GenAI賦能的人機雙師協同教學研究

摘要：生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GenAI）技術的出現，給高校教育教學帶來了重大變革。在此背景下，文章從AI數字能力培養、教學模式構建、教學平臺建設、課程設計與實踐四個方面，對GenAI賦能的人機雙師協同教學展開了探索：首先，文章指出人工智能時代的教學任務是培養學生的AI數字能力；接著，文章以人機雙師互補、人機雙師協同為理論框架，構建了GenAI賦能的人機雙師協同教學模式；之后，文章從課程社區、互動社區、群學社區三個維度，介紹了人機雙師協同的GenAI平臺建設情況；最后，文章以清華大學計算機基礎課程為例進行了案例分析，驗證了人機雙師協同的教學效果。研究發現，GenAI賦能的人機雙師協同教學模式顯著提升了學生的AI數字能力，增強了學生學習的積極性和主動性；人機協同可以實現優勢互補；學生對課程的教學滿意度較高，課程的推薦度良好。文章對GenAI賦能的人機雙師協同教學進行了理論探索和實踐應用，為高校教學探索了一條新路徑，有助于推動GenAI技術與教育教學的融合。

關鍵詞：GenAI賦能；人機雙師協同；AI數字能力；教學平臺建設；教學評價

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2025）03—0034—10 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.03.004

隨著以ChatGPT為代表的GenAI技術的出現，各行各業積極探討與新技術融合發展的新模式。在教育教學方面，GenAI技術具有支持個性化學習、人機交流、優化教學內容等優點。而高等院校因其在數字基礎設施、數字接入、數字人才等方面頗具優勢，成為了GenAI技術應用的熱門場景。2023年秋季學期，清華大學啟動了“人工智能賦能教學”課程試點項目^[1]，北京大學、浙江大學、南京大學等高校也積極探討了基于人工智能技術的教育教學新模式^[2]。在GenAI技術賦能的背景下，高校要積極發揮人工智能技術的優勢并與現有的教學融合，探索人機協同教學的新模式。基于此，本研究嘗試通過教學模式構建、教學平臺建設、課程設計與實踐，對GenAI賦能的人機雙師協同教學進行理論探索和實踐應用，并針對GenAI賦能的人機雙師協同教學進行效果分析，以更大程度地發揮GenAI的賦能作用，培養學生的AI數字能力。

一 人工智能時代的教學任務：AI數字能力培養

人類作為碳基生命的一員，為了更好地繁衍生息，需要與自然環境進行友好互動。從物質資源的利用到能量資源的使用再到當下信息資源的應用，人與自然的互動能力隨著人類文明的演進而不斷提升。人類建立的教育體系特別是大學教育，其主要任務是培養適應當下社會且具備較強互動能力的人才，以推動社會發展進步。當前，在人工智能技術的驅動下，人才培養模式快速迭代，特別是GenAI技術的出現直接挑戰了以知識積累和傳遞為中心的人才培養模式。

從教育理論的角度來說，能力是指人類個體與環境互動的技能水平，旨在維持并促進個體與種群的生存和發展，具有主體性、社會性、文化性等特征。數字能力是個體在數字環境對數字信息進行分析和應用的技能，是人工智能時代必備的一種能力。那么，如何培養學生的數字能力？為探討此問題，本研究以清華大學計算機基礎課程為例，圍繞學生的數字能力培養進行案例分析。該課程作為學生進入大學后的第一門計算機基礎課程，旨在培養學生的數字能力。在該課程中，數字能力具體表現為人與計算機、數字機器的互動能力。隨著信息技術的發展，數字能力培養形成了從數字化到數據化再到數智化的演變路徑。從最初的信息數字化能力，到算法程序化能力，再到個體利用人工智能完成任務和解決問題所必需的綜合能力，這些能力組成了“人工智能數字能力”（下文簡稱“AI數字能力”）。

AI數字能力是人工智能時代學生需要具備的核心能力，因此AI數字能力培養是人工智能時代的一項重要教學任務。在人工智能技術迅猛發展的背景下，本研究審視社會對人才的新需求，結合AI數字能力培養的教學任務，對計算機基礎課程的教學任務進行了新定位：GenAI賦能教學并不是簡單地將GenAI技術相關內容融入課程，而是需要引入GenAI技術新元素創新教學模式，并圍繞新模式組織教學，對GenAI賦能教育教學進行有效的理論探索與實踐應用。而要完成新的教學任務，將GenAI技術與已有的課程教學融合、構建人工智能時代的新教學模式尤為關鍵。

二 人機雙師協同教學模式的構建

要想真正體現GenAI賦能教學的價值，就需要創新教學模式，之后應用新模式指導教學實踐層面的實施，如整合GenAI技術與教學內容、打造互動式學習環境、優化評估與反饋機制等。為探索GenAI技術與課程融合的創新教學模式并分析新模式的教學效果，本研究圍繞AI數字能力培養的任務，以人機雙師互補、人機雙師協同為理論框架，構建了GenAI賦能的人機雙師協同教學模式。

1 理論框架

（1）人機雙師互補

從“師者，所以傳道受業解惑也”這個定義出發，本研究對GenAI與人類教師在知識傳遞、教學引導等方面的特點進行了對比，并呈現了雙師互補的新特征（如表1所示），以明確人機的雙師角色定位^[3]。

人機雙師互補主要表現為：一方面，數據驅動的GenAI能提供大量知識，根據學生的學習情況整合資源，覆蓋更廣泛的基礎知識領域，為學生提供全面的知識框架；而具有專業領域知識的人類教師擅長對復雜概念進行深入講解，引導學生進行批判性思考，啟發學生進行知識的深度加工。另一方面，GenAI通過計算力和技術層面的支持，能夠快速響應學生的學習行為，提供即時反饋和成績評估，在一定程度上實現了大規模個性化學習，讓每一位學生都能獲得適合自己的學習體驗，并利用客觀數據輔助教學創新；而人類教師通過傳授正確的價值觀和社會規范，幫助學生養成良好的人格特質，特別是能向學習困難或學習進度慢的學生提供情感支持和激勵，有助于激發學生的學習動力。

（2）人機雙師協同

人機雙師協同的理論框架可以從認知心理學中的雙加工理論中獲得啟發^[4]。雙加工理論將人類的信息處理分為自動化加工和控制加工兩種方式，代表兩種不同類型的人類思維模式，這對于設計人機交互系統具有重要的指導意義。這兩種加工方式在日常的認知活動中共同作用，使人們能夠在處理熟悉任務時節省認知資源，同時能夠應對復雜的挑戰。

具體來說，自動化加工是無意識的、自動發生的，不需要占用大量的認知資源；其主要依賴直覺和經驗，強調人根據先驗知識對信息進行處理，通過相似性的感知連接做出判斷。而控制加工是有意識的，需要消耗認知資源；其更多依賴理性和規則，強調人通過復雜的運算和邏輯思維進行信息整合，通過計算分析得出判斷結果。教師可以根據兩種加工方式的特點合理分配教學任務：對于自動化加工任務，如搜索基本概念和知識等，利用GenAI便可以實現，這就節省了教師的時間；而控制加工類任務，如引導學生深度思考解決復雜問題、提升高級思維等，需要由教師通過經驗傳授和教學引導來實現。在人機雙師協同模式下，“1+1＞2”的教學效果將成為現實。

2"模式構建

以人機雙師互補、人機雙師協同為理論框架，本研究構建了GenAI賦能的人機雙師協同教學模式，如圖1所示。該模式基于雙加工理論的核心維度（即自動化加工、控制加工），明確了人機分工的內容：一方面，GenAI承擔自動化加工任務（如數據分析、即時反饋），而教師負責控制加工任務（如教學調整、思維引導）；另一方面，綜合GenAI的處理速度和教師的專業智慧，通過人機協同加工，提升教學效率，推進深度教學。在課前、課中、課后的教學過程中，教師可根據GenAI賦能的人機雙師協同教學模式對教學內容、角色進行合理分配，并通過不同課堂、不同學期的教學實踐不斷調整教學效果，以形成良性循環。

在傳統教育中，教師是知識傳遞的核心。而隨著GenAI技術的引入，教師的角色需要重新定位。人機協同模式是將教師的教學經驗和人工智能技術相結合^[5]，其中以GenAI為代表的人工智能技術能夠提供全面的知識支持和實時互動；而教師專注于啟發式教學和人文關懷，并根據不同的課程特點和教學階段，靈活調整GenAI的融合程度和角色。最終，教師與GenAI遵循共同的教學邏輯，進行有效分工與有序配合，并圍繞預設的教學目標積極協同，實現教學效率提升和教學質量提高。GenAI賦能的人機雙師協同教學模式整合了教師的教學經驗和GenAI的技術優勢，通過人機協同提升教學質量，培養學生的AI數字能力。

三 人機雙師協同的GenAI教學平臺建設

建設一個人機雙師協同的GenAI教學平臺，對于GenAI賦能的人機雙師協同教學模式的落地實施十分重要。為此，本研究團隊從教學模式創新到教學平臺配套研發，均進行了系統的教學設計與實踐探究。在此基礎上，本研究應用相關的人工智能技術，開發了人機雙師協同的GenAI教學平臺。GenAI教學平臺建設主要圍繞“如何培養學生AI數字能力”這一重要議題展開，通過發揮教師與GenAI技術的優勢與潛能，達到優化教學過程、提升教學質量的目的。GenAI教學平臺建設思路主要包括：開發基于群聊的課程社區，支持全定制的個性化服務；打造多角色的互動社區，設置教師、學生和GenAI三類角色，提供實名或匿名的互動選項；構建人機互動的群學社區，引入GenAI助教增強人機互動，以豐富學生的學習體驗，滿足學生的個性化學習需求。

1"基于群聊的課程社區開發

按照“學習社群+共享+共聊”的應用思路，本研究團隊開發了計算機基礎課程的“GenAI多智能體課程社區”（簡稱“課程社區”），其功能界面如圖2所示。課程社區基于Moobius群聊應用技術框架開發，該框架在形式上與傳統群聊平臺類似，但對傳統群聊平臺的技術框架進行了顛覆性創新，主張人工智能時代的人機共生社區理念，與傳統群聊平臺相比可以更好地契合教學的集體場景。

課程社區在操作、功能上優勢顯著，具體表現為：①通過在本地計算機或云服務器上運行較為簡單的Python程序，教師可以完全掌握群服務邏輯（包括消息收發、成員互動和群內角色顯示邏輯）。此操作可以方便教師根據課程需求接入任何開放API的第三方智能體，包括經課程內容訓練后的專屬智能體，從而更好地體現課程的智能化。另外，這些智能體的開發門檻低，便于迭代優化。②課程社區界面除了提供基本的消息收發功能，還增加了自定義按鈕（Button）、公告板（Canvas）、消息右鍵菜單（Context Menu）等多種交互元素，其交互邏輯均可自由開發定制，賦予師生更廣泛的教學與學習空間，可實現教學管理、互動統計、公告發送、課程實時彈幕、筆記記錄等多種功能。更重要的是，課程社區支持全定制的個性化服務，這是對傳統群聊平臺的重大突破。

2 多角色的互動社區打造

本研究團隊設置了包含教師、學生和GenAI三類角色的互動社區，以便于不同角色快捷地進行雙向互動，如圖3所示。互動社區為學生提供實名或匿名的互動選項，形成了“教師端實名、學生端匿名”的社區機制，既可減輕部分學生提問的心理負擔，也可在鼓勵學生與GenAI互動的同時掌握不同學生的互動情況，從而有針對性地對學生進行幫助與引導。通過接入大模型開放的API引入GenAI助教，互動社區不僅為學生提供了一個全天候在線的學習平臺，增強了學生與教師、學生與GenAI之間的互動，而且為課程教學沉淀了豐富的過程數據，可為課程的教研和教改提供數據參考，并有利于加快課程建設的迭代速度。

3 人機互動的群學社區構建

除了課程社區、互動社區，本研究團隊還構建了群學社區。群學社區中的教師由任課教師和助教團隊構成，而學生由選課學生和旁聽學生組成。通過接入不同的大模型開放API，本研究在群學社區中引入多種GenAI智能體，扮演課程通用助教的角色。教師可以通過上傳配套教材、課程數字資源等，配合提示詞的設置，完成課程專屬智能體的定制，并接入課程社區。智能體由GenAI助教和各種通用助教組成，其中GenAI助教的接入模型及其功能如表2所示。群聊模式由私聊、群聊、無上下文的快速提問、上下文關聯的討論等構成，并且提供教師和學生、匿名或實名、課上和課下等多視角，鼓勵學生積極參與討論，也便于教師設置參與過程的量化評測。GenAI智能體通過引入互動交流的功能，可以定制人機互動的群學社區，也可為學習者提供個性化的學習平臺，從而滿足其個性化的學習需求。

四 人機雙師協同教學的課程設計與實踐

在GenAI賦能的人機雙師協同教學模式下，教師的角色不僅僅是知識的傳遞者，而要更多地成為學生學習的引導者和學習活動的設計者。基于此，本研究團隊從三個方面對人機雙師協同教學的課程進行了設計與實踐：將GenAI引入混合式課堂、定制課程專屬GenAI助教、提高學習任務的GenAI含量，以期在新模式的指導下，更大程度地發揮GenAI賦能教育教學的價值。

1 將GenAI引入混合式課堂，實現多屏互動教學

教師與GenAI助教共同參與教學過程，通過充分發揮各自的優勢，開展多層次的互動，可以促進深度知識的輸出。其中，教師負責傳授核心知識和引導學生思考，充分發揮面授教學的優勢，并結合學生互動彈幕，引入GenAI的擴展回答，以進一步啟發學生思考，提升聽課效果；同時，GenAI助教輔以學習任務的配套設計，生成多維度、深層次的互動反饋，以促進教學內容向深度知識輸出的轉化^[6]。

在具體的課程實踐中，教師將GenAI引入混合式課堂，實現了多屏互動教學，如圖4所示。多屏互動教學增強了教師、學生、GenAI之間的交流：①通過屏幕1（即輔屏幕），學生接收與GenAI互動的信息，同時GenAI教學平臺的引入開啟了上課模式的教師視角，使教師能夠看到學生的彈幕互動和GenAI的彈幕釋疑；而數字黑板連接電腦、投影儀等教學設備，將教學課件、參考文檔展示在黑板上，教師也可以手寫板書并保存黑板內容，方便學生課后進一步學習。②通過屏幕2（即主屏幕），學生接收教師的教學內容，學習電子形式的教學課件。多屏互動教學的實施，升級了混合式課堂教學，打造了人機雙師協同課堂，進一步放大了GenAI在教學中的作用，為教師提供了一個全新的視角來重新審視和構建課堂教學環境。

2 應用RAG技術，定制課程專屬GenAI助教

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術是一種將信息檢索與生成模型相結合的技術，能夠從外部知識庫中檢索相關信息，并與生成模型相結合，生成與當前學習內容緊密相關的補充材料，確保回答的準確性和針對性。通過加載知識庫中的課程資料、往年資料、配套教材等，RAG技術可以助力GenAI在回答問題時生成更加貼合實際的教學內容，成為課程專屬的GenAI助教。例如，學生在學習數字電子計算機的基礎知識時，GenAI助教可以通過RAG技術檢索并生成與當前教學內容相符的補充性資料，從通識教育的角度、用生活化的比喻講解CPU與GPU、內存與存儲等的區別，而不是進行大而全的綜合性介紹。可見，通過應用RAG技術，GenAI助教可以幫助學生專注于當前階段的知識吸收，避免信息過載；教師可以利用GenAI助教提供的補充性資料，更有效地引導學生理解核心概念，最終實現教學效率和效果的最大化。

通過收集、分析并標注互動過程中學生的學習行為數據，沉淀的有價值數據得到挖掘與復用，GenAI助教也得以更精準地了解學生的學習習慣和思維模式，從而實現個性化教學。隨著有價值數據的積累和課程平臺的迭代微調，一個通用的GenAI助教逐漸發展成為更加符合課程需求的定制化GenAI助教。

3 提高學習任務的GenAI含量

在人工智能時代，對于缺乏專業知識體系的學習者尤其是處于基礎知識學習階段的學習者來說，GenAI帶來的多為知識碎片，缺乏知識體系和知識深度，這就迫切需要一個能夠將人機互動所獲得的碎片化知識進行系統化整合的方案^[7]。在此背景下，計算機基礎課程教學團隊對AI賦能教學和學習的全方位解決方案進行了系統探索，其通過設計包含AI元素的學習任務，主動為學生提供人機協作的實踐機會。以計算機基礎課程中人機協同的閱讀排版任務為例：在一個內容輸出的任務場景中，可以設置具體的信息數字化能力要求——使用工具完成公眾號推文的具體排版，通過人機協作的相關設計和要求，在內容加工和創作部分提升GenAI含量，達到培養學生AI數字能力的目的。本研究團隊充分利用已有的教學資源對課程進行快速更新和補充，通過課程公眾號推文、課程MOOC視頻、本學期課程教學錄制的視頻和轉寫文本等助力教學，以突出教師作為學習引導者和活動設計者的角色。

五 人機雙師協同教學效果的案例分析

從2023年秋季到2024年秋季，本研究團隊在計算機文化基礎、計算思維、數據庫應用等計算機基礎課程中對GenAI賦能的人機雙師協同教學模式進行了探索和應用，來自清華大學人文社科、理工、藝術類專業的近1200名學生選課學習。在教學過程中，本研究團隊通過問卷調查、GenAI平臺數據分析、訪談、滿意度測量等方式，從多個維度分析GenAI賦能的人機雙師協同教學效果：①問卷調查以每學期選課的學生為對象，通過“問卷星”進行線上填寫，每學期的問卷有效率均在80%以上。調查內容涉及學生的AI數字能力自評、學生的GenAI技術使用情況、學生對教師和GenAI平臺的表現評價等。問卷題項采用五等分、十等分量表進行測量，問卷數據采用Excel進行統計分析。②GenAI平臺數據分析是針對平臺問答頻次、在線時長等數據采用Excel進行統計分析。③訪談通過結構化問題進行調研，以深入了解學生使用GenAI的體驗和感受、使用習慣及其課程完善建議。訪談語音使用“語音轉文字”工具轉錄成文本，主要進行關鍵主題和觀點分析。④滿意度量表主要采用十等分量表測量課程的教學滿意度，并通過計算課程的凈推薦值來判斷學生對課程的推薦度，相關數據取有效樣本的平均值。

1 學生AI數字能力的培養情況

基于問卷中學生AI數字能力自評的相關數據統計，本研究對比了課前、課后學生的AI數字能力水平，結果如圖5所示，可以看出：相較于課前，課后學生的AI數字能力水平有了顯著提升，尤其是PPT模板制作（從2.56分提高至7.71分）、AI繪畫（從2.53分提高到7.53分）、LaTex模板應用（從1.26分提高到6.16分）、視頻創作（從2.57分到7.29分）的提升幅度很大。

基于問卷中學生使用GenAI技術的相關數據統計，本研究對學生在學習過程中使用GenAI技術的程度進行了可視化分析，結果如圖6所示，可以看出：學生在繪畫（7.78分）、Python編程（7.16分）方面頻繁地使用了GenAI技術。當前，高校很多課程都應用了編程，經過課程學習，學生可以掌握基本的GenAI輔助編程。而GenAI輔助編程能幫助學生自動補全代碼，尤其是能幫助初學者提高編程效率并減少語法錯誤。基于此，教師可以應用GenAI賦能的人機雙師協同教學模式，針對大一學生開展編程相關的教學。

2 學生對人機雙師協同教學表現的評估

本研究從課程設計、教學管理、難點解析、思維培養等維度，通過問卷調查來獲得課前、課后學生對教師和GenAI助教的表現評價，結果如圖7所示。圖7顯示，課后教師、GenAI平臺的表現均優于課前；課前、課后教師在思維培養、情感心理支持、價值觀塑造方面的表現均顯著優于GenAI平臺，在課程設計、教學管理、激發學習興趣方面的表現也優于GenAI平臺；而課后GenAI平臺在實時互動、跨學科整合方面的表現略優于教師，在難點解析、個性化指導方面的表現與教師不相上下。

圖7還顯示，隨著教學的推進，教師的教學表現整體比較平穩；GenAI平臺的表現在課前、課后有較大變化，尤其是在難點解析、思維培養、個性化指導、實時互動方面的表現前后變化很大，而課后在課程設計、教學管理、學習評估與反饋、跨學科知識整合、情感心理支持、價值觀塑造、激發學習興趣方面的表現相較于課前也都有一定的提升。

3 GenAI平臺引入前后學生的學習行為變化情況

通過GenAI平臺數據分析，本研究從學生提問量、學生遇到難題的解決方式兩個方面，對比了GenAI平臺引入前后學生的學習行為變化情況。

GenAI平臺引入前后學生提問量的變化如圖8所示，可以看出：在引入GenAI平臺前，微信答疑量約為160次/學期；而引入GenAI平臺后，GenAI答疑量在2023年秋季學期約為3080次/學期、在2024年秋季學期約為11211次/學期。由此可見，引入GenAI平臺后，學生提問量顯著增加，GenAI答疑量遠遠超過微信答疑量。通過對學生的訪談，本研究了解到學生與GenAI平臺進行交流采用的是匿名方式，這大大減輕了學生的心理負擔，因而學生更愿意提出問題。此外，GenAI平臺提供24小時在線答疑服務，便于學生隨時提問、即時解決問題。而從2023年秋季學期到2024年秋季學期，GenAI答疑量以264%的驚人速度增長，說明GenAI平臺引入后學生學習的積極性得到了充分調動。

GenAI平臺引入前后學生遇到難題的解決方式如圖9所示，可以看出：GenAI平臺引入后，學生應用人工智能問答工具解決難題的占比顯著上升（從16.14%上升到59.76%），而其他方式的占比均有不同程度的下降。可見，GenAI平臺引入后，學生遇到難題的解決方式發生了變化；而學生大幅使用人工智能問答工具來解決難題，也證實了人工智能問答工具的實用性和高效率得到了學生的認可。通過對學生的訪談，本研究團隊進一步了解到人工智能問答工具為學生提供了更直接的問題解答方式和更精準、個性化的信息，從而減少了學生對傳統信息獲取方式（如搜索引擎、教學視頻）的依賴。

4 課程的教學滿意度和推薦度

為測量課程的教學滿意度，本研究設計了“課程教學滿意度量表”，面向學生分期初、期中、期末三個時間節點發放。量表總分10分，評分越高，表示學生的滿意度越高。經統計，期初學生的滿意度得分為8.44分，期中上升至8.51分，期末繼續上升至8.82。可見，隨著GenAI賦能的人機雙師協同教學模式應用的深入，學生對課程的教學滿意度不斷提升。

本研究根據公式（1），計算了課程的凈推薦值。一般來說，凈推薦值在50%以上，說明客戶對課程的滿意度較高，會愿意向其他人推薦課程。經計算，課程的凈推薦值從期初的38.46%上升到期中的44.81%，再繼續上升到期末的58.2%。可見，學生會傾向于向同學或朋友推薦課程，課程的推薦度良好。

凈推薦值=（推薦者數÷總樣本數）×100%﹣（貶損者數÷總樣本數）×100%

公式（1）

綜上可知，在課程教學中應用GenAI賦能的人機雙師協同教學模式之后，學生的AI數字能力水平有了顯著提升；教師、GenAI平臺都有了更好的表現，其中教師在思維培養、情感心理支持、價值觀塑造方面表現突出，而GenAI平臺在實時互動、跨學科整合方面的表現略勝一籌，說明人機協同可以實現優勢互補；學生提問量顯著增加，且學生大幅使用人工智能問答工具來解決難題，說明學生學習的積極性和主動性都得到了增強；學生對課程的教學滿意度較高，課程的推薦度良好。

六 結語

面對GenAI技術帶來的挑戰與機遇，教育界需要不斷探索和適應，通過人機協同打造未來學習的新常態。對此，教師要及時更新教育理念和知識體系，將GenAI技術有效融入教學設計，構建人機協同的學習環境，從知識傳遞者轉變為學習引導者和教學研究者^[8]；學習者要了解和學習各種AI技術，并應用GenAI技術降低學習門檻，提高學習效率，拓展視野，培養跨學科思考能力。為了更好地支持雙師協同教學，學校應提供硬件和軟件支持，優化教學資源，并組織相關技術的應用培訓，提升教師對GenAI技術的應用水平。后續研究將基于教學實踐中的教學數據和學生評價數據，進一步完善GenAI賦能的人機雙師協同教學模式，以更大程度地發揮GenAI的賦能作用，助力學生AI數字能力和創新思維的提升。

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Research on GenAI-empowered Human-machine Dual-teacher Collaborative Teaching

——A Case Study Based on Computer Basic Courses at Tsinghua University

LI Xiu¹""""LU Jun^{2[Corresponding Author]}""""NIU Jia-Li³

（1. Department of Computer Science and Technology， Tsinghua University， Beijing， China 100084;

2. School of Public Policy and Management， Tsinghua University， Beijing， China 100084;

3. Beijing Jiqun Technology Co.， Ltd.， Beijing， China 100080）

Abstract： The emergence of Generative Artificial Intelligence （GenAI） technology has brought significant changes to higher education and teaching. Under this context， the paper explored GenAI-empowered human-machine dual-teacher collaborative teaching from four aspects of AI digital ability cultivation， teaching models construction， teaching platforms development， and curriculum design and practice. Firstly， it was pointed out in this paper that in the era of artificial intelligence， the teaching task was to cultivate students’ AI digital ability. Secondly， based on the theoretical framework"of human-machine dual-teacher complementarity and human-machine dual-teacher collaboration， a GenAI-empowered human-machine dual-teacher collaborative teaching model was constructed. After that， the construction situations of a human-machine dual-teacher collaborative GenAI platform were introduced from three dimensions of course community， interactive community， and group learning community. Finally， taking the computer basic courses at Tsinghua University as an example to carry out case analysis， the teaching effectiveness of human-machine dual-teacher collaboration was verified. It was found that the GenAI-empowered human-machine dual-teacher collaborative teaching model significantly improved students’ AI digital ability and enhanced students’ learning enthusiasm and initiative; man-machine collaboration can realize complementary advantages; the students had a high level of satisfaction with the course， and the course recommendation was good. This paper provided theoretical exploration and practical application of GenAI-empowered human-machine dual-teacher collaborative teaching， and explored a new path for university teaching， further promoting the integration of GenAI technology with teaching and learning.

Keywords： GenAI-empowerment; human-machine dual-teacher collaboration; AI digital ability; teaching platform construction; teaching evaluation

作者簡介：李秀，副教授，碩士，研究方向為計算機教育，郵箱為lx@tsinghua.edu.cn。

收稿日期：2024年9月24日

編輯：小米