2026年 04期
人智协同问题解决:过程模型和运行机制
刘英群;管秀;韩锡斌;随着生成式人工智能等智能技术的蓬勃发展,人智协同问题解决正逐渐成为未来工作情境的新常态。然而在教育领域,当前研究仍缺乏对人智协同问题解决的概念内涵、过程模型及其运行机制的深入探讨。研究从混合智能的视角对人智协同问题解决进行了明确的概念界定,并剖析了其主要特征,包括能力结构的互补性、协同方式的多样性以及认知发展的同生性。在此基础上,首先构建了人智协同问题解决的过程模型,分析了模型的核心要素;其次,依托协同理论、“人在回路”理论和社会认知理论,探讨了其运行机制。组织机制以协同理论为基础,通过角色分工、信息共享与过程协调实现开放任务情境中的结构化推进;动力机制关注通过目标、过程与价值的多层对齐实现动态同步,确保协作过程的可控性与教育导向;交互机制基于社会认知理论,通过示范、模仿、探究与反馈的循环,促进策略迁移、知识建构与协同探究。将人智协同问题解决过程模型应用于面向问题解决的教学,以设计性问题为例,设计并开发了人智协同问题解决多智能体系统,分析其在真实教学情境中的适配性与可操作性。
人智协同的终身教育新生态建构研究
张吉先;尹学松;虞江锋;推动人工智能与终身教育深度融合,是有效构建泛在可及的终身教育体系、建设学习型社会的时代命题和现实诉求。人智协同的终身教育新生态以构建无界智联的学习、众创共享的知识、精准适配的服务、普惠共赢的价值和指数跃迁的成长为目标指向,遵循普惠性、可及性和开放性原则,通过终身教育范式变革和自适应学习形态创新,探索学习网络全域覆盖、数据和资源协同共享、学习场景和成果融通的终身教育新路径,并通过培育智能公民、重塑学习模式和完善体制机制促进终身学习生态持续进化、学习者能力持续提升,推动教育强国建设。
数智赋能区域基础教育数字化转型的实践路径——基于广州市黄埔区三年实证研究
加顺花;李贺;郭绍青;樊敏生;张敏;教育数字化转型是国家教育现代化战略的核心任务,区域层面是推进转型的主体和关键。教育数字化转型是由数字技术驱动和数据要素赋能引发的教育系统性和根本性变革,技术是教育数字化转型的核心动力和要素。该文基于黄埔区三年来的数字化转型实践,构建教育数字化转型成效评估框架,并建立“五维三级”成效评估指标,采用李克特五级量表对111个采集点进行量化分析,系统揭示培育校在数智技术应用、师生数字素养与数字化治理等方面取得的显著提升。进一步提炼出“战略引领-场景驱动-机制保障-成效输出-系统变革”的区域教育数字化转型一体化推进路径。该路径以数智技术为支点、以真实问题为导向、以机制建设为保障,实现系统性变革,为同类地区推进基础教育数字化转型提供了理论参照与实践范式。
生成式人工智能赋能教学路径与策略优化研究
杨俊玲;王晨曦;程中秋;该文采用模糊集定性比较分析(fsQCA)和必要条件分析(NCA)方法,探讨了生成式人工智能(AIGC)赋能情境教学对学生学习成效的影响,旨在识别生成式人工智能技术变革下的教学优化路径。研究首先识别了高学习成效和低学习成效的典型路径组合,其次进一步分析不同能力水平学生的路径异质性,最后,基于研究结论提出具有实践指导意义的教学策略建议,研究强调在AIGC赋能教学中应注重任务设计、情境反馈、能力与任务匹配的优化,以及自主学习能力的培养,从而实现更有效的个性化教育。研究为教育改革与AIGC技术应用提供了实践指导,旨在提升教学质量和学生学习成效,推动教育领域的创新与发展。
教育研究对“平庸之恶”的概念借鉴困境与纾解方案
谭舒予;刘潞;教育研究借鉴“平庸之恶”的困境体现在仅截取“无思”这一充分条件,却悬置“使主体性丧失”这一必要条件,造成概念结构缺环。阿伦特以“无思”为中介,通过对“根本恶”与“平庸之恶”的逻辑演进,建构起了完整的“恶体系”。教育场域中的无思与盲从缺乏“根本恶”的制度语境,以阿伦特理论框架定性为“平庸之恶”属概念误植;其纾解方案为社会心理学所称“代理状态”,即个体将行动控制权让渡给权威指令系统,从而在合法化框架内产生非反思性服从。对“平庸之恶”概念的误植反映了教育研究对其他学科概念或理论的“非反思性接受”以及不自觉的“科学性假设”。要立足于对经验事实的基本判断,全面加强教育学中概念系统和理论体系的知识清理。
基于认知—神经—行为多模态数据融合的科学创造力智能测评方法
张阳;李阳萍;韩葵葵;胡卫平;相硕琪;科学创造力是拔尖创新人才的核心素养及科学教育的核心目标,其精准测评对拔尖创新人才选拔培养及科学教育质量提升具有重要意义。针对传统同感评估技术(CAT)依赖专家评分导致的主观偏倚、耗时费力、效率低下以及规模化应用受限等问题,构建了基于机器学习与认知—神经—行为多模态数据融合的科学创造力智能测评方法。通过整合表征静态认知结构的科学知识语义网络、反映动态认知调控的眼动注意模式、揭示神经机制的脑成像及创造力行为等多模态特征,应用SVM、 XGBoost和ANN机器学习算法实现了科学创造力的智能测评。进一步构建了“硬投票—软投票—专家验证”融合策略下的四级进阶智能评价体系,在测评规模、成本与精度间实现了阶梯式动态平衡,满足从大规模初筛到个体化精准诊断的全场景测评需求。该研究深化了科学教育视域下拔尖创新人才选拔与培养的认知—神经—行为三元协同理论,为《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》提出的“完善拔尖创新人才发现与培养机制”及智能评价改革提供可扩展的量化决策支持系统及方法论支撑。
基于过程数据的计算机交互式测评范式:开发、测量与实践
许鑫;张丹慧;张生;辛涛;随着教育数字化转型的深入和计算机交互式测评的广泛应用,如何科学系统地解读学习过程中的行为和认知特征已成为教育测评领域的重要研究课题。传统的测评方式更多聚焦于结果数据,难以揭示学习过程中的策略、行为模式及非认知因素,而过程数据的引入为教育测评提供了新的突破。然而,一个系统的理论框架可以更有效地来指导其分析与应用。为此,该文提出了动态评估方块模型,构建了综合表现、观察、特征提取和解释之间的动态且闭环的循环框架,旨在弥补现有框架在动态性和实践适用性上的不足。结合WISE平台上开展的“保温杯”任务案例,展示了该模型在合作解决问题中的应用,并通过优化特征提取与数据分析方法,揭示了过程数据在教育测评中的潜力。
智能技术赋能乡村教师教学能力发展:困境诊断与适应性路径生成
余京蕾;陈玲;余胜泉;李欣芯;乡村教师教学能力发展是提升乡村教育质量、促进教育公平以及乡村振兴的重要基础,而如何有效利用智能技术赋能乡村教师队伍建设需要从乡村教师发展的实际困境和真实需求出发。基于此,该研究面向一线教师和教研员,结合问卷调研和访谈分析了影响乡村教师教学能力发展的个人内部因素、技术资源因素,以及涵盖教师专业发展机制与队伍管理机制的制度保障因素中现存的问题,提出了智能技术赋能乡村教师教学能力提升的适应性策略。该策略旨在发挥智能技术的主动性、智能性、易用性和持续性特点,并借助生成式人工智能的新兴技术优势,解决技术资源因素中的硬件管理、软件应用等现实问题,并逐步缓解教师自身认知与非认知内在因素对乡村教师发展的制约,充分利用智能环境中沉淀的教学数据构建乡村教师数字画像赋能教师队伍管理,创新主动咨询与被动流转相结合的城乡智力资源流动机制,持续推动乡村教师教学能力的升阶发展。
乡村学校科学教育的文化困域及其纾解
彭博;杨丽萍;乡村学校科学教育是我国科教兴国战略与教育强国建设的基石,却长期面临学生认知斜置、教师素养偏置、教育资源搁置、教学实践悬置等“文化困域”。要破解这一困域,必须回归文化本源。中华优秀传统文化所孕育的“天人合一”“格物致知”“和谐共生”“经世致用”等科学理念,正是乡村科学教育最深厚、最独特的文化根脉。它们不仅能为乡村科学教育提供丰厚的哲学滋养,更能为其指明一条特色化、在地化的发展路径。立足中华优秀传统科学理念,乡村学校科学教育可“应天顺势”地拆解学生传统科学认知的“保守墙”;“知行结合”地重塑科学教师专业素养的“身份证”;“地利人和”地擦亮科学教育本地资源的“土招牌”;“产学一体”地建构科学教育践履转向的“新生态”。
教师人工智能素养影响教学创新行为的链式中介效应研究
詹泽慧;钟超诚;林志航;周嘉慧;杨明欢;基于“能力-认知-行为”作用机制框架,该研究通过对634名中小学教师的实证调查发现,教师人工智能素养向教学创新行为的转化并非自动发生,而需经由心理认知层面的加工与转化;心理授权感与创造性自我效能感在二者之间存在显著链式中介效应,其中心理授权比创造性自我效能感发挥更关键作用;组织支持在素养向心理认知转化过程中呈现负向调节,表明组织支持虽对心理认知转化具有积极作用、但存在过度支持抑制内在转化的悖论现象。研究进一步揭示,技术能力提升若未能同步激活心理层面的授权体验与效能信念,便难以驱动持续创新行动,过度的外部资源供给反而削弱了教师提升自身素养实现创新的内在动力,容易忽视技术使用的价值判断。鉴于此,需构建分层递进的素养培养体系,强化认知与心理赋能机制建设,优化组织支持供给策略,畅通素养向创新行为的转化路径。