智能體支持的教研共生體模型建構及實踐策略研究

[中圖分類號]G434 [文獻標志碼]A

一、引言

人工智能技術在教育領域的深度融合已成為全球教育改革的重要趨勢。我國持續(xù)推進智能技術與教育系統(tǒng)的融合，從人工智能教育行動到個性化教學模式探索，均指向教育生態(tài)的智能化重構。在此背景下，智能體為解析復雜教育場景提供了新路徑，尤其是多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent System，MAS）通過協(xié)同機制形成有機整體，為教育過程的深度解析與優(yōu)化提供了全新范式。

當前，智能體與教師協(xié)同教研的“群智涌現(xiàn)\"愿景在實踐中面臨三重瓶頸：其一，角色定位失衡，智能體長期局限于執(zhí)行指令的被動工具角色，其作為“教研伙伴”的決策潛能未被激活；其二，協(xié)同機制低效，MAS的海量信息單向推送加重教師信息篩選負擔，且教師非結構化經(jīng)驗與智能體結構化數(shù)據(jù)間的鴻溝阻礙雙向認知協(xié)同；其三，改進路徑碎片化，現(xiàn)有研究多聚焦智能體功能迭代或流程優(yōu)化，未觸及教育生態(tài)重構本質(zhì)。總之，研究雖揭示了智能體工具化傾向對協(xié)同完整性的破壞，以及單向交互導致的教育智慧生成困境，但這類“技術修補\"式改進仍受限于主客體二分思維，未能實現(xiàn)智能體與教師認知主體性的平等對話。因此，亟須通過主體性重構、交互機制創(chuàng)新與生態(tài)系統(tǒng)升級，破解人智協(xié)同教研的深層瓶頸

二、教育領域中人智協(xié)同的發(fā)展歷程和演進路徑

教育領域中人智協(xié)同的演進本質(zhì)上是智能技術與教育主體在認知嵌入和身份重構中不斷相互形塑的過程。本研究構建“關系—技術一范式\"三元動力分析框架：以人智關系的哲學轉向為價值基線，以智能體技術的代際突破為物質(zhì)基礎，以協(xié)同范式的形態(tài)嬗變?yōu)閷嵺`表征。這一分析框架突破傳統(tǒng)技術應用史的單維敘事，為解析人智協(xié)同教研提供結構化解釋。

（一）人智關系的理論基礎流變：從機械論、人類中心主義到后人類主義

1.基于機械論的“人像機器\"之“斯金納之箱”

20世紀中后期，機械論將紛繁現(xiàn)實條理化為因果序列，強調(diào)世界可預測性和有序性，體現(xiàn)出社會對效率與邏輯的追求，因此催生了行為主義范式。斯金納將人體的生理機能與心理過程簡化為一系列精確無誤的機械運動，將人類形象地類比為遵循預設程序的機械裝置，形成了“人像機器”的深刻隱喻，提出了教學機器和程序教學思想。正是在這樣的社會背景、哲學基礎和教育心理學范式的共同孕育下，以智能導師系統(tǒng)為代表的基于預設規(guī)則的學習系統(tǒng)應運而生。

2.基于人類中心主義的“機器像人\"之能力投射場

人類中心主義的核心理念，將人類視為最重要的存在，其他一切都應服務于人類。由此產(chǎn)生“機器像人\"的隱喻，體現(xiàn)了人類熱衷于將自身形象與能力投射于機器之上。因此，無論是虛擬教師電子形象或是實體教育機器人，本質(zhì)上都是人類教師外在形態(tài)、運動模式及行為表現(xiàn)的投射4。

3.基于后人類主義的“互塑共生\"之“人智共生體”

無論是“人像機器\"的機械論，還是“機器像人\"的人類中心主義，都未跳出一方順應另一方規(guī)則的單向關系邏輯。后人類主義打破“人\"的局限，接納“非人”等他者進人教育作為主體，主張人與智能體共生互塑，將智能體視為共同構建世界的\"同伴物種\"。在這種“人智共生\"關系中，人類的價值觀、需求和行為影響了智能體的設計和功能，而智能體的特性和能力也在塑造人類的行為模式和社會結構。

（二）智能體技術的發(fā)展歷程：從計算智能、感知智能到認知智能

在探討智能體技術的發(fā)展歷程時，本研究聚焦于MAS這一核心領域。MAS不僅繼承了單智能體的基本特性，更通過智能體之間的協(xié)同合作，實現(xiàn)了更為復雜和高效的任務處理。因此，在智能體技術從計算智能、感知智能邁向認知智能的演進過程中，MAS成為其理論落地與實踐應用的重要載體。以下將具體闡述MAS在這一發(fā)展歷程中的催化、拓展與提升作用。

1.計算智能催化MAS的理論落地進程

早期的教學智能體作為計算智能在多智能體系統(tǒng)領域的典型應用，通常由多個功能各異的智能體模塊構成，包括學生模型、學習記錄、教學資源管理和評估反饋等子系統(tǒng)，通過協(xié)同工作機制實現(xiàn)教學目標借助計算機存儲與計算力，依托教育專有數(shù)據(jù)庫，以窮舉搜索、模式匹配等手段完成任務。此階段MAS之間的協(xié)同合作模式，本質(zhì)上是基于預先設定好的固定規(guī)則與既定流程開展的。即便如此，它在復雜問題拆解這一關鍵環(huán)節(jié)上實現(xiàn)了從理論概念到具體技術落地的實質(zhì)性突破。

2.感知智能拓展MAS的信息感知邊界

基于感知智能技術的虛擬教師或實體智能體，通過“看\"“聽\"“觸\"等傳感器，既獨立收集信息又相互協(xié)作，共同構建環(huán)境信息感知網(wǎng)絡。信息處理智能體針對感知智能體所收集的信息，開展高維特征自動提取、情感分析與認知狀態(tài)推斷等復雜運算。通過語言交互、具身交互等方式，為教育教學活動提供智能化支持與服務。

3.認知智能提升MAS問題求解的智能層級

在教育領域，人智對話和內(nèi)容共創(chuàng)是認知智能的典型應用，其核心是通用人工智能大模型。這些模型在大量數(shù)據(jù)預訓練的基礎上，實現(xiàn)上下文的學習和適應。它們不僅在自然語言處理任務中表現(xiàn)出色，還擴展到圖像和語音等多種模態(tài)數(shù)據(jù)。基于專業(yè)化語言大模型，形成多個具有特定功能的智能體，通過環(huán)境交互、角色定義、信息交流和能力發(fā)展這四個關鍵機制，實現(xiàn)對復雜任務的有效處理與解決

（三）人智協(xié)同的范式嬗變：從破箱之役、擬人超越到互塑共生

1.智能學習系統(tǒng)的“破箱之役”

機械論框架下，學習者就像流水線上的“機器部件”，沿著系統(tǒng)規(guī)劃路徑被動前行。部分個性化學習推薦系統(tǒng)雖借助量表、問卷等工具，試圖捕捉學習者的學習風格與知識基礎，但只是基于預設規(guī)則的簡單匹配，并不是對學習者個體差異、學習狀態(tài)的靈活響應。因此，早期的智能學習系統(tǒng)一直試圖打破“斯金納箱”的束縛，擺脫行為主義技術的桎梏[1]。

2.虛擬教師與教育機器人的“擬人超越”

當前，教學智能體通過整合表情識別、語音分析、生理傳感等多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)助教、教練、學伴等多角色自適應。同時，研究者也開始關注機器模擬人類認知過程，嘗試對學習者情感體驗、感知能力、內(nèi)在渴望以及自由意志選擇等復雜心理維度上的模擬與展現(xiàn)研究者呼呼智能體作為教學活動中與教師、學生之外的第三行動主體，研究者順勢構建起“多主體網(wǎng)絡”這一理論框架，重塑智能化的教學方式和學習模式。

3.人智共生體的“互塑共生”

智能體作為教學互動的關鍵參與者，能夠通過學習人類行為模式，優(yōu)化自身算法。而人類則借助智能體的輸出，擴展自己的知識邊界和認知能力。這種共生關系超越了傳統(tǒng)的單向利用，形成了一種動態(tài)的、互為促進的智能協(xié)同模式。“互塑共生”的最終目標是形成一種互補和增強的關系，以“機\"智促進“人\"智提升，以“人\"智反哺“機\"智升華[2]

三、破局與共生：人智教研協(xié)同體的價值重構

（一）供需一知行雙維瓶頸：傳統(tǒng)教研模式的結構性困局

當前，傳統(tǒng)人一人教研模式深陷困境。從機制效能來說，教師隊伍的需求呈現(xiàn)出復雜多元的態(tài)勢，然而傳統(tǒng)劃一性的教研模式難以與之精準適配，致使整體教研效能長期處于低下水平。從知行結構來說，集體備課、聽評課以及理論學習三者之間彼此孤立，缺乏有機整合。這種“各自為政\"的狀況致使教研活動中“研”的功能被嚴重削弱，淪為形式化的教學研討，難以針對教學實踐中的問題展開深人反思與系統(tǒng)探究，進而極大地阻礙了教師實踐性知識的生成[12]。因此，伴隨教育理念的持續(xù)革新與技術的迅猛發(fā)展，教研模式迫切需要與時俱進，探尋更為行之有效的發(fā)展路徑。

（二）技術一范式雙軌互構：人智循證教研的融合躍遷

面對傳統(tǒng)教研模式在供需適配與知行整合層面的雙重困境，技術賦能與范式革新正催生教研轉型的雙軌互構路徑。以信息技術破解數(shù)據(jù)壁壘，以循證框架重構教研邏輯。技術賦能教研活動的轉型路徑，歷經(jīng)了突破時空壁壘的網(wǎng)絡教研、深化認知的博客敘事教研以及數(shù)據(jù)驅動的精準教研的三重躍遷，推動教研模式從傳統(tǒng)人際協(xié)作向數(shù)據(jù)驅動的人智協(xié)同范式演進[3]。循證教研活動，通過問題澄清與證據(jù)篩選、評估、驗證，促進教學經(jīng)驗創(chuàng)新與重組。但是，傳統(tǒng)循證教研在實踐中面臨提問失當、制證匱乏、取證艱難、成證不佳以及用證不暢等諸多難題[4，數(shù)字循證教研通過整合大數(shù)據(jù)與人工智能技術高效處理海量數(shù)據(jù)資源、挖掘潛在關聯(lián)，并依托語言大模型的文本解析與邏輯推理能力動態(tài)梳理教育文獻與案例，為教師提供精準證據(jù)支持與動態(tài)評估框架，從而系統(tǒng)性提升循證能力及團隊教研效能[15]。人—智循證教研通過智能技術與循證范式的雙向互構實現(xiàn)范式躍遷。智能技術破解傳統(tǒng)循證“數(shù)據(jù)一邏輯\"斷層，循證框架反向錨定技術賦能邊界，二者融合催生“數(shù)據(jù)驅動決策\"與“經(jīng)驗反思迭代\"的動態(tài)雙螺旋，推動教研從“人工經(jīng)驗\"向“人智共生\"跨越，重塑證據(jù)生產(chǎn)、驗證與應用的全鏈閉環(huán)。

（三）三重進路一共生機制重構：人智教研范式的 生態(tài)突破

當前人一智循證教研模式雖取得初步成效，并證實人智協(xié)同教研是新教學理念和方法生成的關鍵[，但仍面臨三個主要問題。一是當前人智協(xié)同循證教研中，MAS被工具屬性束縛，僅在有限環(huán)節(jié)輔助，如數(shù)據(jù)收集整理，難以深度參與如教學策略的深度優(yōu)化、教育理念的系統(tǒng)性革新等核心教研環(huán)節(jié)。二是教師主導與智能體的互動流程，智能體處于被動響應地位，二者互動存在非對稱互惠的困境，缺乏深度均衡性，限制了雙方潛能的充分發(fā)揮。三是教師與智能體協(xié)作模式在目標設定上過度聚焦于教學效率的提升，協(xié)同方式多局限于簡單分工，缺乏協(xié)同機制，難以產(chǎn)生超越機器和人類智慧水平的“超智能\"解決方案[7]。

為解決上述問題，構建人智教研共生體成為必然選擇。首先，需要消解工具桎梏，拓展智能體功能價值邊界，將其從單純的工具角色轉變?yōu)榻萄兄黧w之一，借助MAS的協(xié)作與競爭機制，推動教育教研從淺層次的工具應用向深度融合創(chuàng)新發(fā)展。其次，基于互塑共生的邏輯重構教師與智能體之間的關系框架，將教師的教育價值觀、教學需求與行為模式深度嵌人智能體的設計理念與功能設定之中，牽引智能體的迭代路徑。反之，也需重視智能體對教師教學行為轉型的倒逼作用，幫助教師從知識的傳遞者變?yōu)橹R的共同建構者。最后，超越分工藩籬，將教研目標轉向群智涌現(xiàn)，在教學實踐與理論研究的反復交互中，教師與智能體形成多元互動網(wǎng)絡，通過人智間復雜協(xié)作和信息交流，促進群體智慧的匯聚與碰撞。

四、人智教研共生體的理論模型建構

研究立足“人—智”二元主體視角，基于共生理論，提出了人智教研共生體的理論模型。通過知識創(chuàng)生的雙鏈絞合、多元主體的協(xié)同交融、協(xié)同模式的創(chuàng)新以及循證流程的實施，共同推動教育智慧的涌現(xiàn)與教研成果的深度轉化。本文將從共生目標層、共生單元層、系統(tǒng)結構層以及活動實施層四個層次（如圖1所示），詳細闡述這一理論模型的構建與內(nèi)涵。

（一）共生目標層：知識創(chuàng)生雙鏈絞合中實現(xiàn)教育智慧涌現(xiàn)

人智教研共生體實現(xiàn)群智涌現(xiàn)的目標，需依托人、智兩條知識創(chuàng)生鏈，借由人智對話機制，驅動知識交互進階，實現(xiàn)從顯性知識的初步交流邁向群體智慧的瞬時爆發(fā)、持續(xù)沉淀乃至達成穩(wěn)定涌現(xiàn)狀態(tài)，以此構筑穩(wěn)固的人智教研共生體結構范式（如圖2所示）。

基于人際交互的教師知識創(chuàng)生鏈，借助內(nèi)隱化、社會化、外顯化及系統(tǒng)化的轉化過程，搭建教師顯性知識與隱性知識雙向轉化通路。而基于關聯(lián)挖掘的智能體知識創(chuàng)生鏈，則聚焦交互式智能體在算法架構場景中，憑借鏈接化、系統(tǒng)化、解釋化等系列進程，實現(xiàn)暗知識與顯性知識的轉化遞變。其中，暗知識作為新興知識形態(tài)，由智能體通過海量數(shù)據(jù)訓練衍生而來，蘊含人類日常難以直觀洞察的知識關聯(lián)與特征映射[18]。在知識創(chuàng)生雙鏈絞合中，顯性知識、隱性知識與暗知識三者動態(tài)互促，構筑教育智慧涌現(xiàn)根基。依據(jù)涌現(xiàn)范式[]，人智憑借知識匯聚、觀點碰撞激活非線性關聯(lián)，形成群智瞬時涌現(xiàn)。借助知識整合、策略協(xié)同等，促使創(chuàng)新理念歷經(jīng)規(guī)范化塑造，轉化為穩(wěn)定涌現(xiàn)最終在社區(qū)結構層面逐步構建起穩(wěn)定的共生體社區(qū)結構，穩(wěn)固的群體智慧產(chǎn)出與交互機制。

（二）共生單元層：多元主體協(xié)同交融構建人智共生格局

基于共生理論框架，解析人智教研共生體的構成要素、單元組合模式與環(huán)境特征，是揭示其運行機制、釋放協(xié)同增效價值的關鍵。教師與智能體作為共生單元，形成平等互依、動態(tài)促進的協(xié)同關系，同時保持各自的異質(zhì)屬性。教師群體的異質(zhì)性體現(xiàn)在學科背景、教學專長及教育理念的多樣性，智能體則通過任務分化，在數(shù)據(jù)分析、智能輔導等領域形成專業(yè)分工，既支撐教師決策優(yōu)化，又實現(xiàn)學生個性化學習引導[20]

圖3人智教研共生體協(xié)同架構三種類型

人智教研共生體基本構成的共生單元包括人—人、人一智、智一智三類。人一人單元注重交流協(xié)作提升教學的循證能力；人一智單元凸顯人智互促，提升教研質(zhì)量；智一智單元憑數(shù)據(jù)、算法共享協(xié)同，推進智能進階。人智教研共生體依托集體備課、在線研討等多樣教研模式及教學設計、實施、反思等關鍵教研環(huán)節(jié)而發(fā)展。共生單元按需靈活組合，形成多樣結構的人智共生體，以應對教育情境的復雜多變。

（三）系統(tǒng)結構層：多態(tài)拓撲結構聯(lián)動打造超“智”方案

剖析人智教研共生體協(xié)同架構，對釋放人智協(xié)同效能、革新教研范式有重要意義。本研究以美國《科學》雜志的群智計算模式分類為理論參照，緊密結合教師教研活動特性，系統(tǒng)梳理人智教研共生體協(xié)同架構，劃分出基本共生、賽博增強、生態(tài)系統(tǒng)三類結構（如圖3所示），勾勒人智共生進階路徑。

1.基本共生型的 結構

基本共生型，體現(xiàn)了教師（T）與智能體（A）二者初步融合、協(xié)同發(fā)力的狀態(tài)，即 結構，突出特征在于依托兩個基本元素展開運作，尚未深度整合形成多元共生單元。該類型結構以眾包模式為基底，通過任務分發(fā)與反饋循環(huán)形成雙向協(xié)同。教師作為教學問題的發(fā)起者與知識協(xié)作者，基于智能體的數(shù)據(jù)響應動態(tài)重構問題邊界，提出迭代式核心任務；智能體群體依托算法功能生成解決方案，通過教師的教學策略反哺持續(xù)優(yōu)化推理模型，形成雙向認知調(diào)適的共生回路

2.賽博增強型的 結構

人工智能與人的交互使得人不再是純粹意義上的“自然人”，而是成為具有賽博格（Cyborg）特征的人機融合體[22]。在 結構中， 組成人智共生單元，如同賽博格中人體與機器相互補充、協(xié)同工作，使整體能力超越了單純?nèi)祟惢驒C器的能力。從更大的教育生態(tài)視角看，多個 人智共生單元之間彼此互聯(lián)，形成龐大的共生體結構網(wǎng)絡。“A\"中的“A\"則是工作流中不同角色的智能體，每個步驟的智能體利用和處理前序工作者提供的信息。“A\"的智能體在兩個教師之間充當中介角色，實現(xiàn)信息的傳遞、處理和反饋，方便兩側的教師更好地溝通和交互，促成教師之間的合作。智能體不僅要響應教師的需求，還要在智能體之間進行有效的溝通和協(xié)作，以確保信息的準確傳遞和知識的深入整合。

3.生態(tài)系統(tǒng)型的 （TT）?（AA） 結構

結構是最復雜的協(xié)同求解問題的生態(tài)網(wǎng)絡系統(tǒng)模式類型。不僅智能體之間進行協(xié)作1 ，教師與教師之間也形成協(xié)作（ 。這種結構形成一個MAS內(nèi)部的協(xié)作網(wǎng)絡，其中，每個智能體與其他智能體相互連接、共同工作以實現(xiàn)教研活動的目標。在這種模式下，智能體可以共享數(shù)據(jù)、知識和技能，而人類參與者則可以利用這些智能體的集體智慧來提高教研活動的質(zhì)量和效果。這種結構適合于需要大規(guī)模協(xié)作和資源整合的復雜教研項目，它能夠充分發(fā)揮MAS的整體優(yōu)勢，實現(xiàn)知識的共創(chuàng)和共享。（ ）架構代表了高階協(xié)同求解的生態(tài)范式。該模式通過雙重交互實現(xiàn)能力倍增：既包括人類教研者的群體智慧協(xié)作（ ，又涵蓋智能體間的異構協(xié)同 ），形成MAS的立體化網(wǎng)絡。

（四）活動實施層：循證流程銜接有序助力教研成果升華

人智教研共生體的活動實施層以Stahl協(xié)同知識建構理論為內(nèi)核，在繼承其“個體表達一公共協(xié)商一共識凝練”三階段認知邏輯的基礎上，將經(jīng)典理論擴展為五階遞進機制（共知一共論一共證一共創(chuàng)—共行），成為智能體與教師認知協(xié)同提供具象化操作框架。人智共知階段，教師通過與異質(zhì)化智能體集群的雙向表意對話，實現(xiàn)隱性教學認知的外顯化與個體訴求的精準解構；人智共論階段，基于此認知基礎，依托群體決策支持系統(tǒng)將教師經(jīng)驗性判斷與智能體的數(shù)據(jù)推演轉化為可交互的論證圖譜；人智共證階段，通過智能體構建證據(jù)鏈網(wǎng)絡，自動標注邏輯關聯(lián)與沖突節(jié)點，支持教師開展系統(tǒng)性批判驗證；人智共創(chuàng)階段則動態(tài)生成教學策略原型，并借助教師參與實現(xiàn)策略優(yōu)化；人智共行階段，通過教學實踐的多維度反饋數(shù)據(jù)持續(xù)迭代教學策略，推動結構化知識向教學行為的轉化，形成“問題診斷一策略生成一實踐驗證\"的螺旋上升閉環(huán)。

五、人智教研共生體的實踐策略

基于前述提出的人智教研共生體理論模型，本研究通過跨學科的循證教研場景，闡述人智教研共生體在人智共知、人智共論、人智共證、人智共創(chuàng)、人智共行這五個關鍵環(huán)節(jié)的實踐策略框架（如圖4所示）。本研究的實踐案例聚焦于跨學科教學實踐中的核心難題，以“橋梁設計\"跨學科的人智協(xié)同教研活動為實例，逐一闡述這五個環(huán)節(jié)在實踐中的具體應用與策略。

5.人智共行，教學實踐成效反饋的復盤 1數(shù)據(jù)收集智能體 自我反思 操課 量化分析智能體！ 評同伴反饋→ 作知組長 效果評價智能體 導師對話 識教師觀察學生及非語言反饋 智能導師

（一）人智共知，語言交互雙向表意的對齊

人智共知的實現(xiàn)依托語言交互的雙向表意對齊機制。人智對話通過結構化數(shù)據(jù)流與動態(tài)語義映射的雙向解析，既將教師內(nèi)隱經(jīng)驗轉化為可計算的知識表征 ΔTA ），又將智能體的邏輯推理適配為情境化教學策略（ ，在雙向語義校準中構建人智互洽的認知基模，為協(xié)同建構奠定精準表意的基礎。針對不同的認知挖掘目標和教師認知特點，團隊討論可采取“智能體引導\"或“教師引導\"兩種互動形式。在“智能體引導\"形式中，教學智能體通過運用AutoGen開源技術框架，創(chuàng)建了一系列包括教研組長、教學設計專家、教育研究者、同僚教師等角色在內(nèi)的“同伴智能體”。這些智能體模擬人類教研組成員在項目化學習中的各種角色，實現(xiàn)與人類教師的多角色互動[24]。

在“橋梁設計\"跨學科教學實踐中，教師對“智能教研組長\"智能體表達困惑，“智能教研組長\"根據(jù)教研活動的具體情境和目標，決定每一輪的發(fā)言人（人類教師或某個角色的智能體），并將信息實時同步給所有教研組成員。在此過程中，“教學設計專家\"智能體憑教學設計的案例儲備與課標解讀，以生活實例切入物理知識等建議，激活教師過往跨學科觀摩、培訓所積淀的隱性知識，幫助教師梳理明晰教學主線。“教育研究者\"智能體聚焦“跨學科素養(yǎng)評估\"等理論關鍵的設問啟思，驅動教師催生多維度評價量表設計構想，如學生小組分工合理性、溝通頻次、沖突化解效率等，通過援引學術成果強化科學性，將模糊教學設想升華為可研討的共感知識，即個體通過解碼他人肢體動作、表情姿態(tài)等具身化符號，實現(xiàn)內(nèi)在體驗互通的認知過程。“同僚教師\"智能體模擬日常教學互動情境分享心得，針對教學活動設計不明、計劃疏漏等問題及時反饋，助力教師厘清教學隱性認知中的模糊地帶與不確定因素，持續(xù)優(yōu)化教師個人的教學認知架構。但是當前階段仍局限于教師個體層面的認知發(fā)展，尚未擴展至團隊共識的階段。

（二）人智共論，教學設想內(nèi)在關聯(lián)的挖掘

人智共論的本質(zhì)是構建人智協(xié)同的論證框架，其核心價值在于將教師個體經(jīng)驗中的零散問題轉化為系統(tǒng)性教研主題。傳統(tǒng)教研受限于個體認知盲區(qū)與群體溝通損耗，難以實現(xiàn)教學現(xiàn)象到研究命題的質(zhì)變。該過程通過兩個階段實現(xiàn)：一是基于自然語言處理解析教師敘事中的矛盾節(jié)點與隱性關聯(lián)，凝練生成結構化教研主題；二是依托知識圖譜技術解構主題內(nèi)核，重構層級化、可驗證的教研問題鏈，最終形成“現(xiàn)象 - 主題 - 問題”的循證閉環(huán)[25]

在“本地橋景驅動的跨學科探索教學”主題模塊中，教師A（重結果量化評價）與教師B（重過程質(zhì)性評價）產(chǎn)生分歧時，“觀點匯聚\"智能體通過語義分析，剖析雙方評價邏輯，明晰各自利弊，并指出教學實踐在不同評價側重點下的潛在問題（如學生的隱性成長考量不足、評價流程繁瑣等），而非僅記錄表層差異；在此基礎上，將其重構為“跨學科教學評價體系構建”研究主題，拆解出“動態(tài)評價權重適配機制”等子問題鏈，引導教研組從爭議表象切入教學結構優(yōu)化。針對“力學講解時機”與“藝術工程平衡\"等實踐困惑，“議題提煉\"智能體通過關聯(lián)性分析鎖定“跨學科知識動態(tài)聯(lián)動不足”的本質(zhì)問題，轉化為“情境遷移觸發(fā)設計\"“學科知識融合策略\"等可操作任務，促使教師在協(xié)同論證中串聯(lián)孤立現(xiàn)象，在分歧協(xié)商、觀點澄清過程中，將隱性經(jīng)驗整合為顯性解決方案，最終構建系統(tǒng)化的教學實踐路徑[2

（三）人智共證，教學證據(jù)遷移適用的判斷

教學改進既需科學研究的普適性規(guī)律，也依賴情境化的實踐智慧，而孤立使用科研成果或片面依賴經(jīng)驗均易導致證據(jù)與情境脫節(jié)。人智共證的核心功能在于實現(xiàn)教學證據(jù)的遷移適用性判斷，其關鍵在于解決證據(jù)可用性與情境適配性的雙重挑戰(zhàn)。基于戴維斯[2]提出的循證實踐框架，教學證據(jù)適用性的判斷過程通過兩類證據(jù)的整合實現(xiàn)。一是科學證據(jù)的系統(tǒng)化聚合。智能體運用關聯(lián)規(guī)則學習與分層聚類算法，構建跨時空教研證據(jù)網(wǎng)絡。時間維度上，梳理近十年跨學科教學演進脈絡，從歷史人文與工程技術融合的“古橋修復式橋梁設計”到科技前沿應用的“未來智能橋梁”，錨定“跨學科知識融通難點”等關鍵標簽；同時，收集不同教學場景中知識遷移效果等實驗研究和教學創(chuàng)新案例，形成\"教學實驗—方法創(chuàng)新\"雙重分析框架；空間維度上，通過水鄉(xiāng)學校與山城學校的跨區(qū)域比對，建立地域化策略矩陣，為本地實踐提供多維參照。二是實踐數(shù)據(jù)的結構化解析。對處于初步探索的教師知識建構、創(chuàng)生的循證實踐來說，現(xiàn)有發(fā)表的科學證據(jù)相當有限[28]，人智共證需轉向課堂觀察與師生訪談的深度挖掘。例如：捕捉學生通過三維建模自主建構橋梁受力認知的微觀行為，解析其成功條件；結合教師訪談揭示的協(xié)作障礙，構建“問題一成因一策略\"映射鏈。最終基于本地需求，凝練適配“橋梁設計\"跨學科教學的有效策略集，實現(xiàn)證據(jù)的校本化遷移。

（四）人智共創(chuàng)，教學方案共識決策的形成

MAS通過整合專業(yè)知識庫和在線教育資源，可為學科教學提供強有力的支持，包括提供優(yōu)質(zhì)的素材和案例。然而，教學質(zhì)量的實質(zhì)性提升并非此模式自動賦予的必然結果，而是依賴于人類教師的教學專業(yè)知識與判斷力[29]。人智共創(chuàng)通過教師與智能體的動態(tài)協(xié)同，實現(xiàn)教學方案的迭代優(yōu)化與共識決策，其關鍵在于平衡教學設計中的專業(yè)經(jīng)驗與數(shù)據(jù)智能。該過程遵循\"方案生成—批判優(yōu)化—資源協(xié)同\"的螺旋式推進路徑。在“橋梁設計\"跨學科教研中，教師依據(jù)共論、共證得出的有效策略集提出教學設計大綱，智能體生成基礎教案，構建項目式學習框架，明晰各階段流程與要點，擬定教學初步方案。教師運用批判性思維評估此教案，緊扣學情與課堂實情靈活調(diào)整。例如：面對基礎薄弱班級，相應降低理論難度；面對場地、設備受限狀況時，與智能體探討多元適配途徑，以保障教學順利開展。

當教師團隊圍繞“如何提升學生跨學科知識遷移能力\"研討時，智能體提取關鍵詞、梳理觀點傾向，借助大數(shù)據(jù)分析過往類似教學難題解決成效數(shù)據(jù)，為教師提供諸如“增加跨學科綜合練習題比例”“定期開展跨學科知識復盤小課堂\"等教學決策參考，并預測不同策略下學生能力提升幅度區(qū)間，助力教師制訂契合學情、高效精準的教學決策，持續(xù)打磨優(yōu)化“橋梁設計\"教學設計方案。而后，教師將教學設計方案交由設計組長智能體后，該智能體根據(jù)教學需求協(xié)調(diào)各教學資源智能體，共同完成配套教學材料的開發(fā)工作。

（五）人智共行，教學實踐成效反饋的復盤

人智共行聚焦于教學實踐后的協(xié)同復盤與迭代優(yōu)化，其價值在于突破傳統(tǒng)復盤的主觀性與低效性，通過人智協(xié)同實現(xiàn)證據(jù)驅動的精準改進。該過程通過“數(shù)據(jù)采集一歸因分析一策略迭代”三階鏈路推進。

在“橋梁設計\"項目實踐中，智能體首先進行多維度數(shù)據(jù)捕獲，包括理論測試正確率、模型搭建耗時情況、小組協(xié)作對話記錄等，構建“知識掌握一實踐能力一協(xié)作效能”三維評估體系，輸出報告以可視化圖表呈現(xiàn)各層級學生指標表現(xiàn)，橫比同期班級、縱溯個體學習軌跡。教師結合專業(yè)判斷深入解讀這些數(shù)據(jù)，如發(fā)現(xiàn)部分小組在橋梁模型搭建環(huán)節(jié)進度滯后、結構穩(wěn)固性差等問題，教師回溯教學過程，剖析原因，進而制訂諸如增設力學專項輔導課、調(diào)整小組組合并強化分工指引等精準教學改進措施。

智能體打造支架式與交互式工具，助力三類教研反思落地。個體獨立思考類型，依據(jù)診斷報告，教師導出含成績分布、薄弱點的日志模板，回顧課程設計反思跨學科教學問題以梳理教學得失；同伴互評類型，智能體建立“橋梁設計研討區(qū)”及在線量表評價系統(tǒng)，教師分享心得、作品后，同行依量表打分，彼此借鑒創(chuàng)新教學思路革新課堂；行動研究類型，智能導師針對教師提升學生復雜橋型設計創(chuàng)新力困惑，提供前沿教學法與案例集，輔助規(guī)劃實踐、監(jiān)測、優(yōu)化步驟，助教師從經(jīng)驗式邁向研究式反思，賦能教學革新。

六、結束語

本研究基于教育智能體參與的人智協(xié)同教研共生體范式展開理論建構與實踐探索，但面向未來教育生態(tài)的數(shù)字化轉型，仍需在以下維度深化研究：首先，深化人智協(xié)同的交互機理研究，通過構建多模態(tài)信息交互框架，促進教師默會知識表征與智能體數(shù)據(jù)運算能力的雙向映射，消解表意偏差引致的信息耗散；其次，探索人智協(xié)同模式的動態(tài)適配機制，依托生成式任務感知技術，實現(xiàn)異質(zhì)性教研場景中人類認知彈性與機器計算效能的梯度匹配；最后，建構人智協(xié)同教研的倫理審查體系，在算法透明度、責任歸屬與數(shù)據(jù)正義等維度確立規(guī)范性框架，實現(xiàn)教育智能體研發(fā)與應用的負向性規(guī)避。

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Research on the Construction and Practical Strategies of An Intelligent Agent-supported Teaching-Research Symbiosis Model

LIANG Yunzhen，WANG Yue， SHEN Ziqi， GUO Lin （Faculty of Education， Henan Normal University， Xinxiang Henan 453007）

[Abstract] The development of intelligent technology has evolved through stages of computational intelligence，perceptual intelligence，to today's cognitive intelligence，while the collaborative paradigm between humans and inteligent agents has undergone transformations from the batle against the \"black box\"，anthropomorphic transcendence，to co-shaping and symbiosis. The convergence of technologically precise transformation and evidence-based scientific transformation in teacher teaching-research practices hascreated potential for establishing new teaching -research paradigms in interactive intelligent environments.Based on this， the study adopts a human -AI dual -subject perspective and employs symbiosis theory to propose a theoretical model of human-AI Teaching-Research Symbiosis（HATRS）. The model aims to promote the emergence of educational wisdom and deep transformation of teaching-research achievements through the dual-chain intertwining of knowledge creation，the synergistic integration of multipleagents，the innovation of collaborative models and the implementation of evidence -based processes.Taking the interdisciplinaryhuman -AI collaborative teaching -research activity of \"Bridge Design\" as an example，this paper elaborates practical strategies for the HATRS model across five key phases： co-knowing， co-deliberating， co-verifying， co-creating， and co-implementing， thereby providing both theoretical and practical foundations for methodological innovation in human-AI collaborative educational teaching-research.

[KeyWords] Intelligent Agents； Collaborative Teaching -Research; Human -AI Collaboration; Evidence-based Teaching-Research; Interdisciplinary Learning