引言

《中国教育现代化2035》在2019年提出了建设智能化校园，统筹加快建设一体化智能化的教学和管理与服务平台；在数字化转型背景下，高等教育领域正面临规模化教育供给与个性化培养需求的结构性矛盾。本研究聚焦生成式人工智能（AIGC）技术赋能的教育新范式，从具身认知理论视角切入，探讨AIGC时代基于具身认知高校师范生深度学习研究重构路径。构建AIGC技术支持下的教学场景再造模型，实现知识传授效率与深度学习建构深度的协同提升；设计基于具身认知理论的教学场域，促进学习者的概念内化与迁移应用优化深度学习能力发展的闭环体系。这种融合智能技术与认知科学的研究进路，不仅符合《教育信息化2.0行动计划》的战略导向，更为破解传统教学中的标准化困境提供了创新解决方案。这对推动新时代高等教育高质量发展具有重要理论价值和实践意义。

1 相关概念

1.1 AIGC

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）代表着智能技术从工具属性向创造属性的范式转移。其技术内核建立在知识图谱构建、深度学习算法及多模态数据融合的基础之上，通过语义理解、模式识别和概率推演实现复杂问题的自主求解。此类系统通过模拟人类认知机制，展现出类脑计算的特征，具体表现为情境感知、逻辑推理和创造性输出等核心能力。近两年以ChatGPT-4和DeepSeek为代表的第三代生成式模型，标志着人工智能发展进入通用智能新阶段。相较传统人工智能的垂直领域解决方案，AIGC展现出显著的技术范式重构特征。早期AI技术主要聚焦特定场景的专家系统开发，其影响半径受制于预设规则与封闭数据集。而生成式人工智能通过预训练-微调的技术路径，构建起开放域通用智能服务平台这种突破行业壁垒的颠覆性创新效应，正在重塑全球科技创新格局，其影响力已超越单一技术范畴，成为驱动产业变革的核心动能。

1.2 具身认知

浙江大学李恒威教授建构的具身认知理论框架指出，人类认知活动的本质根植于生物体感知-运动耦合机制与生态化情境的动态交互过程。具体而言，具身性（Embodiment）体现为双重维度：在生物神经层面，表现为中枢神经系统与效应器官的协同工作机制；在认知表征层面，则呈现为基于身体图式的概念化建模过程。基于此理论范式，有效学习被重新定义为具身性情境认知的实践过程。理想的教育环境应具备四个建构特征：(1)多模态感知通道的同步激活；(2)物理空间与认知空间的映射关联；(3)身体动作与概念形成的共变关系；(4)即时反馈与认知调适的闭环机制。这种强调“身体作为认知界面”的教学理念，不仅突破了传统离身认知的局限，更为构建沉浸式学习生态系统提供了理论支撑，其教育价值已在神经教育学领域得到实证研究验证。

1.3 深度学习

作为现代教育研究的核心命题，深度学习（Deep Learning）被界定为在复杂问题情境中实现知识再生产的高级认知形态，其理论根基植根于认知建构主义与情境认知理论的交叉领域。该学习范式通过构建“认知迁移-实践创新”的双螺旋结构，形成具有认知发展持续性和实践转化有效性的学习生态系统。深度学习的理论内涵包含三个递进维度：其一，知识整合机制，通过概念解构与重构实现认知结构的层级跃迁；其二，心智模型迭代，在具身认知实践中完成知识的意义赋予；其三，迁移创新能力，借助元认知调控形成跨情境的问题解决策略。这种认知进化过程呈现出双重结构特征：在认知维度，表现为知识获取从机械记忆向概念网络建构的范式转换；在实践维度，则体现为学习行为从被动接受向主动探究的质性转变。自主探究学习是一种激活深层次动机表现的学习，而具身认知则看重高阶思维和具身交互性，实践的创新和深度理解被认为是解决问题的学习，因此深度学习被认为是最理想的学习形式。

2 AIGC支持下具身认知环境的形成

数字化转型进程中，技术介导的学习环境正在重塑人类认知的存在样态。技术的介入一方面消解传统教学中的身体缺场困境，另一方面催生新型认知异化风险。技术赋能的认知重构过程伴生着三重挑战：其一，感知增强可能引发认知过载；其二，虚拟具身性可能削弱物理环境的认知锚定作用；其三，技术介入可能改变传统师生认知共同体的结构。但AIGC技术的应用对具身认知的影响是双向的，它不仅强调真实性、交互性的体验还延伸了高校师范生的感知范围和能力；与此同时使得高校师范生的隐性外部信息变得显性化，学习者对环境的依存感明显增强。因此，AIGC技术极大程度地解决了技术介入造成的具身交互的问题，极大程度上促进了具身认知环境的形成。

在AIGC的支持下，具身认知环境主要表现为两种模式，其一是“直接在场”；首先是所谓的“间接在场”是指在直接在场的模式下，具身交互是在实际环境中发生的，具身技术直接影响学习者，从而扩展学习者的感知，加强学习者的体验；其二是学习者可以利用具身技术突破时空限制，在不同的数字空间中实现远程的“在场”体验。与“直接在场”相比，“间接在场”的具身认知环境所带来的存在感明显较低。因此，需要借助AIGC等先进技术来进一步拓宽高校师范生学习者的感知边界，提升他们的感知能力，并为他们提供更为真实和高度互动的沉浸式学习体验。以人工智能为基础的具身认知环境是一个以学习者为核心的虚拟与现实相结合的环境。强调学习者在认知过程中的具身互动和参与性，突出了人工智能技术与环境之间的深度整合，从而展示了认知学习环境的动态性和发展性，以及认知学习成果的体验性和生成性。

3 高校师范生深度学习的主要特征

3.1 能够促进高校师范生个性化发展

深度学习是能促进高校师范生个性化发展的学习，深度学习不仅能够精准识别高校师范生的个性特征，还能动态生成个性化的学习目标。AIGC的运用对高校师范生个性特征的精准识别和综合分析，不论在高校师范生学习兴趣还是风格等方面都起到强有力的支撑作用、动态与现有知识的个性特征或学习者在学习，思考，创新上的能力与态度这些高阶思维特征均可被追踪，探测与构建高校师范生模型。AIGC以建构学习者为模式，在数据挖掘，多模态分析和技能测评的支持下，对高校师范生“学习差距”进行了精准分析，然后依据学习进程，成效动态调整，给每个高校师范生个性化学习目标。

3.2 具有交互性与陪伴性

传统的“间接在场”形式的认知环境，往往会导致高校师范生在独立学习过程中遭遇自制力削弱、注意力分散以及情感上的孤寂感等问题。AIGC技术与具身认知环境的深度学习策略展现出显著优势，有效解决了高等教育阶段师范生在学习过程中可能遭遇的情感缺失问题。借助具身交互机制，学习者得以与认知环境实现一种深度的“共感”，从而获得沉浸式的“在场”体验，这种体验特别适用于为高校师范生提供空间维度上的陪伴。同时，这一过程还促进了学习者、教师以及人工智能生成内容（AIGC）环境之间的动态互动，知识在此过程中得以双向流动，进而实现了一种更为全面的学习陪伴模式。高校师范生的情感、确保体验的全面满足乃是推动深度学习进程的关键前提之一。

3.3 具有涌现、通用特点

人工智能在深度学习领域的应用，极大地赋能了高校师范生，使之能够在有限的时间框架内高效地接触、学习并掌握丰富多样的资源、复杂的模式以及关键特征，显著提升了知识获取与技能培养的效能。进而处理更加复杂的、具有挑战性的学习任务。当高校师范生保持这样深度学习的时间足够长，就会涌现出很多意料之外的智慧，使得生成智慧成为深度学习最突出的特征。这些通过深度学习生成的智慧除具有功能强大性、长期有效性外，还具有广泛通用性，可以用于解决、指导其他不同类型的问题、任务，表现出较高的边际价值和推广性，这些特性都是传统学习方式生成的智慧所不能企及的。基于人工智能和具身认知环境的深度学习是真正的智慧学习。

3.4 符合人类未来发展要求

在发展目标层面，深度学习旨在全面促进个体的认知、情感以及意志等多维度能力的发展与提升。从外显的表现来看，深度学习不仅是一种实现手段，同时也是追求的目标本身。于教育目标的视角下，深度学习着重探索并强调“理解、分析、应用、创造”等高级认知能力的培养，旨在促进学生深层次知识掌握与创新思维的发展。在教育技术领域，针对学习者个性化特征与特定环境因素，可以实施精准策略，有目的地提供定制化学习资源，以满足个体差异性的学习需求。在教育策略领域，我们可以利用高等师范生模型实现动态生成、个性化推荐与自主选择，以此优化学习体验与成效。于认知框架的探索层面，观点已延伸至全面审视，将深度学习视为一个涉及学习者、教育者与学习环境之间互动的动态过程，强调了实体交互在其核心的重要性。

4 高校学习者深度学习开展策略

4.1 注重课程设置和智慧课堂的建设，强化具身的交互功能

在日常的教学中学校要注重课程的设置和智慧课堂的建设，教师可以基于当前AIGC时代下利用各类信息工具展开相关课程的搜索和课程梳理，实现快速解读和分析，以此来判断课程内容，对课程设置进行多样化的设置，针对不同年级的学生进行分层教学和开展不同的专业课，设计出更深层次的针对不同阶段师范生的课程计划。除此之外，学校也应该注重智慧课堂的建设。智慧课堂强调特色场景的设计，这正与具身认知强调的“情境性”“交互性”是相通的。学校可以利用AIGC技术生成个性化教案，利用元宇宙平台模拟真实的课堂环境，解决高校师范生见习资源不足的问题，还可以结合STEAM教育理念从而设计出智慧课堂的项目。

AIGC与具身交互的实现、具身体验的获得很大程度上取决于具身认知环境各要素之间的融合度，即具身认知环境的统一性，要求具身认知环境所涉各场景之间可以无缝切换，与学习相关的活动、行为都可以顺畅地跨场景迁移、实施，使高校师范生体验到真实的“在场”感。智慧课堂、AIGC、具身认知三者的协调形成了“AI＋教育”的课程设置模式，推动了技术赋能——能力提升——职业发展的良性循环，通过智慧课堂的建设，高校师范生将逐步从“技术使用者”转变为“智慧教育设计师”，不仅强调了具身认知的交互性还为未来教育变革储备核心力量。

4.2 重视深度学习丰富学习支持服务场景，激发学习者的学习动机

对学生深度学习中可以利用AIGC技术做好预评估，掌握高校师范生的学习活动。预评估阶段不仅可以有效强化高校师范生对教学内容的理解，还能为深度学习打好坚实的基础。教师可以基于高校师范生自身的兴趣激活知识点，并利用AIGC创设出多样化的教学情境丰富学习支持服务场景，让课堂充满趣味性，以此强化高校师范生的多项新知识的连接性。

为了有效促进高校师范生从浅层学习向深度学习的转变，激发其内在学习动机并克服知识“堆积、分离”所引发的认知障碍，采用创新教学策略与方法，深化理解与应用，成为当前教育实践中亟待深入探讨与实施的关键路径。这一策略不仅能够深化学生对知识的理解与应用，还能够显著提升其学习参与度与持久性。通过营造沉浸式的教育情境，学习者能够在实际操作与体验中深化认知，进而有效激活内在的学习动力，实现从被动接受到主动探索的知识建构过程。例如，通过集成智能搜索技术，可以为学习者定制并适时推荐个性化的、丰富多样且适用的学习材料；借助智能学习平台，实现对学习者的提问解答、路径导航以及社交互动的支持从而显著提升其学习体验与满意度；诸如此类的应用创新，旨在全方位优化学习过程，增强个体化学习成效。

4.3 加强新旧知识联系促进认知向深度理解转变，形成良好思维习惯

进入信息化时代，信息的爆炸性增长与高速流通特性显著加剧了高等教育领域内师范生知识体系的碎片化现象，其头脑中的知识原本即以片段化的形式存在。这一背景下，个体已有的知识基础、实践经验的局限性及其随时间而发生的自然遗忘，共同作用下导致新知识与旧知识之间缺乏有效联结，这一问题已成普遍现象。这种状态不仅限制了知识的迁移能力，降低了实际应用效率，还阻碍了深层次理解的形成，从而对教育质量及个人认知发展构成了挑战。为此，引入AIGC技术显得尤为关键，旨在辅助高校师范生加强既有知识与新知之间的整合，促进其认知模式从浅层理解向深层次理解的转变，并激励他们积极参与到深度学习的过程中来。例如，采用学习者画像技术，通过精细解析学习者特有的个体属性，进而识别其知识技能的薄弱环节。这一策略旨在显著增强学习者对新旧知识间内在联系的理解与应用能力，从而有效地拓展其知识网络与学习效率。同时，学习者应致力于培养将新旧知识相联系的习惯，以此为基础逐步形成并巩固高效的学习思维模式

4.4 充分发挥跨领域知识重构的优势，提升高阶思维能力

深度学习的核心目标在于实现学生思维方式的进化，使其从基础认知阶段跃升至高级思维层次，具体而言，旨在培育学生的批判性思维与创新能力，从而促进其思维品质的全面提升。在教育过程中，学生应积极摒弃纯记忆式的被动学习模式，而转向主动探索与问题解决的路径。这一转变鼓励个体持续地提出疑问并寻求解答，通过批判性思维对所学知识进行深入分析，进而激发创新思维，开发出独特的解决方案。如此一来，学习不仅成为获取信息的过程，更是促进个人认知发展、培养创新能力和批判性思考能力的有效途径。

于传统的认知框架内，知识重组的效能显著制约着高级思维技能的发展，因此，借助AIGC技术实现跨学科知识的高效重组，不仅能够显著优化学习过程，更能在促进高校学习者高级思维能力的培养上发挥关键作用。例如，在信息集成与知识管理的视角下，我们采用跨媒体智能检索与关联分析技术，系统地汇集、甄选并融合源自多元媒介与学科的知识资源，借助云计算、大数据与数据挖掘等先进信息技术手段，构筑动态可扩展的知识库以满足高校师范生跨学科迁移学习与应用的需求。

5 结语

随着信息化时代的深入发展，AIGC与教育领域变革之间的相互作用日益呈现出既紧密又复杂的动态关系。AIGC在教育领域内的应用所引发的影响呈现出深远且高度个性化的特点，正在系统性地重塑教育生态的结构与运作模式。传统的浅层学习模式正逐渐由先进的AIGC技术所替代，这一转变引发了认知环境的根本性变革。人们日益认识到，在这个快速演进的时代，深度学习才是触及事物核心、理解生命本质的关键所在。上述所有变化、面对变革的浪潮，我们必须深刻认识到AIGC、认知环境及其演变，以及深度学习技术的重要性与影响力。

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