本文档属于类型b（综述类学术论文），以下为针对中文读者的学术报告：
作者与发表信息
本文由陈凯泉、韩小利、郑湛飞、刘幸利、胡晓松（中国海洋大学教育系）合作完成，发表于《journal of distance education》2022年第2期，标题为《人机协同视阈下智能教育的场景建构及应用模式分析——国内外近十年人机协同教育研究综述》。
主题与背景
论文聚焦人工智能（AI）赋能教育的核心议题，提出“人机协同”（Human-Machine Collaboration）是智能教育发展的关键路径。研究基于2010-2021年国内外文献（中文187篇，英文449篇），通过内容分析法系统梳理了人机协同在教育领域的理论演进、应用场景及未来趋势。
主要观点与论据
人机协同的理论演进三阶段
- 人机共生（1980年代）：以钱学森等学者为代表，提出“人-智能机系统”概念，强调人类与机器的功能互补。
- 人机协作（1990年代）：戴汝为等学者进一步明确机器在计算、存储等领域的优势，人类则主导决策与创新。
- 人机融合（2010年后）：通过AlphaGo等案例，证明机器可超越人类单一能力（如围棋策略），需通过优势互补形成“混合增强智能”（Hybrid Augmented Intelligence）。
*支持证据*：引用张守刚（1984）、路甬祥（1994）等早期研究，以及2017年AlphaGo的突破性表现。
教育场景中的人机协同模式
- 教师端应用：
- *智能教学设计*：如英语写作教学中，AI平台（如APOLLO）自动批改作文并生成学情报告，教师据此提供个性化反馈（黄涛等，2020）。
- *学情感知*：Gliser等（2020）开发的“课堂走神模型”通过环境传感器识别学生注意力状态，辅助教师动态调整教学。
- 学生端应用：
- *自适应学习*（Adaptive Learning）：如Wayang Tutor平台结合知识图谱与情感识别，为学生提供元认知脚手架（Sabourin等，2013）。
- *四维特征*：自我设计（学习路径规划）、自我监控（数据仪表盘）、自我调节（情绪干预）、自我评价（动态反馈）。
*支持案例*：列举Tarta教师活动识别器、ELAI英语口语练习系统等12类平台（详见表2、表3）。
非正式教育系统的拓展应用
- 家庭教育：Parent-Embrace系统通过提示父母提问行为，促进亲子对话阅读（Lekshmi等，2021）。
- 特殊教育：ECHO VE虚拟环境帮助自闭症儿童训练社交跟随行为（Alcorn等，2011）。
- 场馆教育：Coach Mike虚拟解说员（波士顿科学博物馆）通过手势与语音增强参观者参与度（Lane等，2011）。
国内外研究差异
- *国内*：侧重教学模式构建（如“人机协同+双师课堂”）及师生素养变革（吴茵荷提出教师“硬-软-巧”素养框架）。
- *国外*：聚焦技术模型开发（如Gerardo的CSCL学习者建模）与系统设计（如Korbit人机交互学习平台）。
*数据支撑*：文献统计显示，国内27.27%研究关注教学样态，而国外36.52%集中于技术应用（见表1编码结果）。
争议与反思
- 伦理问题：AI在教育决策中的角色边界（如学业预警需人工最终裁定）。
- 技术局限：数据孤岛导致管理决策信息不完整（以湖州“教育大脑”项目为例）。
学术价值与实践意义
1. 理论贡献：提出人机协同从“功能分工”到“智能融合”的范式转变，为智能教育研究提供框架性指导。
2. 应用价值：
- 为教师设计混合式教学（如俄勒冈大学代数课程通过率提升12%）提供方法论支持。
- 推动特殊教育、终身学习等场景的技术适配。
创新点
- 系统性：首次整合正式与非正式教育场景的人机协同研究。
- 前瞻性：指出“情感计算”与“多模态分析”将是未来方向（如Morales-Urrutia的“情感学伴”实验）。
（注：全文约1500字，严格遵循原文数据与观点，未添加非文献内容。）