徐振國 王悅 謝萬里 黨同桐 費(fèi)建翔

摘要：當(dāng)前，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型助推人機(jī)協(xié)同教學(xué)的研究與實(shí)踐日漸增多，但其對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響尚存爭議。為此，文章采用元分析方法，對國內(nèi)外43篇實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果具有中等正向影響，并且對能力層面的影響更為顯著。之后，文章將學(xué)段、學(xué)科、知識類型、協(xié)同形式作為調(diào)節(jié)變量，檢驗(yàn)了調(diào)節(jié)變量的調(diào)節(jié)效應(yīng)，并根據(jù)元分析結(jié)果提出了有效開展人機(jī)協(xié)同教學(xué)的建議。文章通過研究，旨在發(fā)揮人機(jī)協(xié)同教學(xué)的最佳效用，推動人工智能與教育教學(xué)的深度融合。

關(guān)鍵詞：人機(jī)協(xié)同教學(xué)；學(xué)習(xí)效果；元分析；教育數(shù)字化

【中圖分類號】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009—8097（2024）02—0033—10 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2024.02.004

在人工智能賦能教與學(xué)的現(xiàn)實(shí)背景下，強(qiáng)調(diào)人類智慧與機(jī)器智能融合共生，在協(xié)作中發(fā)揮各自優(yōu)勢以實(shí)現(xiàn)“混合增強(qiáng)智能”，并致力于促進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升學(xué)生核心素養(yǎng)的人機(jī)協(xié)同教學(xué)得到日益重視。智能教學(xué)系統(tǒng)、教育機(jī)器人、教育智能體等機(jī)器智能作為虛擬助教、學(xué)習(xí)同伴、智能導(dǎo)師等角色與教師協(xié)同教學(xué)，能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者營造學(xué)習(xí)情境、規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑、推薦學(xué)習(xí)資源、提供問題解答等，可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、自適應(yīng)、個性化的交互式學(xué)習(xí)，并促使教育教學(xué)走向智能化、協(xié)同化、高效化的新階段。此外，人機(jī)協(xié)同教學(xué)近年來也頻繁出現(xiàn)于美國教育傳播與技術(shù)協(xié)會（Association for Educational Communications and Technology，AECT）年會、美國教育研究協(xié)會（American Educational Research Association，AERA）年會、全球華人計(jì)算機(jī)教育應(yīng)用大會（Global Chinese Conference on Computers in Education，GCCCE）等國際會議上各國學(xué)者研討的話題之中。由此可見，在人工智能浪潮的持續(xù)滲透及影響下，人機(jī)協(xié)同教學(xué)已然成為教育教學(xué)研究與實(shí)踐的新風(fēng)向，是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應(yīng)然形態(tài)，其重要性日益凸顯。但與此同時，人機(jī)協(xié)同教學(xué)在實(shí)際應(yīng)用中的成效問題愈加受到關(guān)注，成為教育技術(shù)和教育人工智能領(lǐng)域的研究要點(diǎn)。雖然人機(jī)協(xié)同教學(xué)的研究與實(shí)踐日漸增多，然而關(guān)于此種教學(xué)方式是否對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果具有顯著影響的問題，遲遲沒有定論，并且缺乏對人機(jī)協(xié)同教學(xué)效果進(jìn)行全面而系統(tǒng)的整理與分析?；诖耍狙芯坎捎迷治龇椒?，梳理和解析人機(jī)協(xié)同教學(xué)的實(shí)證研究成果，并探究人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響，以期為相關(guān)研究提供借鑒，使人工智能更好地服務(wù)于教育教學(xué)，為學(xué)生高階思維能力的培養(yǎng)提供支撐與幫助。

一 文獻(xiàn)綜述

為驗(yàn)證人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響，部分學(xué)者開展了教學(xué)實(shí)踐，并通過實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的方法進(jìn)行研究，但由于自變量、因變量以及對干擾變量的控制程度存在差異，其研究結(jié)論并不相同。目前，研究結(jié)論主要有以下三種：

①人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果有顯著積極影響。例如，梁云真等[1]以小學(xué)信息技術(shù)課為例進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究，研究結(jié)果表明實(shí)驗(yàn)組學(xué)生計(jì)算概念、計(jì)算實(shí)踐和計(jì)算觀念的水平相比對照組學(xué)生得到顯著提升，人機(jī)協(xié)同精準(zhǔn)教學(xué)有利于培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維。②人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果有顯著消極影響。例如，Hsiao等[2]探究智能機(jī)器人iRobiQ作為學(xué)習(xí)伙伴、學(xué)習(xí)工具與學(xué)生進(jìn)行雙向互動對閱讀素養(yǎng)的影響，通過對學(xué)生閱讀理解能力、講故事能力、單詞識別能力、故事復(fù)述能力的測驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，有iRobiQ輔助學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)組學(xué)生的講故事能力低于沒有智能工具支持的對照組。③人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)生的學(xué)習(xí)效果沒有顯著影響。例如，Roscoe等[3]選取141名高中生作為研究對象，在學(xué)生的寫作訓(xùn)練中讓智能輔導(dǎo)系統(tǒng)Writing Pal全程參與，評估實(shí)驗(yàn)前后作品的各項(xiàng)指標(biāo)后發(fā)現(xiàn)，智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的運(yùn)用對作品質(zhì)量沒有顯著影響，無法得出其提升了學(xué)生寫作能力的結(jié)論。

綜上所述，國內(nèi)外已有較多人機(jī)協(xié)同教學(xué)實(shí)踐的研究，但人機(jī)協(xié)同教學(xué)的效果尚存爭議，所得結(jié)果并不一致，其研究結(jié)論值得去深度剖析和挖掘，以便從中得到啟示，進(jìn)而提升學(xué)習(xí)效果，推進(jìn)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和教育教學(xué)的高質(zhì)量發(fā)展。鑒于此，本研究將對國內(nèi)外關(guān)于人機(jī)協(xié)同教學(xué)的實(shí)驗(yàn)與準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)行元分析，探究人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果的整體影響，并揭示調(diào)節(jié)變量對學(xué)習(xí)效果的調(diào)節(jié)效應(yīng)，從而根據(jù)研究結(jié)論提出適切性建議，為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型視域下的人機(jī)協(xié)同教學(xué)提供參考。

二 研究設(shè)計(jì)

1 文獻(xiàn)檢索

本研究首先在國內(nèi)外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中檢索以“人機(jī)協(xié)同教學(xué)”為主題的相關(guān)文章，中文文獻(xiàn)的主要來源為中國知網(wǎng)，在該數(shù)據(jù)庫內(nèi)以“人機(jī)協(xié)同”“人工智能”“機(jī)器人”“教學(xué)”“雙師課堂”“智能教學(xué)”“智能輔導(dǎo)系統(tǒng)”“思維”“能力”“學(xué)習(xí)效果”等為關(guān)鍵詞進(jìn)行單獨(dú)檢索或組合檢索；英文文獻(xiàn)則來源于Springer、ERIC、Web of Science、Elsevier Science Direct、ProQuest等數(shù)據(jù)庫，以“Human-machine co-teaching”“Human-computer co-teaching”“Robot”“Artificial intelligence”“Dual-teacher teaching”“Intelligent Tutoring System”“Intelligent teaching”“Learning outcomes”“Learning effect”“Learning achievements”等為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。檢索的文獻(xiàn)類型包括期刊論文、學(xué)位論文、國際會議論文，但為了保證研究的質(zhì)量和可靠性，選取的論文主要為核心期刊論文、碩博士學(xué)位論文以及具有一定影響力的會議論文。然后，本研究采用“滾雪球”方式，再次檢索首輪檢索所得文獻(xiàn)中的參考文獻(xiàn)，以確保文獻(xiàn)檢索的全面性。最終，本研究共檢索到中英文文獻(xiàn)1321篇，將重復(fù)的文獻(xiàn)刪除后，得到中英文文獻(xiàn)1094篇。

2 文獻(xiàn)篩選

為進(jìn)一步對已檢索到的文獻(xiàn)進(jìn)行更為細(xì)致的深度篩選，確定符合研究條件的文獻(xiàn)樣本，本研究制定了以下文獻(xiàn)篩選標(biāo)準(zhǔn)：①研究內(nèi)容涉及人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果的影響，剔除偏離研究主題的無效文獻(xiàn)；②研究方法為實(shí)驗(yàn)或準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，自變量為各種形式的人機(jī)協(xié)同教學(xué)，因變量為學(xué)習(xí)效果，刪除文獻(xiàn)綜述、理論探討、軟件開發(fā)等類型文獻(xiàn)；③研究需設(shè)置實(shí)驗(yàn)組和對照組，比較學(xué)習(xí)效果的差異，去除僅有前測和后測結(jié)果，沒有對照實(shí)驗(yàn)的研究；④研究應(yīng)包含計(jì)算效應(yīng)值所需的數(shù)據(jù)，如實(shí)驗(yàn)組與對照組的平均值、樣本數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、均值差、t值、p值等數(shù)據(jù)。篩選過后，得到符合以上標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)共43篇，包括11篇中文文獻(xiàn)和32篇英文文獻(xiàn)，共得到74個效應(yīng)量（其中部分實(shí)驗(yàn)與準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究包括多個效應(yīng)量）。因30篇及以上的文獻(xiàn)樣本數(shù)量為進(jìn)行元分析研究的較優(yōu)選擇，所以該研究樣本滿足數(shù)量要求，元分析結(jié)果具有信服力。

3 文獻(xiàn)編碼

本研究根據(jù)Bloom的教學(xué)目標(biāo)理論，將因變量學(xué)習(xí)效果歸為認(rèn)知、能力與情感三個維度。然后，將學(xué)段、學(xué)科、知識類型、協(xié)同形式設(shè)為本研究的調(diào)節(jié)變量。其中，學(xué)段包括學(xué)前、小學(xué)、中學(xué)、大學(xué)、跨學(xué)段5個類別；根據(jù)所納入文獻(xiàn)涉及的教學(xué)領(lǐng)域，本研究將學(xué)科大致編碼為理工、體藝、人文和其他4個類型；知識類型則根據(jù)Anderson對知識的描述，分為講述事物原理和關(guān)系的陳述性知識和突出技能掌握、操作實(shí)踐的程序性知識[4]；協(xié)同形式方面，高瓊等[5]認(rèn)為人機(jī)協(xié)同教學(xué)主要包括有形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)、無形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)、混合人機(jī)協(xié)同教學(xué)三種形式，本研究以此為依據(jù)對人機(jī)協(xié)同教學(xué)形式進(jìn)行編碼。由于檢索到的混合人機(jī)協(xié)同教學(xué)的研究文獻(xiàn)未能滿足研究樣本的篩選原則，因此人機(jī)協(xié)同教學(xué)形式被編碼為有形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)和無形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)兩種。調(diào)節(jié)變量的編碼情況如表1所示。團(tuán)隊(duì)中的兩名研究者在專家指導(dǎo)下進(jìn)行獨(dú)立編碼，Kappa系數(shù)值為0.896，說明編碼結(jié)果的信度良好。

4 研究方法

本研究通過元分析方法，首先對以人機(jī)協(xié)同教學(xué)效果為研究主題的實(shí)驗(yàn)與準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究執(zhí)行編碼操作，然后從中提取樣本數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)據(jù)來計(jì)算效應(yīng)值，并通過效應(yīng)值的大小來評估人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果的影響程度。同時，本研究使用差異類效應(yīng)值來衡量實(shí)驗(yàn)效應(yīng)強(qiáng)度，Cohens d、Hedgess g是研究中常用的差異類效應(yīng)值，相較而言，針對小樣本的研究Hedgess g值可以更好地糾正研究的統(tǒng)計(jì)誤差[6]，因此選擇Hedgess g作為本研究的效應(yīng)值。此外，本研究采用界面清晰直觀、簡單易操作的Comprehensive Meta-Analysis 3.0作為元分析工具。

三 研究結(jié)果

1 出版偏倚和異質(zhì)性檢驗(yàn)

（1）出版偏倚檢驗(yàn)

本研究采用直觀明了的漏斗圖、在小樣本研究中有較高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的Eggers檢驗(yàn)以及失安全系數(shù)（Fail-safe Number）來評估出版偏倚情況[7]。圖1為本研究得到的出版偏倚檢驗(yàn)漏斗圖，可以看出，代表研究樣本效應(yīng)量的點(diǎn)均勻地散布在合并效應(yīng)值所在中軸線的兩側(cè)，呈對稱樣，且多數(shù)集中于漏斗圖的中上部分，初步表明研究樣本基本不存在出版偏倚?？紤]到通過目測方式得出的結(jié)果可能會出現(xiàn)偏差，因此本研究繼續(xù)采用Eggers檢驗(yàn)和失安全系數(shù)進(jìn)行評估，經(jīng)過計(jì)算，本研究中t值=1.372＜1.96，p值=0.178＞0.05，并且失安全系數(shù)為3377，遠(yuǎn)高于臨界值5K+10（K表示效應(yīng)量數(shù)目），表明研究樣本不存在出版偏倚情況，研究獲得的效應(yīng)值較為穩(wěn)固，研究結(jié)論能夠正確反映真實(shí)情況。

（2）異質(zhì)性檢驗(yàn)

Q檢驗(yàn)和I2檢驗(yàn)為異質(zhì)性檢驗(yàn)的常用方法。其中，Q檢驗(yàn)是假設(shè)所有研究具有同質(zhì)性，其結(jié)果主要關(guān)注p值，如果p值大于0.1，表示研究同質(zhì)，反之則說明異質(zhì)性存在。I2統(tǒng)計(jì)量反映了非隨機(jī)誤差的真正異質(zhì)性在效應(yīng)量總的變異中所占的比率，Higgins等[8]指出可將25%、50%、75%作為低、中、高異質(zhì)性的臨界值。經(jīng)過計(jì)算，本研究得到表2所示的結(jié)果，p=0.000＜0.1，I2=90.432%，表明異質(zhì)性檢驗(yàn)達(dá)到顯著水平且為高異質(zhì)性。在此情形下，本研究選用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行合并效應(yīng)值的計(jì)算，防止其偏離真實(shí)值而造成偏倚，使結(jié)果更加具有真實(shí)性，靠近無偏推斷。

2 人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果的影響

（1）人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果整體的影響

效應(yīng)值又稱效應(yīng)量，根據(jù)Cohen[9]提出的標(biāo)準(zhǔn)，0.2為小的效應(yīng)值，0.5為中的效應(yīng)值，0.8為大的效應(yīng)值。效應(yīng)值越大，表示效應(yīng)越強(qiáng)，也就是影響越顯著。由表2可知，本研究所選擇的隨機(jī)效應(yīng)模型的合并效應(yīng)值（0.624）達(dá)到顯著水平（p＜0.001），并且合并效應(yīng)值在0.5～0.8之間，為中度效應(yīng)值，視為中等影響。隨機(jī)效應(yīng)模型的95%置信區(qū)間為[0.423， 0.824]，不包含0，說明人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果的影響可能不是偶然發(fā)生的。簡而言之，人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果具有顯著且積極的中等程度的影響，即人工智能支持的人機(jī)協(xié)同教學(xué)可有效促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，對學(xué)生學(xué)習(xí)成績的提高和學(xué)習(xí)質(zhì)量的提升有所助益。

（2）人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果各維度的影響

本研究從認(rèn)知、能力、情感三個維度深度剖析人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果的影響，經(jīng)過計(jì)算，得到表3所示的結(jié)果，認(rèn)知維度、能力維度、情感維度的合并效應(yīng)值分別為0.601、0.953、0.783，均在0.001水平上顯著。可見，人機(jī)協(xié)同教學(xué)無論是在認(rèn)知習(xí)得層面、能力提升層面還是情感喚醒或維系層面，均具有顯著影響。相較而言，人機(jī)協(xié)同教學(xué)對能力維度的影響水平要更高，具有高度影響作用，而在認(rèn)知與情感層面相對較弱，影響程度處于中等水平。進(jìn)一步觀察組間效應(yīng)，得到QBET=2.489，p=0.288＞0.05，結(jié)果顯示并不存在顯著差異，可見人機(jī)協(xié)同教學(xué)對認(rèn)知、能力、情感層面的影響作用基本相同。

（3）知識類型、協(xié)同形式對學(xué)習(xí)效果起調(diào)節(jié)效應(yīng)

知識類型層面上，人機(jī)協(xié)同教學(xué)對不同類型知識的學(xué)習(xí)均有顯著影響，但對程序性知識的作用效果更勝一籌。陳述性知識主要包括理論、概念以及事物間的聯(lián)系等，學(xué)習(xí)起來較為抽象，人機(jī)協(xié)同教學(xué)雖可通過智能工具將其以直觀形象、易于理解的方式傳遞給學(xué)生，但又因其枯燥、乏味的知識特點(diǎn)容易對其學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生負(fù)面影響。程序性知識是解決“做什么”和“怎么做”的知識，分為智慧技能、動作技能和認(rèn)知策略，強(qiáng)調(diào)智適應(yīng)推送、深層次交互、智慧引領(lǐng)的人機(jī)協(xié)同教學(xué)是賦能認(rèn)知技能、思維能力有效提升的重要方法，動作技能與心智技能相輔相成，人機(jī)協(xié)同教學(xué)對程序性知識的學(xué)習(xí)具有獨(dú)特優(yōu)勢。

協(xié)同形式層面上，兩種協(xié)同形式的人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)生而言均有積極正向的影響，其中無形的協(xié)同形式對學(xué)習(xí)效果的提升作用遠(yuǎn)低于有形的協(xié)同形式，且差異明顯。究其原因，一方面，有形的人機(jī)協(xié)同中的“機(jī)”在教學(xué)過程中往往以導(dǎo)師、同伴等角色存在，在協(xié)助教師進(jìn)行個性化、精準(zhǔn)化教學(xué)的同時還能夠給學(xué)生提供一定的情感支持，以便緩解孤獨(dú)感，喚起學(xué)生積極的學(xué)習(xí)情感；另一方面，無形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)主要通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)，挖掘?qū)W習(xí)行為數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)，協(xié)同教師對學(xué)習(xí)過程實(shí)行精準(zhǔn)有效的干預(yù)，但學(xué)生與智能軟件間的交互較為被動或停留在淺層交互，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果提高方面的預(yù)期未達(dá)到理想結(jié)果。

2 研究建議

為了更大程度地挖掘人機(jī)協(xié)同教學(xué)在提升學(xué)生學(xué)習(xí)效果方面的價值，本研究結(jié)合上述研究結(jié)論，提出以下建議：

（1）增強(qiáng)學(xué)生的智慧學(xué)習(xí)力，提升學(xué)習(xí)效果

通過研究發(fā)現(xiàn)，人機(jī)協(xié)同教學(xué)對學(xué)習(xí)效果整體的影響作用處在中度程度水平，且存在進(jìn)一步提升的空間。學(xué)生是教育的出發(fā)點(diǎn)，亦是人機(jī)協(xié)同教學(xué)的落腳點(diǎn)。人機(jī)協(xié)同教學(xué)不同于信息技術(shù)教育應(yīng)用的傳統(tǒng)模式，其推動了使信息技術(shù)與教育教學(xué)從融合應(yīng)用邁入創(chuàng)新發(fā)展，滿足了學(xué)生的差異化學(xué)習(xí)需求，為學(xué)生全面而有個性的發(fā)展帶來了更多可能。人機(jī)協(xié)同教學(xué)環(huán)境下，學(xué)生利用智能軟件或智能硬件助力學(xué)習(xí)能力和素養(yǎng)的提升是提高學(xué)習(xí)效果的關(guān)鍵，因此可以通過對學(xué)生智慧學(xué)習(xí)力的培養(yǎng)，深化學(xué)習(xí)效果：首先，可以加強(qiáng)智能工具在日常教學(xué)中的應(yīng)用，培養(yǎng)學(xué)生的適應(yīng)性和自覺性，提升數(shù)字勝任力和數(shù)字素養(yǎng)，使其逐步具備進(jìn)行人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)的能力；其次，教師要引導(dǎo)學(xué)生養(yǎng)成使用智能軟件或智能硬件的正確態(tài)度，提高學(xué)生的自控能力，防止過度依賴和濫用，產(chǎn)生負(fù)向作用；再者，幫助學(xué)生明晰學(xué)習(xí)目標(biāo)、制定學(xué)習(xí)策略、選擇學(xué)習(xí)方法等，關(guān)注學(xué)生在人機(jī)協(xié)同教學(xué)環(huán)境下的自我覺察、自我調(diào)節(jié)能力；最后，自我評價、自我反思在人機(jī)協(xié)同教學(xué)過程中也同樣重要，教師可通過智能工具的反饋促使學(xué)生進(jìn)行有效反思和總結(jié)。學(xué)生智慧學(xué)習(xí)力的增進(jìn)，能夠使其樹立學(xué)習(xí)的“主體意識”[12]，享受人機(jī)協(xié)同教學(xué)提供的伴隨式、科學(xué)化、精準(zhǔn)化學(xué)習(xí)支持服務(wù)，挖掘自身學(xué)習(xí)潛能，提升高階思維能力。

（2）提高“機(jī)器”的智能水平，滿足多元需求

正如研究結(jié)論所述，在中高等教育階段，隨著學(xué)生學(xué)習(xí)能力和自我認(rèn)知水平的提高，其學(xué)習(xí)需求也更具差異性，此時人機(jī)協(xié)同教學(xué)的優(yōu)勢并不明顯，效果水平距離期望尚有差距。從此點(diǎn)出發(fā)，首先，可進(jìn)一步在智能軟件或智能硬件中融入邊緣計(jì)算、情感計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，多通道采集學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)覺察學(xué)習(xí)進(jìn)程，構(gòu)建更為完善的學(xué)生畫像，凸顯人機(jī)協(xié)同教學(xué)的優(yōu)勢，以更全面透徹地了解分析學(xué)生，并據(jù)其認(rèn)知、情感、行為等的特點(diǎn)，給予適切且具有針對性的資源推薦、路徑生成和評價反饋，滿足中高等階段學(xué)生高階學(xué)習(xí)的需要[13]。其次，可以將人工智能深度融入教學(xué)全過程，提高智能工具或智能設(shè)備的智能化水平，如在符合倫理要求的前提下，以學(xué)生和教師為對象，通過智能感知設(shè)備采集聽覺、視覺、知覺等多感官數(shù)據(jù)，分析生理、心理、行為等多維度信息，從學(xué)生自身狀態(tài)和教師行為對學(xué)生的影響等多層面開展學(xué)情分析，在適切的時間為學(xué)生提供精準(zhǔn)學(xué)習(xí)干預(yù)。最后，通過前沿智能技術(shù)賦能的人機(jī)協(xié)同教學(xué)，人機(jī)優(yōu)勢得以充分發(fā)揮，智能工具可提供即時的反饋與指導(dǎo)、豐富的學(xué)習(xí)資源與工具、個性化的學(xué)習(xí)路徑與評價；教師束縛的“雙手”得以解放，使其可以承擔(dān)情感性、啟發(fā)性、創(chuàng)新性的工作，并將關(guān)注點(diǎn)從學(xué)生的外部行為轉(zhuǎn)向情感、思維、能力等內(nèi)部層面，有益于滿足學(xué)生個性化、多元化、差異化的學(xué)習(xí)需求，提高學(xué)習(xí)效率。

（3）構(gòu)建適切的人機(jī)協(xié)同教學(xué)模式，推進(jìn)學(xué)科應(yīng)用

通過研究發(fā)現(xiàn)，在講授不同的學(xué)科和知識類型時，人機(jī)協(xié)同教學(xué)的學(xué)習(xí)效果存在差異，并且目前人機(jī)協(xié)同教學(xué)實(shí)踐應(yīng)用相對較少。在鼓勵理工類學(xué)科和程序性知識開展人機(jī)協(xié)同教學(xué)的同時，也需思考人文類學(xué)科和陳述性知識學(xué)習(xí)效果略差的原因——這雖與學(xué)科知識的特征有關(guān)，但更重要的是缺少適切的人機(jī)協(xié)同教學(xué)模式。人機(jī)協(xié)同教學(xué)并不是簡單地將智能軟件或智能硬件應(yīng)用于教學(xué)，還需配以與學(xué)段、學(xué)科、知識類型相適的教學(xué)模式、教學(xué)方法、教學(xué)策略和學(xué)習(xí)資源，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)效果，拓展應(yīng)用的學(xué)科范圍和知識領(lǐng)域。具體而言，教師可根據(jù)不同的學(xué)生特點(diǎn)、教學(xué)目標(biāo)、學(xué)科特性、知識類型積極探索具有針對性的人機(jī)協(xié)同教學(xué)模式，并形成貼合實(shí)際并具有特色的教學(xué)設(shè)計(jì)，如針對人文、社科等概念性強(qiáng)的學(xué)科，需強(qiáng)化情境的創(chuàng)設(shè)，加強(qiáng)人機(jī)交互，并給予即時反饋，以適當(dāng)彌補(bǔ)知識的乏味性，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)和學(xué)習(xí)興趣，優(yōu)化學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。面對邏輯性強(qiáng)的理工類學(xué)科，要強(qiáng)調(diào)協(xié)同交流和成果分享，可以開拓思維、強(qiáng)化創(chuàng)新創(chuàng)造水平；另外，還需根據(jù)學(xué)科要求、知識特點(diǎn)等，對用于開展人機(jī)協(xié)同教學(xué)的智能工具、智能設(shè)備、學(xué)習(xí)資源進(jìn)行持續(xù)完善和更新，助力創(chuàng)建具有智能化、個性化、品質(zhì)化特征并能滿足師生需求的人機(jī)協(xié)同教學(xué)環(huán)境，以便促進(jìn)人機(jī)協(xié)同教學(xué)在教學(xué)實(shí)踐中的推行和應(yīng)用。

（4）探索和諧的人機(jī)協(xié)同形式，實(shí)現(xiàn)雙向賦能

與傳統(tǒng)的信息技術(shù)支持的教學(xué)不同的是，人機(jī)協(xié)同教學(xué)的重心在于“協(xié)同”二字，強(qiáng)調(diào)人機(jī)在教與學(xué)過程中的和諧、合作、協(xié)調(diào)和同步。不論是有形的還是無形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)形式，人機(jī)所扮演的角色都同等重要，不可顧此失彼，左支右絀。根據(jù)研究結(jié)論，無形的人機(jī)協(xié)同教學(xué)形式更要重點(diǎn)關(guān)注此問題，應(yīng)以適宜的角色分工消除因協(xié)同形式帶來的學(xué)習(xí)效果差異。因此，要明確以教師、學(xué)生為代表的“人”和以智能軟件、智能硬件等為代表的“機(jī)”各自的定位與任務(wù)，分別發(fā)揮其自身的最佳優(yōu)勢，雙向賦能，達(dá)到“1+1＞2”的效果。其中，教師和智能工具方面，智能工具的感知、決策、執(zhí)行等能力正逐漸加強(qiáng)，但其在邏輯思維、情感交流、創(chuàng)造力等方面始終無法趕超人類，因此人機(jī)協(xié)同教學(xué)絕不是以“機(jī)”代替教師，而是建立一種“人-機(jī)”協(xié)作關(guān)系，形成與智能技術(shù)優(yōu)勢互補(bǔ)的人機(jī)協(xié)同架構(gòu)[14]。學(xué)生與智能工具方面，學(xué)生作為學(xué)習(xí)活動的主體，是人機(jī)協(xié)同教學(xué)的踐行者和受益者，智能工具要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需要進(jìn)行功能設(shè)計(jì)，滿足學(xué)生的個性化需求，在提供全方位、全過程、全天候支撐的同時，轉(zhuǎn)變單一的支持者角色定位，成為學(xué)生學(xué)習(xí)的合作者、促進(jìn)者、啟發(fā)者；學(xué)生要提高數(shù)字素養(yǎng)，明確是在協(xié)同學(xué)習(xí)過程中跟隨“機(jī)”的引導(dǎo)充當(dāng)接受者，還是自我意識占主導(dǎo)扮演知識建構(gòu)者的角色。

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The Influence of Human-machine Cooperative Teaching on Students Learning Effect

——A Meta-analysis Based on 43 Experimental and Quasi-Experimental Studies

Abstract： At present， the research and practice of human-machine cooperative teaching promoted by the digital transformation of education is increasing， but its impact on students learning effect is still controversial. Therefore， the paper adopted the meta-analysis method to analyze 43 experimental and quasi-experimental research literature from home and abroad. The results showed that human-machine cooperative teaching had a moderate positive impact on learning effect， and the impact on the ability level was more significant. Then， the paper took learning segment， subject， knowledge type and cooperative form as the moderating effects， examined the moderating effects of the moderating variables. Meanwhile， based on the results of the meta-analysis， the paper proposed some suggestions for effective human-machine cooperative teaching. Through the research， the paper was expected to give full play to the best utility of human-machine cooperative teaching and promote the deep integration of artificial intelligence with education and teaching.

Keywords： human-machine cooperative teaching; learning effect; meta-analysis; education digitalization