■人機協(xié)同教學(xué)的起點是借助機器智能分析與教師經(jīng)驗判斷，建立符合學(xué)生差異化需求的教學(xué)目標(biāo)。以此為基礎(chǔ)，進一步破解如何激發(fā)學(xué)生深度參與的教學(xué)互動、如何實現(xiàn)伴隨式的精準(zhǔn)教學(xué)評價與反饋
　　
　　■人機協(xié)同教學(xué)的關(guān)鍵在于構(gòu)建充分發(fā)揮學(xué)生主體性、促進學(xué)習(xí)真正發(fā)生的教學(xué)形態(tài)。要通過教學(xué)目標(biāo)與學(xué)情動態(tài)匹配、師—生—機多向適應(yīng)性交互、伴隨式診斷與精準(zhǔn)化反饋，構(gòu)建師生機的深度合作關(guān)系
　　
　　■人機協(xié)同教學(xué)實施需要針對具體教學(xué)場景與問題，在“師—生—機”三者數(shù)據(jù)與信息充分交互中完成人機雙向賦能、協(xié)同決策，實現(xiàn)從目標(biāo)決策到過程互動再到評測反饋的全流程合理設(shè)計
　　
　　當(dāng)前，人工智能技術(shù)加速迭代演進，引領(lǐng)高等教育數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展，重塑高等教育教學(xué)模式。具體來講，生成性人工智能應(yīng)用逐漸演化成為具有一定能動性、適應(yīng)性和自主性的智能體，以AI助教、AI學(xué)伴等形態(tài)融合應(yīng)用于高等教育教學(xué)中，對傳統(tǒng)教學(xué)模式進行要素革新與流程再造，并逐漸形成“人機共教、人機共育”的人機協(xié)同教學(xué)模式，逐步實現(xiàn)規(guī)�；�與個性化兼顧的教學(xué)形態(tài)，以滿足智能時代對大批創(chuàng)新人才培養(yǎng)的需求。
　　
　　1 人機協(xié)同教學(xué)的起點是什么
　　
　　當(dāng)前，“以學(xué)生為中心”是高校課程與教學(xué)創(chuàng)新的基本理念。因此，人機協(xié)同教學(xué)的起點是借助機器智能分析與教師經(jīng)驗判斷，來建立符合學(xué)生差異化需求的教學(xué)目標(biāo)。以此為基礎(chǔ)，進一步破解兩個關(guān)鍵問題：一是如何激發(fā)學(xué)生深度參與的教學(xué)互動，二是如何實現(xiàn)伴隨式的精準(zhǔn)教學(xué)評價與反饋。
　　
　　就教學(xué)目標(biāo)設(shè)定上，需要關(guān)注如何在內(nèi)隱素養(yǎng)的外顯分析與挖掘中把握“預(yù)設(shè)”與“生成”目標(biāo)的平衡。當(dāng)前，高等教育的教學(xué)目標(biāo)從知識技能傳授向?qū)W生核心素養(yǎng)的培養(yǎng)轉(zhuǎn)變，更加強調(diào)引導(dǎo)學(xué)生自主探究與主動建構(gòu)，發(fā)展其批判性思維、復(fù)雜問題解決、學(xué)習(xí)遷移等高階能力。然而，核心素養(yǎng)是學(xué)生內(nèi)隱關(guān)鍵能力與必備品格的體現(xiàn)，因此，高校教學(xué)中需要依托人機協(xié)同的環(huán)境條件，實現(xiàn)對內(nèi)隱素養(yǎng)的外顯分析，更加精準(zhǔn)識別學(xué)生當(dāng)前的素養(yǎng)水平。此外，高校教學(xué)目標(biāo)不僅要實現(xiàn)學(xué)科知識概念、定理和公式等客觀性、規(guī)則性“預(yù)設(shè)”知識的積累，還要在此基礎(chǔ)上打破特定專業(yè)對知識邊界的窄化限制，重視內(nèi)隱性、實踐性的主觀“生成”知識，即更多需要靠學(xué)生親身參與、感受體悟、意會等方式獲得知識。這就要求教學(xué)目標(biāo)設(shè)置中，充分分析挖掘?qū)W習(xí)者的學(xué)情信息，實現(xiàn)預(yù)設(shè)性與生成性教學(xué)目標(biāo)的平衡。
　　
　　圍繞教學(xué)目標(biāo)設(shè)定的內(nèi)容、方式的改變，課堂教學(xué)策略與評測反饋也隨之改變。就教學(xué)策略，生成式人工智能技術(shù)融入課堂的人機協(xié)同教學(xué)賦予教師、學(xué)生、AI智能體各自承擔(dān)不同的角色與任務(wù)，同步塑造了新型合作關(guān)系，加速知識的共享與生成，使學(xué)習(xí)過程成為共同解決問題的深度互動過程。就評測反饋，智能技術(shù)扮演了學(xué)情分析師、個性化學(xué)習(xí)規(guī)劃師等角色，輔助教師評估學(xué)生達(dá)成目標(biāo)的狀態(tài)，進而調(diào)整教學(xué)策略。
　　
　　因此，如何充分發(fā)揮人機協(xié)同的智慧，實現(xiàn)對學(xué)生知識理解、思維發(fā)展、價值塑造等高階目標(biāo)的伴隨式精準(zhǔn)評測還需進一步探索。需要注意的一點是，盡管精準(zhǔn)的伴隨式評價需要采集全流程、多場景、多維度的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)采集的連續(xù)性和可追溯性，但更不能打斷師生正常教與學(xué)的進程，以免帶來教學(xué)負(fù)擔(dān)。
　　
　　2 人機協(xié)同教學(xué)的核心環(huán)節(jié)是什么
　　
　　人機協(xié)同教學(xué)的關(guān)鍵在于構(gòu)建充分發(fā)揮學(xué)生主體性、促進學(xué)習(xí)真正發(fā)生的教學(xué)形態(tài)，需要重點聚焦通過教學(xué)目標(biāo)與學(xué)情動態(tài)匹配、師—生—機多向適應(yīng)性交互、伴隨式診斷與精準(zhǔn)化反饋來構(gòu)建師生機的深度合作關(guān)系，激發(fā)群體智能，促進學(xué)生深度學(xué)習(xí)。
　　
　　一是教學(xué)目標(biāo)與學(xué)情動態(tài)匹配。在實現(xiàn)預(yù)設(shè)性與生成性教學(xué)目標(biāo)平衡的過程中，需要清晰明確“人”“機”的角色定位與協(xié)作機制。在角色層面，教師需要自上而下融通專業(yè)與社會需求，判斷學(xué)生應(yīng)達(dá)成的核心素養(yǎng)目標(biāo)；智能體承擔(dān)更多自下而上分析學(xué)生學(xué)情的任務(wù)，在規(guī)�；�課堂教學(xué)中挖掘?qū)W生群體學(xué)情，在個性化互動交流中挖掘?qū)W生個體學(xué)情。在協(xié)作機制層面，重點體現(xiàn)在兩方面：教師“教什么”方面，教師依據(jù)智能助教提供的群體學(xué)情報告，判斷學(xué)生當(dāng)前素養(yǎng)水平與目標(biāo)水平之間的差距，從而科學(xué)設(shè)置教學(xué)目標(biāo)、規(guī)劃教學(xué)內(nèi)容等；學(xué)生“學(xué)什么”方面，智能學(xué)伴基于學(xué)生個體學(xué)情的跟蹤與判斷，感知學(xué)生在學(xué)習(xí)中引發(fā)的新問題與新目標(biāo)，為學(xué)生匹配相應(yīng)的教學(xué)資源與內(nèi)容，以實現(xiàn)生成性教學(xué)目標(biāo)。
　　
　　二是師—生—機多向適應(yīng)性交互。在人機協(xié)同教學(xué)中，智能體以自然語言為交互渠道，理解與回應(yīng)師生意圖。在多向交互中，智能體以三種不同形態(tài)化身為教學(xué)助手，具體表現(xiàn)為：第一，智能體作為共教者參與到師生交互中，替代師生之間的知識性問答與反饋，提升以獲取知識為目的的交互效率，使師生有更多時間與空間進行基于生命體驗的交流，滿足學(xué)生的人格與生命發(fā)展的需求。第二，智能體作為共學(xué)者參與到生生交互中，為學(xué)生群體之間的協(xié)作提供更個性化的認(rèn)知與情感支持，提升學(xué)生人際交往與協(xié)作問題解決等高階思維能力。第三，智能體作為伴學(xué)者參與到學(xué)生與自我的交互中，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)論文答辯、面試求職等虛擬情境，可以及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生問題與薄弱項，提供客觀理性的改進建議，促進學(xué)生自我發(fā)展。
　　
　　三是伴隨式診斷與精準(zhǔn)化反饋。在人機協(xié)同教學(xué)中，智能體作為智能助教來增強教師感知與加工信息的能力，并捕捉教學(xué)過程中多源數(shù)據(jù)，智能分析學(xué)生學(xué)習(xí)情況，實現(xiàn)教學(xué)評價從教師單一經(jīng)驗判斷向數(shù)據(jù)循證轉(zhuǎn)變。在評價標(biāo)準(zhǔn)上，智能體協(xié)同教師制定出導(dǎo)向素養(yǎng)達(dá)成且可觀察、可操作的評價標(biāo)準(zhǔn)；在評價過程中，智能體通過與學(xué)生在不同場景中的互動交流，隱性化、伴隨式地采集與匯聚全場景、全流程的數(shù)據(jù)，生成指向素養(yǎng)達(dá)成的評價結(jié)果；在結(jié)果診斷上，教師結(jié)合教學(xué)經(jīng)驗和多源數(shù)據(jù)循證，及時對學(xué)生提供認(rèn)知與情感關(guān)懷反饋，學(xué)生依據(jù)反饋來自我認(rèn)識、自我判斷、自我反思、自我調(diào)控，最終實現(xiàn)主動建構(gòu)與積極發(fā)展。
　　
　　3 人機協(xié)同教學(xué)的實施路徑是什么
　　
　　人機協(xié)同教學(xué)實施需要針對具體教學(xué)場景與問題，在“師—生—機”三者數(shù)據(jù)與信息充分交互中完成人機雙向賦能、協(xié)同決策，實現(xiàn)從目標(biāo)決策到過程互動再到評測反饋的全流程合理設(shè)計。
　　
　　多主體建構(gòu)：精準(zhǔn)定位目標(biāo)路徑。教師依據(jù)教學(xué)經(jīng)驗等，設(shè)定預(yù)設(shè)性目標(biāo)；機器利用課程知識圖譜、關(guān)系挖掘等技術(shù)，精準(zhǔn)定位學(xué)生在知識技能、高階思維等方面應(yīng)達(dá)到的生成性目標(biāo)。在這一過程中，需要以差異化目標(biāo)作為學(xué)情分層畫像依據(jù)，突破傳統(tǒng)同質(zhì)化的教學(xué)限制。如西南民族大學(xué)針對地區(qū)生源基礎(chǔ)差異化、學(xué)習(xí)需求多樣化的實際情況，授課前，教師根據(jù)收集的學(xué)生多平臺課前課后測試、課堂互動表現(xiàn)、作業(yè)實驗等過程性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，結(jié)合學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)需求等，把學(xué)生聚類為3至4個小組，設(shè)定模塊化課程內(nèi)容，以實現(xiàn)“保證基礎(chǔ)，能者多學(xué)”的教學(xué)目標(biāo)。值得注意的是，在學(xué)生動態(tài)學(xué)習(xí)過程中，機器需要根據(jù)教師預(yù)設(shè)規(guī)劃及學(xué)生實時學(xué)習(xí)診斷結(jié)果，持續(xù)為學(xué)生動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)目標(biāo)提供參考建議。
　　
　　多場景化生：多元形態(tài)師生互動。在課堂理論學(xué)習(xí)場景中，機器作為智能學(xué)伴或智能助教，與師生共同解決非良構(gòu)、非衍生性問題，即融入跨學(xué)科、超學(xué)科等充滿不確定性的知識的問題，促進學(xué)生開展深度學(xué)習(xí)。在技能實訓(xùn)和實驗操作中，機器作為智能工程師延展教師教學(xué)實踐能力，與集成化的實訓(xùn)教學(xué)融為一體，把書本中抽象概念實體化，將操作性知識具象化，使學(xué)生在動手實踐中加深對知識應(yīng)用的理解，增強學(xué)生的專業(yè)實踐性與課程的情感聯(lián)結(jié)。在自適應(yīng)學(xué)習(xí)場景中，機器作為教師數(shù)字孿生體的“分身在場”，對學(xué)生數(shù)據(jù)進行多維分析挖掘與實時監(jiān)測，結(jié)合學(xué)生發(fā)展需要，聚合網(wǎng)絡(luò)精品學(xué)習(xí)資源，為學(xué)生提供個性化資源推薦和學(xué)習(xí)指導(dǎo)，使學(xué)生在人機協(xié)作中實現(xiàn)知識掌握與能力培養(yǎng)。
　　
　　全流程伴隨：數(shù)智驅(qū)動多維評價。一是建立覆蓋全場景、全過程的教學(xué)評價數(shù)據(jù)基座，使學(xué)生“評價改進”有據(jù)可循。二是細(xì)化評價指標(biāo)體系，增強評價指標(biāo)的可度量性和可實現(xiàn)性，針對評價涉及的時間（課前預(yù)習(xí)、課中表現(xiàn)、課后反思）、空間（線上、線下、線上線下融合）、學(xué)習(xí)結(jié)果類型（知識技能、實驗/實踐任務(wù)、項目制品）等要素調(diào)整指標(biāo)權(quán)重，并以儀表盤、數(shù)字畫像等可理解的直觀形式反饋評價結(jié)果給師生，實現(xiàn)即時評價改進。三是在教學(xué)測評中融入適配學(xué)科的分類垂直大模型，基于專業(yè)領(lǐng)域知識對學(xué)生作答、作品、論文等進行預(yù)評價，實時分析學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡、問題解決過程中的行為表現(xiàn)，通過反饋信息引導(dǎo)學(xué)生從回答“是什么”的正確答案轉(zhuǎn)向“為什么”和“如何”的結(jié)構(gòu)化思考與表述觀點及依據(jù)的綜合能力。
　　
　�。ㄗ髡唏R志強系江南大學(xué)教育學(xué)院、江蘇“互聯(lián)網(wǎng)+教育”研究基地教授，文橋系江南大學(xué)教育學(xué)院碩士研究生；本文系國家社會科學(xué)基金2022年度教育學(xué)一般課題“協(xié)作知識建構(gòu)會話智能化分析與反饋研究”［編號：BCA220215］的研究成果）