從循證教育角度探討認知大模型技術與中小學教學的融合

摘" 要" 以循證教育的決策與實踐為理論基礎，研討認知大模型技術在教育領域的應用，分析其與教學融合的必要性、可能性及帶來的變革。通過分析具體案例和介紹實踐經驗，闡述了認知大模型技術如何提升教學質量、改變傳統教學模式。

關鍵詞" 循證教育；認知大模型技術；教學融合；教育改革；人工智能

中圖分類號：G633.67" " 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）21-00-04

0" 引言

本文基于循證教育理論，探討了認知大模型技術在中小學教學中的應用及其與教學的融合。隨著科技的發展，人工智能技術尤其是認知大模型技術的興起為現代教育提供了全新契機。傳統教育模式中的教學方法和評價體系存在局限性，難以滿足學生個性化學習的需求。而認知大模型技術憑借大數據和深度學習的優勢，能夠精準分析學生的認知特點、學習行為和進度，幫助教師制定更符合學生需求的個性化教學方案，從而提高教學質量。在循證教育的框架下，教師可依托科學證據指導教學實踐，認知大模型則通過對大量教育數據的分析，支持教學策略的優化與調整。這種技術的融合不僅能夠提高教學資源的利用效率，還為教育領域帶來了深刻變革，有助于推動個性化、互動性和智能化的教學實踐發展，促進教育公平與質量提升。

1" 循證教育與認知大模型技術概述

1.1" 循證教育簡介

美國國家教育研究院首任院長格羅弗·J·懷特赫斯特博士指出，循證教育是指專業智慧與最佳實驗證據相結合以決定教學方法的一種教育研究與決策方式。專業智慧是指個體通過經驗而獲得的判斷力。實驗證據則來自心理學、神經科學、社會學、經濟學等領域的研究成果，尤其是教育環境中的研究成果。可在實踐中客觀地測量教育教學效果以進行比較、評價和監控進展情況。

循證教育的核心是以科學研究為基礎，通過收集和分析學生在學習過程中產生的數據，來指導教學策略的制定和調整。這些數據包括學生的學習成績、學習行為、學習習慣等。通過對這些數據的深入挖掘和分析，教師可以了解學生的學習需求、興趣和優勢，從而制訂出更加符合學生個性化需求的教學策略。

1.2" 認知大模型技術的定義

認知大模型技術是一種基于大數據和深度學習的人工智能技術[1]。它通過對大量數據的學習，模擬人腦的認知過程，從而實現對復雜問題的智能決策。這種技術的出現，標志著人工智能從簡單的數據處理，發展到能夠理解和解析復雜問題的新階段。

認知大模型技術的核心是深度學習。深度學習是機器學習的一個分支，旨在模仿人腦的工作方式，通過大量數據訓練，使機器能夠自我學習和改進。在認知大模型技術的應用中，深度學習被用來處理和解析復雜的數據，以便提供更準確的預測和決策支持。

1.3" 在循證教育理論下認知大模型技術與教學融合的意義

在教育領域，傳統的教學方法往往依賴于教師的個人經驗和直覺。隨著人工智能技術的興起，循證教育逐漸成為一種趨勢。循證教育強調基于科學證據的教學實踐，以提高學生的學習效果和教學質量。與此同時，認知大模型作為人工智能的一個重要分支，為循證教育提供了強大的技術支持。循證教育的核心理念是：教學實踐應當以科學證據為基礎，以提升學生的學習效果為目標[2]。這意味著教師需要關注學生的認知特點、學習需求和興趣，以便制定個性化的教學計劃。在這個過程中，認知大模型發揮著關鍵作用。認知大模型是一種模擬人類大腦認知過程的計算模型，它可以幫助教師更好地理解學生的思維過程和學習方式。

認知大模型可以幫助教師識別學生的認知特點。通過分析學生的思維方式、知識結構和學習策略等方面的差異，教師可以更好地了解每個學生的特點，從而為他們提供更加個性化的教學支持。認知大模型可以為教師提供有針對性的教學策略建議。通過對大量教育數據的分析，認知大模型可以幫助教師發現哪些教學方法對特定類型的學生更有效。這樣，教師就可以根據這些建議調整自己的教學策略，以提高教學效果。認知大模型還可以幫助教師評估學生的學習進度和成效。通過對學生的學習數據進行實時監測和分析，教師可以及時發現學生在學習過程中遇到的困難和問題，從而采取相應的措施進行干預。這有助于教師更有效地指導學生，提高他們的學習體驗。

循證教育與認知大模型的結合為教育領域帶來了深遠的影響。這種基于科學證據的教育模式不僅有助于提高教學質量，還能促進學生的全面發展。在未來的教育實踐中，越來越多的教師將利用認知大模型來指導他們的教學工作，以實現教育的公平、有效和個性化。

2" 認知大模型技術與教學融合的必要性

2.1" 傳統教育面臨的挑戰與問題

在探討傳統教育面臨的挑戰與問題時，不得不提到下面的核心議題：教學方法的單一性和評價體系的局限性。這些問題不僅影響了學生的學習效果，也限制了他們未來的發展潛能。

傳統的教學模式往往側重于講授和記憶，忽視了學生主動探索和實踐的重要性。這種教學方式很難激發學生的學習興趣和創造力，不利于培養學生的批判性思維和問題解決能力。相比之下，現代教育更強調互動性、合作學習和項目導向學習，這些方法被證明能更有效地促進學生的全面發展。

評價體系的局限性同樣是一個關鍵問題。傳統教育體系常常過分依賴于考試成績來評價學生的學習成效，忽略了對學生綜合能力的評價。這種單一的評價方式不僅無法全面反映學生的真實水平，還可能助長應試教育的風氣，使得學生為了考試而學習，而非為了知識和能力的掌握。

2.2" 認知大模型技術在教學中應用的優勢

認知大模型技術在教學中的應用具有以下幾個方面的優勢。

1）認知大模型技術可以幫助教師更好地了解學生的學習需求和特點。通過對學生的學習數據進行深度挖掘和分析，教師可以更準確地把握學生的學習進度、知識掌握程度以及興趣愛好等方面的情況，從而為學生提供更加個性化的教學方案。

2）認知大模型技術可以提高教學資源的利用效率。傳統的教學方法往往依賴于教師的個人經驗，而認知大模型技術可以通過對大量教學資源的智能化處理，為教師提供更加精準、高效的教學資源推薦，幫助教師節省時間和精力，提高教學質量。

3）認知大模型技術可以實現對學生學習過程的實時監控和及時干預。通過對學生的學習行為、學習成績等數據進行實時分析，教師可以及時發現學生的學習困難和問題，并采取相應的措施進行調整和優化，從而提高學生的學習效果。

4）認知大模型技術可以為教育研究提供有力的支持。通過對學生學習數據的深度挖掘和分析，教育研究者可以發現教育過程中的潛在規律和問題，為教育改革和發展提供有益的借鑒和啟示[3]。

2.3" 認知大模型技術在教學改革中的需求

認知大模型技術在教學改革中的需求主要體現在以下幾個方面。

2.3.1" 優化教學資源配置

通過大數據分析和挖掘技術，具體的教學資源狀況更容易被精確地掌握，從而方便管理者有針對性地進行資源調配。此外，認知大模型技術還可以幫助教師更好地掌握學生的學習情況，為他們提供個性化的學習建議，提高教學質量。以北京第二外國語學院附屬中學體育課堂為例，目前已在三個校區配備豐富的智能體育軟硬件設備（各校區一套），使用后一個月內，已支撐7個班級，開課18節，參與學生666人次，應用效果良好，下一階段計劃拓展應用，實現全校體育教師的覆蓋。

2.3.2" 豐富教學方法和手段

傳統的教學方法往往局限于課堂講授課后作業等單一形式，難以激發學生的學習興趣。而認知大模型技術可以為教育工作者提供豐富的教學工具和方法，如虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、智能問答系統等，讓教學變得更加生動有趣。

2.3.3" 促進學生個性化發展

每個學生都有自己的特點和需求，但在傳統教學中，教師很難關注到每一個學生的差異。而認知大模型技術可以幫助教師實現對學生的精準畫像，為他們提供定制化的學習方案，滿足他們的個性化學習需求。

2.3.4" 提高教育管理效率

學校可以利用認知大模型技術對各類數據進行實時監控和分析，及時發現問題并采取措施加以解決。此外，這種技術還可以為教育政策的制定提供有力的數據支持，使政策更加科學、合理。

3" 認知大模型技術在中小學教學中的應用實踐

3.1" 個性化教學：利用認知大模型技術實現因材施教

認知大模型技術逐漸應用于教育領域，為因材施教提供了更加精準和有效的手段。認知大模型技術能夠通過對學生的認知特點、學習風格、知識掌握程度等方面的分析，為每個學生提供個性化的學習路徑和資源推薦[4]。這種技術的應用實踐主要包括以下幾個方面。

1）認知大模型技術可以幫助教師更好地了解學生的個性特點和學習需求。傳統的教學方法往往難以滿足不同學生的個性化需求，而認知大模型技術可以通過對學生的認知特點和學習風格的分析，為每個學生提供定制化的學習方案。這樣，教師可以根據學生的實際情況進行有針對性的教學，提高教學效果。

2）認知大模型技術可以為學生提供個性化的學習資源推薦。通過對學生的學習情況進行分析，認知大模型技術可以推薦適合學生的學習資源和方法，幫助學生找到適合自己的學習方式。同時，認知大模型技術還可以根據學生的進度和反饋調整推薦的學習資源，確保學生始終保持在學習的最佳狀態[5]。例如，北京第二外國語學院附屬中學的智慧作業系統可以通過精準數據動態呈現作業提交的次數、每道題的正確與否、書寫和批改的過程痕跡、知識點與能力點累計過關情況，并據此推送相似題，幫助學生鞏固訓練。

3）認知大模型技術可以幫助教師及時調整教學策略和方法。通過對學生的學習數據進行分析，教師可以了解哪些教學方法和策略對特定學生更有效，從而調整自己的教學方式，提高教學效果。此外，認知大模型技術還可以為教師提供一些教學建議和策略，幫助他們更好地滿足學生的個性化需求。

3.2" 輔助教學：通過認知大模型技術提升教學效果

認知大模型技術能夠通過智能化的方式，輔助教師進行教學設計、對學生學習過程的監控和評估，從而大幅提高教學的效率和質量。

認知大模型技術的核心在于其強大的數據處理能力和機器學習算法，這使得它能夠處理大量的教育數據，包括學生的學習記錄、成績、行為習慣等，從而為教師提供精準的教學決策支持。通過對這些數據的深入分析，認知大模型可以幫助教師發現學生的學習難點和興趣點，進而制定更加具有針對性的教學計劃。

在教學設計方面，認知大模型技術可以根據學生的學習情況和需求，自動生成個性化的學習內容和練習題。這不僅能夠激發學生的學習興趣，還能夠讓他們在自己的節奏下學習，從而提高學習效率。同時，這種技術還能夠幫助教師發現教學中存在的問題，及時進行調整和優化[6]。例如，北京第二外國語學院附屬中學采用Al進行課堂行為分析，通過識別教師和學生的情緒狀態，評估情緒對教學效果的影響，并據此提出教學改進建議。

在對學習過程的監控和評估方面，認知大模型技術可以實時收集學生的學習數據，包括學習時間、學習進度、答題情況等。通過對這些數據的分析，教師可以及時了解學生的學習狀態，發現其學習中的問題，并給予相應的指導和幫助。此外，認知大模型技術還可以根據學生的學習表現，自動生成個性化的學習報告，為教師提供更加全面的教學反饋。例如，通過北京第二外國語學院附屬中學的智慧作業系統，可以直觀地看到云平臺大數據，包括學生的作業提交率、作業正確率、作業時長，涉及的學生，教師的批改率，參與教師等信息。

3.3" 自主學習：認知大模型技術在學生英語聽說學習中的應用

在傳統的英語聽說教學中，學生往往面臨著缺乏實時反饋和個性化指導的挑戰，認知大模型技術的應用徹底改變了這一狀況。通過智能語音識別技術，學生可以進行實時對話練習，系統能夠即時檢測其發音、語法和詞匯的準確性等，并給出相應的建議和改進方法。這種互動式的學習方式不僅提高了學習效率，也極大地增加了學習的趣味性，使學生能夠更加主動地參與學習過程。

除了實時反饋之外，認知大模型技術還能夠根據學生的學習情況提供個性化的英語學習計劃和資源。通過對學生的學習歷史進行分析，系統可以識別出學生在聽力或口語方面的薄弱環節，然后推送有針對性的練習材料和學習方法。這種高度定制化的學習方案，使學生能夠在最需要幫助的地方得到支持，從而更有效地提高英語聽說能力。

認知大模型技術還為學生提供了一個沉浸式的語言環境。通過虛擬現實和增強現實技術的結合，學生可以進入一個完全由英語構成的虛擬環境，與虛擬角色進行互動交流。這種沉浸式的學習體驗不僅能夠大大提高學生的聽力理解能力，同時也能加強他們的口語表達能力，因為在這樣的環境中，使用英語進行思考和表達成了自然而然的事情。

在人工智能助力英語聽說場景應用方面，目前國內很多學校開展得很好[7]。同樣以北京第二外國語學院附屬中學為例，從2024年4月至今人工智能技術已支撐31課次英語課堂，累計應用707分鐘。下一階段計劃實現全校34名英語教師課程的全覆蓋。研究結果表明，利用人工智能技術能有效解決學校英語聽說教學課堂無法進行即時反饋、即時評價的問題，能有效促進英語聽說教學質量的提升。

3.4" 心理健康：認知大模型技術輔助心理健康教育開展

在快節奏的現代社會，學生群體面臨著巨大的學業壓力和社交挑戰，心理健康問題愈發凸顯。認知大模型作為一種前沿的技術手段，為學生心理健康教育的開展提供了新的視角和方法。認知大模型技術可以用于心理健康問題的早期發現。通過對學生的日常交流、作業表現和網絡行為進行分析，認知大模型能夠識別出潛在的心理問題跡象，如情緒波動、焦慮癥狀或抑郁傾向。這種及時發現對于防止心理問題惡化至關重要。認知大模型技術還能夠作為心理健康教育的輔助工具，通過模擬不同的社會情境，教授學生如何應對壓力、處理人際關系等，提高他們的心理韌性和應對能力。

目前，北京第二外國語學院附屬中學已經將AI心理伙伴融入日常的學生心理健康教育，啟動后的一個月內，學生使用AI心理伙伴對話323輪次，學生自主測評116次，自助減壓91次。人工智能技術為學校的心理健康工作減負增效，為心理教師精準賦能，快速提升了心理教師的工作能力。認知大模型技術還有助于心理健康知識的普及，可以幫助學生了解常見心理問題的癥狀和處理方法，促進自我覺察和自我管理。

4" 面臨的挑戰與應對方法

4.1" 融合過程中遇到的技術和教育難題與應對方法

認知大模型技術的應用對教育者提出了更高的技術素養要求。傳統的教學方法和工具難以滿足個性化、智能化的教學需求。教師需要掌握新技術，學會使用智能教學系統，這不僅增加了他們的工作負擔，也對他們的技能水平提出了更高要求。為了解決這一問題，教育部門應加大對教師的培訓力度，同時開發對用戶更為友好的教育技術產品，降低技術門檻。

學生的數據隱私和安全問題日益凸顯。隨著學習過程的數字化和智能化，大量的學生個人信息和學習數據被收集和分析。如何確保這些數據的安全，防止數據泄露和濫用成為亟待解決的問題。對此，需要建立嚴格的數據保護機制，加強相關法律法規的建設，同時增強學生和家長的隱私保護意識。

認知大模型技術的引入可能導致教育資源分配不均的問題加劇。發達地區的學校由于資源豐富，可以更快地采納和應用新技術，而欠發達地區的學校則可能因資源匱乏而落后。這種差距的擴大不利于教育公平。因此，政府和社會應共同努力，通過政策傾斜、資金支持等措施，促進技術在教育領域的均衡發展。

4.2" 針對師生對新技術的接受程度和培訓需求的建議

針對師生對新技術的接受程度和培訓需求，提出以下建議。

1）幫助師生加強對新技術的認識和理解，消除誤解和恐慌情緒，樹立正確的技術觀和教育觀。

2）建立完善的師資培訓體系，定期組織教師參加信息技術培訓，提高教師的信息技術素養。

3）鼓勵學生參與信息技術課程和活動，培養學生的信息素養和創新能力。

4）加強教育信息化建設，為師生提供豐富的信息技術資源和平臺，促進教育信息化的深入發展。

5" 結束語

在21世紀的教育領域，認知大模型技術的融合已成為推動教育創新和提高教學質量的重要手段。通過這種技術的應用，教育者能夠更好地理解學習者的認知過程，從而設計出更符合學習者需求的教學方法。

展望未來，教育改革應當繼續深化認知大模型技術的應用，并在此基礎上進一步拓展。一方面，教育部門應當加大對該技術的投入，鼓勵和支持更多的教育機構和企業參與相關技術的研發和應用。另一方面，應當注重提升教師的技術應用能力，使他們能夠熟練地運用這些先進技術進行教學設計和實施。同時，也應關注技術應用可能帶來的問題，如隱私保護、數據安全等，確保技術的健康發展不會損害學生和教師的權益。只有這樣，認知大模型技術才能在促進教育公平和提高教學效果方面發揮最大的作用。

6" 參考文獻

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[6] 江凈帆，李江.走向循證的教師教育實踐：價值意蘊與行動框架[J].教育理論與實踐，2023，43（4）：36-41.

[7] 張春莉，楊雪，曾琦.循證教育視域下的課例研究：內涵、價值和具體舉措[J].教師教育研究，2023，35（1）：7-12，48.

作者簡介：于瑞利，北京第二外國語學院附屬中學校長，高級教師。