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人机协同精准教学是人与机器相互协作、取长补短，形成正反馈关系，共同完成精准学情获取、精准确定目标、精准设计资源、精准教学干预的教学方式。其中，学情获取是开展精准教学的前提，教学目标是精准教学的起点与灵魂，教学资源是精准教学的客体与内容，教学干预是精准教学的核心。本研究设计这四个关键环节的实施过程，通过建立教学目标序列、颗粒化教学资源、层次化教学干预与差异化学习需求之间的动态映射与匹配关系，实现“按需定教”；构建了班级整体教学干预、小组分层教学干预和个体特征教学干预三层次人机协同课堂教学干预机制。教师还需结合课程特征、课程内容和学生认知发展阶段，依据学生的共性与个性开展教学干预，才能有效破解规模化教学与个性化培养这一根本矛盾，提升教育教学质量。 相似文献
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随着教育数字化转型的推进和生成式人工智能技术的发展,人机协同学习成为未来学习的新常态。人机协同学习主要通过学生和机器的分工和有机协同提升学习的效率和效能,促进学生智慧和机器智能的共同增长,实现人机协同的教育智慧创生,完成超越人类智慧和机器智能的复杂任务,促进学生的知识建构、认知发展、思维提升和智慧养成。人机协同学习需要以学习者的智慧增长为核心,重视人和机器之间的博弈与平衡,强化人机角色的辨识与动态调整,加强人与机器自主度的灵活转换。本研究围绕面向知识掌握的“干预—自主”式学习、面向知识建构的“协作—探究”式学习、面向知识创造的“对话—协商”式学习,提出人机协同学习的典型模式,勾勒了人机协同学习的实践样态。未来人机协同学习需要优化智能学习干预的模式与策略,提高学生的自主意识,加强人机协同学习模式的探索,探究人机协同学习的发生机制,以支撑和引领智能时代学习模式的创新发展。 相似文献
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智能技术的快速发展和智能教育产品的逐渐成熟为个性化学习的实现提供了可靠保障。然而,“片面化”的智能诊断、“程式化”的教育干预、“投喂式”的服务供给、“机器主导”的教育决策阻碍了个性化学习目标的实现。要从本质上实现个性化学习,应该从“技术应用”“个体发展”和“人机关系”的视角对个性化学习进行重新审视：实现对学生的智能诊断和精准干预,强化智能技术对于教育的“赋能作用”;强调学生自我意识的唤醒、自我认知的强化和自主学习能力的提升,保障智能技术应用回归“育人”的本真;通过学生和机器的“博弈”,找到“机器智能干预”和“学生自主学习”的平衡点,实现人机协同学习生态的优化。在此基础上,围绕“学生自主学习—机器智能分析—机器智能干预—学生主观评判”构建了人机协同支持的个性化学习模型,以期勾勒智能时代个性化学习的未来图景。 相似文献
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智能学习干预是智能技术驱动学习变革的关键环节，也是大规模个性化教育的重要依托。然而，干预目标的“短视化”、干预方式的“程式化”、干预条件的“粗放化”、干预成效的“模糊化”，严重制约了智能学习干预效用的发挥。文章重新界定了智能学习干预的内涵，指出智能学习干预旨在通过全景化教育数据的采集分析，智能诊断和综合评估学生的个体特质、学业问题和学习需求，通过教师和机器的协同决策，找准学生的学习困境，“主动”为学生提供定制化的学习内容、服务与策略，帮助学生减轻学习负担、克服学业困难、提高学业水平、提升学习素养；从主动性、适切性、渐进性、延展性、可解释性、可协商性六方面定义了智能学习干预的实施原则。在此基础上，文章围绕教育数据感知、干预对象刻画、学业问题诊断、学习干预设计、干预措施甄选、干预成效检验等环节构建了人机协同支持的智能学习干预模型，并从价值定位与理念重构、干预成效的长周期检验、风险防范和伦理规约、基于数字人技术的干预模式设计方面展望智能学习干预的实践进路。 相似文献
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基于“人机协同”理念，以某高校英语写作教学的实际情况为切入点，构建人机协同反馈促进学生个性化学习的模式，并进行教学实证研究。结果表明：人机协同的智慧教学中多元化反馈能够促进学生个性化学习和教师精准教学；学生投入度高，与智慧教学平台的积极互动有助于学生在主动学习中发展批判性思维；学生的学习质量得到很大提升。 相似文献
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反馈是有效教学中不可或缺的要素，智能技术在教育领域的兴起为形成性、个性化的教学反馈带来新的可能。对相关研究进行系统性梳理能够为智能反馈系统的设计、开发与应用提供指导。从目标、作用机制和系统架构三个维度对智能教学反馈的研究现状进行分析后发现：基于智能技术的教学反馈旨在为学习者的认知、情感与态度、元认知带来积极影响，促使学习者改进当前状态和学习成效。在反馈作用机制层面，基于正确/错误响应的自动反馈通常采用基于规则的匹配模式，通过对比答案正误来触发反馈；个性化教学反馈的关键在于构建学习者模型，使教学反馈适应不同学生的特征，并结合本体论或采用多轮人机对话的方式实现教学反馈的个性化；人机协同反馈通过实现教师、学生与计算机之间的互动与互补，来提升教学反馈的有效性。在系统架构层面，反馈系统由输入层、分析层、推理生成层三个层次组成，通过一系列算法模型和反馈机制生成反馈决策，其与学习者模型、专家模型、领域模型的相互作用决定着教学反馈的精确性与适应程度。 相似文献
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精准教学从提出到发展历经了几十年，受科学技术和网络的局限，其普及和推广成效甚微。近年来，伴随着人工智能教育产品的大力产出，职业教育学校的智慧校园建设已初步完成，精准教学有了普及的物理基础。本研究采用人机协同模式下智能教育软硬件和平台收集数据，以数据为导向，形成学习者画像，开展精准教学策略分析和诊断。设计了适合职业教育的沉浸式、沙龙式、茶话式、戏剧式“四式”课堂教学活动模型。采用李克特式量表所得前后测学意分析、学习深度等内容，归纳总结出符合当前智慧职教改革的、学生喜爱的精准教学策略框架，实施精准知识投送、特色教学活动、个性化兴趣拓展等内容，为实现职业学生深度学习进行实践研究。 相似文献
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智能教育产品的研发与应用是智能时代学习模式变革的核心驱动力,也是教育数字化转型的重要依托。当前智能教育产品的研发尚处于起步阶段,在实践应用过程中呈现出诸多问题,限制了智能教育产品应用成效的发挥,包括聚焦知识学习,忽视学生核心素养的培育;讨好式的服务供给,无法为学生提供系统化的学业问题解决方案;完全依赖数据进行教育决策,忽视机器智能服务的不确定性;“单向度”的机器智能应答,忽视学生的主观体验;缺乏伦理规约,导致学生对智能产品的误用和滥用。原因在于产品研发机构知识取向的应用目标、工具式的产品定位、对数据和算法的核心效用及其局限性认识不清晰、忽视学生对产品服务质量的反馈、缺乏对智能教育产品潜在风险的合理预期。未来智能教育产品的转型升级需要进一步完善面向智能教育产品的个性化自主学习理念;推动知识学习和素养培育双轮驱动的应用目标转型;实现主动智能、系统精准的学习服务供给;强化基于人机混合智能的科学化学习干预;构建人机智能双向互动的人机协同学习模式;完善绿色科学的智能教育产品伦理规约。 相似文献
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个性化作业是落实“双减”政策,实现减负提质的重要途径。人工智能为实现个性化作业提供了技术支撑,但在实践中,由于其内部工作原理对用户不可见,且存在价值观、情感等方面的缺失问题,降低了其在个性化作业实践中应用的深度与效果。人在回路机制是指通过置信度评估的方法对人工智能算法生成的结果进行评估,进而决定是否执行算法结果的人机协同方法。基于人在回路机制的个性化作业设计理论模型,以作业实践为核心流程,以人机协同、认知诊断、干预反馈等为理论指导,将人在回路机制融入作业布置、作业诊断和作业辅导的关键环节中,实现了人类智能与人工智能的协同工作。在此基础上提出的个性化作业实践路径,包含基于学习者画像的作业习题推荐、基于多模态学习分析技术的错因诊断,以及基于多模态资源推送的作业辅导三个阶段,分别回答了做什么题、错在哪里,以及如何辅导等作业实践中的关键问题,形成了人机协同机制下智能技术赋能作业实践的闭环。基于该实践路径研发的原型系统,已在一线教学单位开展了实践,初步验证了方法的可行性。 相似文献
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智能导学系统能够提供个性化的自主学习服务，但仍然面临诸多挑战，如对学习者理解不足、用户体验较差、自动化程度有限等。针对这些挑战与问题，本研究设计并实现了涵盖领域知识层、基础模型层和用户接口层的三层架构新型导学系统，并以“雷达数学”系统为例进行介绍。领域知识层借助知识空间等理论，构建符合教学和认知规律的学科知识图谱和教学策略库；基础模型层利用深度学习、自然语言处理等技术，实现更精准的学习者模型、个性化教学策略模型和自动批阅模型，提升系统对学习者的理解和自动化程度；用户接口层基于可解释人工智能技术与游戏化设计理论，构建可解释的认知地图和个性化导航等服务，改善系统用户的体验。在此基础上，本研究针对学习者、教师、家长等不同角色，阐述了新型智能导学系统的三类典型应用场景并对其发展趋势进行了展望。 相似文献
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后疫情时代在线学习的地位得到进一步提升。基于文献研究与开发研究,构建了基于数据的在线学习个性化学习支持服务理论模型,并探讨了其实现途径,指出基于大数据的在线学习个性化学习支持服务能有效提升学习质量,提高学习支持服务与学习者需求的匹配程度,实现“类同伴”的陪伴效果,减少在线学习参与的孤独感,提高情感体验,实现高品质学习。基于此,构建了人、大数据、资源、时机、方式和途径为作用元素的学习支持服务模型,实现数据支持的精准决策和智能服务。提出实现基于大数据的在线学习个性化学习支持服务需要关怀生命,系统培育大数据驱动的积极学习支持服务理念;完善基础,构建大数据收集平台对学习者精准画像;建设资源,围绕学习者个性化学习支持服务形成优质学习支持资源;强化体验,围绕“高品质学习”优化学习支持服务机制。 相似文献
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人机协同作为智能技术应用的重要形式,在实现个性化学习、终身学习等方面对于教育数字转型的实现与推进具有重要意义,是教育数字化转型的必然选择与本质要求。伴随着教育数字化转型背景下人机协同教学不断深入发展,当前人机协同教学效果如何？有哪些影响因素？目前学术界还缺乏对这些问题的关注。研究基于期望确认理论、动机理论和信息系统成功模型,结合访谈分析,构建了教师人机协同教学满意度的影响因素模型,旨在探讨人机协同教学过程中教师行为教学效果、教学意愿之间的相关性。研究结果显示：教师人机协同教学的满意度、有用性感知和娱乐性感知对其持续性行为意向存在积极显著影响;教师在人机协同教学中的娱乐性感知和期望确认以及人机协同本身的信息质量和系统质量对教师的满意度存在积极显著影响;教师在人机协同教学中的期望确认和人机协同本身的信息质量和系统质量对教师的有用性感知存在积极显著影响。进一步通过模糊集定性比较分析可知,娱乐性感知是影响教师人机协同持续性行为意向的必要条件,有用性感知、信息质量和系统质量是影响持续性行为意向的核心条件。并且通过组态效应分析可知,教师人机协同教学持续行为意向的影响因素共有七种组合模式,不同因素通... 相似文献
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新一代网络教学平台特征和技术难点的分析与探讨 总被引：8，自引：0，他引：8
本文首先基于现有网络教育平台突出存在的"信息过载"、"缺乏因材施教"、"环境孤立"等问题,剖析了其形成机理和相关方面的探索情况.随后,本文结合当前智能代理、信息检索、领域本体知识和个性化服务的研究和应用成果,并且在一定的实验验证和理论研究的基础上,给出了当前在网络教育领域应特别关注的一些技术实现重点和问题解决途径,即基于智能代理的学习资源检索技术,基于领域本体知识的学习资源主题词索引及管理技术,基于自组织的个性化智能推荐和匹配技术,基于语义分析的元数据信息提取和描述模型,针对用户兴趣模型的构成、表示及演化机制研究,针对动态学习组织的推荐内容展示和协同技术研究等.此外,本文在汇总国内外新型网络教育平台建设和应用情况的基础上,也提出了一些建设新一代网络教育平台所需要注意的事项和系统实现要求,以供相关系统设计者参考. 相似文献
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在“双减”政策背景下,研究如何开发摆脱答案供给式辅导模式,强化高阶思维发展、元认知调节与情感激励作用的新一代智能作业辅导系统框架成为当前智能学习系统需要突破的关键性技术之一。文章针对当前智能作业辅导系统关键环节存在的学习者多元隐性特征难以挖掘、高阶思维能力难以引导与培养、辅导策略属性缺乏精细设计以及辅导效果验证数据支撑不足等问题,采用人机智能协同的技术破解路线,构建了以学习者多元数据和作业题面信息智能采集为起点、专家经验与机器智能协同决策为基础、融入元认知调节策略,结合辅导策略知识图谱,以促进学习者高阶思维能力发展的新一代智能作业辅导系统框架,自动生成服务于不同学习者的以知识掌握与思维发展并重为目标的个性化辅导方案,并在原型设计基础上结合实例进行应用分析,以推动作业辅导精准化、智能化实现。 相似文献
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大量学生直接利用ChatGPT生成作业,导致“智能知识喂养”的浅层学习新问题。如何促进人机协同深度探究性学习,是生成式人工智能教育应用亟需解决的重要问题。本研究基于人机协同学习理论、社会建构主义理论和涟漪拓展探究法,提出了人机协同深度探究性学习模型及其教学模式;以ChatGPT和QQ系统为基础开发了人机协同深度探究性学习系统和智慧助教,为学习者提供任务提醒、持续会话、学习评价和知识聚敛等功能。研究采用准实验研究法,以“现代教育技术”课程的“教学设计”一章作为教学内容,检测上述模式的效用。实验结果表明,该模式及其系统能够显著改变学生的学习绩效、问题解决能力、批判性思维能力、学习态度、自我效能感和内在学习动机,但对创造性思维能力和外在动机的效果不显著。为促进该模式与系统的有效实施,教师需要从在地化知识转化、人机认知冲突启动、人机协同探究学习理念树立和学生能力培养等方面提供支持。 相似文献
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生成式人工智能推动智能社会加速演进,智能技术赋能教育正引发教育组织和服务模式的深刻变革。教学实践转向教师智能和机器智能的互补与融合,人机协同教学将成为未来主流教学方式,以适应智能时代个性化、高效率、包容性和多元化教学需求。为释放人机协同教学潜能,推动其安全有序发展,本研究基于“计算机作为社会行动者”理论和人机协同教学的探索实践,分析物理空间、虚拟空间和混合空间中人机协同教学的典型形态,界定人机协同教学的内涵和关键场景,构建人类教师与教育机器人、虚拟化身/代理和数字孪生有机联动的人机协同教学框架——iSTAR。该框架将人机协同教学的实践层次分为人使用机器、基本人机协作、双重人机协作和复杂人机协作四个级别,强调以人为本妥善规划人机协同教学路径,包括从数据采集到人机交互的全流程合理设计,机器使能规范、伦理与数字素养保障,以及社会实验驱动的技术准入、场景规范和影响评估等,以期为智能时代人机协同教学发展提供理论借鉴和行动指南。 相似文献
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人机协同教学是教育发展的趋势,人类教师与虚拟教师并存已成为数智时代的教育新现象,促进两者从协同走向融合有利于教育的数字化转型和高质量发展。人类教师与虚拟教师融合的底层逻辑是优势互补,即充分发挥两者在教育信息采集获取、处理分析以及形成教育决策方面的优势,进而达成教学过程中客观与经验、统一与灵活、精准与弹性间的平衡。人类教师与虚拟教师的融合应当通过拓展各自的能力限度以形成“人机协作”的教育智慧,通过避免浅层次的“物物整合”以实现“人机融合”的教育样态,通过突破固有的时空界限以打造“开放灵活”的教学环境。其典型的应用场景包括三类：一是基于“双师共场”构建沉浸式的教学情境,增强学习中的交互体验;二是通过“人机协同”更为精准地勾勒学习者画像,赋能个性化教学;三是依靠“人机联合”综合分析教学过程中的多维度信息,支撑更为精准的立体化评价。为此,需要构建有助于人机协同的教学空间,创设基于多模态信息的师生交互模式,并遵循人类教师与虚拟教师应然的职责和伦理界限。 相似文献
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人类与人工智能的碰撞与交融是连接当下现实与“近未来”人类场景的主要叙事路径。人机协同教育是人工智能时代教育变革的新范式和突破口，通过探究当前人机协同教育的作用机理和发展趋势，有助于构建“近未来”人机协同教育的路径和图景，引发对“远未来”人机协同教育的前瞻性审思。人机协同教育的发展进阶分人机协作、人机增强、人机融合和人机共创。以“近未来”的视角研究教育发展，更贴近对现实的结构分析、对发展变革的可行分析，以及对人类切身面临的挑战分析。本研究从三个方面探究“近未来”人机协同教育的新思路：首先，秉持“以人为本”的价值理念，从合伦设计、人因设计、体现人智的技术设计三个维度构建人本人工智能的研究框架和应用模型；然后，基于人机协同教育的技能本位、具身学习新范式和对学习生态的变革，提出智慧学习生态的理论框架与实施路径；最后，阐述人机协同教育的深度发展需要以智慧教育理论为指导和依据。 相似文献
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人工智能的快速发展与社会应用,正在带来教育系统的人机协同化.人机协同教育图景与传统教育流程大异其趣,人机协同的有效运转使得教育所需的智能结构发生转型.基于国家实力三分理论建构的教育人机协同系统所需的智能结构三维模型有硬、软、巧三种智能,在弱人工智能时代,机器的长处在于硬智能,人类教师则优在软、巧智能.由教育人机协同系统智能结构三维模型,推导出未来教师核心素养框架的三个维度:(1)硬素养,即数据化、结构化和可重复的教育教学能力;(2)软素养,即基于"关系能力"和创造性的教育教学能力;(3)巧素养,即教育人机协同的价值观、意识、知识能力与反思.基于人机比较,未来教师核心素养的重点应在硬素养中的计算思维、软素养和巧素养.培养未来教师的核心素养,需要师范教育率先建构基于人机协同的教育教学模式、课程体系和实训路径,以及提升教师教育者的人机协同教育能力. 相似文献