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摘要：以ChatGPT為代表的新一代人工智能的飛速發(fā)展及其在教育領(lǐng)域的深度應(yīng)用，為教師實(shí)施精準(zhǔn)教學(xué)和學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了便捷，但同時(shí)也引發(fā)了學(xué)生過(guò)度依賴機(jī)器、教師在教學(xué)中的主體地位被削弱等弊端?；跀?shù)字人和生成式人工智能等技術(shù)建構(gòu)的教師本體的數(shù)智分身，由于具有外觀一致性、反饋智能性、多重分身性、過(guò)程監(jiān)控性與人機(jī)協(xié)同性等特征，能為人工智能時(shí)代教師本位的人機(jī)共教提供適切支持?；跀?shù)智分身的人機(jī)共教系統(tǒng)涉及學(xué)生、教師、數(shù)智分身三大主體，包含人機(jī)物互聯(lián)的教育環(huán)境和智能支撐技術(shù)等核心要素，其在教學(xué)中的應(yīng)用應(yīng)當(dāng)重視從人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)作教學(xué)、師生本體交互等方面設(shè)計(jì)數(shù)智分身參與教學(xué)的過(guò)程。將數(shù)智分身的原型系統(tǒng)應(yīng)用于“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”課程中開(kāi)展的研究表明：所提供的輔導(dǎo)內(nèi)容具有較高的準(zhǔn)確性，能幫助學(xué)生更輕松地理解并完成學(xué)習(xí)任務(wù)；與傳統(tǒng)機(jī)器智能輔導(dǎo)系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)中數(shù)智分身的教師形象有助于拉近師生之間的距離并讓學(xué)生感受到來(lái)自教師的關(guān)懷。

關(guān)鍵詞：數(shù)智分身；教師本位；人機(jī)共教；生成式人工智能；ChatGPT

中圖分類號(hào)：G434" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " 文章編號(hào)：1009-5195（2024）04-0085-09" doi10.3969/j.issn.1009-5195.2024.04.010

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基金項(xiàng)目：2021年度國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生課堂狀態(tài)協(xié)同判別及解釋模型研究”（62177039）；重慶市高等教育科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“以教育新基建支撐高質(zhì)量教育體系建設(shè)研究”（ACA210010）。

作者簡(jiǎn)介：廖劍，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，西南大學(xué)教育學(xué)部（重慶 400715）；許邯鄲，本科生，西南大學(xué)教育學(xué)部（重慶 400715）；劉明（通訊作者），博士，教授，博士生導(dǎo)師，西南大學(xué)教育學(xué)部（重慶 400715）；柘龍婷 ，碩士研究生，西南大學(xué)教育學(xué)部（重慶 400715）；鐘林容，本科生，西南大學(xué)教育學(xué)部（重慶 400715）。

一、引言

從2022年教育部工作要點(diǎn)提出“實(shí)施教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動(dòng)”，到黨的二十大報(bào)告明確提出“推進(jìn)教育數(shù)字化”，教育數(shù)字化及智能化建設(shè)日益成為當(dāng)前我國(guó)教育改革和發(fā)展的焦點(diǎn)。近年來(lái)，以ChatGPT為代表的新一代人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，已使得人機(jī)邊界越來(lái)越模糊（肖仰華，2023）。也有學(xué)者從進(jìn)化論的視角提出，人工智能的發(fā)展已呈現(xiàn)出不可逆之勢(shì)，即將到達(dá)奇點(diǎn)時(shí)刻，完成弱人工智能向強(qiáng)人工智能的變遷，并由此改變社會(huì)每個(gè)行業(yè)的存在形態(tài)（張學(xué)軍等，2020；祝智庭等，2019）。

未來(lái)強(qiáng)人工智能一方面將促進(jìn)教育數(shù)字化與智能化的深度轉(zhuǎn)型，為教學(xué)改革提供新動(dòng)能，如通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)的智能規(guī)劃（Meng et al.，2021）、教學(xué)材料的智能生成（高琳琦，2023）、師生教與學(xué)狀態(tài)的智能識(shí)別（Xie et al.，2019）、智能交流輔導(dǎo)（Deng et al.，2022；Lim et al.，2023）等，彌補(bǔ)傳統(tǒng)教學(xué)中教師受精力限制難以顧及學(xué)生個(gè)體差異的不足，從而實(shí)現(xiàn)可兼顧學(xué)生不同個(gè)性風(fēng)格和水平步調(diào)的個(gè)性化學(xué)習(xí)和差異化教學(xué)（Carolan et al.，2007）。另一方面，強(qiáng)人工智能也將動(dòng)搖我們對(duì)教育的原有理解，從而產(chǎn)生前所未有的困惑與焦慮（唐漢衛(wèi)，2018），如當(dāng)人工智能強(qiáng)大到能獨(dú)立輔導(dǎo)學(xué)生后，學(xué)生可能會(huì)過(guò)度依賴人工智能而忽略教師的作用，教師的主體地位也將被削弱，甚至產(chǎn)生被人工智能取代的擔(dān)憂。

在此背景下，本文基于人本人工智能的理念（祝智庭等，2021），強(qiáng)調(diào)未來(lái)人機(jī)共生關(guān)系中必須以人為核心地位來(lái)構(gòu)建人機(jī)協(xié)同智能，由此提出用“數(shù)智分身”來(lái)詮釋強(qiáng)人工智能時(shí)代人類教師的角色定位問(wèn)題，一方面利用數(shù)字人及大語(yǔ)言模型等技術(shù)模擬教師的外形及言語(yǔ)模式，實(shí)現(xiàn)與學(xué)生的一對(duì)一個(gè)性化輔導(dǎo)；另一方面教師也可監(jiān)控?cái)?shù)智分身與學(xué)生的交互并在必要時(shí)給予干預(yù)，從而保持對(duì)教學(xué)過(guò)程的掌控。

二、數(shù)智分身的概念厘定與特征內(nèi)涵

1.數(shù)智分身的概念厘定

數(shù)智分身中的“分身”，可從數(shù)字交往的定義推導(dǎo)而出。數(shù)字環(huán)境中發(fā)生著人與人、人與非人的相互交流與溝通，有學(xué)者將虛擬社會(huì)中的這種交流行為定義為“數(shù)字交往”（杜駿飛，2021），即一種基于信息且具有直接實(shí)踐性的數(shù)字實(shí)踐。在數(shù)字實(shí)踐中，人與人之間的數(shù)字交往必然會(huì)引發(fā)對(duì)人的分身的討論。數(shù)字交往中的“分身”是指基于多種情境的、虛實(shí)相間的“人”?，F(xiàn)實(shí)個(gè)體在數(shù)字交往中的“化身”也可看作是具有社會(huì)意義的“人”（杜駿飛，2022）。

數(shù)智分身中的“數(shù)智”，包含數(shù)字技術(shù)和數(shù)字智能兩層涵義，即可使用2D動(dòng)畫(huà)或3D建模等數(shù)字人技術(shù)模擬教師的外在形象，還可采取新一代生成式人工智能技術(shù)增強(qiáng)其分身的智能性。生成式人工智能是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的人工智能模型，其可以創(chuàng)造性地生成文本、圖像、代碼等內(nèi)容，像一個(gè)專家團(tuán)隊(duì)一樣回答各個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題，滿足用戶的個(gè)性化需要（Du et al.，2023）。數(shù)智分身憑借生成式人工智能實(shí)時(shí)的語(yǔ)言處理和強(qiáng)大的內(nèi)容生成能力，可以在與學(xué)生的交互過(guò)程中，提供更加自然、真實(shí)、高效的交互體驗(yàn)。

基于上述分析，本文將數(shù)智分身定義為一種基于數(shù)字人和生成式人工智能等技術(shù)建構(gòu)的具有真實(shí)教師外在形象、教學(xué)風(fēng)格及強(qiáng)智能性的虛擬教師，其能夠通過(guò)人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)與需求的偵測(cè)，并提供相應(yīng)的個(gè)性化輔導(dǎo)。在基于數(shù)智分身的教學(xué)過(guò)程中，教師本人可對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行總體規(guī)劃和監(jiān)控，在必要時(shí)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)行干預(yù)和指導(dǎo)，由此在確保教師主體地位的前提下，通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式促進(jìn)學(xué)生知識(shí)、技能及情感的全面發(fā)展，從而更好地滿足學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)和教師差異化教學(xué)的需求。

由于當(dāng)前已有較多易與數(shù)智分身混淆的相關(guān)概念，為厘清數(shù)智分身的內(nèi)涵特征，避免概念誤用混用，本文進(jìn)一步梳理并比較了數(shù)智分身的相關(guān)概念，包括數(shù)字分身（Digital Doppelganger）、數(shù)字化身（Digital Avatar）、數(shù)字孿生（Digital Twin）、數(shù)字人（Digital Human）等（見(jiàn)表1）。

通過(guò)比較分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字分身與數(shù)智分身都是現(xiàn)實(shí)人在數(shù)字世界的映射（姜雪，2019；白龍等，2022），但數(shù)字分身尚未強(qiáng)調(diào)其智能性。數(shù)字化身強(qiáng)調(diào)將現(xiàn)實(shí)中的人映射到虛擬世界，并且可改變化身的形象、行為與意識(shí)，由此完成虛擬世界中的相關(guān)任務(wù)（朱軍等，2023），其與數(shù)智分身相比，更多定位為現(xiàn)實(shí)生活的人在虛擬世界中操縱的虛擬角色。數(shù)字孿生通過(guò)精準(zhǔn)刻畫(huà)并描述物理實(shí)體，可實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字世界的互聯(lián)、互操作（劉冠群等，2023），其強(qiáng)調(diào)物理實(shí)體的數(shù)據(jù)模型在數(shù)字世界的映射，但相較于數(shù)智分身而言，其又弱化了智能性，且孿生的對(duì)象可能是設(shè)備。數(shù)字人是基于多模態(tài)人機(jī)交互和生成式人工智能等技術(shù)的支持，具有自驅(qū)的“思考”與交流能力，交互過(guò)程也可自主演變的虛擬人物（奚駿等，2022；陳衛(wèi)東等，2023），相較于數(shù)智分身而言，其外觀可與現(xiàn)實(shí)個(gè)體不一致。

總之，數(shù)智分身更能精準(zhǔn)地服務(wù)于課堂人機(jī)共教的情景，扮演教師本體的多重分身對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化指導(dǎo)，促進(jìn)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)與教師差異化教學(xué)，并確保教師在教學(xué)過(guò)程中的主體地位。

2.數(shù)智分身的內(nèi)涵特征

基于對(duì)數(shù)智分身相關(guān)概念的辨析，本文進(jìn)一步將數(shù)智分身的內(nèi)涵特征歸納為如下方面：

其一，外觀一致性。數(shù)智分身使用真實(shí)教師形象作為會(huì)話中的形象，能夠?qū)崿F(xiàn)與學(xué)生更為自然的交互，拉近與學(xué)生間的交互距離，學(xué)生也會(huì)更加信任和認(rèn)可教師的虛擬分身。

其二，反饋智能性。數(shù)智分身能夠基于學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和技能水平，評(píng)估其學(xué)習(xí)需求，并根據(jù)上下文語(yǔ)境提供恰當(dāng)?shù)幕卮鸷蜕蓚€(gè)性化的內(nèi)容，實(shí)時(shí)高效為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持，且不受時(shí)空限制。

其三，多重分身性。數(shù)智分身扮演教師分身的角色，意味著有多個(gè)教師分身分別與學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的交流，每個(gè)學(xué)生都有其專屬的虛擬教師，學(xué)生可按照自己的節(jié)奏和方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而使得學(xué)習(xí)更加深入與高效。

其四，過(guò)程監(jiān)控性。教師主體通過(guò)監(jiān)控分身與學(xué)生的交互過(guò)程，及時(shí)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，進(jìn)而對(duì)學(xué)生進(jìn)行精準(zhǔn)的個(gè)性化指導(dǎo)；或根據(jù)教學(xué)需求和學(xué)生個(gè)體間的差異，對(duì)數(shù)智分身的輔導(dǎo)目標(biāo)進(jìn)行總體規(guī)劃，繼而優(yōu)化輔導(dǎo)內(nèi)容與方式。

其五，人機(jī)協(xié)同性。數(shù)智分身基于數(shù)字人與生成式人工智能等技術(shù)，通過(guò)與教師本體協(xié)同聯(lián)動(dòng)，共同支持學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)，為學(xué)生提供個(gè)性化指導(dǎo)與服務(wù)，滿足學(xué)生的差異化學(xué)習(xí)需求與能力發(fā)展。

三、基于數(shù)智分身的人機(jī)共教教學(xué)模式構(gòu)建

為了深入探究數(shù)智分身如何與教師協(xié)同實(shí)現(xiàn)差異化教學(xué)以及與學(xué)生協(xié)同實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)，本文基于人本人工智能的理念，進(jìn)一步構(gòu)建了數(shù)智分身、教師和學(xué)生之間的人機(jī)協(xié)同深度教學(xué)模式。所謂教學(xué)模式，就是基于一定的教學(xué)理論或思想，建立起來(lái)的較為穩(wěn)定的教學(xué)活動(dòng)結(jié)構(gòu)框架和活動(dòng)程序（余勝泉等，2003）。本研究首先構(gòu)建了數(shù)智分身人機(jī)共教的系統(tǒng)框架，其次提出了基于此框架的人機(jī)共教教學(xué)流程。

1.數(shù)智分身人機(jī)共教系統(tǒng)框架

基于數(shù)智分身的人機(jī)共教模式是由教師、學(xué)生、智能教學(xué)環(huán)境、智能技術(shù)及其應(yīng)用等要素建立起來(lái)的教學(xué)活動(dòng)結(jié)構(gòu)框架和活動(dòng)程序。數(shù)智分身人機(jī)共教系統(tǒng)框架包含學(xué)生、教師、數(shù)智分身三大主體，以及人機(jī)物互聯(lián)的教育環(huán)境和智能支撐技術(shù)等核心要素（見(jiàn)圖1），其系統(tǒng)框架如下：

數(shù)智分身人機(jī)共教系統(tǒng)框架的最外層包含軟件系統(tǒng)、支撐硬件、泛在網(wǎng)絡(luò)、課程資源四個(gè)要素，不僅構(gòu)成了人機(jī)物互聯(lián)的智能環(huán)境，亦成為數(shù)智分身人機(jī)共教教學(xué)模式的重要環(huán)境基礎(chǔ)。其中，軟件系統(tǒng)主要是指研究者開(kāi)發(fā)的基于生成式人工智能的各類智能學(xué)習(xí)工具，多指智能平臺(tái)或者軟件；支撐硬件是指電子白板、智能移動(dòng)設(shè)備等硬件設(shè)施；泛在網(wǎng)絡(luò)是指無(wú)所不在的、隨時(shí)隨地支持交互與通訊的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；課程資源是指教學(xué)活動(dòng)中所必需的一切教學(xué)素材的總和。

數(shù)智分身人機(jī)共教系統(tǒng)框架的中間層是智能技術(shù)支撐層，包括大語(yǔ)言模型、群智計(jì)算、情感計(jì)算、交互分析、數(shù)字人技術(shù)、語(yǔ)音合成、邊緣計(jì)算、云計(jì)算等技術(shù)。數(shù)智分身原型系統(tǒng)是基于這些智能支撐技術(shù)而開(kāi)發(fā)的，其中大語(yǔ)言模型可以根據(jù)不同情景與學(xué)生進(jìn)行智能會(huì)話，群智計(jì)算可以讓多個(gè)教師分身之間進(jìn)行協(xié)同工作，情感計(jì)算可以分析文本中的情感偏向并與學(xué)生進(jìn)行情感互動(dòng)，交互分析主要用于監(jiān)控、分析多個(gè)教師分身與學(xué)生之間的交互，數(shù)字人技術(shù)可以構(gòu)建真實(shí)的教師形象并模仿教師的表情、口型和動(dòng)作等，語(yǔ)音合成可以獲取教師的聲紋和模擬教師發(fā)音以拉近學(xué)生與教師數(shù)智分身之間的距離感，邊緣計(jì)算和云計(jì)算能夠?yàn)閺?qiáng)人工智能的算力和存儲(chǔ)提供支撐。

數(shù)智分身人機(jī)共教系統(tǒng)框架的最內(nèi)層為教學(xué)應(yīng)用層，可以應(yīng)用于復(fù)雜的教學(xué)場(chǎng)景。教師需依據(jù)學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)，以課程目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn)，確定教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容，設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)。數(shù)智分身?yè)碛薪處煹耐庠谛蜗蠛徒虒W(xué)風(fēng)格，能以智能會(huì)話的形式與學(xué)生進(jìn)行交互，并在理解學(xué)生最近發(fā)展區(qū)和教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。同時(shí)教師也可對(duì)數(shù)智分身進(jìn)行規(guī)劃與監(jiān)督，確保學(xué)生學(xué)習(xí)遇到較大困難時(shí)數(shù)智分身能夠和教師本體共同為學(xué)生學(xué)習(xí)提供差異化干預(yù)和個(gè)性化支持，從而以“人在領(lǐng)路”（祝智庭等，2021）的形式實(shí)現(xiàn)人機(jī)共教。

2.數(shù)智分身人機(jī)共教教學(xué)流程

數(shù)智分身人機(jī)共教教學(xué)模式下的教學(xué)組織方式更加多樣，師生互動(dòng)更加高效。本文從人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)作教學(xué)、師生本體交互三個(gè)方面設(shè)計(jì)了數(shù)智分身參與教學(xué)的過(guò)程，其中師生本體交互旨在查漏補(bǔ)缺，解決學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中未能得到數(shù)智分身有效反饋的問(wèn)題。整體上，該教學(xué)模式有助于學(xué)生利用教師的數(shù)智分身更好地理解和掌握知識(shí)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)；同時(shí)也可充分發(fā)揮教師的主體作用，對(duì)數(shù)智分身和學(xué)生的交互學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)并提供適時(shí)的反饋，最終實(shí)現(xiàn)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)與教師差異化教學(xué)的協(xié)同。其具體教學(xué)流程如圖2所示。

在人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)方面，數(shù)智分身在支持和促進(jìn)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，學(xué)生可以在解決學(xué)習(xí)任務(wù)和知識(shí)困惑等方面尋求數(shù)智分身的幫助和指導(dǎo)。數(shù)智分身借助生成式人工智能扮演學(xué)生的專屬智能導(dǎo)師，能夠理解學(xué)生的指令和問(wèn)題，并根據(jù)學(xué)生的提問(wèn)方式和需求靈活地提供學(xué)習(xí)支持與反饋，以幫助其更好地掌握知識(shí)和技能。數(shù)智分身的多重分身性使得每個(gè)學(xué)生都有其專屬的虛擬教師分身，都能獲得針對(duì)性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。通過(guò)與數(shù)智分身更加親切、自然的交流和互動(dòng)，學(xué)生可以更輕松地參與到學(xué)習(xí)中去，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的沉浸感和參與度，提高學(xué)習(xí)的效果和效率。與此同時(shí)，學(xué)生也會(huì)對(duì)數(shù)智分身的反饋進(jìn)行判斷，評(píng)估其準(zhǔn)確性和有效性；還可根據(jù)反饋?zhàn)灾髡{(diào)整學(xué)習(xí)策略和提問(wèn)方式，以獲取數(shù)智分身更加精細(xì)化的指導(dǎo)。這是一個(gè)雙向互動(dòng)的過(guò)程，學(xué)生和數(shù)智分身共同推動(dòng)了學(xué)習(xí)的進(jìn)程。由于數(shù)智分身能夠針對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的具體問(wèn)題和學(xué)習(xí)需求，提供適切、精準(zhǔn)、高效的教學(xué)建議和輔導(dǎo)，因而還表現(xiàn)出高度的反饋智能性。

在人機(jī)協(xié)作教學(xué)方面，數(shù)智分身的外觀一致性特征使得其具備真實(shí)教師的外在形象，通過(guò)模仿真實(shí)教師的教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)方法，可以實(shí)現(xiàn)與學(xué)生更為自然的交互。在交互過(guò)程中，學(xué)生一方面能感受到更為親切和個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，另一方面也能在師生情感交流過(guò)程中增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)力。從教師的角度來(lái)看，教師可將數(shù)智分身作為學(xué)習(xí)腳手架，支持學(xué)生在概念認(rèn)知、問(wèn)題解決和反思性思維增長(zhǎng)等方面的發(fā)展（Burgess et al.，2021）；還可根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)需求，制定出體現(xiàn)學(xué)生個(gè)體差異的教學(xué)計(jì)劃，設(shè)計(jì)數(shù)智分身的輔導(dǎo)方式；亦可監(jiān)控?cái)?shù)智分身與學(xué)生的交互過(guò)程，在必要時(shí)進(jìn)行干預(yù)，確保差異化教學(xué)的順利進(jìn)行。另外，數(shù)智分身還可記錄其與學(xué)生的交互過(guò)程與結(jié)果，為后續(xù)的教學(xué)研究和反思提供豐富的數(shù)據(jù)和素材。得益于數(shù)智分身的過(guò)程監(jiān)控，教師還可根據(jù)學(xué)生的交互學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及時(shí)地優(yōu)化和改進(jìn)分身，不斷調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和方式，提高數(shù)智分身個(gè)性化指導(dǎo)的針對(duì)性和有效性。

在師生本體交互方面，數(shù)智分身人機(jī)共教模式更有助于師生之間的高效交互。傳統(tǒng)教學(xué)過(guò)程中，師生交互主要體現(xiàn)為師生之間的問(wèn)答，即學(xué)生遇到問(wèn)題時(shí)向教師尋求幫助和指導(dǎo)，教師則根據(jù)學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解與掌握情況，給予相應(yīng)的輔導(dǎo)，并及時(shí)調(diào)整教學(xué)計(jì)劃。而在人機(jī)共教模式下，師生本體交互往往發(fā)生在學(xué)生與教師的數(shù)智分身交互之后。換言之，當(dāng)數(shù)智分身無(wú)法解決學(xué)生的問(wèn)題時(shí)，學(xué)生才會(huì)主動(dòng)請(qǐng)求教師的幫助。這種情況下，教師扮演了問(wèn)題解決者和學(xué)習(xí)指導(dǎo)者的角色，而不只是一個(gè)簡(jiǎn)單的知識(shí)傳授者?？傊瑪?shù)智分身有助于提高學(xué)生與教師交互的效率，便于教師更準(zhǔn)確地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和狀況，提供更有針對(duì)性的指導(dǎo)和幫助，以及更好地評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，進(jìn)而在更大規(guī)模上促進(jìn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)和全面發(fā)展。

四、基于數(shù)智分身的課程案例分析

1.數(shù)智分身原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于數(shù)智分身具有的外觀一致性、反饋智能性、多重分身性、過(guò)程監(jiān)控性、人機(jī)協(xié)同性五大特征，結(jié)合數(shù)智分身人機(jī)共教系統(tǒng)框架，本研究團(tuán)隊(duì)自主設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了具有數(shù)智分身典型特征的編程課程人機(jī)共教系統(tǒng)（見(jiàn)圖3）。

在外觀一致性上，研究者通過(guò)將數(shù)智分身原型系統(tǒng)的頭像設(shè)置為真實(shí)的教師頭像，運(yùn)用阿里云語(yǔ)音克隆技術(shù)克隆教師聲音，采用2D數(shù)字人技術(shù)Sad Talker生成教師口型動(dòng)畫(huà)，以增加學(xué)生與教師分身交互過(guò)程中的親切感。此外，還通過(guò)不斷調(diào)整背景詞的內(nèi)容，賦予數(shù)智分身更加貼近教師主體的教學(xué)風(fēng)格。

在反饋智能性上，數(shù)智分身原型系統(tǒng)基于ChatGPT-3.5接口進(jìn)行開(kāi)發(fā)，根據(jù)教學(xué)目標(biāo)將數(shù)智分身的輔導(dǎo)過(guò)程劃分為方案評(píng)估、代碼評(píng)估、自由交互三個(gè)模塊，并對(duì)前兩個(gè)模塊進(jìn)行提示語(yǔ)優(yōu)化。教師可在課堂開(kāi)始之前設(shè)定每次任務(wù)的會(huì)話背景提示詞，學(xué)生可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)需求選擇任一模塊進(jìn)行交互，由此實(shí)現(xiàn)數(shù)智分身對(duì)不同學(xué)生個(gè)體的差異化和個(gè)性化輔導(dǎo)。

在多重分身性上，數(shù)智分身原型系統(tǒng)中的ChatGPT-3.5接口，可以支持包含上下文信息的多輪對(duì)話，具備教師輔導(dǎo)學(xué)生的特性，同時(shí)能模擬課堂中真實(shí)的師生問(wèn)答，進(jìn)行情境性對(duì)話。此外，該原型系統(tǒng)為每位學(xué)生單獨(dú)分配了一個(gè)賬號(hào)，數(shù)智分身可以根據(jù)每位學(xué)生不同的會(huì)話歷史記錄，以“一對(duì)多”的方式輔導(dǎo)學(xué)生解決問(wèn)題，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)教學(xué)中教師無(wú)法照顧到每一位學(xué)生的缺憾。

在過(guò)程監(jiān)控性上，為了方便教師對(duì)教學(xué)過(guò)程的把控和調(diào)整，該原型系統(tǒng)為教師添加了查看學(xué)生交互過(guò)程的鏈接，便于教師及時(shí)查看學(xué)生與數(shù)智分身的交互過(guò)程并進(jìn)行干預(yù)（見(jiàn)圖4）。為了幫助教師實(shí)時(shí)地發(fā)現(xiàn)學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中存在的問(wèn)題，該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫(kù)中增加了“分?jǐn)?shù)”這一字段，將其分值范圍設(shè)定為0～10分，系統(tǒng)會(huì)依據(jù)ChatGPT對(duì)學(xué)生的提問(wèn)內(nèi)容進(jìn)行打分，當(dāng)某個(gè)學(xué)生的分?jǐn)?shù)為7分及以下時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將對(duì)應(yīng)學(xué)生的學(xué)號(hào)、用戶名及內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)紅，即認(rèn)為該學(xué)生提出的方案或代碼存在一些問(wèn)題，由此幫助教師實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)教學(xué)過(guò)程的監(jiān)控。

在人機(jī)協(xié)同性上，數(shù)智分身原型系統(tǒng)允許教師首先為其提供教學(xué)任務(wù)說(shuō)明，以便大模型后續(xù)提供的反饋更為精準(zhǔn)。此外，當(dāng)數(shù)智分身原型系統(tǒng)在教學(xué)過(guò)程中不能充分理解和回答學(xué)生的問(wèn)題時(shí)，學(xué)生也可在課堂內(nèi)或通過(guò)在線交互工具直接向教師發(fā)起求助，從而由教師直接對(duì)學(xué)生進(jìn)行答疑輔導(dǎo)，由此實(shí)現(xiàn)教師與數(shù)智分身的協(xié)同教學(xué)。

2.“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”實(shí)驗(yàn)課案例展示

本研究設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的數(shù)智分身原型系統(tǒng)主要包括方案評(píng)估、代碼評(píng)估及自由交互三個(gè)模塊，用以支持學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化和人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)。一方面，數(shù)智分身可以扮演教師的多重身份，支持每位學(xué)生與教師數(shù)智分身的一對(duì)一交互；另一方面，數(shù)智分身原型系統(tǒng)支持學(xué)生的個(gè)性化提問(wèn)和自主學(xué)習(xí)，并憑借其大模型的反饋智能性能及時(shí)為學(xué)生提供個(gè)性化的策略支架和引導(dǎo)反饋。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證該數(shù)智分身原型系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)智能輔導(dǎo)工具的優(yōu)勢(shì)，以及其與教師個(gè)性化指導(dǎo)的差異，本文選取了西南地區(qū)某大學(xué)的26名教育技術(shù)學(xué)專業(yè)大二學(xué)生為研究對(duì)象，在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”實(shí)驗(yàn)課中開(kāi)展為期7周的先導(dǎo)研究。在此之前所有學(xué)生已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)Java語(yǔ)言，具有一定的編程基礎(chǔ)。在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”實(shí)驗(yàn)課中，學(xué)生使用數(shù)智分身原型系統(tǒng)協(xié)助完成編程任務(wù)。

表2中展示了教師和學(xué)生使用該系統(tǒng)完成課堂任務(wù)的一個(gè)示例。首先，教師預(yù)先在系統(tǒng)中設(shè)置了任務(wù)背景，即設(shè)計(jì)了一個(gè)與教材和作業(yè)不同的文本加密解密算法，輸入內(nèi)容為任意文本串，輸出內(nèi)容為加密后的文本串，以及解密后的文本串。其次，在教學(xué)過(guò)程中，教師向所有學(xué)生呈現(xiàn)學(xué)習(xí)任務(wù)，要求學(xué)生根據(jù)任務(wù)提出解決方案，并將解決方案輸入到方案評(píng)估模塊的文本框中。再次，數(shù)智分身原型系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生設(shè)計(jì)的解決方案進(jìn)行評(píng)價(jià)并提供反饋。如果反饋正確，學(xué)生將繼續(xù)編寫(xiě)代碼，并將完成后的代碼輸入到代碼評(píng)估模塊的文本框中。最后，學(xué)生在自由交互模塊中請(qǐng)求數(shù)智分身添加代碼注釋，以增強(qiáng)代碼可讀性。上述記錄在教師端均可查看，方便教師隨時(shí)監(jiān)控學(xué)生與數(shù)智分身的交互。

3.結(jié)果與討論

研究采用問(wèn)卷法和訪談法收集學(xué)生數(shù)據(jù)。問(wèn)卷調(diào)查和訪談均圍繞學(xué)生對(duì)使用數(shù)智分身原型系統(tǒng)的整體評(píng)價(jià)、數(shù)智分身與教師個(gè)性化指導(dǎo)的差異、數(shù)智分身與傳統(tǒng)智能輔導(dǎo)工具的使用體驗(yàn)差異等問(wèn)題進(jìn)行。調(diào)查共收集了26份問(wèn)卷，剔除無(wú)效問(wèn)卷后得到22份有效問(wèn)卷。之后依據(jù)人機(jī)交互次數(shù)較多（大于300次）、適中（140～150次）、較少（小于等于30次）三個(gè)層次，各選取3名學(xué)生進(jìn)行深入訪談。通過(guò)對(duì)問(wèn)卷和訪談數(shù)據(jù)的整理與歸納，獲得如下結(jié)論：

（1）學(xué)生使用數(shù)智分身原型系統(tǒng)的整體評(píng)價(jià)

從訪談結(jié)果來(lái)看，60%的學(xué)生認(rèn)為該數(shù)智分身原型系統(tǒng)使用較為方便，可以隨時(shí)隨地訪問(wèn)，而不必依賴其他人或者特定的學(xué)習(xí)環(huán)境。13%的學(xué)生提及該系統(tǒng)可以快速地反饋答案和解決方案，提供代碼示例，且具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。20%的學(xué)生認(rèn)為該系統(tǒng)憑借強(qiáng)大的知識(shí)儲(chǔ)備，能為學(xué)生個(gè)體提供服務(wù)并促進(jìn)其學(xué)習(xí)。整體上，學(xué)生對(duì)于這種自由的學(xué)習(xí)方式較為滿意，認(rèn)為系統(tǒng)的反饋能讓他們更輕松地理解任務(wù)并解決問(wèn)題。不過(guò)仍有部分學(xué)生認(rèn)為當(dāng)前該數(shù)智分身原型系統(tǒng)的智能性還需加強(qiáng)，尤其體現(xiàn)在為學(xué)生提供更符合其認(rèn)知水平的指導(dǎo)方面亟需進(jìn)一步優(yōu)化。

（2）數(shù)智分身與教師個(gè)性化指導(dǎo)的比較

從問(wèn)卷結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，61%的學(xué)生贊成以教師個(gè)性化指導(dǎo)為主、數(shù)智分身原型系統(tǒng)支持為輔的人機(jī)共教模式，30%的學(xué)生認(rèn)同教師個(gè)性化指導(dǎo)應(yīng)與數(shù)智分身原型系統(tǒng)并重。訪談結(jié)果表明，學(xué)生認(rèn)為教師個(gè)性化指導(dǎo)的優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在解答問(wèn)題、提升思維、學(xué)生感受三個(gè)方面。在解答問(wèn)題方面，教師能根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和認(rèn)知水平提供對(duì)應(yīng)的指導(dǎo)，也能針對(duì)問(wèn)題提供有用的建議與解決方案，并且講解細(xì)致，更易于理解，有明確的答復(fù)。在提升思維方面，教師更清楚課程的教學(xué)進(jìn)度，更能通過(guò)反向提問(wèn)和舉例子等方式幫助學(xué)生深入理解知識(shí)，起到發(fā)散思維的效果。就學(xué)生個(gè)人感受來(lái)看，教師在講解過(guò)程中更為細(xì)心，學(xué)生更有信心學(xué)好課程。然而教師時(shí)間精力有限，不能隨時(shí)詢問(wèn)且無(wú)法照顧到所有學(xué)生，利用數(shù)智分身可以提高教師與學(xué)生交互的效率。當(dāng)教師的個(gè)性化指導(dǎo)與數(shù)智分身的智能輔助相結(jié)合時(shí)，就可形成一個(gè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、更加完善靈活的教學(xué)體系。這不僅凸顯了教師角色在教學(xué)中不可替代的重要性，也揭示了數(shù)智化工具在提升教學(xué)效率、增強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗(yàn)方面的潛力?？傊?，構(gòu)建人機(jī)共教模式，不僅要關(guān)注技術(shù)本身的進(jìn)步，更要強(qiáng)調(diào)以人為本，確保教師在教學(xué)過(guò)程中的主體地位。

（3）數(shù)智分身與傳統(tǒng)智能輔導(dǎo)工具的使用體驗(yàn)比較

數(shù)智分身與傳統(tǒng)智能輔導(dǎo)工具的主要區(qū)別還體現(xiàn)在其外在形象與教師外在形象的一致性上。本系統(tǒng)使用教師本人的頭像作為數(shù)智分身的外在形象。56%的學(xué)生更傾向于數(shù)智分身使用教師本人的頭像，其余學(xué)生則傾向使用機(jī)器人頭像或無(wú)特別偏好。學(xué)生認(rèn)為，在會(huì)話過(guò)程中，數(shù)智分身使用教師本人頭像可以拉近彼此距離，具有親切感，也能表現(xiàn)出教師對(duì)學(xué)生的關(guān)懷。由于數(shù)智分身系統(tǒng)本質(zhì)上是人工智能，學(xué)生擔(dān)心機(jī)器人頭像不能理解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，而且機(jī)器人頭像本身也不夠美觀。此外，學(xué)生認(rèn)為教師本人頭像更有助于創(chuàng)設(shè)真實(shí)的教師指導(dǎo)情境，起到監(jiān)督學(xué)習(xí)的作用。相較于傳統(tǒng)的機(jī)器人頭像無(wú)特別偏好的設(shè)計(jì)，數(shù)智分身的外觀設(shè)計(jì)能使學(xué)生更好地感受到與教師的聯(lián)系，由此也更能凸顯教師在教學(xué)過(guò)程中的主體地位。

五、結(jié)語(yǔ)

技術(shù)是一把“雙刃劍”，以ChatGPT為代表的新一代人工智能一方面為個(gè)性化學(xué)習(xí)與差異化教學(xué)提供了更為強(qiáng)大的支持，另一方面也引發(fā)了學(xué)生過(guò)度依賴機(jī)器和教師主體地位被削弱等問(wèn)題。如何充分利用智能技術(shù)為教育服務(wù)，并保障教師在教學(xué)中的主體地位，以及保持教師對(duì)學(xué)生的人文關(guān)懷，成為人工智能時(shí)代教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵議題之一。本研究提出“數(shù)智分身”的概念，強(qiáng)調(diào)其具有外觀一致性、反饋智能性、多重分身性、過(guò)程監(jiān)控性與人機(jī)協(xié)同性等五大特征，并構(gòu)建了基于數(shù)智分身的人機(jī)共教系統(tǒng)框架和教學(xué)流程。該教學(xué)模式一方面利用數(shù)智分身的反饋智能性和多重分身性可實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)支持，另一方面其所具備的外觀一致性和過(guò)程監(jiān)控性亦可增強(qiáng)學(xué)生與教師的聯(lián)系，進(jìn)而確保教師在人機(jī)共教關(guān)系中的主體性。

本研究進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了數(shù)智分身原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)并展開(kāi)了實(shí)證研究。研究結(jié)果表明，數(shù)智分身原型系統(tǒng)能夠較好地支持學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)，大部分同學(xué)認(rèn)同數(shù)智分身具備反饋智能性、多重分身性和人機(jī)協(xié)同性等優(yōu)勢(shì)，能為學(xué)生個(gè)體提供快速有效的學(xué)習(xí)反饋，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)具有較大幫助。多數(shù)學(xué)生能切實(shí)將該系統(tǒng)看作是教師的數(shù)智分身，亦認(rèn)同與教師形象保持一致的數(shù)智分身在學(xué)習(xí)過(guò)程中能帶給他們親切感和熟悉感。與此同時(shí)，教師本體也能通過(guò)過(guò)程監(jiān)控對(duì)學(xué)生個(gè)體進(jìn)行單獨(dú)輔導(dǎo)和干預(yù)，這在一定程度上亦增強(qiáng)了教師在教學(xué)中的主體地位。

當(dāng)前將教師數(shù)智分身應(yīng)用于教學(xué)尚處于初步探索階段，未來(lái)在數(shù)智分身系統(tǒng)本身與教學(xué)設(shè)計(jì)優(yōu)化等方面還有很大提升空間。首先，由于ChatGPT的智能性有所不足，導(dǎo)致數(shù)智分身反饋的結(jié)果準(zhǔn)確性有限，未來(lái)研究將不斷集成更先進(jìn)的大模型技術(shù)，特別是采用教育領(lǐng)域內(nèi)特有的多模態(tài)大模型，不斷提升數(shù)智分身個(gè)性化指導(dǎo)的精準(zhǔn)性。其次，本研究?jī)H將數(shù)智分身人機(jī)共教模式應(yīng)用于大學(xué)“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”課程中，未來(lái)可增大樣本數(shù)量，進(jìn)一步討論在其他學(xué)段、學(xué)科和課程中的應(yīng)用，并通過(guò)融入課外輔導(dǎo)、在線學(xué)習(xí)、虛擬實(shí)驗(yàn)等多種教學(xué)場(chǎng)景，為學(xué)生提供全方位、立體化的學(xué)習(xí)支持。當(dāng)前數(shù)智分身原型系統(tǒng)僅采用了教師的平面頭像，今后可考慮使用3D技術(shù)合成教師形象，其顯示方式也可從當(dāng)前的桌面電腦擴(kuò)展到手機(jī)端，甚至通過(guò)VR/AR設(shè)備將數(shù)智分身顯示到教育元宇宙中，由此進(jìn)一步提升學(xué)生與數(shù)智分身的交互體驗(yàn)感。未來(lái)還可引入情感計(jì)算與社交智能，讓數(shù)智分身模擬出更加豐富的人類情感與交互方式，讓學(xué)生在與教師數(shù)智分身交流過(guò)程中感受到更多的情感共鳴與人文關(guān)懷，拉近師生之間的距離?？傊瑪?shù)智分身在未來(lái)的教育景觀中將扮演更為重要的角色，不僅能促進(jìn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)，也能為規(guī)避強(qiáng)人工智能帶來(lái)的教育倫理問(wèn)題提供新的解決思路。

參考文獻(xiàn)：

[1]白龍，駱正林（2022）.沉浸式網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字分身與映射空間：元宇宙的媒介哲學(xué)解讀[J].閱江學(xué)刊，14（2）：68-77，173.

[2]陳衛(wèi)東，鄭巧蕓，褚樂(lè)陽(yáng)等（2023）.智情雙驅(qū)：數(shù)字人的教育價(jià)值與應(yīng)用研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志，41（3）：42-54.

[3]杜駿飛（2021）.數(shù)字交往論（1）：一種面向未來(lái)的傳播學(xué)[J].新聞界，（12）：79-87，94.

[4]杜駿飛（2022）.數(shù)字交往論（2）：元宇宙，分身與認(rèn)識(shí)論[J].新聞界，（1）：64-75.

[5]高琳琦（2023）.生成式人工智能在個(gè)性化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用模式[J].天津師范大學(xué)學(xué)報(bào)（基礎(chǔ)教育版），24（4）：36-40.

[6]姜雪（2019）.用“黑”科技打造數(shù)字分身[J].現(xiàn)代廣告，（2）：46-47.

[7]劉冠群，周偉，趙瑞軍（2023）.數(shù)字孿生在教育領(lǐng)域的研究進(jìn)展與思考——2017—2022年系統(tǒng)性文獻(xiàn)綜述[J].數(shù)字教育，9（2）：26-32.

[8]唐漢衛(wèi)（2018）.人工智能時(shí)代教育將如何存在[J].教育研究，39（11）：18-24.

[9]奚駿，吳永和（2022）.教育數(shù)字人理論與實(shí)踐探研[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，32（8）：100-110.

[10]肖仰華（2023）.生成式語(yǔ)言模型與通用人工智能：內(nèi)涵、路徑與啟示[J].人民論壇·學(xué)術(shù)前沿，（14）：49-57.

[11]余勝泉，馬寧（2003）.論教學(xué)結(jié)構(gòu)——答邱崇光先生[J].電化教育研究，（6）：3-8.

[12]張學(xué)軍，董曉輝（2020）.人機(jī)共生：人工智能時(shí)代及其教育的發(fā)展趨勢(shì)[J].電化教育研究，41（4）：35-41.

[13]朱軍，趙菲（2023）.數(shù)字化身超級(jí)應(yīng)用升華元宇宙全面體驗(yàn)[J].數(shù)字經(jīng)濟(jì)，（3）：36-39.

[14]朱永瓊，宋章通，方浩（2023）.“文旅元宇宙”中虛擬數(shù)字人的應(yīng)用[J].傳媒，（3）：55-57.

[15]祝智庭，韓中美，黃昌勤（2021）.教育人工智能（eAI）：人本人工智能的新范式[J].電化教育研究，42（1）：5-15.

[16]祝智庭，俞建慧，韓中美等（2019）.以指數(shù)思維引領(lǐng)智慧教育創(chuàng)新發(fā)展[J].電化教育研究，40（1）：5-16，32.

[17]Burgess， A.， Matar， E.， amp; Roberts， C. et al. （2021）. Scaffolding Medical Student Knowledge and Skills： Team-Based Learning （TBL） and Case-Based Learning （CBL）[J]. BMC Medical Education， 21：1-14.

[18]Carolan， J.， amp; Guinn， A. （2007）. Differentiation： Lessons from Master Teachers[J]. Educational Leadership， 64（5）：44-47.

[19]Deng， J. Y.， amp; Lin， Y. J. （2022）. The Benefits and Challenges of ChatGPT： An Overview[J]. Frontiers in Computing and Intelligent Systems， 2（2）：81-83.

[20]Du， H. Y.， Li， Z. H.， amp; Niyato， D. et al. （2023）. Enabling AI-Generated Content （AIGC） Services in Wireless Edge Networks[DB/OL]. [2023-05-09]. https：//arxiv.org/abs/2301.03220.

[21]Grieves， M. （2014）. Digital Twin： Manufacturing Excellence Through Virtual Factory Replication[EB/OL]. [2023-12-20]. https：//www.3ds.com/fileadmin/PRODUCTS-SERVICES/DELMIA/PDF/

Whitepaper/DELMIA-APRISO-Digital-Twin-Whitepaper.pdf.

[22]Lim， W. M.， Gunasekara， A.， amp; Pallant， J. L. et al. （2023）. Generative AI and the Future of Education： Ragnar?k or Reformation？ A Paradoxical Perspective from Management Educators[J]. The International Journal of Management Education， 21（2）.

[23]Meng， L.， Zhang， W.， amp; Chu， Y. et al. （2021）. LD-LP Generation of Personalized Learning Path Based on Learning Diagnosis[J]. IEEE Transactions on Learning Technologies， 14（1）：122-128.

[24]Stephenson， N. （1992）. Snow Crash[M]. New York： Bantam Books：21.

[25]Wang， N.， Shapiro， A.， amp; Feng， A. et al. （2018）. Learning by Explaining to A Digital Doppelganger[C]// Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Tutoring Systems. Canada， Montreal： International Publishing：256-264.

[26]Xie， H.， Zou， D.， amp; Zhang， R. et al. （2019）. Personalized Word Learning for University Students： A Profile-Based Method for E-Learning System[J]. Journal of Computing in Higher Education， 31：273-289.

收稿日期 2023-12-16 責(zé)任編輯 劉選

Intelligent Digital Embodiments： Teacher-Led Human-Machine Co-Teaching in the Era of Artificial Intelligence

LIAO Jian， XU Handan， LIU Ming， ZHE Longting， ZHONG Linrong

Abstract： The rapid advancement of a new generation of artificial intelligence， exemplified by ChatGPT， and its application in the field of education， supports precise teaching for teachers and personalized learning for students. However， challenges also arise， such as students’ dependence on machines and the diminishing role of teachers in the teaching process. Intelligent digital embodiments， constructed by technologies like digital humans and generative AI， address these issues. Characterized by visual consistency， intelligent feedback， multiple avatars， process monitoring and effective human-machine collaboration， intelligent digital embodiments can provide appropriate support for teacher-led human-machine co-teaching in the era of AI. The human-machine co-teaching system based on the intelligent digital embodiments involves three main subjects： students， teachers and the intelligent digital embodiments. It includes core elements such as the educational environment of human-machine-object interconnection and intelligent support technology. Its application in teaching should" focus on designing its participation in teaching from the aspects of human-machine collaborative learning， human-machine collaborative teaching， and teacher-student interaction. Research on utilizing a prototype system in a “Data Structures and Algorithms” course demonstrates the ability of intelligent digital embodiments to provide accurate instructional content， facilitating students’ comprehension and completion of learning tasks. Compared to traditional AI tutoring systems， the presence of intelligent digital embodiments helps bridge the gap between teachers and students， fostering a sense of teacher care within the learning environment.

Keywords： Intelligent Digital Embodiments; Being Teacher-Oriented；Human-Machine Co-Teaching; Generative Artificial Intelligence; ChatGPT