“人工智能+智慧教育”：構建人機協同的新型教學范式研究

摘要：本研究圍繞人工智能與智慧教育的融合展開，重點探討如何構建教師與智能技術協同配合的新型教學模式。通過分析傳統教學中存在的不足，說明人工智能技術在教育場景中的獨特價值，從理論框架、實踐方法、技術支持三個方面，系統闡述人機協同教學范式的構建思路。研究發現，這種教學模式能夠將技術的數據處理優勢與教師的專業經驗相結合，實現教學資源的精準匹配、教學過程的動態調整以及學習效果的個性化提升，為智慧教育的發展提供了新的實踐方向。同時，針對應用過程中可能遇到的挑戰，提出了具體的解決策略，旨在推動教育教學的實質性變革。

關鍵詞：人工智能；智慧教育；人機協同；教學范式；教育變革

中圖分類號：F2"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.22.020

1 緒論

1.1 研究背景

在數字技術深度賦能社會發展的21世紀，以人工智能、大數據、區塊鏈為代表的新一代信息技術正引發教育形態的系統性變革。根據《中國教育信息化發展報告（2024）》顯示，全球教育科技市場規模已突破3000億美元，其中人工智能教育應用占比達45%，標志著教育數字化轉型進入深水區。傳統課堂教學范式以教師為中心，呈現出三元結構性矛盾：在資源配置維度，教育部2023年數據顯示，東西部地區優質課程資源覆蓋率相差37個百分點，區域教育鴻溝顯著；在教學適配維度，基于認知發展理論的個性化教學需求與班級授課制的標準化輸出存在天然沖突，約62%的教師反映難以兼顧學生多元學習風格；在評價體系維度，形成性評價占比不足20%，終結性考試仍主導教學效果評估，難以全面反映學生核心素養發展。人工智能技術的教育應用突破了傳統教學的時空限制與規模約束，為構建新型教學范式提供了技術支撐。機器學習算法能夠通過分析學生學習軌跡生成個性化推薦方案，自然語言處理技術可實現智能答疑與作業批改，計算機視覺技術則為課堂行為分析提供數據支持。《教育人工智能白皮書（2025）》指出，全球已有78個國家將智能教育納入國家戰略，我國《“十四五”教育發展規劃》亦明確提出“構建人機協同的教育新生態“的發展目標。在此背景下，探索教師專業能力與智能系統技術優勢的深度融合機制，構建符合教育規律的人機協同教學范式，成為破解傳統教學困境、推動教育數字化轉型的關鍵命題。

1.2 研究意義

在理論層面，研究致力于構建中國特色的人機協同教學理論體系，具體體現為3個維度的突破：首先，從教育傳播學視角解構人機協同教學的核心要素，搭建包含“教師教學決策—系統智能支持—學生主動建構“的三維互動模型，豐富該領域的理論內涵[1]；其次，基于認知負荷理論，深入剖析智能技術介入教學過程的作用機制，探究其對學生知識建構效率的影響路徑，完善教育心理學在智能教育場景中的應用框架；再者，結合復雜系統理論，探索教育治理現代化進程中教學范式轉型的內在規律，構建人機協同教學的生態演化模型，為智慧教育理論體系提供新的分析維度，從而超越技術工具論局限，確立人機協同教學的本體論地位[2]。在實踐應用層面，研究成果將形成可落地的解決方案：面向教學實踐，開發教師與智能系統協同備課平臺，借助知識圖譜技術實現教學資源的智能整合與教學設計的動態優化[3]；搭建自適應學習支持系統，通過學生認知診斷結果提供個性化學習方案，推動“一人一策“精準教學的實現；構建多元教學評價體系，整合課堂行為數據、作業完成情況、在線測試結果等多源信息，形成過程性與發展性相結合的綜合評價報告。面向教育管理，研究將提供智能化決策支持框架，通過實時采集與分析教學過程數據，實現區域教育資源的動態均衡配置，為縮小城鄉教育差距、促進教育公平提供實踐路徑。此外，研究還將推動智慧教育從單純技術驅動向價值引領轉型，探索人機協同教學中的倫理規范與實施策略，為教育數字化轉型提供可推廣的實踐范例。

1.3 國內外研究現狀

西方發達國家在智能教育應用領域經歷了從工具理性到價值理性的認知躍遷。早期研究聚焦于智能輔導系統（ITS）的開發，如20世紀70年代的SCHOLAR系統實現了基于知識庫的問答交互，20世紀90年代的CognitiveTutor構建了基于認知模型的個性化訓練機制。進入21世紀，隨著深度學習技術的突破，研究重點轉向適應性學習系統的優化，Knewton平臺通過實時學習分析實現學習路徑動態調整，Pearson的智能評估系統可自動生成個性化學習報告[4]。近年來，歐盟“AI4ED”計劃推動研究向人機協同教學的深層機制探索，關注教師數字素養與技術系統的適配性，提出“技術增強型教學法”（TPCK-AI）框架，強調教師應具備技術pedagogical-content-knowledge的整合能力。然而，現有研究仍存在技術嵌入與教育本質疏離的問題，對人機協同教學中的情感交互、價值引導等教育本源問題關注不足。我國智能教育研究伴隨“互聯網+教育”戰略的推進快速發展，CNKI數據顯示，近五年“人機協同教學”相關文獻年均增長28%。早期研究多集中于技術應用層面，如智慧課堂環境構建、教育機器人功能開發等[5]。近年來，學者開始關注教學范式轉型，祝智庭提出“智能教育的三重境界”理論，強調從工具應用到系統變革的演進；黃榮懷構建了“智能教育的生態模型”，提出人機協同的核心是形成“教師為主導、系統為支撐”的共生關系[6]。但現有研究存在一定的結構性失衡：理論研究滯后于技術實踐，尚未形成具有中國特色的人機協同教學理論框架；區域實踐差異顯著，東部發達地區已開展規模化的智能教學實驗，而中西部地區仍停留在單點技術應用階段；對教師角色轉型的研究多集中于應然層面，缺乏基于真實教學場景的實證分析，特別是鄉村教師在人機協同教學中的適應性問題亟待關注。

2 傳統教學范式的局限性與人工智能的教育價值

2.1 傳統教學范式的局限性

傳統的教學模式主要依靠教師講授，然而隨著知識經濟時代對創新人才培養的需求轉變，這一范式的內在局限日益凸顯，集中表現為教育目標、過程與評價的系統性失衡。教學資源和方法相對固定，很難滿足不同學生的學習需求。從教育目標維度審視，傳統教學范式遵循標準化培養邏輯，難以滿足學生差異化發展需求。教學過程，師生之間的互動不夠充分，教師很難實時了解每個學生的學習情況，導致教學的針對性不強，效果也受到影響。在教學評價方面，往往只看中考試成績，忽略了對學生學習過程、能力發展等方面的全面評估。

2.2 人工智能的教育應用價值

人工智能強大的數據處理和分析能力，為教育帶來了新的發展機遇。在教學資源方面，它可以整合海量的學習資料，并根據學生的學習特點和需求精準推送；在教學過程中，通過對學生學習行為數據的實時監測和分析，幫助教師動態調整教學策略；在教學評價環節，能夠從多個維度對學生進行綜合評價，比如利用情感計算技術分析學生在課堂上的表情和語言，了解他們的學習情緒和對知識的理解程度，使評價結果更加客觀全面。

2.3 理論與實踐的雙重突破

從理論層面看，人工智能教育應用推動教學理論范式轉型。傳統教學理論多基于“刺激—反應”行為主義框架，而人工智能支持的學習環境更契合建構主義與認知負荷理論的融合范式。這種理論創新突破了技術工具論的局限，確立了智能系統作為教育生態構成性要素的本體論地位。在實踐層面，人工智能正在重塑教學流程。以智慧課堂為例，通過混合式學習系統，學生可獲得動態調節的學習資源，教師則通過學情看板實現精準干預。這種實踐創新不僅提升教學效率，更推動教師角色從“知識傳授者”向“學習生態設計者”轉型。

3 人機協同教學范式的理論框架構建

3.1 核心概念界定

人機協同教學范式作為數字技術深度賦能教育領域的創新成果，本質上是教師專業素養與智能系統技術特性的有機融合與深度耦合。相較于傳統教育體系中以教師為絕對主導的教學模式，以及單純依賴技術驅動的“機器替代”傾向，該范式著重構建“教師—智能系統—學生”三位一體的共生關系架構。其中，教師充分發揮教學設計、情感互動、價值導向等專業核心優勢，智能系統則憑借數據挖掘、模式分析、任務自動化等技術專長，雙方通過雙向數據交互與信息反饋形成協同進化機制，最終實現以學生為主體的個性化發展目標。

3.2 理論基礎

建構主義學習理論認為，學生的學習是一個主動建構知識的過程，人機協同教學范式通過為學生提供個性化的學習資源和路徑，支持他們自主探索和建構知識。分布式認知理論則指出，認知不僅發生在個體內部，還存在于個體與環境、工具的交互過程中，人工智能作為一種智能工具，能夠拓展教師和學生的認知范圍，促進知識的有效傳遞和共享。

3.3 構成要素

人機協同教學范式主要包括教師、學生、人工智能系統、教學資源、教學環境這幾個要素。教師作為教學活動的組織者，負責教學設計、情感溝通和培養學生的高階思維；學生是學習的主體，在人機協同的環境中實現個性化學習；人工智能系統承擔著數據處理、智能分析和輔助決策的任務；教學資源經過人工智能的篩選和推薦，更加符合學生的實際需求；教學環境則為各個要素的協同工作提供技術和空間上的支持。

3.4 運行機制

人機協同教學范式的運行主要包括3個環節：首先是數據采集與分析，通過智能設備收集學生的學習行為、進度等數據，人工智能系統對這些數據進行分析，挖掘學生的學習特征和需求；然后是教學決策與實施，教師根據分析結果調整教學設計和教學策略，與人工智能系統一起開展教學活動；最后是學習反饋與調整，通過持續收集學生的學習反饋，進一步優化教學過程，提升教學效果。

4 人機協同教學范式的實踐路徑

4.1 教學準備階段

在教學準備階段，教師和人工智能系統需要協同完成教學目標設定和教學資源開發。教師根據課程標準和學生的實際情況，初步確定教學目標；人工智能系統則通過分析學生以往的學習數據，預測他們在本階段可能遇到的難點和感興趣的內容，幫助教師制定更有針對性的目標。在教學資源開發方面，人工智能系統依托知識圖譜技術，從海量資源庫（如MOOC平臺、企業案例庫、虛擬仿真資源）中篩選與目標契合的素材。教師在此基礎上進行個性化創作，將企業真實案例轉化為符合教學規律的資源包，同時融入課程思政元素（如工匠精神培育），形成“技術知識+職業素養”雙維度教學資源。

4.2 教學實施階段

教學實施階段通過課堂教學雙軌協同、個性化學習支持與實踐教學融合實現立體化推進。課堂生態構建體現“教師主導—系統輔控”的分層協作：教師仍然是課堂的主導，負責引導學生進行知識學習和能力培養。人工智能系統則實時監測學生的學習狀態，通過智能設備收集課堂參與度、答題情況等數據，并及時反饋給教師。比如，當系統發現部分學生對某個知識點理解有困難時，會自動向教師推薦相關的拓展資源，或者建議調整教學節奏。同時，人工智能系統也可以為學生提供即時的學習輔導，隨時解答他們的疑問，彌補教師無法兼顧所有學生情況的不足。

4.3 教學評價階段

構建多元化的人機協同教學評價體系，通過技術賦能實現教育評價范式的轉型，突破單一量化評價的局限，構建融合數據驅動的精準診斷與人文視角的質性評估的立體化體系。這種評價模式不僅關注知識掌握的顯性結果，更聚焦學習過程中的隱性發展，形成技術理性與教育價值的深度耦合。人工智能系統利用大數據分析技術，對學生的學習過程數據進行量化分析，生成關于學習進度、知識掌握程度、學習習慣等方面的報告；教師則從情感態度、團隊協作能力、創新思維等難以量化的維度對學生進行評價。最后，將這兩部分評價結果結合起來，形成一份全面、客觀的學生評價報告，為后續的教學改進提供有力依據。

5 人機協同教學范式的技術支撐

5.1 人工智能核心技術

實現人機協同教學范式，需要多種人工智能核心技術的支持。深度學習技術通過構建神經網絡模型，對學生的學習數據進行深入挖掘和分析，實現學習預測和智能推薦；自然語言處理技術讓人機之間能夠進行語言交互，使人工智能系統能夠理解學生的問題并給出準確的回答；計算機視覺技術則可以應用于課堂行為分析，通過識別學生的表情、動作，判斷他們的學習專注度，為教學調整提供參考。

5.2 智慧教育平臺

智慧教育平臺是人機協同教學范式的重要載體，它整合了人工智能技術和各類教學資源，為教師和學生提供了一個集成化的教學環境。平臺具備數據管理、教學管理、學習管理等功能，能夠實現教學過程的數字化和智能化。例如，智能排課系統可以根據教師和學生的時間、課程需求，自動生成最優的課表；在線學習社區則為師生之間、學生之間的交流與協作提供了便捷的渠道。

6 應用能力挑戰與應對策略

6.1 面臨的挑戰

在技術層面，人工智能技術的準確性和穩定性還有提升空間，可能會出現誤判、誤推等問題；在教育層面，部分教師對人工智能技術的接受程度和應用能力不足，難以充分發揮人機協同的優勢；此外，數據隱私和安全問題，以及算法偏見可能導致的教育不公平等倫理問題，也是需要面對的挑戰[7]。

6.2 應對對策

針對技術問題，需要加大對人工智能技術的研發投入，通過不斷優化算法提高系統的準確性和穩定性，同時建立技術評估和優化機制，及時發現和解決問題。在教師培訓方面，開展專門的人工智能教育應用培訓，提升教師的技術素養和人機協同教學能力，讓他們能夠更好地與智能系統配合。為了保障數據安全和教育倫理，需要建立嚴格的數據管理制度，加強對人工智能算法的審核和監管，確保教育的公平性和學生的權益不受侵害。

7 結論

總的來說，本研究通過對人工智能與智慧教育融合的深入分析，構建了人機協同的新型教學范式。這種范式將教師的專業優勢與人工智能的技術優勢相結合，有效解決了傳統教學中存在的問題，為智慧教育的發展提供了新的思路和方法。從理論框架的構建到實踐路徑的探索，再到技術支撐的分析和應用挑戰的應對，形成了一個較為完整的研究體系。未來，隨著人工智能技術的不斷進步和教育改革的持續深入，人機協同教學范式也會不斷完善和創新，推動教育教學朝著更加智能化、個性化的方向發展。當然，我們也要認識到，這種范式的廣泛應用還需要解決技術、教育、倫理等多方面的問題，需要教育工作者、技術研發人員和政策制定者共同努力，攜手推進教育的變革與創新。

主要參考文獻

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[3]李敏，王剛.職業院校教師數字化勝任力模型構建研究[J].高等教育研究，2020，42（6）：7885.

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[5]蘇旭東.數智時代的“人師“與“機師“協同教學[J].西南大學學報（社會科學版），2023，49（3）：123132.

[6]杜靜，黃榮懷，李政璇，等.智能教育時代下人工智能倫理的內涵與建構原則[J].電化教育研究，2019，40（7）：511.

[7]馮銳，孫佳晶，孫發勤.人工智能在教育應用中的倫理風險與理性抉擇[J].遠程教育雜志，2020，38（5）：4352.