應用于算法競賽虛擬教研的智能體搭建與實踐探索

摘要：針對傳統教研活動中存在的資源分布離散化、協同效率低下及師生互動匱乏等瓶頸問題，引入智能體技術構建虛擬教研支持模型。基于智能體自主決策、動態協同與情境感知特性，探索教育資源均衡配置與教研范式數字化轉型的新路徑。以算法競賽課程為實驗場景，設計智能體驅動的教學實踐框架，并開展實證檢驗。研究結果表明：針對算法基礎薄弱的新手學習者，該智能體在結構化解析與即時反饋機制中展現出顯著的引導效能，為后續智能體輔助教研的發展提供了新的思路。同時，實踐過程中暴露出智能體教學語義解析精度不足、領域知識庫完備性欠缺等相關問題。

關鍵詞：虛擬教研；智能體；算法競賽

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2025）20-0019-04

0引言

高等教育發展水平是一個國家發展水平和發展潛力的重要標志[1]。在AI大模型出現后，教育內容的生成形式和教學表達方式發生了根本變化xx，也激發了高等教育教學形式的巨大變革，生成式人工智能的多模態內容交互能力正在打破傳統高校教研體系的束縛，開創性地設計教學應用場景和教學內容，促進高等教育教研生態創新范式的轉型[2]。在生成式AI的變革大潮中，自帶“自主性與環境適應”特色的智能體順勢興起，必將重塑軟件開發與應用模式，有力推動垂直AI智能體的創新發展，AI正從模型層走向智能體[3]。智能體通過自然語言處理與算法推理，可將復雜教研任務拆解為可執行的子任務，并自動調用工具完成資源整合，拓寬教研層面的廣度，可實時分析教師的教學行為數據和學生學習數據，為教師提供精準的改進建議。

借助虛擬教研，教師可通過虛擬平臺隨時隨地開展教研活動，使學習資源得以通過平臺進行共建共享，促進創新協同研究的泛在化，使教研更人性化，有助于匯聚不同層次、不同類型的研究者和學習者，打破原有科層體制的重重束縛，實現跨時空的泛在研習、民主化協商、扁平化決策和差異化發展[4]。

為此，構建一套適用于虛擬教研的智能體系統，通過智能體技術的自主協作與動態適應性，可解決資源分散、效率低下、互動不足等核心問題，探索其在教育教研實踐中的應用，勢必推動教育資源均衡與教研模式的創新。

1智能體在虛擬教研中的應用

1.1智能體技術

智能體（Agent）是指能夠感知環境并采取行動以實現特定目標的代理體。智能體具備自主適應環境和理解人類意圖的能力，能夠部分實現人的意志并執行任務[5]。智能體通過感知環境中的變化，根據自身學習到的知識和算法進行判斷和決策，進而執行動作以影響環境或達到預定目標。其核心在于能夠自主學習和持續進化，以更好地完成任務和適應復雜環境。

在技術實現上，智能體平臺主要依賴模塊化插件設計和可視化工作流引擎，并支持多模型適配。這樣既能保持靈活擴展，也便于多種大語言模型的集成。采用插件化設計，所有插件均可獨立開發和更新，并通過參數配置實現動態加載。工作流引擎支持用戶通過拖拽不同節點設計任務流程，并支持實時預覽、調試和模擬運行。平臺支持多種大語言模型的集成，包括但不限于預訓練語言模型如DeepSeek系列、豆包、Kimi、百川等，并且支持企業上傳并接入自研或優化后的大模型。

1.2教研模式與需求

依托信息技術構建的“協同教研”平臺，突破了時間與空間的局限。通過數字化工具促進教師跨區域、跨學科的協同創新。通過精準幫扶實現教師“陪伴式”成長，幫助教師在教學中發現問題、解決問題。借助教學共同體開展智慧交流和研討，將問題作為教學研究的出發點，結合實際教學情況，因地制宜地將成果應用到教學實踐中，實現教學與教研提升的雙循環[6]。

虛擬教研場景中蘊含海量異構化教學素材（涵蓋教案設計、多媒體課件、學術研究文獻等），教師在開展跨學科協作與精準教研時，亟須構建高效資源篩選與適配機制。針對這一挑戰，智能體技術展現出優化資源檢索模式、實現個性化精準匹配、提升教研群組效能的應用潛能。這一技術框架不僅重塑了教研資源的供給模式，更為規模化教育范式創新提供了智能化解決方案。

在算法競賽虛擬教研中，探討與智能體的融合，旨在提升教研效率、優化資源分配并增強師生間的協作。算法競賽課程具有高實踐性、強反饋依賴與個性化指導需求的特點。學生須通過大量練習以提升算法運用能力，須在練習中及時得到準確反饋以便快速調整學習策略，須根據學習進度進行有針對性的輔導。而智能體恰好具備與這些需求高度匹配的特性，智能體通過分析練習題目，根據學生個人的能力現狀及強大的大模型思維鏈，輸出對該題的全面解析，輔以大量的實踐練習，提供專屬的個性化指導。

2應用于虛擬教研的智能體搭建

2.1智能體系統設計原則

智能體系統設計須兼顧技術效能與用戶體驗，遵循三大核心原則：開放性、用戶友好性以及安全性和隱私保護。1）使系統支持多平臺接入、數據互通及第三方工具擴展，通過標準化接口，兼容主流教育平臺，并且采用插件化架構，允許開發者通過插件擴展功能，使用核心模塊開源，鼓勵社區貢獻算法與工具。2）集成大模型對話能力，實現自然語言交互，用戶可通過文字或語音指令操作，提供低代碼配置。3）在訓練階段確保原始數據本地存儲，通過基于角色的訪問控制（RBAC）實現權限管理等。

2.2智能體系統架構

一般來說，教育單智能體主要由四個關鍵組件構成：個體畫像、任務規劃、記憶管理和行動執行，以基礎大模型（如GPT-4、通義千問）為核心推理引擎，通過協同工作完成教育任務，共同構建單智能體的完整功能體系[7]。業務邏輯包括資源列表與配置區域等，可在配置區域對資源進行配置與調試。而用戶界面則由組件列表、畫布和配置面板組成。

2.3智能體功能模塊實現

搭建智能體，主要依賴于資源列表中的工作流模塊，支持通過可視化的方式，對插件、大語言模型、代碼塊等功能進行組合，從而實現復雜且穩定的業務流程編排。其中，類型豐富的插件，包括文件管理、課件生成、在線批改等，可以拓展其能力邊界。大語言模型以強大的語言理解能力，提供自然語言交互支持。根據具體業務需求，靈活編寫代碼塊，實現特定邏輯功能。這些功能共同實現復雜且穩定的業務流程編排。

2.4智能體與學習資源的集成

智能體在教育中具有豐富的應用，包括教學內容生成、評價和管理，并且可根據學生反饋動態調整策略，實現個性化適配，也可實現資源的協同過濾、內容推薦和混合模型（協同過濾可基于教師與學生的反饋數據進行資源推薦，混合模型則整合不同算法以精確匹配資源與需求），可促進資源的智能推薦。在對學習資源智能化管理中，首先明確智能體的資源推薦、動態調整、效果評估等環節。資源推薦即從多個維度提取學習資源特征，精準匹配用戶需求；動態調整即根據用戶實時學習進度，動態調整資源列表；效果評估即建立用戶反饋渠道，收集學習數據，分析推薦，持續優化資源管理策略。根據每個步驟的具體方法，以實施資源建模、推薦算法選擇、反饋機制等策略，更好地實現學習資源的智能化管理。

3智能體在算法競賽虛擬教研中的實踐探索

3.1實踐環境與場景

在算法競賽中，題目理解的深度直接決定了教學質量和學生能力提升的效率。在此過程中，智能體發揮著自動解析與即時反饋的核心作用，從而減少教師手動解釋題目的負擔。智能體須對題目進行語義解構與邏輯鏈提取，將自然語言的題干拆解為關鍵約束、隱含邊界和算法關聯等要素。隨后，通過流程圖生成、知識點關聯、分層講解等方式串聯代碼模板，構建教學閉環：1）基于題目語義解析自動生成可視化解題流程圖，同步關聯知識圖譜中的核心算法理論與高頻關聯題型；2）抽取流程圖中關鍵決策節點生成分層講解素材，結合正誤代碼對比與復雜度分析，形成“理論推演—易錯點警示—實踐優化”的遞進式教學內容；3）根據學生能力畫像，動態匹配合適的代碼模板，并嵌入流程圖注釋，實現“邏輯可視化—知識點貫通—代碼即文檔”的一體化教研資源輸出。由此大幅降低教師從題目解析到教學落地的認知負荷。

3.2智能體應用實踐過程

智能體的設計旨在為使用者提供高效的解題思路以及教育教研支持，進而提高對題目的理解深度和教研效率。具體而言，智能體需要基于題目信息，結合算法知識，以及知識庫中所儲存的信息，進行結構化的理解和判斷，并最終生成系統化的題解思路及答案。

在設計框架中，核心功能是對輸入的算法題目進行結構化剖析，將題目分解為三個關鍵部分：“題目描述”“輸入格式”和“輸出格式”。在此基礎上，解析過程被進一步細分為四個子任務（如圖1所示）：1）接收并解析問題；2）構建模型；3）生成解析報告；4）知識學習與更新，以確保解析的全面性和系統性。每個子任務均以數據驅動的方式協同運作，最終實現對題目的深度解析與高效解答。

1）接收并解析問題。當接收到各類算法題目時，利用自然語言處理能力，根據接收到的題目描述、輸入格式和輸出格式，準確提取題目中的條件、約束和目標。基于提取的信息，抽象出合適的數學或算法模型。依據構建的模型，深入分析其中涉及的算法與數學知識。

2）構建模型。根據題目信息和抽象出的模型，構建可計算模型，確保模型的準確性和可操作性。

3）生成解析報告。將題目分析過程、構建的模型以及涉及的算法與數學知識，整理成一份詳細的題目解析報告并輸出。

4）知識學習與更新，不斷學習新的算法和數學知識。記錄輸入及輸出結果到知，更新內部存儲的知識體系，以更好地應對各類算法題目。最終將結果分為四部分：“題目意圖”“解題思路”“C++代碼”“總結”。按照規定輸出格式進行輸出。

3.3實踐案例分析

1）個體案例分析。為了更清晰地表示智能體工作原理，下面基于搜索與圖論知識點的問題（源自PTA平臺“團體程序設計天梯賽—練習集”L3-011直搗黃龍）闡述該系統的具體案例分析（如圖2所示）。智能體接收問題后進行問題解析：①將問題分為題目描述、輸入格式、輸出格式三部分進行單獨的分析判斷，該輪分析可能存在一定問題，但為后續的決策過程提供了基礎依據。②智能體進行構建模型，確保使用者可以對題目進行更清晰的理解。③智能體會提供C++代碼（圖片沒有直接提及）。④進行總結以及智能體的內部知識更新，使用者可對題目進行提問并實時得到反饋。

智能體的結構化解析通過模塊化處理與精準建模，降低問題的認知門檻，即時反饋機制則形成解析—構建—總結—優化的閉環，推動系統與用戶共同進化。兩者協同顯著展現出智能體在結構化解析與即時反饋機制方面的效果。

2）實驗設計與結果分析，開展智能體驅動的虛擬教研實。基于上述系統架構，以踐，具體實驗設計與結果分析如下。實驗中選擇使用PTA平臺中的“團體程序設計天梯賽—練習集”的題庫進行測試，該題庫的題目設計以數據結構為核心，涵蓋大量歷年真題。命題過程由眾多一線教師負責，確保題目質量與學術規范性。兼顧競賽訓練與教學實踐的雙重需求，為參賽者提供系統化的學習與訓練支持。該題庫的評測體系完全對標正式比賽的評判標準，能夠幫助參賽者熟悉比賽規則與評判機制，從而有效提升其適應能力與實戰水平。在當前優選的模型下，算法能勝任絕大多數的L1難度題目，L2難度題目尚能應對，但存在邏輯或調試短板；而后續統計的L3題目正確率驟降，暴露出對復雜算法、邊界處理等核心能力的不足，以及教學語義解析精度不足、領域知識庫完備性欠缺等相關問題。

實驗表明，該智能體在L1級基礎算法題目處理中展現出顯著優勢，其結構化的問題解析能力與高精度輸出特性，能夠有效匹配算法課程初級階段的教學需求。該結果表明，智能體在支撐基礎算法教學中具備可行性。對于處于算法知識建構期（如本科數據結構階段）的學習者，該系統能夠通過標準化解題演示與即時反饋大大降低學習門檻。這種能力遷移特征表明，智能輔助系統在基礎教育場景中具有作為認知腳手架的技術潛力，但其應用邊界須結合學習者認知發展的階段進行動態適配。

傳統教研室的資源有限，難以滿足教師個性化學習和專業發展的需求[8]。

智能體技術加持下的虛擬教研可實現效率突破，其自動化處理資源整合、任務分配與進度跟蹤，并且多智能體系統的分工協作，環環相扣，使面臨的問題迎刃而解。

4智能體應用效果評估與挑戰分析

智能體能通過互聯網為使用者爬取豐富的教學資源，并且可以根據不同的需求，實現不同的內容格式化輸出，從而提高學習與教研的效率。然而，該智能體也存在若干不足：智能體輸出結果的可靠性受限于訓練數據的完備性，須通過多專家交叉驗證機制提升其生成內容的學術規范性。

雖然智能體在虛擬教研中的應用正逐步改變教育研究模式，但其實際落地仍面臨多維度挑戰。其一，教學語言存在模糊性與學科特異性，通用模型可能誤判語義，導致分析結論偏差。其二，智能體的專業性難以保證。其三，由于智能體的應用機制，會有敏感數據泄露的風險。

為應對智能體在虛擬教研中面臨的挑戰，首先，可聯合教育專家構建學科知識圖譜，訓練細分領域的預訓練模型，解決教學語言理解偏差問題。其次，采用可解釋性框架，為智能體的教研建議提供可視化歸因，從而提高教師對模型決策過程的理解與信任。最后，采用數據本地化訓練，僅共享模型參數，降低身份泄露風險。

5總結與展望

本研究表明，以算法競賽作為切入點，將智能體技術融入及支撐虛擬教研工作，是一種創新性的嘗試。對于算法知識建構期的學習者及競賽預備階段的訓練者，通過提供標準化的解題路徑演示和即時反饋機制，可顯著降低初學者的認知門檻，同時也極大地改善了教研活動的開展，為虛擬教研提供了沃土。

盡管由于實驗中樣本規模與實驗設計存在局限性，但從中探索出了一條可行的道路：未來將開展更大規模、多院校合作的實驗，驗證智能體在不同教育場景中的通用性。本研究還進一步指出，智能體技術的應用將能夠為虛擬教研提供個性化學習支持、自動化教學評估、跨學科協作創新以及動態知識圖譜構建等方面的解決方案。未來，隨著大語言模型與多模態技術的深度融合，智能體有望在虛擬教研中實現更自然的人機交互、更精準的教學決策支持，及更具適應性的教育場景遷移，為后續算法競賽虛擬教研與智能體結合的研究提供燈塔領航，凸顯本研究在推動智能體技術、助力虛擬教研、解決資源分散、效率低下、互動不足等問題、促進教育資源均衡和教研模式創新方面的重要貢獻。

參考文獻：

[1]王定華，王名揚.中國共產黨領導高等教育百年的發展脈絡、歷史經驗與未來走向[J].中國高教研究，2021（6）：1-8.

[2]唐懿文，陳奇峰，魏玲，等.基于GenAI智能體的虛擬教研室構建路線[J].中國科技信息，2025（2）：101-103.

[3]鈦媒體AGI.中國工程院院士鄔賀銓：AI正在從模型層走向“智能體”，在金融領域的應用還處于開始階段[EB/OL].[2025-01-16].https：//mp.weixin.qq.com/s/2M2lsswO1GSljteKlpt6BQ.

[4]李靜.數字化時代高校虛擬教研室的內涵特征及建設策略[J].教育與教學研究，2025，39（1）：13-23.

[5]吳康迪.智能體技術：人工智能的新飛躍[J].科學對社會的影響，2000（1）：58-60.

[6]蔣培杰，馮子容，阮曉萌.虛擬教研室賦能“強師計劃”研究[J].教學與管理，2024（18）：53-56.

[7]劉石奇，劉智，段會敏，等.大模型驅動的教育多智能體系統應用研究：技術架構、發展現狀、實踐路徑與未來展望[J].遠程教育雜志，2025，43（1）：33-45.

[8]楊哲.虛擬教研室助推教師自主發展：邏輯向路、現實挑戰與實踐路向[J].黑龍江高教研究，2025，43（3）：14-19.

【通聯編輯：謝媛媛】