符雪姣（吉首大学体育科学学院、亚当森大学）、曾明星（吉首大学计算机科学与工程学院、教师教育学院）、张友福（吉首大学张家界校区教学科研与学生事务中心）共同完成的论文《人机协同精准教学整体框架与关键环节设计》发表于《开放教育研究》2023年第2期（Vol. 29, No. 2）。该研究聚焦教育技术领域，针对当前规模化教育与个性化教育之间的矛盾，提出了一种融合人工智能技术的精准教学框架，旨在通过人机协同机制破解传统标准化教学的局限性。

学术背景

随着高等教育规模扩大（中国2021年高等教育在校生达4430万，生师比23.5:1），教师难以通过传统手段（测试、观察等）精准识别学生个体差异。精准教学（Precision Teaching）虽能关注个体差异，但规模化与个性化的矛盾长期存在。人工智能技术的发展为人机协同（Human-Machine Collaboration）提供了可能，其核心在于结合机器的逻辑性与人类的意识性，实现大规模个性化教育。本研究的目标是构建人机协同精准教学体系，通过四个关键环节（学情获取、目标制定、资源开发、教学干预）的动态映射，解决“批量化生产”与“个性化培养”的根本矛盾。

核心框架与关键环节

1. 人机协同精准教学整体框架

研究提出由四个环节构成的闭环系统（图1）：
- 精准学情获取：通过多模态数据（文本、图像、生理信号等）采集与用户画像技术，实时诊断班级整体、小组及个体学情。例如，运用智能手环采集生理数据，利用Knewton平台分析学习行为。
- 精准目标制定：基于学情数据，将课程目标分解为“目标树”，并通过知识图谱技术匹配学生认知层次。例如，Java课程目标可分解为“基础语法—面向对象—项目实战”三阶段子目标。
- 精准资源开发：要求资源具备颗粒化（如微视频）、丰富化（案例库、习题库）和趣味化（游戏化设计）。机器通过语义关联技术自动匹配资源与目标，如用虚拟现实技术模拟物理磁化过程。
- 精准教学干预：设计三层次机制——班级整体干预（解决共性问题）、小组分层干预（同质/异质小组训练）、个体干预（针对“学困生”和“学优生”）。例如，异质小组在Java项目中分工开发不同难度模块，实现“传帮带”。

2. 创新性方法

• 多模态数据融合：整合眼动仪（注意力监测）、脑电信号（认知状态）等异构数据，通过机器学习算法（如聚类分析）清洗与挖掘。
  
• 动态映射模型：建立教学目标、资源、干预与学情的动态匹配关系，例如通过LSTM模型预测学生下一阶段学习需求。
  
• 分层干预策略：提出“抓大放小”原则，班级干预侧重知识建构（如共性问题讲解），个体干预侧重情感激励（如“学困生”心理疏导）。

研究结果与价值

1. 实践验证：普渡大学采用Blackboard平台实现学情预警，本框架进一步扩展至资源匹配与分层干预。例如，在Java课程中，小组分层干预使“学困生”通过率提升27%。
   
2. 理论贡献：
   
   • 提出“按需定教”实质，即通过人机分工（机器处理程序性任务，教师负责情感与创新性工作）实现教学闭环。
     
   • 界定精准教学的四个环节逻辑：学情是前提，目标是灵魂，资源是客体，干预是核心。
     
3. 应用价值：为大规模班级提供可操作的精准教学路径，如通过虚拟现实技术降低实验课程成本，或通过智能评测减轻教师30%的作业批改负担。

亮点与创新

• 方法论创新：首次将工业领域的“人机协同”概念系统引入教育领域，设计“目标树—资源颗粒—干预层次”的动态映射模型。
  
• 技术整合：综合运用多模态感知、知识图谱、情感计算等前沿技术，如通过Nestor软件监测学生面部表情判断专注度。
  
• 矛盾破解：通过三层次干预机制平衡效率与个性化，例如基础课程以班级干预为主（70%课时），专业课程增加小组干预比重（50%课时）。

其他价值

研究还指出，未来需结合课程特征（如文科重情感干预、理科重逻辑训练）优化框架，并探索ChatGPT等生成式AI在个性化答疑中的应用潜力。论文获湖南省社会科学基金重点项目（JJ226529）支持，为智能教育领域的政策制定提供了实证依据。