生成式教學智能體：AI賦能大規模個性化教育的新樣態

摘要：生成式教學智能體在全球教育領域初現端倪，正逐漸成為生成式人工智能賦能教學的新樣態。文章通過分析國際上的成功案例，闡述了生成式教學智能體的概念、角色、定制方法、評價標準及其在教學中的應用實踐，并從中推斷生成式教學智能體有望推動實現大規模個性化的教學。

關鍵詞：生成式教學智能體；生成式人工智能；個性化教學；因材施教

生成式人工智能正在重新定義教育的邊界，特別是在實現個性化學習方面。斯坦福大學教育學教授Bryan Brown指出，生成式人工智能技術具備支持單個教師與數十名學生同步展開個性化對話的潛力，從而顯著提升個性化學習的效率^[1]。然而，若直接把通用生成式人工智能交給學生使用，仍面臨諸多挑戰和不確定性，比如存在幻覺、偏見，內容抄襲以及教學失范等風險。一些國外教師在社交媒體上抱怨，學生原本應該在學校里培養的技能，現在卻由人工智能代勞了^[2]。波士頓學院教授Tim Lindgren認為，沒有教師的指導，人工智能不知道如何幫助學生學習^[3]。

一些新銳教師在教學中發現，在生成式人工智能大模型的基礎上，通過特定的教學指令和資源來定制智能體，能在特定學科支持學生個性化學習和發展。相較于基于早期人工智能技術的傳統教學智能體，這種生成式教學智能體（GenerativePedagogicalAgent，GPA；以下簡稱“智能體”）是基于生成式人工智能創建的，經過精細調適和引導，能按照指定教學方法和知識范圍來與學生一對一互動，并完成特定教學任務的智能體。它可以有效彌補生成式人工智能在教學中應用的不足，因此被認為是生成式人工智能在教育行業中應用的最佳形態。

一、智能體技術平臺定制

智能體作為一種將生成式人工智能應用于教學的創新樣態正在走進教室，教師可以通過不同技術路徑定制實現。

（一）基于大模型API定制

波士頓學院的研究團隊調用ChatGPT的API開發了Stuckbot智能體，用于幫助學生學習“數據分析”課程^[4]。Stuckbot能像教師一樣在與學生的對話中提供與目標相一致的教學內容，幫助學生知道學什么、為什么學以及與誰一起學習。在實踐應用中，Stuckbot不僅能在學生遇到問題時為其提供幫助，還會幫助學生停下來反思他們是如何擺脫困境的。學生在使用后反饋，智能體會指導他們逐步找到解決方案，而不是直接給出答案來幫助他們學習。

（二）基于通用平臺定制

霍普金斯學校的研究團隊針對學生初學化學時難以理解化學命名法的現象，利用OpenAI的GPTs平臺在ChatGPT上零代碼創建了ChemBot智能體，用于幫助學生掌握化學命名法^[5]。ChemBot是專門針對相關課程內容和學習目標，以及學生的學習進度、誤解和偏好進行訓練的，經過定制，它可以成為高效的導師。事實證明，ChemBot在促進個性化和差異化教學方面，性能非常可靠。

（三）基于專用平臺定制

悉尼大學的研究團隊基于ChatGPT開發了名為Cogniti的智能體專用平臺。該平臺支持教師僅使用自然語言提供相關教學說明就能創建智能體，以此作為自己的人工智能替身來幫助學生^[6]。目前，已有數十位大學教師在Cogniti中創建了自己的智能體，用于幫助師生完成多樣化教學任務，并獲得了積極的反饋和評價。

二、智能體在教育中的多元化角色

在教學實踐中，智能體常被賦予各種角色，以在不同教學任務中發揮特有的教學功能。波士頓學院^[7]和悉尼大學^[8]的教師廣泛地探索了智能體的應用場景，并通過賦予智能體豐富的角色來增強和改變教學工作。

（一）課程助理

“課程助理”幫助學生了解課程運作方式和快速獲取課程材料，學生通過運用智能體節省時間以專注于學習。比如，學生想了解該如何學一門課程才能拿到學分或學得更好，只需向“課程助理”提問，即可得到相關建議。再如，學生要耗費時間從一堆書籍講義或導航復雜的課程網站中找到學習材料，現在只需向“課程助理”提要求，很快材料內容或鏈接就會被推送出來。此外，學生還能就不懂的內容請求“課程助理”解釋。

（二）作業導師

“作業導師”能為學生學習搭建腳手架，并促進學生的獨立學習達到更高的層次。“作業導師”之所以受到了學生喜歡，是因為它不直接給出答案。一位學生說：“它提供了一種結構化方法來剖析我解決問題的過程，而沒有給我確切的解決方案。它更像是一種支持工具，在我走錯路時推動我朝著正確的方向前進。”

（三）流程指導

“流程指導”專注于引導學生完成一個復雜任務，該任務需要學生在多個步驟中進行思考和輸入。“流程指導”通過與學生對話來分步解釋任務信息以減輕學生認知負荷，并以友好、鼓勵的方式逐步引導學生。“流程指導”將復雜的任務流程以學習任務單的形式提供給學生，再輔以額外的對話來幫助學生構建解決問題的過程。與此同時，它還會在學生對完成任務感到沮喪或灰心時給予適當的安慰和支持。

（四）反思向導

“反思向導”專注于幫助學生更深入地思考他們的學習，從而更好地了解和欣賞自己的思維與學習方式。“反思向導”通過提供結構化指導來支撐反思過程，這對于那些不習慣定期反思學習或生活的學生來說幫助很大，因為花時間停下來反思通常具有挑戰性。“反思向導”還能根據學生提供的反思內容進行適應性調整。使用“反思向導”的學生承認，即使他們當時不喜歡，后來也會感謝這種推動和幫助，讓他們真正參與了反思。

（五）學習伙伴

“學習伙伴”會在學生學習過程中扮演熱情的同伴，并就課程內容與學生展開交流，或作為團隊成員來推動項目實施。“學習伙伴”常被設計為同伴，能從不同立場提醒學生換個角度思考問題，或被設計為合作項目促進者，能提供循序漸進的幫助和反饋，并調節討論中的分歧等。“學習伙伴”通過解決學生在小組合作時經常遇到的挑戰，幫助學生改善小組合作體驗，加強團隊合作。

（六）評價助手

“評價助手”可以輔助教師全面評估并反饋學生的學習狀況。它根據教師提供的測試題集、評分標準及說明，不僅能高效地記錄學生的評估過程，還能針對學生的薄弱環節，采用蘇格拉底式對話方法引導學生深入思考。具體而言，它能依據布盧姆分類教學目標自動生成層次分明的測試題目，通過一系列策略性支持與引導，鼓勵學生自我探索與反思，創新思考路徑，逐步完善答案，從而有效提高學生的自主學習能力。

（七）職業教練

“職業教練”會扮演真實的職業角色與學生對話，為學生應用所學知識和技能提供演練場景。教師需要提供與特定職業相關的現實場景信息和真實工作案例，以指導“職業教練”扮演相應的角色，如解讀職業規則、指導學生建立職業目標、評估學生的工作項目方案等，從而加深學生對課程的理解和認識。

（八）其他角色

教師對智能體扮演的角色和實現的功能有更多元的實踐。除前面介紹的七種典型角色外，還有一些常見的智能體角色也容易被學生接受。比如，可以指定智能體扮演愛因斯坦，與學生討論相對論；扮演《百年孤獨》作者加西亞·馬爾克斯，與學生討論小說的創作背景和寫作技巧；扮演馬斯克，與學生討論第一性原理；扮演歷史人物；扮演小說主人公；等等。這些智能體不一定專門為教學任務而設計，但能開闊學生視野、激發學生學習興趣，起到不一樣的教育效果。

三、定制高效智能體的框架與方法

霍普金斯學校的研究團隊在創建ChemBot作為AI導師的過程中，提煉出了一個精煉的定制智能體構建框架，即P.R.O.M.P.T框架，涵蓋了目的（purpose）、角色（role）、組織（organize）、建模（modeling）、參數（parameters）和調整（tweak）六大關鍵要素^[9]。這一框架為初次設計智能體的研究者提供了一個全面且實用的參考指南。

目的：給出創建智能體的核心目標和背景信息。比如，指定智能體擔任化學初學者的輔導教師和練習題生成器。

角色：給智能體指定一個特定的角色或功能，詳細說明該角色是如何工作的。比如，告訴智能體扮演優秀的導師，“你應該以有效的互動方式來輔導學生，例如，提供蘇格拉底式的提問而不是直接給出答案；同時，根據我上傳的知識庫文檔來調整教學內容和難度，在化學命名方面提供專業知識；并且應以積極和鼓勵性的方式與學生互動，通過提供實例來幫助學生更好地理解和掌握化學命名法”。研究發現，使智能體的目的和作用更精準化，可以產生更高的準確性和更強的響應能力。

組織：給智能體提供結構和邏輯清晰的教學指導提示。教師可用標題導航分步敘述，使智能體更容易理解教師的教學要求。如果提示詞過長，教師可以上傳一個有組織的、內容可信和主題集中的知識庫文檔作為補充，指定智能體基于文檔信息與學生互動。這樣既提高了運行效率，也能減少出現幻覺。教師還可以指示智能體“通過互聯網搜索功能，與知名的教育網站和教科書進行交叉引用驗證，以確保回答的準確性”。

建模：為提升智能體與學生交互的質量和效率，教師可根據智能體的功能指定內容、形式和建模方法，并給出示例說明。在建模過程中，為智能體提供一系列良好輸出或理想交流的范例、學生錯誤答案的實例、學生常見的誤解類型，并為智能體提供相應指南，能確保其在遇到問題時迅速、準確地給出反饋。

參數：給智能體指定輸出內容的范圍和邊界，包括指定輸出內容的長度、格式，以及面向的學生層次或閱讀水平等參數，以減輕學生認知負荷。

調整：調試智能體功能，根據其表現重新編輯提示詞，直到達成需要的問答效果。

定制智能體的關鍵在于，教師要通過自然語言（預制提示詞）描述的教學方法和用教學文檔（知識庫）指定的教學內容范圍，建立其教學的邊界和護欄，使其在特定范圍內穩定發揮作用并避免被濫用。以上框架并非固定和完美，熟練的教師可以用自己的方法來實現對智能體的定制。

四、創建優質智能體的評價標準

基于同樣的理念和方法，不同教師定制的智能體應用效果存在很大差異。這需要提供一個評價標準，來引導教師創建優質智能體。知名教育技術專家Michael Feldstein提出了評估生成式人工智能導師的五個關鍵維度^[10]，為我們構建智能體評價標準提供了寶貴的參考。

（一）回答的清晰度和準確性

這個維度評估智能體能否提供清晰、正確和可理解的回答。其重點是確保智能體提供的信息準確且易于學生理解。清晰性和準確性對于有效學習和避免錯誤信息的傳播至關重要。

（二）情境相關性和適應性

該維度評估智能體提供適合情境的回答以及適應每位學生特定需求的響應能力。它關注智能體如何根據學生的理解水平和學習環境來調整指導行為。適應性學習有助于增強個性化學習體驗。

（三）參與度和動機

這個維度評估智能體能否有效吸引和激勵學生。它著眼于智能體如何激發學生興趣并鼓勵他們參與整個學習過程。吸引和激勵有利于營造積極的教育環境，讓學生保持持久的學習動力。

（四）錯誤處理和反饋質量

此維度評估智能體處理錯誤和提供反饋的能力。智能體識別學生何時犯錯誤并提供建設性反饋，可以幫助學生理解錯誤并從錯誤中吸取教訓。高質量的錯誤處理與反饋有助于學生朝著正確的理解和改進方向邁進。

（五）倫理考量和偏見緩解

該維度關注教育中使用人工智能的道德影響以及為減少偏見而采取的措施。具體包括評估人工智能如何處理敏感話題、確保公平性并尊重學生的隱私等。這對于確保人工智能為所有學生提供公平的學習機會至關重要。

五、基于智能體應用場景的教學案例

教育技術研究者Holly Clark正致力于用AI來增強混合學習，實現一對一的教學^[11]。她協助教師在課堂上使用智能體支持不同學生在遇到困難時啟動學習和取得有效進步。

寫作課上，最常見的場景就是很多學生面對空白作業紙絞盡腦汁卻無從下筆，而教師也沒有辦法逐一地為他們提供幫助。為解決這個由來已久的問題，該研究者和寫作老師一起用SchoolAI創建了一個智能體，幫助學生寫作。

寫作老師一開始略帶懷疑，但當她環顧四周時，發現改變正在發生。學生開始與寫作智能體快速互動，參與度是顯而易見的。他們時不時地發出諸如“這太酷了”“這對我幫助很大”“AI幫我擺脫了困境”之類的感嘆。教室里，寫作老師興奮地看著學生與智能體交流。有的在與智能體深入探討主題間的細微差別，有的則與智能體研究寫作的思路，還有的學生正在與智能體討論不同的觀點。

這個用于幫助學生寫作的智能體被設置了使用邊界，只與學生交流寫作思路或幫忙提供寫作素材，教師不必擔心學生讓智能體生成一篇文章來應付檢查。該研究者提醒教師，可使用教師界面提供的信息來更好地了解每位學生在此過程中的位置，甚至可以看到他們與智能體的對話。

在SchoolAI的教師界面上，寫作老師看到了學生與智能體互動以及個人進步情況的摘要。摘要顯示，每位學生都在積極行動，而不再是面對著作業紙發呆。在此過程中，智能體為學生提供了恰到好處的個性化支持，使學生能夠啟動寫作和繼續完成寫作任務而不會落后，就像教師在旁邊幫助學生擺脫困境一樣。

使用SchoolAI、Mizou等工具創建智能體時，教師可以設置嚴格的防護欄，以安全地支持每位學生，讓他們保持專注。SchoolAI和Mizou是專門讓教師定制智能體給學生使用的平臺。與其他生成式人工智能平臺相比，它們最大的優勢是，教師能夠查看學生與智能體交互的詳細情況。這是教師放心讓學生使用智能體來支持學習的關鍵功能之一。

六、啟示與展望

（一）教師賦能智能體是關鍵

當前，生成式人工智能雖然具有強大的能力，但并未針對具體的教育應用進行優化。因此，它與學生的交互未必完全符合教學準則，其生成的內容也可能偏離課程標準。為此，教師的作用至關重要。教師應運用自身教學經驗和對課程內容、學生需求以及教學目標的深刻理解，指導和優化智能體的功能；通過為智能體提供準確的教學數據、特定的教學任務以及持續的反饋，教師能夠讓智能體更好地支持學生的學習進程。教師的專業技能和教學智慧是AI賦能的基礎，所以，當前教師的專業發展除了提升數字素養外，還應回歸教育教學理論的培訓，幫助教師結構化地總結提煉教學經驗以更好地賦能智能體。

（二）智能體是協同而非替代

智能體的設計目標應側重于在特定任務中高效響應，而非取代教師的全面職責。智能體擅長處理重復性、事務性的小規模任務，如個性化學習推薦、答疑解惑、作業批改等，但無法勝任復雜的教學情境。在課堂管理、情感支持和復雜教學任務方面，教師的專業判斷和應變能力仍是無可替代的。因此，智能體應被視為教師的協同工具，特別是在教師時間有限或無法覆蓋學生個性化需求的情況下，可以提供額外幫助，緩解教師壓力。教師與智能體通過這種方式協作，將有助于實現更有效的個性化教學體驗，而不是削弱教師的核心作用。教師應探索智能體與更多教學模式結合的可能性，從而找到在自己課堂上“師—生—智能體”的最佳結合點。

（三）需要安全可控的智能體平臺

主流生成式人工智能平臺大多為通用場景而設計，并未基于教學環境而優化。這帶來了潛在的安全和監管問題。在通用平臺上，雖然教師可以在創建智能體時通過功能設置避免學生用于非學習用途，但是平臺沒有限制學生訪問其他與學習無關的智能體。另外，平臺也不支持教師獲取學生與智能體對話的情況來了解學情。因此，構建一個安全的、專為教育設計的智能體平臺就顯得尤為重要。這類平臺不僅會設置護欄，以確保學生的學習行為不偏離課程目標，還會為教師提供工具，允許他們分析和評估學生與智能體的互動數據，從而及時調整教學策略和優化智能體功能。這種智能體可以在保護學生數據隱私的同時，提升教學的精準性和個性化程度。

（四）大規模個性化教學的實現

因材施教一直是教育教學追求的理想狀態。因材施教就是實施個性化教學。在此之前，即便運用最先進的教學模式，個性化教學仍無法在班級授課中大范圍實現，因為大規模的個性化教學需要耗費大量的教師資源，甚至會打破班級授課制——這將付出非常昂貴的社會成本。智能體的出現，會將這一現狀徹底扭轉，班級授課中“一個教師+智能體”就能在課堂上實現針對每位學生的個性化教學。智能體能被教師輕松定制，也能被學生低成本訪問，大規模個性化教學的實現成本并不昂貴。故因材施教，未來可期。

參考文獻

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（作者王曉波系北京教育融媒體中心編輯；張渝江系重慶市聚奎中學校教科主任、正高級教師，本文通訊作者）

責任編輯：牟艷娜