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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，為教師實施精準教學(xué)和學(xué)生進行個性化學(xué)習(xí)提供了便捷，但同時也引發(fā)了學(xué)生過度依賴機器、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、過程監(jiān)控性與人機協(xié)同性等特征，能為人工智能時代教師本位的人機共教提供適切支持?；跀?shù)智分身的人機共教系統(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)當重視從人機協(xié)同學(xué)習(xí)、人機協(xié)作教學(xué)、師生本體交互等方面設(shè)計數(shù)智分身參與教學(xué)的過程。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”課程中開展的研究表明：所提供的輔導(dǎo)內(nèi)容具有較高的準確性，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)生感受到來自教師的關(guān)懷。

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

中圖分類號：G434" "文獻標識碼：A" " 文章編號：1009-5195（2024）04-0085-09" doi10.3969/j.issn.1009-5195.2024.04.010

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基金項目：2021年度國家自然科學(xué)基金面上項目“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)研究重點項目“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年教育部工作要點提出“實施教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動”，到黨的二十大報告明確提出“推進教育數(shù)字化”，教育數(shù)字化及智能化建設(shè)日益成為當前我國教育改革和發(fā)展的焦點。近年來，以ChatGPT為代表的新一代人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，已使得人機邊界越來越模糊（肖仰華，2023）。也有學(xué)者從進化論的視角提出，人工智能的發(fā)展已呈現(xiàn)出不可逆之勢，即將到達奇點時刻，完成弱人工智能向強人工智能的變遷，并由此改變社會每個行業(yè)的存在形態(tài)（張學(xué)軍等，2020；祝智庭等，2019）。

未來強人工智能一方面將促進教育數(shù)字化與智能化的深度轉(zhuǎn)型，為教學(xué)改革提供新動能，如通過對學(xué)生學(xué)習(xí)目標的智能規(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)的智能識別（Xie et al.，2019）、智能交流輔導(dǎo)（Deng et al.，2022；Lim et al.，2023）等，彌補傳統(tǒng)教學(xué)中教師受精力限制難以顧及學(xué)生個體差異的不足，從而實現(xiàn)可兼顧學(xué)生不同個性風(fēng)格和水平步調(diào)的個性化學(xué)習(xí)和差異化教學(xué)（Carolan et al.，2007）。另一方面，強人工智能也將動搖我們對教育的原有理解，從而產(chǎn)生前所未有的困惑與焦慮（唐漢衛(wèi)，2018），如當人工智能強大到能獨立輔導(dǎo)學(xué)生后，學(xué)生可能會過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），強調(diào)未來人機共生關(guān)系中必須以人為核心地位來構(gòu)建人機協(xié)同智能，由此提出用“數(shù)智分身”來詮釋強人工智能時代人類教師的角色定位問題，一方面利用數(shù)字人及大語言模型等技術(shù)模擬教師的外形及言語模式，實現(xiàn)與學(xué)生的一對一個性化輔導(dǎo)；另一方面教師也可監(jiān)控數(shù)智分身與學(xué)生的交互并在必要時給予干預(yù)，從而保持對教學(xué)過程的掌控。

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踐性的數(shù)字實踐。在數(shù)字實踐中，人與人之間的數(shù)字交往必然會引發(fā)對人的分身的討論。數(shù)字交往中的“分身”是指基于多種情境的、虛實相間的“人”?，F(xiàn)實個體在數(shù)字交往中的“化身”也可看作是具有社會意義的“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動畫或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)增強其分身的智能性。生成式人工智能是基于機器學(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，像一個專家團隊一樣回答各個領(lǐng)域的問題，滿足用戶的個性化需要（Du et al.，2023）。數(shù)智分身憑借生成式人工智能實時的語言處理和強大的內(nèi)容生成能力，可以在與學(xué)生的交互過程中，提供更加自然、真實、高效的交互體驗。

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)的具有真實教師外在形象、教學(xué)風(fēng)格及強智能性的虛擬教師，其能夠通過人機交互實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)與需求的偵測，并提供相應(yīng)的個性化輔導(dǎo)。在基于數(shù)智分身的教學(xué)過程中，教師本人可對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程進行總體規(guī)劃和監(jiān)控，在必要時對學(xué)生學(xué)習(xí)進行干預(yù)和指導(dǎo)，由此在確保教師主體地位的前提下，通過人機協(xié)同的方式促進學(xué)生知識、技能及情感的全面發(fā)展，從而更好地滿足學(xué)生個性化學(xué)習(xí)和教師差異化教學(xué)的需求。

由于當前已有較多易與數(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（見表1）。

通過比較分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字分身與數(shù)智分身都是現(xiàn)實人在數(shù)字世界的映射（姜雪，2019；白龍等，2022），但數(shù)字分身尚未強調(diào)其智能性。數(shù)字化身強調(diào)將現(xiàn)實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，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)實生活的人在虛擬世界中操縱的虛擬角色。數(shù)字孿生通過精準刻畫并描述物理實體，可實現(xiàn)現(xiàn)實世界和數(shù)字世界的互聯(lián)、互操作（劉冠群等，2023），其強調(diào)物理實體的數(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，且孿生的對象可能是設(shè)備。數(shù)字人是基于多模態(tài)人機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)實個體不一致。

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

2.數(shù)智分身的內(nèi)涵特征

基于對數(shù)智分身相關(guān)概念的辨析，本文進一步將數(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)智分身使用真實教師形象作為會話中的形象，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)生也會更加信任和認可教師的虛擬分身。

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，評估其學(xué)習(xí)需求，并根據(jù)上下文語境提供恰當?shù)幕卮鸷蜕蓚€性化的內(nèi)容，實時高效為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)支持，且不受時空限制。

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

其四，過程監(jiān)控性。教師主體通過監(jiān)控分身與學(xué)生的交互過程，及時了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，進而對學(xué)生進行精準的個性化指導(dǎo)；或根據(jù)教學(xué)需求和學(xué)生個體間的差異，對數(shù)智分身的輔導(dǎo)目標進行總體規(guī)劃，繼而優(yōu)化輔導(dǎo)內(nèi)容與方式。

其五，人機協(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)，通過與教師本體協(xié)同聯(lián)動，共同支持學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)，為學(xué)生提供個性化指導(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)同實現(xiàn)差異化教學(xué)以及與學(xué)生協(xié)同實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)，本文基于人本人工智能的理念，進一步構(gòu)建了數(shù)智分身、教師和學(xué)生之間的人機協(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，建立起來的較為穩(wěn)定的教學(xué)活動結(jié)構(gòu)框架和活動程序（余勝泉等，2003）。本研究首先構(gòu)建了數(shù)智分身人機共教的系統(tǒng)框架，其次提出了基于此框架的人機共教教學(xué)流程。

1.數(shù)智分身人機共教系統(tǒng)框架

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

數(shù)智分身人機共教系統(tǒng)框架的最外層包含軟件系統(tǒng)、支撐硬件、泛在網(wǎng)絡(luò)、課程資源四個要素，不僅構(gòu)成了人機物互聯(lián)的智能環(huán)境，亦成為數(shù)智分身人機共教教學(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，多指智能平臺或者軟件；支撐硬件是指電子白板、智能移動設(shè)備等硬件設(shè)施；泛在網(wǎng)絡(luò)是指無所不在的、隨時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)活動中所必需的一切教學(xué)素材的總和。

數(shù)智分身人機共教系統(tǒng)框架的中間層是智能技術(shù)支撐層，包括大語言模型、群智計算、情感計算、交互分析、數(shù)字人技術(shù)、語音合成、邊緣計算、云計算等技術(shù)。數(shù)智分身原型系統(tǒng)是基于這些智能支撐技術(shù)而開發(fā)的，其中大語言模型可以根據(jù)不同情景與學(xué)生進行智能會話，群智計算可以讓多個教師分身之間進行協(xié)同工作，情感計算可以分析文本中的情感偏向并與學(xué)生進行情感互動，交互分析主要用于監(jiān)控、分析多個教師分身與學(xué)生之間的交互，數(shù)字人技術(shù)可以構(gòu)建真實的教師形象并模仿教師的表情、口型和動作等，語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，邊緣計算和云計算能夠為強人工智能的算力和存儲提供支撐。

數(shù)智分身人機共教系統(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)場景。教師需依據(jù)學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)，以課程目標為出發(fā)點，確定教學(xué)目標和內(nèi)容，設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)。數(shù)智分身擁有教師的外在形象和教學(xué)風(fēng)格，能以智能會話的形式與學(xué)生進行交互，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)生提供個性化的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。同時教師也可對數(shù)智分身進行規(guī)劃與監(jiān)督，確保學(xué)生學(xué)習(xí)遇到較大困難時數(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)和個性化支持，從而以“人在領(lǐng)路”（祝智庭等，2021）的形式實現(xiàn)人機共教。

2.數(shù)智分身人機共教教學(xué)流程

數(shù)智分身人機共教教學(xué)模式下的教學(xué)組織方式更加多樣，師生互動更加高效。本文從人機協(xié)同學(xué)習(xí)、人機協(xié)作教學(xué)、師生本體交互三個方面設(shè)計了數(shù)智分身參與教學(xué)的過程，其中師生本體交互旨在查漏補缺，解決學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中未能得到數(shù)智分身有效反饋的問題。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，實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)；同時也可充分發(fā)揮教師的主體作用，對數(shù)智分身和學(xué)生的交互學(xué)習(xí)過程進行監(jiān)測并提供適時的反饋，最終實現(xiàn)學(xué)生個性化學(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。

在人機協(xié)同學(xué)習(xí)方面，數(shù)智分身在支持和促進學(xué)生個性化學(xué)習(xí)過程中發(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)生的指令和問題，并根據(jù)學(xué)生的提問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和技能。數(shù)智分身的多重分身性使得每個學(xué)生都有其專屬的虛擬教師分身，都能獲得針對性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。通過與數(shù)智分身更加親切、自然的交流和互動，學(xué)生可以更輕松地參與到學(xué)習(xí)中去，增強學(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，學(xué)生也會對數(shù)智分身的反饋進行判斷，評估其準確性和有效性；還可根據(jù)反饋自主調(diào)整學(xué)習(xí)策略和提問方式，以獲取數(shù)智分身更加精細化的指導(dǎo)。這是一個雙向互動的過程，學(xué)生和數(shù)智分身共同推動了學(xué)習(xí)的進程。由于數(shù)智分身能夠針對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中遇到的具體問題和學(xué)習(xí)需求，提供適切、精準、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教師的外在形象，通過模仿真實教師的教學(xué)風(fēng)格和教學(xué)方法，可以實現(xiàn)與學(xué)生更為自然的交互。在交互過程中，學(xué)生一方面能感受到更為親切和個性化的學(xué)習(xí)體驗，另一方面也能在師生情感交流過程中增強學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和動力。從教師的角度來看，教師可將數(shù)智分身作為學(xué)習(xí)腳手架，支持學(xué)生在概念認知、問題解決和反思性思維增長等方面的發(fā)展（Burgess et al.，2021）；還可根據(jù)學(xué)生的特點和學(xué)習(xí)需求，制定出體現(xiàn)學(xué)生個體差異的教學(xué)計劃，設(shè)計數(shù)智分身的輔導(dǎo)方式；亦可監(jiān)控數(shù)智分身與學(xué)生的交互過程，在必要時進行干預(yù)，確保差異化教學(xué)的順利進行。另外，數(shù)智分身還可記錄其與學(xué)生的交互過程與結(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)及時地優(yōu)化和改進分身，不斷調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和方式，提高數(shù)智分身個性化指導(dǎo)的針對性和有效性。

在師生本體交互方面，數(shù)智分身人機共教模式更有助于師生之間的高效交互。傳統(tǒng)教學(xué)過程中，師生交互主要體現(xiàn)為師生之間的問答，即學(xué)生遇到問題時向教師尋求幫助和指導(dǎo)，教師則根據(jù)學(xué)生對知識的理解與掌握情況，給予相應(yīng)的輔導(dǎo)，并及時調(diào)整教學(xué)計劃。而在人機共教模式下，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，當數(shù)智分身無法解決學(xué)生的問題時，學(xué)生才會主動請求教師的幫助。這種情況下，教師扮演了問題解決者和學(xué)習(xí)指導(dǎo)者的角色，而不只是一個簡單的知識傳授者?？傊?，數(shù)智分身有助于提高學(xué)生與教師交互的效率，便于教師更準確地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和狀況，提供更有針對性的指導(dǎo)和幫助，以及更好地評估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，進而在更大規(guī)模上促進學(xué)生的個性化學(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

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、過程監(jiān)控性、人機協(xié)同性五大特征，結(jié)合數(shù)智分身人機共教系統(tǒng)框架，本研究團隊自主設(shè)計并開發(fā)了具有數(shù)智分身典型特征的編程課程人機共教系統(tǒng)（見圖3）。

在外觀一致性上，研究者通過將數(shù)智分身原型系統(tǒng)的頭像設(shè)置為真實的教師頭像，運用阿里云語音克隆技術(shù)克隆教師聲音，采用2D數(shù)字人技術(shù)Sad Talker生成教師口型動畫，以增加學(xué)生與教師分身交互過程中的親切感。此外，還通過不斷調(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接口進行開發(fā)，根據(jù)教學(xué)目標將數(shù)智分身的輔導(dǎo)過程劃分為方案評估、代碼評估、自由交互三個模塊，并對前兩個模塊進行提示語優(yōu)化。教師可在課堂開始之前設(shè)定每次任務(wù)的會話背景提示詞，學(xué)生可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)需求選擇任一模塊進行交互，由此實現(xiàn)數(shù)智分身對不同學(xué)生個體的差異化和個性化輔導(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話，具備教師輔導(dǎo)學(xué)生的特性，同時能模擬課堂中真實的師生問答，進行情境性對話。此外，該原型系統(tǒng)為每位學(xué)生單獨分配了一個賬號，數(shù)智分身可以根據(jù)每位學(xué)生不同的會話歷史記錄，以“一對多”的方式輔導(dǎo)學(xué)生解決問題，彌補了傳統(tǒng)教學(xué)中教師無法照顧到每一位學(xué)生的缺憾。

在過程監(jiān)控性上，為了方便教師對教學(xué)過程的把控和調(diào)整，該原型系統(tǒng)為教師添加了查看學(xué)生交互過程的鏈接，便于教師及時查看學(xué)生與數(shù)智分身的交互過程并進行干預(yù)（見圖4）。為了幫助教師實時地發(fā)現(xiàn)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中存在的問題，該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫中增加了“分數(shù)”這一字段，將其分值范圍設(shè)定為0～10分，系統(tǒng)會依據(jù)ChatGPT對學(xué)生的提問內(nèi)容進行打分，當某個學(xué)生的分數(shù)為7分及以下時，系統(tǒng)會自動將對應(yīng)學(xué)生的學(xué)號、用戶名及內(nèi)容進行標紅，即認為該學(xué)生提出的方案或代碼存在一些問題，由此幫助教師實現(xiàn)對整個教學(xué)過程的監(jiān)控。

在人機協(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)說明，以便大模型后續(xù)提供的反饋更為精準。此外，當數(shù)智分身原型系統(tǒng)在教學(xué)過程中不能充分理解和回答學(xué)生的問題時，學(xué)生也可在課堂內(nèi)或通過在線交互工具直接向教師發(fā)起求助，從而由教師直接對學(xué)生進行答疑輔導(dǎo)，由此實現(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”實驗課案例展示

本研究設(shè)計開發(fā)的數(shù)智分身原型系統(tǒng)主要包括方案評估、代碼評估及自由交互三個模塊，用以支持學(xué)生進行個性化和人機協(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)智分身的一對一交互；另一方面，數(shù)智分身原型系統(tǒng)支持學(xué)生的個性化提問和自主學(xué)習(xí)，并憑借其大模型的反饋智能性能及時為學(xué)生提供個性化的策略支架和引導(dǎo)反饋。

為了進一步驗證該數(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，以及其與教師個性化指導(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)生為研究對象，在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”實驗課中開展為期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Java語言，具有一定的編程基礎(chǔ)。在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”實驗課中，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)計了一個與教材和作業(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)計的解決方案進行評價并提供反饋。如果反饋正確，學(xué)生將繼續(xù)編寫代碼，并將完成后的代碼輸入到代碼評估模塊的文本框中。最后，學(xué)生在自由交互模塊中請求數(shù)智分身添加代碼注釋，以增強代碼可讀性。上述記錄在教師端均可查看，方便教師隨時監(jiān)控學(xué)生與數(shù)智分身的交互。

3.結(jié)果與討論

研究采用問卷法和訪談法收集學(xué)生數(shù)據(jù)。問卷調(diào)查和訪談均圍繞學(xué)生對使用數(shù)智分身原型系統(tǒng)的整體評價、數(shù)智分身與教師個性化指導(dǎo)的差異、數(shù)智分身與傳統(tǒng)智能輔導(dǎo)工具的使用體驗差異等問題進行。調(diào)查共收集了26份問卷，剔除無效問卷后得到22份有效問卷。之后依據(jù)人機交互次數(shù)較多（大于300次）、適中（140～150次）、較少（小于等于30次）三個層次，各選取3名學(xué)生進行深入訪談。通過對問卷和訪談數(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)的整體評價

從訪談結(jié)果來看，60%的學(xué)生認為該數(shù)智分身原型系統(tǒng)使用較為方便，可以隨時隨地訪問，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，且具有較高的準確性和可靠性。20%的學(xué)生認為該系統(tǒng)憑借強大的知識儲備，能為學(xué)生個體提供服務(wù)并促進其學(xué)習(xí)。整體上，學(xué)生對于這種自由的學(xué)習(xí)方式較為滿意，認為系統(tǒng)的反饋能讓他們更輕松地理解任務(wù)并解決問題。不過仍有部分學(xué)生認為當前該數(shù)智分身原型系統(tǒng)的智能性還需加強，尤其體現(xiàn)在為學(xué)生提供更符合其認知水平的指導(dǎo)方面亟需進一步優(yōu)化。

（2）數(shù)智分身與教師個性化指導(dǎo)的比較

從問卷結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，61%的學(xué)生贊成以教師個性化指導(dǎo)為主、數(shù)智分身原型系統(tǒng)支持為輔的人機共教模式，30%的學(xué)生認同教師個性化指導(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)生認為教師個性化指導(dǎo)的優(yōu)點主要體現(xiàn)在解答問題、提升思維、學(xué)生感受三個方面。在解答問題方面，教師能根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和認知水平提供對應(yīng)的指導(dǎo)，也能針對問題提供有用的建議與解決方案，并且講解細致，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)進度，更能通過反向提問和舉例子等方式幫助學(xué)生深入理解知識，起到發(fā)散思維的效果。就學(xué)生個人感受來看，教師在講解過程中更為細心，學(xué)生更有信心學(xué)好課程。然而教師時間精力有限，不能隨時詢問且無法照顧到所有學(xué)生，利用數(shù)智分身可以提高教師與學(xué)生交互的效率。當教師的個性化指導(dǎo)與數(shù)智分身的智能輔助相結(jié)合時，就可形成一個優(yōu)勢互補、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、增強學(xué)習(xí)體驗方面的潛力?？傊瑯?gòu)建人機共教模式，不僅要關(guān)注技術(shù)本身的進步，更要強調(diào)以人為本，確保教師在教學(xué)過程中的主體地位。

（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)生則傾向使用機器人頭像或無特別偏好。學(xué)生認為，在會話過程中，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)心機器人頭像不能理解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，而且機器人頭像本身也不夠美觀。此外，學(xué)生認為教師本人頭像更有助于創(chuàng)設(shè)真實的教師指導(dǎo)情境，起到監(jiān)督學(xué)習(xí)的作用。相較于傳統(tǒng)的機器人頭像無特別偏好的設(shè)計，數(shù)智分身的外觀設(shè)計能使學(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)過程中的主體地位。

五、結(jié)語

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性化學(xué)習(xí)與差異化教學(xué)提供了更為強大的支持，另一方面也引發(fā)了學(xué)生過度依賴機器和教師主體地位被削弱等問題。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，以及保持教師對學(xué)生的人文關(guān)懷，成為人工智能時代教育數(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，強調(diào)其具有外觀一致性、反饋智能性、多重分身性、過程監(jiān)控性與人機協(xié)同性等五大特征，并構(gòu)建了基于數(shù)智分身的人機共教系統(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現(xiàn)對學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)支持，另一方面其所具備的外觀一致性和過程監(jiān)控性亦可增強學(xué)生與教師的聯(lián)系，進而確保教師在人機共教關(guān)系中的主體性。

本研究進一步實現(xiàn)了數(shù)智分身原型系統(tǒng)的開發(fā)并展開了實證研究。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)生的個性化學(xué)習(xí)，大部分同學(xué)認同數(shù)智分身具備反饋智能性、多重分身性和人機協(xié)同性等優(yōu)勢，能為學(xué)生個體提供快速有效的學(xué)習(xí)反饋，對學(xué)生學(xué)習(xí)具有較大幫助。多數(shù)學(xué)生能切實將該系統(tǒng)看作是教師的數(shù)智分身，亦認同與教師形象保持一致的數(shù)智分身在學(xué)習(xí)過程中能帶給他們親切感和熟悉感。與此同時，教師本體也能通過過程監(jiān)控對學(xué)生個體進行單獨輔導(dǎo)和干預(yù)，這在一定程度上亦增強了教師在教學(xué)中的主體地位。

當前將教師數(shù)智分身應(yīng)用于教學(xué)尚處于初步探索階段，未來在數(shù)智分身系統(tǒng)本身與教學(xué)設(shè)計優(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)果準確性有限，未來研究將不斷集成更先進的大模型技術(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)智分身個性化指導(dǎo)的精準性。其次，本研究僅將數(shù)智分身人機共教模式應(yīng)用于大學(xué)“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”課程中，未來可增大樣本數(shù)量，進一步討論在其他學(xué)段、學(xué)科和課程中的應(yīng)用，并通過融入課外輔導(dǎo)、在線學(xué)習(xí)、虛擬實驗等多種教學(xué)場景，為學(xué)生提供全方位、立體化的學(xué)習(xí)支持。當前數(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前的桌面電腦擴展到手機端，甚至通過VR/AR設(shè)備將數(shù)智分身顯示到教育元宇宙中，由此進一步提升學(xué)生與數(shù)智分身的交互體驗感。未來還可引入情感計算與社交智能，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)智分身在未來的教育景觀中將扮演更為重要的角色，不僅能促進學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)，也能為規(guī)避強人工智能帶來的教育倫理問題提供新的解決思路。

參考文獻：

[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，褚樂陽等（2023）.智情雙驅(qū)：數(shù)字人的教育價值與應(yīng)用研究[J].遠程教育雜志，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，分身與認識論[J].新聞界，（1）：64-75.

[5]高琳琦（2023）.生成式人工智能在個性化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用模式[J].天津師范大學(xué)學(xué)報（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)域的研究進展與思考——2017—2022年系統(tǒng)性文獻綜述[J].數(shù)字教育，9（2）：26-32.

[8]唐漢衛(wèi)（2018）.人工智能時代教育將如何存在[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）.人機共生：人工智能時代及其教育的發(fā)展趨勢[J].電化教育研究，41（4）：35-41.

[13]朱軍，趙菲（2023）.數(shù)字化身超級應(yīng)用升華元宇宙全面體驗[J].數(shù)字經(jīng)濟，（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