王一巖，鄭永和

(北京師范大學 教育學部，北京 100875)

一、引言

智能技術教育應用的根本目標在于促進學習，為學習者構建全面、科學、系統(tǒng)的學習支持服務體系，充分發(fā)揮學習者個人的潛能，助力于個性化學習的實現(xiàn)。隨著智能技術的快速發(fā)展和智能教育產(chǎn)品的逐漸成熟，學習活動的發(fā)生越發(fā)依賴人與機器之間的協(xié)同。機器通過對學習者學習數(shù)據(jù)的采集、學生畫像的構建、學習需求的分析、學習資源的推薦、學習路徑的規(guī)劃，為課堂學習、家庭學習、終身學習等多樣化的學習群體提供多元、精準、智能的學習支持服務，進而為“人人皆學、處處能學、時時可學”的學習型社會的構建提供保障。學習者通過與機器之間的智能交互、協(xié)同工作，更加了解機器的核心功能和運行邏輯，并能夠借助機器減輕自身學習負擔、了解自身學業(yè)狀況，及時獲取所需資源和服務，利用機器的智能診斷和資源推薦功能對自身的學習策略進行調(diào)整，實現(xiàn)對學習過程的自我反思，促進自身學習素養(yǎng)的有效提升。

隨著智能技術與人類生產(chǎn)生活融合程度的不斷加深，人類與機器之間的關系逐漸從“人機協(xié)同”向“人機共生”的方向發(fā)展，機器與人之間的協(xié)調(diào)發(fā)展、共創(chuàng)共生將成為未來社會發(fā)展的主流趨勢。人機協(xié)同學習將逐漸成為未來教育的重要組成形式，借助人與機器的溝通交流、對話協(xié)商，實現(xiàn)人機協(xié)同的教育智慧創(chuàng)生，通過人機雙向賦能構建面向智能時代教育發(fā)展的智慧學習新生態(tài)。本文主要聚焦于人機協(xié)同學習的成因、內(nèi)涵、表征形態(tài)和實踐進路，通過理論層面的深層次探索，勾勒出人機協(xié)同學習的基本樣態(tài)，以此為后續(xù)相關研究的開展提供借鑒。

二、智能時代人機協(xié)同學習的背景與成因

(一)智能技術的快速發(fā)展促進學習服務的升級

隨著智能技術的快速發(fā)展和人工智能算法模型的不斷更新，機器的智能化水平得到了極大提升，能夠提供超越人類教師的智能化學習支持服務，實現(xiàn)個性化的學業(yè)診斷、智能化的資源聚合、精準化的教學干預，為學習者打造面向多元學習場景的智能化學習支持服務體系，滿足學習者多樣化的學習需求。而隨著智能導學系統(tǒng)、教育機器人、自適應學習平臺等典型智能教育產(chǎn)品的出現(xiàn)，以及近年來以訊飛AI學習機、大力智能學習燈為代表的“軟硬件一體化”的智能教育產(chǎn)品的快速發(fā)展，智能技術與教育教學的融合趨勢得到了逐步加深。智能教育產(chǎn)品能夠?qū)ξ锫?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計算、5G等智能技術進行有效整合，實現(xiàn)學習意圖的識別與應答、學習情境的感知與計算、學習數(shù)據(jù)的采集與匯聚、學生畫像的構建與更新、學習需求的分析與預測、學習服務的生成與推送，在更廣泛層面提升教育服務的供給能力，為學習者提供更加精準化、個性化的學習支持服務[1]。如：面向課堂學習，可以針對不同學生的特點實現(xiàn)分層次、分階段的課堂練習，助力于學生學業(yè)水平的有效提升；面向家庭學習，能夠?qū)崿F(xiàn)面向?qū)W習者的精準化學情分析、個性化作業(yè)定制和及時化作業(yè)輔導，保障學生家庭學習的有效開展；面向終身學習，能夠為終身學習者提供及時有效的學習需求診斷、學習資源推送和學習路徑規(guī)劃服務，進而幫助終身學習者高效、便捷地獲取所需資源和服務，減輕海量資源檢索帶來的認知負荷。

(二)學習服務的精準供給驅(qū)動學習模式的變革

智能教育產(chǎn)品的應用通過學習支持服務的個性化定制為學習者打造智慧化的“AI助手”“AI導師”和“AI學伴”[2]，能夠為學習者提供智能化的學習輔助、個性化的教學輔導、精準化的學情監(jiān)管、及時化的陪伴溝通，這為智能時代學習模式的變革提供了堅實基礎。傳統(tǒng)意義上，無論是課堂學習還是線上學習，學習者大多依托特定的“學習活動”建立與“學習資源”“學習內(nèi)容”以及其他學習者之間的聯(lián)系，通過對外部資源和環(huán)境的加工實現(xiàn)深層次的知識建構。而智能教育產(chǎn)品的引入能夠通過學習者和機器之間的智能交互，實現(xiàn)對學習狀態(tài)的精準化識別、學習需求的個性化分析、學習資源的智能化重組、學習活動的精準化定制，進而為學習者提供系統(tǒng)全面的學習支持服務，使得“學習者”與“知識”之間的單向度聯(lián)系轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩W習者—機器—知識”之間的多向度關聯(lián)。機器作為一種技術中介，通過對學習者“知識技能、認知行為、情感體驗”的數(shù)據(jù)化建模分析和對知識之間關聯(lián)關系的結(jié)構化重組，構建學習者和學科知識圖譜之間的智能分析引擎，以學習資源的智能供給和學習路徑的動態(tài)生成重構“學習者”和“知識”之間的關聯(lián)關系，以此驅(qū)動學習模式的系統(tǒng)化變革，促進個性化學習的實現(xiàn)。

(三)人機協(xié)同的學習模式助力學習理念的革新

隨著智能技術的快速發(fā)展和智能教育產(chǎn)品的逐漸成熟，傳統(tǒng)“教師教、學生學”的理念逐漸被革新，學習者可以利用智能教育產(chǎn)品實現(xiàn)自主化、個性化、靈活化的學習，通過人與機器的智能交互和對話協(xié)商，幫助智能教育產(chǎn)品更好地理解學習者真實的學習意圖和學習需求，通過對學習資源的智能化聚合，實現(xiàn)學習服務的個性化定制，幫助學習者更好地開展自主學習和探究學習，提升學習者的探索精神和創(chuàng)新意識。傳統(tǒng)的學習過程中大多重視對學習者個體知識、技能的掌握，而隨著智能技術的快速發(fā)展和智能教育產(chǎn)品的逐漸成熟，機器逐漸成為知識的載體，能夠為學習者提供及時、有效、精準的資源供給和知識生成服務。因此，智能時代人機協(xié)同學習的開展將越發(fā)重視對學習者知識獲取、建構與應用能力的綜合培養(yǎng)，強調(diào)學習者通過自身學習策略、動機信念和元認知的調(diào)整，借助機器實現(xiàn)對自身學習狀態(tài)的“自我決定、自我監(jiān)控、自我評估、自我調(diào)整”[3]。因此學習活動的設計不僅要能夠為學習者提供內(nèi)容和資源本身，還要激發(fā)學習者深層次的認知需求，幫助學習者主動使用學習策略對自身認知活動進行計劃、監(jiān)控和調(diào)整。

三、智能時代人機協(xié)同學習的內(nèi)涵

(一)人機協(xié)同

人機協(xié)同，是指人與機器各自執(zhí)行自身最擅長的工作，取長補短，共同認識、共同感知、共同思考、共同決策、共同工作、互相理解、互相制約和相互監(jiān)護[4]，人與機器能夠在協(xié)同工作的過程中發(fā)揮各自優(yōu)勢，從而完成一些超越人類智慧和機器智能的復雜任務和工作。人機協(xié)同思想誕生于工業(yè)時代，強調(diào)通過人類對機器的操作來完成特定的生產(chǎn)任務，利用機器解放生產(chǎn)力，提升工業(yè)生產(chǎn)的效率，在此階段人是“人—機”關系的主體，在人機協(xié)同工作的過程中占有絕對的主導地位。之后隨著技術的發(fā)展，尤其是計算機的出現(xiàn)，機器逐漸從對人類體力勞動的簡單替代演變?yōu)閷θ祟愃枷?、感知、決策的全面支持，尤其是以知識庫和專家系統(tǒng)為代表的智能實體的出現(xiàn)，能夠幫助機器依據(jù)專家的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決困擾行業(yè)發(fā)展和人類進步的復雜問題。近年來，隨著以人工智能為代表的智能技術的快速發(fā)展，機器的智能化水平不斷提升，能夠替代人類完成更加復雜多樣的任務，“人”與“機器”的協(xié)同超越了一般意義上的人與器物間的使動關系，人類越發(fā)依賴機器完成一些復雜的、超越人類認知范疇的工作，形成人與機器之間相互促進、共同發(fā)展的融合關系[5]。

教育領域的“人機協(xié)同”不是一個新概念，從黑板、粉筆、教材等傳統(tǒng)教具的出現(xiàn)，到多媒體、超文本、網(wǎng)絡通信、知識庫等計算機技術的應用，再到以智能導學系統(tǒng)、教育機器人、自適應學習平臺為代表的智能教育產(chǎn)品的誕生，教與學模式的演變始終伴隨著教育技術的發(fā)展以及人與機器關系的深層次變革。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等新興智能技術的快速發(fā)展，機器的智能化水平得到了大幅提升，逐漸從被動地完成簡單的學習任務到能夠參與到具體的學習決策過程，為學生個性化學習的實現(xiàn)提供了有效支持。對于教育領域“人機協(xié)同”概念的理解，可從以下兩個層面展開：

其一，“人”與“計算機”之間的協(xié)同。傳統(tǒng)意義上，“人機協(xié)同”中“機器”大多指代“計算機”，是指學習者通過操作計算機完成一些低層次、單調(diào)性、重復性的學習任務[6]，運用計算機強大的運算能力替代學習者完成一些超越人類認知范疇或需要浪費人類大量認知資源的復雜任務，以此減輕學習者的學業(yè)負擔，如：資源檢索、拍照搜題、作業(yè)批改、文本翻譯等等。

其二，“人”與“智能教育產(chǎn)品”之間的協(xié)同。隨著智能技術的快速發(fā)展和智能教育產(chǎn)品的逐漸成熟，“人機協(xié)同”的概念逐漸向“人技協(xié)同”的方向轉(zhuǎn)變，越發(fā)強調(diào)智能技術對于學生學習的建模、診斷和干預作用，主張利用智能技術去優(yōu)化學習環(huán)境、提升學習效率、革新學習服務。智能教育產(chǎn)品能夠匯聚物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、5G等智能技術的核心優(yōu)勢，實現(xiàn)泛在化的學習情境感知、全景化的學習數(shù)據(jù)采集、精準化的學業(yè)診斷測評和個性化的學習服務供給[7]，為學習者打造智慧化的“AI助手”“AI教師”和“AI學伴”，促進智慧學習生態(tài)的重構。

(二)人機協(xié)同學習

人機協(xié)同學習的核心特征在于：一方面，能夠讓“人”與“機器”各自執(zhí)行自身最擅長的工作，機器通過數(shù)據(jù)建模和智能計算實現(xiàn)學習者和學習資源之間的智能匹配，為學習者提供個性化的資源推薦和學習路徑規(guī)劃服務，學生通過對機器提供的智能學習方案進行審查，對自身的學習策略進行適應性調(diào)整，并對機器提供的智能化學習支持服務進行反饋，以此對人機協(xié)同學習的過程進行不斷優(yōu)化；另一方面，能夠凝聚人類智能和機器智能的核心優(yōu)勢，超越學生智慧和機器智能本身的局限性，通過學習者與機器的智能交互、協(xié)同工作、對話協(xié)商和共同決策，實現(xiàn)人機協(xié)同的教育智慧創(chuàng)生，幫助學習者完成超越學生智慧和機器智能的復雜學習任務，驅(qū)動人機協(xié)同支持下的智慧學習生態(tài)的重構。

具體體現(xiàn)在以下三個層面：其一，通過對人機協(xié)同學習過程中學業(yè)測評數(shù)據(jù)、學習行為數(shù)據(jù)、生理信息數(shù)據(jù)的智能采集和融合分析，實現(xiàn)對學習者行為、認知、情感、動機、元認知等外在行為表現(xiàn)和內(nèi)在心理特征的精準測評，幫助機器更好地了解學生的學習意圖和學習需求，從而更好地發(fā)揮機器對于學習的輔助作用，實現(xiàn)學習資源的智能化聚合、學習服務的個性化定制和學習方案的適應性調(diào)整；其二，借助學習者對機器的使用，幫助學習者更好地了解機器的核心功能和運行邏輯，并善于利用機器獲取所需資源和服務，減輕重復性勞動造成的認知資源的浪費，并通過機器對學習者知識掌握程度和能力發(fā)展水平的智能測評，實現(xiàn)學習者對自身學習狀況的全方位掌握，幫助學習者更好地調(diào)整自身的學習策略，強化元認知調(diào)控、動機調(diào)控和情緒調(diào)節(jié)，促進學習者主動的知識建構和認知發(fā)展；其三，通過學習者與機器的智能交互和對話協(xié)商，實現(xiàn)人類智能與機器智能的群智融合，充分發(fā)揮學生智慧和機器智能的核心優(yōu)勢，實現(xiàn)對學習過程的精準調(diào)控，進而保障學習活動的高效、有序開展，促進學習者與機器的協(xié)調(diào)共生、有序進化，重構人機協(xié)同的智慧教育新生態(tài)。

四、智能時代人機協(xié)同學習的表征形態(tài)

(一)人機智能交互，賦能智能時代的教育服務變革

人機協(xié)同學習的表征形態(tài)主要是通過人與機器的智能交互，幫助機器更好地理解學習者的認知水平、行為模式、情感狀態(tài)，在此基礎上，探究相關特征要素之間的內(nèi)部邏輯關系，通過結(jié)構化的建模分析對學習者的內(nèi)在認知結(jié)構進行精準表征，實現(xiàn)智能化的學業(yè)水平診斷、學生畫像構建和學習需求預測，幫助機器更好地理解學習者的學習意圖和學習需求，進而為其提供更加適切的學習支持服務。

其一，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)支持的人機自然交互。通過對人機協(xié)同學習過程中學習者學習行為數(shù)據(jù)(話語、表情、身體姿態(tài)等)、生理信息數(shù)據(jù)(呼吸、心跳、眼動、腦電等)、人機交互數(shù)據(jù)(鼠標點擊、文本輸入、語音交互等)的智能化采集分析，構建人與機器之間的多模態(tài)的信息交互通道，實現(xiàn)學習者與機器的多模態(tài)交互[8]，利用自然語言處理、計算機視覺、語音識別、多模態(tài)機器學習等技術實現(xiàn)對學習者學習指令和學習狀態(tài)的有效識別，幫助機器更好地了解學習者真實的學習需求，進而為學習者提供更加及時有效的學習支持服務。

其二，實現(xiàn)智能化的學業(yè)診斷。通過對學習過程中學生學業(yè)測評數(shù)據(jù)的智能分析，對學習者的知識掌握程度進行精準測評，結(jié)合學習資源與知識點之間的映射關系，以及不同知識點之間的邏輯關系，構建面向?qū)W生個體發(fā)展的知識圖譜和能力圖譜，實現(xiàn)對學習者個體的智能化學業(yè)診斷。在此基礎上，通過對學習情境數(shù)據(jù)和學習者行為、認知、情感數(shù)據(jù)的智能匹配，構建基于情境感知的學習者模型，對學習者的學習風格、學習動機、學習偏好等深層次特征進行精準分析。

其三，實現(xiàn)個性化的學習服務供給。通過對學習者知識結(jié)構、認知水平和情感態(tài)度的量化測評，構建精準化的學習者模型[9]，利用最近發(fā)展區(qū)理論對學習者的學習需求和發(fā)展?jié)撃苓M行精準預測[10]，建立學習需求和學習資源之間的動態(tài)映射關系，并通過智能化的資源推薦和學習路徑規(guī)劃為學習者制定個性化的學習方案，更好地滿足學習者多樣化的學習需求，促進學生個性化學習的實現(xiàn)。

(二)人機協(xié)同工作，重構智能時代的個性學習模式

人機協(xié)同學習的核心特征在于，人類能夠充分理解機器的核心功能和運行邏輯，并且善于利用機器獲取所需資源和服務，通過學習指令的發(fā)送、學習反饋的接收、學習需求的診斷、學習服務的生成、學習方案的選用和學習策略的調(diào)整，實現(xiàn)人與機器之間的協(xié)同工作和雙向反饋[11]，幫助機器更好地理解學習者真實的學習需求，并為其提供更加精準有效的學習支持。在此基礎上，通過學習者與機器的協(xié)作完成更加復雜的學習任務，超越機器和人類自身思維和能力的局限，通過人機協(xié)作，充分發(fā)揮學生智慧和機器智能的核心效用，從而更好地促進學習目標的達成。

其一，學習指令發(fā)送和機器智能應答。機器輔助學習的核心功能突出表現(xiàn)在學習者利用機器強大的計算和搜索能力完成一些復雜性、重復性的工作，減輕學習者認知資源和學習時間的浪費，幫助學習者及時有效地獲取更加智能化的學習資源和學習服務。例如，學習者通過文本輸入、指尖點擊、語音交互等方式向機器發(fā)送學習指令，機器通過智能化的語音識別、語義分析和規(guī)則匹配實現(xiàn)對學習指令的精準識別，利用自身強大的計算能力幫助學習者完成單詞查詢、文本翻譯、拍照搜題、資源檢索、作業(yè)批改等工作，學習者可以留出更多時間從事創(chuàng)造性的腦力勞動，從而更加高效、便捷地進行學習。

其二，學習需求診斷和智能服務生成。首先，通過人與機器的多模態(tài)交互，實現(xiàn)對學習者語音、表情、身體姿態(tài)、呼吸、心率、腦電等多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集、匯聚和融合分析，對學習者真實的學習意圖進行判別。其次，利用學業(yè)測評數(shù)據(jù)、學習行為數(shù)據(jù)、生理信息數(shù)據(jù)、人機交互數(shù)據(jù)對學習者真實的知識掌握程度、認知發(fā)展水平和情感發(fā)生機制進行精準分析，構建面向?qū)W習者個體的知識圖譜和能力圖譜，對其真實的學習需求進行智能評判，為個性化學習服務的推送提供參考。最后，通過對學習資源的智能聚合，實現(xiàn)學習需求和學習資源之間的良性匹配[12]，為學習者提供智能化的資源推薦和學習路徑規(guī)劃服務，助力于學生個性化學習的實現(xiàn)。

其三，學習方案反饋和服務策略調(diào)整。以往關于“個性化學習”的論述，往往只提到對學習者進行個性化的資源推薦和學習路徑規(guī)劃，或者說為學習者制定個性化的學習方案，但從整體來看，這只完成了個性化學習的“前半段”，因為忽略了學生對于機器所提供的個性化學習方案的反饋，以及機器對于學生反饋的適應性調(diào)整，導致最終無法實現(xiàn)對學習支持服務實際效用的檢驗和機器智能教育服務策略的調(diào)整。因此，為構成個性化學習的完整閉環(huán)，在人機協(xié)同學習的過程中，學習者需要對機器所提供的學習方案加以甄選和鑒別，根據(jù)自身實際需要對機器提供的智能服務內(nèi)容和模式進行修正；機器需要依據(jù)學習者反饋的意見對智能服務的策略和模式進行調(diào)整，通過數(shù)據(jù)維度的增加和算法模型的優(yōu)化，實現(xiàn)對學習者真實學習需求的智能匹配，為學習者提供更加精準、有效的學習支持，提升機器的智能化水平。

(三)人機群智融合，驅(qū)動智能時代的教育智慧創(chuàng)生

群智協(xié)同的研究起源于生物學和生態(tài)學領域，螞蟻、蜜蜂、魚、鳥等自然生物個體擁有的智慧有限，但通過群體合作能夠激發(fā)超越個體的集體智慧，產(chǎn)生聚集、組隊、群體遷徙、形狀變換等復雜行為[13]。隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術的發(fā)展，關于群體智能的相關研究逐漸受到了行業(yè)內(nèi)相關學者的重視，旨在通過個體之間的合作和競爭實現(xiàn)群體智慧的涌現(xiàn)，集結(jié)眾人的觀點進行更加精準的決策，以此為某些復雜問題的解決提供更加有效的方案。

人機協(xié)同學習領域的群智融合，旨在充分發(fā)揮人類智能和機器智能的核心優(yōu)勢，避免人工決策過程中對主觀經(jīng)驗的過度依賴以及機器決策過程中對于數(shù)據(jù)和算法的過度依賴，實現(xiàn)人機協(xié)同支持的教育智慧創(chuàng)生，產(chǎn)生超越人類智慧和機器智能本身的群體智慧，實現(xiàn)教育決策從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)啟發(fā)”再到“群智協(xié)同”的演變。

其一，數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器智能決策。數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育決策旨在利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術，實現(xiàn)泛在化的教育情境感知和融合分析，通過大規(guī)模教育數(shù)據(jù)的訓練，對真實學習場景中“人—機—物—環(huán)境”等要素的存在狀態(tài)和演化模式進行序列化的建模分析，幫助機器更好地了解學習情境的構成要素及其核心特征，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習現(xiàn)象的解釋和學習過程的還原[14]。通過對學習過程的數(shù)據(jù)化建模分析，對智慧學習情境的表征形態(tài)和演化機理進行深入的挖掘分析，幫助機器更好地模擬智慧學習生態(tài)的演化模式，以此推動機器智能的教育智慧創(chuàng)生，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準教育決策。在人機協(xié)同學習的過程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育決策突出表現(xiàn)在機器利用學習者的學習行為數(shù)據(jù)、生理信息數(shù)據(jù)、學業(yè)測評數(shù)據(jù)實現(xiàn)對學習過程的精準感知和有效建模，挖掘?qū)W習發(fā)生的內(nèi)在機理，并以此為參照對學習者進行個性化的資源推薦和學習路徑規(guī)劃服務。

其二，數(shù)據(jù)啟發(fā)的智能教育決策。數(shù)據(jù)啟發(fā)的教育決策是由人工決定需要獲取的數(shù)據(jù)類型，并結(jié)合人的主觀經(jīng)驗從數(shù)據(jù)中提取見解并基于見解制定優(yōu)質(zhì)教育決策方案[15]。在此過程中，機器作為人類邏輯思維和信息處理能力的延伸，通過數(shù)據(jù)化的信息表征和智能化的挖掘分析，為人類提供可供參考和甄別的教學決策方案，并通過人類大腦的聯(lián)想、推理和歸因[16]，對機器提供的教育決策方案進行篩選、評判和調(diào)整，制定更加符合教育教學實際需要的科學化教育決策。在人機協(xié)同學習的過程中，強調(diào)學生要能夠?qū)C器提供的智能學習支持服務進行評判和篩選，從自身的學習習慣和學習經(jīng)驗出發(fā)，對機器提供的學業(yè)診斷結(jié)果和學習提升方案進行選擇性地使用，將機器的智能化決策方案作為改善學習計劃、調(diào)整學習策略的重要參考，以此助力于學生自主學習的實現(xiàn)。

其三，人機群智融合的教育智慧生成。從根本上來講，“數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育決策”和“數(shù)據(jù)啟發(fā)的教育決策”的決策主體分別是“機器”和“人”，這在某種程度上依然無法脫離“機器”和“人”自身的局限性，在解決教育實踐過程中復雜的系統(tǒng)性問題時，難免顯得捉襟見肘。因此需要一種更加綜合化、立體化、科學化的教育決策方案對復雜的教育問題進行有機分解，產(chǎn)生超越機器和人類智慧水平的“超智能”解決方案。此處參照錢學森院士“大成智慧思想”中的“綜合集成研討廳”對人機群智融合的機理進行詮釋?！熬C合集成研討廳”是錢學森系統(tǒng)科學理論的思想結(jié)晶，是在針對復雜巨系統(tǒng)所提出的定性與定量相結(jié)合的“綜合集成法”進行凝練和提升的基礎上提出的基于知識體系、專家體系和機器體系的系統(tǒng)化解決方案，將知識體系中的海量數(shù)據(jù)和信息、專家體系中的非邏輯性認知和判斷，以及機器體系中的先進算法和技術進行綜合集成和有機結(jié)合，從而形成的人機融合的復雜決策系統(tǒng)[17][18]。人機協(xié)同學習中機器和學生的群體智慧融合需要參照“綜合集成研討廳”的理念，通過對機器客觀決策和學生主觀經(jīng)驗的綜合考量，實現(xiàn)人與機器的群智融合，對學習過程不斷進行調(diào)整和優(yōu)化，突出智能化學習決策過程中對于機器呈現(xiàn)的客觀事實和學生主觀感受的綜合關照，實現(xiàn)人機協(xié)同支持的教育智慧生成。

(四)人機協(xié)同共生，構筑智能時代的智慧學習生態(tài)

共生理論最早來源于生物科學領域，是指不同種屬的生物按某種物質(zhì)聯(lián)系共同生活、協(xié)同進化[19]。人工智能領域的“人機共生”是對人類和計算機之間合作互動的一個發(fā)展預期，通過人與機器之間的和平共處、友好競爭，轉(zhuǎn)變?nèi)藱C關系中人類起主導和支配作用的現(xiàn)狀，提升機器的主體地位，實現(xiàn)人與機器的和諧相處、共同進化[20]。

人機協(xié)同學習中的人機共生是指，人類與機器能夠在人機協(xié)同學習的過程中互相學習和協(xié)同進化，促進學生智慧水平的提升和機器智能水平的優(yōu)化，通過人與機器的交互培育人機協(xié)同的教育智慧，幫助學習者完成一些超越人類智慧和機器智能本身的復雜學習任務，激活人機協(xié)同學習的內(nèi)生動力，從而促進人機協(xié)同學習生態(tài)體系的系統(tǒng)變革。具體表現(xiàn)為：

其一，促進機器智能化水平的提升。機器能夠借助與人類的自然交互，更加理解學生行為背后隱藏的深層次認知和情感特征，能夠通過對學生的話語、表情、身體姿態(tài)、交互行為等多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集，挖掘?qū)W生深層次的行為模式和學習習慣，從而構建更加精準完善的學習者模型，對學習者的知識技能、認知行為、情感體驗等特征進行結(jié)構化的建模分析[21]，進而對學習者的學習興趣、學習偏好、學習風格進行精準表征。在此基礎上，為每位學習者打造一個智能化的“學習管家”，對學習者的學習過程、學習計劃、學習方案進行綜合管理，并為學習者制定面向終身學習的個性化成長方案。在此過程中，促進機器從“弱人工智能階段”(機器能夠完成學習者簡單的學習指令)到“強人工智能階段”(機器能夠識別學習者的學習狀態(tài)，實現(xiàn)精準化的學情分析，并提供個性化的學習支持)再到“超人工智能階段”(機器能夠通過與學習者之間的交互對學習者的學習需求進行精準識別，結(jié)合最近發(fā)展區(qū)理論對學習者的發(fā)展?jié)撃苓M行精準預測，并能夠為學習者設計個性化的學習方案，促進學生個性化學習的實現(xiàn))的轉(zhuǎn)變，促進機器智能化水平的不斷提升。

其二，促進學生學習智慧的養(yǎng)成。首先，學習者在利用智能機器開展學習的過程中，能夠?qū)C器的核心功能和運行邏輯進行系統(tǒng)掌握，明確如何利用機器獲取所需資源和服務，能夠?qū)⒅貜托?、單調(diào)性的工作交給機器去完成，留出更多時間從事創(chuàng)造性的腦力勞動。其次，學習者能夠?qū)C器所提供的資源和服務的質(zhì)量加以判別，能夠?qū)χ悄墚a(chǎn)品的診斷結(jié)果和推薦策略進行干預，幫助機器更好地理解學習者真實的學習需求，并通過數(shù)據(jù)維度的增加和算法模型的優(yōu)化對個性化學習服務的質(zhì)量加以提升。最后，學習者能夠通過機器提供的知識圖譜和能力圖譜了解自身的學習進展、學業(yè)水平、學習風格，主動地運用與調(diào)控元認知、動機與行為,實現(xiàn)對自身學習狀態(tài)和學習策略的“自我決定、自我監(jiān)控、自我評估、自我調(diào)整”，對自身學業(yè)發(fā)展水平進行精準評判，并能夠依據(jù)現(xiàn)有知識、能力水平調(diào)整自身學習策略，在最大程度上保證學習效率的提升和學習目標的達成。

五、智能時代人機協(xié)同學習的實踐進路

(一)機器智能服務測評體系的構建

機器智能服務測評體系的構建是智能時代人機協(xié)同學習研究的關鍵組成部分，機器所提供的智能化學習支持服務在為學習者帶來諸多便利的同時，也在一定程度上引發(fā)了一系列的倫理問題爭端，突出表現(xiàn)在拍照搜題、智能解題等“惰化學生思維能力、影響學生獨立思考”的功能的使用[22]，將在極大程度上影響學生自主學習能力的提升，弱化學生獨立解決問題的意識和能力。因此，需要從根本上構建面向?qū)W生個性化學習的機器智能服務測評體系，對相關功能的使用場景和使用條件進行有效規(guī)約，引導學生更好地利用機器進行學習，促進學習效率和學生素養(yǎng)的雙向提升。

(二)基于多模態(tài)交互的人機協(xié)同學習過程監(jiān)測

多模態(tài)數(shù)據(jù)支持的人機交互分析一直是多模態(tài)學習分析領域關注的熱點話題[23]，主要關注學習者與智能導學系統(tǒng)、教育機器人等智能教育產(chǎn)品之間的交互作用模式，利用學習者的學習行為數(shù)據(jù)、生理信息數(shù)據(jù)、人機交互數(shù)據(jù)實現(xiàn)對人機協(xié)同學習過程的有效還原。從長遠來看，人機協(xié)同學習將成為未來一段時間內(nèi)學習的重要表征形態(tài)，因此如何對人機協(xié)同學習的過程進行有效還原從而挖掘深層次的學習規(guī)律，是未來人機協(xié)同學習關注的重要話題。因此，需要構建基于多模態(tài)交互的人機協(xié)同學習過程監(jiān)測模型與方法，利用學習者與機器之間的多模態(tài)交互數(shù)據(jù)實現(xiàn)對學習過程的有效還原，幫助機器更好地了解學習者的行為表現(xiàn)、認知水平、情感動機，從而對學習者的學習意圖和學習需求進行有效識別，并為其提供更加精準的學習支持服務。

(三)人機協(xié)同學習底層規(guī)律的探討

對于人機協(xié)同學習底層規(guī)律的探討是智能時代人機協(xié)同學習研究需要關注的核心問題，需要更加進一步明確智能教育產(chǎn)品等機器智能實體的應用究竟能否促進學習以及如何促進學習，厘清其中的潛在規(guī)律有哪些，從而更好地對智能教育產(chǎn)品的研發(fā)方向進行修正。一方面需要關注智能教育產(chǎn)品的應用對學生學業(yè)表現(xiàn)、學習投入、自我效能感、學習動機、技術接受度等要素的影響機制，以及相關要素之間的協(xié)同作用關系；另一方面要關注智能教育產(chǎn)品的應用對學生自我調(diào)節(jié)學習的影響機制，聚焦于學生行為、認知、情緒、動機、元認知等微觀層面，從學習目標設置、元認知調(diào)控、動機調(diào)控、情緒調(diào)節(jié)等方面對智能教育產(chǎn)品支持下的自我調(diào)節(jié)學習的潛在規(guī)律進行深層次的挖掘分析，關注智能教育產(chǎn)品的應用如何對學生的學業(yè)表現(xiàn)、學習策略和學習動機產(chǎn)生影響，以此對智能教育產(chǎn)品的研發(fā)和人機協(xié)同學習的模式進行優(yōu)化。

(四)人機協(xié)同學習背景下學生智慧學習力的提升

“智慧學習力”是在智能技術與教育教學深度融合的時代背景下，為了適應智能教育產(chǎn)品的快速發(fā)展和人機協(xié)同學習的實踐進程，學生所需具備的一系列能力、信念、意識、品質(zhì)的集合[24]。智慧學習力的培育是人機協(xié)同學習的重要保障，能夠從學生素養(yǎng)層面明確智慧教育發(fā)展面臨的核心問題，進而為人機協(xié)同學習的有效開展提供可靠支持。其一，強調(diào)學生要明確智能教育產(chǎn)品在學習中的角色定位，能夠在紛繁復雜的個性化學習支持服務中保持清醒，明確機器無法替代自己完成思考、探索和發(fā)現(xiàn)的過程，要有目的、有節(jié)制、有規(guī)劃地去使用智能教育產(chǎn)品，防止智能技術的濫用導致自身思維的退化；其二，強調(diào)學生要能夠了解智能教育產(chǎn)品的核心功能和運作邏輯，并能夠合理利用智能技術去完善知識體系、調(diào)整學習策略、提升認知能力、拓展學習邊界、培育創(chuàng)新意識，從而更好地發(fā)揮智能技術對于學生學習的正向賦能作用。

(五)人機協(xié)同學習的倫理問題闡釋

人機協(xié)同學習與傳統(tǒng)學習的區(qū)別在于，強化了機器在真實學習過程中的參與度，通過對學生學習意圖和學習需求的精準識別，實現(xiàn)智慧學習服務的精準供給，助力于學生個性化學習的實現(xiàn)。這在為學習者帶來極大便利的同時，也對傳統(tǒng)的學習理念和學習生態(tài)造成了一定的沖擊，突出表現(xiàn)在“機器”主體地位的提升，由先前的對于學習者體力勞動的簡單替代，轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌騾⑴c具體的學習決策，并對學習過程進行干預。因此，未來相關研究的開展需要對人機協(xié)同學習的倫理問題進行重點關注：一方面，需要劃定人機協(xié)同學習的倫理邊界，構建完善的智能教育服務準入機制，明確在何種條件下才能夠允許學生使用智能教育產(chǎn)品開展學習活動，避免“拍照搜題”等智能技術的濫用導致學生思維的惰化，確保機器提供的智能教育服務能夠切實滿足學習者真實的學習需求；另一方面，需要解決“人”與“機器”的學習主體爭端，明確在人機協(xié)同學習的過程中“機器”的核心功能和角色定位，確保相關技術的研發(fā)和規(guī)則的制定是以學習者知識、技能的有效獲取和智慧水平的提升為目標，從根本上保證智能技術的應用能夠促進學習的有效發(fā)生。