數智時代人機協同項目學習模式建構研究

摘 " 要： 人機協同融合了教師與機器的優勢，順應了世界教育信息化的走向，為新時代人才培養開辟了新路徑，是未來教育教學的必然趨勢。“教師主導—學生自主—機器輔助”人機協同項目學習模式包括“搜集活動”“加工活動”“應用觀點”三個關鍵階段，通過教師的“目標決策”“過程監控”“情感支持”等創造性指導與機器的“資源提供”“數據分析”“方案生成”等智能性輔助，勾勒出了人機協同項目學習實踐新圖景，推動教育教學朝著高質量的方向發展。

關鍵詞： 人工智能；人機協同；個性化教育；核心素養；項目學習

人工智能正在加速改變教育教學的知識觀、學習觀、課程觀與教學觀1，進而轉變人們對數智時代人才的認識。為了回應數智時代對人才的訴求，2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，明確提出要培養創新型、復合型智慧高端人才。人機協同融合了人類智能和機器智能的優勢，作為整體交互共同發揮效用2，重構并優化傳統教育教學的組織模式和表征樣態。人機協同代表未來教育的發展走向，為培養新時代人才注入了強大的動力，成為教育數字化轉型的必然途徑。3

一、數智時代人機協同的背景闡釋

人機協同形成了以學生為中心的“師—生—機”教育生態系統。人工智能以其強大的數據分析能力、計算能力和自我學習能力等為人機協同構筑了堅實的技術基礎。作為引導者，教師將智能技術最優化融入教育教學實踐中的素養是推動人機協同向高階形態發展的關鍵動力。因此，教師的技術素養和在人機協同過程中的創造性實踐智慧是實現教育系統良性循環的根本保障。

1.人工智能提供技術基礎

技術進步始終是推動教育形成深刻變革的根本性力量。從19世紀末開始，幻燈、投影、廣播、電影、電視等媒體技術提供了豐富的視聽資源，極大地改變了傳統課堂教學方式，改善了學生的學習效果。2014年，大規模開放在線課程（MOOC）拉開了“云課堂”的序幕。2022年和2024年，OpenAI分別發布了名為ChatGPT的生成式人工智能和名為Sora的視頻生成模型，作為人工智能的前沿代表，它們為教育高質量發展帶來了新契機。隨著信息技術的廣泛使用，人類教育史上正發生第四次革命1，基于人工智能、互聯網+、大數據、云平臺等技術的智慧教育應運而生，形成了物聯化、智能化、感知化與泛在化的教育信息生態系統，其信息技術與學科教學的深度融合、全球教育資源無縫整合共享、無處不在的開放按需學習等特征2 為人機協同的教育理論與實踐提供了堅實的基礎。

2.智能環境搭建空間支架

2000年以來，各級各類學校相繼建設的“計算機+投影儀”多媒體教室、交互白板教室、移動平板教室等給師生互動、教學內容呈現等帶來了諸多便利。2015年，“互聯網+”行動計劃出臺，建設智慧教育環境成為教育的核心組成部分。智慧教育環境是在先進的學習、教學與管理理論指導下，利用技術支持教育共同體開展教育活動的智能化空間和條件。3 智慧教育環境具有記錄學習過程、識別學習情景、連接學習社群和感知物理環境四大特征。4 有研究表明，智慧教育環境有助于發揮學生的主體性，豐富與增加課堂教學互動行為，提高學生的情感與行為參與。5 從2001年至2021年來，我國經歷了教育信息化1.0和教育信息化2.0階段，基礎教育、職業教育和高等教育領域均已構筑起能夠有效支撐人機協同教育教學活動實施的基礎環境。6

3.教師素養注入內生動力

教師是立教之本、興教之源。7 數智化時代的智能技術將教師從低效、重復、煩瑣的事務性工作中解放出來，然而，具備數字素養的要求也使教師面臨著更大工作壓力。為了有針對性地培養與提升教師的數字素養，許多國家與機構相繼發布文件，進一步明確教師數字素養的內涵與要素。2022年，我國教育部正式提出教師數字素養包括數字化意識、數字技術知識與技能、數字化應用、數字社會責任與專業發展五大方面8，對提高教師利用數字技術優化、創新和變革教育教學活動的意識、能力和責任具有里程碑式的意義。近年來，在國家智慧教育公共服務平臺、智能互聯黑板、自動評卷系統以及數字素養專題教師培訓等多條路徑驅動下，教師的數字素養得到持續提升。《中國智慧教育藍皮書（2022）》顯示，超過86%的教師數字素養達到合格及以上水平。9 因此，在教育數字化轉型的持續推進下，教師將成為人機協同教育教學的建設者、實踐者和創新者。

二、項目學習視域下人機協同的內涵剖析

項目學習視域下的人機協同通過診斷學生的作品（作業），對其認知水平進行評估、分類，教師根據診斷結果分析學生認知錯誤的深層原因，并提供針對性的指導。人工智能為學生項目學習提供了多元化資源，不僅為項目的推進帶來了思考與啟發，也增添了教育教學活動的生動性和趣味性。

1.項目學習是核心素養培育的有效依托

黨的二十屆三中全會指出，教育、科技、人才是中國式現代化的基礎性、戰略性支撐，科技創新靠人才，“如何培養具有核心素養的新時代人才”受到高度重視。培養學生的核心素養就必須讓學生有實踐的機會，在教師的主導和機器的輔助下，學生通過項目學習主動嘗試、建構，用已有的經驗探索、解釋新知，從已有的經驗中“生長”與“轉化”出更好的新經驗，經驗的積累與改造進而又能提高指導后來經驗進程的能力。1 項目學習基于學生的興趣與需要，以真實的問題為驅動，具有計劃明確性、師生協同性、學習深層性、成果真實性等特征，與我國基礎教育新課程改革倡導的研究性學習具有內在的一致性，2 可激發學生自主探究、合作解決問題的動機，體現了以學習者為中心的理念。項目學習盡管沒有統一的范式，但一般都經歷搜集活動、加工活動以及應用觀點三層智能活動。3 總之，項目學習之所以能培養學生的核心素養，與其突出的重視經驗、學生主體以及跨學科等特性密不可分。

2.認知診斷是個性化教育的邏輯起點

從“因材施教”到“人的全面發展”，教育經歷了個別教育、規模教育和個性化教育三種形態。差異化、個別化和個性化學習是人類學校教育的理想和終極目標之一。4 盡管班級授課制沿用至今，但統一標準的班級授課與個性化教育的理念存在著巨大鴻溝。如何在規模化與標準化中找到滿足學生個性化學習的生長點，利用技術的獨特優勢是突破口。建構主義理論強調學生在進入課堂之前是有一定知識經驗的，若新知識沒有與舊經驗建立聯系，不僅使學生無法有效“順應”新知識，還可能導致學生原有錯誤認知的固化。盡管學生的已有知識經驗不盡相同，但可加以歸類，如此就能針對不同認知類型的學生采取不同的教學方法。人工智能可以從多個方面對學生做出評估，對頻繁出現錯誤的地方著重標注、診斷以及分類，并提供修改建議；然后教師進一步分析學生出現錯誤的深層原因，并給出有針對性的指導。

3.數字資源是項目學習設計的重要載體

教學設計是一個系統化規劃教學的過程，是對資源和程序做出促進學習的安排。5 教學設計可以理解為在一定的教學理論指導下對教學資源的排列組合，教學資源的選擇很大程度上決定教學設計的優劣。隨著課程改革的推進與數字資源的興起，教學內容也從人工創造逐漸轉向智能生成6，而數字教育資源是創新教學模式的核心要素。7 人工智能使項目學習的呈現形式更加趣味化，如通過虛擬現實、數字視頻、微課等多模態互動式的資源讓學生置身于“類真實”的情境之中。人機協同項目學習活動中，教師輸入相關指令便可以得到經過智能化聚類的資源。如涉及較為復雜的科學概念時，可以利用Sora制作高質量的情境化圖片、音頻和視頻，幫助學生直觀地理解抽象事物。在人工智能的支持下，教師和學生不僅能獲得與項目有關的優質資源，而且可以實現跨學科的資源調用，為項目的實施提供新視角。

三、人機協同項目學習的模式與實踐

人機協同項目學習模式的建構從人機協同關系和立德樹人兩個視角出發。機器的介入重構了原本的“師—生”二元主體關系，應重新審視并定義教師、學生與機器的角色，確定學生中心、教師主導與機器輔助的新型教育生態。

1.師生互動促進人機關系和諧共生

師生關系一直是教育改革的核心議題。以赫爾巴特為代表的“舊三中心”認為教師應占據絕對主導地位，以杜威為代表的“新三中心”強調學生的中心地位，兩種“主體論”最終走向教師主導、學生主體的關系模式。教師主導、學生主體的關系模式能夠增強師生互動，這種互動不僅是認知上的，更是師生之間情感價值觀相互碰撞的過程，對學生全面發展起重要的作用。人工智能在教育領域的應用促使“師—生”的二元主體關系向“師—生—機”的三元主體結構轉變。1 在“人機協同項目學習”場景下，首先要厘清教師與機器之間主客體屬性的問題。若機器同人類教師共同主導項目學習，實現人類教師與機器并行的局面，即使兩主體的導向基本一致，也難以達到同步的狀態，“雙引導”產生的時間與空間差則會降低項目推進的效率。而在以機器為主導的項目學習中，項目的實施過程簡化為一種程序算法，學生的主體性缺失，思維容易變得機械化，結果是人越來越像機器，機器越來越像人。2 機器的工具屬性決定了其只能是傳道授業解惑的“經師”，而無法成為具有弘揚師德師風、塑造完整心靈的“人師”。因此，學生主體、人類教師主導是不變的前提。

2.人機協同構建實踐育人鏈接點

人工智能借助機器學習、神經網絡、深度學習等，通過邏輯運算和結構化的數據驅動，可高效地完成任務，在信息處理過程中能夠保持較為客觀的立場。然而，人工智能并無法做到真正理解情感與語境等信息。3 人工智能作為機器教師，可以承擔較低層次的工作，但其存在的無主觀性、缺少動機、認知封閉等缺陷4 將會使立德樹人的功能大打折扣。在人機協同項目學習中，人工智能可以幫助學生直觀地認識項目中有關的科學規律，以及生成可供借鑒的項目實施方案、策略。例如一些比較危險的實驗，人工智能結合AR或VR技術創設虛擬的仿真項目實驗環境，既可以消除可能存在的安全隱患，又能使學生獲得真實的沉浸式體驗。然而，人機協同項目學習并非只是知識的灌輸與堆積，也是人的品格塑造、情感與價值觀的熏陶，更是師生之間的情感關懷和心靈溝通。教師需要與學生溝通對話、親自示范，指導項目學習中各個環節的實踐。相比之下，人工智能缺乏人類的情感、意志、智慧等非理性認知，忽視身體力行的“知行合一”，難以真正將“立德樹人”的理念付諸行動。不同學科有各自的學科性質、價值意蘊與育人使命，在借助人工智能的同時，需要考慮學科的獨特性和實踐育人的本質性，以真正實現人工智能賦能教育的最優化，培養出德才兼備的新時代人才。

3.協同共融撐起靶向學習支持路徑

筆者從人機協同關系的視角和立德樹人的目的出發，結合項目學習的基本階段，建構出指向核心素養培育的“教師主導—學生自主—機器輔助”的人機協同項目學習模式（見圖1）。

（1）檢索人工智能資源庫，探討項目主題

項目的選題可以由教師和學生討論確定，也可以參考人工智能提供的題目。人工智能的選題優勢在于分析海量數據源，識別不同學科之間的交叉點，為學生提供跨學科的思考，從而發現潛在的研究空白。項目初步確定后，學生可以通過人工智能快速檢索互聯網、數據庫和文獻庫中與項目主題相關的信息。

（2）利用人工智能處理文本及分析數據，生成產品原型

“加工活動”階段是整個項目學習的核心環節。學生可以利用人工智能的自然語言處理技術，高效分析文本內容，識別并提取關鍵詞，以輔助理解資料的核心信息。在挖掘信息的過程中，人工智能的數據分析技術能快速診斷相關數據，幫助學生更清晰地了解數據之間的關系和模式，為決策提供有效支撐。教師在這一環節中可以進行頭腦風暴，確定項目的主題以及項目最終落地形式。主題正式確定后，學生需要融合自身想法、教師建議以及人工智能的方案生成一個最終的產品原型。

（3）參酌人工智能修飾完善建議，發布最終產品

“應用觀點”是項目學習的最終環節。學生在投入制作的過程中可能會產生新的思路與想法，此時應積極與教師溝通，還可以利用人工智能對產品進行完善。當產品完成后，教師、專家和人工智能對產品做出評價并提供建議，學生再次對產品進行檢查、修飾以及決策。人類教師在整個項目學習過程中根據學生已有經驗和興趣，支持學生表達自己的想法和觀點，并給予反饋與鼓勵。機器教師提供的數據分析、資源生成等支持與人類教師相輔相成，共同賦能學生的個性和創造力發展。

Research on the Construction of Human-Machine Collaborative Project-based Learning Model in the Era of Digitalization and Intelligence

XIONG Zhangbo

（School of Education，Shanghai Normal University，Shanghai，200234）

Abstract： The human-machine collaboration combines the advantages of teachers and machines，aligning with the global trend of educational informatization. This approach opens new pathways for cultivating future talents in the new era，representing an inevitable trend in future education. The“teacher-guided，student-driven，machine-assisted”model for human-machine collaborative project-based learning consists of three key stages：“information collection activity”，“information processing activity”，and“application of viewpoints”. Through teachers’creative guidance like “goal setting”，“process monitoring”，and“emotional support”as well as machines’intelligent assistance such as“resource provision”，“data analysis”，and“plan generation”，a new practical landscape of human-machine collaborative project learning is outlined，promoting high-quality educational development.

Key words： artificial intelligence，human-machine collaboration，personalized education，core Literacy，project-based learning