未來課堂人機共教的價值邏輯與實踐方略

摘要：當(dāng)前，人工智能與人類教師并存促使形成了有效、包容和可持續(xù)的未來教育新生態(tài)，人工智能正逐漸脫離其“工具”屬性，變成能夠與人類教師進(jìn)行協(xié)同育人的“主體”參與者。在此情況下，如何整合人工智能與人類教師的教學(xué)智慧，構(gòu)建人機共教在未來課堂中的價值邏輯和實踐方略具有重要意義。為此，文章首先梳理了人類教師和人工智能在人機共教場景下的主體角色；接著，文章基于人類教師的價值定位，提出未來課堂人機共教場景中教學(xué)模型、教師行為、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、教學(xué)決策四個核心教學(xué)要素；然后，文章總結(jié)了人工智能通過主體間性建立教師、學(xué)生與智能設(shè)備之間的連接，為教學(xué)過程提供多粒度知識表示、多通道人機交互和多視圖行為刻畫等關(guān)鍵技術(shù)場域；最后，文章提出以知識驅(qū)動數(shù)字教育資源平臺建設(shè)、以算法公平增進(jìn)跨學(xué)科教學(xué)交互理解、以人機融合提升人機共教決策效能三個實踐方略，以期為人機共教場景的研究與開發(fā)提供實踐導(dǎo)向。

關(guān)鍵詞：未來課堂；人機共教；人工智能；人機交互

【中圖分類號】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009—8097（2024）08—0033—10 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2024.08.004

當(dāng)前，人工智能的快速進(jìn)化正在逐步改變教育和教學(xué)模式，或?qū)⒊蔀槲磥碚n堂中教師日常教學(xué)不可或缺的伙伴。對此，宋靈青等[1]認(rèn)為人工智能將替代部分教師職能，以處理煩瑣、機械和重復(fù)的工作。鄭勤華等[2]強調(diào)整合未來課堂中領(lǐng)域?qū)＜业闹腔叟c機器的智能，以實現(xiàn)教育中多方主體的歸一化統(tǒng)整。Seeber等[3]對人工智能的角色進(jìn)行了重新定義，將人工智能機器設(shè)定為團(tuán)隊成員而非工具。綜合這些研究可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者顯然已形成一個基本共識，即人工智能與人類教師正在共同塑造一個共生、共存的教育新圖景，從而打造一個有效、包容和可持續(xù)發(fā)展的未來教育新生態(tài)[4]。實際上，人工智能不僅可以用于自動化任務(wù)或輔助人類決策，還可以作為一個認(rèn)知智能模型，與教師共同策劃課程、設(shè)計學(xué)習(xí)活動，并參與到教學(xué)決策過程中，這種協(xié)作方式超越了傳統(tǒng)的人機交互模式，使兩者形成一種更為深入的合作伙伴關(guān)系。未來課堂正是對人工智能賦予了更多的主動性和參與性，使其在教與學(xué)的過程中扮演更為積極的角色，而不再只是簡單的工具，人工智能成為一個能夠與人類主體進(jìn)行交流和協(xié)作的“主體”參與者，兩者超越現(xiàn)有的“主-客”二元關(guān)系，從而進(jìn)入“主體間性”的關(guān)系模式[5]。由此，在肯定人工智能對未來課堂育人存在影響的同時，當(dāng)務(wù)之急是探討如何有效整合人工智能與人類教師的教學(xué)智慧，構(gòu)建人機共教在未來課堂中的價值邏輯。為此，本研究首先把握人工智能發(fā)展趨向和教育實際需求的邏輯向度，確定人類教師與人工智能的主體角色，然后梳理未來課堂人機共教的教學(xué)要素與關(guān)鍵技術(shù)場域，并形成面向未來課堂人機共教的實踐方略，以期為人機共教場景的研究與開發(fā)提供實踐導(dǎo)向，助力人工智能支持下教育質(zhì)量和效果得到實質(zhì)性提升。

一 相關(guān)概念

1 未來課堂

對于未來課堂的定義，學(xué)界尚未達(dá)成共識。“未來”二字，字面上蘊含著某種不確定性和多變性，使研究者對其具體內(nèi)涵的預(yù)測和描述變得復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性。對這種不確定性的描述，需要基于現(xiàn)有的知識體系和教育實踐經(jīng)驗，進(jìn)行科學(xué)推理和合理假設(shè)。盡管綜合技術(shù)進(jìn)步、社會文化變遷以及學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，可以塑造未來課堂可能的輪廓和發(fā)展方向，但是關(guān)于未來課堂的描述難以避免地帶有一定的假設(shè)性質(zhì)。本研究認(rèn)為，未來課堂存在的實際意義超過了單純的抽象描述，它并非不切實際的學(xué)術(shù)構(gòu)想，而是基于未來教育哲學(xué)思想的實踐表達(dá)。未來教育哲學(xué)繼承了歷史唯物主義思想成果，強調(diào)開發(fā)以教育的未來與可能性為引線的思想向度，其對未來課堂發(fā)展的研判超越了現(xiàn)代教育哲學(xué)本位，通過對人類教育的存在論進(jìn)行謀劃，構(gòu)建一個更加先進(jìn)、高效的教育體系，從而突破現(xiàn)有教育模式的局限。

同時，未來課堂的含義會隨著時間和社會環(huán)境的變化而不斷調(diào)整與完善。例如，Leijon等[6]將未來課堂描述為通過技術(shù)整合的多樣化學(xué)習(xí)空間，認(rèn)為此空間將打破傳統(tǒng)教室環(huán)境的約束，利用先進(jìn)的技術(shù)手段（如虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和人工智能等），創(chuàng)造豐富、沉浸和個性化的學(xué)習(xí)體驗。未來課堂應(yīng)該可以為學(xué)生提供多樣化的學(xué)習(xí)資源，以滿足學(xué)生的各種認(rèn)知需求，解決學(xué)生遇到的各種求學(xué)困境，最終實現(xiàn)多樣化的個體發(fā)展。劉亞輝等[7]則認(rèn)為未來課堂是一個集云端化、智能化和交互化為一體的快樂學(xué)習(xí)環(huán)境。在這個學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)生能夠發(fā)展出高階思維和創(chuàng)新能力。其實，未來課堂之“未來”并非遙不可及的將來，而是表示現(xiàn)代課堂的一種發(fā)展趨勢，預(yù)示著已經(jīng)、正在或必將到來的課堂[8]，其目的在于提升學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)和創(chuàng)造性能力，實現(xiàn)課堂中人與資源、環(huán)境、技術(shù)等要素的和諧互動，培養(yǎng)新時代的高質(zhì)量人才[9]。

2 人機共教

人機共教也被稱為人機協(xié)同教學(xué)（Collaborative Teaching），通常是指教師與多種智能技術(shù)和工具相互協(xié)作、優(yōu)勢互補、共同實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)的方式[10]。人機共教是在人機協(xié)同概念的基礎(chǔ)上對智慧教學(xué)場景的進(jìn)一步拓展，其發(fā)展經(jīng)歷了人機共生、人機協(xié)同工作和人機融合互補三個階段[11]。在人機共生階段，師生能熟練地使用智能技術(shù)，并利用這些技術(shù)來增強教與學(xué)的過程。早期的知識推理和專家系統(tǒng)屬于此類，其通過模擬人類教師的思維和知識傳遞過程，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)支持和指導(dǎo)。然而，由于計算機技術(shù)的限制和知識表示的困難，它們往往只能處理特定領(lǐng)域的知識而缺乏真正的智能性。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的興起，全面的數(shù)據(jù)采集、多樣化的資源提供、實時的指導(dǎo)與反饋等推動人機共教邁向了人機協(xié)同工作階段。在這個階段，人類教師和智能機器各自發(fā)揮優(yōu)勢，共同完成教學(xué)任務(wù)。教師可以依靠機器分析和處理大量數(shù)據(jù)，而機器通過算法推動個性化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)教學(xué)的實施。然而，這個階段將智能機器定位于解決數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)，以及提供個性化的學(xué)習(xí)建議。這種角色定位忽視了人工智能作為主體間性的潛能，即有能力參與到更深層次的教學(xué)互動中，與學(xué)生建立起更為復(fù)雜的認(rèn)知和情感聯(lián)系。人機共教的最終實現(xiàn)是人機融合互補，在這個階段將徹底革新并重構(gòu)工業(yè)時代遺留下來的傳統(tǒng)教育理念和實踐架構(gòu)，教師和智能機器共同創(chuàng)造一個全新的學(xué)習(xí)環(huán)境，使教育內(nèi)容、教學(xué)方法和學(xué)習(xí)體驗得到前所未有的豐富和深化。在人機共教場景下，人類教師和智能機器之間開展有效合作，以提供高質(zhì)量的教學(xué)體驗；智能機器作為合作伙伴，可以模擬人類教師的角色與學(xué)生互動和協(xié)作，以促進(jìn)知識的共建。

二 人機共教場景中的主體角色

人機共教場景中的未來教師是一種新型的人機結(jié)合體，教師在人工智能的助力下變得更加強大，人工智能則學(xué)習(xí)人類智能變得更加聰明。人類教師與智能機器共同組成了相互依賴、共同進(jìn)步的核心教師資源[12]。在人機共教場景中，明確人類教師與人工智能的主體角色對于維護(hù)教育的本質(zhì)尤為重要。

1 人類教師

秦丹等[13]認(rèn)為在人機共教場景中教師具有不可替代的作用，人工智能如何發(fā)揮作用、發(fā)揮何種作用，始終離不開使用它的主體——人類教師。人類教師可以積極構(gòu)建使用人工智能的合理路徑、方法和時間，在不斷的互動與磨合中完成彼此間的相互理解與默契生成。課堂教學(xué)活動是教師與學(xué)生為達(dá)到一定教學(xué)目標(biāo)而共同開展的認(rèn)知活動。隨著技術(shù)融入為教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)形式和教學(xué)時空帶來的改變，教師角色也由知識的傳授者向?qū)W生意義建構(gòu)的指導(dǎo)者與幫助者轉(zhuǎn)變[14]。人類教師能夠利用人工智能了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，分析教學(xué)需求，精準(zhǔn)定位教學(xué)目標(biāo)，也可以利用人工智能獲取或開發(fā)高質(zhì)量教學(xué)資源，滿足學(xué)生個性化的學(xué)習(xí)需求。同時，人工智能可以快速高效地處理規(guī)則性、重復(fù)性事物，從而推動教師將教學(xué)重心置于情感陪伴、價值塑造、品德培育等方面，以有效促使學(xué)生核心素養(yǎng)的發(fā)展。此外，人類教師還能夠基于未來課堂中的多元化資源與技術(shù)創(chuàng)設(shè)有利于學(xué)生主動參與知識建構(gòu)的學(xué)習(xí)環(huán)境，幫助學(xué)生建構(gòu)新的知識結(jié)構(gòu)，并根據(jù)人工智能系統(tǒng)中呈現(xiàn)的學(xué)情監(jiān)測結(jié)果動態(tài)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、及時調(diào)整教學(xué)安排。總之，人工智能時代的教師，其勞動具有“非物質(zhì)”屬性，包含著創(chuàng)造價值、道德價值和情感價值等人工智能無法取代的特性[15]。這些特性是建立良好師生關(guān)系的基礎(chǔ)，也是發(fā)揚教師專業(yè)勞動的獨特價值之所在。教師在教育過程中不僅是知識的傳遞者，更是價值觀的引導(dǎo)者和道德行為的模范。這種影響是基于人與人之間的互動和信任，而非依賴于算法和對數(shù)據(jù)的處理。

2 人工智能

人工智能將人的認(rèn)知思維模式映射到低維空間，通過模擬人類智能使計算機像人一樣做出反應(yīng)。將人工智能整合到教育教學(xué)過程，可以形成“教師+人工智能”的協(xié)同教學(xué)實踐形態(tài)，從而把感知信息外包給機器，幫助教師克服個體認(rèn)知能力的局限，有效彌補教師精力有限、難以顧及教學(xué)全過程的不足。此外，人工智能還可以大大降低教師的工作負(fù)擔(dān)，使教師有更多精力承擔(dān)設(shè)計、決策等高層次的創(chuàng)造性工作[16]。人工智能的主要功能體現(xiàn)在四個方面：①感知教學(xué)情境。以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能使用紅外線傳感器、深度攝像頭、腦電儀和自然語言處理技術(shù)等采集現(xiàn)實世界的信息，這使其不僅能夠像人與動物一樣從視、聽、觸、嗅等維度感知世界，還可以通過分析腦電變化、眼球運動等人類無法觀察的信息，更加全面深入地感知教學(xué)情境。②理解教師教學(xué)意圖。人工智能可以有機地整合和表征教育大數(shù)據(jù)中的相關(guān)信息，提取特征表達(dá)背后隱藏的深層次教學(xué)涵義。當(dāng)前人工智能的實現(xiàn)主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，它能夠基于大數(shù)據(jù)與云計算從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征，從而更加精準(zhǔn)地理解、表征數(shù)據(jù)，使探究教師外在行為特征與內(nèi)在認(rèn)知的關(guān)聯(lián)成為可能[17]。③干預(yù)教師教學(xué)模式。教師在課堂中開展的教學(xué)活動都是圍繞特定的教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行，在教學(xué)過程中教師需要根據(jù)課堂的現(xiàn)實狀況不斷做出決策、調(diào)整教學(xué)行為，準(zhǔn)確的教學(xué)決策能夠指導(dǎo)教師做出正確的教學(xué)反應(yīng)。而人工智能可以根據(jù)深度學(xué)習(xí)結(jié)果精準(zhǔn)分析輸入的教學(xué)數(shù)據(jù)，可視化教師教學(xué)信息，判斷教師教學(xué)行為是否存在導(dǎo)致不利教學(xué)結(jié)果的可能；還可以通過評價反饋或預(yù)警，輔助教師進(jìn)行教學(xué)決策，達(dá)到優(yōu)化教學(xué)模型的目的[18]。④強化教學(xué)互動。教學(xué)互動是未來課堂的重要內(nèi)容，有助于學(xué)生實現(xiàn)意義建構(gòu)。教師開展教學(xué)活動依賴于自身經(jīng)驗的積累，而人工智能可以動態(tài)監(jiān)測教學(xué)狀況，收集、分析教學(xué)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果反饋給教師，促使教師自我反思和檢查。教師根據(jù)分析結(jié)果的變化判斷自己采取的教學(xué)互動策略是否符合教學(xué)內(nèi)容、滿足教學(xué)要求，形成“反饋-實踐-再反饋-再實踐”的過程，最終實現(xiàn)更為有效的教學(xué)交互。

三 人機共教場景中的教學(xué)要素

人機共教場景涵蓋從教學(xué)目標(biāo)設(shè)定到教學(xué)實施與評價的完整生命周期，包含協(xié)同備課、協(xié)同授課、協(xié)同評價的完整教學(xué)流程。人機共教場景中的教學(xué)要素與教學(xué)目標(biāo)達(dá)成密切相關(guān)，主要體現(xiàn)在人類教師對教學(xué)模型的采納、教師行為的輸出、數(shù)據(jù)素養(yǎng)的養(yǎng)成和教學(xué)決策的制定等價值上。

1 教學(xué)模型

教學(xué)模型通常指在教學(xué)過程中為了達(dá)到某種期望的效果，綜合多種教學(xué)方法和策略的穩(wěn)定組合與應(yīng)用[19]。教學(xué)模型包含理論依據(jù)、教學(xué)目標(biāo)、操作程序、實現(xiàn)條件等要素。其中，不同的理論依據(jù)往往會產(chǎn)生不同的教學(xué)模型，如斯金納的程序教學(xué)模型是以行為主義為理論基礎(chǔ)，拋錨式教學(xué)模型則以建構(gòu)主義為理論基礎(chǔ)。教學(xué)目標(biāo)在教學(xué)模型中處于核心地位，并對其他要素起引導(dǎo)作用，不同的教學(xué)模型具有特定的操作程序，規(guī)定著開展教學(xué)活動的步驟。教師在開展教學(xué)時，通常以一定的教學(xué)理論為指導(dǎo)，并根據(jù)教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)目標(biāo)、學(xué)生特征等選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)模型，再基于教學(xué)模型的操作程序設(shè)計具體的教學(xué)活動環(huán)節(jié)，以及實施教學(xué)活動時教師需要使用的數(shù)字資源和工具。人機共教課堂通過人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的個性化定制和智能化輔助，教師可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點和需求，選擇合適的教學(xué)模型，并利用計算機技術(shù)提供相應(yīng)的數(shù)字資源和工具，以支持教學(xué)活動的開展。

2 教師行為

在未來課堂中，教師作為課堂教學(xué)的指導(dǎo)者和引領(lǐng)者，肩負(fù)著創(chuàng)建良好課堂教學(xué)環(huán)境、與學(xué)生共同探索并獲取知識、促使學(xué)生深度參與到課堂中來的責(zé)任，其將個人特質(zhì)、教學(xué)理念和教學(xué)方法外化為教學(xué)行為，最終影響學(xué)生的課堂參與。教師行為是教師在教學(xué)過程中，基于自身的教育思想、教學(xué)理念與技能、實踐經(jīng)驗，根據(jù)教學(xué)目標(biāo)與內(nèi)容、學(xué)生特征與需求、資源與環(huán)境所采取的教學(xué)行為特征的總和[20]。教師行為作為課堂教學(xué)中的主要元素，能夠?qū)φn堂教學(xué)效果產(chǎn)生直接的影響，甚至決定了課堂教學(xué)的效率與質(zhì)量[21]；教學(xué)行為也是教師引導(dǎo)學(xué)生參與課堂的基本途徑，有效的教學(xué)行為可以促進(jìn)學(xué)生的學(xué)業(yè)成功和個人能力發(fā)展，是未來課堂智慧育人的重要抓手。教師利用未來課堂中先進(jìn)的信息技術(shù)和豐富的學(xué)習(xí)資源創(chuàng)設(shè)真實的、學(xué)生感興趣的問題情境，從而引導(dǎo)并幫助學(xué)生基于情境提出問題、解決問題，促進(jìn)學(xué)生的深度課堂參與。如果教師對智能工具的使用停留在表層，就不能將多種交互功能深度融合到教學(xué)活動中，學(xué)生的課堂參與程度也必將停留在淺層次。因而，提升教師智能工具的使用行為，可以實現(xiàn)智能工具與課堂教學(xué)的深度融合，從而有效提高學(xué)生的課堂參與度。

3 數(shù)據(jù)素養(yǎng)

黨的二十大報告強調(diào)“科教興國”戰(zhàn)略，并指出：“育人的目的是培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的社會主義建設(shè)者與接班人。”[22]為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，就需要完成教育結(jié)果與過程的統(tǒng)一，滿足全面發(fā)展的過程性訴求——全人發(fā)展。基于智慧教育理念的未來課堂融合多種先進(jìn)技術(shù)，使數(shù)據(jù)共享、知識互聯(lián)、個性學(xué)習(xí)得以實現(xiàn)，為實踐全人發(fā)展教育過程、培養(yǎng)全面發(fā)展人才賦予了新動能[23]。未來課堂不僅通過各種技術(shù)推動教育變革，還使全過程、全方位收集教育教學(xué)過程數(shù)據(jù)成為可能。這些數(shù)據(jù)蘊含著大量有價值的信息，若能從數(shù)據(jù)中挖掘出這些信息，并對其進(jìn)行正確解讀，就可以有效彌補以往教師主要憑借教學(xué)經(jīng)驗與直覺進(jìn)行教學(xué)決策的不足。因此，教師作為踐行數(shù)字化教學(xué)的關(guān)鍵主體，不僅需要具備較強的信息化教學(xué)能力，還應(yīng)具備一定的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，主要包括數(shù)據(jù)意識、數(shù)據(jù)分析與解讀能力、數(shù)據(jù)反思與決策能力、數(shù)據(jù)倫理道德[24]。教師具備一定的數(shù)據(jù)素養(yǎng)可以幫助其更加精準(zhǔn)、全面地掌握和管理教學(xué)過程，從而更好地反思自身的教學(xué)行為，深入了解每位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，實現(xiàn)個性化教學(xué)。

4 教學(xué)決策

課堂教學(xué)其實就是一個教師不斷進(jìn)行教學(xué)決策的過程，其中課堂教學(xué)決策是未來課堂的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。準(zhǔn)確的教學(xué)決策可以幫助教師采取合理的教學(xué)行為，使教學(xué)目標(biāo)朝著預(yù)期的方向發(fā)展，而良好的課堂教學(xué)決策依賴于充分且準(zhǔn)確的證據(jù)和信息支持，這些證據(jù)和信息主要來源于課堂評價[25]。課堂評價是基于一定的教學(xué)目標(biāo)，對教學(xué)過程與教學(xué)效果不斷進(jìn)行價值判斷的過程；價值判斷的結(jié)果能夠反映當(dāng)前教學(xué)過程存在的問題，從而指導(dǎo)教師對下一步教學(xué)安排做出決定。教師可以根據(jù)評價結(jié)果反思教學(xué)過程，然后對其進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以達(dá)到最終的教學(xué)目標(biāo)。課堂教學(xué)就如同一個黑匣子，其中的過程極其復(fù)雜隱秘；若想對課堂進(jìn)行評價，就必須知道課堂教學(xué)過程中發(fā)生了什么、當(dāng)前學(xué)生的水平與預(yù)期教學(xué)目標(biāo)還有多大的差距。目前，課堂評價主要基于教師過往經(jīng)驗或通過課堂觀察的方式實現(xiàn)，這導(dǎo)致課堂評價的成本高、主觀性較強，且難以顧及整個教學(xué)過程。教學(xué)過程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)了大量的教師操作行為，借助人工智能系統(tǒng)就能對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解剖，進(jìn)而對教師行為進(jìn)行預(yù)測、評價和合理性檢測等，為教師的課堂教學(xué)決策提供科學(xué)、及時的判斷依據(jù)。

四 人機共教場景中的關(guān)鍵技術(shù)場域

未來課堂描繪的不僅是物理學(xué)習(xí)空間的變化，更重要的是教學(xué)環(huán)境的數(shù)字化升級和智能化改造。人機共教包含課前建立顆粒化教學(xué)資源、課中實施層次化教學(xué)干預(yù)、課后提供精準(zhǔn)且實時的教學(xué)輔導(dǎo)[26]。這實際凸顯了人工智能在推動個性化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)效果持續(xù)優(yōu)化方面所承擔(dān)的關(guān)鍵角色，本質(zhì)上可以通過多粒度知識表示、多通道人機交互和多視圖行為刻畫等關(guān)鍵技術(shù)來實現(xiàn)。

1 多粒度知識表示

人機共教場景中，教師和機器扮演不同的角色，以增強彼此的協(xié)作。這種人機協(xié)同模式需要大量的領(lǐng)域知識，而這些知識往往需要人類專家的監(jiān)督和機器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練。因此，有效的知識表示在人機共教場景中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它強調(diào)集體智慧的發(fā)揮、自組織的形成以及綜合集成方法的應(yīng)用，直接決定了知識組織的方式、知識服務(wù)的方式以及知識處理的效率[27]。多粒度知識表示通過多個單粒度知識的合成與分解，近似刻畫數(shù)據(jù)表述的合理結(jié)構(gòu)，使復(fù)雜的知識能夠得到更清晰的呈現(xiàn)。多粒度知識表示不僅有助于學(xué)生從不同角度、不同層次理解和掌握知識，從而提高學(xué)習(xí)效果，也為人機共教提供了豐富的教學(xué)素材，使教師可以根據(jù)學(xué)生的特點，靈活地調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和方法。常用的多粒度知識表示方法主要有：①層次化知識表示。它將知識表示為概念的層次結(jié)構(gòu)，較高級別的層次是更一般的概念，較低級別的層次是更具體的概念。知識以分層的方式組織，可以實現(xiàn)對知識的高效查詢、推理和學(xué)習(xí)。②基于框架的知識表示。框架是關(guān)于感興趣領(lǐng)域的一組結(jié)構(gòu)化的命題，它指定了在特定位置分配屬性和值的條件。框架不僅是關(guān)于事實的容器，還是受用戶需求影響的動態(tài)模板，強調(diào)上下文和分析視角在塑造人們對知識理解方面的作用。③時間知識表示。時間知識表示指對關(guān)于事件、過程和實體之間的時間與時序關(guān)系進(jìn)行多水平刻畫，然后將其在高維空間進(jìn)行融合以構(gòu)建統(tǒng)一的時間知識視圖。該方法能針對不同的上下文，定義推理時間知識的領(lǐng)域特定本體和語義框架，以描述不同粒度的知識及其依賴關(guān)系。其他多粒度知識表示還包括因果知識表示、多模態(tài)知識表示和進(jìn)化知識表示等。

2 多通道人機交互

交互是高質(zhì)量教育發(fā)展的基本需求，是未來課堂的重要樣態(tài)，也是實現(xiàn)人機共教場景的數(shù)據(jù)基石。未來課堂中的交互不僅限于學(xué)生與課程內(nèi)容的交互、師生交互和生生交互，還包括教師與教學(xué)內(nèi)容、人工智能的交互。交互作為教師開展教學(xué)最為直接的方式，體現(xiàn)了教師的教學(xué)智慧、教學(xué)模型、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和行為習(xí)慣。多通道人機交互是指通過多種通道（如語音、手勢、觸摸、視覺或腦信號）與計算機、電子白板等數(shù)字設(shè)備進(jìn)行交互的方法，是未來課堂人機混合智能的重要體現(xiàn)。人機混合智能將人類智慧和人工智能有機地結(jié)合在一起，形成一個更有力的、支撐性的發(fā)展趨勢，不僅可以優(yōu)化用戶體驗，實現(xiàn)更加智能化的決策和行動，還可以推動社會各個領(lǐng)域的進(jìn)步。從這個意義上說，多通道人機交互是人類社會發(fā)展的必然產(chǎn)物。

隨著科技的進(jìn)步和社會生產(chǎn)力的提高，人類對信息處理與交流方式多樣化的需求也在不斷變化。機器作為生產(chǎn)力的一部分，需要不斷適應(yīng)和滿足人們的需求。多通道人機交互使機器能夠主動適應(yīng)多種用戶的輸入，利用語音、手勢、觸摸、視覺甚至腦信號等數(shù)據(jù)，為師生創(chuàng)造更自然、直觀和高效的互動方式。從歷史唯物主義的角度來看，這既是人類社會生產(chǎn)力發(fā)展的體現(xiàn)，也是對社會交流方式需求的滿足。多通道人機交互主要通過自適應(yīng)通道選擇、跨模態(tài)通道融合等方式實現(xiàn)，其中自適應(yīng)通道是根據(jù)當(dāng)前上下文情境動態(tài)選擇合適的通道。例如，當(dāng)處于嘈雜的教學(xué)環(huán)境中時，智能教學(xué)系統(tǒng)會自動切換到視覺界面以減少用戶的聽力負(fù)擔(dān)，而當(dāng)師生處于安靜的教學(xué)環(huán)境中時，系統(tǒng)會自動切換到語音界面。跨模態(tài)通道融合則將來自不同通道的信息結(jié)合起來，以實現(xiàn)人與機器之間更自然、更高效的交互。在該方式下教師可以向機器發(fā)出指令以提供更為完整的教學(xué)邏輯，學(xué)生可以要求機器分解復(fù)雜的科學(xué)概念，并通過虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和混合現(xiàn)實等技術(shù)進(jìn)一步訪問數(shù)字內(nèi)容。

3 多視圖行為刻畫

“多視圖”指的是使用不同類型的數(shù)據(jù)或同一個數(shù)據(jù)的不同描述，每種數(shù)據(jù)或描述都提供了對個體行為的獨特視角，通過整合視角，教師可以獲得比僅使用任何單一視圖的數(shù)據(jù)所能獲得的更為完整的行為理解。在人機共教場景中，多視圖行為刻畫是指從多個角度、多種方式收集和分析學(xué)生的行為數(shù)據(jù)，以便更全面地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。例如，教師可以結(jié)合在線學(xué)習(xí)平臺的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、社交媒體上的互動記錄以及虛擬實驗室的操作表現(xiàn)等多方面信息，對學(xué)生進(jìn)行全面的行為評估。通過整合來自不同渠道的、不同類型的數(shù)字資源，教師可以從多個角度觀察和分析學(xué)生的行為，從而減少因依賴單一信息源而產(chǎn)生的偏見。多樣化的數(shù)據(jù)來源可以提高行為刻畫的準(zhǔn)確性，并關(guān)注到學(xué)生的不同方面，通過綜合分析這些數(shù)據(jù)，教師可以更準(zhǔn)確地把握學(xué)生的需求和特點，制定更加合適的教學(xué)策略。

五 未來課堂人機共教的實踐方略

人機共教的實現(xiàn)不僅是技術(shù)和教育實踐的問題，還涉及認(rèn)識論的深層次考量和實踐哲學(xué)的應(yīng)用。一方面，教育家需要重新審視知識和學(xué)習(xí)的本質(zhì)，另一方面則應(yīng)強調(diào)技術(shù)與教育情境的有效整合，通過具體的教育實踐來體現(xiàn)其價值。唯有此，人工智能賦能教育變革的真正拐點才會到來。在實踐和操作層面上，本研究認(rèn)為未來課堂人機共教的實現(xiàn)可從以下方面入手：

1 以知識驅(qū)動數(shù)字教育資源平臺建設(shè)

早期的知識工程將知識定義為專家知識，主要關(guān)注特定領(lǐng)域內(nèi)的規(guī)則和邏輯的表示。這些規(guī)則和邏輯通常被編碼為形式化的語言，以便于計算機程序能夠執(zhí)行復(fù)雜的推理任務(wù)。隨著語義網(wǎng)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間可以建立關(guān)聯(lián)，這為知識的表示和共享帶來了革命性的變化，使不同來源的數(shù)據(jù)可以在網(wǎng)絡(luò)上以一種有意義的方式相互鏈接。2012年，知識圖譜的發(fā)布為智能機器的推理和語義理解提供了新的方式，人類由此進(jìn)入了以知識驅(qū)動為主要特征的智能教育時代——以知識為核心，通過知識的交叉、積累、共享和應(yīng)用實現(xiàn)知識的衍新，從而推動個體和組織的發(fā)展。它強調(diào)從“群灌”到精準(zhǔn)，從能力培養(yǎng)到品格塑造的多學(xué)科學(xué)習(xí)的泛在、惠普和個性化特征，因此有研究將知識驅(qū)動作為智慧教育全人培養(yǎng)的革命性方法[28]。

數(shù)字教育資源承載著教學(xué)基本理論和面向全體學(xué)生發(fā)展的共性要求，在教育數(shù)字化課程建設(shè)中起著統(tǒng)領(lǐng)性作用。對此，郭文革等[29]將新型數(shù)字教育資源建設(shè)視為教育數(shù)字化戰(zhàn)略的行動樞紐工程。《2022智能教育發(fā)展藍(lán)皮書》倡議在未來課堂使用數(shù)字教育資源和智能技術(shù)為教師減負(fù)、為教學(xué)增效[30]。他們都強調(diào)能夠承載優(yōu)質(zhì)數(shù)字教材資源平臺的建設(shè)與衍新，數(shù)字教育資源平臺建設(shè)包含教育資源的匯聚、整合、重組和創(chuàng)新性應(yīng)用，涵蓋從教學(xué)設(shè)計理論到基于信息生命周期的資源規(guī)劃的全過程。用知識驅(qū)動數(shù)字教育資源平臺建設(shè)，需要將數(shù)字教育資源與未來課堂教學(xué)相結(jié)合，為教育的各個階段提供教師智慧教學(xué)和學(xué)生智慧學(xué)習(xí)支持。最終，教師可以結(jié)合知識內(nèi)容、學(xué)習(xí)工具和教育服務(wù)，利用數(shù)字教育資源使課堂教學(xué)形式多樣化，滿足學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)需求，實現(xiàn)精準(zhǔn)化教育教學(xué)服務(wù)。教師、學(xué)生和智能設(shè)備共同參與教學(xué)過程，形成了一個高度互動的信息化空間，促成人類教師和人工智能的有機聯(lián)動。

2 以算法公平增進(jìn)跨學(xué)科教學(xué)交互理解

隨著人工智能的持續(xù)進(jìn)步，交互技術(shù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用日漸頻繁，產(chǎn)生了從自然用戶界面到腦機接口、從可穿戴設(shè)備到智能教育機器人等的前瞻性討論。“交互”一詞在《教育大詞典》中被定義為兩個事物之間的相互作用，其本質(zhì)是一個因素不同水平反應(yīng)量的差異對其他因素的影響。交互是未來課堂的重要特征，未來課堂將積極整合先進(jìn)的交互手段，以挖掘和提升傳統(tǒng)課堂教學(xué)的潛在能力，進(jìn)而打造一個開放、高效和具有高度互動性的學(xué)習(xí)環(huán)境。教學(xué)交互作為未來課堂必不可少的部分，對師生關(guān)系的自主互動和課堂知識的深度理解有重要的促進(jìn)作用。一方面，互動的自主性是師生幸福感的主要來源。心理學(xué)將自主性分為狀態(tài)自主性和特質(zhì)自主性，其中狀態(tài)自主性是個體在特定情境下體驗到的自主感，它影響個體的行為和決策；特質(zhì)自主性是個體較為穩(wěn)定的個性特征，反映的是為獲得自主性而滿足的個體差異[31]。另一方面，教學(xué)交互的水平直接影響課堂參與的程度。教學(xué)交互層次塔理論將教學(xué)交互分為人機界面、信息互動和概念同化三個方面[32]，旨在強調(diào)從外顯的行為到內(nèi)部知識結(jié)構(gòu)的變化。其中，友好的人機界面是基礎(chǔ)，有效的信息互動是關(guān)鍵，而概念的深度同化是最終目標(biāo)。

然而，跨學(xué)科差異性構(gòu)成了理解教學(xué)交互的一個顯著障礙。不同學(xué)科領(lǐng)域的教師與教學(xué)內(nèi)容的交互機制呈現(xiàn)顯著的異質(zhì)性，致使從一個特定學(xué)科采集的交互數(shù)據(jù)不足以延伸形成跨學(xué)科教師交互行為的普適性模式。例如，從事語言教學(xué)的教師可能更加側(cè)重于概念理解和文學(xué)情境的相關(guān)性，而數(shù)學(xué)教師可能傾向于量化分析和邏輯推理。智能算法在進(jìn)行價值判斷時很難達(dá)到完全的中立，其決策過程往往不可避免地帶有某種程度的偏差。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的、含有偏差的價值判斷被稱為算法歧視[33]。一般認(rèn)為，測量數(shù)據(jù)的誤差或數(shù)據(jù)集本身的不完備是導(dǎo)致算法歧視的主要原因，因此可以使用跨學(xué)科的數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法訓(xùn)練，通過開展算法公平性的常規(guī)評估來減輕算法歧視，從而建立公平的教學(xué)決策系統(tǒng)。作為初步實踐，本研究前期采集了超過5萬節(jié)課堂教學(xué)實錄，采用改進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對語文、數(shù)學(xué)、英語、物理和政治學(xué)科的教師與知識內(nèi)容的交互進(jìn)行成功預(yù)測，平均精度高達(dá)0.906，證實了算法公平的重要性。

3 以人機融合提升人機共教決策效能

人工智能的發(fā)展一般分為三個遞進(jìn)的階段：計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。這三個階段反映了智能從簡單到復(fù)雜的演進(jìn)過程，以及它們在模擬人類智能方面的能力差異。當(dāng)前的人工智能尚處于“感知智能”階段，即僅能對給定場景做出有限的反饋。認(rèn)知智能作為人工智能的下一個階段，則要求對智力進(jìn)行更高程度的模擬，實現(xiàn)集抽象思維、形象思維和靈感思維于一體。此外，有研究認(rèn)為認(rèn)知智能還可以進(jìn)化為人機融合智能，意指自然人、數(shù)字人和機器人的有機結(jié)合[34]。這種形態(tài)強調(diào)一種更深層次的協(xié)作和共享，使自然人獲得更多的智力補償，數(shù)字人獲得更完美的虛擬分身，機器人獲得更完整的人生經(jīng)歷、記憶、情感和思維模式，實現(xiàn)從個體智能的開發(fā)到群體智能的涌現(xiàn)。人機融合智能包含感知融合、行為融合和思維融合等多個層次，其關(guān)鍵是對人的主體性與機器的形式化進(jìn)行互補與綜合。人的創(chuàng)造力、直覺和道德判斷與機器的速度、準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)處理能力相結(jié)合，產(chǎn)生一種新的智能形態(tài)，這種形態(tài)將導(dǎo)致人機共教決策效能的提升。

除了優(yōu)化教學(xué)過程之目的，人機共教更重要的是通過實踐的智慧來實現(xiàn)個性化的教與學(xué)，這種智慧涉及對人類教師的實踐知識和機器學(xué)習(xí)算法的技術(shù)性知識的有機整合。盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)決策依賴于對教學(xué)數(shù)據(jù)的收集、分析和挖掘，強調(diào)經(jīng)驗數(shù)據(jù)在知識生成中的基礎(chǔ)作用，但由于人類教師的經(jīng)驗限制與機器學(xué)習(xí)的偏見，出現(xiàn)了一定的認(rèn)識論偏差，從而降低了人機共教決策的質(zhì)量。張軍平[35]認(rèn)為增強人機融合可以從兩個方面入手：一方面是從宏觀的角度分析人類群體的表現(xiàn)，即考慮如何利用人工智能來理解和預(yù)測人類群體在特定情境下的整體趨勢和普遍性反應(yīng)；另一方面是從微觀角度審視個體的行為，即通過對個體行為的細(xì)致觀察和分析獲得個體差異與個人特定的行為畫像。這兩個方面的張力貌似構(gòu)成了人機共教實踐途徑中一般和特殊認(rèn)識論的矛盾，實則更加強調(diào)行為理解的多層次性。因此，有必要尋找一個支點有效建立群體和個體間的橋梁，推動人機共教的未來發(fā)展和價值增益。

六 結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人機共教將成為未來課堂的重要組成部分。本研究立足于人工智能時代的人類教師與人工智能的主體間關(guān)系模式，對未來課堂人機共教的運行邏輯進(jìn)行了重新梳理，探索了人類教師與人工智能的價值定位和主體角色，并提出未來課堂中人機共教場景的核心教學(xué)要素和關(guān)鍵技術(shù)場域，通過對人機共教場景進(jìn)行部分實踐探索，提出了未來課堂人機共教可操作性的實踐路向，以期為下一階段的研究與實踐提供思路指引。

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The Value Logic and Practical Strategy of Human-Computer Co-teaching in Future Classrooms

Abstract： At present， the coexistence of artificial intelligence and human teachers has promoted the formation of an effective， inclusive and sustainable new ecosystem of future education. Artificial intelligence is gradually shedding its “tool” attribute， and becoming a “subject” participant capable of collaborating with human teachers to educate people. In this context， how to integrate the teaching wisdom of artificial intelligence and human teachers to construct the value logic and practical strategies of human-machine co-teaching in future classrooms is of significant importance. Therefore， this paper firstly sorted out the main roles of human teachers and artificial intelligence in the human-machine co-teaching scenario. Then， based on the value position of human teachers， four core teaching elements of teaching models， teacher behavior， data literacy and teaching decisions were proposed for the human-machine co-teaching scenario in future classrooms. Subsequently， the paper summarized the connections between teachers， students， and intelligent devices were established through inter-subjectivity of artificial intelligence， and key technological fields such as multi-granularity knowledge representation， multi-channel human-computer interaction， and multi-view behavioral characterization were provided for the teaching process. Finally， three practical strategies of building a knowledge-driven digital education resource platform， enhancing interdisciplinary instructional interaction understanding through algorithmic fairness， and improving the decision-making efficacy of human-machine co-teaching through human-machine fusion， expecting to provide practical guidance for the research and development of human-machine co-teaching scenarios.

Keywords： future classroom; human-machine co-teaching; machine intelligence; human-machine interaction