类型a：学术研究报告

作者及机构
本研究由袁磊（广西师范大学教育区块链与智能技术教育部重点实验室、广西师范大学教育学部）、徐济远（广西师范大学教育学部）和刘沃奇（西华大学音乐与舞蹈学院）共同完成，发表于《开放教育研究》（Open Education Research）2025年第31卷第2期。

学术背景
随着ChatGPT、DeepSeek等大模型的快速发展，生成式人工智能（Generative AI）技术已深度融入教育领域，推动教育生态从传统数字教育向人机共生的数智教育（Digital-Intelligent Education）转型。数智教育生态的核心特征是“师—机—生”三元互动，以及物理、文化、数字空间的深度融合。然而，当前教育数字化转型仍面临底层逻辑变革不足、教师角色调整滞后等问题。因此，本研究旨在探索数智教育生态下人机协同教学范式的转型路径，为教育实践提供理论支持与方法指导。

研究流程与方法
本研究采用理论分析与案例实践相结合的方法，具体流程包括以下五个阶段：

1. 情境引导与问题构建

   • 研究对象：以新课标中的跨学科主题“在线数字气象站”为教学案例。
     
   • 方法：教师设计多层次探究问题，学生初步构想系统框架，知识支持型DeepSeek-V3智能体提供基础术语支持，但不直接给出解决方案。
     
   • 创新点：通过提示词工程（Prompt Engineering）限制智能体输出范围，确保学生独立思考。
     

2. 知识理解与方案迭代

   • 方法：知识诊断型DeepSeek-V3智能体通过“诊断—反馈—重构”机制，分析学生方案并调用外部数据库（如气象数据API）提供实证支持。
     
   • 技术应用：采用行动链（Chain-of-Action, CoA）技术，使智能体自主执行数据处理流程，帮助学生优化设计。
     

3. 动手实践与数据记录

   • 方法：学生自主操作设备并记录结构化数据（如思维导图、窗口式笔记），智能体退居幕后，仅辅助数据校验。
     
   • 控制措施：教师通过应答限制型提示词，避免智能体过度干预实践过程。
     

4. 思维镜像与结果优化

   • 方法：思维引导型DeepSeek-R1智能体通过“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）技术显性化推理路径，与学生方案进行比对。
     
   • 交互模式：包括平行思考（学生与智能体思维对照）和专家思考（智能体模拟专家视角分析问题）。
     

5. 迁移应用与创新拓展

   • 方法：知识迁移型DeepSeek-V3智能体推送相似案例，学生在新场景中完成原创设计。
     
   • 教师角色：设计迁移框架并评估可行性，智能体仅提供“半成品案例”以激发学生创新。
     

主要结果
1. 教学主体重构：教师从知识传授者转变为学习设计者，学生成为主动探索者，智能体作为“准主体”深度参与教学。
2. 知识观动态化：基础教育侧重确定性知识的迁移，高等教育强调静态与动态知识的融合创新。
3. 学习方式变革：通过“思维镜像”实现认知过程外显化，提升批判性思维与创新能力。
4. 评价体系进化：从静态测量转向动态适应，形成“教师—学生—机师”多元评价共生体。

结论与价值
本研究提出的人机协同五阶段教学流程和四类功能性教育智能体（知识支持型、诊断型、思维引导型、迁移型），为数智教育生态提供了可操作的实践范式。其科学价值在于构建了“师—机—生”三元互动理论框架，应用价值则体现在跨学科教学案例的落地实施中。

研究亮点
1. 方法论创新：首次将DeepSeek双模型架构（V3与R1）差异化应用于教学各阶段，V3用于即时响应，R1用于深度思考。
2. 技术整合：结合思维链（CoT）与行动链（CoA），实现智能体从逻辑推理到实践操作的全流程支持。
3. 教育哲学突破：提出数智教育生态从“工具赋能”到“智能协同”的范式转型，重新定义人机关系。

其他价值
研究还指出当前数智教育面临的挑战，如数字环境兼容性问题、教师智能体开发能力不足等，并建议从技术适配、课程重构、教师培训和政策保障四方面协同推进。