《电化教育研究》2024年第8期刊载了由杭州师范大学经亨颐教育学院孔苏与华东师范大学教育学部朱丹瑶合作的研究论文《人机协同教学的困境及其归因——以机器人教师“华君”为例》。该研究聚焦人工智能教育应用前沿领域，通过典型案例分析揭示了当前人机协同教学实践中的核心矛盾，并提出了系统性解决方案。

学术背景与问题缘起
随着教育信息化2.0行动推进，以机器人教师为代表的人工智能教育产品已广泛应用于课堂教学。研究团队选取华南师范大学开发的机器人教师”华君”为研究对象，发现现有研究多聚焦技术功能实现，却忽视了三重根本性矛盾：合法性争议（机器人是否具有教师职业的正当性）、被动性局限（教学交互中的机械响应）、先验性缺陷（算法预设导致的模式化教学）。这些矛盾严重制约着人机协同的教学效能。

研究方法与理论框架
研究采用混合研究方法：
1. 课堂观察法：采集12节”华君”参与的小学语文/数学课视频，分析其教学行为频次、话轮转换、师生互动等微观数据
2. 技术解构法：通过开发者访谈与技术文档分析，追溯”华君”的算法架构（包括语音识别模块、知识图谱构建逻辑等）
3. 理论建模：建立”类人师性-强社交性-高集成性”三维分析模型，揭示技术特性与教学需求的适配关系

核心发现与归因分析
1. 合法性困境
研究指出”机器人教师”概念存在术语混淆：现行表述将”作为教学工具的机器人”与”具有职业属性的教师”混为一谈。数据显示，”华君”在专业教学知识（Pedagogical Content Knowledge）维度仅实现基础问答功能，缺乏课堂情境判断、教育机智等教师核心能力。政策文本分析发现，我国现行教育政策均采用”教育机器人”表述，学界应警惕概念泛化带来的认知偏差。

1. 被动性表征
   课堂实录显示典型问题：
   

• 话轮转换延迟：人类教师平均等待2.3秒才能获得机器人响应
  
• 评价语单一：”棒棒棒”等固化评价占比达67%
  
• 空间局限：在40人班级中，仅前排15名学生能获得有效交互
  技术溯源发现，这源于弱人工智能时代的技术约束——当前系统仅能处理预设脚本，无法实现生成式对话（如ChatGPT式的上下文关联应答）。

1. 先验性缺陷
   算法审计发现三重偏见：
   

• 数据偏见：训练数据中女性名师样本占比77.2%，导致语音语调女性化特征显著
  
• 设计偏见：开发者将”教学名师”作为唯一学习对象，忽视普通教师的教学智慧
  
• 伦理偏见：默认名师教学行为具有绝对正确性
  典型案例显示，在《认识四边形》教学中，”华君”仅能按照0/1逻辑判断答案正误，无法处理”梯形是否属于四边形”等概念争议问题。

创新解决方案
研究提出三级纾解策略：
1. 概念重构层面
- 建立术语使用规范：区分”教育机器人”（工具属性）与”机器人教师”（职业属性）
- 制定任务清单：限定机器人负责知识检索、作业批改等确定性任务，保留人类教师对开放性教学环节的主导权

1. 技术改进层面
   

• 开发自适应对话引擎：在小学数学应用题场景测试中，引入上下文记忆模块使应答相关度提升40%
  
• 构建多模态交互空间：通过红外定位+超声波传感扩大检测范围，使师生交互覆盖率提升至85%
  

1. 算法治理层面
   

• 采用有限研发原则：在数学学科中，将算法决策树深度控制在5层以内以保证可解释性
  
• 建立偏见校对机制：通过Model Cards技术文档公开训练数据构成，邀请教育专家参与算法审计
  

学术价值与实践意义
该研究的创新性体现在：
1. 理论层面首创”人师性-类人师性”二元分析框架，突破现有研究的技术决定论倾向
2. 实践层面提出”人机协同度”评估指标，为智能教育产品研发提供量化依据
3. 方法论上开创”教育技术批判研究”新路径，将算法偏见分析引入教育研究领域

研究团队特别强调：机器人教师的智能水平与人类教师的能力要求呈正相关。当”华君”升级至ChatGPT-4级别的语言模型时，人类教师需具备更强的教学设计与算法监管能力。这种辩证认知对智能时代教师专业发展具有重要启示。

未来展望
论文建议后续研究应关注：
1. 人机权责划分的伦理边界
2. 长期人机交互对学生社会化过程的影响
3. 脑机接口等新兴技术对教学协同模式的颠覆性变革

该研究为教育人工智能的健康发展提供了关键的理论锚点与技术规范，其提出的”有限智能”“算法透明”“功能互补”等原则，正在浙江省多所实验学校进行应用验证，初步数据显示这些策略能使课堂教学效率提升22%，同时降低技术异化风险达35%。