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基于智能教学环境的“人机共教”模式

内容摘要：基于智能教学环境，学习的方式发生明显变化，这个变化概括为学习转向因

材施教的自适应化学习，学生在学习上摆脱了对教师的依赖，从而引发对教师职能的再认识。在探究教师是否会失业的问题时，分析了人工智能技术本身的短板和不足：一是如何促使学生的学习方式从低效学习方式转向高效学习方式；二是如何使学生从非主动学习类型向主动学习类型转化。解决这两个问题需要引入翻转课堂模式。翻转课堂能够有效解决高效学习的问题，但是在解决学生向主动学习类型转化的问题上效果依然有限。因此，必须充分发挥教师在调动学生主观能动性上的优势，坚持教师在整个教学过程中的主导地位。智能时代的人机共教就是“人工智能技术+教学模式+教师”的合作教学。这种模式，各自分工明确：人工智能技术重点解决学生自主学习的问题；教学模式重点解决学生高效学习的问题；教师重点解决学生向主动学习类型转化的问题。整个教学过程的设计者、组织者、实施者、推动者、监督者和评价者的角色，依然由教师来担任。

关键词：智能教学环境；高效学习方式；智能型翻转课堂；人机共教；

随着新一代信息技术的快速发展，以人工智能为代表的智能技术作为社会发展的重要科技力量，迅速渗透到各行各业，教育领域也不例外。

目前，人工智能技术在教育领域的应用分为两类：一类是人工智能技术的单一应用、直接应用或浅层应用，如拍照搜题、分层排课、口语评测、组卷阅卷、作文批改、作业布置等工具，应用场景仅停留在教学过程或学习过程的辅助环节；另一类是人工智能技术的综合应用，较为典型的是以数据为基础的自适应产品[1]。这些产品已经在许多学校推广应用。必须承认的是，人工智能技术在教育上的应用，初步体现出其强大的优势。具体表现如下：

一、学习方式发生显著变化

对教育领域而言，人工智能的发展所带来的教育变化是非常明显的，突出表现在学习方式上的变化。

学习内容的丰富化

在信息技术发达的今天，学习的内容极大丰富。学习资源包括行业资源、校本资源和更为浩渺的基于互联网的分布式资源，而纸媒的教材、图书、报刊杂志仅仅是学习资源来源的一部分。信息时代，这些资源统一表现为数字化资源。数字化资源的优势在于提高了资源的共享程度，降低了获取知识的难度。

学习过程的自适应化

人工智能技术根据学生的特质和学情，给出定制化的学习方案，能够助力实现因材施教的个性化学习。这是传统教学模式和手段无法比拟的。学习者需要学

习什么，人工智能系统会自动提供什么；学习者缺什么，人工智能系统会自动补什么。每个学生的学习内容、学习深度、学习广度和学习进度都不完全一样，基本上实现了一个学生一个学案。这种差异化的按需学习，充分体现了因材施教的教育理念。因此，人工智能技术在教育上的应用才显得日益重要。

学习场景的虚拟化

现在，基于人工智能技术和虚拟现实技术，学习者可以在现实环境和虚拟环境构成的多维环境中学习。虚拟现实技术，能够有效提高场景的现场感，有利支撑沉浸式学习的发展，给传统课堂教学输入了新鲜的“血液”。

学习反馈的智能化

人工智能技术作用于学习过程的另一个优势，是对学习行为的分析。学习引入智能化手段之后，整个学习过程变得可记录、可调控、可分析、可优化，可自动化测评学习效果，可随时调整学习策略，学习过程表现出高度的动态化。人工智能技术的应用，大大降低了教师的工作量。

指导教师的多元化

在网络环境下，指导教师包括两类：一类是任课教师，另一类是网络教师。在人工智能环境下，产生了一类新型教师——“虚拟教师”，这类教师虽然现在还无形，但却能够提供学生完成基本学习过程的必要环境，使学生可以离开教师而自主学习。受教者拥有了从师的选择权和评价权。这是有史以来师生关系最大的一次变化。

在智能教学环境下，对于学习而言，学什么、跟谁学、在哪儿学都不是困扰学习者学习的瓶颈。

二、教师面临的变局

既然智能教学环境这么多优点，学生可以跟着人工智能技术学习，是不是说教师就可以下岗了？对于这个问题，貌似形势很严峻，其实则不然。解答这个问题，首先要从智能教学环境的技术短板上分析。

智能教学环境的技术短板

目前，智能教学环境存在的技术短板表现在：

人工智能技术在学习上所起的显著效果依然体现在低效学习方式上

分析这个问题，须先从爱德加·戴尔的“学习吸收率金字塔理论”谈起（见图1）。

图1：爱德加·戴尔的“学习吸收率金字塔理论”[2]

在学习金字塔理论中，学习分为低效学习方式和高效学习方式，低效学习方式指学习吸收率小于50%的学习方式，高效学习方式指学习吸收率大于等于50%的学习方式。

参照学习金字塔模型，在图1中，当前人工智能技术的显效作用体现在学习金字塔的“听讲”、“阅读”、“听与看”“示范/展示”这些层，即使这些层的学习活动非常有效，一般也不会突破50%这个数字。举一个所有人都