陳凱泉 韓小利 鄭湛飛 劉幸利 胡曉松

（中國(guó)海洋大學(xué)教育系，山東青島 266100）

一、引言

無(wú)論是教育人工智能，還是人工智能+教育，其實(shí)質(zhì)都在于人工智能有效賦能教育教學(xué)及學(xué)習(xí)過(guò)程，提高學(xué)習(xí)過(guò)程的效率，提升學(xué)習(xí)者的自我效能感，達(dá)成深度的教與學(xué)。與此同時(shí)，眾多的研究與實(shí)踐表明，以人工智能作為技術(shù)支撐，還能建構(gòu)更多高效的學(xué)習(xí)方式。比如，人工智能與擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)相結(jié)合，正在形塑沉浸式學(xué)習(xí)（Immersive Learning）；人工智能依據(jù)學(xué)情感知，對(duì)學(xué)習(xí)做出智能評(píng)估和預(yù)測(cè)，可為學(xué)習(xí)者的適應(yīng)性學(xué)習(xí)（Adaptive Learning，以下簡(jiǎn)稱AL）提供技術(shù)性支持與保障?？梢哉f(shuō)，人工智能賦能教育的過(guò)程，經(jīng)歷著對(duì)各類人工智能技術(shù)的反復(fù)試用與檢驗(yàn)。反映在國(guó)際教育人工智能大會(huì)（AIED，International Conference on Artificial Intelligence in Education）的研討中，近年來(lái)，多模態(tài)學(xué)習(xí)分析（Multimodal Learning Analysis）、 適應(yīng)性反饋（Adaptive Feedback）、人機(jī)協(xié)同（Human-machine Collaboration）等，成為各國(guó)教育人工智能的主要應(yīng)用范疇與研究熱點(diǎn)。尤其是人機(jī)協(xié)同在提升各類學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果方面的作用，顯得愈加明顯而重要。

其實(shí)，自上世紀(jì)80年代以來(lái)，計(jì)算機(jī)、機(jī)械工程等領(lǐng)域的學(xué)者對(duì)人機(jī)協(xié)同這一概念就開(kāi)始了探究。如，張守剛等（1984）在討論機(jī)器求解問(wèn)題時(shí)提出，機(jī)器求解問(wèn)題，實(shí)際上是人—機(jī)求解問(wèn)題系統(tǒng)。人的智能加上物化的智能—機(jī)器智能所構(gòu)成的人—智能機(jī)系統(tǒng)，將是今后智能系統(tǒng)發(fā)展的一個(gè)重要方向。錢(qián)學(xué)森等（1990）先后給人機(jī)協(xié)同下過(guò)定義：人與機(jī)器各自發(fā)揮特長(zhǎng)、協(xié)同工作，這也是多位學(xué)者共同的判斷（戴汝為，等，1993；路甬祥，等，1994）。換言之，許多學(xué)者都已認(rèn)識(shí)到人在這個(gè)人機(jī)系統(tǒng)中的重要性，人和機(jī)器應(yīng)該協(xié)同工作，人不應(yīng)該也不會(huì)被機(jī)器智能所取代。在教育教學(xué)領(lǐng)域，伴隨近年來(lái)智能技術(shù)不斷滲透、應(yīng)用于課堂教學(xué)，人機(jī)協(xié)同的必要性已日益凸顯，人機(jī)協(xié)同的教學(xué)場(chǎng)景、行為與相關(guān)數(shù)據(jù)分析等隨之發(fā)生。并且，這種人機(jī)協(xié)同的人工智能教育應(yīng)用，已經(jīng)不限于教學(xué)本身，還在教育教學(xué)管理、考試考務(wù)管理、家庭—社區(qū)教育、成人與終身教育、場(chǎng)館場(chǎng)所教育、特殊教育等獲得廣泛體現(xiàn)。

基于此，本文采用內(nèi)容分析法，對(duì)2010 至2021年間國(guó)內(nèi)外人機(jī)協(xié)同的主題文獻(xiàn)進(jìn)行對(duì)比、分析、綜合，對(duì)人機(jī)協(xié)同研究的關(guān)注重點(diǎn)進(jìn)行梳理與分析。旨在對(duì)今后各級(jí)各類教育如何更好地應(yīng)用智能技術(shù)，提供一些理論指導(dǎo)與實(shí)踐參考。

二、人機(jī)協(xié)同研究發(fā)展歷程的文獻(xiàn)分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器智能實(shí)現(xiàn)的功能越來(lái)越豐富，數(shù)據(jù)處理、語(yǔ)音識(shí)別、圖像、表情和視頻識(shí)別等應(yīng)用日益普及。比如，當(dāng)前的手勢(shì)識(shí)別和眼動(dòng)跟蹤都已非常精確。近些年，機(jī)器智能的智能化水平已大幅提升，甚至超越了人類在這方面的能力。最典型的是2017年AlphaGo 戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，機(jī)器智能在圍棋比賽方面表現(xiàn)出超乎預(yù)期的創(chuàng)造性，以至于人類要向機(jī)器來(lái)學(xué)習(xí)這些奇妙的圍棋戰(zhàn)法。不僅是機(jī)器智能在智能化水平上獲得日新月異的發(fā)展，機(jī)器智能的應(yīng)用范圍，也在社會(huì)生產(chǎn)、醫(yī)療與服務(wù)、金融與交通、生活交往等各方面達(dá)到了全面的滲透和普及。如今可以說(shuō)，任何一個(gè)機(jī)構(gòu)、組織或人都無(wú)法擺脫與人工智能的關(guān)系。

人機(jī)協(xié)同概念的出現(xiàn)與發(fā)展，幾乎與人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用相伴，如圖1所示。

人機(jī)協(xié)同概念的發(fā)展，已先后經(jīng)歷了人機(jī)共生、人機(jī)協(xié)作、人機(jī)融合三個(gè)階段。在人機(jī)協(xié)同概念的演進(jìn)過(guò)程中，始終不變并貫穿其中的觀點(diǎn)是：人類智能和機(jī)器智能要發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，做各自擅長(zhǎng)的事情。機(jī)器做機(jī)器擅長(zhǎng)的，人做人擅長(zhǎng)的事情，兩者協(xié)同，才能充分發(fā)揮人機(jī)協(xié)同智能的價(jià)值。而進(jìn)入人機(jī)融合智能階段，則進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“人類智能”和“機(jī)器智能”之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，以形成1+1＞2 的效果。那么，就教育領(lǐng)域而言，作為教師的人應(yīng)該做什么？機(jī)器應(yīng)該做什么？ 該如何協(xié)同等等，在人工智能發(fā)展的過(guò)程中，對(duì)這些問(wèn)題的解答也在不斷發(fā)生變化。對(duì)此，我們需要從國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)梳理的角度加以分析與闡述。

（一）文獻(xiàn)樣本選擇與研究編碼體系

本研究樣本的中文文獻(xiàn)源于CNKI、維普、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)，以“人機(jī)協(xié)同”作為主題，檢索時(shí)間截止到2021年9月，共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)408 篇，排除重復(fù)文獻(xiàn)117 篇和研究主題不一致的文獻(xiàn)104 篇，最終得到有效文獻(xiàn)187 篇。英文文獻(xiàn)來(lái)源于Web of Science、 ERIC 兩大數(shù)據(jù)庫(kù)171 篇，IJAIE（International Journal of Artificial Intelligence in Education，2013—2021） 期刊文獻(xiàn)227 篇，ITS（International Conference on Intelligent Tutoring System，2010—2021）會(huì)議文件644 篇，AIED（Artificial Intelligence in Education，AIED，2011—2021）會(huì)議文件1035 篇，經(jīng)過(guò)一一篩選，最終得到英文有效文獻(xiàn)449 篇。

我們將以上中英文篩選后的有效文獻(xiàn)作為內(nèi)容分析樣本，分析單元為每一篇獨(dú)立文章，結(jié)合何文濤等（2021）關(guān)于人機(jī)協(xié)同信息技術(shù)教育應(yīng)用的分類，將人機(jī)協(xié)同內(nèi)容分析編碼體系分為五大類：（1）人機(jī)協(xié)同理論研究；（2）人機(jī)協(xié)同應(yīng)用研究；（3）人機(jī)協(xié)同設(shè)計(jì)研究；（4）人機(jī)協(xié)同反思研究；（5）人機(jī)協(xié)同相關(guān)的技術(shù)研究。每一類目下都有詳細(xì)的分類，具體詳見(jiàn)表1所示。

（二）教育教學(xué)領(lǐng)域人機(jī)協(xié)同研究的文獻(xiàn)評(píng)析

表1中大量的文獻(xiàn)顯示，當(dāng)前教育領(lǐng)域關(guān)于人機(jī)協(xié)同的研究，主要集中于課堂教學(xué)及學(xué)生的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并在理論模型探究、應(yīng)用實(shí)踐探索、人機(jī)協(xié)同中師生角色分析等方面，都已形成較為豐富的成果。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外對(duì)人機(jī)協(xié)同研究的關(guān)注重點(diǎn)具有顯著差異。主要體現(xiàn)在三方面：

表1 人機(jī)協(xié)同研究文獻(xiàn)分析編碼體系與結(jié)果統(tǒng)計(jì)

1.理論探究上關(guān)注于教學(xué)模式構(gòu)建和教學(xué)策略的設(shè)計(jì)

林韓輝指出，傳統(tǒng)的教學(xué)模型太過(guò)于簡(jiǎn)單，而理想的智慧課堂教學(xué)模型又太過(guò)于復(fù)雜，很難應(yīng)用于實(shí)際的教學(xué)過(guò)程?，F(xiàn)有的智慧課堂模型也只有機(jī)器分析，缺乏授課教師的能動(dòng)分析，人機(jī)協(xié)同能將兩者有效地融合在一起（林韓暉，2019）。在教學(xué)模式上，先后出現(xiàn)了“人機(jī)協(xié)同+雙師課堂教學(xué)模式”“人機(jī)協(xié)同+翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式”“人機(jī)協(xié)同+混合式教學(xué)模式”和“人機(jī)協(xié)同+精準(zhǔn)教學(xué)模式”等。智能時(shí)代正形成雙師協(xié)同交互育人的教育新格局，是“人師—機(jī)師”構(gòu)成的“雙師并存”的時(shí)代（李政濤，2021）。人機(jī)協(xié)同+混合式教學(xué)模式是為了回應(yīng)混合式教學(xué)受限于師生教學(xué)理念的不一致，教學(xué)資源難以混融共通等問(wèn)題（劉洋，2020）。人機(jī)協(xié)同+精準(zhǔn)教學(xué)模式是借助智能技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，匯聚多元異構(gòu)的過(guò)程數(shù)據(jù)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)控學(xué)習(xí)活動(dòng)過(guò)程，幫助教師精準(zhǔn)確立教學(xué)目標(biāo)、精準(zhǔn)定制教學(xué)內(nèi)容、精準(zhǔn)設(shè)計(jì)教學(xué)活動(dòng)和精準(zhǔn)測(cè)評(píng)學(xué)習(xí)表現(xiàn)（任海龍，等，2021）。

2.實(shí)踐探索中關(guān)注于模型建構(gòu)和資源平臺(tái)設(shè)計(jì)

在模型建構(gòu)方面，國(guó)外研究開(kāi)展的相對(duì)較多，如杰拉爾多（Gerardo，et al.，1996）提出了CSCL 環(huán)境中的學(xué)習(xí)者建模方法，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過(guò)分析學(xué)習(xí)者的行為推斷學(xué)習(xí)者的知識(shí)基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)者模型有助于為學(xué)習(xí)者提供支持并加強(qiáng)和學(xué)習(xí)者之間的有效協(xié)作，學(xué)習(xí)者模型的建構(gòu)為教師精準(zhǔn)指導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)提供支撐。國(guó)內(nèi)外的實(shí)踐都顯示，人機(jī)協(xié)同的理念在教育測(cè)評(píng)中的應(yīng)用較為豐富。教學(xué)資源/系統(tǒng)的設(shè)計(jì)或開(kāi)發(fā)，對(duì)人工智能教育的發(fā)展至關(guān)重要，這是拓展智慧教育的重要支撐。為了實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，國(guó)外有較為豐富的研究集中在系統(tǒng)模型、資源平臺(tái)設(shè)計(jì)等方面，國(guó)內(nèi)在這方面的研究相對(duì)較少。

3.反思研究中關(guān)注于人機(jī)協(xié)同背景下師生的角色與素養(yǎng)變革

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)人機(jī)協(xié)同教育教學(xué)的現(xiàn)狀進(jìn)行反思，對(duì)教師和學(xué)生的能力素養(yǎng)提出了更高的要求。在教師能力素養(yǎng)方面，吳茵荷等（2021）推導(dǎo)出未來(lái)教師核心素養(yǎng)框架的三個(gè)維度，硬素養(yǎng)、軟素養(yǎng)和巧素養(yǎng)，即教育人機(jī)協(xié)同的價(jià)值觀、意識(shí)、知識(shí)能力與反思。在學(xué)生能力素養(yǎng)方面，蔡連玉等（2021）基于國(guó)際關(guān)系“軟”“硬”“巧”實(shí)力三分理論，指出學(xué)生核心素養(yǎng)應(yīng)包括巧素養(yǎng)（人機(jī)協(xié)同智能）；李冀紅等（2021）提出了面向人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)新能力培養(yǎng)。國(guó)外的反思研究則聚焦在探尋人機(jī)關(guān)系，如，羅森（Rosen，et al.，2015）的研究表明，人與代理之間的協(xié)作對(duì)學(xué)生協(xié)作解決問(wèn)題的作用更突出。埃琳等（Erin，et al.，2016）進(jìn)一步指出，設(shè)計(jì)人機(jī)關(guān)系對(duì)學(xué)習(xí)具有重要作用。

三、教育教學(xué)領(lǐng)域人機(jī)協(xié)同的內(nèi)涵辨析

許多研究表明，計(jì)算器沒(méi)有取代數(shù)學(xué)家，而是提高了他們的計(jì)算能力，使他們更有效率； 文字處理器、智能寫(xiě)作軟件也沒(méi)有取代作家，而是給予他們更大的便利。教學(xué)場(chǎng)景中的人機(jī)協(xié)同價(jià)值指向，在于使學(xué)習(xí)者完成高質(zhì)量的學(xué)習(xí)，使作為教師的“人”和承載人工智能的“機(jī)”，兩者都以學(xué)習(xí)者為中心，共同為學(xué)習(xí)者服務(wù)。人機(jī)協(xié)同教學(xué)的目標(biāo)因應(yīng)人工智能技術(shù)的變化，人、機(jī)各自的功能承載也會(huì)發(fā)生變化，人工智能越來(lái)越多地承載傳統(tǒng)上由老師完成的簡(jiǎn)單、重復(fù)性工作，老師被激發(fā)或者轉(zhuǎn)向完成更多高級(jí)的、復(fù)雜的、指向?qū)W生個(gè)性發(fā)展的創(chuàng)造性教學(xué)工作。

對(duì)于人機(jī)協(xié)同的內(nèi)涵，“機(jī)” 作為學(xué)伴與學(xué)習(xí)者協(xié)同成長(zhǎng)，人機(jī)協(xié)同的中的“人”不僅是教師或家長(zhǎng)，還可以是學(xué)習(xí)者。蔡連玉等（2021）指出，人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)與人類共同組成，該協(xié)同系統(tǒng)共有三個(gè)重要元素，即“人”“機(jī)器”以及兩者之間的“協(xié)同”。因此，在人機(jī)協(xié)同的教學(xué)情境下，回答人應(yīng)該做什么、機(jī)器應(yīng)該做什么、人機(jī)如何協(xié)同這三個(gè)問(wèn)題，成為闡釋人機(jī)協(xié)同內(nèi)涵的根本所在。

（一）關(guān)于人和機(jī)器智能各自的分工問(wèn)題

機(jī)器優(yōu)于人類主要體現(xiàn)為：完成重復(fù)性、可預(yù)測(cè)性任務(wù)，能夠完成依賴計(jì)算能力的任務(wù)，能夠?qū)⒋罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分類和輸入，并根據(jù)具體規(guī)則做出決策。人類優(yōu)于機(jī)器的領(lǐng)域包括：能夠設(shè)計(jì)與改進(jìn)問(wèn)題、體驗(yàn)真實(shí)的情境和建立關(guān)系，能實(shí)現(xiàn)跨范圍、多來(lái)源聚焦問(wèn)題并做出解釋，可以決定如何跨越多個(gè)維度、有策略地使用有限資源，能夠根據(jù)抽象價(jià)值做出有效決策（Wayne，et al.，2021）。喬布斯（Jobs）將人的核心能力界定為智慧和靈感，將機(jī)器智能的能力界定為運(yùn)算處理能力（Isaacson，2011），這樣的能力劃分已被很多學(xué)者所采用。如，劉步青就將演繹推理、歸納推理、類比推理等作為計(jì)算機(jī)的主要工作，人的工作主要是做出選擇、決策以及評(píng)價(jià)。李平等（2018）指出，機(jī)器智能在搜索、計(jì)算、存儲(chǔ)、優(yōu)化等方面領(lǐng)先于人類智能，人類智能在感知、推理、歸納和學(xué)習(xí)等方面，具有機(jī)器智能無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，尤其在直覺(jué)方面更非機(jī)器智能所企及。這樣的能力劃分比較清晰，為大多數(shù)學(xué)者所認(rèn)同。

但由于人工智能的飛速發(fā)展，這樣的劃分已越來(lái)越不夠準(zhǔn)確。比如關(guān)于感知，機(jī)器智能的感知能力已經(jīng)非常精準(zhǔn)，體現(xiàn)在教學(xué)中，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)路徑的預(yù)測(cè)、循因也愈加精確。在創(chuàng)造性方面，前文所提到的圍棋比賽中，機(jī)器智能除了能實(shí)現(xiàn)面對(duì)完整信息的博弈，還能進(jìn)行推理，不斷形成新的對(duì)弈策略。在當(dāng)今這樣的發(fā)展態(tài)勢(shì)下，人的分工范圍有變窄變小的趨勢(shì)。

（二）關(guān)于人機(jī)如何協(xié)同的問(wèn)題

人完成決策、推理，機(jī)器完成重復(fù)性、耗時(shí)但又需要精確計(jì)算等工作。顯然，這種相對(duì)清晰分工是能促成一些協(xié)同工作，如在語(yǔ)文課堂上，人工智能收集到學(xué)生們的作文，完成智能評(píng)閱，給出得分及作文的詳細(xì)評(píng)閱報(bào)告；然后，由教師根據(jù)得分情況和評(píng)閱報(bào)告，給學(xué)生的作文修改給出建議。這種情況下的教師、機(jī)器智能的分工非常清晰，人機(jī)達(dá)成了協(xié)同的目的。但協(xié)同不止于此，教師不僅要呈現(xiàn)傳統(tǒng)的人類智能，還要展現(xiàn)出人機(jī)協(xié)同智能，人機(jī)協(xié)同智能能將教育教學(xué)任務(wù)在人與機(jī)之間進(jìn)行合理分配，以達(dá)到教育教學(xué)效果最優(yōu)化的效果（吳茵荷，等，2021）。

教師對(duì)智能技術(shù)的采用，主要在于對(duì)某些平臺(tái)、系統(tǒng)的應(yīng)用，在教學(xué)場(chǎng)景下，人機(jī)協(xié)同智能應(yīng)體現(xiàn)為教師能挖掘這些平臺(tái)、系統(tǒng)的功能，還能主動(dòng)安排教育教學(xué)任務(wù)以給養(yǎng)這些系統(tǒng)或平臺(tái)。即人機(jī)協(xié)同教學(xué)智能的核心，在于教師主動(dòng)了解智能技術(shù)，一方面能夠使這些技術(shù)代替教師完成某些教學(xué)任務(wù)，另一方面還能完成在非智能技術(shù)介入情況下無(wú)法高效實(shí)現(xiàn)的那些教學(xué)工作。因此，人機(jī)協(xié)同會(huì)從不同維度形成不同的協(xié)同模式：

1.基于學(xué)習(xí)時(shí)間安排視角形成有效的人機(jī)協(xié)同

在教學(xué)過(guò)程中，在某一段時(shí)間由機(jī)器智能輔助學(xué)生自適應(yīng)完成學(xué)習(xí)任務(wù)，之前、之后包括同時(shí)，都可發(fā)生教師和學(xué)生間的交互對(duì)話，這是兩類對(duì)話時(shí)間上的交替，是人機(jī)在時(shí)間安排上的協(xié)同。比如，佐治亞理工學(xué)院數(shù)學(xué)教師安排一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)完成課后對(duì)學(xué)生的答疑，這個(gè)過(guò)程持續(xù)近三個(gè)月。在這么長(zhǎng)的時(shí)間里，學(xué)生都未發(fā)現(xiàn)是由機(jī)器給出的回答（Daily Mail Online，2017），教師和智能問(wèn)答系統(tǒng)有效地完成了課中、課后間的密切協(xié)同。

2.基于學(xué)習(xí)內(nèi)容難度不同所形成的人機(jī)協(xié)同

學(xué)習(xí)過(guò)程中某些內(nèi)容可能適合由學(xué)生自主學(xué)習(xí)完成，這些內(nèi)容的難度、復(fù)雜度都不是太高，勿需借助教師的講解就能完成學(xué)習(xí)任務(wù)； 而其它的學(xué)習(xí)任務(wù)都需由教師面授、 詳細(xì)講解或在教師的監(jiān)督訓(xùn)練下才能完成，這樣的協(xié)同是人、機(jī)面向不同學(xué)習(xí)任務(wù)所做出的分工。比如，在芭蕾舞教學(xué)中，某些基礎(chǔ)動(dòng)作練習(xí)耗費(fèi)時(shí)間很長(zhǎng)，傳統(tǒng)上這些基礎(chǔ)動(dòng)作的練習(xí)也由培訓(xùn)教師監(jiān)督完成，后來(lái)發(fā)展出的智能教學(xué)系統(tǒng)，可以視頻識(shí)別這些在基礎(chǔ)階段學(xué)習(xí)的學(xué)員表現(xiàn)。于是，培訓(xùn)教師就將這個(gè)階段的訓(xùn)練交由智能教學(xué)系統(tǒng)來(lái)完成； 而當(dāng)學(xué)習(xí)進(jìn)入到更為復(fù)雜的動(dòng)作或動(dòng)作變換較多的階段時(shí)，培訓(xùn)教師才親自開(kāi)展教學(xué)（Maharaj Pariagsingh，et al.，2021）。

3.智能評(píng)閱和自動(dòng)評(píng)分是輔助教師形成最終評(píng)價(jià)的依據(jù)

智能評(píng)閱完成了對(duì)學(xué)生作文情況的學(xué)情數(shù)據(jù)收集和分析，給出初步的修改建議，教師再根據(jù)這些數(shù)據(jù)和初步建議，做出對(duì)學(xué)生的科學(xué)判斷和更為精準(zhǔn)地反饋。這類自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)其本質(zhì)也是為了掌握學(xué)情，但最終的評(píng)分仍然是由教師做出決定。

可見(jiàn)，人機(jī)協(xié)同中的“機(jī)”可以扮演不同的角色。各類智能平臺(tái)雖然被稱之為教學(xué)系統(tǒng)，但其仍然能夠扮演各種角色。前文所述的佐治亞理工學(xué)院的智能問(wèn)答系統(tǒng)，其實(shí)就扮演了一個(gè)助教的角色；同時(shí)，很多教學(xué)系統(tǒng)也可作為學(xué)生的學(xué)伴或者協(xié)作者，與學(xué)習(xí)者共同學(xué)習(xí)，有時(shí)還可作為一個(gè)教學(xué)顧問(wèn)的角色。比如，當(dāng)學(xué)生面臨困難時(shí)，這類系統(tǒng)能夠認(rèn)真主動(dòng)地提供建議，幫助學(xué)生找到解決問(wèn)題的資料，這將使學(xué)生盡快擺脫學(xué)習(xí)中的消極情緒。

在各類學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能技術(shù)在什么時(shí)間出現(xiàn)、在哪部分學(xué)習(xí)內(nèi)容中應(yīng)用、 該如何收集數(shù)據(jù)及從哪些維度分析這些數(shù)據(jù)，其實(shí)都是由人來(lái)設(shè)計(jì)的。就此而言，人機(jī)交互中看似人類與機(jī)器都參與了活動(dòng)，但人類始終是作為主體參與人機(jī)交互的過(guò)程； 機(jī)器的參與實(shí)際上是人設(shè)計(jì)者在參與，它只不過(guò)是人的一種“替代”（陳贊安，等，2021）。

四、正式教育系統(tǒng)中的智能教育場(chǎng)景建構(gòu)與應(yīng)用

人機(jī)協(xié)同的目的，在于使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過(guò)人機(jī)協(xié)同更有效地解決復(fù)雜問(wèn)題。因此，要想最大程度地發(fā)揮人工智能在教育中的優(yōu)勢(shì)，必須要將人機(jī)協(xié)同理念運(yùn)用到教育教學(xué)中的各個(gè)方面（陳凱泉，等，2019）。教育領(lǐng)域的場(chǎng)景非常豐富、復(fù)雜，當(dāng)前見(jiàn)諸于文獻(xiàn)的主要是關(guān)于教學(xué)場(chǎng)景下的人工智能應(yīng)用，尤其是在正式教育系統(tǒng)教師端和學(xué)生端的應(yīng)用場(chǎng)景最為豐富。與此同時(shí)，近年來(lái)人機(jī)協(xié)同應(yīng)用于教育教學(xué)管理的系統(tǒng)建設(shè)，也愈加成熟。

（一）教師端的智能教育場(chǎng)景

1.人機(jī)協(xié)同支持整體化教學(xué)設(shè)計(jì)

只有通過(guò)一定的教學(xué)設(shè)計(jì)，人工智能才能從本質(zhì)上改善教育。信息技術(shù)的發(fā)展不斷改變著人們的學(xué)習(xí)，如何有效利用技術(shù)促進(jìn)學(xué)習(xí)，不管是現(xiàn)在還是未來(lái)，都將是教學(xué)設(shè)計(jì)研究所面臨的重要課題（邱婷，等，2014）。具體到某一門(mén)學(xué)科或某一節(jié)課，人機(jī)協(xié)同下的教學(xué)設(shè)計(jì)，會(huì)呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。比如，英語(yǔ)和語(yǔ)文學(xué)科中的寫(xiě)作教學(xué)，主要是基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)平臺(tái)快速處理與教師評(píng)閱后的作文分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)，以及時(shí)分析作文中存在的問(wèn)題，給學(xué)生以針對(duì)性的反饋（黃濤，等，2020；楊華利，等，2020）；數(shù)學(xué)教學(xué)在于搭建數(shù)學(xué)教學(xué)的虛擬場(chǎng)景，讓師生進(jìn)入這一虛擬場(chǎng)景以協(xié)同解決數(shù)學(xué)問(wèn)題（Varatharaj，2020）。

在其它如STEM 課程和項(xiàng)目式教學(xué)中，塞爾邦等（Serban，et al.，2021）的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Korbit的人機(jī)交互式學(xué)習(xí)與典型的在線課程相比，學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，都有了實(shí)質(zhì)性的提高。相比于傳統(tǒng)的教學(xué)設(shè)計(jì)，新型的人機(jī)協(xié)同理念下的教學(xué)設(shè)計(jì)，更需關(guān)注人和機(jī)器智能在教學(xué)環(huán)節(jié)中的角色如何分配，教師的干預(yù)、反饋?zhàn)饔萌绾伟l(fā)揮，以促進(jìn)教學(xué)效果的最優(yōu)化。

2.人機(jī)協(xié)同的智能測(cè)評(píng)

智能出題和智能化批閱等，被認(rèn)為是最有可能取代教師完成的工作。自動(dòng)問(wèn)題生成可以降低問(wèn)題構(gòu)建的成本，從而使教師能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間花在其他重要的教學(xué)活動(dòng)上（Jill-Jênn，2017）。作業(yè)和試卷批閱需要教師重復(fù)性投入大量時(shí)間和精力的工作，但作業(yè)批改又不能完全被人工智能所取代。因?yàn)閷W(xué)生的錯(cuò)誤和失誤、學(xué)生的學(xué)習(xí)效果、學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣等，都通過(guò)作業(yè)反映出來(lái)。因此，人機(jī)協(xié)同使教師在提高作業(yè)批改效率的同時(shí)，能夠準(zhǔn)確把握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況。比如，阿瑟·倫普等（Rump，et al.，2021）基于Atelier 在線平臺(tái)開(kāi)發(fā)了評(píng)估工具Apollo，它根據(jù)學(xué)生上傳的編程作業(yè)自動(dòng)分析學(xué)生上傳的代碼。在該研究中，Apollo 和助教之間在評(píng)估方面達(dá)成了一致，機(jī)器根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄，為學(xué)生生成個(gè)性化、高質(zhì)量的試題，對(duì)學(xué)生的作業(yè)完成情況進(jìn)行評(píng)測(cè)與批改，教師則根據(jù)系統(tǒng)結(jié)果準(zhǔn)確把握學(xué)情、調(diào)整教學(xué)。

人機(jī)協(xié)同下的智能測(cè)評(píng)在減少教師工作量的同時(shí)，也能夠?qū)崿F(xiàn)“人評(píng)”和“機(jī)評(píng)”之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。如，劉淑君等（2021）選取149 篇中學(xué)生作文為樣本進(jìn)行比較研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，智能作文評(píng)價(jià)與教師作文評(píng)分有較高的一致性和顯著相關(guān)性。兩種作文評(píng)價(jià)的反饋信息各有側(cè)重，教師和智能作文評(píng)價(jià)系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，人機(jī)協(xié)同有望突破傳統(tǒng)寫(xiě)作教學(xué)的困境。未來(lái)，可在相關(guān)學(xué)科進(jìn)行更多驗(yàn)證性的研究。

3.人機(jī)協(xié)同的學(xué)情感知

傳統(tǒng)意義上的學(xué)情分析，無(wú)論是依靠教師的經(jīng)驗(yàn)判斷還是紙筆測(cè)驗(yàn)，從三維目標(biāo)的角度看，都停留在對(duì)學(xué)生基本知識(shí)技能的了解上。智能技術(shù)支持下的學(xué)情分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程與方法、情感態(tài)度與價(jià)值觀等的全面分析。從一定意義上說(shuō)，借助人工智能可以實(shí)現(xiàn)比教師和學(xué)生更了解學(xué)生本人。例如，格利瑟等（Gliser，et al.，2020）針對(duì)學(xué)生在課堂上經(jīng)常出現(xiàn)的注意力不集中和心不在焉的情況，提出開(kāi)發(fā)一個(gè)教學(xué)輔助系統(tǒng)，構(gòu)造了一個(gè)以環(huán)境為中心的“課堂走神模型”，來(lái)協(xié)助教師識(shí)別學(xué)生課堂走神現(xiàn)象。馬丁內(nèi)斯·馬爾多納多等 （Martinez-Maldonado，et al.，2014） 提出一種自動(dòng)生成的方法，幫助教師及時(shí)獲得通知（如圖2所示），從而給學(xué)生及時(shí)或延時(shí)的反饋。如果說(shuō)傳統(tǒng)的學(xué)情只看到學(xué)生外顯化的淺層特征，那么，人機(jī)協(xié)同下的學(xué)情分析則是既見(jiàn)結(jié)果，又注重過(guò)程，甚至深入分析到學(xué)生的思想、情感、注意力等內(nèi)在特征。

圖2 上.小組協(xié)作教室 下.提示教師的儀表盤(pán)

圖2（上）是能夠支持小組協(xié)作、帶有可視化共享設(shè)備的多桌面連通教室，通過(guò)使用可視化設(shè)備，捕獲每個(gè)學(xué)習(xí)者的活動(dòng)數(shù)據(jù)，每個(gè)桌面動(dòng)態(tài)記錄學(xué)生在每組中的活動(dòng)，然后傳輸?shù)街醒氪鎯?chǔ)庫(kù)；用以量化學(xué)生的表現(xiàn)和合作互動(dòng)學(xué)習(xí)的質(zhì)量，評(píng)估學(xué)生的成果，為教師提供信息。教師收到圖2（下）儀表盤(pán)所示的可視化信息后，通過(guò)監(jiān)督這些小組的表現(xiàn)，判斷某一組是否需要反饋；系統(tǒng)每隔半分鐘評(píng)估一個(gè)組，決定哪個(gè)組需要生成一個(gè)新的提示。這樣，老師才能最終確定是否所有小組都有反復(fù)出現(xiàn)的錯(cuò)誤或者是否全班都需要做某些方面問(wèn)題的解釋。

4.人機(jī)協(xié)同教研和備課

做好教研和備課是開(kāi)展好課堂教學(xué)的前提與基礎(chǔ)，精心研究教學(xué)內(nèi)容、認(rèn)真設(shè)計(jì)教學(xué)流程、科學(xué)安排師生交互等，都是教研和備課時(shí)需要思考與解決的問(wèn)題?，F(xiàn)在通過(guò)豐富的智能系統(tǒng)，可以支撐教師開(kāi)展上述工作。比如，教學(xué)設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具、大量智慧教學(xué)平臺(tái)中儲(chǔ)存的教學(xué)資源，教師可依靠這些工具和資源，走出傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)式備課模式，能看到更廣大區(qū)域甚至全國(guó)名師對(duì)同一堂課的設(shè)計(jì)，能夠大幅度拓展教師開(kāi)展同課異構(gòu)的選型范圍。人工智能將教研活動(dòng)置于“從遲鈍變得更聰明”的價(jià)值訴求之下，重構(gòu)著教研的知識(shí)秩序，從而實(shí)現(xiàn)聰明教研（楊欣，2020）。

人機(jī)協(xié)同理念下的教研和備課，需要教師對(duì)教學(xué)平臺(tái)、各類智能系統(tǒng)進(jìn)行深入了解，能夠借助這些平臺(tái)和系統(tǒng)開(kāi)展教學(xué)設(shè)計(jì)，思考教學(xué)中如何應(yīng)用智能化課堂觀察、學(xué)生行為識(shí)別、學(xué)情收集、自動(dòng)評(píng)分等工具，把這些應(yīng)用嵌入到課堂教學(xué)流程中。比如，俄勒岡州立大學(xué)對(duì)一門(mén)大學(xué)代數(shù)課程進(jìn)行了“適應(yīng)性重新設(shè)計(jì)”。兩年后，課程通過(guò)率從65%上升到77%，退學(xué)率從11%下降到4%。表2所示就是輔助教師開(kāi)展教學(xué)的一部分人機(jī)協(xié)同教學(xué)系統(tǒng)。

表2 人機(jī)協(xié)同教學(xué)系統(tǒng)（部分）

（二）學(xué)生端的自適應(yīng)學(xué)習(xí)

人機(jī)協(xié)同輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，主要包括輔助學(xué)生語(yǔ)言學(xué)習(xí)、閱讀學(xué)習(xí)、編程學(xué)習(xí)、寫(xiě)作學(xué)習(xí)等，輔助學(xué)生開(kāi)展元認(rèn)知和自我評(píng)估，為學(xué)生提供反饋，還能激勵(lì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，輔助情感干預(yù)等，促使人機(jī)協(xié)同下學(xué)生的學(xué)習(xí)走向自適應(yīng)學(xué)習(xí)，如表3所示。支持自適應(yīng)學(xué)習(xí)的各種技術(shù)或平臺(tái)，旨在模仿或支持優(yōu)秀的教學(xué)者，以便為每個(gè)學(xué)生提供最佳的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，這里的技術(shù)、平臺(tái)僅是模仿或支持，絕非全部的替代。

表3 部分人機(jī)協(xié)同的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)列表

類型平臺(tái)/系統(tǒng)名稱簡(jiǎn)介24.SE-Coach給學(xué)生提供個(gè)性化的支持，旨在幫助學(xué)生獲得某個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)的元認(rèn)知技能25.EA-Coach元認(rèn)知提供自適應(yīng)支持，包括一個(gè)創(chuàng)新的例子選擇機(jī)制，選擇最有潛力的例子來(lái)觸發(fā)學(xué)習(xí)，即使用例子來(lái)幫助解決問(wèn)題26.HSSE當(dāng)學(xué)生在系統(tǒng)幫助下解決問(wèn)題時(shí)，它就學(xué)生的求助行為提供反饋27.MetaTutor培養(yǎng)和訓(xùn)練學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)過(guò)程28.MGRs具有多種表示和自我解釋提示的系統(tǒng)，使用多種圖形表示支持分?jǐn)?shù)（數(shù)學(xué)）學(xué)習(xí)以個(gè)體為單位分配問(wèn)題給學(xué)生，監(jiān)控學(xué)生的解決步驟，提供與上下文相關(guān)的反饋和提示30.Wayang Outpost 綜合學(xué)生的認(rèn)知、元認(rèn)知和情感因素，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需要做出教學(xué)決策29.Cognitive Tutor寫(xiě)作31.Utility Value 寫(xiě)作干預(yù)程序，自動(dòng)論文評(píng)分32.AWA學(xué)術(shù)寫(xiě)作分析工具，為學(xué)生的初稿寫(xiě)作提供形成性反饋33.W-Pal通過(guò)明確的策略指導(dǎo)、 刻意練習(xí)和自動(dòng)反饋，提高學(xué)生的寫(xiě)作水平其它34.LOGAX互助式輔導(dǎo)工具，構(gòu)建提示和反饋35.FUMA為MOOC 學(xué)生提供個(gè)性化支持36.OMRaaT對(duì)數(shù)學(xué)成績(jī)不好的學(xué)生提供個(gè)別輔導(dǎo)37.Chem Tutor 支持本科生化學(xué)學(xué)習(xí)的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，呈現(xiàn)化學(xué)概念的認(rèn)知模型38.AutoTutor能感知學(xué)習(xí)者的行為和情緒，用自然語(yǔ)言和學(xué)習(xí)者對(duì)話

目前，技術(shù)適應(yīng)學(xué)習(xí)者主要包含兩種策略：一種是根據(jù)適應(yīng)性因素設(shè)計(jì)適應(yīng)個(gè)人的學(xué)習(xí)經(jīng)歷； 另外一種是根據(jù)學(xué)習(xí)者當(dāng)前學(xué)過(guò)、掌握的知識(shí)內(nèi)容，進(jìn)而推算出下一步可能的學(xué)習(xí)路徑 （Smart Sparrow，et al.，2021）。其中，知識(shí)追蹤和知識(shí)圖譜技術(shù)起到關(guān)鍵作用。適應(yīng)性的根本是對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)情的精準(zhǔn)判斷，需要準(zhǔn)確的評(píng)估學(xué)習(xí)者當(dāng)前的學(xué)習(xí)狀態(tài)和科學(xué)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的未來(lái)走向。因此，學(xué)情判斷、智能預(yù)測(cè)等功能，已經(jīng)成為自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的常規(guī)性功能。

我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前人機(jī)協(xié)同背景下的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，主要呈現(xiàn)出如下特征：

一是自我設(shè)計(jì)。人機(jī)協(xié)同支持下的學(xué)習(xí)者自我設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)，將幫助學(xué)習(xí)者解決“我要學(xué)什么？”“我該如何學(xué)？”“我要學(xué)到什么程度？”等問(wèn)題。有學(xué)者對(duì)學(xué)生基于知識(shí)地圖的自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)設(shè)計(jì)，開(kāi)展了實(shí)證研究。研究表明，自我導(dǎo)向的學(xué)習(xí)在強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者獨(dú)立性與自主性的同時(shí)，又為學(xué)習(xí)者提供一定的引導(dǎo)與參照（李士平，等，2016）。而智能系統(tǒng)支持下的學(xué)習(xí)者自我設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)需求，按照自己的節(jié)奏進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)，以促進(jìn)真實(shí)學(xué)習(xí)的發(fā)生。

二是自我監(jiān)控。在傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)習(xí)者往往只能借助自我經(jīng)驗(yàn)或教師提示，監(jiān)控自己的學(xué)習(xí)過(guò)程。但在智能技術(shù)的幫助下，科學(xué)的數(shù)據(jù)記錄和分析，能幫助學(xué)習(xí)者更好地監(jiān)控自己的學(xué)習(xí)過(guò)程。例如，莫拉萊斯·烏魯希亞等 （Morales-Urrutia，et al.，2020）為學(xué)生建立“情感學(xué)習(xí)伴侶”，它可以嘗試與學(xué)生建立同理心，使學(xué)生感到被理解，以幫助學(xué)生了解并調(diào)節(jié)自己的學(xué)習(xí)情緒。研究顯示，具有“情感學(xué)習(xí)伴侶”支持的學(xué)生，在個(gè)性化、執(zhí)行力和情緒管理等方面，均具有更好的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)滿意度。

三是自我調(diào)節(jié)。賓特里奇等 （Pintrich，et al.，1990）較早使用自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)（Self-Regulated Learning，SRL）這一表述，認(rèn)為自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)一方面關(guān)注學(xué)習(xí)者如何主動(dòng)制訂適合自身的個(gè)性化學(xué)習(xí)策略，另一方面是關(guān)注學(xué)習(xí)者在目標(biāo)制訂、學(xué)習(xí)過(guò)程、評(píng)估反思三階段的具體表現(xiàn)。現(xiàn)在眾多的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠輔助學(xué)生自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)過(guò)程，比如，應(yīng)用Betty’s Brain 系統(tǒng)對(duì)初中三年級(jí)學(xué)生進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，大部分學(xué)生能有效地調(diào)節(jié)自己的認(rèn)知策略、元認(rèn)知和情緒（韓建華，2017）。薩布林等（Sabourin，et al.，2013）以情緒為基點(diǎn)，對(duì)基于游戲的學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)生的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)進(jìn)行研究，學(xué)生們被提示以一種類似于當(dāng)今許多社交網(wǎng)絡(luò)工具中所采用的方式，來(lái)反思自己的情緒和狀態(tài)，不斷自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)過(guò)程。研究結(jié)果顯示，這種動(dòng)態(tài)反思與調(diào)節(jié)效果明顯。

四是自我評(píng)價(jià)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)打破了學(xué)習(xí)者以成績(jī)作為自我評(píng)估的唯一標(biāo)準(zhǔn)，以促進(jìn)學(xué)習(xí)者更加全面真實(shí)地評(píng)估自己。比如，蘇萊曼等（Suleman，et al.，2016）開(kāi)發(fā)了NDLtutor，調(diào)查了系統(tǒng)對(duì)學(xué)習(xí)者自我評(píng)價(jià)和自我反思的影響。結(jié)果顯示，該系統(tǒng)能夠顯著提高學(xué)習(xí)者自我評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性，為促使學(xué)習(xí)者進(jìn)行自我反思，提供了有效支持。

（三）教育教學(xué)管理中的人機(jī)協(xié)同

教育管理和教育決策場(chǎng)景下的人機(jī)協(xié)同，已日益顯現(xiàn)出重要性。當(dāng)前，各類教育大數(shù)據(jù)平臺(tái)日趨成熟，無(wú)論是校長(zhǎng)對(duì)一所學(xué)校的管理還是區(qū)域?qū)用娴慕逃鞴懿块T(mén)，對(duì)某一區(qū)域做出決策時(shí)都會(huì)借助大數(shù)據(jù)。但緣于各種原因，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象仍然普遍，使得這些數(shù)據(jù)并不完整。如，校長(zhǎng)對(duì)教師的教學(xué)專業(yè)能力進(jìn)行評(píng)估時(shí)，該教師的執(zhí)教成績(jī)、所獲得的獎(jiǎng)懲、年度考核等級(jí)、民主評(píng)議情況等，進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺(tái)都非難事。但如果僅依靠這些數(shù)據(jù)，并不能完全反映這位教師的教學(xué)專業(yè)能力。校長(zhǎng)還應(yīng)從班主任、該位老師教過(guò)的學(xué)生及學(xué)生家長(zhǎng)等多方面，獲取諸多評(píng)價(jià)反饋，負(fù)責(zé)任的校長(zhǎng)需要將這些評(píng)價(jià)反饋與前述那些易獲取的數(shù)據(jù)匯集在一起，才能做出最終且合理的評(píng)價(jià)。因此，在教育管理和決策這個(gè)層面，人機(jī)協(xié)同的關(guān)鍵是融合機(jī)器智能與人工數(shù)據(jù)，然后由人最終做出決策。可見(jiàn)，教育管理和教育決策場(chǎng)景下的人機(jī)協(xié)同，既源于決策數(shù)據(jù)存在不完整性，也源于科學(xué)決策的主體不能交由機(jī)器這一倫理問(wèn)題。

未來(lái)改進(jìn)的方向，在于不斷提升人機(jī)協(xié)同的精確性。即人工智能支撐下的教育大腦要以數(shù)據(jù)為依托，通過(guò)人機(jī)協(xié)同，為教育賦能。例如，湖州吳興區(qū)“教育大腦”（教育魔方）項(xiàng)目，已于2021年底全面上線，該項(xiàng)目按照“1 個(gè)數(shù)據(jù)艙+6 大模塊+N 個(gè)應(yīng)用”的思路進(jìn)行建設(shè)，通過(guò)系統(tǒng)整合、資源融合、數(shù)據(jù)歸集等途徑，可實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策、智慧管理、精準(zhǔn)教學(xué)、高效服務(wù)等不同教學(xué)管理需求（《吳興觀察》，2021）。

教育評(píng)價(jià)和考試中人工智能的引入和應(yīng)用與日俱增?？荚嚨哪康膹膩?lái)都不是只為了告知學(xué)生、家長(zhǎng)和老師一個(gè)學(xué)習(xí)的結(jié)果，其價(jià)值在于做出科學(xué)的評(píng)價(jià)，據(jù)此為學(xué)生后續(xù)的學(xué)習(xí)提供更科學(xué)合理的建議。因此，考試或評(píng)測(cè)的過(guò)程，要結(jié)合學(xué)生個(gè)性給學(xué)生做出個(gè)性化、發(fā)展性的評(píng)測(cè)，以調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性。如果僅靠當(dāng)下的自動(dòng)評(píng)分、無(wú)紙考試等技術(shù)，并不能實(shí)現(xiàn)上述這些目標(biāo)。表現(xiàn)在試題試卷上，個(gè)性化組卷要以系統(tǒng)及教師能掌握的學(xué)情為前提，題目的難度、區(qū)分度要由教師做出設(shè)定；題目中一些主觀題目，包括一些可以有多種回答的題目，都需要教師給出評(píng)分。所以，考試、評(píng)測(cè)情境下的人機(jī)協(xié)同顯得很有必要，不能簡(jiǎn)單交由智能系統(tǒng)來(lái)完成。

人機(jī)協(xié)同在學(xué)校管理領(lǐng)域的應(yīng)用，在排課系統(tǒng)、學(xué)業(yè)預(yù)警等方面也效果顯著。中小學(xué)選課走班越來(lái)越普遍，人機(jī)協(xié)同的排課系統(tǒng)一方面可以解決人工排課費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問(wèn)題，另一方面可以解決機(jī)器排課缺乏靈活性和人性化的不足。人工智能技術(shù)推動(dòng)了學(xué)業(yè)預(yù)警的科學(xué)性和有效性，不僅可以減少教師和學(xué)校的工作量，對(duì)學(xué)困生給予針對(duì)性的指導(dǎo)和幫助；還可以使學(xué)生了解自身的學(xué)業(yè)現(xiàn)狀，使其產(chǎn)生危機(jī)感，從而有效地改善學(xué)習(xí)?？梢?jiàn)，人機(jī)協(xié)同下的學(xué)業(yè)預(yù)警，集人性化和科學(xué)化于一身，發(fā)揮著“人類智能”和“機(jī)器智能”的共同優(yōu)勢(shì)，以輔助學(xué)生學(xué)習(xí)和學(xué)校教育管理，不斷提高教育教學(xué)質(zhì)量。

五、非正式教育系統(tǒng)中的人機(jī)協(xié)同教育場(chǎng)景建構(gòu)與應(yīng)用

近年來(lái)，人工智能賦能教育應(yīng)用的場(chǎng)景日益豐富、應(yīng)用形式更加多樣，已經(jīng)滲透于各個(gè)領(lǐng)域。在正式教育中，主要體現(xiàn)在課堂教學(xué)、教育管理和教育評(píng)價(jià)等方面。而在非正式教育系統(tǒng)中，主要表現(xiàn)在家庭教育、社區(qū)教育、成人教育、特殊教育、場(chǎng)館教育等多種場(chǎng)景。與此相對(duì)應(yīng)，在這些場(chǎng)景下的人機(jī)協(xié)同表現(xiàn)，均有其不同特性。比如，在家庭教育中，人機(jī)協(xié)同體現(xiàn)為對(duì)親子互動(dòng)的促進(jìn)，在成人教育、社區(qū)教育和特殊教育中，體現(xiàn)為將各類學(xué)習(xí)平臺(tái)作為學(xué)伴、助理，在場(chǎng)館教育中人機(jī)協(xié)同更多體現(xiàn)為虛實(shí)解說(shuō)者、學(xué)習(xí)陪伴者等。

（一）家庭教育

現(xiàn)在各類面向幼兒、中小學(xué)生的培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)、系統(tǒng)已非常豐富，使用場(chǎng)景主要是面向家庭。但如果家長(zhǎng)任由孩子自主使用這些系統(tǒng)或平臺(tái)，會(huì)帶來(lái)潛在負(fù)效應(yīng)：首先，孩子以學(xué)習(xí)之名在電腦或手機(jī)上做與學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的事情，沉迷游戲、長(zhǎng)時(shí)間面對(duì)電腦所造成的視力下降等問(wèn)題隨之而來(lái)。其次，即使孩子有較好的自律性和學(xué)習(xí)自主性，家長(zhǎng)的陪同、輔助講解、增加親子對(duì)話等依然非常必要。因此，人機(jī)協(xié)同為家庭教育賦能，可貫穿于家庭教育的方方面面。

在家庭作業(yè)方面，機(jī)器可以協(xié)助家長(zhǎng)更好地進(jìn)行學(xué)業(yè)輔導(dǎo)。比如，門(mén)迪西諾等（Mendicino，et al.，2009）研究表明，計(jì)算機(jī)支持家庭作業(yè)的學(xué)習(xí)效果效應(yīng)值為0.61，已超過(guò)傳統(tǒng)的紙筆作業(yè)。在親子互動(dòng)方面，人機(jī)協(xié)同的新技術(shù)幫助家長(zhǎng)了解孩子需求，促進(jìn)父母與孩子間的有效互動(dòng)。比如，對(duì)話閱讀是一種讓成年人和兒童在對(duì)話中一起閱讀，這些對(duì)話通常是由父母的引導(dǎo)行為引發(fā)，但父母并不總是自發(fā)地進(jìn)行這種行為。為此，萊克什米等（Lekshmi，et al.，2021）設(shè)計(jì)了Parent-EMBRACE，使用具身認(rèn)知方法，專為在美國(guó)的拉美裔雙語(yǔ)學(xué)習(xí)家庭設(shè)計(jì)。這個(gè)人機(jī)協(xié)同程序?yàn)楦改柑峁┛蓡?wèn)的問(wèn)題，包括一個(gè)儀表板顯示父母的提問(wèn)行為；并通過(guò)調(diào)整問(wèn)題提示，來(lái)適應(yīng)父母與孩子之間的行為。研究表明，這一系統(tǒng)適時(shí)提醒父母進(jìn)行干預(yù)，可以提高兒童的語(yǔ)言技能及推理能力。

（二）成人教育

人機(jī)協(xié)同能夠在許多場(chǎng)景輔助終身學(xué)習(xí)與成人教育，為當(dāng)下成人學(xué)習(xí)者提供更豐富的學(xué)習(xí)資源和更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。比如，對(duì)于第二語(yǔ)言的成人學(xué)習(xí)者，人機(jī)協(xié)同語(yǔ)音翻譯、對(duì)話等正發(fā)揮著智能教師的作用。在正規(guī)學(xué)校教育系統(tǒng)的語(yǔ)言課中，所教授的知識(shí)往往與許多語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的實(shí)際生活脫節(jié)。如，詞匯教學(xué)課程往往反映了課程編寫(xiě)者對(duì)學(xué)習(xí)者詞匯需求的看法，而不是學(xué)習(xí)者自身的實(shí)際需求。為此，阿布哈里爾等（Abou-Khalil，et al.，2021）分析居住在黎巴嫩和德國(guó)的敘利亞難民現(xiàn)實(shí)生活的詞匯需求，追蹤學(xué)習(xí)者在搜索詞匯時(shí)的數(shù)據(jù)，收集學(xué)習(xí)者在日常生活中需要的單詞，為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的詞匯推薦。對(duì)于在職工作人員，人機(jī)協(xié)同還可幫助成人學(xué)習(xí)者科學(xué)診斷自己的職業(yè)需求，規(guī)劃自身職業(yè)的發(fā)展道路。例如，阿格拉沃爾等（Agrawal，et al.，2017）建立持續(xù)認(rèn)知職業(yè)伙伴的經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)，該伙伴系統(tǒng)使用自然語(yǔ)言文本的各種數(shù)據(jù)源，根據(jù)核心專業(yè)知識(shí)和專業(yè)能力的匹配，向用戶推薦符合其個(gè)性能力發(fā)展的職業(yè)路徑、課程和工作，以助力職業(yè)學(xué)習(xí)者的職業(yè)發(fā)展。

（三）特殊教育

人工智能等技術(shù)的發(fā)展，對(duì)于特殊兒童具有很大的應(yīng)用價(jià)值。借助人機(jī)協(xié)同智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，在一定程度上提高診斷學(xué)習(xí)障礙準(zhǔn)確性的同時(shí)，通過(guò)有效干預(yù)，還能夠幫助具有學(xué)習(xí)障礙的兒童克服困難，提升家庭和社會(huì)應(yīng)對(duì)學(xué)習(xí)障礙的能力 （王彥嬌，等，2019）。例如，針對(duì)自閉癥兒童在社交方面的困難，可借助虛擬環(huán)境中的交互方式來(lái)緩解這一問(wèn)題。奧爾康等（Alcorn，et al.，2011）使用echo VE（Virtual Environment）創(chuàng)建虛擬角色，通過(guò)跟隨角色的目光或指向來(lái)選擇對(duì)象。研究結(jié)果表明，患有自閉癥譜系障礙的幼兒，可以跟隨虛擬角色的目光和手勢(shì)提示，進(jìn)行相關(guān)的學(xué)習(xí)或體驗(yàn)活動(dòng)，并做出積極的反應(yīng)。

在線教育資源中經(jīng)常包含一些信息性的圖片，由于缺少解釋或圖片描述不完整，有視覺(jué)障礙的學(xué)習(xí)者往往無(wú)法理解這些圖片。有學(xué)者研究使用結(jié)構(gòu)化模板來(lái)簡(jiǎn)化自動(dòng)生成高質(zhì)量描述的任務(wù)，并提出了一個(gè)程序來(lái)評(píng)估所產(chǎn)生的描述內(nèi)容，無(wú)需專家參與。結(jié)果表明，這種人機(jī)協(xié)同的結(jié)構(gòu)化模板，成功地捕捉了較簡(jiǎn)單的圖表類型中的信息，比如，柱狀圖和餅狀圖（Tian，et al.，2021）。因此，針對(duì)特殊兒童的教育或矯正，人機(jī)協(xié)同能夠更科學(xué)準(zhǔn)確地識(shí)別學(xué)習(xí)者的困難，給予有效反饋和幫助，協(xié)助家長(zhǎng)和教師關(guān)注孩子的情緒、情感等問(wèn)題，并提供有效干預(yù)。

（四）場(chǎng)館教育

在科學(xué)館、 博物館等非正式學(xué)習(xí)場(chǎng)景下開(kāi)展研學(xué)課程，是當(dāng)前很多學(xué)校所采納的教學(xué)形式。隨著人工智能的發(fā)展，人機(jī)協(xié)同技術(shù)在場(chǎng)館教育中的應(yīng)用日益受到重視。埃默森等（Emerson，et al.，2021）在一個(gè)關(guān)于環(huán)境可持續(xù)性和未來(lái)世界的互動(dòng)展覽中，配備了多個(gè)傳感器，使用多模態(tài)軌跡分析，來(lái)構(gòu)建參觀者參與度的計(jì)算模型，以捕捉參觀者在參觀過(guò)程中的行為，包括他們的姿勢(shì)、面部表情、互動(dòng)記錄和眼睛凝視等。研究結(jié)果表明，基于上述多模態(tài)參觀者的數(shù)據(jù)分析，可以作為參觀者參與建模的基礎(chǔ)，以增強(qiáng)其在博物館等中的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。萊恩等 （Lane，et al.，2011）在以科學(xué)教育為主的波士頓科學(xué)博物館中，設(shè)置Coach Mike 虛擬人（如圖3所示），Mike 通過(guò)使用動(dòng)畫(huà)、 手勢(shì)和合成語(yǔ)音，提供了幾種形式的學(xué)習(xí)支持，幫助參觀者解決問(wèn)題并給予定向的指導(dǎo)，其功能就如同是一個(gè)教學(xué)代理。

圖3 波士頓科學(xué)博物館3D 虛擬人Mike

六、結(jié)語(yǔ)與展望

我們通過(guò)以上文獻(xiàn)綜述發(fā)現(xiàn)，如何更好地將人類和人工智能的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，已成為今后人工智能教育應(yīng)用的重要方向。眾所周知，教學(xué)是一種高創(chuàng)造、認(rèn)知型的工作，在教育教學(xué)領(lǐng)域，人機(jī)協(xié)同將是未來(lái)主要的工作模式。因此，各類智能教學(xué)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，必須清醒地認(rèn)識(shí)到教師這個(gè)角色及相應(yīng)的崗位，尚不能被AI 輕易取代。所以，無(wú)論是人工智能技術(shù)，還是人機(jī)協(xié)同的這些系統(tǒng)工具，要在實(shí)際課堂上得到有效應(yīng)用，其設(shè)計(jì)必須充分尊重教師和學(xué)生的具體需求。為此，國(guó)外已有一些研究者認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)。比如，霍爾斯坦等（Holstein，et al.，2019）等人在研究中，收集了師生對(duì)24 種設(shè)計(jì)概念的反饋信息，發(fā)現(xiàn)了教師和學(xué)生在課堂上都期望存在一種“隱藏的”師生溝通渠道，使學(xué)生能單獨(dú)向教師傳遞求助或其他敏感信息，而不愿讓其他人知道。另外，學(xué)生雖然對(duì)人工智能系統(tǒng)未經(jīng)允許就跟老師共享其個(gè)人學(xué)情的行為感到不安，但學(xué)生也反對(duì)讓自己完全控制這些系統(tǒng)，即學(xué)生在技術(shù)環(huán)境下依然渴望與教師進(jìn)行溝通。師生的這些獨(dú)特需求，為設(shè)計(jì)更加理想的人機(jī)協(xié)同教學(xué)系統(tǒng)，提供了學(xué)習(xí)心理學(xué)依據(jù)。

我們認(rèn)為，技術(shù)對(duì)未來(lái)社會(huì)的主導(dǎo)，不外乎人類主導(dǎo)、機(jī)器主導(dǎo)和人機(jī)結(jié)合主導(dǎo)這樣三種可能。人類當(dāng)然希望由自身主導(dǎo)社會(huì)的發(fā)展和各類系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)，但科技的迅猛發(fā)展，人類又必須依賴人機(jī)結(jié)合來(lái)完成這一主導(dǎo)任務(wù)。伴隨機(jī)器智能的不斷進(jìn)步，人類在安排、利用機(jī)器智能的同時(shí)，機(jī)器智能主動(dòng)與人類開(kāi)展協(xié)同的價(jià)值與空間越來(lái)越顯現(xiàn)出重要性。比如，科學(xué)研究就是一種高認(rèn)知型工作，人工智能正在幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的未知領(lǐng)域甚至科學(xué)規(guī)律?？茖W(xué)家在與人工智能的協(xié)同工作中，會(huì)將人工智能作為“科研助理”以加速科研的流程或效率；同時(shí)，也在促使人工智能完成具有高適應(yīng)性和高自由度的科研任務(wù)。比如，已有機(jī)器人科學(xué)家可以實(shí)現(xiàn)自主思考，與人類會(huì)話（Burger ，et al.，2020）。另外，在正式或非正式的教學(xué)情境下，隨著機(jī)器智能的迅速發(fā)展，智能教學(xué)系統(tǒng)的適應(yīng)性和自由度也在大幅提升； 人機(jī)協(xié)同的技術(shù)本原從計(jì)算處理能力不斷走向?qū)W情感知，從學(xué)伴、 助教角色的扮演演進(jìn)到數(shù)字孿生體的形成和虛擬學(xué)習(xí)場(chǎng)景的搭建，其內(nèi)涵與功能日趨豐富。

所以，我們必須承認(rèn)，電腦已經(jīng)“入侵”了過(guò)去被認(rèn)為是人類特有的領(lǐng)域，機(jī)器智能開(kāi)始在新的數(shù)學(xué)證明及古文字翻譯中完勝人類，這足以說(shuō)明機(jī)器智能具有超乎想象的發(fā)展空間。腦機(jī)接口和數(shù)字孿生體等新技術(shù)的發(fā)展，正顯現(xiàn)增強(qiáng)智能的強(qiáng)勁態(tài)勢(shì)。雖然應(yīng)用腦機(jī)接口直接將知識(shí)傳輸給學(xué)習(xí)者——這種天方夜譚式的科幻場(chǎng)景能否實(shí)現(xiàn)尚未可知，但倘若學(xué)校的數(shù)字孿生體和教學(xué)場(chǎng)景的元宇宙成為現(xiàn)實(shí)，教與學(xué)大數(shù)據(jù)變得更為完整、數(shù)據(jù)可視化程度更高，并且動(dòng)態(tài)操控更加便捷的話；那么，人機(jī)協(xié)同的教育教學(xué)與管理等會(huì)更為精準(zhǔn)與有效。同時(shí)，教育機(jī)器人將從被動(dòng)的信息供給走向主動(dòng)地與教師協(xié)同開(kāi)展教學(xué)，主動(dòng)與學(xué)習(xí)者交流?？傊?，未來(lái)人機(jī)協(xié)同在教育教學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用，會(huì)愈加廣泛而有力。