类型b：学术报告

作者及机构：
本文由王一岩（北京师范大学科学教育研究院）、朱陶（科大讯飞股份有限公司）、杨淑豪与郑永和（北京师范大学科学教育研究院）合作完成，发表于《电化教育研究》2024年第8期（总第376期）。

主题：
文章聚焦“人机协同教学”（Human-Computer Collaborative Teaching）的动因、本质与挑战，探讨智能技术如何赋能教育数字化转型，推动课堂教学的高质量发展。

主要观点与论据

1. 人机协同教学是教育创新变革的必然趋势

核心论据：
- 技术演进：从传统教具（黑板、粉笔）到多媒体教学、在线教育，再到生成式人工智能（Generative AI）技术，教育形态始终伴随技术升级而演变。
- 政策支持：国家通过智能教育平台建设、教师减负政策等推动技术落地，解决教育资源不均衡、师资短缺等问题。
- 实践需求：智能导学系统、教育机器人等产品的成熟，为课堂教学提供了技术支撑，促使教师与机器从“二元对立”转向“三元协同”（师—机—生）。

子观点：
- 技术已成为教育高质量发展的核心驱动力，未来需通过教师智慧与机器智能的深度融合，实现教育系统性变革。

2. 人机协同教学的本质是智慧共创与协同进化

核心论据：
- 功能定位：机器作为教师感知与决策的延伸，替代程序性工作（如作业批改），释放教师创造力；教师则主导复杂决策与情感关怀。
- 协同层次：分为三个阶段：
1. 协作辅助：机器优化教学环节（如智能批改、学情分析）；
2. 融合决策：机器通过数据建模提供教学建议（如精准备课、动态调整教学策略）；
3. 共创共生：生成式AI使机器成为“独立智能体”，与教师共同设计生成性教学内容。
- 目标导向：最终实现“教师智慧—机器智能—学生智慧”的协同增长。

子观点：
- 人机协同需超越工具性应用，通过认知外包（Cognitive Offloading）和混合增强智能（Human-AI Hybrid Intelligence）重构教学流程。

3. 人机协同教学的表征样态分为三层实践模式

核心论据：
- 教学过程辅助：
- 环境创设：VR/AR技术营造沉浸式学习体验；智能终端实现实时测评。
- 服务升级：机器处理重复性任务（如答疑、学情分析），提升教学效率。
- 动态反馈：多模态数据（表情、手势）分析学生认知与情感状态。
- 教学决策优化：
- 课前：机器辅助诊断学情，生成个性化教案；
- 课中：实时监测学习效果，调整教学策略；
- 课后：通过学业数据分析，提供改进建议。
- 教学样态重塑：
- 机器与教师共同制定自适应教学目标，动态生成探究性活动，实现“以学生需求为中心”的智慧课堂。

子观点：
- 技术赋能需从“工具替代”转向“流程重构”，最终形成创新性教学样态。

4. 人机协同教学面临五大现实挑战

核心论据：
- 理论体系缺失：人机角色分工、伦理风险、适用场景等尚未形成共识。
- 技术能力局限：
- 数据采集精度不足（如无感知设备技术落后）；
- 现有产品功能单一，难以覆盖全教学流程。
- 教师胜任力不足：传统教学理念束缚，教师对技术存在“不敢用、不会用”问题。
- 人机冲突机制：机器决策的“黑箱”特性可能引发教师信任危机，责任归属模糊。
- 成效验证缺乏：现有证据仅表明技术对部分学习类型有效，但人机协同的长期影响仍需实证研究。

子观点：
- 需通过教师培训、技术升级和理论建构，推动人机协同从“试点”走向“常态”。

论文的意义与价值

1. 理论价值：
   
   • 首次系统提出人机协同教学的“三层样态”框架，为智能教育研究提供新范式。
     
   • 厘清了人机协同从“工具辅助”到“智慧共生”的演进路径。
     
2. 实践价值：
   
   • 为教育数字化转型提供实施路径，尤其对解决师资不均衡、教学效率低下等问题具有参考意义。
     
   • 指出技术需与教师能力、伦理机制协同发展，避免“唯技术论”陷阱。
     

亮点：
- 结合生成式AI技术的前沿动态，提出“机器作为独立智能体”的前瞻性观点；
- 强调人机协同需平衡“效率提升”与“教育本质”，体现人文关怀与技术理性的统一。

总结：
本文从动因、本质、样态到挑战，构建了人机协同教学的系统性分析框架，既回应了智能时代的教育变革需求，也为后续研究与实践提供了方向性指引。