生成式人工智能賦能的非線性學習智能體模型建構

摘要：該研究探討了生成式人工智能（AIGC）賦能的非線性學習智能體模型建構，分析了非線性學習的特點，并預設了自學、混合和協作三種學習場境。基于這些場境推導出智能體模型的功能需求，進而抽象出模型的核心能力。該文界定了非線性學習智能體的含義、數學表達式及核心算法，并闡述智能體模型的核心是一個改進的馬爾可夫決策過程，旨在能夠為學習者提供個性化、動態優化的學習支持，有效提升非線性學習的效率，為AIGC在教育領域的應用提供了新的模型構建方法，對推動教育信息化和個性化學習具有重要意義。

關鍵詞：生成式人工智能；非線性學習；智能體模型；個性化學習；教育信息化

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

* 本文系國家社會科學基金教育學國家重點項目“中國數字教育實踐的理論建構研究”（項目批準號：ACA240018）研究成果。

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱AIGC）是人工智能領域的一個重要分支，它不僅能夠創造新的內容，而且還能分析或處理現有數據[1]。AIGC可以生成文本、圖像、音頻等多種形式的內容，其核心在于通過學習大量數據來理解和模仿人類的創造過程。隨著AIGC技術的迅速發展，教育行業正經歷一場深刻的變革[2]。在此背景下，非線性學習理論逐漸受到關注。這一理論強調學習過程的自主性、碎片化和跳躍性，打破了傳統線性學習的局限，更符合現代學習者的需求[3]。AIGC技術的引入，使得非線性學習的實施變得更加可行和高效。然而，如何利用AIGC構建支持非線性學習的智能體模型，仍然是一個亟待解決的問題。

盡管AIGC在教育中的潛力巨大，當前的應用仍存在許多挑戰和不足。特別是在非線性學習環境中，如何構建一個支持個性化、互動性強的智能體模型仍是一個亟待解決的問題。本研究的目的在于填補這一空白，通過深入分析非線性學習理論，結合AIGC技術，提出一種新型的智能體模型。研究意義在于，不僅能夠豐富非線性學習的理論應用，還能為實際教學提供可行的創新模式，促進教育現代化和個性化發展。

一、理論基礎與核心概念介紹

（一）非線性學習理論緣起與理論原理

非線性學習理論的提出源于對傳統線性教學模式的深刻反思。王繼新等人在2009年首次提出了非線性學習的概念，為這一領域的研究奠定了基礎[4]。他們定義非線性學習為一種打破傳統線性學習模式的新型學習方式，強調學習過程的動態性、靈活性和個體差異性。具體而言，非線性學習是以非線性科學的思想方法為指導，以教育認知與神經科學為基石，以現代信息科學與技術為支撐，以復雜領域知識之習得為主要目標的一種學習形態。這一定義強調了非線性學習的跨學科特性，體現了其在當代學習研究中的重要地位。

非線性學習理論的發展汲取了多種既有教育理論的精華，并在此基礎上進行了創新和發展。其中，皮亞杰的建構主義理論[5]和戴維·科爾布的體驗式學習理論[6]為非線性學習理論提供了重要的思想啟發和理論基礎。建構主義理論強調學習者主動構建知識的過程，這與非線性學習強調學習者自主選擇和主動參與的理念高度一致。皮亞杰認為，學習不是簡單的知識傳遞，而是學習者基于已有經驗主動建構新知識的過程。這一觀點為非線性學習中強調學習者主動性的特征提供了理論依據。

從理論基礎來看，非線性學習主要遵循三個基本原理：時空變換原理、混沌原理和自組織原理[7]。時空變換原理體現了非線性學習在時間和空間兩個維度上的同時展開，實現了從“因時而異”和“因事而異”到“因人而異”的跨越，達到真正意義上的個性化學習。混沌原理揭示了非線性學習系統對初始條件的高度敏感性，強調了學習過程中細微變化可能帶來的巨大影響。自組織原理則說明非線性學習系統是一個開放的、能與外界進行物質和能量交換的系統，能夠通過自組織形成新的有序結構。

（二）非線性學習的特點及相關研究

非線性學習具有幾個顯著特點：（1）學習時間的碎片性：學習者可以在不同時間片段內圍繞同一主題進行學習。（2）學習空間的多樣性：包括實體空間、虛擬空間和交往空間。（3）學習內容的非系統性：學習者可以從任意點切入知識體系。（4）拖拉式的信息傳遞：學習者主動獲取知識而非被動接受。（5）知識建構的主動性：特別適合復雜領域和非結構化知識的學習。

在研究方面，國內外學者的關注點存在一定差異。國外研究多集中于理論構建和實證研究，探討非線性學習的本質特征和內在機制。例如，一些研究者利用復雜系統理論來解釋非線性學習過程[8]。相比之下，國內研究則更多關注非線性學習理論在實際教學中的應用[9]，尤其是在信息化教學環境下如何實施非線性學習。隨著深度學習和自適應控制系統等技術的發展，非線性學習理論在解釋學習過程的復雜性和動態性方面展現出了新的潛力。這些技術為非線性學習提供了更加精確和個性化的支持，推動了理論的進一步發展和應用。

總的來說，非線性學習理論的研究仍在不斷深化和擴展。未來的研究方向可能包括非線性學習的評價機制、在不同學科中的應用策略、與新興技術的融合等方面。這些研究將進一步推動非線性學習理論的發展，為教育實踐提供更有力的指導。

（三）生成式人工智能和智能體在教育中的應用

生成式人工智能是一種能夠生成文本、圖像、音頻等內容的技術，近年來在教育中得到了廣泛應用[10]。其應用場境包括內容生成（自動生成教學材料，如課件、練習題和參考答案）、個性化推薦（根據學生的學習行為和偏好，推薦個性化的學習資源）、實時反饋（在學習過程中，提供即時的反饋和指導，幫助學生改進學習效果）[11]。

智能體（Agent）是一種能夠感知環境、做出決策并執行行動的自主實體[12]。智能體的概念最早出現在人工智能領域，廣泛應用于機器人、虛擬助手和自動化系統中。智能體的發展經歷了從簡單規則系統到復雜自主系統的演變。近年來，隨著深度學習和強化學習等技術的發展，智能體的能力得到了顯著提升。智能體在教育中的應用包括智能輔導系統、虛擬實驗室和自動評估系統等。在本文中，智能體指的是一種能夠支持非線性學習的生成式人工智能系統，具有感知、決策和行動能力，能夠為學生提供個性化的學習路徑、實時反饋和協作支持。

二、理論導向的模型預測

在非線性學習環境下，構建了三種主要的學習模式：自學模式、混合模式和協作模式。這三種模式既獨立又互補，共同構成了完整的非線性學習場境。為了更好地展示這些模式及其共性需求，圖1清晰地呈現了非線性學習場境的整體結構。概念圖中心展示了非線性學習場境，三種學習模式（自學模式、混合模式、協作模式）從中心擴展出來，每種模式都包含了其獨特的特點和應用場境。同時，共性需求（智能評估、實時反饋、學習分析）位于圖的中心，與各個模式相連，展示了智能體模型需要滿足的共性功能。以下內容將詳細介紹每種學習模式及其具體應用場境，并預測智能體模型所需的功能。

（一）場境預設

1.自學模式：個性化學習路徑支持

自學模式是非線性學習的典型場境，其核心在于學習者的高度自主性。在這種模式下，學習者具有多樣化的需求和個性化的學習節奏，這就要求智能體模型能提供高度個性化的學習支持。下頁圖2展示了自學模式下個性化學習路徑支持的整體框架。

個性化學習路徑支持的關鍵在于動態路徑規劃和智能內容推薦。動態路徑規劃能夠實時調整學習序列，以適應學習者的進度和表現，這符合學習者對自主性的客觀規律。生成式AI在這一過程中發揮關鍵作用，它能基于學習者模型和知識圖譜，生成符合個體需求的學習路徑，從而可以最大化學習效果。

智能內容推薦則進一步強化了個性化特征。傳統的內容推薦往往局限于預設的學習資源，難以滿足高度個性化的需求。生成式AI的引入使得系統能夠動態創造和調整學習內容，大大增強了推薦的靈活性和針對性。這不僅能提供更加個性化的學習材料，還能根據學習者的實時反饋進行內容調整，提供精準的學習支持。

在技術實現層面，知識圖譜構建和智能體是核心組件。知識圖譜為路徑規劃提供結構化的知識表示，而智能體算法則能從海量學習數據中提取模式，不斷優化推薦策略。這些技術共同支撐了整個個性化學習路徑支持系統，確保系統能持續適應學習者的變化，提供動態優化的學習體驗。

學習模式下個性化學習路徑的支持充分發揮了學習者的自主性，實現了高效、個性化的非線性學習過程。這種方法不僅提高了學習效率，還增強了學習者的學習動機，為非線性學習提供了有力的技術支持。

2.混合模式：線上線下結合支持

混合模式將線上學習與傳統線下教學相結合，為非線性學習提供了更加靈活和全面的學習環境。如圖3所示，這種模式的核心在于實現線上線下學習的無縫銜接和互補，創造一種連貫、整合的學習體驗。

在混合模式中，智能體面臨的主要挑戰是跨場境學習追蹤和資源調配。跨場境學習追蹤的獨特性在于需要整合來自線上和線下的多源異構數據，構建完整的學習軌跡。這要求系統具備強大的數據采集和分析能力，能夠處理從課堂參與到在線互動等各種形式的學習行為數據，實現學習經歷的全面記錄和分析。

資源調配在虛實結合環境中呈現出特殊性。智能體需要在動態變化的學習場境中，為學習者提供最適合的學習資源和活動。這涉及到根據學習場境和學習者狀態，動態決策應該不管是在線上還是線下進行特定的學習活動，以及如何選擇和分配相應的學習資源。生成式AI在這方面發揮了關鍵作用，能夠基于學習情境動態生成或調整學習內容，實現個性化學習體驗。

混合環境下的學習活動設計是支持流程中的關鍵環節。智能體需要根據學習目標和場境特點，靈活地安排線上和線下活動，并確保它們之間的有機銜接。這種設計不僅要考慮知識傳遞的效果，還要充分利用線上線下環境的優勢，創造沉浸式和交互式的學習體驗。

技術支撐方面，AR/VR技術和物聯網的應用為混合學習環境提供了新的可能性。這些技術能夠創造沉浸式的學習體驗，有效彌補線上學習的局限性，同時實現線上線下數據的無縫采集，為全面的學習行為分析奠定基礎。

3.協作模式：智能協同學習支持

協作模式在非線性學習中扮演著越來越重要的角色，它強調多人協作、跨空間合作以及知識的共建與分享。如圖4所示，這種模式下的智能體學習支持框架旨在促進高效的團隊協作和知識構建。

在協作學習中，多人協作和跨時空團隊合作是兩個突出特點。學習者不再局限于傳統的面對面交流，而是可以跨越時間和空間的限制進行合作。這種模式為學習者提供了更加靈活和多樣化的學習機會，同時也對智能體提出了更高的要求。

動態團隊組建是協作學習中的一個關鍵環節。智能體需要基于學習者的知識背景、學習風格和協作能力，形成最優的團隊組合。這個過程不僅需要對個體特征的深入理解，還需要考慮團隊整體的協同效應。生成式AI在此過程中可以通過模擬不同團隊組合的協作場境，預測可能的協作成效，從而優化團隊構成，為有效的團隊協作奠定基礎。

集體知識圖譜的構建是協作模式中一個獨特而重要的功能。在協作學習過程中，每個學習者都在不斷貢獻新的知識和見解。智能體需要實時整合這些分散的知識點，構建一個動態演化的知識網絡。這不僅能夠促進知識的有效共享和傳播，還能幫助團隊成員更好地理解復雜的知識結構和關系。

在技術支撐方面，社交網絡分析和群體智能算法的應用為協作學習提供了有力支持。這些技術能夠幫助識別團隊中的互動模式和知識流動路徑，優化集體決策過程，從而提高協作學習的質量和效果。

（二）功能需求匯總

在設計非線性學習智能體的功能架構時，面臨的核心挑戰不僅在于確定具體功能，更在于如何構建一個有機統一、相互支持的功能生態系統。圖5展示了功能的基本分類，但功能之間的復雜交互和潛在的協同效應才是本節需要深入探討的重點。

跨模式功能整合的挑戰：盡管圖5將功能分為自學、混合、協作三種模式和共性功能，但在實際應用中，這些功能并非截然分離。最大的挑戰在于如何實現這些功能的無縫整合，從軟件設計的角度要有一定的冗余度和耦合性。也使得學習者在不同模式下能有一致性和連貫性的體驗感。

動態平衡與自適應機制：另一個關鍵難點是在個性化和標準化之間尋求動態平衡。雖然個性化是非線性學習的核心特征，但過度個性化可能導致學習者偏離既定的教育目標。智能體需要一個復雜的自適應機制，不斷調整個性化的程度，以確保學習者在享受定制化學習體驗的同時，仍能達成必要的學習標準。這種機制需要綜合考慮學習者的個人特征、學習進展、課程要求等多方面因素，是一個多目標優化問題。

功能的可擴展性設計：考慮到教育科技的快速發展，功能架構的可擴展性至關重要。我們需要設計一個開放的功能框架，能夠輕松集成新的技術和功能模塊。這要求智能體具有模塊化的結構設計，以及標準化的數據接口。同時，如何確保新功能的加入不會破壞現有功能的穩定性，也是一個需要深入研究的問題。

跨學科知識的整合：非線性學習常常涉及跨學科的知識整合。智能體需要具備復雜的知識圖譜和推理能力，能夠識別不同學科知識點之間的聯系，并據此為學習者提供多角度的學習建議。這種跨學科的知識整合能力，不僅需要強大的數據庫支持，還需要先進的語義分析和知識推理算法。

數據驅動與隱私保護的矛盾：實現上述功能，尤其是高度個性化和精準分析，需要收集和分析大量的學習數據。然而，這不可避免地引發了數據隱私和安全的問題。如何在充分利用數據以提升學習效果的同時，又能有效保護學習者的隱私，是一個需要慎重考慮的倫理和技術難題。這可能需要采用先進的數據加密、匿名化技術，以及制定嚴格的數據使用政策。

三、非線性學習智能體模型建構

（一）模型架構

非線性學習理論強調學習過程的復雜性、個體差異性和知識獲取的多樣性，這些特性與傳統線性學習模型形成鮮明對比。傳統模型往往假設學習是一個線性、均質的過程，難以適應現代教育中學習者的多元需求和學習環境的動態變化。為了更好地支持非線性學習，我們提出了一個基于強化學習的智能體模型，其核心是將非線性學習過程形式化為馬爾可夫決策過程。如圖6所示，該模型架構包含三個相互關聯的層次：基礎設施層、核心功能層和應用層。

這種三層架構的設計源于對非線性學習本質的深入理解。基礎設施層對應于學習環境的構建，為非線性學習提供了靈活多變的技術支持。它包括大數據處理、云計算和人工智能等組件，這些技術使得學習資源的動態調配和個性化推薦成為可能，從而支持了非線性學習中的資源多樣性和學習路徑的靈活性。核心功能層作為智能體的“大腦”，直接體現了非線性學習的核心特征。例如，學習路徑生成器通過動態規劃算法，根據學習者的實時表現和目標調整學習路徑，體現了非線性學習的自適應性。知識圖譜構建模塊則通過復雜網絡的形式表征知識結構，支持了非線性學習中知識獲取的多樣性和關聯性。應用層通過支持多種學習模式（如自主學習、協作學習等），體現了非線性學習的靈活性和互動性，使學習者能夠在不同的學習情境中自由切換。

生成式AI在這個架構中扮演了關鍵角色，為每一層都帶來了創新性的解決方案。在基礎設施層，生成式AI通過智能資源分配算法，優化了學習資源的使用效率。在核心功能層，AI驅動的內容生成系統能夠根據學習者的需求實時創造個性化的學習材料，大大增強了學習路徑的多樣性和針對性。在應用層，AI支持的智能對話系統和虛擬學習助手提供了更加自然和高效的人機交互體驗，使得非線性學習過程更加流暢和個性化。這種全方位的AI賦能，使得本模型能夠更好地適應非線性學習的復雜性和動態性，為現代教育技術的發展提供了新的可能性。

（二）模型實現

1.模型構建過程

非線性學習智能體模型的構建是一個循環迭代的過程，如下頁圖7所示。這個過程包含四個關鍵步驟，每個步驟都融合了教育理論和先進技術，共同構成了一個完整的學習支持系統。

理論基礎與問題形式化：本文意將非線性學習理論與馬爾可夫決策過程（MDP）相結合[13]。基于皮亞杰的認知發展理論和維果茨基的最近發展區理論，將學習過程形式化為一個動態的狀態轉換問題[14]。這種形式化為后續的算法設計奠定了基礎。

個性化學習策略構建：采用強化學習方法，特別是Q-learning算法，來構建和優化個性化學習策略[15]。這種方法能夠通過持續的交互和反饋，逐步改進學習策略，體現了建構主義學習理論的核心思想。

知識表征與學習路徑生成：使用動態知識圖譜來表征知識結構，這種方法能夠有效捕捉知識點之間的復雜關系。基于這種表征，我們設計了動態學習路徑生成算法，為每個學習者創建個性化的學習路徑。

反饋機制與自適應調節：設計多層次的反饋系統，結合生成式AI技術，提供個性化和上下文相關的反饋。同時，通過持續監測和動態參數調整，確保整個學習過程的自適應性。

這四個步驟形成一個閉環系統，通過不斷的迭代和優化，使模型能夠持續適應學習者的需求和環境的變化。這種設計不僅體現了非線性學習的核心特征，也為個性化教育和終身學習提供了新的技術支持。

2.關鍵技術

生成式人工智能賦能的非線性學習智能體模型在傳統智能體模型的基礎上，通過融入先進的AI技術，實現了更高程度的個性化和適應性。如圖8所示，這個模型的核心是強化學習與生成式AI的深度融合，圍繞這個核心，我們構建了四大關鍵技術和四個生成式AI應用點，共同支撐起整個智能體系統。

在傳統的非線性學習智能體模型中，強化學習、知識圖譜、自適應算法和多模態交互已經是不可或缺的組成部分。強化學習通過Q-learning等算法實現學習策略的持續優化；動態知識圖譜為復雜知識結構的表征和推理提供了基礎；自適應算法確保了模型能夠根據學習者的表現實時調整；而多模態交互技術則增強了學習體驗的自然性和豐富性。

生成式AI的引入，為這些關鍵技術注入了新的活力。在內容生成方面，生成式AI能夠根據學習者的需求和背景，動態創造個性化的學習資源，大大豐富了學習材料的多樣性和針對性。在學習路徑規劃中，生成式AI通過分析海量學習數據，能夠預測學習者的潛在學習軌跡，從而生成更加精準和靈活的動態學習路徑。

智能反饋系統是生成式AI賦能的另一個重要領域。傳統的反饋往往局限于預設的規則和模式，而生成式AI能夠提供更加個性化和上下文相關的學習指導。它不僅能夠解釋學習者的錯誤，還能根據學習者的特點，生成針對性的改進建議和練習。

在交互增強方面，生成式AI極大地提升了人機交互的自然性和智能性。通過先進的自然語言處理技術，智能體能夠理解和回應學習者的復雜查詢，甚至能夠進行有意義的對話，模擬真實教師的指導過程。

生成式AI的這些應用點與傳統的關鍵技術并非簡單疊加，而是實現了深度融合。例如，在強化學習過程中，生成式AI可以創造更加豐富的模擬環境，提升學習策略的泛化能力。在知識圖譜構建中，生成式AI能夠通過理解和生成文本內容，自動擴展和優化知識結構。

這種融合不僅提高了非線性學習智能體模型的性能，更重要的是拓展了其應用邊界。例如，在處理開放性問題和創新性任務時，傳統模型往往力不從心，而融入生成式AI后的模型則展現出了更強的創造力和適應性。這使得模型不僅能夠支持知識獲取，還能促進高階思維能力的發展，更好地滿足現代教育對培養創新人才的需求。

3.核心算法描述

非線性學習智能體模型的核心是一個改進的馬爾可夫決策過程（MDP） [16]，它融入與集成了動態知識圖譜和強化學習的概念。我們將這個改進的模型定義為：

這個算法的關鍵創新點包括：知識狀態的連續表示：使用連續值 k 表示每個知識點的掌握程度。動態知識圖譜集成：通過在狀態轉移函數中引入 G，實現了基于知識結構的學習路徑生成。自適應獎勵函數：考慮知識增益、學習效率和參與度的綜合評估。知識關聯學習：利用知識圖譜 G 來影響狀態轉移，促進知識的關聯理解。

這個核心算法通過結合教育學理論（如建構主義、最近發展區）和先進的機器學習技術，為非線性學習提供了堅實的技術基礎。它能夠適應學習的非線性特性，實現個性化學習路徑生成、動態難度調整、知識關聯學習等功能，從而支持深度學習和高階思維能力的發展。

四、總結與展望

本研究提出了一種生成式人工智能賦能的非線性學習智能體模型，其主要創新點在于將非線性學習理論與生成式AI技術有機結合，構建了一個適應性強、個性化程度高的學習支持系統。模型的核心是一個改進的馬爾可夫決策過程，通過集成動態知識圖譜和強化學習算法，實現了個性化學習路徑生成和知識關聯學習。

未來研究可進一步探索模型的可解釋性、小樣本學習能力，以及在不同學科和教育階段的適用性。同時，如何在保護學習者隱私的前提下優化模型性能，也是值得深入研究的方向。我們期待這一模型能為推動教育的個性化和智能化發展做出積極貢獻。

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作者簡介：

黃紅濤：工程師，博士，研究方向為智能教育系統的開發與優化、教育大數據的挖掘與應用。

余琳：工程師，博士，研究方向為數字化學習理論與實踐、數據統計與分析。

王繼新：教授，博士生導師，研究方向為數字化學習理論與實踐。

Construction of a Nonlinear Learning Agent Model Empowered by Generative Artificial Intelligence

Huang Hongtao1， Yu Lin1，2， Wang Jixin1

1.Office of Informatization， Central China Normal University， Wuhan 430079， Hubei 2.School of Artificial Intelligence in Education， Central China Normal University， Wuhan 430079， Hubei

Abstract： This study explores the construction of a nonlinear learning agent model empowered by generative artificial intelligence （AIGC）. The research first analyzes the characteristics of nonlinear learning and presets three learning scenarios： self-learning， hybrid learning， and collaborative learning. Based on these scenarios， the functional requirements of the agent model are derived， and the core capabilities of the model are abstracted. The paper defines the concept， mathematical expression， and core algorithms of the nonlinear learning agent， emphasizing that the core of the agent model is an improved Markov decision process. The study aims to provide personalized， dynamically optimized learning support to learners， effectively enhancing the efficiency of nonlinear learning. This research offers a novel approach to model construction for AIGC applications in education， holding significant implications for advancing educational informatization and personalized learning.

Keywords： Generative Artificial Intelligence； nonlinear learning； agent model； personalized learning； educational informatization

收稿日期：2024年8月20日

責任編輯：趙云建