專業化。家校協同育人是當前協同育人的重要途徑，需要在技術的支持下實現“同力同行”的顯著提升。因此，本研究將從智能應用對教師教學帶來變革的角度出發，對具體教學過程智能應用進行測量，如圖2所示。

1.預習情況監測

預習情況監測主要包含教師制定精準的預習任務、了解學生的預習情況等內容。在智能教學系統的輔助下，教師能夠根據其提供的教學資源制定更為精準的預習任務，利用其記錄的學生學習數據以及呈現的學習報告，更為準確地了解學生的預習情況。這為后續教師的教學設計與資源匹配提供了精確依據。

2.輔助教師備課

智能教學系統對教師備課的輔助作用，主要體現在其具有龐大的教學資源庫，且會智能呈現教學資源內容分析，以及對學生預習表現的診斷報告，這將促使教師在組織教學材料方面更有科學依據、更符合學生的需求。

3.智能資源推送

智能資源推送主要基于智能教學系統對學習資源的具體標簽設定（如資源類型、對應知識點、題目難度等），以及依據學生學習數據、個性特點等因素形成的學生數字畫像、學習診斷報告等，向學生推送個性化的學習資源。

4.課堂及時互動

課堂及時互動主要是指在課堂教學過程中，利用智能技術提高學生的課堂參與度，且準確記錄學生的課堂互動數據。一方面，利用智能教學系統實現課堂及時互動，能夠提高學生的課堂參與度和積極性，從而在一定程度上提高學生的學習效果；另一方面，利用智能技術對學生多模態數據的捕捉與分析，能夠突破傳統教師的感知能力，使教師逐步優化課堂活動設計，以促進學生的有意義學習。

5.學情實時診斷

學情實時診斷主要是指智能教學系統對學生各種數據的實時獲取與學業診斷，使教師能夠及時了解學生的學習情況。多模態數據（包含言語、動作、位置等數據）使教師對學生的學業水平診斷更具科學依據。智能教學系統依據人工智能等技術，對學生所進行的學習分析促使教師的課堂指導更具針對性。

6.智能化作業

智能化作業內容主要分為兩個方面：一是智能教學系統替代教師完成作業出題、作業批改等相對重復性的工作，節省了教師的時間；二是智能教學系統在傳統作業的基礎上向精準化、個性化的方向創新，如智能教學系統能夠全面記錄學生的作業數據，提供學生學習的歷史數據，使教師在作業設計時能夠實現科學選題，也能夠將作業批改結果即時反饋給學生，幫助學生進行針對性的知識鞏固。

7.學生數字畫像

學生數字畫像是實現智能教學的基礎。智能教學系統中的學生數字畫像，不僅應包含學生學習能力、學業水平等要素，還應包含學生的個性特點、學習偏好等內容，從而為學生提供更加適合的學習方式與內容，并提供學業預警功能，使教師的教學指導更具針對性。另外，利用學生數字畫像還能夠對學生進行更加個性化的綜合評價，注重其個體自身的特色發展。

8.教學水平監測

教學水平監測更加注重教師利用智能教學系統對自己教學能力的提升。如教師可以通過系統查看每節課的課堂回放視頻，了解自己的課堂教學表現，并依據系統對課堂教學視頻的數據分析與問題診斷，直觀地發現問題，從而優化課堂教學。教師的專業發展不僅是教師個人成長的需求，教師教學能力的不斷優化更是教育發展的重要基石，只有教師自身不斷發展，教育的發展才有不竭的動力。

9.家校協同育人

學校教育、家庭教育等多種教育形式交疊影響方能取得整體育人的效果，共同促進學生全面發展。智能技術為家校協同育人提供了重要的契機[22]，如教師可以通過智能教學系統與家長在線溝通了解學生在家中的表現；向家長推送學生的在校表現，使家長全面了解學生；進行其他多方面的工作，從而促進深度互聯、明晰共享，實現優質的協同育人機制。

本研究利用專家調查法和層次分析法對具體教學過程應用維度下的九個指標權重進行了計算，三級指標的權重從高到低依次為：課堂及時互動、學情實時診斷、智能化作業、智能資源推送、學生數字畫像、預習情況監測、輔助教師備課、教學水平監測、家校協同育人。

五、結語

發展數字教育，推動教育數字化轉型是大勢所趨和改革所向。以智能技術融入教學全過程，引領教育領域系統變革，已成為智能時代教育發展的重要使命。人工智能技術在教育中的融合應用是教育變革的關鍵要素，教學過程智能化將促使教育教學形態呈現出智能化、精準化、個性化的特點。智能技術融合應用于教學全過程，為新時代教學理念的革新和人才培養模式的變革明確了新的驅動力。

本研究深入分析了教學過程智能化的內涵與特征，通過借鑒國內外學者研究成果，深入開展問卷調研、實地走訪、專家咨詢等，提出教學過程智能化指標體系，通過專家調查法和層次分析法對具體指標體系進行計算，得出最終指標體系權重。教學過程智能化指標體系的構建，完善了人工智能促進教育發展的評估體系，為一線教學和學校推進教、學、評一致性改革指出了清晰的發展方向，促使教育系統更好地適應不斷發展革新的智能技術，為推動教育高質量發展和教育強國建設發揮了積極作用。

參考文獻：

[1]新華社.習近平向國際人工智能與教育大會致賀信[EB/OL].（2019-05-16）[2023-12-24].https：//www.gov.cn/xinwen/2019-05/16/content_5392134.htm.

[2]本刊編輯部.人工智能讓教育更美好——2024世界數字教育大會人工智能與數字倫理平行會議綜述[J].中國教育信息化，2024，30（3）：25-30.

[3]洪玲.智能時代中小學教師專業發展：內涵轉向、困境根源及路徑模型[J].中國教育信息化，2023，29（10）：102-111.

[4]李永智，秦琳，康建朝，等.數字教育賦能教育強國的國際觀察[J].電化教育研究，2023，44（11）：12-20.

[5]教育部.教育部辦公廳關于印發《基礎教育課程教學改革深化行動方案》的通知[EB/OL].（2023-05-09）[2023-12-26].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A26/jcj_kcjcgh/202306/t20230601_1062380.html.

[6]趙誠.個性化學習時代：人工智能如何重塑教育[J].中國教育信息化，2023，29（6）：3-7.

[7]李世瑾，戴蘊秋，顧小清.場景規劃：人工智能教育實踐形態的可行路徑[J].電化教育研究，2023，44（10）：40-47.

[8]祝智庭，胡姣.教育數字化轉型的本質探析與研究展望[J].中國電化教育，2022（4）：1-8，25

[9][12]李福華，年浩，張家年.人工智能教育應用論綱[J].現代大學教育，2020（1）：1-8，110

[10]鐘紹春，鐘卓，張琢.人工智能助推教師隊伍建設途徑與方法研究[J].中國電化教育，2021（6）：60-68.

[11]鐘紹春，鐘卓，范佳榮，等.智能技術如何支持新型課堂教學模式構建[J].中國電化教育，2022（2）：21-29，46.

[13]陳凱泉，韓小利，鄭湛飛，等.人機協同視閾下智能教育的場景建構及應用模式分析——國內外近十年人機協同教育研究綜述[J].遠程教育雜志，2022，40（2）：3-14.

[14]蔡連玉，劉家玲，周躍良.人機協同化與學生發展核心素養——基于社會智能三維模型的分析[J].開放教育研究，2021，27（1）：24-31.

[15]方海光，孔新梅，李海蕓，等.人工智能時代的人機協同教育理論研究[J].現代教育技術，2022，32（7）：5-13.

[16]余勝泉，王琦.“AI+教師”的協作路徑發展分析[J].電化教育研究，2019，40（4）：14-22，29.

[17]陳凱泉，張春雪，吳玥玥，等.教育人工智能（EAI）中的多模態學習分析、適應性反饋及人機協同[J].遠程教育雜志，2019，37（5）：24-34.

[18]張芳琴.淺析人工智能對教學過程的影響[J].電腦知識與技術，2021，17（28）：102-103.

[19]張忠華，高曉東，王冀魯，等.外語在線教學智能化過程性評價實踐研究[J].中國教育信息化，2020（23）：23-27，33.

[20]雷朝滋.智能技術支撐教學改革與教育創新[J].中小學數字化教學，2021（1）：5-7.

[21]劉邦奇.人工智能賦能課堂變革的核心價值：智慧生成與模式創新[J].開放教育研究，2022，28（4）：42-49.

[22]顧理瀾，李剛，張生，等.“雙減”背景下數字化賦能家校社協同育人研究[J].中國遠程教育，2022（4）：10-17.

New Direction of Intelligent Development Assessment of Teaching Process： Excerpt from the 2023 Annual Report on Artificial Intelligence Promoting the Development of Education （Ⅲ）

Ci TANG1，Bo CHEN1，Yaoqiu LI2

（1.Office of Education Informatization Promotion， Chengdu Normal University， Chengdu 611130， Sichuan;

2.Sichuan Province Education Informatization and Big Data Center， Chengdu 610000， Sichuan）

Abstract： The rapid development of intelligent technology is profoundly influencing the reshaping of educational concepts and the transformation of its form. Intelligent teaching process is of great significance in promoting individualized development， cultivating innovative talents， and forming competitive human resources. Through the retrieval of domestic and foreign literature， a scientific and perfect evaluation index system for the intelligent development of teaching process has not yet been formed. Therefore， this study adopts research investigation， expert interviews， and other necessary methods to systematically construct an evaluation framework system for the intelligent development of teaching process. Through expert investigation method and analytic hierarchy process， the weight calculation of each indicator system is carried out， ultimately forming an evaluation index system for the intelligent development of teaching process including two secondary indicators of human-machine collaboration and specific teaching process application， and 13 third-level indicators. This improves the assessment system for artificial intelligence promoting educational development， clarifies the future direction of teaching process research， and will help promote the full integration of intelligent technology into the entire teaching process， providing a reference for the reform and evaluation of digital teaching development.

Keywords： Intelligent teaching process; GAI; Man-machine collaboration; Indicator system; Weighting factor

編輯：李曉萍" "校對：王天鵬

DOI：10.3969/j.issn.1673-8454.2024.07.004

作者簡介：唐瓷，成都師范學院教育信息化推進辦公室教授（四川成都611130）；陳博，成都師范學院教育信息化推進辦公室講師（四川成都611130）；李垚秋，四川省教育信息化與大數據中心一級教師（四川成都610000）

基金項目：中國教育學會2023年度教育科研重點委托課題“人工智能教育發展指數研究”（編號：202300001101WTA）；四川省高等教育學會2021年教育信息化研究課題“以人工智能提升師范生智能教育素養的實踐研究”（編號：JXHXXH21-ZD-09）；成都師范學院 2022 年度校級科研項目“師范院校智能教師隊伍建設體系研究與實踐”（編號：CS22RGZN05）