生成式人工智能賦能信息素養(yǎng)個(gè)性化教育模式研究

中圖分類(lèi)號(hào)：G434文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 論文編號(hào)：1674—2117（2025）15-0100—05

引言

如今，數(shù)字技術(shù)正以前所未有的速度改變著社會(huì)的生產(chǎn)方式和知識(shí)的傳播途徑，人們獲取、處理和應(yīng)用信息的能力，即信息素養(yǎng)，已逐步成為衡量數(shù)字公民在數(shù)字社會(huì)中生存與發(fā)展能力的重要標(biāo)準(zhǔn)。信息素養(yǎng)教育不僅關(guān)乎個(gè)體對(duì)信息的獲取、分析與應(yīng)用能力，更直接影響其終身學(xué)習(xí)能力與創(chuàng)新思維培養(yǎng)，是支撐數(shù)字社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要基石。當(dāng)前，在標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)模式下，教學(xué)內(nèi)容同質(zhì)化、教學(xué)資源分配不均、學(xué)習(xí)反饋滯后等問(wèn)題日益凸顯，教師難以精準(zhǔn)匹配學(xué)生差異化需求，優(yōu)質(zhì)教育資源受時(shí)空與人力約束無(wú)法普惠共享，導(dǎo)致“學(xué)非所需、教難所及”的困境普遍存在。

生成式人工智能（GAI）的技術(shù)突破為破解上述難題提供了全新路徑。因此，探索生成式人工智能賦能信息素養(yǎng)教育的創(chuàng)新模式，既是響應(yīng)國(guó)家教育數(shù)字化戰(zhàn)略的必然要求，也是推動(dòng)教育范式從“規(guī)模供給”向“精準(zhǔn)服務(wù)”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵突破。通過(guò)技術(shù)賦能，教育者可構(gòu)建覆蓋資源生成、個(gè)性指導(dǎo)、過(guò)程評(píng)估的全鏈條解決方案，為破解傳統(tǒng)教育模式的深層次矛盾提供理論與實(shí)踐支撐，助力實(shí)現(xiàn)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時(shí)時(shí)可學(xué)”的智慧教育愿景。

理論基礎(chǔ)

信息素養(yǎng)涵蓋信息獲取、處理、應(yīng)用及倫理決策的復(fù)合能力，其評(píng)價(jià)維度需綜合考察技術(shù)工具使用熟練度、批判性思維水平與社會(huì)責(zé)任意識(shí)2；個(gè)性化教育則以適應(yīng)性學(xué)習(xí)與差異化教學(xué)為核心原則，旨在實(shí)現(xiàn)“因材施教”的教育理想。研究現(xiàn)狀表明，生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用已形成三大支柱—基于自然語(yǔ)言處理的智能問(wèn)答系統(tǒng)、多模態(tài)學(xué)習(xí)內(nèi)容生成技術(shù)以及學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析工具，但現(xiàn)有信息素養(yǎng)教育仍受困于標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)導(dǎo)致的“能力培養(yǎng)同質(zhì)化”、資源分配不均引發(fā)的“學(xué)習(xí)需求錯(cuò)配”及反饋機(jī)制滯后造成的“知識(shí)轉(zhuǎn)化低效”等瓶頸。5在理論基礎(chǔ)層面，研究以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論為根基，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者在人工智能支持下的知識(shí)主動(dòng)建構(gòu)過(guò)程；依托教育技術(shù)學(xué)的“學(xué)習(xí)者中心”框架，聚焦技術(shù)賦能的人機(jī)協(xié)同教育生態(tài)[;同時(shí)，引人人工智能倫理理論，針對(duì)生成式人工智能應(yīng)用中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)算法偏見(jiàn)消解等議題構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)防控體系，確保技術(shù)應(yīng)用的公平性與可持續(xù)性。[8]

生成式人工智能賦能信息素養(yǎng)教育的技術(shù)路徑

生成式人工智能通過(guò)其獨(dú)特的技術(shù)特征與教育場(chǎng)景的深度融合，為信息素養(yǎng)教育提供了全新的技術(shù)路徑。9-10這一路徑以自然語(yǔ)言處理（NLP）、知識(shí)圖譜、多模態(tài)內(nèi)容生成等核心技術(shù)為支撐，結(jié)合動(dòng)態(tài)評(píng)估與反饋機(jī)制，構(gòu)建起從資源生成到個(gè)性化適配的完整技術(shù)鏈條。

1.技術(shù)特征與教育適配性

（1）自然語(yǔ)言處理與知識(shí)圖譜的融合：人機(jī)交互的語(yǔ)義化升級(jí)

生成式人工智能的核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)在于自然語(yǔ)言處理（NLP）與知識(shí)圖譜的協(xié)同應(yīng)用。通過(guò)NLP技術(shù)，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)解析學(xué)生的自然語(yǔ)言提問(wèn)，并結(jié)合知識(shí)圖譜中結(jié)構(gòu)化的學(xué)科知識(shí)體系生成符合邏輯的語(yǔ)義化響應(yīng)。在信息素養(yǎng)教學(xué)中，系統(tǒng)可基于知識(shí)圖譜中的學(xué)科知識(shí)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)生成與知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的檢索案例。此外，知識(shí)圖譜的持續(xù)擴(kuò)展能力為生成內(nèi)容的專(zhuān)業(yè)性與時(shí)效性提供了保障，確保教學(xué)資源始終與學(xué)科前沿同步。

（2）多模態(tài)內(nèi)容生成能力：教學(xué)資源的場(chǎng)景化重構(gòu)

生成式人工智能的多模態(tài)生成能力突破了傳統(tǒng)教學(xué)資源的單一形態(tài)限制。在文本生成層面，系統(tǒng)可根據(jù)學(xué)生能力標(biāo)簽自動(dòng)生成分步驟的檢索式優(yōu)化指南；在圖像生成層面，通過(guò)擴(kuò)散模型將抽象概念轉(zhuǎn)化為可視化圖表，降低認(rèn)知負(fù)荷；在視頻生成層面，基于學(xué)生興趣標(biāo)簽合成微課程視頻。這種多模態(tài)生成能力不僅豐富了教學(xué)資源的表現(xiàn)形式，還支持跨場(chǎng)景的知識(shí)遷移。

（3）實(shí)時(shí)反饋與動(dòng)態(tài)評(píng)估 機(jī)制：教學(xué)閉環(huán)的智能化迭代

生成式人工智能通過(guò)實(shí)時(shí)反饋與動(dòng)態(tài)評(píng)估構(gòu)建了“學(xué)習(xí)一分析—優(yōu)化”的閉環(huán)機(jī)制?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)可對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為進(jìn)行毫秒級(jí)分析，即時(shí)觸發(fā)預(yù)警或干預(yù)策略。例如，當(dāng)學(xué)生連續(xù)三次構(gòu)建低效檢索式時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)推送“布爾邏輯優(yōu)化”微課程，并生成針對(duì)性練習(xí)題；同時(shí)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，智能評(píng)分系統(tǒng)可量化評(píng)估學(xué)生項(xiàng)目報(bào)告的創(chuàng)新性與規(guī)范性，生成多維度的能力雷達(dá)圖。動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制還體現(xiàn)在教學(xué)策略的持續(xù)優(yōu)化中：離線分析模塊定期挖掘班級(jí)學(xué)情規(guī)律，驅(qū)動(dòng)教師調(diào)整教學(xué)重點(diǎn)，形成“個(gè)體一群體”聯(lián)動(dòng)的教學(xué)優(yōu)化模式。

2.個(gè)性化教育場(chǎng)景設(shè)計(jì)

（1）學(xué)習(xí)者畫(huà)像構(gòu)建：從數(shù)據(jù)采集到認(rèn)知建模

學(xué)習(xí)者畫(huà)像是支撐個(gè)性化教育的關(guān)鍵基礎(chǔ)。系統(tǒng)通過(guò)整合多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建精細(xì)化用戶畫(huà)像，覆蓋知識(shí)儲(chǔ)備、學(xué)習(xí)偏好、興趣特征等多重指標(biāo)。以信息檢索課程為例，學(xué)生的檢索行為記錄可轉(zhuǎn)化為“檢索策略熟練度”評(píng)估標(biāo)簽，其與智能助教的交互對(duì)話則用于識(shí)別“信息甄別能力”提升需求。畫(huà)像的構(gòu)建不僅基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，還借助情感識(shí)別技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)情緒，從而提供更具人文關(guān)懷的學(xué)習(xí)支持。

（2）自適應(yīng)學(xué)習(xí)資源生成：從標(biāo)準(zhǔn)化到場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的資源供給

生成式人工智能通過(guò)動(dòng)態(tài)資源生成打破傳統(tǒng)“一刀切”的資源供給模式。系統(tǒng)基于學(xué)習(xí)者畫(huà)像，結(jié)合知識(shí)圖譜中的學(xué)科邏輯，自動(dòng)生成學(xué)科案例庫(kù)、分層實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目和智能微課程三類(lèi)核心資源，且資源生成過(guò)程強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景適配性。例如，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到學(xué)生參與“學(xué)術(shù)寫(xiě)作”項(xiàng)目時(shí)，自動(dòng)關(guān)聯(lián)生成“文獻(xiàn)管理工具使用指南”“引文沖突檢測(cè)模板”等配套資源，形成從檢索到寫(xiě)作的完整支持鏈條。

（3）智能導(dǎo)師系統(tǒng)：從答疑到成長(zhǎng)路徑規(guī)劃的全程陪伴

智能導(dǎo)師系統(tǒng)通過(guò)“24小時(shí)/7日”全天候無(wú)間歇的問(wèn)答支持與個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)“教一學(xué)一練-評(píng)”一體化服務(wù)。在問(wèn)答交互中，系統(tǒng)不僅提供答案，更通過(guò)蘇格拉底式提問(wèn)引導(dǎo)學(xué)生自主探索；在學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃中，系統(tǒng)基于協(xié)同過(guò)濾算法推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)序列。此外，系統(tǒng)通過(guò)虛實(shí)協(xié)同機(jī)制實(shí)現(xiàn)人機(jī)分工，由人工智能處理 80% 的常規(guī)問(wèn)題，教師則專(zhuān)注于高階輔導(dǎo)，形成互補(bǔ)增效的教學(xué)生態(tài)。

生成式人工智能賦能信息素養(yǎng)教育的技術(shù)路徑，本質(zhì)上是通過(guò)“資源生成一數(shù)據(jù)分析—?jiǎng)討B(tài)適配”的閉環(huán)邏輯重構(gòu)教育流程。這一技術(shù)路徑不僅解決了信息素養(yǎng)教育中資源同質(zhì)化、反饋滯后、能力轉(zhuǎn)化低效等痛點(diǎn)，更為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制、可擴(kuò)展的技術(shù)范式，推動(dòng)教育戰(zhàn)略從“規(guī)模供給”向“質(zhì)量躍升”轉(zhuǎn)型。

生成式人工智能賦能信息素養(yǎng)個(gè)性化教育模式構(gòu)建

為解決信息素養(yǎng)教育面臨的痛點(diǎn)問(wèn)題，本研究立足以信息需求為牽引，以建構(gòu)主義等教育理論為指導(dǎo)，從教學(xué)理念和方法、教學(xué)模式和手段、館院協(xié)同育人的資源共建共享組織方式等方面進(jìn)行全局設(shè)計(jì)，構(gòu)建基于學(xué)科融合和人工智能賦能的“以練導(dǎo)學(xué)、以學(xué)定教、需求導(dǎo)向、實(shí)踐驅(qū)動(dòng)”信息素養(yǎng)個(gè)性化創(chuàng)新教育模式。

1.模式框架設(shè)計(jì)

通過(guò)設(shè)計(jì)“問(wèn)題引導(dǎo)認(rèn)知解析一檢索支撐實(shí)踐操作—需求激發(fā)價(jià)值轉(zhuǎn)化”的遞進(jìn)式培養(yǎng)框架（如圖1），重新架構(gòu)信息素養(yǎng)教育的能力發(fā)展路徑，即以問(wèn)題探究引導(dǎo)分析思維、以檢索訓(xùn)練強(qiáng)化實(shí)踐能力、以需求導(dǎo)向深化應(yīng)用水平，形成從認(rèn)知建構(gòu)到價(jià)值創(chuàng)造的螺旋上升通道，系統(tǒng)性實(shí)現(xiàn)學(xué)生信息素養(yǎng)教育的進(jìn)階式發(fā)展。在信息素養(yǎng)培養(yǎng)的框架中，由“知識(shí)點(diǎn)一知識(shí)模塊—知識(shí)樹(shù)/知識(shí)圖譜”構(gòu)成層級(jí)化關(guān)聯(lián)式知識(shí)體系，體現(xiàn)從抽象概念到具體技能的遞進(jìn)關(guān)系?！皬闹R(shí)到能力”的轉(zhuǎn)化路徑則分為問(wèn)題驅(qū)動(dòng)分析、檢索驅(qū)動(dòng)實(shí)踐和需求驅(qū)動(dòng)應(yīng)用三階段： ① 通過(guò)“問(wèn)題分解一信息源分析一檢索式設(shè)計(jì)”這一流程，引導(dǎo)學(xué)生將復(fù)雜需求拆解為可操作的檢索任務(wù)，完成通過(guò)問(wèn)題發(fā)展分析的過(guò)程； ② 從檢索到實(shí)踐階段主要強(qiáng)調(diào)“測(cè)試—排錯(cuò)一優(yōu)化”的迭代過(guò)程；③ 將檢索結(jié)果與實(shí)際問(wèn)題結(jié)合，完成“知識(shí)挖掘一融合運(yùn)用”的需求驅(qū)動(dòng)應(yīng)用階段。該框架通過(guò)結(jié)構(gòu)化知識(shí)體系與動(dòng)態(tài)實(shí)踐路徑的結(jié)合，推動(dòng)學(xué)生從被動(dòng)接受知識(shí)轉(zhuǎn)向主動(dòng)建構(gòu)能力，契合生成式人工智能賦能下的“以練導(dǎo)學(xué)、以學(xué)定教”個(gè)性化教育理念。

通過(guò)構(gòu)建“訓(xùn)練導(dǎo)向型學(xué)習(xí)—學(xué)情驅(qū)動(dòng)型教學(xué)”的雙向互動(dòng)機(jī)制（如下頁(yè)圖2），打造“能力導(dǎo)向、需求牽引、實(shí)踐賦能”的信息素養(yǎng)培養(yǎng)范式。在訓(xùn)練維度層面，依托開(kāi)放式任務(wù)體系（自主選題項(xiàng)目、闖關(guān)式實(shí)踐模塊等），建立基于個(gè)體能力圖譜與興趣熱區(qū)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑，以動(dòng)態(tài)訓(xùn)練序列驅(qū)動(dòng)認(rèn)知建構(gòu)，形成“實(shí)踐反哺能力成長(zhǎng)”的良性循環(huán)。在教學(xué)維度層面，采用“基礎(chǔ)能力筑基—專(zhuān)項(xiàng)技能強(qiáng)化—競(jìng)賽能力拔高—項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)轉(zhuǎn)化”的階梯式課程矩陣，結(jié)合“慕課通識(shí)覆蓋+小班特色強(qiáng)化+實(shí)體分級(jí)深研”的混合式教學(xué)架構(gòu)，通過(guò)學(xué)情診斷實(shí)現(xiàn)課堂組別智能分型、學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)匹配、教學(xué)進(jìn)度動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，達(dá)成學(xué)習(xí)者畫(huà)像與教育供給的深度適配。該模式通過(guò)訓(xùn)學(xué)聯(lián)動(dòng)、分層遞進(jìn)、精準(zhǔn)供給的協(xié)同作用，構(gòu)建貫穿“基礎(chǔ)認(rèn)知—專(zhuān)業(yè)應(yīng)用—?jiǎng)?chuàng)新實(shí)踐”全鏈條的信息素養(yǎng)培育生態(tài)。

2.核心創(chuàng)新點(diǎn)

在教育教學(xué)范式重構(gòu)層面，系統(tǒng)構(gòu)建了“精準(zhǔn)育人一能力本位”的培養(yǎng)體系。突破傳統(tǒng)的“知識(shí)灌輸型”教學(xué)模式，轉(zhuǎn)向“知識(shí)內(nèi)化與能力建構(gòu)并進(jìn)”的精準(zhǔn)培養(yǎng)范式：通過(guò)重構(gòu)“分層內(nèi)容供給一動(dòng)態(tài)教學(xué)適配一個(gè)性訓(xùn)練強(qiáng)化”的全流程培養(yǎng)鏈，將差異化教學(xué)策略（如梯度任務(wù)設(shè)計(jì)、多元督導(dǎo)機(jī)制、智能反饋系統(tǒng)）深度融人教學(xué)環(huán)節(jié)，形成“理論認(rèn)知一實(shí)踐轉(zhuǎn)化—?jiǎng)?chuàng)新應(yīng)用”的螺旋上升通道。這種以學(xué)習(xí)者畫(huà)像為基礎(chǔ)的精準(zhǔn)育人機(jī)制，既實(shí)現(xiàn)了從標(biāo)準(zhǔn)化培養(yǎng)到個(gè)性化發(fā)展的范式轉(zhuǎn)型，又為信息素養(yǎng)培育提供了可遷移的實(shí)踐方法論。

圖1信息素養(yǎng)能力培養(yǎng)路線

在技術(shù)賦能層面，建立“智能教育生態(tài)一數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”的雙向賦能架構(gòu)。深度融合人工智能引擎與教育大數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建覆蓋“學(xué)習(xí)行為感知一能力發(fā)展評(píng)估—教學(xué)策略優(yōu)化”的全周期智能教育矩陣：依托多模態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)捕獲學(xué)習(xí)軌跡，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成包含知識(shí)掌握度、學(xué)習(xí)投入度、能力發(fā)展指數(shù)的三維學(xué)習(xí)者畫(huà)像，精準(zhǔn)識(shí)別拖延傾向與突擊式學(xué)習(xí)模式；集成自然語(yǔ)言處理技術(shù)的人工智能助教實(shí)現(xiàn)24小時(shí)智能答疑，程序語(yǔ)義理解模塊支撐代碼檢索題自動(dòng)評(píng)分，形成“即時(shí)反饋一動(dòng)態(tài)預(yù)警一精準(zhǔn)干預(yù)”的智能督導(dǎo)閉環(huán)。以中國(guó)石油大學(xué) （華東）智能教育平臺(tái)為例，其構(gòu)建的“虛實(shí)雙師協(xié)同”機(jī)制（如圖3），通過(guò)教學(xué)視頻智能解析生成課堂互動(dòng)熱力圖與教學(xué)有效性評(píng)估報(bào)告，實(shí)現(xiàn)“大規(guī)模覆蓋”與“個(gè)性化指導(dǎo)”的有機(jī)統(tǒng)一，有效破解傳統(tǒng)教育中師生比失衡、個(gè)性輔導(dǎo)缺位的結(jié)構(gòu)性難題。該體系通過(guò)“數(shù)據(jù)穿透教學(xué)全流程、智能重構(gòu)教育新形態(tài)”的實(shí)踐路徑，從根本上推動(dòng)教學(xué)模式從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)變革。

在核心技術(shù)應(yīng)用層面，“內(nèi)外雙循環(huán)”模型通過(guò)內(nèi)外循環(huán)的協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)教育范式的根本性變革。內(nèi)循環(huán)提供學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)知識(shí)圖譜動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，生成式人工智能據(jù)此生產(chǎn)適配資源，資源使用反饋又反哺數(shù)據(jù)層優(yōu)化，形成自我增強(qiáng)的教學(xué)內(nèi)容供給體系；外循環(huán)則利用人工智能支持虛實(shí)融合訓(xùn)練，進(jìn)一步促進(jìn)學(xué)生能力提升，能力表現(xiàn)數(shù)據(jù)通過(guò)RLHF機(jī)制優(yōu)化教學(xué)策略，策略迭代再作用于新一輪能力培養(yǎng)，構(gòu)建螺旋上升的能力發(fā)展通道。該模型解決了傳統(tǒng)信息素養(yǎng)教育中資源僵化、反饋滯后、人效比低下等核心問(wèn)題，通過(guò)技術(shù)賦能與教育邏輯的深度耦合，為因材施教提供了可工程化落地的系統(tǒng)方案，推動(dòng)教育范式從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”的傳統(tǒng)范式邁向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”的新范式。

圖2“以練導(dǎo)學(xué)、以學(xué)定教、需求導(dǎo)向、實(shí)踐驅(qū)動(dòng)”的信息素養(yǎng)個(gè)性化教育模式

圖3人工智能賦能的信息素養(yǎng)“雙師協(xié)同-A輔學(xué)一數(shù)據(jù)循證”的個(gè)性化智能教學(xué)范式

基于生成式人工智能的個(gè)性化教學(xué)模式試點(diǎn)效果

筆者所在學(xué)校在信息素養(yǎng)教育教學(xué)改革實(shí)踐中，通過(guò)創(chuàng)新模式的應(yīng)用獲得顯著成效。針對(duì)“雙一流”建設(shè)背景下的教學(xué)試點(diǎn)，選取實(shí)驗(yàn)班與傳統(tǒng)班各150人進(jìn)行對(duì)照研究顯示：實(shí)驗(yàn)組學(xué)生在綜合檢索能力測(cè)試中的平均成績(jī)較對(duì)照組提升 38% 0 （plt;0.05 ），且高級(jí)檢索運(yùn)算符應(yīng)用頻率呈現(xiàn)2.7倍的量化增長(zhǎng)，反映出信息處理能力的實(shí)質(zhì)性突破。學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)顯示，實(shí)驗(yàn)班學(xué)生日均學(xué)習(xí)平臺(tái)交互時(shí)長(zhǎng)由基線15分鐘躍升至45分鐘，超過(guò) 85% 的參與者反饋“任務(wù)闖關(guān)式學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)顯著增強(qiáng)學(xué)習(xí)獲得感”，印證了教學(xué)模式對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)驅(qū)力的激活作用。在教學(xué)管理維度方面，智能系統(tǒng)的介入使教師作業(yè)批閱負(fù)荷降低70% ，人工智能教學(xué)助手日均處理逾200次交互請(qǐng)求并保持 92% 的響應(yīng)準(zhǔn)確率，凸顯技術(shù)賦能下的教育效率革新。該實(shí)踐通過(guò)能力梯度培養(yǎng)、資源智能適配與教學(xué)過(guò)程迭代優(yōu)化的三重協(xié)同機(jī)制，不僅驗(yàn)證了生成式人工智能與教育場(chǎng)景深度融合的可行性，更構(gòu)建了具有推廣價(jià)值的“因材施教一精準(zhǔn)支持一持續(xù)進(jìn)化”教育數(shù)字化解決方案。

結(jié)語(yǔ)

生成式人工智能技術(shù)的興起為信息素養(yǎng)教育帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇。針對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)中能力培養(yǎng)路徑模糊、學(xué)生差異適配不足、教學(xué)反饋滯后等痛點(diǎn)，本研究構(gòu)建了“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)-檢索實(shí)踐—需求應(yīng)用”的能力培養(yǎng)框架，并通過(guò)人工智能賦能的智能化教學(xué)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了分層內(nèi)容供給、動(dòng)態(tài)學(xué)情診斷與精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)的閉環(huán)機(jī)制。在技術(shù)架構(gòu)上，依托多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，形成“雙師協(xié)同—AI輔學(xué)—數(shù)據(jù)循證\"

的智能教育生態(tài)，顯著提升了學(xué)生的信息素養(yǎng)與實(shí)踐能力，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)驅(qū)力，同時(shí)大幅減輕了教師的教學(xué)負(fù)擔(dān)，推動(dòng)了教學(xué)模式的智能化轉(zhuǎn)型。

然而，生成式人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段，未來(lái)還需進(jìn)一步完善技術(shù)與教育的融合機(jī)制，優(yōu)化算法以減少偏見(jiàn)和錯(cuò)誤信息的傳播，并加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。

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作者簡(jiǎn)介：孫曉瑜（1981—），女，碩士，副研究館員，研究方向?yàn)樾畔⑺仞B(yǎng)教育及信息知識(shí)服務(wù)；孟文杰（1982—），女，碩士，館員，研究方向?yàn)樾畔⒓夹g(shù)、信息系統(tǒng)管理及設(shè)計(jì)；張雪松（1982—），男，碩士，副研究館員，研究方向?yàn)樾畔①Y源建設(shè)及服務(wù)；盧虎勝（1970—），男，博士，副研究員，圖書(shū)館副館長(zhǎng)，研究方向?yàn)樾畔⑺仞B(yǎng)及學(xué)科知識(shí)服務(wù)。

基金項(xiàng)目：2024年中國(guó)石油大學(xué)（華東）本科教學(xué)改革項(xiàng)目“生成式人工智能賦能個(gè)性化教學(xué)模式研究——以《信息檢索與利用》課程為例”（項(xiàng)目編號(hào)：CM2024055）；2024年中國(guó)石油大學(xué)（華東）研究生教育教學(xué)改革項(xiàng)目“A賦能教育背景下研究生《文獻(xiàn)檢索與利用》課程改革探索”（項(xiàng)目編號(hào)：YJG2024044）。