生成式人工智能背景下高校教學科研生態中的“師-生-機”協同機制探究

摘要：本文旨在探討生成式人工智能背景下的“師-生-機”協同機制及其對教學科研過程的影響。一方面，分析了生成式人工智能技術如何引領傳統教育教學模式向更加個性化、智能化的方向轉型。另一方面，重點探討了“師-生-機”協同機制在教學與科研活動中的深度融合，強調了教師、學生與智能機器之間協同對提升教學效果、激發科研創新的積極作用。

關鍵詞：生成式人工智能；個性化教學；教學與科研能力；“師-生-機”協同機制

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0123-03

0引言

2021年，教育部等六部門發布《教育新型基礎設施建設指導意見》，明確提出利用新一代信息技術引導研發支持教師備授課、網絡教研的學科教學軟件，以及滿足特殊教育學生需求的個性化資源、設備與工具。這不僅標志著教育信息化進入全新發展階段，也為教師專業發展提供了更廣闊的平臺。2022年，教育部發布《教育信息化2.0行動計劃》，旨在加快推進教育數字化轉型，提升教育現代化水平。隨后，在生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）技術浪潮的推動下，GAI正深刻影響并重塑高等教育領域的生態格局。其強大的數據處理能力、智能化的學習算法以及多模態交互模式，不僅為教師教學科研活動注入新活力，也為學生學習實踐開辟了更廣闊的空間與可能性。青年教師作為教育事業的生力軍，其教學科研能力直接影響教育質量與創新思維培養。因此，在生成式人工智能蓬勃發展的時代背景下，研究高校教育教學過程中的“師—生—機”協同機制——即促進教師、學生與智能機器高效協作與互動，已成為提升教育教學質量的重要議題，對推動高等教育內涵式發展具有重要意義。

1生成式人工智能對高等教育教學模式的變革

傳統教學模式通常以教師為中心，采用單向傳授的方式，強調知識的灌輸與積累。然而，隨著數字化、智能化時代的到來，這種模式的局限性日益凸顯。一方面，傳統教學模式難以滿足學生個性化學習的需求，忽視了學生之間的差異性和多樣性。另一方面，該模式在激發學生學習興趣、培養創新思維和實踐能力方面存在不足，往往導致學生被動接受知識，缺乏主動探索和解決問題的能力。最后，傳統教學模式在應對快速變化的知識體系和技術革新時顯得力不從心，難以適應時代發展的需求。

隨著教育環境的日益多元化與復雜化，教師和學生對于教育教學的需求也呈現出多樣性。在此背景下，GAI技術的推廣為克服傳統教學模式局限與滿足師生新需求提供了可能性。GAI技術以其強大的數據處理能力、智能化決策支持和個性化服務優勢，為高等教育教學模式的變革提供了有力支撐。

1.1教學方式變革：從單向傳授到智能互動的“師-機”協同

在傳統高等教育中，教師主要通過黑板和PPT單向傳授知識，這種方式依賴記憶和重復，缺乏互動和個性化反饋。忽視了學生的個體差異，如能力、興趣和學習風格，導致部分學生跟不上或失去興趣。此外，反饋機制的滯后也影響了學生的學習動力和策略調整。GAI以其強大的數據處理能力及多模態學習等技術，為教學互動與個性化學習提供了前所未有的可能性[1]。具體而言，“師-機”協同教學模式核心內容主要體現在以下幾個方面。

1）智能教輔系統的開發、智能授課、智能評估等功能的輔助教學。利用GAI技術，開發具系統[2]。該系統能夠根據教師的教學需求和學生的實際學習情況，提供個性化的教學資源和路徑建議，減輕教師的工作負擔，提高教學效率，同時，智能化教學資源管理可以顯著優化資源配置，促進教育教學的個性化發展。鄭慶華團隊[3]設計并構建了基于知識森林的教學資源管理體系，實現了跨模態、跨領域的優質科教資源融合和管理，促進了跨學科的知識共建共享和數字化認證。

2）師生互動的增強。在“師-機”協同教學模式中，教師的角色從傳統的知識傳授者轉變為學習引導者、促進者，甚至合作者。教師需要熟練掌握GAI技術的基本原理和實際應用方法，充分利用智能教輔系統等智能化設備、平臺提供的教學資源和工具，幫助學生發現并利用各種學習資源，培養終身學習的習慣[4]。

3）隨著社會經濟結構的變化，學生對于未來就業市場的技能需求也在發生變化。傳統的學科知識雖然一直是重要的基礎，但越來越多的學生同時開始關注跨學科能力的培養，比如數據分析、編程技能、創新思維和團隊合作能力等[5-6]。這些技能不僅對于應對快速變化的工作環境至關重要，也是許多新興職業所必需的。因此，GAI技術發展態勢要實時重構教師自身角色以適應未來教育變革的步伐[7]，提供更多跨學科學習的機會，幫助學生培養適應未來職場的能力。

1.2學習方式多元化：從被動接受到主動探索的“生-機”協同

在全球化影響下，高等教育中的學生需求和學習方式日趨多樣化。傳統教育模式下，學生往往被動學習。為研究實踐活動對學生技能提升的影響，文章調查了237名不同省份和高校的本科生和研究生，問卷結果如圖1所示。

首先從五個維度總結與分析實踐經歷對學生的能力提升情況，從圖1（a）可以看出實踐經歷顯著提升了學生的溝通、團隊協作和專業知識技能，但對創新思維的促進作用有限。此外，圖1（b）顯示大數據和人工智能在學生研究領域中的重要性得分較高，凸顯了新興技術在教育中的作用。因此，“生-機”協同學習模式成為滿足學生個性化學習需求的趨勢，其核心在于結合新興技術優化教學。

個性化學習路徑生成。利用GAI技術，我們根據學生的學習數據、行為和興趣定制個性化學習路徑，以培養學生的自主學習能力。例如，通過分析學生的歷史學習數據，使用大數據分析和人工智能技術來刻畫學生畫像，預測學習潛力和挑戰。最后，結合自然語言處理和深度學習算法，從多模態教學資源中提取知識點，評估學生掌握程度，并據此生成個性化習題，實現精準教學。

沉浸式多樣化學習體驗。除了日常的課堂學習之外，學生還傾向于通過項目式、探究式學習等方式，將理論知識與實際問題相結合，培養批判思維和解決復雜問題的能力。虛擬現實與增強現實技術的應用為學生創造了沉浸式的學習環境[8]。在醫學、工程、藝術等領域，技術能模擬真實場景或增強現實信息，讓學生在安全環境中實踐，加深對理論的理解并積累經驗。同時，MOOCs和SPOCs等在線平臺讓學生能夠靈活訪問優質教學資源，突破時間和地域限制，幫助偏遠地區學生獲得優質教育。

2“師-生-機”協同機制在教學科研中的深度融合

教師的科研能力對于其個人職業發展和教學質量均具有重要意義。在當今快速發展的科技環境中，科研不僅是衡量一個教師學術水平的重要指標，也是推動教育創新的關鍵驅動力。這種教學和科研之間的動態互動不僅促進了知識的傳播，還對科研活動產生了深遠的影響。人工智能時代賦能的“師-生-機”協同框架如圖2所示。

技術的應用極大地豐富了科研活動的形式通過將科研成果融入教學實踐中，教師可以為學生帶來最前沿的知識和技術，激發學生的學習興趣和創造力。此外，GAI技術還可以使不同領域的研究人員能夠共享資源、交流思想，共同探索復雜的科學問題。教師如果能夠熟練掌握這些技術，并將其應用于科研工作中，將能夠顯著提高科研項目的完成質量，并將科研成果有效地轉化為教學資源，實現科研與教學的雙向促進。具體體現在以下幾個方面。

2.1師生互動：點亮創新靈感，深化教學反思

在教學實踐中，教師與學生之間的互動是科研靈感的重要來源。學生的新問題和挑戰能激發教師的科研靈感，推動理論的改進與創新。這種互動促使教師針對學科前沿問題進行研究，確保科研項目解決實際問題，促進學科發展。例如，在教授某一理論時，學生可能提出該理論在實際應用中的局限性或改進方向，可能激發教師設計并實施旨在優化或擴展該理論應用的科研項目。

2.2教學案例與科研素材：教學科研互轉，理論實踐融合

教學實踐中積累的豐富案例為教師提供了寶貴的科研素材。教師通過對這些案例的整理、分析和提煉，將其轉化為科研探索的起點，通過深入剖析、系統歸納，不僅豐富科研成果的內涵，也增強其實際應用價值。反之，科研成果的精煉與總結可以進一步轉化為鮮活的教學案例融入課堂，用于豐富課堂教學內容，提高學生的學習興趣和參與度。這種教學案例與科研素材的相互轉化促進了教學與科研的深度融合，更實現了教育與創新的良性循環。

2.3教學與科研氛圍：優化教學環境，激發科研熱情

教師深度開展科研工作不僅促進了自身學術水平的提升，更在教學環境中營造出一種積極向上的科研氛圍，激發學生對科學探索的濃厚興趣與熱情。在這樣的環境中，學生開始主動思考和解決問題。此外，教師間的科研合作與交流也為教學帶來了積極的影響。通過共享科研成果、交流研究心得，教師們能夠不斷吸收新的教學理念和方法，從而豐富教學內容、改進教學手段。這種資源的共享與方法的創新進一步提升了教學質量，為學生提供了更加優質的學習體驗。

3結束語

本文深入探討了GAI技術在高等教育領域中的廣泛應用及其對“師-生-機”協同機制的重塑與推動，揭示了這一技術背景下教學科研過程面臨的全新機遇與挑戰，明確了“師-生-機”協同機制如何促進教育教學向更加個性化和智能化方向發展，并詳細探討了該機制在教學與科研活動中的深度融合，強調了其對提升教學質量和激發科研創新的實際效果。在后續研究過程中，研究者將更關注不同類型高校，如學術型、應用型、職業技術型等，在GAI技術引領下如何確保“師-生-機”協同機制更靈活地應對不同高校特有的師生培育需求和目標，最大化地發揮GAI技術潛力，為高等教育質量的提升和科研創新的推動提供有力支持。

參考文獻：

[1]孫道華，林麗芹，詹國武，等.生成式AI熱潮給高等教育帶來的挑戰和思考[J].化工高等教育，2024，41（4）：2-15.

[2]高楊.面向教學過程的動態知識追蹤方法研究[D].北京：北方工業大學，2023.

[3]鄭慶華，武樂飛，董博，等.面向新一代人工智能的科教資源管理體系：軟件定義范式和協同共建機制[J].科教發展研究，2022，2（4）：29-45.

[4]鄒太龍，康銳，譚平.人工智能時代教師的角色危機及其重塑[J].當代教育科學，2021（6）：88-95.

[5]張建強.新工科背景下工科大學生跨學科能力及其影響因素研究[D].天津：天津大學，2021.

[6]楊金玲，曹先革，李紅巖.科教融合視角下科研成果進本科課堂的實踐[J].學園，2024（9）：60-62.

[7]李玉婷，季茂岳，馬永全.智能時代高校教師專業發展的機遇、困境及突破路徑[J].教育理論與實踐，2024，44（18）：50-55.

[8]張琪，龍陶陶，梅傲雪.沉浸式虛擬現實促進學習遷移的設計研究[J].遠程教育雜志，2024，42（3）：93-101.

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