引言

《中国教育现代化2035》明确提出，要“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”。当前教育改革与发展中的一个核心要务是成功融合个性化教学方法与大规模教育体系。这一目标旨在确保每位学习者的独特需求得到满足的同时，维持教育服务的广泛覆盖与高效供给。然而，传统的班级授课制中的统一化教学模式对教师实施精准教学和学生进行个性化学习构成了障碍。由于班级中存在知识水平、学习风格和兴趣取向各异的学生，教师很难充分关注学生的个体差异，难以准确识别学生在显性和隐性学习问题上的需求，也因此难以制定针对性的教学干预策略，从而实现真正的个性化教育。

在此背景下，精准教学因其关注个体差异和个性化学习，受到教育界的关注。同时随着科技的快速发展，尤其是近两年以ChatGPT为代表的生成式人工智能（generative artificial intelligence，GAI）的广泛应用，人工智能模型有可能为精准教学和个性化学习开辟新的机遇。人机协作被视为人工智能未来发展的一个关键路径，它结合了智能机器的逻辑推理与人类的认知意识，同时强调对个体差异性的重视，可以在生成式人工智能的基础上，助力实现大规模个性化教育。因此，本研究旨在构建一种生成式人工智能驱动的人机协同精准教学模式，旨在满足班级授课制中个性化教学的需求，从而调和规模化教育与个性化教育之间的矛盾。

一、人机协同精准教学的基本原理

（一）精准教学研究及人机协同教学研究

1. 精准教学研究

精准教学方法由奥格登·林斯利于20世纪60年代提出，根植于行为主义理论。该方法通过定期且频繁地评估学生的直接可观察行为，成功地实现了个性化的教学策略。这一方法创新性地引入了根据个体需求量身定制教育内容的理念，为教学实践带来了全新的视角。精准教学侧重于行为评价及“流畅度”，可能未能充分涵盖学习过程中的其他关键要素。在实际操作中，精准教学的应用遇到了许多挑战，这些挑战限制了其广泛推广的机会。

自21世纪以来，信息技术的飞速进步及其在教育领域的深入应用，为精准教学的发展开辟了新的路径。祝智庭等人倡导将信息技术融入课堂教学，以此推动精准教学的实现。与此同时，随着大数据技术的快速发展，教育工作者逐渐应用精准教学方法，以进行学习情况分析、个性化推荐以及精准评估。同时大数据技术也在其中发挥着重要作用。此外，电子书包所增强的精准教学模式也得到了广泛应用。这些理论体系的建立不仅丰富了教育领域的研究内容，更标志着精准教学领域的一次重要变革。

在大数据时代，精准教学的概念经历了显著的扩展与深入。现代的精准教学不仅限于学习者的行为层面，还涵盖了认知、情感及社会等多个维度的因素。目前的精准教学对学习者的个人特质进行了更加全面地了解。例如，像GPT-4这样的多模态大型语言模型的问世，为精准教学增加了更高的复杂性和个性化水平。这类模型能够对教学过程进行更为深入的分析和评估，并根据每位学习者的独特需求提供量身定制的支持，从而使得精准教学能够灵活地适应个体学习者的具体要求。这些技术的迅速发展，有望解决当前精准教学面临的诸多困难，并推动精准教学的进一步应用。

2. 人机协同教学研究

“协同”一词源于古希腊语，也可以表示为协调、合作或协作。人机协同思想起源于工业革命时期，那时人们为了提高生产效率和减小劳动强度，采用工具来完成某些任务，重点在于人类与机器在劳动中的协作关系。

（1）人机协同的定义与发展

在人机协同教学的研究领域中，钱学森等人将人机协同界定为人类与机器各展所长、共同工作的过程。毛刚等认为“机”是指包括计算机在内的各种智能技术和工具，而“协同”则涉及同步、协调和合作等方面。

（2）人机协同教学的必要性

依靠单一的人工或机器智能难以同时满足教学干预的规模化与个性化需求。只有通过有效的人机协作，明确分工，并形成良好的正反馈机制，才能充分发挥人类与机器各自的优势，弥补各自的不足，构建新型的混合增强智能，进而更高效地处理复杂问题。

（3）实现人机协同教学的方法

在人机协同教学环境中，机器人主要承担着常规化、固定化的职责，例如学生状况分析、资料推送、自制试题及批改等工作；而老师的主要角色是处理情绪问题、创造新的想法并激发学生的思考能力，比如对学生心理状态的关注、新颖的教育策略制定以及价值观念培养等。

（4）国际研究现状

在全球范围内，列什等人认为，在人机交互的过程中，机器的处理方式与人类相似，这可以在一定程度上补充人类的教学能力。与此同时，基斯勒等人研究了具备回答学生问题能力的类人机器人。德麦罗等人则进一步探讨了一套基于眼动检测器的智能化监视体系，该体系能实时追踪学生的视觉行为，判断他们是感到乏味、反感和分心还是保持高度注意力的状态，并在必要时给予提示。贾拉西提与弗罗斯恩使用多种渠道的数据收集设备捕捉学生的神经活动及生理信息，以此了解他们的情绪反应、认知状况和个性特点。阿尔图海法队研制出一种依据语音分析预测学习者情感的系统，研制出一种依据语音分析预测学习者情感的系统。最后，Varatharaj等人借助虚拟现实科技构建了一个数学教育的虚拟实景，使得教师和学生能在虚构的环境里共同解决问题。综上所述，目前，关于如何构建一个人机协同的精准教学模式，特别是构建精准教学干预机制来实现精准教学的系统研究仍然相对缺乏。

（二）生成式人工智能在精准教学中的应用

1. 个性化学习的挑战与生成式人工智能的解决方案

个性化教学旨在依据学生的独特特征、知识水平和学习能力，提供量体裁衣的教育服务。然而，实现大规模个性化学习这一目标往往难以达成。这一挑战主要源于教师难以精确评估学生的个性特点、认知能力和学习水平，加之教师的时间和资源有限。GAI因其先进的技术支持，有助于缓解这些难题，使大规模个性化学习成为可能，通过将像ChatGPT这样的GAI技术融入数字化学习系统中，可以为个性化学习提供强有力的技术支持。

在学习内容的生成方面，智能系统能够针对每个学习者的特定需求，提供定制化的学习资源，包括但不限于文本、图像、视频和音频资料。此外，这些系统还能依据学习者的兴趣偏好和学习成效，动态调整学习材料及其难度水平。例如，采用自适应学习技术的系统整合了学习者模型、教学策略模型以及学科内容模型，以此来支持学习者按照自身的实际能力获取相应的知识。这样的系统不仅能帮助学习者设计个性化的学习规划，还能够让他们选择合适的学习起始点，在学习过程中动态调整学习路径、资源和策略。

2. 改变学习方式的智能系统

智能系统在学习方式方面通过启发式引导支持学习者进行深度思考，而不是直接给出答案。例如，在与ChatGPT-4的对话中，系统会引导学生思考如何解方程，而不是直接给出答案。这一方式体现了GAI在个性化教学中的引导与启发作用。

3. 学习评价与个性化反馈

智能系统能够针对每位学习者的特定需求，提供定制化的学习资源，如文本、图像、视频和音频资料等。此外，这些系统还能根据学习者的兴趣偏好和学习成效，动态调整学习材料及其难度。例如，采用自适应学习技术的系统综合了学习者模型、教学策略模型以及学科内容模型，以此支持学习者按照自己的实际能力获得相应的知识。这样的系统不仅能帮助学习者制定个性化的学习计划，还能够让学习者选择合适的学习起点。例如，ChatGPT-4可以创建角色扮演场景，如通过法语与学生进行互动，并提供实时反馈，纠正错误。

4. 个性化答疑与学习反馈

个性化答疑是教师指导学习的关键环节。GAI可以通过提供随时随地的个性化答疑来减轻教师的工作负担。学习者能够借助GAI获得量体裁衣的解答，GAI也能够实时提供个性化的反馈，让学习者了解自己的知识掌握状况，并明确指出需要改进的部分。此外，ChatGPT能够通过分析学习者的历史互动信息，不断提升反馈内容的准确性和个性化水平。

三、人机协同精准教学模式

（一）人机协同精准教学整体框架

1. 人机协同精准教学概述

在人机协同精准教学环境下，“人”代表着老师、学校领导、父母等角色，而其中的关键是教师的存在。这里所提到“人”主要是指教师和学生；至于“机”，它包含了计算机和其他各种智能装置、设备、系统、科技和工具。所谓的人机协同就是人类和机器人之间相互配合、互有影响、优势互补的过程，通过这种方式来达到他们各自的最优状态，从而顺利完成预设的目标。人机协同精确教学的关键点就在于把机器智能融合到整个教学过程中，借助人的智慧和人机的联合力量，准确了解学生状况、设定教学目标、准备教学资料并执行教学措施。

2. 人机协同精准教学的关键环节

基于生成式人工智能的人机协同精准教学框架（见图 1）有四个环节：精准获取学情、确定教学目标、开发教学资源和实施教学干预。这四个环节相互配合，贯穿整个教学过程。

（1）精准获取学情

准确了解学生的学习状况及其个体化学习需求是实现“按需施教”的基础。借助人工智能技术与人机协作，我们可以收集到来自各个方面的多元信息以构建出全班同学的学习图像；对于个人而言，我们也可以从他们的行为模式中捕捉其潜在的需求并将其转化为可视的数据形式供教师参考使用以便更好地满足他们各自不同的学习需求。

（2）精准制定目标

教学目标是教学的起点和核心，明确教学目标决定了教学的有效性并引导整个过程。设定清晰的教学目标不仅帮助教师确定教学内容、方法和评价标准，还指导学生的学习内容和方法。人机系统首先根据学生的学习需求和课程特性确定总体的教学目标，并将其细分为不同阶段、内容或章节的具体目标。接下来，系统将根据学生的学习水平和需求，对这些目标进行优化和精确匹配。

（3）精准开发资源

教学资源作为精准教学的核心组成部分，应具备细分、丰富、多样以及高质量等特征以更好地适应学生个性化学习的需求。人机协同可以在获取和加工教学资源后对其进行再造，并将它们准确地与教学目的和学习需求相匹配，从而保证这些教学资源能有力地协助学生的学习。

（4）精准干预教学

教学干预的目的是为了提供个性化且符合学生需求的精准教学方案。精准教学干预可以分为三个层次：班级整体干预、小组层级干预和个体特征干预。通过这种分层干预方式，可以针对不同需求进行调整和优化，从而提升整体教学效果。

3. 实施策略与技术支持

实现基于生成式人工智能的人机协同精准教学的关键在于利用智能技术收集和处理多样化的信息，以便准确识别学生的学习需求。这一过程涵盖了构建教学目标的序列、细化教学资源的配置，以及实施分层次的教学干预措施，以动态匹配学生的差异化需求，可以提供实时且精准的教学支持。智能技术不仅提升教师效率，还改善学生的学习体验，确保教学中的个性化和自适应需求得到满足。

（二）基于生成式人工智能的人机协同精准教学模式构建

人工智能和大数据等先进技术正推动教学模式的革新，使其向科学化、精准化和个性化发展。依托人工智能的自适应学习算法和模型，已经成为实现精准个性化学习的关键工具，有效推动了从传统的大规模集体学习向动态差异化学习的转变。

本研究基于人机协同精准教学框架，以翻转课堂课前、课中和课后的教学过程为基础，构建基于生成式人工智能的人机协同精准教学模式（见图 2）。

1. 学习环节

在生成式人工智能支持下的人机协同精准教学框架中，上课前，学生需先通过观看视频来掌握新知识点，随后完成预测试并积极参与讨论；课中，学生听课，完成课堂提问、课堂活动、课堂测验等学习环境；课后，学生复习、做作业、测验，问题研讨、互动交流、提问等，并完成学生评教。

2. 教学环节

课前，教师完成教学设计，新知识教学，并进行课前学情监测、精准目标制定、精准资源开发；在课堂教学中，教师可以进行课内学情监测，实施精准的教学干预，包括三个层次：班级整体教学干预、小组分层教学干预以及个体特征教学干预。课后，教师布置任务，评阅答疑，进行课后学情监测和教学评价。

3. AI驱动的个性化分析

AI驱动的个性化分析主要通过先进的人工智能技术对学生数据进行深入分析，以识别个体的学习需求和偏好。通过对学生学习行为、成绩表现以及其他相关数据的综合评估，个性化分析模块能够为每位学生制定自适应的学习路径。这一过程不仅确保了学习内容和方法的个性化，还提供了对学生学习进展的精确洞见和分析结果。此模块的主要功能是为其他教育模块提供详细的学习者分析，从而支持定制化的教学策略和资源配置，提升整体教学效果和学生学习体验。

4. AI驱动的内容生成

基于人工智能驱动的内容生成模块，充分利用了多模态大模型的跨模态生成能力，从而可以针对每位学生的特定需求，量身定制符合其个性化要求的内容，创制个性化的教育材料。该模块能够制作多种形式的学习材料，包括文本、图像、音频、视频以及交互式内容。通过分析学生的学习偏好、理解水平和互动反馈，内容生成模块自动调整和优化生成内容，以确保其与学生的学习需求高度匹配。

四、结语

生成式人工智能作为新兴的人工智能技术，为教育教学带来了新的机遇与挑战。本研究将生成式人工智能技术以及人机协同教学整合到精准教学过程中，构建并探讨了基于生成式人工智能的人机协同精准教学模式，在这一模式中，人与机器高效协作，教师和智能技术共同作用，在确保教学活动精准化方面，关键在于四个环节的精准执行：精准掌握学情、精准设定教学目标、精准规划教学资源和精准实施教学干预。这四个环节相互依存，共同构建了一个紧密联系的教学体系，使教师的教学过程更加智能化和精确，同时满足学生个性化和自适应的学习需求，为精准教学和个性化教育提供了新的思路。希望未来通过进一步探索和实践人机协同精准教学，我们可以在未来的教育中实现更高水平的个性化和精准化，为每一位学生提供更加有效的学习支持。

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