人機協(xié)同教學(xué)中的學(xué)生參與度：關(guān)鍵特征、分析模型與實踐進路

關(guān)鍵詞：人機協(xié)同教學(xué)；學(xué)生參與度；多模態(tài)分析；數(shù)字化課堂 中圖分類號】G40-057【文獻標識碼】A【論文編號】1009—8097（2025）08—0077—10【DOI】10.3969/j.ssn.1009-8097.2025.08.008

新一代科技創(chuàng)新浪潮正在重塑人類的生產(chǎn)與生活，引領(lǐng)各領(lǐng)域結(jié)構(gòu)性重組和流程再造，也為教育領(lǐng)域帶來了前所未有的變革契機[]。習(xí)近平總書記指出，要“積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創(chuàng)新”[2]。而學(xué)情分析既是智能技術(shù)變革教與學(xué)的重要抓手，也是推動數(shù)字化課堂高質(zhì)量應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過開展學(xué)情分析，可以實現(xiàn)教學(xué)過程的有效監(jiān)測和學(xué)業(yè)水平的精準診斷，為后續(xù)精細化教學(xué)服務(wù)與教學(xué)干預(yù)做好準備[3]。作為學(xué)情分析領(lǐng)域的重要研究議題，學(xué)生參與度是學(xué)習(xí)質(zhì)量監(jiān)測與評估的核心變量之一[4。對學(xué)生參與度進行多模態(tài)分析，可為精準把握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和投入程度提供一種新視角，故近年來引起了越來越多研究者的關(guān)注?；诖耍狙芯恳匀斯ぶ悄?、大數(shù)據(jù)等技術(shù)支持的數(shù)字化課堂為研究場域，嘗試分析人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的關(guān)鍵特征，構(gòu)建相應(yīng)的多模態(tài)分析模型，并探索提升人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的實踐進路。在此過程中，本研究主要回應(yīng)了三個頗受關(guān)注的研究問題：① 差異化場景下學(xué)生參與度的表現(xiàn)如何？ ② 數(shù)字化課堂學(xué)生參與度多模態(tài)分析的可解釋性如何？ ③ 在學(xué)生參與度多模態(tài)分析中，人機協(xié)同方式是怎樣的？由此，實現(xiàn)數(shù)字化課堂與多模態(tài)教學(xué)行為分析的緊密結(jié)合，助推人工智能技術(shù)高質(zhì)量賦能學(xué)生參與度的分析與評估。

一相關(guān)研究進展

1學(xué)生參與度多模態(tài)計算

在教育心理學(xué)領(lǐng)域，學(xué)生參與度作為評估學(xué)習(xí)成效和教育質(zhì)量的關(guān)鍵指標，涵蓋了學(xué)生在學(xué)習(xí)活動中心理、行為和情感的全面參與。對于“學(xué)生參與度”的定義，不同研究者提出了不同的看法。例如，Schaufeli等[5]認為學(xué)生參與度是指學(xué)生在學(xué)習(xí)活動中表現(xiàn)出的積極、充實、完滿的情感與認知狀態(tài)，包括活力、奉獻和專注三個維度；Martin[將學(xué)習(xí)投入視為包括行為投入和認知投入的二維框架；Fredricks等7將學(xué)生參與度定義為學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的參與程度和努力程度，包括行為參與、認知參與、情感參與。

從已有研究來看，學(xué)生參與度的測量主要依賴于量化研究（如自我報告、編碼分析、智能測量、生理測量等）和質(zhì)性研究（如結(jié)構(gòu)化訪談、日志分析、觀察評價等）。在數(shù)字化課堂的應(yīng)用實踐中，人工智能技術(shù)的按需應(yīng)用能以低成本、低代碼的方式有效緩解規(guī)?；囵B(yǎng)與個性化發(fā)展的教育難題。在此背景下，多模態(tài)學(xué)習(xí)分析技術(shù)為精準掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)提供了一種新視角，也使得學(xué)生參與度計算從傳統(tǒng)的單模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向多模態(tài)數(shù)據(jù)融合[8]。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過利用多種模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和互補性，融合了不同模態(tài)的學(xué)生數(shù)據(jù)，從而更加全面地評估學(xué)生參與度]。當前，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的學(xué)生參與度計算主要涉及行為表征數(shù)據(jù)（如瀏覽問答次數(shù)、討論次數(shù)等）、生理信息數(shù)據(jù)（如腦電信號、皮電信號、眼動信號等）、物理空間數(shù)據(jù)（如面部表情、頭部位置等）和人機交互數(shù)據(jù)（如鍵盤輸入、鼠標點擊等）。不同類型的數(shù)據(jù)可通過“多對一”“多對多”“三角互證”等方式完成多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，提升學(xué)生參與度測量的精準性[I]。在本研究中，數(shù)字化課堂學(xué)生參與度建模是在多維學(xué)習(xí)活動的基礎(chǔ)上，從行為參與、社會參與等維度對學(xué)生的課堂參與情況進行綜合分析。由于學(xué)生參與度是一個高層語義的教育學(xué)概念，本研究首先從理論闡釋角度對數(shù)字化課堂學(xué)生參與度的評價指標進行厘定，之后采用德爾菲法對不同場景下學(xué)生參與度類型及其表征活動的權(quán)重進行分析，最后采用深度學(xué)習(xí)與規(guī)則計算融合的方式對學(xué)生參與度進行計算。

2數(shù)字化課堂賦能人機協(xié)同教學(xué)研究

早在20世紀50年代末，美國就開始探索利用計算機技術(shù)來輔助教學(xué)，這可以被視為數(shù)字化課堂的雛形[]。隨著智能技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的涌現(xiàn)和規(guī)模化應(yīng)用，數(shù)字化課堂得到了快速發(fā)展與普及。在我國，2018年教育部發(fā)布《教育信息化2.0行動計劃》，推動教育信息化進入了轉(zhuǎn)型升級的新階段[12]。2023年，中共中央、國務(wù)院發(fā)布《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，強調(diào)“大力實施國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動\"[13]。教育數(shù)字化成為教育信息化的全面轉(zhuǎn)型階段，旨在持續(xù)利用數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的技術(shù)變革教育系統(tǒng)。作為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主陣地，數(shù)字化課堂可通過非侵入式智能感知設(shè)備，對學(xué)生的多模態(tài)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行采集、分析和評估，為教師提供更加全面、精準的學(xué)生數(shù)字畫像。此外，數(shù)字化課堂還強調(diào)課堂理念的全數(shù)據(jù)賦能、課堂空間的全場域融合和課堂結(jié)構(gòu)的全要素協(xié)同。盡管有研究者依據(jù)具體語境，將“數(shù)字化課堂”稱為“未來課堂”“智慧課堂”等，但本研究不對此類術(shù)語進行概念辨析，而是統(tǒng)一稱為“數(shù)字化課堂”[14][15]。

數(shù)字化課堂可為人機協(xié)同教學(xué)提供多種支持，涵蓋多元的教學(xué)資源、強大的數(shù)據(jù)分析能力和個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境。人機協(xié)同教學(xué)是指人類教師和教育智能體共同上一門課，完成一門課程的教學(xué)任務(wù)[1]。人機協(xié)同教學(xué)強調(diào)人類教師與智能技術(shù)的協(xié)作，其核心目的在于融合兩者優(yōu)勢，形成“師-機-生”三元結(jié)構(gòu)，為學(xué)生創(chuàng)造更加豐富、高效、個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境。為了更好地推動人機協(xié)同教學(xué)發(fā)展，研究者開展了相關(guān)研究，如探討人機協(xié)同教學(xué)有效性、構(gòu)建人機協(xié)同的“雙師課堂”教學(xué)模式、開展虛擬教師教學(xué)應(yīng)用等，為人機協(xié)同教學(xué)的規(guī)模化發(fā)展提供了參考[17][18][19]。在人機協(xié)同教學(xué)場域下，教育機器的角色多元，以課堂的主導(dǎo)者、學(xué)伴或同伴、輔助者、遠程教師四種基本形態(tài)融入教學(xué)全過程[20]。在教育機器的支持下，教師能夠根據(jù)收集的過程性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)制定個性化方案，學(xué)生能夠獲得更加靈活且互動性較強的學(xué)習(xí)體驗。

當前，如何精準、即時地衡量學(xué)生的課堂參與度，已成為人機協(xié)同教學(xué)質(zhì)量提升的重要議題?；诓町惢虒W(xué)場景切片和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略的學(xué)生參與度計算，可為這一難題提供解決路徑。因此，本研究嘗試將“活動-場景”框架引入分析流程，來探究不同教學(xué)場景下學(xué)生參與度的動態(tài)演化規(guī)律；同時，采用智能感知與識別技術(shù)，實時、持續(xù)地捕捉學(xué)習(xí)過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)（如語言交流、肢體動作、面部表情、頭部姿態(tài)等），進而對復(fù)雜多變的多模態(tài)教學(xué)行為進行剖析，以揭示不同模態(tài)在教學(xué)互動中的作用機制。

二人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的關(guān)鍵特征

隨著深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，智能算法成為構(gòu)筑人工智能的核心要素[2]。但由于教育的復(fù)雜性與多樣性，智能算法應(yīng)用于學(xué)習(xí)行為挖掘和學(xué)生參與度分析時面臨諸多問題，如可解釋性不足、多模態(tài)融合能力弱和場景性缺位等[2][23]。為應(yīng)對上述問題，人機協(xié)同教學(xué)中的學(xué)生參與度多模態(tài)分析應(yīng)具備以下關(guān)鍵特征：

1以領(lǐng)域知識為牽引，提高學(xué)生參與度多模態(tài)分析的可解釋性

伴隨海量的碎片化、分布式教育數(shù)據(jù)呈井噴式增長，可解釋性逐漸成為教育人工智能不可回避的問題。已有研究存在教育意義植入模糊、模型算法復(fù)雜化傾向、解釋信息單向傳遞等不足，使面向通用場景的分析結(jié)果往往不能直接解釋教育語義層面的師生行為[24]。為此，本研究優(yōu)先關(guān)注學(xué)生參與度計算在教育學(xué)意義上的可解釋性，通過對計算過程的拆解和領(lǐng)域知識的引入，逐步提高學(xué)生參與度多模態(tài)分析的可解釋性。具體來說，學(xué)生參與度多模態(tài)分析可采用德爾菲法向教育專家進行咨詢，參考教育專家的意見，對基本動作、教學(xué)活動、教學(xué)場景、參與狀態(tài)進行編碼并分配權(quán)重，為可解釋性計算提供理論依據(jù)。

2以教學(xué)活動為載體，增強學(xué)生參與度多模態(tài)分析的通用性

當前，由于教育領(lǐng)域缺乏通用樣本集，且其語義層次高、影響因素復(fù)雜，故“端到端”的算法模型訓(xùn)練往往難以在復(fù)雜的教育領(lǐng)域生成較好的計算結(jié)果。教學(xué)活動是在不同課堂場景下分析師生互動關(guān)系的樞紐，可為測量學(xué)生參與度提供載體[25]。因此，本研究以教學(xué)活動為載體，聯(lián)通計算機領(lǐng)域可識別的底層特征和教育領(lǐng)域的高層語義，發(fā)揮從底部特征到高層語義的過渡作用，增強人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的通用性。具體而言，先通過采用計算機領(lǐng)域“端到端”的算法實現(xiàn)教學(xué)過程性行為計算，再通過教育學(xué)專家賦權(quán)對學(xué)生參與度進行編碼，實現(xiàn)全鏈式自動分析。

3引入“活動-場景”框架，提升學(xué)生參與度多模態(tài)分析的精準性

教學(xué)場景是基于時間、空間和內(nèi)容，以“人的需求”為基本導(dǎo)向、以智能感知設(shè)備為技術(shù)載體、以事件為表現(xiàn)形式的行為序列總和[26]。在數(shù)字時代，教學(xué)活動呈現(xiàn)出復(fù)雜多元、動態(tài)差異的特征。人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度分析的核心，在于特定場景下教學(xué)活動中學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)、交互方式和干預(yù)機制。這是因為，在不同場景下，學(xué)生學(xué)習(xí)行為、參與度等變量的表征形式存在差異。“活動-場景”框架通過整合教學(xué)活動與具體場景的相關(guān)特征要素，形成一套有序的分析體系，來區(qū)分不同場景對學(xué)生參與行為的影響程度，故引入此框架有助于提升學(xué)生參與度分析的精準性。在“活動-場景”框架下，人機協(xié)同教學(xué)中的學(xué)生參與度分析通過定義課堂時空語義網(wǎng)絡(luò)中師生行為序列的連續(xù)性和關(guān)聯(lián)度，對師生的互動方式、行為模式和思維機理等進行重新理解。

綜上可知，人機協(xié)同教學(xué)中的學(xué)生參與度分析是一個綜合性的評估過程，需要考慮多元的場景特性與活動表現(xiàn)，并整合分析多模態(tài)數(shù)據(jù)、識別“師-機-生”交互模式、洞察學(xué)生的學(xué)習(xí)情感與需求等，旨在為提升學(xué)習(xí)成效和設(shè)計個性化學(xué)習(xí)路徑提供支持。

三人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析模型的構(gòu)建

隨著教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型向縱深推進，教育領(lǐng)域?qū)Ω咝А⒅悄?、個性化教學(xué)的需求愈發(fā)迫切，這就為在多模態(tài)教學(xué)行為的過程性分析中引入人機協(xié)同機制提供了契機。為此，本研究結(jié)合人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的關(guān)鍵特征，融合情境認知與復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論，解構(gòu)教育場景的多維境脈表征和教學(xué)活動的動態(tài)演化規(guī)律，構(gòu)建了人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的多模態(tài)分析模型，如圖1所示。此模型采用層級耦合架構(gòu)，包括環(huán)境系統(tǒng)層、互動形態(tài)層和模型生成層，旨在優(yōu)化教學(xué)干預(yù)策略，提升學(xué)生參與度。

圖1人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的多模態(tài)分析模型

1環(huán)境系統(tǒng)層：數(shù)字化課堂中教師經(jīng)驗與技術(shù)融合的境脈表征

教育心理學(xué)家Pajares[27指出，教師信念體系是個體認知圖式的核心要素，構(gòu)筑了課堂實踐的基石。教學(xué)經(jīng)驗作為教師長期、持續(xù)地投身教學(xué)實踐的結(jié)果，是教師教育信念體系、教學(xué)方法與技巧不斷成熟的標志。伴隨數(shù)字教育的迅速發(fā)展，數(shù)字化課堂依托物理空間與數(shù)字環(huán)境的泛在聯(lián)結(jié)，形成了多維動態(tài)的教學(xué)場域，不僅拓展了教學(xué)環(huán)境的開放邊界與互動維度，而且通過智能技術(shù)賦能，更快地匯聚了教師經(jīng)驗，并推動了教師經(jīng)驗的迭代。經(jīng)由技術(shù)中介的符號化轉(zhuǎn)譯，教師個人經(jīng)驗被重構(gòu)為教學(xué)場域中可計算的動態(tài)規(guī)則體系，進而形成基于情境感知的教師經(jīng)驗編碼機制。具體而言，教師利用數(shù)字化工具集群（如在線教學(xué)平臺、智能學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)等），采集、分析和評估學(xué)生的多模態(tài)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，據(jù)此繪制“教學(xué)策略圖譜”，完成隱性經(jīng)驗的顯性化[28]。與此同時，教師利用數(shù)字化工具集群，將自身豐富的教學(xué)經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)字教學(xué)資源，并設(shè)計出符合學(xué)生認知發(fā)展規(guī)律的教學(xué)活動，實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容與學(xué)生知識圖譜的精準適配，暢通師生之間數(shù)據(jù)驅(qū)動的、高度個性化的互動與交流渠道。

在環(huán)境系統(tǒng)層，數(shù)字化課堂環(huán)境系統(tǒng)中的技術(shù)融合并非單向度的工具嵌入，而是教師經(jīng)驗與技術(shù)邏輯持續(xù)互構(gòu)的動態(tài)過程。在此過程中，數(shù)字化課堂環(huán)境系統(tǒng)與教師經(jīng)驗的融合，會逐步從工具性融合過渡到適應(yīng)性融合，進而躍升為生成式融合，由此呈現(xiàn)出技術(shù)融合從“工具嵌入”到“經(jīng)驗內(nèi)生”的質(zhì)變規(guī)律：首先，數(shù)字化課堂通過部署非侵入式感知設(shè)備采集學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、集成多模態(tài)交互終端實現(xiàn)人機協(xié)作、調(diào)用云端虛擬資源構(gòu)建動態(tài)知識圖譜，形成技術(shù)與教學(xué)雙向適配的智能學(xué)習(xí)環(huán)境，實現(xiàn)適應(yīng)性融合[2]。之后，數(shù)字化課堂環(huán)境系統(tǒng)通過嵌入式傳感網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)分析技術(shù)，能夠?qū)崟r捕獲行為軌跡數(shù)據(jù)、認知偏好數(shù)據(jù)、能力發(fā)展數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)由教師經(jīng)驗框架的情境化過濾，被轉(zhuǎn)化為具有教學(xué)決策價值的“經(jīng)驗數(shù)據(jù)”，從而實現(xiàn)生成式融合。生成式融合是技術(shù)融合的高級形態(tài)，主要指教師經(jīng)驗驅(qū)動技術(shù)系統(tǒng)的重構(gòu)。在數(shù)字化課堂中，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，教師可以通過創(chuàng)設(shè)情境、設(shè)計任務(wù)、適時引導(dǎo)學(xué)生等方式，把握學(xué)生的學(xué)習(xí)動態(tài)，據(jù)此靈活調(diào)整教學(xué)策略，使學(xué)生在真實的情境中學(xué)習(xí)新知、深化理解和應(yīng)用知識，實現(xiàn)針對學(xué)生個體差異與學(xué)習(xí)需求的個性化教學(xué)。進行技術(shù)融入時，應(yīng)將一般技術(shù)嵌入社會生產(chǎn)關(guān)系境脈中進行剖析，使技術(shù)不再局限于其抽象形態(tài)，而是與社會歷史進程相連，賦予其社會意義[30]。

2互動形態(tài)層：人機協(xié)同教學(xué)中“師-機-生”角色的分立與融合

早期的人機協(xié)同是指人類與機器之間的簡單協(xié)作[31]。伴隨數(shù)字時代的到來，人機協(xié)同的應(yīng)用范疇不斷擴大，“機器”的內(nèi)涵也已擴展為多元化的智能技術(shù)[32]。習(xí)近平總書記指出，人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，正深刻改變著人們的生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)方式，推動人類社會迎來人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時代[33]。在教育領(lǐng)域，教師與人工智能技術(shù)的協(xié)作教學(xué)已成為一種新型的教與學(xué)關(guān)系，是人類教師與各類教育智能體的有機聯(lián)動，推動著數(shù)字化課堂向智能化轉(zhuǎn)型[34]。伴隨智能技術(shù)與教育教學(xué)的融合發(fā)展，“機器”承擔的重復(fù)性、高強度任務(wù)比重逐漸加大，并在高速計算、大數(shù)據(jù)處理、智能決策等方面發(fā)揮了越來越重要的作用，這也促使人與“機器”的關(guān)系從人機協(xié)作演化為人機協(xié)同。

作為數(shù)字教育發(fā)展到一定階段的“勞作產(chǎn)物”，人機協(xié)同教學(xué)是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新型樣態(tài)，能夠有效提高教學(xué)組織效率[3]。其中，數(shù)字化工具集群作為具有教學(xué)意圖理解能力的認知協(xié)同主體，可通過多模態(tài)感知與耦合算法實現(xiàn)教學(xué)的雙重賦能：一方面通過相關(guān)知識圖譜實現(xiàn)教師教學(xué)經(jīng)驗的匯聚共享與跨場景遷移，另一方面驅(qū)動學(xué)生認知-行為-情感的持續(xù)性參與。師生憑借人機界面與智能體進行實時交互，在多維教學(xué)空間中構(gòu)建起“人類經(jīng)驗-機器智能”的雙向增強回路。依托活動理論與分布式認知框架，數(shù)字化工具集群通過情境化服務(wù)供給（如自適應(yīng)內(nèi)容推薦、參與度智能分析等），持續(xù)推動學(xué)習(xí)活動的創(chuàng)新涌現(xiàn)與教學(xué)場景的生態(tài)化重構(gòu)，最終構(gòu)建出教育數(shù)據(jù)要素與教學(xué)智慧互嵌的技術(shù)協(xié)同鏈路。在此教學(xué)互動關(guān)系中，“師-機-生”的角色定位正經(jīng)歷著從傳統(tǒng)的相對分立向深度融合轉(zhuǎn)變。在數(shù)字化課堂應(yīng)用過程中，人機協(xié)同教學(xué)通過采集與處理師生的視覺、聽覺、觸覺等數(shù)據(jù)，結(jié)合教育領(lǐng)域知識，揭示師生與智能體之間的有效互動，從而為學(xué)生提供精準的學(xué)習(xí)診斷分析，滿足其個性化發(fā)展需求。此外，在人機協(xié)同教學(xué)過程中，可能存在一些內(nèi)生性問題和技術(shù)性風(fēng)險，如師生隱私信息泄露、算法偏見導(dǎo)致的教學(xué)資源分配不公等[36]。因此，需要注重科技倫理和人機關(guān)系的治理，以確保人機協(xié)同教學(xué)健康、有序發(fā)展。

3模型生成層：自動融入“活動-場景”框架的學(xué)生參與度計算

構(gòu)建人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的多模態(tài)分析模型，需要納入教學(xué)活動和教學(xué)場景因素。本研究提及的教學(xué)場景是教學(xué)活動發(fā)生的環(huán)境和背景，包括物理環(huán)境、社會環(huán)境、文化環(huán)境等[37]。將學(xué)生置于真實的教學(xué)活動和教學(xué)場景中，不僅可以幫助教師更為準確地評估學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，還可以促進學(xué)生的主動學(xué)習(xí)和深度參與[38]。自動融入“活動-場景”框架的學(xué)生參與度計算可從以下方面進行理解： ① 從計算機科學(xué)的視角審視，數(shù)據(jù)通常被視為信息的承載媒介，而“活動-場景”框架為信息轉(zhuǎn)化成有意義知識提供了情境框架。從這個意義上來講，教學(xué)活動和教學(xué)場景可被理解為一種具備將一定輸入轉(zhuǎn)化為特定輸出的復(fù)雜信息編碼系統(tǒng)，其結(jié)果是生成一張信息存儲與交互的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，承擔著知識傳遞與理解的媒介角色。在教育領(lǐng)域，教學(xué)活動和教學(xué)場景的設(shè)定是為數(shù)據(jù)提供具體情境，使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加貼近實際的教學(xué)過程。 ② 在“活動-場景”框架下，學(xué)生參與度計算的運作機理高度依賴于定量分析方法與定性分析方法的綜合應(yīng)用。其中，定量分析關(guān)注大規(guī)模數(shù)據(jù)集和統(tǒng)計分析，而定性分析強調(diào)深入理解特定情境中的行為和互動。進行教學(xué)分析時，研究者常常應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法量化學(xué)生在不同活動-場景組合中的參與程度，并通過課堂觀察、學(xué)生訪談等定性研究方法，探究學(xué)生在特定活動場景下的行為動機、情感體驗、社交互動模式等?！盎顒?場景”框架為定量分析方法和定性分析方法提供了一個交匯點，使得研究者能夠綜合運用這兩種分析方法來全面理解教育現(xiàn)象。 ③ 將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作的教學(xué)實踐。教師可借助統(tǒng)計分析、模型構(gòu)建等手段，計算出學(xué)生在“活動-場景”中的參與度數(shù)值，并通過數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)參與度的時空分布特征。在此基礎(chǔ)上，教師可解析不同場景下學(xué)生參與行為的差異化模式，識別影響參與度的關(guān)鍵因素和障礙點，據(jù)此有針對性地調(diào)整教學(xué)策略和活動設(shè)計，以真正將數(shù)據(jù)分析用于指導(dǎo)教學(xué)實踐，提高教學(xué)效果和教育質(zhì)量。

四提升人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的實踐進路

為指導(dǎo)學(xué)生參與度多模態(tài)分析在教學(xué)實踐中的落地實施，本研究依托人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的多模態(tài)分析模型，設(shè)計了人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的技術(shù)路線，如圖2所示。此技術(shù)路線以多模態(tài)學(xué)習(xí)分析技術(shù)為支撐，主要按照以下步驟實施： ① 多模態(tài)數(shù)據(jù)采集。在人機協(xié)同教學(xué)環(huán)境中，主要通過4K 高清攝像頭、雙目立體深度相機來采集多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)來源于真實世界，涵蓋學(xué)生數(shù)據(jù)、教師數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)內(nèi)容數(shù)據(jù)等；采集的數(shù)據(jù)多為視頻、音頻、文本、圖像、3D位置等形式，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)支持。 ② 基本動作分析。運用計算機視覺、自然語言處理等技術(shù)，從已有的數(shù)據(jù)集中識別出師生的表情、姿態(tài)、話語等基本動作，進行基本動作編碼，并依據(jù)編碼結(jié)果開展基本動作分析。 ③ 教學(xué)活動分析。根據(jù)基本動作分析結(jié)果，按照空間維度和時間維度對教學(xué)活動進行劃分。其中，空間延展的交互活動主要包括師生交互、生生交互、生機交互，時間延展的學(xué)習(xí)活動主要包括聽課、討論、反饋等。在此基礎(chǔ)上，對教學(xué)活動進行編碼，并依據(jù)編碼結(jié)果開展教學(xué)活動分析。 ④ 教學(xué)場景分析。根據(jù)教學(xué)活動分析結(jié)果，將教學(xué)活動發(fā)生的教學(xué)場景主要劃分為講授、練習(xí)等不同類型。在此基礎(chǔ)上，對教學(xué)場景進行編碼，并依據(jù)編碼結(jié)果開展教學(xué)場景分析。 ⑤ 參與狀態(tài)分析。根據(jù)教學(xué)場景分析結(jié)果，將師生的參與狀態(tài)劃分為行為參與、社會參與兩種狀態(tài)。其中，行為參與是指學(xué)生在教學(xué)活動中所展現(xiàn)出的諸如回答問題、課堂練習(xí)等與具體學(xué)習(xí)任務(wù)有關(guān)的身體動作和行為表現(xiàn)，而社會參與是指學(xué)生在課堂情境中與教師和同學(xué)進行互動交流、融入集體學(xué)習(xí)的社會性行為。在此基礎(chǔ)上，對參與狀態(tài)進行編碼，并依據(jù)編碼結(jié)果開展參與狀態(tài)分析。需要說明的是，上述編碼中的每個指標均應(yīng)通過德爾菲法、參考教育專家的意見進行設(shè)計并分配權(quán)重，形成科學(xué)的學(xué)生參與度指標體系。參考此技術(shù)路線所揭示的學(xué)生參與度影響因素，本研究從計算方法創(chuàng)新、教學(xué)形態(tài)重塑、教研模式變革三個角度，提出提升人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的實踐進路。

圖2人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的技術(shù)路線

1融入“活動-場景”框架，進行學(xué)生參與度計算方法創(chuàng)新

相較于傳統(tǒng)教學(xué)，人機協(xié)同教學(xué)更為復(fù)雜多樣，涵蓋線上線下混合、人機互動、師生互動等多種形式。不同的教學(xué)活動具有獨特目標、流程與互動方式，且不同教學(xué)活動發(fā)生的教學(xué)場景在物理環(huán)境、社會文化氛圍、技術(shù)支持等方面存在差異。因此，有必要融入“活動-場景”框架進行學(xué)生參與度分析，以充分考量不同教學(xué)活動和教學(xué)場景的特點，為學(xué)生參與度計算賦予教育語義，進行學(xué)生參與度計算方法創(chuàng)新，具體可從以下方面入手：

① 完善教育語義相關(guān)的學(xué)生參與度指標體系。教育領(lǐng)域的相關(guān)專家和教研人員應(yīng)充分關(guān)注具體課堂中教學(xué)活動和教學(xué)場景引發(fā)的學(xué)生參與度差異，一方面深入透視教學(xué)活動和教學(xué)場景所蘊含的教育語義，明晰學(xué)生需要理解、掌握、應(yīng)用的具體知識與技能；另一方面基于教育語義，為教學(xué)活動和教學(xué)場景設(shè)置與教育語義緊密相關(guān)的學(xué)生參與度指標，使其能夠反映學(xué)生的教育目標達成程度。 ② 加強多模態(tài)數(shù)據(jù)與教育語義的關(guān)聯(lián)分析。教育技術(shù)學(xué)專業(yè)人員應(yīng)發(fā)揮“聯(lián)結(jié)”學(xué)科的優(yōu)勢，將計算機領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與教育領(lǐng)域的意義建構(gòu)進行融合，推動多模態(tài)教育數(shù)據(jù)與教育語義的深度耦合，從而量化學(xué)生參與度的情境化效能。③ 優(yōu)化教學(xué)活動和教學(xué)場景設(shè)計。根據(jù)學(xué)生的課堂表現(xiàn)和智能反饋結(jié)果，一線教師或?qū)W科教研員應(yīng)注意融合真實的數(shù)字化課堂應(yīng)用情境，優(yōu)化教學(xué)場景設(shè)計，創(chuàng)新教學(xué)活動形式，如利用虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)打造沉浸式學(xué)習(xí)體驗，以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高其課堂參與度。

2利用“數(shù)據(jù) ^?+ 知識”雙驅(qū)動，支持“人在回路”的人機協(xié)同教學(xué)形態(tài)重塑

在數(shù)字化課堂的應(yīng)用研究中，“人在回路”（Human-in-the-Loop，HITL）理念發(fā)揮了重要的范式引領(lǐng)作用?！叭嗽诨芈贰笔侵竿ㄟ^置信度來評估人工智能算法的生成結(jié)果，并將其與專家設(shè)定的閾值相比較，旨在利用人類比機器更為擅長的綜合、模糊的判斷力，對技術(shù)系統(tǒng)運行過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行干預(yù)、引導(dǎo)與決策[39]。當前，機器雖然可以提供大量的數(shù)據(jù)和信息，甚至能夠模擬一些教學(xué)行為，但其仍然缺乏人類的直覺、情感和道德判斷。在教學(xué)中，教師扮演了不可或缺的角色，其不僅是教學(xué)內(nèi)容的傳遞者，更是學(xué)生學(xué)習(xí)的引導(dǎo)者和推動者?；诖?，相關(guān)教育部門需認識到教師在“人在回路”中的引導(dǎo)作用，通過采取有效措施，構(gòu)建“數(shù)據(jù) + 知識”雙驅(qū)動的協(xié)同機制，推動人機協(xié)同教學(xué)形態(tài)重塑，具體可以從以下兩個方面入手：

① 強化教師在“人在回路”中的引導(dǎo)作用。一方面，教師要引導(dǎo)學(xué)生篩選和評估信息，并正確使用智能技術(shù)。面對數(shù)字時代的海量信息，教師要引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會評估和篩選信息，使學(xué)生習(xí)得真正有用的知識，避免受不良信息的影響。另外，機器可以提供諸多學(xué)習(xí)支持與服務(wù)，但如果過度依賴機器，便可能會削弱學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新思維，因此教師要引導(dǎo)學(xué)生正確使用智能技術(shù)，對智能技術(shù)保持理性、審慎的態(tài)度。另一方面，教師要注重培養(yǎng)學(xué)生的道德素養(yǎng)和社會責任感。在人機交互情境中，學(xué)生可能會遭遇一系列倫理道德問題，若未能妥善處理，將會對學(xué)生的價值觀塑造和社會實踐能力發(fā)展產(chǎn)生負面影響。因此，教師要引導(dǎo)學(xué)生形成正確的道德認知，助力其做出正確的道德判斷和決策。 ② 將數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識驅(qū)動相結(jié)合，優(yōu)化人機協(xié)同教學(xué)形態(tài)。其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動是指通過收集和分析人機協(xié)同教學(xué)中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘其中存在的問題，從而調(diào)整、優(yōu)化教學(xué)策略和干預(yù)方案；知識驅(qū)動是指通過綜合運用教育、心理學(xué)、人工智能等多個領(lǐng)域的知識和理論，引導(dǎo)和優(yōu)化人機協(xié)同教學(xué)過程。數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識驅(qū)動相結(jié)合，意味著由機器協(xié)助教師完成諸如成績統(tǒng)計、作業(yè)批改等重復(fù)性或高強度的工作，而教師專注于提供個性化的教學(xué)服務(wù)，以實現(xiàn)人機協(xié)同教學(xué)的優(yōu)化與升級，提高教育教學(xué)的質(zhì)量和效率。

3構(gòu)建多方聯(lián)動格局，穩(wěn)妥推進基于多模態(tài)教學(xué)行為分析的教研模式變革

要想切實、有效地推進多模態(tài)教學(xué)行為分析，使其在教育領(lǐng)域發(fā)揮更大價值，離不開教師、教育專家、工程技術(shù)人員等共同發(fā)力。因此，有必要構(gòu)建多方聯(lián)動格局，使教師的實踐經(jīng)驗、教育專家和教研員的理論素養(yǎng)、工程技術(shù)人員的專業(yè)技能互為補充，穩(wěn)妥推進教研模式變革，具體可從以下方面入手：

① 建立高質(zhì)量的教研發(fā)展共同體。教育部門應(yīng)組建由教育專家、一線教師、教研員和工程技術(shù)人員構(gòu)成的教研發(fā)展共同體，關(guān)注多模態(tài)教學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果與發(fā)展動態(tài)，持續(xù)更新、完善相關(guān)理論和方法；同時，應(yīng)開展多模態(tài)教學(xué)相關(guān)培訓(xùn)，組織教師踴躍參加和學(xué)習(xí)，提升其對多模態(tài)教學(xué)行為分析的認知水平并豐富相關(guān)的知識與技能。此外，教育部門要鼓勵教師探索并實施數(shù)字化課堂的多模態(tài)教學(xué)行為分析。在真實的課堂教學(xué)中，教師要善于運用多模態(tài)教學(xué)行為分析平臺，對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進行全周期的可視化記錄、分析與應(yīng)用，以服務(wù)課后聯(lián)合教研。 ② 強化對教師教學(xué)改進計劃的指導(dǎo)和教學(xué)改進效果的評估。根據(jù)多模態(tài)教學(xué)行為分析結(jié)果，教師要制定個性化的教學(xué)改進計劃，教研發(fā)展共同體可指導(dǎo)教師調(diào)整、優(yōu)化，以提高數(shù)字化課堂教學(xué)質(zhì)量；同時，教育專家和學(xué)科教研員要對教師實施教學(xué)改進計劃的過程進行跟蹤，并全面評估其教學(xué)改進效果，以確保教學(xué)改進計劃有效落地。

五結(jié)語

在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，學(xué)生參與度的多模態(tài)分析是衡量數(shù)字化課堂實踐成效的重要風(fēng)向標。本研究剖析了人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的關(guān)鍵特征，構(gòu)建了相應(yīng)的學(xué)生參與度多模態(tài)分析模型，并提出了提升人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的實踐進路，可為有效提高學(xué)生參與度、助力教師自我成長與專業(yè)發(fā)展提供支撐，并有助于提升數(shù)字時代課堂教學(xué)的組織效率和靈活性。囿于文章篇幅，本研究尚未進行人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度多模態(tài)分析的相關(guān)實證研究，也尚未驗證人機協(xié)同教學(xué)中學(xué)生參與度的多模態(tài)分析模型在實際教學(xué)場景中的應(yīng)用價值，這是后續(xù)研究的重要方向。此外，后續(xù)研究可以持續(xù)圍繞算法可解釋性、模型通用性、教學(xué)行為優(yōu)化等議題展開探索，如挖掘并利用領(lǐng)域知識，進一步增強算法的可解釋性，使算法的決策邏輯與教育領(lǐng)域的專業(yè)認知相契合；創(chuàng)新設(shè)計教學(xué)活動，優(yōu)化算法模型的訓(xùn)練環(huán)境與輸入數(shù)據(jù)，以提升算法模型的通用性；自動融入“活動-場景”框架，捕捉教學(xué)活動中的動態(tài)信息與場景特征，為教學(xué)行為優(yōu)化提供指導(dǎo)。由此，突破傳統(tǒng)學(xué)生參與度研究中去情境化的局限，實現(xiàn)對數(shù)字化課堂學(xué)生參與度的精準評估。

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Student Engagement in Human-ComputerColaborativeTeaching： KeyFeatures，AnalyticalModeland Practical Approaches

JIANG Yan-Shuang1 XU Zong-Si2 LU Hang3 ZHU Li-Xin4[Corresponding Author] （l.China InstituteofEducationand Social Development，Beijing Normal University，Beijing，China00875; 2.School ofComputing and Data Science，The UniversityofHong Kong，Hong Kong， China 999077; 3.College ofEducation，Zhejiang Normal University，Jinhua， Zhejiang， China 321004; 4.SchoolofEducation，BeijingNormal University，Beijing，China ）

Abstract： Studentengagementservesasabarometerformeasuringtheeffectivenessofdigitalclassroom，andakeyindicator for evaluating educational quality.With the integrated developmentof intellgenttechnologyandeducationand teaching， human-computercollaborative teachingand multimodal learming analysis have provided new perspectives for the acurate assessmentofstudentengagement.Basedon this，thepapercarriedoutamultimodalanalysisofstudentengagementinhumancomputercollaborative teaching，andfirstanalyzedthe keyfeatures ofmultimodalanalysisofstudent engagement inhumancomputercolaborative teaching，which weremainlymanifested inimproving interpretability，enhancingversatilityand improving accuracy. After that，the paperconstructeda multimodalanalysis modelfor student engagementinhuman-computer collaborative teaching，including theenvironmentsystem layer，the interactionformlayer，and the model generationlayer. Finall，basedontis model，thepaperdesignedatechnicalrouteformultimodalanalysisofstudent engagementinhumancomputercolaborative teaching.Referringtothe influencing factorsofstudent engagement revealedbythis technicalroute， the paper put forward practicalappoaches to improve studentengagementinhuman-computercollaborative teaching from the perspectivesofcomputational methodinovation，teaching formreshaping，andtransformationof teachingresearchmode.The researchon student participation in human-computercollaborative teaching in this paper was conducive to improve the organizational eficiencyofhuman-computercollborative teaching in thedigital eraand provide a strongsupport for the improvement oflearning effectiveness and educational quality.

Keywords： human-computercollborative teaching;student engagement;multimodal analysis;digitalclassroom